A Study on the Drought Occurrence Characteristics in Volcanic Island Regions: The Case of Jeju Island

창열 박

doi:10.9798/KOSHAM.2023.23.5.19

Abstract

This study examined the characteristics of drought occurrence in a volcanic island. The study area was chosen to be Jeju island. It was divided into eastern, western, southern and northern regions, taking into account the influence of Halla mountain, to compare and evaluate reginal differences in rainfall and drounght occurrence characteristics (return period, duration). As a result, the rainfall characteristics were significantly different between the southern and eastern regions, as well as between the northern and western regions. Notably, the northern and western regions exhibited a relatively higher likelihood of spring drought occurrence. Futhermore, when comparing drought characteristics, for SPI-3, the average return period during dry months ranged from 6 to 14 months, and the average duration was 1.4 to 2.7 months. Regional differences were relatively minor. However, for SPI-6, the average return period during dry months ranged from 7 to 73 months, and the average duration was 1.5 to 3.2 months, indicatings significant regional differences in drought characteristics. Theses variations underscore the need for region-specific drought response strategies in consideration of the regional features of Jeju island. For SPI-6, where the drought duration does not exhibit significant variation (2-3 months), a common strategy for the entire Jeju region is also indicated.

Keywords: Volcanic Island, Drought, Return Period, Duration

요지

본 연구에서는 화산섬 지역을 대상으로 가뭄 발생특성을 살펴보았다. 사례지역은 제주도로 선정하였으며, 대상유역을 동부, 서부, 남부, 북부로 구분하여 권역별 강우 및 가뭄 발생특성(재현기간, 지속시간)을 정량적으로 비교⋅평가하였다. 그 결과, 강우 특성은 크게 남부와 동부, 북부와 서부로 구분되며, 특히 북부와 서부 권역이 봄 가뭄의 발생가능성이 상대적으로 높은 것을 알 수 있었다. 또한, 가뭄 특성을 비교해 보면, SPI-3의 경우는 건조월의 평균 재현기간이 6~14개월, 평균 지속기간이 1.4~2.7개월로 나타났으며, 권역별 차이는 크지 않음을 확인하였다. SPI-6의 경우는 건조월의 평균 재현기간이 7~73개월, 평균 지속시간이 1.5~3.2개월로 나타났는데, 이 경우는 권역별 가뭄 특성 차이가 큰 것을 알 수 있었다. 이와 같은 차이는 제주지역의 권역 특성을 고려한 지역맞춤형 가뭄 대응 전략이 필요함을 보여주는 것이며, SPI-6의 경우 가뭄의 지속시간이 2~3개월로 큰 차이를 보이지 않기 때문에 제주지역 전역에 대한 공통된 전략도 필요함을 시사한다.

1. 서 론

화산섬은 화산에 의해 형성된 섬으로, 다공질 화산암류로 이뤄져 침투능이 크다는 유역 특성을 갖는다. 이에 화산섬은 강우에 의한 지표유출량 관리가 매우 중요하다. 일례로, 국내 유일의 화산섬인 제주지역의 수자원은 90% 이상을 지하수에 의존하고 있다. 특히 유역 내 토지피복은 투수성이 매우 양호한 용암류와 화산쇄설물 층이 발달하고 있기 때문에, 지표유출량을 활용하는데 어려움이 있다(Seo et al., 2014). 이와 같은 화산섬의 유역 특성은 가뭄 발생 시 지역사회에 미치는 악영향이 더욱 클 수 있음을 나타낸다.

최근 기상이변 등에 의해 기후패턴의 양극화가 심화됨에 따라 집중호우, 가뭄, 폭염 등의 발생이 빈번해지고 있다. 더욱 문제는 극단적 기상현상이 더욱 악화될 것이라 전망되고 있다는 것이다(Song et al., 2013; Jeong et al., 2021). 또, 최근에는 건조한 날이 반복되면서 전 세계적으로 관련 피해(화재, 수자원부족 등)가 증가하고 있는데, 이러한 현상이 그 사실을 입증하고 있다. 본 연구는 이들 피해 중 가뭄 현상에 주목한다. 가뭄 발생은 홍수와 달리 진행속도가 느리고 시⋅공간적으로 매우 비균질하게 나타난다. 가뭄 피해는 주로 간접적으로 발생하는데, 넓은 지역에 걸쳐 장기간 발생하기 때문에 큰 경제적 손실을 유발하는 것이 일반적이다. 가뭄 피해는 종료 시점을 예측하기 어렵기 때문에 농작물 피해 등이 장기간에 걸쳐 2차, 3차로 나타나기도 한다. 가뭄 대응과 관련하여 가장 큰 문제는 지역단위에서 가뭄 대응 정책이나 대책을 마련하는 것이 쉽지 않다는 것이다(Park and Lee, 2016).

우리나라의 지역단위 가뭄 연구는 가뭄의 지역별 위험도 비교(Park et al., 2012; Kim et al., 2015), 가뭄지수의 적합성 평가(Kang et al., 2019; Kwak et al., 2022; Lee et al., 2023) 등이 대표적이다. 이들 연구에서는 극치가뭄 또는 메가가뭄 발생의 중요성과 대응 필요성을 강조하고 있다. 본 연구는 우리나라 유일의 화산섬인 제주지역을 대상으로 하는데, 지역단위의 가뭄 연구사례(Park et al., 2012; Kim et al., 2015)를 보면, 제주지역을 포함하지 않거나 포함하더라도 제주시와 서귀포시로만 구분하는 경우가 대부분이다. 앞서 언급하였듯이, 화산섬은 가뭄 발생에 더욱 취약할 수밖에 없다. 즉, 지역적 제약으로 인해 가뭄 현상을 정교하게 이해하는 것이 중요한데 반해, 가뭄 발생특성에 관한 실증적 연구사례에서는 그렇지 못한 현실이다. 화산섬 지역의 가뭄 대책을 마련하기 위해서는 관측 기상자료를 이용한 가뭄 발생특성을 정량적으로 평가해야 하며, 이를 토대로 실효적 전략을 마련할 필요가 있다. 이에 제주지역의 권역별 기후 특성을 이용하여 실증적 가뭄 발생특성을 분석할 필요가 있다.

본 연구에서는 제주지역의 권역별 기후 특성을 이용하여 가뭄 발생특성을 실증적으로 검토하고자 한다. 궁극적으로는 제주지역의 권역별 가뭄 발생특성(재현기간, 지속시간)을 근거로 제주지역에 필요한 가뭄 대응 측면에서의 시사점을 살펴보고자 한다.

2. 대상지역 및 자료

본 연구는 우리나라 유일의 화산섬인 제주지역을 대상으로 한다. 해당 지역은 한라산을 중심으로 360여개의 오름이 위치하고 있으며, 이러한 지형적 특성에 의해 방사형 하천 수계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 한라산 영향을 고려하여 제주지역을 동부, 서부, 남부, 북부 권역으로 구분하였다(Fig. 1 참조). 또한 제주지역 내의 제주, 고산, 성산, 서귀포 지점 관측소를 각 권역의 대표 관측소로 고려하였다.

Fig. 1

Weather Observation Station Map in Jeju Island

기상 관측자료는 4개 지역의 권역별 대표 관측소(제주, 고산, 성산, 서귀포)를 대상으로 하였다(Table 1 참조). 이때 본 연구의 목적은 제주지역의 가뭄 발생특성을 파악하는데 있으므로, 국가기후데이터센터(sts.kma.go.kr)를 통해 관측소별 일 강우자료를 수집하여 이용하였다.

Table 1

Weather Observation Stations in Jeju Island and the Target Period

Code	Station	Observation period	Target period
184	Jeju	1923.05.~Current	1924.01.~2015.12.
185	Gosan	1988.01.~Current	1988.01.~2015.12.
188	Sungsan	1972.01.~Current	1973.01.~2015.12.
189	Seoguipo	1961.01.~Current	1961.01.~2015.12.

권역별 연강수량을 비교해 보면, Fig. 2와 같이 나타난다. 알려진 바와 같이 제주도는 우리나라 최다우지역이라 할 수 있다. 우리나라의 연평균 강수량은 1,300 mm 내외인데 반해, 제주지역의 권역별 연강수량은 서부 권역을 제외하면 1,300 mm를 상회하는 경우가 많은 것으로 나타났다. 또한, 권역별로 구분해보면 제주, 고산, 성산, 서귀포 지역의 강수량 변화 양상은 전반적으로 유사한 패턴을 나타냄을 알 수 있다.

제주지역은 섬이라는 입지적 여건(장마의 이동선상 및 태풍의 길목에 위치하는 등)과 한라산이라는 특수한 지역적 특성으로 인해 기후학적으로 강수량이 많을 수밖에 없는 조건에 해당한다(Seo et al., 2014; Park and Lee, 2016). 이때 우리나라의 평균적 강우 방향성을 고려해 보면(Park, 2012), 장마 기간의 경우 강우장이 남북 간의 방향적 특성을 갖기 때문에 제주 지역과 서귀포 지역의 강수량 차이가 크게 나타날 수 있다. 남북 간의 차이 외에도 서귀포를 중심으로 성산지역과 고산지역의 차이가 크게 나타나고 있음을 알 수 있다. 이러한 차이는 우기에 발생하는 남동풍의 영향 때문으로 짐작해 볼 수 있다. 즉, 제주의 남동 지역과 북서 지역의 강수량 차이는 한라산에 의한 펜현상(Föhn phenomenon) 때문으로 이해할 수 있다. 가뭄 특성도 한라산 영향으로 인한 기후 변동 및 습윤 차이로 인해 상이할 것으로 예상된다.

Fig. 2

Comparison of Annual Precipitation in Jeju Island

월별 강수량을 비교해 보면, 성산과 서귀포 지역의 월 강수량이 대부분의 월에서 많은 것으로 나타나고 있으며, 제주, 고산 지역 순으로 나타남을 알 수 있다(Fig. 3 참조). 월평균 강수량 차이를 자세히 살펴보면, 서귀포⋅성산지역과 제주⋅고산지역의 월평균 강수량 차이는 3~7월에 크게 나타나고, 9~11월의 경우는 상대적으로 차이가 미미한 것으로 나타났다. 즉, 이러한 특성은 제주와 고산지역의 경우 봄 가뭄 발생가능성이 상대적으로 높게 나타날 수 있음을 보여준다.

Fig. 3

Comparison of Monthly Average Precipitation

3. 가뭄지수 산정

3.1 산정방법

본 연구에서는 가뭄지수 산정방법 중 간단하고 제약조건이 적어 우리나라 가뭄 평가에 가장 많이 쓰이고 있는 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 이용하고자 한다. 표준강수지수는 가뭄 현상이 물의 수요에 비해 물의 부족을 유발하는 강수량 감소에 의해 시작한다는 전제하에 개발되었다(McKee et al., 1993, 1995). 즉, 표준강수지수의 기본전제는 강수량이 부족하면 용수 공급원인 지하수량, 적설량, 저수지 저류량, 토양 함유 수분, 하천 유출량 등에 각각 다른 영향을 미친다는 것이다.

표준강수지수는 특정 시간에 대한 단위를 3, 6, 9, 12개월 등으로 설정하여 시간단위별로 강수 부족량에 따른 개개의 용수공급원이 가뭄에 미치는 영향을 살펴보는 것이다. 이와 같이 특정 시간단위로 산정한 표준강수지수는 각 시간단위에 따라 여러 분야에 활용할 수 있다. 일례로, 단기간의 시간축척(일반적으로 3 또는 6개월)은 농업적 관심에 사용할 수 있으며, 비교적 장기간의 시간축척(일반적으로 12개월)은 수자원 공급관리 등에 사용하기도 한다.

이때 표준강수지수는 강수 부족에 선형적으로 비례하고, 강수확률, 누가강수 평균 백분율 그리고 누가강수 부족량을 고려한다(Yoo et al., 2004). 이렇게 산정한 표준강수지수는 확률분포형을 도입하였기 때문에 현재의 가뭄뿐만 아니라 가뭄 종료를 위해 필요한 강수의 확률을 결정하는 것이 가능하다(McKee et al., 1993). 표준강수지수를 산정하기 위해서는 시간단위별로 누적강수 시계열을 구성해야 하며, 이는 이동평균에 의한 방법으로 월 강수량을 시간단위(time step)에 따라 연속적으로 중첩하여 구할 수 있다. 즉, 각 월을 기준으로 시간단위별 누적강수 시계열을 산정하며, 이를 누적한 월수로 나누어 이동평균 강수 시계열을 획득한다. 지속시간별로 시계열(3, 6, 9, 12개월)을 구성하고, 해당 시계열을 월별로 분석하여 적정 확률분포형을 산정한 후 개개 변량의 누가확률값을 표준정규분포에 역산하여 표준강수지수를 산정한다.

예를 들면, 적정 확률분포에 해당하는 누가확률을 P₁이라 하면, 표준정규분포의 누가확률 P₂가 P₁과 같아지는 Z값을 구하는 것이며, 이 값이 표준강수지수가 되는 것이다. 이론적으로 볼 때 표준강수지수는 한계값이 없으며, 값 자체에 발생빈도의 개념을 내포하고 있다고 할 수 있다(GRI, 2002). 따라서 관측자료의 크기에 따라 하한치 및 상한치 확률조건을 설정하여 임의 변량에 해당하는 확률이 하한치 및 상한치 확률보다 작거나 클 때 그 값을 하한치 및 상한치 확률값에 해당하는 표준강수지수라 한다.

3.2 1개월 강수 시계열의 적용 예

먼저, 1개월 강수 시계열에 대한 표준가뭄지수를 산정해 본다. 이를 위해 월별 강수 시계열을 구축하고, 이를 확률분포에 적합시킨 후 누적확률분포의 누적확률 값에 해당하는 표준정규분포의 누적확률 값의 확률변수를 추정한다. 이때의 확률값을 표준강수지수라 할 수 있다.

3.2.1 확률분포에의 적합

강수 시계열 분포는 정규분포 형태를 나타내지 않기 때문에 정규분포로의 변환 과정이 필요하다. 일반적으로 월별 강수 시계열은 2변수 Gamma 분포를 통해 나타낼 수 있다(Edward and Mckee, 1997).

2변수 Gamma 분포의 확률밀도함수와 누가확률밀도함수는 다음과 같다.

(1)

f(x)=1αΓ(β)(xα)(β−1)e−x/α

(2)

F(x)=∫0x1αΓ(β)(xα)(β−1)e−x/αdx, (α>0일 때)

여기서 α와 β는 2변수 Gamma 분포의 축척 및 모양을 결정하는 매개변수이며, α > 0일 때, 0 ≤ X < ∞이며, α < 0일 때, - ∞ < X ≤ 0을 나타낸다.

Γ(β) 는 완전 Gamma함수(complete Gamma function)로서 다음과 같이 표시된다.

(3)

Γ(β)=∫0∞xβ−1e−xdx =(β−1)Γ(β−1) =(β−1)(β−2)(β−3)⋯3 · 2 · 1

이때 2변수 Gamma 분포의 매개변수는 최우도법(maximum likelihood method)을 이용하여 다음과 같이 추정할 수 있다.

(4)

β^=(x¯s)2α^=(x¯β^)2=(s2x¯)

1개월 강수 시계열의 월별 기본 통계치를 이용하여 2변수 Gamma 분포의 매개변수를 추정하였으며, 그 결과는 Table 2와 같다.

Table 2

Parameters of Bivariate Gamma Distribution

Mon.	Jeju		Gosan		Sungsan		Seoguipo
Mon.	α	β	α	β	α	β	α	β
1	20.00	3.11	15.17	2.75	25.64	2.83	28.15	2.05
2	21.02	3.22	17.67	2.88	27.92	2.98	35.05	2.21
3	23.25	3.29	17.19	4.42	34.75	3.67	36.94	3.28
4	22.22	4.06	29.42	3.16	27.48	5.52	30.11	6.26
5	27.97	3.27	34.34	3.29	47.96	3.41	58.02	3.65
6	69.47	2.48	43.73	3.44	63.81	3.78	68.25	4.05
7	110.35	1.97	113.30	1.54	139.07	1.96	124.81	2.31
8	89.07	2.78	66.84	2.92	76.15	4.24	88.72	3.01
9	121.36	1.77	91.87	1.29	105.73	2.04	95.20	1.81
10	65.49	1.16	22.18	2.02	73.82	1.27	62.43	1.17
11	31.71	2.33	54.37	1.25	85.60	1.22	64.46	1.32
12	20.51	2.82	17.32	2.12	37.04	1.87	33.57	1.43

3.2.2 적합성 검정

일반적으로 확률분포에 대한 적합도 검정은 상대빈도함수 또는 누가분포함수의 이론치와 표본치를 비교함으로써 판단한다. 본 연구에서는 확률분포 적합도 검정에 널리 사용되는 χ²검정과 Kolmogorov-Smirnov 검정(이하, K-S 검정)을 적용한다.

먼저, χ²-검정은 가장 널리 사용되는 적합도 검정 방법 중 하나이며, 표본에 대한 확률분포함수가 알려져 있어 그 매개변수가 표본자료로 부터 추정 가능한 경우에 해당함으로 매개변수적 방법(parametric method)으로 구분된다. K-S 검정은 χ²검정과 달리 확률밀도함수 대신 누가분포함수에 대해 검정하는 방법이며, 매개변수가 주어지거나 또는 분포형이 제시되지 않고 매개변수를 추정하지 않기 때문에 비매개변수적 방법(nonparametric method)으로 구분된다.

1개월 시계열에 대한 2변수 Gamma 분포의 적합도 검정결과는 Table 3과 같다.

Table 3

Goodness-of-Fit Test Results for Probability Distribution

Mon.	Jeju		Gosan		Sungsan		Seoguipo
Mon.	χ²	K-S	χ²	K-S	χ²	K-S	χ²	K-S
1	O	O	O	O	O	O	O	O
2	O	O	O	O	O	O	O	O
3	O	O	O	O	O	O	O	O
4	O	O	O	O	O	O	O	O
5	O	O	O	O	O	O	O	O
6	O	O	×	O	O	O	O	O
7	O	O	O	O	O	O	O	O
8	O	O	O	O	O	O	O	O
9	O	O	O	O	O	O	O	O
10	O	O	O	O	O	O	O	O
11	O	O	O	O	O	O	O	O
12	O	O	O	O	O	O	O	O

*Significance Level: 5%

Table 3에서 볼 수 있듯이, K-S 검정결과의 경우 모든 월에 대한 확률분포 적합도 검정결과는 2변수 Gamma 분포가 적정분포인 것으로 나타났으며, χ²검정결과는 고산 지점의 6월인 경우를 제외한 모든 월에서 적합한 것으로 나타났다. 따라서 월 강수 시계열의 적정분포형을 2변수 Gamma 분포로 결정한 것은 타당하다고 할 수 있다.

4. 권역별 가뭄 발생특성 비교

4.1 권역별 가뭄지수 구축

4.1.1 누적강수 시계열 구축

제주지역의 권역별 가뭄 특성을 파악하기 위해서는 지점별로 수집한 강우자료를 이용하여 시간단위별 누적강수 시계열을 구축해야 한다. 이때 누적강수 시계열은 이동평균에 의한 방법을 이용하며, 월강수량을 시간단위(time step)별로 중첩한 후 평균값을 이용한다. 즉, 각 월을 기준으로 시간단위에 해당하는 누적강수 시계열을 구성하고, 이를 다시 누적된 개월 수로 나누어 이동평균 강수 시계열을 산정하는 것이다.

본 연구에서는 일(daily) 강우자료를 수집하여 월강수량을 구축하였으며, 이를 이용하여 3개월, 6개월 누적강수 시계열로 재구성하였다. 이는 제주지역의 경우 가뭄 특성이 주로 농업 문제와 관련되기 때문이다.

Tables 4~5에서 볼 수 있듯이 누적강수 시계열은 3, 6개월의 이동평균값을 이용한 것이므로, 누적기간이 길어질수록 월별 평균에 대한 변화가 감소하고, 표준편차와 분산의 차이는 미미해지는 것을 알 수 있다. 지역별로 비교해 보면, 3개월 누적강수 시계열의 경우 월별 평균 강수량은 성산(159.6 mm)>서귀포(155.5 mm)>제주(120.7 mm)>고산(96.6 mm) 순으로 나타났으며, 6개월 누적강수 시계열의 경우 월별 평균 강수량은 성산(159.6 mm)>서귀포(155.6 mm)>제주(120.6 mm)>고산(96.3 mm) 순으로 나타났다.

Table 4

Monthly Basic Statistics (Jeju) (3-month Cumulative Precipitation)

Mon.	Average (mm)	Standard Deviation (mm)	Coefficient of Variation	Skewness Coefficient
1	63.9	21.9	0.343	0.528
2	62.3	21.7	0.349	0.447
3	68.8	22.3	0.324	0.130
4	78.2	25.6	0.327	0.627
5	86.1	30.0	0.349	0.725
6	117.9	45.6	0.386	1.329
7	160.4	67.4	0.420	0.776
8	212.6	86.6	0.407	0.858
9	226.9	95.3	0.420	1.035
10	179.7	76.7	0.427	1.011
11	121.7	57.6	0.473	1.011
12	69.3	27.3	0.394	0.683

Table 5

Monthly Basic Statistics (Jeju) (6-month Cumulative Precipitation)

Mon.	Average (mm)	Standard Deviation (mm)	Coefficient of Variation	Skewness Coefficient
1	122.2	38.1	0.312	1.046
2	92.2	28.9	0.313	1.123
3	68.8	17.3	0.251	0.236
4	71.1	18.5	0.260	0.595
5	74.2	20.2	0.272	0.183
6	93.4	27.9	0.298	1.091
7	119.3	37.2	0.312	0.800
8	149.3	47.0	0.315	0.650
9	172.4	51.8	0.301	0.583
10	170.1	53.6	0.315	0.625
11	167.2	51.7	0.310	0.665
12	148.1	48.3	0.326	0.753

4.1.2 누적강수 시계열의 확률분포 적합

앞서 검증한 바와 같이 본 연구에서는 누적강수 시계열에 대해 2변수 Gamma 분포를 이용하여 적합시키고자 한다. 각 지점별 누적강수 시계열에 대한 적합도 검정을 위해 K-S 검정과 χ²검정을 각각 시행하였다. 먼저, 제주지역의 각 지점에 대한 누적시간별 월별 Gamma 분포의 매개변수 α와 β는 Table 6과 같다.

Table 6

Parameters of the Bivariate Gamma Distribution (Jeju)

Mon.	3-month cumulative precipitation		6-month cumulative precipitation
Mon.	α	β	α	β
1	7.54	8.48	10.78	11.33
2	7.78	8.02	8.45	10.91
3	7.77	8.86	4.44	15.49
4	8.38	9.33	4.73	15.04
5	10.58	8.14	5.83	12.74
6	15.87	7.43	7.65	12.21
7	27.37	5.86	10.98	10.86
8	34.01	6.25	14.24	10.49
9	39.08	5.81	15.62	11.04
10	30.48	5.90	16.95	10.04
11	26.19	4.65	15.80	10.58
12	10.95	6.33	15.49	9.56

각 지점의 누적강수 시계열에 대한 2변수 Gamma 분포 적합도 검정결과는 Table 7과 같다. 적합도 검정결과를 전반적으로 살펴볼 때. 2변수 Gamma 분포는 누적강수 시계열(제주)에 대한 설명력이 높다는 것을 알 수 있다.

Table 7

Goodness-of-Fit Test Results for Probability Distribution (Jeju)

Mon.	3-month cumulative precipitation		6-month cumulative precipitation
Mon.	χ²	K-S	χ²	K-S
1	O	O	O	O
2	O	O	O	O
3	O	O	O	O
4	O	O	O	O
5	O	O	O	O
6	O	O	O	O
7	O	O	O	O
8	O	O	O	O
9	O	O	O	O
10	O	O	O	O
11	O	O	O	O
12	O	O	O	O

지점별 누적강수 시계열에 대한 적합도 검정결과에서도, 2변수 Gamma 분포는 누적강수 시계열에 대한 설명력이 매우 높은 것으로 나타났다. 따라서 1개월 누적강수 시계열뿐만 아니라 3, 6개월 누적강수 시계열에 대한 적정분포형도 2변수 Gamma 분포가 타당한 것으로 판단된다.

4.1.3 누적강수 시계열의 표준강수지수

월별 매개변수를 이용하여 각 월의 확률분포함수를 결정할 수 있다. 결정된 확률분포함수의 누적확률분포에서 누가확률을 산정하고, 이렇게 산정된 누가확률의 값과 표준정규분포 누가확률값이 동일한 값을 찾아 표준정규분포의 변수(Z) 값이 표준강수지수가 되는 것이다.

Fig. 4는 앞서 산정한 월별 매개변수를 이용하여 제주 북부 권역의 표준강수지수 산정결과를 나타낸 것이다. 다른 권역에 대해서도 동일한 절차를 통해 표준강수지수를 산정하였다.

Fig. 4

Results of Standardized Precipitation Index (Jeju)

4.2 권역별 가뭄지수 구축

4.2.1 가뭄의 발생정도 기준 설정

본 절에서는 누적강수 시계열에 대한 표준강수지수를 통해 권역별로 가뭄의 재현기간과 지속기간 특성을 살펴보았다. 제주지역에서 가뭄은 주로 농업분야에 관심을 두고 있으므로, 대상 표준강수지수는 3개월(SPI-3)과 6개월(SPI-6) 누적강수 시계열에 대한 경우를 살펴보았다(Table 8 참조). 이때 가뭄의 발생정도를 구분하는 기준을 절단수준(truncation level)으로 정의하였으며, Table 9와 같은 3개의 절단수준(-1.0, -1.5, -2.0)을 이용하였다.

Table 8

Classification of Drought Severity Based on SPI (Jeju)

Drought index	Soil Moisture Status	SPI-3	SPI-6
> 2.0	Extreme Wetness	97	24
1.5~2.0	Severe Wetness	56	41
1.0~1.5	Moderate Wetness	88	92
-1.0~1.0	Normal Condition	563	774
-1.5~-1.0	Moderate Drought	94	81
-2.0~-1.5	Severe Drought	54	49
< -2.0	Extreme Drought	140	31
Sum		1,092	1,092

본 연구에서는 Table 9와 같이 가뭄의 발생정도에 따라 SPI의 절단수준을 설정하였고, 절단수준 이하로 강수월이 발생하는 경우를 ‘건조월’로 정의하였다.

Table 9

Criteria for Drought Severity Classification (McKee et al., 1993)

SPI	-1.0	-1.5	-2.0
Drought type	Moderate Drought	Severe Drought	Extreme Drought

4.2.2 가뭄의 재현기간과 지속시간 특성

제주지역의 산업구조는 농업, 수산업 등의 1차산업 비중이 매우 높다. 본 연구에서는 1차산업 문제에서 흔히 이용하는 3개월과 6개월 누적강수 시계열 대상의 가뭄 발생특성을 살펴보고자 한다. 이를 위해 SPI-3과 SPI-6 결과에 절단수준을 적용하여 건조월을 구분한 후, 건조월의 발생횟수를 정리하면 Tables 10 and 11과 같다.

Table 10

Frequency of Dry Months by Drought Severity Level (SPI-3)

Type (duration)	-1.0	-1.5	-2.0
Jeju (1924~2015)	288	194	140
Gosan (1988~2015)	70	45	27
Sungsan (1973~2015)	144	106	69
Seoguipo (1961~2015)	197	135	92

Table 11

Frequency of Dry Months by Drought Severity Level (SPI-6)

Type (duration)	-1.0	-1.5	-2.0
Jeju (1924~2015)	161	80	31
Gosan (1988~2015)	30	12	3
Sungsan (1973~2015)	71	33	11
Seoguipo (1961~2015)	96	51	22

지점별 건조월의 발생횟수를 살펴보면, 가뭄의 정도가 심해질수록 발생횟수는 감소하는 것을 보여주고 있다(Table 11 참조). 제주지역의 권역별 가뭄 특성을 보다 자세히 살펴보기 위해 연속된 건조월의 재현기간과 지속시간에 대해 정리하면 Figs. 5~8과 같다.

Fig. 5

Probability Distribution of Occurrence for Dry Month Return Periods (SPI-3)

Fig. 6

Probability Distribution of Duration for Dry Month Occurrences (SPI-3)

Fig. 7

Probability Distribution of Occurrence for Dry Month Return Periods (SPI-6)

Fig. 8

Probability Distribution of Duration for Dry Month Occurrences (SPI-6)

4.3 권역별 가뭄 발생특성 비교

제주지역의 권역별 가뭄 발생특성은 앞서 산정한 절단수준에 대한 건조월의 특성을 통해 파악할 수 있다. 건조월의 평균적인 재현기간은 재현기간별 발생확률에 각 재현기간을 곱하여 추정할 수 있다. 이때 연속된 건조월의 평균 재현기간은 재현기간 0개월에 해당할 경우는 고려하지 않았다. 또한, 건조월의 평균 지속시간은 지속시간 발생확률에 각 지속시간을 곱하여 추정할 수 있다.

제주도의 권역별 건조월 평균 재현기간과 지속시간은 Tables 12 and 13과 같다.

Table 12

Characteristics of Dry Month Return Periods and Durations (SPI-3)

Type	Return period (month)			Duration (hr)
Type	-1.0	-1.5	-2.0	-1.0	-1.5	-2.0
Jeju	6.9	10.0	13.6	2.5	2.3	2.1
Gosan	6.2	11.3	14.1	1.9	2.0	1.4
Sungsan	6.4	8.3	10.8	2.6	2.4	1.8
Seoguipo	5.9	8.2	10.4	2.7	2.3	1.8

Table 13

Characteristics of Dry Month Return Periods and Durations (SPI-6)

Type	Return period (month)			Duration (hr)
Type	-1.0	-1.5	-2.0	-1.0	-1.5	-2.0
Jeju	6.9	34.6	72.5	2.5	2.8	2.1
Gosan	17.6	11.0	29.0	1.9	1.5	1.5
Sungsan	18.0	30.6	51.4	3.1	2.2	1.8
Seoguipo	17.2	27.1	63.2	3.2	2.4	2.2

일반적으로 농업가뭄 특성을 대표하는 SPI-3 결과를 통해 건조월의 평균 재현기간 특성을 살펴보면, 제주지역의 경우 보통가뭄(절단수준 -1.0)은 6~7개월, 심한가뭄(절단수준 -1.5)은 8~11개월, 아주심한가뭄(절단수준 -2.0)은 10~14개월의 재현기간 특성을 나타낸다.

SPI-3을 통해 건조월의 평균 지속시간 특성을 살펴보면, 제주지역의 경우 보통가뭄(절단수준 -1.0)은 1.9~2.7개월, 심한가뭄(절단수준 -1.5)은 2.0~2.4개월, 아주심한가뭄(절단수준 -2.0)은 1.4~2.1개월의 재현기간 특성을 나타낸다. 6개월 이동평균 강수량을 이용한 SPI-6 결과를 통해 건조월의 평균 재현기간 특성을 살펴보면, 제주지역의 경우 보통가뭄(절단수준 -1.0)은 7~18개월, 심한가뭄(절단수준 -1.5)은 11~35개월, 아주심한가뭄(절단수준 -2.0)은 29~73개월의 재현기간 특성을 나타낸다.

SPI-6을 통해 건조월의 평균 지속시간 특성을 살펴보면, 제주지역의 경우 보통가뭄(절단수준 -1.0)은 1.9~3.2개월, 심한가뭄(절단수준 -1.5)은 1.5~2.8개월, 아주심한가뭄(절단수준 -2.0)은 1.5~2.2개월의 재현기간 특성을 나타낸다.

다만 Figs. 6 and 8과 Table 13에서 볼 수 있듯이, 가뭄 수준에 따른 재현기간 일관성이 결여되는 구간이 관측된다. 이와 같은 원인은 표준강수지수 산정 시 월단위 강수량을 이용하였기 때문이라 할 수 있다. 한편, 이러한 결과는 극심한 가뭄의 발생 가능성으로 유추해볼 수 있다. 이에 대한 정확한 진단은 더욱 세밀한 시간단위 강수량 기반의 가뭄지수를 근거로 살펴볼 필요가 있으며, 이는 추후 연구에서 논의하고자 한다.

3개월과 6개월 누적강수 시계열에 대한 가뭄 발생특성을 종합해 보면, SPI-3의 경우 가뭄의 재현기간과 지속시간에 대한 권역별 차이는 크지 않은 것으로 나타났으며, SPI-6의 경우는 다음과 같은 특성을 확인할 수 있었다. 첫째, 북부 권역의 경우 약한가뭄의 재현기간은 7개월 정도로 매우 짧은 반면, 아주심한가뭄의 재현기간은 73개월로 매우 긴 것으로 나타났다. 둘째, 서부 권역의 경우 약한가뭄의 재현기간은 18개월 정도이며, 아주심한가뭄의 재현기간은 29개월로 매우 짧게 나타나고 있다. 즉, 아주심한가뭄이 상대적으로 더욱 빈번하게 발생하는 것으로 이해할 수 있다. 셋째, 남부와 동부 권역의 경우는 약한가뭄의 재현기간이 17~18개월, 심한가뭄의 재현기간이 27~31개월, 아주심한가뭄의 재현기간이 51~63개월로 유사한 특성을 갖는 것으로 나타났다. 이는 두 지역의 월 강수량 패턴이 유사하기 때문이다. 한편, SPI-6의 경우는 가뭄의 지속시간이 1.5~2.2개월 정도로 나타남에 따라 권역별 차이가 미미한 것을 알 수 있다.

5. 결 론

화산섬 지역인 제주는 투수성이 매우 양호한 용암류와 화산쇄설물 층에 의해 강우-유출 특성이 내륙지역과 상이한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 화산섬, 한라산 등에 의해 독특한 강우-유출 특성을 갖는 제주지역을 대상으로 가뭄 발생특성을 살펴보았다. 이를 위해 제주지역을 크게 동부, 서부, 남부, 북부로 구분하였으며, 표준강수지수를 이용하여 권역별 가뭄 발생특성을 비교검토하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다.

첫째, 화산섬인 제주지역의 강우 특성은 한라산을 기준으로 남부와 동부, 북부와 서부로 구분되는 것을 확인하였다. 계절별 가뭄 발생특성을 살펴보면, 봄 가뭄의 발생가능성은 북부와 서부 권역에서 상대적으로 높게 나타나는 것을 알 수 있었다.

둘째, 제주지역의 가뭄 발생특성은 권역별로 상이한 것을 알 수 있었다. 표준강수지수를 이용하여 전체적으로 살펴본 결과, SPI-3의 경우는 건조월의 평균 재현기간이 6~14개월, 평균 지속기간이 1.4~2.7개월로, 권역별 차이가 미미한 것으로 나타났다. SPI-6의 경우는 건조월의 평균 재현기간이 7~73개월, 평균 지속시간이 1.5~3.2개월로, 권역별 가뭄 발생특성이 큰 차이를 나타냄을 확인하였다. 특히, 고산지역의 가뭄 재현기간과 지속기간이 상대적으로 짧게 나타나는 것을 확인하였으며, 가뭄 대응전략 마련 시 우선 검토가 필요한 지역임을 알 수 있었다.

종합해 보면, 본 연구 성과는 제주지역의 가뭄 대응전략 마련 시 권역별 지역 특성을 고려할 필요가 있으며, 유사한 특성을 갖는 지역에 대해서는 공통된 대응 전략(대응시설, 물자 비축량 등)을 마련해야 함을 보여준다. 또한, 화산섬 지역의 가뭄 대응전략 마련 시에는 공간단위의 정교한 가뭄 발생특성이 규명될 필요가 있음을 시사한다. 다만, 본 연구에서는 표준강수지수를 이용하여 권역별 기후 특성만을 고려하고 있으나, 화산섬 지역의 경우 유역 매개변수를 병행하여 가뭄 발생에 대한 현상을 살펴볼 필요가 있다. 이와 관련된 사항은 추후 연구에서 살펴보고자 한다.