가뭄사상은 지속기간, 심도, 피해면적 등으로 특성화 할 수 있다. 일반적으로 가뭄사상은 관측소별로 구축된 시계열 자료를 이용하여 가뭄지수를 산정한 후, 연속이론에 따라 가뭄의 시작과 종료 시점을 파악하여 정의된다. 하지만 이와 같은 1차원적 분석방법은 가뭄의 시공간적인 발생특성 및 이동경로를 분석하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 단순 클러스터링 알고리즘을 활용하여 3차원(경도, 위도, 시간)적 가뭄사상을 정의하고, 가뭄의 시공간적 확장에 따른 가뭄상황을 파악할 수 있는 가뭄지도를 개발하였다. 이러한 가뭄지도는 가뭄지수를 공간적으로 표출하는 2차원적 가뭄 모니터링 정보와 비교하여 3차원적 가뭄사상에 대한 특성(지속기간, 공간적 누적심도, 가뭄의 중심)을 모두 표출하는 것이다. 그 결과 가뭄 지속기간 내 가뭄 발생면적이 최소 10 % 미만인 국소면적인 경우도 있는 반면, 최대 90 % 이상으로 확장되는 비율도 44%(25개 사상 중 11개 사상)로 확인되었다. 이는 3차원적으로 해석한 다양한 가뭄 지속기간 변화에 따른 공간적인 가뭄의 면적 변화와 심도(강도) 변화에 대한 관계는 매우 중요하다는 것을 재확인 하는 것이다. 3차원 시공간적 가뭄분석을 통한 가뭄지도 개발을 위한 연구는 미래 극한가뭄 대응 방안을 마련함에 있어서는 지역적 가뭄의 시공간적 발생특성 및 패턴을 해석하는 데 활용가능성이 있을 것으로 기대된다.
Using the Standard Precipitation Index (SPI), this study analyzed the drought characteristics of ten weather stations in Gyeongbuk, South Korea, that precipitation data over a period of 30 years. For the number of months that had a SPI of -1.0 or less, the drought occurrence index was calculated and a maximum shortage months, resilience and vulnerability in each weather station were analyzed. According to the analysis, in terms of vulnerability, the weather stations with acute short-term drought were Andong, Bonghwa, Moongyeong, and Gumi. The weather stations with acute medium-term drought were Daegu and Uljin. Finally the weather stations with acute long-term drought were Pohang, Youngdeok, and Youngju. In terms of severe drought frequency, the stations with relatively high frequency of mid-term droughts were Andong, Bonghwa, Daegu, Uiseong, Uljin, and Youngju. Gumi station had high frequency of short-term droughts. Pohang station had severe short-term ad long-term droughts. Youngdeok had severe droughts during all the terms. Based on the analysis results, it is inferred that the size of the drought should be evaluated depending on how serious vulnerability, resilience, and drought index are. Through proper evaluation of drought, it is possible to take systematic measures for the duration of the drought.
가뭄 전이는 기상학적 가뭄이 오랜기간 지속되어 수문학적 가뭄으로 발달하는 현상으로 가뭄 전이 사상은 비전이 가뭄사상보다 지역에 큰 피해를 야기한다. 기존에 수행된 가뭄 전이 연구들은 주로 상관분석을 통해 지체시간을 파악하고 있으며, 가뭄 전이 및 비전이 사상 간의 피해 양상을 비교하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 충청권역 시군구 단위의 가뭄지수를 활용하여 기상학적 및 수문학적 가뭄간의 중복전이 및 풀링전이를 고려하여 가뭄 전이 여부를 판단하고, 가뭄의 전이 특성(풀링, 감쇠, 지체, 연장)을 분석하였다. 분석 결과 충청북도 충주시에서 2010년 기상학적 가뭄(비전이 사상)이 발생하였으나, 가뭄 피해는 발생하지 않았다. 하지만, 2017-2018년에 발생한 가뭄은 기상학적 가뭄이 수문학적 가뭄으로 전이되면서 심도는 약하지만 지속기간이 길어짐에 따라 가뭄으로 인한 피해가 발생하였다. 이와 비슷하게 2017년 청양군에서는 기상학적 가뭄(비전이 사상)이 발생하였으나, 가뭄 피해는 발생하지 않았다. 하지만, 바로 인접지역인 부여군에서는 동일한 기간에 비슷한 크기의 기상학적 가뭄이 수문학적 가뭄으로 전이되어 가뭄으로 인한 피해가 발생하였다. 본 연구를 통해 비전이 사상보다 전이 사상에서 피해가 심각한 것을 확인하였으며, 이러한 결과는 지역에 적합한 가뭄 대응 정책을 수립하는데 기초자료로 활용할 수 있다.
기상청에서는 다양한 가뭄지수를 주기적으로 발표하고 있다. 하지만 이들 대부분은 기상학적인 가뭄지수로 농업적인 부분에 적용하기에는 어려운 부분이 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 전국 대표 지점에 대하여, 같은 기간 동안 기상학적 가뭄지수와 농업가뭄지수를 각각 계산하여 보고, 이를 비교하여 가뭄의 성격에 따른 지리적 분포의 차이와 특성을 분석하였다. 복수의 가뭄지수가 추정한 전반적인 가뭄의 양상은 비슷하였지만, 성격에 따른 모의 방식이 다른 것으로 인한 차이를 확인할 수 있었으며, 농업가뭄지수(ADI)는 기상학적 가뭄지수(SPI, PN)에 비하여 식물의 토양가용수분에 대하여 높은 정확도를 나타내었다. 또한 ADI를 바탕으로 분석한 최근의 가뭄발생 양상은 봄과 초여름의 경우 평년에 비해 최근에 가뭄의 강도가 심했으며, 가을과 겨울의 경우는 평년에 비해 약화되는 패턴을 보였다. 또한 내륙지방이 해안지방에 비해 최근의 가뭄 정도가 더 심했다. 분야별로 특화된 가뭄지수를 고려하는 것은 각각의 성격에 맞는 가뭄에 대한 대책마련에 도움이 될 수 있을 것이다.
The extreme 2017 spring drought affected a large portion of central and western South Korea, and was one of the most climatologically driest spring seasons over the 1961-2016 period of record. This drought was characterized by exceptionally low precipitation, with total precipitation from January to June being 50% lower than the mean normal precipitation (1981-2010) over most of western South Korea. In this study, for the quantitative drought impact analysis, the widely-used Standardized Precipitation Index (SPI) and the statistical drought frequency are compared with observed meteorological characteristics and anomalies. According to the drought frequency analysis of monthly cumulative precipitation during January and May in 2017, Gyeonggi-do, Chungcheong-do, and Jeollanam-do areas showed more than drought frequency over 100 years. Gyeongsangnam-do area showed more than drought frequency over 200 years based on annual precipitation in 2017. The South Korean government (Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs (MAFRA) and Korea Rural Community Corporation (KRC)) have been operating a government-level drought monitoring system since 2016. Results from this study can be used to improve the drought monitoring applications of future drought events, as well as drought planning and preparedness in South Korea.
This study introduces a method to evaluate the probability of a specific area to be affected by a drought of a given severity and shows its potential for investigating agricultural drought characteristics. The method is applied to Gyeonggi as a case study. The proposed procedure includes Standard Precipitation Index(SPI) time series, which are linearly transformed by the Empirical Orthogonal Functions(EOF) method, These EOFs are extended temporally with AutoRegressive Moving Average(ARMA) method and spatially with Kriging method. By performing these simulations, long time series of SPI can be simulated for each designed grid cell in whole Gyeonggi area. The probability distribution functions of the area covered by a drought and the drought severity are then derived and combined to produce drought severity-area-frequency(SAF) curves.
Drought and flooding have historically coexisted in Korea, occurring at different times and with varying cycles and trends. The drought indicators measured were (PDSI), (SPI), and (SPEI) in order to statistically analyze the annual or periodic drought occurrence and objectively evaluate statistical characteristics such as the periodicity, tendency, and frequency of occurrence of droughts in the Doam watershed. To compute potential evapotranspiration (PET), both Thornthwaite (Thor) and Penman-Monteith (PM) parameterizations were considered, and the differences between the two PET estimators were analyzed. Hence, SPIs 3 and SPIs 6 revealed a tendency to worsen drought in the spring and winter and a tendency to alleviate drought in the summer in the study area. The seasonal variability trend did not occur in the SPIs 12 and PDSI, as it did in the drought index over a short period. As a result of the drought trend study, the drought from winter to spring gets more severe, in addition to the duration of the drought, although the periodicity of the recurrence of the drought ranged from 3 years to 6 years at the longest, indicating that SPIs 3 showed a brief time of around 1 year. SPIs 6 and SPIs 12 had a term of 4 to 6 years, and PDSI had a period of roughly 6 years. Based on the indicators of the PDSI, SPI, and SPEI, the drought severity increases under climate change conditions with the decrease in precipitation and increased water demand as a consequence of the temperature increase. Therefore, our findings show that national and practical measures are needed for both winter and spring droughts, which happen every year, as well as large-scale and extreme droughts, which happen every six years.
Drought forecasting is crucial to minimize the damage to food security and water resources caused by drought. Satellite-based drought research has been conducted since 1980s, which includes drought monitoring, assessment, and prediction. Unlike numerous studies on drought monitoring and assessment for the past few decades, satellite-based drought forecasting has gained popularity in recent years. For successful drought forecasting, it is necessary to carefully identify the relationships between drought factors and drought conditions by drought type and lead time. This paper aims to provide an overview of recent research trends and challenges for satellite-based drought forecasts focusing on lead times. Based on the recent literature survey during the past decade, the satellite-based drought forecasting studies were divided into three groups by lead time (i.e., short-term, sub-seasonal, and seasonal) and reviewed with the characteristics of the predictors (i.e., drought factors) and predictands (i.e., drought indices). Then, three major challenges-difficulty in model generalization, model resolution and feature selection, and saturation of forecasting skill improvement-were discussed, which led to provide several future research directions of satellite-based drought forecasting.
Drought events are not clear when those start and end compared with other natural disasters. Because drought events have different timing and severity of damage depending on the region, various studies are being conducted using satellite images to identify regional drought occurrence differences. In this study, we investigated the applicability of drought assessment using the Evaporative Stress Index (ESI) based on Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite images. The ESI is an indicator of agricultural drought that describes anomalies in actual and reference evapotranspiration (ET) ratios that are retrieved using remotely sensed inputs of Land Surface Temperature (LST) and Leaf Area Index (LAI). However, these approaches have a limited spatial resolution when mapping detailed vegetation stress caused by drought, and drought hazard in the actual crop cultivation areas due to the small crop cultivation in South Korea. For these reasons, the development of a drought index that provides detailed higher resolution ESI, a 500 m resolution image is essential to improve the country's drought monitoring capabilities. The newly calculated ESI was verified through the existing 5 km resolution ESI and historical records for drought impacts. This study evaluates the performance of the recently developed 500 m resolution ESI for severe and extreme drought events that occurred in South Korea in 2001, 2009, 2014, and 2017. As a result, the two ES Is showed high correlation and tendency using Receiver Operating Characteristics (ROC) analysis. In addition, it will provide the necessary information on the spatial resolution to evaluate regional drought hazard assessment and and the small-scale cultivation area across South Korea.
The objective of this study is to develop and evaluate the system to produce the real-time ensemble drought prediction data. Ensemble drought prediction consists of 3 processes (meteorological outlook using the multi-initial conditions, hydrological analysis and drought index calculation) therefore, more processing time and data is required than that of single member. For ensemble drought prediction, data process time is optimized and hardware of existing system is upgraded. Ensemble drought data is estimated for year 2012 and to evaluate the accuracy of drought prediction data by using ROC (Relative Operating Characteristics) analysis. We obtained 5 ensembles as optimal number and predicted drought condition for every tenth day i.e. 5th, 15th and 25th of each month. The drought indices used are SPI (Standard Precipitation Index), SRI (Standard Runoff Index), SSI (Standard Soil moisture Index). Drought conditions were determined based on results obtained for each ensemble member. Overall the results showed higher accuracy using ensemble members as compared to single. The ROC score of SRI and SSI showed significant improvement in drought period however SPI was higher in the demise period. The proposed ensemble drought prediction system can be contributed to drought forecasting techniques in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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