서 론

가뭄이란 어떤 지역의 물이 평균치에 비해 비정상적으로 부족해지는 기간이 몇 달 혹은 몇 년에 걸쳐 지속되는 극한 현상이다(Sherwood and Fu, 2014). 가뭄은 농작물 생산 및 수자원 확보, 에너지 생산, 생태계 유지에 악영향을 끼치며 심한 경우, 막대한 경제적 피해 및 인명 피해를 유발할 수 있다(Dai, 2011). 가뭄에 의한 사회 ․ 경제적 피해를 줄이기 위해서는 과거에 발생했던 가뭄 진단 및 시공간적 특성 파악이 선행되어야 한다(Bruke and Brown, 2008).

남한은 대부분의 지역에서 연 평균 강수량이 1000 mm 이상으로 습윤함에도 불구하고 극심한 계절별 강수량 편차로 인해 가뭄이 빈번하게 발생 한다(Byun and Lee, 2002; Byun and Wilhite, 1999). 남한의 가뭄은 비교적 강수량이 적은 계절인 가을부터 이듬해 봄 사이에 주로 발생하며, 대부분의 경우, 여름철에 장마 전선 및 태풍에 동반되는 비를 통해 종료 된다(Kim et al., 2011). 그러므로 남한의 가뭄은 여름철 강수량이 적은 경우, 매우 심한 가뭄으로 발달할 뿐 아니라 지속 기간 역시 길어진다(Kim et al., 2011).

남한의 가뭄은 좁은 국토로 인해 특정 지역에만 영향을 끼치기보다는 남한 전 지역에 영향을 끼치는 경우가 많다(Min et al., 2003). 또한 남한에서 발생하는 가뭄은 주변 동아시아 지역에서 발생하는 가뭄과 상관관계가 있으며 동아시아 몬순 및 엘니뇨 남방 진동과 같은 대규모 기후 변동과 밀접한 관계가 있다(Lee et al., 2001; Min et al., 2003; Park et al., 2010). 예를 들어, 1994년 여름에 한반도를 아우르는 동아시아 지역 전체에 발생했던 심한 가뭄은 상층의 고기압 발달 및 열대 태평양 지역의 해수면 온도 변동과 높은 상관관계를 보였다(Park and Schubert, 1997).

가뭄의 발생 및 종료를 판단하기 위한 많은 가뭄지수가 존재하나 가장 널리 이용되는 가뭄지수는 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI; Mckee et al., 1993) 이다. 본 연구에서는 고해상도 재분석 강수량 자료를 이용, 3개월 및 12개월 강수량에 기초하여 계산한 표준강수지수로 1950년에서 2012년까지 남한 지역에서 발생한 가뭄을 진단하고, 남한에서 가뭄이 발생했을 때, 동아시아 지역에서 나타나는 표준강수지수의 시공간적 특성을 살펴보았다. 고해상도 재분석 강수량 자료를 이용한 가뭄 분석 결과가 관측 강수량 자료에 기초한 가뭄 분석 결과를 잘 표현함은 이미 과거 연구에서 밝혀진 바 있다(Min et al., 2003; Oh et al., 2014). 또한 강수량만을 활용하는 표준강수지수의 단점을 보완하기 위해 팔머가뭄지수(Palmer Drought Severity Index, PDSI; Palmer, 1963)를 이용한 분석을 추가로 수행하였다.

재료 및 분석

표준강수지수는 세계 기상 기구(World Meteorology Organization)에서 가뭄을 감시하는 데 권장하는 가뭄지수이며 한국 기상청 및 미국 국립 가뭄 경감 센터(National Drought Mitigation Center)에서 가뭄 진단 및 예측을 위해 활용되고 있다. 표준강수지수는 계산이 간편하며 가뭄 발생을 진단하는데 매우 효과적인 지수로 알려져 있다(Hayes et al., 1999). 또한 다양한 시간 척도의 가뭄에 대한 정보를 제공할 수 있어 단기 및 장기 가뭄 진단에 용이하다. 위와 같은 장점에 의거, 표준강수지수는 남한 지역 가뭄의 특성 분석 및 예측을 위한 연구에 널리 활용되어 왔다(Kwak et al., 2016; Lee et al., 2000; Min et al., 2003; Park et al., 2010).

표준강수지수는 특정 시간 척도에 대한 강수량이 전체 분석 기간에 대해 과잉인지 부족한지 나타내며 다음과 같은 순서를 통해 계산된다. 우선 정해진 시간 척도(1, 3, 6, 12, 24개월 등)에 대하여 강수량의 일별 이동누적시계열을 구성한다. 이후 각 월에 대한 365개의 시계열과 그에 적합한 365개의 확률 분포를 추정하고, 이동누적시계열을 추정된 확률 분포에 따라 누적확률 값으로 변환한다. 마지막으로 변환된 누적확률 값에 대한 표준정규분포의 표준화변수 값을 표준강수지수로 정의한다.

표준강수지수를 계산하기 위하여 Climate Research Unit Time Series version 3.22 (CRUTS3; Harris et al., 2014) 월별 강수량 자료를 이용하였다. 이는 관측 강수량을 기반으로 만들어진 재분석 격자 자료로서 0.5° × 0.5°의 수평 해상도를 갖는다. 본 연구에서는 단기 및 장기 가뭄을 진단하기 위해 3개월 및 12개월의 시간 척도를 적용, 3개월 표준강수지수(SPI3) 및 12개월 표준강수지수(SPI12)를 이용하였다. SPI3 및 SPI12 모두 CRUTS3 강수량을 기반으로 동아시아 지역(20°－60°N, 90°－150°E) 안에 위치하는 모든 격자점에서 62년(1951－2012)의 기간에 대해 계산되었다.

남한의 중심에 가장 근접한 격자점(36.25°N, 127.75°E)에서 계산된 SPI3 및 SPI12 값을 남한 지역의 대푯값으로 활용하였다. SPI3 및 SPI12의 값이 심한 가뭄(severe drought)으로 분류되는 –1.5 이하(SPI3, SPI12 ≤－1.5)인 시기를 가뭄이 발생한 기간으로 정의하였으며 이 중 각 변수의 값이 –2.0 이하인 경우는 극심한 가뭄(extreme drought)으로 구분하였다. 이를 통해 1951년부터 2012년 사이에 발생한 남한 지역 가뭄의 발생 횟수, 기간 및 강도를 분석하였다. 또한 SPI3 및 SPI12 지수에 대해 웨이브렛(wavelet) 분석 방법을 적용하여 남한지역에서 발생하는 가뭄의 유효 주기를 파악하였다. 웨이브렛 분석 방법은 특정 지역에서 파동 형태의 변동성을 가진 기후 변동이 갖는 지배적인 주기성을 파악하기에 유용한 것으로 알려져 있으며(Torrence and Compo, 1998), 본 연구는 각 주기에 대한 시간에 따른 진폭 및 위상을 찾는데 강점을 갖는 연속적 몰렛 웨이브렛(continous Morlet wavelet)을 활용하였다(Lau and Weng, 1995).

팔머가뭄지수는 강수량 외에도 기온, 일조시간, 유효토양수분량 등의 많은 변수를 이용하여 가뭄을 판단하는 지수로서 가뭄 진단 및 예측에 널리 활용 된다(Dai, 2012; Palmer 1963; Sheffield et al., 2012). 팔머가뭄지수를 계산하기 위해서는 우선 월별 강수량, 기온, 토양유효량 자료를 이용한 물수지 분석을 수행하여 분석 지역에서 기후학적으로 정상상태를 유지하는데 필요한 강수량을 산출한다. 산출된 강수량과 실제 강수량을 비교하여 편차를 산정하고 이를 보정한 후, 경험식을 이용하여 최종적으로 팔머가뭄지수를 계산한다. 본 연구에서는 미국 국립 해양대기청(National Oceanin and Atmosheric Administration)에서 제공하는 팔머가뭄지수 자료(url: http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/ gridded/data.pdsi.html)를 이용하였다. 이 자료는 전구에 대해 계산되었으며 수평해상도는 2.5° × 2.5°, 기간은 1951년부터 2012년까지의 62년이다. 팔머가뭄지수가 –3.0 이하일 때를 가뭄이 발생한 시기로 정의하였으며(PDSI ≤－3.0), –4.0 이하일 때를 극심한 가뭄이 나타나는 시기로 정의하였다. 팔머가뭄지수 자료의 수평해상도가 크기 때문에 남한 지역의 중심에 위치한 두 격자점(36.25°N, 126.25°E; 36.25°N, 128.75°E)의 팔머가뭄지수 값을 평균한 값을 남한 지역을 대표하는 팔머가뭄지수 값으로 활용하였다.

표준강수지수 및 팔머가뭄지수를 이용하여 남한 지역의 가뭄 발생 시기를 진단한 후, 이를 이용한 합성장 분석을 수행하였다. 각 가뭄지수에 대한 합성장은 가뭄 발생했을 때의 시점들을 추출한 후, 이에 대한 평균으로 구해진다. 합성장 분석을 통해 남한 지역에서 가뭄이 발생했을 때, 동아시아 지역에서 나타나는 각 가뭄지수의 공간 분포를 구하고 남한 지역에서 발생한 가뭄과 밀접한 관계를 보이는 지역을 확인하였다.

결 과

1951년부터 2012년까지 CRUTS3 강수량을 이용한 남한 지역의 월별 SPI3 및 SPI12의 변동을 계산하였다(Fig. 1). 전체적으로 두 변수의 변동이 비슷하나 SPI3의 변동성이 SPI12보다 더 크게 나타나고 있다. 예를 들면, SPI3는 1980년대 초반부터 중반까지 강수량 변동에 따른 세 번의 짧은 가뭄을 보여주고 있으나 같은 시기에 대해 SPI12는 한 번의 긴 가뭄을 보여주고 있다. 그러므로 SPI3는 비교적 짧은 시간 동안의 강수량 변동에 따른 가뭄을, SPI12는 비교적 긴 시간동안 평균적인 강수량에 따른 긴 가뭄을 분석하는데 적합함을 알 수 있다.

SPI3와 SPI12 시계열을 기반으로 심한 가뭄(－2.0 < SPI ≤－1.5) 및 극심한 가뭄(SPI ≤－2.0)을 구분하여(Hayes et al., 1999; Min et al., 2003), 62년간 발생한 가뭄 횟수 및 총 지속 기간을 Table 1에 나타내었다. 또한 각각의 심한 가뭄 및 극심한 가뭄이 발생한 시기 및 기간을 부록의 Table 1과 2에 제시하였다. SPI3에 기반한 남한 지역의 단기 가뭄은 분석 기간 동안 34번 발생하였으며 가뭄이 발생했던 기간은 총 52개월이다(Table 1). 이 중, 극심한 가뭄이 발생했던 시기는 17개월로서 전체 기간의 약 30%에 해당한다. 시간적 변화를 살펴보면 1970년대부터 1990년대에 가뭄이 많이 발생했으며 극심한 가뭄도 주로 이 시기에 발생했다. 상대적으로 1950년대 및 1960년대, 2000년대에는 가뭄 발생 횟수가 적고 가뭄의 강도 역시 약하다. SPI12에 기초한 장기 가뭄은 62년간 14번 있었으며 단기 가뭄과 마찬가지로 1970년대부터 1990년대에 많이 발생하였다(Table 1). 이 중, 1년 이상 지속된 장기 가뭄은 1회(1994.08－1995.07)뿐이며, 대부분 6개월 이내에 가뭄이 종료 된다. 이는 남한 지역의 강수량이 갖는 계절성에 의해 대부분의 가뭄이 가을부터 이듬해 봄에 발생하여 여름철에 종료된다는 관측 강수량에 기초한 가뭄 연구 결과와 일관성을 보여준다(Lee and Byun, 2009).

Fig. 1.

Monthly anomalies in 3-month and 12-month SPI in South Korea (36.25°N, 127.75°E) for 1951－2012. Red and blue bars indicate positive and negative anomalies, respectively.

Table 1. Total number of drought events and duration in South Korea (36.25°N, 127.75°E) determined by the SPI3, SPI12, and PDSI for 1951－2012. Drought was indicated by an SPI3 or SPI12 ≤ -1.5, and PDSI ≤ -3.0. Numbers in parentheses are duration of extreme drought, which was classified as an SPI3 or SPI12 ≤ -2.0 and PDSI ≤ -4.0

단기 및 장기 가뭄의 유효 주기를 알아보기 SPI3 및 SPI12의 월별 시계열에 웨이브렛 방법을 적용하였다(Fig. 2). 분석 결과, SPI3에 기반한 단기 가뭄의 주기는 8－10개월에서 유의함을 알 수 있다(Fig. 2a). 즉, 남한 지역의 단기 가뭄은 1년에 한 번 일어날 가능성이 있다. 이는 늦가을부터 이듬해 봄까지 강수량이 적은 시기에 남한 지역에 가뭄이 발생할 확률이 높다는 것을 잘 보여준다. SPI12에 기반한 장기 가뭄은 2－3년 및 6－7년, 15년 주기에서 유의하다(Fig. 2b). 이는 장기 가뭄은 불규칙한 주기로 발생하며, 여러 가지 대규모 기후 변동과 관련성이 있음을 내포한다.

남한 지역에서 가뭄이 발생할 때 동아시아 지역의 표준강수지수가 갖는 공간적 특성을 파악하기 위해, 남한 지역에서의 SPI3와 SPI12의 값이 –1.5 이하일 시기에 대한 합성장을 나타내었다(Fig. 3). 합성장에서 나타나는 표준강수지수의 값이 작거나 큰 지역은 남한 지역에서 가뭄이 발생했을 때 비교적 건조해지거나 습해지는 지역을 뜻한다. 이를 보면 단기 가뭄이 발생했을 때, 남한 지역 및 남한 주변에 위치한 중국의 일부 지역에서만 SPI3 값이 작으며, 그 외의 지역은 표준강수지수의 값이 0에 가깝다(Fig. 3a). 즉, 한반도의 단기 가뭄은 다른 지역의 단기 가뭄과 큰 연관성을 보이지 않는다. 그러나 SPI12 합성장의 경우, 동해와 인접한 일본 지역과 만주 지역, 산둥반도 지역에서 작은 값을 보이며 중국 남부 지역은 큰 값을 보여주고 있다. 이는 이전 연구들에서 밝혀진 바와 같이 남한 지역의 장기 가뭄과 동아시아 지역의 대규모 대기 순환장 패턴이 상관성이 있음을 알려준다(Lee et al., 2001; Min et al., 2003).

Fig. 2.

Wavelet power spectrum and global wavelet spectrum of (a) SPI3 and (b) SPI12 in South Korea. The dashed line indicates the 95% confidence spectrum. Ordinate is variance expressed as ratio to white-noise value.

Fig. 3.

Composite map of SPI3 and SPI12 values in the East Asian region for events of severe drought (≤ -1.5) in South Korea between 1951 and 2012.

강수량만을 활용하는 표준강수지수를 보완하기 위해 다양한 변수를 이용하여 가뭄을 진단하는 팔머가뭄지수를 통해 남한 가뭄의 시공간적 특성을 분석하였다. 1951년부터 2012년까지 팔머가뭄지수의 월별 변동은 전체적으로 SPI3 및 SPI12의 월별 변동과 비슷하며, 특히 SPI12의 월별 변동과 상당히 비슷하다(Figs. 1, 4). 즉, 팔머가뭄지수는 남한 지역의 단기 가뭄보다 장기 가뭄을 나타내는데 좀 더 적합하다. 그러나 2000년대 이후, 팔머가뭄지수의 값은 대체적으로 0보다 작은데 이는 SPI3 및 SPI12가 대체적으로 0보다 큰 값을 보여주는 것과 반대이다. 팔머가뭄지수에 따르면 남한 지역에서 분석 기간 동안 33회의 가뭄이 발생하였으며 전체 기간은 90개월에 달한다(Table 1). 이 중 극심한 가뭄(PDSI <－4.0)이 발생했던 시기는 42개월로 전체 기간의 약 44%이다. 심한 가뭄 및 극심한 가뭄이 발생한 개별적인 시기 및 기간은 부록의 Table 3에 제시하였다. 팔머가뭄지수에 따르면 2000년대 남한에서의 가뭄이 잦아지는데, 9번의 가뭄이 발생했으며 총 36개월 동안 가뭄이 유지되었다. 2000년대에 발생한 가뭄을 제외하면 가뭄 진단 시 팔머가뭄지수와 표준강수지수는 상당히 비슷한 결과를 보인다.

Fig. 4.

Monthly anomalies in PDSI at South Korea (average of two grid points: 36.25°N, 126.25°E; 36.25°N, 128.75°E) between 1951 and 2012.

남한 지역의 가뭄 발생 시, 동아시아 지역에서 나타나는 팔머가뭄지수의 공간 패턴을 알아보기 위해 팔머가뭄지수가 –3.0 이하인 시기에 대한 합성장을 구하였다(Fig. 5). 팔머가뭄지수에 따르면 남한에서 가뭄이 발생할 경우, 만주와 중국 중부지역, 중국 북부 사막 지역에서 값이 작고, 값이 큰 지역은 거의 나타나지 않는다. 이로 보아 팔머가뭄지수에 따른 가뭄 역시 동아시아의 대규모 대기 순환장과 상당한 관련성이 있을 것으로 추측된다.

Fig. 5.

Composite map of PDSI values over the East Asian region for events of severe drought (≤ -3.0) in South Korea between 1951 and 2012.

고 찰

본 연구에서는 3개월 및 12개월 표준강수지수 및 팔머가뭄지수를 이용하여 1951년부터 2012년까지 남한 지역 가뭄의 발생 시기 및 가뭄심도, 유효 주기를 분석하였다. 남한 지역에서 발생하는 단기 가뭄은 8－10개월, 장기 가뭄은 2－3년 및 6－7년 주기를 보이며 1980년대 및 1990년대에 극심한 가뭄이 많이 발생하였다. 또한 남한 지역에서 가뭄 발생 시 동아시아 지역의 표준강수지수 및 팔머가뭄지수가 갖는 공간적 특징을 살펴보았다. 3개월 표준강수지수는 남한 지역의 가뭄이 다른 지역의 가뭄과 큰 상관관계를 보이지 않았다. 12개월 표준강수지수는 남한 지역과 중국 남부 지역이 음의 상관관계를 보였으며 팔머가뭄지수는 남한 지역의 가뭄이 중국 중부 및 일본에서 발생하는 가뭄과 연관성이 있음을 보여준다.

표준강수지수는 두 가지의 가정 하에 강수량만을 활용하는데, 첫째는 가뭄 발생에 있어 강수량 변동의 영향력이 다른 변수들의 변동보다 월등하다는 것이고 둘째는 기온과 잠재증발량(potential evapotranspiration)은 시간에 따라 크게 변하지 않는 정상성을 가진다는 것이다. 그러나 남한 지역의 온도는 과거 100년간 꾸준히 증가하였으며 특히 최근 30년 동안의 온난화 경향은 매우 뚜렷하다. 또한 잠재증발량 역시 온도가 증가함에 따라 크게 증가한다(Thornthwaite 1948). 이 같은 온난화의 영향은 2000년 이후 팔머가뭄지수를 이용하여 진단한 가뭄 발생 횟수가 표준강수지수를 이용한 경우에 비해 많은 것으로 확인할 수 있다. 그러나 2000년대 팔머가뭄지수에 따른 가뭄은 그 이전 시기에 비해 매우 잦다. 이는 재분석 자료가 갖는 낮은 해상도의 문제와 함께, 온난화에 따른 잠재증발량 증가량이 매우 크게 반영되기 때문일 것으로 생각된다(Kempes et al., 2008; Sheffield et al., 2012). 그러므로 정밀한 가뭄 진단 및 예측을 위해서는 강수량의 변동 뿐 아니라 기후 변화에 따른 각 기후 변수들의 영향이 정확하게 반영되어야 할 것이다.

팔머가뭄지수는 다수의 기후 인자 변화가 가뭄 발생에 끼치는 영향을 평가하기 위해 활용하였다. 그러나 팔머가뭄지수는 여러 양상의 가뭄을 구분하기 위한 다규모적(multi-scale) 분석이 불가능하다. 이를 극복하기 위해 최근 표준강수 증발산지수(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)와 같이 다수의 기후 인자 변화를 고려하면서도 표준강수지수와 같이 다규모적인 분석을 수행할 수 있도록 개선된 가뭄 지수가 개발되었다(Vincente-Serrano et al., 2010). 그러므로 과거 가뭄 진단 및 미래 가뭄 예측의 개선을 위해 새롭게 개발되는 가뭄지수와 기존 가뭄지수의 비교 분석이 필요하다.

본 연구는 남한 가뭄 발생 시 동아시아 지역에서 나타나는 표준강수지수 및 팔머가뭄지수의 공간적 특성을 알아보기 위해 불가피하게 관측지점 자료가 아닌 격자화된 재분석 자료를 이용하였으며 표준강수지수의 경우 남한 지역의 중심에 가장 가까운 격자점(36.25°N, 127.75°E)의 값을, 팔머가뭄지수의 경우, 남한에 위치한 두 격자점(36.25°N, 126.25°E; 36.25°N, 128.75°E)의 평균값을 남한지역 전체를 대표하는 값으로 정하여 분석하였다. 각 가뭄지수의 합성장 분석 결과, 해당 대푯값에 기초하여 가뭄이 발생한 경우, 남한의 50% 이상에 해당하는 지역에서도 가뭄이 발생하였으며, 그 외의 지역에서도 가뭄지수의 값이 작은 것을 확인할 수 있다(Figs. 3, 5). 또한 재분석 자료에 기초한 본 연구의 가뭄 분석 결과는 관측지점 자료를 이용한 남한 지역 가뭄 분석 결과와 일관성을 보인다. SPI12를 이용하여 진단한 장기 가뭄의 2－3년 및 6－7년 주기는 관측지점 강수량을 이용하여 계산된 2－3년 및 5－8년 주기와 거의 일치 한다(Kim and Byun 2009; Kim et al., 2011; Kim et al., 2012). 15년 주기의 경우, 100년이 넘는 장기간의 강수량 관측 자료 및 유효가뭄지수를 이용한 분석의 14년 주기 가뭄과 일관성을 가진다(Kim et al., 2011). 또한 재분석 자료를 이용하여 계산된 표준강수지수 및 팔머가뭄지수 모두 1970년대 이전에 가뭄 발생횟수가 적으며 1980년대 및 1990년대에 가뭄이 잦았던 남한 지역 가뭄의 특징을 잘 보여준다. 그러므로 격자화된 재분석 자료 역시 남한 지역 가뭄의 시공간적 특성을 분석하는데 충분함을 알 수 있다.

부 록

표준강수지수(SPI)의 계산 방법

표준강수지수를 계산하기 위해 월별 강수량을 다음과 같은 감마분포 및 감마함수의 형태로 최적화한다.

이때 형태 요소 및 척도 인자 에 대한 해는 다음과 같다.

여기에서 은 분석 기간 내의 일수를 의미한다. 이 때, 누적확률은 다음 식과 같다.

여기에서 로 정의하면 다음과 같다.

감마함수는 에서 정의되지 않으므로 누적확률은 다음과 같은 식으로 나타내질 수 있다.

여기에서 는 0일 확률을 뜻하며, 총 분석 기간동안 강수량이 0이었을 때의 일수를 으로 정의하면 이 된다. 이 누적확률 를 평균이 0, 표준편차가 1이 되도록 표준화했을 때의 변수 를 표준강수지수로 정의한다.

Table 1. Drought events in South Korea (36.25°N, 127.75°E) determined by the SPI3 for the period between 1951 to 2012. Droughts were considered severe and extreme when -2.0 < SPI ≤ -1.5 and SPI ≤ -2.0, respectively

Table 1. Drought events in South Korea (36.25°N, 127.75°E) determined by the SPI3 for the period between 1951 to 2012. Droughts were considered severe and extreme when -2.0 < SPI ≤ -1.5 and SPI ≤ -2.0, respectively (Continued)

Table 2. Same as the Table 1, but determined based on the SPI12

Table 3. Same as the Table 1, but determined based on the PDSI

Table 3. Same as the Table 1, but determined based on the PDSI (Continued)