Developing Extreme Drought Scenarios for Seoul based on the Long Term Precipitation Including Paleoclimatic Data

* 중부대학교 토목공학과 박사과정 (Joongbu University ․ [email protected]) ** 중부대학교 토목공학과 석사과정 (Joongbu University ․ [email protected])

*** 종신회원 ․ 한양대학교 공학대학 건설환경공학과 교수 (Hanyang University ․ [email protected])

**** 종신회원 ․ 교신저자 ․ 중부대학교 토목공학과 교수 (Corresponding Author ․ Joongbu University ․ [email protected]) Received January 1, 2017/ revised February 23, 2017/ accepted June 15, 2017

Copyright ⓒ 2017 by the Korean Society of Civil Engineers

DOI: https://doi.org/10.12652/Ksce.2017.37.4.0659

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고기후 자료를 포함한 장기연속 강수자료에 의한 서울지역의 극한가뭄 시나리오 개발

장호원*ㆍ조형원**ㆍ김태웅***ㆍ이주헌****

Jang, Ho-Won*, Cho, Hyeong-Won**, Kim, Tae-Woong***, Lee, Joo-Heon****

Developing Extreme Drought Scenarios for Seoul based on the Long Term Precipitation Including Paleoclimatic Data

ABSTRACT

In this study, long-term rainfall data of more than 300 years including the paleoclimatic rainfall data from Chuk Woo Kee (1777-1907), the modern observed rainfall data (1908-2015), and the climate change scenario (2016-2099), which were provided by KMA (Korea Meteorological Agency), was used to analyze the statistical characteristics of the extreme drought in the Seoul., Annual average rainfall showed an increasing trend over a entire period, and Wavelet transform analysis of SPI (Standardized Precipitation Index) which is meteorological drought index, showed 64 to 80 months (5-6 Year) of drought periods for Chuk Woo Kee and KMA data, 96 to 128 months (8 to 10 years) of drought period for climate change data. The dry spell analysis showed that the drought occurrence frequency in the ancient period was high, but frequency was gradually decreased in the modern and future periods. In addition, through the analysis of the drought magnitude, 1901 was the extreme drought year in Seoul, and 1899-1907 was the worst consecutive 9 years long term drought in Seoul.

Key words : Extreme drought, Chuk Woo Kee, Periodicity, Trends, Drought Magnitude 초 록

본 연구에서는 서울지역의 극한가뭄(Extreme Drought)에 대한 통계학적 특성을 분석하기 위해서 측우기 강수량 자료(1777~1907년)와 기상 청에서 관측된 강수량(1908~2015년) 자료 및 기후변화시나리오를 반영한 강수량(2011~2099년) 자료를 활용한 300년 이상의 장기 강수량 자 료를 이용하여 서울지역의 가뭄특성을 분석하였다. 경향성 분석결과, 장기간에 걸쳐 연평균 강우량이 증가하는 것으로 분석되었으며, 기상학적 가뭄지수인 SPI에 대한 Wavelet transform 분석결과 측우기와 기상청자료에서 공통적으로 64~80개월(5~6년), 기후변화자료에서는 96~128 개월(8~10년) 주기로 가뭄발생 주기가 길어지는 것으로 나타났다. Dry spell 분석결과에서는 고대기간에서 가뭄발생 빈도가 높은 반면, 근 · 현 대, 미래기간에서는 발생빈도가 점차 감소하는 것으로 나타났다. 또한, 가뭄규모 분석을 통해서 서울지역의 가장 극심한 가뭄사상으로 1901년 이 극심한 가뭄연도로 분석되었고, 1899~1907년이 서울지역에서 발생한 가뭄사상 중 9년 연속의 가장 극심한 연속가뭄으로 나타났다.

검색어 : 극한가뭄, 측우기, 주기성, 경향성, 가뭄규모

Water Engineering

50년간의 기상관측사상 가장 극심했던 가뭄으로 평가되고 있다.

이처럼 이상적인 기상현상에 의한 자연재해가 빈번이 발생하고 있으며, 이 중 가뭄은 장기간에 걸쳐서 지속되는 특징으로 홍수처럼 즉각적으로 인지하기 어렵고, 장기 기상 전망의 불확실성으로 예측 이 어려운 단점이 있다. 이러한 가뭄피해를 최소화 하고 대비하기 위한 연구가 진행되고 있다(Chang, 2016; Park et al., 2015;

Hwang, 2016).

일반적으로 가뭄을 정량적으로 분석하기 위해서는 주로 SPI (Standardized Precipitation Index) 및 PDSI (Palmer Drought Severity Index) 등과 같은 가뭄지수를 활용하고 있으며(Jeong et al., 2016; Lee et al., 2015; Lee et al., 2013; Kim et al., 2012), 경우에 따라서는 강수량과 유출량 등의 수문자료를 활용한 다양한 형태의 가뭄관련 연구가 지속적으로 진행되어왔다(Moon et al., 2014; Jang et al., 2016; Park et al., 2015). 하지만 특정지역 에서 발생했던 극한가뭄을 정량적으로 분석하기 위해서는 수 십 년 이상의 장기간 관측자료가 필요하며, 관측자료가 부족한 경우에 는 이를 보완하기 위한 대안으로 빈도해석이라는 통계학적 방법에 의해서 극한가뭄사상을 정량적으로 전망하거나 또는 기후변화 시 나리오에 근거하여 미래의 극한가뭄사상을 전망하기도 한다. 이러 한 측면에서 서울지역의 경우에는 1700년대 후반부터 관측된 측우 기 강우량 기록이 존재하기 때문에 측우기에 의한 조선시대의 강수량과 근, 현대적 관측이 시작된 1900년 이후의 관측강수량 그리고 최근의 기후변화 시나리오를 반영한 2000년대 이후의 전망 된 미래강수량을 활용한다면 장기간의 강수자료를 활용한 가뭄사 상 및 극한가뭄 시나리오를 연구하는데 매우 의미 있는 결과를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 고기후 자료의 활용을 위해서 서울지역의 측우기 관측자료를 활용하였으며, 측우기 자료를 활용한 선행연구는 여러 기상학자 및 수문학자에 의해서 시도된 바 있다. Jhun and Moon (1997) 은 일성록 등의 고문서를 통하여 서울지역의 측우기 강우량 자료를 복원하였으며, 복원된 강수량의 통계학적 특성을 분석하여 강수자료로서의 활용가능성을 제시하였고 Lim et al. (2012)은 서울의 측우기 강수량 자료와 기상오십년보의 강수일수 자료를 이용하여 장기강수자료를 활용한 월강수일수 및 강수량의 변화패 턴을 분석하였으며, 이 자료에 내재되어있는 기후학적인 변동성을

장주기 변동과 관련된 20년 이상의 진동은 현대로 오면서 점점 짧은 주기로 이동하는 것으로 제시하였다.

최근 연구로는 Moon et al. (2014)이 서울지역의 측우기 관측 자료와 현대 서울 강수량 관측 자료를 바탕으로 봄철 강수량을 기반으로 산정된 SPI를 이용하여 서울지역 봄 가뭄에 대한 가뭄분 석을 수행하였으며, 이를 통해서 서울지역의 심한가뭄년도와 가뭄 의 발생빈도를 제시하였다.

본 연구의 목적은 서울지역의 극한가뭄에 대한 통계학적 특성을 분석하기 위해서 승정원일기와 일성록 등 고문서를 통해서 복원된 기존 측우기 강우자료(1777~1907년)와 기상청 종관관측지점 (ASOS) 중 100년 이상의 장기 관측자료를 보유하고 있는 서울지점 의 강우자료(1908~1949년, 1953~2015년) 그리고 기후모델 (HadGEM2-ES)에 의한 기후변화 RCP 8.5 시나리오를 반영하여 전망된 서울지역의 미래 강수량자료(2016~2099년)를 통해서 확보 된 300년 이상의 장기간 강수량에 대한 통계적 특성치를 평가하고, 강수량을 통하여 산정된 SPI를 이용하여 가뭄의 주기성 및 발생빈 도, 평균가뭄심도 등과 같은 서울지역의 극한가뭄발생 특성을 정량 적으로 평가한 후, 신뢰성 있는 극한가뭄 시나리오를 도출하여 극한가뭄의 평균심도 및 지속기간 등의 정보를 제공하는 것이다.

2. 분석자료

2.1 강수자료

본 연구에서는 서울지점의 300년 이상된 장기간 강수자료를

활용한 극한가뭄 시나리오를 개발하기 위해서 Fig. 1과 같이 3가지

서로 다른 강수량 자료를 이용하였으며, 첫 번째로는 Cho and

Moon (1997), Jhun and Moon (1997)이 승정원일기와 일성록에

수록된 측우기 기록을 통해서 복원한 조선시대 강수량 자료

(1777~1907년)와 두 번째로 기상청의 종관관측지점(ASOS) 중에

서 100년 이상의 관측자료를 보유하고 있는 관측소 중 서울관측소

의 강수량 자료(1908~1949, 1953~2015년)를 이용하였다. 세 번째

로는 HadGEM2-ES 기후모델에서 모의한 RCP 8.5 시나리오를

반영하여 전망된 서울지점의 미래 강수량 자료(2016~2099년)를

사용하였다.

2.2 측우기의 미계측 강수에 대한 보정

본 연구에서 활용되는 3개 기간 강우자료의 통계학적 특성치를 분석하기에 앞서서 측우기 관측 강우량의 관측방법에 대해 검토하 였다. 측우기 강우량은 당시의 관측단위를 척(尺), 치(寸), 푼(分)으 로 사용했으며, 측우기 관측의 최소단위인 푼(分)의 경우에는 약 2mm 정도로서 그 이하의 소량의 강수 현상은 관측되지 못했고 또한 겨울철의 강설과 같은 고체성 강수가 관측기록에 포함되지 않았기 때문에 실제의 강수량보다 적게 관측되었다는 점을 감안해 야 한다(Jung et al., 1999).

본 연구에서는 복원된 측우기 강우량을 그대로 활용할 수도 있지만, 3개의 기간별로 다르게 관측된 강수량의 통계적 특성치를 정량적으로 비교함에 있어서 측우기의 미관측된 강수량을 최대한 고려하기 위하여 최근에 관측된 서울관측소 관측 자료와의 통계적 관계를 통하여 측우기의 미계측 강수량을 정량적으로 보완하여 평가하였다.

측우기의 일 강수량 2mm 이하의 결측자료를 통계적으로 보완하 기 위한 대안으로써 기상청 산하 서울 기상관측소의 1960~2015년 56 년간의 기간에 대해서 일강우량이 2mm 이하로 관측된 월별 평균 강수량을 산정하였으며 Table 1의 산정된 결과를 보면 연평균 28.65mm 정도로 나타났다.

또한, 측우기의 겨울철 미관측된 강설량을 보완하기 위해서 본 연구에서는 기상청 산하 서울 관측소의 1960~2015년 기간에 대한

11월~3월간의 월별 신적설량을 산정하여 각 월별 평균 강설량을 산정하였으며 Table 1의 산정된 강설량은 연평균 36.44mm이다.

현대에 관측된 강수자료에 기반한 분석결과에 의하면, 연평균 약 65mm 정도의 강수량이 측우기 관측에서 미계측된 것으로 나타났으며 가뭄지수의 산정에 의한 극한가뭄 시나리오 분석에는 이 양(mm)의 반영여부가 분석결과에 큰 영향을 미치지는 않을 것으로 판단되지만, 반영 전, 후의 값을 검토함으로써 측우기에 의한 강수량의 관측이 얼마나 정확했는지를 간접적으로 확인할 수 있다.

하지만 현대의 기후자료에서 나타난 적설량 및 2mm 미만의 강우량을 보정하기 위해 과거의 모든 계절에 동일한 값들을 추가함 으로써 자료 자체의 시간에 따른 주기성이 변화될 가능성이 있다.

또한, 현재 기간에 대한 통계적 특성치를 보정하는 방안은 고기후의 자료가 현대기간의 변동 특성과 동일하다는 정상성 개념에 기반한 방법이기 때문에 장기간의 변동성을 파악하는 가뭄 분석에 있어서 원자료와 보정된 자료간에 상이한 결과가 도출될 수 있으므로 보정 전, 후의 2가지 자료를 모두 활용하여 분석하였다.

2.3 가뭄지수

서울지점의 가뭄을 정량적으로 평가하기 위하여 강수자료로부 터 기상학적 가뭄지수인 지속기간 6개월의 SPI를 산정하였으며, Fig. 2 는 1777~2099년까지의 서울지역의 월 강수량 자료를 이용하

Table 1. Monthly Average Observed Precipitation (less than 2mm/day) and Monthly Snowfall (mm) during 1960-2015 for Seoul Station

Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Sum

Less than 2mm of precipitation 2.62 1.74 2.17 2.14 2.22 2.47 3.56 2.34 1.87 1.52 2.84 3.16 28.65

Snowfall 11.36 8.78 6.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.96 7.76 36.44

여 SPI(6)를 산정한 결과이다. 산정된 결과를 각 기간대별로 고대 (1777~1907년), 근 · 현대(1908~2015), 미래(2016~2099)로 분류 하였으며 대부분의 가뭄사상은 측우기로 관측된 고대기간에서 다 수 발생하는 것을 확인할 수 있다. 특히, 고대기간 중 조선말기인 1900 년대 전후를 중심으로 대규모의 극심한 가뭄이 연속적으로 발생한 것으로 나타났다.

3. 강수량의 통계적 특성분석

3.1 기본통계량 분석

Table 2 는 1777~2099년간의 연강수량 자료를 산정하여 각 기간별 기초통계량을 분석한 결과이다. 기간별로는 측우기에 의한 고대 강수량의 경우에는, 미 계측자료의 보정전은 연평균 강수량이 1133.4mm이고 보정 후에는 1202.1mm로 나타났으며, 최소값은 각각 368.3mm, 437.1mm로 전 기간 중 가장 강수량이 적었던 것으로 나타났다.

Fig. 3 과 같이 근현대기간의 경우에는 연평균 강수량이 1339.9mm 로써 측우기 강수량에 비해서 약 140mm 정도 큰 것으로 나타났고 RCP8.5 기후변화 시나리오를 반영한 미래기간의 경우에는 연평균 강수량이 1708.9mm이고 표준편차가 567.2mm로 전 기간 중 연평 균강수량과 표준편차가 가장 큰 것으로 나타났다.

3.2 계절별 강수량 추이 분석

Fig. 4는 1777~2099년의 연강수량 및 계절별 강수량 추이를 나타내고 있으며, 측우기 보정 전후의 강수량 추이를 나타내고 있다. 측우기 기간의 경우에는 보정 전후의 강수량 값에 차이가 있으나 전반적으로 비슷한 감소 추세를 나타내었으며, Table 3의

Table 2. Analysis of Basic Statistics for Annual Precipitation (unit : mm)

Era Min Max Mean Standard deviation

Ancient (1777-1907) Before calibration 368.3 2566.1 1133.4 392.0

After calibration 437.1 2634.6 1202.1 392.0

Modern (1908-2015) 623.5 2355.5 1339.9 347.6

Future (2016-2099) 704.6 3355.2 1708.9 567.2

Fig. 3. Box Plot of Annual Precipitation for 3 Different Era

기본통계 결과에서도 보정 전후의 강수량 편차의 차이가 없는 것으로 나타났다. 다만, 겨울철 강수량의 경우에는 연평균강수량에 대한 비율이 보정 전에는 2.6%에서 보정 후에는 5.5%로 증가함으 로써 현대 및 미래기간의 겨울철 강수량 비율로 비슷한 수준으로

기후변화 시나리오를 반영한 미래기간의 경우에는 여름철(6 월~8월) 강수량이 과거에 비해서 매우 크게 증가하는 것으로 나타났 으며, 각 계절별로도 강수량의 변동성향이 다른 기간에 비해서 매우 큰 것으로 나타났다.

(a) Ancient (Before Calibration) (b) Ancient (After Calibration)

(c) Modern & Future

Fig. 4. Trends of Annual and Seasonal Precipitation for 3 Different Era

Table 3. Statistics of Seasonal Precipitation for 3 Different Era (unit : mm)

Era Season Min Max Mean % of annul Prec Standard deviation

Ancient

(Before calibration) (1777-1907)

Spring (MAM) 36.0 623.9 177.6 15.7 90.0

Summer (JJA) 150.3 2018.1 728.8 64.3 334.9

Autumn (SON) 0.0 826.1 197.2 17.4 124.9

Winter (DJF) 0.0 136.1 29.8 2.6 29.6

Ancient (After calibration) (1777-1907)

Spring (MAM) 50.0 638.0 191.6 15.9 90.0

Summer (JJA) 159.8 2027.6 738.3 61.4 334.9

Autumn (SON) 9.3 835.4 206.4 17.2 124.9

Winter (DJF) 35.9 171.9 65.7 5.5 29.6

Modern (1908-2015)

Spring (MAM) 38.8 488.2 215.2 16.1 86.2

Summer (JJA) 245.7 1783.7 813.9 60.7 290.2

Autumn (SON) 69.2 708.0 240.7 18.0 122.8

Winter (DJF) 19.7 165.7 70.1 5.2 33.6

Future (2016-2099)

Spring (MAM) 74.2 557.9 275.0 16.1 118.6

Summer (JJA) 177.0 2435.7 1019.7 59.5 522.2

Autumn (SON) 39.8 1318.7 321.6 18.8 216.4

Winter (DJF) 6.3 663.5 92.6 5.6 78.7

3.3 경향성 분석

연강수량 및 계절별 강수량의 경향성을 파악하기 위해서 Mann- Kendall 검정을 이용하였으며, Table 4는 각 기간별 연강수량 및 계절별 강수량의 경향성 분석결과를 나타내고 있다. 연강수량은 고대기간과 미래기간에서 감소추세를 보였으며 특히, 근현대 기간 에서는 통계적으로 유의한 증가추세를 나타내었다. 고대기간의 경우 측우기의 미계측치에 대한 보정 전 및 보정 후에 대해서 경향성 분석한 결과, 동일한 결과로 나타났으며 강수량 보정과정을 통하여 수정된 강수량의 크기가 경향성 분석에 영향을 미치지는 않는 것으로 나타났다.

계절별 경향성 분석결과에서는 고대기간에서는 여름철과 가을 철의 감소추세가 뚜렷하게 나타났으며 가을철의 감수추세는 통계 적으로 유의한 것으로 나타났다. 근대기간에서는 겨울철 강수량은

Fig. 5는 연강수량 자료를 이용하여 이상치 분석결과이며, 이상 치 값이 ±1.0σ을 기준으로 강수량이 적은 해를 과우해(Dry year), 많은 해를 다우해(Wet year)로 구분하였고 Table 5는 기간별 과우 해와 다우해가 발생한 년도를 분류하여 정리하였다.

Table 5에 의하면 고대기간의 경우에는 평년강수량보다 강수량 이 적은 해가 총 30회로 나타났으며 관측기간 내내 주로 건조기 상태로 나타났으며, 현대기간의 경우에는 다른 기간에 비해서 과우 해와 다우해 발생이 상대적으로 적게 나타났다. 미래기간의 경우에 는 고대기간과는 반대로 다우해 발생 횟수가 33회로 과거에 비하여 과우해가 많은 습윤기 상태로 전망되었다.

Fig. 5에서 볼 수 있듯이 이상치 분석을 통한 결과에서는 고대기 간의 건조기가 근 · 현대기간을 전환점으로 미래기간에서 습윤기로 변하는 것으로 나타났으며 특히, 1880년대부터 시작된 건조기는

Table 4. The Results of Mann-Kendall Test for Seasonal Rainfall

Ancient (Before & After calibration) Modem Future

Season MK-Stat^* +, - MK-Stat^* +, - MK-Stat^* +, -

Spring (MAM) 0.13 + 0.82 + -0.33 -

Summer (JJA) -1.35 - 1.82 + -0.80 -

Autumn (SON) -1.81 - 1.26 + 0.39 +

Winter (DJF) 0.25 + -0.66 - 0.82 +

Annual -1.46 - 2.61 + -0.17 -

*Statistically significant (p<0.10)

Ancient

(1777~1907) Modem & Contemporary

(1908~2015) Future

(2016~2099)

Fig. 5. Wet & Dry Year using Outlier (±1σ≧) of Annual Precipitation

1910년대까지 이어지며, 조선시대 말기에 매우 극심한 가뭄상황을 초래했던 것으로 나타났다.

4. 극한가뭄 시나리오의 분석

4.1 가뭄의 주기성 분석

분석대상 자료기간 동안 발생한 가뭄발생의 주기성을 파악하기 위하여 강수자료를 이용하여 산정된 가뭄지수인 SPI(6)와 Wavelet 분석방법을 적용하여 주기성 분석을 실시하였으며 Fig. 6에 분석된 결과를 나타내었다. 가뭄의 주기성 분석은 많은 연구자들에 의해서 실시되었지만 대부분 현대기간의 자료를 활용하였으며 6년 내외의 주기성이 나타난다는 결과를 제시하고 있다(Lee et al., 2012;

Lee et al., 2016).

한편, 고대기간에 대해서는 강수량 보정 전, 후에 대해서 모두 분석을 실시하였으며 전반적으로 강수량 보정 전후에 따른 주기성 향의 변동은 미소한 것으로 분석되었다.

Fig. 6(a, b)에 의하면 측우기에 의한 고대기간(1777-1907)의 주기성 분석 결과에서는 보정 전 및 보정 후 모두 6년 부근에서 통계적으로 유의한 강한 주기성이 나타났고, 근 · 현대기간 (1908-2015) 에서는(Fig. 6(c)) 4~6년 부근에서 가장 강한 주기성 을 나타내고 있다. 즉, 가뭄의 주기성과 관련된 기존 선행연구와 비슷한 주기를 나타내었다

미래기간(2016-2099)의 경우에는 2개의 주기성이 나타났으며 (Fig. 6(d)) 각각 3년의 단주기와 8~9년 부근에서 강한 주기성이 나타났다. 사용된 자료의 전체기간(1777-2099)에 대해서도 주기성 분석을 실시하였으며(Fig. 6(e)) 분석한 결과에서는 50년을 중심으 로 하여 유의한 장주기성이 나타남과 동시에 120년 부근에서도 매우 강한 주기성이 나타났다. 전체기간(1777-2099)의 주기성 분 석에서는 3개의 분리된 기간에 대한 주기성분석에서 나타나지 않은 장주기 성향을 파악할 수 있었으며

특히, 측우기 자료와 가뭄지수를 활용한 주기성분석을 시도한

기존의 연구에서 Byun and Im (2000)은 power spectral 분석을 통하여 6년, 12년, 55년 및 100년 이상의 주기성을 갖고 있다는 분석결과를 제시하고 있으며 이와 같은 기존의 연구성과를 또 다른 분석을 통하여 확인할 수 있다.

4.2 Dry Spell

Table 6은 SPI(6)를 활용하여 Dry Spell 분석결과를 나타내었 다. Dry Spell 분석은 SPI(6)가 –1.5 이하인 심한가뭄에 대해서 계절별로 구분하여 각각의 3개 기간(과거, 현대, 미래)에 대해서 월별 심한가뭄사상의 개수를 파악하였다. Dry Spell 분석결과를 보게 되면, 고대기간이 119회로 가뭄발생 빈도가 가장 높은 것으로 나타났으며 근 · 현대, 미래기간 순으로 가뭄발생빈도가 크게 감소 하는 것으로 나타났다.

고대기간의 경우에는, 심한가뭄은 여름과 가을에 비해서 봄과 겨울에 자주 발생한 것으로 나타났으며, 근 · 현대기간과 미래 기간 에는 다른 계절에 비해서 봄에 심한가뭄이 자주 발생한 것으로 나타났다. 특히, 고대 기간보다 근 · 현대 및 미래기간의 심한가뭄 발생빈도가 감소하는 현상은 기후변화에 의한 강수량 증가에 의한 영향으로 판단된다.

4.3 가뭄규모 분석

Table 7 은 전체 기간에 대해서 평균가뭄심도, 지속기간, 가뭄규 모를 분석하여 상위 15위까지 가뭄년도를 순위별로 나타내었다.

전체적인 순위는 가뭄규모를 기준으로 하였으며 가뭄규모는 평균 가뭄심도와 가뭄의 지속기간을 동시에 고려한 의미이다(Lee et al., 2015). 평균가뭄심도 의하면 1901년이 –2.06으로 전 기간 중 가장 극심한 가뭄심도를 나타났으며, 가뭄규모의 경우에도 1901 년이 –24.67로 가장 큰 규모의 가뭄으로 나타났다. 따라서 300년 이상의 장기 강우자료를 통해서 본 서울지역의 가뭄은 1901년이 역대 가장 극심한 가뭄으로 나타났다.

근 · 현대 기간(1908-2015)에서는 1943년과 1949년이 15위안

Era Wet / Dry Year Count

Ancient (1777-1907)

Wet year 1787, 1816, 1821, 1832, 1833, 1839, 1879 7

Dry year 1777, 1778, 1780, 1782, 1783, 1785, 1786, 1790, 1795, 1822, 1831, 1836, 1838, 1841, 1853, 1866, 1870, 1876, 1882, 1887, 1888, 1889, 1894, 1899, 1900, 1901, 1902, 1904, 1906, 1907 30 Modern

(1908-2015)

Wet year 1925, 1940, 1966, 1990, 1998, 2003, 2010, 2011 8

Dry year 1909, 1939, 1943, 1949, 1988, 2014, 2015 7

Future (2016-2099)

Wet year

2016, 2017, 2018, 2019, 2024, 2026, 2027, 2030, 2033, 2035, 2036, 2041, 2042, 2045, 2050, 2051, 2052, 2055, 2061, 2062, 2065, 2067, 2068, 2071, 2077, 2079, 2080, 2086, 2087, 2088, 2090, 2091, 2096, 2098, 2099

35

Dry year 2065, 2085 2

에 드는 가장 극심한 가뭄연도로 나타났으며, 서울지역의 극심했던 가뭄연도는 대부분 측우기로 관측된 고대기간으로 나타났다.

4.4 장기연속 극한가뭄연도의 분석

Table 8 은 단일 가뭄년도에 대해서 분석한 결과 중에서 각 기간별 상위 30위 안에 해당하는 극심한 가뭄년도를 선정하여 연속된 가뭄기간을 조사함으로써 장기간 지속된 연속가뭄연도를 분석하였다. 장기연속가뭄 분석결과, 고대기간의 경우에는 1899~

1902, 1887~1889, 1894~1895, 1782~1783 년 총 4건의 연속가뭄 이 도출되었다. 이 중 가장 극심한 연속가뭄은 1899~1902년으로 4 년 연속의 장기가뭄으로 평균심도는 –1.60, 지속기간이 47개월, 가뭄규모는 –75.15로 나타났다.

근현대기간의 경우에는 유일하게 2014~2015년 가뭄이 매우 극심했던 연속가뭄으로 5위 안에 포함되었으며 평균심도는 –1.09, 지속기간은 34개월, 가뭄규모는 –26.15로 나타났다. 2014-2015년 가뭄은 현대적인 기상 관측이 실시된 이래 중북부 지방에서 발생한 가장 극심한 가뭄이었다는 평가와 일치하는 결과이다. 실질적으로 2014년 가뭄은 상반기(1월-6월), 2015년은 하반기(7~12월)에 강 수부족이 상대적으로 심각하였음을 감안하면, 2014-2015년을 연 속가뭄으로 평가하였을 경우에는 SPI(6)기반의 평균 가뭄심도는 실제보다 덜 심한 것으로 평가될 수 있다.

RCP시나리오 8.5를 가정한 미래기간의 경우에는 2년 이상 지속 된 심각한 수준의 연속가뭄사상은 나타나지 않는 것으로 분석됐다.

한편, 조선시대의 가뭄기록은 조선왕조실록을 통하여도 확인이

(c) Modem (d) Future

(e) Entire Period Fig. 6. Wavelet Analysis of SPI(6)

Table 6. Seasonal Dry Spell for 3 Different Era (SPI(6) < -1.5)

Era/Season Spring Summer Autumn Winter Entire season

Ancient Spell 33 25 28 33 119

% 8.4 6.4 7.1 8.4 30.3

Modern Spell 13 10 11 8 42

% 4 3.1 3.4 2.5 13

Future Spell 7 6 6 4 23

% 2.8 2.4 2.4 1.6 9.2

가능하며 조선말기 1886년(고종 24년)부터 시작된 극심한 가뭄은 1889 년까지 4년간 지속되었고, 3년간의 약한 가뭄상황에 이어서 1893년(고종 31년)부터 1895년까지 또 한 번의 3년간 극심한 가뭄을 이어갔다. 이후 다시 3년간의 약한 가뭄상황을 이어가다가 1899년(고종 37년)부터 1904년까지 6년간의 극심한 가뭄상황을 이어가는 역사상 가장 극심한 장기연속가뭄이 이어졌던 것으로 확인되었다.

5. 결 론

본 연구에서는 서울지역의 극한가뭄을 정량적으로 평가하기 위하여 측우기에 의한 고대기간 관측 강수량, 기상청의 현대관측 강수량 및 기후변화시나리오를 통해서 전망된 미래강수량 등 서울 지역의 300년 이상의 강수량 자료를 구축하였으며 구축된 강수량자 료를 기반으로 서울지역의 3개 기간별로 관측된 강수량 및 극한가뭄

의 통계학적 특성을 분석하였다.

서울지역의 기본통계량 분석결과 고문서를 통하여 복원된 측우 기, 기후변화 시나리오를 반영하여 전망된 미래 강수량 모두 남한지 역의 기후특성을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났으며, 서울지역의 전기간에 대한 기초통계 분석을 통해서 장기간에 걸쳐 서울지역의 강수량이 고대기간에 비하여 뚜렷하게 증가하는 것으로 나타났다.

특히, 현대기간에서 가장 크게 증가하고 있는 것으로 나타났으며 측우기 자료의 결측치에 대하여 현대 관측자료의 통계적 특성을 고려하여 보정한 강수량에 대하여 강수량 추이, 경향성, 주기성 분석을 통해 보정 전후에 대하여 평가하였다. 이를 통해 보정 후의 강수량이 가지고 있는 특성이 보전 전의 강수량 자료가 갖는 자료 자체의 계절적 변동성과 같은 시간 특성이 왜곡되지 않고 기존 보정 전 자료의 특성을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다.

이상치 분석의 경우에는 강수량이 상대적으로 부족했던 과우해 가 고대기간에는 30회, 근 · 현대기간은 7회, 미래기간에는 3회로 고대기간에서 과우해 발생빈도가 가장 높은 반면, 미래기간에는 다우해 발생빈도가 상대적으로 높은 것으로 나타내었다. 따라서 300년 이상의 장기 강수자료를 통해서 서울지역의 기상상태가 고대기간 동안 건조기 상태에서 현재기간을 기점으로 미래기간에 는 습윤기 상태로 전환되는 장기간의 기상패턴의 변화를 확인할 수 있었다.

가뭄의 주기성을 분석한 결과를 통해서 측우기에 의한 고대기간 의 가뭄주기는 6년 정도로 나타났고, 기상청 관측자료에 의한 근현 대기간은 4-6년, 미래기간의 경우에는 3년의 단주기와 8~9년 부근 에서 강한 주기성이 나타났다. 전체기간(1777-2099)에 대한 주기 성 분석 결과에서는 50년 부근에서 장주기성이 나타남과 동시에 120 년 부근에서도 매우 강한 주기성이 나타남으로써 기존의 측우기 를 활용한 주기성 분석연구 성과와 비슷한 결과로 나타났다. 가뭄규 모 분석의 경우에는 서울지역의 역대 가장 극심한 가뭄은 1901년으 로 나타났으며, 연속가뭄 분석결과에서도 1901년이 포함된 1899~

1902 년이 서울지역에서 역대 가장 극심한 가뭄으로 나타났다.

가장 최근에 발생했던 2014~2015년 연속가뭄은 1907년 이후의 근현대기간에서 발생한 가장 극심한 연속가뭄으로 나타났다. 특히, 조선 말기(고종)에 발생한 10년 이상 지속된 장기연속 가뭄은 우리 나라 역사상 가장 극심했던 가뭄사상으로 평가되었다.

본 연구를 통하여, 측우기 자료가 가뭄연구에 충분히 활용될 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시한 서울지역의 극한가뭄 시나리오 도출결과는 국가가뭄대응체계 수립을 위한 가 뭄기준으로 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 단순히 1-2년 지속되 는 가뭄이 아니고 향후에는 10년 정도 지속되는 가뭄에도 충분히 대비할 수 있는 대응책 마련이 절실히 필요하다.

Table 7. Drought Severity, Duration and Magnitude of Drought Year

Rank Year Average

severity

Duration

(months) Magnitude

1 1901 -2.06 12 -24.67

2 1900 -1.77 12 -21.24

3 1894 -1.87 9 -16.80

4 1887 -1.64 10 -16.35

5 1943 -1.61 10 -16.11

6 1782 -1.51 10 -15.14

7 1904 -1.25 12 -15.02

8 1902 -1.25 12 -15.00

9 1876 -1.35 11 -14.88

10 1895 -1.31 11 -14.42

11 1888 -1.20 12 -14.42

12 1899 -1.29 11 -14.24

13 1909 -1.16 12 -13.90

14 1949 -1.51 9 -13.62

15 1939 -1.50 9 -13.52

Table 8. Drought Magnitude for Consecutive Multi Year Droughts

Rank Year Duration (year)

Average severity

Drought

months Magnitude

1 1899∼1902 4 -1.60 47 -75.15

2 1893∼1895 3 -1.26 34 -42.99

3 1887∼1889 3 -1.25 34 -42.64

4 1782∼1783 2 -1.25 22 -27.59

5 2014∼2015 2 -1.09 24 -26.15

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