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.
The exponential and the gamma distributions have been the traditional models for drought duration and drought intensity data, respectively. However, it is often assumed that the drought duration and drought intensity are independent, which is not true in practice. In this paper, an application of the bivariate gamma exponential distribution is provided to drought data from Nebraska. The exact distributions of R=X+Y, P=XY and W=X/(X+Y) and the corresponding moment properties are derived when X and Y follow this bivariate distribution.
가뭄은 다양한 수문학적 또는 기상학적 인자들이 복합적으로 작용하여 발생하기 때문에 가뭄의 사상을 정확히 평가하는 것은 어려운 일이나, 이를 정량적으로 해석하기 위해 다양한 가뭄지수들이 개발되어 왔다. 하지만 현재 활용중인 가뭄지수들은 단일변량의 부족량을 통해 산정되며, 복합적인 원인으로 발생하는 가뭄의 사상을 정확히 판단하지 못하는 문제가 있다. 단순 단일변량의 부족을 가뭄이라고 판단하기는 어렵기 때문이다. 최근에는 빅데이터 분석에서 많이 활용되고 있는 비정형 데이터를 활용하여 지수를 개발하는 연구들이 타 분야에서 진행되고 있으며 우수성이 입증되고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 가뭄지수에 활용 중인 기상 및 수문정보(강수량, 댐 유입량)에 각각 비정형 데이터(뉴스데이터)를 결합하여 가뭄지수를 산정하고, 산정된 가뭄지수의 검증을 통해 가뭄해석의 활용성을 평가하고자 한다. 결합가뭄지수 산정을 위해 Clayton Copula 함수를 활용하였으며, 매개변수 추정은 교정방법을 이용하였다. 분석결과, 기존의 가뭄지수(SPI, SDI)보다 비정형 데이터를 결합한 가뭄지수가 가뭄기간을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 또한 Receiver Operating Characteristic (ROC) score가 기존의 가뭄지수들보다 높게 산정되어 가뭄해석에 있어 활용성이 우수하였다. 본 연구에서 산정된 결합가뭄지수는 기존 단일변량 가뭄지수의 해석적 한계를 보완하고 비정형데이터를 활용한 가뭄지수의 활용성이 우수하다는 점에서 활용성이 높다고 판단된다.
기후변화로 인해 가뭄의 발생 빈도가 증가함에 따라 광범위하게 발생하는 가뭄의 상황을 정확하게 판단할 수 있는 모니터링 체계를 갖추는 것이 매우 중요하다. 그러나 지상 관측 기상자료만으로는 한국의 전 지역에 대한 복잡한 가뭄을 모두 파악하기에는 한계가 존재하는 반면, 인공위성 원격탐사자료는 광범위한 지역에서의 가뭄의 공간적 특성을 파악하고 가뭄을 탐지하는 데 효과적으로 이용될 수 있다. 본 연구에서는 남한의 가뭄 식별을 위한 원격탐사자료의 활용 가능성을 분석하고자 하였다. 다양한 측면의 가뭄을 모니터링하기 위해 가뭄에 영향을 미치는 주요 변수인 강수량과 잠재증발산량의 원격탐사 및 지상 관측자료를 수집하였다. 원격탐사자료의 적용성 평가는 관측자료와의 비교를 중심으로 수행하였다. 먼저 원격탐사자료의 적용성과 정확성을 평가하기 위하여 관측자료와의 상관관계를 분석하고, 기상학적 가뭄 모니터링을 위해 강수량과 잠재증발산량을 이용하여 다양한 측면의 가뭄지수들을 산정하였다. 이후 원격탐사자료의 가뭄 모니터링 능력을 평가하기 위해 가뭄지수에 대한 ROC 분석을 적용하여 과거 가뭄 재현성을 확인하였다. 마지막으로 원격탐사자료를 이용한 고해상도의 가뭄 지도를 작성하여 남한의 실제 가뭄에 대한 원격탐사자료의 모니터링 활용 가능성을 평가하였다. 원격탐사자료의 적용을 통해 향후 미 계측 유역을 포함한 남한 전 지역에서 다양하게 발생하는 가뭄 상황을 파악하고 이해할 수 있을 것으로 판단되었다.
Climate extreme variability is a major cause of disaster such as flood and drought types occurred in Korea and its effects is also more severe damage in last decades which can be danger mature events in the future. The main aim of this study was to assess the effectives of climate change on drought for an agriculture as Nakdong basin in Korea using climate change data in the future from data of General Circulation Models (GCM) of ECHO-G, with the developing countries like Korea, the developed climate scenario of medium-high greenhouse gas emission was proposed of the SRES A2. The Standardized Precipitation Index (SPI) was applied for drought evaluation. The drought index (SPI) applied for sites in catchment and it is evaluated accordingly by current and future precipitation data, specific as determined for data from nine precipitation stations with data covering the period 1980-2009 for current and three periods 2010-2039, 2040-2069 and 2070-2099 for future; time scales of 3month were used for evaluating. The results determined drought duration, magnitude and spatial extent. The drought in catchment act intensively occurred in March, April, May and November and months of drought extreme often appeared annual in May and November; drought frequent is a non-uniform cyclic pattern in an irregular repetitive manner, but results showed drought intensity increasing in future periods. The results indicated also spatial point of view, the SPI analysis showed two of drought extents; local drought acting on one or more one of sites and entire drought as cover all of site in catchment. In addition, the meteorology drought simulation maps of spatial drought representation were carried out with GIS software to generate for some drought extreme years in study area. The method applied in this study are expected to be appropriately applicable to the evaluation of the effects of extreme hydrologic events, the results also provide useful for the drought warning and sustainable water resources management strategies and policy in agriculture basins.
The influence of drought has increased due to global warming. In addition, forest fires have occurred more frequently due to droughts and resulted in property losses and casualty. In this study, the effects of drought on Goseong-Sokcho Forest Fire in 2019 were analyzed using high-resolution synthetic precipitation data. In order to determine the severity of drought, the average, 20%tile and 80%ile values were calculated using the synthetic precipitation data of the past 30 years and compared with the current climatology. We have investigated the multi-year accumulated precipitation data to determine the persistence of drought. In Goseong-Sokcho forest fire case, the two-year cumulative synthetic precipitation data shows a similar value to the climate, but the three-year cumulative synthetic precipitation data was close to the 20%ile lines of the climate value. It may expose that the shortage of precipitation in 2017 had persisted until 2019, despite abundant precipitation during the summer in 2018. Therefore, Goseong-Sokcho forest fire might be spread more rapidly by drought which has been persisted since 2017.
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.
Drought is defined by differently for the several scientific and technical fields such as hydrological drought, agricultural drought, meteorological drought, climatological drought, atmospheric drought. A lot of drought indices have been developed to quantify drought severity levels. However these drought indices might be expressed differently as the drought conditions for specific period because the drought severity level is using different types of data on each condition. It is necessary for development of quantative drought representation methods by drought index application. In this research, the reaction to the historical droughts is analyzed after estimation of PDSI, SPI and MSWSI(Modified Surface Water Supply Index) in south korean territory. Lastly the drought representation methods were examiner combining the drought indices by drought indices. The arithmetic mean drought indices that include PDSI, SPI, in yearly basis from 1971 to 2001 and MSWSI in yearly basis from 1974 to 2001 were estimated through the whole nation. The applicability of drought indices are examined based on the observed drought data for national and regional droughts. The result shows that PDSI, SPI(3), SPI(6), and MSWSI have proven to be sensitive enough to the historical drought. The correlation analysis of each drought index was conducted whether they could show the long and short term drought equally. The analysis of how appropriately represent for the historical drought was used for determining for the combined drought index. Consequently, PDSI, SPI(3), SPI(6), and MSWSI have been appeared as suitable indices for the development of quantitative drought representation methods. For the decision of weight on combining PDSI, SPI(3), SPI(6), and MSWSI, drought map was made for eighteen alternative to decide weight. The results showed that PDSI(20%), SPI(3)(60%), SPI(6)(10%), and MSWSI(10%) have been the most well matched weights. Using selected weights of each drought indices and by reconstructing the national mean drought severity on yearly basis, the fact that the year of historical drought is in accordance with the verified one for drought representation. In short, the acquired technique using combined drought index can be used for useful and believable quantitative method of drought analysis.
본 연구에서는 경기도 지역을 중심으로 관측자료로 부터 아울러 포아송 과정을 적용하여 가뭄의 재현 및 지속특성을 정량화하고 그 공간분포를 비교 분석해 보았다. 본 연구에서는 관측된 월 강수량 자료를 가뭄지수인 SPI로 변환하여 분석에 이용하였다. 특히, 가뭄의 공간분포 특성 파악을 위해 관측길이가 서로 다른 자료에 포아송 과정을 적용하는 경우의 장ㆍ단점 등을 파악해 보고자 하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 포아송 과정을 이용한 가뭄의 정량화는 특히 관측기록이 짧은 경우에 유리한 것으로 나타났다. 공간적으로 가까운 위치에 있는 두 지점의 특성이 관측기록의 길이에 덜 민감해 짐에 따라 전체적으로 유사한 특성을 나타냄을 확인할 수 있었다. (2) 지점별 관측기록의 길이가 크게 다른 경우 모형에 의한 가뭄의 공간적 특성 파악이 단순히 관측자료를 이용한 경우에 비해 우월할 수 있다. 본 연구의 경우에 있어서도 모형을 이용한 경우 가뭄의 공간분포가 관측을 직접 분석하여 얻은 가뭄의 공간분포보다 뚜렷하게 나타남을 확인할 수 있었다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.563-566
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2006
In order for the evaluation and analysis of the spring drought which has been periodically occurring in Korean peninsula since 2000, the use of satellite image data is increasing to investigate temporal and spatial characteristics of the drought areas. The recent spring droughts in south Korea have some characteristics. It last for short period in spring when the activity of vegetation is not lively and it have large areal deviation in the severity of drought. In this study, considering the characteristics of the spring drought in Korean peninsular, the MODIS satellite image data which has superior spatial and radiometric resolutions was used for the analysis of the spring drought. In two basins having different spatial characteristics, the drought events were selected and their severities were analyzed using the MODIS NDVI, LSWI, and daily rainfall data since 2000, and the spatial characteristics of the drought area were analyzed using the DEM, land cover, and digital forest map of the study areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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