본 연구에서는 가뭄지수들의 적합도와 가뭄의 변동특성을 파악하기 위하여 보고서 등 각종 문헌과 신문기사를 통해 수집한 실제 가뭄발생 기록을 정량화하고 1973년부터 2009년까지 전국 69개 기상관측소의 강수 및 기온 자료를 이용하여 산정한 기후변수와 각종 가뭄지수를 행정구역 별로 산정하여 비교 분석함으로서 기상학적 가뭄지수의 실제 가뭄에 대한 표현정도를 평가하였다. 평가를 위하여 ROC 공간상의 각 지수의 위치정보를 검정통계량으로 이용하였다. 분석결과 전반적으로 비교적 단기가뭄의 평가에 적합한 SPI3, PDSI, PN, Deciles이 실제 가뭄발생 기록과 가장 높은 상관성을 보였다. 행정구역에 따른 산포정도는 전반적으로 비교적 낮은 지역적 편차를 보이며, 기온과 증발량은 상대적으로 높은 지역적 편차를 나타냈다. 본 연구를 통해 우리나라 전 지역 가뭄의 시 공간적인 가뭄의 변화도를 파악하고 실제 가뭄에 대한 가뭄지수의 반영 정도를 파악하고, 더불어 ROC 분석을 통한 통계적 검증방법을 이용하여 가뭄지수의 적합도를 분석할 수 있는 가능성을 제시하였다.
North Korea is one of the high vulnerable countries facing the threat of natural disaster and has experienced more frequent disasters in recent years. These disasters have significantly led to food shortages and large reductions in crop yields. In 2015, both North Korean officials and international agencies had identified the extreme drought event, the worst in one hundred years according to the North Korean government. The objective of this study was an assessment of the extreme drought events in 2014~2015, and to apply climatic drought indices for drought monitoring in North Korea. Characteristics of the extreme drought in North Korea are examined by using the weekly-based Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI). The drought characteristics illustrated by the SPEI results are compared with a Standardized Precipitation Index (SPI) results and drought impact information to understand how these indices can explain the drought conditions within the country. These results demonstrated that the SPEI could be an effective tool to provide improved spatial and temporal drought conditions to inform management decisions for drought policy.
가뭄을 미리 발견하고 감시하는 것은 어려우나, 가뭄지수를 이용하면 가뭄의 파악이 용이하다. PDSI는 통상적으로 가장 널리 이용되나 운영상 제한성을 가지고 있다. 최근 들어 가뭄을 인지하고 감시하는 능력이 향상된 SPI가 개발되었으며, 이는 기존의 지수들에 비해 모든 시간간격에 적용이 가능하고 간단하게 이용이 가능하다. KBDI는 상부토양층의 누적수분부족량을 산출함에 있어서 증발산과 강수량의 순영향을 나타내는 지수로 정의하였다. 본 연구에서는 PDSI, SPI, KBDI를 이용하여 산정된 가뭄지수의 상호비교 연구를 통하여 표준 가뭄지수를 제안하고자 한다. 이를 위하여 우리나라 8개 수계의 30년 이상의 기상자료를 보유한 기상청 강우관측소 자료를 이용하였다. 그 결과 PDSI는 누적되는 강우의 부족으로 가뭄심도를 나타내는 데 유리하고, SPI와 KBDI는 단기간 강우부족을 나타내는데 유리한 것으로 나타났다.
A good number of drought indices have been introduced and applied in different regions for monitoring drought conditions, but some of those are region-specific and have limitations for use under other climatic conditions because of the inherently complex characteristics of drought phenomenon. Standardized Precipitation Index (SPI) indices are widely used all over the world, including Bangladesh. Although newly developed, studies have demonstrated The Effective Drought Index (EDI) to perform better compared to SPIs in some areas. This research examined the performance of EDI to the SPI for detecting drought events throughout 35 years (1981 to 2015) in Bangladesh. Rainfall data from 27 meteorological stations across Bangladesh were used to calculate the EDI and SPI values. Results suggest that the EDI can detect historical records of actual events better than SPIs. Moreover, EDI is more efficient in assessing both short and long-term droughts than SPIs. Results also indicate that SPI3 and the EDI indices have a better capability of detecting drought events in Bangladesh compared to other SPIs; however, SPI1 produced erroneous estimates. Therefore, EDI is found to be more responsive to drought conditions and can capture the real essence of the drought situation in Bangladesh. Outcomes from this study bear policy implications on mitigation measures to minimize the loss of agricultural production in drought-prone areas. Information on severity level and persistence of drought conditions will be instrumental for resource managers to allocate scarce resources optimally.
최근 ICT 기술과 융합 기술의 발달에 힘입어 농업 분야에서도 많은 변화와 혁신이 추구되고 있다. 과거 전통적인 농작물 생산 중심의 농업 분야에서 다양하고 첨단의 기술과 접목되어 6차 산업이라는 새로운 산업 형태를 만들고 있으며 이러한 변화의 핵심은 농업 분야에서도 ICT 기술과 공간정보의 융합이 있기에 가능하다. 센서를 이용한 농작물 작황 분석과 이를 공간정보 기반에서 분석 및 예측하기 위한 다양한 접근이 시도되고 있다. 특히 최근에는 드론을 이용한 농작물 재배 및 스마트 팜을 위한 다양한 연구가 추진되고 있다. 하지만, 이러한 연구는 드론을 이용한 직접적인 농작물 재배 등의 물리적 활용과 공간정보 구축에 국한되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 농작물 재배에 가장 영향을 미치는 가뭄에 대한 과학적이고 객관적인 지표를 산출하기 위한 드론을 활용한 농업 가뭄 모니터링 체계 구축을 목표로 하였다. 이를 위해 가뭄 우심지역에 대하여 토양수분 센서를 설치하여 실제 토양의 수분을 확인하고 기준값으로 설정하여 드론에서 구축한 온도 및 정규식생지수를 비교분석하였다. 드론 열화상 센서에서는 대상 지역의 토양 온도를 산출하였으며, 드론 초분광센서를 이용하여 대상 농작물의 정규식생지수를 산출하여 실제 대상 지역의 농작물의 작황상태 및 토양온도와의 상관관계를 분석하였으며, 이를 검증하기 위해 대상지역에 설치된 토양수분측정 센서를 이용하여 실제 토양수분을 산출하여 드론 성과와 비교 분석하였다. 이와 같은 접근은 비접촉 방식으로 작물의 종류, 작물의 생육정도, 단위면적 당 작황상태에 관한 데이터를 생산하여 효율적인 가뭄피해 분석에 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 과거 가뭄분석에 의해 가뭄관리 기준을 설정하고 가룰 진행 상황에 따라 가룸을 감시 및 관리하는 의사결정 방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 의사결정분기도를 작성하여 분석을 수행하고, 가뭄의 정도에 따라 구체적인 단계별 조치방안을 제안한다. 즉, 월강수의 전이확률과 강수량에 의하여 의사결정분기도를 작성하여 분석을 수행함으로써 가뭄의 진행상황을 파악해 가뭄주의보, 가뭄경보, 가뭄의 비상대책 등 3가지의 단계별 조치기준을 설정하는 것이다. 본 연구에서 제안된 방법은 다근 지역에서도 이용이 가능할 뿐 아니라 목적에 따라 분기도를 변환하여 이용할 수도 있을 것이다. 또한 지속적으로 기상자료를 보완하여 월 Parmer 지수(PDSI)의 등급 선정과 깅수량 분석을 수행할수 있어 보완된 의사결정분기도에 의한 기준값을 제공함으로써 계속적인 가뭄관리가 가능할 것으로 판단된다.
Different vegetation indices from satellite images have been used for monitoring drought damages, and this study aimed to develop a drought index using NOAA/AVHRR NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) and to analyze the temporal and spatial distribution of spring drought severity in North Korea from 1998 to 2001. A new drought index, DevNDVI(Deviation of NDVI), was defined as the difference between a monthly NDVI and average monthly NDVI at the same cover area, and the DevNDVI images at all years except for 2001 demonstrated the drought-damaged areas referred from various domestic and foreign publications. The vegetation of 2001 showed high vitality despite the least amount of rainfall among the target years, and the reason was investigated that higher temperature above normal average would shift the growing stages of plants ahead. Therefore, complementary methods like plant growth models or ground survey data should be adopted in order to evaluate drought-induced plant stress using satellite-based NDVI and to make up far the distortion induced by other environments than lack of precipitation.
Drought is a reoccurring worldwide natural hazard that affects not only food production but also economics, health, and infrastructure. Drought monitoring is usually performed with precipitation-based indices without consideration of the actual state and amount of the land surface properties. A drought index based on the actual evapotranspiration can overcome these shortcomings. The severity of a drought can be quantified by making a spatial map. The procedure for estimating actual evapotranspiration is costly and complicated, and requires land surface information. The possibility of utilizing drone-driven remotely sensed data for actual evapotranspiration estimation was analyzed in this study. A drone collected data was used to calculate the normalized difference vegetation index (NDVI) and soil-adjusted vegetation index (SAVI). The spatial resolution was 10 m with a grid of $404{\times}395$. The collected data were applied and parameterized to an actual evapotranspiration estimation. The result shows that drone-based data is useful for estimating actual evapotranspiration and the corresponding drought indices.
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.
최근 우리나라는 도시화로 인해 수자원이용 환경이 급격한 변화를 맞이하였으며, 이로 인해 유출현상을 정량적으로 규명하여 가용수자원을 최적배분 하는데 어려움이 발생하고 있다. 이를 대비하기 위하여 국가물관리계획, 하천유역수자원관리계획 등이 제안되고 있으며, 효율적인 수자원 운영 계획 수립을 위해서는 정확하며 상세한 물수지 분석이 요구되고 있다. 그러나 기존에 수행되는 물수지 분석은 유역의 물순환 상황을 충분히 반영하지 못하며, 이러한 결과는 의사결정 측면에서 활용이 어려운 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 유역을 공간적으로 상세화하여 하천을 네트워크 형태로 재구성, 실적기반 자료를 반영한 물순환 모델을 개발하였으며, 하천을 중심으로 모니터링 지점의 유량정보가 준실시간으로 제공될 수 있는 체계를 마련하였다. 본 연구에서 개발된 물순환 모델은 기존 물수지 분석에서 나타나는 문제점을 개선하는데 목적이 있으며, 계측유역을 대상으로 모형의 적합성을 평가한 결과 특히 저유량 부분에서 기존 모형에 비해 크게 개선된 효과를 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 물순환 모델은 보다 정확한 자연유량 보정기법 적용과 유역 내 상세화된 유역네트워크를 통해 유량정보를 준실시간으로 제공함으로써 보다 현실적인 가뭄 모니터링 및 가뭄대책을 마련하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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