• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.22-22
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• 2018

본 연구에서는 수문학적 가뭄을 분석하기 위해 두가지 지수를 개발하여 소개하고자 한다. 첫번째는, 물수지식을 기반으로 산정된 Water Budget-based Drought Index(WBDI)로 강우와 증발산의 차이를 이용하여 산정한다. 두 번째는 에너지 수지식을 기반으로 산정된 Energy-based Water Deficit Index(EWDI)로 에너지 수지 기반의 증발산, 태양복사에너지와 토양수분 등을 이용하여 산정한다. 두가지 지수 모두 인공위성 영상 자료를 활용하였다. WBDI 산정을 위한 강수량 자료는 Tropical Rainfall Measuring Mission(TRMM)과 Global Precipitation Mission(GPM)를 활용하였으며, 증발산 자료는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 활용하였다. EWDI 산정에 필요한 입력자료는 모두 MODIS 자료를 활용하였다. 산정된 두 가뭄지수의 수문학적 가뭄 분석을 위해 자연유출지점인 6개 지점을 선정하여 유출량 자료와 비교하였다. 유출량 자료를 활용하여 Error matrix 기법을 적용하여 두 수문학적 가뭄지수의 우리나라에서의 적용성을 파악하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.149-149
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• 2017

최근 지구온난화에 따른 기후변화로 인하여 전 세계적으로 가뭄, 홍수 등의 극한 기후사상이 발생하고 있다. 그 중 가뭄의 발생은 다른 수문학적 재해와는 다르게 장기간에 걸쳐서 발생하고 그 피해 범위가 광범위하게 나타난다. 또한, 기후변화를 고려한 다양한 기후예측모델의 예측 결과는 가뭄 재해가 앞으로 더 심각해질 수 있다는 전망을 하고 있다는 점에서 그 심각성이 더욱 대두되고 있다. 이러한 가뭄을 효과적으로 감시하고 평가할 수 있는 방안이 필요로 하게 되며, 기존의 가뭄지수(drought index)의 단점을 보완할 수 있는 수단으로 높은 활용성을 갖고 있는 위성영상자료를 활용한 효과적인 가뭄모니터링 기술의 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 가뭄을 시 공간적으로 모니터링하기 위해서 위성자료를 활용하였으며, Terra/Aqua 위성의 MODIS 영상자료 와 TRMM 및 GPM 위성의 강우자료를 활용하여 가뭄을 감시할 수 있는 가뭄지수 인 VHI(Vegetation Health Index), DSI(Drought Severity Index), Water Balance Method를 산정하였다. 산정된 지수의 정확도를 정량적으로 평가하기 위하여 가뭄 피해조사 결과에 의한 2001년 및 2014-2015년 농업적/수문학적 가뭄피해지역과 위성기반 가뭄지수에 의한 가뭄모니터링 결과 간의 ROC 분석을 통해 위성자료 기반 가뭄감시의 적용 가능성을 평가하였다. 본 연구의 결과를 통하여 위성영상 자료를 통하여 산정되는 가뭄지수의 기상학적/농업적/수문학적 가뭄감시 기능 및 적용성이 정량적으로 평가될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.51-51
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• 2019

기후변화 따라 과거에 경험하지 못했던 이상 수문기상 및 기상재해가 유발되며, 그 피해의 규모는 매년 증가한다. 그 중 가뭄은 미국 해양기상청(NOAA)이 선정한 20세기 최대 자연재해 중 상위 5위 안에 랭크되었으며 가뭄의 피해와 영향력은 막대하다고 언급하였다. 가뭄은 발생과정과 피해 영향에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적, 사회경제학적 가뭄으로 구분할 수 있으며 직 간접적으로 영향을 미치고 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄 등으로 가뭄의 종류가 변화되며 이를 가뭄전이라고 부른다,. 본 연구에서는 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로 전이되는 과정을 분석하기 위하여 Weather Research and Forecasting and Model Hydrological modeling extension package (WRF-Hydro) 모형을 한반도 대상으로 구축하였다. 모형의 정확성을 향상시키기 위해 충주댐, 소양강댐, 용담댐, 남강댐의 유입량과 모형 유출량을 비교 분석하였으며, 유출에 영향을 미치는 지면 유출, 표면 거칠기와 같은 파라미터를 보정하여 주었다. 위와 같이 구축, 보정된 모형을 활용하여 모의된 유출량을 이용하여 수문학적 가뭄지수 Standardized Streamflow Drought Index(SSFI)를 도출하여 기상학적 가뭄지수 Standardized Precipitation Index(SPI)와 비교하여 기상학적 가뭄이 수문학적 가뭄으로 전이되는 과정을 가뭄의 빈도, 강도, 특성 등에 초점을 맞추어 분석하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.1
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• pp.65-73
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• 2017

This study analyzed the peak drought severity and drought duration of the Cheongmicheon watershed from 1985 to 2015 to assess the lag time of peak drought severity between several drought indices. Standardized Precipitation Index (SPI) based on precipitation and Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) based on precipitation and evapotranspiration were applied as meteorological drought indices. Streamflow Drought Index (SDI) based on runoff data was applied as hydrological drought index. In case of SDI, we used Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model for simulation of daily runoff data. As a result, the time of peak drought severity of SDI occurred after the occurrence of SPI and SPEI. The lag time for the peak drought severity, on average, between SDI and SPI was 0.59 months while SDI and SPEI was 0.79 months. As compared with SDI, the maximum delay was 2 months for both SPI and SPEI. This study results also shows that even though the rainfall events were able to cope with meteorological droughts, they were not always available to solve the hydrological droughts in the same time.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.6-12
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• 2010

일반적으로 가뭄은 기상학적 가뭄, 농업적 가뭄, 수문학적 가뭄의 유형 등으로 분류한다. 본 연구에서는 우리나라에 적합한 수문학적 가뭄 지수인 물가용지수(Water Availability Index)를 개발하였다. 또한 다각적인 가뭄평가를 위해 기상학적 가뭄의 평가할 수 있는 표준강수지수(Standard Precipitation Index)와 농업적 가뭄을 평가할 수 있는 토양수분지수(Soil Moisture Index) 그리고 개발한 물가용지수(Water Availability Index)를 지수의 가뭄에 대한 등급을 통일시키기 위해 새롭게 산정하였다. 또한 기상청에서 제시하고 있는 월간기상정보 자료를 이용하여 가뭄전망을 할 수 있는 기법을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.386-386
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• 2020

가뭄은 강수, 증발산, 대기온도, 토양수분 등 다양한 수문기상학적 인자들이 복합적으로 작용하여 발생되기 때문에 가뭄의 정확한 사상을 분석하는 것은 매우 어렵다. 또한 어떤 요인을 중심으로 고려하느냐에 따라 가뭄은 다양한 시각으로 정의되고 있다. 일정기간 평균 강수량보다 적은 강수로 인해 건조한 날이 지속되는 것, 즉 기상요소를 중심으로 가뭄을 정의하는 것을 기상학적 가뭄이라 하며, 작물의 생육에 필요한 수분을 중심으로 고려하는 것을 농업적 가뭄이라 한다. 또한 하천유량, 댐 저수량 등 전반적인 수자원 공급원의 부족을 수문학적 가뭄이라 한다. 이와 같이 다양하게 나타는 가뭄의 발생특성을 정량적으로 해석하기 위해 다양한 가뭄지수가 개발되어 왔다. 그러나 현재까지 개발된 가뭄지수들은 공통적으로 정형데이터를 활용하여 산정한다. 하지만 최근에는 비정형데이터를 활용하여 지수(Index)를 산정하거나, 재난관리에 적용하는 등 비정형 데이터의 활용이 급증하고 있다. 따라서 본 연구에서는 비정형 데이터(뉴스 데이터)를 활용하여 가뭄지수를 산정하고 기존의 가뭄지수들과의 상관성 분석을 실시 한 뒤, 지수결합을 통해 가뭄사상 분석의 새로운 방안을 제시하고자 하였다. 본 연구의 공간적범위는 2014~2015 충남서북부가뭄 지역 중 가장 큰 피해를 입었던 보령지역으로 선정하였으며 시간적범위는 2013~2016년으로 설정하였다. 비정형 데이터의 구축은 크롤링(Crawling)을 활용하여 네이버 뉴스의 기사를 수집하였으며 자료의 신뢰성을 위해 URL이 동일한 중복기사 및 '보령', '가뭄' 단어가 없는 기사는 제거하였다. 구축된 데이터를 기반으로 월별 빈도를 산출하고 표준점수(Z-score)로 환산하여 가뭄지수를 산정하였다. 산정된 가뭄지수가 어떤 가뭄의 유형(기상학적, 농업적, 수문학적)을 보이는지 확인하기 위해 기존의 가뭄지수들과 상관성분석을 실시하였으며, 가장 높은 상관성을 보이는 가뭄지수와 결합을 통해 새로운 가뭄 사상을 분석하였다. 본 연구에서 진행한 가뭄사상 분석은 향후 가뭄만이 아니라 다양한 재난분야에서 비정형 데이터를 활용한 분석의 기초로자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.8 s.169
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• pp.645-658
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• 2006

A hydrological drought index, MSWSI (Modified Surface Water Supply Index) was suggested based on SWSI. South Korea was divided into 32 regions considering the distribution of available gauge station of precipitation, dam storage, stream water level and natural groundwater level. The indices estimated in the regions represent a spatially distribution of drought. Monthly MSWSI was evaluated for the period of 1974 and 2001. The result was compared with PDSI and checked the applicability of the suggested index in our hydrologic drought situation.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.12
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• pp.668-678
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• 2017

In this study, the hydrological and meteorological drought index with precipitation as a major factor were calculated, and various analyses of hydrological drought were conducted. The Modified Surface Water Supply Index (MSWSI) was applied to the hydrological drought index and Standardize Precipitation Index (SPI) was used to estimate the meteorological drought index. The target area for the estimation is the dam area among MSWSI categories. The 4001 basin with 43 years data from 1975 to 2017 was analyzed for the drought occurrence status and time series plotted with the monthly SPI and MSWSI. For the dam watershed based on the precipitation that has the role of a water supply in the hydrological cycle, correlation analysis of precipitation, dam inflow, and stream flow was performed by the monthly and moving average (2~9 months), and the correlation between meteorological and hydrological index by monthly and moving average (3, 6 months) was then calculated. The result of multifaced analysis of the hydrological drought index and meteorological drought index is believed to be useful in developing water policy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1551-1554
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• 2009

가뭄은 여러 수문학적 재해유발 요인 중에서 극심한 피해를 유발시키는 자연재해 중의 하나이다. 가뭄은 장기간 동안 계속되어 물순환과정에 악영향을 끼치며 이로 인해 물부족을 유발시켜 농업 등의 산업에 재해를 유발시키고 있는 실정이다. 가뭄은 학문적으로 기상학적, 농업적, 수문학적, 사회 경제적 가뭄으로 구분할 수 있으며 학문적으로 분류된 가뭄은 조건에 따라 가뭄현상의 정의가 약간씩 달라지게 된다. 따라서 본 연구에서는 여러 가뭄지수 중에서 비교적 산정과정이 간단하고 기상학적인 가뭄과 농업적 가뭄을 고려할 수 있는 가뭄지수인 과우일수를 산정하였다. 분석대상 지역은 우리나라의 기상청에서 관할하며 30년 이상 관측된 자료를 이용하였다. 산정된 과우일수의 군집분석을 통해 우리나라 가뭄지역 구분을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.68-73
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• 2009

본 연구는 SWSI를 보완한 식을 이용하여 금강유역에 대해 농업가뭄지수(ASWSI)를 산정하고 농업가뭄 분포도를 작성하여 가뭄지수에 의한 농업용 저수지 유역의 가뭄을 평가하는 방법을 제시하였다. SWSI는 유역 단위의 수문학적 가뭄을 평가하기 위하여 개발된 지표로서 융설량, 강수량, 하천유출량, 저수지 저류량이 입력인자로서 유역별, 계절별로 입력인자를 선택적으로 적용하여 유역의 수문학적 가뭄을 평가한다. 본 연구에서는 가뭄에 영향을 미치는 인자를 강수량, 저수지 유입량 및 저수량으로 결정하고 ASWSI의 입력인자를 저수지 상류유역은 강수량과 유입량, 하류지역은 강수량과 저수량을 사용하였다. 금강유역 내 천만톤 이상의 대표 저수지 7개를 선정하여 16개년(1991-2006) 동안의 저수지 상 하류 유역의 농업가뭄지수를 산정하였으며, 산정된 결과를 토대로 다중회귀분석을 실시하여 금강유역 용수구역별 농업가뭄지수 분포도를 작성하였다. 적용결과를 과거 가뭄사상에 검증한 결과, 1994년 1, 2차 가뭄 피해기간인 7월과 9월에 대해서 심한가뭄 상태로 표현하였고, 1995년 가장 가뭄이 심화되었던 6월의 가뭄에 대해서도 심한가뭄으로 표현하였으며, 2001년에도 5월의 최대 용수부족 상황에 대해서 심한가뭄을 표현하였다. 이처럼 ASWSI가 실제 가뭄 발생 현상과 일치함을 확인하였으며, 농업가뭄을 표현하는데 있어 적합한 것으로 판단된다.