• 제목/요약/키워드: 환경가뭄

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수문기상 정보를 이용한 가뭄의 전이 분석 (Analysis of drought propagation using hydrometeorological data)

  • 유명수;김태웅;조영현;채효석
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.357-357
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    • 2017
  • 가뭄은 다른 재해와 다르게 즉각적이며 객관적인 판단이 쉽지 않은 현상으로 일반적으로 가뭄지수를 활용하여 가뭄을 판단한다. 그러나 적용되는 가뭄지수에 따라 동일한 종류의 가뭄이더라도 판단이 상이할 수 있다. 또한 가뭄은 발생과정과 피해영향에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적, 사회경제적 가뭄으로 구분할 수 있다. 강수의 부족은 기상학적 가뭄을 발생시키며, 기상학적 가뭄이 지속되면 토양수분 부족으로 농작물의 피해를 가져오는 농업적 가뭄이 나타난다. 이어서, 강수량 부족으로 인한 유역의 토양수분 감소는 하천유량 및 댐 저수량 등의 결핍으로 수자원 부족이 발생하여 수문학적 가뭄을 초례한다. 각각의 가뭄은 다른 종류의 가뭄에 직 간접적으로 영향을 미치며, 가뭄의 종류가 기상학적 가뭄에서 농업적 가뭄 혹은 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로 변화되는 현상을 가뭄 전이(drought propagation)라고 한다. 본 연구에서는 이중 기상학적 가뭄에서 농업적 가뭄으로의 전이관계를 가뭄지수와 수문 정보를 이용하여 분석하였다. 이를 통해 기상학적 가뭄에서 농업적 가뭄으로 발전되는 가뭄의 크기를 파악하고자 한다. 이는 가뭄 전이 현상을 바탕으로 기상학적 가뭄 상황에 따른 미래의 농업적 가뭄을 예측하기 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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수문학적 가뭄전망을 위한 ANFIS 활용 기법 개발 및 평가 (Development and evaluation of ANFIS-based method for hydrological drought outlook method)

  • 문건호;김선호;배덕효
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.123-123
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    • 2018
  • 가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 초기에 감지한다면 피해를 최소화 할 수 있다. 국내에서는 가뭄전망을 위해 물리적 기반의 기상-수문연계해석 시스템을 구축하여 월 내지 계절전망을 수행하고 있다. 물리적 기반의 가뭄전망은 수치예보모델의 불확실성을 가지고 있으므로 예보 정확도 개선의 측면에서는 통계적 모델을 같이 활용하는 것이 바람직하다. 최근 국외에서는 통계적 방법인 AI (Artificial Intelligence) 기술을 사용하여 가뭄을 전망하는 연구가 활발히 진행 중이나, 아직까지 국내에서는 관련연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 기반의 댐 유입량 예측 모델을 구축하고 SRI (Standardized Runoff Index)를 활용하여 수문학적 가뭄전망을 수행하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐이 위치한 충주댐 유역과 소양강댐 유역을 선정하였다. 수문 및 기상자료는 국토 교통부 및 기상청의 관측 댐 유입량, 관측 강수량, 관측 기온 및 장기기상예보 자료를 사용하였다. ANFIS 모델 구축을 위한 훈련 및 보정기간과 검정기간은 각각 1987~2010년과 2011~2016년을 선정하였다. 수문학적 가뭄전망은 지속기간 3개월의 1개월 전망 SRI3를 활용하였으며, SRI3는 관측유입량과 예측유입량을 결합하여 산정하였다. 댐 예측유입량 및 수문학적 가뭄전망의 정확도 평가를 위해 상관계수, 평균제곱근오차를 활용하였다. 댐 예측유입량 평가 결과 예측값과 관측값의 상관계수가 높게 나타났으며, 평균제곱근오차는 낮아 예측성이 뛰어났다. SRI3의 경우 관측값과 예측값의 가뭄발생시기가 유사하여 가뭄을 적절하게 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 통계적 기반의 수문학적 가뭄전망기법을 개발하였다는 측면에서 의의가 있으며, 향후 물리적 기반의 가뭄전망정보와 결합한다면 보다 실효성이 향상될 것으로 기대된다.

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극한가뭄의 시공간적 특성에 대한 기후변화의 영향을 평가하기 위한 SAD 곡선의 적용 (Application of SAD Curves in Assessing Climate-change Impacts on Spatio-temporal Characteristics of Extreme Drought Events)

  • 김호성;박진혁;윤재영;김상단
    • 대한토목학회논문집
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    • 제30권6B호
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    • pp.561-569
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    • 2010
  • 본 연구에서는 현재 및 미래 기후에서의 가뭄심도-영향면적-지속기간 곡선의 비교를 통하여 극한 가뭄 사상에 대한 기후변화의 영향을 살펴보았다. 가뭄심도-영향면적-지속기간 곡선은 극한 호우사상을 특성화하기 위한 일반적으로 적용되는 우량깊이-영향면적-지속기간 곡선에서 우량깊이를 가뭄심도를 대표할 수 있는 적절한 지수로 대체함으로써 가뭄사상을 분석할 수 있는 도구를 제공한다. 미래 월 강수량 시계열은 $27km{\times}27km$의 공간적인 해상도를 가지는 기상청 지역기후모형으로부터 획득되었으며, 가뭄심도는 표준강수지수를 이용하여 산출하였다. 분석 결과, 농업가뭄에 대한 위험성은 특히 단기간의 지속기간의 경우에 현재보다 심화될 수 있는 것으로 분석되었으며, 수문학적 가뭄의 경우는 가뭄지속기간에 상관없이 모두 현재보다는 미래에 가뭄심도가 더 깊어질 가능성이 있는 것으로 예측되었다. 이에 따라 현재의 수자원 공급 시스템에 대한 기후변화 취약성 평가가 시급함을 제시하고 있다.

가뭄의 시공간적 분포 특성 연구: 가뭄심도-가뭄면적-가뭄지속기간 곡선의 작성 (Spatio-Temporal Characteristics of Droughts in Korea: Construction of Drought Severity-Area-Duration Curves)

  • 김보경;김상단;이재수;김형수
    • 대한토목학회논문집
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    • 제26권1B호
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    • pp.69-78
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    • 2006
  • 제반 수문학적 문제 해결을 위하여 강우사상에 대해 최대평균우량깊이-유역면적-지속기간 관계곡선을 작성하고 있다. 본 연구에서는 상기 관계곡선의 항목 중 최대평균우량깊이를 가뭄심도의 항으로 대체한 가뭄심도-영향면적-지속기간 관계 곡선의 작성방법을 제시하고자 한다. 우리나라 전역의 기상청 월 강수량 자료로부터 산정된 SPI 가뭄지수는 EOF 기법을 이용하여 핵심적인 공간정보로 축약되며, 이를 다시 Kriging 기법을 이용하여 우리나라 전역에 대해 $6km{\times}6km$의 해상도를 가진 SPI 값으로 할당하였다. 격자기반의 가뭄지수 자료의 시간적 분포특성과 공간특성이 고려된 주요 가뭄사상을 식별한 후, 이를 분석하여 최종적으로 영향면적별 지속시간별 가뭄지수가 산정된다. 이에 따라 가뭄심도-가뭄면적-가뭄지속기간 관계곡선이 도시된다. 우리나라 전역에 대한 곡선 작성 결과, 지속기간이 짧고 영향면적이 작을수록 가뭄심도가 깊어지며 영향면적이 증가할수록 가뭄심도가 낮아진다는 면에서는 강우분석시와 비슷한 모양을 보여준다고 할 수 있으나, 가뭄심도의 면적에 따른 감소율은 가뭄분석시의 강우깊이의 면적에 따른 감소율보다 훨씬 작은 것으로 나타났다.

지역적 용수공급능력을 고려한 수문학적 가뭄 위험도 평가 (Assessment of Hydrological Drought Risk Considering Regional Water Supply Capacity)

  • 김지은;유지수;이주헌;김태웅
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.152-152
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    • 2020
  • 가뭄은 장기간에 걸쳐 광범위하게 발생하는 특징으로 인해 자연재해뿐만 아니라 사회·경제적으로도 큰 피해를 야기한다. 즉, 가뭄으로 인한 댐의 용수 공급 부족은 공업·농업뿐만 아니라 국민들의 생활에도 상당한 피해를 미친다. 하지만, 가뭄으로 인한 지역의 피해정도는 해당 지역의 특성 또는 가뭄에 대한 지역의 대처 능력에 따라 매우 상이하게 나타난다. 따라서, 가뭄에 의한 피해를 저감시키고 안전한 용수공급이 이루어질 수 있도록 지역의 특성 및 용수 공급 체계를 고려한 위험 정도를 분석하는 것이 필요하며, 사람들과 직접적인 연관성이 높은 물수급 관련 인자들을 고려하여 가뭄의 잠재적 영향 및 피해정도를 파악할 수 있는 가뭄 위험도 평가가 수행되어야 한다. 그러나 용수공급 및 수요 현황을 반영한 가뭄 노출성 및 취약성 평가는 아직 부족한 실정이며, 각 인자에 대한 가중치를 산정하는데 설문조사 또는 단순평균방법이 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 용수공급 체계 및 지역적 특성을 고려하고 객관적인 가중치 산정방안이 적용된 확률·통계적 가뭄 위험도를 평가방법을 제시하였다. 먼저, 용수공급 실패 사상의 발생 확률이 적용된 결합가뭄관리지수(Joint Drought Management Index, JDMI)를 통해 가뭄노출성지수(Drought Hazard Index, DHI)를 산정하고, 각 인자에 대한 영향정도를 객관적으로 판단할 수 있는 가우스 혼합 모델을 활용하여 가뭄취약성지수(Drought Vulnerability Index, DVI)를 산정하였다. 이 두 지수를 결합하여 가뭄위험도지수(Drought Risk Index, DRI)를 계산하고 위험도 평가를 수행하였다. 충청지역에 적용한 결과, DHI는 용수공급 실패 사상의 발생확률이 큰 보령시가 가장 높게 나타났으며, DVI는 농업적 요소의 가중치가 크게 산정됨에 따라 청주시가 가장 높게 산정되었다. DHI와 DVI가 결합된 DRI의 경우는 청주시가 가장 위험한 것으로 나타났다. 따라서, DRI가 가장 높은 청주시는 충정 지역의 가뭄 위험 경감을 위한 대응 수립시 우선적으로 고려되어야 한다.

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미래 인구변화에 따른 수문학적 가뭄 영향 평가 (Evaluation of hydrological drought impact according to future population change)

  • 신지예;손호준;권현한;김태웅
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.299-299
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    • 2022
  • 수문학적 가뭄 발생의 직접적 영향은 강수부족량이나, 다양한 사회경제적 인자들은 수문학적 가뭄에 간접적으로 영향을 미치고 있다. 물관리 선진기관에서는 인간의 활동 및 물관리 방식에 따라 수문학적 가뭄을 심화시키거나 완화시킬 수 있음을 인지하고, 인간의 물사용이 가뭄에 미치는 영향을 평가하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 강수량 및 미래의 인구변화에 따른 수문학적 가뭄의 영향의 정도를 판단함으로써, 인간의 활동이 가뭄에 미치는 영향을 정량적으로 제시하고자 한다. 충정북도 시군지역을 대상지역으로 선정하였으며, 시군 장래인구 추정값을 미래 인구자료로, 미래 유출량이 산정되어 제공되는 RCP 4.5와 RCP 8.5시나리오를 활용하여 미래 가뭄상황 예측하였다. 강수량 및 인구변화가 수문학적 가뭄에 미치는 영향 평가를 위하여 코플라함수 기반의 베이지안 네트워크 모형이 활용하였다. 베이지안 네트워크는 강수량, 인구밀도, 수문학적 가뭄사이의 관계 도출을 위하여 활용되었으며, 베이지안 네트워크 내의 결합확률의 산정을 위하여 코플라 함수가 활용되었다. 미래의 강수량 및 인구밀도의 변화에 따른 수문학적 가뭄의 영향 관계를 분석한 결과는 다음과 같다. 강수량이 인구밀도보다 수문학적 가뭄의 발생에 영향을 미치며, 약 0.2~0.3 정도 발생확률이 크게 산정되었다. 두 인자를 동시에 고려할 경우, 강수량이 적고, 인구밀도가 높아지는 조건(F(강수량)=0.1, F(인구밀도)=0.9)에서는 조건부 CDF 변화율이 크게 나타나, 곧 수문학적 가뭄의 위험성이 높음을 확인할 수 있었다. 인구밀도는 수문학적 가뭄의 발생 위험성을 높이 알려져 있으나, 정량적으로 그 값을 제시한 연구 사례는 찾기 어렵다. 이에 따라 본 연구에서는 가뭄의 영향정도를 정량적으로 표현하였으며, 한 인자만의 영향이 아닌 두 개 이상의 인자들의 복합적인 영향 정도를 제시함으로써 수치적인 비교가 가능하게 하였다. 미래 추정 인자가 인구자료가 한정적이라 인구 자료만을 활용하여 수문학적 가뭄에 미치는 영향을 분석하였으나, 다른 사회경제적 지표를 활용하여 미래 변화에 따른 미래 수문학적 가뭄의 영향 정도의 비교 및 분석 결과를 바탕으로 가뭄 대응 우선순위 선정을 위한 연구자료로 활용 가능할 것으로 사료된다.

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가뭄위험지도 개발 : 경상도 지역을 중심으로 (Development of Drought Risk Map : Case Study For Gyengsang-do)

  • 박종용;유지영;최민하;김태웅
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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    • pp.46-46
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    • 2011
  • 가뭄은 인간이 극복하기 힘든 자연재해로 사회, 경제, 환경등에 막대한 피해를 가져온다. 따라서, 이를 극복하기 위해 지속적인 가뭄 모니터링이 필요한데, 현재 가뭄의 모니터링은 대부분 기상학적 인자를 고려한 가뭄지수의 심도에 의해 이루어지고 있다. 본 연구는 이러한 가뭄모니터링 방법을 좀 더 현실적으로 개선시키고자 가뭄심도를 근거로 가뭄발생 빈도와 가뭄발생 시 취약인자의 선정을 통해 가뭄위험평가기법을 제안하였다. 이를 위해 가뭄의 위험정도를 정량화하고 가뭄발생으로 인해 발생 가능한 피해 요소들을 정량화하여 가뭄재해지수(Drought Hazard Index)와 가뭄취약성지수(Drought vulnerability Index)를 산정하고, 두 지수의 결합으로 가뭄위험지수(Drought Risk Index)를 산정하였다. 가뭄재해지수는 가뭄지수 EDI를 바탕으로 가뭄심도에 따른 발생확률을 근거로 산정하였으며, 가뭄취약성지수는 가뭄 발생 시 취약한 인자를 선정하여 이를 지수화 하였다. 가뭄위험평가의 적용을 위해 2001년의 경상도 지역의 가뭄을 평가하였다. 가뭄위험지수를 바탕으로 경상도 지역의 가뭄의 위험정도를 평가할 수 있는 가뭄위험지도를 작성한 결과 경상북도 지역이 경상남도 지역보다 가뭄발생빈도와 취약정도가 컸음을 확인할 수 있었으며, 경상도 내륙지방을 중심으로 가뭄의 위험이 높음을 확인할 수 있었다.

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홍수 및 가뭄년의 유출특성이 SWAT 모형 매개변수 추정에 미치는 영향 (The Effects of SWAT Model Parameterization on the Prediction of Runoff Characteristics Including Flood and Drought Years)

  • 김다래;이지완;안소라;김성준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.151-151
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    • 2016
  • 하천 유역의 수자원관리에 있어서 홍수 및 가뭄 기간에 유출의 규모와 빈도와 같은 유출특성을 신뢰할 수 있도록 예측하는 것은 매우 중요하다. 수문모형은 이러한 유역의 신뢰성 있는 유출량 예측을 위해 이용되며, 수문모형의 결과물은 수문순환 과정의 공간적 표출이나 매개변수 추정방법 등 다양한 요인에 매우 민감하게 반영된다. 대부분의 수문모형 매개변수들은 해당 유역의 특성이나, 홍수 및 가뭄과 같은 극단적 유출상황에 따라 설정되어 있지 못한 실정이며, 이는 모형의 신뢰성 있는 보정 및 유출량 모의를 보다 정밀하게 수행하지 못하는 원인으로 작용하게 된다. 본 연구의 목적은 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 유역의 하천 유출량을 모의함에 있어서 홍수 및 가뭄년, 평년의 유출특성이 모형의 매개변수 추정에 미치는 영향을 분석하고자 하는 것이다. 이를 위해, 안성천 유역($1,658.7km^2$)을 대상으로 유역 내 3지점의 기상관측소(이천, 수원, 천안)를 대상으로 40년(1976~2015)동안의 일 기상자료를 수집하여 SWAT 모형을 구축하였다. 홍수년 및 가뭄년, 평년을 포함하는 선별된 기간에 대하여 다양한 목적함수($R^2$, NSE, RMSE, PBIAS)를 활용하여 각각의 조합된 기간의 극단적 유출특성에 초점을 맞추어 검보정을 수행하였다. 이후 홍수년 및 가뭄년, 평년을 포함하는 선별된 기간에서의 유출량의 규모와 빈도에 영향을 미치는 매개변수를 도출하고 민감도를 평가하였다.

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기계학습기법을 이용한 부산-울산-경남 지역의 증발수요 가뭄지수 예측 (Evaporative demand drought index forecasting in Busan-Ulsan-Gyeongnam region using machine learning methods)

  • 이옥정;원정은;서지유;김상단
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권8호
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    • pp.617-628
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    • 2021
  • 가뭄은 심각한 사회적 경제적 손실을 초래하는 주요 자연재해이다. 지역 가뭄 예측은 가뭄 대비에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 한반도 동남부 부산-울산-경남 지역에서 1981년부터 2020년까지 10개 관측소의 과거 가뭄지수 및 기상 관측자료를 사용하여 가뭄을 예측하는 새로운 기계학습모델을 제안한다. 베이지안 최적화기법을 이용하여 하이퍼 파라미터가 튜닝된 Random Forest, XGBoost, Light GBM 모델을 구축하여 1개월 뒤의 6개월 시간 척도의 증발 수요 가뭄지수를 예측하였다. 단일 지점별 모델과 지역 모델을 각각 구성하여 모델 성능을 비교하였다. 또한 지역 모델을 기반으로 개별 지점의 자료에 대해 미세조정된 모델을 구성하여 모델 성능을 높일 가능성을 살펴보았다.