본 연구에서는 새로운 시공간적 가뭄해석 방법을 제안하기 위해, 강우관측지점별 가뭄사상을 추출하여 가뭄사상의 시작 시점이 동일한 강우관측지점을 선정하여 CASE를 구분하였다. 그 결과 SPI3에서는 36개, SPI6에서는 38개, SPI9에서는 40개, SPI12에서는 39개의 CASE가 분석대상으로 선정되었으며, 이를 이용한 연구방법의 적용성을 검토하기 위해, 과거 우리나라의 대표적 가뭄사상으로 알려진 장기가뭄과 단기가뭄에 대한 시공간적 가뭄발생특성을 재현하여 비교분석한 결과, 실제 과거가뭄사상에 잘 부합하는 것으로 확인되었다. 또한, 가뭄의 이동경로 및 전이특성을 분석하기 위한 방안으로 질량모멘트 개념을 이용하여 가뭄의 중심 및 영향권을 결정하는 새로운 가뭄해석 기법을 제안하였다. 그 결과 시간의 흐름에 따라 가뭄이 발생한 지역의 순서를 확인할 수 있었으며, 시공간적 가뭄패턴분석을 수행하기 위해서는 크게 두 가지로 구분되는 가뭄의 중심 및 영향권의 변화양상을 선행적으로 고려해야 함을 확인할 수 있었다.
가뭄은 일반적으로 장기간에 걸쳐 물 공급이 부족하여 나타나는 환경 재앙 중 하나로 대부분 넓은 지역에 걸쳐 나타난다. 원격탐사 자료는 이러한 넓은 지역에서 나타나는 가뭄 모니터링에 적합한 방법이다. 따라서 이 연구에서는 강원도 소양호 지역의 Landsat 위성 영상 자료를 활용하여 약 30년(1985-2015) 동안의 소양호 면적을 산출하고 이를 가뭄 패턴과 분석하였다. 특히 ISODATA, Maximum likelihood 및 인공신경망을 활용하여 Landsat 영상을 분류하여 소양호 면적을 산출하였다. 또한 가뭄 패턴을 분석하기 위하여 산출된 호수 면적과 소양호 지역의 강수량을 활용한 표준강수지수(Standardized Precipitation Index: SPI)와의 상관관계를 분석하였다. 영상 분류 연구 결과, ISODATA, Maximum likelihood 및 인공신경망 방법 중에서 호수 면적 산출의 최적의 방법은 인공신경망 방법임을 알 수 있었다. 또한, 인공신경망 방법을 적용하여 산출한 호수 면적과 SPI와의 상관관계 분석 결과 R2 값이 0.52를 가진다. 즉, SPI지수가 낮을 때 호수 면적이 감소하는 것을 알 수 있었다. 즉 호수 면적 변화를 통하여 소양호 지역의 가뭄 상태 감지 및 모니터링이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 이 연구는 향후 지역 가뭄 모니터링 프로그램 개발 등에 사용이 가능할 것이다.
가뭄은 지구 대기 형성만큼이나 오래된 현상으로 생태계, 수문학, 농업 및 경제에 중대한 영향을 주며 세계 어디에서나 발생할 수 있는 자연재해 중 하나이다. 가뭄에 의한 사회·경제적 피해를 줄이고 가뭄 위험을 관리하기 위해서는 가뭄의 시공간적 특성을 이해하는 것이 중요하다. 하지만, 기존의 가뭄 감시는 가뭄 지표를 계산하여 산정된 결과 값을 바탕으로 해당 지역의 가뭄 유무의 정보를 제공하는 1차원적 방법으로 가뭄 감시 및 관리를 위해서는 시·공간적 정보제공이 필요하다. 본 연구에서는 시·공간적 가뭄 전이 분석을 위해 GPM(Global Precipitation Measurement) 자료를 활용하여 2000년부터 2020년까지 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 산정하였으며, 산정된 SPI를 Spatial drought tracking (S-TRACK) 방법을 적용하여 가뭄의 대륙규모(continetal scale) 시공간적 변화와 전이현상을 살펴보고자 하였다. 본 연구를 결과를 바탕으로 가뭄의 시·공간적 변화에 대한 이해 및 광역규모에서의 가뭄현상의 이동과정을 알아볼 수 있으며, 더 나아가 본 연구의 성과는 기존의 국지적 가뭄 감시 및 예측 방법에 적용하여 가뭄에 대한 효율적인 대응방안을 마련하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Drought and flooding have historically coexisted in Korea, occurring at different times and with varying cycles and trends. The drought indicators measured were (PDSI), (SPI), and (SPEI) in order to statistically analyze the annual or periodic drought occurrence and objectively evaluate statistical characteristics such as the periodicity, tendency, and frequency of occurrence of droughts in the Doam watershed. To compute potential evapotranspiration (PET), both Thornthwaite (Thor) and Penman-Monteith (PM) parameterizations were considered, and the differences between the two PET estimators were analyzed. Hence, SPIs 3 and SPIs 6 revealed a tendency to worsen drought in the spring and winter and a tendency to alleviate drought in the summer in the study area. The seasonal variability trend did not occur in the SPIs 12 and PDSI, as it did in the drought index over a short period. As a result of the drought trend study, the drought from winter to spring gets more severe, in addition to the duration of the drought, although the periodicity of the recurrence of the drought ranged from 3 years to 6 years at the longest, indicating that SPIs 3 showed a brief time of around 1 year. SPIs 6 and SPIs 12 had a term of 4 to 6 years, and PDSI had a period of roughly 6 years. Based on the indicators of the PDSI, SPI, and SPEI, the drought severity increases under climate change conditions with the decrease in precipitation and increased water demand as a consequence of the temperature increase. Therefore, our findings show that national and practical measures are needed for both winter and spring droughts, which happen every year, as well as large-scale and extreme droughts, which happen every six years.
최근에는 확률강우량을 산정할 경우 지점빈도해석의 단점을 보완한 지역빈도해석법이 자주 실무에 적용되고 있으나, 가뭄에 관련한 연구에서는 대부분 아직까지 지점자료를 이용한 가뭄분석을 실시하고 있다. 본 연구에서는 가뭄의 지역적 특성 분석을 실시하기 위하여 필요한 동질한 가뭄특성을 지닌 지역을 구분하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 기상청 강우관측 지점자료 중 30년 이상의 강우자료를 보유한 58개의 관측지점을 대상으로 표준강수지수(SPI)를 산정하여 가뭄의 심도, 지속기간, 강도, 발생빈도 등과 같은 가뭄특성인자를 생성하였다. 가뭄특성인자는 수문학적으로 동질한 특성을 지닌 지역을 구분하는데 중요한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 다양한 가뭄특성인자를 효율적으로 활용하여 K-means 기법을 적용한 군집분석을 실시하여 동질한 가뭄특성을 지닌 지역을 6개 지역으로 구분하였다. 이러한 지역구분은 가뭄 특성의 공간적 해석을 가능하게 할 수 있고, 지점빈도 해석의 단점을 보완하는 지역빈도 해석도 가능하게 할 수 있다.
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.
본 연구는 토양의 수분 상태를 고해상으로 관측 및 분석하고 농업분야에의 응용 가능성을 평가하기 위한 연구이다. 이를 위하여 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager)/TIRS(Thermal Infrared Sensor)의 광학 및 열적외선 위성영상을 연구자료로 전라북도 농업지역을 포함(연구자료 내 46%)하는 2015, 2016, 및 2017년 5-6월에 촬영된 영상 세 장을 이용하였다. 연구지역의 각 영상 촬영일의 토양의 수분 상태는 SPI(Standardized Precipitation Index)3 가뭄지수를 통하여 효과적으로 획득할 수 있으며, 각 영상은 보통, 습윤, 및 건조한 토양 수분 조건을 갖는다. 이러한 각기 다른 토양수분 조건을 갖는 영상을 대상으로 토양의 수분 상태를 관측하고 SPI3 가뭄지수로부터 획득한 토양의 수분 상태와 비교/분석을 수행기 위하여, TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)를 계산하였다. TVDI는 Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상으로부터 계산한 LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)의 관계로부터 추정하여 계산된다. LST-NDVI의 형상 공간 내 픽셀의 분포에서 NDVI에 따른 LST의 최대/최소값을 추출하고 이를 대상으로 각각 선형회귀분석(linear regression analysis)을 통하여 NDVI에 따른 LST의 Dry/Wet edge를 결정할 수 있으며, 최종적으로 NDVI에 따른 두 edge 사이에서의 LST 값의 비율을 계산하여 TVDI 값을 계산한다. TVDI 값으로부터 관측된 영상 내 상대적인 토양의 수분 상태를 매우 습윤, 습윤, 보통, 건조, 매우 건조의 5단계로 분류하여 SPI3로부터 획득한 각각의 토양수분 상태와 비교하였다. 연구자료 획득시기인 5-6월 시기의 특성상 모내기로 인하여 영상 내 가장 많은 비율을 차지하는 논 지역의 영향으로 영상 전체 중, 약 62% 이상이 습윤 및 매우 습윤한 상태로 분류되었다. 또한, 보통으로 분류되는 픽셀은 영상 내 밭 지역의 영향 때문으로 분석되었다. 영상 전체에 대해서는 대략적으로 SPI3의 토양수분 상태와 대응하였지만 매우 건조, 습윤, 및 매우 습윤에 해당하는 세분류 결과에서는 SPI3 토양수분 상태와 대응하지 않았다. 또한, 영상에서 논과 밭의 농업지역을 추출 및 분류한 후, SPI3 토양수분 상태와 비교하였을 때, 논 지역의 토양수분 상태 관측 분류 결과는 매우 건조, 보통 및 매우 습윤에서, 밭 지역은 보통의 분류에서만 SPI3 가뭄지수와 대응하지 않았다. 이는 매우 건조한 나지 및 매우 습윤한 모내기로 인한 논 지역, 수계, 구름 및 산지 지형효과 등의 이상치로 인하여 잘못된 Dry/Wet edge 추정의 문제로 사료되어진다. 그러나 5-6월 시기의 농업지역 중, 밭 지역에서는 세분류된 토양의 수분 상태를 효과적으로 관측할 수 있었다. 고해상 광학위성 기반 농업지역에 대한 토양수분 상태의 시 공간적 변화를 관측하여 농업지역의 농업생산량예측 등 그 응용이 가능할 것으로 사료된다.
표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)는 강수량 변동의 정도를 표준화하여 나타낸 지수로, 가뭄 평가에 적용되고 있다. 일반적으로 SPI를 산정할 때는 월 단위의 시간 척도를 적용하며, 장기간의 가뭄에 대해 평가한다. 그러나 시간 척도가 길어질수록 가뭄 발생 후 가뭄을 감지하는 데 걸리는 시간이 더 길어지기 때문에 대처가 더욱 어려워진다. 또한, 기후변화로 인해 가뭄 빈도가 증가하고, 그 정도가 더욱 심화되면서 일 단위의 적용이 필요해지고 있다. 본 연구는 한반도 남부지역을 대상으로 일 단위의 SPI 적용을 위한 최소 시간 척도를 조사하였다. 대상 지역을 강원권, 수도권, 부울경, 대경권, 호남권, 충청권의 총 6개 지역으로 분리하여, 각 지역별, 계절별 최소 시간 척도를 조사하였다. SPI 산정을 위해 후보 분포형으로 Gumbel, Gamma, GEV, Loglogistic, Lognormal, Weibull을 적용하였으며, 시간 척도는 5일부터 365일까지 총 10개로 설정하였다. 본 연구에선 크게 적합도 검정과 정규성 검정으로 진행하였다. 적합도 검정에서는 Chi-square test를 적용하였으며, 이때 일 단위의 짧은 시간 척도를 적용할 경우 누가 강수 시계열의 값이 0으로, 0값이 시계열에 포함되면 SPI의 정확도가 떨어지는 문제가 발생하는데, 이를 보완하기 위해 누가 강수 시계열의 0값을 고려하였다. 마지막으로 각 후보 분포형을 적용하여 산정된 SPI가 표준정규분포에 합당한지를 검증하기 위해 Anderson-Darling test를 수행하였다. 결과적으로 대부분의 지역에서는 봄과 여름의 경우 최소 15일 정도의 시간 척도까지는 적용할 수 있을 것으로 판단되며, 겨울의 경우는 최소 30일 정도의 시간 척도를 적용해야 함을 확인하였다. 지역별로 차이가 크진 않지만, 이러한 연구 결과를 참고하여 각 지역별로 더 나은 가뭄 대책을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
Forecasting future drought events in a region plays a major role in water management and risk assessment of drought occurrences. The creeping characteristics of drought make it possible to mitigate drought's effects with accurate forecasting models. Drought forecasts are inevitably plagued by uncertainties, making it necessary to derive forecasts in a probabilistic framework. In this study, a new probabilistic scheme is proposed to forecast droughts, in which a discrete-time finite state-space hidden Markov model (HMM) is used aggregated with the Representative Concentration Pathway 8.5 (RCP) precipitation projection (HMM-RCP). The 3-month standardized precipitation index (SPI) is employed to assess the drought severity over the selected five stations in South Kore. A reversible jump Markov chain Monte Carlo algorithm is used for inference on the model parameters which includes several hidden states and the state specific parameters. We perform an RCP precipitation projection transformed SPI (RCP-SPI) weight-corrected post-processing for the HMM-based drought forecasting to derive a probabilistic forecast that considers uncertainties. Results showed that the HMM-RCP forecast mean values, as measured by forecasting skill scores, are much more accurate than those from conventional models and a climatology reference model at various lead times over the study sites. In addition, the probabilistic forecast verification technique, which includes the ranked probability skill score and the relative operating characteristic, is performed on the proposed model to check the performance. It is found that the HMM-RCP provides a probabilistic forecast with satisfactory evaluation for different drought severity categories, even with a long lead time. The overall results indicate that the proposed HMM-RCP shows a powerful skill for probabilistic drought forecasting.
가뭄에 대한 대책을 수립하기 위해서는 가뭄의 심도 및 지속기간 등 가뭄특성을 산정하여 가뭄을 정량화하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 표준강수지수(SPI)를 도입하여 가뭄특성을 정량적으로 산정하였다. 가뭄은 일정기간 지속되는 특성을 지니고 있기 때문에 일정 관측기간동안 제한된 가뭄사상을 가지게 된다. 본 연구에서는 조선시대에 기록된 측우기 자료(1770년 ${\sim}$ 1907년)를 이용하여 관측자료를 확장하였고, 이를 이용하여 보다 많은 가뭄특성자료를 획득하여 가뭄빈도해석을 실시하였다. 측우기 자료와 관측자료를 이용하여 산정된 SPI로부터 절단수준법 개념을 이용하여 SPI의 -1이하를 가뭄으로 정의하고, 가뭄 심도 및 가뭄 지속기간을 구하였다. 가뭄의 심도와 지속기간은 가뭄을 특성화하는데 있어서 중요한 인자로서 최근 이 두 특성을 함께 고려하는 빈도해석법들이 제안되고 있다. 기존의 단일변수 빈도해석을 가뭄에 적용하였을 경우, 가뭄의 심도와 지속기간을 이용하여 구한 각각의 재현특성이 상이하게 나타나는 경우가 있는데, 이는 하나의 가뭄사상의 재현특성을 표현하는데 적절하지가 않다. 본 연구에서는 이변수 감마분포를 이용하여 가뭄심도와 지속기간의 결합확률밀도함수를 추정하고, 이를 통하여 가뭄의 이변수 재현 기간을 산정하여 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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