• 제목/요약/키워드: 과거 가뭄

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기계학습 기반의 산불위험 중기예보 모델 개발 (Development of Mid-range Forecast Models of Forest Fire Risk Using Machine Learning)

  • 박수민;손보경;임정호;강유진;권춘근;김성용
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_2호
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    • pp.781-791
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    • 2022
  • 산불로 인한 피해를 최소화하기 위해서 산불위험 예보 정보를 제공하는 것은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라를 대상으로 기계학습 기반의 산불위험 중기예보(1일 후부터 7일 후까지) 모델을 개발하였다. Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)의 기상예보 자료와 기 개발된 산불위험지수(Fire Risk Index, FRI)의 과거 및 현재 정보, 그리고 기타 환경요소(i.e., 고도, 산불다발지수, 가뭄지수)의 현재 정보를 반영하여 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 실시간 학습을 통해 모델을 개발하였으며, 효율적인 모델 개발을 목적으로 과거 산불위험지수와 가뭄지수의 유무를 고려하여 세가지 경우(Scheme 1: 과거 산불위험지수 및 가뭄지수, Scheme 2: 과거 산불위험지수, Scheme 3: 과거 산불위험지수 변화 추세 및 가뭄지수)로 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 산불위험예보모델은 예보기간에 상관없이 높은 정확도(피어슨 상관계수(Pearson correlation) >0.8, relative root mean square error <10%)를 나타냈으며, 실제 산불 발생 건에 대해서도 유의미한 결과를 보였다. 과거 산불위험지수의 추세보다는 산불위험지수 값 자체를 입력변수로 사용하는 것이 높은 정확도를 보였으며, 가뭄지수 사용과 관계없이 좋은 결과를 나타냈다.

경계핵밀도함수를 이용한 기상학적 가뭄지수의 빈도해석 (Frequency Analysis of Meteorologic Drought Indices using Boundary Kernel Density Function)

  • 오태석;문영일;김성실;박구순
    • 대한토목학회논문집
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    • 제31권2B호
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    • pp.87-98
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    • 2011
  • 최근 지구온난화에 따른 기후변화로 홍수와 가뭄 같은 수문학적 재해가 과거에 비해 발생빈도와 크기가 변하고 있는 추세이다. 특히 가뭄은 긴 지속기간에 걸쳐 피해를 유발하므로 다른 수문학적 재해에 비해 보다 심각한 결과를 초래한다. 하지만 역설적으로 가뭄은 홍수와 달리 장기간에 거쳐 발생하므로 중요성과 심각성을 인식하기 어렵다. 따라서 가뭄의 발생에 대해 분석하고 그에 대한 대책을 마련하기 위해 여러 가지 가뭄의 종류 중 강수량과 가장 밀접한 관련이 있는 기상학적 가뭄에 대해 분석을 실시했다. 기상청에서 관측한 강수 및 온도자료를 이용하여 기상학적 가뭄지수인 팔머가뭄심도지수(Palmer Drought Severity Index), 표준강수지수(Standard Precipitation Index), EDI(Effective Drought Index)를 산정하였다. 그리고 산정된 가뭄지수를 비교분석하여, 실제 과거가뭄사상에 잘 부합되며, 일별로 지수 산정이 가능한 장점이 있는 EDI를 이용해 가뭄빈도해석을 실시하였다. 분석방법으로는 경계핵밀도함수를 이용해 EDI의 빈도해석을 실시하였다. 분석 결과, 대부분의 지점에서 봄철의 가뭄재현기간이 10년에서 20년 빈도 사이의 값을 나타내 다른 계절보다 봄에 가뭄이 잦음을 확인할 수 있었다. 또 영남지방과 남해안 일대의 재현기간이 상대적으로 더 짧게 나타나 지역적으로도 가뭄의 심도와 재현기간에 차이가 있음이 확인되었다.

가뭄지수를 활용한 한반도 가뭄의 경향성, 주기성 및 발생빈도 분석 (Analysis on Trends, Periodicities and Frequencies of Korean Drought Using Drought Indices)

  • 이주헌;서지원;김창주
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제45권1호
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    • pp.75-89
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    • 2012
  • 본 논문에서는 한반도에서 발생했던 과거 가뭄사상의 통계학적 특성을 분석하기 위하여 SPI (Standardized Precipitation Index)와 PDSI (Palmer Drought Severity Index)를 선정하였고, 기상청 산하의 59개 기상관측소의 1980~2009년까지의 기상자료를 수집하여 월평균 가뭄지수를 산정하였다. 산정된 가뭄지수를 이용하여 지수별 경향성 분석, 주기성 분석 및 가뭄기간(Drought Spell) 조사를 통하여 과거 한반도 가뭄의 통계학적 특성을 분석하였다. 한반도 가뭄의 유역별 경향성을 분석한 결과, SPI3와 SPI6는 봄과 겨울에는 모든 유역에서 가뭄이 심화되는 경향을 보였고 여름철에는 가뭄이 완화되는 경향을 보였으나, SPI12와 PDSI의 경우 짧은 지속기간의 가뭄지수와는 다소 다른 경향을 나타내었다. 한편, 유역별 가뭄의 주기성을 분석한 결과 1~2년 또는 6년 내외의 주기 성분이 유의한 것으로 나타났으며, SPI3의 분석결과 유역 전반에서 1~2년의 주기성을 보였고, SPI6와 SPI12는 유역별로 다소 차이를 보이기는 했으나 4~6년에서 강한 주기성을 나타냈다. 또한 PDSI도 마찬가지로 6년 내외의 주기성을 보였다. 가뭄기간 조사에서도 금강, 영산강, 낙동강 유역에 위치하는 관측소를 중심으로 극심한 가뭄이 많이 나타났던 것으로 분석되었으며, 한반도의 중부지방 보다 남부지방이 극심한 가뭄에 취약했던 것으로 나타났다.

Non-homogeneous Hidden Markov Model을 이용한 금강유역의 미래 가뭄 분석 (Future Drought Analysis using Non-homogeneous Hidden Markov Model in Gum River Basin)

  • 김보란;주홍준;김수전;김형수
    • 한국재난정보학회:학술대회논문집
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    • 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
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    • pp.388-390
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    • 2016
  • 본 연구에서는 금강유역의 가뭄과 한반도 주변 지역의 기후 인자들과의 상관관계를 파악하고 이를 바탕으로 기후변화 시나리오를 이용하여 미래의 가뭄을 예측하였다. 1974 - 2015년 동안 11 - 5월에 발생한 강우 자료와 NOAA에서 제공하는 NCEP-NCAR 자료를 이용하여 한반도 주변 기후인자와 금강유역의 강우가 과거 발생한 가뭄과 어떠한 상관관계를 갖는지를 분석하였다. 금강유역의 강우 패턴을 4개의 스테이지로 구분한 후 이를 상태층으로 참고하였으며, 관측 자료는 학습단계에 활용하였다. 이러한 기후인자와 강우 관계의 학습 결과를 바탕으로 기후변화 시나리오를 적용하고 미래의 기후요소를 예측하였으며 이를 통해 미래 금강유역의 가뭄을 예측하였다. 본 연구의 결과는 금강권역 수자원 공급 계획 및 설계의 기초자료로 제공될 수 있으며, 가뭄 대비 대책 사업의 우선순위 결정에 대한 근거 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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가뭄대응 댐 운영기준을 고려한 유입량 가뭄지수의 개발 및 적용 (Development and application of inflow drought index considering the dam operation rule coping with the drought)

  • 권민성;전경수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.56-56
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    • 2017
  • 홍수와 달리 가뭄은 장기적인 강수량 부족에 의해 발생하는 자연해로, 불확실성이 큰 장기(계절) 기상예보를 토대로 대비하기는 어려운 것이 현실이다. 가뭄에 대비하기 위해 가뭄의 진행상황을 관찰할 수 있는 다양한 가뭄지수가 활용되고 있다. 가뭄은 기상학적 가뭄, 농업적 가뭄, 수문학적 가뭄, 사회경제학적 가뭄으로 분류되고, 이를 정량적으로 평가하고 가뭄의 진행상황을 파악하기 위해 강수량, 유출량, 저수지의 저수량, 지하수, 토양수분 등 다양한 인자들이 사용된다. 일반적으로 널리 사용되고 있는 가뭄지수는 평균에 대한 부족한 정도를 지수화해서 나타낸다. 하지만 우리가 가용할 수 없는 많은 양의 강수량 및 유출량(또는 저수지 유입량)이 가뭄지수를 산정하는 기간 동안 지속적으로 영향을 주게 된다. 이는 짧은 기간 동안 매우 많은 강수 후 가뭄이 지속 되었을 경우, 이를 정상의 상태로 나타낼 수 있다는 것을 의미한다. 이와 같은 가뭄지수를 통해 가뭄에 대처하기 위한 기준을 수립하기에는 한계가 있음을 나타낸다. 우리나라의 경우 취수량의 대부분을 댐과 하천수에 의존한다. 하천수량이 댐의 방류량에 의한 의존도가 높은 현실에서 우리가 체감하는 가뭄은 댐의 용수확보와 공급에 가장 큰 영향을 받는다고 할 수 있다. 댐은 용량의 제한이 있으며, 계획된 용수공급량과 저수량 부족 시 용수공급을 조절하는 기준이 있다. 따라서 과거 관측된 유입량과 용수공급 계획량, 용수공급 조정 기준을 통해 저수지 운영을 모의하게 되면, 용수공급을 감축하는 시점을 확인 할 수 있다. 이를 활용하여 적절한 유입량의 상한계를 설정할 수 있으며, 이는 가뭄에 대비하는 댐 운영에 활용할 수 있는 가뭄지수로 활용할 수 있다. 이는 댐의 용수 공급과 직접적으로 연관되어 있으므로, 체감할 수 있는 가뭄전달 도구로 활용이 가능하다. 이와 같이 제시된 유입량 가뭄지수를 기존의 대표적인 가뭄지수와 비교하여 활용성을 평가하였다. 우리가 사용할 수 있는 물이 부족한 현상을 '물부족'으로 표현하고, 강수량의 부족을 '가뭄'으로 표현해야 한다는 주장이 있다. 하지만 강수량 부족에 기인한 물부족을 가뭄으로 표현하고 이를 정량적으로 나타내는 것이 가뭄에 대처해야하는 용수 관리자에게 유용할 뿐만 아니라, 일반 국민들에게 체감할 수 있는 가뭄정보를 제공하는데 도움이 될 것이다.

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분야별 가뭄지수를 활용한 우리나라 가뭄 전이 특성 및 가뭄 피해 양상 분석 (Analyses of drought propagation characteristics and damage pattern using meteorological, agricultural, and hydrological drought indices)

  • 손호준;김지은;오미주;김태웅
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.321-321
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    • 2023
  • 가뭄은 수개월 혹은 수년간 지속적이며, 점진적으로 광범위하게 피해를 미치는 자연재해이다. 강수 부족과 같은 비정상적 기상환경으로 인해 발생하는 기상학적 가뭄이 지속되어 토양 수분량 감소 및 식생에 영향을 미치는 농업적 가뭄을 발생시킬 수 있으며, 하천유출량 및 가용수자원이 감소하는 수문학적 가뭄으로까지 진행된다. 이처럼 분야별 가뭄이 장시간 지속됨에 따라 다른 종류의 가뭄을 발생시키는 현상을 가뭄 전이라고 하며, 가뭄이 전이되지 않은 비전이 사상보다 지역에 큰 피해를 야기한다. 최근 우리나라에서도 가뭄 전이와 관련된 연구들이 진행되고 있다. 하지만 기상학적, 농업적 및 수문학적 가뭄에 대한 가뭄 전이를 모두 고려하여 가뭄의 전이 및 비전이사상간의 피해 양상을 비교하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 전국 단위의 시군구별 SPI(Standardized Precipitation Index), SGI(Standardized Groundwater level Index) 및 PHDI(Palmer Hydrological Drought Index)를 사용하여 각각 기상학적, 농업적 및 수문학적 가뭄을 판단하였다. 각 분야별 가뭄간의 시간적 중복여부를 통해 가뭄의 전이 여부를 판단하고, 가뭄의 전이 특성(풀링, 감쇠, 지체, 연장) 분석을 수행하였다. 또한, 가뭄 전이 사상과 비전이 사상이 발생한 시기의 가뭄 피해 관련 자료를 수집하여, 지역별 가뭄 전이 사상 및 비전이 사상간의 피해 양상을 비교 및 분석하였다. 과거 충청북도 충주시는 2011년의 기상학적 가뭄(비전이 사상) 발생시 피해 인구가 없었으나, 2019년의 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로 전이가 발생하여 999명의 피해 인구가 발생하였다. 즉, 동일한 지역에서 다른 시기에 발생한 가뭄 피해 및 동일한 연도에서 인접한 지역의 가뭄 피해를 분석한 결과, 비전이된 가뭄 사상에 비해 전이된 가뭄 사상에서 더욱 큰 피해를 가지는 것을 확인하였다.

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신경망을 이용한 우리나라의 시공 간적 가뭄의 해석 (Spatial-Temporal Frough Analysis of South Korea Based On Neural Networks)

  • 신현석
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 1998년도 학술발표회 논문집
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    • pp.7-13
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    • 1998
  • 본 연구에서는 공간적으로 분포되어 있는 연강우량 자료를 이용한 지역 기상학 적인 가뭄을 정의하고 해석하는 모형을 제시한다. 비선형, 비매변수법에 기초한 공간 해석 신경망 (Spatial Analysis Neural Network:SANN)모형을 이용하여, 각 년에 대하여 공간의 임의 점에 서 의 극심, 심, 경심, 및 비 가뭄 확률을 전 대상 지역에 대하여 산출을 통하여 가뭄확률도를 작성 하며, Bayesian 가뭄 심도 지수 (BDSI)를 통하여 전 대상 지역을 가장 적절하게 극심, 심, 경심, 미 가뭄 지역으로 분류하는 방법을 제시한다. 또한, 각 년의 대표적인 가뭄의 형태를 제시 하여 줄 수 있는 지역 가뭄확률과 지역 가뭄 확률 지수를 소개한다. 이 모든 시공간의 가뭄 해석의 방법 은 실제로 우리나라(남한) 전역에 대하여 실시하여, 과거 1967년부터 1996년 까지 의 공간적이고 시간적인 가뭄의 발생 현황과 그 특징을 조사한다. 이는 우리나라 장기 수자원 개발 및 유역 관 리를 더욱 정량적인 가뭄정보에 의해 수행하게하여 줄 수 있을 것이다.

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수문모형 매개변수에 따른 수문학적 가뭄분석 불확실성 (Uncertainty in hydrologic drought analysis based on hydrologic model parameters)

  • 김진혁;채승택;정은성
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.326-326
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    • 2023
  • 본 연구에서는 유역 내 다른 년도 관측 유량 데이터를 이용한 매개변수 최적화를 수행한 후, 최적화된 매개변수에 따라 다르게 추정된 유량 데이터를 이용해 발생하는 수문학적 가뭄 불확실성 분석을 수행하였다. 수문 모형은 장기 강우-유출분석에 주로 사용되는 Soil Water Assessment Tool (SWAT) 모형을 이용하였으며, Symmetric uncertainty을 이용해 불확실성 분석을 수행하였다. 모형 매개변수 최적화는 SWAT-CUP을 이용해 영산강 유역의 과거 1999년부터 2022년까지의관측 유량 데이터로 수행하였다. 최적화된 매개변수에 따라 추정되는 연평균 유량은 최대 5.59%의 차이를 발생시켰으며, 계절 유량은 봄 (6.1%), 여름 (14.6%), 가을 (9.7%), 겨울 (46.1%)의 차이를 발생시켰다. 그 후, 수문학적 가뭄지수인 Streamflow Drought Index (SDI)을 이용해 일 단위가뭄과 월 단위 가뭄 분석을 수행하였다. 매개변수에 따른 일 단위 가뭄 분석은 연평균 가뭄 발생일수가 최대 25.2일까지 차이가 발생하였으며, 월 단위 가뭄 역시 최적화된 매개변수에 가뭄 심도와 발생이 다르게 분석되었다. 그 후, Symmetric uncertainty을 이용한 불확실성 분석은 최적화된 매개변수에 따라 다르게 산정된 가뭄지수의 불확실성을 확인할 수 있었다. 본 연구는 수문학적 가뭄 분석 시, 다양한 관측 유량 데이터를 이용한 매개변수 최적화를 수행한 후, 이를 이용한 유량추정의 필요성을 확인할 수 있었다.

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물 공급 시설의 신뢰성 있는 운영 계획 수립을 위한 가뭄 유입량 증강 기법의 제안 (Proposal of Augmented Drought Inflow to Search Reliable Operational Policies for Water Supply Infrastructures)

  • 지수광;안국현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.189-189
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    • 2022
  • 물 공급 시설의 효율적이고 안정적인 운영을 위한 운영 계획의 수립 및 검증을 위해서는 장기간의 유입량 자료가 필요하다. 하지만, 현실적으로 얻을 수 있는 실측 자료는 제한적이며, 유입량이 부족하여 댐 운영에 영향을 미치는 자료는 더욱 적을 수밖에 없다. 이를 개선하고자 장기간의 모의 유입량을 생성해 운영 계획을 수립하는 방법이 종종 사용되지만, 실측 자료를 기반으로 모의하기 때문에 이 역시 가뭄의 빈도가 낮아, 장기 가뭄이나 짧은 간격으로 가뭄이 발생할 시 안정적인 운영이 어렵다. 본 연구에서는 장기 가뭄 발생 시에도 안정적인 물 공급이 가능한 운영 계획 수립을 위해 가뭄 빈도를 증가시킨 유입량 모의 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 모의 기법은 최근 머신러닝에서 사용되는 SMOTE 알고리즘을 기반으로 한다. SMOTE 알고리즘은 데이터의 불균형을 처리하기 위한 오버 샘플링 기법으로, 소수 그룹을 단순 복제하지 않고 새로운 복제본을 생성해 과적합의 위험이 적으며, 원자료의 정보가 손실되지 않는 장점이 있다. 본 연구에서는 미국 캘리포니아주에 위치한 Folsom 댐을 대상으로 고빈도 가뭄 유입량을 모의했으며, 고빈도 가뭄 유입량을 사용한 운영 계획을 수립하였다. Folsom 댐의 과거 관측 유입량 자료를 기반으로 고빈도 가뭄 유입량을 사용한 운영 계획과 일반적인 가뭄 빈도의 유입량을 사용한 운영 계획을 적용했을 때 발생하는 공급 부족량과 과잉 방류량의 차이를 비교해 고빈도 가뭄 유입량의 사용이 물 공급 시설의 안정적인 운영에 끼치는 영향을 확인하고자 한다.

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지역별 메가가뭄 복원력 정량화를 위한 AHP기반 인자 가중치 결정 (Determination of AHP-based factor weights for quantification of regional mega-drought resilience)

  • 이찬욱;문기훈;유도근
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.361-361
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    • 2021
  • 가뭄의 경우 타 자연재난에 비해 발생경로, 피해범위, 발생기간 등이 매우 다양해 다각적인 측면에서의 대응책 마련이 필요하다. 따라서, 극한가뭄에 대비한 지자체별 가뭄 역량 평가를 수행하는 것은 재난관리에 있어서 최우선이라고 할 수 있다. 현재 국내외적으로 가뭄과 관련된 지역적 복원력을 평가한 사례는 매우 적다. 가뭄은 지진, 홍수 등과 같은 타 자연재난에 비하여 지속기간이 길고, 그 지속기간에 따라 피해의 영향 또한 파급력이 달라지므로 복원력 산정을 위한 항목, 복원력 곡선의 저하 형태 및 양상 역시 가뭄의 특성에 맞춰 도출되어야 한다. 본 연구에서는 지자체별 극한가뭄에 대한 복원력 정량화를 위하여 가뭄과 관련된 내구성, 대체성, 신속성, 자원동원력의 세부인자를 정성인자와 정량인자로 구분하여 총 18개 항목으로 구성하였다. 구성된 18가지 항목이 정량인자 뿐만 아니라 정성인자로 구성됨에 따라, 모든 인자를 동일한 가중치로 평가할 경우 최종결과가 상대적 중요도의 미 고려로 인해 왜곡될 가능성이 존재한다. 따라서 계층적분석기법(AHP, Analytic Hierarchy Process)을 통해 내구성, 대체성, 신속성, 그리고 자원동원력에 대한 가중치와 내구성, 대체성, 그리고 신속성에 대한 세부 지표별 가중치를 도출하여 지역별 메가가뭄 복원력을 정량화 하였다. 분석결과를 동일한 가중치를 적용한 결과와 비교분석하였으며, 과거 가뭄사례를 통해 검토하였다.

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