본 연구에서는 copulas 기반의 결합가뭄지수를 적용한 가뭄심도-영향면적-지속기간곡선을 작성하여 가뭄의 시공간적 거동을 살펴보았다. 우리나라 전국 60개 지점의 기상청 월강수량자료로부터 JDI를 산정한후, 이를 다시 EOF와 Kriging 기법을 이용하여 $10{\times}10$ km의 공간적 해상도를 가진 JDI 값으로 할당하였다. 격자기반의 JDIs를 가뭄의 지속기간별 영향면적별로 분석하고, 우리나라의 가뭄 사상을 표현하기 위하여 JDI-SAD 곡선을 작성하였다. JDI-SAD 곡선을 통하여 과거에 발생한 가뭄 사상을 시공간적으로 특성화할 수 있다. 또한 현재의 가뭄 상황에 대한 정확한 영향평가에 기여할 것으로 기대된다.
Generally speaking, agriculture exist in a climatic environment of uncertainty. Namely, normal rainfall value, as given by the mean values, does not exist. Thought on exists, itl does not affect like extreme Precipitation value on the part of agriculture and of others. Therefore, it is important that we measure the duration and severity index of drought caused by extreme precipitation deficit. In this purpose, this study was dealt with the calculation of drought duration and severity indexs by the method of monthly weighting coefficient. There is no quantitive definition of drought that is universally acceptable. Most of the criteria was used to identify drought have been arbitrary because a drought is a 'non-event' as opposed to a distinct event such as a flood. Therefore, confusion arises when an attempt is made to define the drought phenomenon, the calculation of duration, drought index is based on the following four fundamental question, and this study was dealt with the answers of these four questions as they related to this analytical method, as follows. First, the primary interest in this study is to be the lack of precipitation as it relates to agricultural effective rainfall. Second, the time interval was used to be month in this analysis. Third, Drought event, distinguished analytically from other event, is noted by monthly weighting coefficient method based on monthly rainfall data. Fin-ally, the seven regions used in this study have continually affected by drought on account of their rainfall deficit. The result from this method was very similar to the previous papers studied by many workers. Therefore, I think that this method is very available in Korea to identify the duration of drought, the deficit of precipitation and severity index of drought, But according to the climate of Korea exist the Asia Monsoon zone. The monthly weighting coefficient is modify a little, Because get out of 0.1-0.4 occasionally.
가뭄은 인간과 자연 환경 모두에 큰 영향을 주는 자연현상으로 이러한 가뭄의 분석 및 예측은 수자원 관리 부분에서 매우 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 한강의 상류유역인 평창강과 남한강 상류 유역을 대상으로 수문학적 가뭄을 정의하고 copula 이론을 이용하여 수문학적 가뭄의 결합 확률 분포를 유도하였다. 또한 이를 이용하여 가뭄의 재현기간을 산정하여 분석하였다. 연구에서 도출된 주요한 결과로부터, 1967년부터 2007년 사이에서 평창강 유역은 1981년에 발생한 550년 빈도, 남한강 상류 유역은 1973년의 110년 빈도의 가뭄이 가장 큰 가뭄 사상으로 나타났다.
Sattar, Muhammad Nouman;Park, Dong-Hyeok;Kwon, Hyun-Han;Kim, Tae-Woong
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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pp.150-150
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2019
The development of prolong and severe drought can directly impact on the environment, agriculture, economics and society of country. A lot of efforts have been made across worldwide in the planning, monitoring and mitigation of drought. Currently, different drought indices such as the Palmer Drought Severity Index (PDSI), Standardized Precipitation Index (SPI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) are developed and most commonly used to monitor drought characteristics quantitatively. However, it will be very meaningful and essential to develop a more effective technique for assessment and monitoring of onset and end of drought. Therefore, in this study, the hidden Markov Bayesian classifier (MBC) was employed for the assessment of onset and end of meteorological drought classes. The results showed that the probabilities of different classes based on the MBC were quite suitable and can be employed to estimate onset and end of each class for meteorological droughts. The classification results of MBC were compared with SPI and with past studies which proved that the MBC was able to account accuracy in determining the accurate drought classes. For more performance evaluation of classification results confusion matrix was used to find accuracy and precision in predicting the classes and their results are also appropriate. The overall results indicate that the MBC was effective in predicating the onset and end of drought events and can utilized for monitoring and management of short-term drought risk.
본 연구에서는 표준강수지수(SPI)를 이용하여 우리나라의 과거 가뭄사상을 규모적 관점에서 정량적 평가를 실시하였다. 이를 위하여, 5대강 권역에 대한 가뭄사상의 지속기간, 규모, 평균심도를 연속이론을 바탕으로 산정하였다. 또한 과거 가뭄사상의 재현기간을 추정하고 가뭄 평균심도-지속기간-빈도 곡선을 작성하기 위하여 가뭄빈도분석을 실시하였다. 분석결과, 우리나라에 발생했던 심한 가뭄의 재현기간은 대부분 30~50년으로 분석되었으며, 가뭄규모로 평가할 때 가장 가뭄이 심했던 해는 1988년과 1994년으로 나타났다. 특히, 1994년과 1995년에서는 2년 연속 가뭄이 발생하여 가장 극심했던 장기가뭄으로 분석되었다. 또한 2014년의 가뭄은 한강 권역을 중심으로 발생하였으며 가뭄의 규모와 평균심도 면에서 볼 때 우리나라 역사상 가장 극심했던 가뭄으로 평가되었다.
가뭄-홍수 급변사상은 가뭄과 홍수가 중첩된 사상으로, 생태계뿐만 아니라 산업과 농업 그리고 사회경제까지 큰 영향을 미치기 때문에 가뭄이나 홍수의 개별 사상보다 대처하기 어렵다. 하지만 국내의 가뭄-홍수 급변사상에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 표준가중평균강수(SWAP) 지수를 사용하여 가뭄-홍수 급변사상의 특성들을 분석하였다. SWAP 지수는 일강수량에 시간 가중치를 적용한 가중평균강수(WAP) 지수를 표준화 것으로, 한강유역의 중권역별 면적평균강수량(1966-2018년)을 사용해 산정하였다. SWAP 지수는 가뭄·홍수의 단일사상 분석 뿐 아니라 가뭄-홍수 급변사상을 분석하는데 용이하고, 시간의 척도 측면에서도 유연하게 사용할 수 있다. 또한, 심각도 K를 사용해 가뭄-홍수 급변사상의 상대적인 심각도를 지역별로 분석할 수 있다. 연구 결과, 한강유역 30개의 중권역 중 20개의 중권역이 시간이 지남에 따라 가뭄-홍수 급변사상의 심각도가 상승하는 추세가 확인되었고, 중권역별 가뭄-홍수 급변사상의 발생 빈도와 심각도 등을 고려하여 위험지역을 확인할 수 있었다. 예를 들어, 한강유역 내 가뭄-홍수 급변사상으로 인한 위험지역은 남한강상류(#1001) 유역으로 나타났다.
본 연구에서는 한반도에서 발생했던 과거 가뭄사상의 정량적 평가를 위한 가뭄심도-지속기간-생기빈도(Severity-Duration-Frequency, SDF) 곡선을 유도하기 위해서 가뭄지수를 이용한 빈도해석을 실시하였다. 분석지점으로는 4대강 유역을 중심으로 하는 기상청 산하의 서울, 대전, 대구, 광주, 부산관측소를 선정하였으며 강수자료는 1974~2010년(37년)의 강수 자료를 이용하였다. 가뭄빈도해석에는 기상학적 가뭄지수인 SPI (Standardized Precipitation Index)를 선정하였으며 확률분포형에 대한 적합도 검정에서는 일반극치분포(GEV, Generalized Extreme Value)가 최적의 확률분포형으로 선정되었다. 가뭄지수의 빈도해석 통하여 유도된 주요 관측소별 SDF (Severity-Duration-Frequency) 곡선을 이용하여 과거의 주요 가뭄사상에 대한 재현기간을 제시하였으며 1994~1995년 가뭄의 경우 남부지방을 중심으로 하는 극심한 가뭄으로서 광주관측소에서는 50~100년, 부산관측소에서는 100~200년의 높은 재현기간을 나타내었다. 그밖에 1988~1989년 가뭄의 경우 서울관측소에서는 300년의 재현기간을 나타내었다.
최근 기후변화가 심화됨에 따라 가뭄으로 유발되는 피해가 증가하고 있다. 현재 국내의 가뭄 강도를 결정하기 위해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 기준으로 분류를 수행하고 있다. 현재 국내에서는 최근 6개월 동안의 누적강수량을 기준(SPI-6)으로 관심, 주의, 경계, 심각의 기상학적 가뭄의 강도를 분류하고 있다. 그러나 강수량만을 기초자료로 활용하기 때문에 가뭄 강도를 분류하는 데 한계가 있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 SPI에 따른 국내 기상학적 가뭄 예・경보 기준의 한계점을 극복하고자 국가가뭄정보포털(National Drought Information Portal, NDIP)에서 제공하는 비상급수 피해자료를 수집하여 가뭄의 강도를 분류하였다. 그리고 SPI의 인자인 강수량과 증발산량 산정에 사용되는 인자인 온도, 습도 등을 min-max 정규화로 지수화한 후 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA) 기반으로 각 인자들에 대한 계수를 산정하였다. 비상급수에 따른 가뭄의 강도를 분류하여 종속변수로 활용하고, GA에 의한 각 기상인자들의 계수를 활용하여 새로운 가뭄 강도 분류 지수(Drought Severity Classification Index, DSCI)를 도출하고자 하였다. DSCI를 도출한 후 누적분포함수를 활용하여 분위별 경계를 강도 단계 분류 기준으로 제시하였다. 본 연구에서 제시한 DSCI를 활용하면 기존 SPI보다 가뭄 강도를 정확하게 분류할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 판단된다.
증발산량과 강수량을 변수로 하는 SPEI (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)는 보편적으로 기상학적 가뭄심도를 정량화하는데 이용되고 있다. 또한 RDI (Reconnaissance Drought Index)는 가뭄의 피해를 받고 있는 지역에 활용도가 높은 가뭄지수이지만 이를 이용한 국내 적용사례는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Thornthwatie, Hargreaves, Blaney-Criddle 증발산량 산정 방법을 이용하여 증발산량과 강수량을 변수로 하는 SPEI와 RDI를 비교하였다. 1992년부터 2015년까지 한강 유역에 대한 가뭄 정량화 및 특징 비교를 위해 기상청 관할 16개 지점의 기상자료를 이용하였다. 연구결과, 한강유역의 경우 최근 들어 급격히 극한 가뭄이 발생하고 있는 지점들이 증가하였다. 두 가뭄지수 사이에 상관정도는 비교적 높았으나 가뭄의 심도 및 극한가뭄의 발생 연도 사이에는 일부 차이를 보였다. 따라서 가뭄 심도와 발생 시기의 정량화를 위해 RDI 또한 활용이 필요함을 확인하였다.
Although a considerable part of climate change can be explained by temperature change, hydrological change such as precipitation, evapotranspiration, and runoff impact more on society. For the ascertain a hydrological change in agriculture sector, this study estimate evapotranspiration of cropland in the Korean peninsula, and then to assess the drought severity in the past 30 years through the estimated potential evapotranspiration and observed precipitation. The potential evapotranspiration is estimated by EPIC model and Penman-Monteith method and the drought severity in cropland of the Korean peninsula is assessed using Normalized Precipitation Evapotranspiration Index (NPEI) based on the difference in precipitation and potential evapotranspiration. In North Korea, the estimated evapotranspiration tends to increase even though a significant change is not found due to the change of climate. Although a time series change in drought severity in the past 30 years is not pronounced, a deviation by year and difference between South and North Korea is certain. One reason of this is difference in precipitation and evapotranspiration change according to the latitude. The result including expansion of facilities for water management in North Korea can be used for agricultural decision making, as well as base data of climate change adaptation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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