The objectives of this study are to develop a real-time drought monitoring and prediction system on the East Asia domain and to evaluate the performance of the system by using past historical drought records. The system is mainly composed of two parts: drought monitoring for providing current drought indices with meteorological and hydrological conditions; drought outlooks for suggesting future drought indices and future hydrometeorological conditions. Both parts represent the drought conditions on the East Asia domain (latitude $21.15{\sim}50.15^{\circ}$, longitude $104.40{\sim}149.65^{\circ}$), Korea domain (latitude $30.40{\sim}43.15^{\circ}$, longitude $118.65{\sim}135.65^{\circ}$) and South Korea domain (latitude $30.40{\sim}43.15^{\circ}$, longitude $118.65{\sim}135.65^{\circ}$), respectively. The observed meteorological data from ASOS (Automated Surface Observing System) and AWS (Automatic Weather System) of KMA (Korean Meteorological Administration) and model-driven hydrological data from LSM (Land Surface model) are used for the real-time drought monitoring, while the monthly and seasonal weather forecast information from UM (Unified Model) of KMA are utilized for drought outlooks. For the evaluation of the system, past historical drought records occurred in Korea are surveyed and are compared with the application results of the system. The results demonstrated that the selected drought indices such as KMA drought index, SPI (3), SPI (6), PDSI, SRI and SSI are reasonable, especially, the performance of SRI and SSI provides higher accuracy that the others.
Meteorologists define a drought as a period of common dry weather. This may sound straightforward, but it is not so in reality. In this study, we attempted to identify meteorological drought conditions over South Korea. To evaluate the temporal and spatial variability of drought, we calculated two commonly used drought indices, the percent of normal precipitation (PNP) and the Palmer drought severity index (PDSI) calculated from fifty-eight meteorological stations below the Korean Meteorological Administration (KMA). The yearly precipitation has been growing gradually, and the amplitude between maximum and minimum also grow more explicitly from 1960's. According to the analysis of percentile anomaly of monthly precipitation, major drought duration was $1927{\sim}1929,\;1937{\sim}1939,\;1942{\sim}1944,\;1967{\sim}1968,\;1976{\sim}1977,\;1982{\sim}1983,\;1988,\;and\;1994{\sim}1995$. The severe drought occurred most frequently in Mokpo, Daegu, Jeonju, Busan, and Gangneung; it tended to occur more frequently in south sector than in mid sector of Korea and in south west sector than in south east sector. According to the analysis of seasonal distribution, extreme droughts occurred frequently in winter at Seoul, Gangneung, Jeonju, Daegu, and Busan. Severe droughts in summer were formed frequently at Seoul, Gangneung, and Mokpo, while that for spring at Jeonju, Daegu, and Busan. The results of PDSI distribution for the $1994{\sim}1995$ drought period were one of the most severe and widely spreaded droughts; it occurred most frequently in the south sector of South Korea. The comparison of time series between PDSI and Normal Percent showed that they exhibit a strong compatibility for the entire study period; it implies that both drought indices are useful method to indicate drought severity.
In this study, standard precipitation index- based analysis associated with run theory was performed using 53 years' (1967-2019) precipitation data to investigate the meteorological drought in Chuncheon. The duration of the meteorological drought in Chuncheon was 8.06 months, magnitude of the drought was -8.21, and average drought depth was -1.08. The drought in May 2014 lasted 21 months until January 2016; the drought scale and average depth was -34.06 and -1.62, respectively. This was the most severe drought in Chuncheon. As a result of drought frequency analysis, the drought scale of May to December in 2014 was estimated to be -16.16, and the return period was estimated to be 300 years. These results are expected to further increase the magnitude and frequency of weather droughts caused by climate change. Therefore, it is critical to prepare appropriate structural measures.
A flash drought is a rapid-onset drought that develops over a short period of time as weather and environmental factors change rapidly, unlike general droughts, due to meteorological abnormalities. Abnormally high evapotranspiration rates and rapid declines in soil moisture increase vegetation stress. In addition, crop yields may decrease due to flash droughts during crop growth and may damage agricultural and economic ecosystems. In this study, Flash Drought Intensity Index (FDII) based on soil moisture data from Gravity Recovery Climate Experiment (GRACE) was used to analyze flash drought. FDII, which is calculated using soil moisture percentile, is expressed by multiplying two factors: the rate of intensification and the drought severity. FDII was developed for domestic flash drought events from 2014 to 2018. The flash drought that occurred in 2018, Chungcheongbuk-do showed the highest FDII. FDII was higher in heat wave flash drought than in precipitation deficit flash drought. The results of this study show that FDII is reliable flash drought analysis tool and can be applied to quantitatively analyze the characteristics of flash drought in South Korea.
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.
For 159 administrative areas, SPI(Standardized Precipitation Index), ARDI(Agricultural Reservoir Drought Index) and ARDIs(Agricultural Reservoir Drought Index Simulated) were developed and applied to analyze the characteristics of agricultural drought index and agricultural droughts. In order to identify hydrometeorological characteristics of agricultural droughts, SPI, ARDI and ARDIs were calculated nationwide, and the applicability was compared and examined. SPI and ARDI showed significant differences in time and depth of drought in both spatial and temporal. ARDI and ARDIs showed similar tendency of change, and ARDIs were considered to be more representative of agricultural drought characteristics. The results of this study suggest that agricultural drought is a problem to be solved in the medium and long term rather than short term due to various forms of development, complexity of development, and difficulty in forecasting. Therefore, it is concluded that a preliminary and systematic approach is needed in consideration of meteorological, hydrological and hydrometeorological characteristics rather than a fragmentary approach, and that an agricultural drought index is needed to quantitatively evaluate agricultural drought.
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.
본 논문의 목적은 금강유역을 대상으로 Standardized Precipitation Index (SPI) 기상학적 가뭄지수, 농업용 저수지 가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)간의 관계를 통해 기상학적 가뭄이 농업에 미치는 상관성을 분석하는데 있다. 2014년부터 2016년까지의 강수량, 농업용 저수율 자료를 수집하여 가뭄지수를 산정하였으며, 기상학적 가뭄과 농업가뭄간의 상관성을 평가하기 위해 Pearson 상관계수와 Receiver Operation Characteristic (ROC) 분석을 실시하였다. 상관분석결과 SPI-6와 RDI의 Pearson 및 ROC 적중룰이 각각 0.606, 0.722으로 가장 높게 분석되었고 가뭄의 공간적 발생패턴을 분석하기 위해 공간분포된 SPI-6와 RDI를 중첩한 결과 2015년 8월부터 2015년 10월의 심한 가뭄 발생 시 미호천 상류 유역과 논산천 유역에서 중복적으로 가뭄의 심도의 차이가 발생하는 것을 확인하였다. 저수지 가뭄이 발생한 지역에 대한 저수지의 제원을 이용하여 분석을 수행한 결과, RDI 가뭄이 크게 나타난 지역은 유역배율이 작은 저수지들이 많이 모여 있는 지역일수록 극심한 가뭄을 겪는 것으로 분석되어, 유역배율에 따라 저수지의 농업가뭄 대응능력에 차이가 있음을 확인하였다.
기후변화로 인한 홍수와 가뭄 발생빈도의 증가는 전 세계적인 문제이다. 특히, 가뭄은 환경, 생태, 사회, 경제적인 측면에 영향을 미치는 심각한 재해로 인식되고 있다. 따라서 이에 대한 연구와 대책 마련이 필요하다. 본 연구에서는 한강유역의 기상학적 가뭄지수를 산정하여 기후변화가 가뭄에 미치는 영향을 분석하였다. 기후변화에 관한 정부 간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)에서 제공하는 대표농도경로 시나리오(Representative Concentration Pathways, RCPs)를 사용하여 기후변화에 따른 한강유역의 기상학적 가뭄 발생 횟수 변화를 일반적인 가뭄과 극심한 가뭄으로 구분하여 분석을 수행하였다. 1973 - 2010년을 현재 분석기간으로 선정하였으며, 시나리오 자료를 사용하여 미래기간(Target I : 2011 - 2039, Target II: 2040 - 2069, Target III : 2070 - 2099)을 구분하였다. -1.0과 -1.5보다 작은 표준강수지수의 발생횟수를 SPI 3, 6, 12 별로 각각 분석 하였다. 분석결과를 살펴보면, 한강유역의 강우의 경향성은 현재보다 증가할 것으로 예측되었고, 가뭄의 발생횟수는 미래로 갈수록 감소할 것으로 예측되었다. 그러나 장기가뭄으로 갈수록 가뭄발생횟수는 증가하는 것으로 분석되었고, 극심한 가뭄보다는 보통 가뭄의 발생횟수 역시 더욱 크게 산정되었으며, 한강유역의 미래가뭄분석의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 이용하여 우리나라 전역에 대한 가뭄예측의 시공간적인 평가를 수행하였다. 또한 다층 퍼셉트론 인공신경망(Multi Layer Perceptron-Artificial Neural Network, MLP-ANN) 예측 기법을 이용하여 SPI(3), (6)에 대한 선행예보시간별 가뭄 예측을 실시하였다. 입력 자료는 기상청 산하의 59개 관측소에서 관측된 기상자료를 활용하였고, 관측자료 기간은 1976~2015년이다. 예측 모델의 성능평가는 기준점(Threshold)에 따른 가뭄 발생유무와 같은 이진분류 혼동행렬을 구성하여 Receiver Operating Characteristics (ROC) score와 조건부 확률에 따른 F score를 산정하여 예측 성능평가를 수행하였다. 예측성능에 대한 ROC 분석결과 다층 퍼셉트론 인공신경망(MLP-ANN) 모형을 적용한 가뭄예측성능이 매우 우수한 것으로 나타났으며, SPI (3)은 2개월, SPI (6)는 5개월 정도의 선행예측이 충분히 가능한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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