Ⅰ. 서 론
가뭄은 강수의 부족으로 발생하는 자연재해를 뜻하며, 최근에는 급격한 이상기후의 영향으로 인하여 가뭄의 발생빈도 및 강도가 증가하고 극심한 가뭄이 빈번하게 발생하고 있다 (Kim et al., 2016). 가뭄의 학문적인 의미로 기상학적, 수문학적, 농업적, 사회경제적 가뭄으로 구분할 수 있으며, 농업가뭄은 농작물의 생육 및 수확량과 관련하여 직접적으로 영향을 미치고 토양수분의 부족한 정도와 농업용 저수지의 관개량이 부족하여 농작물에 피해가 발생하는 것으로 정의한다 (Rosenberg, 1979). 농업용 저수지에서 공급되는 농업용수는 최근 산업의 발달, 인구 증가 등 생활용수 및 공업용수의 수요가 증가함에 따라 상대적으로 공급량은 감소하는 추세이지만 여전히 중요한 관리대상이다 (Chung and Park, 2004). 일반적으로 논 작물의 생육에는 농업용수의 관개를 통한 영농활동이 이루어지고 있으며, 국내의 경우 농업용 저수지, 양수장 등 농업용수 이용 형태가 다양하기 때문에 강수부족으로 인한 농업가뭄이 발생한다고 해도 실제로 농업현장에서 느끼는 체감적인 가뭄은 시공간적으로 상이할 수 있다 (MLIT, 2002; Mun et al., 2020).
농업가뭄을 해석하기 위하여 지역의 강수량 부족, 가뭄 피해 면적, 가뭄지수 등을 활용하여 가뭄 재해를 평가하고 있으며 (Tadesse et al., 2005; Nam etl al., 2014; Nam et al., 2015; Hong et al., 2016), 국내에서는 기상청 수문기상가뭄정보시스템, 농림부 농업가뭄관리시스템, 환경부 국가가뭄정보포털 등에서 기상관측소 지점자료 기반의 가뭄지수를 통한 가뭄 모니터링을 제공하고 있다. 하지만 지점자료를 기반으로 공간보간을 통하여 재산정된 공간지도를 결과로 나타내고 있으며, 지점자료의 특성상 미계측 지역에 대한 정확한 데이터 취득 및 해상도 측면에서의 한계로 인하여 위성영상의 활용성이 대두되고 있다 (Nam et al., 2018; Jeon et al., 2021).
증발산량을 활용한 위성영상 기반 가뭄지수인 증발스트레스지수 (Evaporative Stress Index, ESI; Anderson et al., 2007)는 기존에 활용되고 있는 표준강수지수 SPI (Standardized Precipitation Index), 파머가뭄심도지수 PDSI (Palmer Drought Severity Index) 등과 같은 가뭄지수와 비교하여 식생의 가뭄모니터링에 활용되고 있다 (Nguyen et al., 2020; Yoon et al., 2020a). 또한 짧은 기간 동안 급격하게 심화된 가뭄이 발생하는 돌발 가뭄 (Flash Drought)에 대하여 원격으로 감지된 열적외선 영상 및 지표면 온도 기반 초기 가뭄 스트레스를 전달할 수 있기 때문에 일반적인 기상학적 가뭄지수보다 가뭄 조기경보에 대한 활용성이 높다 (Otkin et al., 2013; 2014; Zhong et al., 2020). Yoon et al. (2018)은 ESI와 위성영상 기반 식생지수를 비교하여 국내 가뭄사상에 대한 적용성을 확인하였으며, Lee et al. (2019)는 북한 지역을 대상으로 ESI와 기상학적 가뭄지수인 SPI, SPEI (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)를 비교하여 ESI가 극심한 가뭄에 대하여 신속하고 정확하게 감지하는 것으로 판단하였다.
일반적으로 지점자료 기반 가뭄지수를 활용한 가뭄 모니터링 기술이 시군구 단위의 가뭄 정보를 제공하는 것에 반해 위성영상을 활용한 가뭄 모니터링은 격자 단위의 가뭄 정보를 제공할 수 있으며, 고해상도 위성영상을 활용하여 논, 밭 등 작물 재배지역을 중심으로 소규모 지역에 대한 가뭄 모니터링이 가능하다. 본 연구에서는 500 m 공간해상도 기반 ESI를 산정하여 현장조사를 활용한 논 작물 중심 필지에 대한 가뭄 모니터링을 분석하고자 하였으며, 현장조사 지점을 중심으로 영농기 농업용수 및 강수량에 의한 필지의 가뭄 단계를 분석하여 ESI를 활용한 논 가뭄 모니터링의 적용성을 평가하고자 한다.
Ⅱ. 연구 방법
1. 연구대상지역
현장조사 지역은 경기도 안성시 농업용 저수지를 대상으로 선정하였다. 한국농어촌공사 안성지사 관리 저수지는 11개이며, 대부분의 저수지가 유역면적 및 관개면적이 1,000 ha 미만의 소규모 저수지이지만 저수용량이 충분히 크고 기상관측소 및 저수율 자료에 대하여 확보 가능한 고삼, 금광, 마둔 저수지를 선정하였다. 또한, 안성시와 인접해있는 이동 저수지를 대상 저수지로 선정하였다. 대상 저수지 및 기상관측소의 위치는 Fig. 1과 같으며, 티센망 (Thiessen network)을 활용하여 저수지별 지배강우관측소로 이동 저수지는 수원 기상관측소, 고삼 저수지의 경우 이천 기상관측소, 금광 및 마둔 저수지의 경우 천안 기상관측소 자료를 활용하였다. 대상 저수지의 제원은 Table 1과 같으며, 위성영상을 활용한 논 가뭄 모니터링의 적용성을 분석하기 위하여 2020년 4월부터 9월까지 평야부를 중심으로 주수원공인 저수지를 통한 용수공급 및 보조수원공의 유무와 영농기 용수공급에 따른 논 작물의 담수심 등 수혜지역의 용수공급 현황을 조사하였다.
2. 위성영상 기반 증발스트레스지수
ESI는 실제 증발산과 잠재 증발산의 비를 이용하여 표준화된 아노말리를 지수화한 지표이며, 가뭄 모니터링 및 토양수분 기반 가뭄지수 산정에 있어 적합하다 (Anderson et al., 2011, 2013). 지표면과 대기사이에서의 수분 공급을 표현하는 ESI는 대기온도, 대기압, 태양복사량, 식생지수 등 다양한 수문기상인자들의 기작을 중심으로 가뭄 현상을 분석하는 지표로 개발되었으며, ESI 산정과정에서 실제 증발산량만이 아닌 잠재 증발산량을 고려하는 이유는 지표면 순복사량의 영향을 최소화하여 식물 수분스트레스 판단에 대한 신뢰성이 높기 때문이다 (Otkin et al., 2018).
본 연구에서는 주기적인 모니터링과 수혜면적에 대한 분석이 가능한 MODIS (Moderate Resoultion Imaging Spectroradiometer) 위성영상을 활용하였으며, MODIS 위성영상 중 8일 주기의 공간해상도 500 m 격자 단위 실제 증발산량 및 잠재 증발산량 취득이 가능한 MOD16A2 영상을 기반으로 식 (1)과 같이 ESI를 산정하였다. Yoon et al. (2020b)은 MOD16A2 실제 증발산량과 잠재 증발산량을 활용하여 ESI를 산정하였으며, 전 지구 위성자료 및 공간정보자료 제공 플랫폼인 SERVIR (https://servirglobal.net)를 통하여 제공되고 있는 공간해상도 5 km ESI와 비교하여 실제 가뭄사상을 대상으로 국내 가뭄 판단을 위한 가뭄지수로서의 적합성을 확인하였다. MOD16A2의 실제 증발산량 산정 알고리즘은 Penman-Monteith 식을 기반으로 MCD12Q1 기반 토지피복도 및 6시간 단위의 평균 및 최소 온도, 광합성 유효방사량, 습도 등의 기상인자와 MOD15A2H를 이용한 잎면적지수 LAI (Leaf Area Index) 등을 활용한다 (Running et al., 2019). 잠재 증발산량의 경우 식 (2)와 같이 Monteith (1965)에 의하여 계산된다.
여기서, 
는 포화증기압 및 온도 곡선의 기울기, 
는 가용복사열, 
는 공기압의 부족량, 
는 표면저항을 의미하며, 그 외 인자들은 상수값으로 활용한다.
MOD16A2의 실제 증발산량과 잠재 증발산량 자료는 좌표계 보정과 이상치 제거 및 scale factor 조정을 통하여 전처리하며, 본 연구에서는 2001년부터 2020년 9월까지 취득가능한 MOD16A2 위성영상 자료를 수집하여 가뭄지수로 활용할 수 있도록 Z-score 기반 표준화를 통하여 지수화 하였다.
3. 필지단위 논 가뭄 모니터링
가. 현장조사 지점 기반 격자 선정
위성영상 기반 논 작물 중심의 가뭄 모니터링을 위하여 대상 저수지의 수혜지역 내 ESI 격자를 활용할 수 있도록 선정한 현장조사 지점을 Fig. 2와 같이 위성지도를 이용하였다. 현장조사 지점은 대상 저수지 수혜지역 중 논 작물 중심의 평야부를 중심으로 MOD16A2 영상의 500 m 공간해상도 기준 한 격자를 선정하였으며, 대상 저수지별 통수시기를 기점으로 MOD16A2 영상의 8일 주기에 따라 선정한 지점에 대한 현장조사를 수행하였다. 실제 현장조사를 통하여 관측 지점으로 선정된 격자 내 필지에 대하여 논, 밭, 시설 등을 구분하였으며, 조사일 기준 강수량, 저수율, 용수공급 여부, 담수심 등에 대하여 조사하였다.
나. 가뭄 단계 적용
위성영상 기반 가뭄지수인 ESI는 표준화를 통한 아노말리 (anomaly)로 가뭄, 비가뭄의 정도만을 표현하고 있으며, 가뭄심도에 따른 명확한 분류 기준 없이 가뭄의 경향성을 보여준다. Percentile을 활용한 가뭄심도의 임계값을 산정하는 방법은 객관적인 데이터와 결합하여 가뭄 분석에 사용되는 모든 매개변수에 적용이 가능하며, 지역별로 다른 기후 및 지역적 특성을 반영하여 과거 가뭄사상을 고려하여 가뭄 단계를 표현할 수 있다 (Lee et al., 2020). Percentile 기반 가뭄 단계는 U. S. Drought Monitor (USDM; Svoboda et al., 2002)에서 활용하고 있는 기준을 적용하였으며, Lee et al. (2020)에서는 국내 전역을 대상으로 활용가능한 ESI 가뭄심도 값을 추출하여 Table 2와 같이 D0 (약한 가뭄, 비정상적 건조)부터 D4 (이례적인 가뭄)까지 USDM 기준 5단계의 가뭄 범주에 따른 임계값을 산정하였다. Percentile 기반 ESI 가뭄 단계를 활용하여 현장조사 지점 및 ESI 가뭄 단계 변화를 비교하여 영농기 논 작물 생육시기를 모니터링하였다.
Table 2
The categories of drought in ESI (Lee et al., 2020)
Ⅲ. 적용 및 결과
1. 현장조사 대표성 분석
현장조사 지점 기준 ESI 한 격자가 대상 저수지 수혜지역에 대한 ESI를 대표할 수 있는지 파악하기 위하여 2019년 고삼 저수지 영농기를 대상으로 Fig. 3과 같이 시계열로 표현하였다. 고삼 저수지 수혜지역에 대한 ESI 전체 격자 평균값과 현장조사 지점에 대한 격자값의 변동성이 유사하게 나타났으며, ESI 값의 큰 차이를 보이지 않아 현장조사 지점이 전체 수혜지역에 대한 ESI 가뭄 단계를 반영할 수 있다고 판단된다.
2. 현장조사 기반 격자 내 토지이용정보
논 작물 중심의 필지 변화를 분석하기 위하여 선정한 현장조사 지점의 토지이용정보를 조사하였으며, Fig. 4와 같이 대상 저수지별 현장조사 지점 내 필지의 종류를 표현하였다. 밭, 축사, 시설재배 등 논 이외 농업지역 및 주거지에 대하여 노란색으로 표현하였으며, 노란색을 제외한 필지는 논 작물 필지 및 용배수로 등이다. 논 작물 필지에 대한 비율이 높을수록 정확도 높은 논 가뭄 모니터링 적용성 분석이 가능하며, 이동 저수지는 75%, 고삼 저수지 80%, 금광 저수지 95%, 마둔 저수지 90%의 논 작물 중심 필지의 비율을 보였다.
3. 논 작물 물관리
대상 저수지 통수 시작 이후부터 현장조사 지점을 답사하여 용수공급 여부, 작물의 생육, 담수심 등을 Table 3과 같이 조사하였으며, Table 4는 실제 현장조사 지점 논 작물 물관리를 도시한 것이다. 대상 저수지 중 고삼 저수지는 4월 23일에 통수를 시작하였으며, 이동, 금광, 마둔 저수지는 5월 9일에 통수를 시작하여 필지에 농업용수가 공급되었다. 고삼, 금광, 마둔 저수지는 5월 17일 모내기를 시작하여 5월 25일 기준 현장조사 지점 지역을 포함한 대부분의 필지에서 모내기를 완료하였지만, 이동 저수지는 5월 25일 모내기를 시작하여 6월 2일 현장조사 지점 지역의 모내기가 완료되었다. 모내기 이후 6월에는 담수관개를 통한 작물의 생장시기가 이어졌으며, 고삼 저수지는 6월 중순에서 7월 중순 사이 중간낙수가 이루어졌다. 금광, 마둔 저수지 수혜지역에서는 6월 말에서 7월 말 사이 중간낙수가 진행되었으며, 이동 저수지의 경우 7월 초에서 8월 초 사이 중간낙수가 이루어졌다. 대상 저수지 수혜지역의 중간낙수가 종료된 이후 기상청 월간 기후정보 분석 보도자료 기준 2020년 7~8월 중부 및 제주 지역 기록적인 장마의 지속으로 인하여 현장조사 지점을 조사하는 것에 한계가 있었으며, 8월 말 이후부터 대상 저수지 수혜지역에 대한 완전낙수를 진행하였다.
Table 3
Records of irrigation for farming paddy crop based on the field surveys
Table 4
Farming activities of target reservoirs from April to September in 2020
| APR | MAY | JUNE | JULY | AUG | SEP | |||||||||||||||||||
| Idong | ||||||||||||||||||||||||
| Gosam | ||||||||||||||||||||||||
| Geumgwang | ||||||||||||||||||||||||
| Madun | ||||||||||||||||||||||||
| * blue: irrigation start, green: transplanting, yellow: midsummer drainage, orange: perfect drainage | ||||||||||||||||||||||||
담수심 (ponding depth)의 경우 가장 이른 시기에 통수를 시작한 고삼 저수지 현장조사 지점에서 4월 23일 약 40 mm 깊이를 보였으며, 이후 모내기를 위한 담수관개 시기인 5~6월에는 60 mm 이상의 높은 담수심을 보였다. 전체 수혜지역에 대한 모내기를 완료한 이후 6월 중순부터 7월 중순까지는 담수심이 0 mm에 가까이 감소하면서 중간낙수가 진행되었다. 현장조사가 이루어지지 않은 7월 말부터 8월 말까지의 담수심에 대하여 고삼, 금광, 마둔 저수지 현장조사 지점에서는 8월 말 20 mm의 담수심을 보이면서 장마로 인한 강수량의 증가와 함께 높은 담수심이 확인되었다. 9월에는 관개가 이루어지지 않았으며, 담수심은 0 mm로 감소하였다.
4. 영상 기반 영농기 가뭄 단계
Percentile 기반 가뭄 단계를 활용하여 2020년 4월부터 9월까지 현장조사 지점 기준 ESI 가뭄심도를 파악하였으며, ESI 값은 Table 5와 같다. Table 6은 실제 현장조사 시기 사진과 ESI 가뭄 단계의 변화를 표현하였다. 4월 말 또는 5월 초 통수가 시작되면서 필지 내 용수가 공급되었으며, 이에 상응하여 해당 시기 ESI는 0보다 낮은 값을 보이면서 토지의 수분부족을 표현하였다. 이후 이동 저수지를 제외한 고삼, 금광, 마둔 저수지의 경우 용수공급 시기에 대부분 0보다 큰 ESI 값을 나타내면서 비가뭄을 표현하였으며, 담수관개가 집중되는 5, 6월 높은 ESI 값을 보이는 것을 확인하였다. 중간낙수 시기에는 ESI 값이 점차 감소하면서 금광, 마둔 저수지의 경우 보통 가뭄 (D1), 심한 가뭄 (D2) 이상의 가뭄 단계를 표현하였으며, 고삼 저수지는 비가뭄을 표현하면서 ESI 값이 감소하는 경향을 보였다. 이동 저수지의 경우 전반적으로 낮은 ESI 값을 보이면서 보통 가뭄에서 극심한 가뭄 단계 (D1~D3)를 표현하였으며, 담수관개 시기에 ESI 값이 감소하면서 중간낙수 시기보다 필지에 대한 심화된 가뭄을 표현하였다. 이후 8월에는 장마로 인한 강수량이 증가하면서 이동, 고삼, 금광, 마둔 저수지 모두 정상 또는 습윤한 단계를 나타내었으며, 9월에는 완전낙수 기간에 ESI 값이 감소하면서 비정상적인 건조 단계에서 심한 가뭄 (D0~D2) 수준의 가뭄 단계를 표현하였다.
Table 5
Time series of ESI values from April to September in 2020
Table 6
Changes of ESI drought category in farming season from April to September in 2020
| Apr | May | Jun | Jul | Aug | Sep | ||||||||||||||||||||
| Idong | Field |  |  |  |  |  |  | ||||||||||||||||||
| ESI | |||||||||||||||||||||||||
| Gosam | Field |  |  |  |  |  |  | ||||||||||||||||||
| ESI | |||||||||||||||||||||||||
| Geumg-wang | Field |  |  |  |  |  |  | ||||||||||||||||||
| ESI | |||||||||||||||||||||||||
| Madun | Field |  |  |  |  |  |  | ||||||||||||||||||
| ESI | |||||||||||||||||||||||||
Fig. 5는 ESI 기준 가뭄 단계에 대한 변화와 현장조사 지점의 강수량 및 담수심의 변화를 나타낸 그래프이며, 담수심의 경우 장마로 인한 미측정으로 8월은 제외하였다. 가장 이른 시기에 통수를 시작한 고삼 저수지의 경우 4월 중순부터 담수심이 약 20 mm 존재하였으며, 이후 대상 저수지 모두 담수심의 증가와 함께 ESI 값이 증가하는 경향을 나타내었다. 중간낙수가 이루어지는 6월 말부터 담수심이 감소하면서 ESI 값도 감소하는 경향을 보였으며, 7~8월에는 집중적인 강수량의 증가와 함께 ESI 값도 전반적으로 증가하였다. 9월에는 완전낙수를 진행하면서 필지의 담수심이 존재하지 않았으며, ESI 값도 감소하였다.
Fig. 5
Comparison of reservoir storage, precipitation, ponding depth, and ESI from April to September in 2020
대상 저수지 저수율은 4월부터 6월 말까지 지속적으로 감소하였으며, 7~8월 장마로 인하여 80~90%까지 회복된 저수율은 이후 완전낙수 시기에 70~80%의 저수율을 유지하였다. 4월부터 6월까지 강수량의 큰 영향 없이 저수지 용수공급을 통한 담수심의 증가로 ESI 값도 증가하였으며, 이후 담수심의 여부와 관계없이 장마로 인한 많은 양의 강수량으로 ESI 값이 증가하는 것을 확인하였다. 또한, 9월 이후로 저수율이 큰 폭으로 감소하는 시기 없이 적절한 강수량의 영향이 있지만 ESI 값은 감소하면서, 완전낙수 시기에 필지 내 용수 함량에 따른 ESI의 변동성이 적정하다고 판단된다.
Ⅳ. 결 론
본 연구에서는 논 작물 필지에 대한 현장조사를 통하여 위성영상 기반 가뭄지수인 증발스트레스지수, ESI의 가뭄 단계를 적용하여 위성영상을 활용한 필지단위 논 가뭄 모니터링의 적용성을 분석하였다. MOD16A2 위성영상의 실제 증발산량과 잠재 증발산량을 활용하여 공간해상도 500 m의 ESI를 산정하였으며, 한 격자에 해당하는 현장조사 지점을 선정하여 영농기 용수공급에 따른 필지의 변화와 비교하였다. 현장조사 지점은 논 작물 중심의 재배지역이 대부분이며, 8일 간격으로 제공하는 MOD16A2 위성영상의 주기에 맞추어 용수공급 여부, 담수심 등을 조사하였다. 또한, ESI의 경우 Percentile 기반 가뭄 단계를 적용하여 비정상적인 건조 단계에서 이례적인 가뭄까지 (D0~D4) 5단계로 구분하였으며, 현장조사 지점에 해당하는 필지의 변화에 대하여 가뭄 단계의 변화를 분석하였다.
대상 저수지인 이동, 고삼, 금광, 마둔 저수지에서 통수, 모내기, 낙수 등 영농활동에 대한 용수 활용에 대하여 ESI 가뭄 단계와 비교하였으며, 통수 이전 시기 모든 현장조사 지점에서 보통 가뭄 및 심한 가뭄 단계 수준의 가뭄이 표현되었다. 필지 내 용수가 공급되면서 토양 내 충분한 물 공급이 이루어졌으며, 이에 상응하여 ESI 값이 높아지면서 가뭄 단계가 완화되었다. 중간낙수 시기에는 필지 내 공급되었던 물을 낙수에 의하여 배제하면서 ESI 가뭄 단계가 심한 가뭄 단계까지 심화되는 경향을 보였다. 이후 장마기간에는 주수원공에서 이루어지는 관개가 아닌 많은 양의 강수량으로 인하여 ESI 가뭄 단계가 완화되어 비가뭄을 주로 표현하였으며, 9월에는 완전낙수를 통한 ESI 값의 감소를 나타내었다. 영농기 논 작물 중심 필지에 대한 물순환구조에 대하여 ESI를 활용한 가뭄 단계와 유사한 경향을 표현하였다. 장마기간에 저수율은 감소하지 않고 많은 양의 강수량으로 인하여 충분한 물 공급이 이루어지면서 ESI가 증가하는 경향을 보이는 것은 주수원공에 의한 용수공급뿐만 아니라 강수량에 의한 필지 내 물 공급에 대하여 ESI를 활용한 분석이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 논 작물에 대한 가뭄 모니터링을 위하여 위성영상 기반 가뭄지수인 ESI를 적용가능하며, 8일 주기로 ESI를 산정할 수 있는 MOD16A2 위성영상의 특징으로 주 단위 수준의 필지단위 논 가뭄 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
ESI의 변동성이 강수량 및 저수율의 변화에 따른 관계만을 갖고 해석하는 것은 한계가 있으며, 지속적인 현장조사를 통한 누적 데이터를 활용하여 ESI 기반 논 가뭄 모니터링에 대한 높은 신뢰성을 가진 결과를 도출할 수 있을 것으로 사료된다. 또한, 낙수기간에 가뭄 단계가 심화되는 것을 통하여 가뭄으로 판단하는 것은 한계가 있으므로 보다 높은 신뢰성의 논 가뭄 모니터링을 위하여 저수지 또는 수혜지역별 가뭄 단계의 적용성을 평가하고 용수공급 및 낙수 등의 인위적인 요소를 고려한 가뭄 단계를 산정하는 것이 적절할 것으로 판단된다. 향후 현장조사 지점의 정확성을 높이기 위한 고해상도 위성영상 기반 ESI 산정 및 토지피복도를 활용한 전국적인 논 가뭄 모니터링의 확대 등을 통하여 논 작물뿐만 아니라 재배지역이 구분된 작물별 가뭄 모니터링 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
