• 동적 순진 베이지안 분류기(dynamic naïve Bayesian classifier)가 가뭄 지표를 통합하기 위해 도입되었다. • 다중 가뭄 지표는 통계적 견고성과 유연성을 보여주었다. • 수문학적 위험은 가뭄과 관련된 다양한 요인을 고려하여 평가되었다. 다양한 기후변화 시나리오에 따르면, 가뭄의 빈도와 강도는 급격히 증가할 것으로 예상된다. 한국에서는 지역 규모에서 기후 특성의 변동성이 크기 때문에, 가뭄 대응 정책의 개발이 기후변화를 고려해야 한다. 본 연구에서는 표준강수지수(standardized precipitation index), 유출량 가뭄 지수(streamflow drought index), 증발산 스트레스 지수(evaporative stress index), 수공급능력 지수(water supply capacity index)를 결합하여 다중 가뭄 지표를 산정하고, 동적 순진 베이지안 분류기(dynamic naive Bayesian classifier, DNBC)를 적용하였다. 또한 대표농도경로(representative concentration pathways, RCP)로 기술된 두 가지 기후변화 시나리오에 따라 이변량 가뭄 빈도 분석과 수문학적 위험 분석을 수행하였다. 단기적으로는 전국 전반에서 높은 수문학적 위험이 주로 관측되었다. 한강, 금강, 낙동강 유역을 포함한 중부 지역이 특히 가뭄에 취약한 것으로 나타났다. 중기에서 장기 관점에 따르면, RCP 4.5에서는 금강 유역 일부 지역과 한국 남부 연안에서, RCP 8.5에서는 금강 유역 일부 지역과 낙동강 유역 남부 구간 일부에서 수문학적 위험이 높은 수준을 유지할 것으로 예상되었다. 본 연구는 가뭄에 취약한 지역을 규명하고, 가뭄 대응 전략을 수립하는 정책결정자에게 유의미한 정보를 제공한다.

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