Using the Standard Precipitation Index (SPI), this study analyzed the drought characteristics of ten weather stations in Gyeongbuk, South Korea, that precipitation data over a period of 30 years. For the number of months that had a SPI of -1.0 or less, the drought occurrence index was calculated and a maximum shortage months, resilience and vulnerability in each weather station were analyzed. According to the analysis, in terms of vulnerability, the weather stations with acute short-term drought were Andong, Bonghwa, Moongyeong, and Gumi. The weather stations with acute medium-term drought were Daegu and Uljin. Finally the weather stations with acute long-term drought were Pohang, Youngdeok, and Youngju. In terms of severe drought frequency, the stations with relatively high frequency of mid-term droughts were Andong, Bonghwa, Daegu, Uiseong, Uljin, and Youngju. Gumi station had high frequency of short-term droughts. Pohang station had severe short-term ad long-term droughts. Youngdeok had severe droughts during all the terms. Based on the analysis results, it is inferred that the size of the drought should be evaluated depending on how serious vulnerability, resilience, and drought index are. Through proper evaluation of drought, it is possible to take systematic measures for the duration of the drought.
현재 우리나라 기상청에서는 6개월 누적강수량 기준인 SPI6(standardized precipitation index 6)을 이용하여 기상가뭄을 지역별로 평가하고 있다. 하지만, SPI는 69개 기상관측소의 강수량만을 고려하여 산정되는 지수로 복합적인 이유로 나타나는 가뭄사상은 정확하게 판단하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구의 목적은 강수량만을 고려한 SPI와 강수량, 식생지수 및 기온을 복합적으로 고려하는 SDCI(Scaled Drought Condition Index)를 경기도 지역을 대상으로 산정 및 비교하고자 하였다. 또한, SPI와 SDCI의 비교를 통해 산정된 결과를 활용하여 지점자료기반 가뭄지수와 위성영상기반 가뭄지수의 장단점을 파악하고자 하였다. SDCI를 산정하기 위해 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상자료, 종관기상관측(ASOS) 자료 및 크리깅 기법을 사용하였다. 강수량의 지속기간은 2014년의 8개 시점에 대해 1개월, 3개월, 6개월을 각각 적용하여 SDCI1, SDCI3, SDCI6을 산정하였다. SDCI 산정 결과, SPI와 달리 약 두달 전부터 가뭄양상을 나타내기 시작하여 경기도 시군별 가뭄에 대해서 잘 드러냈다. 이를 통해, 위성영상자료와 지점자료의 결합이 가뭄지수 변화 양상에 있어서 효율성을 높였으며, 기존의 건조 지역과 더불어 습윤 지역에 대해 가뭄예측 가능성을 증대시켰음을 파악할 수 있었다.
본 연구에서는 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 이용하여 우리나라 전역에 대한 가뭄예측의 시공간적인 평가를 수행하였다. 또한 다층 퍼셉트론 인공신경망(Multi Layer Perceptron-Artificial Neural Network, MLP-ANN) 예측 기법을 이용하여 SPI(3), (6)에 대한 선행예보시간별 가뭄 예측을 실시하였다. 입력 자료는 기상청 산하의 59개 관측소에서 관측된 기상자료를 활용하였고, 관측자료 기간은 1976~2015년이다. 예측 모델의 성능평가는 기준점(Threshold)에 따른 가뭄 발생유무와 같은 이진분류 혼동행렬을 구성하여 Receiver Operating Characteristics (ROC) score와 조건부 확률에 따른 F score를 산정하여 예측 성능평가를 수행하였다. 예측성능에 대한 ROC 분석결과 다층 퍼셉트론 인공신경망(MLP-ANN) 모형을 적용한 가뭄예측성능이 매우 우수한 것으로 나타났으며, SPI (3)은 2개월, SPI (6)는 5개월 정도의 선행예측이 충분히 가능한 것으로 나타났다.
가뭄은 자연의 무시할 수 없는 재해이며, 비록 가뭄의 정의가 많이 있지만 가뭄은 장기간의 강우의 부족으로부터 기인한다. 기상학적 가뭄심도의 정도를 표현하기 위해 널리 이용되는 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)는 강수 이외의 기온과 관련된 변수를 고려하지 않기 때문에 기후변동으로 인한 강수, 증발산 등의 물수지 변화를 고려할 수 없다는 한계점이 있다. 그러나 최근에 SPI와 유사하지만 기후변동으로 인한 강수 변화 뿐만 아니라 기온의 변동성이 미치는 영향을 반영할 수 있는 새로운 개념의 가뭄지수인 표준강수증발산지수(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI)가 개발되었다. 본 연구에서는 기상청 산하의 60개 기상관측소의 1973~2011년까지 기상자료를 대상으로 SPEI를 적용하여 남한지역의 가뭄발생의 변화를 평가하였다. 적용결과, 전국적으로 SPI와 SPEI 모두 봄과 겨울에 가뭄이 심화되고 여름철에는 가뭄이 완화되는 경향을 보였으며, SPEI는 SPI보다 가뭄심도를 크게 나타내었다. 또한, 지속기간 12개월의 SPI와 SPEI는 전반적으로 6년 내외의 저빈도 주기성을 갖는 극심한 가뭄이 반복되고 있음을 보였다.
The object of this study was to assess availability of meteorological drought index for agricultural dorught estimation in ungauged area of agricultural drought parameters which are reservoir water level and soil moisture. The IADI (Integrated Agricultural Drought Index) and the SPI (Standard Precipitation Index), which are the criteria for determining agricultural drought and meteorological drought, were calculated and compared. For this purpose, the droughts that occurred in the Baeksan reservoir in Gimje and the Edong reservoir in Suwon were evaluated by using the IADI and SPI drought indecies. In addition, we compared and analyzed the depth of drought based on the two drought indices. Evaluations derived form the IADI and SPI showed that the standard precipitation index tended to indicate the occurrence of drought earlier than the integrated agricultural drought index. However, the integrated agricultural drought index was better than the standard precipitation index at evaluating the severity of drought during the period of irrigation. The relationship between these two drought indices seems to be useful for decision making in the case of drought, and it is considered that more studies are needed to examine the applicability of these drought indexes.
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.
The objective of this study is to develop and evaluate the system to produce the real-time ensemble drought prediction data. Ensemble drought prediction consists of 3 processes (meteorological outlook using the multi-initial conditions, hydrological analysis and drought index calculation) therefore, more processing time and data is required than that of single member. For ensemble drought prediction, data process time is optimized and hardware of existing system is upgraded. Ensemble drought data is estimated for year 2012 and to evaluate the accuracy of drought prediction data by using ROC (Relative Operating Characteristics) analysis. We obtained 5 ensembles as optimal number and predicted drought condition for every tenth day i.e. 5th, 15th and 25th of each month. The drought indices used are SPI (Standard Precipitation Index), SRI (Standard Runoff Index), SSI (Standard Soil moisture Index). Drought conditions were determined based on results obtained for each ensemble member. Overall the results showed higher accuracy using ensemble members as compared to single. The ROC score of SRI and SSI showed significant improvement in drought period however SPI was higher in the demise period. The proposed ensemble drought prediction system can be contributed to drought forecasting techniques in Korea.
Jeju Island relies on subterranean water for over 98% of its water resources, and it is therefore necessary to continue to perform studies on drought due to climate changes. In this study, the representative standardized precipitation index (SPI) is classified by various criteria, and the spatial characteristics and applicability of drought in Jeju Island are evaluated from the results. As the result of calculating SPI of 4 weather stations (SPI 3, 6, 9, 12), SPI 12 was found to be relatively simple compared to SPI 6. Also, it was verified that the fluctuation of SPI was greater fot short-term data, and that long-term data was relatively more useful for judging extreme drought. Cluster analysis was performed using the K-means technique, with two variables extracted as the result of factor analysis, and the clustering was terminated with seven-time repeated calculations, and eventually two clusters were formed.
A hydrological drought index, MSWSI (Modified Surface Water Supply Index) was suggested based on SWSI (Surface Water Supply Index). With the available data of spatially distributed observation station of precipitation, dam storage, stream water level and natural groundwater level, South Korea was divided into 32 regions. This was conducted to represent the calculated index as a spatially distributed information. Monthly MSWSI was evaluated for the period of 1974 and 2001. It is necessary to compare this result with PDSI (Palmer Drought Severity Index) and SPI (Standard Precipitation Index), and check the applicability of the suggested index in our hydrological drought situation.
가뭄은 중요한 자연재해의 하나로서 수자원 관리 부분에서 매우 중요한 인자이다. 본 연구에서는 대한민국의 55개 기상청 관측소를 대상으로 SPI 지수에 따른 가뭄기간과 가뭄심도를 정의하고, 코풀라 이론을 이용하여 두 가뭄변수의 결합 확률 분포를 유도하였다. 또한 이를 이용하여 가뭄의 발생양상을 고찰하고 가뭄의 재현기간으로 제시하였으며, 대한민국을 대상으로 가뭄의 공간적 분포를 분석하였다. 연구에서 도출된 가뭄의 재현기간별 SPI 지수로부터 대한민국의 충청도의 공주 및 충주 인근, 강원도의 원주, 인제, 정선, 태백 등의 지역이 상대적으로 가뭄에 취약한 것으로 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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