• Water for future
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• v.42 no.4
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• pp.68-75
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• 2009

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.35 no.5
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• pp.583-595
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• 2002

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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• 2006.05a
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• pp.1465-1469
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• 2006

수문순환 과정은 기상현상과 밀접한 관련을 가지고 서로 연관되어 있다. 이러한 연관성을 규명하여 수자원관리에 위험도를 감소시키려는 노력은 많은 분야에서 이루어지고 있으며, 주요 연구 주제가 되고 있다. 이러한 기상현상 중에서 가뭄은 여러 가지 요소가 복합되어 발생되는 것으로 알려지고 있으나 이를 설명하기에는 여전히 부족한 면이 존재한다. 가뭄을 발생시키는 몇 가지 가능한 원인으로는 E1 Nino-Southern Oscillation(ENSO)현상으로 잘 알려져 있는 비정상적인 해수면 온도의 변화나 기후 시스템의 비선형적 거동을 들 수 있다. 특히, 기후 시스템은 대개 경년 변화(inter-annual variability) 및 10년 이상의 주기(decadal variability) 특성을 가지고 있으며 가뭄 또한 경년변화의 주기 특성을 나타내고 있는 것으로 알려지고 있다. 이러한 관점에서 수문시계열을 특정 주파수(frequency)에서 고립시킨 후, 분석이 가능한 분해방법(decomposition method)을 통해 보다 해석적으로 접근하는 것이 가능하다. 이를 위해 본 연구에서는 Wavelet Transform분석을 도입하였으며 통계적으로 유의한 성분을 시계열로부터 추출하여 가뭄과 기상인자와의 변동성 분석을 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1994.02a
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• pp.233-239
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• 1994

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.32 no.2
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• pp.111-120
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• 1999

The relationship between EI Nino-Southern Oscillation(ENSO) and drought in Korea is investigated using the cross correlation analysis. In this paper, Palmer Drought Severity Index(PDSI) is used as an index of drought and nine ENSO indicators are used. To obtain PDSI for Korea, the PDSI equation is derived using monthly precipitation and temperature in Korea. In addition, ENSO composite percentile analyses for PDSI, precipitation and streamflow in Korea are performed to verify the results of the cross correlation. Results of the cross correlation show that the link between drought in Korea and ENSO is statistically significant with 6% of the variance in PDSI for Korea explained by ENSO. The PDSI is negatively correlated with the equatorial Pacific Sea Surface Temperature and the Sea Level Pressure(SLP) at Darwin leading by about 16 months. However, the relationship of the PDSI with the Southern Oscillation Index and the SLP at Tahiti is positive correlation. The ENSO composite percentile analyses show that drought, precipitation and streamflow in Korea are associated with ENSO during 6 months from December of the ENSO ending year

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.34 no.6
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• pp.673-685
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• 2001

In this study, the drought indicator is calculate from the rainfall, daily highest temperature, streamflow and Palmer Drought Severity Index(PDSI) for water plan and drought management in a relatively wide region. Three levels of drought severity, called drought watch, drought warning, and drought emergency, are established for these series which determine exceedance levels. The 25% nonexceedance level is used for drought watch, 10% for drought warning, and 5% for drought emergency to figure how well the drought indicators represent the past-drought and that those can be used for drought monitoring. As a result, 9-month and 12-month precipitation, and PDSI series shows the best consistency and high correlation indicate droughts. Because the results are based on the gauged data and simply calculated, the suggested indices can be used for basic data for drought monitoring system of a basin.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.855-861
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• 2005

가뭄은 홍수와는 달리 장기적이고 지속적인 피해를 유발하고, 지역의 경제에 타격을 주며, 생태계 및 환경을 파괴하는 자연재해로서 인간에게 오랫동안 고통을 준다. 이와 같은 가뭄에 대비하고 가뭄을 관리하기 위해 가뭄의 정도를 정량화하고자 하는 연구가 꾸준히 이루어져 왔다. 그 결과 다양한 가뭄지수들이 개발되었으며 이들을 이용해 가뭄감시를 수행하고 있다. 그중 Palmer의 가뭄심도(PDSI)가 가뭄감시와 관리를 위하여 가장 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 물순환의 고려없이 기후적인 조건만을 이용하는 단점과 한계성이 여러 학자들에 의해 지적되어 오고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 토양, 토지이용, 기후자료를 입력자료로 하는 분포형 장기유출모형인 SWAT모형을 이용하였다. 즉, SWAT 모형을 이용해 토양수(soil water, SW)를 구정하고, 이로부터 계산된 토양수분결핍을 근거로 토양수분지수(soil moisture index, SMI)를 산정하였다. 본 연구에서 제안한 토양수분결핍에 기초한 토양수분지수는 가뭄감시와 관리에 그 적용성 및 활용이 가능하리라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1555-1559
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• 2009

우리나라의 연 강수량은 지역에 따라 다르지만 대체로 1280mm 정도로 연강수량의 60%$\sim$80%가 여름철에 집중되어 있는 특성 때문에 비가 많이 오는 여름에는 홍수대책을, 남은 계절은 용수 확보를 위하여 늘 고심하게 된다. 특히 2008년도 여름철에 우리나라에 영향을 끼친 태풍은 단 하나로, 여름철에 많은 강우가 발생하지 않아 연 강수량은 정상대비 강수량에 70%$\sim$80% 수준에 불과하다. 그로 인해 용수확보에 고심하고 있으며 현재 일부지역에서 극심한 물 부족현상을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 전국에 주요지점을 인천, 서울, 대구, 전주, 부산, 목포지점으로 총 6지점을 선정하여, 대표적인 가뭄지수라 할 수 있는 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 팔머가뭄심도지수(Palmer Drought Severity Index, PDSI)를 이용하여 가뭄지수의 민감도 분석을 실시하였다. 강우자료 및 온도자료는 기상청에서 제공하는 30년간의 정상(71$\sim$00년)자료를 이용하여 가뭄지수의 민감도 분석을 실시하였다. 분석방법은 강우량자료가 정상 강우대비 0%, $\pm10%$, $\pm20%$, $\pm30%$, $\pm40%$, $\pm50%$로 변동 한다 보고 각각의 가뭄지수를 산정하여 비교분석을 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.364-364
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• 2018

가뭄은 세계적으로 농업, 경제, 사회적 영향을 초래할 수 있는 가장 파괴적인 자연 재해 중 하나이다. 지구 온난화로 인하여 기온이 상승하고 증발산량의 증가와 강수량의 변화로 가뭄의 빈도와 정도가 더욱 심각하고 발생지역이 널리 확산 될 것으로 예상된다. 이러한 가뭄지역의 피해를 최소화하기 위해 다양한 가뭄지수가 개발되어 가뭄의 심도를 정량화 하려는 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 가뭄지수의 대부분은 생태계 반응보다는 환경적 조건에서 파생 된 가뭄에 초점을 두고 있다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 정규화 된 생태계 가뭄 지수 (NEDI)라는 새로운 접근법을 사용하였다. 따라서 우리나라를 대상으로 새로운 가뭄지수인 NEDI를 사용하여 기존에 사용되던 SPI (Standardized Precipitation Index), PDSI(Palmer Drought Severity Index)와 비교하며 기후변화로 인하여 미래에 나타날 수 있는 가뭄의 통계적 특성을 분석하였다. NEDI에서 채택 된 정규화 기능은 다른 지역, 계절 및 식생 유형에 따라 가뭄 심각성을 비교하는 것이 가능하다. 새로운 가뭄 지수는 관개 및 물 분배 관리 관행에 유용한 도구를 제공하여 가뭄 상황이 만연해지면서 수자원 보존 노력을 향상시킬 수 있을 것이라 판단된다.

• 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.