1. 서 론

가뭄은 다른 자연재해보다 더 많은 사람들에게 영향을 주고, 수자원 공급, 농업, 에너지 생산, 생태계 및 사회에 광범위한 영향을 미친다(^{Wilhite and Glantz, 1985}), 이러한 가뭄을 사전에 대비하기 위한 적절한 수자원의 공급 및 배분 관리에는 기본적으로 공간적인 가뭄심도의 파악이 매우 중요한 부분이다. 국가적인 차원에서 가뭄을 대응하기 위해서는 지역적인 물 부족 수준을 파악하기 위한 가뭄의 공간적인 분석이 필수적이다. 현재 우리나라에서도 가뭄이 국지적으로 빈번하게 발생할 것을 대비하여 국가적 차원에서는 가뭄대응 종합대책 마련을 위해 관계부처 합동지침을 수립하고 상습 가뭄지역에 대한 근본적인 대책을 마련하기 위한 노력을 계속하고 있다.

가뭄은 오랜 기간 동안 지역적으로 발생하는 현상이기 때문에 가뭄의 공간적 특성은 중요한 가뭄특성 인자이다. 2005년 이전의 가뭄연구에서는 대부분 가용한 지점별 자료에 대한 가뭄의 공간 패턴 분석에 중점을 두었으며, 가뭄의 지역적 특성을 추정하기 위해 상관 분석(^{Oladipo, 1986}) 및 경험적 직교 함수(Empirical Orthogonal Function, EOF)와 같은 통계적 방법이 사용되었다(^{Dai et al., 1998}; ^{Cook et al., 1999}; ^{Hisdal and Tallaksen, 2003}). 우리나라에서도 공간적인 가뭄해석을 위해서는 대부분 경험적 직교 함수(EOF)와 같은 통계적 방법을 사용한 연구가 진행되었다(^{Kim et al., 2006}; ^{Kyoung et al., 2007}).

^{Andreadis et al.(2005)}은 격자기반의 수문모형을 이용하여 가뭄 심도의 공간적 변화에 따라 가뭄 지속기간을 추적하여 가뭄 심도-면적-지속기간(Severity-Area-Duration, S-A-D) 곡선을 추정하는 방법을 제안하였다. 또한 가뭄 범위를 평가하기 위해 VIC (Variable Infiltration Capacity) 모형에서 모의된 수문자료를 기반으로 가뭄의 공간적인 변화를 해석하는 데 사용하였다. 즉 VIC 모형에서 얻어진 공간적 및 시간적 연속 매핑정보를 기반으로 하여 직접 가뭄의 공간 패턴을 평가할 수 있는 자료구축이 가능하였다.

또한, 지역별 가뭄의 발생특성을 해석하기 위한 방법으로는 군집분석 기법이 활용된 바 있으나(^{Kyoung et al., 2007}; ^{Yoo et al., 2010}; ^{Yoo et al., 2012}), 대부분의 선행연구에서는 시간변화에 따른 공간적인 변화의 연속성을 복합적으로 해석하는 데에는 한계가 있다. ^{Lloyd-Hughes(2012)}는 개별 가뭄 특성 간의 유사성을 측정하기 위해 3차원 접근법에 따라 공간(위도, 경도)적인 변화에 따른 특정한 인자의 변동성에 대한 해석으로 확장한 바 있다. 최근까지도 지구 또는 지역 규모에서 기상 및 토양 수분 자료를 이용하여 가뭄을 특성화하기 위한 3차원 시공간적 해석법으로 적용하기 위한 다수의 연구가 진행되고 있다(^{Sheffield et al., 2009}; ^{Wang et al., 2011}; ^{Xu et al., 2015}). 특히, ^{Liu et al.(2019)}은 3차원 개념으로 가뭄을 시공간적으로 정의하는 방법을 개발하였으며, 이를 바탕으로 기상 및 수문학적 가뭄의 관계를 시공간적으로 해석하였다. 현재 우리나라에서도 국지적으로 발생하는 가뭄특성에 대한 지역별 가뭄평가 및 관리에 활용될 수 있는 기초연구가 필요하다. 본 연구에서는 3차원(경도, 위도, 시간) 개념에서의 시공간적 기상학적 가뭄 해석이 가능한 가뭄지도를 개발하고자 한다.

본 연구에서는 중권역 단위를 공간적 규모로 하여 기상학적 측면의 가뭄지도를 개발하여 활용성을 검토하였다. 이러한 3차원적 가뭄사상의 정의를 위해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 활용하였다. SPI는 세계기상기구에 의해 기상학적 가뭄 감시를 위한 대표적인 가뭄지수로 권고된 보편적인 가뭄지수이며, 수개월의 누적 강수량만을 활용하여 가뭄심도를 표현하기 때문에 적용이 쉽고 직관적인 장점이 있다. 또한, 현재 우리나라 기상청 수문기상 가뭄정보 시스템(^{Korea Meteorological Administration, 2019})에서 가뭄정보를 제공하는 데 활용되는 대표지수도 6개월 누적강수량을 고려한 SPI6이다.

본 논문은 다음과 같이 구성되었다. 1장에서는 연구의 배경 및 목적에 대하여 서술하였으며, 2장에서는 3차원적 가뭄사상의 정의 및 가뭄 특성분석 결과에 대하여 설명하였고, 3장에서는 시공간적 가뭄 재현특성 분석을 위해 개발된 가뭄지도 작성 결과 및 활용방안을 제시하였으며, 마지막으로 결론 및 토의를 4장에 수록하였다.

2. 시공간적 가뭄 분석

2.1 3차원적 가뭄사상의 정의

강수의 장기적인 부족은 기상학적 가뭄의 주된 원인이며, 가뭄에 대한 정량적인 평가에 강수량은 보편적으로 사용되고 있다. 강수량의 장기적인 계절 평균값을 절단수준으로 설정하고, 강수시계열로부터 가뭄사상의 시작과 종료 시점을 파악하여 가뭄사상의 지속기간, 심도, 발생빈도 등을 정량적으로 분석하는 것이 일반적인 가뭄 분석 방법이다(^{Yoo et al., 2016}). 일반적으로 가뭄의 단기 및 장기적인 특성을 복합적으로 해석하기 위하여 다양한 시간척도의 누가강수시계열을 사용한다. 본 연구에서는 제주도와 울릉도를 제외한 우리나라 112개 중권역의 월강수량 자료를 대상으로 1983년부터 2014년까지의 3개월 및 6개월의 누적 강수량을 이용한 표준강수지수(SPI)를 산정하여 3차원 개념에서의 시공간적 가뭄을 분석하였다.

3차원적 개념에서의 시공간적 가뭄을 정의하기 위해 ^{Andreadis et al.(2005)}이 제안한 간단한 클러스터링 알고리즘을 사용하였다. 여기서 가뭄의 진화는 3차원(경도, 위도 및 시간)의 연속체로 간주하여 다음과 같은 순서로 가뭄사상을 결정한다. 첫 번째 단계는 월 단위 시간 간격(32년×12개월)마다 표준강수지수 값이 임계수준(-1.0) 이하인 격자점은 “가뭄”으로 간주한다. 그 후 인접한 격자점이 가뭄일 경우 하나의 패치로 결합되는 공간 연속성의 원리를 기반으로 하여, 3차원 개념의 가뭄사상을 정의한다(^{Liu et al., 2019}).

예를 들어, Fig. 1과 같이 격자기반의 자료일 경우에는 i번째 달에는 두 개의 가뭄 지역(1번, 2번)이 존재하고 인접한 이웃 지역을 검토한 후, 두 개의 가뭄패치는 하나의 가뭄사상(점선)으로 지역이 그룹화 된다. 이 절차는 가뭄 지역이 현재 가뭄 지역의 3×3 이웃에 존재하지 않을 때까지 반복한다. 즉 i번째 달과 (i+1)번째 달은 시간의 연속에 따라 공간적인 가뭄패치가 지속되어 1개의 가뭄사상으로 클러스터링 되며, (i+2)번째 달은 시간의 연속에 따라 하나 이상의 가뭄 패치가 인접한 이웃 지역에 존재하지 않아 시공간적으로 연속된 가뭄사상은 종료되는 것으로 판단한다. 여기서 시간변화에 따른 연속되는 공간적인 가뭄의 교차점을 정의하는 최소 임계수준 면적은 ^{Wang et al.(2011)}이 제안한 방법을 활용하여 전체 면적의 1.5 % 이상으로 적용하였다.

Fig. 1.

Concept of Spatio-Temporal Drought Event

본 연구에서는 중권역 단위 기반의 자료를 기반으로 시공간적 가뭄사상을 정의하기 위해, 특정한 유역과 인접한 모든 유역을 이웃 유역의 범위로 확정한 후 공간적인 가뭄을 클러스터링 하였다. 이처럼 3차원적 관점에서 가뭄특성을 구분하면 시공간적으로 연속된 가뭄사상의 지속기간(duration), 가뭄 지속기간 내 가뭄면적(area), 가뭄 지속기간 내 가뭄심도(severity), 가뭄사상의 중심(centroid) 등을 정의할 수 있다.

Fig. 2(a)는 서로 다른 시작 및 종료 시간을 갖는 가뭄 유역을 포함하는 3차원 공간에서 가뭄사상을 나타내며, 이러한 경우 가뭄사상의 지속기간은 처음 가뭄 패치로 구분된 가뭄 유역의 초기 시작시점과 마지막 가뭄 패치로 구분되어 특정 가뭄사상으로 정의된다. 즉 해당 가뭄사상의 시작과 종료시간에 따라 가뭄 지속기간(2001.1~2000.7)이 결정되면, Fig. 2(a)와 같이 Z축의 시간에 따라 지속되는 월별 가뭄심도가 발생한다. 여기서 Fig. 2(b)는 하나의 가뭄 지속기간(2001.1~2000.7) 동안 발생했던 중권역별 가뭄사상에 대한 가뭄 지속기간의 공간분포를 나타낸다. Fig. 2(c)는 해당 가뭄의 지속기간(2001.1~2000.7) 동안 우리나라 전체 가뭄이 발생한 면적 비율(%)과 가뭄의 누적 심도를 나타낸다. 예를 들면, 2000년 4월은 우리나라 가뭄의 발생면적 비율이 100 %에 가까운 달이었다. 이 때 Fig. 2(a)를 살펴보면 실제 우리나라에는 전국적으로 가뭄상태임을 확인할 수 있다. 또한 본 연구에서는 가뭄발생시점별로 가뭄이 가장 심하게 나타난 지역을 분석하기 위해, 가뭄이 발생한 지속기간 동안 최대 가뭄심도가 발생유역(가뭄중심)에서 어떻게 이동했는지를 Fig. 2(d)와 같이 나타냈다. 즉, 3차원 개념의 가뭄정의는 가뭄의 정량적 및 공간적 재현 특성이 가능해졌다.

Fig. 2.

Spatio-Temporal Characteristics for Meteorological Drought using SPI3. (a) Sketch of the Spatio-Temporal Evolution of Meteorological Drought Event During January-July 2000. (b) Drought Duration, (c) Drought Area Ratio and Severity, and (d) Center Path of a Drought Event

2.2 시공간적 가뭄사상 특성 분석

본 연구에서는 중권역의 월강수량 자료를 대상으로 시공간적 가뭄분석을 수행하였다. 1983년부터 2014년까지의 3개월 및 6개월의 누적 강수량을 이용한 표준강수지수(SPI3, SPI6)를 산정하여 가뭄을 해석하였다. Table 1은 SPI3을 이용하여 구분한 가뭄사상(총 34개) 중 최대 가뭄 심도로 결정된 상위 10개의 가뭄 순위를 나타내고, 여기서 Area (%)는 전체면적 대비 가뭄 지역의 비율을 의미한다.

Table 1. Drought Characteristics of 10 Most Notable Events Ranked by Severity of SPI3

Table 2는 SPI6을 이용하여 구분한 가뭄사상(총 25개) 중 최대 가뭄심도로 결정된 가뭄 순위를 나타낸다. 그 결과, 두 가뭄지수의 최대 가뭄심도가 발생한 순위를 살펴보면, 1988년의 가뭄으로 일관된 시점을 나타내고 있는 것으로 확인된다. 실제 1988년은 우리나라의 연강수량이 가장 적었던 해(연강수량 849 mm)이다. 특히 단기가뭄을 나타내는 SPI3에서는 1988년 7월 발생한 일부 강수량으로 3차원 측면의 가뭄사상 내 지속기간이 1개월 지속되지 않았을 뿐, 과거 최대가뭄 1순위, 2순위가 모두 1988년으로 나타났다. 또한 SPI6에 따르면 1988년 2월부터 12개월 동안 가뭄이 지속되고 이 때 가뭄사상은 최대 가뭄 심도의 누적 값(-1707.85)을 나타내며, 해당 기간 내 평균 가뭄 발생면적은 73.25 %로 나타났다.

Table 2. Drought Characteristics of 10 Most Notable Events Ranked by Severity of SPI6

Fig. 3은 한국기후변화백서(^{KMA, 2011})에서 제시한 1973년-2010년의 우리나라의 연강수량 변화와 본 연구에서 결정된 상위 10개의 최대 가뭄 심도 발생 시기를 함께 도시한 그림이다. 여기서 우리나라의 연강수량 변화는 막대그래프로 나타낸 연 강수량, 7년 이동평균강수량(Moving Average, MA), 10년 평균 강수량으로 나타냈다. 또한 본 연구에서 분석한 1983년 이후의 최대 가뭄 발생년도는 SPI3 기반의 경우 X축 하단의 삼각형으로 표기하였고, SPI6 기반의 경우 세로축의 점선으로 표기하였다. 그 결과 우리나라의 연강수량 특성 중 최저 수준인 년도에는 3차원 관점에서의 가뭄사상(SPI3과 SPI6 모두 포함)에 따라서도 극한 가뭄수준으로 확인되었다. 즉, 연강수량이 가장 낮은 수준이었던 1988년은 SPI3과 SPI6 기반의 가뭄 최대 심도 순위가 역대 1위로 확인되었던 년도이며, 연강수량이 두 번째로 낮은 수준이었던 1994년은 단기가뭄 측면의 SPI3 기반의 가뭄 최대 심도 순위는 역대 6위, SPI6 기반의 가뭄 최대 심도 순위는 역대 2위로 확인되었다. 또한, 연강수량이 세 번째로 낮은 수준이었던 2008년은 단기가뭄 측면의 SPI3 기반의 가뭄 최대 심도 순위는 역대 7위, SPI6 기반의 가뭄 최대 심도 순위는 역대 3위로 확인되었다.

Fig. 3.

Variation of Annual Precipitation in Korea (KMA, 2011) and the Begin-End Time of Top 10 Drought Events (SPI3, SPI6)

^{Lee et al.(2015)}은 우리나라 과거 가뭄사상에 대한 정량적 특성 분석을 위해 SPI6 가뭄지수를 이용하여 2차원 개념에서 통계적 방법을 이용하여 모수적 가뭄빈도해석을 실시하여 S-A-D 곡선을 작성하였다. 그 결과 대권역별 과거 가뭄사상에 대한 가뭄 지속기간, 규모, 평균심도, 재현기간을 분석하고, 각 권역별 가장 극심한 가뭄사상의 순위를 제시하였다. 따라서 본 연구에서 제시한 연구결과 SPI6 기반의 가뭄특성과 중복되는 분석기간(1983년부터 2014년)을 기준으로 ^{Lee et al.(2015)}에서 제시한 재현기간과 가뭄의 규모에 대한 가뭄 평가결과를 비교하여, 2차원 및 3차원 개념으로 서로 다르게 정의된 가뭄사상에 따라 역대 가뭄 순위의 정량적인 수준을 재검토한 결과는 다음과 같다.

첫 번째로는 우리나라 전체에 대한 가뭄규모에 대한 1순위를 비교한 결과 본 연구결과와 ^{Lee et al.(2015)}에서는 1988년 가뭄이 동일하게 1위로 확인되었다. 본 연구결과에서 제시한 1988년의 가뭄은 12개월 가뭄 지속기간에 해당하는 가뭄 평균심도가 –1.27이고, ^{Lee et al.(2015)}에서 제시한 1988년의 가뭄은 11개월 가뭄 지속기간에 해당하는 가뭄 평균심도가 –1.3으로 상호 유사한 결과가 나타났다. 두 번째로는 우리나라 전체에 대한 가뭄규모에 대한 2순위를 비교한 결과, 본 연구결과와 ^{Lee et al.(2015)}에서는 1994~1995년 가뭄이 동일하게 2위로 확인되었다. 이 외에도 본 연구결과와 ^{Lee et al.(2015)}에서는 지난 2008~2009년, 2000년, 2014년의 가뭄이 모두 역대 10위 이내의 순위로 포함되는 가뭄사상인 것으로 확인되었다(Table 2 참고).

이러한 3차원 측면에서의 가뭄사상 정의에 따른 가뭄 특성은 2차원 측면의 가뭄빈도해석을 통한 재현특성과도 일관성 있는 결과를 나타내는 것으로 확인되었다. 더불어 기상학적 측면에서 강수량을 이용하여 가뭄지수를 산정함에 있어 특히 SPI6은 우리나라의 연강수량 특성과 매우 일치하는 가뭄지표인 것으로 확인되었다. 이는 우리나라의 기후특성상 연강수량의 약 50 % 이상이 여름철에 집중되는 계절적 강수 경향성을 반영된 결과라 해석된다. 또한 기상학적 측면에서 가뭄정보를 제공하는 데 있어서도 다양한 가뭄지수 중 SPI6의 적용이 효율적일 것으로 예상된다.

3. 3차원 가뭄지도 개발

3.1 가뭄의 시공간적 재현특성 분석을 통한 가뭄지도 개발

일반적으로 가뭄은 양적 평가 및 공간적 발생규모 평가를 위해 가뭄지수를 기반으로 하여 모니터링을 실시하게 되며, 가뭄 발생 기간 내 가뭄의 지속기간 및 심도(강수부족량), 지역적 가뭄발생 특성(최대 가뭄 심도를 나타내는 지역 등)을 파악하기 위해서는 시간 변화에 따른 가뭄의 공간적인 범위에 대한 확장과 관련한 해석이 필요하다. 그러나 현재 가뭄지수 기반의 가뭄 모니터링 결과는 앞서 언급한 가뭄 발생 기간 내 가뭄특성(지속기간, 심도, 최대심도, 면적변화 등)을 해석하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 앞 장에서 제안한 3차원 개념의 가뭄 정의를 활용하여 3차원 개념의 가뭄지도를 개발하였다.

Fig. 4(a)는 국가가뭄정보분석센터(^{National Drought Information Analysis Center, 2019})에서 제공하는 가뭄지수(SPI6) 기반의 2014년 5월부터 2014년 12월 기간에 대한 월별 가뭄지도이다. 실제로 지난 2014년은 강원, 경기, 충청 일부를 포함하여 연중 가뭄피해가 지속된 바 있다. 특히 서울, 경기, 충청 강우량은 평년대비 50~61 % 수준으로 한강유역은 역대 2번째 최저 강수량을 기록한 바 있는 과거 가뭄발생 기간이다(^{MLIT, 2016}). Fig. 4(b)는 본 연구에서 제안한 3차원 개념의 가뭄정의를 통해 추출한 가뭄사상 내 가뭄정보를 기반으로 생성한 가뭄지도이다. 실제 가뭄사상으로 정의된 가뭄 지속기간은 2014년 5월부터 2014년 12월의 총 8개월이며, 해당 지속기간 내 누적 심도는 범례와 같이 나타난다. 여기서 각 월별 최대 가뭄심도를 나타내는 공간적 위치는 가뭄중심으로 표시되며, 월별 가뭄 중심의 이동변화에 따라 가뭄이 지속되는 8개월 동안의 시간 변화에 따른 가뭄의 공간적인 범위 확장 및 규모에 대한 정보를 확인할 수 있다.

Figs. 4(a) and 4(b)는 동일한 기간 동안 우리나라에서 발생한 가뭄의 양적 수준과 공간적 수준은 유사하게 나타나는 것으로 확인되지만, Fig. 4(a)와 같이 월별로 생산된 가뭄 모니터링 지도(SPI6 기반의 가뭄지도)는 지역별 가뭄의 공간적 연속성을 시간에 따른 지속성으로 연계시켜 시공간적으로 해석하기에는 한계가 있다. 즉 8개월 지속되는 가뭄에 대한 특성을 해석하기 위해서는 8개월 가뭄지도를 자체만으로는 해석이 불가능하며, 월별 시공간적으로 나타나는 가뭄의 심도에 대한 양적 평가를 별도로 수행해야 하는 번거로움이 있다. 반면 Fig. 4(b)는 특정한 가뭄 지역의 공간분포가 해당 지속기간만큼 연속되었다는 3차원적 해석을 통해 추출된 가뭄 지속기간에 대하여, 가뭄사상에 대한 특성(지속기간, 공간적 누적심도, 시공간적 최대심도 등)을 모두 내제하고 있는 지도라는 부분에서 차별화된다.

Fig. 4.

Drought Monitoring Maps and the Map using SPI6 During 2014 Drought. (a) Drought Information-Drought Monitoring Maps is Provided by Drought Portal and (b) Spatio-Temporal Characteristics (e.g. the Drought Accumulated Severity, and Center Path of a Drought Event) Based on Three-Dimensional Drought Map in this Study

3.2 가뭄의 시공간적 범위 확장에 따른 재현특성 해석

본 연구에서 제안한 가뭄지도의 활용성을 높일 수 있도록 기상학적 측면에서의 강수부족으로 인해 발생하는 공간적 가뭄의 확장규모를 정량적으로 평가하였다. 즉 3차원 개념으로 정의된 가뭄사상은 시간변화에 따라 연속적으로 가뭄지역의 중첩범위를 나타낼 수 있어 시공간적으로 연속된 가뭄사상의 지속기간이 결정된다. 이에 따라 가뭄 지속기간 내 지역별 누적 가뭄심도와 가뭄발생 면적 비율이 결정된다. 즉 Fig. 5와 같이 각 가뭄사상별로 심도-면적-지속기간의 관계를 나타낼 수 있다.

전체 25개 가뭄사상 중 가뭄 지속기간 내 우리나라에서 가뭄발생 면적이 90 % 이상의 범위를 나타냈던 특정기간이 포함된 가뭄 사상은 총 11개(약 44 % 비율)이다. 다시 말해 우리나라의 기상학적 가뭄 발생의 공간적 특성은 단순히 국소면적에 한정되어 발생하는 것이 아니라 시간변화에 따라 가뭄의 공간적인 범위가 확대되었으며, 절반에 가까운 가뭄사상은 우리나라 전체 90 % 이상의 면적으로 확대된 것으로 해석이 가능하다. Fig. 5는 앞서 제시한 최대 가뭄심도로 결정된 상위 10개 가뭄사상 중 가뭄 발생 면적이 평균 50 % 이상인 경우에 대하여, 최근 2000년 이후에 발생한 가뭄사상의 심도-면적-지속기간 관계를 나타낸 결과이다.

Fig. 5(a)는 3차원 가뭄해석에 따라 추출된 23번째 가뭄사상으로 2008년 8월에 시작되어 2009년 4월에 종료되었으며, 이때 가뭄 지속기간은 9개월, 누적 가뭄심도는 –762.36, 평균 가뭄 발생면적은 52.08 %(Table 2 참고)이며, 지속시간 변화에 따른 가뭄 면적의 변화와 누적 심도의 변화를 나타낸다. 또한 2008년 4월부터 가뭄 발생면적은 점차적으로 증가하다가 2009년 2월에는 가뭄발생 면적이 90 % 이상으로 최고수준으로 나타났다. 그 이후 점진적으로 가뭄 발생면적은 축소되어지다 2009년 4월에는 대부분의 지역에서 가뭄이 해갈된 것으로 나타나고 있다. 국가가뭄정보분석센터(^{National Drought Information Analysis Center, 2019})에서 제공하는 과거 가뭄피해 기록에 따르면 실제 2008년 7월 이후 강수량은 평년대비 65 %에 불과하여, 2008년 9월부터 2009년 2월까지 지속된 가뭄이 발생하였다. 즉, 본 연구에서 해석한 3차원 측면의 가뭄발생 시작 시점(2008년 8월)은 가뭄의 기상학적 원인인 강수량의 지속적인 부족상태를 충분히 반영하여 평가한 결과라고 해석된다. 또한, 기상청 보도자료에 따르면, 가뭄 발생면적이 축소되기 시작하는 시점(2009년 2월)은 전국의 강수량이 평년대비 114.7 % (43.0 mm)가 된 시점으로, 본 연구의 결과와도 일맥상통한 것으로 해석된다.

Fig. 5(b)는 3차원 가뭄분석에 따라 추출된 25번째 가뭄사상으로 2014년 5월에 시작되어 2014년 12월에 종료되었으며, 이때 가뭄 지속기간은 8개월, 누적 가뭄심도는 –642.02, 평균 가뭄 발생면적은 54.05 %이며(Table 2 참조), 지속시간 변화에 따른 가뭄 발생면적의 변화와 누적심도의 변화를 나타낸다. 해당 가뭄사상은 2014년 6월과 7월에 최고 수준으로 공간적으로 가뭄이 확장되었다. 이는 Fig. 4(a)의 6월, 7월 가뭄 모니터링 지도와 Fig. 4(b)의 3차원 가뭄지도에서도 확인이 가능하다.

이처럼 각 가뭄의 시공간적 범위 확장에 따른 가뭄상황을 파악하는 것이 가능한 가뭄지도는 향후 가뭄대응 시나리오를 설정하는 데 있어 활용도가 높을 것으로 기대된다. 예를 들면, 가뭄 발생면적의 변화의 감소 수준 대비 가뭄심도의 감소 수준이 미미할 경우에는, 일부 지역에 가뭄이 집중적으로 극심해 지는 상황이라고 해석이 가능하다. 반면, 가뭄 발생면적의 변화의 감소 수준과 동일하게 가뭄심도의 감소 수준이 비례하여 감소할 경우에는 우리나라 전역에 가뭄이 전반적으로 약화되고 있는 수준으로 해석이 가능하다.

Fig. 5.

Relationship of Severity-Area-Duration of Drought Events Since 2000. In Both (a) and (b), the Ratio of Drought Area in Korea Has Been over 90 % During the Drought Duration

4. 결 론

본 연구에서는 기상학적 측면에서 가뭄을 정의하는 것과 관련하여, 기존의 2차원 개념인 시간변화에 따른 연속이론을 기반으로 하는 것이 아닌, 가뭄의 시공간적 특성을 감안한 3차원 관점에서 가뭄을 정의하였다. 즉 3차원 측면에서는 공간별 가뭄의 중복성과 더불어 시간의 지속성을 함께 검토하여 시공간적 가뭄의 지속기간을 추적하게 되며, 이에 따라 각 지역별 가뭄의 특성이 결정되는 가뭄정의 방법을 적용하였다. 또한, 3차원 관점에서 기상학적 가뭄을 해석하는 데 있어서는 SPI3 보다는 SPI6을 적용하였을 경우 우리나라 연강수량의 변화특성을 반영하여 가뭄을 재현하는 데 효율적이라는 것을 확인하였다. 이와 더불어 3차원 개념에서 작성된 가뭄지도는 가뭄 지속기간 내 가뭄 평균 발생면적과 누적 심도, 최대 가뭄심도 지역(즉, 가뭄중심)의 이동변화 등과 같은 가뭄 특성정보의 제공이 가능하다. 이는 기존의 2차원 측면의 가뭄해석을 기반으로 한 가뭄특성 정보(가뭄 지속기간, 심도 등)와 비교하여 가뭄의 시공간적인 발생규모의 변화 등을 복합적으로 해석할 수 있었다.

다양한 가뭄 지속기간 변화에 따른 가뭄의 공간적 면적 변화와 심도(강도) 변화에 대한 관계는 매우 중요하다. 본 연구에서는 가뭄 지속기간 내 가뭄 발생면적이 최소 10 % 미만인 국소면적인 경우도 있는 반면, 최대 90 % 이상으로 확장되는 비율도 44 % (25개 사상 중 11개 사상)로 확인되었다.

본 연구에서 제시한 3차원 관점에서 작성한 가뭄지도는 기존의 일반적인 가뭄 모니터링 기반의 가뭄정보와 비교하여, 보다 구체적인 가뭄사상에 대한 시간변화에 따른 공간적 가뭄의 원인을 파악하고 해석하는 데 있어 효율적으로 활용이 가능하다. 이와 같이 시공간적인 지속성을 동시에 감안한 가뭄을 해석은 향후 지역별 가뭄발생 규모를 평가하고, 가뭄의 공간적인 범위 확장의 단계를 설정하여 국가적인 차원에서 가뭄대응 전략을 모색하는 데 있어 기초연구로 필수적일 것이라고 판단된다.