• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.341-341
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• 2021

농업적 가뭄을 모니터링하기 위해 토양수분량, 증발산량, 지하수위 등을 이용하며, 농업용 저수지의 저수율을 기반으로 농업용수 공급능력을 평가해 왔다. 특히, 농업용 저수지에 대한 농업적 가뭄을 평가하기 위해 저수율 관측 자료를 저수율을 이용하거나, 관측 자료가 없는 경우 물수지 모형을 이용한 연구는 다수 진행되어 왔다. 다만, 농업적 가뭄을 전망하는데 있어 물수지 모형의 활용은 입력 자료의 구축 및 기상예보자료의 활용 기술 부족으로 많은 평가가 진행되지 못하였다. 본 연구에서는 기상예보자료와 회귀모델을 연계한 농업적 가뭄전망정보를 산정하고, 활용성을 평가하였다. 기상예보자료는 기상청 현업예보 모델인 GloSea5로부터 생산된 자료를 이용하였으며, 농업적 가뭄을 평가하기 위해 농업용 저수율 자료 기반인 RDI (Reservoir Drought Index)를 활용하였다. 농업적 가뭄전망정보는 현재의 수문조건이 지속된다는 가정 하에 예보선행시간 3개월까지 산정하였다. 가뭄전망정보를 평가하기 위해 과거 가뭄사상을 대상으로 산정하였으며, 전망정보의 예측성은 통계분석을 이용하여 정량적으로 평가하였다. 금회 제시한 연구방법은 현재의 수문조건이 지속될 시 기상예보에 따른 농업적 가뭄을 예측할 수 있다는 점에서 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권10호
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• pp.1069-1079
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• 2012

본 연구에서는 새로운 시공간적 가뭄해석 방법을 제안하기 위해, 강우관측지점별 가뭄사상을 추출하여 가뭄사상의 시작 시점이 동일한 강우관측지점을 선정하여 CASE를 구분하였다. 그 결과 SPI3에서는 36개, SPI6에서는 38개, SPI9에서는 40개, SPI12에서는 39개의 CASE가 분석대상으로 선정되었으며, 이를 이용한 연구방법의 적용성을 검토하기 위해, 과거 우리나라의 대표적 가뭄사상으로 알려진 장기가뭄과 단기가뭄에 대한 시공간적 가뭄발생특성을 재현하여 비교분석한 결과, 실제 과거가뭄사상에 잘 부합하는 것으로 확인되었다. 또한, 가뭄의 이동경로 및 전이특성을 분석하기 위한 방안으로 질량모멘트 개념을 이용하여 가뭄의 중심 및 영향권을 결정하는 새로운 가뭄해석 기법을 제안하였다. 그 결과 시간의 흐름에 따라 가뭄이 발생한 지역의 순서를 확인할 수 있었으며, 시공간적 가뭄패턴분석을 수행하기 위해서는 크게 두 가지로 구분되는 가뭄의 중심 및 영향권의 변화양상을 선행적으로 고려해야 함을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권2호
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• pp.121-133
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• 2022

기상학적으로 예년 대비 부족한 강우량으로 인해 발생하는 가뭄재해는 피해범위가 광범위하고, 그 발생과 소멸을 쉽게 파악하기 어려운 특징을 가지고 있다. 그렇기 때문에 가뭄 발생예상 지역과 그 물부족량을 신뢰성 있고, 신속하게 예측하는 것은 가뭄 대응체계 구축에서 중요한 요소이다. 하지만, 현재는 과거 약 50여년의 기상관측자료로 그 경우의 수가 제한된다는 문제점이 있다. 그렇기 때문에 과거에 발생한 가뭄과 양상이 다른 경우 가뭄으로 인한 물부족량을 예측하기 어려운 한계점이 있다. 이러한 문제 해결을 위해 본 연구에서는 4개 RCP 시나리오 자료를 물수지 분석 모형에 적용하여 360개년의 연간 물부족량을 산출하였다. 다음으로 다층신경망 모형의 입력값으로 RCP 시나리오로부터 산출된 SPEI 값을 그리고, 출력값으로 연간 물부족량을 적용하여 학습을 진행했다. 학습된 모형을 통해 과거 수 개월 동안의 SPEI값과 미래 예측되는 가뭄 상황을 입력함으로써 쉽고 신뢰성 있게 중권역별 예상 물부족량을 산정할 수 있다. 이는 의사결정자들이 가뭄 발생 이전에 효율적인 가뭄 대응책 수립에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.248-248
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• 2017

최근 가뭄 모니터링을 위해 과거에 비하여 고해상도의, 물리적으로 기반을 두는 정보가 요구되고 있다. 기존에 주로 활용하고 있는 통계적 방법론 기반의 가뭄지수들은 지니고 있는 한계에 대해 여러 개선과정을 거치고 있으나, 기상변수로부터 지표상의 식생 관련 변수로의 전파 과정에 대한 개별 통계적 가뭄지수 간의 관계 설명이 매우 어렵다. 이와 같은 관계로, 국내 유역에서의 물리적 기반을 둔 고해상도 가뭄 판단방법에 대한 시도가 필요한 시점이다. Brown et al. (2008)은 위성기반 식생정보, 기상학적 가뭄지수, 지형학적 조건을 고려한 식생가뭄반응지수(Vegetation Drought Response Index; 이하 VegDRI)를 개발하였다. 학습자료에 대해 CART 기반의 경험적 모델을 구축하여, 격자마다 근-실시간 자료를 적용한 VegDRI를 산출하여 고해상도의 지도를 산출하는 방식을 제시하였다. VegDRI는 NCDC의 U.S. Drought Monitoring에 활용되고 있으며, NOAA의 Drought Task Force Assessment Protocol에서는 가뭄 모니터링의 기준으로 설정되어 있다. 본 연구에서는 국내에 VegDRI를 적용하고자 필요한 자료수집 및 전처리 과정을 거쳐 결과를 도출하였다. 기상청 ASOS 기상관측소에서 얻은 기상변수, MODIS 위성으로부터 추출된 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI), 지형학적 정보와 기상학적 가뭄지수(SPI, PDSI)를 기계학습으로 모델링하여 VegDRI를 산출하였다. 산출된 VegDRI 공간분포도에 대하여 기존에 활용되던 유관기관의 가뭄 판단방법과의 유사성과 차이점을 비교 검토하여 적용성을 평가하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제5권3호
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• pp.134-144
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• 2018

본 연구에서는 CLM 및 CLM-VIC의 모의 자료를 이용하여 기존에 관측된 동아시아 지역의 가뭄을 분석하였다. 관측 자료는 CRU 자료를 활용하였으며, 연구기간으로 1951 - 2010년을 설정하였다. 기상학적 가뭄 지수인 SPEI를 산정하기 전에 연평균 강수량, 기온 및 증발량에 대한 각각의 비교 및 검토를 수행하였다. 각 모의 자료들이 국지적으로는 관측 자료와 미소한 차이를 보이나 동아시아 전반적으로는 유사한 시공간 패턴을 보이는 것으로 간주되어 SPEI 산정 시 적절할 것으로 판단되었다. SPEI 산정결과들을 기왕 대표 가뭄 및 연구 기간에 대한 빈도 해석을 통하여 검토한 결과, CLM 및 CLM-VIC는 관측 가뭄인 CRU와 공간적으로 유사한 분포를 나타내었다. 다만, 가뭄의 정도가 심해지면 그 유사성이 다소 감소하는 경향을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.66-66
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• 2020

최근 기후변화로 인한 전 세계적인 기온상승이 야기되고 있으며, 농업에 직접적인 영향을 주는 기상학적 및 수문학적 변화가 급격하게 진행되고 있다. 우리나라의 경우 최근 7년 동안 지역별로 극심한 가뭄이 매년 발생하고 있고, 가뭄의 발생 빈도와 강도가 증가하는 추세이다. 특히 밭의 경우 농업용 저수지 등 수리시설물로부터 관개용수를 공급받는 논 작물과 달리 자연 강우를 통해 필요한 용수량을 공급받는 천수답이 대부분이고 관개시설이 부족하기 때문에, 기후변화에 의한 가뭄의 취약성이 높다. 밭작물은 작물의 생육 시기와 기후 환경, 수자원 환경에 민감하고 토양수분을 흡수함으로써 생육하기 때문에 이러한 밭작물의 소비수량 및 관개용수량은 증발산량 뿐만 아니라 토양내 수분의 이동을 고려하여 수분 부족량을 산정해야 한다. 본 연구에서는 미래 기후변화에 의한 밭가뭄 평가를 위하여 밭 작물별 소비수량 및 관개용수량을 추정하기 위한 밭 토양수분 물수지 모형 (Soil Moisture Model)을 구성하였다. 또한 대표농도경로 (Representative Concentration Pathway, RCP) 시나리오 기반의 제5차 결합기후모델상호비교사업 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5, CMIP5)에서 제공하는 RCP 시나리오를 기반으로 한 전지구 기후모델 (General Circulation Model, GCM)의 기후예측결과를 적용함으로써 미래 밭 가뭄 평가를 수행하였다. 과거 기상자료 및 미래 대표농도경로 시나리오와 작물 기초자료를 수집하여 과거 및 미래 작물증발산량을 산정하였으며, 토양수분 물수지 모형에 적용하여 밭작물의 토양수분 변화를 모의하고 기후변화에 따른 작물별/생육시기별 소비수량 및 관개용수량을 추정하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권9호
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• pp.801-812
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• 2006

본 연구에서는 PDSI, SPI, MSWSI 등의 가뭄지수를 이용하여 가뭄을 단계별로 모니터링 할 수 있는 통합가뭄지수를 개발하였으며 개발된 통합가뭄지수에 의해 작성된 한반도의 가뭄도를 과거 가뭄과 비교 검증한 결과 매우 잘 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 통합가뭄지수가 가뭄을 정량적으로 모니터링 하는데 유용한 지표로 활용될 수 있을 것으로 판단된다 또한, 기상청에서 시행하고 있는 기온, 강수량의 장 단기 예보자료를 이용하여 가뭄지수의 예측치를 산정 한 후, 미래에 가뭄상황이 어떻게 진행될 것인가에 대한 가뭄전망기법을 개발하였으며 한반도 전역에 대한 실시간 가뭄전망이 가능하도록 전체 시스템을 구축하였다. 뿐만 아니라 가뭄기초 자료 관리, 가뭄지수 산정 및 가뭄현황도 작성 등 종합적인 가뭄정보 분석을 위한 가뭄 모니터링시스템을 개발하여 웹을 통하여 일반인들에게 제공할 수 있도록 시스템을 구축하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.350-355
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• 2007

최근 우리나라에서 발생한 가뭄의 특징은 발생주기는 짧고 그 피해는 오히려 심화되는 현상을 보이고 있다. 효율적인 가뭄재해 관리를 위해서는 현재 뿐만 아니라 미래에 대한 전망이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 국내에 적합한 월단위와 주단위의 가뭄전망기법을 제시하였다. 월단위 가뭄전망에서는 불확실성이 크기 때문에 앙상블 기법을 이용한 확률론적 가뭄전망을 하였고 이에 반해 주단위 가뭄전망에서는 기상청에서 제공하는 GDAPS를 이용하여 확정론적 가뭄전망을 하였다. 월단위와 주단위 가뭄전망 모두 강수, 유량, 지하수위를 인자로 하는 MSWSI(Modified Surface Water Supply Index)를 가뭄지수로 사용을 하였다. 월단위 가뭄전망에서는 과거 강수와 잠재증발산량 시나리오를 물수지모형인 abcd모형의 입력변수로 하여 최종적으로 유량과 지하수위 시나리오를 생산하였다. 확률론적 가뭄전망을 위해 MSWSI를 5개 구간으로 나누어 각 구간의 발생확률을 산정하고 실측자료로부터 산정한 MSWSI와 비교하였으며, AHS(Average Hit Score)를 이용하여 그 정확성을 평가하였다. 금강유역에 2001년과 2005년 7월부터 2006년 6월까지 적용한 결과, 월단위 가뭄전망의 AHS가 33.1로서 초보전망의 AHS인 20.0보다 높아 월단위 가뭄전망으로서 정확성이 있음을 확인하였다. 주단위 가뭄전망에서는 GDAPS를 abcd모형의 입력변수로 하여 확정론적 MSWSI를 산정하여 실측자료로부터 산정한 MSWSI와 비교하였으며, hit ratio를 이용하여 그 정확성을 평가하였다. 2001년 주단위 가뭄전망 결과, 주단위 가뭄전망의 hit ratio가 48.0으로서 초보전망보다 높아 주단위 가뭄전망 또한 효용성이 있음을 입증하였다. 계절별로 살펴보면, 갈수기의 가뭄전망이 홍수기보다 정확성이 높았다. 위 월단위와 주단위 가뭄전망은 적용기간이 짧아 가뭄전망의 정확성을 판단하기에는 아직 이르다고 판단되나 본 연구 결과를 토대로 장기적으로 가뭄전망을 수행하고 평가한다면, 가뭄전망에 대한 신뢰도가 더 높아질 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.22-22
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• 2015

가뭄은 적시에 경보해야 하는 홍수와 달리 진행속도가 느리고 시간적으로 대처할 여유가 있어 진행중일지라도 미리 감지만 한다면 그 피해를 최소화할 수 있다. 이로 인해 미국 등 수문기상 선진국에서는 수문기상 장기예보자료로부터 가뭄전망정보 생산기술을 개발하였으며, 특히 가뭄전망의 정확도 향상을 위해 여러 통계적 보정기법을 적용하고 있다. 국내의 경우 기상청에서 가뭄전망을 목적으로 2011년에 수치예보모델을 이용하여 가뭄전망정보를 생산한바 있으나, 전망정보의 불확실성 문제로 가뭄예보에 활용하는데 한계가 있어 이를 개선할 수 있는 기술개발이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 기후예측자료를 이용하여 가뭄전망정보 생산기술을 개발하고 정확도 개선을 위해 베이지안 기법을 연계하였다. GloSea5 (Global Seasonal forecast model 5) 장기예보자료를 이용하였으며, 베이지안 기법을 통해 과거 관측자료에 대한 사전분포, 모델의 전망정보로부터 우도함수를 유도하여 최종 사후분포를 추정하였다. 베이지안 기법 적용 전 후에 따른 가뭄지수를 산정하였다. 관측자료 기반의 가뭄지수와의 비교분석을 통해 선행기간 및 계절별 가뭄예측 성능을 평가하였으며, 실제 가뭄기간 동안에 가뭄의 재현성을 지역별로 분석하였다. 장기예보자료만을 활용한 기존 가뭄전망에서는 관측 자료가 포함된 1개월 전망에서도 불확실성이 매우 높았지만 베이지안 기법 적용으로 가뭄전망의 정확도가 크게 개선되었다. 특히, 1, 2개월 전망의 시계열 가뭄지수가 관측기반의 가뭄지수의 거동과 매우 유사하게 나타났으며, 지역별로도 베이지안 기법 적용시 실제 가뭄피해 상황을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 국내 가뭄예보에 있어 기후예측정보를 단순활용하기 보다는 베이지안과 같은 통계적 보정기법을 이용하여 가뭄전망정보를 생산하는 것이 바람직하며, 본 연구에서는 가뭄예보업무에 활용될 수 있도록 베이지안 기법에 대한 검증 및 평가를 지속적으로 수행할 계획이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권8호
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• pp.645-658
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• 2006

수문학적인 가뭄평가를 위하여 SWSI 가뭄지수를 보완한 MSWSI 개발하였다. MSWSI의 적용을 위하여 가뭄에 영향을 미치는 수문인자가 동질한 지역 즉, 댐, 하천, 지하수, 강수 지역으로 전국을 32개의 지역으로 분할하였다. 각각의 지역에 MSWSI를 적용하여 공간적으로 준분포형의 수문학적 가뭄 정보를 획득하였으며, 시간적으로 1974년부터 2001년까지의 한달 간격으로 평가하였다. 과거 가뭄 사상 년도에 대하여 기상학적 가뭄지수인 PDSI와의 비교, 분석을 통하여 수문학적인 가뭄 평가 결과에 대하여 검증하였다.