• Title/Summary/Keyword: 자연가뭄지수

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Assessment of Statistical Property of Drought in Korea using SPI and PDSI (SPI와 PDSI로 본 한반도 가뭄의 통계학적 특성분석)

  • Seo, Ji-Won;Kim, Chang-Joo;Lee, Joo-Heon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.28-28
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    • 2011
  • 치수는 고대국가로부터 현재의 국가에 이르기까지 중차대한 국가사업이다. 근대를 지나면서 산업화가 가속화되었고 수자원의 사용과 관리는 더욱 세분화 되었다. 또한 수자원의 사용과 관리에 앞서 기후와 밀접한 관계가 있는 수자원의 물리적 특성을 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 최근 우리나라도 급격한 산업화로 인한 환경파괴와 지구온난화로 인한 강수의 편중이 더욱 심해지고 있다. 즉, 한반도도 전 세계가 직면한 기후변화로 인한 자연재해로 부터 안전하지 않다는 것을 의미한다. 특히 수자원을 관리함에 있어 가뭄의 경우에는 장기적으로 진행되는 경우가 많고 피해 규모와 복구 등도 가뭄의 진행 기간과 밀접한 관계를 가지므로 적극적인 대비가 필요하다. 따라서 가뭄을 연구함에 앞서 과거 한반도의 가뭄의 경향성 및 주기성 같은 특성을 분석할 수 있는 연구가 수반되어야 할 것으로 사료된다. 이에 따라 본 논문에서는 과거 한반도 가뭄 사상의 특성분석을 위해 대표 가뭄지수로 SPI(Standardized Precipitation Index)와 PDSI(Palmer Drought Severity Index)를 선정하여 우리나라 전역에 위치한 총 59개 기상관측소의 1980년~2009년까지의 기상자료를 수집하여 유역별 월평균 가뭄지수를 산정하였다. 또한 이를 이용하여 가뭄발생의 경향성 및 주기성을 중심으로 과거한반도 가뭄의 통계학적 특성분석을 실시하였다. 각 지수의 경향성을 분석한 결과, SPI3와 SPI6는 봄과 겨울에는 가뭄이 심화되는 경향을 보였고 여름철에는 가뭄이 완화되는 경향을 보였다. 반면 SPI12의 경우는 섬진강과 영산강은 유의하지는 않으나 전 기간에 걸쳐 가뭄이 심화되는 경향을 보였고 한강, 낙동강, 금강유역은 가뭄이 완화되는 것으로 나타났다. PDSI의 경우에는 SPI와는 반대로 섬진강과 영산강은 전 기간에 걸쳐 가뭄이 완화되는 경향을 보였고 한강, 낙동강, 금강유역은 유의한 수준에서 가뭄이 심화되는 경향을 보임으로써, SPI와 PDSI에 의한 가뭄평가 경향성이 유역별로 다소 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 한편, 각 유역의 주기성을 분석한 결과로는 모든 유역에서 1년~3년 또는 6년 이하의 주기성을 나타냈으며, SPI의 경우 지속기간이 길어질수록 6년 이상의 저빈도 주기성을 나타냈고, SPI3는 짧게는 1년 미만의 고빈도 주기를 보이는 경우도 있었으며, SPI6와 SPI12는 4년~6년 주기를 나타냈다. 또한 PDSI도 마찬가지로 6년 내외의 장주기를 보였다. 특히 유역별로 분석할 경우 남부지역의 가뭄발생 주기가 중부지역보다 길게 나타나는 성향을 보였다. 그리고 SPI와 PDSI, 두 가뭄지수의 공통주기를 분석한 결과에서는 상관관계가 적은 것으로 확인 되었다.

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Analysis of Drought Detection and Propagation Using Satellite Data (인공위성 영상 정보를 이용한 가뭄상황 및 징후분석)

  • Shin, Sha-Chul;Eoh, Min-Sun
    • Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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    • v.4 no.2 s.13
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    • pp.61-69
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    • 2004
  • Drought is one of the mai or environmental disasters. Weather data, particularity rainfall, are currently the primary source of information widely used for drought monitoring. However, weather data are often from a very sparse meteorological network. Therefore, data obtained from the Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR) sensor boarded on the NOAA polar-orbiting satellites have been studied as a tool for drought monitoring. The normalized difference vegetation index(NDVI) and vegetation condition index(VCI) were used in this study. Also, a simple method to detect drought Is Proposed based on climatic water balance using NOAA/AVHRR data. The results clearly show that temporal and spatial characteristics of drought in Korea can be detected and mapped by the moisture index.

Analysis of Continental Scale Spatio-Temporal Drought Propagation Using GPM Precipitation (위성강수 자료를 이용한 컨티넨탈 스케일 시공간적 가뭄 전이 분석)

  • Lee, Seung-Yeon;Park, Seo-Yeon;Kim, Jong-suk;Lee, Joo-Heon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.308-308
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    • 2022
  • 가뭄은 지구 대기 형성만큼이나 오래된 현상으로 생태계, 수문학, 농업 및 경제에 중대한 영향을 주며 세계 어디에서나 발생할 수 있는 자연재해 중 하나이다. 가뭄에 의한 사회·경제적 피해를 줄이고 가뭄 위험을 관리하기 위해서는 가뭄의 시공간적 특성을 이해하는 것이 중요하다. 하지만, 기존의 가뭄 감시는 가뭄 지표를 계산하여 산정된 결과 값을 바탕으로 해당 지역의 가뭄 유무의 정보를 제공하는 1차원적 방법으로 가뭄 감시 및 관리를 위해서는 시·공간적 정보제공이 필요하다. 본 연구에서는 시·공간적 가뭄 전이 분석을 위해 GPM(Global Precipitation Measurement) 자료를 활용하여 2000년부터 2020년까지 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 산정하였으며, 산정된 SPI를 Spatial drought tracking (S-TRACK) 방법을 적용하여 가뭄의 대륙규모(continetal scale) 시공간적 변화와 전이현상을 살펴보고자 하였다. 본 연구를 결과를 바탕으로 가뭄의 시·공간적 변화에 대한 이해 및 광역규모에서의 가뭄현상의 이동과정을 알아볼 수 있으며, 더 나아가 본 연구의 성과는 기존의 국지적 가뭄 감시 및 예측 방법에 적용하여 가뭄에 대한 효율적인 대응방안을 마련하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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Evaluation of the predictive performance for monthly precipitation of a deep learning model for drought forecasting (가뭄 예보를 위한 딥러닝 모델의 월 강수량 예측 성능 평가)

  • Won, Jeongeun;Choi, Jeonghyeon;Kim, Sangdan
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.304-304
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    • 2022
  • 가뭄은 인간 활동과 생태계의 다양한 측면에 영향을 미치는 중요한 자연재해 중 하나이다. 가뭄을 사전에 예측하여 필요한 완화 조치를 취하고 환경적 피해를 줄이는 것이 중요하다. 이에 따라 다양한 인공지능 기술을 이용한 가뭄 예측은 수문학, 수자원 관리, 농업 등의 분야에서 중요성이 커지고 있다. 최근에는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하는 중장기 강수예보를 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 이 논문의 목적은 가뭄 예보를 목적으로 월 강수량 예측을 위한 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 것이다. 이를 위해 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 적용하였으며, 1981-2020년 기간의 월 강수 자료가 모델을 구축하기 위해 사용되었다. 관측자료를 기반으로 학습된 모델을 이용하여 테스트 기간에 대해 월 강수량을 예측하였다. 예측된 강수량을 통해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)을 산정하고, 예측 정확도를 분석하였다. 이 연구는 가뭄 예보를 위한 딥러닝 모델의 적용 가능성을 보여준다.

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Impact Assessment of Climate Change on Drought Risk (기후변화가 가뭄 위험성에 미치는 영향 평가)

  • Kim, Byung-Sik;Kwon, Hyun-Han;Kim, Hung-Soo
    • Journal of Wetlands Research
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    • v.13 no.1
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    • pp.1-11
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    • 2011
  • A chronic drought stress has been imposed during non-rainy season(from winter to spring) since 1990s. We faced the most significant water crisis in 2001, and the drought was characterized by sultry weather and severe drought on a national scale. It has been widely acknowledged that the drought related damage is 2-3 times serious than floods. In the list of the world's largest natural disaster compiled by NOAA, 4 of the top 5 disasters are droughts. And according to the analysis from the NDMC report, the drought has the highest annual average damage among all the disasters. There was a very serious impact on the economic such as rising consumer price during the 2001 spring drought in Korea. There has been flood prevention measures implemented at national-level but for mitigation of droughts, there are only plans aimed at emergency (short-term) restoration rather than the comprehensive preventive measures. In addition, there is a lack of a clear set of indicators to express drought situation objectively, and therefore it is important and urgent to begin a systematic study. In this study, a nonstationary downscaling model using RCM based climate change scenario was first applied to simulate precipitation, and the simulated precipitation data was used to derive Standardized Precipitation Index (SPI). The SPI under climate change was used to evaluate the spatio-temporal variability of drought through principal component analysis at three different time scales which are 2015, 2045 and 2075. It was found that spatio-temporal variability is likely to modulate with climate change.

Estimating runoff changes after the flood using big data (빅데이터를 활용한 홍수 후 유출변화 추정)

  • Sunwoo, Wooyeon;Lee, Jae Gyeong;Jun, Kyung Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.297-297
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    • 2022
  • 홍수 발생으로 인해 야기되는 피해가 매년 일어나고 있으며, 현재 수재와 관련된 방대한 데이터가 축적되어 있어 이를 활용한 연구들이 진행되고 있다. 데이터를 기반으로 홍수 전후의 시공간적인 변화에 대한 다양한 분석이 가능하여 수재 대응에 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 원격 탐지 및 재분석 데이터를 활용하여 파머 가뭄 지수(PDSI), 강우량, 유출량, 실제 증발산량(AET), 대기 온도 등의 수재와 관련된 요인들에 대한 지수분석을 통해 공간 변화를 파악하고 경향을 분석하였다. 이를 통해 자연 현상을 다루는 환경 영역에서의 데이터 기반 연구의 가능성이 확대될 수 있으며, 향후 연구에 활용하고자 한다.

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Assessment of Drought Severity over South Korea using Standardized Precipitation Evapo-transpiration Index (SPEI) (표준강수 증발산지수(SPEI)를 이용한 남한지역의 가뭄심도 평가)

  • Kim, Byung-Sik;Sung, Jang-Hyun;Kang, Hyun-Suk;Cho, Chun-Ho
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.45 no.9
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    • pp.887-900
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    • 2012
  • Drought is a non-negligible disaster of nature and it is mainly caused by rainfall shortage for a long time though there are many definitions of drought. 'Standard Precipitation Index' (SPI) that is widely used to express the level of meteorological drought intensity has a limit of not being able to consider the hydrological changes such as rainfall and evapotranspiration caused by climate change, because it does not consider the temperature-related variables other than the precipitation. Recently, however, 'Standardized Precipitation Evapotranspiration Index' (SPEI), a drought index of new concept which is similar to SPI but can reflect the effect of temperature variability as well as the rainfall change caused by climate variation, was developed. In this study, the changes of drought occurrence in South Korea were analyzed by applying SPEI for meteorological data (1973~2011) of 60 climate observatories under Korea Meteorological Administration (KMA). As the result of application, both of SPI and SPEI showed the trend of deepening drought in spring and winter and mitigating drought in summer for the entire nation, with SPI showing greater drought intensity than SPI. Also, SPI and SPEI with 12 months of duration showed that severe droughts with low frequency of around 6 years are generally being repeated.

Drought Index Development for Agricultural Drought Monitoring in a Catchment (집수역 내 농업가뭄 감시를 위한 가뭄지수 개발)

  • Kim, Dae-Jun;Moon, Kyung-Hwan;Yun, Jin I.
    • Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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    • v.16 no.4
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    • pp.359-367
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    • 2014
  • Drought index can be used to implement an early warning system for drought and to operate a drought monitoring service. In this study, an approach was examined to determine agricultural drought index (ADI) at high spatial resolution, e.g., 270 m. The value of ADI was calculated based on soil water balance between supply and demand of water. Water supply is calculated by the cumulative effective precipitation with the application of the weight to the precipitation from two months ago. Water demand is derived from the actual evapotranspiration, which was calculated applying a crop coefficient to the reference evapotranspiration. The amount of surface runoff on a given soil type was also used to calculate soil residual moisture. Presence of drought was determined based on the probability distribution in the given area. In order to assess the reliability of this index, the amount of residual moisture, which represents severity of drought, was compared with measurements of soil moisture at three experimental between July 2012 and December 2013. As a result, the ADI had greater correlation with measured soil moisture compared with the standardized precipitation index, which suggested that the ADI would be useful for drought warning services.

Detection of flash drought using evaporative stress index in South Korea (증발스트레스지수를 활용한 국내 돌발가뭄 감지)

  • Lee, Hee-Jin;Nam, Won-Ho;Yoon, Dong-Hyun;Mark, D. Svoboda;Brian, D. Wardlow
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.54 no.8
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    • pp.577-587
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    • 2021
  • Drought is generally considered to be a natural disaster caused by accumulated water shortages over a long period of time, taking months or years and slowly occurring. However, climate change has led to rapid changes in weather and environmental factors that directly affect agriculture, and extreme weather conditions have led to an increase in the frequency of rapidly developing droughts within weeks to months. This phenomenon is defined as 'Flash Drought', which is caused by an increase in surface temperature over a relatively short period of time and abnormally low and rapidly decreasing soil moisture. The detection and analysis of flash drought is essential because it has a significant impact on agriculture and natural ecosystems, and its impacts are associated with agricultural drought impacts. In South Korea, there is no clear definition of flash drought, so the purpose of this study is to identify and analyze its characteristics. In this study, flash drought detection condition was presented based on the satellite-derived drought index Evaporative Stress Index (ESI) from 2014 to 2018. ESI is used as an early warning indicator for rapidly-occurring flash drought a short period of time due to its similar relationship with reduced soil moisture content, lack of precipitation, increased evaporative demand due to low humidity, high temperature, and strong winds. The flash droughts were analyzed using hydrometeorological characteristics by comparing Standardized Precipitation Index (SPI), soil moisture, maximum temperature, relative humidity, wind speed, and precipitation. The correlation was analyzed based on the 8 weeks prior to the occurrence of the flash drought, and in most cases, a high correlation of 0.8(-0.8) or higher(lower) was expressed for ESI and SPI, soil moisture, and maximum temperature.

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

  • Ho-Jun Son;Ji Eun Kim;Mi ju Oh;Tae-Woong Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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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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