• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.2
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• pp.151-163
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• 2023

This study explored the 2022 drought over the Nakdong River watershed. Here, we developed a bivariate regional frequency analysis method to evaluate the risk of hydrological drought. Currently, natural streamflow data are generally limited to accurately estimating the drought frequency. Under this circumstance, the existing at site frequency analysis can be problematic in estimating the drought risk. On the other hand, a regional frequency analysis could provide a more reliable estimation of the joint return periods of drought variables by pooling available streamflow data over the entire watershed. More specifically, the Copula-based regional frequency analysis model was proposed to effectively take into account the tail dependencies between drought variables. The results confirmed that the regional frequency analysis model showed better performance in model fit by comparing the goodness-of-fit measures with the at-site frequency analysis model. We find that the estimated joint return period of the 2022 drought in the Nakdong River basin is about eight years. In the case of the Nam river Dam, the joint return period was approximately 20 years, which can be regarded as a relatively severe drought over the last three decades.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.43 no.2
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• pp.175-185
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• 2023

As drought risk increases due to climate change, various research works are underway around the world to respond to drought so as to minimize drought damage. In particular, in recent years, many studies are focused on analyzing regional patterns of drought in a comprehensive manner, however there is still insufficient to quantitatively identify drought-risk areas in a large river basin considering climate change in Korea. In this study, we calculated the Standardized Precipitation Index (SPI) and the Modified Standardized Precipitation Index (M_SPI) as representative meteorological drought index, and performed spatial autocorrelation analysis to identify the drought hotspot region under climate change scenarios of Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 and RCP 8.5. The SPI was calculated by estimating parameters for each observation station within the study area, whereas the M_SPI was calculated by estimating parameters for the entire study area. It is more reasonable to use the M_SPI for assessing meteorological drought from an overall perspective within the study area. When the M_SPI was used, long-term droughts showed drought hotspot areas clearly larger than short-term droughts. In addition, the drought hotspot area moved from the center of the Nakdong River basin to the Seomjin River basin over time. Especially, the moving patterns of the short-term/long-term drought were apparent under the RCP 4.5, whereas the moving patterns of the long-term drought were distinct under the RCP 8.5 scenarios.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.5_2
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• pp.781-791
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• 2022

It is crucial to provide forest fire risk forecast information to minimize forest fire-related losses. In this research, forecast models of forest fire risk at a mid-range (with lead times up to 7 days) scale were developed considering past, present and future conditions (i.e., forest fire risk, drought, and weather) through random forest machine learning over South Korea. The models were developed using weather forecast data from the Global Data Assessment and Prediction System, historical and current Fire Risk Index (FRI) information, and environmental factors (i.e., elevation, forest fire hazard index, and drought index). Three schemes were examined: scheme 1 using historical values of FRI and drought index, scheme 2 using historical values of FRI only, and scheme 3 using the temporal patterns of FRI and drought index. The models showed high accuracy (Pearson correlation coefficient >0.8, relative root mean square error <10%), regardless of the lead times, resulting in a good agreement with actual forest fire events. The use of the historical FRI itself as an input variable rather than the trend of the historical FRI produced more accurate results, regardless of the drought index used.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.236-239
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• 2009

우리나라는 계절적으로 편중된 강우특성 때문에 가용 수자원이 충분하지 않고 최근엔 빈번하게 발생하는 이상기후현상과 국지성기후로 인해 가뭄의 빈도 및 강도가 증대되고 있어 기후변화에 적응할 수 있는 농촌용수 물관리 대책과 가뭄대응능력 개선의 필요성이 요구되고 있다. 이러한 가뭄의 관리를 위해서는 시간적인 가뭄의 발생과 공간적인 가뭄의 분포를 파악하여 적절한 가뭄평가 수단을 통한 가뭄대책 수립기준을 설정하고 이에 대한 대책방안을 마련하여 각 지역별 특성에 맞는 가뭄대책을 수립해야 한다. 따라서 본 연구에서는 농업가뭄을 극복하고 농촌수자원의 안정적 확보와 효율적인 이용을 위해서 농업가뭄 상황을 분석하고 평가할 수 있으며 농업가뭄대책의 수립과 시행을 뒷받침할 수 있는 Web 및 GIS 기반농업가뭄관리시스템을 제안하고자 한다. 기존의 개발된 토양수분지수(Soil Moisture Index, SMI)와 저수지가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)를 통합한 통합농업가뭄지수(Integrated Agricultural Drought Index, IADI)을 이용하여 다양한 시나리오를 통해 가뭄의 여러 가지 패턴에 따른 지역별 농업가뭄의 위험과 예측 피해를 설명하고, 가뭄관리에 필요한 정보를 단계적으로 제공함으로써 실제 물 관리 및 가뭄대책 업무에 반영하고 적절한 대응책을 수립하는데 기초자료가 될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1883-1886
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• 2010

농업가뭄은 강수의 부족으로 인하여 농업용 저수지의 저수량 저하로 농작물 생육 및 수확량의 직접적인 영향을 미치는 것으로, 농업가뭄평가는 강수량뿐만 아니라 작물의 생육시기별 필요수량과 용수공급능력을 모두 고려할 수 있어야 한다. 농업가뭄관리의 주요 대상인 논벼는 기본적으로 수원공과 관개지역 사이의 물수지를 판단함으로써 농업가뭄의 위험을 정의할 수 있다. 본 연구에서는 가뭄관리가 필요한 농업용 저수지 관개지구의 농업가뭄 평가를 위해 논 물수지 분석 모형과 저수지 물수지 분석 모형을 구성하고, 용수수급해석의 결과로부터 가뭄의 크기를 객관화하고 가뭄의 단계를 평가할 수 있도록 빈도개념을 적용한 저수지가뭄지수 (Reservoir Drought Index, RDI)를 이용하여 농업가뭄을 분석 평가하였다. 또한 농업용 저수지의 저수량 모의치와 실시간 저수위를 이용하여 경험적으로 농업용 저수지의 유입량을 자동으로 보정하여 장기적으로 최적화할 수 있는 방안을 제시하였으며, 과거 유효강수량을 시기별로 나누어 빈도분석을 통해 농업가뭄대응을 위한 가뭄 기상시나리오를 사용하여 향후 가뭄의 여러 가지 패턴에 따른 농업가뭄을 전망하였다. 이러한 다양한 시나리오를 통해 실제 물 관리 및 가뭄대책 업무에 반영하고 농업가뭄대응책 수립 및 농업수자원관리의 의사결정을 수립하는데 기초자료가 될 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.8
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• pp.485-496
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• 2023

Recently, South Korea has been making efforts to mitigate the risk of water scarcity during droughts by utilizing various drought response measures in dam operations. While various studies have been conducted on this topic, there is currently a lack of research on the economic effects of drought response measures. In this study, we evaluated the economic effects of drought response measures on nationwide multipurpose dams by using a long-term simulated inflow model based on ARIMA and Copula and a dam operation model that reflects drought response measures. The results showed that the expected benefits per unit flow rate were highest for coordinated operation and alternative water supply measures, at KRW 1,176 and KRW 1,139, respectively, while the benefits of emergency water supply utilization and water supply adjustment were estimated at KRW 956 and KRW 875, respectively. Additionally, when we examined the changes in the economic benefits of drought response measures based on the assumption of increased drought severity in the future, the changes in the drought risk resulting from reduced inflow increased the economic benefits of all drought response measures. The economic benefits of water supply adjustment increased by 2.6% compared to the baseline, while the economic benefits of coordinated operation and alternative water supply measures increased by 11.7% compared to the baseline. This suggests that dam-network-based measures, such as coordinated operation and alternative water supply measures, are crucial as drought risk increases. This study is expected to serve as a fundamental reference for selecting and utilizing drought response measures in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.351-351
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• 2017

2014-2015년 우리나라 강수량이 평년에 비해 절반수준에 미치지 못해 극심한 가뭄을 일으켰으며, 이는 댐 용량 부족, 지하수 고갈 등 다양한 피해를 발생시켰다. 특히 소양강댐의 경우 1978년 이루 두 번째로 낮은 수위를 기록한바 있다. 우리나라의 경우 가뭄은 약 2-3냔 주기로 발생하고 있으며, 특히 2015년에 겪었던 가뭄은 물 용수공금 측면에서 막대한 영향을 미친 것으로 평가되어 신뢰성 있는 가뭄 분석이 중요한 요소로 대두되고 있다. 또한 지구온난화로 인해 기후변화의 영향으로 강수량의 증가가 일반적으로 전망되지만, 상대적으로 증가된 강우변동성으로 인해 가뭄 발생 빈도 및 강도도 동시에 증가할 것으로 전망되고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 현재 가뭄을 신뢰성있게 평가하기 위해 Trivariate Copula 함수를 활용하여 가뭄분석을 수행하였다. 기존연구에서는 가뭄 지속시간(drought duration), 가뭄 심도(drought severity)를 활용한 이변량 가뭄 빈도 해석을 수행하였지만, 이는 다소 과소 추정 될 개연성이 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 가뭄강도(drought intensity) 변량을 추가로 분석하여 Trivariate frequency analysis 기법을 개발하였으며, 서울 관측소를 대상으로 분석하였다. 분석 결과 현재 가뭄은 역대 발생했던 가뭄 중 가장 큰 빈도를 기록하여 이에 대한 효과적인 가뭄 관리체계를 마련하기 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기존 Bivariate 빈도해석의 경우 Trivariate 빈도해석 보다 가뭄위험도를 다소 과소추정하는 것으로 나타나 Trivariate 해석이 다소 현실적인 접근 방법이라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.308-308
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• 2022

가뭄은 지구 대기 형성만큼이나 오래된 현상으로 생태계, 수문학, 농업 및 경제에 중대한 영향을 주며 세계 어디에서나 발생할 수 있는 자연재해 중 하나이다. 가뭄에 의한 사회·경제적 피해를 줄이고 가뭄 위험을 관리하기 위해서는 가뭄의 시공간적 특성을 이해하는 것이 중요하다. 하지만, 기존의 가뭄 감시는 가뭄 지표를 계산하여 산정된 결과 값을 바탕으로 해당 지역의 가뭄 유무의 정보를 제공하는 1차원적 방법으로 가뭄 감시 및 관리를 위해서는 시·공간적 정보제공이 필요하다. 본 연구에서는 시·공간적 가뭄 전이 분석을 위해 GPM(Global Precipitation Measurement) 자료를 활용하여 2000년부터 2020년까지 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 산정하였으며, 산정된 SPI를 Spatial drought tracking (S-TRACK) 방법을 적용하여 가뭄의 대륙규모(continetal scale) 시공간적 변화와 전이현상을 살펴보고자 하였다. 본 연구를 결과를 바탕으로 가뭄의 시·공간적 변화에 대한 이해 및 광역규모에서의 가뭄현상의 이동과정을 알아볼 수 있으며, 더 나아가 본 연구의 성과는 기존의 국지적 가뭄 감시 및 예측 방법에 적용하여 가뭄에 대한 효율적인 대응방안을 마련하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1465-1469
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• 2006

수문순환 과정은 기상현상과 밀접한 관련을 가지고 서로 연관되어 있다. 이러한 연관성을 규명하여 수자원관리에 위험도를 감소시키려는 노력은 많은 분야에서 이루어지고 있으며, 주요 연구 주제가 되고 있다. 이러한 기상현상 중에서 가뭄은 여러 가지 요소가 복합되어 발생되는 것으로 알려지고 있으나 이를 설명하기에는 여전히 부족한 면이 존재한다. 가뭄을 발생시키는 몇 가지 가능한 원인으로는 E1 Nino-Southern Oscillation(ENSO)현상으로 잘 알려져 있는 비정상적인 해수면 온도의 변화나 기후 시스템의 비선형적 거동을 들 수 있다. 특히, 기후 시스템은 대개 경년 변화(inter-annual variability) 및 10년 이상의 주기(decadal variability) 특성을 가지고 있으며 가뭄 또한 경년변화의 주기 특성을 나타내고 있는 것으로 알려지고 있다. 이러한 관점에서 수문시계열을 특정 주파수(frequency)에서 고립시킨 후, 분석이 가능한 분해방법(decomposition method)을 통해 보다 해석적으로 접근하는 것이 가능하다. 이를 위해 본 연구에서는 Wavelet Transform분석을 도입하였으며 통계적으로 유의한 성분을 시계열로부터 추출하여 가뭄과 기상인자와의 변동성 분석을 실시하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.10
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• pp.823-833
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• 2016

This study developed a trivariate Copula function based drought frequency analysis model to better evaluate the recent 2014~2015 drought event. The bivariate frequency analysis has been routinely used for the drought variables of interest (e.g. drought duration and severity). However, the recent drought patterns showed that the intensity can be regarded as an important factor which is being characterized by short duration and severe intensity. Thus, we used the trivariate Copula function approach to incorporate the trivariate drought characteristics into the drought frequency analysis. It was found that the return periods based on the trivariate frequency analysis are, in general, higher than the existing bivariate frequency analysis. In addition, this study concludes that the increase in drought frequency claimed by the Gumbel copula function has been overestimated compared to the Student t Copula function. In other words, the selection of copula functions is rather sensitive to the estimation of trivariate drought return periods at a given duration, magnitude and intensity.