• 제목/요약/키워드: 기상가뭄예보

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댐 갈수를 고려한 가뭄관리지수 산정연구 (Assessment of Drought Index considering Dam Water Shortage)

  • 곽재원;김극수;김태영;하상봉;최규현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.311-311
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    • 2018
  • 일반적으로 우리나라의 수자원은 그 대부분을 댐과 하천에서 공급받고 있으며, 그 중에서도 댐은 댐은 생활 및 공업용수 공급을 담당하는 주요한 공급자의 기능을 수행하고 있다. 그러나, 최근 기후변화에 따른 극한가뭄으로 인하여 용수공급에 차질을 빚는 경우가 빈발하고 있다. 이에 따라서, 본 연구에서는 적정 댐 운용과 효율적인 수자원의 활용을 위하여 댐 갈수상황을 고려한 댐 가뭄관리지수를 제안하고자 한다. 이를 위하여 기존에 기상학적 가뭄에 널리 사용되어진 표준강수지수(SPI)와 동일한 개념을 댐 물수지에 적용한 표준물수지지수(Standardzied Balanced Index; SBI)를 제안하였다. 또한, 기존에 사용되는 표준저수량지수(SSVI) 및 예년대비 저수량을 이용하여 댐 저수량에 대한 표준모형화 하고 이를 관리지수로 도출 하였다.

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수문학적 가뭄감시를 위한 하천유량 기반 가뭄지수 개발 (Development of Drought Index based on Streamflow for Monitoring Hydrological Drought)

  • 유지영;김태웅;김정엽;문장원
    • 대한토목학회논문집
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    • 제37권4호
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    • pp.669-680
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    • 2017
  • 본 연구에서는 하천의 갈수관리를 위한 기준유량과 가뭄지수와의 일관성 분석을 수행하기 위해서, 국토교통부 홍수통제소에서 고시한 37개 갈수예보 관리지점 중 섬진강 수계의 구례2지점과 형산강 수계의 안강지점을 대상으로 하여 관측된 일별 유량 자료를 구축하였으며, 더불어 인근 기상관측소 남원지점과 포항지점의 강우량 자료를 활용하였다. 본 연구에서는 하천 유량자료를 기반으로 한 수문학적 가뭄상황을 재현해줄 수 있는 유량누가가뭄지수(SADI)를 개발하였다. SADI는 유량패턴의 변동시점(Change-Point) 분석을 통해 가뭄절단수준을 결정하였고, 또한 감소계수 추정을 위해 핵밀도함수를 이용하였다. 이처럼 계산된 SADI는 표준유출지수(SRI), 표준강수지수(SPI)와 비교되었으며, 이 중 SRI와 SPI는 30일, 90일, 180일, 270일 시간단위에 대한 가뭄지수를 모두 산정한 후, ROC 곡선 분석을 이용하여 갈수예보 기준유량과 일관성이 가장 높은 시간단위를 최종 결정하였다. 갈수예보 지점의 관심단계 예보기준유량을 기반으로 하여 다양한 가뭄지수와의 ROC 곡선 분석을 실시한 결과, 섬진강 수계의 구례2지점은 SADI_C3, SRI30, SADI_C1, SADI_C2, SPI90의 순으로 갈수예보의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 또한, 형산강 수계의 안강지점은 SADI_C3, SADI_C1, SPI270, SRI30, SADI_C2의 순으로 갈수예보의 정확도가 높은 것으로 나타났다.

다기준 의사결정기법을 적용한 가뭄취약성 평가 방법에 관한 연구 (An Approach to Drought Vulnerability Assessment using Multi Criteria Decision Making Method)

  • 신형진;이규민;이재남;권민성;강문성
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.385-385
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    • 2020
  • 본 연구에서는 가뭄과 연관되는 다양한 관련 요인을 포함한 가뭄취약성 평가방안을 수립하고 이를 적용하는 것을 목표로 하였다. 평가기법은 평가인자와 가중치 선정, 평가자료 데이터베이스 구축, 평가자료와 가중치를 조합한 평가의 세 단계로 구성되었으며 평가인자 및 가중치 선정에는 Delphi 조사기법을 적용하고 평가기법으로는 최근 널리 적용되고 있는 MCDM (Multi-Criteria Decision Making) 방법인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 기법을 활용하였다. 평가인자는 기상분야(Meteorological factors), 농업분야(Agricultural factors), 사회경제분야(Socioeconomic factors), 환경분야(Natural System)로 구성하였으며 선정된 인자에 대한 데이터베이스를 구성하기 위하여 기상청, 농어촌공사, 수자원공사 등의 관계기관이 관리하는 자료를 수집하였다. 수립한 가뭄취약성 평가방안을 2016년 3월부터 2019년 9월까지 우리나라 시군구 행정구역 단위, 총 167개 지역이며 순위법, 비율법, fuzzy 등 가중치 선정방법에 따라 결과에 약간의 차이가 나타난다. 가뭄예보결과와 취약성 평가결과를 비교해 보면 충청남도 홍성군이 동기간 동안 가뭄예경보 발령 횟수가 가장 많았으며, 충청남도 보령시와 서산시도 매우 높은 빈도로 확인되었다. 평가 결과, 충청북도, 경상남도, 전라남도에 가뭄 취약지역이 다수 도출 되어 이들 지역에 대한 가뭄 대응 방안 수립이 필요한 것으로 분석되었다.

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수문기상 서비스 소개 (Introduction of Hydrometeorological Services)

  • 김민지;함현준;박상아;오태석
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.324-324
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    • 2021
  • 2020년 우리나라 중부지역의 장마철('20.6.10.~8.16.) 기간이 54일로 1973년 전국적인 기상관측을 시작한 이래 가장 길었고, 장마철 전국강수량(686.9mm)은 역대 2위로(1위 '06년 699.1mm) 약 8,000여명의 수재민과 42명의 인명피해가 발생하였다. 이처럼 '이상기후'라 부르는 극한 기상 사건들인 홍수, 폭우, 폭염, 가뭄 등의 자연재해가 해마다 우리나라 포함 전 세계적으로 자주 발생하면서 수문기상 정보 관리 및 활용의 중요성 또한 점차 커지고 있다. 이를 위해 기상청에서는 일반국민과 물관리 관계기관(회원)의 편의와 자료의 활용 증진을 위해 유역별 수문기상 관측·예측 정보를 생산하여 서비스를 제공하고 있다(https://hydro.kma.go.kr). 수문기상 관측 정보는 유역별 면적강수량, 증발산량 등을 산출하여 GIS기반으로 실시간 자료와 2000년 이후 과거 관측강수량의 기간(월, 계절, 연)자료를 제공하며, 예측 자료는 초단기 수치 모델(KLAPS), 레이더(MAPLE), 수문기상 예측모델(UM3km), 한국형 수치 예보 모델(KIM)을 활용하고 있다.

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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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고해상도 종합 강우자료 복원 및 검증 (Generation and verification of the synthetic precipitation data)

  • 강형전;오재호
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.142-146
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    • 2016
  • 최근 저해상도 기상자료를 바탕으로 한 단기간에 내린 폭우나 극심한 가뭄 등과 같은 국지적인 기상 예보는 한계가 있기 때문에 고해상도 기상자료에 대한 수요가 증대되고 있으며, 특히 지형이 복잡한 한반도의 경우 지형적인 영향을 고려한 고해상도 기상자료가 요구되고 있다. 하지만 현재 기상청에서 제공하는 남한 지역의 지상 관측 자료는 약 10km의 불규칙한 간격으로 분포하고 있으며 이는 복잡한 남한지역의 지형 특성을 고려하기에는 해상도가 낮아 상세한 기상 현상을 예측하기 힘들다. 또한, 북한의 경우 사용가능한 관측 자료가 부족하여 한반도 전체를 대상으로 한 기상 예보 및 기후 특성 분석에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 정량적 강수 예측 모형인 QPM(Quantitative Precipitation Model)을 이용하여 3시간 간격의 현재기후(2000-2014년)에 대한 한반도 지역의 1km 강우 자료를 복원하였다. 관측 자료가 부족한 북한의 경우 재분석 자료를 이용하여 1km 해상도의 강우 자료를 복원하였다. 이를 위해 몇 가지 특정한 강우 Case를 선별하였고, QPM 수행 시 필요한 강수, 상대습도, 지위고도, 연직 기온, 연직 바람장 등의 변수에 대하여 남한 지역에 해당하는 지점의 여러 재분석 자료와 실제 남한 지역의 지상/고층 관측 자료와의 비교 및 Correlation 분석을 통해 가장 적절하다고 판단되는 재분석 자료인 NASA에서 제공하는 MERRA Reanalysis data를 선정하였다. 또한, 소규모 지형효과를 고려하기 위한 상세 지형자료로 고해상도 지형 자료인 DEM(*Digital Elevation Model) 1km 자료를 사용하였다. 한반도의 강우를 복원하기 위하여 Barnes 기법을 이용하여 불규칙적으로 분포해 있는 강수량 데이터를 규칙적인 자료로 격자화 하였고, 격자화 한 10km 해상도의 자료를 QPM을 통해 복잡한 지형 특성을 고려한 1km 해상도의 강우 자료로 복원하였다. 또한, QPM의 모의 성능을 검증하기 위하여, 위에서 선별한 특정 강우 Case에 대하여 복원한 1km 강우자료와 200m 이내의 거리에서 겹치는 지상관측자료와의 비교를 통하여 모의 성능을 검증하였다. 본 연구를 통해 복원된 한반도 상세 강우 자료를 통해 통일을 대비한 기상, 농 수산업, 수자원 등 다양한 분야에서 활용 될 수 있으며, 국지적인 폭우 및 가뭄 등의 이상 기상 현상을 분석하는 데 참고 기초 자료로써 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

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직하류 하천환경을 고려한 댐 저수량 수위 확보 검토 (Review of Dam-Reservoir water level considering Dam-downstream situation)

  • 김창순;김종래
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.377-377
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    • 2017
  • 다목적댐은 비어있는 저수지 용량을 활용, 상류에서 유입되는 홍수를 저류하여 하류의 피해를 경감시키고, 저류된 저수량을 활용하여 갈수시 생 공 유지용수 등을 목적에 맞게 하류로의 공급에 주요 목적이 있다. 이를 위해 댐 계획에는 상류에서 유입되는 목표 빈도 계획홍수량을 산정하고, 이에 따른 여수로의 계획방류량 등이 포함된 홍수 조절 방안이 수립된다. 다목적댐은 그 중요도 때문에 많은 사회적 재화(財貨)가 투입되어 하천에서 가장 높은 빈도인 200년 빈도 홍수량에 대비하도록 설계되어 있다. 그러나 대부분의 댐 하류 하천에서는 긴 연장에 따른 투자비용 등의 한계로 상류 댐에 미치지 못하는 100년 빈도 이하로 설정되어있다. 이런 상 하류의 홍수계획간 괴리로 댐의 계획 방류량 수준의 홍수 조절시에는 하류 하천에 재난상황으로 발생할 우려가 있다. 기상예보의 고도화로 단기 예보의 정밀도가 높아져 단기간 댐 운영에는 효과적으로 활용되고 있다. 하지만 5일 이후를 예보하는 중 장기예보는 아직까지도 불확실성이 높은 실정이다. 여기에 기후변화 등 기상의 불확실성을 고려하여 홍수기 초 장마와 태풍 등의 영향에 대비하기 위해 무작정 댐을 저(低)수위로 운영하면 이후 여름 가뭄에 취약해 지고, 반대로 저수량 확보의 고(高)수위 운영을 할 경우 연이은 태풍 등 홍수상황에 취약해 지게 된다. 최근 '14~'15년도 낙동강 수계에 여름가뭄으로 안동 임하댐이 가뭄단계에 돌입하는 등 홍수기초 적정 저수량의 확보는 안정적 수자원시설 운영에 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 이러한 불확실한 기상상황에 대비하고 댐의 이치수 목적 달성을 위해, 홍수기초 가능한 저수량을 확보하되 계획홍수량이 들어와도 하류피해는 경감시킬 수 있는 저수지 수위를 찾고자하였다. 이를 위해 낙동강 수계 9개 다목적댐(안동, 임하, 성덕, 보현산, 군위, 김천부항, 합천, 남강, 밀양댐)을 대상으로 댐 설계 및 직하류 하천 상황을 고려한 "홍수기초 댐 저수량 확보 수위 검토"를 실시하였다. 댐 직하류 하천의 홍수대비 상황 및 홍수조절시 제약사항 등을 조사해 주요지점(Critical Point)을 선정하고 그 지점의 홍수량을 파악한다. 이어서 저류함수 모형을 활용하여 댐별 저수지 모의 운영을 실시하였다. 대상 댐 저수지에 계획홍수량을 유입시키고 수위를 점차 조정하면서 하류 지점의 홍수량 내의 규모로 방류를 하는 저수지 모의 운영을 실시하였다. 이때 저수지의 계획홍수위를 초과하지 않는 등 안정적 홍수조절이 가능한 특정 수위를 찾아 하류 하천 환경을 고려한 댐 운영 수위로 선정하였다. 최근 홍수기총에는 강수량이 계속 줄어들고 홍수기 이후 더 많은 강수가 내리는 등 기후변화로 댐 운영은 날로 어려워지고 있다. 본 연구의 분석 결과는 홍수기초 가뭄 및 장마 또는 태풍 등에 대비하여 댐 운영의 이 치수 두 가지 목적을 달성하는데 참고가 될 수 있을 것이다.

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MLP ANN 가뭄 예측 모형에 대한 ROC 평가 (ROC evaluation for MLP ANN drought forecasting model)

  • 정민수;김종석;장호원;이주헌
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제49권10호
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    • pp.877-885
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    • 2016
  • 본 연구에서는 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 이용하여 우리나라 전역에 대한 가뭄예측의 시공간적인 평가를 수행하였다. 또한 다층 퍼셉트론 인공신경망(Multi Layer Perceptron-Artificial Neural Network, MLP-ANN) 예측 기법을 이용하여 SPI(3), (6)에 대한 선행예보시간별 가뭄 예측을 실시하였다. 입력 자료는 기상청 산하의 59개 관측소에서 관측된 기상자료를 활용하였고, 관측자료 기간은 1976~2015년이다. 예측 모델의 성능평가는 기준점(Threshold)에 따른 가뭄 발생유무와 같은 이진분류 혼동행렬을 구성하여 Receiver Operating Characteristics (ROC) score와 조건부 확률에 따른 F score를 산정하여 예측 성능평가를 수행하였다. 예측성능에 대한 ROC 분석결과 다층 퍼셉트론 인공신경망(MLP-ANN) 모형을 적용한 가뭄예측성능이 매우 우수한 것으로 나타났으며, SPI (3)은 2개월, SPI (6)는 5개월 정도의 선행예측이 충분히 가능한 것으로 나타났다.

APCC MME 계절예측정보를 이용한 가뭄전망 (Drought Outlook using APCC MME Seasonal Prediction Information)

  • 강부식;문수진;손수진;이우진
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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    • pp.1784-1788
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    • 2010
  • APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 형태의 계절예측정보를 이용하여 3개월 가뭄전망을 수행하였다. APCC MME는 기후예측모형이 가지는 불확실성을 최소화하기 위한 방법으로, 아시아 태평양 지역 내 9개 회원국 16개 기관 21개 기후모형의 계절예측정보를 활용하여, 개별 모형이 가지는 계통오차(Systematic error)를 앙상블 기법을 통하여 상쇄함으로써 최적의 예측자료를 도출한다. 또한, 기후예측 모형이 예측한 대기순환장은 관측 지점변수와 경험적 통계적 관련성을 가지므로, 이를 바탕으로 상세지역의 이상기후에 대한 정보를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 가뭄 관리 및 전망을 위한 입력 자료로서, 기상전문 기관인 APEC 기후센터 (APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 전구 규모의 기온 및 강수 전망자료를 기상청 산하 59개 지점의 전망자료로 통계적 규모 축소화 기법을 통해 3개월 예보를 실시하였다. APCC 계절예측자료를 가뭄모니터링시스템의 자료입력 포맷에 따라 적절히 가공한 뒤, 가뭄 관리 및 전망을 위하여 SPI(Standard Precipitation Index) 및 PDSI(Palmer Drought Severity Index)지수의 입력자료로 사용하여 SPI 및 PDSI 지수를 산정하였다. 또한 분위사상법(Quantile Mapping)을 이용하여 총 59개 지점의 과거 월평균 관측값과 최근 2009년에 대한 모의값의 누적확률분포값을 계산하고 모의값의 확률분포를 관측값의 확률분포에 사상시켜 가뭄 전망을 위한 기상변수의 오차를 보정하고자 하였다. 이러한 계절예측정보를 이용하여 가뭄 전망에 대한 신뢰도가 높아진다면, 사전예방 및 피해완화로 가뭄상황에 대한 신속한 대처 및 피해의 경감이 이루어질 수 있을 것이다.

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다층 퍼셉트론 인공신경망 모형을 이용한 가뭄예측 (Drought Forecasting Using the Multi Layer Perceptron (MLP) Artificial Neural Network Model)

  • 이주헌;김종석;장호원;이장춘
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제46권12호
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    • pp.1249-1263
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    • 2013
  • 장기간의 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 유역에 적합한 가뭄관리 대책의 수립과 함께 미래에 발생하게 될 가뭄을 미리 예측할 수 있는 기술이 구축되어야 한다. 또한 미래의 가뭄에 대한 합리적 대응 방안을 수립하기 위해서는 가뭄의 지속기간(duration)과 심도(severity)의 정량적인 예측이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 수문 시계열의 예측에 가장 많이 이용되고 있는 대표적인 통계학적 기법인 인공신경망 모형(Artificial Neural Network Model)과 가뭄지수를 이용하여 남한지역의 서울, 대전, 대구, 광주 등의 4개 기상관측소를 선정하여 가뭄예측을시도하였다. 가뭄 예측을 위하여 남한지역 내 선정한 기상관측소의 관측된 과거 강수량 자료를 이용하여 산정된 SPI (Standardized Precipitation Index)를 입력변수로 하여 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인공신경망 모델에 적용하였으며, 매개변수 보정을 위한 학습기간으로 1976~2000년과 2001~2010년을 예측을 위한 검증기간으로 선정하여, 학습 및 예측을 시도하였다. 학습된 최적의 예측모형을 이용하여 서로 다른 선행예보시간(1~6개월)을 갖고 SPI (3), SPI (6), SPI (12)별로 가뭄을 예측하였으며, 가뭄예측 결과, SPI (3)의 경우에는 1개월 선행예보에서만 좋은 결과를 나타내었으며, SPI (6)의 경우 1~3개월 후의 가뭄을 예측하는 경우에 비교적 관측자료와 잘 일치하는 결과를 나타내었다. SPI (12)의 경우에는 약5개월 후까지의 가뭄예측에 양호한 결과를 나타내었다.