1. 서 론

지구온난화로 인한 기후변화로 수문환경이 변화하고 있으며, 이에 따른 극한 기후사상의 발생빈도가 증가하고 있는 실정이다. 단편적으로 우리나라의 경우 2014년부터 발생한 극심한 가뭄이 이어져 2017년에는 최악의 가뭄이라 기록될 만큼 가뭄피해가 발생함에 따라 수자원 관리에 있어서 어려움을 겪었다. 이렇듯 수문 및 기상분야의 급격한 변화는 미래 세대에 커다란 위기를 초래할 수 있다(Van Pelt and Swart et al., 2011; Wilhite et al., 2014). 수자원의 지속 가능한 관리를 위해서는 극한 수문 현상의 발생빈도와 심각성이 미치는 영향을 이해하는 것이 매우 중요하다. 이를 위해 우리나라를 포함, 세계 각국의 기상연구기관에서는 기후변화에 따른 영향분석 및 적응대책을 마련하기 위해 다양한 연구들이 활발하게 진행되고 있다.

Park et al. (2014)은 SWAT 모형에 HadGEM3-RA에 의한 RCP 4.5와 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 적용하여 용담댐 유역의 수문요소별 변동성을 분석하였으며, Dubrovsky et al. (2014)은 16개의 GCM의 앙상블을 활용하여 지중해 지역의 미래 기후변화 변동성을 평가하였다.

McMahon et al. (2015)은 23개의 GCM별로 전망된 미래 기온 및 강우를 과거 실측치와 수문 모의 결과자료와의 비교를 통해 GCMs별 미래 모의 능력을 평가하였으며, Chung et al. (2012)은 RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오 기반의 HadGEM2-AO 자료를 활용하여 서해안 평야지대에 대한 미래의 벼 소비수량을 평가하였다.

전 지구 모델을 활용한 미래 기후변화 평가를 위해, Shin et al. (2015)은 RCP (2.6, 4.5, 6.0, 8.5) 시나리오 기반 34개의 GCMs 자료를 활용하여 동북아시아 지역을 중심으로 기온, 강수량, 일사량의 미래 변화를 평가하였으며, Yoo et al. (2015)은 RCP 시나리오 기반 25개 GCMs 산출물에 대한 경향성 분석과 기상청에서 제공하는 RCM과의 경향성 분석을 통해 농업수자원관련 적절한 GCMs 선정을 위한 평가를 진행하였다. Wójcik et al. (2014)은 45개의 CMIP5 GCMs를 계절적 측면에서 분석하여 통계적 상세화에 적합한 GCMs의 신뢰성 평가를 하였으며, Rhee et al. (2016)은 17개 GCM을 RCP 4.5와 RCP 8.5의 미래 기온과 강우자료를 활용하여 SPI 및 SPEI를 산정, 그 결과를 바탕으로 하여 미래 가뭄을 평가하였다.

또한, 기후변화 시나리오 기반의 미래 가뭄을 전망하는 연구는 많은 학자들에 의해서 시도되었다. Kim et al. (2014)은 과거 관측 자료와 SRES (Special Report on Emission Scenarios) 기반 4개 GCMs의 미래강우자료를 활용한 가뭄빈도해석을 통해 SDF (Severity - Duration - Frequency) 곡선을 산정, 이를 활용하여 산출한 가뭄우심도를 바탕으로 하여 한반도의 미래 가뭄취약지역을 추정하였다. Lee et al. (2013)는 4개의 GCMs 과거자료를 활용하여 SDF를 산출하고 비교 ․ 분석을 통해 미래에 발생할 수 있는 가뭄을 정량적으로 전망하였으며, Park et al. (2013)은 A2시나리오(CO2: 830 ppm)를 적용한 4개의 GCMs자료를 활용하여 가뭄우심도를 구축, 한반도 미래의 가뭄을 정량적으로 평가하였다. Lee et al. (2016)는 3개월 표준강수 지수를 활용하여 한국의 가뭄 특성을 분석하였으며, 4개의 GCMs 자료를 활용하여 기후변화에 따른 미래 가뭄 빈도 및 심도의 변화를 평가하였다.

이렇듯 미래 가뭄 전망에 앞서 어떠한 GCMs 자료를 선정하느냐에 따라 그 결과가 매우 상이하게 나타나기 때문에 극한 수문사상에 대한 연구를 수행하는 경우에는 GCMs 선정에 매우 신중해야한다. 하지만 여러 가지의 극한 수문사상 중에서 극한 가뭄의 경우에는 아직까지 여러 가지의 GCM에 대한 적절한 평가 방법 및 결과가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 RCP 시나리오 기반의 CMIP5 GCMs를 활용하여 연평균강수량, 무강우일수, 가뭄발생빈도(Drought Spell), 평균가뭄심도 등의 분석을 통해 미래 극한가뭄 평가에 가장 적합한 GCMs에 대한 정보를 제공하고자 한다.

2. 대상 자료 및 분석 방법

2.1 GCMs 및 가뭄지수

본 연구에서는 한반도 5개의 대권역(한강, 낙동강, 금강, 영산강, 섬진강)을 대상으로 기후변화 시나리오를 활용하여 미래 극한가뭄을 분석하였다(Fig. 1).

IPCC 제 5차 평가보고서에서 사용된 온실가스 대표농도경로(Representative Concentration Pathways, RCP) 기반의 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) GCM 자료를 활용하였으며, Table 1에는 본 연구에 활용된 CMIP5 GCM의 상세정보를 나타내었다.

CIMIP5 GCM으로부터 생산되는 자료는 공간해상도가 낮기 때문에 5대강 유역 규모에서의 가뭄 분석이 불가능하므로 공간적 상세화 과정이 필요하다. 공간상세화를 위한 MOS (Model Output Statistics) 기법 중 BCSD (Bias Correction/ Spatial Disaggregation)와 기후시나리오 내 장기추세를 반영하기 위한 QDM (Quantile Delta Mapping) 방법을 결합한 SDQDM (BCSD with quantile delta mapping)을 통해 공간적 상세화를 수행한 자료를 활용하였으며(Eum and Cannon, 2016), 기상청 종관 관측 시스템(Automated Synoptic Observing System, ASOS) 자료 중 기간이 30년 이상이 되는 관측지점 60곳의 자료를 활용하였다(Fig. 1).

Fig. 1.

The study area including the 5 Korean major river basins and 60 weather observation stations

미래 극한가뭄 전망을 위하여 강우를 유일한 변수로 하는 대표적인 기상학적 가뭄지수인 SPI (Standardized Precipitation Index)를 선정하였다. SPI는 가뭄지수를 산정하기 위한 시간단위를 1, 3, 6, 9, 12개월로 설정하고, 시간단위별로 누적강수량의 시계열을 구성하여 정규화 된 확률분포형을 기반으로 가뭄지수를 산정하는 방법으로(McKee et al., 1995), SPI(1)과 SPI(3)은 단기간의 극심한 강수부족으로 발생되는 단기가뭄을 평가하는데 사용될 수 있으며, SPI(6), SPI(9) 및 SPI(12)는 긴 주기성으로 장기간의 연속적인 강우부족으로 발생하는 장기가뭄을 평가하는데 효율적으로 활용가능하다.

미래의 기후변화에 의한 가뭄의 공간적 변화를 전망하기 위한 시간적 범위는 과거 30년(S0: 1976~2005) 관측 자료를 활용하였으며, 기후변화 시나리오 적용기간에 대해서는 미래 30년씩 3개 기간 (S1: 2011~2040, S2: 2041~2070, S3: 2071~ 2099)으로 설정하여 한반도 미래 가뭄전망 분석에 활용하였다.

2.2 분석방법

기후변화 시나리오에 따른 미래 극한 가뭄을 평가하기 위하여 미래구간(2011~2099년)의 월강우자료를 활용하여 SPI(6)을 산정하였다. 26개의 GCM 중 극한 가뭄을 전망하는 모델을 선정하기 위해 4가지 지표(연평균강수량, 무강우일수, 가뭄발생빈도, 평균가뭄심도)를 활용하여 평가하였다.

연평균 강수량과 무강우일수는 강우자료를 이용하였고, 가뭄발생빈도(Drought Spell)와 평균가뭄심도(Average severity)는 SPI(6)를 활용하여 미래 극한 가뭄을 평가하였다. 무강우일수의 경우에는 일강우량이 0 mm 일 때만 무강우로 간주하였으며, 가뭄발생빈도와 평균가뭄심도를 추정하기 위해 Drought Spell 기법을 적용하였다. Drought Spell 기법은 가뭄, 기상, 수문학적 현상 등에 대한 발생빈도해석에 일반적으로 사용되는 방법으로 특정 기상 및 수문현상에 대하여 Daily 또는 Monthly 기반으로 해당사상을 카운팅하여 분석하는 방법이다(Lee et al., 2012). 미래기간의 GCM별 SPI를 산정하기 위해서 과거(S0) 기간에 추정된 확률분포의 매개변수를 적용하여 미래구간의 SPI를 산정하였으며, 산정된 SPI 값이 -1 이하인 값을 적용하여 가뭄발생빈도를 추정하였다. 평균가뭄심도 또한 SPI 값이 -1 이하인 값들을 평균하여 추정하였다.

선정된 4가지 평가지표의 산정 결과가 서로 다른 차원을 갖게 되므로 표준화를 통해 0~1 사이로 나타내었다. 연평균 강우와 Average Severity는 숫자가 작은 것을 1로 가장 큰 것을 0으로 두었으며, 무강우 일수와 Drought Spell은 숫자가 가장 큰 것을 1, 가장 낮은 것을 0으로 설정하였다.

3. CMIP5 GCMs 평가

3.1 연평균 강수량

26개 GCMs의 연평균 강수량을 RCP 4.5 및 RCP 8.5에 대해서 Fig. 2와 같이 도시하였다. 연평균 강수량은 RCP 4.5에서는 CMCC-CMS, RCP 8.5에서는 INM-CM4가 가장 적은 것으로 나타났으며, 반대로 RCP 4.5에서는 CESM1-CAM5, RCP 8.5에서는 CanESM2가 연평균강수량이 가장 많은 것으로 나타났다. RCP 4.5에서는 CMCC-CMS, RCP 8.5에서는 CMCC-CM이 강우량의 변화가 가장 적은 것으로 나타났으며, RCP 4.5에서는 HadGEM2-ES, RCP 8.5에서는 IPSL- CM5A-LR이 변화가 가장 큰 것으로 나타났다.

Fig. 2.

Changes in annual average precipitation according to climate change scenarios by 26 CMIP5 GCMs (2011~2099) (It is annual average precipitation in past period that red dotted line)

3.2 무강우일수

기후변화 시나리오를 적용하여 산정된 일 강우량이 0인 경우만을 무강우일수로 간주하였으며 극한 가뭄을 나타내기 위해서 Park et al. (2006)에서 제시된 연속무강우일수가 21일 이상인 경우만 카운팅하여 미래 구간 무강우일수의 발생빈도를 GCM별로 분석하였다. 21일 연속무강우의 경우 RCP 4.5, RCP 8.5에서 GFDL-ESM2G가 가장 많이 발생하는 것으로 나타났으며, CMCC-CM이 가장 적게 발생하는 것으로 확인되었다(Table 2).

3.3 가뭄발생빈도

CMIP5 GCM별 가뭄의 발생빈도를 파악하기 위하여 월 강우자료를 활용하여 지속기간 6개월의 SPI가 -1 이하의 값을 카운팅하여 분석하였다. RCP 4.5에서는 CMCC-CMS가 2,425개, RCP 8.5에서는 IPSL-CM5A-MR이 1,685개로 발생빈도가 가장 많은 것으로 나타났으며, RCP 4.5에서는 CESM1- CAM5가 722개, RCP 8.5에서는 MPI-ESM-MR이 651개로 가장 적게 발생하는 것으로 나타났다(Table 3).

3.4 평균가뭄심도(Average severity)

CMIP5 GCM별 미래기간의 평균가뭄심도를 파악하기 위하여 산정한 SPI(6)에서 -1 이하의 값을 평균하여 분석하였다. 평균가뭄심도는 RCP 4.5에서는 CMCC-CMS가 -2.23, RCP 8.5에서는 IPSL-CM5A-LR이 -1.90으로 평균심도가 작게 나타났으며, RCP 4.5에서는 MPI-ESM-LR이 -1.53, RCP 8.5에서는 CanESM2가 -1.54로 평균심도가 다른 모델에 비해 크게 나타났다(Table 4).

위에서 산정한 4 가지 지표의 분석 결과 값의 단위를 통일하기 위하여 0~1사이로 표준화 하였으며(Eq. (1)), 동일한 가중치를 적용 후 합산하여 결과가 높은 순으로 CMIP5 GCMs 자료의 순위를 도출하였다(Fig. 3).

Fig. 3.

Results of 26 GCMs assessment (2011~2099) considering 4 indicators (average annual rainfall, No. of dry days, drought occurrence frequency, and average drought severity). The 4 indicators were standardized ranging from 0 to 1, and the results were shown by summing the same weight values

     (1)

26개의 CMIP5 GCM 중에서 가뭄을 가장 심하게 전망하는 GCM은 CMCC-CMS, IPSL-CM5A-LR, IPSL-CM5A- MR로 나타났으며, 보통 수준의 가뭄을 전망하는 GCM은 HadGEM2-CC, CMCC-CM, HadGEM2-ES, 상대적으로 미래 가뭄을 약하게 전망하는 GCM은 CESM1-CAM5, MIROC- ESM-CHEM, CanESM2로 나타났다(Fig. 3). 본 연구에서는 가뭄을 가장 심하게 전망하는 CMCC-CMS 모델과 가장 약하게 전망하는 CanESM2 모델을 활용하여 한반도 미래 가뭄 평가를 실시하였다.

4. GCM을 활용한 한반도 미래 가뭄 전망

4.1 가뭄발생빈도 변화

3절에서 선정된 2개의 GCM을 활용하여 가뭄발생빈도 변화를 분석한 결과 RCP 4.5 시나리오 기반의 CMCC-CMS의 경우 과거에 비해 시 ․ 공간적으로 가뭄의 발생빈도가 증가한 것을 확인 할 수 있었으며, CanESM2의 경우 S1 기간의 금강 및 낙동강 유역을 제외한 나머지 유역에서 과거에 비해 가뭄발생빈도가 감소한 것으로 나타났다. RCP 8.5 시나리오 기반의 CMCC-CMS의 경우 S2 낙동강 유역을 제외하고는 과거와 유사하거나 발생빈도가 약해지는 것을 확인할 수 있었으며, CanESM2의 경우 과거에 비해 발생빈도가 감소한 것으로 나타났다(Fig. 4).

Fig. 4.

Changes in drought occurrence frequency for selected 2 GCMs (SPI(6) < -1.0)

4.2 평균가뭄심도 변화

평균가뭄심도 분석 결과 CMCC-CMS 모델의 경우 RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오에서 전 기간, 전 유역에 대해 과거에 비해 가뭄심도가 심해지는 것을 확인할 수 있었으며, 특히 RCP 4.5의 경우 일부 지역을 제외하고 평균 심도가 -2.0 이하로 가뭄심도가 극심해지는 것을 확인 할 수 있었다. CanESM2의 경우 RCP 4.5 시나리오에서는 S1 기간에서, RCP 8.5 시나리오에서는 S2 기간에서 과거에 비해 심해지는 것을 확인 할 수 있었으나, 그 외의 지역에서는 과거와 비슷한 가뭄심도를 보였다(Fig. 5).

Fig. 5.

Changes in average drought severity for selected 2 GCMs (SPI(6) < -1.0)

미래 기간에서 평균가뭄심도와 가뭄발생빈도의 과거 대비 증감량을 정량적으로 파악하고자 미래기간(S1, S2, S3)의 평균가뭄심도를 과거 기간(S0)의 평균가뭄심도로 나누어 분석하였다(Fig. 6). 평균가뭄심도의 경우 CanESM2의 일부 기간에서 과거에 비해 가뭄심도가 완화되는 것으로 나타났으나, 두 모델 대부분의 기간에서 과거에 비해 가뭄심도가 심해지는 것을 확인할 수 있었다.

Fig. 6.

Changes in average drought severity and drought occurrence frequency between the past period (1976~2010) and the future period (2011~2099) for 2 selected GCMs

특히 CMCC-CMS의 경우 RCP 4.5 시나리오에서 한강유역 및 낙동강 유역에서 과거에 비해 가뭄심도가 매우 극심해지는 것을 확인 할 수 있었으며, 대부분의 유역에서 -30% 이하로 가뭄심도가 심해지는 것으로 나타났다.

가뭄발생빈도의 경우 CMCC-CMS 모델은 RCP 4.5 시나리오에서 100% 이상으로 과거에 비해 가뭄이 빈번하게 발생하는 것으로 나타났으며, RCP 8.5 시나리오의 경우 S1과 S3의 경우 한강 유역에서 S2 기간에서는 일부 유역을 제외한 전 유역에서 과거에 비해 가뭄이 빈번하게 발생하는 것으로 나타났다. CanESM2 모델의 경우 RCP 4.5 시나리오에서 S1 기간의 낙동강 및 금강 일부 유역을 제외하고는 과거에 비해 가뭄발생빈도가 적어지는 것으로 확인 할 수 있었다(Table 5).

4.3 계절별 가뭄 발생빈도 변화

미래 기간에서 계절별 가뭄발생빈도 분석 결과, RCP 4.5에서 CMCC-CMS는 여름철과 가을철에 가뭄발생이 집중되는 것으로 나타났으며 여름철과 가을철에는 한반도 전 유역에서 가뭄발생빈도가 높은 것으로 나타났다. CanESM2는 다른 계절에 비해 겨울철에 한반도 전 유역에서 가뭄발생이 심한 것으로 나타났다.

RCP 8.5에서는 CMCC-CMS는 가을철 한강과 낙동강에서 심한 가뭄을 보이고 있으며, CanESM2는 전 계절 전 유역에 대해서 가뭄발생빈도가 유사하게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다. 계절별 가뭄 발생빈도에서 CMCC-CMS는 CanESM2에 비하여 여름과 가을철에 가뭄의 발생빈도가 많아지는 것을 확인 할 수 있었다(Fig. 7).

Fig. 7.

Changes in seasonal drought occurrence frequency of 2 GCMs for the 5 major river basins in Korea according to RCP scenarios (SPI(6) < -1.0)

4.4 계절별 평균 가뭄심도의 변화

미래 구간에서 계절별 평균가뭄심도를 분석한 결과, RCP 4.5에서는 CMCC-CMS의 경우 봄철을 제외한 나머지 계절에서 평균 가뭄심도가 심해지는 것을 확인할 수 있었다. CanESM2은 CMCC-CMS 비해 봄철을 제외한 나머지 계절에서 가뭄심도가 심하지는 않은 것으로 나타났다.

RCP 8.5에서 CMCC-CMS는 모든 계절에서 비슷한 가뭄심도를 나타냈으며, CanESM2의 경우 일부유역을 제외하고 CMCC-CMS 보다 가뭄심도가 약해지는 것으로 나타났다(Fig. 8).

Fig. 8.

Changes in seasonal average drought severity of 2 GCMs for the 5 major river basins in Korea according to RCP scenarios (SPI(6) < -1.0)

5. 결 론

본 연구에서는 기후변화 시나리오를 기반으로 한반도의 미래 극한 가뭄을 가장 심하게 전망하는 GMIP5 GCMs 정보를 제공하고자 미래 기간에 대한 가뭄분석을 실시하였으며, 다음과 같이 주요 결과를 도출하였다.

미래 극한 가뭄 평가를 위해 CMIP5 GCMs을 4가지 지표(연평균 강우량, 무강우일수, 가뭄발생빈도, 평균가뭄심도)를 활용하여 분석한 결과, 미래 가뭄을 가장 심하게 전망하는 GCM은 CMCC-CMS, IPSL-CM5A-LR, IPSL-CM5A-MR로 나타났으며, 보통 수준의 미래 가뭄을 전망하는 GCM은 HadGEM2-CC, CMCC-CM, HadGEM2-ES, 상대적으로 미래의 가뭄을 약하게 전망하는 GCM은 CESM1-CAM5, MIROC-ESM-CHEM. CanESM2로 선정되었다.

가장 극심한 가뭄을 나타내는 CMCC-CMS와 가장 약하게 가뭄을 전망하는 CanESM2를 한반도 5대 유역(한강, 낙동강, 영산강, 금강, 섬진강)에 적용하여 미래 기간별 가뭄을 비교한 결과, CMCC-CMS 모델의 경우 가뭄의 발생빈도는 RCP 8.5 시나리오에서 S1 및 S3 기간의 일부 유역을 제외하고 모든 기간에서 과거대비 증가하는 것을 볼 수 있었으며, CanESM2 모델의 경우 RCP 4.5 시나리오 S1 기간의 금강 및 낙동강 유역과 RCP 8.5 시나리오의 섬진강 유역을 제외하고는 과거 대비 가뭄의 발생빈도가 감소하는 것을 확인 할 수 있었다. 평균 가뭄심도는 CMCC-CMS 의 경우, 과거 대비 미래 전 기간에서 심해지는 것으로 나타났으며, CanESM2 모델의 경우, RCP 4.5 시나리오의 S1 기간 및 RCP 8.5 시나리오에서 S2 기간이 과거 대비 가뭄심도가 증가하는 것을 볼 수 있었으나 이를 제외한 나머지 구간에서 과거와 유사하거나 가뭄심도가 약해지는 것으로 나타났다. 두 개 모델의 평균가뭄심도는 RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오에서 일부 유역을 제외한 전 유역에서 과거에 비해서 심해지는 것을 확인할 수 있었으나, 가뭄의 발생빈도는 상이하게 나타나는 특징을 보였다.

계절별 발생빈도 및 평균 가뭄심도의 경우, CanESM2는 CMCC-CMS보다 RCP 4.5 및 RCP 8.5 시나리오에서 봄철 일부 유역을 제외하고는 상대적으로 가뭄이 약할 것으로 전망하고 있다.

다양한 기후 모델을 활용한 미래의 가뭄전망은 기후 변화 전망에 있어서 합리적인 결과 도출을 위한 필수적인 연구 과제라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서 제시한 결과는 향후 미래 극한 가뭄 평가에 있어서 적절한 기후변화 시나리오를 선정하는데 기초 자료로 활용될 것으로 판단된다.