1)
†To whom correspondence should be addressed.
Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology, Water resources · River Laboratory
E-mail: [email protected]
기후변화에 따른 한강유역의 기상학적 가뭄지수 분석
김덕환･홍승진
*†･ 한대건･최창현･김형수
인하대학교 토목공학과
*한국건설기술연구원 수자원·하천 연구소
Analysis of Future Meteorological Drought Index Considering Climate Change in Han-River Basin
Duckhwan Kim･Seung Jin Hong*†･Daegun Han･Changhyeon Choi･Hung Soo Kim Department of Civil Engineering, Inha university, Korea
*
Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology
(Received : 11 August 2016, Revised: 04 November 2016, Accepted: 04 November 2016)
요 약
기후변화로 인한 홍수와 가뭄 발생빈도의 증가는 전 세계적인 문제이다. 특히, 가뭄은 환경, 생태, 사회, 경제적인 측면 에 영향을 미치는 심각한 재해로 인식되고 있다. 따라서 이에 대한 연구와 대책 마련이 필요하다. 본 연구에서는 한강 유역의 기상학적 가뭄지수를 산정하여 기후변화가 가뭄에 미치는 영향을 분석하였다. 기후변화에 관한 정부 간 협의체 (Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)에서 제공하는 대표농도경로 시나리오(Representative Concentration Pathways, RCPs)를 사용하여 기후변화에 따른 한강유역의 기상학적 가뭄 발생 횟수 변화를 일반적인 가뭄과 극심한 가뭄으로 구분하여 분석을 수행하였다. 1973 – 2010년을 현재 분석기간으로 선정하였으며, 시나리오 자료를 사용하여 미래기간(Target Ⅰ : 2011 - 2039, Target Ⅱ: 2040 - 2069, Target Ⅲ : 2070 - 2099)을 구분하 였다. -1.0과 –1.5보다 작은 표준강수지수의 발생횟수를 SPI 3, 6, 12 별로 각각 분석 하였다. 분석결과를 살펴보면, 한강유역의 강우의 경향성은 현재보다 증가할 것으로 예측되었고, 가뭄의 발생횟수는 미래로 갈수록 감소할 것으로 예 측되었다. 그러나 장기가뭄으로 갈수록 가뭄발생횟수는 증가하는 것으로 분석되었고, 극심한 가뭄보다는 보통 가뭄의 발생횟수 역시 더욱 크게 산정되었으며, 한강유역의 미래가뭄분석의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
핵심용어 : 기상학적 가뭄, 기후변화, 대표농도경로 시나리오, 표준강수지수
Abstract
The increased frequency of drought and flood due to climate change was a global problem. In particular, drought was recognized as a serious environmental, ecological, social, and economic disaster. Therefore, it is necessary to study the measures to prevent it. In this study, we will estimate the meteorological drought index in the Han River Basin and analyze the impact of climate change on drought. The change of the meteorological drought occurrence due to climate change in the Han River separated by the common drought and severe drought was analyzed using the Representative Concentration Pathways (RCPs) scenarios provided by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). The years 1973 - 2010 were selected for analysis in the current period. Using the scenario, we separated the future period (TargetⅠ: 2011 - 2039, TargetⅡ: 2040 - 2069, TargetⅢ : 2070 – 2099). The number of occurrences of less than -1.0 and -1.5 standard precipitation index were analyzed by SPI 3, 6, 12. Looking at the results, trends in rainfall in the Han River was expected to increase from the current figures, the occurrence of drought is predicted to decline in the future. However, the number of drought occurrence was analyzed to increase toward long-term drought. The number of severe drought occurrences was usually larger than the common drought estimated. Additional studies may be considered in addition to the agricultural drought, hydrological drought, socio-economic drought. This will be done by using efficient water management. The results can be used as a basis for future drought analysis of the Han River.
Key words : Climate Change, Meteorological Drought, Representative Concentration Pathway Scenarios, Standardized Precipitation Index
1. 서 론
기후변화로 인한 수문현상의 변화는 수문 순환의 정확한 예측을 어렵게 하며, 이수 및 치수를 기반으로 한 수자원 계획을 수립하는데 어려움을 증가시킨다. 또한, 최근들어 전 세계적으로 빈번히 발생하고 있는 집중호우, 태풍, 가뭄, 폭설, 홍수 등의 이상기후 현상 및 이에 따른 자연재해는 대규모의 인적피해와 경제적 손실을 가져오며, 그 규모와 피해액도 꾸준히 증가하는 추세이다(KMA, 2012). 홍수 및 가뭄 빈도의 증가는 자연재해를 사전에 예방하는 의사결정 에도 큰 어려움을 가중시키고 있다. 이는 기후변화 영향평 가가 국가 수자원계획을 비롯한 수자원 관련 연구의 필요 성을 나타낸다.
IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 제 5 차 평가보고서(2014)는 현재와 같은 증가추세로 온실가스가 발생할 경우, 지구 평균 기온은 2100년 최대 4.8℃, 강수량 6% 및 해수면은 90 증가할 것이라고 전망하였다. 또한, 우리나라는 RCP 8.5 시나리오 기준 2100년에는 평균기온 6℃, 강수량 20.4% 및 해수면 78의 증가를 보여 기온과 강수량의 경우 전 지구 평균보다 증가폭이 큰 것으로 나타났 다. 이를 통해 Kim et al. (2015)은 기후변화로 인해 우리나라 미래의 강우 패턴과 변동폭에도 큰 영향이 미치고 있다고 제 시하였다. 이러한 내용은 지역에 따라 미치는 영향이 다르겠 지만 호우로 인한 재해와 가뭄 발생이 현재에 비해 증가될 것으로 보이기 때문에 기후변화로 인한 수자원변동성을 파악 하는 연구의 필요성이 중요하다고 볼 수 있다.
기후변화가 수자원에 미치는 영향 분석은 국외를 기준으 로 1980년대 중반 이후 활발하게 진행되고 있으며, 우리나 라도 국외에 비해서는 조금 늦은 감이 있지만 1990년대부 터 시작되었으나 2000년대 이후 기후변화와 관련된 연구가 활발히 진행 중에 있다.
국외의 경우 기후변화를 고려하여 수자원 영향 분석을 실 시한 예로 Gleick(1986)은 전 지구적인 기후변화의 영향이 수자원에 끼치는 영향을 평가하기 위해 GCM 모형의 역 상세화에 초점을 두고 미국의 세크라멘토를 대상으로 분석 을 실시하였고, Yu et al. (2002)은 HBV 모형을 적용하여 대만 남부지역에서 기후변화에 대한 수자원 영향을 분석하 였으며, Bergstrom et al.(2003)은 북유럽 국가들의 수력시 스템과 에너지의 영향을 기후변화로 분석하였다. 또한, 기 후변화를 이용하여 강우-유출 분석을 실시한 사례로 Dagnachew et al. (2003)은 열대 아프리카지역에서 PRMS 모형을 적용하여 토지피복과 기후변화에 대한 수문학적 영향 분석 하였으며, Villarini et al.(2013)은 RCP(Representative Concentration Pathways) 기후변화 시나리오를 이용하여 미 중부지역의 강우영향을 평가하였다. 또한, Pitman and Chiew(1996)은 오스트레일리아 28개 유역에 대해 GCM (General Circulation Model, 전구 순환 모형)의 결과를 축 소하지 않고 그대로 MODHYDROLOG 모형에 적용하여 유출 및 토양 함수량을 모의하였으며, Stewart et al.(2005)
은 미국 서북부에서 기후변화로 인해 발생할 수 있는 유출 특성의 시간적 변화를 연구하였다. 또한, 물수지 분석을 실 시한 예로 Bronstert et al. (1999)은 독일의 미래 물 수지 변화를 분석하기 위해 기후변화를 고려해 유출량을 모의 및 검토하였으며, Esra’a (2015)는 요르단의 사막지역 (Wadi Mujib)의 불규칙한 강우강도 및 용수 수요를 고려 한 수자원에 대해 기후변화를 고려하여 WEAP 모형을 통 해 물 수지 분석을 실시하였다.
국내에서는 기후변화 수자원 분야 적용을 한 사례로 Hong et al. (2014)이 RCP 시나리오를 이용하여 기후변화 에 따른 미래 수자원 변동성을 파악하였다. Kim et al.
(2015)은 기후변화에 따른 홍천강 유역의 장기유출 해석을 통해 유황변화를 분석하고, 기후변화로 인한 수질 변화를 분석하였다. 미래 강우량 변화를 분석한 사례로 Kyoung et al. (2009)은 IPCC DDC를 통해 제공된 월 단위 기후모형 의 결과를 통해 일 강수 모형을 제안하고 기후변화가 일 강 수 빈도에 미치는 영향을 분석하였으며, Kim et al. (2013) 은 AR5 기후변화 시나리오에서 제시한 RCP 시나리오를 우 리나라에 적용하여 극치빈도해석 및 점빈도해석을 수행하 였다. Kim et al. (2015)은 지역빈도해석 기법을 사용하여 한반도 지역을 대상으로 미래 확률강수량 변화를 예측하였 다. 기후변화 시나리오를 고려하여 홍수분석을 실시한 사례 로 Lee (2011)는 기후변화를 고려한 예상홍수피해액을 산정 하여 기후변화를 고려한 대응책을 제안하였고, Kang et al.
(2012)은 도시배수 시스템의 홍수범람 분석을 SRES와 RCP 시나리오를 통해 비교 분석하였으며, Han (2015)은 미래 기후변화로 발생할 수 있는 조위 변화와 강우를 고려하여 연안 도시지역의 침수모의를 분석하여, 기후변화로 인한 연 안 도시지역 침수피해의 취약성을 분석하였다. 또한, Kim (2016)는 기후변화 영향으로 인해 발생할 수 있는 강우의 증가와 해수면의 상승을 동시에 고려하여 하천제방의 여유 고를 검토하였으며, Choi (2016)는 기후변화의 영향으로 발 생할 수 있는 거대홍수를 구성하여 최소 무강우 시간(Inter Event Time Definition, IETD)이라는 개념을 사용하여 연 속적인 강우의 시간을 결정하고 극한 호우 사상을 연속적으 로 발생시켜 거대홍수를 모의하였다. 기후변화를 고려한 미 래 가뭄 발생 분석을 실시한 사례로 Kim (2011)은 기후변 화 시나리오를 통해 유출 분석을 실시하고 미래 생태서식처 의 공간변화를 분석하였으며, 기후변화를 고려한 이수측면 의 물 부족량을 산정하였고, Kim et al. (2013)은 최근 전 세계에서 중점으로 다루고 있는 기후변화를 K-WEAP모형 에 적용하여 미래 한반도의 물 부족량을 평가하였으며, Lee (2016)은 안성천 유역의 미래 유출특성과 기후변화에 따른 물이용 패턴을 분석하였다. Kwak(2012)은 코풀라 이론 기 반의 가뭄분석 및 기후변화가 유역단위의 수문학적인 가뭄 에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고 예측하였으며.
Kwak et al. (2015)은 AR4 시나리오를 이용해 기후변화에 따른 수문학적 가뭄 영향을 평가하였다.
이처럼 기후변화는 수문분야에서 가뭄 및 홍수를 분석하
는데 활발히 사용되고 있으며, 미래 수자원을 예측하는데 있어서 필수적으로 사용이 되고 있다. 가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 느리므로 시․공간적으로 정확하게 판단하기가 쉽지 않다. 가뭄은 상당기간의 누적을 거쳐 나타나게 되고, 가뭄이 해소된다 하더라도 그에 따른 피해는 상당기간 오 래 영향을 미칠 수가 있다. 보통 이러한 특성 때문에 가뭄 을 잠행이라고 이야기하기도 한다.
가뭄은 일상적이며, 항상 되풀이 되는 기후의 하나이지 만, 이는 드물게 발생하면서도 무작위적인 현상으로 많이 오해되고 있다. 가뭄은 규모가 작은 것에서 큰 것까지 거의 모든 기후대에서 발생하고 있다.
가뭄은 장기적인 관점에서 봤을 때 물 부족이라는 의미로 해석할 수 있으며, 물 부족은 연구자들 마다 조금씩 다른 정의를 내리고 있다(Falkenmark, 1986). Feitelson and Chenoweth(2002)는 물 부족이란 국민들에게 항시적으로 깨끗한 물을 공급할 수 없는 상태로 정의하고 있으며, 우리 나라의 수자원장기종합계획에서는 용수수급 불균형상태가 발생할 경우 물 부족으로 정의하고 있다.
최근 우리나라의 주요가뭄 피해를 살펴보면 2012년 5∼6 월 경기, 충남, 전북, 전남지역에 걸쳐 전국 평균 강수량 평년 대비 32%로 전국 평균저수율은 40%를 기록한 바 있으며, 2013년, 7∼8월 경남, 제주도 등의 지역은 농작물 생활용수 제한급수를 실시하였고, 울산, 부산 지역은 강우량 평년대비 38%, 48% 수준이었다. 2014년 7월에도 가뭄은 강원, 경기, 충청 일부지역에 발생하였으며 강우량 평년대비 50~61%
수준으로 생활용수 제한급수를 실시한 바 있다. 2015년의 경 기 북부지역과 강원도 지역에 극심한 가뭄으로 인한 피해가 빈번히 발생하고 있으며, 기상청에 따르면 우리나라는 2015 년 6월까지 전국 평균 누적강수량이 약 286mm로 평년대비 약 78%수준으로 특히 서울 경기 지역은 평년대비 57%의 누 적강수량을 보여 강수량 부족현상이 심각한 수준이다.
이와같이 현재 우리나라의 경우 가뭄피해는 극심한 수준 이며, 따라서 본 연구에서는 표준강수지수를 사용하여 한강 유역 중권역 별로 가뭄 발생 횟수 변동을 보고자 한다. 표 준강수지의 경우 가뭄의 정도를 나타낼 뿐만 아니라 가뭄 이 해소되기 위해 필요한 강수량을 결정할 수 있어, 가뭄피 해에 대비하기 위한 대책 수립에 적합한 방법이라 판단되 며, 시간 단위를 선택하여 가뭄 산정이 가능하고, 가뭄의 초기 인지 능력이 뛰어나 전 세계에서 보편적으로 사용되 고 있다. 또한 미래의 용수공급상황 예측 등의 불확실성을 배제한 상태에서 순수하게 강수의 변동만을 대상으로 기후 변화에 따른 가뭄의 거동을 파악하고자 하는데 더욱 유용 하게 적용될 수 있을 것이라 판단된다.
2. 기후변화 시나리오 및 기상학적 가뭄
2.1 기후변화 시나리오
대표농도경로(Representative Concentration Pathway, RCP) 시나리오는 IPCC 제 5차 기술보고서에서 나타내고 있는 것처럼 온실가스 농도값을 설정한 후 기후변화 시나 리오를 산출한다. RCP 시나리오는 최근 온실가스 농도 변 화경향을 반영하였고 최근 예측 모델에 맞게 해상도도 기 존의 시나리오보다 더 상세해 졌다. 4차 평가보고서에서 제 시되었던 SRES(Special Report on Emissions Scenarios)와 RCP 시나리오의
의 변화는 Table 1에서 제시하였다.SRES 시나리오는 미래 사회구조를 중심으로, RCP 시나 리오의 경우 기후변화 대응정책과 연계하여 선정되었다. 시 나리오별 농도의 차이는 RCP 2.6일 경우 인간 활동에 의 한 영향을 지구 스스로가 회복 가능한 경우를 나타내며, RCP 4.5일 경우 온실가스 저감 정책이 상당히 실현되는 경우, RCP 6.0의 경우 온실가스 저감 정책이 어느 정도 실 현되는 경우를 나타내고, RCP 8.5의 경우는 현재 추세대로 저감 없이 온실가스가 배출되는 경우를 의미한다.
본 연구에서는 현재대비 미래 가뭄 발생횟수 산정을 위하여 기후변화 시나리오 자료를 이용하여 표준강수지수를 산정하 였다. 이에 본 연구에서는 현재 추세대로 온실가스가 지속적으 로 배출되는 경우인 RCP 8.5 시나리오를 적용하였다. 분석기 간으로는 1973 – 2010년을 현재기간으로 기준 삼았으며, 2011 – 2039, 2040 – 2069, 2070 – 2099년으로 나누어 각 SPI별(3,6,12개월) 보통 및 극심한 가뭄 발생횟수를 산정하였다.
2.2 가뭄의 정의
가뭄은 비단 우리나라뿐만 아니라 예로부터 가뭄은 국가 대소사 에서 가장 중요한 인자중에 하나였다. 오랫동안 비가 오지 않을 경우에 기우제를 통하여 비를 갈구하는 등 가뭄은 유사 이래로 가장 막대한 영향을 주는 자연재해이다. 이런 가뭄의 정의는 그 피해만큼이나 다양하지만 일반적으로 비정상적으로 건조한 날씨 가 오랫동안 지속되어서 작물의 성장이나 물 공급에 영향을 줄 정도로 물수지(Water Balance)가 불균형한 상태로 정의하고 있다 (IPCC, 2012). 특히, 단기간에 발생하는 홍수와 다르게 진행속도 가 느리고 상당기간 가뭄이 누적되어야 그 영향이 시작되므로 가뭄은 정확한 판단이 어려운 특성을 가지고 있으며, 가뭄이 해갈 된 이후에도 상당기간 동안 그 파급효과가 나타나는 특성을 가지고 있다. 가뭄에 대한 정의는 현재까지 많이 있으나 대부분 가뭄을 다루는 목적에 따라 다르기 때문에 명확하게 구분할 필요가 있으 며, 일반적인 가뭄의 정의와 진행과정은 Fig.1 과 같다.
Table 1. RCP and SRES scenarios (IPCC, 2007 / 2013)
Scenarios RCP Scenarios SRES Scenarios
2.6 4.5 6.0 8.5 B1 A1B A2
(ppm) 420 540 670 940 550 720 830Current
concentration in Korea : about 400ppm(as of 2010)Fig. 1. The definition of drought (http://drought.kwater.or.kr)
기상학적 가뭄이란 주어진 기간의 강수량이나 무강수 계 속일수 등으로 정의하는 가뭄이며, 농업적 가뭄은 농업에 영향을 주는 가뭄을 언급한 것으로 농작물 생육에 직접 관 계되는 토양수분으로 표시하는 가뭄을 의미한다. 수문학적 가뭄은 물 공급에 초점을 맞추고 하천유량, 저수지, 지하수 등 가용수자원의 양으로 정의한 가뭄을 의미한다.
본 연구에서 다루고자 하는 기상학적 가뭄은 주어진 기간 의 강수량이나 무강수 계속일수 등으로 정의하는 가뭄이다.
일반적으로 정상상태 또는 평균적인 개념과 비교하여 건조 한 정도와 건조한 상태의 지속기간을 바탕으로 정의된다.
기상학적 가뭄은 강우의 결핍을 초래하는 대기상태는 지역 에 따라 상당히 변하기 때문에 특정 지역에 근거하여 고려 할 필요가 있다. 또한, 서로 다른 기간에 서로 다른 나라에 서 정의하는 것이 다르므로 이런 기상학적 가뭄의 다양성 은 한 지역에서 설정된 가뭄의 정의를 다른 곳에서 적용하 는 것을 어렵게 한다(MPSS, 2015).
3. 표준강수지수 및 대상유역
3.1 표준강수지수(Standardized Precipitation Index) McKee et al.(1995)은 강수량이 부족하면 용수 공급원인 지하수량, 적설량, 저수지 저류량, 토양 함유 수분, 하천 유 출량 등에 각기 다른 영향을 미친다는 것으로부터 표준강 수 지수를 개발하였다. 즉, 계산 기간 단위를 시간 단위별 로 강수 부족량을 산정하여 지점 혹은 유역내에 발생하는 가뭄을 산정한다. 또한 물의 공급 가능량을 초과하여 물 수 요로부터 야기된 가뭄의 영향은 위에서 언급한 용수 공급 원 중 하나 혹은 그 이상의 요소에서부터 시작되며, 강수가 시작되어 물을 이용할 수 있을 때까지의 기간은 요소에 따 라 크게 다르다. 그러므로 물 부족의 영향은 가용 수자원과 물 이용량의 복잡한 함수로 나타나게 되며, 강수 부족이 지 속되는 시간 단위는 매우 중요하고 이 시간 단위에 의해서 가뭄의 양상이 분리될 수 있다.
Mckee et al.(1993)은 가뭄은 강수량의 부족에 의해 시작 된다는 것에 착안하여 표준강수지수(SPI)를 개발하였다. SPI 지수는 기상학적 가뭄지수로 특정한 시간에 대한 계산 단위를
Gamma distribution to the standard normal distribution
Standard Normal Distribution
Fig. 2. Concept of SPI Estimation (Edwards, D.C., and T.B. McKee, 1997)
3, 6, 9, 12개월 등과 같이 설정하고, 시간단위별로 강수 부족량 을 계산하여 개개의 용수공급원이 가뭄에 미치는 영향을 산정 하는 방법이다. 특정 시간단위로 산정된 SPI 지수는 각 시간단 위에 따라 여러 분야에서 사용될 수 있으며, 비교적 장기간의 시간단위는 수자원 공급관리 등에 사용될 수 있다. 또한, 표준 강수 지수는 확률 분포형을 도입하였기 때문에 현재의 가뭄뿐 만 아니라 가뭄이 끝나기에 필요한 강수의 확률을 결정하는 것을 가능하게 한다(Mckee et al., 1993).
SPI는를 산정하기 위해서는 시간단위별로 누가 강수시계 열을 구성한다. 누가강수 시계열이 구성되면 적정 확률분포 형을 정한다. 강수량만을 입력자료로 사용하기 때문에 적절 확률분포형으로 Gamma분포를 이용하여 개개의 변량에 대 한 누가확률을 산정한 후 표준정규분포에 적용하여 SPI 지 수를 산정할 수 있다(Fig. 2).
McKee et al. (1993)은 표준강수지수의 결과로부터 얻은 가뭄 심도를 정의하기 위하여 Table 3과 같은 분류체계를 이용하였고, 또한 임의의 시간 단위에 대한 가뭄 사상의 한 계를 정의하였다. SPI는 이론적으로는 한계값이 없으며, 값 자체에 발생빈도의 개념을 포함하고 있다(Ryoo and You 2004). 이러한 SPI지수는 이론적으로 값의 상한선은 없으나, 일반적으로 –1.0 이하일 경우 가뭄으로 간주하며, -1.5 이 하는 심한 가뭄, -2.0 이하는 극심한 가뭄으로 간주하고 있 다(Kwak et al., 2013).
Table 2. Classification by Standard Precipitation Index value (Mckee et al.m 1993)
Range of Drought index Moisture conditions More than 2.0 Extremely wet
1.5 to 1.99 Very wet
1.0 to 1.49 Moderately wet -0.99 to 0.99 Near normal -1.00 to -1.49 Moderately dry
-1.5 to -1.99 Severely dry Less than -2.0 Extremely dry
3.2 대상유역
한강유역은(Fig. 3) 북위 36° 28′ 20″ - 38° 30′ 6″, 동경 126° 31′ ~ 128° 59′ 56″에 걸쳐 한반도의 중앙부에 위치
하며 유역면적은 23,292.83km2(임진강유역 제외), 유로연 장은 482.98km로 유역 평균폭은 48.23km, 유역형상은 1.95인 우리나라 최대하천유역으로 휴전선 이남지역의 전 체 면적 99,678.12km2의 약 23%를 차지하고 있다.
행정구역으로는 서울특별시, 인천광역시, 경기도, 강원도, 충청남 · 북도, 경상북도 등이 있으며, 국가하천은 한강, 안 양천, 중랑천, 경안천, 섬강, 달천, 북한강, 소양강 등 12개 소(임진강, 문산천 제외) 714.31km(임진강, 문산천 포함시 817.01km)이며, 지방하천은 한강, 인북천, 소양강, 홍천강, 청계천, 섬강, 평창강, 달천 등 785개소 6,127.26km로 구 성되어 있다.
본 연구에서 기상학적 가뭄지수의 하나인 표준강수지수 를 사용하여 가뭄을 분석하기 위하여 사용한 관측소는 한
South Hanriver Upstream 1001
Pyeongchanggang 1002
Chungju Dam 1003
Dalcheon 1004
Chungju Dam Upstream 1005
Seomgang 1006
South Hanriver Downstream 1007
Peace Dam 1009
Chunchon Dam 1010
Inbukcheon 1011
Soyanggang 1012
Uiam Dam 1013
Hongcheongang 1014
Cheongpyeong Dam 1015
Gyeongancheon 1016
Paldang Dam 1017
Jungnangcheon 1018
Goganeungcheon 1019
hanriver Downstream 1024 western-north hanriver 1201
Fig. 3. Han River Basin
Fig. 4. Annual precipitation variation in the Han River Basin due to climate change
강유역 내에 위치한 21개 지점으로, Table 3에 나타내었다.
Fig. 4는 RCP 시나리오 자료를 사용하여 한강유역의 연평 균 강수량을 나타낸 것으로, 현재와 비교하였을 때, Target
Ⅰ(2011 – 2039)에서 감소한다는 것을, Target Ⅱ(2040 – 2069), Target Ⅲ(2070 – 2099)에서는 현재보다 증가 하는 것을 확인할 수 있었다.
4. 한강유역 가뭄발생 변동성 분석
본 연구에서는 기상학적 가뭄, 수문학적 가뭄, 농업 가뭄 중에 강우에만 영향을 받는 기상학적 방법 중에 하나인 표준강 수지수(SPI)를 이용하여 한강유역의 가뭄발생 변동성 분석을 실시하였다. 가뭄 발생 특성을 확인할 수 있도록 단기, 중기,
Table 3. Weather observation station of Han River basin
Weather Observation Station
Type of observation
Observation
code Adress Starting date
Cheorwon Standard 10221095 Galmal-eup, Cheorwon-gun, Gangwon-do,
Republic of Korea 1988.01
Sokcho Standard 13011090 Toseong-myeon, Goseong-gun, Gangwon-do,
Republic of Korea 1968.01
Inje Standard 10121211 Inje-eup, Inje-gun, Gangwon-do,
Republic of Korea 1971.12
Chuncheon Standard 13131101 Udu-dong, Chuncheon-si, Gangwon-do,
Republic of Korea 1966.01
Hongcheon Standard 10141212 Hongcheon-eup, Hongcheon-gun, Gangwon-do,
Republic of Korea 1971.09
Ganghwa Standard 12011201 Bureun-myeon, Ganghwa-gun, Incheon,
Republic of Korea 1972.01
Seoul Standard 10181108 Songwol-dong, Jongno-gu, Seoul,
Republic of Korea 1907.01
Incheon Standard 12011112 Jeondong, Jung-gu, Incheon,
Republic of Korea 1904.08
Suwon Standard 11011119 Seodun-dong, Gwonseon-gu, Suwon-si, Gyeonggi-do,
Republic of Korea 1964.01
Yangpyeong Standard 10071202 Yangpyeong-eup, Yangpyeong-gun, Gyeonggi-do,
Republic of Korea 1972.01
Icheon Standard 10071203 Bubal-eup, Icheon-si, Gyeonggi-do,
Republic of Korea 1972.01
Wonju Standard 10064020 Myeongnyun-dong, Wonju-si, Gangwon-do,
Republic of Korea 1971.09
Jecheon Standard 10031221 Sinwol-dong, Jecheon-si, Chungcheongbuk-do,
Republic of Korea 1972.01
Daegwamryeong Standard 10011100 Daegwanryeong-myeon, Pyeongchang-gun, Gangwon-do,
Republic of Korea 1971.07
Gangneung Standard 13021105 Yonggang-dong, Gangneung-si, Gangwon-do,
Republic of Korea 1911.10
Taebaek Standard 20011216 Hwangji-dong, Taebaek-si, Gangwon-do,
Republic of Korea 1985.08
Cheongju Standard 30111131 Bokdae-dong, Heungdeok-gu, Cheongju-si,
Chungcheongbuk-do, Republic of Korea 1967.01
Boeun Standard 30071226 Boeun-eup, Boeun-gun, Chungcheongbuk-do,
Republic of Korea 1972.01
Yeongju Standard 20041272 Punggi-eup, Yeongju-si, Gyeongsangbuk-do,
Republic of Korea 1972.11
Bonghwa Standard 20011271 Chunyang-myeon, Bonghwa-gun, Gyeongsangbuk-do,
Republic of Korea 1988.01
Mungyeong Standard 20051273 Yugok-dong, Mungyeong-si, Gyeongsangbuk-do,
Republic of Korea 1973.01
Fig. 5. Analysis of drought variability in Seoul (Present : 1973 – 2015)
Fig. 6. Analysis of drought variability in Seoul (Target 1 : 2011 – 2039)
Fig. 7. Analysis of drought variability in Seoul (Target 2 : 2040 – 2069)
]Fig. 8. Analysis of drought variability in Seoul (Target 3 : 2070 – 2099)
장기에 걸쳐 SPI3, SPI6, SPI12를 통해 가뭄 발생 변동성을 파악하였다. 가뭄 발생 분석을 위해서 한강유역 내에 위치한 21개 기상관측소를 활용하였으며, 분석기간은 1973년부터 2015년까지를 대상으로 실시하였다. 또한 가뭄 발생 변동성을 분석하기 위해 기상청에서 제공하는 RCP 8.5 기후변화 시나리 오를 통해 미래 한강유역의 가뭄발생을 현재와 비교하여 제시 하였다. SPI 가뭄지수는 일반적으로 –2에서 2에 값의 범위를 가지고 있으며, 음의 값을 가질 때 가뭄이라고 간주하며 기상학 적 가뭄을 평가하는데 주로 이용된다. 이를 토대로 본 연구에서 는 보통 가뭄 및 심한 및 극한 가뭄(Table 2)으로 평가되는 –1.0 이하 및 –1.5 이하의 가뭄 지수값의 발생횟수를 산정하 여 가뭄 발생 횟수를 현재기간과 미래기간으로 구분하여 산정 하였다. 이러한 값들의 상대적인 차를 계산함으로써 가뭄의 변동성을 평가하였다. 가뭄의 변동성은 다음 Eq. (1)을 이용하 여 산정할 수 있다.
(1)여기서
은 미래 기간에서 발생하는 SPI 가뭄지수 –1.0 및 –1.5 이하 값의 빈도수,
은 현재 기간에 발생하는 SPI 가뭄지수 –1.0 및 –1.5 이하 값 의 빈도수를 의미한다. 즉, 변동값의 차이로 인해 발생되는 결과가 양의 값을 갖게 된다면, 미래에는 가뭄이 심해질 수 있다는 것을 의미하게 되며, 변동값이 음수를 갖게되면 미 래에는 가뭄발생이 완화 된다는 것을 의미하게 된다. 현재 상태와의 비교를 위해 미래기간은 현재기간과 동일한 년수 를 맞추기 위해 총 30년씩 3개의 구간(Target Ⅰ : 2011 - 2039, Target Ⅱ : 2040 - 2069, Target Ⅲ : 2070 - 2099)으로 구분 하였다.
Fig. 5는 중권역 중랑천(1018)으로 서울이 위치한 지역의 현재(1973 – 2015)의 SPI지수를 3, 6, 12개월로 나누어 나타낸 것으로 파란색으로 나타낸 부분은 SPI지수가 0보다 큰 값을 나타내며, 빨간색으로 나타낸 부분은 0보다 작은, 즉 가뭄이 발생한 시기를 의미한다. Fig. 6 – 8은 기후변 화 시나리오를 적용하여 미래의 SPI 가뭄지수 변화를 3, 6, 12개월로 나타낸 것으로 Target Ⅰ 기간에 가뭄이 극심하 게 발생할 것이라는 것을 예상할 수 있다.
Table 4 - 6은 현재기간 대비 미래기간에 발생한 SPI – 1.0 및 –1.5이하 발생횟수를 나타낸 결과이며, Fig. 9 – 10에 현재보다 가뭄발생빈도가 증가한 지역에 대하여 빨간
Table 4. Drought occurrence fluctuations in the current period compared to future periods(SPI 3)
Basin
Standardized Precipitation Index 3 Present
1973-2010
Target Ⅰ 2011-2039
Target Ⅱ 2040-2069
Target Ⅲ 2070-2099
-1 -1.5 -1 -1.5 -1 -1.5 -1 -1.5
1001 71 34 68(▽3) 27(▽7) 53(▽18) 16(▽18) 49(▽22) 22(▽12)
1002 76 37 64(▽12) 25(▽12) 40(▽26) 12(▽25) 52(▽24) 22(▽15)
1003 75 34 63(▽12) 33(▽1) 45(▽20) 14(▽20) 32(▽43) 20(▽14)
1004 74 36 62(▽12) 28(▽8) 52(▽22) 16(▽20) 57(▽17) 21(▽15)
1005 67 40 65(▽2) 28(▽12) 45(▽22) 16(▽24) 51(▽16) 19(▽21)
1006 72 32 62(▽10) 28(▽4) 42(▽30) 14(▽18) 55(▽17) 24(▽8)
1007 67 30 64(▽3) 27(▽3) 51(▽16) 20(▽10) 55(▽12) 17(▽13)
1009 67 26 60(▽7) 24(▽2) 44(▽23) 12(▽14) 59(▽8) 19(▽7)
1010 69 27 62(▽7) 25(▽2) 44(▽25) 10(▽17) 59(▽10) 23(▽4)
1011 74 37 59(▽15) 29(▽8) 49(▽25) 9(▽28) 67(▽7) 24(▽13)
1012 65 28 60(▽5) 28(-) 45(▽20) 10(▽18) 62(▽3) 22(▽6)
1013 66 26 63(▽3) 25(▽1) 44(▽22) 12(▽14) 56(▽10) 23(▽3)
1014 64 29 62(▽2) 26(▽3) 45(▽19) 15(▽14) 56(▽8) 18(▽11)
1015 61 31 60(▽1) 24(▽7) 47(▽14) 15(▽16) 60(▽1) 15(▽16)
1016 66 32 63(▽3) 28(▽4) 49(▽17) 18(▽14) 53(▽13) 18(▽14)
1017 64 33 62(▽2) 24(▽9) 51(▽13) 17(▽16) 58(▽6) 17(▽16)
1018 72 27 56(▽16) 29(▲2) 53(▽19) 15(▽12) 56(▽16) 14(▽13)
1019 67 29 61(▽6) 30(▲1) 54(▽13) 19(▽10) 53(▽14) 13(▽16)
1024 60 24 58(▽2) 24(-) 59(▽1) 23(▽1) 49(▽11) 19(▽5)
1201 66 23 55(▽11) 29(▲6) 60(▽6) 22(▽1) 48(▽18) 18(▽5)
Target Ⅰ (2011-2039)
Number of occurrences (less than –1)
Number of occurrences (less than -1.5) Target Ⅱ (2040-2069)
Number of occurrences (less than –1)
Number of occurrences (less than -1.5) Target Ⅲ (2070-2099)
Number of occurrences (less than –1)
Number of occurrences (less than -1.5)
Fig. 9. Increase number of occurrences (SPI 3)
색으로 음영을 처리하여 나타내었다. Fig.4에 나타난 바와 같이 한강유역의 연평균 강수량은 Target Ⅰ(2011 – 2039)에는 현재보다 작거나 거의 비슷한 수준의 강수량을 보이지만, 미래기간이 지속 될수록 강수량은 계속 증가하는 경향을 보이는 것으로 나타나 현재기간 대비 가뭄 발생 빈 도는 줄어들 것으로 전망되었다.
Table 4에 나타난 SPI 3의 경우 Target Ⅰ(2011 – 2039)에서 중권역 1018, 1019, 1201에서는 심각한 가뭄을 나타내는 즉 SPI 지수 –1.5 이하의 발생횟수가 증가하는 것을 확인할 수 있었다(Fig. 9). 나머지 중권역에서는 미래 기간에 대해서 현재와 동일한 수준의 가뭄이 발생하거나 발생 빈도가 줄어드는 모습을 나타내 SPI 3 의 경우 가뭄 이 현재보다 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 단기가 뭄 발생은 일부 지역을 제외하고 현재보다 감소할 것으로 예상된다.
Table 5는 한강유역에서 발생한 SPI 6의 –1.0의 보통가 뭄 및 –1.5이하의 극심한 가뭄 발생 횟수를 나타낸 것이 다. Target Ⅰ(2011 – 2039)에서는 중권역 1002, 1003, 1004 지역에서는 현재보다 보통가뭄이 줄어들 것이라 예측 되지만, 나머지 지역에서는 현재보다 최소 1에서 최대 30
회 까지 발생횟수가 증가하는 것으로 분석되었다. 극심한 가뭄 발생 횟수의 경우 보통가뭄 횟수와는 다른 경향을 나 타내는 것으로 분석되며, 중권역 1001, 1009, 1014, 1024, 1201에서 현재보다 가뭄 발생횟수가 증가하는 것으로 분석 되었다. 즉, 해당지역에서 극한 가뭄의 출현 빈도가 증가하 는 것으로 나타났다. 보통가뭄에 대해서는 현재보다 Target
Ⅰ에서는 위험할 것으로 판단되어 철저한 물관리 방안을 세워야 할 것으로 판단된다. SPI 3의 결과와 유사하게 Target Ⅱ,Ⅲ(2040 – 2099)에서는 강수량의 증가하는 것 으로 분석되었으며, 보통가뭄의 경우 중권역 1013, 1018, 1019, 1024, 1201에서, 극심한 가뭄의 경우 중권역 1009, 1024, 1201을 제외한 나머지 중권역에서 극한 가뭄 발생횟 수가 줄어드는 모습을 나타내고 있다. Fig. 10에 나타난 바 와 같이 한강하류 지역에 대해서는 (중권역 1009, 1024, 1201) 지속적으로 극심한 가뭄 발생 횟수가 증가하는 경향 을 나타내고 있어 가뭄에 상대적으로 취약할 수 있어 이에 대한 대비가 필요할 것으로 판단된다.
마지막으로 Table 6은 장기가뭄 분석 시 주로 활용되고 있는 SPI 12에 대해 보통 및 극한가뭄 발생횟수를 현재대 비 증가량을 나타낸 것이다. Target Ⅰ(2011 – 2039)에서는
Table 5. Drought occurrence fluctuations in the current period compared to future periods(SPI 6)
Basin
Standardized Precipitation Index 6 Present
1973-2010
Target Ⅰ 2011-2039
Target Ⅱ 2040-2069
Target Ⅲ 2070-2099
-1 -1.5 -1 -1.5 -1 -1.5 -1 -1.5
1001 65 26 74(▲9) 27(▲1) 53(▽12) 8(▽18) 45(▽20) 12(▽14)
1002 77 44 72(▽5) 28(▽16) 40(▽37) 12(▽32) 54(▽23) 12(▽32)
1003 80 37 72(▽8) 32(▽5) 39(▽41) 13(▽24) 51(▽29) 18(▽19)
1004 71 33 71(-) 30(▽3) 50(▽21) 14(▽19) 55(▽16) 19(▽14)
1005 63 44 64(▲1) 32(▽12) 46(▽17) 20(▽24) 54(▽9) 18(▽26)
1006 59 40 61(▲2) 28(▽12) 43(▽16) 19(▽21) 59(-) 24(▽16)
1007 62 34 64(▲2) 28(▽6) 57(▽5) 21(▽13) 50(▽12) 12(▽22)
1009 66 21 69(▲3) 25(▲4) 44(▽22) 18(▽3) 47(▽19) 26(▲5)
1010 58 32 68(▲10) 25(▽7) 45(▽13) 17(▽15) 50(▽8) 27(▽5)
1011 71 39 73(▲2) 29(▽10) 42(▽29) 12(▽27) 55(▽16) 20(▽19)
1012 63 33 72(▲9) 28(▽5) 48(▽15) 13(▽20) 55(▽8) 18(▽15)
1013 49 30 70(▲21) 26(▽4) 53(▲4) 19(▽11) 47(▽2) 21(▽9)
1014 55 26 65(▲10) 29(▲3) 44(▽11) 18(▽8) 50(▽5) 20(▽6)
1015 61 31 69(▲8) 29(▽2) 57(▽4) 21(▽10) 48(▽13) 17(▽14)
1016 61 32 66(▲5) 26(▽6) 56(▽5) 18(▽14) 50(▽11) 12(▽20)
1017 59 31 67(▲8) 28(▽3) 58(▽1) 23(▽8) 50(▽9) 16(▽15)
1018 53 34 69(▲16) 25(▽9) 56(▲3) 19(▽15) 45(▽8) 11(▽23)
1019 55 28 70(▲15) 25(▽3) 68(▲13) 22(▽6) 38(▽17) 13(▽15)
1024 40 21 70(▲30) 23(▲2) 70(▲30) 32(▲11) 38(▽2) 17(▽4)
1201 44 23 71(▲27) 29(▲6) 69(▲25) 30(▲7) 38(▽6) 14(▽9)
Target Ⅰ (2011-2039)
Number of occurrences (less than –1)
Number of occurrences (less than -1.5) Target Ⅱ (2040-2069)
Number of occurrences (less than –1)
Number of occurrences (less than -1.5) Target Ⅲ (2070-2099)
Number of occurrences (less than –1)
Number of occurrences (less than -1.5)
Fig. 10. Increase number of occurrences (SPI 6)
현재보다 극심한 가뭄이 발생될 것으로 예상된다. SPI 3, 6 보다 훨씬 더 넓은 지역에 걸쳐 가뭄이 발생할 것으로 분석 되며 또한 보통가뭄 발생지역이 극한가뭄 발생지역보다 범 위가 좁았으나, SPI 12의 경우 극한가뭄 발생지역이 더 넓 어진다는 것을 Fig. 12를 통해 확인 할 수 있다. 따라서, Target Ⅰ(2011 – 2039)기간에는 한강유역 일대에 가뭄에 대한 철저한 준비가 필요할 것으로 판단된다. Target Ⅱ (2040 – 2069)에서는 보통가뭄 및 극한가뭄이 서울, 인천, 경기도 일대에 걸쳐서만 현재대비 증가할 것으로 예상되며 다른 한강유역에서는 가뭄발생횟수가 감소 및 현재와 같은 수준으로 예상된다. 또한 Target Ⅲ(2070 – 2099)에서는 증가하는 지역이 나타나지 않았다. 이는 강우량 증가에 대 한 영향으로 해석된다.
5. 결 론
본 연구에서는 IPCC 5차보고서에서 제공하는 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 적용하여, 전 세계적으로 널리 사용되 고 있는 기상학적 가뭄지수 산정방법 중에 하나인 표준강 수지수(SPI)를 이용하여 한강유역의 가뭄 발생횟수 변화를
분석하였다.
기왕 일 강우자료(1973 – 2010)를 사용하여 시나리오 자료를 사용하여 미래기간(Target Ⅰ : 2011 - 2039, Target Ⅱ: 2040 - 2069, Target Ⅲ : 2070 - 2099)을 구 분하여, 분석을 수행하였다. SPI 지수 3, 6 ,12개월로 구분 하여 가뭄분석을 실시하였으며, 발생횟수 변화를 보기 위하 여 보통가뭄을 의미하는 –1보다 작은 값이 발생하는 횟수 와 극한가뭄을 의미하는 –1.5 보다 작은 값이 발생하는 횟 수를 각 기간별로 분석하여 현재대비 얼마나 증가 및 감소 하는지를 확인할 수 있었다. 이에, 미래 강우량의 증가로 인하여 Target Ⅱ, Ⅲ(2040 – 2099)기간에서는 현재와 비 슷하거나 감소하는 가뭄발생 양상을 확인할 수 있었고, 강 우량이 현재보다 감소하는 기간인 Target Ⅰ(2011 – 2039)에서는 현재보다 가뭄이 증가할 것으로 예상되었다.
특히 장기가뭄 분석에 일반적으로 사용되는 지수인 SPI 12 의 경우 한강유역 대부분에 걸쳐서 보통 및 극한가뭄이 발 생할 것으로 예측되며, 보통가뭄 횟수보다 극한가뭄 발생 지역이 더 넓어지는 것으로 분석되었다. 특히 인구밀도가 높은 한강하류 지역은 Target Ⅱ(2040 – 2069)기간에도 가뭄이 발생할 것으로 예상된다. 따라서, 최근 가뭄으로 많은
Table 6. Drought occurrence fluctuations in the current period compared to future periods(SPI 12)
Basin
Standardized Precipitation Index 12 Present
1973-2010
Target Ⅰ 2011-2039
Target Ⅱ 2040-2069
Target Ⅲ 2070-2099
-1 -1.5 -1 -1.5 -1 -1.5 -1 -1.5
1001 59 20 79(▲20) 40(▲20) 57(▽2) 13(▽7) 24(▽35) 5(▽15)
1002 73 32 69(▽4) 36(▲4) 49(▽24) 9(▽23) 39(▽34) 7(▽25)
1003 76 39 78(▲2) 36(▽3) 44(▽32) 2(▽37) 45(▽31) 12(▽27)
1004 74 30 64(▽10) 36(▲6) 46(▽28) 4(▽26) 57(▽17) 14(▽16)
1005 64 33 63(▽1) 35(▲2) 51(▽13) 12(▽21) 53(▽11) 8(▽25)
1006 67 26 64(▽3) 35(▲9) 43(▽24) 14(▽12) 49(▽18) 12(▽14)
1007 55 21 71(▲16) 27(▲6) 53(▽2) 17(▽4) 42(▽13) 9(▽12)
1009 63 30 76(▲7) 34(▲4) 50(▽13) 19(▽11) 51(▽12) 12(▽18)
1010 63 32 71(▲8) 36(▲4) 50(▽13) 15(▽17) 52(▽11) 10(▽22)
1011 74 24 81(▲7) 29(▲5) 40(▽34) 9(▽15) 45(▽29) 13(▽11)
1012 58 31 74(▲16) 32(▲1) 45(▽13) 9(▽22) 38(▽20) 10(▽21)
1013 49 32 70(▲21) 36(▲4) 53(▲4) 16(▽16) 47(▽2) 12(▽20)
1014 52 22 70(▲18) 33(▲11) 39(▽13) 15(▽7) 46(▽6) 6(▽16)
1015 58 18 77(▲19) 35(▲17) 54(▽4) 17(▽1) 41(▽17) 10(▽8)
1016 63 20 73(▲10) 25(▲5) 55(▽8) 18(▽2) 36(▽27) 12(▽8)
1017 62 19 74(▲12) 30(▲11) 54(▽8) 16(▽3) 43(▽19) 14(▽5)
1018 50 15 79(▲29) 25(▲10) 63(▲13) 19(▲4) 37(▽13) 5(▽10)
1019 47 15 84(▲37) 28(▲13) 70(▲23) 26(▲11) 31(▽16) 5(▽10)
1024 35 14 76(▲41) 20(▲6) 77(▲42) 40(▲26) 35(-) 11(▽3)
1201 44 18 82(▲38) 29(▲11) 70(▲26) 36(▲18) 35(▽9) 6(▽12)
Target Ⅰ (2011-2039)
Number of occurrences (less than –1)
Number of occurrences (less than -1.5) Target Ⅱ (2040-2069)
Number of occurrences (less than –1)
Number of occurrences (less than -1.5) Target Ⅲ (2070-2099)
Number of occurrences (less than –1)
Number of occurrences (less than -1.5)
Fig. 11. Increase number of occurrences (SPI 12)
피해가 발생하고 있는 것과 상관지어 볼 때 최적 용수공급 계획, 하천변 습지조성, 저수지 및 댐 추가 설립, 물 절약 계몽사업 등 구조 및 비구조적 대안마련이 시급할 것으로 판단된다.
하지만, 표준강수지수만을 가지고 모든 가뭄의 발생여부 를 파악하기에는 무리가 있다. 우리나라의 경우 몬순기후로 인해 강수가 여름철에 집중되는 경향을 보이고 있는데, 이 기간 동안에 저장해놓은 수자원 보유량을 강수가 발생하지 않는 시기에 활용하게 된다. 즉, 기상학적으로 가뭄이 발생 한다고 해도 실제 우리가 느끼는 가뭄은 아닐 수 있다는 이 야기가 된다. 일반적으로 우리들이 느끼는 가뭄이라고 하 면, 1차적으로는 강수가 장기적으로 내리지 않는 기간을 의 미하게 되지만, 비전문가적 입장에서는 대부분 단수, 절수 등 실제 물이용에 영향을 주는 시기를 가뭄이라고 판단할 수 있다. 추가적인 연구로 농업적 가뭄, 수문학적 가뭄, 사 회경제적 가뭄을 추가적으로 고려하여 분석해 본다면 보다 가뭄에 대비할 수 있는 안정적인 물 관리가 이루어 질 것이 라 판단된다.
사 사
본 연구는 국토교통부 물관리사업의 연구비지원(14AWMP- B082564-01)에 의해 수행되었습니다.
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