The main objective of this research is to develop a hydroclimate drought index (HCDI) using the gridded climate data inputs in a Variable Infiltration Capacity (VIC) modeling platform. Typical drought indices, including, Standardized Precipitation Index (SPI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI), and Self-calibrated Palmer Drought Severity Index (SC-PDSI) in South Korea are also used and compared. Inverse Distance Weighting (IDW) method is applied to create the gridded climate data from 56 ground weather stations using topographic information between weather stations and the respective grid cell ($12km{\times}12km$). R statistical software packages are used to visualize HCDI in Google Earth. Skill score (SS) are computed to evaluate the drought predictability based on water information derived from the observed reservoir storage and the ground weather stations. The study indicates that the proposed HCDI with the gridded climate data input is promising in the sense that it can help us to predict potential drought extents and to mitigate its impacts in a changing climate. The longer term drought prediction (e.g., 9 and 12 month) capability, in particular, shows higher SS so that it can be used for climate-driven future droughts.
본 연구는 기상학적 가뭄지수가 수문학적 가뭄에 대한 모사정도를 검토하였다. 기상학적 가뭄지수 중에서 강수량을 변수로 하는 SPI(Standardized Precipitation Index)와 강수량 및 증발산량을 변수로 하는 SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)를 이용하였고, 수문학적 가뭄 평가를 위하여 월 총 유입량과 하천수 가뭄지수인 SDI(Streamflow Drought Index)를 계산하여, 최종적으로 기상학적 가뭄지수와 수문학적 가뭄지수와의 상관정도를 분석하였다. 월별 상관계수 비교결과, 지속기간 270일에 기상학적 가뭄지수와 월 총 유입량과 상관정도가 가장 높아서 0.67로 나타났고 기상학적 가뭄지수로 SDI와의 상관정도는 0.72~0.87이었다. 연별 극한값을 비교한 결과, 월 총 유입량의 최저값과 기상학적 가뭄지수의 연관성은 거의 확인되지 않았다. 다만 SDI와 SPEI가 매우 높은 상관정도를 보였다. 기상학적 가뭄지수로 수문학적 극한가뭄에 해석하는 데에 한계가 있는 만큼 수문 가뭄해석이 목적이라면 유량자료가 직접 활용될 수 있는 가뭄지수가 필요하다.
Drought is one of the most influential disasters in sustainable agriculture and food security of nations. In order to preemptively respond to agricultural droughts, vulnerability assessments were conducted to predict the possibility of drought in the region, the degree of direct or indirect damage, and the ability to cope with the damage. Information on agricultural drought vulnerability status of different regions is extremely useful for implementation of long term drought management measures. The purpose of this study is to develop and implement a quantitative approach for measuring agricultural drought vulnerability at sub-district level based on agricultural water and reservoirs. To assess the vulnerability in a quantitative manner and also to deal with different physical and socioeconomic data on the occurrence of agricultural drought, we selected the appropriate factors for the assessment of agricultural drought vulnerability through preceding studies, and analyzed the meteorological and agricultural reservoir data from 2015 to 2018. Each item was weighted using AHP (Analytic Hierarchy Process) analysis and evaluated through the agricultural drought vulnerability estimation. The entire national vulnerability assessments showed that Ganghwa, Naju, and Damyang were the most vulnerable to agricultural droughts. As a result of analyzing spatial expression, Gyeongsang-do is relatively more vulnerable to drought than Gangwon-do and Gyeonggi-do. The results revealed that the methodology and evaluation items achieved good performance in drought response. In addition, vulnerability assessments based on agricultural reservoir are expected to contribute supporting effective drought decisions in the field of agricultural water management.
본 연구에서는 미래 기간의 극한 가뭄을 분석하기 위하여 RCP 시나리오 기반의 CMIP5 GCMs 강우자료(2011~2099)를 활용하였으며, 과거 관측치의 경우 기상청 ASOS자료(1976~2005)를 이용하여, 미래 가뭄 평가를 하였다. 한반도 5대강(한강, 낙동강, 금강, 섬진강, 영산강)을 대상으로 연평균 강우량, 무강우일수, Drought Spell, Average Severity를 비교 분석한 결과, 가장 심한 수준의 미래 가뭄을 전망하는 GCM은 CMCC-CMS, IPSL-CM5A-LR, IPSL-CM5A-MR로 나타났으며, 보통 수준의 미래 가뭄을 전망하는 GCM은 HadGEM2-CC, CMCC-CM, HadGEM2-ES, 상대적으로 미래의 가뭄을 약하게 전망하는 GCM은 CESM1-CAM5, MIROC-ESM-CHEM, CanESM2로 선정되었다. 극한 가뭄을 전망하는 모델로는 CMCC-CMS, 가장 약한 가뭄을 전망하는 모델은 CanESM2를 선정하여 한반도에 적용한 결과 CMCC-CMS는 과거 대비 가뭄의 심도 및 빈도가 증가하는 것을 확인할 수 있었으며, CanESM2는 과거 대비 심도는 증가하였지만 발생빈도는 적어지는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 미래 극한 가뭄 평가에 있어서 합리적인 기후변화 시나리오를 선정하는 기초 자료로 활용될 것으로 판단된다.
The objectives of this study are to develop a real-time drought monitoring and prediction system on the East Asia domain and to evaluate the performance of the system by using past historical drought records. The system is mainly composed of two parts: drought monitoring for providing current drought indices with meteorological and hydrological conditions; drought outlooks for suggesting future drought indices and future hydrometeorological conditions. Both parts represent the drought conditions on the East Asia domain (latitude $21.15{\sim}50.15^{\circ}$, longitude $104.40{\sim}149.65^{\circ}$), Korea domain (latitude $30.40{\sim}43.15^{\circ}$, longitude $118.65{\sim}135.65^{\circ}$) and South Korea domain (latitude $30.40{\sim}43.15^{\circ}$, longitude $118.65{\sim}135.65^{\circ}$), respectively. The observed meteorological data from ASOS (Automated Surface Observing System) and AWS (Automatic Weather System) of KMA (Korean Meteorological Administration) and model-driven hydrological data from LSM (Land Surface model) are used for the real-time drought monitoring, while the monthly and seasonal weather forecast information from UM (Unified Model) of KMA are utilized for drought outlooks. For the evaluation of the system, past historical drought records occurred in Korea are surveyed and are compared with the application results of the system. The results demonstrated that the selected drought indices such as KMA drought index, SPI (3), SPI (6), PDSI, SRI and SSI are reasonable, especially, the performance of SRI and SSI provides higher accuracy that the others.
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.
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.
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 기후변화로 인하여 우리나라는 지역에 따라 2~3년 마다 크고 작은 가뭄과 7년 주기의 극한 가뭄이 발생하고 있다. 대부분의 가뭄이 지류 또는 상류의 소규모 용수공급시설이 위치한 지역에서 주로 발생되므로 이 지역에 대한 용수확보 기술에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 물공급 취약지역의 하나인 춘천 물로천 유역의 수문학적 가뭄을 조사하기 위해 SPEI, SDI, WBDI를 이용한 가뭄 평가를 수행하였다. 수문학적 가뭄지수인 SPEI와 SDI를 산정한 결과, 공통적으로 2014년에 발생한 가뭄으로 인해 회복되지 못하고 2015년까지 지속된 것을 확인할 수 있었다. WBDI에 의한 수문학적 가뭄지수 평가결과에서는 2014년에 이은 2015년 봄철에 매우 심한가뭄 상태를 보였으며, 2017년 11월에 -1.94로 가장 가뭄이 심했던 것으로 분석되었다. 2003~2019년 (17년)의 월 단위로 산정된 수문학적 가뭄지수를 활용하여 지속기간 및 심도에 따른 코플라 함수를 적용한 이변량 빈도해석 결과, 물로천 유역의 가뭄은 대부분의 10년 빈도 이하의 값으로 나타났으나, 2014년, 2015년, 2019년에 발생한 가뭄의 경우 각각 20년 이상의 재현기간을 갖는 심한가뭄으로 분석되었다.
Pathan, Safiullah;Nguyen, Henry T.;Sharp, Robert E.;Shannon, J. Grover
한국육종학회지
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제42권4호
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pp.329-338
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2010
Drought, salinity and flooding are three important abiotic factors limiting soybean production worldwide. Irrigation, soil reclamation, and drainage systems are not generally available or economically feasible for soybean production. Therefore, productive soybean varieties with tolerance are a cost effective means for reducing yield losses due to these factors. Genetic variability for higher tolerance to drought, salt and flooding is important. However, only a small portion of nearly 200,000 world soybean accessions have been screened to find genotypes with tolerance for use in breeding programs. Evaluation for tolerance to drought, salinity and flooding is difficult due to lack of faster, cost effective, repeatable screening methods. Soybean strains with higher tolerance to the above stresses have been identified. Crosses with lines with drought, salt and flooding tolerance through conventional breeding has made a significant contribution to improving tolerance to abiotic stress in soybean. Molecular markers associated with tolerance to drought, salt and flooding will allow faster, reliable screening for these traits. Germplasm resources, genome sequence information and various genomic tools are available for soybean. Integration of genomic tools coupled with well-designed breeding strategies and effective uses of these resources will help to develop soybean varieties with higher tolerance to drought, salt and flooding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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