• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.214-220
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• 2006

본 연구의 목적은 지역별 농업가뭄의 평가를 위하여 농업가뭄지표의 적용성을 분석하는 것이다. 가뭄발생 상황에 분석은 SPI, PDSI, SWSI, CMI, Decile 및 Percent of Normal에 대하여 농업가뭄에 대한 적용성을 검토하였다. 기존 가뭄지수에 대한 가뭄발생시기 및 심도에 대한 분석을 통하여 농업가뭄을 잘 나타낼 수 있는 농업용 저수지 저수율과 3개월 지체된 표준강수지수, 평년강우비율, 무강우일수 등 4가지를 농업가뭄지표로 선정하였으며, 이들 지수를 통하여 가뭄평가에 적용하였다. 농업가뭄 평가를 위하여 평시대비단계, 가뭄우려단계, 가뭄확산단계의 3단계로 구성된 기존의 가뭄단계를 가뭄진행상황의 판단을 위해 6단계로 세분하여 이에 대한 기준을 정립하였다. 농업용 저수지의 저수율에 따른 농업가뭄의 판단은 영농시기에 대한 농업용수의 공급에는 적당하지만, 겨울에서 봄으로 이어지는 영농준비시기 및 논에서의 영농이 끝난 후의 가을철 이후의 가뭄에 대해서는 대표적인 기준으로서는 미흡한 것으로 나타났다. 농업용 저수지의 저수율에 따른 농업가뭄의 표현은 저수율의 지연효과, 저수율과 가뭄심도의 일반화된 상관성을 수립하기 어려운 단점이 있으므로, 영농상황에 따른 시기별 저수율의 고려할 수 있도록 구성하고, 표준강수지수, 평년강우비율 및 무강우일수 등의 지수를 이용하여 보완하도록 하였다. 이를 통해 제시된 농업가뭄지표 및 가뭄단계에 의한 농업가뭄 평가 결과 농업가뭄 발생시기, 지속기간 및 심도에 대한 적용성이 우수한 것으로 분석되었다. 농업가뭄지표 및 농업가뭄단계는 농업가뭄 평가 및 웹기반 정보제공시스템의 구축을 통하여 농업가뭄 분석 및 판단에 이용하고 있다. 농업가뭄의 분석 및 평가를 위한 농업가뭄 평가시스템은 가뭄분석을 위한 자료의 수집 및 분석, 농업가뭄심도의 분류, 지역별 농업가뭄 상황의 도식화 등을 수행하도록 구성되어 있다. 농업가뭄 평가시스템을 통해 구축된 시기별, 지역별 분석결과는 DB를 통하여 관리되며, 홈페이지를 통하여 실시간 분석결과를 제공할 수 있도록 웹기반 정보제공시스템을 구축하였다. 이상과 같은 농업가뭄 평가 및 웹기반 정보제공시스템은 현재 한국농촌공사 농어촌연구원에서 시범운영중에 있으며 농업가뭄의 평가 및 대책수립을 위한 지원수단으로 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.118-118
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• 2019

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.342-342
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• 2017

기후변화로 인한 극한기상의 강도와 빈도가 증가하고 있어 국가 물안보와 수자원 관리에 어려움을 겪고 있다. 특히 가뭄은 음용수 부족과 관개용수 및 발전용수 부족 등 사회, 경제, 환경 전반에 걸쳐 미치는 피해 영향의 범위가 크다. 가뭄으로 인한 피해감소와 대응 및 대책 전략 수립에 있어서 일반적으로 기상학적 가뭄지수 SPI(Standardized Precipitation Index)을 많이 사용하고 있다. SPI는 누적강수량 자료를 이용하며 누적강수 기간(월)에 따라 SPI3, SPI6 등으로 평가한다. 이 방법은 누적강우량을 감마함수에 적합하고 다시 누가표준정규분포에 투영함으로써 가뭄심도를 평가한다. 그러나 분포의 꼬리 부분에 해당하는 가뭄값들의 정량적 평가가 어려우며 강우자료가 가지는 분산의 특성을 반영하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 가뭄의 정량적 평가와 가뭄자료 자체의 분산의 특성을 고려한 정량적 표준가뭄지수(QSPI:Quantitative Standardized Precipitation Index)를 개발, 가뭄을 평가하고 SPI와 비교 분석 하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.11
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• pp.889-902
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• 2011

In this study, frequency analysis using drought index had implemented for the derivation of drought severity-duration-frequency (SDF) curves to enable quantitative evaluations of past historical droughts having been occurred in Korean Peninsular. Seoul, Daejeon, Daegu, Gwangju, and Busan weather stations were selected and precipitation data during 1974~2010 (37 years) was used for the calculation of Standardized Precipitation Index (SPI) and frequency analysis. Based on the results of goodness of fit test on the probability distribution, Generalized Extreme Value (GEV) was selected as most suitable probability distribution for the drought frequency analysis using SPI. This study can suggest return periods for historical major drought events by using newrly derived SDF curves for each stations. In case of 1994~1995 droughts which had focused on southern part of Korea. SDF curves of Gwangju weather station showed 50~100 years of return period and Busan station showed 100~200 years of return period. Besides, in case of 1988~1989 droughts, SDF of Seoul weather station were appeared as having return periods of 300 years.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.257-257
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• 2012

본 연구에서는 일본 문부과학성 과제인 혁신(革新, KAKUSHIN)과제를 통해 제공되는 고해상도(20km, 1시간) 기후모형(MRI-AM20km) 출력치를 이용하여 기후변화로 인한 가뭄 발생 특성을 변화를 살펴보았다. 가뭄 특성의 정량화를 위해 표준강수지수를 적용하였으며 일본에서 기록된 주요 가뭄 사상(1980~2001)에 대해 지상 관측 자료 (AMeDAS)를 이용하여 SPI를 산정하고 그 적용성을 파악하였다. 극한가뭄의 거동특성을 파악하기 위해 SPI가 -1.0 이하인 경우를 유효가뭄, -2.0 이하인 경우를 극한가뭄으로 분류하고 가뭄의 강도 및 빈도, 계절적 발생 특성을 파악하였다. 그 결과 대부분의 다른 기후모형과 마찬가지로 MRI-AM20km도 연강수량에 있어서 아시아 몬순 지역 대부분의 국가에서 증가할 것으로 예상하고 있지만, 특히 극한 가뭄의 경우 그 강도 및 빈도가 유의하게 증가할 수 있다는 가능성이 있음을 예상하고 있다. 또한 국가별 가뭄심도-영향면적의 관계를 살펴본 결과 대부분의 아시아 몬순 지역에 대해서 동일한 영향 면적에 대한 가뭄의 강도가 증가하고 지속기간이 증가할수록 그 경향은 더욱 뚜렷하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 향후 가뭄특성을 지역화하고 대상 지역을 전 세계로 확장하여 가뭄 특성을 정량화할 필요가 있으며, 다양한 모형 출력치를 이용한 결과를 통해 결과의 타당성을 확인할 필요가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1555-1559
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• 2009

우리나라의 연 강수량은 지역에 따라 다르지만 대체로 1280mm 정도로 연강수량의 60%$\sim$80%가 여름철에 집중되어 있는 특성 때문에 비가 많이 오는 여름에는 홍수대책을, 남은 계절은 용수 확보를 위하여 늘 고심하게 된다. 특히 2008년도 여름철에 우리나라에 영향을 끼친 태풍은 단 하나로, 여름철에 많은 강우가 발생하지 않아 연 강수량은 정상대비 강수량에 70%$\sim$80% 수준에 불과하다. 그로 인해 용수확보에 고심하고 있으며 현재 일부지역에서 극심한 물 부족현상을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 전국에 주요지점을 인천, 서울, 대구, 전주, 부산, 목포지점으로 총 6지점을 선정하여, 대표적인 가뭄지수라 할 수 있는 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 팔머가뭄심도지수(Palmer Drought Severity Index, PDSI)를 이용하여 가뭄지수의 민감도 분석을 실시하였다. 강우자료 및 온도자료는 기상청에서 제공하는 30년간의 정상(71$\sim$00년)자료를 이용하여 가뭄지수의 민감도 분석을 실시하였다. 분석방법은 강우량자료가 정상 강우대비 0%, $\pm10%$, $\pm20%$, $\pm30%$, $\pm40%$, $\pm50%$로 변동 한다 보고 각각의 가뭄지수를 산정하여 비교분석을 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.331-331
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• 2023

일반적으로 가뭄을 해석하기 위하여 가뭄심도, 빈도, 피해면적 및 기간의 영향 등을 고려한 가뭄지수를 이용하며, 이러한 가뭄지수는 주로 지점자료 기반 지상관측자료를 활용하여 산정한다. 하지만 지점자료 특성상 미계측 지역에 대한 정확한 데이터 취득이 어렵기 때문에 미계측 지역에 대한 가뭄 분석의 한계가 발생한다. 다양한 계측기반의 지상센서들이 확충되면서 통계학적 기법기반 공간분포 개선방안을 제시하고 있지만, 정확한 가뭄평가 자료가 추가 및 개선되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 원격탐사기술을 활용하여 지점자료의 한계를 극복한 격자기반의 공간정보를 표출함으로써 새로운 가뭄모니터링 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 지상관측자료로 가뭄을 판단하기 어려운 미계측 지역에 대한 가뭄 판단 및 예측 정확도 향상을 위하여 원격탐사기술을 활용한 공간정보 빅데이터를 구축하고자 한다. 미국 국립가뭄경감센터에서 제시한 식생가뭄반응지수 (VegDRI, Vegetation Drought Response Index)는 식생지수, 기상학적 가뭄지수, 지역적 특성을 반영한 생물물리학적 정보를 통합한 하이브리드 가뭄지수로 가뭄과 관련된 공간정보를 활용하여 가뭄을 판단하는 지표이다. VegDRI 산정을 위하여 ERA5의 격자기반 강수자료, MODIS 센서 기반 식생지수 등 격자기반의 공간정보를 수집하였으며, 전처리 모듈을 구축하였다. 또한, 기존 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (SPI, Standardized Precipitation Index)와 비교를 통해 VegDRI의 국내 적용성을 평가하였으며, 국내 가뭄사례에 적용하여 적절한 가뭄 판단지표로써 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.6
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• pp.613-627
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• 2013

In this study, to understand the May aridity condition of each region for the year of the worst drought on record in each duration (1-, 3-, 6-, 12-, 24 months), monthly climate data recorded from 1973 to 2006 at 53 climatological stations in South Korea were used to estimate the FAO Penman-Monteith reference potential evapotranspiration (RET). Monthly precipitation and RET were used to estimate P/RET as aridity index and variation index (VI) of P/RET, and these indexes are compared with SPI (Standard Precipitation Index). Fifty three climatological stations were grouped into 20 regions, so that May aridity conditions of 20 regions were studied. Furthermore, regional trend of May aridity index was studied by applying Mann-Kendall trend analysis, Spearman rank test, and Sen's slope estimator. The study results show that variation index (VI) of P/RET and SPI have close correlation. Throughout the country, as the duration is shorter, May aridity was more severe. In case of 3-month and 6-month duration, most of region show significant or non-significant decreasing trend of aridity index. However, no region show significant decreasing trend of aridity index in case of 12-month and 24-month duration.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.8
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• pp.639-652
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• 2011

In this study, the suitability of drought indices was analyzed using the quantified drought records from official reports, newspapers and drought indices estimated using precipitation and air temperature data of 69 weather stations from 1973 to 2009. Test statistics of the suitability of meteorological drought indices were evaluated using the ROC analysis. Results demonstrated that PN shows the best relationships with drought records. SPI3 and Deciles Distribution Ratio also show good relationships with drought records and their variability according to the administrative divisions is relatively small. Results of the analysis of the spatial and temporal variability of drought and the accuracy of the drought indices can be used to evaluate the accuracy of drought indices in drought monitoring and prediction, and to select the best index in drought management.

• 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.