Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1607-1611
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2009
본 연구에서는 현재 가뭄을 관측하는데 주로 이용되는 가뭄지수의 단점 등을 보완하고자 가뭄에 관련되는 식생지수를 연계한 공간해상도 높은 가뭄지수를 제시하였다. 우리나라 지상관측을 통해 산출할 수 있는 PDSI(Palmer Drought Severity Index)와 SPI(Standardized Precipitation Index) 같은 가뭄지수는 기온과 강수량 등의 기후자료만을 이용하여 산정할 수 있다. 두 가뭄지수는 관측하기 어려운 가뭄의 시기와 심도를 설명하고자 여러 연구를 통해 개발한 지수이지만, 두 가뭄지수만을 가지고 우리나라 전역의 가뭄의 공간적인 분포를 설명하기에는 다소 무리가 있다. PDSI의 경우 강수량과 기온과 토양의 수분함유량을 가지고 산출하는데, 전 관측지점을 똑같은 토양수분함유량을 가지고 있다는 가정 하에 계산되고, SPI의 경우 강수량만을 이용하여 산정한다. PDSI의 경우 과거의 가뭄의 정도를 판단하는데 매우유용하다고 알려져 있다. 하지만, 현재의 가뭄정도를 나타내는 데는 문제를 가지고 있고, SPI의 경우는 누적강수량을 가지고 시간단위로 계산한다는 점에서 다양한 가뭄의 정도를 예측할 수 있지만, 입력 자료로 강수량만 들어간다는 점에서 약점을 가진다. 이런 기후지수만을 이용한 가뭄정보 생산이 공간정보를 구현하는데 한계를 가지는 문제점을 개선하고자 가뭄에 직간접적으로 관련이 있는 보다 세밀한 공간정보를 가진 식생, 토지이용, 고도 등의 자료와 기후정보로부터 산정된 가뭄지수간의 관계를 분석하였다. 나아가 기존의 기후지수보다 고해상도를 가진 위성의 정규식생지수(NDVI; Normalized Difference Vegetation Index)와 같은 식생지수를 이용하여 기존보다 더 향상된 해상도의 가뭄지수를 산정하고자 하였다. 우리나라 지상관측소 76개 지점 중에 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 정규식생지수 자료와의 관계를 분석하고자 자료의 보유기간이 짧은 지점과 섬지점 등을 제외한 57개 지점을 선정하고, 연구기간동안의 강수량과 기온자료를 이용하여 PDSI와 SPI를 산출하였다. PDSI와 SPI자료를 고해상도 가뭄지수 산정의 기본 변수로 사용하기 위하여 역거리가중평균법을 이용한 연구기간동안의 한반도 지역 PDSI와 SPI 가뭄지수 지도를 생산하였다. 각각의 가뭄지수와 식생 상태를 나타내는 NDVI와의 상관특성과 계절 변화에 따른 변화특성을 분석하고, CART(Classification and Regression Trees) 알고리즘을 이용하여, 지상 자료만을 사용한 가뭄지수가 가지는 시공간적 변화 특성 제시에 대한 문제점을 개선한 보다 해상도가 높은 조합가뭄지수를 제시하였다.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.5
no.4
s.19
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pp.59-69
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2005
Drought is difficult to detect and monitor, but it is easy to interpret through the drought index. The Palmer Drought Severity Index(PDSI), which is most commonly used as one of drought indices, have been widely used, however, the index have limitation as operational tools and triggers for policy responses. Recently, a new index, the Standardized Precipitation Index(SPI), was developed to improve drought detection and monitoring capabilities. The SPI has an improvement over previous indices md has several characteristics including its simplicity and temporal flexibility that allow its application for water resources on all timescales. Keetch-Byram Dought Index(KBDI) was defined as a number representing the net effect of evapotranspiration and precipitation in producing cumulative moisture deficiency in deep duff or upper soil layer. The purpose of this study is to analyze drought in Korea by using PDSI, SPI and KBDI. The result of this study suggests standard drought index by comparing of estimated drought indices. The data are obtained from Korea Meteorological Administration 56 stations over 30 years in each of the 8 sub-basins covering the whole nation. It is found that the PDSI had the advantage to detect the stage of drought resulting from cumulative shortage of rainfall, while SPI and KBDI had the advantage to detect the stage of drought resulting from short-term shortage of rainfall.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.41
no.5
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pp.43-52
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1999
In an effort to identify quantitatively historical drought conditions, and to evaluate their temporal and spatial variability , two commonly used drougth indices, the standardized precipitation index, SPI by Mckee and the Palmer drought severity index. PDSI were calculated from 54 meteorological stations, SPI was evaluated for different time scales, 3 to 48 months. As the compjtational spans for SPI increase from 3 to 48 months the frequency and intensity of drought decrease, but the duration of drought increase. When monthly and ten-day PDSIs were compared, the frequency and duratin of drought were almost equal and the intensity of drought differ slightly. The three month SPI has the advatage to detect the drought resulting from short-term shortage of rainfall, while PDSI had the advantage to detect the state of drought resulting from cumulated shortage of rainfall. The period-frequency spectrum analyses at Kangnung statino showed that the maximum value of relative frequency was 24.4% when the period was 5.2months, and the 6month SPI has most similar trends to PDSI.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.875-877
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2004
We analyze the changes of the Palmer Drought Severity Index (PDSI) over Korea to assess the regional climate change associated with global warming. For the regional-scale analysis, we used the MM5 simulation in 27 km horizontal resolution for the period of 1971-2100, which is driven by ECHAM4/HOPE-G under the greenhouse gas omission scenario. The downscaled climate variables capture improved regional features consistent with the observation. Based on the simulation, we investigated the temporal and spatial distributions of PDSI over Korea. The area-averaged PDSI is expected to decrease in global warming. Considering the horizontal distribution of climate change, the negative peak values of PDSI anomalies appear in the southern part of Korea.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.611-611
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2015
One of the hazard of nature is a drought. Its impact varies from region to region and it is difficult for people to understand and define due to differences in hydrometeorological and social economic aspects across much of the country. In the most general sense, drought originates from a deficiency of precipitation over an extended period of time, usually month, season or more, resulting in a water shortage for some activity, group, or environmental sector. Palmer Drought Severity Index (PDSI) is well known and has been used to study aridity changes in modern and past climates. The PDSI index is estimated over US using USHCN historical data.(e.g. precipitation, temperature, latitude and soil moisture). In this study, low frequency drought variability associated with climate variability such as El-Nino and ENSO is mainly investigated. With respect to the multi-scale analysis, wavelet transform analysis is applied to the PDSI index in order to extract the low frequency band corresponding to 2-8 years. Finally, low frequency patterns associated with drought by comparing global wavelet power, with significance test are explored.
The purposes of this study are to perform the management and monitoring of droughts for Mokpo area via the monthly Palmer index(PDSI), the data is obtained from the Mokpo meteorological station, and the used data are in the period of 1906 to 1999. Monthly Palmer index is classified into 7 stochastic classes and its dynamic change of monthly transition probability estimated by Markov chain is investigated. We also estimate the steady state probability of the classified PDSI. The 4th class shows the highest frequency of 49.6% out of 7 classes and the 7th class which is the most extreme drought show that a stochastic transition probability is more or less larger than an empirical one. Also, we found that the monthly steady state probability could be used for the forecasting of changing pattern of drought magnitude for the study area.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.28-28
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2011
치수는 고대국가로부터 현재의 국가에 이르기까지 중차대한 국가사업이다. 근대를 지나면서 산업화가 가속화되었고 수자원의 사용과 관리는 더욱 세분화 되었다. 또한 수자원의 사용과 관리에 앞서 기후와 밀접한 관계가 있는 수자원의 물리적 특성을 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 최근 우리나라도 급격한 산업화로 인한 환경파괴와 지구온난화로 인한 강수의 편중이 더욱 심해지고 있다. 즉, 한반도도 전 세계가 직면한 기후변화로 인한 자연재해로 부터 안전하지 않다는 것을 의미한다. 특히 수자원을 관리함에 있어 가뭄의 경우에는 장기적으로 진행되는 경우가 많고 피해 규모와 복구 등도 가뭄의 진행 기간과 밀접한 관계를 가지므로 적극적인 대비가 필요하다. 따라서 가뭄을 연구함에 앞서 과거 한반도의 가뭄의 경향성 및 주기성 같은 특성을 분석할 수 있는 연구가 수반되어야 할 것으로 사료된다. 이에 따라 본 논문에서는 과거 한반도 가뭄 사상의 특성분석을 위해 대표 가뭄지수로 SPI(Standardized Precipitation Index)와 PDSI(Palmer Drought Severity Index)를 선정하여 우리나라 전역에 위치한 총 59개 기상관측소의 1980년~2009년까지의 기상자료를 수집하여 유역별 월평균 가뭄지수를 산정하였다. 또한 이를 이용하여 가뭄발생의 경향성 및 주기성을 중심으로 과거한반도 가뭄의 통계학적 특성분석을 실시하였다. 각 지수의 경향성을 분석한 결과, SPI3와 SPI6는 봄과 겨울에는 가뭄이 심화되는 경향을 보였고 여름철에는 가뭄이 완화되는 경향을 보였다. 반면 SPI12의 경우는 섬진강과 영산강은 유의하지는 않으나 전 기간에 걸쳐 가뭄이 심화되는 경향을 보였고 한강, 낙동강, 금강유역은 가뭄이 완화되는 것으로 나타났다. PDSI의 경우에는 SPI와는 반대로 섬진강과 영산강은 전 기간에 걸쳐 가뭄이 완화되는 경향을 보였고 한강, 낙동강, 금강유역은 유의한 수준에서 가뭄이 심화되는 경향을 보임으로써, SPI와 PDSI에 의한 가뭄평가 경향성이 유역별로 다소 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 한편, 각 유역의 주기성을 분석한 결과로는 모든 유역에서 1년~3년 또는 6년 이하의 주기성을 나타냈으며, SPI의 경우 지속기간이 길어질수록 6년 이상의 저빈도 주기성을 나타냈고, SPI3는 짧게는 1년 미만의 고빈도 주기를 보이는 경우도 있었으며, SPI6와 SPI12는 4년~6년 주기를 나타냈다. 또한 PDSI도 마찬가지로 6년 내외의 장주기를 보였다. 특히 유역별로 분석할 경우 남부지역의 가뭄발생 주기가 중부지역보다 길게 나타나는 성향을 보였다. 그리고 SPI와 PDSI, 두 가뭄지수의 공통주기를 분석한 결과에서는 상관관계가 적은 것으로 확인 되었다.
As drought is phenomenon of nature with unavoidability and repeated characteristic, it is necessary to plan to respond to it in advance and construct drought management system to minimize its damage. This study suggested standard for classification of drought, which is appropriate for our nation to respond to drought by assessing drought severity in the regions for this study. For data collection, 61 locations were selected - the locations keep precipitation data over 30 years of observation. And data for monthly precipitation for 37 years from 1973 were used. Based on this, this study classified unified drought interval into four levels using drought situation phases which are used in government. For standard for classification of drought severity fit to our nation, status of main drought was referred and these are classified based on accumulated probability of drought - 98~100% Exceptional Drought, 94~98% Extreme Drought, 90~94% Severe Drought, 86~90% Moderate Drought. Drought index (SPI, PDSI) was made in descending order and quantitative value of drought index fit to standard of classification for drought severity was calculated. To compare classification results of drought severity of SPI and PDSI with actual drought, comparison by year and month unit were analyzed. As a result, in comparison by year and comparison by month unit of SPI, drought index of each location was mostly identical each other between actual records and analyzed value. But in comparison by month unit of PDSI for same period, actual records did not correspond to analyzed values. This means that further study about mutual supplement for these indexes is necessary.
This study attempted to analyze statistical characteristics of historical drought of Korea through trend, periodicity and drought spell analysis by using the drought indices. Standard Precipitation Index (SPI) and Palmer Drought Severity Index (PDSI) were calculated using weather data of 59 weather stations under Korea Meteorological Administration (KMA). As a result of analysis, SP13 and SP16 showed trend of drier spring, drier winter and wetter summer in all basin of Korea. However, SPI12 and PDSI showed different trends with shorter duration drought indices. In case of wavelet transform analysis for drought periodicities, in a band of 1~2 years or below 6 years showed significant spectrum. SP13 showed strongest power spectrum near the band of 1~2 year variance, and SPI12 and PDSI showed 6 years periodicities. The results from drought spell showed that Nakdong River Basin, Geum River Basin and Youngsan River Basin were appeared as severe drought vulnerable area of Korea.
Hwang, Tae Ha;Kim, Byung Sik;Kim, Hung Soo;Seoh, Byung Ha
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.4B
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pp.345-354
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2006
Drought brings on long term damage in contrast to flood, on economic loss in the region, and on ecologic and environmental disruptions. Drought is one of major natural disasters and gives a painful hardship to human beings. So we have tried to quantify the droughts for reducing drought damage and developed the drought indices for drought monitoring and management. The Palmer's drought severity index (PDSI) is widely used for the drought monitoring but it has the disadvanges and limitations in that the PDSI is estimated by considering just climate conditions as pointed out by many researchers. Thus this study uses the SWAT model which can consider soil conditions like soil type and land use in addition to climate conditions. We estimate soil water (SW) and soil moisture index (SMI) by SWAT which is a long term runoff simulation model. We apply the SWAT model to Soyang dam watershed for SMI estimation and compare SMI with PDSI for drought analysis. Say, we calibrate and validate the SWAT model by daily inflows of Soyang dam site and we estimate long term daily soil water. The estimated soil water is used for the computation of SMI based on the soil moisture deficit and we compare SMI with PDSI. As the results, we obtained the determination coefficient of 0.651 which means the SWAT model is applicable for drought monitoring and we can monitor drought in more high resolution by using GIS. So, we suggest that SMI based on the soil moisture deficit can be used for the drought monitoring and management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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