Ⅰ. 서 론
최근 기후변화로 인해 가뭄의 규모 및 발생 빈도가 증가하고 있으며, 1994~1995년, 2000~2001년 전국적으로 발생했던 가뭄 상황과 달리 2010년 이후의 가뭄은 지역별로 편중되어 내리는 강수 때문에 국소적으로 발생하고 있다 (Bae et al., 2015). 특히, 2011년부터 2018년까지 연속적으로 국지적인 가뭄이 발생하였고, 2017년에는 경기, 충남, 전남지역을 중심으로 극심한 가뭄이 발생하였다 (Bang et al., 2018). 가뭄은 재해 특성상 장기적이고 광역적인 피해를 입히며 시작 시기 및 발생 지역 판단의 기준이 명확하지 않기 때문에 가뭄에 따른 피해 지역 및 가뭄의 정량적 피해산정이 어렵다 (Kim et al., 2013).
일반적으로 가뭄의 영향 및 심도 분석에는 다양한 가뭄지수들을 사용하며, 강수량 기반의 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI), 강수량과 증발산을 기반으로 한 표준강수증발산지수 (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI), 유효토양수분량과 강수량에 근거한 파머가뭄심도지수 (Parmer Drought Severity Index, PDSI), 강수평년비 (Percent of Normal precipitation, PN), 토양수분지수 (Soil Moisture Index, SMI) 등이 있으며 (Yoon et al., 2018; Lee et al., 2020), 저수지 가뭄지수 (Reservoir Drought Index, RDI) 등의 가뭄지수가 사용되고 있다 (Nam et al., 2015). 이러한 가뭄지수들은 일정한 수치로 정량화되어 가뭄의 심도에 대해 파악할 수 있다는 장점이 있다.
과거 가뭄지수를 적용한 가뭄 모니터링 및 전망을 위한 연구는 많이 수행되었지만, 가뭄피해 평가의 기준이나 피해 평가 사례연구는 부족한 실정이다. 농업가뭄의 피해 분석 연구의 경우 가뭄 피해 통계자료를 기반으로 가뭄피해액을 산정하여 농업가뭄의 경제적 피해를 분석하였다 (Seo et al., 2009; Ryu et al., 2011; KREI, 2016; Sung and Chae, 2018). 또한 가뭄특성인자를 기반으로 가뭄피해추정 기법을 개발하였으며 (So et al., 2015), 배추의 연도별 단위면적당 생산량 자료를 활용하여 가뭄 리질리언스 평가 연구 (Kang et al., 2015), 기상학적 인자, 농업용수공급, 사회⋅환경 영향 및 가뭄대응능력 기반 농업가뭄 취약성 지표를 개발하여 농업가뭄을 판단하는 연구 (Mun et al., 2020) 등 가뭄과 관련된 인자 및 가뭄지수를 활용하여 가뭄 피해를 정량화하려는 연구가 수행된 바 있다. 또한 가뭄 효과를 추정하기 위해서 기상요소 및 수리답 비율 등이 식량작물 생산성에 미치는 효과를 회귀분석 모형을 통해 추정하였다 (Lee et al., 2013; Jang et al., 2015; Sung et al., 2017; Myeong, 2018).
농업가뭄은 토양수분의 감소 및 농업용 저수지의 저수량 저하로 인해 수확량 및 농작물 생육이 영향을 받는 것으로 기상⋅수문학적 가뭄에 의한 영향도 고려하여 정의된다 (Nam et al., 2018; Lee et al., 2019). 우리나라의 경우 과거 가뭄의 피해를 최소화하고 안정적인 농업 생산을 유지하기 위하여 경지정리사업, 농촌용수개발사업 등 농업생산기반정비사업을 추진해왔다. 하지만, 강수부족으로 기상, 수문학적 가뭄이 발생한다고 하더라도 주수원공인 농업용 저수지, 농업수리시설물에 의한 농업용수 공급이 가능하고, 양수장, 관정 등 보조수원공에 의한 농업용수 공급의 형태가 다양하기 때문에, 실제로 농업현장에서 체감하는 농업가뭄피해는 시공간적으로 상이하다 (Nam et al., 2013). 따라서, 강수 부족으로 인한 가뭄사상의 발생에 따른 수문기상학적 특성 및 시공간적인 분포 특성과 농업가뭄피해의 발생 현황, 농업용 저수지의 저수율 변화 및 농업용수 이용과의 관계는 향후 가뭄의 취약지역 분석, 가뭄의 지역별 가뭄대책 수립에 중요한 기초자료로 활용할 수 있다.
본 연구에서는 농업가뭄에 대하여 농업수리시설물이 논 가뭄 피해에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 쌀 생산량 및 농업용 저수지와 보조수원공, 유효저수량 등의 영향인자를 활용한 가뭄사상의 수문기상학적 특성간의 상관성을 분석하고자 한다.
Ⅱ. 연구 재료 및 방법
1. 연구 대상 지역 및 자료 구축
본 연구에서는 쌀 생산량을 기준으로 농업가뭄 관련 인자들을 비교 및 분석하였다. 단위면적당 쌀 생산량 자료는 Fig. 1, Table 1에 도시한 바와 같이 통계청 산하 국가통계포털 (KOrean Statistical Information Service, KOSIS)에서 제공하는 8개 시도 및 3개 시범지구 (순창, 홍성, 괴산) 자료를 수집하였다. 농업가뭄 관련인자로 농업용 저수지의 농업용수 이용량, 기상학적 가뭄지수인 SPI, 농업수리시설물 자료를 선정하였다. 농업용 저수지의 농업용수 이용량은 수자원장기종합계획에서 제공하는 자료를 활용하였으며, SPI는 기상청 종관기상관측장비 (Automated Surface Observing Service, ASOS)의 일강수량 자료를 수집하여 구축하였으며, 농업수리시설물은 수혜면적, 저수지, 양수장 및 배수장 개소수 자료를 수집하였다. 농업수리시설물 제원의 경우 KOSIS 통계자료와 한국농어촌공사 농촌용수종합정보시스템 (Rural Agricultural Water Resource Information System, RAWRIS)에서 제공하는 농업생산기반정비통계연보에서 수집하였다.
2. 연구방법
가. 쌀 생산량과 농업가뭄과의 상관성 분석
본 연구에서는 쌀 생산량을 기준으로 농업가뭄을 평가하기 위해 연도별 단위면적당 쌀 생산량 자료를 활용하였다. 농업기술의 발달로 2000년에서 2016년 사이 단위면적당 쌀 생산량이 과거 대비 크게 증가하여, 전체 연구기간의 평균 단위면적당 쌀 생산량을 기준으로 아노말리를 측정할 경우, 많은 과거 연도에서 아노말리가 음수로 산출되는 한계가 있다. 따라서 과거 2년간 평균 단위면적당 쌀 생산량을 기준으로 활용하여 오차를 줄이고자 하였으며, 과거 2년간의 단위면적당 쌀 생산량 평균과 당해연도의 단위면적당 쌀 생산량의 차를 아노말리로 정의하였다. 아노말리가 음수인 경우를 농업가뭄이 발생한 해로 정의하였다. 전국 총 쌀 생산량 및 쌀 재배면적의 경우 1987년 이후로 지속적으로 감소하고 있으나, 전국 단위면적당 쌀 생산량의 경우 Fig. 2에서 보는 바와 같이 증감을 반복하는 추세를 보였다. 농업수리시설물 중 주수원공인 농업용 저수지의 경우 Fig. 3과 같이 저수지 갯수와 유효저수량 모두 전라남도 지역이 가장 높았으며, 강원도 지역에서 가장 낮은 경향을 보였다.
Fig. 3
Relationship between total effective reservoir storage and the number of reservoirs (GG : Gyeonggi-do, GW : Gangwon-do, CB : Chungcheongbuk-do, CN : Chungcheongnam-do, JB : Jeollabuk- do, JN : Jeollanam-do, GB : Gyeongsangbuk-do, GN : Gyeongsangnam-do)
2000년에서 2017년까지 18년간 단위면적당 쌀 생산량과 논용수 이용량을 상관분석하였으며, 농업수리시설물에 의해 제공되는 논용수 이용량과 기상학적 인자의 가뭄 영향성을 분석하였다. 농업용 저수지 유효저수량, 농업수리시설물 수혜면적, 양수장 개소수 등 시범지구별 농업수리시설물 제원에 따른 농업가뭄의 발생빈도를 비교하여 농업수리시설물 제원에 따른 농업가뭄 영향성을 파악하고자 한다. 연구흐름도는 Fig. 4와 같다.
나. 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)
SPI는 강수량의 변동만으로 가뭄사상을 평가하기 때문에 기상학적 가뭄을 판단할 때 대표적으로 사용되는 가뭄지수이다 (Mckee et al., 1993). SPI는 측정 기간에 대한 누가강수시계열을 구성 후 누가된 월수로 나누어 이동 평균 강수 계열을 표현한다. 적정확률분포형을 산출하여 각 변량의 누가확률을 계산 후 표준정규분포에 적용하여 심도를 표현한다. 시간척도의 경우 3, 6, 9, 12개월을 일반적으로 사용하며 시간단위별 강수 부족량을 산출하여 용수공급원이 가뭄에 미치는 영향을 산출한다 (Edwards and Mckee, 1997). SPI의 산정 방법은 식 (1)~(4)와 같으며, SPI 값에 따른 가뭄 심도는 Table 3과 같이 양의 방향으로 절댓값이 클수록 습윤상태, 음의 방향으로 절댓값이 클수록 가뭄상태를 나타낸다. 본 연구에서는 농업가뭄에 활용할 수 있는 단기 SPI (6개월 SPI, 이하 SPI6)를 사용하였으며, 관개기 (4~9월) 강수량에 대한 SPI를 산정하기 위해 4~9월의 강수량을 반영하는 10월 SPI를 활용하였다.
Table 3
Classification of drought index of SPI (Mckee et al., 1993)
| SPI value | Class |
| Greater than 2.0 | Extremely wet |
| 1.5 to 2.0 | Severely wet |
| 1.0 to 1.5 | Moderately wet |
| -1.0 to 1.0 | Near normal |
| -1 to –1.5 | Moderately dry |
| -1.5 to –2.0 | Severely dry |
| Less than –2.0 | Extremely dry |
여기서, H(x)는 누가확률, G(x)는 Gamma 함수, m은 무강우일수, n은 강수관측일수를 의미한다.
다. 피어슨 상관분석
쌀 생산량 기반 농업가뭄 평가 시기와 농업가뭄 관련인자의 상관성 분석을 위하여 피어슨 상관계수를 활용하였다. 피어슨 상관분석 (Pearson’s correlation analysis)은 연속 변수로 측정된 두 변수간의 선형 관계를 분석하는 기법으로, Table 4에 도시한 바 같이 상관분석 결과로 나타난 상관계수에 따라 두 변수 사이의 상관성을 파악할 수 있다 (Jung et al., 2019). 본 연구에서는 농업가뭄과 수문학적 인자, 그리고 기상학적 인자와의 관계를 분석하기 위해, 농업가뭄과 농업수리시설물, 그리고 기상학적 가뭄지수와의 상관성 분석을 실시하였다. 앞서 언급하였듯이 본 연구에서는 농업가뭄으로 당해 쌀 생산량과 과거 2년 평균대비 당해 연도의 단위면적당 쌀 생산량 아노말리를 이용하였으며, 기상학적 가뭄 지수는 10월 SPI6을 이용하였다.
Ⅲ. 연구결과
1. 지역 단위 농업가뭄 영향 및 피해 분석
가. 농업수리시설물과 기상학적 가뭄인자에 따른 농업가뭄 영향 및 피해 분석
극심한 가뭄이 발생했었던 2010년, 2017년의 가뭄사상을 기준으로 농업수리시설물과 기상학적 요소의 상관성을 분석하기 위하여 2010년, 2017년에 대한 과거 2년 평균대비 단위면적당 쌀 생산량 아노말리, 2017년의 농어촌공사 관리 저수지 수, 10월 SPI6를 시도 단위로 산정하였다.
Fig. 5, Fig. 6은 2010년, 2017년 가뭄사상을 기준으로 지역별 단위면적당 쌀 생산량의 과거 2년 평균대비 감소율을 나타낸 것으로 2010년의 경우 경기도에서 16.90%, 강원도에서 10.68%, 충청북도에서 10.89%, 충청남도에서 9.00%, 전라북도에서 8.25%, 전라남도에서 4.95%, 경상북도에서 7.20%, 경상남도에서 8.52%로 나타나 경기도의 감소율이 가장 크게 나타났다. 2017년의 경우 전라남도에서 0.49%, 경상남도에서 0.76%의 미세한 증가율을 보였으나 경기도에서 5.99%, 강원도에서 8.22%, 충청북도에서 5.65%, 충청남도에서 5.02%, 전라북도에서 3.16%, 경상북도에서 1.72%의 감소율을 보여 강원도에서 가장 큰 감소율을 보였으며, 2010년은 모든 시도에서, 2017년은 6개 시도에서 과거 대비 쌀 생산량의 감소가 나타났다.
극심한 가뭄이 발생하였던 2017년을 기준으로 전국 8개 시도의 쌀 생산량 아노말리에 따른 10월 SPI6와 저수지 수의 경향성을 분석하였으며 수집한 자료를 Table 5에 도시하였고, 분석결과는 Fig. 7과 같다. Fig. 7에 도시한 바와 같이, 과거 2년 대비 2017년 단위면적당 쌀 생산량 아노말리와 2017년 10월 SPI6의 결정계수는 0.683, 농어촌공사 관리 저수지 개수의 결정계수는 0.812를 보였다. 단위면적당 쌀 생산량 아노말리와 10월 SPI6 사이에는 음의 상관관계가 나타났으며, 단위면적당 쌀 생산량과 저수지 수 사이에는 양의 상관관계가 나타났다. 따라서, 농업가뭄 및 농업가뭄피해에 대하여 기상학적 인자보다 농업수리시설물이 밀접한 인자로 판단된다.
Table 5
Regional number of reservoirs, rice paddy production per 10a and October SPI6 in 2017
나. 논용수 이용량과 기상학적 가뭄인자에 따른 농업가뭄 영향 및 피해 분석
2000년에서 2017년 기간의 연도별 시도단위 자료를 활용하여 과거 2년 평균대비 단위면적당 쌀 생산량 아노말리와 당해연도 10월 SPI6를 상관분석하였으며, 단위면적당 쌀 생산량과 논용수 이용량 사이의 상관분석을 수행하였다. Figs. 8~10은 충청북도, 충청남도, 전라북도의 단위면적당 쌀 생산량과 논용수 이용량 사이의 상관분석 및 동일지역의 과거 2년 대비 단위면적당 쌀 생산량 아노말리와 SPI6 사이의 상관분석 결과를 도시한 것이다.
Table 6
Correlation coefficient between paddy rice production per 10a and irrigation water usage and SPI
전국 8개도의 상관분석을 시행한 결과 경기도에서는 단위면적당 쌀 생산량과 논용수 이용량 간에 상관계수 0.523의 양의 상관성을 보였으며, 과거 2년 평균대비 단위면적당 쌀 생산량 아노말리와 10월 SPI6 사이에서는 –0.488의 상관계수를 보이며 음의 상관성이 나타났다. 충청북도의 경우 단위면적당 쌀 생산량과 논용수 이용량 사이 상관계수가 0.670으로 다소 높은 양의 상관성을 보였으며, 과거 2년 평균대비 단위면적당 쌀 생산량 아노말리와 10월 SPI6 사이에서는 상관계수 –0.474로 음의 상관성을 보였다. 충청남도에서는 단위면적당 쌀 생산량과 논용수 이용량 사이 0.735의 상관계수로 높은 상관성을 보였으며, 단위면적당 쌀 생산량 아노말리와 10월 SPI6와는 –0.378의 상관계수로 낮은 음의 상관성을 보였다. 단위면적당 쌀 생산량과 논용수 이용량의 상관성이 가장 큰 곳은 상관계수 0.735로 충청남도였으며, 10월 SPI6와 가장 상관성이 큰 곳은 상관계수 –0.646으로 경상남도였다.
전국 8개 시도에서 단위면적당 쌀 생산량과 논용수 이용량 사이에 전반적으로 보통 수준의 양의 상관성 혹은 높은 양의 상관성을 나타냈으며, 단위면적당 쌀 생산량 과거 2년 평균대비 아노말리와 10월 SPI6 사이에서는 전반적으로 보통 수준의 음의 상관성을 보였다. 이 결과는 기상학적 가뭄의 발생에도 농업수리시설물에서 공급되는 농업용수의 영향으로 단위면적당 쌀 생산량이 높게 나타난 것으로 판단된다.
2. 상관분석을 통한 시범지구 농업가뭄 영향 및 피해 분석
시군단위 가뭄사상의 수문기상학적 특성간의 분석을 위해 가뭄피해가 많았던 충청북도, 충청남도와 저수지당 유효저수량이 가장 높았던 전라북도에서 각각 한 시군구를 시범지구로 선정하였다. Table 7과 Figs. 11~13는 충청북도 괴산군, 충청남도 홍성군, 전라북도 순창군의 단위면적당 쌀 생산량과 논용수 이용량 사이의 상관분석 및 동일지역의 과거 2년 대비 단위면적당 쌀 생산량 아노말리와 SPI6 사이의 상관분석 결과를 도시한 것이다.
Table 7
Correlation coefficient between paddy rice production per 10a and irrigation water usage and between paddy rice production anomaly and SPI
| Study area | Correlation coefficient | |
| Irrigation water usage | October SPI6 | |
| Goesan | 0.729 | -0.411 |
| Hongseong | 0.813 | -0.534 |
| Sunchang | 0.689 | -0.448 |
Fig. 11
Comparison of paddy rice production and irrigation water usage, SPI for Goesan, Chungcheongbuk-do
Fig. 13
Comparison of paddy rice production and irrigation water usage, SPI for Sunchang, Jeollabuk-do
Fig. 12
Comparison of paddy rice production and irrigation water usage, SPI for Hongseong, Chungcheongnam-do
충청북도 괴산군에서는 단위면적당 쌀 생산량과 논용수 이용량 사이에 0.729의 상관계수로 높은 상관성을 보였으며, 과거 2년 평균대비 단위면적당 쌀 생산량 아노말리와 10월 SPI6 사이에서는 –0.411의 상관계수로 음의 상관성을 보였다. 충청남도 홍성군의 상관분석 결과, 단위면적당 쌀 생산량과 논용수 이용량 사이에 상관계수 0.813의 강한 상관성을 보였다. 과거 2년 대비 단위면적당 쌀 생산량 아노말리와 10월 SPI6 사이에서는 –0.534의 음의 상관성을 보였다. 전라북도 순창군의 상관분석 결과, 단위면적당 쌀 생산량과 논용수 이용량 사이에서 상관계수 0.689의 다소 높은 양의 상관성을 보였으며, 과거 2년 대비 단위면적당 쌀 생산량 아노말리와 10월 SPI6사이에 상관계수 –0.448의 음의 상관성을 보였다. 시범지구 분석결과 단위면적당 쌀 생산량과 논용수 이용량의 상관관계는 높은 양의 상관성을 보였으며, 단위면적당 쌀 생산량과 10월 SPI6의 상관관계는 낮거나 보통의 음의 상관성을 보였다. 이 결과는 단위면적당 쌀 생산량에 있어 SPI6보다 논용수 이용량이 더 큰 영향을 주는 인자로 사료된다.
Ⅳ. 결 론
본 연구에서는 농업가뭄에 대하여 정량적인 가뭄피해 분석 및 가뭄사상에 대한 농업수리시설물이 논 가뭄 피해 및 쌀 생산성에 미치는 영향을 분석하였다. 전국 8개 시도 및 충청북도 괴산군, 충청남도 홍성군, 전라북도 순창군을 시범지구로 선정하여 지역별 가뭄발생면적 및 쌀 생산량과 농업용 저수지와 보조수원공, 유효저수량 등의 영향인자를 활용한 가뭄사상의 수문기상학적 특성간의 상관성을 분석하였다.
농업용수 이용량과 강수량의 농업가뭄 영향을 분석하기 위해 2000년부터 2017년 시도단위 연도별 단위면적당 쌀 생산량과 논용수 이용량을 상관분석 하였으며, 과거 2년 평균대비 단위면적당 쌀 생산량 아노말리와 당해연도 10월 SPI6를 상관분석 하였다. 상관분석 결과, 전국 8개 시도 중 6개 시도에서 단위면적당 쌀 생산량 아노말리와 10월 SPI6 사이 상관성보다 단위면적당 쌀 생산량과 논용수 이용량 사이 상관성이 큰 것으로 나타났다. 시범지구 농업가뭄 상관분석의 경우, 단위면적당 쌀 생산량과 논용수 이용량 사이 상관계수가 충북 괴산군에서 0.729, 충남 홍성군에서 0.813, 전북 순천시에서 0.689의 높은 양의 상관성이 나타났으며, 단위면적당 쌀 생산량 아노말리와 10월 SPI6 사이의 상관계수는 충북 괴산군에서 –0.411, 충남 홍성군에서 –0.534, 전북 순창군에서 –0.448의 음의 비교적 보통의 상관성을 나타냈다. 2017년 시도별 쌀 생산량 아노말리에 따른 저수지 수 및 10월 SPI6의 경향성 분석결과, 쌀 생산량 아노말리와 10월 SPI6보다 농업용 저수지 갯수 사이에 더 높은 결정계수를 보였다. 이는 자연적으로 주어지는 기상학적 인자보다 가뭄에 대응하기 위해 구축된 농업용수인프라, 즉, 농업수리시설물에서 공급되는 논용수 이용량 및 농어촌공사 관할 저수지 갯수가 농업가뭄에 더 큰 상관성을 보이는 것으로 판단된다.
또한 전국 8개 시도 및 시범지구를 대상으로 한 관개기 강수량에 영향을 나타내는 기상학적 인자 10월 SPI6와 단위면적당 쌀 생산량과의 상관관계 분석 결과, 두 인자는 보통 혹은 낮은 음의 상관성이 있는 것으로 나타났다. 이에 반해 농업수리시설물에 의한 논용수 이용량과 단위면적당 쌀 생산량 간 상관성은 보통 혹은 높거나 매우 높은 양의 상관성을 보였다. 본 연구의 결과는 농업수리시설물이 논 가뭄 피해에 미치는 영향뿐만 아니라, 단위면적당 쌀 생산량에도 기상학적 인자보다 더 큰 영향을 미치는 것을 나타낸다. 이러한 본 연구의 결과는 기상인자가 관개농업에 미치는 영향과 천수농업에 미치는 영향이 상이하다는 문헌의 결과와도 일치한다. (Schlenker et al., 2005, 2009; Dell et al., 2014; Burke and Emerick 2016).
실제 가뭄사상이 발생하면, 농업수리시설물에 의한 농업용수 공급이 이루어지고, 정부의 선제적 가뭄대책으로 양수저류, 관정 등 다양한 대책들이 사전에 가동되기 때문에 기상학적 가뭄지표인 SPI와 쌀 생산성 간의 상관성을 직접적으로 설명하기 어려운 한계가 있다. 기상학적으로 가뭄인 상태에도 원활한 가뭄대응으로 쌀 생산성 저하를 최소화하였고, 반대로 가뭄기간동안 풍부한 일조시간을 바탕으로 생산성이 증가하는 것으로 사료된다. 농산물 생산성은 가뭄이라는 환경적인 요인뿐만 아니라, 농업수리시설물의 대응역량을 동시에 고려해야 한다. 최근 가뭄사상에 대한 재해대비 효과, 농촌용수개발사업, 농업생산기반정비사업의 효과 등 농업수리시설물에 대한 가치 평가가 이루어지고 있는 시점에서 향후 농업수리시설물의 수요량과 실제 공급량, 이수안전도, 한발대비 수리답 면적 등 추가적인 후속 연구가 필요할 것으로 사료된다.
