가뭄을 미리 발견하고 감시하는 것은 어려우나, 가뭄지수를 이용하면 가뭄의 파악이 용이하다. PDSI는 통상적으로 가장 널리 이용되나 운영상 제한성을 가지고 있다. 최근 들어 가뭄을 인지하고 감시하는 능력이 향상된 SPI가 개발되었으며, 이는 기존의 지수들에 비해 모든 시간간격에 적용이 가능하고 간단하게 이용이 가능하다. KBDI는 상부토양층의 누적수분부족량을 산출함에 있어서 증발산과 강수량의 순영향을 나타내는 지수로 정의하였다. 본 연구에서는 PDSI, SPI, KBDI를 이용하여 산정된 가뭄지수의 상호비교 연구를 통하여 표준 가뭄지수를 제안하고자 한다. 이를 위하여 우리나라 8개 수계의 30년 이상의 기상자료를 보유한 기상청 강우관측소 자료를 이용하였다. 그 결과 PDSI는 누적되는 강우의 부족으로 가뭄심도를 나타내는 데 유리하고, SPI와 KBDI는 단기간 강우부족을 나타내는데 유리한 것으로 나타났다.
본 연구는 기상학적 가뭄지수가 수문학적 가뭄에 대한 모사정도를 검토하였다. 기상학적 가뭄지수 중에서 강수량을 변수로 하는 SPI(Standardized Precipitation Index)와 강수량 및 증발산량을 변수로 하는 SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)를 이용하였고, 수문학적 가뭄 평가를 위하여 월 총 유입량과 하천수 가뭄지수인 SDI(Streamflow Drought Index)를 계산하여, 최종적으로 기상학적 가뭄지수와 수문학적 가뭄지수와의 상관정도를 분석하였다. 월별 상관계수 비교결과, 지속기간 270일에 기상학적 가뭄지수와 월 총 유입량과 상관정도가 가장 높아서 0.67로 나타났고 기상학적 가뭄지수로 SDI와의 상관정도는 0.72~0.87이었다. 연별 극한값을 비교한 결과, 월 총 유입량의 최저값과 기상학적 가뭄지수의 연관성은 거의 확인되지 않았다. 다만 SDI와 SPEI가 매우 높은 상관정도를 보였다. 기상학적 가뭄지수로 수문학적 극한가뭄에 해석하는 데에 한계가 있는 만큼 수문 가뭄해석이 목적이라면 유량자료가 직접 활용될 수 있는 가뭄지수가 필요하다.
There are two ways to mitigate the drought. One is the structural measures such as storage of irrigation water, development of emergency wells, etc. The other one is the nonstructural measures such as water saving management by the early warning system. To precast and evaluate the drought, we need to develop the drought indices for agriculture. In the present drought preparedness plans of Ministry of Agriculture and Forestry (MAF), it is prescribed that the preparedness levels should be classified by considering the precipitation, reservoir storage, soil moisture in paddy and upland, and the growing status of crops. However there are not clear quantitative criteria for consistent judgment. This shows that we have not selected and utilized the proper drought index for agriculture and we did not have the information system to calculate the drought indices periodically and warn the outbreak of the drought. The objectives of the study are to develope of Agricultural Drought Evaluation System and to evaluate this indices for current agricultural status using the system.
Applicability of corrosion inhibitor was evaluated using pilot scale water distribution pipe simulator. Calcium hydroxide was used as corrosion inhibitor and the corrosion indices of the water were investigated. Corrosion indices, Langelier saturation index (LI) increased by 0.8 and calcium carbonate precipitation potential (CCPP) increased by 9.8 mg/L. This indicated that corrosivity of water decreased by corrosion inhibitor and the effects lasted for 18 days. Optimum calcium hydroxide dose was found to be 3~5 mg/L for corrosion inhibition. We suggest that monitoring of CCPP as well as LI need to be conducted to control corrosivity of water.
The main objective of this study was to evaluate Representative Concentration Pathways (RCP) scenarios-based flood risk at a Si-Gun level. A bias correction using a quantile mapping method with the Generalized Extreme Value (GEV) distribution was performed to correct future precipitation data provided by the Korea Meteorological Administration (KMA). A series of proxy variables including CN80 (Number of days over 80 mm) and CX3h (Maximum precipitation during 3-hr) etc. were used to carry out flood risk assessment. Indicators were normalized by a Z-score method and weighted by factors estimated by principal component analysis (PCA). Flood risk evaluation was conducted for the four different time periods, i.e. 1990s, 2025s, 2055s, and 2085s, which correspond to 1976~2005, 2011~2040, 2041~2070, and 2071~2100. The average flood risk indices based on RCP4.5 scenario were 0.08, 0.16, 0.22, and 0.13 for the corresponding periods in the order of time, which increased steadily up to 2055s period and decreased. The average indices based on RCP8.5 scenario were 0.08, 0.23, 0.11, and 0.21, which decreased in the 2055s period and then increased again. Considering the average index during entire period of the future, RCP8.5 scenario resulted in greater risk than RCP4.5 scenario.
The main objective of this research is to develop a hydroclimate drought index (HCDI) using the gridded climate data inputs in a Variable Infiltration Capacity (VIC) modeling platform. Typical drought indices, including, Standardized Precipitation Index (SPI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI), and Self-calibrated Palmer Drought Severity Index (SC-PDSI) in South Korea are also used and compared. Inverse Distance Weighting (IDW) method is applied to create the gridded climate data from 56 ground weather stations using topographic information between weather stations and the respective grid cell ($12km{\times}12km$). R statistical software packages are used to visualize HCDI in Google Earth. Skill score (SS) are computed to evaluate the drought predictability based on water information derived from the observed reservoir storage and the ground weather stations. The study indicates that the proposed HCDI with the gridded climate data input is promising in the sense that it can help us to predict potential drought extents and to mitigate its impacts in a changing climate. The longer term drought prediction (e.g., 9 and 12 month) capability, in particular, shows higher SS so that it can be used for climate-driven future droughts.
This study presented evaluation procedure for selecting appropriate GCMs and downscaling method by focusing on the climate extreme indices suitable for climate change adaptation. The procedure includes six stages of processes as follows: 1) exclusion of unsuitable GCM through raw GCM analysis before bias correction; 2) calculation of the climate extreme indices and selection of downscaling method by evaluating reproducibility for the past and distortion rate for the future period; 3) selection of downscaling method based on evaluation of reproducibility of spatial correlation among weather stations; and 4) MME calculation using weight factors and evaluation of uncertainty range depending on number of GCMs. The presented procedure was applied to 60 weather stations where there are observed data for the past 30 year period on Korea Peninsula. First, 22 GCMs were selected through the evaluation of the spatio-temporal reproducibility of 29 GCMs. Between Simple Quantile Mapping (SQM) and Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM) methods, SQM was selected based on the reproducibility of 27 climate extreme indices for the past and reproducibility evaluation of spatial correlation in precipitation and temperature. Total precipitation (prcptot) and annual 1-day maximum precipitation (rx1day), which is respectively related to water supply and floods, were selected and MME-based future projections were estimated for near-future (2010-2039), the mid-future (2040-2069), and the far-future (2070-2099) based on the weight factors by GCM. The prcptot and rx1day increased as time goes farther from the near-future to the far-future and RCP 8.5 showed a higher rate of increase in both indices compared to RCP 4.5 scenario. It was also found that use of 20 GCM out of 22 explains 80% of the overall variation in all combinations of RCP scenarios and future periods. The result of this study is an example of an application in Korea Peninsula and APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) can be utilized in various areas and fields if users want to apply the proposed procedure directly to a target area.
최근 지구온난화에 따른 기후변화로 홍수와 가뭄 같은 수문학적 재해가 과거에 비해 발생빈도와 크기가 변하고 있는 추세이다. 특히 가뭄은 긴 지속기간에 걸쳐 피해를 유발하므로 다른 수문학적 재해에 비해 보다 심각한 결과를 초래한다. 하지만 역설적으로 가뭄은 홍수와 달리 장기간에 거쳐 발생하므로 중요성과 심각성을 인식하기 어렵다. 따라서 가뭄의 발생에 대해 분석하고 그에 대한 대책을 마련하기 위해 여러 가지 가뭄의 종류 중 강수량과 가장 밀접한 관련이 있는 기상학적 가뭄에 대해 분석을 실시했다. 기상청에서 관측한 강수 및 온도자료를 이용하여 기상학적 가뭄지수인 팔머가뭄심도지수(Palmer Drought Severity Index), 표준강수지수(Standard Precipitation Index), EDI(Effective Drought Index)를 산정하였다. 그리고 산정된 가뭄지수를 비교분석하여, 실제 과거가뭄사상에 잘 부합되며, 일별로 지수 산정이 가능한 장점이 있는 EDI를 이용해 가뭄빈도해석을 실시하였다. 분석방법으로는 경계핵밀도함수를 이용해 EDI의 빈도해석을 실시하였다. 분석 결과, 대부분의 지점에서 봄철의 가뭄재현기간이 10년에서 20년 빈도 사이의 값을 나타내 다른 계절보다 봄에 가뭄이 잦음을 확인할 수 있었다. 또 영남지방과 남해안 일대의 재현기간이 상대적으로 더 짧게 나타나 지역적으로도 가뭄의 심도와 재현기간에 차이가 있음이 확인되었다.
This study is to analyze the 2012 spring drought of Korea using drought index and satellite image. The severe spring drought recorded in May of 2012 showed 36.4% of normal rainfall(99.5mm). The areas of west part of Gyeonggi-do and Chungcheong-do were particularly serious. The drought indices both the SPI(Standardized Precipitation Index) and WADI(WAter supply Drought Index) represented the drought areas from the end of May and to the severe drought at the end of June. The drought by SPI completely ended at the middle of July, but the drought by WADI continued severe drought in the agricultural reservoir watersheds of whole country even to the end of the July. On the other hand, the results by spatial NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) and EVI(Enhanced Vegetation Index) data from Terra MODIS, both indices showed relatively low values around the areas of Sinuiju, Pyongyang, and west coast of North Korea and Gyeonggi-do and Chungcheong-do of South Korea indicating drought condition. Especially, the values of NDVI and EVI at Chungcheong-do were critically low in June compared to the normal year value.
BCSA (Bias-Correction and Stochastic Analog) is a statistical downscaling technique designed to effectively correct the systematic errors of GCM (General Circulation Model) output and reproduce basic statistics and spatial variability of the observed precipitation filed. In this study, the applicability of BCSA was evaluated using the ASOS observation data over South Korea, which belongs to the monsoon climatic zone with large spatial variability of rainfall and different rainfall characteristics. The results presented the reproducibility of temporal and spatial variability of daily precipitation in various manners. As a result of comparing the spatial correlation with the observation data, it was found that the reproducibility of various climate indices including the average spatial correlation (variability) of rainfall events in South Korea was superior to the raw GCM output. In addition, the needs of future related studies to improve BCSA, such as supplementing algorithms to reduce calculation time, enhancing reproducibility of temporal rainfall patterns, and evaluating applicability to other meteorological factors, were pointed out. The results of this study can be used as the logical background for applying BCSA for reproducing spatial details of the rainfall characteristic over the Korean Peninsula.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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