본 연구의 목적은 베이지안 네트워크 기법을 이용하여 기상학적 가뭄지수의 민감도를 확률론적으로 평가하는 것이다. 즉, 기상학적 가뭄에 관련되는 다양한 지수 간의 상호연관성을 분석하여 가뭄지수 사이의 선후관계를 파악하였다. 이에 본 연구에서는 정상강우비율(PN)과 30일, 60일, 90일 지속기간 표준강수지수(SPI30, SPI60, SPI90)의 자료를 기반으로 베이지안 네트워크 모형을 개발하여 기상학적 가뭄특성을 평가하였으며, 다양한 시간단위(지속기간)에 따른 가뭄지수 간의 사후확률에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 결과적으로는 다양한 지수 간의 의존관계를 파악하였으며, 이를 활용하여 효율적인 가뭄감시를 수행할 수 있는 표준강수지수의 활용방안을 제시하였다.
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.
Several drought indices, which indicate the severity of drought in a reservoir or an irrigated area, have been suggested in home and overseas. However, the indices have not been adopted because those were extremely difficult to be understood by the genera
가뭄은 영향을 받는 인자에 따라 체감정도가 달라지는 사회적 현상으로 기후학적 가뭄, 기상학적 가뭄, 농업적 가뭄, 수문학적 가뭄 등 다양한 상대적 개념으로 정의되고 있다. 본 연구에서는 다양하게 정의되는 가뭄 중에서 기상학적 가뭄을 나타내는 지수에 대한 비교 분석을 실시하고자 하였으며, 실제 과거 가뭄사례와 기상학적 가뭄지수 분석결과의 비교를 통하여 가뭄지수의 적용성을 검토하고자 하였다. 가뭄지수의 비교를 위하여 기상학적 가뭄을 판단하기 위해 일반적으로 가장 많이 사용되는 SPI (Standardized Precipitation Index)와 일반적으로 사용되지는 않지만 강수량만을 이용하여 가뭄분석이 가능한 CZI (China-Z Index), MCZI (Modified CZI), ZSI (Z-Score Index) 지수를 이용하였다. 대상지역으로는 최근까지도 가뭄이 발생하였던 태백과 속초지역을 대상으로 선정하였으며 1986년부터 2015년 기상 자료를 이용하여 지속시간 3개월로 가뭄지수 분석을 실시하였다. 분석 결과 SPI 가뭄지수가 과거 제한급수발생 가뭄사례에 대하여 높은 재현성을 나타내는 것으로 분석되었으며 CZI와 MCZI 가뭄지수의 경우 Extreme Dry 발생 횟수는 과거사례와 유사하나 실제 가뭄이 발생했던 년도에 대해서는 낮은 재현성이 나타났다. ZSI 가뭄지수의 경우 발생횟수, 과거사례와의 비교 모두 재현성이 떨어지는 것으로 분석되었다. 가뭄지수의 비교결과 강수량을 이용한 기상학적 가뭄지수의 경우 과거 가뭄사례와 가장 높은 재현성을 보이는 SPI 가뭄지수를 이용하는 것이 효과적일 것으로 판단된다.
가뭄은 다양한 수문학적 또는 기상학적 인자들이 복합적으로 작용하여 발생하기 때문에 가뭄의 사상을 정확히 평가하는 것은 어려운 일이나, 이를 정량적으로 해석하기 위해 다양한 가뭄지수들이 개발되어 왔다. 하지만 현재 활용중인 가뭄지수들은 단일변량의 부족량을 통해 산정되며, 복합적인 원인으로 발생하는 가뭄의 사상을 정확히 판단하지 못하는 문제가 있다. 단순 단일변량의 부족을 가뭄이라고 판단하기는 어렵기 때문이다. 최근에는 빅데이터 분석에서 많이 활용되고 있는 비정형 데이터를 활용하여 지수를 개발하는 연구들이 타 분야에서 진행되고 있으며 우수성이 입증되고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 가뭄지수에 활용 중인 기상 및 수문정보(강수량, 댐 유입량)에 각각 비정형 데이터(뉴스데이터)를 결합하여 가뭄지수를 산정하고, 산정된 가뭄지수의 검증을 통해 가뭄해석의 활용성을 평가하고자 한다. 결합가뭄지수 산정을 위해 Clayton Copula 함수를 활용하였으며, 매개변수 추정은 교정방법을 이용하였다. 분석결과, 기존의 가뭄지수(SPI, SDI)보다 비정형 데이터를 결합한 가뭄지수가 가뭄기간을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 또한 Receiver Operating Characteristic (ROC) score가 기존의 가뭄지수들보다 높게 산정되어 가뭄해석에 있어 활용성이 우수하였다. 본 연구에서 산정된 결합가뭄지수는 기존 단일변량 가뭄지수의 해석적 한계를 보완하고 비정형데이터를 활용한 가뭄지수의 활용성이 우수하다는 점에서 활용성이 높다고 판단된다.
The object of this study was to assess availability of meteorological drought index for agricultural dorught estimation in ungauged area of agricultural drought parameters which are reservoir water level and soil moisture. The IADI (Integrated Agricultural Drought Index) and the SPI (Standard Precipitation Index), which are the criteria for determining agricultural drought and meteorological drought, were calculated and compared. For this purpose, the droughts that occurred in the Baeksan reservoir in Gimje and the Edong reservoir in Suwon were evaluated by using the IADI and SPI drought indecies. In addition, we compared and analyzed the depth of drought based on the two drought indices. Evaluations derived form the IADI and SPI showed that the standard precipitation index tended to indicate the occurrence of drought earlier than the integrated agricultural drought index. However, the integrated agricultural drought index was better than the standard precipitation index at evaluating the severity of drought during the period of irrigation. The relationship between these two drought indices seems to be useful for decision making in the case of drought, and it is considered that more studies are needed to examine the applicability of these drought indexes.
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.
장주기의 가뭄과 빈번하게 발생하는 봄철 가뭄으로 연천지역 주민의 생계 수단인 농작물의 피해가 발생하고 있다. 연천의 가뭄에 대한 정도를 분석하기 위해 강수, 하천 유량 자료를 통해서 월별 유량 비율 등을 검토하였으며, 표준 강수 지수와 하천 유출 가뭄지수를 산정하였다. 연천군 유역 인근의 강수, 유량 관측소를 활용하여 가뭄 분석을 진행한 결과 모든 가뭄지수에서 공통적으로 2014년에 발생한 가뭄이 2019년까지 크거나 작게 지속된 것으로 분석되었다. 또한 지속기간 12개월의 가뭄지수의 경우 가뭄기간이 24개월이 지속됨에 따라 가뭄으로 인한 피해가 극심했을 것으로 예상된다. 가뭄 피해를 대처하기 위해 가뭄의 현재 상태를 파악하고 예측하는 것이 중요하며 가뭄의 정도 및 지속 기간에 따른 하천, 수공 구조물 등의 통합 운영관리 전략을 수행하는 것이 시급할 것으로 판단된다.
Climate change indicators, mainly frequent drought which has happened since the drought of 1994, 1995, and 2012 causing the devastating effect to the agricultural sector, and could be more disruptive given the context of climate change indicators by increasing the temperature and more variable and extreme precipitation. Changes in frequency, duration, and severity of droughts will have enormous impacts on agriculture production and water management. Since both the possibility of drought manifestation and substantial yield losses, we are propositioning an integrated method for evaluating past and future agriculture drought hazards that depend on models' simulations in the Hung-up watershed. to discuss the question of how climate change might influence the impact of extreme agriculture drought by assessing the potential changes in temporal trends of agriculture drought. we will calculate the temporal trends of future drought through drought indices Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, Standardized Precipitation Index, and Palmer drought severity index by using observed data of (1991-2020) from Wonju meteorological station and projected climate change scenarios (2021-2100) of the Representative Concentration Pathways models (RCPs). expected results confirmed the frequency of extreme agricultural drought in the future projected to increase under all studied RCPs. at present 100 years drought is anticipated to happen since the result showing under RCP2.6 will occur every 24 years, RCP4.5 every 17 years, and RCPs8.5 every 7 years, and it would be double in the largest warming scenarios. On another side, the result shows unsupportable water management, could cause devastating consequences in both food production and water supply in extreme events. Because significant increases in the drought magnitude and severity like to be initiate at different time scales for each drought indicator. Based on the expected result that the evaluating the impacts of extreme agricultural droughts and recession could be used for the development of proactive drought risk management, policies for future water balance, prioritize sustainable strengthening and mitigation strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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