• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.150-150
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• 2019

The development of prolong and severe drought can directly impact on the environment, agriculture, economics and society of country. A lot of efforts have been made across worldwide in the planning, monitoring and mitigation of drought. Currently, different drought indices such as the Palmer Drought Severity Index (PDSI), Standardized Precipitation Index (SPI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) are developed and most commonly used to monitor drought characteristics quantitatively. However, it will be very meaningful and essential to develop a more effective technique for assessment and monitoring of onset and end of drought. Therefore, in this study, the hidden Markov Bayesian classifier (MBC) was employed for the assessment of onset and end of meteorological drought classes. The results showed that the probabilities of different classes based on the MBC were quite suitable and can be employed to estimate onset and end of each class for meteorological droughts. The classification results of MBC were compared with SPI and with past studies which proved that the MBC was able to account accuracy in determining the accurate drought classes. For more performance evaluation of classification results confusion matrix was used to find accuracy and precision in predicting the classes and their results are also appropriate. The overall results indicate that the MBC was effective in predicating the onset and end of drought events and can utilized for monitoring and management of short-term drought risk.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1607-1611
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• 2009

본 연구에서는 현재 가뭄을 관측하는데 주로 이용되는 가뭄지수의 단점 등을 보완하고자 가뭄에 관련되는 식생지수를 연계한 공간해상도 높은 가뭄지수를 제시하였다. 우리나라 지상관측을 통해 산출할 수 있는 PDSI(Palmer Drought Severity Index)와 SPI(Standardized Precipitation Index) 같은 가뭄지수는 기온과 강수량 등의 기후자료만을 이용하여 산정할 수 있다. 두 가뭄지수는 관측하기 어려운 가뭄의 시기와 심도를 설명하고자 여러 연구를 통해 개발한 지수이지만, 두 가뭄지수만을 가지고 우리나라 전역의 가뭄의 공간적인 분포를 설명하기에는 다소 무리가 있다. PDSI의 경우 강수량과 기온과 토양의 수분함유량을 가지고 산출하는데, 전 관측지점을 똑같은 토양수분함유량을 가지고 있다는 가정 하에 계산되고, SPI의 경우 강수량만을 이용하여 산정한다. PDSI의 경우 과거의 가뭄의 정도를 판단하는데 매우유용하다고 알려져 있다. 하지만, 현재의 가뭄정도를 나타내는 데는 문제를 가지고 있고, SPI의 경우는 누적강수량을 가지고 시간단위로 계산한다는 점에서 다양한 가뭄의 정도를 예측할 수 있지만, 입력 자료로 강수량만 들어간다는 점에서 약점을 가진다. 이런 기후지수만을 이용한 가뭄정보 생산이 공간정보를 구현하는데 한계를 가지는 문제점을 개선하고자 가뭄에 직간접적으로 관련이 있는 보다 세밀한 공간정보를 가진 식생, 토지이용, 고도 등의 자료와 기후정보로부터 산정된 가뭄지수간의 관계를 분석하였다. 나아가 기존의 기후지수보다 고해상도를 가진 위성의 정규식생지수(NDVI; Normalized Difference Vegetation Index)와 같은 식생지수를 이용하여 기존보다 더 향상된 해상도의 가뭄지수를 산정하고자 하였다. 우리나라 지상관측소 76개 지점 중에 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 정규식생지수 자료와의 관계를 분석하고자 자료의 보유기간이 짧은 지점과 섬지점 등을 제외한 57개 지점을 선정하고, 연구기간동안의 강수량과 기온자료를 이용하여 PDSI와 SPI를 산출하였다. PDSI와 SPI자료를 고해상도 가뭄지수 산정의 기본 변수로 사용하기 위하여 역거리가중평균법을 이용한 연구기간동안의 한반도 지역 PDSI와 SPI 가뭄지수 지도를 생산하였다. 각각의 가뭄지수와 식생 상태를 나타내는 NDVI와의 상관특성과 계절 변화에 따른 변화특성을 분석하고, CART(Classification and Regression Trees) 알고리즘을 이용하여, 지상 자료만을 사용한 가뭄지수가 가지는 시공간적 변화 특성 제시에 대한 문제점을 개선한 보다 해상도가 높은 조합가뭄지수를 제시하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권1호
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• pp.31-44
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• 2019

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.

• 한국농공학회논문집
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• 제62권2호
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.219-219
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• 2016

기후변화에 따른 청미천 유역의 가뭄 특성을 평가한 연구로 가뭄의 발생은 여러 요소가 연속적인 상관관계를 이루고 있으며, 가뭄지수 산정에 내재되어 있는 복잡성 및 불확실성으로 인해 다양한 가뭄지수를 적용하였다. 그 중 기상학적 가뭄지수는 강수량을 이용하여 산정하는 SPI(Standardiz d Precipitation Index)와 강수량과 증발산량을 바탕으로 산정하는 SPEI(Standardiz d Precipitation Evaportranspiration Index), 유효토양수분량을 바탕으로 산정하는 농업학적 가뭄지수인 PDSI(Palmer Drought Severity Index), 유출량을 이용하여 산정하는 수문학적 가뭄지수인 SDI(Streamflow Drought Index)의 지속기간 3개월, 6개월, 9개월에 따른 과거(1985년부터 2015년) 및 미래(2016년부터 2099년)의 가뭄특성을 파악하였다. 미래의 경우 기후변화 시나리오인 RCP(Representative Concentration Pathway) 4.5와 8.5를 이용하였으며, 농업학적 및 수문학적 가뭄지수는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형 모의를 통해 산출된 결과를 토대로 산정하였다. 과거 기간의 가뭄지수 산정 결과, 2015년과 2014년이 극한 및 평균 가뭄의 평균에서 가장 극심한 가뭄을 나타냈으며, PDSI를 제외한 각 가뭄지수 간에는 높은 상관정도를 보였다. 과거를 포함한 미래 가뭄의 경우 현재(2011년부터 2020년까지), 가까운 미래(2021년부터 2040년까지), 중간 미래(2041년부터 2070년까지), 먼 미래(2071년부터 2099년까지)로 나누어 가뭄을 평가하였다. 평가 결과 현재의 경우 과거 기간의 가뭄과는 달리 2018년이 가뭄에 취약했으며, 극한 및 평균 가뭄의 평균에서 두 기후변화 시나리오는 가까운 미래와 중간미래가 취약함을 나타냈다. 상관계수의 경우 과거 결과와 마찬가지로 PDSI를 제외한 각 가뭄지수 간에 높은 상관정도를 나타냈다. 또한 빈도해석 결과 RCP 4.5에서 더 큰 변동성을 보였다. 현저히 적은 강수 및 기온 상승으로 인한 증발산량의 증가 등으로 인해 최근 들어 가뭄의 정도가 심해졌으며, 미래에는 더욱 더 심해질 전망으로 보여진다. 이를 평가하기 위해서는 본 결과에서 보듯이 각 각의 가뭄지수는 극한 가뭄의 발생 시기 및 강도에서 각기 다른 차이를 확인할 수 있기 때문에 가뭄 평가 시 다양한 형태의 가뭄지수 활용이 이루어져야 할 것이다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권3호
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• pp.1-14
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• 2019

North Korea has frequently suffered from extreme agricultural crop droughts, which have led to food shortages, according to the Food and Agriculture Organization (FAO). The increasing frequency of extreme droughts, due to global warming and climate change, has increased the importance of enhancing the national capacity for drought management. Historically, a meteorological drought index based on data collected from weather stations has been widely used. But it has limitations in terms of the distribution of weather stations and the spatial pattern of drought impacts. Satellite-based data can be obtained with the same accuracy and at regular intervals, and is useful for long-term change analysis and environmental monitoring and wide area access in time and space. The Evaporative Stress Index (ESI), a satellite-based drought index using the ratio of potential and actual evaporation, is being used to detect drought response as a index of the droughts occurring rapidly over short periods of time. It is more accurate and provides faster analysis of drought conditions compared to the Standardized Precipitation Index (SPI), and the Palmer Drought Severity Index (PDSI). In this study, we analyze drought events during 2015-2017 in North Korea using the ESI satellite-based drought index to determine drought response by comparing with it with the SPI and SPEI drought indices.

• 한국농공학회논문집
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• 제57권4호
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• pp.1-9
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• 2015

The development of drought index that provides detailed-spatial-resolution drought information is essential for improving drought planning and preparedness. The objective of this study was to develop the concept of using satellite-based hybrid drought index called the Vegetation Drought Response Index in South Korea (VegDRI-SKorea) that could improve spatial resolution for monitoring local and regional drought. The VegDRI-SKorea was developed using the Classification And Regression Trees (CART) algorithm based on remote sensing data such as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from MODIS satellite images, climate drought indices such as Self Calibrating Palmer Drought Severity Index (SC-PDSI) and Standardized Precipitation Index (SPI), and the biophysical data such as land cover, eco region, and soil available water capacity. A case study has been done for the 2012 drought to evaluate the VegDRI-SKorea model for South Korea. The VegDRI-SKorea represented the drought areas from the end of May and to the severe drought at the end of June. Results show that the integration of satellite imageries and various associated data allows us to get improved both spatially and temporally drought information using a data mining technique and get better understanding of drought condition. In addition, VegDRI-SKorea is expected to contribute to monitor the current drought condition for evaluating local and regional drought risk assessment and assisting drought-related decision making.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.82-82
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• 2021

전 세계적으로 가뭄은 농업·식량안보·수자원관리·생태계 등 다양한 분야에서 부정적인 영향을 미치고 있다. 일반적으로 가뭄은 강수량의 부족으로 발생하고, 지표수와 지하수의 가용성이 제한됨에 따라 작물생산 및 사회·경제적으로 피해가 발생한다. 이러한 영향은 특정 가뭄 모니터링 및 조기 경보와 관련하여 가뭄 지표를 결정할 때 중요한 고려사항이다. 가뭄을 분석하기 위해서는 가뭄 지표를 적용하여 정확하게 반영하고 나타내는 것이 중요하다. 가뭄의 특성을 객관적으로 정량화하기 어렵기 때문에 다양한 지표와 계산을 통한 가뭄 모니터링 및 분석 기술이 필요하며, 강수량, 토양수분, 증발산량 및 식생과 관련하여 가뭄 지표가 개발되었다. 본 연구에서는 혼합 가뭄 지표 (Drought Indicator Blends) 활용하여 우리나라의 가뭄을 분석하였다. 혼합 가뭄 지표는 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 기후 예측 센터 (Climate Prediction Center, CPC)에서 여러 가뭄 지수를 단기 또는 장기로 구분하여 통합, 개발되었다. 단기 및 장기 혼합 제품은 PDSI (Palmer Drought Severity Index), Z-Index, SPI (Standardized Precipitation Index)를 결합하여 가뭄을 추정한다. 혼합 가뭄 지표는 해당 지역의 단기 및 장기 가뭄을 이해하는데 유용하게 활용할 수 있으며, 현재까지 미국에서 활발하게 연구가 진행되고 있다. 단기 지표는 비관개 농업, 토양수분 등 강수량에 밀접한 관련이 있는 가뭄과 관련되어 평가하며, 장기 지표의 경우 관개 농업, 지하수위 등 장기간 가뭄과 연관성을 가지고 있다. 단기 및 장기 혼합 가뭄 지표를 우리나라에 적용함으로써 기존 단일 가뭄 지수를 활용한 가뭄 분석 이상으로 다방면에서 효율적인 가뭄 모니터링을 할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2005년도 총회 및 춘계학술발표회
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• pp.80-84
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• 2005

가뭄의 정도를 정량화하고 예측하기 위하여 다양한 가뭄지수중 가장 일반적으로 사용되는 것들로는 PDSI(Palmer Drought Severity Index), SWSI(Surface Water Supply Index) 및 SPI(Standard Precipitation Index) 등이 있다. 본 연구에서는 가뭄을 평가하는 방법 중 표준강수지수(SPI)를 활용한 가뭄도 산정 결과와 지하수위 관측자료간의 상관성을 평가함으로써 향후 지하수위 자료를 활용한 가뭄 평가의 가능성을 제시하고자 하였다. 본 연구 결과, 충주가금, 양평개군, 문경문경 및 영주문정 관측소 지역에서 가뭄 평가 인자인 표준강수지수와 지하수위는 비교적 상관성을 갖고 있는 것으로 분석되었으나, 표준강수지수 보다 지하수위 변동이 가뭄에 민감하지 않고 지속성과 영속성을 갖는 것으로 평가되어 가뭄 평가 인자로서 활용성이 높을 것으로 평가되었다. 이들 지역의 표준강수지수 및 지하수 수위 관측자료 간의 교차상관계수는 충주 0.750, 양평 0.533 및 영주 0.607 둥으로 분석되어 상관성이 높은 것으로 나타났다. 가뭄 평가를 위한 가뭄 관측정(DIW, Drought-Index Well)은 주변의 영향을 최소화할 수 있는 지점으로서 가뭄을 정확히 평가 예측할 수 있는 지점에 선정되어 가뭄 평가 및 예측에 활용될 수 있도록 하여야 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.405-409
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• 2018

최근 기후변화로 인해 기온, 강수량 등 농업에 직접적인 영향을 주는 환경요인의 변화가 급격하게 진행되고 있으며, 식량농업기구 (Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO)는 기후변화로 인해 전 세계적인 식량위기가 발생할 가능성이 크다고 경고하고 있다. 농업 시스템의 생산 능력을 확보하기 위해 수자원의 효율적인 공급 및 분배, 수확량 예측, 토지 특성 파악 등 농업 생산 제한요소에 대한 빠른 정보수집이 요구되고 있다. 재해관리 분야에서 원격탐사 기술은 재해 발생을 인지하고 발생지역의 재해 진행과 피해 정도를 신속하게 제공할 수 있다는 점에서 효용성이 높다. 또한 위성 영상을 이용할 경우 접근이 용이하지 못한 지역의 조사가 수월하며, 장기적인 변화관측이나 환경감시 등 광역적 접근이 가능하다. 최근 위성영상을 통한 다양한 신호의 데이터 취득 및 가공이 가능하게 됨에 따라 주기적이고 동일한 정확도로 지상자료의 획득이 가능하다는 측면에서 인공위성을 활용한 농업 분야에서의 가뭄 분석 연구의 필요성이 대두되었다. 위성영상 신호를 통해 농업 가뭄에 활용되고 있는 지표로는 정규식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 및 식생상태지수 (Vegetation Condition Index, VCI), 식생가뭄반응지수(Vegetation Drought Response Index, VegDRI) 등이 있다. 잠재 증발산과 실제 증발산의 비를 이용한 위성영상기반의 가뭄지수인 Evaporative Stress Index (ESI)는 일반적으로 사용되는 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI) 등과 비교하였을 때, 가뭄에 더 민감하고 빠른 반응을 보인다는 연구 결과로부터 짧은 기간의 급속하게 발생하는(rapid-onset) Flash drought의 가뭄판단지표로 활용되고 있다. 본 연구에서는 과거 우리나라에 발생했던 극심한 가뭄 사상을 대상으로 ESI의 가뭄분석을 통해 타 지표와의 차별성을 확인하고 농업 가뭄 모니터링의 새로운 지표로써 적용성을 검토하고자 한다.