• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.11
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• pp.1011-1020
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• 2018

This study aims to develop a drought monitoring scheme based on groundwater which can be exploit for water supply under drought stress. In this context, groundwater level can be used as a proxy for better understanding the temporal evolution of drought state. First, kernel density estimator is presented in the monthly groundwater level over the entire national groundwater stations. The estimated cumulative distribution function is then utilized to map the monthly groundwater level into the standardized groundwater level index (SGI). The SGI for each station was eventually converted into the index for major cities through the Thiessen polygon approach. We provide a drought classification for a given SGI to better characterize the degree of drought condition. Ultimately, we conclude that the proposed monitoring framework enables a more reliable estimation of the drought stress, especially for a limited water supply area.

• Journal of Soil and Groundwater Environment
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• v.23 no.3
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• pp.1-9
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• 2018

This study is aimed to quantitatively evaluate the effects of drought on groundwater system in rural areas. For this purpose, the standardized groundwater level index (SGI) was used for 68 groundwater monitoring wells. To determine accumulation period (AP) which represents the month with the highest correlation coefficient between SGI and SPI, correlation analysis between the two for 68 wells were peformed. The results indicated the AP values ranged in 1~3 months for most of the well, but it was 7~10 months in some wells. These results can be interpreted such that the total amount of groundwater will not decrease significantly in long-term drought situations unlikely the reservoirs with the high AP values. The nationwide maximum AP values were 4.1 and 4.0 in Chungbuk-do and Gyeongnam-do, while the minimum AP values were 1.8 and 2.0 in Gangwon-do and Chungnam-do, respectively. The maximum and minimum values of correlation coefficient were 0.623 and 0.459 in Gyeongnam-do and Chungnam-do/Chungbuk-do, respectively. Consequently, it could be concluded that the wells with low AP value tend to respond to short-term drought, but it has little effect on groundwater system when the long drought occurs.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.2
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• pp.131-140
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• 2020

The purpose of this study is to analyze the possibility of future droughts by calculating the Standardized Groundwater level Index(SGI) after predicting groundwater level using Long Short Term Memory (LSTM) model. The groundwater level of the Kumho River basin was predicted for the next three years by using the LSTM model, and it was validated through RMSE after learning with observation data except the last three years. The temporal SGI was calculated by using the prediction data and the observation data. The calculated SGI was interpolated within the study area, and the spatial SGI was calculated as the average value for each catchment using the interpolated SGI. The possibility of spatio-temporal drought was analyzed using calculated spatio-temporal SGI. It is confirmed that there is a spatio-temporal difference in the possibility of drought. Through the improvement of deep learning model and diversification of validation method, it is expected to obtain more reliable prediction results and the expansion of study area can be used to respond to drought nationwide, and furthermore it can provide important information for future water resource management.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.11
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• pp.1021-1029
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• 2018

A primary objective of this study is to develop a drought forecasting technique based on groundwater which can be exploit for water supply under drought stress. For this purpose, we explored the lagged relationships between regionalized SGI (standardized groundwater level index) and SPI (standardized precipitation index) in view of the drought propagation. A regional prediction model was constructed using a NARX (nonlinear autoregressive exogenous) artificial neural network model which can effectively capture nonlinear relationships with the lagged independent variable. During the training phase, model performance in terms of correlation coefficient was found to be satisfactory with the correlation coefficient over 0.7. Moreover, the model performance was described by root mean squared error (RMSE). It can be concluded that the proposed approach is able to provide a reliable SGI forecasts along with rainfall forecasts provided by the Korea Meteorological Administration.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.62 no.2
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• pp.63-73
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• 2020

Drought is considered as a devastating hazard that causes serious agricultural, ecological and socio-economic impacts worldwide. Fundamentally, the drought can be defined as temporarily different levels of inadequate precipitation, soil moisture, and water supply relative to the long-term average conditions. From no unified definition of droughts, droughts have been divided into different severity level, i.e., moderate drought, severe drought, extreme drought and exceptional drought. The drought severity classification defined the ranges for each indicator for each dryness level. Because the ranges of the various indicators often don't coincide, the final drought category tends to be based on what the majority of the indicators show and on local observations. Evaporative Stress Index (ESI), a satellite-based drought index using the ratio of potential and actual evaporation, is being used as a index of the droughts occurring rapidly in a short period of time from studies showing a more sensitive and fast response to drought compared to Standardized Precipitation Index (SPI), and Palmer Drought Severity Index (PDSI). However, ESI is difficult to provide an objective drought assessment because it does not have clear drought severity classification criteria. In this study, U.S. Drought Monitor (USDM), the standard for drought determination used in the United States, was applied to ESI, and the Percentile method was used to classify drought categories by severity. Regarding the actual 2017 drought event in South Korea, we compare the spatial distribution of drought area and understand the USDM-based ESI by comparing the results of Standardized Groundwater level Index (SGI) and drought impact information. These results demonstrated that the USDM-based ESI could be an effective tool to provide objective drought conditions to inform management decisions for drought policy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.313-313
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• 2022

일반적으로 가뭄은 특정지역에서 평균 이하의 강수량이 발생되는 현상으로, 강수량이 감소되면 토양수분, 하천수 수위, 저수지 수위, 지하수위 등이 순차적으로 감소한다. 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄 및 농업 가뭄에 비해 늦게 발현되는데, 이는 강수량의 부족이 토양수분, 하천수량, 지하수 및 저수지 수위 등과 같은 수문학적 시스템에 전이되는 시간이 소요되기 때문이다. 따라서, 가뭄 피해를 경감하기 위해 지하수위 변동성을 이용하여 지하수 함양량을 추정함으로써 효율적인 수자원 관리의 필요성이 증대되고 있다. 지하수위는 농촌 지하수 개발, 가뭄 및 홍수 예측 등 다양한 분야에 활용되며, 강수량에 의한 변화가 지표수에 비해 느리게 나타나고 토양을 통과하는 특성으로 인해 단기 및 장기간의 변화 경향이 나타난다. 미국 지질조사국 (United States Geological Survey)에서는 지하수위를 월 단위로 보통 이하 (Below-normal), 보통 (Normal), 보통 이상 (Above-normal) 3단계로 구분하여 분포도를 작성하고 전체 관측기간 중 25% 이상에서 보통 이하 (Below-normal)로 나타나면 가뭄으로 판단한다. 우리나라의 경우 지형, 유역을 고려한 지하수 수위 및 수질 현황과 변동성을 파악하기 위하여 전국 지하수위 관측망 688개소를 설치하고 운영 중에 있다. 또한, 농촌진흥청에서는 전국 농업기상대와 연계하여 토양수분관측망 (soil moisture monitoring network)을 구축하였으며, 표토 10 cm에 토양수분센서를 전국 168 지점에 설치하여 운영하고 있다. 본 연구에서는 강수량을 기반으로 산정한 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 지하수위를 기반으로 산정한 표준지하수위지수 (Standardized Groundwater Level Index, SGI), 토양수분관측망의 토양수분의 상관 분석을 수행하고자 한다. 밭작물 가뭄의 중요 요소인 토양수분 함량은 강수에 즉각적으로 반응하는 반면 지표수 및 지하수는 상대적으로 장기간의 강수에 영향을 받기 때문에, 본 연구의 결과는 향후 밭작물 지역의 가뭄 취약성을 관리하는 지표로 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.13-13
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• 2020

'20년 3월 현재 전국 3,502개 읍면동 중 73개 읍면동이 지하수를 상수원으로 급수 중이며, 48개 산업단지에서 지하수를 주 수원으로 사용 중이다. 또한 급수 소외지역의 물 공급을 위해 주로 사용되는 소규모수도시설 14,811개 중 12,073개(81.5%)는 지하수를 이용하고 있으며, 그 위치는 전국에 산재해 있다. 이처럼 지하수는 댐, 저수지 및 하천과 더불어 생·공용수의 중요한 수원이라 할 수 있다. 본 연구에서는 급수 소외지역의 주요 수원인 지하수위 현황을 이용한 가뭄 모니터링 및 전망 기법을 개발하고자 하였다. 국가 지하수관측망 중 10년 이상 장기 관측 자료를 보유한 253개 관측소의 일단위 관측자료를 기반으로, 과거 관측수위 분포를 핵밀도함수로 추정하고 Quantile Function을 이용해 현재 수위의 높고 낮은 정도를 Percentile 값으로 산정하였다. 관측소별 지하수위 Percentile은 티센망을 이용해 167개 시군별로 공간평균하고 Percentile의 범위에 따른 가뭄등급을 설정하여 지하수 가뭄 정도를 모니터링 할 수 있는 기법을 제시하였다. 또한 지하수 가뭄을 전망하기 위해 강수와 지하수위의 거시적인 응답특성을 이용하였다. 관측소별로 추정된 핵밀도함수의 누적확률을 표준정규분포의 Quantile로 변환하여 표준지하수지수I(Standardized Groundwater level Index, SGI)를 산정하고, 시군별로 공간을 일치시킨 1~12개월 지속기간별 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)와의 상관관계를 이용해 NARX(nonlinear autoregressive exogenous) 인공신경망 예측모형을 구축하였다. 이를 통해 기상청 정량전망 강수량을 이용해 전국의 1~3개월 후 지하수 가뭄을 빠르게 전망할 수 있는 체계를 구축하고, 생·공용수 분야 국가 가뭄 예·경보의 미급수지역 가뭄현황 및 전망에 활용중이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.321-321
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• 2023

가뭄은 수개월 혹은 수년간 지속적이며, 점진적으로 광범위하게 피해를 미치는 자연재해이다. 강수 부족과 같은 비정상적 기상환경으로 인해 발생하는 기상학적 가뭄이 지속되어 토양 수분량 감소 및 식생에 영향을 미치는 농업적 가뭄을 발생시킬 수 있으며, 하천유출량 및 가용수자원이 감소하는 수문학적 가뭄으로까지 진행된다. 이처럼 분야별 가뭄이 장시간 지속됨에 따라 다른 종류의 가뭄을 발생시키는 현상을 가뭄 전이라고 하며, 가뭄이 전이되지 않은 비전이 사상보다 지역에 큰 피해를 야기한다. 최근 우리나라에서도 가뭄 전이와 관련된 연구들이 진행되고 있다. 하지만 기상학적, 농업적 및 수문학적 가뭄에 대한 가뭄 전이를 모두 고려하여 가뭄의 전이 및 비전이사상간의 피해 양상을 비교하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 전국 단위의 시군구별 SPI(Standardized Precipitation Index), SGI(Standardized Groundwater level Index) 및 PHDI(Palmer Hydrological Drought Index)를 사용하여 각각 기상학적, 농업적 및 수문학적 가뭄을 판단하였다. 각 분야별 가뭄간의 시간적 중복여부를 통해 가뭄의 전이 여부를 판단하고, 가뭄의 전이 특성(풀링, 감쇠, 지체, 연장) 분석을 수행하였다. 또한, 가뭄 전이 사상과 비전이 사상이 발생한 시기의 가뭄 피해 관련 자료를 수집하여, 지역별 가뭄 전이 사상 및 비전이 사상간의 피해 양상을 비교 및 분석하였다. 과거 충청북도 충주시는 2011년의 기상학적 가뭄(비전이 사상) 발생시 피해 인구가 없었으나, 2019년의 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로 전이가 발생하여 999명의 피해 인구가 발생하였다. 즉, 동일한 지역에서 다른 시기에 발생한 가뭄 피해 및 동일한 연도에서 인접한 지역의 가뭄 피해를 분석한 결과, 비전이된 가뭄 사상에 비해 전이된 가뭄 사상에서 더욱 큰 피해를 가지는 것을 확인하였다.