1. 서 론

가뭄은 자연과 인간의 영향으로 인한 사회 시스템의 상호과정 속에서 복잡성을 지닌 심각한 위험 현상이며(Kallis, 2008), 최근 수십 년 동안 빈번하게 가뭄으로 인한 자연 생태계와 인간의 삶은 심각하게 영향을 받고 있는 실정이다(Mishra and Singh, 2010). 일반적으로 가뭄은 시간적(예: 발생 빈도, 심도, 지속기간 등) 및 공간적(예: 면적, 심도 등) 특성에 중점을 두어 해석한다.

Andreadis et al. (2005)은 가뭄 심도-면적-지속기간(Severity-Area-Duration, S-A-D) 곡선을 사용하여 미국 전역에서 대규모 가뭄 사건의 공간적 변동성을 평가한 바 있다. Herrera- Estrada et al. (2017)은 전 세계에 걸쳐 1979-2009년 기간 동안 1420개의 가뭄 클러스터를 구분하기 위해 클러스터링(clustering) 방법과 라그랑지안(Lagrangian) 접근법을 적용하여, 가뭄 중심의 진화를 추적한 바 있다. 그 결과 전체 중 약 10%의 가뭄 중심은 수천 킬로미터를 이동할 수 있다는 것을 발견했다. Konapala and Mishra (2017)은 복합 네트워크 접근법을 사용하여 미국의 극한 수문기후사상의 시공간인 진화를 추적했다. 그 결과 미국 동부 지역에 비해 서부 지역에서 가뭄사상의 공간적인 이동거리가 더 길다는 것을 발견했다.

이러한 시공간적인 가뭄사상의 진화과정을 해석하기 위한 국내 선행연구는 다소 활발히 진행되지 않았으며, 유일하게 Yoo et al. (2012)이 질량모멘트 개념을 이용하여 가뭄의 중심 및 영향권을 결정하는 새로운 가뭄해석 기법을 제안한 바 있다. 그 결과 시간의 흐름에 따라 가뭄이 발생한 지역의 순서에 대한 확인이 가능했고, 가뭄의 중심 및 영향권의 변화양상을 고려한 가뭄패턴 분석의 필요성을 주장한 바 있다.

따라서 본 연구에서는 우리나라 기상학적 가뭄의 시공간적인 발생특성을 해석하기 위해, 새로운 가뭄 특성인자로서 가뭄 중심의 개념을 정의한 후, 우리나라 가뭄의 이동패턴을 시공간적으로 해석하고자 하였다. 본 연구의 목적은 3차원 개념으로 정의된 기상학적 가뭄사상에 대한 이동궤적의 특성을 파악하는 것이며, 크게 두 가지 단계로 연구를 구분하여 진행하였다. 첫 번째 연구는 3차원적 개념으로 기상학적 가뭄사상을 정의하는 것이다. Yoo et al. (2012)와 Liu et al. (2019)의 방법론을 참고하여 격자 기반의 표준강수지수(SPI)를 이용하여 3차원 가뭄사상을 추출하였다. 두 번째 연구는 추출된 3차원 가뭄사상에 대한 가뭄 중심을 결정하기 위해서 Yoo et al. (2012)가 제안한 질량모멘트 개념을 적용하였으며, 가뭄의 이동궤적을 추적하기 위해서는 Zhou et al. (2019)가 제시한 이동(migration) 방향 식별 기법을 활용하였다. 즉, 3차원 개념으로 우리나라의 가뭄에 대한 시공간적 가뭄사상을 확인한 후, 가뭄사상의 시공간적인 이동 패턴에 대한 특성분석을 수행하였다.

2. 연구방법

2.1 3차원 개념의 가뭄사상 정의

본 연구에서는 Andreadis et al. (2005)가 제안한 간단한 클러스터링 알고리즘을 사용하여 가뭄사상을 3차원(경도, 위도 및 시간)의 연속체로 간주하였다. 우선, 각 월 단위 시간 간격마다 특정한 격자점 내 가뭄지수 값이 “가뭄상태”로 확인될 경우, 인접한 격자점에 대해 가뭄상태 여부를 확인하여 하나의 가뭄패치로 결합한다. 즉, 3차원적 가뭄사상의 정의는 시간변화에 따른 공간 연속성의 원리를 기반으로 한다(Liu et al., 2019). 본 연구에서는 6개월의 누적 강수량을 이용한 강우관측지점별 표준강수지수(SPI6)를 산정한 후, Liu et al. (2019)와 동일하게 3차원적 개념을 적용하여 가뭄사상을 결정하였다.

기존의 일반적인 가뭄분석방법에서는 관측소별로 구축된 시계열 자료를 이용하여 가뭄지수를 산정한 후, 연속이론에 따라 가뭄의 시작과 종료 시점을 파악하여 가뭄사상을 결정한다. 하지만 이와 같은 1차원적 분석방법은 가뭄의 시공간적인 발생 특성 및 이동경로를 분석하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 3차원(경도, 위도, 시간)적 개념을 적용하여 가뭄사상을 정의한 후, 가뭄의 시공간적 확장에 따른 가뭄상황을 파악할 수 있도록 가뭄중심의 이동 패턴을 분석하고자 하였다.

2.2 격자기반 가뭄지수 생성 및 가뭄 중심 결정

본 연구에서는 1973년부터 2018년까지의 59개 강우관측 지점별 자료를 공간적으로 분포시킬 수 있도록 육지면적을 대상으로 공간격자를 생성하였다. 이를 위해서 제주도와 울릉도/독도를 제외한 위도 33.9015°∼38.7143°와 경도 125.2864°∼139.6874°을 경계로 하여 공간해상도를 설정했다. Fig. 1과 같이 설정된 공간해상도는 0.05°의 간격으로 위도와 경도를 분해하여 97×89 격자를 생성했으며, 생성된 격자 중 육지에 해당되는 격자만을 추출하여 각 격자마다 번호를 부여했다. Fig. 1(b)는 육지로 추출된 격자를 나타내며, 작은 섬을 포함하여 우리나라의 형태를 잘 나타내고 있다. 이는 육지 격자를 지정함으로써 보간법으로 얻어지는 불필요한 해양데이터의 제거가 가능하고, 이와 더불어 원하는 지역의 면적을 구할 수 있다.

Fig. 1.

Spatial grid division for land area of South Korea

이렇게 생성된 97×89 격자의 행을 j, 열을 i라 하고, j, i에 해당되는 위도 값을 X_{j, i}, 경도 값을 Y_{j, i}라 하면 j, i가 생성하는 격자는 (X_{j, i}, Y_{j, i})의 순서쌍으로 표현하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 Yoo et al. (2012)와 동일한 방법을 적용하여 (X_{j, i}, Y_{j, i})에 대응되는 값 Z_{j, i}를 특정 가뭄지수 값이라 하고, 3차원의 X, Y, Z 값에 대하여 X와 Y축에 대한 Z의 1차 모멘트를 Z의 합으로 나누어, 각 축에 대한 Z의 중심점을 구하였다.

Z의 중심점을 구한다는 의미는 분석대상(절단수준에 의해 정의된 가뭄상태)에 대하여 공간적으로 분포시킨 SPI 값의 평균을 구한다는 것이다. 본 연구에서는 이를 가뭄의 중심으로 정의하였다. 가뭄의 중심을 구하는 방법은 Eqs. (1) and (2)와 같이 표현된다.

여기서 C_X, C_Y는 X, Y축에 해당되는 Z의 중심점(centroid)을 나타낸다.

2.3 가뭄 이동 경로의 방향 결정

본 연구에서는 하나의 가뭄사상에 대하여 각 가뭄사상의 시간에 따른 월별 이동 과정을 고려하지 않고, Zhou et al. (2019)가 제안한 초기 중심과 마지막 중심을 사용하여 궤적의 이동 방향을 구분하는 방법을 이용하였다. Fig. 2는 이동경로의 방향을 구분하는 방법을 설명하고 있다. 여기서, 첫 번째 가뭄발생 중심(초기 중심)에 대한 좌표계 원점에서부터 양의 동쪽 방향은 수평축으로 표시한다. 또한, Fig. 2에서 수평 축과 원점과 마지막 가뭄발생 중심(마지막 중심)을 연결하는 선 사이의 각도 θ는 이동 방향을 판단하기 위한 값을 나타낸다. 여기서 Fig. 2와 같이 각도(θ)는 0° 내지 360°의 범위이고, 이동경로의 방향은 다음과 같이 해석된다.

1) θ가 [0°, 45°)∪(315°, 360°)로 표시되면 가뭄 경로가 동쪽(eastward)으로 이동함을 나타낸다.

2) θ가 [45°, 135°)로 표시되면 가뭄 궤적이 북쪽(northward)으로 이동함을 나타낸다.

3) θ가 [135°, 225°)로 표시되면 가뭄 궤적이 서쪽(westward)으로 이동함을 나타낸다.

4) θ가 [225°, 315°)로 표시되면 가뭄 궤적이 남쪽(southward)으로 이동함을 나타낸다.

Fig. 2.

Schematic diagram of the migration direction (Zhou et al., 2019)

3. 연구결과 및 고찰

3.1 3차원 가뭄사상 및 가뭄 중심의 특성 분석

본 연구에서는 격자기반의 가뭄지수를 이용하여 3차원적 가뭄사상을 정의했다. 그 결과 1973년부터 2018년까지의 SPI6 기반으로 추출된 가뭄사상은 총 45개로 나타났고, Table 1은 SPI6 기반으로 추출된 전체 가뭄사상(총 45개) 중 최대 가뭄심도를 기준으로 상위 10개의 가뭄사상에 대한 가뭄 특성(가뭄 발생시점(Starting time), 종료시점(Ending time), 지속기간(Duration), 심도(Severity), 발생면적 비율(Area))을 정리한 것이다. 여기서 심도는 가뭄 지속기간 동안 영향을 받은 격자의 누가심도의 합이다. 최대 가뭄심도가 발생했던 1위의 가뭄사상이 발생했던 시점은 1982년 3월이며, 총 12개월의 지속기간을 가지고 있다. 과거 가뭄사례 조사결과에 따르면, 1982년 1∼5월에는 안동, 대구, 목포에서 가뭄피해(농업피해면적 59천ha(벼 54천ha, 밭 5천ha)가 발생했고, 전국 평균 강수량은 292 mm가 부족하여 5월 저수율 34% 수준이었다(National Drought Information Analysis Center, 2015). 또한, Lee et al. (2015)에 따르면, SPI6을 이용하여 해석할 경우, 낙동강유역의 1982년 가뭄은 50년 빈도인 극한 가뭄으로 평가된 바 있다.

Table 1. Characteristics of top 10 extreme drought events ranked by severity of SPI6

두 번째의 최대 가뭄심도를 가지는 가뭄사상(순위 2위)의 발생시점은 지난 1994년/1995년이며, Table 1에서 가뭄 순위(4위)에 해당하는 가뭄사상과 관련이 있는 장기가뭄으로 확인된다. 실제로 지난 1994년 6월∼1995년 7월에는 영호남지방에 가뭄피해가 발생하여 심각한 가뭄피해(농업피해면적 158천㏊(벼 108천ha, 밭 50천ha), 어종 159톤 폐사, 제한급수 및 운반급수 2,222,411명)가 발생한 바 있다(National Drought Information Analysis Center, 2015).

세 번째의 최대 가뭄심도를 가지는 가뭄사상(순위 3위)은 2015년 4월에 시작하여 10개월이 지속된 가뭄사상으로, 2015년 연중 경기, 강원, 인천, 충남북, 전남북, 경북에서 가뭄피해(농업피해면적 7.4천ha, 생활용수 급수조정(충남 7개의 시군 20% 감량))가 심각하게 발생했다. 또한 2015년의 가뭄은 이전 해(2014년)의 가뭄이 지속되었기 때문에 2014년에 비해 더욱 극심해지면서 댐 대부분이 용수부족 상태였다. 2015년 11월 6일 기준 보령댐 최저 저수율(18.9%), 2015년 12월 기준 보령댐, 횡성댐, 용담댐 역대 최저 저수율로 기록되었다(National Drought Information Analysis Center, 2015).

Fig. 3은 SPI6 기반으로 추출된 3차원 가뭄사상(총 45개) 중 1위부터 4위까지의 가뭄사상의 발생기간 내 가뭄 중심에 대한 이동경로를 나타낸 것이다. 이를 통해 시간이 변함에 따라 가뭄의 공간적인 변화(중심 위치)에 대한 동시 해석이 가능해 진다. 여기서 가뭄중심의 이동경로를 복합적으로 살펴보면, 앞서 가뭄피해 사례에서 언급된 가뭄발생 지역과 가뭄중심의 이동경로에 대한 비교가 가능하다. 이를 통해, 실제 가뭄이 발생한 지역과 시공간적으로 변화하는 가뭄 중심이 대체로 일치하는 것을 확인할 수 있으며, 이는 가뭄 중심이 나타내는 시공간적 가뭄의 재현성이 우수한 것으로 해석된다.

Fig. 3.

Drought migration for historical extreme drought events using SPI6

3.2 3차원 가뭄의 궤적이동 방향 및 특성 분석

본 연구에서는 가뭄의 중심에 대한 위치 정보(가뭄의 초기 중심과 마지막 중심)를 기반으로 가뭄 궤적의 이동 방향을 구분하는 방법을 Fig. 4와 같이 적용했다. 여기서 추출된 3차원 가뭄사상은 과거 최대 심도 6순위에 해당하는 가뭄사상이며, 해당 가뭄은 2008년 7월에 시작하여 총 10개월 지속되어 2009년 4월에 해갈되었다(Table 1). 앞에서 언급한 바와 같이 가뭄 이동경로의 방향을 구분함에 있어 첫 번째로는 가뭄발생 중심(초기 중심)에 대한 좌표계 원점에서부터 양의 동쪽 방향은 수평축으로 표시하게 된다. Fig. 4에서는 2008년 7월, 가뭄 중심을 좌표계 원점으로 두어 양의 동쪽 방향으로 수평축을 표시한 후, 수평 축과 원점과 마지막 가뭄발생 중심인 2009년 4월의 가뭄 중심을 연결하는 선 사이의 각도를 θ로 결정하는 것이다. 여기서 θ는 이동 방향을 판단하기 위한 각도 값으로 71.2°로 계산되었으며, θ가 [45°, 135°) 사이의 값으로 나타났기 때문에 해당 가뭄사상의 궤적은 북쪽(northward)으로 이동하는 것으로 판단된다.

Fig. 4.

Schematic diagram of the migration direction for a drought event using SPI6 (2008.07-2009.04)

Table 2는 전체 45개 가뭄사상에 대한 궤적이동의 방향에 따른 발생특성을 제시하고 있다. 우선 남쪽, 북쪽, 동쪽 및 서쪽 궤적이동의 빈도수는 각각 15, 13, 9 및 8로 전체 궤적의 33.3%, 28.9%, 20.0% 및 17.8%를 차지했다. 남/북 방향의 이동 패턴의 비율은 전체의 62.2%로 절반 이상이었으며, 이는 동/서 방향의 패턴보다 상대적으로 큰 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 우리나라에서 SPI6에 의해 나타난 기상학적 가뭄사상의 이동궤적 패턴변화의 주된 원인인 기후시스템 변화에 따른 강수 패턴의 변화로 인한 결과로 추측된다.

Table 2. Statistics of trajectory migration direction of the drought events

Fig. 5는 다른 이동 방향(동/서/남/북)에서 궤적의 시간에 따른 가뭄사상의 지속기간을 폴리 라인으로 나타낸 결과이다. 즉, 전체 45개 가뭄사상에서 Table 2에서 구분된 가뭄의 이동 궤적 방향에 따라 발생년도와 월을 구분하였으며, 가뭄의 시작시점은 동그라미 점(○), 종료시점은 별(☆)로 나타낸다. 그 결과, 남쪽으로 이동하는 가뭄사상은 90년대에는 가을(10월, 11월)에 시작하는 가뭄이 발생한 반면 2000년 이후에는 봄(3월, 4월, 5월)에 시작하는 가뭄과 관련이 있는 것으로 확인되었다.

Fig. 5.

Temporal patterns of the trajectories under the different migration directions. The polylines represent the time when drought events move

북쪽으로 이동하는 가뭄사상에서는 전체 13개 중 69%(9개)의 비율이 2월, 3월, 4월에 시작하는 봄 가뭄과 관련이 있으며, 나머지 31%의 가뭄사상은 7월과 8월에 시작했던 여름 가뭄과 관련이 있는 것으로 확인되었다. 또한 동쪽으로 이동하는 가뭄은 2000년 이후에는 거의 발생하지 않았으며, 짧은 지속기간을 갖은 두 가뭄사상(2개월, 3개월)이 유일하게 발생한 바 있다. 반면 서쪽으로 이동하는 가뭄은 2000년 이후에 활발히 발생하였으며, 특히 2001년 가뭄사상(9개월 가뭄지속)과 2015년 가뭄사상(10개월 가뭄지속)의 과거 극한가뭄 발생년도의 대표년도와 일치하고 있다.

Table 3은 가뭄사상의 시작시점의 이동방향에 따른 궤적의 빈도를 산정하여 계절적 이동 특성을 분석한 결과이다. 3차원 가뭄사상 중 겨울(December-January-February), 봄(March- April-May), 여름(June-July-August), 가을(September-October-November)에 가뭄이 시작된 경우는 각각 17.8%, 37.8%, 26.6%, 17.8%이며, 봄과 여름에 가뭄의 시작이 빈도 높게 나타나는 것으로 확인된다. 또한, 남쪽으로 이동하는 가뭄사상 중에서 가을에 시작하는 가뭄의 비율(87.5%)은 매우 높은 것으로 나타난다. 이러한 결과를 역으로 해석하면, 가을에 시작하는 가뭄은 남쪽으로 이동할 가능성이 높다고 재해석이 가능하다.

Table 3. The number of trajectories migration direction for drought starting season

4. 결 론

3차원적 개념으로 우리나라의 가뭄사상에 대한 시공간적 이동궤적의 패턴을 분석하기 위한 목적으로 새로운 기법을 활용하였다. 본 연구에서는 우리나라 전체 육지면적을 대상으로 한 SPI6을 기반으로 기상학적 가뭄사상을 정량화한 후, 추출된 45개 가뭄사상을 기반으로 질량모멘트 기법을 이용하여 가뭄의 중심을 결정했다. 또한, 개별 가뭄사상의 이동 방향 패턴을 판단하기 위해 이동 방향 식별기법을 활용했으며, 더불어 계절별 가뭄 시작시점의 발생빈도의 해석이 가능해졌다.

그 결과 3차원 가뭄정의를 통한 1973년부터 2018년까지의 가뭄사상 특성인자(가뭄 지속기간, 심도, 면적, 중심, 이동방향 등)를 분석하였다. 우리나라 가뭄사상의 평균 지속기간은 5.3개월, 심도는 –11651.0(1개 격자 당 –1.35), 면적 비율은 13.5% 수준으로 확인되었다. 특히 극한 가뭄 순위로 나타난 시점과 실제 우리나라 가뭄 발생 시점이 유사한 결과로 보아, 3차원 측면의 가뭄사상의 정의는 활용도가 높을 것으로 기대된다.

또한, 가뭄 중심을 결정하는 방법은 개념적으로는 간단한 물리학적 이론을 근거로 하였다. 즉 가뭄사상에 대한 심도를 질량모멘트 개념으로 정의한 후 가뭄 중심을 정의하였다. 그 결과, 가뭄 지속기간 내 월별 가뭄 심도를 고려하여 가뭄 중심을 정의할 수 있게 되었다. 이러한 가뭄 중심에 대한 정의는 시공간적으로 가뭄을 해석하는 데 있어 반드시 선행되어야 하는 필수적인 연구라 할 수 있다.

이처럼 결정된 가뭄 중심을 활용하여 우리나라 가뭄사상의 시공간적 이동패턴 분석을 분석하였다. 그 결과 동서 방향으로 가뭄사상이 이동하는 경우가 남북 방향으로 이동하는 경우에 비해 높은 빈도로 발견되었다. 더불어 2000년 전과 후의 가뭄사상의 이동 패턴에는 다양한 특징이 추가로 발견되었다. 즉, 2000년 이후 남쪽으로 이동하는 가뭄사상은 봄(3월, 4월, 5월)에 시작하는 가뭄과 관련이 있는 것으로 나타났으며, 북쪽으로 이동하는 가뭄사상은 장기가뭄이 발생하는 것으로 나타났다. 반면 2000년 이후 동쪽으로 이동하는 가뭄사상은 발생빈도가 확연히 감소하며, 서쪽으로 이동하는 가뭄사상은 2000년 이전에 비해 발생빈도가 확연히 증가하는 발생특성이 확인되었다. 이와 같이 해석된 가뭄사상의 시공간적 특성분석 결과는 향후 가뭄사상의 발달과 이동패턴을 이해하기 위한 기초연구자료로 활용도가 높을 것이며, 또한 기존의 가뭄 특성인자(지속기간, 심도, 강도 등)와 더불어 머신 러닝 등의 기법과 연계할 경우, 가뭄 예보기술로의 활용이 가능할 것으로 기대된다.