• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.406-406
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• 2019

최근 전세계적으로 기후변화로 인해 가뭄의 발생 가능성이 높아지고 있으며 그에 대한 인적피해와 경제적 손실로 인한 피해액은 증가하는 추세이다. 특히, 국내의 충남지역은 최근 강수량이 평년대비 75% 수준으로 감소하고 있으며, 지속적인 가뭄이 발생하여 용수 확보에 어려움을 겪고 있다. 또한, 2015년에는 강수량 감소로 인해 보령댐을 상수원으로 사용하고 있는 충남 서북부지역 8개 시군에 용수 공급에 큰 차질이 있었다. 지속적인 가뭄상황이 반복되면서 정부 지자체 공공기관 등에서는 가뭄의 규모 및 단계에 따른 공간적 범위를 표출하는 가뭄 모니터링과 가뭄 전망 시스템을 구축하여 운영하고 있다. 다만 하천과 저수지를 연계하여 지역적 특성을 고려한 중규모 지역에 대한 가뭄전망 시스템은 부족한 실정이다. 이를 해결하고자 하천과 저수지에 대한 실시간 유출 및 물수지 분석기술을 이용하여 미래 무강수 조건에서 일단위 공급가능량, 공급량, 부족량, 잉여공급량, 가뭄위험등급을 전망하는 DOS(Drought Outlook System)을 개발하였다. 본 시스템은 지속적인 가뭄이 발생하고 있는 충남 서북부지역 8개 시군에 대한 436개의 하천유역을 구성하고 129개의 저수지를 대상으로 구축하였다. 기상자료는 기상청 ASOS 일 관측자료를 실시간으로 수집하여 티센법 기반의 436개 유역평균 일단위 강우량과 잠재증발산량을 산정하고 미래 90일에 대해서는 무강우와 평균 잠재증발산량을 적용하였다. TANK 모델과 물수지분석을 통해 과거 400일과 미래 90일에 대한 일단위 하천유량, 저수량, 부족량, 가뭄위험등급 등을 산정하여 매일 14시에 GIS기반 웹시스템에 표출된다. 본 시스템을 통해 하천유역 및 저수지에 대한 미래의 물공급 변화 및 가뭄위험 변화를 판단하고 추정할 수 있으며 추후 타지역 확장을 통해 전국에 대한 가뭄위험을 전망하고 가뭄대책수립에 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.156-156
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• 2020

가뭄은 다른 자연재해에 비해 진행 속도가 느리고 발생 시작 시기가 명확하지 않다. 또한 피해지역이 광범위하다는 점에서 사회, 경제적 피해와 농업 생산 시스템 및 수확량 등 농업 전반에 걸쳐 직접적인 영향을 미치고 있다. 전지구적 기후변화로 인해 국내의 가뭄 발생빈도는 2000년 이후 증가하고 있으며, 가뭄의 정량적 분석은 선제적 가뭄 대응을 위해 필요하다. 현재 국내에서는 여러 유관기관에서 지상 관측 데이터를 활용하여 가뭄을 모니터링하고, 가뭄 공간 분포 지도를 제공하고 있다. 하지만 지상 관측 데이터를 통한 가뭄 분포 지도는 미계측 지역에 대한 데이터 취득이 어렵고, 지형학적 특성을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 이러한 한계점을 보완하기 위해 수자원 및 재해 분야에서 위성영상이 활용되고 있다. 위성영상을 활용한 가뭄 판단 및 예측에는 정규식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)가 사용되고 있으며, 식생지수는 가뭄 발생, 진행 등에 있어 즉각적인 반응이 어렵다는 단점이 있다. 본 연구에서는 잠재 증발산과 실제 증발산의 비를 이용해 산정된 위성영상 기반 가뭄 지수인 Evaporative Stress Index (ESI)를 활용하였다. NASA (National Aeronautics and Space Administration)에서 제공하는 ESI는 전지구를 대상으로 5km 해상도로 제공하고 있다. 하지만 국내 가뭄 판단을 위해서는 높은 해상도의 영상이 필요하며, 본 연구에서는 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 영상을 활용한 ESI의 산정을 통해 해상도의 문제를 개선하고자 한다. 산정한 500m 해상도의 ESI는 기존 5km 해상도의 ESI와 비교 검증하였으며, SPI 및 과거 가뭄 발생 현황 자료를 근거로 ROC (Receiver Operating Characteristics) 분석을 통해 시군 단위 농업가뭄평가의 적용성을 확인하고 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.46-46
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• 2017

지역가뭄빈도분석의 분위산정에 대한 신뢰성은 수문학적으로 균일한 지역으로 구분하기 위해 사용된 장기간의 과거 자료와 분석절차에 의해 결정된다. 그러나 극심한 가뭄은 매우 드물게 발생하며 신뢰 할 수 있는 지역빈도분석을 위한 지속기간이 충분치 않는 경우가 많이 발생한다. 이 외에도 우리나라의 복잡한 지형적 및 기후적 특징은 동질한 지역으로 구분하기 위한 통계적인 처리방법이 필요하였다. 본 연구에서 적용한 지역빈도분석은 여러 지역의 다양한 변수인 수문기상 특성을 분석하여 동질한 지역을 확인하고, 주요 가뭄변수(지속 시간 및 심각도)를 통합 적용하여 각각의 동질한 지역 분위를 추정함으로써 동질한 지역을 구분하는 해결책을 제시하였다. 본 연구에서는 가우시안 혼합 모형(Gaussian Mixture Model)을 기반으로 기반 군집분석 방법을 적용하여 최적의 동질한 지역을 구분하고 그 결과를 우도비검정 및 다른 유효성 검사 지수를 이용해서 확인하였다. 가우시안 혼합 모델에서 산정했던 매개변수를 방향저감 공간으로 표현하기 위해서 가우시안 혼합 모델방향 저감(GMMDR)방법을 적용하였다. 이 변수는 가뭄빈도분석을 위해 다양한 분포와 코풀라(copula) 적합도를 이용하여 추정 비교하였다. 그 결과 우리나라를 4개의 동질한 지역으로 나누게 되었다. 가우시안과 Frank copula를 이용한 Pearson type III(PE3) 분포는 우리나라의 가뭄 기간과 심각도의 공동 분포를 추정하는데 적합한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.377-377
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• 2018

2016년 6월 국토교통부에서는 강수량의 부족으로 인한 다목적댐 용수공급 중단 피해를 최소화하기 위해 "댐 용수부족 대비 용수공급 조정기준"을 시행하였다. 다목적댐에서 가뭄에 사전 대응하기 위해 기준저수량을 설정하고 이 기준저수량에 따라 4단계의 가뭄단계로 구분된다. 댐 저수량이 가뭄 단계별 기준저수량 이하로 저하될 경우, 가뭄단계 발령 및 용수제한공급이 시행되는데 하천유지용수, 농업용수, 생 공용수 순으로 감량이 이루어진다. 하지만 급격한 용수제한공급으로 인한 피해가 우려된다. 따라서 본 연구에서는 가뭄시 효율적인 용수공급을 위해 낙동강유역의 합천댐 유역을 대상으로 저수량이 부족한 댐 준공당시와 과거 대표적인 가뭄기간(1994-1997년, 2009-2010년)에 대하여 정상환원, 관심, 주의, 경계 그리고 심각 총 5단계의 용수제한공급 단계를 10계로 세분화하고 6가지의 용수공급 시나리오를 설정하여 그 효과를 분석하였다. 시나리오에 따라 최악의 경우 생 공용수 50%를 감량함으로서 기존 기준보다 신속하게 저수량을 정상단계로 회복시켜주는 효과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.390-390
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• 2023

최근 기후변화로 인해 가뭄이 5 ~ 7년 주기로 발생하고 있으며 가뭄 강도가 심화되고 있고, 이러한 현상은 향후 10년 이상이 지속될 것으로 예측되고 있다. 이러한 가뭄으로 인해 2022년에는 각 지역에서 제한급수 및 운반급수 피해인구가 발생하였으며, 전국의 다목적댐 또는 용수전용댐에서는 가뭄 대응을 위해 용수를 감량하였다. 특히 2018년에는 농업용수 공급이 어려워 다수의 지역에서는 논이 마르고 밭이 시들어 농업피해가 발생하였다. 이에 따라 농업용 저수지에서는 가뭄 대응을 위해 저수지 운영곡선 및 연계운영 등과 같은 저수지 운영방안 수립이 필요한 실정이다. 하지만 다목적댐과는 달리 농업용 저수지에서는 수문 계측자료가 부족하기 때문에 저수지 운영방안 수립에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 심각한 가뭄이 발생한 섬진강 유역의 농업용 저수지를 대상으로 딥러닝 모델 기반의 일단위 유입량 예측모형을 개발하였다. 저수지 유입량을 예측하기 위해서는 유역평균강우량 및 과거 유입량 등을 독립변수로 선정하였으며, 시계열 자료 분석을 위해 딥러닝 모델 중 GRU(Gated Recurrent Unit) 모델을 활용하였다. 향후에는 예측 유입량을 활용하여 농업용 저수지의 수요량을 고려한 저수지 운영방안 수립을 통해 가뭄에 대응할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.7
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• pp.581-593
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• 2015

This study constructs the drought outlook system using ESP(Ensemble Streamflow Prediction) method and evaluates its utilization for drought prediction. Historical Runoff(HR) was estimated by employing LSM(Land Surface Model) and the observed meteorological, hydrological and topographical data in South Korea. Also Predicted Runoff(PR) was produced for different lead times(i.e. 1-, 2-, 3-month) using 30-year past meteorological data and the initial soil moisture condition. The HR accuracy was higher during MAM, DJF than JJA, SON, and the prediction accuracy was highly decreased after 1 month outlook. SRI(Standardized Runoff Index) verified for the feasibility of domestic drought analysis was used for drought outlook, and PR_SRI was evaluated. The accuracy of PR_SRI with lead times of 1- and 2-month was highly increased as it considered the accumulated 1- and 2-month HR, respectively. The Correlation Coefficient(CC) was 0.71, 0.48, 0.00, and Root Mean Square Error(RMSE) was 0.46, 0.76, 1.01 for 1-, 2- and 3-month lead times, respectively, and the accuracy was higher in arid season. It is concluded that ESP method is applicable to domestic drought prediction up to 1- and 2-month lead times.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.32 no.1
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• pp.15-29
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• 1999

A new methodology to analyze and quantify regional meteorological drought based on annual precipitation data has been introduced in this paper In this study, based on posterior probability estimator and Bayesian classifier in Spatial Analysis Neural Network (SANN), point drought probabilities categorized as extreme, severe, mild, and non drought events has been defined, and a Bayesian Drought Severity Index (BPSI) has been introduced to classify the region of interest into four drought severities. In addition, to estimate the regional drought severity for the entire region, regional extreme, severe, mild, and non drought probabilities which are the areal averages of point drought probabilities over the region has been computed and applied. In this study, the proposed methodology has been applied to analyze the regional drought of South Korea during 1967-1996 years. The drought severity for the whole South Korea was defined spatially at each year and each year was classified in a drought severity criterion. The results may be useful for water manager to understand the South Korean drought with respect to the spatial and temporal variation.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.8
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• pp.667-681
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• 2011

The objective of this study is to evaluate the applicability of a Land Surface Model (LSM) for drought analysis in Korea. For evaluating the applicability of the model, the model was calibrated on several upper dam site watersheds and the hydrological components (runoff and soil moisture) were simulated over the whole South Korea at grid basis. After converting daily series of runoff and soil moisture data to accumulated time series (3, 6, 12 months), drought indices such as SRI and SSI are calculated through frequency analysis and standardization of accumulated probability. For evaluating the drought indices, past drought events are investigated and drought indices including SPI and PDSI are used for comparative analysis. Temporal and spatial analysis of the drought indices in addition to hydrologic component analysis are performed to evaluate the reproducibility of drought severity as well as relieving of drought. It can be concluded that the proposed indices obtained from the LSM model show good performance to reflect the historical drought events for both spatially and temporally. From this point of view, the LSM can be useful for drought management. It leads to the conclusion that these indices are applicable to domestic drought and water management.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.405-409
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• 2018

최근 기후변화로 인해 기온, 강수량 등 농업에 직접적인 영향을 주는 환경요인의 변화가 급격하게 진행되고 있으며, 식량농업기구 (Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO)는 기후변화로 인해 전 세계적인 식량위기가 발생할 가능성이 크다고 경고하고 있다. 농업 시스템의 생산 능력을 확보하기 위해 수자원의 효율적인 공급 및 분배, 수확량 예측, 토지 특성 파악 등 농업 생산 제한요소에 대한 빠른 정보수집이 요구되고 있다. 재해관리 분야에서 원격탐사 기술은 재해 발생을 인지하고 발생지역의 재해 진행과 피해 정도를 신속하게 제공할 수 있다는 점에서 효용성이 높다. 또한 위성 영상을 이용할 경우 접근이 용이하지 못한 지역의 조사가 수월하며, 장기적인 변화관측이나 환경감시 등 광역적 접근이 가능하다. 최근 위성영상을 통한 다양한 신호의 데이터 취득 및 가공이 가능하게 됨에 따라 주기적이고 동일한 정확도로 지상자료의 획득이 가능하다는 측면에서 인공위성을 활용한 농업 분야에서의 가뭄 분석 연구의 필요성이 대두되었다. 위성영상 신호를 통해 농업 가뭄에 활용되고 있는 지표로는 정규식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 및 식생상태지수 (Vegetation Condition Index, VCI), 식생가뭄반응지수(Vegetation Drought Response Index, VegDRI) 등이 있다. 잠재 증발산과 실제 증발산의 비를 이용한 위성영상기반의 가뭄지수인 Evaporative Stress Index (ESI)는 일반적으로 사용되는 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI) 등과 비교하였을 때, 가뭄에 더 민감하고 빠른 반응을 보인다는 연구 결과로부터 짧은 기간의 급속하게 발생하는(rapid-onset) Flash drought의 가뭄판단지표로 활용되고 있다. 본 연구에서는 과거 우리나라에 발생했던 극심한 가뭄 사상을 대상으로 ESI의 가뭄분석을 통해 타 지표와의 차별성을 확인하고 농업 가뭄 모니터링의 새로운 지표로써 적용성을 검토하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.29-29
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• 2020

가뭄으로 인한 영향은 상당 기간 완만히 누적되어 나타나고, 해갈된 후에도 수년 동안 파급효과가 나타날 수 있으므로 모니터링 및 예·경보에 어려움이 있다. 가뭄 리질리언스 확보를 위해서는 지하수개발, 해수담수화, 식수전용 댐 확충 등 구조적 중장기 안정화 방안과 더불어 가뭄 피해를 예측하여 미리 물 자원을 확보하는 비구조적 대응 방안이 같이 이루어져야 한다. 대상지역은 물 부족을 겪고 있는 미급수 지역으로 환경부에서는 구조적 대책으로 샌드댐 설치가 예정되어 있다. 본 연구에서는 비구조적 가뭄 대응을 위하여 하천-취수원 연계 모니터링 및 분석을 수행하였다. 하천에 수위 계측기를 설치하여 시간별 수위를 상시 계측하였으며, 월 1회 유속을 측정하여 일별 유량(공급량)을 모니터링하였다. 이를 통해 도출된 일별 유출량 값은 장기유출모형인 SWAT의 매개변수 검·보정에 이용되었으며, 과거 10여 년간의 유출량(공급량)을 추정하였다. 또한, 취수원인 물탱크에 수위계를 설치하여 낮 동안 수위 변화량을 이용량을 가정하여 일별 수요량을 추정하였다. 최종적으로 일별 수요량-공급량 관계분석을 통해 가뭄에 대응할 수 있는 체계를 구축하였다.