韓國水資源學會論文集第 47 卷第 1 號 214 年 1 月 pp. 71~82 J. KOREA WATER RESOURCES ASSOCIATION Vol. 47, No. 1:71-82, January 214 http://dx.doi.org/1.3741/jkwra.214.47.1.71 pissn 122-28 eissn 2287-138 미래기후 수문정보에따른국내가뭄의전망및분석 Projection and Analysis of Drought according to Future Climate and Hydrological Information in Korea 손경환 * / 배덕효 ** / 안재현 *** Sohn, Kyung Hwan / Bae, Deg Hyo / Ahn, Jae Hyun... Abstract The objective of this study is to project and analyze drought conditions using future climate and hydrology information over South Korea. This study used three Global Climate Models (GCMs) and three hydrological models considering the uncertainty of future scenario. Standardized Precipitation Index (SPI), Standardized Runoff Index (SRI) and Standardized Soil moisture Index (SSI) classified as meteorological, hydrological and agricultural droughts were estimated from the precipitation, runoff and soil moisture. The Mann-Kendall test showed high increase in future drought trend during spring and winter seasons, and the drought frequency of SRI and SSI is expected higher than that of SPI. These results show the high impact of climate change on hydrological and agriculture drought compared to meteorological drought. Keywords : climate change, drought, GCMs, hydrological model, drought indices... 요지본연구에서는기후변화에따른미래기후, 수문정보로부터가뭄전망정보를생산및분석하고자한다. 미래의불확실성을고려하기위해 3개 GCMs 와 3개수문모형을이용하였다. 강수량, 유출량및토양수분량으로부터기상학적, 수문학적및농업적가뭄지수로분류되는 SPI, SRI 및 SSI 를산정하였다. Mann-Kendall test 결과, 미래가뭄의경향은봄철및겨울철에크게증가할것으로전망되었으며, 가뭄발생빈도의경우 SRI 및 SSI 가 SPI 보다더높게나타났다. 미래기후변화가기상학적가뭄보다는수문학적및농업적가뭄에큰영향을미치는것으로확인되었다. 핵심용어 : 기후변화, 가뭄, GC Ms, 수문모형, 가뭄지수... 1. 서론 가뭄은그특성상점진적이며홍수에비해피해규모가광범위하여효율적인대처방안을마련하기가쉽지않는 기상재해이다. 국내에서는이러한가뭄이짧게는 2 3 년, 길게는 5 7 년주기로발생하며, 주로봄철과겨울철의발생빈도가높다 (KMA, 212; Bae et al., 213). 그러나최근기후변화의영향은기온의상승, 강수량패턴의변 * 세종대학교건설환경공학과박사과정 (e-mail: skhdr@hanmail.net) Ph.D. Course student, Dept. of Civil and Environmental Engrg., Sejong Univ, Seoul 143-747, Korea ** 교신저자, 세종대학교물자원연구소 건설환경공학과교수 (e-mail: dhbae@sejong.ac.kr, Tel: 2-348-3814) Corresponding Author, Prof. Dept. of Civil and Environmental Engrg., Sejong Univ, Seoul 143-747, Korea *** 서경대학교이공대학토목공학과부교수 (e-mail: wwrr@skuniv.ac.kr) Associate Prof., Dept. of Civil and Architectural Engrg., Seokyeong Univ, Seoul 139-74, Korea 第 47 卷第 1 號 214 年 1 月 71
화, 증발산량의증가및유출의시공간적변동등을초래하여미래의수문순환과정이다른패턴으로변화할수있다고알려져있으며 (IPCC, 21), 이러한변화는가뭄에도큰영향을미칠것으로전망되고있다. Dai et al. (24) 은과거 PDSI (Palmer Drought Severity Index) 를분석한결과인간활동에기인한지구온난화가가뭄의위험도를증가시키고있다는결론을제시한바있으며, Sheffield and Wood (27) 은기후변화로인해전세계적으로가뭄발생빈도가증가할것으로전망하였다. 또한 Bae et al. (27) 은미래봄철에증발산량증가와유출량감소가더욱심화될것으로전망한바있어기후변화에따른가뭄대응을위한노력이필요하다. 통상, 가뭄은해석관점에따라기상학적, 수문학적, 농업적가뭄등으로구분된다. 기상학적가뭄은특정지역및기간동안의강수량부족및무강수일수의지속, 수문학적가뭄은지표및지하수수분, 하천유량및저수지의부족, 농업적가뭄은농작물생육에관계되는토양수분의부족에의한경우에해당되며 (Wilhite and Glantz, 1985; American Meteorological Society, 24), 이를해석하기위해서는주로가뭄지수가활용된다. 가뭄지수는가뭄의정도를정량적으로제시하는도구로써, 특정기간과과거수십년 (3 년이상 ) 동안의수문기상인자 ( 강수량, 유출량, 토양수분량, 증발산량, 저류량등 ) 와의비교를통해산정된다 (Kwon et al., 2; Yoo et al., 21; Kwon et al., 213). 기후변화에따른가뭄영향평가는주로가뭄지수가활용되며, 이와관련하여그동안많은연구가수행되어왔다. Blenkinsop and Fowler (27) 은여러기후시나리오와 GCMs 자료를이용하여기상학적가뭄지수인 DSI (Drought Severity Index) 를산정하고가뭄의빈도, 심도, 지속기간의변화를평가하였다. Burke et al. (21) 과 Burke and Brown (21) 은비정상성극치값분석을통해 3,, 12, 18 개월지속기간의가뭄지수를산정하여영국전역에기후변화에따른가뭄의영향을분석하였다. Wang et al. (211) 은 SPI와수문학적및농업적가뭄지수인 SRI, SSWI (Standardized Soil Water Index) 를이용하여가뭄의강도, 빈도, 지속기간의변화를평가하였다. Tigkas et al. (212) 은 SDI (Streamflow Drought Index) 를이용하여기후변화에따른좁은소유역지역에서의가뭄영향을평가하였다. Jung and Chang (212) 는다수의기후시나리오와단일수문해석모형으로부터 rspi (relative Standardized Precipitation Index), rsri (relative Standardized Runoff Index) 를산정하고가뭄의공간적인발생패턴을전망하였다. 국내의경우 Kim et al. (21) 은미래시나리오로부터 SPI 지수를산정하고 SAD (Severity-Area-Duration) 곡선을유도하여미래가뭄의변화를전망하였다. Kim et al. (211) 은기상청 RCM (Regional Climate Model) 으로부터전국에 SPI를산정하고가뭄의발생빈도의변화를전망하였으며, Lee and Kim(212a) 은 3개 GCMs 로부터 SPI 를산정하고 SDF (Severity-Duration-Frequency) 곡선을유도및전망하였다. 이처럼기후변화에따른가뭄전망에관해여러연구가수행되어왔으며, 주로미래의불확실성을고려하기위해다수의 GCMs 의결과를활용하고, 기상, 수문및농업등다양한가뭄지수를활용하는것으로조사되었다. 그러나국내에서는다수의 GCMs 를활용하는추세이나. 아직은기상학적가뭄지수에많이의존하고있는실정이다. 기후변화가기온및강수의변화를야기한다고볼때, 이에대한가뭄전망을위해서는기상학적가뭄지수뿐만아니라, 수문학적및농업적가뭄지수도같이활용되어야할것이다. 또한, 미래의불확실성측면에서여러모형의결과를활용하는것이적절할것이다 (Jung et al. 213). 따라서본연구에서는다수의기후및수문모델에의한기상학적, 수문학적및농업적가뭄지수생산을통해우리나라의가뭄을전망하고각전망결과에따른차이를검토하고자한다. 2. 연구수행방법본연구에서는미래기후및수문시나리오를이용하여국내가뭄전망정보를생산및분석하고자하며, 연구수행절차는다음 Fig. 1과같다. 본연구의대상유역은우리나라 19개중권역이며, 사용된미래기후및수문성분자료는 197~299년까지의기온, 강수량, 유출량, 증발산량및토양수분량이다. 평가기간은과거 (historical) 기준기간 3년 (197~25년) 과미래 22s (21~229년), 25s (23~29년), 28s (27~299년) 의 3기간으로구분하였다. 5개의성분들중강수, 유출및토양수분량정보로부터전체기간에서의가뭄지수를산정하고자하며, 과거기간대비미래기간의가뭄경향성및발생빈도분석을통해변화를전망하고자한다. 2.1 기후및수문시나리오기후시나리오를생산하는가장보편화된방법은 GCM 의실험결과를사용하는방법으로온실가스배출시나리오를 GCM 의경계자료로입력하여시나리오에따른기후의변화를모의하는것이다 (Bae et al. 28). IPCC 72 韓國水資源學會論文集
Data Distribution Center (http://www.ipccdata.org) 에서는 SRES (Special Report on Emission Scenarios) 를기초로생산된 23개 GCMs 결과를제공하고있다. 본연구에서는온실가스배출에관한규제가적용되지않았을경우의고배출시나리오인 A2 (21년기준 CO 2 농도 83 ppm) 를이용하였다. 또한, 확률론적불확실성분석을통해가뭄모의에적합한 GCM 을평가하였으며, Table 1과같이영국 UKMO 의 HadCM3, 프랑스 CNRM 의 CM3 와 IPSL 의 CM4 가선정되었다 (National Emergency Management Agency, 213). GCM 선정의자세한사항은 Jeong et al. (24), Le and Bae (213), NEMA (213) 을참조하길바란다. 국내지역을평가하기위해 GCM 결과를상세화하였으며, 상세화기법은전이함수를이용하여공간적으로상세화하고일기상발생기를이용하여시간적으로상세화하는조합 (hybrid) 기법을사용하였다. 사용한전이함수는주성분분석기법중하나인 CSEOF (CycloStationary Empirical Orthogonal Function) 와다중선형회귀분석을이용하여 1 35 km의 GCM 결과를국내기상관측소 54개지점으로공간적으로상세화하였으며, 일기상발생 기는 Lee et al. (21) 이제안한시공간적상관을고려한일기상발생기를이용하여월단위기후시나리오를일단위로상세화하였다. CSEOF 분석은특정주기를가지는패턴 ( 연주기, 경년주기등 ) 을가장잘추출할수있는기법중하나로, 추출된주성분시계열을이용하면광역규모변수와지역규모변수사이의물리적 역학적연관성을파악할수있다 (Shin et al., 29). 수문시나리오생산을위해국내수문모형에대한적용사례를검토하였다. 특히최근연구들에서미래수문전망시수문모형의구조및매개변수에따라불확실성이나타나며, 특히저유량모의시그불확실성이더욱크다는결과들이제시되고있다 (Jiang et al., 27; Bae et al., 211; Velazquez et al., 213). 따라서본연구에서는국내적용성이검토되고최근기후변화영향평가에많이적용되고있는 PRMS (Leavesley et al., 1983), SWAT (Arnold et al., 1993), SLURP (Kite et al., 1994) 로총 3개의수문모형을선정하였다. 결론적으로 Fig. 2와같이 3개 GCMs, 3개수문모형의총 9개수문시나리오결과를생산하여미래가뭄전망에활용하고자한다. Fig. 1. Flow Chart of this Study Table 1. Status of the Selected GCMs No. Model (agency: version) Abb. Country Atmospheric Resolution Ocean 1 CNRM: CM3 CNR France 128 4 18 17 2 UKMO: HADCM3 UKC UK 9 73 288 144 3 IPSL: CM4 IPS France 9 72 18 17 第 47 卷第 1 號 214 年 1 月 73
2.2 가뭄지수미래기후및수문정보로부터가뭄을전망하기위해서는가뭄해석도구인가뭄지수의활용이요구된다. 본연구에서는기상학적, 수문학적및농업적가뭄에분류되고국내가뭄해석에적용성이검증된바있는 SPI, SRI 및 SSI (Standardized Soil moisture Index) 를선정하였다 (Lee et al., 2; Son et al., 211; Wang et al., 211; Bae et al., 212). SPI 는강수량부족에대한확률적특성을적용한것으로특정월에해당하는과거 (3 년이상 ) 강수자료에대한누가확률분포함수로부터해당월의강수량에대한누가확률을계산하고표준화를거쳐최종지수를산출하는방식이다 (Mckee et al., 1994). SRI 및 SSI 는입력자료에서유출량및토양수분량정보가활용되는것외에는산정방식이 SPI와동일하며, 여기서의유출량은인위적인요인 ( 댐, 저수지등 ) 이배제된자연조건에서발생되는성분을뜻한다. 다만, SRI는지면에서의지표및지하수유출과융설등의영향이반영된유출량의거동, SSI 는토양에침투, 증발산, 침루등의영향이반영된토양수분량의거동을가뭄해석에고려하기위해개발된것으로강수량만을이용한기존 SPI 와는그개념이다르다 (Shukla and Wood, 28; Son et al., 211). SPI, SRI 및 SSI는다양한지속기간구분 (1, 3,, 12개월등 ) 이가능하여장단기가뭄해석에있어유용하다. 국내에서는지속기간 3개월의 SPI(3), SRI(3) 및 SSI(3) 이주로활용되며 (Bae et al., 212; Kwon et al., 213), 본연구에서는이를이용하여우리나라 19개중권역대해가뭄지수를생산하고자한다. Table 2는 3개지수값의범위별심도를나타낸것이다. Fig. 2는기후, 수문시나리오로부터 SPI, SRI 및 SSI의산정방법을나타낸것이다. 전체기간인 197~299년동안에다수의 GCMs 와수문모형의모의를통해강수 (P), 유출 (R) 및토양수분량 (S) 을생산한다. 가뭄지수생산을위해 각자료로부터연도별과거 3개월누적평균값을계산한다. 누가확률값의추정을위해빈도해석이요구되며, 적정확률분포형은기존연구에서활용되었던 Gamma 분포 ( 강수 ), Log pearson type-3 분포 ( 유출 ), Wakeby 분포 ( 토양수분 ) 를이용하였다 (Son et al., 211). 해당월의값으로부터누가확률값을산정한후, 이를표준정규분포상의동일한누가확률값에서의 X축값을읽어최종가뭄지수를산정하게된다. 2.3 미래가뭄의변화분석 과거 (197~25년) 및미래기간 (21~299년) 에생산된가뭄지수로부터미래변화를분석하기위해본연구에서는가뭄의경향성및발생빈도분석을수행하고자한다. 경향성분석의경우장기간의시계열자료의경향성을분석하기위한비모수적경향성검정방법인 Mann-Kendall (M-K) test 를이용하였다 (Gibsons, 199). 다른통계학적검정방법들의경우표본크기분산, 왜곡도와같은표본자료특성에영향을받지만, 이방법은표본자료의특성에민감하지않고간편하면서도강력한경향성분석기능을 Table 2. Classification of Drought Severity for the Range of Indices Values SPI, SRI, SSI values Drought category 2. Z Extreme wet 1.99 1.5 Very wet 1.49 1. Moderately wet.99. Near normal. -.99 Mild Drought -1. -1.49 Moderate Drought -1.5-1.99 Severe Drought -2. Z Extreme Drought Fig. 2. Estimation Method of Future Drought Indices using Multiple Climate & Hydrological Model 74 韓國水資源學會論文集
갖는다. 또한, 결측치나분석한계를벗어나는자료에대해서도적용이가능하여수문기상및가뭄변수들의경향성연구에광범위하게적용되고있다 (Lee et al., 212). 본연구에서는 M-K test 를이용하여신뢰수준 (significant level) 을 95% 에대해 19개중권역의계절별가뭄증감경향을분석하고자한다. 발생빈도는미래 3기간마다각기간별지수가가뭄으로인지하는 -1. 이하의값의횟수를산정한후, 기간대비백분율을계산하여얻게되며 (Vidal and Wade, 29; Jung and Chang, 212), 본연구에서는 Table 2의가뭄심도별과거대비미래가뭄의 발생빈도변화와공간적분포를통해지역적인가뭄변화를분석하고자한다. 3. 기후및수문정보의변화분석본연구에서는 A2 시나리오에대해 3개 GCMs (CM3, HadCM3, CM4) 의기상전망및 3개수문모형 (PRMS, SWAT, SLURP) 의수문전망결과를이용하였으며, 수문모형의지형입력자료및매개변수는기존연구의성과를활용하였다 (Bae et al., 211). Fig. 3은 19개중권역별 Changes in Temperature( o C) 5 4 3 2 1 Changes in Precipitation(%) 4 2-2 -4-1 2 3 4 5 7 8 9 1 11 12 Month - 1 2 3 4 5 7 8 9 1 11 12 Month (a) Mean temperature (b) Precipitation Changes in Evapotranspiration(%) 4 2-2 -4-1 2 3 4 5 7 8 9 1 11 12 Month Changes in Runoff(%) 4 2-2 -4-1 2 3 4 5 7 8 9 1 11 12 Month (c) Evapotraspiration (d) Runoff Changes in Soil moisture(%) 4 2-2 -4-1 2 3 4 5 7 8 9 1 11 12 Month (e) Soil moisture Fig. 3. Changes Analysis of Future Climate and Hydrological Components 第 47 卷第 1 號 214 年 1 月 75
197~299년동안강수, 평균기온, 유출량, 증발산량및평균토양수분량에대한과거 (historical) 대비미래 3기간 (22s, 25s, 28s) 의월별변화율을각각산정한후, 이를최종평균하여나타낸것이다. 월별평균기온은미래 3기간모두상승하였으며, 28s 기간의 7월, 8월, 9월에 4.~4.5, 1월, 2월, 12월에 3.5~4. 로상승폭이가장크게나타났다. 강수량의변화는미래 3기간모두 2월 (4.8~23.8%), 4월 (4.1~12.9%), 7월 (14.1~34.4%) 및 8월 (14.3~15.9%) 에증가, 나머지월에서는 22s 기간의일부를제외하고강수량이모두감소하였으며, 특히 1월에 -33.1~-51.9% 로크게감소하는것으로나타났다. 증발산량은 월, 1월, 11월을제외한모든월에서증가하였으며, 겨울철인 1월이미래 3기간동안 14.7~3.9%, 2월이 15. 1~4.8% 로증가율이가장높게나타났다. 유출량은 7월및 8월에미래 3기간모두증가, 22s 기간의 1월, 3월, 4 월을제외한나머지월의유출량은 3기간모두감소하였으며, 28s 기간에 1월, 11월및 12월유출량이 -28.3~ -3.4% 로감소율이가장높았다. 토양수분의경우 22s 기간에 1~4 월과 7월및 8월에강수량의영향으로.5~ 4.5% 정도증가하나나머지월에서는 -.4~11.5% 로감소, 25s 기간에서는 7월을제외한모든월이 -2.8~-1.8% 로감소, 28s 기간에서는 -5.8~-21.7% 로감소하는것으로전망되었다. 대체로유출량은강수량변화와유사하지만, 기온상승에따른증발산량변화가높은월 (1월, 2월등 ) 에서는강수량이증가할지라도유출량이감소하였다. 또한토양수분량은 2월과같이강수량이증가하여도증발산량의증가로감소하였으며, 반대로 월과같이증발산량이감소해도강수량의큰감소로양이더욱감소하는것으로나타났다. 결국가뭄지수산정에활용되는 3개의성분 ( 강수, 유출및토양수분량 ) 들중에서토양수분량의감소가가장 크며, 이로인해농업적가뭄인 SSI의변화에큰영향을미칠것으로예상된다. 4. 가뭄전망및분석 4.1 경향성분석 19개중권역별 SPI, SRI 및 SSI 를산정하였으며, M- K test 를통해미래의계절별가뭄지수의증감의경향과통계적유의수준을분석하였다 (Table 3). 표에서 는가뭄지수값의경향이증가하고유의수준이 95% 이상인경우, 는경향은증가하지만유의수준이 95% 이하인경우, 는경향이감소하고유의수준 95% 이상인경우, 는경향은감소하지만 95% 이하인경우를의미한다. 경향이증가함은 Table 2와같이지수의값이습윤 (wet) 상태로의변화로가뭄이약화, 경향이감소함은가뭄상태로의변화로가뭄이심화됨을의미한다. 또한, Table 안의수치는전체유역에서각각의수준을만족하는중권역개수, 괄호안의값은개수의비 ( 해당유역의개수 / 전체유역의개수 ) 를백분율 (%) 로나타낸것이다. 봄철 (3월, 4월, 5월 ) SPI의경우유역전체가감소하는경향이나타났으나, 95% 의유의수준을만족하지못하였다. 이는가뭄지수가지속기간 3개월자료를활용함에따라 Fig. 3에서와같이 1월, 2월및 4월강수량증가가 5월강수량감소의영향보다더크기때문이다. SRI는 1월, 2 월, 3월및 5월유출량의감소로 3.3% 가유의수준을만족하는감소의경향을보였으며, SSI는봄철토양수분량의감소로전유역의 47.7% 가감소의경향을보였다. 겨울철 (12 월, 1월, 2월 ) SPI는 1~12월강수의감소로유역의 5.9% 가유의수준을만족하는감소경향을보였으며, SRI는 82.% 가감소, SSI 는거의모든유역에서유의수준 95% 이상의감소경향을보였다. 여름철 (월, 7월, 8월 ) Table 3. Seasonal M-K Test Results of SPI, SRI and SSI Period SPI SRI SSI Spr (.%) (.%) 19 (1.%) (.%) (.%) (.%) 7 (9.7%) 33 (3.3%) (.%) (.%) 57 (52.3%) 52 (47.7%) Sum 2 (1.8%) 14 (95.4%) 3 (2.8%) (.%) (.%) 7 (1.5%) 42 (38.5%) (.%) (.%) (.%) 51 (4.8%) 58 (53.2%) Aut (.%) 8 (73.4%) 29 (2.%) (.%) (.%) 3 (2.8%) 1 (97.2%) (.%) (.%) (.%) 94 (8.2%) 15 (13.8%) Win (.%) (.%) 47 (43.1%) 2 (5.9%) (.%) (.%) 19 (17.4%) 9 (82.%) (.%) (.%) 2 (1.8%) 17 (98.2%) 7 韓國水資源學會論文集
은 7월및 8월의강수량, 유출량의증가로 SPI 및 SRI가 95.4%, 1.5% 의증가경향이있으나모두유의수준을만족하지못하였다. SSI의경우기온상승과증발산량의영향으로 53.2% 가감소경향이강하게나타났다. 가을철 (9 월, 1월, 11월 ) SPI는 1월강수가크게감소하였을지라도 7월, 8월의강수량증가로인해 2.% 가유의수준을만족하지못한감소경향이나타났으며, SRI도이와유사하였다. SSI는 8.2% 가감소의경향을보였으나, 통계적으로유의하지못하였다. SPI 및 SRI는봄철및겨울철가뭄경향이감소하였으며, 그중, 겨울철가뭄이가장심화될것으로전망되었다. SSI 는가을철을제외한나머지계절에서지수의감소경향이강하게나타나 3지수들중에서가뭄이가장심각할것으로전망되었다. 4.2 심도별가뭄발생빈도의변화분석 Fig. 4는 19개중권역별로산정된 3개가뭄지수를과거및미래 3기간으로구분한후, 각심도에따른기간별가뭄발생빈도의변화를 Box-Whisker 그래프로도시한 결과이다. 중간의박스를기준으로최하단과최상단선은자료의최소값과최대값을나타내며, 박스의상하단경계는초과확률 25% (first quartile) 과 75% (third quartile) 을의미하고박스내의선은중앙 (median) 값을나타낸다. 보통 (Moderate) 가뭄의경우 SPI는평균적으로과거기간 7.%, 22s.9%, 25s 7.9%, 28s 8.1% 로미래 3기간모두큰차이가없었으나, SRI는과거 1.2% 에서 22s 기간에는 7.8% 로감소, 25s 11.4%, 28s 14.1% 로 3.9% 정도증가할것으로전망되었다. SSI 는과거 1.1%, 22s 11.9%, 25s 15.9%, 28s 17.1% 로 7.% 증가할것으로전망되어 3지수들중에서발생빈도가가장높은것으로확인되었다. 심한 (severe) 가뭄에서는 SPI의경우보통가뭄에서와같이과거및미래 3기간의차이가미비하지만, SRI는과거와미래 3기간이 3.5%, 4.4%, 5.% 및 5.5%, SSI 는 4.7%, 5.%,.1% 및 8.8% 로미래로갈수록빈도가증가하였다. 극심한 (extreme) 가뭄에서는 SPI의발생빈도가과거 3.% 에서 22s, 25s 기간에감소, 28s 기간에서 4.2% 로 1.2% 증가하였으며, SRI는과거 3 24 18 12 15 12 9 3 1 8 4 2 SPI SRI Historical 22s 25s 28s Historical 22s 25s 28s SPI 3 24 18 12 (a) moderate drought SRI Historical 22s 25s 28s Historical 22s 25s 28s SPI 15 12 9 3 (b) severe drought SRI Historical 22s 25s 28s Historical 22s 25s 28s 1 8 4 2 3 24 18 12 15 12 9 3 1 8 4 2 SSI Historical 22s 25s 28s SSI Historical 22s 25s 28s SSI Historical 22s 25s 28s (c) extreme drought Fig. 4. Analysis of Future Drought Frequency for Given SPI, SRI and SSI 第 47 卷第 1 號 214 年 1 月 77
1.9%, 미래 3기간이 2.2%, 2.%, 2.1%, SSI는 과거 1.9%, 미래 3기간이 각각 1.5%, 2.2%, 3.%로 증가하였다. 대체 4.3 지역적 가뭄 발생빈도의 변화 분석 로 3지수들 중 SSI의 가뭄 발생빈도가 가장 높으며, SPI 경향성 분석 및 심도별 가뭄 발생빈도 분석을 통해 우 는 보통 가뭄, 극심한 가뭄, SRI 및 SSI는 모든 심도에서 리나라는 주로 봄철과 겨울철 가뭄이 증가하고 그 중, 발생빈도가 증가하는 것으로 전망되었다. 이는 Fig. 3에 28s에 가뭄이 더욱 심화될 것으로 전망되었다. 28s에 서와 같이 토양수분, 유출량 및 강수량 순으로 토양수분 대한 봄철 및 겨울철의 가뭄 변화를 지역적으로 분석하고 의 감소율이 높기 때문이며, 감소율이 낮은 강수량의 영 자 Fig. 5와 같이 과거 및 미래 기간의 가뭄발생빈도(-1. 향으로 SPI의 가뭄 발생빈도는 낮게 추정되었다. 또한, 이하)를 계산하여 도시하였다. 한강, 낙동강, 금강 및 영 SPI의 극심한 가뭄발생빈도의 증가는 감소가 큰 1월 및 산 섬진강 권역 순으로 과거대비 미래의 강수량, 유출량 12월 강수량에 의한 것으로 확인되었다. 및 토양수분량의 변화율과 가뭄발생빈도의 차이를 검토 Spring Winter SPI (historical) SPI (28s) SPI (historical) SPI (28s) SRI (historical) SSI (28s) SRI (historical) SRI (28s) SSI (historical) SSI (28s) SSI (historical) SSI (28s) Fig. 5. Spatial Analysis of Drought Frequency in Spring And Winter 78 韓國水資源學會論文集
해보면봄철의경우강수량은 -4.2%, -8.%, -8.9% 및 -11.1% 감소, SPI 는.4%, 2.5%, 2.7%, 3.% 증가로영산 섬진강권역의가뭄이높게증가할것으로전망되었다. 유출량은권역별 -21.7%, -19.2%, -21.% 및 -19.1% 감소, SRI 는 3.1%, 2.%, 3.9%, 2.% 증가로금강권역의가뭄빈도가높으며, 토양수분량은권역별 -17.%, -19.5%, -2.5% 및 -15.7% 감소, SSI 는 9.8%, 1.8%, 11.3%, 8.8% 증가로금강권역의가뭄빈도가높은것으로나타났다. 겨울철에는권역별강수량이 -7.2%, -9.%, -1.%, -12.1% 감소, SPI는 4.8%, 5.%, 5.1%,.2% 증가, 유출량은 -7.7%, -22.8%, -23.%, -25.% 감소, SRI는 3.9%,.5%.7% 및 7.3% 증가로영산 섬진강권역의가뭄발생빈도가높으며, 토양수분량은 -2.9%, -21.1%, -18.8%, -18.1% 감소, SSI는 14.5%, 14.7%, 13.8%, 13.5% 증가로낙동강권역의가뭄발생빈도가높게나타났다. 5. 결론본연구에서는 IPCC SRES A2 시나리오상황에서의 GCMs 로부터 3개수문모형을이용하여미래기후 수문정보를생산하였으며, 이를통해기상학적, 수문학적및농업적가뭄으로분류되는 SPI, SRI, SSI를산정하여미래가뭄의변화를전망및분석하였다. 본연구의주요결과를요약하면다음과같다. 1) 과거기간대비미래 22s, 25s, 28s 기간에대해월별기후및수문성분의변화를검토하였다. 기온은미래 3기간모두상승하였으며, 28s 기간에 7 월, 8월, 9월에 4.1~4.5, 1월, 2월, 12월에 3.5~4. 로상승폭이가장크게나타났다. 강수량은 7월및 8월을제외하고대체로감소하였으며, 특히, 1월에 -33.1~51.9% 로크게감소하는것으로전망되었다. 증발산량은 월, 1월, 11월을제외하고모두 1.9~ 4.8% 의범위로증가할것으로전망되었으며, 유출량은 7월, 8월과 22s 기간의일부월을제외하고는 -3.~-32.1% 의범위로감소할것으로전망되었다. 토양수분도이와유사하게 -.4~-17.3% 의범위로감소할것으로전망되었다. 2) 19개중권역별산정된가뭄지수로부터 M-K test 를통해계절별미래가뭄의경향성을분석하였다. SPI 는여름및가을철에가뭄약화되는경향이있으며, 봄철전유역에가뭄이심화되는경향이있으나통계적으로유의하지못하였다. 겨울철에는 5.9% 지역의가뭄이심화되는경향을보이고유의수준을 모두만족하였다. SRI는봄철 3.3%, 겨울철 82.% 지역에서가뭄이심화되었으며, 통계적으로유의하였다. SSI 는봄, 여름및겨울철에대다수의유역에서가뭄이심화될것으로전망되었고통계적으로유의하였다. 3) 심도별미래가뭄발생빈도의변화를분석하였다. 토양수분량및유출량에비해감소율이낮은강수량의영향으로 SPI의경우보통가뭄에서는경미하게증가하였고, SRI 는과거대비미래최대 3.8%, SSI 는최대 7.% 까지증가하였다. 심한가뭄에서는 SPI의차이는크지않고, SRI가 2.%, SSI 가 8.8% 로미래로갈수록빈도가증가하였다. 극심한가뭄에서는감소가큰 1월및 12월강수량에의해 SPI 가과거 3.% 에서 22s, 25s 기간에감소하다가 28s 기간에서 4.2% 로약 1.2% 증가하였으며, SRI는과거 1.9%, 미래 3기간이 2.2%, 2.%, 2.1%, SSI 는과거 1.9%, 미래 1.5%, 2.2%, 3.% 로과거대비증가하였다. 4) 권역별봄철및겨울철과거대비미래 (28s) 의가뭄발생빈도변화를분석하였다. 한강, 낙동강, 금강및영산 섬진강권역순으로봄철에는강수량의 -4.2%, -8.%, -8.9% 및 -11.1% 감소로 SPI 가.4%, 2.5%, 2.7%, 3.% 증가, 유출량의 -21.7%, -19.2%, -21.% 및 -19.1% 감소로 SRI가 3.9%, 2.%, 3.1%, 2.% 증가, 토양수분량의 -17.%, -19.5%, -2.5% 및 -15.7% 감소로 SSI 가 9.8%, 1.8%, 11.3%, 8.8% 증가하였다. 겨울철은강수량의 -7.2%, -9.%, -1.%, -12.1% 감소로 SPI가 4.8%, 5.%, 5.1%,.2% 증가, 유출량의 -7.7%, -22.8%, -23.%, -25.% 감소로 SRI 가 3.9%,.5%.7% 및 7.3% 증가, 토양수분량의 -2.9%, -21.1%, -18.8%, -18.1% 감소로 SSI 가 14.5%, 14.7%, 13.8%, 13.5% 로증가하였다. 대체로봄철보다는겨울철가뭄빈도가높으며, SPI 및 SRI 는영산 섬진강권역, SSI 는낙동강권역에서높게증가할것으로전망되었다. 결론적으로미래기후변화에따라기상학적, 수문학적및농업적가뭄이다르게발생하며, 특히, 농업적가뭄발생이높고봄철및겨울철에더욱극심해질것으로전망되었다. 이는기후변화로인한기온상승이기상학적가뭄보다는수문학적및농업적가뭄에큰영향을미친다고볼수있으며, 앞으로의기후변화에따른가뭄전망은본연구에서와같이여러가뭄지수의활용이필요하다고사료된다. 본연구의결과는현재 SRES 기반의 AR4 기후시나리오를활용한것으로, 전세계적으로생산된 AR5 第 47 卷第 1 號 214 年 1 月 79
기반의기후시나리오가구축된다면이에대한추가분석을수행하고자한다. 또한, 해석된가뭄정보는용수이용사항이배제된것으로향후이를고려한가뭄전망및분석을수행하고자한다. 감사의글이연구는기상청기상기술개발사업 (CATER 212-31) 과소방방재청자연재해저감기술개발사업의지원으로수행한 국가가뭄재해상황관리정보시스템구축 [NEMA- 자연-211-4] 과제의성과이며, 이에감사드립니다. References American Meteorological Society. (24). Statement on meteorological drought, Bulletin of the American Meteorological Society. Arnold, J.G., Allen, P.M., and Bemhardt, G. (1993). A comprehensive surface-groundwater low model Journal of Hydrology, Vol. 142, pp. 47-9. Bae, D.H., Jung, I.W., and Lettenmaier, D.P. (211) Hydrologic uncertainties in climate change from IPCC AR4 GCM simulation of the Chungju Basin, Korea. Journal of Hydrology, Vol. 41, pp. 9-15. Bae, D.H., Jung, I.W., and Chang, H. (28). Potential changes in Korean water resources estimated by highresolution climate simulation. Climate Research, Vol. 35, pp. 213-22. Bae, D.H., Jung, I.W., and Lee, B.K. (27). Outlook on variation of water resources in Korea under SRES A2 Scenario. Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 4, No. 12, pp. 921-93. Bae, D.H., Son, K.H., Ahn, J.B., Hong, J.Y., Kim, G.S., Chung, J.S., Jeong, U.S., and Kim, J.K. (212), Development of real-time drought monitoring and prediction system on Korea & East Asia Region. Atmosphere, Korean Meteorological Society, Vol. 22, No. 2, pp. 27-277. Bae, D.H., Son, K.H., and Kim, H.A. (213). Derivation & evaluation of drought threshold level considering hydro-meteorological data on South Korea. Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 4, No. 3, pp. 289-3. Blenkinsop, S., and Fowler, H.J. (27). Changes in drought frequency, severity and duration for the British Isles projected by the PRUDENCE regional climate model. Journal of Hydrology, Vol. 342. pp. 5-71. Burke, E.J., and Brown, S.J. (21). Regional drought over the UK and changes in the future. Journal of Hydrology, Vol. 394, pp. 471-485. Burke, E.J., Perry, R.H.J., and Brown, S.J. (21). An extreme value analysis of UK drought and projections of change in the future. Journal of Hydrology, Vol. 388, pp. 131-143. Dai, A., Trenberth, K.E., and Qian, T. (24). A global dataset of palmer drought severity index: Relationship with soil moisture and effects of surface warming. Journal of Hydrometeorology, Vol. 5, pp. 1117-1129. Gibbons, J.D. (199). Handbook of statistical methods for engineers and scientists. McGrawHill, ed Harroson M.W. IPCC (21). Climate change 21 : The Scienticfic Basis, IPCC Contribution of Working Group III of the intergovernmental Panel on Climate Change (Nakicenovic N and lead authors). Cambridge: Cambridge Univ. Press. Jeong. C.S., Heo, J.H., and Bae, D.H. (24). Uncertainty analysis of GCM information in Korea using probabilistic diagnostics. Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 37, No. 3, pp. 173-184. Jiang, T., Chen, Y.D., Xu, C., Chen, X., Chen, X., and Singh, V.P. (27). Comparison of hydrological impacts of climate change simulated by six hydrological models in the Dongjiang Basin, South China. Journal of Hydorlogy, Vol. 33, pp. 31-333. Jung I.W., Bae, D.H., Lee, B.J. (213) Possible change in Korean streamflow seasonality based on multimodel climate projections. Hydrological Processes, Vol. 27, No. 7, pp. 133-145. Jung, I.W., and Chang, H.J. (212). Climate change inpacts on spatial patterns in drought risk in the willamette River Basin, Oregon, USA. Theoretical and Applied Climatology, DOI:1.17/s74-11-531-8. Kim, H.S., Park, H.S., Yoon, J.Y., and Kim, S.D. (21). 8 韓國水資源學會論文集
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