• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.249-249
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• 2023

Spring drought forecasting in South Korea is essential due to the sknewness of rainfall which could lead to water shortage especially in spring when managed without prediction. Therefore, drought forecasting over South Korea was performed in the current study by thoroughly searching appropriate predictors from the lagged global climate variable, mean sea level pressure(MSLP), specifically in winter season for forecasting time lag. The target predictand defined as accumulated spring precipitation(ASP) was driven by the median of 93 weather stations in South Korea. Then, it was found that a number of points of the MSLP data were significantly cross-correlated with the ASP, and the points with high correlation were regionally grouped. The grouped variables with three regions: the Arctic Ocean (R1), South Pacific (R2), and South Africa (R3) were determined. The generalized linear model(GLM) was further applied for skewed marginal distribution in drought prediction. It was shown that the applied GLM presents reasonable performance in forecasting ASP. The results concluded that the presented regionalization of the climate variable, MSLP can be a good alternative in forecasting spring drought.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권6호
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• pp.121-131
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• 2018

Climate change has caused changes in environmental factors that have a direct impact on agriculture such as temperature and precipitation. The meteorological disaster that has the greatest impact on agriculture is drought, and its forecasts are closely related to agricultural production and water supply. In the case of terrestrial data, the accuracy of the spatial map obtained by interpolating the each point data is lowered because it is based on the point observation. Therefore, acquisition of various meteorological data through satellite imagery can complement this terrestrial based drought monitoring. In this study, Evaporative Stress Index (ESI) was used as satellite data for drought determination. The ESI was developed by NASA and USDA, and is calculated through thermal observations of GOES satellites, MODIS, Landsat 5, 7 and 8. We will identify the difference between ESI and other satellite-based drought assessment indices (Vegetation Health Index, VHI, Leaf Area Index, LAI, Enhanced Vegetation Index, EVI), and use it to analyze the drought in South Korea, and examines the applicability of ESI as a new indicator of agricultural drought monitoring.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.195-207
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• 2024

본 연구는 전남지역 지역을 대상으로 과거에 발생했던 주요 가뭄사상을 선정하여 기상학적 가뭄과 수문학적 가뭄 발생 메커니즘을 분석하였다. 강우량 및 댐저수량을 입력자료로 일단위의 가뭄지수를 산정하였으며 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로의 가뭄전이특성을 분석하였다. 최근에 전남지역에서 발생하여 심각한 피해를 야기한 2022~23년의 가뭄 특성을 평가하였으며, 과거에 발생했던 가뭄과 비교하면, 수문학적 가뭄의 지속기간은 2017~2018년 다음으로 장기간인 334일 지속되었고, 가뭄 심도는 -1.76으로 가장 심각한 것으로 평가되었다. 또한, 기상학적 가뭄지수인 SPI (Standardized Precipitation Index)와 수문학적 가뭄지수인 SRSI(Standardized Reservoir Storage Index)를 연계분석한 결과, 수문학적 가뭄 대응을 위한 SPI(6)의 선행적 활용방안을 제시할 수 있었다. 더우기, SRSI와 SPI(12)의 가뭄감시의 유사성을 통하여 미계측 유역의 수문학적 가뭄감시에 SPI(12)의 적용가능성도 확인하였다. 본 연구결과를 통하여 여름철 우기에 발생하는 장기간의 건조현상은 심각한 수준의 수문학적 가뭄으로의 전이가 될 수 있음을 확인했다. 따라서 선제적 가뭄대응을 위해서는 다양한 가뭄지수 실시간 모니터링 결과를 활용하고, 기상-농업-수문학적 가뭄으로의 전이현상을 이해하여 충분한 대응기간을 확보할 필요가 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.15-24
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• 2010

최근에는 확률강우량을 산정할 경우 지점빈도해석의 단점을 보완한 지역빈도해석법이 자주 실무에 적용되고 있으나, 가뭄에 관련한 연구에서는 대부분 아직까지 지점자료를 이용한 가뭄분석을 실시하고 있다. 본 연구에서는 가뭄의 지역적 특성 분석을 실시하기 위하여 필요한 동질한 가뭄특성을 지닌 지역을 구분하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 기상청 강우관측 지점자료 중 30년 이상의 강우자료를 보유한 58개의 관측지점을 대상으로 표준강수지수(SPI)를 산정하여 가뭄의 심도, 지속기간, 강도, 발생빈도 등과 같은 가뭄특성인자를 생성하였다. 가뭄특성인자는 수문학적으로 동질한 특성을 지닌 지역을 구분하는데 중요한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 다양한 가뭄특성인자를 효율적으로 활용하여 K-means 기법을 적용한 군집분석을 실시하여 동질한 가뭄특성을 지닌 지역을 6개 지역으로 구분하였다. 이러한 지역구분은 가뭄 특성의 공간적 해석을 가능하게 할 수 있고, 지점빈도 해석의 단점을 보완하는 지역빈도 해석도 가능하게 할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.145-153
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• 2014

현재 국내외적으로 다양한 가뭄지수들이 개발과 더불어 가뭄평가를 위한 다양한 기준이 개발되고 있다. 가뭄지수를 이용하여 가뭄의 시작, 강도 및 종료 시점을 정의할 경우, 일반적으로 특정 기준값(threshold)에 근거한 해석이 이루어지고 있으나, 이는 실제 가뭄을 평가하는데 불확실성을 가중시키는 원인으로 작용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 가뭄지수 기반의 가뭄판단 시 적용되어져 왔던 특정한 기준값에 근거한 해석이 아닌, 기상학적 가뭄발생의 주된 원인 중 하나인 월강수량 자료에 내재되어 있는 특징을 최대한 활용하고자 은닉 마코프 모형(Hidden Markov Model, HMM) 기반의 확률론적 가뭄해석기법을 제안하였다. 그 결과, 본 연구에서 제시한 HMM 기반의 확률론적 가뭄해석기법은 기존의 다양한 가뭄지수를 적용한 가뭄해석과 비교하여 기상학적 측면에서의 가뭄판단의 명확한 기준 제시 및 가뭄발생의 원인을 규명하는 데 있어 체계적으로 불확실성을 감안한 해석이 가능하였다.

• 한국물환경학회지
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• 제32권1호
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• pp.70-79
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• 2016

Based on the soil moisture data assimilation suggested in the first paper (I), we estimated root zone soil moisture and evaluated drought severity using remotely sensed (RS) data. We tested the impacts of various spatial resolutions on soil moisture variations, and the model outputs showed that resolutions of more than 2-3 km resulted in over-/under-estimation of soil moisture values. Thus, we derived the 2 km resolution-scaled soil moisture dynamics and assessed the drought severity at the study sites (Chungmi-cheon sites 1 and 2) based on the estimated soil/root parameters and weather forcings. The drought indices at the sites were affected mainly by precipitation during the spring season, while both the precipitation and land surface characteristics influence the spatial distribution of drought during the rainy season. Also, the drought severity showed a periodic cycle, but additional research on drought cycles should be conducted using long-term historical data. Our proposed approach enabled estimation of daily root zone soil moisture dynamics and evaluation of drought severity at various spatial scales using MODIS data. Thus, this approach will facilitate efficient management of water resources.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권2호
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• pp.107-115
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• 2003

이 연구는 위성 영상을 이용하여 경작지에 나타나는 2001년 봄가뭄의 가뭄심도를 탐지하였다. 우리나라에 매년 피해를 주는 봄가뭄은 주로 기상학적 가뭄지수에 의해 모니터링되기 때문에 미시적 차원에서의 가뭄 현황 파악이 어렵다. 따라서, 각 경지에 대한 지표특성을 반영해주는 가뭄의 국지적 연구가 필요하다. 이 연구는 농작물 생육과 성장에 가장 큰 영향을 주는 토양수분을 지표로 2001년의 농업적 가뭄에 대해 분석하였다. 특히, 태슬 모자형(Tasseled cap)변환과 지형적 요인들을 이용하여 가뭄의 정도와 공간적 분포를 탐지하였다. 연구지역의 가뭄분석에서 Landsat 7 ETM/sub ＋/ 영상의 태슬 모자형 변환을 통해 추출된 수분 지수가 농경지의 가뭄 민감도를 잘 나타내었다. 수분지수는 다양한 토양 수분의 정도를 잘 표현해 주기 때문에, 수분 지수로 가뭄의 심도를 확인 할 수 있었다. 특히, -0.2 이하의 수분지수 값이 나타내는 화소(Pixel)들은 2001년 봄가뭄으로 심각한 용수부족피해를 겪고 있던 경작지로 나타났다. 그 화소들과 지형변수를 이용하여 가뭄심도를 구하는 모델을 구현하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권4호
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• pp.261-268
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• 2019

한발 발생이 갈수록 증가하고 있는 가운데, 작물의 생리생화학적 기작과 광합성능을 효율적으로 진단 및 평가 할 수 있는 방법을 찾는 것은 매우 중요한 과제이다. 본 연구를 통해 광화학 반사 지수인 PRI가 콩의 한발 스트레스에 대하여 고온과 고CO₂ 등 미래 기후 변화 환경에서도 유의미한 생육 지표로 활용될 수 있음을 확인하였다. PRI와 대표적 한발 생육지표들(군락 광이용효율, 건물중 변동율, 엽록소 형광, 기공전도도)과의 밀접한 관계를 통해 한발 스트레스 하에서 콩의 광합성 활성과 생장량을 원격으로 모니터링할수 있는 진단 모델 개발의 가능성을 볼 수 있었다. 다만 향후 고온, 고CO₂ 등 기후변화 조건에서 PRI의 성능에 대한 지속적인 평가와 함께 민감도 향상을 위한 광학지표 개발 및 모델 개선 연구가 선행되어야 할 것으로 보인다.

• 아시안잔디학회지
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• 제22권1호
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• pp.1-12
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• 2008

Multi-spectral radiometer (MSR)를 사용한 리모트 센싱 기술이 향 후 잔디의 건조스트레스를 감지할 수 있는 도구로 사용될 수 있다. 본 연구의 목적은 네가지 각기 다른 조건의 건조스트레스를 받은 난지형 잔디의 잎에서 반사되는 Reflectance와 토양수분, 비주얼 잔디상태, 엽록소 함량, 광합성 등을 측정하여 각 factor간의 상관관계를 조사했으며 본 연구를 통해 모든 factor가 MSR 데이터와 질은 상관관계를 가지고 있었다. 또한 Reflectance 민감도는Visual spectral region보다 Infrared spectral region에서 더 높음을 알 수 있었다. 모든 결과를 종합해 볼 때 Multi-spectral radiometer (MSR)은 잔디의 건조상태를 미리 예측할 수 있는 도구로 사용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 이 기술의 자료를 활용하게 된다면 향 후 MSR이 부착된 기구(Balloon)를 이용한 필드 스터디 연구로 확대될 수 있을 것이다.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권4호
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• pp.73-82
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• 2018

In this study, we assessed meteorological and agricultural drought based on the SPI(Standardized Precipitation Index), SMP(Soil Moisture Percentile), and SMDI(Soil Moisture Deficit Index) indices using satellite-based TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)/GPM(Global Precipitation Measurement) images at the province of Chungcheongbuk-do. The long-term(2000-2015) TRMM/GPM precipitation data were used to estimate the SPI values. Then, we estimated the spatially-/temporally-distributed soil moisture values based on the near-surface soil moisture data assimilation scheme using the TRMM/GPM and MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) images. Overall, the SPI value was significantly affected by the precipitation at the study region, while both the precipitation and land surface condition have influences on the SMP and SMDI values. But the SMP index showed the relatively extreme wet/dry conditions compared to SPI and SMDI, because SMP only calculates the percentage of current wetness condition without considering the impacts of past wetness condition. Considering that different drought indices have their own advantages and disadvantages, the SMDI index could be useful for evaluating agricultural drought and establishing efficient water management plans.