본 연구에서는 copulas 기반의 결합가뭄지수를 적용한 가뭄심도-영향면적-지속기간곡선을 작성하여 가뭄의 시공간적 거동을 살펴보았다. 우리나라 전국 60개 지점의 기상청 월강수량자료로부터 JDI를 산정한후, 이를 다시 EOF와 Kriging 기법을 이용하여 $10{\times}10$ km의 공간적 해상도를 가진 JDI 값으로 할당하였다. 격자기반의 JDIs를 가뭄의 지속기간별 영향면적별로 분석하고, 우리나라의 가뭄 사상을 표현하기 위하여 JDI-SAD 곡선을 작성하였다. JDI-SAD 곡선을 통하여 과거에 발생한 가뭄 사상을 시공간적으로 특성화할 수 있다. 또한 현재의 가뭄 상황에 대한 정확한 영향평가에 기여할 것으로 기대된다.
Drought monitoring over paddy field area is an important role as the frequency and intensity of drought due to climate change increases. This study analyzed the applicability of drought monitoring on paddy crops using MODIS-based field surveys. As a satellite-based drought index using evapotranspiration for quantitative drought determination, ESI (Evaporative Stress Index), was applied and calculated through the ratio of MODIS- based actual and potential evapotranspiration. For the irrigated areas of Idong, Gosam, Geumgwang, and Madun reservoirs the availability of irrigation water supply, ponding depth, precipitation, paddy growth were investigated for the paddy field within one grid of MODIS. In addition, the percentile-based ESI drought severity was calculated to compare the growth process of paddy and changes in the drought category of ESI. The Idong area was irrigated about a week later than other reservoirs for the period of water supply, transplanting, and water drainage and the ESI drought category tended to be different. The Gosam, Geumgwang, and Madun area expressed moderate drought prior to the farming season, and indicated normal as the water was supplied. During the water drainage, the drought category intensified, indicating that the water available on land was decreasing. These results demonstrated that the MODIS-based ESI could be an effective tool for agricultural drought monitoring over paddy field area.
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.
기후변화로 인한 홍수와 가뭄 발생빈도의 증가는 전 세계적인 문제이다. 특히, 가뭄은 환경, 생태, 사회, 경제적인 측면에 영향을 미치는 심각한 재해로 인식되고 있다. 따라서 이에 대한 연구와 대책 마련이 필요하다. 본 연구에서는 한강유역의 기상학적 가뭄지수를 산정하여 기후변화가 가뭄에 미치는 영향을 분석하였다. 기후변화에 관한 정부 간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)에서 제공하는 대표농도경로 시나리오(Representative Concentration Pathways, RCPs)를 사용하여 기후변화에 따른 한강유역의 기상학적 가뭄 발생 횟수 변화를 일반적인 가뭄과 극심한 가뭄으로 구분하여 분석을 수행하였다. 1973 - 2010년을 현재 분석기간으로 선정하였으며, 시나리오 자료를 사용하여 미래기간(Target I : 2011 - 2039, Target II: 2040 - 2069, Target III : 2070 - 2099)을 구분하였다. -1.0과 -1.5보다 작은 표준강수지수의 발생횟수를 SPI 3, 6, 12 별로 각각 분석 하였다. 분석결과를 살펴보면, 한강유역의 강우의 경향성은 현재보다 증가할 것으로 예측되었고, 가뭄의 발생횟수는 미래로 갈수록 감소할 것으로 예측되었다. 그러나 장기가뭄으로 갈수록 가뭄발생횟수는 증가하는 것으로 분석되었고, 극심한 가뭄보다는 보통 가뭄의 발생횟수 역시 더욱 크게 산정되었으며, 한강유역의 미래가뭄분석의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
가뭄은 주요 자연 재해 중의 하나이다. 가뭄 파악을 위하여 주로 강우량과 같은 기상자료를 주요 입력 자료로 활용하여 분석하고 있으나 이러한 기상 자료는 한정된 기상 관측소로부터 얻어진 점자료에 해당된다. 따라서, 기상자료를 이용한 분석에서는 시간적 혹은 공간적으로 원하는 자료의 제공이 원활하게 이루어지지 않을 수 있다. 원격탐사 자료는 가뭄분석을 위하여 기상자료에서 포착할 수 없는 이러한 문제점을 보완하기 위한 자료로 활용될 수 있다. 따라서, 본 연구에서는NOAA 위성에 탑재되어 있는 AVHRR 센서로부터 얻어지는 자료를 이용하여 가뭄 파악을 위한 분석을 실시하였다. 특히 본 연구에서는 NOAA/AVHRR로부터 얻어진 식생지수(NDVI)와 이로부터 얻을 수 있는 식생상태지수(VCI)를 이용하여 가뭄 분석을 실시하였으며, 이들 지수는 가뭄으로부터 기인된 식생 스트레스를 파악하는데 유용하게 이용될 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 가뭄에 대한 시간적, 공간적 특성을 파악하는데 위성자료가 유용하게 이용될 수 있음을 알 수 있었으며, VCI를 통하여 가뭄 지역도 작성이 가능함을 보여주고 있다.
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.
Generally speaking, agriculture exist in a climatic environment of uncertainty. Namely, normal rainfall value, as given by the mean values, does not exist. Thought on exists, itl does not affect like extreme Precipitation value on the part of agriculture and of others. Therefore, it is important that we measure the duration and severity index of drought caused by extreme precipitation deficit. In this purpose, this study was dealt with the calculation of drought duration and severity indexs by the method of monthly weighting coefficient. There is no quantitive definition of drought that is universally acceptable. Most of the criteria was used to identify drought have been arbitrary because a drought is a 'non-event' as opposed to a distinct event such as a flood. Therefore, confusion arises when an attempt is made to define the drought phenomenon, the calculation of duration, drought index is based on the following four fundamental question, and this study was dealt with the answers of these four questions as they related to this analytical method, as follows. First, the primary interest in this study is to be the lack of precipitation as it relates to agricultural effective rainfall. Second, the time interval was used to be month in this analysis. Third, Drought event, distinguished analytically from other event, is noted by monthly weighting coefficient method based on monthly rainfall data. Fin-ally, the seven regions used in this study have continually affected by drought on account of their rainfall deficit. The result from this method was very similar to the previous papers studied by many workers. Therefore, I think that this method is very available in Korea to identify the duration of drought, the deficit of precipitation and severity index of drought, But according to the climate of Korea exist the Asia Monsoon zone. The monthly weighting coefficient is modify a little, Because get out of 0.1-0.4 occasionally.
Jehanzaib, Muhammad;Shah, Sabab Ali;Son, Ho Jun;Kim, Tae-Woong
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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pp.141-141
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2022
Drought is a global phenomenon that affects almost all landscapes and causes major damages. Due to non-linear nature of contributing factors, drought occurrence and its severity is characterized as stochastic in nature. Early warning of impending drought can aid in the development of drought mitigation strategies and measures. Thus, drought forecasting is crucial in the planning and management of water resource systems. The primary objective of this study is to make improvement is existing drought forecasting techniques. Therefore, we proposed an improved version of Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model (MD-SARIMA) for reliable drought forecasting with three years lead time. In this study, we selected four watersheds of Han River basin in South Korea to validate the performance of MD-SARIMA model. The meteorological data from 8 rain gauge stations were collected for the period 1973-2016 and converted into watershed scale using Thiessen's polygon method. The Standardized Precipitation Index (SPI) was employed to represent the meteorological drought at seasonal (3-month) time scale. The performance of MD-SARIMA model was compared with existing models such as Seasonal Naive Bayes (SNB) model, Exponential Smoothing (ES) model, Trigonometric seasonality, Box-Cox transformation, ARMA errors, Trend and Seasonal components (TBATS) model, and SARIMA model. The results showed that all the models were able to forecast drought, but the performance of MD-SARIMA was robust then other statistical models with Wilmott Index (WI) = 0.86, Mean Absolute Error (MAE) = 0.66, and Root mean square error (RMSE) = 0.80 for 36 months lead time forecast. The outcomes of this study indicated that the MD-SARIMA model can be utilized for drought forecasting.
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.
최근 기후변화로 인하여 우리나라는 지역에 따라 2~3년 마다 크고 작은 가뭄과 7년 주기의 극한 가뭄이 발생하고 있다. 대부분의 가뭄이 지류 또는 상류의 소규모 용수공급시설이 위치한 지역에서 주로 발생되므로 이 지역에 대한 용수확보 기술에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 물공급 취약지역의 하나인 춘천 물로천 유역의 수문학적 가뭄을 조사하기 위해 SPEI, SDI, WBDI를 이용한 가뭄 평가를 수행하였다. 수문학적 가뭄지수인 SPEI와 SDI를 산정한 결과, 공통적으로 2014년에 발생한 가뭄으로 인해 회복되지 못하고 2015년까지 지속된 것을 확인할 수 있었다. WBDI에 의한 수문학적 가뭄지수 평가결과에서는 2014년에 이은 2015년 봄철에 매우 심한가뭄 상태를 보였으며, 2017년 11월에 -1.94로 가장 가뭄이 심했던 것으로 분석되었다. 2003~2019년 (17년)의 월 단위로 산정된 수문학적 가뭄지수를 활용하여 지속기간 및 심도에 따른 코플라 함수를 적용한 이변량 빈도해석 결과, 물로천 유역의 가뭄은 대부분의 10년 빈도 이하의 값으로 나타났으나, 2014년, 2015년, 2019년에 발생한 가뭄의 경우 각각 20년 이상의 재현기간을 갖는 심한가뭄으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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