• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1457-1461
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• 2009

기후변화로 인한 강수의 양과 패턴의 변화는 가뭄이나 홍수와 같은 극한사상의 발생가능성을 점차 증가시키고 있다. 이러한 극한사상의 발생에 대비하고자 기후변화가 가뭄이나 홍수에 미치는 영향 평가에 대한 연구가 전 세계적으로 활발히 진행 중이다. 이에 본 연구에서는 월 단위로 IPCC를 통해서 제공되는 Global Climate Model(GCM)중 하나인 BCM2 모형(A2 시나리오 선택)을 기반으로 기후변화가 한반도 가뭄에 미치는 영향평가 방안을 제시하고자 한다. 우선 전구단위 기후모형인 BCM2 모형을 격자단위 관측자료인 NCEP(National Centers for Environmental Prediction)자료를 이용하여 서울기상관측소 지점으로 축소하였다. 또한 축소된 강우자료의 편의를 보정하기 위하여 Quantile mapping 기법을 적용하였으며, 최종적으로 제시된 서울지점의 월 강우를 대상으로 표준강수지수(SPI)를 산정하여 기후변화가 서울지점의 가뭄에 미치는 영향을 평가하였다. 분석결과 기후변화를 고려할 경우, 전반적인 가뭄의 심도는 크게 깊어지지 않았으나 가뭄의 지속기간이 길어져 가뭄으로 인한 피해가 더욱 증가할 것으로 예상되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.134-134
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• 2020

본 논문의 목적은 기후변화가 한반도에서의 극한기후에 미치는 영향을 전망하고자한다. 먼저, 기상청에서 제공하고 있는 SDQDM 편의보정을 거친 CCAW의 국가 표준기후변화 시나리오 13종을 이용하였으며, 참조기간을 기준으로 기후변화 시나리오의 모의 능력을 검토하였다. 이어 미래의 극한기후변화를 전망하기위해 WMO의 ETCCDI 지수를 이용하여 미래 극한기후를 전망하였다. 또한 Mann Kendall tau를 이용하여 한반도의 강수와 기온관련 극한지수 변화를 전망하였다. 분석 결과를 기온관련 지수에서 Current 기간일 때 WSDI지수가 공간적 변동성이 54%로 예상되며, TXx지수가 지역간의 공간적 변동성이 121%로 가장 클 것이라 예상된다. 강우관련 지수를 살펴보면 Current기간 일 때 r95p지수의 지역별 공간변동성이 59%로, RCP 4.5시나리오일 때 PRCP 지수의 공간변동성이 42%로, CDD지수의 공간변동성이 최대 59%로 분석되었다. 공간분포를 확인해본 결과 기온과 강수관련 지수 모두 한반도 중부지역에서 큰 상승 경향을 보였고, 미래기간의 경우 북한의 서해안, 남한의 남해안 지역에서 가장 큰 증가경향을 보였다. 즉 일습윤지속일수를 의미하는 CWD지수는 경상도, 전라도 지역에서 증가 경향을 나타냈으며, 충청도와 북한전역에서 감소경향을 나타났다. 또한 일교차를 의미하는 DTR지수는 한반도 전역에서 증가하는 것으로 전망되었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.10
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• pp.875-886
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• 2018

This study evaluated drought severity by bivariate frequency analysis using drought magnitude and precipitation deficit. A drought event was defined by Standardized Precipitation Index (SPI) and the precipitation deficit was estimated using reference precipitation corresponding to the SPI -1. In previous studies, drought magnitude and duration were used for bivariate frequency analysis. However, since these two variables have a largely linear relationship, extensibility of drought information is not great compared to the univariate frequency analysis for each variable. In the case of drought in 2015, return periods of 'drought magnitude-precipitation deficit' in the Seoul, Yangpyeong, and Chungju indicated severe drought over 300 years. However, the result of 'drought magnitude-duration' showed a significant difference by evaluating the return period of about 10, 50, and 50 years. Although a drought including the rainy season was seriously lacking in precipitation, drought magnitude did not adequately represent the severity of the absolute lack of precipitation. This showed that there is a limit to expressing the actual severity of drought. The results of frequency analysis for 'drought magnitude-precipitation deficit' include the absolute deficit of precipitation information, so which could consider being a useful indicator to cope with drought.

• Water for future
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• v.50 no.6
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• pp.41-49
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• 2017

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.196-196
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• 2023

가뭄은 발생 시점과 종점을 정확히 파악하기 어려우며, 피해 면적이 광범위하기 때문에 수자원시스템 전반을 비롯한 사회, 경제적 측면에서 심각한 영향을 줄 수 있다. 우리나라의 가뭄 발생경향은 2000년 이후로 급증하고 있으며, 2022년 전라남도 지역의 경우, 평년 대비 강수량이 60%에 그쳐 50년 관측 사상에서 가장 낮은 수준으로 나타나면서 극심한 가뭄이 발생하여 현재까지도 지속되고 있다. 미래에도 기후변화로 인한 가뭄의 강도와 빈도가 증가될 것으로 예측됨에 따라 가뭄을 예방하기 위한 미래 가뭄 상황의 예측에 대한 필요성이 대두되고 있다. 따라서 다양한 기후모델 및 미래 기후변화 시나리오를 활용해 미래 가뭄에 대한 전망을 분석하고 적응 전략을 수립해야 한다. 본 연구에서는 CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project 6)에서 제공하는 18개의 전 지구적 기후모델별로 산출한 SSP (Shared Socioeconomic Pathways) 시나리오를 기반으로 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI), 유효가뭄지수(Effectvie Drought Index, EDI)와 강수량 및 기온의 변화에 따른 증발산량을 고려하여 가뭄을 판단하는 표준강수증발지수 (Standardized Precipitation Evaportranspiration Index, SPEI), 증발수요 가뭄지수 (Evaporative Demand Drought Index, EDDI)를 적용하여 미래 가뭄지수별 가뭄 예측 및 변동성을 분석하였다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.34 no.2
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• pp.329-338
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• 2024

In this study, drought assessment using the standardized precipitation index (SPI) and streamflow drought index (SDI) was conducted for the Inje region, Gangwon Province, South Korea. Monthly streamflow ratios were reviewed through basic data for drought analysis (rainfall, streamflow), and meteorological drought and hydrological drought analysis were conducted using precipitation and water level/flow observation stations near the Inje watershed. The analysis revealed that the drought that occurred in 2014 persisted until 2017 consistently across all drought indices (SPI, SDI). When analyzing drought indices calculated using 12 months of hydrometeorological data, it was found that severe drought lasted for approximately 24 months, indicating that drought damage would have been severe.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.328-328
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• 2023

표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)는 강수량 변동의 정도를 표준화하여 나타낸 지수로, 가뭄 평가에 적용되고 있다. 일반적으로 SPI를 산정할 때는 월 단위의 시간 척도를 적용하며, 장기간의 가뭄에 대해 평가한다. 그러나 시간 척도가 길어질수록 가뭄 발생 후 가뭄을 감지하는 데 걸리는 시간이 더 길어지기 때문에 대처가 더욱 어려워진다. 또한, 기후변화로 인해 가뭄 빈도가 증가하고, 그 정도가 더욱 심화되면서 일 단위의 적용이 필요해지고 있다. 본 연구는 한반도 남부지역을 대상으로 일 단위의 SPI 적용을 위한 최소 시간 척도를 조사하였다. 대상 지역을 강원권, 수도권, 부울경, 대경권, 호남권, 충청권의 총 6개 지역으로 분리하여, 각 지역별, 계절별 최소 시간 척도를 조사하였다. SPI 산정을 위해 후보 분포형으로 Gumbel, Gamma, GEV, Loglogistic, Lognormal, Weibull을 적용하였으며, 시간 척도는 5일부터 365일까지 총 10개로 설정하였다. 본 연구에선 크게 적합도 검정과 정규성 검정으로 진행하였다. 적합도 검정에서는 Chi-square test를 적용하였으며, 이때 일 단위의 짧은 시간 척도를 적용할 경우 누가 강수 시계열의 값이 0으로, 0값이 시계열에 포함되면 SPI의 정확도가 떨어지는 문제가 발생하는데, 이를 보완하기 위해 누가 강수 시계열의 0값을 고려하였다. 마지막으로 각 후보 분포형을 적용하여 산정된 SPI가 표준정규분포에 합당한지를 검증하기 위해 Anderson-Darling test를 수행하였다. 결과적으로 대부분의 지역에서는 봄과 여름의 경우 최소 15일 정도의 시간 척도까지는 적용할 수 있을 것으로 판단되며, 겨울의 경우는 최소 30일 정도의 시간 척도를 적용해야 함을 확인하였다. 지역별로 차이가 크진 않지만, 이러한 연구 결과를 참고하여 각 지역별로 더 나은 가뭄 대책을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.239-239
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• 2016

우리나라는 보통 2~3년에 한 번 정도로 크고 작은 가뭄이 발생하지만 최근에는 그 피해가 점점 늘어나 2006년 이후에는 거의 매년 가뭄현상이 발생하고 있다. 특히 2015년에는 강수량이 평년의 절반도 되지 않는 수준이었다. 가뭄의 원인은 전 세계적인 엘리뇨, 라니냐 등 이상기후에 따른 변화로 인해 강수량 부족과 온도상승으로 인한 물부족 등이 있다. 가뭄의 평가는 강수량, 하천유량, 지하수 등 수자원 자료를 활용하여 가뭄지수로 평가하는 것이 일반적이다. 가뭄피해 추정방법론에 의해 생활용수, 공업용수, 농업용수, 하천유지용수와 수력 발전 손실에 따른 피해규모 등으로 구분되어 진다. 그러나, 가뭄 피해산정은 피해면적, 제한급수일수, 가뭄의 시작과 끝 등의 규모나 범위를 정하기 어렵고 요구되는 자료가 방대하기 때문에 쉽지 않다. 본 연구에서는 충청북도 청주지역의 농업부문에 대한 가뭄피해산정을 분석하기 위해 표준강수지수(Standardiz d Precipitation Index, SPI)를 파악하였다. 또한, 단일작물을 선정하여 통계연보를 활용하여 2006년부터 2015년까지 총 10년간 년도 별 단일작물에 대한 생산량, 평년 생산량, 경작 면적 등을 분석하고 농작물 피해가 발생한 실제 농작물 피해면적을 분석하여 경작면적에 대한 가뭄 전 후의 생산량을 분석하여 년도별 가뭄 피해추정액을 산정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.123-123
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• 2019

최근 기후변화로 인해 중국, 한국, 일본, 몽골 등을 포함한 동아시아 지역은 태풍, 가뭄, 홍수와 같은 자연재해의 발생 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 중국의 경우 2017년 극심한 가뭄으로 1,850만 (ha)의 농작물 피해가 발생하였으며, 몽골 또한 2017년 4월 이후 극심한 가뭄으로 사막화가 급속도로 진행되고 있다. 위성 기반의 강우 자료는 공간과 시간 해상도가 높아짐에 따라 지상관측소 강수량 자료의 대체 수단으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) 강우 위성 자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)를 산정하였다. 시간 해상도는 월별 영상을 기준으로 2008년부터 2017년까지 지난 10년간의 데이터를 이용하였으며, 각각 격자가 다른 위성영상을 기존 기상관측소와 비교하였다. 피어슨 상관계수 (Pearson Correlation Coefficient, R)를 활용하여 강우 위성 영상과 지상관측소의 상관관계를 분석하고, 평균절대오차 (Mean Absolute Error, MAE), 평균제곱근오차 (Root Mean Square Error, RMSE)를 통해 통계적으로 정확도를 분석하였다. 인공위성 강수량 자료는 미계측 지역이 많은 곳이나 측정이 불가능한 지역에 효율성 측면에서 중요한 이점을 제공할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.13 no.1
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• pp.128-141
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• 2010

Drought indices such as SPI(Standard Precipitation Index) and PDSI(Palmer Drought Severity Index) estimated using ground observations are not enough to describe detail spatial distribution of drought condition. In this study, the drought index with improved spatial resolution was estimated by using the CART algorithm and ancillary data such as MODIS NDVI, MODIS LST, land cover, rainfall, average air temperature, SPI, and PDSI data. Estimated drought index using the proposed approach for the year 2008 demonstrates better spatial information than that of traditional approaches. Results show that the availability of satellite imageries and various associated data allows us to get improved spatial drought information using a data mining technique and ancillary data and get better understanding of drought condition and prediction.