• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.342-342
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• 2017

기후변화로 인한 극한기상의 강도와 빈도가 증가하고 있어 국가 물안보와 수자원 관리에 어려움을 겪고 있다. 특히 가뭄은 음용수 부족과 관개용수 및 발전용수 부족 등 사회, 경제, 환경 전반에 걸쳐 미치는 피해 영향의 범위가 크다. 가뭄으로 인한 피해감소와 대응 및 대책 전략 수립에 있어서 일반적으로 기상학적 가뭄지수 SPI(Standardized Precipitation Index)을 많이 사용하고 있다. SPI는 누적강수량 자료를 이용하며 누적강수 기간(월)에 따라 SPI3, SPI6 등으로 평가한다. 이 방법은 누적강우량을 감마함수에 적합하고 다시 누가표준정규분포에 투영함으로써 가뭄심도를 평가한다. 그러나 분포의 꼬리 부분에 해당하는 가뭄값들의 정량적 평가가 어려우며 강우자료가 가지는 분산의 특성을 반영하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 가뭄의 정량적 평가와 가뭄자료 자체의 분산의 특성을 고려한 정량적 표준가뭄지수(QSPI:Quantitative Standardized Precipitation Index)를 개발, 가뭄을 평가하고 SPI와 비교 분석 하였다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.157-162
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• 2004

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.8
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• pp.509-520
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• 2023

Various drought indices are widely used for assessing drought conditions which are affected by many factors such as precipitation, soil moisture, and runoff. The values of drought indices varies depending on hydro-meteorological data and calculation formulas, and the judgment of the drought condition may also vary. This study selected four calculation components such as precipitation data length, accumulation period, probability distribution function, and parameter estimation method as the sources of uncertainty in the calculation of standardized precipitation index (SPI), and evaluated their contributions to the uncertainty using root mean square error (RMSE) and linear mixed model (LMM). The RMSE estimated the overall errors in the SPI calculation, and the LMM was used to quantify the uncertainty contribution of each factor. The results showed that as the accumulation period increased and the data period extended, the RMSEs decreased. The comparison of relative uncertainty using LMM indicated that the sample size had the greatest impact on the SPI calculation. In addition, as sample size increased, the relative uncertainty related to the sample size used for SPI calculation decreased and the relative uncertainty associated with accumulation period and parameter estimation increased. In conclusion, to reduce the uncertainty in the SPI calculation, it is essential to collect long-term data first, followed by the appropriate selection of probability distribution models and parameter estimation methods that represent well the data characteristics.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.57 no.3
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• pp.195-207
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• 2024

This study selected major drought events that occurred in the Jeonnam region from 1991 to 2023, examining both meteorological and hydrological drought occurrence mechanisms. The daily drought index was calculated using rainfall and dam storage as input data, and the drought propagation characteristics from meteorological drought to hydrological drought were analyzed. The characteristics of the 2022-23 drought, which recently occurred in the Jeonnam region and caused serious damage, were evaluated. Compared to historical droughts, the duration of the hydrological drought for 2022-2023 lasted 334 days, the second longest after 2017-2018, the drought severity was evaluated as the most severe at -1.76. As a result of a linked analysis of SPI (StandQardized Precipitation Index), and SRSI (Standardized Reservoir Storage Index), it is possible to suggest a proactive utilization for SPI(6) to respond to hydrological drought. Furthermore, by confirming the similarity between SRSI and SPI(12) in long-term drought monitoring, the applicability of SPI(12) to hydrological drought monitoring in ungauged basins was also confirmed. Through this study, it was confirmed that the long-term dryness that occurs during the summer rainy season can transition into a serious level of hydrological drought. Therefore, for preemptive drought response, it is necessary to use real-time monitoring results of various drought indices and understand the propagation phenomenon from meteorological-agricultural-hydrological drought to secure a sufficient drought response period.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.337-337
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• 2021

본 연구에서는 낙동강수계 도시의 주요 용수공급원인 댐유역의 연강수량과 연유입량자료를 수집 후 "NDIC-FAT" 가뭄빈도해석 프로그램(한국수자원공사 국가가뭄정보분석센터(NDIC), 2020)을 활용한 가뭄빈도분석을 시행하여 과거 동일기간과 비교하여 현재의 강수량 또는 유입량의 재현기간 및 크기를 산정하고, 수집된 연구대상 유역의 연강수량과 연유입량자료에 대한 상관식을 개발하여 가뭄빈도에 따른 연유입량 값을 가뭄빈도해석프로그램의 분석결과와 비교하여 본 연구에서 제안된 상관식의 활용성을 검토하였다. 가뭄빈도분석 결과 강수량에 따른 확률분포형은 6개의 유역중 2개소(남강댐, 합천댐)에서 AIC값에서 Normal 분포형이 가장 낮았고 나머지 4개소(안동댐, 영천댐, 운문댐, 임하댐) 유역은 AIC값에서 Gumbel 분포형이 가장 낮게 나타나 본 연구에 적용하였다. 연유입량에 따른 확률분포형 검정은 남강댐, 안동댐, 영천댐, 운문댐, 임하댐, 합천댐 유역 6개소 모두 AIC값에서 2변수 Log-Normal 분포형이 가장 적합한 것으로 평가되었다. 연구대상 유역의 연강수량과 연유입량자료를 이용하여 연유입량에 대한 상관식을 개발하여 비교한 결과 영천댐유역을 제외한 5개 유역의 일치율이 높게 나타났다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.7 s.168
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• pp.617-626
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• 2006

In this study 3-month SPI data from 59 stations over the Korean peninsula are analyzed by deriving and spatially characterizing the EOFs. Also, the coefficient time series of EOF are applied to the multi-variate time series model to generate the time series of 10,000 years, to average them to estimate the areal average, and to decide the maximum drought severity for given return periods. Finally, the drought prevention ability is evaluated by considering the effective storage of dam within the basin and the size of agricultural area. Especially for the return period of 30 years, only the Han river basin has the potential to overcome the drought. Other river basins like the Youngsan river basin, which has a large portion of agricultural area but less water storage, are found to be very vulnerable to the rainfall-sensitive agricultural drought.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.9-9
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• 2019

기후변화로 인한 다년 가뭄은 매년 증가하여, 충청남도에 위치한 보령댐과 보령댐으로부터 용수를 공급받는 지자체의 시민들 또한 2015년부터 2017년까지 지속된 가뭄으로 인해 총 127일 동안의 생 공용수 급수조정으로 인한 불편함을 경험하였다. 지금까지 시행된 국내의 다양한 가뭄 피해 저감 정책 설립 과정은 대부분 일방적인 하향식(top-down) 의사결정 과정을 바탕으로 진행되었고, 이는 이해당사자와 정책결정자간의 갈등을 유발했다. 이로 인한 피해를 방지하기 위해 본 연구에서는 참여형(bottom-up) 의사결정 과정 중 하나인 비전공유계획을 충청남도 기후변화 적응 물관리정책 협의회를 통해 적용하였다. 또한, 비전공유계획의 핵심 요소인 비전공유모형을 시스템 다이내믹스 모형의 특성을 포함하여 개발하고자 STELLA Architect 소프트웨어로 보령댐 및 8개 지자체를 포함한 저수지 운영모형을 구축하였고, 총 3차례의 소위원회를 거쳐 수렴한 이해당사자의 요구사항에 따라 개발한 모형을 보완하였다. 구축한 모형으로는 미래에 발생 가능한 가뭄의 위험을 포함하고 있는 기후변화 시나리오에 대한 모의를 진행하였고, 보령댐과 보령댐으로부터 용수를 공급받는 충청남도 서해수역 지자체의 가뭄으로 인한 취약성을 평균부족횟수, 평균부족기간, 평균부족량으로 표현하였다. 모의 결과, 보령댐은 8개 지자체보다 가뭄에 상대적으로 더 취약하며, 8개 지자체에서는 가뭄 대응 대책이 주로 계획되어 있는 지역과 모의에서 가뭄이 발생하는 지역의 불일치로 인한 피해가 발생할 수 있음을 확인하였다. 또한, 다른 평가지표에 비해 예측하기 어려운 평균회복기간에 대해서는 댐과 지자체에서 이를 고려하는 것이 필요하다. 비전공유모형을 통한 가뭄 취약성 분석 결과를 미래 회의에서 이해당사자와 공유하고, 용수 공급처과 수요처의 입장에서 용수 부족을 해소할 방안을 모형에 적용함으로써 미래 가뭄 대응 정책 수립 과정에는 참여형으로 의사결정을 할 수 있음을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.87-87
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• 2016

가뭄은 장시간에 걸친 강수의 부족으로 발생하는 현상으로 2000년 들어 9번(2000, 2001, 2006, 2008, 2009, 2012, 2013, 2014, 2015)이나 전국적으로 심한 가뭄이 발생하는 상황이며 특히 2014-2015년의 가뭄은 지속기간이 더 길어지면서 그 강도도 더욱 심해질 것으로 전망되고 있다. 가뭄은 복잡한 자연 재해로 시작과 끝이 불명확하고 느리게 발전해 나가며 광역적으로 진행됨에 따라 시 공간적으로 정확한 판단이 어려우며 감지와 감시가 힘듦에 따라 위성영상의 활용성이 높아지고 있는 상황이다. 이에 본 연구에서는 가뭄의 시간적, 공간적인 규모 및 상황을 파악하기 위하여 기상, 위성 식생지수를 활용하여 2014-2015년의 장기 가뭄을 분석하여 위성영상의 활용을 평가하고 가뭄의 진행을 판단하고자 하였다. 가뭄심도를 파악하기 위해서 전국을 대상으로 MODIS DSI(Drought Severity Index)를 이용하여 SPI와의 상관성분석을 실시하였다. 본 연구의 분석결과를 통해 위성영상을 이용한 가뭄분석 연구에 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.12
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• pp.1249-1263
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• 2013

In order to minimize the damages caused by long-term drought, appropriate drought management plans of the basin should be established with the drought forecasting technology. Further, in order to build reasonable adaptive measurement for future drought, the duration and severity of drought must be predicted quantitatively in advance. Thus, this study, attempts to forecast drought in Korea by using an Artificial Neural Network Model, and drought index, which are the representative statistical approach most frequently used for hydrological time series forecasting. SPI (Standardized Precipitation Index) for major weather stations in Korea, estimated using observed historical precipitation, was used as input variables to the MLP (Multi Layer Perceptron) Neural Network model. Data set from 1976 to 2000 was selected as the training period for the parameter calibration and data from 2001 to 2010 was set as the validation period for the drought forecast. The optimal model for drought forecast determined by training process was applied to drought forecast using SPI (3), SPI (6) and SPI (12) over different forecasting lead time (1 to 6 months). Drought forecast with SPI (3) shows good result only in case of 1 month forecast lead time, SPI (6) shows good accordance with observed data for 1-3 months forecast lead time and SPI (12) shows relatively good results in case of up to 1~5 months forecast lead time. The analysis of this study shows that SPI (3) can be used for only 1-month short-term drought forecast. SPI (6) and SPI (12) have advantage over long-term drought forecast for 3~5 months lead time.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.68-73
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• 2009

본 연구는 SWSI를 보완한 식을 이용하여 금강유역에 대해 농업가뭄지수(ASWSI)를 산정하고 농업가뭄 분포도를 작성하여 가뭄지수에 의한 농업용 저수지 유역의 가뭄을 평가하는 방법을 제시하였다. SWSI는 유역 단위의 수문학적 가뭄을 평가하기 위하여 개발된 지표로서 융설량, 강수량, 하천유출량, 저수지 저류량이 입력인자로서 유역별, 계절별로 입력인자를 선택적으로 적용하여 유역의 수문학적 가뭄을 평가한다. 본 연구에서는 가뭄에 영향을 미치는 인자를 강수량, 저수지 유입량 및 저수량으로 결정하고 ASWSI의 입력인자를 저수지 상류유역은 강수량과 유입량, 하류지역은 강수량과 저수량을 사용하였다. 금강유역 내 천만톤 이상의 대표 저수지 7개를 선정하여 16개년(1991-2006) 동안의 저수지 상 하류 유역의 농업가뭄지수를 산정하였으며, 산정된 결과를 토대로 다중회귀분석을 실시하여 금강유역 용수구역별 농업가뭄지수 분포도를 작성하였다. 적용결과를 과거 가뭄사상에 검증한 결과, 1994년 1, 2차 가뭄 피해기간인 7월과 9월에 대해서 심한가뭄 상태로 표현하였고, 1995년 가장 가뭄이 심화되었던 6월의 가뭄에 대해서도 심한가뭄으로 표현하였으며, 2001년에도 5월의 최대 용수부족 상황에 대해서 심한가뭄을 표현하였다. 이처럼 ASWSI가 실제 가뭄 발생 현상과 일치함을 확인하였으며, 농업가뭄을 표현하는데 있어 적합한 것으로 판단된다.