Ⅰ. 서 론
일반적으로 가뭄 발생의 직접적인 원인은 강수량의 부족으로 나타나지만, 정의에 따라 기상학적 가뭄, 수문학적 가뭄, 농업적 가뭄, 사회⋅경제적 가뭄으로 분류하고 있다 (Sung et al., 2017; Kim et al., 2019; Shin et al., 2020). 특히, 농업가뭄은 농작물의 생산량 감소, 품질 저하 등 작물 생육에 직접적인 영향을 미치고 있으며, 이로 인해 농업인의 경제적 손실을 초래할 수 있다 (Rosenberg, 1979; Nam et al., 2015; Choi and Choi, 2002; Mun et al., 2020). 우리나라의 농업가뭄은 2000년 이후 발생빈도가 증가하였으며, 2014년부터 2019년, 2021년부터 2024년까지 연속적인 전국 및 국지적 가뭄이 발생으로 인해 광범위한 지역에서 피해가 빈번하게 나타나고 있는 추세이다 (Kim et al., 2012; Nam et al., 2013; Jang, 2019). 2022년 국가가뭄정보통계집에 따르면 논 농업가뭄 예⋅경보 발령횟수는 총 76회이며, 밭 농업가뭄 예⋅경보 발령횟수는 총 133회로 나타났다. 또한, 2022년 5월은 강수량이 5.8 mm를 기록하면서 2023년까지 남부지역에 극심한 가뭄 피해가 발생하였다 (KMA, 2023). 이처럼 농업가뭄 피해가 증가함에 따라 안정적인 물 공급 및 수자원 계획을 위한 대비책 마련이 필요한 실정이다 (Nam et al., 2012).
농업가뭄은 작물 생육을 위한 토양수분 부족과 지속적인 농업용수 공급 부족으로 인해 발생하며, 특히, 논 가뭄은 국가 식량안보와 농업 생산성에 직접적인 영향을 미친다. 논은 수리시설을 통한 용수공급에 크게 의존하고 있으나, 수리안전답 비율이 64.9%에 불과하여 (MAFRA and KRC, 2024) 20년 또는 30년 빈도의 극심한 가뭄 발생 시 안정적인 용수확보가 어려운 실정이다. 또한, 논은 수리기반 시설의 유무에 따라 가뭄 대응 수준의 정량적 평가가 가능하지만, 밭은 대부분 자연 강수에 의존하고 있어 수문학적 요소와 독립된 분석이 어렵고, 농업기반시설과의 연계성이 낮아 체계적인 대응능력 평가에 한계가 있다 (Kwon et al., 2007). 이에 본 연구에서는 구조적 대응 가능성과 통제 가능한 수자원 요소를 갖춘 논 가뭄을 중심으로 평가를 수행하였다. 하지만, 논 가뭄의 경우 통계청, 농촌진흥청 등 관련 기관에 따라 경지면적이 다르고, 실제 가뭄 발생 및 피해지역의 자료가 부족한 실정이다. 또한, 1년 가뭄빈도에도 피해를 받을 수 있는 수리답이 약 25% 존재한다 (Lee, 2015; Do et al., 2023). 이러한 논 중심의 분석에서 경지면적은 지역의 물 수요량을 결정짓는 핵심 지표로 작용하며, 수리시설 공급 능력과 균형 분석에 필수적인 요소이다 (Kim et al., 2022). 특히, 동일한 시설을 보유한 지역이라도 경지면적이 다르면 가뭄 대응 수준은 차이가 발생하기 때문에, 명확한 경지면적 기준을 설정하여 평가에 반영하는 것이 중요하다 (Jang et al., 2021). 이에 따라 논의 경지면적에 대한 명확한 기준을 설정하고, 농업용 수리시설물을 체계적으로 관리하여 농업가뭄을 대응할 수 있는 방안이 필요하다.
가뭄을 효율적으로 대응하기 위하여 가뭄 상황 및 가뭄대응능력의 취약성을 평가하는 연구들이 수행되었다. Jeon et al. (2022)는 토양수분자료를 활용하여 밭 가뭄에 대한 취약성 평가지표를 개발하였으며, 토양수분, 기상자료 및 지하수위 자료를 수집하여 토양수분지수, 표준지하수위지수를 산정하였다. Kim et al. (2023a)은 가뭄대응력 평가를 위해 용수공급의 가능일수를 기반으로 평가지표를 제안하였으며, 댐별 가뭄 취약도를 파악하고 용수공급 안정성을 최대화하고자 새로운 지표를 통해 가뭄대응력을 평가하는 연구를 수행하였다. Kim et al. (2023c)은 보령댐을 대상으로 댐 운영 기후변화 가뭄 취약성 평가를 수행하였다. Jeong et al. (2024)는 수문학적 가뭄 예측과 조기 대응을 위한 기상-수문학적 가뭄의 연계를 분석하는 연구를 수행하였으며, 2022년부터 2023년 전남지역 가뭄을 대상으로 기상학적 가뭄과 수문학적 가뭄의 발생 기작에 대한 평가 및 인과관계를 확인하였다.
농업가뭄 평가는 기상, 수리시설, 농경지 등 다양한 인자를 복합적으로 고려해야 하므로 평가항목 선정이 복잡하다. 환경부에서는 해당 지역의 급수체계를 고려한 용수공급능력을 바탕으로 노출도, 민감도, 보조수원능력 등을 종합적으로 고려하여 생활⋅공업용수에 대한 수문학적 가뭄 취약지도를 작성하고 있다 (K-water, 2019). 또한, 한국농어촌공사에서는 기후위기 적응대책을 통해 미래 가뭄 및 홍수 관련 기후변화 영향 분석과 위험도 평가를 수행하고 있다. 이처럼 가뭄과 관련된 요소들을 파악하고, 종합적으로 분석할 수 있는 체계가 다양한 분야에서 이루어지고 있는 실정이다 (Hong et al., 2016; Wang et al., 2019). 기존 연구들은 농업용수 부족 사례나 수리시설 중심의 가뭄 대응 평가에 초점을 맞추어, 실제 농경지 규모에 따른 물 수요 차이를 충분히 반영하지 못했다. 특히, 경지면적은 동일한 수리시설을 보유하더라도 물 부족 위험에 차이를 유발하는 핵심 변수이지만, 세부 단위에서 이를 정량적으로 분석한 연구는 부족한 실정이다. 따라서, 논 경지면적을 함께 고려한 대응능력 평가는 수자원 공급과 수요간 균형을 반영할 수 있다.
Mun et al. (2023)은 충청남도 태안군을 대상으로 읍⋅면⋅동 단위의 농업가뭄 취약성 평가를 수행하였으나, 분석 범위가 제한적이며, 논 경지면적의 정밀 산정이나 가뭄 특성의 시계열적 다양성을 반영하지 못한 한계가 있었다. 본 연구는 기존 연구의 한계를 보완하고자 전국 2,800개 읍⋅면⋅동을 대상으로 공간 범위를 확장하였으며, 팜맵 기반의 고해상도 공간자료를 활용하여 정밀한 논 경지면적을 구축하였다. 또한, 기상 인자의 시기별 변화 양상을 함께 고려함으로써 지역별 가뭄 민감도 차이를 세분화하고자 하였다. 이를 통해 농업가뭄 대응능력을 보다 체계적으로 평가하고, 권역별 대응 수준을 비교⋅분석하여 취약 지역 진단 및 효율적인 대응전략 수립에 기여하고자 한다.
Ⅱ. 연구 재료 및 방법
1. 권역별 읍면동 현황
본 연구에서는 전국 읍면동 단위의 농업가뭄 대응능력을 평가하였으며, 전국을 6개의 권역으로 구분하여 권역별 읍면동 농업가뭄 대응능력 평가 및 분석을 수행하였다. 전국 읍면동은 법정동과 행정동으로 구분하고 있으며, 본 연구에서는 행정동을 기준으로 2,800개의 읍면동으로 구분하였다. 또한, 상세화된 분석을 위해 한강, 금강, 낙동강, 영산강, 섬진강, 제주도 6개 권역으로 구분하여 권역별 읍면동 평가를 수행하였다. 한강 권역은 서울특별시, 인천광역시, 경기도 및 강원도 일부 지역을 포함하여, 953개 읍면동으로 구성되어 있으며, 수도권을 포함하는 만큼 도시화가 진행된 지역이 많아 농업용수 확보에 어려움과 논 경지면적이 적은 특징을 가지고 있다 (Oh et al., 2024). 금강 권역은 대전광역시, 세종특별자치시, 충청남도, 충청북도의 일부 지역을 포함하며, 총 532개 읍면동으로 구성되어 있다. 이 지역은 상대적으로 중소형 농업용 저수지가 많아 농업가뭄 발생 시 대응능력이 우수한 편이나, 일부 내륙 지역은 용수공급이 제한될 수 있으며, 대전광역시와 세종특별자치시는 도시화가 빠르게 진행되면서 농업지역이 감소하고 있다 (Kim et al., 2023b). 낙동강 권역은 부산광역시, 대구광역시, 울산광역시, 경상남도 및 경상북도의 일부 지역을 포함하며, 총 855개 읍면동으로 구성되어 있다. 낙동강을 중심으로 한 수자원 활용이 주요한 농업 기반을 이루고 있으며, 경상북도 내륙 지역은 강수량이 상대적으로 적고 지하수의 의존도가 높은편이므로 가뭄 시 취약성에 영향을 미칠 수 있다 (Jo et al., 2024). 영산강 권역은 광주광역시 및 전라남도 일부 지역을 포함하며, 총 225개 읍면동으로 구성된다. 상대적으로 논 농업이 발달하여 저수지와 수리시설물이 풍부한 특징을 가지고 있으며, 섬진강 권역은 경상남도, 전라남도, 전라북도의 일부 지역을 포함하며, 총 196개 읍면동으로 구성된다. 일부 지역에서는 급수체계가 부족하여 국지적 가뭄에 취약한 특징을 가지고 있다 (Eo and Kim, 2025). 제주도 권역은 39개 읍면동으로 이루어져 있으며, 다른 권역에 비해 상대적으로 적은 읍면동 수를 가진다. 제주도는 지하수의 의존도가 높아 가뭄 발생 시 수자원 관리가 필수적이며, 논 경지면적이 적은 특징을 가지고 있다 (Song et al., 2013).
2. 읍면동 단위 논 면적 산출 방안
농업가뭄 대응능력 평가는 논을 대상으로 가뭄을 평가하기 때문에, 해당 지역의 논 면적을 분석하고, 논이 없는 지역은 대응능력 평가를 할 수 없다고 판단된다. 농업가뭄 대응능력을 평가하기 위해 논의 분포와 면적을 고려하는 것은 필수적이다. 특히, 특별시와 광역시 등 대도시 지역의 경우 산업화와 도시화로 인해 논이 거의 존재하지 않기 때문에 농업가뭄 평가를 위해 제외하여 평가를 수행하였다.
우리나라의 논 면적 관련 통계적 지표는 도별, 시⋅군⋅구별 단위로 제공하고 있으며, 읍⋅면⋅동 단위의 지표는 구축하는 것이 어려운 실정이다. 논 경지면적 산출을 위해 통계청의 시⋅군⋅구 단위 논 경지면적 자료와 팜맵 자료를 활용하였다. 팜맵은 농경지의 세부적인 공간정보를 제공하는 자료로써, 정밀한 논 경지면적 분석이 가능하다. 팜맵은 고해상도의 위성영상, 항공영상, GIS (Geographic Information System) 등을 활용하여 전국 단위의 논, 밭, 과수 등 면적과 시설정보를 제공하는 농경지 전자지도이며, 농림축산식품부에서 팜맵 서비스를 통해 제공하고 있다 (Wee et al., 2022). 기존 활용하고 있던 지적도의 경우 토지의 소유 경계를 나타내고 있어 정확한 농경지 면적 및 속성 정보를 파악하기가 어렵고, 재배면적의 변화 등을 포함하고 있지 않은 단점을 가지고 있다. 반면, 팜맵의 경우 고해상도 항공 영상을 통해 농경지의 활용 형태를 정확히 파악할 수 있으며, 농경지 면적과 같은 이용정보를 제공하고 있다 (KREI, 2016; MAFRA, 2021).
본 연구에서는 2022년을 기준으로 전국 읍⋅면⋅동 단위 논 경지면적을 산출하여 농업가뭄 대응능력 평가를 위한 기초자료로써 활용하였다. 2022년은 남부지역을 중심으로 강수량 부족과 함께 농업 및 수문학적 가뭄 피해가 집중적으로 발생한 연도로 실제 가뭄 대응 차이를 반영하기에 적합한 대표 사례 연도이다 (KMA, 2023). 실제 피해 발생 시점에 기반한 정량적 대응능력 평가를 위해 2022년을 기준연도로 설정하였다. 또한, 권역별 논 경지면적, 최대 논 면적, 논이 없는 읍⋅면⋅동 수를 비교 및 분석하였다.
3. 농업가뭄 대응능력 평가항목
최근 가뭄 평가 방법론은 단일 인자를 활용하여 가뭄을 분석하는 기존 방식에서 벗어나, 다양한 인자를 종합적으로 고려하여 하나의 통합 지수를 통해 가뭄의 심각도를 정량적으로 평가하는 방향으로 변화하고 있다 (Mishra and Singh, 2010). 이는 가뭄의 다차원적인 특성을 효과적으로 반영하고, 기후변화에 따른 복합적인 영향을 고려하기 위한 패러다임의 전환이라고 할 수 있다 (Svoboda et al., 2002).
본 연구에서는 농업가뭄 대응능력을 종합적으로 평가하기 위해 농업가뭄의 발생과 지속성에 영향을 미치는 인자를 조사하였으며, 기존 연구에서 활용되는 주요 지표와 실증 데이터를 기반으로 농업가뭄과 밀접한 관련이 있는 핵심 평가항목과 인자를 선정하였다. 평가항목은 기상, 가뭄 발생, 보조수원능력, 가뭄대응능력 4가지로 설정하였으며, 각 항목에 해당하는 인자를 기초자료로써 구성하였다 (Table 1).
Table 1
Agricultural drought vulnerability assessment criteria and factors
가. 기상 항목
기상 항목은 강수량을 중점으로 농업가뭄의 발생 가능성을 평가하는 요소로 활용하였으며, 누적 강수량과 지속기간 1, 2, 3개월의 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)를 선정하였다. 누적 강수량은 ASOS (Automated Synoptic Observing System) 74개소, AWS (Automatic Weather System) 403개소, AMOS (Aerodrome Meteorological Observation System) 6개소 총 483개소 자료에 티센망 (Thiessen polygon)을 구축하여 20년 읍면동 단위 누적자료를 활용하였다. SPI를 산정하기 위해서는 최소 30년 이상의 강수량 자료를 필요로 하기 때문에 ASOS 기상관측소의 59개소 강수량 자료를 활용하여 지속기간 1, 2, 3개월의 SPI를 산출하였으며, -1.0 미만의 가뭄 단계를 나타내는 개월 수를 누적하여 평가를 수행하였다 (McKee et al., 1993). 기상관측소의 확대와 다양한 시간 규모의 강수 결핍 상황을 반영함으로써, 지역별 가뭄 민감도 차이를 정밀하게 반영하고자 하였다.
나. 가뭄발생 항목
가뭄발생 항목은 과거 가뭄 이력과 농업용수 부족 사례를 분석하여 지역별 취약성을 파악하였다. 공식적인 가뭄 발생 기록을 통해 가뭄을 평가하는 항목으로써 농림축산식품부, 행정안전부 등 정부기관과 지자체 등에서 발표하는 농업가뭄과 관련된 인자로 구성하였다. 농업용수 가뭄 예⋅경보 발령횟수, 논 물마름 발생면적, 가뭄대책비를 평가 인자로 선정하였으며, 2022년을 기준으로 과거 5년 값을 산출하여 2018년부터 2022년 자료를 누적하여 평가하였다. 농업가뭄 예⋅경보 발령횟수는 주의 단계부터 가뭄에 대한 심각성이 증가한다고 판단하여 관심 단계를 제외한 주의, 경계, 심각 단계를 누적하였으며 (Hwang and Pyo, 2022), 논 물마름 발생면적과 가뭄대책비 자료는 관계부처합동 국가가뭄정보통계집과 농림축산식품부, 한국농어촌공사의 자료를 통해 읍면동 단위 자료를 구축하였다.
다. 보조수원능력 항목
보조수원능력 항목은 농업용 저수지 및 수자원의 이용 가능성을 평가함으로써 가뭄 발생 시 대체 수자원의 확보 가능성을 판단하고자 한다. 본 연구에서는 양수저류용량과 보조수원용량 두 가지 평가 인자를 설정하였으며, 2022년을 기준으로 해당 연도의 자료를 활용하여 평가 체계를 구축하였다. 양수저류용량은 해당 연도의 양수저류 실적을 기반으로 산정하였으며, 읍면동 단위의 양수저류시설 개소 수 및 평균 양수량을 도출하여 지역별 수자원 공급을 정량적으로 평가하였다. 보조수원용량은 저수지 관정 자료를 수집하여 분석을 수행하였으며, 관정 개수와 채수량을 고려하여 읍면동별 보조수원능력을 평가하였다.
라. 가뭄대응능력 항목
가뭄대응능력 항목은 가뭄 발생 시 대응할 수 있는 능력을 정량적으로 평가하는 방법이며, 농업용 저수지 수리시설물 평가와 농경지 평가로 구분한다. 농업용 저수지 수리시설물 평가는 해당 저수지의 물 부족률을 산정하여 지역별 용수공급 안정성을 분석하였으며, 국가물관리기본계획 수립 및 농어촌정비법 제15조에 따라 유역 단위의 통합물관리 정책에 부합하는 농어촌이용합리화계획의 지역별 공급량과 수요량을 고려하여 부족량을 산정하였다 (ME, 2021). 부족량은 수리시설물의 물수지 분석 결과 수요량 대비 부족한 공급량으로 정의하며, 수요량과 공급량의 차이를 통해 나타내었다.
농경지 평가는 해당 농경지가 농업용수 공급시설이 가뭄에 대한 안전성을 평가하는 항목으로 수리답과 수리불안전답을 고려한 가뭄빈도를 산정하여 평가를 수행하였다 (Park et al., 2010). 통계청에서 제공하는 시군구 논 경지면적을 팜맵을 활용하여 읍면동 면적 비로 분배하였으며, 저수지 통계연보 기준 수혜면적이 100 ha 이상인 저수지는 수혜구역도와 매칭하여 팜맵의 읍면동 단위 면적 비로 분할을 수행하였다. 논 경지면적에서 수리답 면적을 제외하여 수리불안전답을 산출하고, 이를 포함한 전체 평균 가뭄빈도를 산정하여 농경지 평가를 수행하였다 (Fig. 2).
본 연구에서 설정한 4개 항목은 각각 기상, 가뭄 발생, 수자원 확보, 실제 수리기반 여건 등 서로 다른 물리적⋅운영적 요소를 반영하고 있어, 이론적으로는 상호 독립적 지표로 간주하였다. 특히, 가뭄대응능력은 실제 용수공급 체계와 관련된 항목으로, 다른 항목 영향 없이 별도로 평가된다. 다만, 해석 시에는 수리기반 시설의 부족이 다른 항목들과 동시에 취약하게 나타나는 경우가 많아, 실제 지역 특성에서는 상호 연계성이 존재할 수 있음을 고려하였다.
4. 농업가뭄 대응능력 평가 방법론
가. 엔트로피 가중치 (Entropy Weight Method, EWM) 산정
평가항목의 인자별 가중치 산정방법은 전문가의 의견이나 설문을 기반으로 중요도를 산정하는 주관적인 방법과 자료의 속성을 활용하여 가중치는 결정하는 객관적 방법으로 구분된다 (Shannon, 1948). 본 연구에서는 전국 읍⋅면⋅동 단위의 대규모 공간 데이터를 일관되고, 객관적으로 평가하기 위해 엔트로피 방법을 적용하여 농업가뭄 대응능력 평가항목의 가중치를 산정하였다. 정량적인 평가가 어려운 가뭄과 같은 재해는 일반적으로 표준화를 통해 단위를 통일하고, 항목별 가중치를 적용하여 점수화하는 것이 합리적인 평가 방법으로 활용된다 (Yoon et al., 2022). 엔트로피 가중치 산정법은 1948년 Claude Shannon이 정보이론에서 처음 제안하였으며, 다기준 의사결정 (Multi-Criteria Decision Making, MCDM)에서 각 속성의 상대적 중요도를 정량적으로 결정하는 기법 중 하나이다 (Zeleny, 1982). 이 방법은 정보이론에서 사용되는 엔트로피 개념을 활용하여 데이터의 불확실성을 측정하고, 변동성이 높은 기준에 높은 가중치를 부여한다. 엔트로피 산정 단계는 (1), (2)~(5) 순서로 나타내었으며, 먼저 평가 대상과 평가 기준 (속성)에 대한 행렬을 구성한다.
여기서, 
는 
번째 대안이 
번째 기준에서 갖는 값이다. 다음으로 각 요소를 정규화하여 0과 1 사이의 값을 갖도록 변환하며 (식 (2)), 정규화 값을 통해 엔트로피값 
를 식 (3)과 같은 방법으로 계산한다.
여기서, 
은 정규화 상수이며, 
은 대안의 개수이며, 다음으로 각 기준의 정보 편차 
를 계산한다 (식 (4)). 이 값이 클수록 해당 기준의 변동성이 크다고 판단하며, 상대적으로 더 중요한 기준임을 의미한다. 최종적으로 식 (5)를 통해 각 항목별 가중치 
를 산정한다.
엔트로피 가중치 산정방법은 평가 인자의 데이터 속성에 의해서만 가중치를 계산하기 때문에 객관성이 높고, 평가 인자의 속성을 통해 분산 정도가 작을수록 엔트로피가 증가하고, 정보전달이 미비하다고 판단하여 가중치가 작아지는 원리를 사용한다. 이처럼, 평가 인자별 가중치를 산정하며, 해당 인자의 분산 정도 및 정보전달에 대해 평가할 수 있다.
나. 농업가뭄 대응능력 점수화
농업가뭄 대응능력 점수화는 가뭄대응능력을 보다 체계적으로 분석하고, 지역별로 비교할 수 있도록 수치화하는 과정이다 (Bonaccorso et al., 2003). 이를 통해 지역별 농업가뭄 취약성을 정량적으로 평가하고, 효율적인 가뭄 대응 전략을 수립하고자 한다. 본 연구에서 농업가뭄 대응능력 평가를 위해 가뭄대응능력 항목을 0점부터 100점까지 점수화, 기상 항목, 가뭄발생 항목, 보조수원능력 항목 각각 가중치를 적용한 범례를 통한 계수화를 통해 계수 값을 산정하고, 가뭄대응능력을 점수화하여 평가를 수행한다. 평가를 통해 나타낸 값이 높을수록 대응능력이 낮고 (취약한 지역), 낮을수록 대응능력이 높은 지역 (안전한 지역)으로 나타내었다.
여기서, 
(Agricultural Drought Response Capability)는 농업가뭄 대응능력, MF(
) (Coefficient value)는 기상 항목 계수 값, DF(
)는 가뭄발생 항목 계수 값, SF(
)는 보조수원능력 항목 계수 값, RF(
) (Score value)는 가뭄대응능력 점수 값을 의미한다.
기상 항목에서는 강수량과 표준강수지수를 활용하여 해당 지역의 가뭄 발생 가능성을 반영하며, 가뭄발생 항목에서는 과거 가뭄 이력과 농업용수 부족 사례를 평가하여 가뭄 취약성을 분석한다. 보조수원능력 항목에서는 저수지 관정, 양수저류와 같은 대체 수자원의 확보 가능성을 분석하며, 3가지 항목에 대해 계수화를 수행한다. 가뭄대응능력 항목에서는 농업용 저수지 수리시설물 및 농경지의 수리답 체계를 고려하여 실제 가뭄 대응 수준을 평가하고자 점수화를 통해 지역별 변별력을 나타내었다. 가뭄대응능력 항목은 수리기반 시설의 존재 여부, 관리체계, 농업 기반 구조 등 다양한 요소가 복합적으로 포함되어 있으며, 통계자료의 공간 분포 불균형으로 인해 계수화 방식 적용에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 선행연구 (Mun et al., 2023)의 근거한 점수화 방식을 적용하였다.
Ⅲ. 결과 및 고찰
1. 전국 읍⋅면⋅동 단위 논 면적 산출
권역별 논 경지면적을 분석한 결과, Table 2와 같이, 금강 권역이 286,917 ha로 가장 넓은 경지면적을 보유하고 있으며, 낙동강 권역은 200,108 ha, 한강 권역은 158,689 ha 순서로 나타내었다. 반면, 제주도는 15 ha로 가장 작은 논 면적을 보유하고 있다. 각 권역 내에서 최대 논 경지면적을 보유한 행정구역은 익산시 망성면이 6,695 ha로 금강 권역에서 최대 논 경지면적을 보유하고 있으며, 해남군 산이면 4,737 ha, 철원군 동송면 4,372 ha로 영산강, 한강 권역에서 각각 최대 논 경지면적을 나타내었다. 그 외 낙동강 권역에서는 의성군 다인면이 2,685 ha, 섬진강 권역에서는 곡성군 포두면이 2,419 ha로 권역별 넓은 논 경지면적을 보유하고 있다. 평균 논 경지면적을 분석하면, 금강 권역이 평균 539.3 ha, 영산강 권역이 619.8 ha, 섬진강 권역 405.0 ha로 전체 평균 (308.8 ha) 대비 상대적으로 평균 경지면적이 넓게 나타났다. 반면, 한강 권역 166.5 ha와 낙동강 권역 234.0 ha는 평균 논 면적이 상대적으로 작았으며, 제주도 지역의 경우 0.4 ha로 가장 적은 논 면적을 나타내었다.
Table 2
Paddy field area and number of administrative units by basin in South Korea
권역별 논 경지면적을 분석한 결과를 바탕으로 논 경지면적에 따른 권역별 읍⋅면⋅동 분포를 분석하여 나타냈다 (Table 2). 권역별 분석 단위는 논이 없는 지역 (0 ha), 0 ha부터 10 ha, 10 ha부터 100 ha, 100 ha부터 500 ha, 500 ha 초과 읍⋅면⋅동으로 구분하였으며, 논 경지면적이 크거나 작은 지역의 분포를 권역별로 비교하였다. 논이 없는 지역 (0 ha)은 한강 권역이 389개로 가장 많았으며, 낙동강 권역은 229개, 금강 권역 97개 순서로 나타냈다. 반면, 섬진강 권역은 논이 없는 지역이 21개로 가장 적게 나타났다. 반대로 논 경지면적이 500 ha 초과인 읍⋅면⋅동을 분석하였을 때, 금강 권역이 215개로 가장 많았으며, 영산강 권역 109개, 낙동강 권역 126개 순서를 나타냈다. 해당 권역들은 대규모 논 농업을 기반으로 한 읍⋅면⋅동이 높게 나타났다. 한강 권역의 경우 10 ha 미만의 논 경지면적을 가진 읍⋅면⋅동 수는 496개로 가장 많았으며, 낙동강 권역 308개로 많았다. 이는 해당 권역이 논 농업보다 타 용도로 활용되고 있거나, 도시화 및 산악 지형 등의 영향을 받는 것으로 분석된다.
국내 논 경지면적의 분포는 권역별로 뚜렷한 차이를 나타내고 있으며, 이는 농업가뭄 대응능력을 평가하기 위해 중요한 인자이다. 논 경지면적이 넓은 금강 및 낙동강 권역은 상대적으로 안정적인 농업용수 확보가 가능하지만, 가뭄 발생 시 상대적으로 더 큰 피해를 받을 가능성이 있다. 반면, 논 경지면적이 소규모인 지역은 농업용수 부족의 직접적인 영향은 적지만, 가뭄 발생 시 대체 수자원의 확보가 어려울 수 있다. 따라서, 이러한 논 경지면적을 분석하고, 비교하는 것은 지역 맞춤형 농업가뭄 대응능력 평가 시 중요한 요소가 될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 수리불안전답의 분포를 정량적으로 평가하기 위해, 읍⋅면⋅동 단위 논 경지면적 정보를 활용하였다. 수리답과 수리불안전답을 구분하기 위해서는 논 경지면적 정보가 필수적이다. 또한, 논 경지면적이 존재하지 않은 읍⋅면⋅동은 평가 대상에서 제외하였으며, 이는 실질적인 논 지역의 가뭄 대응 수준만을 반영하여 분석의 신뢰도를 높이기 위한 전처리 과정으로 수행하였다.
2. 평가항목 가중치 산정 및 점수화
가. 평가항목 가중치 산정 결과
Fig. 3을 통해 엔트로피 가중치 산정 결과를 나타내었으며, 점수화를 수행하는 가뭄대응능력 항목을 제외한 기상, 가뭄발생, 보조수원능력 세 가지 평가항목에 대한 가중치와 각 세부 요인의 상대적 비중을 평가하였다. 세 가지 평가항목 엔트로피 가중치 산정 결과 기상 항목 (MF)이 0.30으로 가장 높은 가중치를 가지며, 농업가뭄 대응능력 평가에서 기상 요소가 가장 큰 영향을 미친다는 것을 의미한다. 반면, 보조수원능력 (SF)의 가중치는 0.09로 가장 낮으며, 보조수원이 상대적으로 영향력이 낮다는 것을 의미한다. 기상 항목의 평가 인자 내에서 누적 강수량 (MF(1))이 누적 가뭄지수 (MF(2))보다 다소 높은 비중을 차지하고 있지만, 기상 관련 요소 간 중요도 차이가 크지 않음을 나타냈다. 가뭄 발생 항목의 평가 인자 중 가뭄대책비 (DF(3))의 가중치가 0.45로 가장 높으며, 농업용수 가뭄 예⋅경보 발령횟수 (DF(1)), 논 물마름 발생면적 (DF(2))이 상대적으로 낮은 가중치를 나타냈다. 보조수원능력 항목 중 보조수원용량 (SF(2))이 0.89로 매우 높게 나타났으며, 양수저류용량 (SF(1))은 0.11로 나타났다.
나. 농업가뭄 대응능력 점수화 범례
농업가뭄 대응능력 점수화 과정은 가뭄 피해를 최소화하고 대응체계를 효과적으로 구축하기 위한 중요한 과정이다. 본 연구에서는 기상, 가뭄발생, 보조수원능력, 가뭄대응능력 네 가지 주요 항목을 기반으로 지수를 산정하였다. 기상 (0.30), 가뭄발생 (0.11), 보조수원능력 (0.09) 항목은 엔트로피 가중치를 적용하여 각각 0.7, 0.89, 0.91부터 1.00까지 범위의 계수 값으로 설정하였다. 계수화 항목은 각 항목의 엔트로피 기반 가중치와 수치 범위를 바탕으로, 지표의 해석력 확보와 공간 분포상의 민감도 차이를 반영하기 위해 9단계의 세분 구간으로 분류하였다. 이 구간은 각 지표의 분포 특성과 평가 목적에 따른 실제 값의 분포 범위를 고려하여 설정하였으며, 가뭄 취약성의 상대적 차이를 명확하게 파악할 수 있도록 설계하였다. 가뭄대응능력 항목은 60점부터 100점까지 점수의 범위를 5점 간격으로 구분하여 9단계 세부 점수 범례를 설정하였으며, 지역 간 대응력 차이를 정밀하게 표현하기 위해 분류하였다. 이를 기반으로 농업가뭄 대응능력 지수를 도출하였으며, 상대적 비교를 위해 네 가지 등급으로 구분하였다. 농업가뭄 대응능력이 높음 (High), 보통 (Moderate), 낮음 (Low), 매우 낮음 (Very low) 등급으로 설정하였으며, 읍⋅면⋅동 별 상대적인 차이를 분석하기 위해 범례를 구별하였다.
네 단계 등급은 전국 2,800개 읍⋅면⋅동 중 논이 없는 805개 지역을 제외한 1,995개 읍⋅면⋅동을 대상으로 구분하였으며, 농업가뭄 대응능력 평가결과를 바탕으로 대응능력이 높은 지역은 25% (523개), 보통 지역 35% (711개), 낮은 지역 25% (516개), 매우 낮은 지역 15% (245개)로 평가하였다. 농업가뭄 대응능력이 높은 지역은 전체 대상 지역의 25%에 해당하는 523개 읍⋅면⋅동으로 해당 지역은 가뭄 발생 시 보조수원 활용도가 높으며, 가뭄 대응 체계가 효과적으로 운영되는 지역으로 판단된다. 대응능력이 보통인 지역은 35%로 711개 읍⋅면⋅동이 포함된다. 이는 가뭄 발생빈도에 따른 대응 체계가 중간 수준인 지역으로 분류하였다. 대응능력이 낮은 지역은 전체 25%인 516개 읍⋅면⋅동이 포함되며, 이는 보조수원 확보가 어려우며, 가뭄 발생 시 상대적으로 대응이 취약한 지역으로 평가하였다. 대응능력이 매우 낮은 지역은 전체 15%인 245개 읍⋅면⋅동이 포함되며, 해당 지역은 가뭄 발생빈도 및 심각성에 따른 대응 자원이 부족하여 심각한 피해가 우려되는 곳으로 평가된다.
Fig. 4는 농업가뭄 대응능력 평가를 위한 4개 항목 (기상, 가뭄발생, 보조수원능력, 가뭄대응능력)에 대한 공간적 분포를 나타낸 것이다. 각 지도는 읍⋅면⋅동 단위로 계수 또는 점수화된 결과를 시각화하였으며, 색상에 따라 진할수록 해당 항목에서 상대적으로 대응능력이 취약함을 의미한다. 기상 항목은 전국적으로 편차가 작지만, 중부지역 및 강원도 지역에서 취약함을 나타냈다. 가뭄발생 항목은 경기도, 경상도, 전라도 일부 지역에서 취약함을 나타냈으며, 전국 대부분 점수가 낮게 나타났다. 이는 일부 지역의 농업가뭄 피해 통계가 공식적으로 집계되지 않았거나, 통계자료의 누락 및 불완전성 등 자료 기반의 한계에서 기인했을 가능성도 있다. 따라서 결과 해석 시 이러한 점을 고려할 필요가 있다. 보조수원능력 항목은 전국 다수 지역이 보조수원 확보 측면에서 매우 취약함을 의미하며, 일부 해안가 및 소규모 지역에서 대응능력이 높게 나타났다. 가뭄대응능력 항목의 경우 점수의 분포가 지역별 차이를 크게 나타냈다. 가뭄대응능력 항목은 각 지역의 저수지, 관개시설 등 농업용 수리기반의 구축 정도와 저수지의 실제 운영 현황을 반영한다. 따라서, 이 항목은 지역별로 농업용수 관리 운영 역량의 차이를 객관적으로 평가할 수 있어, 농업가뭄 대응능력 평가에서 지역 간 차이를 명확히 나타낼 수 있는 핵심 지표로 기능할 수 있다.
3. 권역별 농업가뭄 대응능력 평가
농업가뭄 대응능력 평가는 기상, 가뭄발생, 보조수원능력 세 가지 평가항목에 대한 계수화와 가뭄대응능력 항목 점수화를 수행하였으며, 점수가 높을수록 농업가뭄 대응능력이 취약한 결과를 나타내도록 설정하였다. 또한, 1,995개 읍⋅면⋅동 농업가뭄 대응능력 평가를 바탕으로 권역별로 구분하여 결과를 도출하였다. 이를 통해 전체 읍⋅면⋅동 중 농업가뭄 대응능력이 취약한 지역, 권역별 대응능력에 취약한 읍⋅면⋅동 등을 비교 및 분석하였다.
Table 3을 통해 전국에서 논 경지면적이 존재하는 1,995개 읍⋅면⋅동을 대상으로 농업가뭄 대응능력 평가 수행 결과, 가장 취약한 지역을 나타냈다. 기상 (MF), 가뭄발생 (DF), 보조수원능력 (SF)의 계수 값과 가뭄대응능력 (RF)의 점수 값을 통해 농업가뭄 대응능력 (ADRC)를 평가하였다. 가장 대응능력이 취약한 읍⋅면⋅동은 경상남도 의령군 정곡면으로 83.42점을 나타냈으며, 다른 지역에 비해 상대적으로 가뭄발생 항목이 취약한 정도를 나타냈다. 다음으로 경상북도 안동시 송하동, 충청북도 청주시 오근장동, 인천광역시 옹진군 덕적면이 80.70점으로 상대적으로 높은 점수를 가지며, 대응능력에 취약한 지역으로 나타났다.
Table 3
Results of agricultural drought response capability and vulnerable areas
Fig. 5는 권역별 농업가뭄 대응능력을 평가를 통해 나타난 읍⋅면⋅동을 단계별 비율로 비교한 결과이다. 전국 읍⋅면⋅동 대응능력 평가결과 대응능력이 높은 지역 25.0%, 보통 지역 35.0%, 낮은 지역 25%, 매우 낮은 지역 15% 비율로 구분하였으며, 이를 권역별로 평가한 결과 금강 권역이 18.9%, 낙동강 권역이 15.2%로 대응능력이 가장 낮게 나타났으며, 반대로, 영산강, 섬진강 권역의 경우 각각 35.8%, 39.4%의 읍⋅면⋅동에서 대응능력이 높은 결과를 나타내었다. 이는 해당 지역이 풍부한 농업용 저수지와 수리시설을 갖추고 있기 때문으로 판단된다. 농업가뭄 대응능력 평가결과를 공간적 분포를 통해 나타낸 결과 (Fig. 6), 4단계로 구분 후 논이 없는 지역은 N/A로 설정하였다. 전국 단위로 분석한 결과, 중부지역 (충청남도, 경상북도 등)에서 농업가뭄 대응능력이 매우 낮은 분포를 나타냈으며, 이는 농업의 의존도가 높고 기반시설이 부족한 지역으로 판단된다. 또한, 권역별로 분석한 결과, 한강 권역, 섬진강 권역, 영산강 권역의 경우 대응능력이 매우 낮은 지역의 빈도는 낮게 나타났지만, 금강 권역, 낙동강 권역의 경우 매우 낮음의 빈도가 시각적으로 높게 나타났다. 이는 읍⋅면⋅동의 크기와 논 경지면적의 크기로 인해 시각적으로 많다고 판단될 수 있다. 이를 정량적으로 평가하기 위해 권역별 단계에 따른 시군을 분석하였다.
권역별 읍⋅면⋅동 수를 단계별로 분석한 결과, 전국적으로 2,800개 읍⋅면⋅동 중 논 없는 지역 805개, 대응능력이 높은 지역 523개, 매우 낮은 지역 245개로 나타냈다. 권역별로 비교한 결과, 낙동강 권역에서 대응능력이 매우 낮은 읍⋅면⋅동이 95개로 가장 높았으며, 반대로 섬진강 권역은 8개 읍⋅면⋅동에서 매우 낮은 등급을 나타내었다. 그 외 금강 권역은 82개, 한강 권역은 45개, 영산강 권역은 15개 읍⋅면⋅동에서 취약한 결과를 도출하였다. 이러한 결과를 바탕으로 분석하였을 때, 수리시설 확보가 부족한 지역에서 상대적으로 대응능력이 낮게 나타나는 경향이 확인되었다. 또한, 한강 권역의 경우 도시화 및 기후변화로 인해 논 경지면적이 감소하고, 농업용 수자원의 확보가 어려운 특징을 갖고 있다고 사료된다.
Ⅳ. 결 론
본 연구는 국내 농업가뭄 대응능력을 정량적으로 평가하고, 읍⋅면⋅동 단위에서 농업가뭄 취약지역을 분석하여 가뭄 대응전략 수립을 목표로 한다. 이를 위해 논 경지면적과 농업용 수리시설 체계를 분석하고, 기상, 보조수원능력 등을 포함한 인자를 종합적으로 고려하여 농업가뭄 대응능력을 평가하였다. 전국 2,800개 읍⋅면⋅동을 대상으로 논 경지면적을 분석한 결과, 논이 존재하는 1,995개 지역을 중심으로 대응능력 평가를 수행하였다.
논 경지면적 산출에는 팜맵과 통계청 자료를 활용하여 읍⋅면⋅동 단위의 논 경지면적을 산정하고 분석하였다. 농업가뭄 대응능력 평가를 위하여 기상, 가뭄발생, 보조수원능력, 가뭄대응능력 네 가지 주요 항목을 설정하고, 각 항목에 대한 9개 평가 인자를 선정하였다. 또한, 평가항목별 상대적 중요도를 객관적으로 도출하기 위해 엔트로피 가중치 분석을 수행하였다. 팜맵 기반의 권역별 논 경지면적 평가에서 금강 권역이 286,917 ha로 가장 넓은 논 경지면적을 보유하고 있으며, 낙동강 권역이 200,108 ha, 한강 권역이 158,689 ha 순서를 나타냈다. 반면, 제주도는 15 ha로 가장 작은 논 경지면적을 기록하였다. 엔트로피 가중치 분석 결과에서는 기상 항목 0.30으로 가장 높은 중요도를 가지며, 가뭄발생 항목은 0.11, 보조수원능력 항목은 0.09의 영향력으로 기상 항목 대비 상대적으로 낮은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 가뭄 대응전략 수립 시 기상 변동성의 영향을 우선적으로 고려해야 하는 것을 의미한다. 농업가뭄 대응능력 평가는 1,995개 읍⋅면⋅동을 대상으로 수행되었으며, 대응능력이 높은 지역 25%, 보통 지역 35%, 낮은 지역 25%, 매우 낮은 지역 15% 네 단계로 구분하였다. 농업가뭄 대응능력이 매우 낮은 지역은 주로 낙동강 권역 15.2%와 금강 권역 18.9%에 집중되어 있다. 반면, 영산강 권역 (35.8%), 섬진강 권역 (39.4%)는 농업가뭄 대응능력이 높은 지역이 많아 상대적으로 가뭄에 강한 특성을 나타냈다. 특히, 가장 취약한 지역으로는 경상남도 의령군 정곡면이 83.42점으로 나타났으며, 이 지역은 강수량 부족, 높은 가뭄 발생빈도, 보조수원 부족 등의 요인이 복합적으로 작용하여 낮은 대응능력을 보이는 것으로 분석된다.
본 연구에는 사용 가능한 통계자료와 공간 단위의 제약으로 인해 일부 항목에서 세부적인 지역 특성을 충분히 반영하지 못한 한계가 있으며, 이는 공간자료의 정밀화와 다양한 농업형태를 고려한 지표 보완을 통해 분석의 정확성을 높일 필요가 있다. 또한, 기존 지역 단위 연구에서 다루지 못한 전국 읍⋅면⋅동 단위의 정량 평가체계를 제시함으로써, 농업가뭄 대응력 진단의 공간적 확장성과 실용성을 확보하였다. 특히, 팜맵 기반의 정밀한 논 경지면적 정보와 다양한 시계열의 기상자료를 통합적으로 활용함으로써, 지역별 가뭄 민감도의 차이를 반영할 수 있는 평가체계를 구현하였다. 향후 농업형태의 다양성과 기후변화 대응 시나리오를 적용하여, 기후변화 대응을 위한 농업가뭄 대응전략 수립에 기여할 수 있도록 연구를 확장할 필요가 있다.
