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Evaluation of Drought Indices using the Drought Records

관측 자료를 이용한 가뭄지수의 평가

  • Kim, Gwang-Seob (Dept. of Architecture and Civil Engrg., Kyungbook National Univ.) ;
  • Lee, Jun-Won (Dept. of Architecture and Civil Engrg., Kyungbook National Univ.)
  • 김광섭 (경북대학교 공과대학 건축토목공학부) ;
  • 이준원 (경북대학교 건축토목공학부)
  • Received : 2011.04.19
  • Accepted : 2011.06.30
  • Published : 2011.08.31

Abstract

In this study, the suitability of drought indices was analyzed using the quantified drought records from official reports, newspapers and drought indices estimated using precipitation and air temperature data of 69 weather stations from 1973 to 2009. Test statistics of the suitability of meteorological drought indices were evaluated using the ROC analysis. Results demonstrated that PN shows the best relationships with drought records. SPI3 and Deciles Distribution Ratio also show good relationships with drought records and their variability according to the administrative divisions is relatively small. Results of the analysis of the spatial and temporal variability of drought and the accuracy of the drought indices can be used to evaluate the accuracy of drought indices in drought monitoring and prediction, and to select the best index in drought management.

본 연구에서는 가뭄지수들의 적합도와 가뭄의 변동특성을 파악하기 위하여 보고서 등 각종 문헌과 신문기사를 통해 수집한 실제 가뭄발생 기록을 정량화하고 1973년부터 2009년까지 전국 69개 기상관측소의 강수 및 기온 자료를 이용하여 산정한 기후변수와 각종 가뭄지수를 행정구역 별로 산정하여 비교 분석함으로서 기상학적 가뭄지수의 실제 가뭄에 대한 표현정도를 평가하였다. 평가를 위하여 ROC 공간상의 각 지수의 위치정보를 검정통계량으로 이용하였다. 분석결과 전반적으로 비교적 단기가뭄의 평가에 적합한 SPI3, PDSI, PN, Deciles이 실제 가뭄발생 기록과 가장 높은 상관성을 보였다. 행정구역에 따른 산포정도는 전반적으로 비교적 낮은 지역적 편차를 보이며, 기온과 증발량은 상대적으로 높은 지역적 편차를 나타냈다. 본 연구를 통해 우리나라 전 지역 가뭄의 시 공간적인 가뭄의 변화도를 파악하고 실제 가뭄에 대한 가뭄지수의 반영 정도를 파악하고, 더불어 ROC 분석을 통한 통계적 검증방법을 이용하여 가뭄지수의 적합도를 분석할 수 있는 가능성을 제시하였다.

Keywords

References

  1. 건설교통부(1995). 가뭄기록조사 보고서.
  2. 건설교통부(2002). 2001년 가뭄기록조사 보고서.
  3. 경민수, 김상단, 김보경, 김형수(2006). "군집분석을 통한 수문학적 가뭄의 가뭄심도-가뭄면적-가뭄지속기간 곡선의 작성." 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제27권, 제3B호, pp. 267-276.
  4. 김광섭, 박한균(2010). "CART기법과 위성자료를 이용한 향상된 공간가뭄지수 산정." 한국지리정보학회지, 한국지리정보학회, 제13권, 제1호, pp. 128-141.
  5. 김대하, 유철상(2006). "가뭄심도-지속기간-빈도해석을 통한 우리나라 가뭄의 공간분포 분석." 2006 대한토목학회 정기학술대회 논문집, 대한토목학회, pp. 1597-1600.
  6. 김보경, 김상단, 이재수, 김형수(2006). "가뭄의 시공간적 분포 특성연구 : 가뭄심도-가뭄면적-가뭄지속기간 곡선의 작성." 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제26권, 제1B호, pp. 69-78.
  7. 김성준, 안소라, 신영호, 나상진, 권현중(2009). "수문학적 가뭄평가기법의 개발 및 적용." GRI연구논총, 경기개발연구원, 제11권, 제1호, pp. 165-182.
  8. 농업기반공사(2003). 농업가뭄지표 실용화 및 정보제공방안(I).
  9. 농업기반공사(2004). 농업가뭄지표 실용화 및 정보제공방안(II).
  10. 농업기반공사(2005). 농업가뭄지표 실용화 및 정보제공방안 연구(최종).
  11. 류재희, 이동률, 안재현, 윤용남(2002). "가뭄평가를 위한 가뭄지수의 비교 연구." 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제35권, 제4호, pp. 397-410. https://doi.org/10.3741/JKWRA.2002.35.4.397
  12. 윤용남, 안재현, 이동률(1997). "Palmer의 방법을 이용한 가뭄의 분석." 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제30권, 제4호, pp. 317-326.
  13. 이재준, 이창훈(2005). "우리나라의 주요가뭄해석을 위한 각종 가뭄지수의 적용." 한국방재학회논문집, 한국방재학회, 제5권, 제4호, pp. 59-69.
  14. 한국수자원공사(2001) 2001년 전국 가뭄조사 보고서.
  15. Bhuiyan, C., Singh, R.P., and Kogan, F.N. (2006). "Monitoring drought dynamics in the Aravalli region (India) using different indices based on ground and remote sensing data." International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Vol. 8, No. 4, pp. 289-302. https://doi.org/10.1016/j.jag.2006.03.002
  16. Bonaccorso, B., Bordi, I., Cancelliere, A., Rossi, D., Sutera, A., and Sutera, A. (2003). "Spatial variability of drought: An analysis of the SPI in Sicily." Water Resources Management, Vol. 17, No. 4, pp. 273-296. https://doi.org/10.1023/A:1024716530289
  17. Dai, A., Trenberth, K.E., and Qian, T. (2004). "A global dataset of palmer drought severity index for 1870-2002: Relationship with soil moisture and effects of surface warming." Journal of Hydrometeorology, Vol. 5, No. 6, pp. 1117-1130. https://doi.org/10.1175/JHM-386.1
  18. Hanson, P.J., Weltzin, J.F. (2000). "Drought disturbance from climate change: response of United States forests." The Science of the Total Environment, Vol. 262, No. 3, pp. 205-220. https://doi.org/10.1016/S0048-9697(00)00523-4
  19. Heckerling, P.S. (2002). "Parametric receiver operating characteristic curve analysis using mathematica." Computer Methods and Programs in Biomedicine, Vol. 69, No. 1, pp. 65-73. https://doi.org/10.1016/S0169-2607(01)00179-1
  20. Mckee, T.B., Doesken, N.J., and Kleist, J. (1993). "The relationship of drought frequency and duration to time scales." 8th Conference on Applied Climatology, Anaheim, California, Vol. 17, No. 22, pp. 179-184.
  21. Palmer, W.C. (1965). "Meteorological drought." Office of Climatology U.S. Weather Bureau, Washington, D.C.
  22. Spackman, K.A. (1989). "Signal detection theory: Valuable tools for evaluating inductive learning." Proceedings of the Sixth International Workshop on Machine Learning. Morgan Kaufmann, pp. 160-163.
  23. Thornthwaite, C.W., and Mather, J.R. (1955). "The water balance." Climatology, Vol. 8, No. 1.
  24. VanErkel, A.R., and Pattynama, P.M.T. (1998). "Receiver operating characteristic (ROC) analysis: Basic principles and applications in radiology." European Journal of Radiology, Vol. 27, No. 2, pp. 88-94. https://doi.org/10.1016/S0720-048X(97)00157-5

Cited by

  1. Risk Assessment of Drought for Regional Upland Soil According to RCP8.5 Scenario Using Soil Moisture Evaluation Model (AFKE 0.5) vol.46, pp.6, 2013, https://doi.org/10.7745/KJSSF.2013.46.6.434
  2. Estimation and Assessment of Bivariate Joint Drought Index based on Copula Functions vol.47, pp.2, 2014, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2014.47.2.171
  3. Estimation and assessment of natural drought index using principal component analysis vol.49, pp.6, 2016, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2016.49.6.565
  4. Analysis for the Regional Characteristic of Climatic Aridity Condition in May vol.46, pp.6, 2013, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2013.46.6.613
  5. Evaluation of the Relationship between Meteorological, Agricultural and In-situ Big Data Droughts vol.19, pp.1, 2016, https://doi.org/10.11108/kagis.2016.19.1.064
  6. The Estimation of Water Balance at Regional Upland According to RCP8.5 Scenario from 2011 to 2020 vol.47, pp.1, 2014, https://doi.org/10.7745/KJSSF.2014.47.1.048
  7. Standar Dization and Evaluation of PDSI Calculation Method for Korean Drought Management Agencies vol.23, pp.4, 2013, https://doi.org/10.14191/Atmos.2013.23.4.539
  8. A Study on Target Standardized Precipitation Index in Korea vol.34, pp.4, 2014, https://doi.org/10.12652/Ksce.2014.34.4.1117
  9. Derivation & Evaluation of Drought Threshold Level Considering Hydro-meteorological Data on South Korea vol.46, pp.3, 2013, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2013.46.3.287
  10. Projection of Future Drought of Korea Based on Probabilistic Approach Using Multi-model and Multi Climate Change Scenarios vol.33, pp.5, 2013, https://doi.org/10.12652/Ksce.2013.33.5.1871
  11. Agricultural drought monitoring using the satellite-based vegetation index vol.49, pp.4, 2016, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2016.49.4.305
  12. MODIS DSI for Evaluation of the Local Drought Events in Korea vol.35, pp.6, 2015, https://doi.org/10.12652/Ksce.2015.35.6.1209
  13. ROC evaluation for MLP ANN drought forecasting model vol.49, pp.10, 2016, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2016.49.10.877
  14. Evaluation of Short-Term Drought Using Daily Standardized Precipitation Index and ROC Analysis vol.33, pp.5, 2013, https://doi.org/10.12652/Ksce.2013.33.5.1851
  15. Assessment of Meteorological Drought Indices in Korea Using RCP 8.5 Scenario vol.10, pp.3, 2018, https://doi.org/10.3390/w10030283
  16. Assessment of Probabilistic Multi-Index Drought Using a Dynamic Naive Bayesian Classifier vol.32, pp.13, 2018, https://doi.org/10.1007/s11269-018-2062-x