1. 서 론
최근 지구온난화와 엘니뇨 등 기후변화의 영향으로 전세계적으로 작물 및 물관리에 직접적인 영향을 주는 수문사상이 변화하고 있으며(Hwang et al., 2013; Jun et al., 2013; van der Linden et al., 2019; Lee et al., 2020), 이로 인한 극심한 가뭄의 발생빈도 및 피해가 증가하고 있는 추세이다(Wilhite et al., 2000; Nam et al., 2015; Shin et al., 2020). 가뭄은 홍수, 지진, 산사태 등 다른 자연재해와 달리 진행속도가 느리고 재해 발생이 광범위하여 가뭄 발생 시 피해가 크게 나타난다(Smith and Katz, 2013; Nam et al., 2014).
농업가뭄의 경우 발생시점과 종점의 관측 및 예측이 어렵기 때문에, 현재 국내 가뭄 대책은 가뭄이 발생 후 조치 및 지원하는 사후대응에 중점을 두고 있다. 따라서 농업가뭄을 선제적으로 대응할 수 있는 방안이 필요하다(Nam et al., 2012; Mun et al., 2021).
논벼 작물은 농업용 저수지 및 양수장 등 농업수리시설물로부터 용수를 공급받는 반면, 밭작물의 경우 용수공급시설을 갖춘 관개전은 140천 ha로 전국 밭 면적의 18.5% 수준에 불과하기 때문에 기상 및 수문학적 가뭄에 대한 취약성이 높다(Mun et al., 2020; Yoon et al., 2020). 밭작물의 경우 작물의 종류에 따른 생육 시기, 기후 환경 및 수자원에 민감하고 토양수분을 통해 생육에 필요한 물을 흡수하기 때문에 밭가뭄 분석 시 기상인자뿐만 아니라 작물의 종류, 증발산량 및 토양의 특성도 반영되어야 한다(Jeon et al., 2021).
과거에는 사회기반시설에서의 가뭄 또는 홍수 등 기후변화에 대한 취약성에 대한 연구가 수행되었으며, 최근 연속적인 가뭄발생으로 농업생산기반시설 및 밭관개시설의 가뭄에 대한 취약성 정도와 적응능력에 대한 연구가 요구된다. 일반적으로 단일 지표를 활용하여 가뭄을 평가하는 것은 가뭄 피해의 다양한 특성들을 고려하지 못하는 한계가 있어 이를 보완하기 위해 가뭄과 관련된 요소들을 종합적으로 판단할 수 있는 취약성 평가(Vulnerability Assessment)가 도입되고 있다(Hong et al., 2016; Kim et al., 2018; Wang et al., 2019).
현재 밭가뭄 평가는 토양유효수분의 부족으로 판단하고 있으며, 취약성 정도에 초점이 맞춰져 있기 때문에 실제 가뭄대응능력을 평가하여 가뭄취약지역 판단이 어렵다.
본 연구에서는 밭가뭄 취약성 분석을 위하여 가뭄발생정도 및 대응능력을 평가할 수 있는 밭작물 취약성 평가 지표를 개발하고자 한다. 토양수분 및 기상자료, 지하수위 자료를 수집하여 토양수분지수, 가뭄크기, 표준지하수위지수를 산정하였으며, 충청남도를 5개 시군(당진시, 괴산군, 예산군, 청양군, 태안군)을 대상으로 시기별 밭가뭄 취약성 변화를 분석하고자 한다.
2. 재료 및 방법
2.1 연구자료 구축
2.2 밭가뭄 취약성 평가지표 개발
2.2.1 밭가뭄 취약성 인자 구축
밭가뭄 취약성 인자의 경우, 가뭄크기, 필요수량, 표준지하수위지수를 산정하였다. 가뭄크기의 경우 토양유효수분율을 활용하여 Runs 이론을 적용하였으며, 가뭄예경보기준의 가뭄 관심 단계인 토양유효수분율 60%를 가뭄기준으로 설정하여 Fig. 2와 같이 가뭄크기를 산정하였다. 필요수량의 경우 FAO-56 Penman-Monteith 기반 기준증발산량과 농촌진흥청의 밭작물 작물계수를 활용하였으며, 표준지하수위지수(Standardized Groundwater level Index, SGI)는 지하수위 관측망에서 측정되는 지하수위 시계열 데이터를 기반으로 정규화 과정을 거쳐 활용하여 산정하였다.
2.2.2 데이터 전처리
밭가뭄 취약성 평가의 경우 구축된 평가항목의 종류가 다양하여 기초자료의 단위와 특성이 상이하게 나타나기 때문에 하나의 지표로 통합하는 과정이 필요하다(Nardo et al., 2005).
일반적으로 인자들의 다른 단위와 성질을 분석할 경우 데이터 전처리 과정(data pre-processing)을 통해 인자들을 통일시킨 후 데이터 분석을 진행한다(Park et al., 2016). 대표적으로 Z-score과 축척재조정(Re-scaling) 방법이 있으며, Z-score 방법의 경우 음수 값과 양수 값을 이용하기 때문에 다소 복잡한 과정이 나타나고 각 평가인자에 대한 자료가 정규분포를 따르지 않을 경우 왜곡된 결과가 나타날 수 있다. 축척재조정 방법은 데이터의 범위를 0과 1 사이의 값으로 변화하여 분포를 조정하는 방법으로 Z-score 방법과 다르게 표준편차 기준보다는 범위에 기반을 둔 전처리 방법으로 모든 단위 및 특성을 동일한 범위를 갖게된다. 본 연구에서는 축척재조정 방법을 사용하였으며, 산정방법을 아래 Eq. (1)에 나타내었다.
2.2.3 엔트로피를 활용한 가중치 산정
축척재조정 방법을 통해 정량화된 각각의 인자들은 다른 비중을 가지고 있으며, 인자별 가중치를 적용하여 활용한다. 인자간 가중치를 산정하는 방법으로는 분석적 계층화(Analytic Hierarchy Process, AHP) 분석, 엔트로피(Entropy) 방법이 사용되고 있으며, AHP 분석의 경우 설문을 통해 가중치를 결정하기 때문에 같은 지역이라도 설문 참여자가 바뀌거나 하면 결과값이 달라지는 단점이 있다(Mun et al., 2021). 엔트로피 방법은 평가항목의 데이터 속성정보를 기반으로 정보이론을 적용한 객관적 가중치 산정방법 중 하나로 평가항목 값의 분포가 집중될수록 엔트로피 값은 커지고, 분산될수록 값은 작은 값을 가지는 특성을 지니고 있으며, 객관적인 척도를 제공하는 장점이 있다(Lee et al., 2015; Won et al., 2015). 따라서 본 연구에서는 엔트로피 방법을 사용하여 가중치를 산정하였다. 엔트로피 가중치 산정방법은 가중치 산정을 위해 평가항목의 값을 기반으로 대표 행렬을 구성하며(Eq. (2)), 구성된 행렬의 속성정보를 추출하여 정규화하고(Eq. (3)), 정규화된 자료를 이용하여 엔트로피를 산정함으로써(Eq. (4)), 가중치를 산정하여 우선순위를 분석한다(Eqs. (5), (6)).
D는 평가항목의 자료 행렬을 나타내며, m은 대상지역의 수, n은 평가항목의 개수, pi,j은 속성의 정규화 값, Ej는 엔트로피, k는1 log m
평가항목에 대한 가중치를 구하기 위해 항목의 다양성을 나타내는 척도dj을 Eq. (5)와 같이 계산하며, 결과값을 통해 가중치wj를 산정한다(Eq. (6)).
2.2.4 밭가뭄 취약성 지수 산정 및 등급 구분
엔트로피 가중치를 활용하여 밭가뭄 취약성 인자별 가중치를 산정하고, 밭가뭄 취약성 지수(Upland Drought Vulnerability Index, UDVI)를 산정하였다.
미국 가뭄 모니터(United States Drought Monitor, USDM)에서는 백분위(Percentile) 방법을 사용하고 있으며, Percentile을 활용한 가뭄 심도 분류는 여러 변수에 대해 단순화된 지수로 표현 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 USDM에서 제시한 Percentile 범위에 따른 등급 구분을 기준으로 밭가뭄 취약성 등급을 구분하였으며, Table 2에 Percentile에 따른 등급 구분을 나타내었다.
Table 2
Classification of Upland Drought Vulnerability by Percentile Approach
| Category | Description | Percentile (%) |
|---|---|---|
| A | Abnormally | 20 to 30 |
| B | Moderate | 10 to 20 |
| C | Severe | 5 to 10 |
| D | Extreme | 2 to 5 |
| E | Exceptional | Less 2 |
SM은 토양수분(Soil Moisture, SM), GWL는 지하수위(GroundWater Level), SGI는 표준지하수위지수(Standardized Groundwater level Index, SGI), DM은 가뭄크기(Drought Magnitude, DM), WR은 필요수량(Water Requirement, WR), Wi는 인자별 가중치를 의미한다. UDVI 값이 양의 값이 클수록 취약성이 낮고 음의 값이 클수록 취약성이 높다.
3. 적용 및 결과
3.1 밭가뭄 취약성 인자 표준화
3.2 엔트로피 가중치 산정 결과
작물별 엔트로피 가중치를 산정결과 토양수분과 필요수량이 모든 작물에서 가중치가 크게 나타나 토양수분 및 필요수량이 밭가뭄 취약성 평가에 주요 인자로 작용하는 것으로 나타났다.
고구마를 제외한 콩, 고추, 사과, 가을배추의 경우 지하수위가 토양수분 및 필요수량과 가중치가 유사하게 나타났으며, SGI 가중치가 상대적으로 낮게 나타났다. 고구마의 경우 다른 작물에 비해 토양수분과 필요수량의 가중치가 각각 0.403, 0.428로 다른 인자에 비해 상대적으로 크게 나타나 가뭄발생으로 토양수분을 통한 물공급이 어려워지면 작물 재배에 큰 피해가 나타날 것으로 판단된다. 가뭄크기의 경우 모든 작물에서 낮게 나타났으며, 이는 토양유효수분율 60% 이하인 시점에 가뭄크기를 산정하여 가뭄 해갈시 가뭄크기 값이 다시 0이 되는 인자 특성으로 인해 다른 인자들에 비해 변동성이 크게 나타나 상대적으로 가중치가 낮게 나타난 것으로 판단된다.
3.3 밭가뭄 취약성 지수 산정 결과
작물별 엔트로피 가중치를 기반으로 2015년부터 2020년까지 작물재배기간별 일단위 밭가뭄 취약성 지수를 산정하였으며, Fig. 6에 나타내었다. 고구마의 경우 상대적으로 UDVI 값이 높게 나타나 다른 작물에 비해 가뭄 취약성이 낮게 나타났으며, 가을배추가 UDVI 값이 낮게 나타나 다른 작물에 비해 가뭄에 취약한 것으로 분석되었다.
가뭄 취약성 등급 분류를 활용하여 2015년부터 2020년까지 작물별 등급별 발생횟수를 분석하여 Fig. 7에 나타내었다. 콩의 경우 A 등급과 B 등급이 80회씩 나타났으며, D 등급 24회, E 등급 17회로 다른 작물들과 비교했을 때 상대적으로 발생 횟수가 높게 나타났다. 고추의 경우 A 등급부터 C 등급까지 각각 96회, 138회, 90회로 다른 작물들과 비교했을 때 가장 높은 횟수가 발생하였으며, D 등급에서도 높은 발생빈도가 나타났다. 작물재배기간별 일단위 밭가뭄 취약성 결과에서 고추의 UDVI 분포가 다른 작물에 비해 큰 폭을 가지고 있으며, 고추의 밭가뭄 취약성 분포가 넓게 퍼져있는 것으로 분석되었다. 사과의 경우 A 등급부터 C 등급까지 고추 다음으로 많은 발생빈도가 나타났으며, D 등급과 E 등급의 경우 각각 55회와 19회로 가장 많은 발생빈도가 나타났다. 가을배추의 경우 A 등급부터 D 등급까지 모두 고추와 사과보다 발생 횟수가 낮게 나타났으며, E 등급도 15회로 콩과 사과보다 낮게 나타났다. 고구마의 경우 다른 작물에 비해 전체 취약성 등급에서 가장 낮은 발생빈도가 나타나 다른 작물에 비해 취약성이 높은 것으로 분석되었다.
시기에 따른 작물별 밭가뭄 취약성을 분석하였으며, Fig. 8에 나타내었다. 콩의 경우 6월 말과 8월 중순에 밭가뭄 취약성이 낮게 나타났으며, 여름철 장마가 시작되기 직전인 6월 말과 장마가 끝난 시기인 8월 중순에 강우량 부족으로 취약성이 나타난 것으로 판단된다. 고추의 경우 전체적으로 밭가뭄 취약성이 낮게 나타났으며, 여름철에 취약성이 나타나 해당시기 강우량 부족으로 취약성이 나타난 것으로 판단된다. 사과의 경우 밭가뭄 취약성이 나타나면, 장기간 낮은 취약성이 지속되는 것으로 나타나 다른 작물에 비해 밭가뭄 취약성이 상대적으로 낮은 것으로 분석된다. 가을배추의 경우 2015년부터 2020년까지 매년 9월 말 시기에 밭가뭄 취약성이 낮게 나타나 가을배추 재배 시 생육 초기에 취약성을 보완할 방안이 필요한 것으로 분석된다. 고구마의 경우 연구기간 동안 밭가뭄 취약성 지표가 상대적으로 크게 나타났고 특히 5월과 9월에 크게 나타나 다른 작물에 비해 가뭄에 영향을 적게 받는 것으로 나타났다.
4. 결 론
본 연구에서는 밭가뭄 취약성 분석을 위하여 가뭄발생정도 및 대응능력을 평가할 수 있는 밭작물 취약성 평가 지표를 개발하였다. 토양수분 및 기상자료, 지하수위 자료를 수집하여 토양수분지수, 가뭄크기, 표준지하수위지수를 산정하였으며, 충청남도를 5개 시군(당진시, 괴산군, 예산군, 청양군, 태안군)을 대상으로 시기별 밭가뭄 취약성 변화를 분석하였다. 콩, 고추, 사과, 가을배추, 고구마 작물을 대상으로 밭가뭄 취약성 지표를 산정하여 2015년부터 2020년까지 적용하였다. 또한 작물별 밭가뭄 취약성 지수로부터 가뭄 발생빈도 및 시기별 취약성 변화를 분석하였다.
작물별 엔트로피 가중치 분석결과 토양수분과 필요수량 인자가 모든 작물에서 가중치가 크게 나타났으며, 토양수분 및 필요수량이 밭가뭄 취약성 평가에 주요 인자로 작용하는 것으로 분석되었다. 고구마를 제외한 콩, 고추, 사과, 가을배추에서 지하수위 가중치가 높게 나타난 반면, SGI 가중치는 상대적으로 낮게 나타났다. 작물재배기간별 일단위 밭가뭄 취약성 지수 산정 결과 고추와 사과의 일단위 밭가뭄 취약성 지수의 분포가 높았으며, 관정을 통한 지하수로 물공급을 하는 과수의 특성상 취약지역의 지하수 개발이 필요할 것으로 사료된다. 시기에 따른 작물별 밭가뭄 취약성 분석 결과 콩과 고추의 경우 장마철 강우량이 주요한 인자로 평가되었다. 본 연구의 밭가뭄 취약성 분석결과는 밭가뭄의 취약지역을 선제적으로 판단하고, 밭가뭄 개선 방안 및 대책 수립 시 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
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