본 연구는 기상학적 및 수문학적 가뭄지수를 이용하여 가뭄사상의 첨두 심도 발생시점과 가뭄발생 기간에 대한 연구를 수행하였다. 연구를 수행하기 위해 사용한 가뭄지수로 기상학적 가뭄지수는 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 사용하였으며, 수문학적 가뭄지수로는 하천가뭄지수(Streamflow Drought Index, SDI)와 표준하천유량지수(Standardized Streamflow Index, SSI)를 이용하였다. 연구 대상지역은 농촌과 도시가 공존하는 청미천 유역을 선택하였으며, 평가기간은 1985년 1월부터 2017년 6월까지 32.5년을 평가하였다 하천유량은 SWAT 모형을 이용하여 산정하였다. 수집한 데이터를 이용하여 가뭄지수를 산정한 후에 시계열을 토대로 가뭄의 특성을 분석하였다. 그 결과 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄이 발생한 후에 발생하는 것을 확인할 수 있다. SDI가 SSI보다 SPI와의 첨두 발생시점, 가뭄 시작일의 차이와 평균 가뭄기간이 더 크게 나지만, 가뭄지수의 심도를 비교해보면 일반적으로 SSI가 SDI 보다 심각한 심도를 나타내고 있다. 그러므로 가뭄의 특성을 확인하기 위해서는 기상학적, 수문학적 가뭄지수 등 다양한 가뭄지수를 검토해야 한다.

최근 우리나라에서 빈번하게 발생되는 가뭄으로 인하여 많은 피해가 발생하고 있으며, 이에 대한 사전대응의 필요성이 커지고 있다. 가뭄에 대한 효과적인 사전대응을 위해서는 신뢰성 있는 가뭄 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 예측을 수행하기 위하여 가뭄의 전이현상을 베이지안 네트워크 모형에 반영하였다. 가뭄의 전이현상을 고려한 베이지안 네트워크 기반의 가뭄 예측 모형(PBNDF)은 과거, 현재, 미래에 대한 다중 모형 앙상블 예측결과와 가뭄전이 관계를 결합하여 새로운 수문학적 가뭄 예측 결과를 생산하도록 구축되었다. 본 연구에서 PBNDF 모형은 파머수문학적 가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 10개 지점을 대상으로 가뭄을 확률적으로 예측하는데 적용되었다. PBNDF 모형의 ROC 분석 결과 ROC 점수가 0.5 이상의 유의한 결과를 나타내 실제 예측 모형으로 활용가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기존에 개발된 모형(지속성 예측, 베이지안 네트워크 예측 모형)과 평균제곱오차의 제곱근(RMSE), 기술 점수(SS)를 활용하여 비교를 수행하였으며, 그 결과 PBNDF 모형의 RMSE는 상대적으로 낮은 값을 가지며, SS는 약 0.1~0.15 정도 높은 것으로 나타나 예측성능이 향상되었다는 것을 확인할 수 있었다.

본 연구는 청미천 유역을 대상으로 1985년부터 2015년까지의 가뭄지수를 이용하여 첨두 가뭄심도와 가뭄기간을 분석하였다. 이을 위해 기상 학적 가뭄지수로는 강수량만을 변수로 하는 SPI (Standardized Precipitation Index)와 강수량과 증발산량을 함께 고려하는 SPEI (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)를 적용하였으며, 수문학적 가뭄지수는 유역의 유출량을 변수로 하는 SDI (Streamflow drought index)를 적용하였다. SDI의 경우 청미천 유역을 구축한 SWAT 모형을 이용하여 도출한 유출량을 사용하였다. 그 결과 첨두 가뭄심도의 발생시기 는 SPI, SPEI의 발생 후에 SDI가 발생하는 양상을 보였으며 평균적으로 SDI와 SPI는 0.59개월, SPEI는 0.72개월의 차이를 보인다. 최대 발생지체 시간은 SPI, SPEI 모두 2개월을 보인다. 또한 기상학적 가뭄이 해결될 수 있는 강우량임에도 수문학적 가뭄을 해결하지 못하는 경우가 발생함을 확 인하였다.

본 연구는 1985년부터 2015년까지 지속기간에 따른 청미천 유역의 가뭄을 분석하였다.가뭄의 정량적 평가를 위해 기상학적 가뭄지수와 수문학적 가뭄지수를 사용하였다. 기상학적 가뭄지수로는 강수량을 변수로 하는 SPI(Standarized Precipitation Index)와 강수량과 증발산량을 변수로 하는 SPEI(Standarized Precipitation Evapotranspiration Index)를 사용하였다. SWAT 모형의 모의를 통해 도출된 결과를 바탕으로 농업학적 가뭄지수 인 PDSI(Palmer Drought Severity Index)와 수문학적 가뭄지수인 SDI(Streamflow Drought Index)를 적용하였다. 산정 결과, 극한 및 평균 가뭄의 평균에서 2015년과 2014년이 가장 가뭄에 취약함이 확인되었다. 빈도분석에 따른 가뭄의 변동성은 서로 다른 형태를 보였다. 또한 상관분석에서 극 한 가뭄 및 평균 가뭄은 PDSI를 제외한 SPI, SPEI, SDI 가뭄지수간에는 높은 상관관계가 확인되었다.􀀁하지만 각 가뭄지수는 서로 다른 극한가뭄의 시기 및 강도를 보였다. 따라서 가뭄분석시 다양한 특성을 지닌 가뭄지수를 활용하는 것이 필요하다.

본 연구에서는 ESP (Ensemble Streamflow Prediction)기법을 활용한 가뭄전망 체계를 구축하고 가뭄예보에 있어 활용성을 평가하였다. 과거 관측 수문기상 및 지형정보를 이용하여 우리나라 전역에 지면모델(Land Surface Model, LSM)을 구축하고 유출량(Historical Runoff, HR)을 생산하였다. 또한, 모의기간 동안 과거 30개 기상자료와 초기 토양수분량을 이용하여 선행시간별(1, 2, 3개월) 전망된 유출량(Predicted Runoff, PR)을 생산하였다. 평가결과 여름 및 가을철 보다 봄철 및 겨울철에 정확도가 높았으며, 1개월 전망 이후로는 정확도가 낮게 나타났다. 가뭄지수는 국내 가뭄해석에 있어 검증된 표준유출지수(Standardized Runoff Index, SRI)를 활용하였으며, PR_SRI을 산정 및 평가하였다. 1, 2개월 전망에서는 과거 HR이 고려되어 ESP HR에 비해 정확도가 크게 개선됨을 알 수 있었다. 선행시간별 상관계수는 평균 0.71, 0.48, 0.00, 평균제곱근오차는 0.46, 0.76, 1.01로 나타났으며, 건조기에 정확도가 높게 나타나 1, 2개월 전망까지는 ESP를 활용한 국내 가뭄예보의 활용성이 높다고 판단된다.

In this study, meteorological drought indices were examined to simulate hydrological drought. SPI (Standardized Precipitation Index) and SPEI (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index) was applied to represent meteorological drought. Further, in order to evaluate the hydrological drought, monthly total inflow and SDI (Streamflow Drought Index) was computed. Finally, the correlation between meteorological and hydrological drought indices were analyzed. As a results, in monthly correlation comparison, the correlation between meteorological drought index and monthly total inflow was highest with 0.67 in duration of 270-day. In addition, a meteorological drought index were correlated 0.72 to 0.87 with SDI. In compared to the annual extremes, the relationship between meteorological drought index and minimum monthly inflow was hardly confirmed. But SDI and SPEI showed a slightly higher correlation. There are limitation that analyze extreme hydrological drought using meteorological drought index. For the evaluation of the hydrological drought, drought index which included inflow directly is required.

지금까지 많은 연구를 통하여 제안된 다양한 가뭄지수들은 사전에 정의된 등급을 통하여 가뭄을 평가하기 때문에 가뭄현상에 내재된 불확실성을 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 월 유출량 자료에 내재되어 있는 불확실성을 고려하기 위해 은닉 마코프 모형(HMM) 기반의 가뭄지수(HMDI)를 제안하고, 이를 이용하여 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 평가를 수행하였다. WAMIS에서 제공하는 한강유역의 평창강과 남한강상류의 월평균 유출량 자료(1966∼2009)를 이용하여 3, 6, 12개월씩 누적시킨 후, HMM에 적용하여 은닉상태의 사후확률을 계산하였다. 연구방법의 검증을 위해 HMM을 이용하여 추정된 각 은닉상태 별 사후확률(HMDI)과 기준값에 의해 가뭄을 평가하는 방법 중 하나인 표준유출지수(SSI)와 비교를 하였다. 분석결과, 기존 가뭄지수(SSI)를 사용하였을 때는 하나의 지수로 특정 시점에서의 가뭄 상태를 판단하였지만, HMDI는 자료에 내재된 불확실성을 이용하여 가뭄의 상태를 분류하였고, 이는 특정 시점에서 가뭄 상태들이 나타날 확률로 표현되었다. 또한, 실제 가뭄사례와의 비교를 통해서 HMDI가 SSI에 비하여 가뭄에 대한 재현능력이 우수한 것으로 나타났다.

현재 국내·외에서 다양한 방법을 통해 가뭄을 평가하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이러한 방법들은 가뭄지수를 이용하여 가뭄을 정량적으로 표현하고 있다. 다양한 관점에서 다양한 가뭄지수가 제안되고 있지만, 대부분의 가뭄지수는 가뭄을 사전에 정의된 등급을 통해 가뭄을 평가하기 때문에 수문자료에 내재된 불확실성을 고려하지 못하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 은닉 마코프 모형(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 월 유출량 자료에 내재되어 있는 수문학적 가뭄상태를 확률론적으로 평가하는 방법을 제안하였다. 한강유역의 최상류 유역에 해당하는 평창강 유역과 남한강상류 유역을 대상으로 WAMIS에서 제공하는 1966년부터 2009년까지 기록된 월평균 유출량 자료를 이용하였다. 본 연구는 HMM을 이용하는 확률론적으로 가뭄평가 방법을 표준유출지수(Standardized Streamflow Index, SSI)를 이용하는 등급기반 가뭄평가 방법과 비교분석을 통해서 HMM을 이용하는 확률론적으로 가뭄평가 방법이 가뭄의 상태를 다양한 상태들의 발생확률로 표현할 수 있으며, 이러한 상태들의 천이확률을 통해서 가뭄의 지속성을 더 잘 표현할 수 있음을 보여준다.

본 연구에서는 기후변화에 따른 미래 기후, 수문정보로부터 가뭄전망 정보를 생산 및 분석하고자 한다. 미래의 불확실성 을 고려하기위해 3개 GCMs와 3개 수문모형을 이용하였다. 강수량, 유출량 및 토양수분량으로부터 기상학적, 수문학적 및 농업적 가뭄지수로 분류되는 SPI, SRI 및 SSI를 산정하였다. Mann-Kendall test 결과, 미래 가뭄의 경향은 봄철 및 겨울철에 크게 증가할 것으로 전망되었으며, 가뭄발생빈도의 경우 SRI 및 SSI가 SPI 보다 더 높게 나타났다. 미래 기후변화 가 기상학적 가뭄 보다는 수문학적 및 농업적 가뭄에 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었다.

가뭄은 장시간동안 강수의 부족으로 발생하는 자연현상이며, 지역에 따라 해마다 여러 가지 피해를 발생시키고 있다. 특히 19941995년과 2001년에 발생한 가뭄은 피해가 매우 심각하였으며 중.소규모의 저수지가 바닥을 드러냈을 뿐 아니라 상당한 경제적인 손실도 발생하였다. 하지만 가뭄관리계획에 의해 저수지를 통한 최적의 물 공급방안을 제시함으로써 이러한 피해들을 최소화 시킬 수 있을 것이다. 본 연구에서는 최적의 저수지 운영을 위한 전문가시스템을 개발하