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.
Quantitative assessment of groundwater level change under extreme event is important since groundwater system is directly affected by drought. Substantially, groundwater level fluctuation reveals to be delayed from several hours to few months after raining according to the aquifer characteristics. Groundwater system in Jeju Island would be also affected by drought and almost all regions were suffered from a severe drought during summer season (July to September) in 2013. To estimate the effect of precipitation to groundwater system, monthly mean groundwater levels in 2013 compared to those in the past from 48 monitoring wells belong to be largely affected by rainfall(Dr) over Jeju Island were analyzed. Mean groundwater levels during summer season recorded 100 mm lowered of precipitation compared to the past 30 years became decreased to range from 2.63 m to 5.42 m in southern region compared to the past and continued to December. These decreasing trends are also found in western(from -1.21 m to -4.06 m), eastern(-0.91 m to -3.24 m), and northern region(from 0.58 m to -4.02 m), respectively. Moreover, the response of groundwater level from drought turned out to be -3.80 m in August after delaying about one month. Therefore, severe drought in 2013 played an important role on groundwater system in Jeju Island and the effect of drought for groundwater level fluctuation was higher in southern region than other ones according to the regional difference of precipitation decrease.
Precipitation is an important component of the hydrological cycle and a key input parameter for many applications in hydrology, climatology, meteorology, and weather forecasting research. Grid-based satellite rainfall products with wide spatial coverage and easy accessibility are well recognized as a supplement to ground-based observations for various hydrological applications. The error properties of satellite rainfall products vary as a function of rainfall intensity, climate region, altitude, and land surface conditions. Therefore, this study aims to evaluate the commonly used new global grid-based satellite rainfall product, Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS), using data collected at different spatial and temporal scales. Additionally, in this study, grid-based CHIRPS satellite precipitation data were used to evaluate the 2022 extreme drought. CHIRPS provides high-resolution precipitation data at 5 km and offers reliable global data through the correction of ground-based observations. A frequency analysis was performed to determine the precipitation deficit in 2022. As a result of comparing droughts in 2015, 2017, and 2022, it was found that May 2022 had a drought frequency of more than 500 years. The 1-month SPI in May 2022 indicated a severe drought with an average value of -1.8, while the 3-month SPI showed a moderate drought with an average value of 0.6. The extreme drought experienced in South Korea in 2022 was evident in the 1-month SPI. Both CHIRPS precipitation data and observations from weather stations depicted similar trends. Based on these results, it is concluded that CHIRPS can be used as fundamental data for drought evaluation and monitoring in unmeasured areas of precipitation.
지난 2001년 발생한 전국적인 봄 가뭄을 계기로 체계적인 가뭄관리의 필요성이 증대 되었으며 가뭄 대책 수립 및 가뭄방재를 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. Terra 위성으로부터 제공되는 MODIS 영상은 임의의 지역의 시 공간적 특성을 효과적으로 관찰할 수 있는 주기해상도와 공간 해상도를 보유하고 있다. 또한 적절한 자료처리 과정을 거쳐 제공되는 MODIS data product는 영상전처리 및 기하보정이 용이할 뿐만 아니라 다양한 기간에 대한 합성자료를 지속적으로 제공하여 가뭄 모니터링을 위한 도구로 활용 가능성이 제기 되고 있다. 본 연구에서는 2000년 이후 중부지방을 중심으로 심화되고 있는 봄 가뭄을 탐지하고 평가하기 위하여 안성천 유역과 남한강 상류유역을 대상으로 다중시기 MODIS 영상과 누가 강우량을 활용하였으며 가뭄발생년도와 평년의 식생의 변화탐지 결과를 다양한 지형 공간 자료와 비교하였다. 연구결과 남한의 봄 가뭄 평가를 위한 도구로 지표면복사온도(LST) 보다는 정규식생지수(NDVI)와 지표면수분지수(LSWI)를 활용하는 것이 적절했으며 MODIS NDVI 및 LSWI는 약 2개월의 누가강수량과 일정한 상관성을 갖는 것으로 나타났다. 또한, 토지피복 및 고도에 따라 가뭄에 대한 영향이 달라지는 것으로 나타나 MODIS 영상을 이용한 효과적인 가뭄분석을 위해서는 동일시기 및 동일공간을 대상으로 한 영상자료의 활용이 필요한 것으로 나타났다.
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.
2015년 소양강댐 유역에서 발생한 가뭄에 의해 많은 피해가 발생했다. 본 연구에서는 가뭄발생시 시공간적 가뭄상황이 파악 가능한 Terra MODIS 영상을 이용하여 소양강댐 유역의 가뭄분포 특성을 추정하고자 하였다. 2010년 1월 1일에서 2015년 6월 30일까지의 250m 해상도인 MODIS product MOD13 16일 합성 영상을 수집하고 식생지수(NDVI)를 구축하였다. 식생지수를 이용하여 식생상태지수(VCI)와 표준화된 표준정규 식생지수(SVI)를 이용하여 가뭄지역의 추정 기법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 가뭄지역의 자료를 정보화하고 그 결과를 정량적으로 제시하는 방법으로 활용될 수 있으며, MODIS 자료의 이용은 시공간적 가뭄지역 탐지의 가능성을 가짐을 알 수 있었다.
SPI(Standardized Precipitation Index)는 계산절차가 간단하기 때문에 기상학적 가뭄을 평가하는데 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 월 단위 기반으로 산정되기 때문에 1달 이내의 짧은 지속기간을 가지는 가뭄사상을 포착하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 월 단위로 계산되는 SPI의 단점을 극복하기 위한 방안으로 일 단위 SPI(DSPI)를 제안하였다. 또한, DSPI의 가뭄재현능력을 객관적으로 평가하기 위해 과거의 가뭄발생기록을 이용하여 ROC 분석을 수행하였다. 이를 바탕으로 우리나라의 단기가뭄을 재현하는데 적절한 지속기간을 제시하였으며, 가뭄의 발생유무를 결정하는 데 활용하는 3가지 등급(보통, 심한, 극한 가뭄)별 DSPI의 가뭄예보능력을 검토하였다. 그 결과 3가지 등급에 대한 재현능력이 우수한 가뭄 지속기간을 결정하였다. 또한, 과거 2000년 이후에 발생한 우리나라 대부분의 가뭄은 90일(3개월) 이내의 누적 강수량이 평년의 수준에 비하여 부족하기 때문에 발생한 기상학적 측면의 단기가뭄인 것으로 나타났다.
Background: The phenomenon of tree dieback in forest ecosystems around the world, which is known to be associated with high temperatures that occur simultaneously with drought, has received much attention. Korea is experiencing a rapid rise in temperature relative to other regions. Particularly in the growth of evergreen conifers, temperature increases in winter and spring can have great influence. In recent years, there have been reports of group dieback of Pinus densiflora trees in Korea, and many studies are being conducted to identify the causes. However, research on techniques to diagnose and monitor drought stress in forest ecosystems on local and regional scales has been lacking. Results: In this study, we developed and evaluated an index to identify drought and high-temperature vulnerability in Pinus densiflora forests. We found the Drought Stress Index (DSI) that we developed to be effective in generally assessing the drought-reactive physiology of trees. During 2001-2016, in Korea, we refined the index and produced DSI data from a 1 × 1-km unit grid spanning the entire country. We found that the DSI data correlated with the event data of Pinus densiflora mass dieback compiled in this study. The average DSI value at times of occurrence of Pinus densiflora group dieback was 0.6, which was notably higher than during times of nonoccurrence. Conclusions: Our combination of the Standard Precipitation Index and growing degree days evolved and short- and long-term effects into a new index by which we found meaningful results using dieback event data. Topographical and biological factors and climate data should be considered to improve the DSI. This study serves as the first step in developing an even more robust index to monitor the vulnerability of forest ecosystems in Korea.
본 연구에서는 새로운 시공간적 가뭄해석 방법을 제안하기 위해, 강우관측지점별 가뭄사상을 추출하여 가뭄사상의 시작 시점이 동일한 강우관측지점을 선정하여 CASE를 구분하였다. 그 결과 SPI3에서는 36개, SPI6에서는 38개, SPI9에서는 40개, SPI12에서는 39개의 CASE가 분석대상으로 선정되었으며, 이를 이용한 연구방법의 적용성을 검토하기 위해, 과거 우리나라의 대표적 가뭄사상으로 알려진 장기가뭄과 단기가뭄에 대한 시공간적 가뭄발생특성을 재현하여 비교분석한 결과, 실제 과거가뭄사상에 잘 부합하는 것으로 확인되었다. 또한, 가뭄의 이동경로 및 전이특성을 분석하기 위한 방안으로 질량모멘트 개념을 이용하여 가뭄의 중심 및 영향권을 결정하는 새로운 가뭄해석 기법을 제안하였다. 그 결과 시간의 흐름에 따라 가뭄이 발생한 지역의 순서를 확인할 수 있었으며, 시공간적 가뭄패턴분석을 수행하기 위해서는 크게 두 가지로 구분되는 가뭄의 중심 및 영향권의 변화양상을 선행적으로 고려해야 함을 확인할 수 있었다.
최근 가뭄 모니터링을 위해 과거에 비하여 고해상도의, 물리적으로 기반을 두는 정보가 요구되고 있다. 기존에 주로 활용하고 있는 통계적 방법론 기반의 가뭄지수들은 지니고 있는 한계에 대해 여러 개선과정을 거치고 있으나, 기상변수로부터 지표상의 식생 관련 변수로의 전파 과정에 대한 개별 통계적 가뭄지수 간의 관계 설명이 매우 어렵다. 이와 같은 관계로, 국내 유역에서의 물리적 기반을 둔 고해상도 가뭄 판단방법에 대한 시도가 필요한 시점이다. Brown et al. (2008)은 위성기반 식생정보, 기상학적 가뭄지수, 지형학적 조건을 고려한 식생가뭄반응지수(Vegetation Drought Response Index; 이하 VegDRI)를 개발하였다. 학습자료에 대해 CART 기반의 경험적 모델을 구축하여, 격자마다 근-실시간 자료를 적용한 VegDRI를 산출하여 고해상도의 지도를 산출하는 방식을 제시하였다. VegDRI는 NCDC의 U.S. Drought Monitoring에 활용되고 있으며, NOAA의 Drought Task Force Assessment Protocol에서는 가뭄 모니터링의 기준으로 설정되어 있다. 본 연구에서는 국내에 VegDRI를 적용하고자 필요한 자료수집 및 전처리 과정을 거쳐 결과를 도출하였다. 기상청 ASOS 기상관측소에서 얻은 기상변수, MODIS 위성으로부터 추출된 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI), 지형학적 정보와 기상학적 가뭄지수(SPI, PDSI)를 기계학습으로 모델링하여 VegDRI를 산출하였다. 산출된 VegDRI 공간분포도에 대하여 기존에 활용되던 유관기관의 가뭄 판단방법과의 유사성과 차이점을 비교 검토하여 적용성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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