• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 1999년도 학술발표회 논문집
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• pp.141-146
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• 1999

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권8호
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• pp.667-681
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• 2011

본 연구의 목적은 전지구 수문해석도구인 지표수문해석모형을 활용하여 국내 가뭄해석에 적용성을 평가하는데 있다. 이에 댐 상류 유역의 관측유입량 자료를 대상으로 모형의 모의능력을평가하고 남한 전역에 대한 수문성분(유출, 토양수분)을 생산하였다. 격자별 일 단위 유출 및 토양수분자료를 해당기간별 누가 시계열(3, 6, 12개월)로 변환하여 가뭄지수를 생산하였고, 빈도해석에 따른 누가확률값 산정 및 표준화를 통해 SRI 및 SSI를 산정하였다. 산정된 지수의 평가를 위해 국내 과거 가뭄기록사례를 조사하고 기존 가뭄지수인 SPI 및 PDSI를 활용하였다. 본 연구 결과의 평가는 시계열별, 지역별 분석 및 유역별 물수지 분석을 통해 수행되었으며, 주로 가뭄기간동안의 가뭄심도와 가뭄 발생 및 해갈의 재현여부를 평가하였다. 분석결과 SRI 및 SSI 모두 시 공간적으로 과거 기록된 피해기간 및 지역 상황을 잘 반영한 것으로 나타났으며, 가뭄기간 동안의 정량적인 수문정보 생산이 가능하다는 점에서 유역단위 가뭄관리에 유용하게 활용될 것이라는 결론을 얻었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.417-418
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• 2018

미국 국립가뭄경감센터 (National Drought Mitigation Center, NDMC)는 다양한 가뭄지수를 통합하여 미국 전역의 가뭄진행상황을 모니터링하고 가뭄대응정책 수립을 위한 주요 의사결정정보로 활용하고 있다. 대표적으로 1999년에 개발되어 현재까지 운영 중인 미국가뭄모니터 (United States Drought Monitor, USDM)는 미국 전역에 대하여 가뭄단계를 표시한 지도 (U.S. Drought Monitor map)를 매주 생성하여 제공하고 있다 (http://droughtmonitor.unl.edu/). 가뭄지표(drought index)는 가뭄의 현황과 시공간적인 전개 과정을 분석하고 정량적 가뭄심도 평가 및 가뭄대응계획 수립을 위한 도구로써 다양하게 개발되어 활용되고 있다. 가뭄의 정도를 정량화하기 위하여 개발된 다수의 가뭄지수는 대상과 평가방법에 따라 가뭄을 표현하는 특성이 서로 다르다. 하나의 가뭄지수로는 가뭄특성을 온전히 표현하기 어렵기 때문에, 최근에는 단일 가뭄지수에 의존하기 보다는 다수의 가뭄지수를 이용하되, 여러 가뭄지수 간의 특징을 고려하여 각 가뭄지수가 갖는 장단점을 상호 보완하여 사용하기를 권고하고 있다. USDM은 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI), Soil Moisture Model (NOAA Climate Prediction Center, CPC), 미 지리조사국의 하천유량 주간보고 (USGS Weekly Streamflow), 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI) 등의 주요 가뭄판단지표를 선정하고, 가뭄판단의 기준으로써 각 가뭄지수의 가뭄심도 (drought severity) 및 백분위수 (percentiles)로 등급을 구분하였다. 가뭄등급은 '정상 상태 (none)'를 포함하여 '비정상적인 건조 (abnormally dry, D0)'에서 최악의 가뭄상태를 의미하는 '이례적인 가뭄상태 (exceptional, D4)'에 이르는 6 단계로 구분하고, 정상상태를 제외한 5 단계의 통합가뭄단계로 표시한다. 우리나라에서는 기상청, 수자원공사, 농어촌공사에서 기상/수문/농업관련 가뭄지수의 위험지도를 실시간으로 제공하고 있으며, 각 지표별로 상이한 기준으로 가뭄을 판단하고 있다. 각각의 가뭄지표에 대한 가뭄판단기준은 해당 국가의 장기적으로 축적된 자료를 활용하여 가뭄단계 및 가뭄판단기준의 재설정에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 SPI, SC-PDSI, 표준강수증발산지수 (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI), Evaporative Demand Drought Index (EDDI), 유효가뭄지수 (Effectvie Drought Index, EDI)의 다양한 가뭄지수를 활용하여 USDM의 가뭄심도 및 가뭄판단기준을 적용하고자한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.1-18
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• 2022

현재 우리나라 기상청에서는 6개월 누적강수량 기준인 SPI6(standardized precipitation index 6)을 이용하여 기상가뭄을 지역별로 평가하고 있다. 하지만, SPI는 69개 기상관측소의 강수량만을 고려하여 산정되는 지수로 복합적인 이유로 나타나는 가뭄사상은 정확하게 판단하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구의 목적은 강수량만을 고려한 SPI와 강수량, 식생지수 및 기온을 복합적으로 고려하는 SDCI(Scaled Drought Condition Index)를 경기도 지역을 대상으로 산정 및 비교하고자 하였다. 또한, SPI와 SDCI의 비교를 통해 산정된 결과를 활용하여 지점자료기반 가뭄지수와 위성영상기반 가뭄지수의 장단점을 파악하고자 하였다. SDCI를 산정하기 위해 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상자료, 종관기상관측(ASOS) 자료 및 크리깅 기법을 사용하였다. 강수량의 지속기간은 2014년의 8개 시점에 대해 1개월, 3개월, 6개월을 각각 적용하여 SDCI1, SDCI3, SDCI6을 산정하였다. SDCI 산정 결과, SPI와 달리 약 두달 전부터 가뭄양상을 나타내기 시작하여 경기도 시군별 가뭄에 대해서 잘 드러냈다. 이를 통해, 위성영상자료와 지점자료의 결합이 가뭄지수 변화 양상에 있어서 효율성을 높였으며, 기존의 건조 지역과 더불어 습윤 지역에 대해 가뭄예측 가능성을 증대시켰음을 파악할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.153-153
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• 2020

우리나라에선 크고 작은 가뭄 피해가 자주 일어나고 있으며 최근엔 유래 없는 다년가뭄이 발생하면서 가뭄에 대한 경각심이 커지고 있다. 가뭄에 적절하게 대응하여 피해를 경감시키기 위해서는 신뢰도 높은 가뭄 예측이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 앙상블 예측과 베이즈이론(Bayes' theorem)을 수문학적 가뭄지수 중 하나인 SRI(Standardized Runoff Index)에 적용해 가뭄 확률 전망을 실시했으며 이를 EDP(Ensemble Drought Prediction)라고 칭하였다. 국내 8개 댐유역에서 EDP를 생성하고 개선하는 과정은 다음과 같이 진행된다. 우선 TANK모형을 활용한 1개월 선행 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP)의 결과를 SRI로 변환하여 EDP 확률분포를 생성한다. 그런 다음, EDP를 개선하기 위해 그 기초인 ESP에서 미흡한 토양수분 초기조건을 보완하고자 베이즈이론을 활용했다. APCC(APEC Climate Center)의 위성 관측 SMI(Soil Moisture Index) 자료로 SRI와의 회귀식을 구축, 이를 우도함수로 정의해 사전 EDP 분포를 업데이트한 EDP+ 확률분포를 생성했다. 그 결과, EDP와 EDP+ 모두 심도가 깊은 가뭄을 전망할수록 예측력이 기후학적 예측보다 좋지 않았다. 그럼에도 우도함수로 사용한 회귀식의 정확도가 높을수록 EDP+의 정확도도 향상되는 경향이 나타났으며, 이는 베이즈이론을 사용한다면 가뭄 확률 전망을 개선할 수 있다는 것을 의미하고 있다. 하지만, 확정 전망 정확도는 확률 전망 정확도와는 관계가 없었는데 이는 확정 전망과 확률 전망이 본질적으로 다르기 때문인 것으로 사료된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권6호
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• pp.981-987
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• 2017

투수성이 큰 화산섬인 제주도에서는 땅속으로 함양된 지하수자원이 가장 중요한 수원이므로 지하수의 적정관리가 매우 중요하다. 특히 가뭄시 지하수의 이용은 염수침투를 유발할 수 있으므로 지하수위 강하에 따른 단계별 제한 조치가 마련되어 있다. 농업용 지하수위에 대한 적정 지하수 이용을 위해서는 보다 장기적인 예측을 통해 사전에 대비하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 모형을 이용한 지하수위의 월단위예측기법을 개발하였고, 대표적인 관측공에 대해 적용하였다. 월단위 지하수위를 예측한 결과 학습 및 검증기간 모두 예측 성능이 우수한 것으로 분석되었다. 또한 장기예측을 위해서 입력인자로 월단위 지하수위 예측치를 순차적으로 이용하는 연속지하수위예측 모형을 구축하고 수개월 동안 무강수의 극한조건에 대한 지하수위 저하 양상을 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.225-225
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• 2015

Drought events usually evolve slowly in time and their impacts generally span a long period of time. This indicates that the sequence of drought is not completely random. The Hidden Markov Model (HMM) is a probabilistic model used to represent dependences between invisible hidden states which finally result in observations. Drought characteristics are dependent on the underlying generating mechanism, which can be well modelled by the HMM. This study employed a HMM with Gaussian emissions to fit the Standardized Precipitation Index (SPI) series and make multi-step prediction to check the drought characteristics in the future. To estimate the parameters of the HMM, we employed a Bayesian model computed via Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Since the true number of hidden states is unknown, we fit the model with varying number of hidden states and used reversible jump to allow for transdimensional moves between models with different numbers of states. We applied the HMM to several stations SPI data in South Korea. The monthly SPI data from January 1973 to December 2012 was divided into two parts, the first 30-year SPI data (January 1973 to December 2002) was used for model calibration and the last 10-year SPI data (January 2003 to December 2012) for model validation. All the SPI data was preprocessed through the wavelet denoising and applied as the visible output in the HMM. Different lead time (T= 1, 3, 6, 12 months) forecasting performances were compared with conventional forecasting techniques (e.g., ANN and ARMA). Based on statistical evaluation performance, the HMM exhibited significant preferable results compared to conventional models with much larger forecasting skill score (about 0.3-0.6) and lower Root Mean Square Error (RMSE) values (about 0.5-0.9).

• 환경영향평가
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• 제26권6호
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• pp.470-478
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• 2017

본 연구는 SPSS(18 version)를 사용하여 남한강 보를 완공한 후에 해당되는 2012년부터 2015년까지의 기상, 수질 자료로 군집분석한 결과에 의해 평수기그룹과 가뭄기그룹으로 분류하고, 각 기간 그룹별로 강천보, 여주보 및 이포보로 공간적 그룹으로 분류하였다. 이와 같은 6개의 그룹에 대해서 조류 주의보 이상의 Chl-a 농도에 해당된 월별 자료로 다중회귀분석을 실시하였다. 시 공간적으로 분류된 6개 그룹을 Chl-a 농도와 3개의 기상요인, 11개의 수질 요인 및 유량 요인과의 상관분석을 수행하여, 상관분석결과를 회귀분석의 독립변수로 적용하고. 각 6개의 그룹 별로 Chl-a 농도 예측식을 도출하고자하였다. 위 연구방법으로 수행한 연구 결과는 아래와 같다. 군집분석을 실시한 결과 연 총강수량이 평년수준이었던 평수기그룹(2012~2013년)과 연 총강수량이 1,000mm/hr 미만으로 극심한 가뭄특성을 보였던 가뭄기그룹(2014~2015년)으로 시간적으로 분류되었다. 평수기그룹과 가뭄기그룹 별로 각 3개의 보 지점에서 조류 주의보 이상의 Chl-a 농도에 해당된 월은 평수기그룹은 3~8월이었고, 가뭄기그룹은 3월, 6~10월이었다. 각 6개의 그룹 별로 Chl-a 농도와 기상, 수질 및 유량 등의 요인과의 상관분석을 수행한 결과, 3개의 보 모두에서 평수기그룹보다 가뭄기그룹의 수온 및 유량이 Chl-a 농도와의 상관성이 증가하였다. 이는 극심한 가뭄에 의한 하천 내 유속 감소와 체류시간 증가로 인한 영향으로 판단된다. 6개의 그룹에 대한 상관분석을 수행한 결과에 따라 Chl-a 농도와의 상관성이 큰 기상, 수질 및 유량 요인들을 Chl-a 농도 예측식의 독립변수로 적용하여 다중회귀분석을 수행한 결과에 의하면, 남한강의 하류에 위치하고, 팔당댐과 직접적으로 연결되어 있는 이포보에 대한 Chl-a 농도 예측식의 $Ad.R^2$ 값은 평수기그룹에서 0.920, 가뭄기그룹 0.818로 우수한 선형성을 나타내었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권5호
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• pp.481-493
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• 2012

가뭄의 불확실성은 우리가 관리할 수 있는 범위를 넘어서는 현상으로 용수공급시스템의 불확실성 역시 우리가 제어할 수 있는 한계를 벗어날 수 있다. 따라서 수자원 시설물 운영에 필요한 의사결정은 여러 가지 불확실한 상황을 고려하여 다루어져야한다. 특히 극단적 강우 부족이나 저유량 상황이 장시간 지속되는 경우에는 수자원 공급에 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 하천오염, 수생태계파괴, 저수지고갈, 용수공급 장애 그리고 하천미관의 악화 등이 포함될 수 있다. 그중 극한가뭄의 지속으로 인해 용수공급의 중단과 같은 사태가 발생할 경우 피해한계를 예측할 수 없는 매우 심각한 결과가 초래될 수 있다. 이런 측면을 고려하여 본 연구는 장기지속가뭄을 포함하여 극한 가뭄사상에 대한 한강수계 용수공급 시스템의 가뭄 영향을 종합적으로 평가하였다. 이를 위해 5개 소유역에 대한 추계학적 수문시계열모형을 이용하여 월 유량 기준의 지속기간별, 재현기간별 가뭄 시나리오를 개발하여 팔당댐을 기준지점으로 하는 한강유역 용수공급 시스템에 적용하여 용수공급의 이행도를 평가하였다. 평가결과 예기치 못한 가뭄의 영향을 알기 위해서는 수문학적 다양성을 반영하는 장기지속가뭄에 대한 평가가 필요하다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.27-41
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• 2017

본 논문의 목적은 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 이용하여 3월 하순 논 지역의 건조상태를 평가함으로써 식생지수의 가뭄표현 가능성을 확인하는데 있다. 2000년부터 2015년까지의 평균 NDVI와 해당연도 NDVI를 활용한 DCI(Dry Condition Index)를 개발하여 논지역의 건조상태를 분석하였다. 전국을 대상으로 3월 16일부터 5월 25일까지의 16일 간격 DCI를 산정하여 시공간적 건조도를 평가하였으며, 특히 4월 7일(3/23-4/7) DCI는 가뭄년에 대하여 논 지역이 건조함을 잘 나타냄을 확인하였다. 4월 7일의 건조상태 DCI 값은 0.04-0.08 으로 나타났고, 정상상태는 -0.04~0.01이었다. 본 연구에서 개발한 DCI는 초봄의 논 건조 상태를 평가에 대한 지표로서의 활용이 가능할 것으로 판단된다.