• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2010.02a
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• pp.115.2-115.2
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• 2010

2008년 늦가을부터 2009년 봄까지 강원도 일부 지방에서 심각한 가뭄이 발생하여 태백지역에서는 87일 동안 제한급수가 실시되는 등 지역 주민들이 겪는 고통은 상당하였다. 2009년 태백시에서 발간한 가뭄백서에 따르면, 이번 가뭄으로 인한 태백지역의 피해 추정액은 980여억 원에 달한다고 한다. 본 연구에서는 가뭄지수들 중 토양수분지수(Soil Moisture Index)와 수자원가용지수(Water Availability Index)를 이용하여 태백지역에서 발생한 가뭄을 농업과 수문학적 관점으로 분류하여 정량화 하였다. 또한 태백지역의 물공급을 맡고 있는 광동댐의 운영을 분석함으로써 이번 가뭄의 발생 원인을 보다 심층적으로 분석하였다. 연구결과, 홍수기 동안 광동댐의 운영을 개선하여 9월초에 저수량을 충분히 확보하는 것이 태백지역 가뭄 해소의 관건임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.396-396
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• 2019

습지는 가장 생산적인 생태계 중 하나이며, 인류에게 수문학적, 경제적, 문화적 가치로도 매우 귀중한 역할을 하고 있다. 하지만 기후변화와 인간의 영향으로 수위저하와 건조, 수문체계에 변화를 주어 습지의 건조화 현상이 나타나고 이로 인해 생태계에도 영향을 미치고 있다. 특히 산지습지는 인위적 간섭에 매우 취약하고 환경변화에 민감하여 불규칙한 강수패턴 및 무분별한 개발은 습지수문환경에 영향을 미쳐 습지의 건조화를 심화시키는 원인이 되고 있다. 그 결과 자연적으로 습지의 면적이 감소하고 식생의 패턴 변화로 다양한 생물들과 보호가 필요한 종들이 사라질 것이므로 변화에 대응하기 위해서 건조화를 방지할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 습지 내 지하수위 저하 또는 유입 유출량의 변화로 습지 토양의 수분이 감소하여 말라가는 현상을 습지 가뭄이라 정의하고 가뭄지수를 활용하여 이를 지수화 하였다. 현재 산지습지를 대상으로 가뭄을 지수화 시킨 선행연구가 거의 없기 때문에 향후 산지 습지의 가치를 보존하고 생태계 관리의 목적으로 후속 연구의 방향을 제시하는데 도움을 줄 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.459-459
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• 2022

물수지의 불균형으로 발생되는 가뭄은 장기간에 걸쳐 넓은 규모로 발생되는 자연재해로서, 농업 및 산업에 직접 피해와 다양한 상품에 대한 공급 부족으로 인한 가격 상승 등의 간접 피해를 야기하는 재해이다. 이러한 가뭄을 정량적으로 평가하기 위하여 기상 요인(강수, 기온), 농업 요인(식생), 수문 요인(증발산, 토양수분) 등과 같은 설명 변수를 기초로 하는 많은 가뭄지수들이 개발되어 왔다. 대표적인 가뭄지수에는 Standardized Precipitation Index (SPI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI), Palmer Drought Severity Index (PDSI), Soil Water Deficit Index (SWDI), Vegetation condition index (VCI), Temperature Condition Index (TCI), Vegetation Health Index (VHI), Scaled Drought Condition Index (SDCI), Integrated Crop Drought Index (ICDI) 등이 있다. 본 연구는 최근 개발된 통합작물가뭄지수(ICDI)를 통해 미국 옥수수의 약 90%를 생산하는 농업지역인 미국 콘벨트의 가뭄 특성을 분석하고자 한다. ICDI는 기상 요인(강우량 및 지표면 온도), 수문학적 요인(잠재 증발산 및 토양수분), 식생 요인(강화식생지수(Enhanced Vegetation Index, EVI))의 조합을 통해 지표면의 건조·습윤 상태 및 식생의 건강 상태를 설명하는 가뭄지수이다. 2004년부터 2019년까지 주요 콘벨트 지역인 일리노이, 인디애나, 아이오와를 대상으로 가뭄분석을 실시하였으며, 옥수수 수확량 아노말리와의 상관성을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.330-330
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• 2021

본 연구에서는 새롭게 개발 중인 SSP 시나리오의 일단위 강수량과 온도 자료를 활용하여 청미천 유역의 미래 가뭄의 예측 및 분석을 실시하였다. SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5에 따른 새롭게 개발 중인 CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project) GCM (General Circulation Models) 중 ACCESS-ESM1.5(Australian Community Climate and Earth System Simulator model)를 이용하였다. GCM 자료는 Quantile Mapping 방법을 사용하여 편이보정 되었고, 유출분석은 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 사용하여 청미천 유역에 대해 수행하였다. 청미천 유역의 가뭄분석을 위해 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)와 SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index), 수문학적 가뭄지수인 SDI(Standardized Streamflow Index)를 산정하였다. 그 후, 시간에 따른 가뭄의 특성을 분석하기 위해 가까운 미래 (2025-2064)와 먼 미래 (2065-2100) 로 구분하여 분석을 진행하였다. 그 결과, 청미천 유역의 가뭄 발생은 SSP시나리오, 가뭄지수에 따라 차이점을 확인할 수 있었다. SSP 시나리오의 경우 SSP5-8.5에서 가장 심각한 가뭄이 발생하였다. 가뭄지수의 경우 강수만을 고려한 SPI는 먼 미래에 비해 가까운 미래에서 더욱 심각한 가뭄이 발생하였다. SDI의 경우 강수량의 변동이 일반적으로 하천의 흐름에 영향을 미치기에 SPI와 비슷한 양상을 나타내었다. SPEI의 경우 시간에 따른 기온상승으로 먼 미래에 심각한 가뭄이 발생하였다.

• KCID journal
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• v.3 no.1
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• pp.20-31
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• 1996

Several drought indices, which indicate the severity of drought in a reservoir or an irrigated area, have been suggested in home and overseas. However, the indices have not been adopted because those were extremely difficult to be understood by the genera

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.5-5
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• 2020

가뭄은 일반적으로 기상학적, 수문학적, 농업적 및 사회·경제적 가뭄으로 분류된다. 그 중 강수량 부족으로 인해 야기되는 기상학적 가뭄은 지역 사회에 직접적인 피해를 유발하는 도화선이 된다. 그러나 강우량 부족이 경제적, 사회적 피해로 전파되는 과정은 단순하지 않으며, 정량화가 어려운 실정이다. 가뭄 위험도는 수문기상학적 요인뿐만 아니라 자연재해에 대한 지역의 취약성의 맥락에서 파악되어야하므로, 가뭄 위험도 평가 방안은 위험도와 지역사회 사이의 관계를 규명하는 과정을 포함해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 가뭄 취약성(vulnerability)과 노출성(hazard)을 정량화하여 나타내는 지표를 적용한 가뭄 위험도 분석 방법이 주로 사용된다. 일반적으로 수용되는 취약성 개념은 개인 또는 그룹이 자연재해의 영향에 대처하고 이에 저항할 수 있는 능력을 의미하며, 노출성은 자연적 또는 인간이 유발할 수 있는 물리적 사건의 가능성을 나타낸다. 따라서 취약성은 지역의 문화적, 사회적 및 경제적 인자를 이용하여 정의된다. 반면 노출성은 주어진 시간 또는 영역 내에서의 특정 현상의 발생 확률에 따라 결정된다. 본 연구에서는 가뭄 취약성 지수 (Drought Vulnerability Index, DVI)와 가뭄 노출성 지수(Drought Hazard Index, DHI)를 이용하여 지역 가뭄 위험도를 평가하였다. 취약성 및 노출성 지수를 활용한 선행연구에서의 주요 쟁점은 연구자의 주관성을 배제하고 지역의 상황을 반영할 수 있도록 (1) 객관적이고 합리적인 변수의 선택과 (2) 각 인자들의 관계를 규정하는 가중치 정의 방법이다. 본 연구에서는 확률론적 접근방법을 적용한 위험도 평가 방안을 제시하고자 하였다. DVI를 산정 시 지역에서 지배적인 사회경제적 인자를 선택하기 위해 주성분분석(PCA) 기법을 활용하였으며, DHI는 이변량 가뭄 빈도 분석에 의해 산정된 특정 가뭄사상의 발생 확률로 정의되었다. 본 연구에서는 국내에서 가뭄 위험도가 가장 높은 것으로 평가되는 충청북도 및 충청남도를 대상지역으로 선정하고 지역 위험도를 평가하였다. 그 결과 가장 가뭄 위험도가 높은 지역은 충청북도에서는 청주시, 충청남도에서는 공주시로 분석되었다. 특히 청주시는 DVI가 매우 높지만 DHI는 상대적으로 작게 나타났으며, 반면 공주시는 DHI와 DVI가 지역 내에서 가장 높게 산정되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.352-356
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• 2008

가뭄관리에서 가장 중요한 요소는 1) 강수량, 지표수, 지하수, 댐수, 토양수분 등 물 공급량의 시 공간적 모니터링과 2) 이용가능한 물 공급량 약화 정도에 따라 적시적소에 물 이용자가 취해야할 행동요령을 제시하는 것이다. 가뭄지수는 가뭄관리에서 종합적인 물 공급량 정보를 하나의 수치로 정량화하여 가용 수자원의 악화정도를 나타내어 가뭄경보의 기준으로 활용된다. 현재까지 개발된 대표적인 가뭄지수들은 PDSI(Palmer Drought Severity Index), SPI(Standardized Precipitation Index), SWSI(Surface Water Supply Index) 등이 있다. PDSI는 여러 가지 제한점을 가지고 있지만 가뭄지수 개발의 시발점이 되었다는 점에서 전세계적으로 이용하고 있고 국내에서도 기상청의 공식적인 가뭄지수로 발표되고 있다. PDSI는 복잡한 물수지 모형에 의해 산정되며, 이용되는 매개변수는 지역의 기후상황, 보정자료기간 등에 민감하게 작용하고 있으나 이들에 대한 국내기후 환경에서의 평가가 선행되어 있지 않고 있다. PDSI는 가뭄과 습윤 기간의 시작과 종료 시점을 확률적으로 산정하여 이를 기반으로 가뭄경보에 활용하고 있다. 또한, 이들 확률은 기상학적 가뭄상황을 나타내는 PDSI에 후행하는 하천유출, 저수지 수위, 지하수 등의 수문학적 가뭄을 표현하는 PHDI(Palmer Hydrological Drought Index)를 산정하는 데 이용된다. Z-지수 역시 PDSI에서 얻을 수 있는 가뭄지수로 단기간의 가뭄특성에 의한 농업가뭄을 표현하는 데 적합한 지수로 알려져 있다. 본 연구에서는 PDSI의 제한점들을 살펴보고 우리나라의 기후상황, 자료보정기간 등에 따른 PDSI의 제매개변수들을 재산정하여 계산된 PDSI의 변동성을 검토한 후 이를 Palmer(1965)가 제시한 PDSI 산정식과 비교 평가하였다. 또한 가뭄의 시작과 종료 확률 개념에 의하여 산정된 PDSI를 기상청에서 제공하고 있는 PDSI와 비교 분석하여 개선점을 도출하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.382-382
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• 2017

최근 전 세계적으로 가뭄 재해가 증가함에 따라 국내의 경우 가뭄상황을 모니터링하기 위하여 다양한 유관 기간에서 가뭄정보시스템을 활용하여 가뭄지수를 공간지도 형태로 제공하고 있다. 기상청 수자원공사 농어촌공사 등에서 기상/수문/농업관련 가뭄지수의 위험지도를 실시간으로 제공하고 있으며 각 지표별로 수문기상학적 특징과 용수공급시설 및 수요공급의 이수상황 등을 고려하여 활용하고 있다. 하지만 제공되고 있는 가뭄지수의 공간분포는 지점 자료를 기반으로 내삽기법 (interpolation)을 통해 재 산정된 지도로 공간 해상도 측면에서 조악한 해상도를 갖고 있다. 이와 같은 한계점을 보완하기 위하여 시 공간적으로 특성이 동일한 광범위한 지역에 대한 정보를 주기적으로 제공 가능하다는 측면에서 위성영상자료를 활용한 가뭄모니터링 연구의 필요성이 요구된다. 본 연구에서는 위성영상을 이용한 식생 정보 및 기후 정보 생물물리학적 정보를 활용한 식생가뭄반응지수 (Vegetation Drought Response Index in Korea VegDRI-Korea)를 제시하고 국내의 적용성 검증을 위하여 국내 주요 가뭄 사상을 대상으로 시공간적 가뭄상황을 분석하였다. 식생가뭄반응지수는 유역단위 또는 행정구역 단위별로 실시간 가뭄 상황을 분석할 수 있는 고해상도 위성영상 기반의 가뭄지수로써 향후 한반도 전역의 가뭄모니터링 및 주기적인 모니터링을 통해 가뭄예상지역 판단에 대한 의사결정지원에 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.152-152
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• 2017

최근 지속적인 심한 가뭄의 발생은 사회적 이슈가 되고 있으므로 가뭄을 감시할 수 있는 가뭄 모니터링 뿐만 아니라 경감할 수 있는 가뭄전망이 되어야 한다. 이를 위해 우선적으로 우리나라 실정에 맞는 최적화된 가뭄지수의 선정 혹은 개선이 필요하며, 다음으로 개선된 가뭄지수를 기반으로 한 다양한 가뭄정보들이 수자원확보를 위한 관리와 정책에 활용되어야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 국내 기존에 활용되고 있는 수문학적 가뭄지수인 MSWSI를 개선하였으며, 개선된 MSWSI를 이용하여 앙상블기법 기반의 확률론적 가뭄전망을 수행하였다. 대상 유역은 낙동강 유역을 선정하였으며, 연구내용을 살펴보면, 첫 번째로 MSWSI의 개선에 있어서는 (1) 유역 내 공식적으로 수집되는 모든 수문기상인자를 조사하여 중권역 유역별로 기존 MSWSI에서 적용한 4개 인자(강수량, 하천유량, 댐 유입량, 지하수량) 뿐만 아니라 사용 가능한 적합한 인자(댐 저수위, 댐 방류량)를 추가 선정하여 반영; (2) 각 수문인자들에 대해 기존에는 정규분포만 적용하였으나 본 연구에서는 각각 인자별 적합한 확률분포를 추정하였다. 두 번째로 극심한 가뭄이 발생한 2006년과 2014년을 대상으로 개선된 MSWSI를 이용한 앙상블기반 확률론적 가뭄전망을 수행하고 검증하였다. 분석 결과를 살펴보면, 개선된 MSWSI를 과거 실측 수문기상자료를 이용하여 검증한 결과 기존 MSWSI보다 개선된 MSWSI가 과거 발생한 가뭄현상을 더 잘 나타내어 개선된 MSWSI가 효용성이 있음을 확인하였다. 또한 앙상블 기반의 확률론적 가뭄 전망 결과, 기존보다 개선된 MSWSI를 이용한 가뭄전망이 우수한 결과를 나타냈다. 또한 대부분의 유역에서 실제 가뭄의 가뭄지수가 개선된 MSWSI를 이용한 가뭄전망 범위에 속하는 것으로 나타났다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.12
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• pp.1203-1210
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• 2020

Drought is caused by a combination of various hydrological or meteorological factor, so it is difficult to accurately assess drought event, but various drought indices have been developed to interpret them quantitatively. However, the drought indexes currently being used are calculated from the lack of a single variable, which is a problem that does not accurately determine the drought event caused by complex causes. Shortage of a single variable may not be a drought, but it is judged to be a drought. On the other hand, research on developing indices using unstructured data, which is widely used in big data analysis, is being carried out in other fields and proven to be superior. Therefore, in this study, we intend to calculate the drought index by combining unstructured data (news data) with weather and hydrologic information (rainfall and dam inflow) that are being used for the existing drought index, and to evaluate the utilization of drought interpretation through verification of the calculated drought index. The Clayton Copula function was used to calculate the joint drought index, and the parameter estimation was used by the calibration method. The analysis showed that the drought index, which combines unstructured data, properly expresses the drought period compared to the existing drought index (SPI, SDI). In addition, ROC scores were calculated higher than existing drought indices, making them more useful in drought interpretation. The joint drought index calculated in this study is considered highly useful in that it complements the analytical limits of the existing single variable drought index and provides excellent utilization of the drought index using unstructured data.