Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.48-48
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2023
The intensified droughts under climate change are expected to threaten stable water resource availability. Droughts exceeding the magnitude of historical variability could occur increasingly frequently under future climate conditions. It is crucial to understand how drought will evolve over time because the assumption of hydrological stationarity of the past decades would be inappropriate for future water resources management. However, the timing of the emergence of unprecedented drought conditions under climate change has rarely been examined. Here, using multimodel hydrological simulations, we investigate the changes in the frequency of hydrological drought (defined as abnormally low river discharge) under high and low greenhouse gas concentration scenarios and with existing water resources management and estimate the timing of the first emergence of unprecedented regional drought conditions that persist for over several consecutive years. This new metric enables a new quantification of the urgency of adaptation and mitigation with regard to drought under climate change. The times are detected for several sub-continental-scale regions, and three regions, namely, southwestern South America, Mediterranean Europe, and northern Africa, exhibit particularly robust and earlier critical times under the high-emission scenario. These three regions are expected to confront unprecedented conditions within the next 30 years with a high likelihood, regardless of the emission scenarios. In addition, the results obtained herein demonstrate the benefits of the lower-emission pathway in reducing the likelihood of emergence. The Paris Agreement goals are shown to be effective in reducing the likelihood to the unlikely level in most regions. Nevertheless, appropriate and prior adaptation measures are considered indispensable to when facing unprecedented drought conditions. The results of this study underscore the importance of improving drought preparedness within the considered time horizons.
This study constructs the drought outlook system using ESP(Ensemble Streamflow Prediction) method and evaluates its utilization for drought prediction. Historical Runoff(HR) was estimated by employing LSM(Land Surface Model) and the observed meteorological, hydrological and topographical data in South Korea. Also Predicted Runoff(PR) was produced for different lead times(i.e. 1-, 2-, 3-month) using 30-year past meteorological data and the initial soil moisture condition. The HR accuracy was higher during MAM, DJF than JJA, SON, and the prediction accuracy was highly decreased after 1 month outlook. SRI(Standardized Runoff Index) verified for the feasibility of domestic drought analysis was used for drought outlook, and PR_SRI was evaluated. The accuracy of PR_SRI with lead times of 1- and 2-month was highly increased as it considered the accumulated 1- and 2-month HR, respectively. The Correlation Coefficient(CC) was 0.71, 0.48, 0.00, and Root Mean Square Error(RMSE) was 0.46, 0.76, 1.01 for 1-, 2- and 3-month lead times, respectively, and the accuracy was higher in arid season. It is concluded that ESP method is applicable to domestic drought prediction up to 1- and 2-month lead times.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.305-305
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2022
A better approach for assessing meteorological drought occurrences is increasingly important in mitigating and adapting to the impacts of climate change, as well as strategies for developing early warning systems. The present study defines meteorological droughts as a period with an abnormal precipitation deficit based on monthly precipitation data of 18 gauging stations for the Han River watershed in the past (1974-2015). This study utilizes a Bayesian parameter estimation approach to analyze the effects of climate change on future drought (2025-2065) in the Han River Basin using the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) with four bias-corrected general circulation models (GCMs) under the Shared Socioeconomic Pathway (SSP)2-4.5 scenario. Given that drought is defined by several dependent variables, the evaluation of this phenomenon should be based on multivariate analysis. Two main characteristics of drought (severity and duration) were extracted from precipitation anomalies in the past and near-future periods using the copula function. Three parameters of the Archimedean family copulas, Frank, Clayton, and Gumbel copula, were selected to fit with drought severity and duration. The results reveal that the lower parts and middle of the Han River basin have faced severe drought conditions in the near future. Also, the bivariate analysis using copula showed that, according to both indicators, the study area would experience droughts with greater severity and duration in the future as compared with the historical period.
In order to quantitatively identify historical drought conditions and to evaluate their variability, drought indices commonly used. The calculation method for the drought index based on the principal hydrological factors, such as precipitation and reservoir storage, can estimate the duration and intensity of a drought. In this study the Palmer-type formula for drought index is derived for the Nakdong River basin by analyzing the monthly rainfall and meteorological data at 21 stations. The Palmer Drought Severity Index(PDSI) is used for dry land sectors to evaluate the meteorological anomaly in terms of an index which permits time and space comparisons of drought severity. The Surface Water Supply Index(SWSI) is devised for the use in conjunction with the Palmer index to provide an objective indicator of water supply conditions in Nakdong River basin. The SWSI was designed to quantify surface water supply capability of a watershed which depends on river and reservoir water The Standardized Precipitation Index(SPI) is evaluated for various time periods of 1 to 12 months in Nakdong River basin. For the purpose of comparison between drought indices correlation coefficient was calculated between indices and appropriate SPI time period was selected as 10 months for Nakdong River basin. A comparative study is made to evaluate the relative severity of the significant droughts occurred in Nakdong River basin since 1976. It turned out that $'94{\sim}'97$ drought was the worst drought in it's severity. It is found that drought indices are very useful tools in quantitatively evaluating the severity of a drought over a river basin.
In order to minimize the damages caused by long-term drought, appropriate drought management plans of the basin should be established with the drought forecasting technology. Further, in order to build reasonable adaptive measurement for future drought, the duration and severity of drought must be predicted quantitatively in advance. Thus, this study, attempts to forecast drought in Korea by using an Artificial Neural Network Model, and drought index, which are the representative statistical approach most frequently used for hydrological time series forecasting. SPI (Standardized Precipitation Index) for major weather stations in Korea, estimated using observed historical precipitation, was used as input variables to the MLP (Multi Layer Perceptron) Neural Network model. Data set from 1976 to 2000 was selected as the training period for the parameter calibration and data from 2001 to 2010 was set as the validation period for the drought forecast. The optimal model for drought forecast determined by training process was applied to drought forecast using SPI (3), SPI (6) and SPI (12) over different forecasting lead time (1 to 6 months). Drought forecast with SPI (3) shows good result only in case of 1 month forecast lead time, SPI (6) shows good accordance with observed data for 1-3 months forecast lead time and SPI (12) shows relatively good results in case of up to 1~5 months forecast lead time. The analysis of this study shows that SPI (3) can be used for only 1-month short-term drought forecast. SPI (6) and SPI (12) have advantage over long-term drought forecast for 3~5 months lead time.
Shin, Ji Yae;Kim, Ji-Eun;Lee, Joo-Heon;Kim, Tae-Woong
Journal of Korea Water Resources Association
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v.52
no.4
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pp.279-289
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2019
Unlike other natural disasters, drought is a reoccurring and region-wide phenomenon after being triggered by a prolonged precipitation deficiency. Considering that remote sensing products provide consistent temporal and spatial measurements of precipitation, this study developed a remote sensing data-based drought outlook model. The meteorological drought was defined by the Standardized Precipitation Index (SPI) achieved from PERSIANN_CDR, TRMM 3B42 and GPM IMERG images. Bayesian networks were employed in this study to combine the historical drought information and dynamical prediction products in advance of drought outlook. Drought outlook was determined through a decision-making model considering the current drought condition and forecasted condition from the Bayesian networks. Drought outlook condition was classified by four states such as no drought, drought occurrence, drought persistence, and drought removal. The receiver operating characteristics (ROC) curve analysis were employed to measure the relative outlook performance with the dynamical prediction production, Multi-Model Ensemble (MME). The ROC analysis indicated that the proposed outlook model showed better performance than the MME, especially for drought occurrence and persistence of 2- and 3-month outlook.
Seo, Jungho;Chi, Haewon;Kim, Heey Jin;Kim, Yeonjoo
Journal of Korea Water Resources Association
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v.55
no.6
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pp.421-435
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2022
As natural disasters have been increasing due to climate change, sustainable solutions are in need to alleviate the degree of drought hazard, assess and project the drought influence based on future climate change scenarios. In assessing drought risk, socio-economic factors of the region must be considered along with meteorological factors. This study categorized drought hazard, exposure, and vulnerability as three major components of drought risk according to the Intergovernmental panel on Climate Change (IPCC) risk assessment framework, and selected indices for each component to quantify the drought risk in South Korea according to the mid-size basins. Combinations of climate scenarios (Representative Concentration Pathway; RCP 2.6 and RCP 8.5) and socio-economic scenarios (Shared Socio-economic Pathways; SSP 1, SSP2 and SSP3) for the near future (2030-2050) ant the far future (2080-2099) were utilized in drought risk analysis, and results were compared with the historical data (1986-2005). In general, the drought risks for all scenarios shows large increases as time proceeds to the far furture. In addition, we analyzed the rank of drought hazard, exposure, vulnerability for drought risk, and each of their contribution. The results showed that the drought hazard is the most contributing component to the increase of drought risk in future and each basin shows varying contributing components. Finally, we suggested countermeasures for each basin according to future climate change scenarios, and thus this study provides made the basis for establishing drought management measures.
Yoo, Ji Young;Song, Hoyong;Kim, Tae-Woong;Ahn, Jae-Hyun
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.5
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pp.1851-1860
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2013
The Standardized Precipitation Index (SPI) is widely applied to evaluate for meteorological droughts. However, the SPI is limited to capture a drought event with a short duration, expecially shorter than one month. In this study, we proposed a daily SPI (DSPI) as a way to overcome the limitation of the monthly SPI for drought monitoring. In order to objectively assess the ability of the drought reproduction of the DSPI, we performed a receiver operating characteristic (ROC) analysis using the quantified drought records from official reports, newspapers, etc. The results of ROC analysis showed that the DSPI has an ability to reproduce short-term drought compared with other indices. It also showed that the main cause of historical droughts was the shortage of rainfall accumulated during the time period less than 90 days compared with the rainfall of normal years.
We have investigated drought periodicities occurred in Seoul to find out any indication of relationship between drought in Korea and solar activities. It is motivated, in view of solar-terrestrial connection, to search for an example of extreme weather condition controlled by solar activity. The periodicity of drought in Seoul has been re-examined using the wavelet transform technique as the consensus is not achieved yet. The reason we have chosen Seoul is because daily precipitation was recorded for longer than 200 years, which meets our requirement that analyses of drought frequency demand long-term historical data to ensure reliable estimates. We have examined three types of time series of the Effective Drought Index (EDI). We have directly analyzed EDI time series in the first place. And we have constructed and analyzed time series of histogram in which the number of days whose EDI is less than -1.5 for a given month of the year is given as a function of time, and one in which the number of occasions where EDI values of three consecutive days are all less than -1.5 is given as a function of time. All the time series data sets we analyzed are periodic. Apart from the annual cycle due to seasonal variations, periodicities shorter than the 11 year sunspot cycle, ~ 3, ~ 4, ~ 6 years, have been confirmed. Periodicities to which theses short periodicities (shorter than Hale period) may be corresponding are not yet known. Longer periodicities possibly related to Gleissberg cycles, ~ 55, ~ 120 years, can be also seen. However, periodicity comparable to the 11 year solar cycle seems absent in both EDI and the constructed data sets.
This study examines the duration and severity of droughts by the use of stochastic process considerations. The key annual flow statistics are used to estimate the related statistics of drought probability distributions for various combinations of return period and water demand. This study efforts initially focused on analyzing all the nation streamgage records that were judged to meet certain selection criteria, including those of record length, record quality. These analyses resulted in the determination of those annual flow statistics necessary to define the behavior of drought sequences for the selected streams. Using prior research results, the actual or estimated flow statistics are related to the probability distributions of maximum drought events, through the application of the theory of runs. This has resulted in assigning return periods to drought events at gaged locations, and permits an assessment of the probabilities of observed historical drought within the nation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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