• Title/Summary/Keyword: 환경가뭄

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Spatial and Temporal Characteristics of Extreme 2015-2017 Drought Events in South Korea Using Evaporative Demand Drought Index (EDDI) (Evaporative Demand Drought Index (EDDI)를 활용한 2015-2017년 극한가뭄사상의 시·공간적 특성 분석)

  • Bnag, Na-Kyoung;Nam, Won-Ho;Yang, Mi-Hye;Hong, Eun-Mi;Svoboda, Mark D.
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.410-410
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    • 2018
  • Evaporative Demand Drought Index (EDDI)는 미국해양대기관리처 (National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)에서 2016년에 개발한 가뭄지표로, 기존의 가뭄지표가 주로 강수량과 기온에 초점을 두고 가뭄을 판단하는 반면 토양의 수분 스트레스의 신호를 바탕으로 증발산수요의 상대적인 변화를 계산하여 가뭄지표에 대한 조기 경보를 제공한다. EDDI는 강수량을 이용한 기존의 가뭄지수와 달리 증발/산 요구량 (evaporative demand)에 초점을 맞춰 보다 짧은 시간의 척도와 공간 분포 및 시계열 결과의 도출로 잠재적 가뭄 예보에 활용할 수 있어 가뭄의 조기 경보 및 가뭄 모니터링 도구로 사용할 수 있다. 현재 NOAA에서는 EDDI Map Archive(https://www.esrl.noaa.gov/psd/eddi/)를 활용하여 1980년부터 현재까지 1-week부터 12-months 시간척도의 미국 전역의 EDDI 지도를 제공하고 있으며, 짧은 기간의 급속하게 발생하는(rapid-onset) Flash drought의 조기경보지표로 활용되고 있다. 본 연구에서는 최근 3년간 우리나라에 발생한 극심한 가뭄 사상을 대상으로 EDDI의 적용함으로서 시공간적 가뭄 특성을 파악하고자 한다.

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Future Drought Forecasting Using RCP 8.5 Scenarios in the Korean Peninsula (RCP8.5시나리오를 이용한 남한지역의 장래 가뭄 예측)

  • Jang, Dong Woo;Park, Hyo Seon;Choi, Jin Tak
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.207-207
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    • 2016
  • 최근 2년 간 한반도에 내린 강수량은 평년에 비해 60%정도 밖에 내리지 않았다. 이로 인해 2015년에는 전국 곳곳에서 가뭄이 발생하였고, 농작물피해, 이수부분에서 어려움을 겪었다. 지역적으로 가뭄피해를 해소하고자 여러 대책이 강구되고 있고, 국가적으로 가뭄을 극복하기 위해 국가가뭄정보분석센터의 개소 등 기상, 수문정보를 바탕으로 한 가뭄 해소 노력이 증대되고 있다. 기상청에서는 기상확률예보를 통해 단기적인 강수, 가뭄 예측자료를 제공하고 있으며, 전지구모델을 상세화 한 지역기후모델을 통해 한반도 전 지역에 대해 기후변화시나리오에 의한 강수, 기온자료를 제공하고 있다. 가뭄을 예측하고, 가뭄정도를 파악하기 위해서 가뭄지수를 보편적으로 이용하고 있다. 강수와 기온은 기상학적 가뭄지수 산정에 가장 중요한 인자로 이용되고 있다. SPI는 강수자료를 이용하여 가뭄정도를 파악할 수 있는 지수이고, RDI는 강수와 기온자료를 통해 잠재 증발산량을 산정하고, 이를 고려하는 가뭄지수이다. 한반도 내 주요 관측소지점에 대해 RCP 8.5 시나리오에 의한 장래 2100년까지 가뭄지수를 산정한 결과 RDI의 경우 가뭄발생빈도와 강도가 점차 증가하는 것으로 나타났다. 장래 한반도의 연 강수량은 크게 감소하지 않는데 비해 기온은 점차 증가하는 경향이 발생함에 따라 기온상승에 의한 증발산량의 증가가 극한가뭄이 발생하는 주요요인으로 판단되었다. 수도권지역의 경우 예측기간이 2100년에 가까울수록 SPI에 의한 가뭄지수는 점차 증가하여 가뭄 강도가 약해지는 것으로 예측되었고, RDI지수에 의한 가뭄지수는 점차 감소하여 극한가뭄이 발생할 가능성이 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 통해 장래 가뭄에 의한 피해지역 예측, 수자원 계획, 이수분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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Development of drought monitoring system using spatial information big data (공간정보 빅데이터를 활용한 가뭄 모니터링 체계 구축)

  • Won-Ho Nam;Hee-Jin Lee;Chang-Kyun Park;Jong-Hun Kam;Ho-Sun Lee
    • 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.

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Probabilistic evaluation of ecological drought in forest areas using satellite remote sensing data (인공위성 원격 감지 자료를 활용한 산림지역의 생태학적 가뭄 가능성에 대한 확률론적 평가)

  • Won, Jeongeun;Seo, Jiyu;Kang, Shin-Uk;Kim, Sangdan
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.54 no.9
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    • pp.705-718
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    • 2021
  • Climate change has a significant impact on vegetation growth and terrestrial ecosystems. In this study, the possibility of ecological drought was investigated using satellite remote sensing data. First, the Vegetation Health Index was estimated from the Normalized Difference Vegetation Index and Land Surface Temperature provided by MODIS. Then, a joint probability model was constructed to estimate the possibility of vegetation-related drought in various precipitation/evaporation scenarios in forest areas around 60 major ASOS sites of the Meteorological Administration located throughout Korea. The results of this study show the risk pattern of drought related to forest vegetation under conditions of low atmospheric moisture supply or high atmospheric moisture demand. It also identifies the sensitivity of drought risks associated with forest vegetation under various meterological drought conditions. These findings provide insights for decision makers to assess drought risk and develop drought mitigation strategies related to forest vegetation in a warming era.

Development of technology to evaluate for precision spatiotemporal hydrological analysis(streamflow and available water resources) during drought in small and medium-sized river basins (중소하천 가뭄시 정밀 시공간 수문량(하천유출량 및 수자원가용량) 평가 기술 개발)

  • Jang, Cheol Hee;Kim, Hyeon Jun;Kim, Deok Hwan
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.124-124
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    • 2022
  • 가뭄시 유역 수문량은 하천수/지하수 취·배수, 하·폐수방류량, 용수재이용 등 복잡한 물이용체계에 따른 영향이 크지만 기존 가뭄시 수문량 평가는 이러한 복잡한 물이용체계를 고려하지 않아 정도 높은 예측에 어려움이 있다. 따라서 가뭄시 유력 내 상세물이용체계 및 수문환경특성 인자들의 상호작용 규명을 통한 정도 높은 수문량 평가 기술의 개발이 시급하다. 대하천 주변 광역상수도 공급지역은 가뭄 발생시에도 안정적으로 물이용이 가능하나, 중소하천을 수원으로 하는 하천의 상류지역은 가뭄시 물공급 안정성이 취약하다. 따라서 중소하천을 대상으로 가뭄시 물 공급시설의 효율적 운영, 물부족 위험도 평가, 가용수자원의 최적이용 등 종합적인 대책 마련을 위해서는 신뢰성 높은 수문량(하천유출량 및 수자원가용량) 예측이 필요하다. 가뭄에 따른 중소하천유역의 수문학적 유출거동을 평가하기 위한 해석 모형으로는 국내의 복잡한 유역 수문환경특성을 평가하기 위해 개발된CAT (Catchment hydrologic cycle Assessment Tool)(김현준 등, 2012)을 이용하였다. CAT은 기후변화나 토지이용변화에 따른 유역의 수문환경특성 변동성을 정량적으로 평가하기 위해 개발된 모형이다. CAT은 인위적인 물이용체계 즉, 광역급수, 용수재이용, 지하수 취수, 하천수 취·배수 등을 분석하기 위한 툴을 제공하므로 가뭄시 상세물이용체계에 따른 시·공간적 수문환경특성 분석 및 수문량 평가를 위한 최적의 모형으로 선정하였다. 본 연구에서는 중소하천유역의 수문량 예측기술 실용화 기반을 마련하기 위하여 낙동강, 금강, 영산/섬진강 중권역을 대상으로 정밀 시공간 수문량을 평가하였다. 각 권역별 보정지점을 기준으로 관측유량 자료와 모의자료의 1:1비교를 통해 수문량 예측정확도를 산정하였으며, 모형효율(Nash Sutcliffe Efficiency, NSE) 및 결정계수(Coefficient of Determination, R2)의 권역별 평균은 NSE 72%, R2 79%로 나타났으며, 대부분의 지점에서 70% 이상을 나타내어 환경부 및 지자체의 가뭄시 물관리 정책을 지원하기 위한 실용화 기반을 마련하였다.

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Quantitative analysis of drought propagation probabilities combining Bayesian networks and copula function (베이지안 네트워크와 코플라 함수의 결합을 통한 가뭄전이 발생확률의 정량적 분석)

  • Shin, Ji Yae;Ryu, Jae Hee;Kwon, Hyun-Han;Kim, Tae-Woong
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.54 no.7
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    • pp.523-534
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    • 2021
  • Meteorological drought originates from a precipitation deficiency and propagates to agricultural and hydrological droughts through the hydrological cycle. Comparing with the meteorological drought, agricultural and hydrological droughts have more direct impacts on human society. Thus, understanding how meteorological drought evolves to agricultural and hydrological droughts is necessary for efficient drought preparedness and response. In this study, meteorological and hydrological droughts were defined based on the observed precipitation and the synthesized streamflow by the land surface model. The Bayesian network model was applied for probabilistic analysis of the propagation relationship between meteorological and hydrological droughts. The copula function was used to estimate the joint probability in the Bayesian network. The results indicated that the propagation probabilities from the moderate and extreme meteorological droughts were ranged from 0.41 to 0.63 and from 0.83 to 0.98, respectively. In addition, the propagation probabilities were highest in autumn (0.71 ~ 0.89) and lowest in winter (0.41 ~ 0.62). The propagation probability increases as the meteorological drought evolved from summer to autumn, and the severe hydrological drought could be prevented by appropriate mitigation during that time.

Analysis of agricultural drought status using SAR-based soil moisture imageries (SAR 영상 기반 토양수분을 활용한 농업적 가뭄 분석)

  • Chanyang Sur;Hee-Jin Lee;Yonggwan Lee;Jeehun Chung;Seongjoon Kim;Won-Ho Nam
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.418-418
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    • 2023
  • 가뭄은 농업, 환경 및 사회경제적인 조건에 영향을 미치는 주요 자연 재해로 우리나라는 2015년부터 지속적인 가뭄 상황을 겪고 있다. 지속된 가뭄으로 인해 토양의 수분함량이 변화하여 농작물의 생장 활동 등에 영향을 미쳐 수확량이 낮아질 수 있다. 토양수분은 경사나 토질 등 지형학적인 특성에 따라 민감하게 반응하는 수문인자로, 특성을 광역적으로 정확하게 판단하기 어렵기 때문에 고해상도 원격탐사 자료를 활용하여 토양수분의 거동을 파악하는 연구들이 진행되고 있다. 특히, Synthetic Aperture Radar (SAR) 관측은 작물과 기본적인 토양의 유전체 및 기하학적 특성에 민감하게 반응하기 때문에, 토양수분 및 농업적 가뭄 분석 연구에 활용되고 있다. 본 연구는 2025년 발사될 예정인 C-band SAR 수자원 위성 산출물인 토양수분을 적용한 농업적 가뭄지수산정 알고리즘 기법 개발 연구를 위하여, 수자원 위성과 제원이 비슷한 Sentinel-1 자료를 통해 산정된 토양수분을 활용하여 농업적 가뭄지수인 Soil Moisture Drought Index (SMDI)를 산정하고자 한다. 산정된 SMDI의 검증을 위해 지점 관측된 토양수분 자료와 비교하여 Receiver Operating Characteristic (ROC) 분석 및 error matrix 기법 등을 활용하여 산정된 농업적 가뭄지수의 지역적 적용성을 파악하고자 한다. SAR 자료 기반의 농업적 가뭄지수 산정 알고리즘을 개발함으로써, 향후 제공될 수자원 위성의 자료를 활용한 가뭄 분석 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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Proposal of Augmented Drought Inflow to Search Reliable Operational Policies for Water Supply Infrastructures (물 공급 시설의 신뢰성 있는 운영 계획 수립을 위한 가뭄 유입량 증강 기법의 제안)

  • Ji, Sukwang;Ahn, Kuk-Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.189-189
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    • 2022
  • 물 공급 시설의 효율적이고 안정적인 운영을 위한 운영 계획의 수립 및 검증을 위해서는 장기간의 유입량 자료가 필요하다. 하지만, 현실적으로 얻을 수 있는 실측 자료는 제한적이며, 유입량이 부족하여 댐 운영에 영향을 미치는 자료는 더욱 적을 수밖에 없다. 이를 개선하고자 장기간의 모의 유입량을 생성해 운영 계획을 수립하는 방법이 종종 사용되지만, 실측 자료를 기반으로 모의하기 때문에 이 역시 가뭄의 빈도가 낮아, 장기 가뭄이나 짧은 간격으로 가뭄이 발생할 시 안정적인 운영이 어렵다. 본 연구에서는 장기 가뭄 발생 시에도 안정적인 물 공급이 가능한 운영 계획 수립을 위해 가뭄 빈도를 증가시킨 유입량 모의 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 모의 기법은 최근 머신러닝에서 사용되는 SMOTE 알고리즘을 기반으로 한다. SMOTE 알고리즘은 데이터의 불균형을 처리하기 위한 오버 샘플링 기법으로, 소수 그룹을 단순 복제하지 않고 새로운 복제본을 생성해 과적합의 위험이 적으며, 원자료의 정보가 손실되지 않는 장점이 있다. 본 연구에서는 미국 캘리포니아주에 위치한 Folsom 댐을 대상으로 고빈도 가뭄 유입량을 모의했으며, 고빈도 가뭄 유입량을 사용한 운영 계획을 수립하였다. Folsom 댐의 과거 관측 유입량 자료를 기반으로 고빈도 가뭄 유입량을 사용한 운영 계획과 일반적인 가뭄 빈도의 유입량을 사용한 운영 계획을 적용했을 때 발생하는 공급 부족량과 과잉 방류량의 차이를 비교해 고빈도 가뭄 유입량의 사용이 물 공급 시설의 안정적인 운영에 끼치는 영향을 확인하고자 한다.

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Utilization assessment of meteorological drought outlook information based on long-term weather forecast data (장기예보자료 기반 기상학적 가뭄전망정보의 활용성 평가)

  • So, Jae-Min;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.40-40
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    • 2017
  • 최근 2014년 마른장마의 영향으로 중부 지방에 가뭄이 발생하였으며, 장마철 강수부족은 2015년까지 영향을 미친바 있다. 이로 인해 소양강 댐은 역대 최저수위를 기록하였으며, 일부 지역에서는 제한급수, 농업용수 부족 등의 피해가 발생하였다. 일반적으로 가뭄은 발생순서에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적 가뭄 등으로 분류하고 있다 (Wilhite and Grantz, 1985). 기상학적 가뭄은 농업 및 수문학적 가뭄에 영향을 미치는 가뭄의 시작 단계를 의미하며, 가뭄을 판단하는데 있어 중요한 요소라 할 수 있다. 기상학적 가뭄을 정량적으로 판단하기 위해 SPI, PDSI, PN 등이 활용되고 있으며, 특히 강수량 기반의 SPI는 계산과정이 쉽고, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월 등)에 따라 가뭄을 객관적으로 판단할 수 있어 가장 활발하게 이용되고 있다(Mckee et al., 1993). 최근 기상청은 대기와 해양-해빙 모델을 접합한 GloSea5의 장기예보자료를 활용하여 월 내지 계절 가뭄전망을 위한 기상학적 가뭄지수를 현업에 활용하고 있다. 다만 국내에서는 주로 단기가뭄(1~3개월)이 빈번하게 발생함에 따라 짧은 예보선행시간을 갖는 가뭄전망에 대한 평가에 집중되어 왔다. 2014, 15년에는 이례적으로 2년 연속 가뭄이 지속된바 있으며, 장기가뭄(3개월 이상)에 대한 전망정보의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 장기예보자료 기반의 기상학적 가뭄전망정보를 산정하고, 2015년 가뭄을 대상으로 활용성을 평가하였다. 이를 위해 ASOS 59개 지점의 관측강수량, GloSea5의 미래예측(Foreacst) 및 과거재현(Hindcast) 자료를 활용하였으며, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월)에 대한 SPI를 산정하였다. 또한 예보선행시간(1~6개월)에 따른 SPI와 관측자료 기반의 SPI 간의 통계적 분석(상관계수, 평균제곱근오차)을 수행하여 전망정보의 정확도를 평가하였다.

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Application of the Self-Calibrating Effective Drought Index: A Case Study of the Korean Peninsula (1777-2020) (자가교정 유효가뭄지수의 적용: 한반도에 대한 사례연구 (1777-2020))

  • Park, Chang-Kyun;Kam, Jonghun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.109-109
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    • 2022
  • 유효가뭄지수(Effective Drought Index, EDI)는 현재 기후에 대한 과거, 미래 기후에서의 상대적인 가뭄 특성 변화를 평가하기 위해 최근 30년간의 일 강수량 자료를 고정된 기준치로 사용한다. 이에 따라 장기간에 걸친 다양한 기후변화에 대한 인간 사회의 적응을 고려하며 가뭄의 영향을 평가할 때에는 한계점이 있다. 이 연구에서는 EDI의 기능을 확장하기 위해 자가교정 유효가뭄지수(self-calibrating EDI, scEDI)를 제안하고 그 성능을 평가하였다. 기존 EDI와는 다르게 scEDI는 관측시점을 기준으로 30년씩 이동하며 시간에 따라 변화하는 기후값을 기준치로 사용한다. 우리나라 서울관측소에서 1777년부터 2020년까지 누적된 244년간의 일 강수량 자료를 바탕으로, scEDI와 3개의 서로 다른 기후 기준치를 가진 기존 EDI를 계산하여 평가된 가뭄들의 특성을 비교하였다. 그 결과, 기후 기준치에 따라 서로 다른 가뭄 특성들을 보인 기존 EDI와 달리, scEDI는 변화하는 기후를 고려하여 분석기간에 걸쳐 가뭄의 특성을 일관되게 평가할 수 있는 것으로 밝혀졌다. 1807년부터 1907년까지 가뭄과 관련된 조선왕조실록의 기록과 scEDI가 평가한 과거 가뭄 사례들과 비교해 본 결과, scEDI가 탐지한 가뭄 사례들과 실제 조선왕조실록의 가뭄 기록이 비교적 잘 일치하여, scEDI가 과거의 사회적 가뭄을 잘 탐지하는 것으로 나타났다. 또한, 최근의 사회적 가뭄에 대한 scEDI의 탐지 능력을 평가하기 위해 구글과 네이버에서 2016년부터 2018년까지 수집된 가뭄 관련 검색어 소셜 빅데이터를 사용하여서 비교하였다. 그 결과, 과거와 마찬가지로 현재에서도 scEDI가 평가한 가뭄의 변화와 소셜 빅데이터에서 나타난 가뭄에 대한 사회적 반응이 잘 일치하는 것으로 나타났다.

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