본 연구에서는 가뭄의 심도에 직접적으로 영향을 주는 무강수일수를 고려하고, 강수에서 기인하는 지표면유출 효과를 반영한 가뭄해갈에 유효한 강수를 산정하여 기존의 SPI3을 개선한 Modified SPI를 제시하였다. 1973년부터 2009년까지 각종 보고서 및 문헌자료를 통해 실제 발생한 가뭄사례를 수집하여 행정구역별 가뭄공간정보를 생산하고, 동일기간 전국 69개지점에서산정된 가뭄지수를 우리나라 전체 공간으로표현하여각종 지수의 적합성을 평가하기 위하여ROC 분석을 수행하였다. 개선된 가뭄지수 제시를 위하여 총 강우량 중단기적인 유출에 기여할 것으로 판단되는 부분을 절삭하여 유효강우를 산정하였으며, 월단위의 무강수일수를 십분위, 누적분포함수로 변형하여 기존의 지수에 가중치를 부여하였다. 분석결과 유출량을 고려한 강우의 절삭은 기존의 SPI3에 비하여 상대적으로 높은 가뭄감지능력을 보여주었으며, 무강수일수를 고려한 가뭄지수의 개선은 누적분포함수의 수치를 고려함으로서 상당히 개선된 가뭄감지 능력을 보여주었다.
가뭄은 영향을 받는 인자에 따라 체감정도가 달라지는 사회적 현상으로 기후학적 가뭄, 기상학적 가뭄, 농업적 가뭄, 수문학적 가뭄 등 다양한 상대적 개념으로 정의되고 있다. 본 연구에서는 다양하게 정의되는 가뭄 중에서 기상학적 가뭄을 나타내는 지수에 대한 비교 분석을 실시하고자 하였으며, 실제 과거 가뭄사례와 기상학적 가뭄지수 분석결과의 비교를 통하여 가뭄지수의 적용성을 검토하고자 하였다. 가뭄지수의 비교를 위하여 기상학적 가뭄을 판단하기 위해 일반적으로 가장 많이 사용되는 SPI (Standardized Precipitation Index)와 일반적으로 사용되지는 않지만 강수량만을 이용하여 가뭄분석이 가능한 CZI (China-Z Index), MCZI (Modified CZI), ZSI (Z-Score Index) 지수를 이용하였다. 대상지역으로는 최근까지도 가뭄이 발생하였던 태백과 속초지역을 대상으로 선정하였으며 1986년부터 2015년 기상 자료를 이용하여 지속시간 3개월로 가뭄지수 분석을 실시하였다. 분석 결과 SPI 가뭄지수가 과거 제한급수발생 가뭄사례에 대하여 높은 재현성을 나타내는 것으로 분석되었으며 CZI와 MCZI 가뭄지수의 경우 Extreme Dry 발생 횟수는 과거사례와 유사하나 실제 가뭄이 발생했던 년도에 대해서는 낮은 재현성이 나타났다. ZSI 가뭄지수의 경우 발생횟수, 과거사례와의 비교 모두 재현성이 떨어지는 것으로 분석되었다. 가뭄지수의 비교결과 강수량을 이용한 기상학적 가뭄지수의 경우 과거 가뭄사례와 가장 높은 재현성을 보이는 SPI 가뭄지수를 이용하는 것이 효과적일 것으로 판단된다.
기후변화로 인해 가뭄의 위험도가 증가함에 따라, 전 세계적으로 가뭄의 피해 최소화를 위한 가뭄 대응 연구가 진행 중이다. 특히, 최근에는 가뭄의 지역적 패턴을 복합적으로 분석하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 여전히 대하천 유역에서 가뭄 위험지역을 정량적으로 파악하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 표준강수지수(SPI)와 수정표준강수지수(M_SPI)를 산정하고, RCP4.5 및 RCP8.5 기후변화 시나리오에 대한 공간자기상관분석을 수행하여 가뭄 핫스팟 지역을 분석했다. SPI는 연구 지역 내의 분석단위별로 매개변수를 추정하여 지수를 산정하지만, M_SPI는 연구 지역 전체에 대한 매개변수를 추정하여 지수를 산정하기 때문에, 대상 지역 내의 전체적인 관점에서 기상학적 가뭄 판단에 더 합리적이다. 연구 결과, M_SPI를 사용했을 경우, 장기가뭄이 단기가뭄보다 명확히 큰 가뭄 핫스팟 지역을 나타냈다. 또한 가뭄 핫스팟 지역은 시간이 지남에 따라 낙동강 유역의 중심에서 섬진강 유역의 방향으로 이동하는데, RCP 4.5 시나리오는 단기/장기 가뭄의 이동패턴이, RCP 8.5 시나리오에서는 장기가뭄의 이동패턴이 뚜렷하였다.
본 연구에서는 SPI의 문제점을 보완하는 측면에서 수정 SPI(MSPI)를 제안하고, 이를 서울지점의 가물분석에 적용하여 비교하였다. MSPI는 강수량을 이동평균하기 전에 정규화 하는 과정을 추가하는 경우로 SPI가 강수의 절대량을 이월하는 반면 MSPI는 강수의 상대량을 이월하는 형태를 가지게 된다. 서울지점 월강수량자료는 1777년-1996년까지의 것으로 각각 전체자료 및 1900년을 전후로 한 장기건조기의 전반부 및 후반부를 따로 분석하여 비교될 수 있도록 하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) MSPI가 SPI에 비해 보다 현실적인 결과를 준다. 이는 1900년도 전후로의 장기건조기가 포함된 기록과 포함되지 않은 기록을 분석한 결과의 비교에서 확인되었다. (2) MSPI는 SPI에 비해 극단적인 강수사상에 덜 민감한 결과를 준다. 장기건조기의 전반부 및 후반부에 대해 MSPI를 적용한 결과를 비교하면 가뭄의 발생가능성은 보통 가뭄의 경우는 대체로 비슷하나 아주 심한 가뭄의 경우는 약간 줄어들었음을 파악할 수 있다(재현기간 약 18년에서 16년으로). 그러나 가뭄 발생 시 그 지속기간은 전반부에 비해 후반부가 길게 나타나고 있다(아주 심한 가뭄의 경우 약 2개월에서 2.5개월로). 이러한 결과는 상대적으로 극단적인 결과로 나타내는 SPI(아주 심한 가뭄의 경우 재현기간은 약 25년에서 10년으로, 지속기간은 1.5개월에서 3.5개월로)에 비해 보다 현실적이라고 판단할 수 있다.
장시간의 강수부족으로부터 야기되는 가뭄은 다른 자연재해에 비하여 하나의 물리적인 특성으로 표현하기에는 한계가 있다. 이러한 가뭄의 특성을 파악하기 위하여 다양한 지수들이 사용되고 있으며, 각각의 지수는 기후적 혹은 물리적 특성 등을 반영하여 가뭄을 평가하고 있다. 다양한 가뭄지수중 SPI(Standardized Precipitation Index)는 가뭄 발생에 있어 가장 중요한 요소를 차지하는 강수를 이용하여 가뭄을 평가하고 있으며, 비교적 간단한 방법으로 계산되어지며 다양한 기관에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 무강수일수와 선행강수조건에 따른 영향을 고려한 개선된 SPI 지수를 제시하고 가뭄감지능력을 기존의 가뭄지수와 비교 분석 하였다. 무강수일수의 고려를 위하여 월 최대 무강수일수의 확률분포를 구하고 이를 다시 누적확률분포로 나타냄으로서 기존에 가뭄지수에 무강수일수의 영향을 추가할 수 있는 가중치를 생성하였다. 또한 추가적으로 월 최대 무강수일의 시점을 전기, 중기, 후기로 구분하여 각각의 기간에 따라 가중치를 변환하여 수행하였다. 이전의 강수효과를 고려하기 위하여 15일 이전의 강수를 성수기와 비성수기로 구분하고 각각의 기간에 강수량에 따른 가중치를 세분하여 기존의 가뭄지수에 추가하였다. 기존의 가뭄지수와 새롭게 제시된 가뭄지수의 평가를 위하여 ROC분석을 사용하였으며, ROC분석은 실제 발생했던 사실과 산정된 값을 평가하는 방법으로 본 연구에서는 과거 실제 방생한 가뭄기록과 산정된 지수의 수치를 4가지의 범주로 나누어 분석하였다. 평가 기간은 1973년부터 2009년까지이며, 사용된 자료는 우리나라 기상청의 76개 지상관측지점 중 섬 지역 7개를 제외한 69개 지점의 정보를 이용하였다. 분석결과 기존의 SPI3에 비하여 전반적으로 향상된 가뭄감지능력을 보여주었다. 무강수일수와 선행강수효과를 이용한 가뭄지수의 가중치 생성은 SPI3 뿐만 아니라 다양한 지수에 적용되어 사용성이 높아 뛰어난 가뭄감지능력을 가지는 가뭄지수 개발에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
Jehanzaib, Muhammad;Shah, Sabab Ali;Son, Ho Jun;Kim, Tae-Woong
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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pp.141-141
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2022
Drought is a global phenomenon that affects almost all landscapes and causes major damages. Due to non-linear nature of contributing factors, drought occurrence and its severity is characterized as stochastic in nature. Early warning of impending drought can aid in the development of drought mitigation strategies and measures. Thus, drought forecasting is crucial in the planning and management of water resource systems. The primary objective of this study is to make improvement is existing drought forecasting techniques. Therefore, we proposed an improved version of Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model (MD-SARIMA) for reliable drought forecasting with three years lead time. In this study, we selected four watersheds of Han River basin in South Korea to validate the performance of MD-SARIMA model. The meteorological data from 8 rain gauge stations were collected for the period 1973-2016 and converted into watershed scale using Thiessen's polygon method. The Standardized Precipitation Index (SPI) was employed to represent the meteorological drought at seasonal (3-month) time scale. The performance of MD-SARIMA model was compared with existing models such as Seasonal Naive Bayes (SNB) model, Exponential Smoothing (ES) model, Trigonometric seasonality, Box-Cox transformation, ARMA errors, Trend and Seasonal components (TBATS) model, and SARIMA model. The results showed that all the models were able to forecast drought, but the performance of MD-SARIMA was robust then other statistical models with Wilmott Index (WI) = 0.86, Mean Absolute Error (MAE) = 0.66, and Root mean square error (RMSE) = 0.80 for 36 months lead time forecast. The outcomes of this study indicated that the MD-SARIMA model can be utilized for drought forecasting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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