韓 國 水 資 源 學 會 論 文 集 第45卷 第9號 2012年 9月
pp. 887～900
표준강수 증발산지수(SPEI)를 이용한 남한지역의 가뭄심도 평가
Assessment of Drought Severity over South Korea using Standardized Precipitation Evapo-transpiration Index (SPEI)
김 병 식* / 성 장 현** / 강 현 석*** / 조 천 호****
Kim, Byung Sik / Sung, Jang Hyun / Kang, Hyun-Suk / Cho, Chun Ho
...
Abstract
Drought is a non-negligible disaster of nature and it is mainly caused by rainfall shortage for a long time though there are many definitions of drought. ‘Standard Precipitation Index’ (SPI) that is widely used to express the level of meteorological drought intensity has a limit of not being able to consider the hydrological changes such as rainfall and evapotranspiration caused by climate change, because it does not consider the temperature-related variables other than the precipitation. Recently, however, ‘Standardized Precipitation Evapotranspiration Index’ (SPEI), a drought index of new concept which is similar to SPI but can reflect the effect of temperature variability as well as the rainfall change caused by climate variation, was developed.
In this study, the changes of drought occurrence in South Korea were analyzed by applying SPEI for meteorological data (1973～2011) of 60 climate observatories under Korea Meteorological Administration (KMA). As the result of application, both of SPI and SPEI showed the trend of deepening drought in spring and winter and mitigating drought in summer for the entire nation, with SPI showing greater drought intensity than SPI. Also, SPI and SPEI with 12 months of duration showed that severe droughts with low frequency of around 6 years are generally being repeated.
Keywords : drought, evapotranspiration, SPI, SPEI
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요 지
가뭄은 자연의 무시할 수 없는 재해이며, 비록 가뭄의 정의가 많이 있지만 가뭄은 장기간의 강우의 부족으로부터 기인한다.
기상학적 가뭄심도의 정도를 표현하기 위해 널리 이용되는 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)는 강수 이외의 기온과 관련된 변수를 고려하지 않기 때문에 기후변동으로 인한 강수, 증발산 등의 물수지 변화를 고려할 수 없다는 한계점이 있다. 그러나 최근에 SPI와 유사하지만 기후변동으로 인한 강수 변화뿐만 아니라 기온의 변동성이 미치는 영향을 반영할 수 있는 새로운 개념의 가뭄지수인 표준강수 증발산지수(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI) 가 개발되었다. 본 연구에서는 기상청 산하의 60개 기상관측소의 1973～2011년까지 기상자료를 대상으로 SPEI를 적용하여 남한지역의 가뭄발생의 변화를 평가하였다. 적용 결과, 전국적으로 SPI와 SPEI 모두 봄과 겨울에 가뭄이 심화되고 여름철에 는 가뭄이 완화되는 경향을 보였으며, SPEI는 SPI보다 가뭄심도를 크게 나타내었다. 또한, 지속기간 12개월의 SPI와 SPEI는
* 국립강원대학교 방재전문대학원 도시환경방재전공, 교수 (e-mail: [email protected])
Kangwon National University, Department of Urban &Environmental Disaster Prevention, School of Disaster Prevention, Gangwon-do, Korea
** 교신저자, 국토해양부 영산강홍수통제소 예보동제과, 연구사 (e-mail: [email protected], Tel: 062-600-8326)
Corresponding Author, Yeongsan River Flood Control Office, Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, Gwangju, Korea
***국립기상연구소 기후연구과, 연구관 (e-mail: [email protected])
National Institute of Meteorological Research, Korea Meteorological Administration (NIMR/KMA), Seoul, Korea
**** 국립기상연구소 기후연구과, 연구관 (e-mail: [email protected])
http://dx.doi.org/10.3741/JKWRA.2012.45.9.887
전반적으로 6년 내외의 저빈도 주기성을 갖는 극심한 가뭄이 반복되고 있음을 보였다.
핵심용어 : 가뭄, 증발산, 표준강수지수, 표준강수 증발산지수
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1. 서 론
IPCC 4차 보고서(IPCC, 2007)는 기후변화로 인하여 북 위 70도 이상과 극지방에는 강수량이 증가하는 반면에 적 도에서 북위/남위 30도까지는 아열대화와 사막화들 전망 하고 있다. 이는 적도를 중심으로 기온이 상승하여 열대 기류는 강해지고, 극지방의 한랭전선은 약화되어 건조한 아열대 지역이 북위 30도 이북까지 넓어지기 때문이다.
따라서 이러한 사막화로 인한 가뭄은 논농사를 주로 하는 지역의 식량 공급에 차질을 가져오고 식량 생산의 위축은 식량의 무기화로까지 이어질 수 있다. 그 예로 1972년 소 련에서는 가뭄으로 밀 생산이 크게 줄었으며, 1976년 서 부 유럽에서는 고온 건조로 인한 가뭄으로 감자 생산량이 크게 감소하여서 이들 지역에 대한 미국의 영향력이 커지 기도 하였다(이승호와 이현영, 2002).
가뭄을 대응하고 관리하기 위하여 전 세계적으로 다양한 가뭄지수가 개발되어 가뭄의 심도(severity)를 정량화하려 는 연구가 있었고, 관심분야에 따라 각기 다른 변수들을 이용한 가뭄지수로 가뭄의 심도와 기간을 분석하고 있다 (Du Pisani et al., 1998; Heim, 2002; Keyantash and Dracup, 2002). 대표적인 가뭄지수는 PDSI (Palmer Drought Severity Index, Palmer, 1965), SMI (Soil Moisture Index), SPI (Standardized Precipitation Index; McKee, 1993), SWSI (Surface Water Supply Index; Shafer and Dezman, 1982) 등이 있으며, 이 지수들은 각각 장단점을 갖고 있어서 적용 대상 지역의 수문, 기상 특성과 수자원 공급 시설 등을 고려하여 적절한 지수를 이용하거나, 통합하여 이용하고 있 다. 여러 지수 중에서 어떤 지수가 절대적으로 우수하다고 할 수는 없다. 예를 들어, PDSI는 미 농무성에서 긴급 가뭄지 원 여부를 결정하는데 널리 쓰이고 있지만, 이는 지형이 고른 넓은 지역에서 훨씬 유용하다. 산악지역인 미 서부는 지역적 기상의 영향을 받으므로 PDSI는 SWSI와 같은 다 른 조건들이 고려된 지수들과 보완적으로 사용하는 것이 좋다. 미국 국립가뭄 경감센터(NDMC: National Drought Mitigation Center)에서는 많은 가뭄 관계자들이 선호할 수 있는 SPI를 개발하여 사용하고 있다. SPI는 특정 지속기간 동안의 강수확률에 근거하여 다양한 기간의 적용이 가능하 고, 가뭄의 조기예측 및 가뭄의 심도를 쉽게 이해할 수 있으
며, Palmer 지수보다 덜 복잡한 것으로 알려져 있다(미 국 립가뭄 경감센터: http://enso.unl.edu/ndmc).
가뭄은 특정 지역에서 어느 정도 긴 기간 동안의 강수와 증발산 사이의 물수지(water budget)에 대한 평균 조건, 즉 정상상태와 비교하여 고려되어야 한다(김병식 등, 2011).
하지만 SPI의 계산 과정에서 강수 이외의 기온과 관련된 변수를 고려하지 않기 때문에 이에 대한 우려도 커지고 있다(Mavromatis, 2007; Kempes et al., 2008). 위와 같은 이유로 최근에 SPI와 유사하지만 기온의 변동성이 포함 된 새로운 개념의 가뭄지수인 SPEI (Standardized Preci- pitation Evapotranspiration Index; Vicente-Serrano et al., 2010)가 개발되었다.
본 연구에서는 기상청 산하의 60개 기상관측소의 1973～
2011년까지 기상자료를 대상으로 SPEI를 적용하여 남한 지역의 가뭄발생 변화를 평가하였다. 이를 위해 SPEI가 기왕의 가뭄상황을 잘 재현하는지를 검토하고 한반도의 가뭄발생 특성을 살펴보았다.
2. 기존 가뭄지수의 한계
표준강수지수(SPI)는 두 가지 사항을 가정하고 있는 데 첫째, 가뭄은 강수의 변동성이 기온과 잠재증발산량 (Potential EvapoTranspiration: PET)의 변동성 보다 절 대적이라는 것, 둘째, 기온과 PET은 시간에 따라 변하지 않는 정상성을 가진다는 것이다. 하지만 최근의 여러 선행 연구에서는 기온과 관련된 변수를 고려하지 않는 가정에 대한 문제점을 제시하고 있다(Abramopoulos et al., 1988;
Hu and Willson, 2000; Mavromatis, 2007; Kempeset al., 2008).
선행 연구들은 고온이 가뭄 심도에 영향을 미치고 있음 을 밝히고 있는데 지난 150년간 지구의 기온이 평균 0.5～
2°C 상승되었고(Jones and Moberg, 2003), 미래 기후변 화 모형의 결과들은 앞으로 다가올 21세기에는 과거보다 더 큰 상승을 전망하고 있다(IPCC, 2007). 이러한 상황에 서 Abramopoulos et al. (1988)은 전지구 모형 실험을 통 하여 강수의 80% 정도가 증발산량으로 손실될 수 있음 을 보였고, 기온 상승으로 인한 건조는 강수 부족에 의한 건조만큼 중요함을 확인하였다. 이렇듯 기온 상승을 전
가뭄지수의 범위 수분상태
2.0 이상 Extremely wet
1.5 ～ 1.99 Very wet 1.0 ～ 1.49 Moderately wet -0.99 ～ 0.99 Near normal -1.00 ～ -1.49 Moderately dry
-1.5 ～ -1.99 Severely dry -2.0 이하 Extremely dry Table 1. Probability of Different Drought Intensity Classes based on the SPI
망하는 여러 연구들에서는 강수 부족만큼이나 증발산 량의 증가로 인한 심각한 가뭄 발생에 대하여 경고하고 있다(Sheffield and Wood, 2008; Dubrovsky et al., 2008).
Dubrovsky et al. (2008)도 전지구 모형으로 전망되고 있 는 온난화가 가뭄 발생과 크기에 주게 될 영향을 우려하 였고, 팔머가뭄지수(PDSI)는 이러한 온난화의 영향을 분 명하게 표현할 수 있지만 SPI는 한계가 있음을 밝혔다.
실제로 중유럽에서는 2003년 여름에 평년을 약간 밑도는 강수가 내렸으나 6월부터 7월까지의 기온이 평년보다 약 4°C 이상 높았고, 이는 증발산의 증가로 이어져 심각 한 수준의 가뭄이 발생하였다(Rebetez et al., 2006). 이러 한 이유로 몇몇의 연구에서는 가뭄지수 중, 기온을 고려할 수 있는 PDSI의 사용을 권장하고 있다(Mavromatis, 2007;
Kempes et al., 2008). 특히, 미래 기후변화 전망 자료에 적용할 수 있는 가뭄지수는 PDSI와 같이 반드시 기온과 관련된 변수가 포함되어야 함을 강조하고 있다. 하지만 PDSI는 수문 순환과 관련된 가뭄과 여러 양상(type)의 가 뭄을 구분하기 위한 다규모적(multi-scalar) 특징이 부족하 다. McKee et al. (1993)은 강수량이 부족하면 용수 공급 원인 지하수량, 적설량, 저수지 저류량, 토양 함유 수분과 하천 유출량 등에 각기 다른 영향을 줄 수 있다는 개념으 로 SPI를 개발하였다. 단기간 동안의 강수량은 토양 수 분 조건에 직접적으로 영향을 미치는 반면에 장기간 동 안의 강수량은 지하수량, 하천 유출량과 저수지 저류량 등에 영향을 미치기 때문이다. 따라서 3, 6, 12 및 24개월 과 같이 분석 기간을 다양하게 설정하고 시간 단위별로 강수 부족량을 측정하여 개개의 용수 공급원이 가뭄에 미 치는 영향을 계산할 수 있다. 또한 물의 공급 가능량을 초 과하여 물 수요로부터 야기된 가뭄의 영향은 위에서 언급 한 용수 공급원 중 하나 혹은 그 이상의 요소에서부터 시 작되며, 강수가 시작되어 물을 이용할 수 있을 때까지의 기간은 요소에 따라 크게 다르다. 그러므로 물 부족의 영 향은 가용 수자원과 물 이용량의 복잡한 함수로 나타나게 되며, 강수 부족이 지속되는 시간 단위는 매우 중요하고 이 시간 단위에 의해서 가뭄의 양상이 분리될 수 있어서 SPI는 PDSI의 단점을 보완할 수 있다.
최근에 기후변화와 가뭄분야에서 새롭게 제시된 SPEI 는 SPI와 PDSI의 단점을 상호 보완한 가뭄지수로서 강수 와 기온의 변동성을 원인으로 하는 증발산량의 변동성을 고려할 수 있으며, 강수 부족이 지속되는 시간 단위에 의 해서 가뭄의 양상을 분리할 수 있는 다규모적 가뭄지수 이다.
3. 표준강수지수(SPI)와 표준강수증발산지수 (SPEI)
3.1 표준강수지수(Standardized Precipitation Index) SPI는 시간 단위별 누가 강수 시계열의 작성, Guttman (1998)에 의해 적정 확률분포형 선정된 Pearson Type-III (PT-III) 분포를 이용한 매개변수 추정, 누적확률 산정 및 표준정규분포에 적용시킨 가뭄지수의 산정 등의 단계를 거 쳐 계산되며, 최종적으로 산정된 SPI의 결과로부터 얻은 가뭄심도를 Table 1과 같이 분류할 수 있다(Mckee et al., 1993). 가뭄은 표준강수지수 값이 0보다 적을 때 시작해서 -1.0 혹은 더 작은 값에 도달할 때 본격적인 가뭄이 발생 하며 0보다 클 때 가뭄이 끝나게 된다. 그래서 가뭄 사상 은 가뭄 시작과 끝의 시간 장경으로 정의된 지속기간과 표준강수지수의 값으로 표시되는 가뭄 심도로 표현되며, 누적된 가뭄의 크기도 측정될 수 있다. 이것을 가뭄 크기 (Drought Magnitude, DM)라 하며, 가뭄 사상에 속한 모 든 기간에 대한 지수의 합으로서 다음 식으로 계산된다.
(1)
여기서, 임의의 시간 단위에 대하여,는 가뭄 시작 첫 번 째 달로부터 가뭄이 끝날 때()까지 계속해서 증가한다.
3.2 표준강수증발산지수(Standardized Precipita- tion Evapotranspiration Index)
SPEI는 주로 월(month) 단위로 계산되며 강수와 PET 의 차이를 나타낸다. PET 계산에는 주로 Thornthwaite (Thornthwaite, 1948; Thornthwaite and Mather, 1955) 모형(Eq. (2))을 이용되는데 이는 계산이 간단하고, 무엇보 다도 월평균 기온 자료를 쉽게 구할 수 있기 때문이다.
가뭄년 주요가뭄지역 가뭄년의 해갈월 ( )는 해갈되기 직전의 월
1939년 낙동강유역 6월(6월)
1967～1968년 영산강, 낙동강유역 7월(6월)
1973년 영산강, 낙동강유역 6월(5월)
1976～1978년 영산강, 낙동강유역 6월(5월)
1981～1982년 낙동강유역 8월(7월)
1994～1995년 충청도 이남 지역 9월(8월)
2001년 한강유역 6월(5월)
(출처: 가뭄정보시스템 가뭄피해사례) Table 2. Years of Occurrence of Major Droughts in Our Country
(2)여기서, 는 월평균 기온으로 단위는 °C, 는 열지수(heat index)로 매월의 월(monthly) 열지수를 합하여 구한 연 (yearly) 열지수를 의미한다. 월 열지수는 Eq. (3)으로 구해 진다.
(3)연월지수 는과의 관계로 구해지며 두 변수 사이의 관계는 아래와 같다.
(4) Eq. (2)의 는 위도(latitude)와 월(month)의 함수로 Eq. (5)와 같다.
(5)여기서 은 월별 일(day)수, 은 일조시간의 최대값 으로 Eq. (6)과 같다.
(6)여기서 는 일출 시각으로 Eq. (7)으로부터 구해진다.
arccos tan∅tan (7) 여기서∅는 위도, 는 태양적위(solar declination)로 태 양적위는 Eq. (8)로 구할 수 있다.
(8)여기서 는 월 평균 일(Julian day)이다.
SPEI는 임의의 월 에서 강수와 위에서 구한 PET의 차이로 Eq. (9)와 같다.
(9)
는 Eq. (10)과 같이 각 시간규모에서 합성된다.
(10)
여기서는 합성의 시간 규모,은 계산에 이용된 달(month) 이다.
4. 적 용
4.1 역대 가뭄 피해사례가뭄기록 조사보고서(건설교통부, 2001)에 따르면, 최 근 40년 동안 한반도에서는 5～8년마다 극심한 가뭄을 경 험하였고, 1990년 이후는 1～2년마다 전국 또는 지역에 따 라 크고 작은 가뭄이 발생하고 있다. 1960년대 이후에 발 생한 주요 가뭄기간은 1967～1968년, 1976～1977년, 1981～
1982년과 1994～1995년으로 기록되어 있다. 한국수자원 공사 가뭄 관리 모니터링 체계 수립 보고서(건설교통부 와 한국수자원공사, 2005)에서는 근대 이후 일반적으로 대가뭄으로 정의되는 시기를 다음 Table 2와 같이 정리하 였다. 본 연구에서는 가뭄기록 조사보고서, 수자원공사의 가뭄 관리 모니터링 체계 수립 보고서의 내용을 토대로 1976년, 1977년, 1978년, 1981년, 1982년, 1988년, 1994년, 1995년, 1997년, 2000년, 2001년, 2002년도와 최근 가뭄이 발생한 2008년과 2009년을 포함하여 분석하였다. 가뭄 당시의 상황은 Table 3과 같다(한국환경정책평가연구원, 2011).
연도 가뭄시기 가뭄지역 가뭄상황
1976 1～2월 전국 ▪화북지방의 한랭한 대륙성 고기압과 이동성 고기압의 영향
▪5 mm 미만의 강수가 70일까지 지속
1977 6～8월 중부 및 영 호남 ▪월평균 강수량의 50% 수준
▪가뭄면적 650 km2
1978 1～5월 중부 및 남부 ▪월평균 강수량의 45% 수준
▪저수율 64%
▪가뭄면적 430 km2 1981 5～6월 전라도 및 경상도 ▪평년 대비 100.5 mm 부족
▪전북 전체 49% 저수지가 고갈
▪전남, 경북과 경남은 20% 정도의 저수지 고갈
1982 1～5월 충청, 전라도 및
경상도
▪전국적으로 평균 강수량 292 mm 부족
▪전국 평균 저수율 34%
▪6월에 극심한 가뭄(안동, 대구, 목포)
▪8월 충북전체의 82%의 저수지가 고갈
▪가뭄면적 590 km2
1988 6～8월 중부 ▪전국 평균 425 mm 부족
▪저수율 34% 수준
▪가뭄면적 10 km2
1994 6～7월 영남 및 호남
▪남부지방 강수량 평년대비 27% 수준
▪저수율 34% 수준
▪가뭄면적 10 km2
▪태풍 윌트로 영남 지역 가뭄 해갈
1995 6월 전라도 및 경상도 ▪2년에 걸친 영 호남 지역 가뭄
▪전라도 지역 평년 대비 강수량 349～407 mm
1997 8～9월 제주 ▪제주지역 평년대비 273 mm 부족
▪평년강수량의 22% 수준
▪가뭄면적 30 km2
2000 2～5월 영남 및 호남 ▪평년강수량의 16～43% 수준
▪가뭄면적 580 km2
2001 3～6월 경기, 강원, 충북,
충남, 및 경북
▪평년강수량의 32% 수준
▪가뭄면적 190 km2
▪관측이래 90년만의 극심한 가뭄
2002 2～4월 영남 ▪전년대비 강수량 35% 감소
▪겨울 가뭄에 이은 봄 가뭄
▪울산지역 장기 가뭄(평년대비 강수량 40%)
2008～2009 9～3월 강원 산간지역
(태백 등) ▪2009년 8월부터 2009년 초까지 강수량이 299 mm
▪평년강수량의 49.8%
(출처: 농업기반공사, 2001) Table 3. Status of Major Droughts in Our Country Since 1970’s
4.2 결과
기상청 관할 관측소 중 60개 지점의 1973년부터 2011년 까지 총 39년간의 월자료를 사용하여(Table 4, Fig. 1) 각 지점별 지속시간 6개월 SPI와 SPEI를 계산하였다. Table
4에 보인 13개 가뭄사상에 대한 SPI와 SPEI의 공간분포 를 Fig. 2에 나타내었다. Fig. 2를 통해 알 수 있듯이 SPEI 가 SPI만큼 가뭄의 공간적 발생특성을 잘 나타낼 수 있음 을 확인하였다. 가뭄 사상의 공간분포를 보면 2000년과 2008년 가뭄이 다른 가뭄에 비하여 공간의 규모와 크기가
ID 지점명 위도(˚N) 경도(˚E) 고도(m) ID 지점명 위도(˚N) 경도(˚E) 고도(m)
90 속초 128.5647 38.2509 17.8 201 강화 126.4463 37.7074 45.7
100 대관령 128.7587 37.6869 842.5 202 양평 127.4945 37.4886 47.0 101 춘천 127.7357 37.9026 76.8 203 이천 127.4842 37.2640 77.8 105 강릉 128.8910 37.7515 25.9 211 인제 128.1671 38.0599 198.6 108 서울 126.9658 37.5714 86.0 212 홍천 127.8804 37.6836 140.6 112 인천 126.6244 37.4776 68.9 221 제천 128.1943 37.1593 263.2 114 원주 127.9466 37.3376 149.8 226 보은 127.7341 36.4876 174.1 119 수원 126.9853 37.2723 33.6 232 천안 127.1213 36.7796 24.9 127 충주 127.9527 36.9704 114.1 235 보령 126.5574 36.3272 15.3 129 서산 126.4939 36.7766 25.9 236 부여 126.9208 36.2724 11.3 130 울진 129.4128 36.9918 49.4 238 금산 127.4818 36.1056 171.3 131 청주 127.4407 36.6392 57.4 243 부안 126.7166 35.7295 10.7 133 대전 127.3721 36.3720 68.3 244 임실 127.2856 35.6123 246.9 135 추풍령 127.9946 36.2202 242.5 245 정읍 126.8661 35.5632 44.1 136 안동 128.7073 36.5729 140.1 247 남원 127.3330 35.4054 89.7
138 포항 129.3796 36.0326 1.9 256 순천 127.2391 35.0750 74.4
140 군산 126.7614 36.0053 25.6 260 장흥 126.9195 34.6888 45.2 143 대구 128.6190 35.8852 57.6 261 해남 126.5690 34.5536 13.7 146 전주 127.1550 35.8215 53.5 262 고흥 127.2757 34.6182 53.3 152 울산 129.3203 35.5601 34.7 272 영주 128.5170 36.8719 210.2 156 광주 126.8916 35.1729 70.5 273 문경 128.1488 36.6273 170.4 159 부산 129.0320 35.1047 69.2 277 영덕 129.4094 36.5333 41.2 162 통영 128.4356 34.8455 31.7 278 의성 128.6886 36.3561 81.1 165 목포 126.3812 34.8169 37.9 279 구미 128.3205 36.1306 47.9 168 여수 127.7406 34.7393 66.1 281 영천 128.9514 35.9774 94.1 170 완도 126.7018 34.3959 35.2 284 거창 127.9110 35.6712 220.9 184 제주 126.5297 33.5141 19.9 285 합천 128.1699 35.5650 32.7 188 성산 126.8802 33.3868 17.7 288 밀양 128.7441 35.4915 12.6 189 서귀포 126.5653 33.2461 50.4 289 산청 127.8791 35.4130 138.6 192 진주 128.1191 35.2084 21.3 294 거제 128.6045 34.8882 45.3 Table 4. Information on Observation Locations Used in the Present Study (ID: identification number)
컸다. 반면에 1976년과 1997년의 가뭄은 공간의 규모와 크기가 작은 편이었다. 가뭄지수의 남한지역 평균, 지점 최대, 최소값과 발생 지점을 분석한 결과(Table 5), 가뭄 지수의 최대값은 1981년을 제외하고 SPI와 SPEI 모두 같 은 지점을, 최소값은 1977년, 1988년, 1997년, 2000년, 2002
년과 2008～2009년의 가뭄에서 SPI와 SPEI는 서로 다른 지점을 나타내었다. SPI와 SPEI는 일반적으로 -2에서 2 에 값의 범위를 가지며 음의 값을 가질 때 가뭄이라 보며 작을수록 더 심각한 가뭄을 의미한다. 따라서 SPI와 SPEI 가 지목한 최소 가뭄지수 지점이 다르다는 것은 주목할
Fig. 1. Location Information for Observation Sites
(a) SPI-1976 (b) SPEI-1976
(c) SPI-1977 (d) SPEI-1977
Fig. 2. Spatial Distribution of SPI and SPEI at the Time of Historical Droughts
필요가 있다. 1977년 가뭄은 중부, 영남과 호남에서 극심하 였고 SPI는 전주, SPEI는 의성의 가뭄지수를 작게, 1988년 의 가뭄은 중부에서 극심하였고, SPI는 원주, SPEI는 충 주를 작게 모의하였고, 1997년 제주의 가뭄은 SPI와 SPEI 모두 제주를 작게 모의하였다. 2000년 영남과 호남의 가 뭄은 SPI는 고흥을, SPEI는 산청을 제일 작게, 2008년 말 부터 2009년 초까지 이어진 가뭄은 SPI는 거창을, SPEI는 남원을 타 지역에 비하여 가뭄이 극심하리라 보았다. 이 상의 결과로 SPEI는 기존의 SPI만큼 가뭄을 잘 모사하고 있으며 일부 지점에서는 오히려 SPI보다 실제에 더 근접 하게 가뭄을 모사하고 있음을 알 수 있었다. 검증된 SPEI 결과로 역대 가뭄 순위를 Table 6에 나타내었다. SPI는 2000년, 2008～2009년, 1988년 가뭄 순(order)이었고, SPEI 는 2000년, 2008～2009년, 2001년 가뭄 순이었다. 두 지수 에서 다르게 표현된 1988년 가뭄과 2001년 가뭄의 원인을 파악하기 위해 1987년 겨울철(DJF), 1988년 봄철(MAM), 2000년 겨울철과 2001년 봄철의 예년에 대비한 기온과 강 수의 평년차(금년-평년)를 분석하였다(Fig. 3). Fig. 3에 서 TMP는 평균기온, TMX는 최고기온, TMN은 최저기
(e) SPI-1978 (f) SPEI-1978
(g) 1981 (h) SPEI-1981
(i) SPI-1982 (j) SPEI-1982
(k) SPI-1988 (l) SPEI-1988
Fig. 2. Spatial Distribution of SPI and SPEI at the Time of Historical Droughts (continue)
(m) SPI-1994 (n) SPEI-1994
(o) SPI-1995 (p) SPEI-1995
(q) SPI-1997 (r) SPEI-1997
(s) SPI-2000 (t) SPEI-2000
(u) SPI-2001 (v) SPEI-2001
(w) SPI-2002 (x) SPEI-2002
(y) SPI-2008～2009 (z) SPEI-2008～2009
Fig. 2. Spatial Distribution of SPI and SPEI at the Time of Historical Droughts (continue)
온, PRCP는 강수량이다. 1988년 가뭄은 1988년 가뭄 직전 까지 기온이 감소하고 있어서 증발산량의 증가보다는 1987 년부터 이어진 강수의 과소가 가뭄 발생의 주요한 원인으 로 판단된다(Fig. 3a). 2001년 3월부터 6월까지의 가뭄은 가뭄 직전까지 겨울철 강수는 오히려 평년보다 많았다.
하지만 가뭄 초기의 봄철 평균기온은 평년보다 0.8˚C 높 아서 강수의 과소보다는 기온의 상승의 가뭄 발생에 영향 을 미쳤고 가뭄 발생 이후에는 봄철의 강수 부족이 가뭄
을 더 악화시켰음을 짐작할 수 있다.
5. 결 론
가뭄이란 물이 정상 상태보다 상당히 낮게 지속되는 개 념으로 정상 상태보다 상당히 낮다는 개념은 강수만으로 표현하기 어렵다. 즉, 특정 지역에서 어느 정도 긴 기간 동 안의 강수와 증발산 사이의 물수지에 대한 평균 조건인
(a) 1987DJF, 1988MAM (b) 2000DJF, 2001MAM Fig. 3. Analysis of Normal Annual Difference between1988 and 2001
Year
1973 1977 1981 1985 1989 1993 1997 2001 2005 2009
SPI
-2 -1 0 1 2
(a) SPI-6개월
Year
1973 1977 1981 1985 1989 1993 1997 2001 2005 2009
SPEI
-2 -1 0 1 2
(b) SPEI-6개월
(c) SPI-12개월 (d) SPEI-12개월
Fig. 4. Average SPI and SPEI in South Korean Areas
정상상태와 비교하여 고려되어야 한다. 따라서 이 논문에 서는 기온의 변동성으로부터 증발산량의 변동성을 고려 할 수 있는 SPEI가 SPI만큼 가뭄을 잘 재현하는지를 검
증하고, 한반도의 역대 가뭄을 분석하였다.
몇몇의 연구에서는 가뭄 발생의 원인을 고온과 강수의 부족으로 보았다. 2001년 가뭄을 강수량 측면에서 자세히
(a) SPEI-6개월 (b) SPEI-12개월 Fig. 5. Occurrence Frequency of Drought Intensity Per Year [n/year]
연도 평균 최대 최소
SPI SPEI SPI SPEI SPI SPEI
1976 -0.234 -0.447 1.098(130) 1.033(130) -1.048(170) -1.316(170) 1977 -0.656 -0.684 0.198(162) 0.401(162) -1.558(146) -1.493(278) 1978 -1.273 -1.286 -0.115(130) -0.243(130) -2.497(165) -1.872(165) 1981 -1.184 -1.102 -0.115(211) -0.159(114) -2.149(277) -1.723(277) 1982 -1.087 -0.954 0.215(184) 0.485(184) -1.789(201) -2.181(201) 1988 -1.423 -1.341 0.335(189) 0.263(189) -2.403(114) -2.320(127) 1994 -0.916 -0.983 0.043(235) -0.028(235) -2.162(260) -2.219(260) 1995 -0.776 -0.711 0.847(189) 0.939(189) -2.015(211) -1.541(211) 1997 0.221 0.192 1.218(288) 1.206(288) -0.982(189) -1.134(184) 2000 -2.083 -1.897 -0.871(100) -0.951(100) -3.739(262) -3.222(289) 2001 -1.394 -1.429 -0.093(100) -0.099(100) -2.268(211) -2.064(211) 2002 -0.813 -0.877 1.247(277) 1.238(277) -2.134(114) -1.880(129) 2008～2009 -1.596 -1.664 -0.330(201) -0.546(201) -2.921(284) -2.936(247) Table 5. Local SPI and SPEI Averages, Points for Occurrence of Maximum and Minimum Values at the Time of Historical Droughts
살펴보면 2000년 하반기부터 시작되어 2001년 3월까지 이 어지는 수문년(water year)의 평균 강수량이 경기 및 강원, 북부지역만 예년 대비 약 20～80% 범위를 보이고 있는 것 을 제외하고는 대부분의 지역에서 100% 이상을 보이고 있 었다. 또한 가뭄 발생 이후 3～5월의 강수량 자료를 최근 30년간의 예년 평균하여 2001년 3월에서 5월까지 강수량 과 비교하였을 때, 모든 유역이 예년과 대비하여 40% 수 준도 미치지 못하였다. 본 연구에서는 2001년의 가뭄을 평가하는데 SPEI는 SPI보다 심각한 수준임을 보였고, 이
어진 평년차 분석을 통하여 2001년의 봄철 평균기온이 평 년보다 0.8˚C 높아서 기온의 상승의 가뭄 발생에 영향을 미쳤고, 가뭄 발생 이후에는 봄철의 강수 부족이 가뭄을 더 악화시켰음을 확인하였다. 이로부터 가뭄을 정의하는 데 어려움을 주었던 여러 가지 근원적인 문제로부터 비교 적 명확한 상황인식이 가능하리라 판단된다.
Fig. 4는 남한지역의 지속기간 6개월(SPI-6, SPEI-6) 과 12개월(SPI-12, SPEI-12)의 평균 가뭄지수를 나타낸 것이다. 지속기간에 관계없이 SPI와 SPEI 모두 봄과 겨울
가뭄 순위
SPI SPEI
년도 값 년도 값
1 2000 -2.083 2000 -1.897
2 2008～2009 -1.596 2008～2009 -1.664
3 1988 -1.423 2001 -1.429
4 2001 -1.394 1988 -1.341
5 1978 -1.273 1978 -1.286
6 1981 -1.184 1981 -1.102
7 1982 -1.087 1994 -0.983
8 1994 -0.916 1982 -0.954
9 2002 -0.813 2002 -0.877
10 1995 -0.776 1995 -0.711 11 1977 -0.656 1977 -0.684 12 1976 -0.234 1976 -0.447
13 1997 0.221 1997 0.192
Table 6. Historical Drought Ranking In Terms of SPI and SPEI
에 가뭄이 심화되고 여름철에는 가뭄이 완화되는 경향을 보였다. 지속기간 12개월의 SPI와 SPEI는 전반적으로 6 년 내외의 저빈도 주기성이, 지속기간이 6개월일 때는 6 년보다 짧은 주기로 반복되고 있었다. SPEI-12결과를 보 면 6년 이상의 저빈도 주기성을 갖는 심한 가뭄 중에서 1994년 6월의 가뭄지수는 -1.66, 1995년 8월에는 -1.70이 될 정도로 1990년대 중반의 가뭄이 한반도 전역에 극심한 영향을 주었음을 알 수 있었다. 이주헌 등(2012)은 한반도 에서 발생했던 과거 가뭄사상의 통계학적 특성을 분석하 기 위하여 SPI와 PDSI로 월평균 가뭄지수를 산정하였다.
한반도 가뭄의 유역별 경향성을 분석한 결과, SPI-3(지속 기간 3개월 SPI)와 SPI-6은 봄과 겨울에는 모든 유역에 서 가뭄이 심화되는 경향을 보였고 여름철에는 가뭄이 완 화되는 경향을 확인하였고, 유역별 가뭄의 주기성을 분석 한 결과 1～2년 또는 6년 내외의 주기 성분이 유의한 것으 로 나타나 본 연구의 연구 결과와 잘 일치함을 확인하였다.
Fig. 5는 1970년대부터 2000년대까지의 SPEI로 구한 가뭄심도의 각 연대별 연평균 발생 빈도수(n/year)를 보 여주고 있다. SPEI-6 결과를 보면 과거에 비하여 현재기 후에서 -1.5부터 -2 사이의 극한가뭄(황색 막대그래프)이 다소 증가하고 있으며, -1부터 -1.5사이의 가뭄도 꾸준히 발생하고 있었다. SPEI-12를 보면 SPEI-6만큼 -1부터 -1.5 사이의 가뭄은 지속적으로 발생하고 있으나 극한가
뭄은 오히려 감소하였다.
다양한 기후변화 모형의 결과들은 앞으로 다가올 21세 기에는 과거보다 더 큰 기온의 상승을 전망하고 있고, 기 온의 상승으로 인하여 강수의 상당 부분이 증발산량 손실 로 이어지리라 보고 있다. 향후, 미래 기후 전망자료 분석 에 본 연구에서 적용되고 검증된 SPEI를 이용한다면 기 온의 상승을 직접적으로 고려할 수 있어, 지구시스템의 물리 역학적 과정 안에서 가뭄 발생 가능성을 효과적으로 전망할 수 있을 것으로 판단된다.
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논문번호: 12-053 접수: 2012.05.22 수정일자: 2012.06.14 심사완료: 2012.06.14
