본 연구에서는 SPI지수를 이용하여 내륙지방의 가뭄을 분석하였다. 본 연구에서 적용된 SPI가뭄 지수는 국내에서 발생하였던 과거의 가뭄사상 특성을 분석하기 위하여 SPI(Standardized Precipitation Index)지수를 선정하여 안동관측소의 1983년~2016년까지의 월평균 강우자료를 취합하여 가뭄지수를 산정하였다. 또한 이를 이용하여 가뭄발생을 3개월, 6개월, 9개월, 12개월로 나누어 가뭄기간 조사를 통하여 내륙지방의 대표적인 도시인 안동지방의 가뭄특성 및 주기를 분석하였다. 그 결과, SPI-3은 겨울과 이듬해인 봄까지는 가뭄현상이 심화되며, 여름철에는 장마로 인해 가뭄이 완화되는 것으로 분석되었다. 또한, 가뭄의 주기성을 분석한 결과 5년 내외 주기가 유의한 것으로 나타났으며, SPI-3의 분석결과 1년에서 2년의 주기성을 보였다. 따라서 SPI가뭄지수를 이용하여 안동지역의 가뭄을 분석한 결과 2000년 이후 길게는 6년을 주기로 가뭄지수가 나타났으며, 관측된 강우자료를 이용하여 가뭄을 산정하데 있어서 효과적인 분석에 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
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.
장시간의 강수부족으로부터 야기되는 가뭄은 다른 자연재해에 비하여 하나의 물리적인 특성으로 표현하기에는 한계가 있다. 이러한 가뭄의 특성을 파악하기 위하여 다양한 지수들이 사용되고 있으며, 각각의 지수는 기후적 혹은 물리적 특성 등을 반영하여 가뭄을 평가하고 있다. 다양한 가뭄지수중 SPI(Standardized Precipitation Index)는 가뭄 발생에 있어 가장 중요한 요소를 차지하는 강수를 이용하여 가뭄을 평가하고 있으며, 비교적 간단한 방법으로 계산되어지며 다양한 기관에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 무강수일수와 선행강수조건에 따른 영향을 고려한 개선된 SPI 지수를 제시하고 가뭄감지능력을 기존의 가뭄지수와 비교 분석 하였다. 무강수일수의 고려를 위하여 월 최대 무강수일수의 확률분포를 구하고 이를 다시 누적확률분포로 나타냄으로서 기존에 가뭄지수에 무강수일수의 영향을 추가할 수 있는 가중치를 생성하였다. 또한 추가적으로 월 최대 무강수일의 시점을 전기, 중기, 후기로 구분하여 각각의 기간에 따라 가중치를 변환하여 수행하였다. 이전의 강수효과를 고려하기 위하여 15일 이전의 강수를 성수기와 비성수기로 구분하고 각각의 기간에 강수량에 따른 가중치를 세분하여 기존의 가뭄지수에 추가하였다. 기존의 가뭄지수와 새롭게 제시된 가뭄지수의 평가를 위하여 ROC분석을 사용하였으며, ROC분석은 실제 발생했던 사실과 산정된 값을 평가하는 방법으로 본 연구에서는 과거 실제 방생한 가뭄기록과 산정된 지수의 수치를 4가지의 범주로 나누어 분석하였다. 평가 기간은 1973년부터 2009년까지이며, 사용된 자료는 우리나라 기상청의 76개 지상관측지점 중 섬 지역 7개를 제외한 69개 지점의 정보를 이용하였다. 분석결과 기존의 SPI3에 비하여 전반적으로 향상된 가뭄감지능력을 보여주었다. 무강수일수와 선행강수효과를 이용한 가뭄지수의 가중치 생성은 SPI3 뿐만 아니라 다양한 지수에 적용되어 사용성이 높아 뛰어난 가뭄감지능력을 가지는 가뭄지수 개발에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
In this study, the GPM (Global Precipitation Mission) IMERG (Integrated Multi-satellitE retrievals for GPM) rainfall data was verified and evaluated using ground AWS (Automated Weather Station) and radar in order to investigate the availability of GPM IMERG rainfall data. The SPI (Standardized Precipitation Index) was calculated based on the GPM IMERG data and also compared with the results obtained from the ground observation data for the Hoengseong Dam and Yongdam Dam areas. For the radar data, 1.5 km CAPPI rainfall data with a resolution of 10 km and 30 minutes was generated by applying the Z-R relationship ($Z=200R^{1.6}$) and used for accuracy verification. In order to calculate the SPI, PERSIANN_CDR and TRMM 3B42 were used for the period prior to the GPM IMERG data availability range. As a result of latency verification, it was confirmed that the performance is relatively higher than that of the early run mode in the late run mode. The GPM IMERG rainfall data has a high accuracy for 20 mm/h or more rainfall as a result of the comparison with the ground rainfall data. The analysis of the time scale of the SPI based on GPM IMERG and changes in normal annual precipitation adequately showed the effect of short term rainfall cases on local drought relief. In addition, the correlation coefficient and the determination coefficient were 0.83, 0.914, 0.689 and 0.835, respectively, between the SPI based GPM IMERG and the ground observation data. Therefore, it can be used as a predictive factor through the time series prediction model. We confirmed the hydrological utilization and the possibility of real time drought monitoring using SPI based on GPM IMERG rainfall, even though results presented in this study were limited to some rainfall cases.
가뭄은 지역적 특성이 강하게 나타나므로 가뭄이 진행하는 상태나 심한 정도를 정의할 수 있는 객관적인 정의나 기준이 필요하다. 이를 위해 가뭄지수(drought index)란 개념은 증발산량을 정량적으로 제시하면서 시작되었으며, 현재까지 전 세계적으로 많은 가뭄 관련 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 대표적인 기상학적 가뭄지수인 표준 강수 지수(SPI)를 산정하였고, 실질적인 가뭄을 고려할 수 있는 가뭄 위험 지수(DRI)를 가뭄 취약성 지수(DVI)와 가뭄 위험요소 지수(DHI)를 대상지역인 의령군에 적용하여 안정적인 용수공급 체계를 마련할 수 있는 실제적인 가뭄의 평가에 대한 방법을 제시하였다.
본 연구에서는 농업적 가뭄을 시, 공간적으로 파악하기 위하여 Terra의 MODIS 원격탐사 자료를 활용하여 가뭄의 정량적 평가를 실시하였다. 여러 가지 위성영상 중에서 식생 상태의 변화가 관찰되는 MOD13A3 영상을 통하여 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)와 EVI (Enhanced Vegetation Index)를 선정하였으며, 토지정보를 효율적으로 수집할 수 있는 MCD12Q1 영상의 Type1을 통하여 물, 도심지역 등을 제외한 식생부분만을 나타낼 수 있도록 토지피복분류를 하였다. 토지피복분류된 자료를 이용하여 NDVI와 EVI를 중권역별로 산정하여 나타낸 결과 계절적인 성향이 강하게 나타나 이를 보완하고자 EVI의 표준화 지수인 VSIA (Vegetation Stress Index Anomaly)를 우리나라의 극심한 가뭄해인 2001년에 대하여 중권역별로 산정하였다. 또한, 과거 우리나라의 농업가뭄 피해를 조사하였으며, 지상강우관측소의 자료를 통하여 SPI (Standardized Precipitation Index)를 중권역별로 산정하였다. SPI와 위성영상의 표준화 지수인 VSIA를 우리나라의 농업적 가뭄피해 연도와 비교하였으며, VISA의 시공간적 분석을 통해 한반도의 농업적 가뭄을 평가할 수 있는 활용성 및 적용 가능성을 검토하였다.
본 논문의 목적은 금강유역을 대상으로 Standardized Precipitation Index (SPI) 기상학적 가뭄지수, 농업용 저수지 가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)간의 관계를 통해 기상학적 가뭄이 농업에 미치는 상관성을 분석하는데 있다. 2014년부터 2016년까지의 강수량, 농업용 저수율 자료를 수집하여 가뭄지수를 산정하였으며, 기상학적 가뭄과 농업가뭄간의 상관성을 평가하기 위해 Pearson 상관계수와 Receiver Operation Characteristic (ROC) 분석을 실시하였다. 상관분석결과 SPI-6와 RDI의 Pearson 및 ROC 적중룰이 각각 0.606, 0.722으로 가장 높게 분석되었고 가뭄의 공간적 발생패턴을 분석하기 위해 공간분포된 SPI-6와 RDI를 중첩한 결과 2015년 8월부터 2015년 10월의 심한 가뭄 발생 시 미호천 상류 유역과 논산천 유역에서 중복적으로 가뭄의 심도의 차이가 발생하는 것을 확인하였다. 저수지 가뭄이 발생한 지역에 대한 저수지의 제원을 이용하여 분석을 수행한 결과, RDI 가뭄이 크게 나타난 지역은 유역배율이 작은 저수지들이 많이 모여 있는 지역일수록 극심한 가뭄을 겪는 것으로 분석되어, 유역배율에 따라 저수지의 농업가뭄 대응능력에 차이가 있음을 확인하였다.
The extreme 2017 spring drought affected a large portion of central and western South Korea, and was one of the most climatologically driest spring seasons over the 1961-2016 period of record. This drought was characterized by exceptionally low precipitation, with total precipitation from January to June being 50% lower than the mean normal precipitation (1981-2010) over most of western South Korea. In this study, for the quantitative drought impact analysis, the widely-used Standardized Precipitation Index (SPI) and the statistical drought frequency are compared with observed meteorological characteristics and anomalies. According to the drought frequency analysis of monthly cumulative precipitation during January and May in 2017, Gyeonggi-do, Chungcheong-do, and Jeollanam-do areas showed more than drought frequency over 100 years. Gyeongsangnam-do area showed more than drought frequency over 200 years based on annual precipitation in 2017. The South Korean government (Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs (MAFRA) and Korea Rural Community Corporation (KRC)) have been operating a government-level drought monitoring system since 2016. Results from this study can be used to improve the drought monitoring applications of future drought events, as well as drought planning and preparedness in South Korea.
Drought is a disaster that causes prolonged and wide scale damage. Recently, the severity and frequency of drought occurrences, and drought damage have been increased significantly due to climate change. As a result, a quantitative study of drought factors is needed to better understand and prevent future droughts. In the case of agricultural drought, several existing studies examine the economic damage caused by droughts and their causes, but these studies are not well suited to estimating crop-oriented agricultural drought damage and the factors that absolutely affect agricultural drought. This study determines which factors most affect agricultural drought. It examines meteorological factors and those related to agricultural water supplied by irrigation facilities. Rice paddy production per unit area is lower than the average from the last two years where agricultural drought occurred. We compare the relative frequency of agricultural drought impacts with irrigation facilities, effective reservoir storage, the number of water supply facilities, and the meteorological drought index such as Standardized Precipitation Index (SPI). To identify factors that affect agricultural drought, we correlate rice paddy production anomalies with irrigation water supply for the past two years. There was a high positive correlation between rice paddy production and irrigation water usage, and there was a low or moderate negative correlation between rice paddy production anomalies compared to the average of the past two years and SPI. As a result, agricultural water supply by irrigation facilities was judged to be more influential than meteorological factors in rice paddy production. This study is expected to help local governments establish policies related to agricultural drought response.
Jehanzaib, Muhammad;Kim, Ji Eun;Park, Ji Yeon;Kim, Tae-Woong
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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pp.151-151
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2019
Because drought is a complex and stochastic phenomenon in nature, statistical approaches for drought assessment receive great attention for water resource planning and management. Generally drought characteristics such as severity, duration and intensity are modelled separately. This study aims to develop a relationship between drought characteristics using a bivariate copula model. To achieve the objective, we calculated the Standardized Precipitation Index (SPI) using rainfall data at 6 rain gauge stations for the period of 1961-1999 in Jehlum River Basin, Pakistan, and investigated the drought characteristics. Since there is a significant correlation between drought severity and duration, they are usually modeled using different marginal distributions and joint distribution function. Using exponential distribution for drought severity and log-logistic distribution for drought duration, the Galambos copula was recognized as best copula to model joint distribution of drought severity and duration based on the KS-statistic. Various return periods of drought were calculated to identify time interval of repeated drought events. The result of this study can provide useful information for effective water resource management and shows superiority against univariate drought analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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