임정호 교수팀, 복잡한 가뭄 유형 대변하는 ‘가뭄 통합 지수 계산법’ 개발
사용자 관심 가뭄 유형별 타깃 모니터링도 가능

기존 관측소 기반 가뭄지수 및 VPA를 통해 계산된 가뭄지수의 공간 분포 비교. UNIST 제공

임정호 교수. UNIST 제공

공동 제1저자인 박수민 연구원(왼쪽)과 손보경 연구원. UNIST 제공

국내 연구진이 가뭄의 복잡한 특성을 하나의 통합 지표로 나타낼 수 있는 위성 기반 가뭄 모니터링 기법을 개발했다. 이렇게 계산된 통합 지수는 정확도가 높고 시·공간적 제약이 적어 새로운 가뭄 모니터링 기법으로 주목받고 있다.

울산과학기술원(UNIST)는 도시환경공학과 임정호 교수 연구팀이 특정 유형의 가뭄만을 대표하는 각 가뭄지수를 통합해 정확도 높은 새 가뭄지수를 생산하는 기법(VPA; Vector Projection Analysis)을 개발했다고 27일 밝혔다.

가뭄은 호우 같은 재해와 달리 하나의 지표로 정의하기 어려운 재해이다. 가뭄을 지속 기간, 피해 규모 등에 따라 몇 가지 유형으로 나누고, 가뭄에 영향을 주는 강수량 같은 인자(변수)들을 조합해 ‘가뭄지수’ 형태로 관리하는 이유이다.

실제로 기존 가뭄지수들은 특정 유형의 가뭄만을 대표하는 성향이 커 실제 가뭄 피해 상황을 종합적으로 파악하기 위해서는 여러 가뭄 유형의 특성이 동시에 반영된 새로운 지수 개발이 필요하다.

이번에 개발된 새로운 가뭄 모니터링 기법은 다양한 가뭄 지수에 영향을 미치는 위성 관측 변수들을 재조합하는 방식이다.

여러 가뭄지수를 동시에 잘 설명하는 위성 관측 변수일수록 새로운 지수에 더 많이 반영되도록 설계돼 정확도가 높다. 또 사용자 설정 정보를 기반으로 자료 조합을 유연하게 바꿔 특정 유형 가뭄(장기, 단기 등)에 대한 모니터링도 동시에 가능하다.

입력 변수(인공위성 관측 값)가 3개일 때의 VPA 개념도: X1, X2, 및 X3는 각 입력 변수의 축을 나타냄. 상관성 벡터(correlation vector)는 입력 변수 Xi와 종속 변수 Yj 사이의 상관성 cXi,Yj를 요소로 갖는 벡터임. (a)타겟 지수가 하나일 때 및 (b)타겟 지수가 두 개 일 때, VPID 방향 벡터(VPID direction)의 결정. (c)VPID의 계산. UNIST 제공

연구진이 개발한 통합 가뭄지수(VPID)와 미국 지역 관측소 측정값(강수량 등) 기반의 3가지 가뭄지수 간 가뭄의 시·공간적 분포 정확도를 비교한 결과, 통합 가뭄 모니터링 지수의 가뭄 분포 정확도가 더 높았다. 지수 간 정확도 비교를 위해서 미국 USDM이 제공하는 가뭄 분포도를 표준(reference)으로 사용했다.

또 해당 가뭄지수 모니터링 기법을 동아시아에도 적용한 결과 동아시아의 대표적 가뭄 피해 사례도 잘 설명했다.

공동 제1저자인 손보경 UNIST 도시환경경공학과 석·박사통합 과정 연구원은 “개발된 기술은 기존 관측소 기반 가뭄지수인 종속변수와 위성 기반 가뭄 인자인 독립변수간 상관성을 이용해 새로운 지수를 생산하는 방식”이라며 “가뭄 뿐만 아니라 여러 종속 변수의 특성을 하나의 지표(지수)로 표현 할 필요가 있는 다양한 분야에 쓰일 수 있을 것”이라고 설명했다.

임정호 교수는 “사용자가 보고자하는 가뭄 정보별로 본 기술을 유연하게 적용할 수 있다”며 “오랜 시간동안 고정된 가뭄지수를 사용함으로써 야기되는 기존 모니터링 방식의 문제를 효과적으로 해결할 수 있을 것”이라고 기대했다.

이번 연구는 원격탐사분야 최고 학술지인 리모트 센싱 오브 인바이론먼트 (Remote Sensing of Environment) 1월호에 출판됐다.

송현수 기자 songh@busan.com

송현수 기자 songh@busan.com