1. 서 론
지구 온난화와 극심한 기후변화로 인해 가뭄을 비롯한 자연재해 발생 빈도가 증가하고 있으며(Zhang and Zhou, 2015), 미국 해양기상청(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)에서는 가뭄을 20세기 최대 자연재해 중 하나로 선정하는 등 가뭄에 대한 경각심이 커지고 있다. 우리나라 또한 2000년을 기점으로 전국적 또는 국지적 가뭄의 발생이 증가하고 있으며, 특히 2015년, 2017년에는 극심한 가뭄이 전국적으로 발생하였다(Moon et al., 2020; Yoon et al., 2020; S. Lee et al., 2021). 이러한 가뭄 발생 빈도의 증가는 가뭄 지속 기간의 장기화로 이어질 수 있으며, 미국과 호주의 장기 가뭄과 같은 10년 이상 지속되는 메가 가뭄, 밀레니엄 가뭄의 전조로도 볼 수 있다.
메가가뭄은 기존의 가뭄과 달리 단기적인 대책이 아닌 중장기적인 대책 마련이 필요한 자연재해이다. 현재 우리나라의 경우 가뭄 관련 대책은 행정안전부, 농림축산식품부, 환경부, 기상청 등의 분야별 유관기관을 통해 이루어지고 있다. 하지만 이러한 대책은 대부분 단기간 또는 1년 단위의 복구 및 대응에 집중되어 있어 장기적인 대책은 부재한 실정이다. 장기적인 가뭄이 발생할 경우 수자원(생활용수, 공업용수, 농업용수 등) 전반에 대한 고갈이 가장 주요한 문제로 발생할 수 있다. 따라서 가뭄에 대한 중장기적 대책을 수립하기 위해서는 각 지자체의 가용수자원 및 현재 가뭄 대응 수준 등을 파악하는 것이 선행되어야 한다.
본 연구에서는 중장기적 가뭄에 대비하기 위해 수자원을 기반으로 전국 시군구의 지자체별 대응역량을 평가하고자 한다. 지자체별 수자원, 가뭄 발생 및 심도, 지자체의 기존 가뭄 대비 능력 등을 고려하여 대응역량을 평가하기 위해 Shin et al. (2016), Oh et al. (2018) 등에서 제시한 재난안전지수 개념을 활용할 수 있다. 재난안전지수는 취약 지표, 위해 지표, 경감 지표를 통해 지역별 안전 등급을 산출하는 방법이다. 본 연구에서는 가뭄 발생에 따른 수자원 고갈 등 물리적 요인을 취약 지표로, 가뭄 발생 지역, 심도 등 가뭄에 따른 결과를 위해 지표로, 가뭄을 사전에 방지하고 대응할 수 있는 능력을 경감 지표로 활용하였다. 취약 지표는 각 시군구의 용수별 수요량 및 공급량자료를 기반으로 부족량을 평가하여 산정하였다(Moon et al., 2021). 국내 수자원 수요량 자료의 경우 국가물관리기본계획과 수자원장기종합계획에서 제시하고 있는 산정 방법을 따랐으며, 공급량 자료는 통계자료 및 유관기관에서 제공하는 자료를 기반으로 구축하였다. 위해 지표는 국내외 가뭄 발생 및 전파, 심도 등에 활용되는 위성영상 기반 가뭄 지수인 Evaporative Stress Index (ESI) (Anderson et al., 2007; Anderson et al., 2013; Anderson et al., 2015; Lee et al., 2019; Yoon et al., 2020)와 강수량 및 증발산량 기반 가뭄 지수인 Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI)를 사용하였다(Nam et al., 2015). 경감 지표는 복원력 평가를 활용하여 산정하였으며, 선행 연구의 방법론과 가중치 등을 활용하였다(Yang, 2016; Lim, 2017; Kim et al., 2020).
2. 재료 및 방법
2.1 용수별 수요량 및 공급량
수요량, 공급량 자료로부터 산정한 수자원 과부족 분석 결과를 대응역량 평가 인자 중 취약 지표로 활용하였다. 용수별(생활용수, 공업용수, 농업용수) 수요량의 경우 주요 국가물관리계획(농어촌용수이용합리화계획, 수자원장기종합계획, 국가물관리기본계획)을 통해 산정 방법을 제시하고 있다. 본 연구에서는 국가 물관리 최상위 계획인 국가물관리기본계획에서 활용하고 있는 수자원장기종합계획(2011) 기반 용수 수요량 산정 방법에 따라 용수별 수요량을 산정하였다.
생활용수 수요량은 상수도 급수 지역 수요량(공업용 및 전용공업용 제외)과 상수도 미급수 지역 수요량, 기타 지하수 이용량의 합으로 산정할 수 있으며, 장래인구, 계획 급수보급률, 목표 유수율, 급수량 원단위 등의 자료를 미래 추정하여 반영한다(Song et al., 2021). 공업용수 수요량은 기존 공단 및 개별입지업체 수요량과 계획 공단 및 개별입지업체 수요량의 합으로 산정한다. 농업용수 수요량은 논용수 수요량, 밭용수 수요량, 축산용수 수요량의 합으로 산정된다. 생활용수 및 공업용수와 달리 농업용수는 실 사용량을 고려하기 어렵기 때문에 경지면적, 가축두수를 기준으로 각 수요량이 산정된다. 본 연구에서는 실측자료 부족 및 정량적 통계자료 부족 등 농업용수 공급량 자료 취득의 한계로 인해 농업용수 수요량 중 논 용수 수요량만을 사용하여 분석에 활용하였다.
용수별 공급량 자료는 실제 공급된 계측값을 기반으로 구축하였다. 생활용수 공급량은 상수도 통계의 총괄수량 수지 분석 중 유수 수량 값을 공급량으로 사용하였다. 공업용수 공급량의 경우 상수도 통계의 업종별 부과량 자료 중 공업용 공급량과 공업용 정수시설현황의 공급량 자료가 지방상수도 공급량으로, 수도관리연보의 시군구 수용가별 연 공급량 및 수익 내역의 공급량 값을 광역상수도 공급량으로 산정하여 구축하였다. 생공용수의 경우 지하수 연보를 통해 지하수 공급량 값을 추가하였으며, 누락된 시군구에 대해서는 각 지자체의 상수도 통계 자료를 통해 보완하였다. 농업용수 공급량 자료는 실제 계측된 자료가 매우 부족한 실정으로, 한국농어촌공사에서 제공하는 취득 가능한 자료를 기반으로 구축하였다. 자료의 한계로 인해 논 용수 공급량만 사용하였으며, 누락 지역 또는 공사관리 저수지가 없는 지역은 분석에서 제외하였다. 최종적으로 산정한 전국 8개 도에 대한 용수별 수요량 및 공급량은 Tables 1~3과 같다.
Table 1
Demand and Supply of Public Water
Table 2
Demand and Supply of Industrial Water
Table 3
Demand and Supply of Agricultural Water
2.2 Evaporative Stress Index
지자체별 가뭄 발생 현황 및 피해 규모를 위해지표로 활용하였으며, 위성영상 기반 가뭄지수인 ESI와 강수량 및 증발산량 기반 가뭄지수인 SPEI를 활용하였다. ESI와 SPEI는 다른 가뭄지수에 비해 단기적이고 즉각적인 가뭄 판단과 실제 가뭄 심도 파악에 적합하다고 알려져있다(Anderson et al., 2015).
ESI는 실제 증발산량과 잠재 증발산량의 비를 통해 계산되며, 지표면에서 비정상적으로 높거나 낮은 수분량의 변화를 감지 및 강조하여 실제 증발산량의 시간적 이상을 나타내는 가뭄지수이다(Otkin et al., 2018). 본 연구에서는 MODIS 영상의 MOD16A2 (L4) 영상을 활용하여 잠재 증발산량과 실제 증발산량 영상 자료를 취득하였으며, 좌표 보정을 수행하였다. 각 영상의 이상 값을 제거하고 비례 계수(Scaling Factor)인 0.1을 곱하여 영상을 가공한 후 Eq. (1)과 같이 산정하였다.
여기서, ET는 실제 증발산량, PET는 잠재 증발산량을 의미한다. Z-score 방법을 통해 표준화하였으며, 주요 가뭄 시기의 피해를 파악하기 위해 영농기(4월~10월)를 대상으로 ESI를 산정하였다.
2.3 Standardized Precipitation Evapotranspiration Index
Standardized Precipitation index (SPI)는 강수량 외에 기온과 관련된 변수를 고려하지 않기 때문에(Mavromatis, 2007; Kempes et al., 2008), 이를 보완하기 위해 잠재 증발산량을 강수량과 같이 고려하여 시간 척도에 따라 가뭄을 분석하는 SPEI가 개발되었다(Vicente-Serrano et al., 2010). 본 연구에서는 전국 시군구의 SPEI 값 추출을 위해 1973년 부터 관측자료가 존재하는 전국 56개 기상관측소의 기상 자료를 활용하여 Eq. (2)와 같이 계산하였다(Thornthwaite and Mather, 1955).
여기서, P는 강수량, PET는 증발산량을 의미하며, 최종적으로 SPEI는 Eq. (3)와 같이 시간 규모에서 합성되어 산정된다.
여기서, k는 합성의 시간 규모, n은 계산에 이용된 달수를 의미한다. ESI와 마찬가지로 영농기(4월~10월)의 값의 평균을 통해 최종적으로 6개월 시간척도 SPEI 값을 산정하였다.
2.4 복원력 평가 방법
복원력 평가는 대응역량 평가를 위한 인자 중 경감 지표로 활용하였다. 복원력은 타 재해에 비해 지속 기간이 길고 피해의 지역별 편차가 큰 가뭄의 특성을 반영하여 상습 가뭄 지역, 복구 능력을 갖춘 지역 등 가뭄 대응을 위한 지역 특성을 의미한다. 본 연구에서는 가뭄 및 재난 관련 복원력 평가를 수행한 선행 연구의 방법론에 기반하여 복원력 평가 인자 및 방법, 결과를 도출하였다(C.W. Lee et al., 2021).
복원력 평가에는 내구성, 대체성, 자원동원력, 신속성 등의 인자가 활용된다. 내구성은 초기 안정 상태를 변경하지 않고 주어진 수준의 건조 상태를 견뎌내는 역량을 의미한다. 대체성은 가뭄 발생 시 사용할 수 있는 추가적인 대체 자원 가용성을 의미하며, 자원동원력은 필요한 업무의 우선순위를 정하고 자원을 동원하여 긴급 대응 및 운영을 효과적으로 수행할 수 있는지에 대한 역량을 의미한다. 신속성은 전체 복구를 계획하기 위해 적시에 재해를 방지하는 시스템 구축 여부 등을 의미한다.
내구성은 지역 수자원 이용가능량, 지역 경제 취약성, 연평균 강수량 및 변동성, 과거 가뭄 발생 및 대응 수준, 지역 평균 물 소비량 등 5가지 세부 인자로 구성된다. 대체성은 주변 지역의 수자원 활용 가능 여부, 지하수 자원 가용성, 농업용수 활용 방법, 가뭄 대비 물 할당 우선순위 존재 여부, 가뭄시 저수지 운영정책 존재 여부 등 5가지 세부 인자로 구성된다. 자원동원력은 가뭄종합대책의 구체성, 수자원 재해에 대한 예산 편성, 가뭄 예측 및 경보시스템의 가용성 및 활용성, 가뭄 취약성 지도 존재 여부 및 활용성, 가뭄시 조직 운영방안의 구체성 등 5가지 세부인 자로 구성된다. 신속성은 지역 인구, 가상 가뭄 훈련 여부 및 구체성, 가뭄에 대한 대중 인식, 이해 수준 등 3가지로 구성된다.
각 인자는 지자체별 자료로 정리하여 구축하였으며, Z-score 표준화를 통해 인자에 따른 시군구 분석값을 0~1로 정리하였다. 정성적인 평가가 필요한 지표에 대해서는 설문을 통한 점수 배분, 가중치 부여 등의 과정이 필요하지만, 본 연구에서는 존재 여부 및 시행 여부에 따라 동일한 점수로 적용하였다.
2.5 대응역량 평가 방법
대응역량 평가는 가뭄에 대한 위해 지표, 취약 지표, 경감 지표를 기반으로 한다. 위해 지표는 재난에 의한 결과로, 가뭄에서는 가뭄 피해 지역, 심도, 발생 빈도 등으로 산정할 수 있으며, 취약 지표는 위해 발생의 물리적 원인으로 수자원 부족 및 고갈 위험성 등으로 산정할 수 있다. 경감 지표는 가뭄을 사전에 방지하고 대응할 수 있는 해당 지역의 역량을 나타낸다. 위해 지표로는 ESI와 SPEI의 시군구별 지수 값을 표준화하여 계산한 값을 사용하였으며, 취약지표는 각 시군구의 수자원 부족량 값을, 경감지표로는 복원력 평가 결괏값을 사용하였다. 각 지표의 가중치는 행정안전부의 2021년 전국 지역안전지수 공표 보도자료 및 경기도 지역안전지수 분석 및 개선 방안(Bong, 2020)에 따라 위해 지표 0.5, 취약 및 경감지표 0.25를 활용하였으며, Eq. (4)와 같이 산출하였다.
3. 연구 결과
3.1 용수별 과부족 분석 결과
생활용수 과부족 평가 결과 전체 167개 시군구 중 7개 시군구를 제외하고 모든 지역에서 공급량이 수요량보다 많은 정상 범위로 나타났다. 부족량이 가장 크게 나타난 지역으로는 강원도 태백시(-2,946 천m3), 경기도 오산시(-2,003 천m3), 경상남도 통영시(-1,495 천m3) 등이 있었다. 공업용수 과부족 평가 결과 전체 167개 시군구 중 50개 시군구에서 부족량이 발생하였다. 지역별로 경상북도 포항시(-23,381 천m3), 경기도 여주시(-33,150 천m3), 전라남도 무안군(-10,660 천m3) 등에서 가장 많은 부족량이 발생한 것으로 나타났다.
농업용수의 경우 전체 167개 시군구 중 79개 시군구에서 부족량이 발생하였으며, 충청남도 당진시, 서산시, 태안군, 경기도 화성시, 여주시, 이천시, 경상북도 성주군, 상주시, 창원시 등에서 -30,000 천m3 이상의 부족량이 발생하였다. 생활용수 및 공업용수에 비해 농업용수의 경우 과잉 공급량과 부족량의 편차가 크게 나타났다. Table 4는 과부족 결과를 주요 지역(8개 도)에 Fig. 1은 용수별 과부족 평가 결과를 도시화한 결과이다.
Table 4
Result of Water Excess and Deficiency of Major Regions
3.2 가뭄 발생 분석 결과
2015년 각 지자체의 가뭄 발생 및 심도를 정량적으로 수치화하기 위해 ESI와 SPEI를 활용하였다. 2015년 실제 가뭄 현황을 대상으로 가뭄지수 결과의 실제 가뭄 상황에 대한 반영 여부를 검증하였다. 2015년은 제주도를 제외한 모든 지역의 강수량이 평년 대비 26.6%~74.9%로 낮게 나타났으며, 특히 경기도, 충청도의 강수량이 평년 대비 40%로 가장 낮았다. 영농기 주요 가뭄 지역은 경기도와 강원도로 나타났다.
2015년 영농기 대상 ESI 분석 결과는 Table 5와 같다. 가장 낮은 지수 값을 보인 지역은 경기도(-0.745)였으며, 강원도(-0.512), 충청남도(-0.323), 충청북도(-0.228) 순으로 나타났다. 경기도, 강원도를 중심으로 중부지방의 가뭄 현황을 실제와 동일하게 반영하여 가뭄 지역 및 심도 판단 인자로서 활용하였다. 전국 시군구에 대한 가뭄지수 결과는 Fig. 2와 같다.
Table 5
Drought Analysis Result Using ESI
3.3 복원력 평가 결과
복원력 평가는 정량적 평가와 정성적 평가를 진행한 후 각 결과값의 합으로 최종 산정하였다. Table 7은 8개 도에 대한 복원력 평가 결과의 최솟값, 최댓값, 평균값을 의미한다. 전국 평균은 6.83으로 경기도, 경상남도, 충청남도에서 전국 평균보다 높은 값을 보였다. 지역 내에서도 복원력 평가 결과 편차가 크게 나타났으며, 특히 경상북도에서 가장 큰 차이가 나타났다.
Table 7
Result of Drought Response Competency
3.4 대응역량 평가 결과
농업용수의 경우 자료의 부족으로 공사관리 지역을 제외한 모든 시군구를 취득할 수 없기 때문에 누락된 자료가 발생하였다. 경기도 2개 시군구, 강원도 2개 시군구, 전라북도 1개 시군구, 경상북도 3개 시군구, 경상남도 1개 시군구를 제외하고 대응역량을 분석하였다.
대응역량 평가 결과는 Table 8과 같다. 전국적으로 경기도(85.88), 강원도(76.16), 충청남도(73.57) 순으로 높은 대응역량을 보였으며, 가장 낮은 대응역량을 보인 지역은 경상남도로 산정되었다. 시군구 단위 분석 결과, 경기도 시흥시(110.46), 김포시(100.97), 충청남도 서산시(97.50)에서 가장 높은 값을 보였으며, 경상남도 합천군(44.45), 전라남도 곡성군(48.38) 등에서 가장 낮은 값을 보였다. Fig. 4는 시군구별 가뭄 대응역량 단계를 공간분포 지도로 나타낸 결과이다.
Table 8
Result of Drought Response Capacity
4. 결 론
본 연구에서는 극심한 가뭄이 발생했을 때, 직접적으로 영향을 받을 수 있는 수자원의 부족을 주 인자로 활용하여 각 지자체의 가뭄 대응역량을 평가하였다. 대응역량 평가를 위해 취약지표로 용수별 수요량 및 공급량 자료 기반 과부족 평가 결과를 활용하였으며, 전국적인 가뭄 현황 및 심도를 나타내는 위해지표로 위성영상 기반 가뭄지수인 ESI와 강수량 및 증발산량 기반 가뭄지수인 SPEI를 활용하였다. 경감 지표로는 주요 가뭄 관련 인자를 활용한 복원력 평가 결과를 활용하여 분석하였다.
과부족량 기반 취약 지표, 가뭄지수 기반 위해 지표 분석 결과, 강원도, 경기도를 중심으로 중부 지방에서 수자원 부족량과 극심한 가뭄을 보였다. 실제 해당 지역들은 2015년 최소 강수량이 발생하고 가뭄대책 및 피해가 조사된 지역이다. 복원력 평가 기반 경감 지표 분석 결과, 평균적으로 전국 8개 도에서 큰 차이가 발생하지 않았으나, 최댓값과 최솟값을 비교한 결과 경기도, 강원도, 경상북도, 전라남도 등에서 편차가 가장 적어 해당 지역들은 안정적인 복원 능력을 갖추고 있다고 판단된다.
각 지표에 가중치를 반영하여 대응역량을 분석한 결과 경기, 강원, 충청남도에서 높은 대응역량을 보였다. 해당 결과는 앞서 분석한 수자원 부족량 분석 및 가뭄 심도 분석과는 상반되는 경향으로 나타났다. 이는 해당 지역들은 과거 상습적으로 가뭄이 발생하였던 주요 지역으로 사전 대비 능력, 수리시설물, 대체수자원 확보 등의 시스템이 갖춰진 지역이기 때문에 대응역량은 높게 나타난 것으로 판단된다. 본 연구의 경우 단일 시기를 대상으로 하였기 때문에 가뭄 발생 규모 및 기간 등의 특성에 따라 상이하게 발생하는 가뭄 사상을 전국적으로 폭넓게 적용하기 위해서는 가뭄 시기에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
향후 농업용수 공급량 자료 보완 및 복원력 평가의 가중치 보완 등에 대한 추가적인 연구가 진행된다면 누락된 시군구 없이 전국 시군구 대상의 대응역량 평가가 가능할 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 제시한 대응역량 평가를 위한 기초 인자는 각 지자체의 가뭄 대응역량 평가 및 가뭄관리계획 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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