In an effort to identify quantitatively historical drought conditions, and to evaluate their temporal and spatial variability , two commonly used drougth indices, the standardized precipitation index, SPI by Mckee and the Palmer drought severity index. PDSI were calculated from 54 meteorological stations, SPI was evaluated for different time scales, 3 to 48 months. As the compjtational spans for SPI increase from 3 to 48 months the frequency and intensity of drought decrease, but the duration of drought increase. When monthly and ten-day PDSIs were compared, the frequency and duratin of drought were almost equal and the intensity of drought differ slightly. The three month SPI has the advatage to detect the drought resulting from short-term shortage of rainfall, while PDSI had the advantage to detect the state of drought resulting from cumulated shortage of rainfall. The period-frequency spectrum analyses at Kangnung statino showed that the maximum value of relative frequency was 24.4% when the period was 5.2months, and the 6month SPI has most similar trends to PDSI.
미국 국립가뭄경감센터 (National Drought Mitigation Center, NDMC)는 다양한 가뭄지수를 통합하여 미국 전역의 가뭄진행상황을 모니터링하고 가뭄대응정책 수립을 위한 주요 의사결정정보로 활용하고 있다. 대표적으로 1999년에 개발되어 현재까지 운영 중인 미국가뭄모니터 (United States Drought Monitor, USDM)는 미국 전역에 대하여 가뭄단계를 표시한 지도 (U.S. Drought Monitor map)를 매주 생성하여 제공하고 있다 (http://droughtmonitor.unl.edu/). 가뭄지표(drought index)는 가뭄의 현황과 시공간적인 전개 과정을 분석하고 정량적 가뭄심도 평가 및 가뭄대응계획 수립을 위한 도구로써 다양하게 개발되어 활용되고 있다. 가뭄의 정도를 정량화하기 위하여 개발된 다수의 가뭄지수는 대상과 평가방법에 따라 가뭄을 표현하는 특성이 서로 다르다. 하나의 가뭄지수로는 가뭄특성을 온전히 표현하기 어렵기 때문에, 최근에는 단일 가뭄지수에 의존하기 보다는 다수의 가뭄지수를 이용하되, 여러 가뭄지수 간의 특징을 고려하여 각 가뭄지수가 갖는 장단점을 상호 보완하여 사용하기를 권고하고 있다. USDM은 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI), Soil Moisture Model (NOAA Climate Prediction Center, CPC), 미 지리조사국의 하천유량 주간보고 (USGS Weekly Streamflow), 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI) 등의 주요 가뭄판단지표를 선정하고, 가뭄판단의 기준으로써 각 가뭄지수의 가뭄심도 (drought severity) 및 백분위수 (percentiles)로 등급을 구분하였다. 가뭄등급은 '정상 상태 (none)'를 포함하여 '비정상적인 건조 (abnormally dry, D0)'에서 최악의 가뭄상태를 의미하는 '이례적인 가뭄상태 (exceptional, D4)'에 이르는 6 단계로 구분하고, 정상상태를 제외한 5 단계의 통합가뭄단계로 표시한다. 우리나라에서는 기상청, 수자원공사, 농어촌공사에서 기상/수문/농업관련 가뭄지수의 위험지도를 실시간으로 제공하고 있으며, 각 지표별로 상이한 기준으로 가뭄을 판단하고 있다. 각각의 가뭄지표에 대한 가뭄판단기준은 해당 국가의 장기적으로 축적된 자료를 활용하여 가뭄단계 및 가뭄판단기준의 재설정에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 SPI, SC-PDSI, 표준강수증발산지수 (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI), Evaporative Demand Drought Index (EDDI), 유효가뭄지수 (Effectvie Drought Index, EDI)의 다양한 가뭄지수를 활용하여 USDM의 가뭄심도 및 가뭄판단기준을 적용하고자한다.
본 연구에서는 2001년에서 2019년 기간 동안의 우리나라 주요 지점에서 원격으로 탐사된 정규화식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)와 지표면온도(Land Surface Temperature, LST)로부터 식생상태지수(Vegetation Condition Index, VCI), 열상태지수(Thermal Condition Index, TCI), 식생건강지수(Vegetation Health Index, VHI)를 추정한 후, 생태학적 가뭄의 영향을 평가할 목적으로 이들 지수들과 다양한 가뭄지수들 사이의 상관성이 분석된다. VCI와 TCI가 식생건강에 미치는 상대적 영향력은 지역에 따라 달라지는 것이 발견되었다. 우리나라 산림지역의 식생에 미치는 가뭄의 영향은 VCI보다는 TCI에서 더 분명하게 식별될 수 있었다. VCI와 TCI의 상대적인 영향력이 반영되어 추정된 VHI는 식생에 미치는 가뭄의 영향을 더 잘 설명할 수 있음이 제시된다.
모든 외재적 형식의 가뭄을 모니터링하고 예측 및 평가하기 위해서는 가뭄지수가 필수적 요소로써 이용된다. 일반적으로 가뭄지수는 단일지수(single index), 다중지수(multiple index), 복합지수(composite index)로 분류되며 대부분 강수량, 유출량, 토양 수분량 등과 같은 하나의 변수만을 사용하는 단일지수이다. 가뭄지수는 가뭄평가에 있어서 각각의 장단점이 있다. 하나의 변수를 사용하는 가뭄지수는 계산이 간편하지만 가뭄의 물리적 특성을 정확하게 반영할 수 없기 때문에 신뢰할 수 있는 가뭄평가에 충분하지 않다. CDI(Composite Drought Index)는 PDSI(Palmer Drought Index), ADI(Aggregate Drought Index), SWSI(Surface Water Supply Index)와 같은 다중지수의 개념을 착안하여 고안되었으며, 모든 가뭄 형태(농업적 수문학적 기상학적)와 관련된 강우량, 유출량, 정규식생지수(NDVI)를 변수로써 사용하였다. NDVI는 MODIS(Moderate resolution imaging spectroradiometer)에서 제공하는 16일 간격의 위성자료를 이용하여 계산되었고 이와 시간 스케일을 맞추기 위해 나머지 두 변수 또한 16일 시계열을 사용하였다. CDI는 (1)각 변수들의 시계열을 행렬로 나타내고 (2)이것을 정규화하여 무차원 행렬로 변환한 후 (3)연구 지역의 최고습윤상태(most wet condition) 및 최고건조상태(most dry condition)의 차이값을 기반으로 하여 산정된다. 본 연구에서는 상대적으로 다른 유역에 비해 장기적이고 연속적인 자료를 확보할 수 있으며 농경지와 산림지역 비율이 높은 낙동강 유역을 대상유역으로 설정하였으며, 2001-2013년 기간의 자료를 이용하였다. 그 결과 연구 기간 중 실제 발생했던 가뭄을 반영하는 것을 확인하였다. 또한 CDI는 다양한 변수의 활용으로 가뭄의 물리적 특성의 반영이 가능하며 연구 지역의 기상 조건에 직접적으로 관련된 결과를 나타낸다. 자료의 가용성에 따라 적용범위가 제한적일 수 있으나 입력값으로 사용된 변수와 시계열을 편의와 효율에 따라 유연하게 적용할 수 있다. 따라서 CDI는 농업적, 수문학적, 기상학적 가뭄의 모든 관점을 통합하는 실용적 가뭄지수로써 사용될 수 있는 가능성을 포함하고 있다.
본 연구에서는 가뭄지수를 이용하여 북한지역의 가뭄분석을 수행하였다. 분석 대상지점으로는 평양 등 27개 지점을 선정하였으며, 월 강수량 및 평균기온 자료를 수집하여 분석에 이용하였다. 가뭄분석을 위한 가뭄지수로는 SC-PDSI를 이용하였으며, 27개 지점별로 1984~2013년(30년)의 월 단위 가뭄지수를 산정하였다. 가뭄지수를 이용하여 과거 가뭄에 대해 검토한 결과, 대부분의 지점에서 2000년대 초반과 중반에 심각한 가뭄이 발생하였음을 확인할 수 있었다. 북한의 과거 가뭄사상에 대한 정량적 평가를 위해 6개 지점(평양, 함흥, 청진, 원산, 해주, 신의주)을 대상으로 지속기간별 최대 가뭄심도 자료계열을 구성하였으며, 빈도분석을 통해 지점별 가뭄심도-지속기간-재현기간(Severity-Duration-Frequency, SDF) 곡선을 유도하였다. 6개 지점의 과거 주요 가뭄사상을 추출한 후 SDF 곡선을 이용하여 각 사상별 재현기간을 추정한 결과, 2000년대 초반과 중반에 발생했던 가뭄은 최대 20~50년의 재현기간을 갖는 가뭄사상인 것으로 나타났다.
Seo, Myung-Chul;Cho, Hyeon-Suk;Seong, Ki-Yeong;Kim, Min-Tae;Park, Tae-Seon;Kang, Hang-Won;Shin, Kook-Sik
한국토양비료학회지
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제46권6호
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pp.434-444
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2013
In order to evaluate drought risk at upland according to climate change scenario (RCP8.5), we have carried out the simulation using agricultural water balance estimation model, called AFKAE0.5, at 66 weather station sites in 2020, 2046, 2050, 2084, and 2090. Total Drought Risk Index between the first month (f) and last month (l) (TDRI(f/l)) and maximum continuous drought risk index (MCDRI(f/l)) were defined as the index for analyzing pattern and strength of drought simulated by the model. Based on distribution maps of MCDRI (1/12), drought strength was predicted to be most severe in 2084 for all regions. Some regions showed severe risk of drought meaning over 20 days of MCDRI (1/12) in the other years, while MCDRI (1/12) in other regions did not reach 5 days. Even though maximum value of TDRI (1/12) in 2090 was greater than in 2050, more severe drought risk in 2050 than in 2090 was predicted based on MCDRI (4/6). It implies that drought risk should be assessed for each crop with its own growing season.
본 연구에서는 미급수지역의 주요 수원인 지하수위 현황을 이용한 가뭄 모니터링 기법을 개발하기 위해 256개의 국가지하수관측망 관측 자료를 이용하여 관측소별, 월별 수위분포를 핵밀도함수로 추정하였다. 추정된 누적분포함수를 이용하여 월별 지하수위의 분위수를 구하고, 분위수를 정규화 하여 표준지하수지수(SGI)를 산정하였다. 관측소별로 산정된 SGI는 티센망을 이용하여 167개 시군별 SGI로 변환하였다. SGI의 범위에 따른 가뭄등급을 설정하여 시군별 지하수 가뭄 정도를 모니터링 할 수 있는 기법을 제시하였다. 이를 통해 계측이 이루어지지 않는 미급수지역의 지하수가뭄상황을 국가지하수관측망을 활용해 간접적으로 판단할 수 있도록 하였다.
In recent years, climate change has been responsible for unusual weather patterns on a global scale. Droughts, natural disasters triggered by insufficient rainfall, can inflict significant social and economic consequences on the entire agricultural sector due to their widespread occurrence and the challenge in accurately predicting their onset. The frequency of drought occurrences in South Korea has been rapidly increasing since 2000, with notably severe droughts hitting regions such as Incheon, Gyeonggi, Gangwon, Chungbuk, and Gyeongbuk in 2015, resulting in significant agricultural and social damage. To prepare for future drought occurrences resulting from climate change, it is essential to develop long-term drought predictions and implement corresponding measures for areas prone to drought. The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Sixth Assessment Report outlines a climate change scenario under the Shared Socioeconomic Pathways (SSPs), which integrates projected future socio-economic changes and climate change mitigation efforts derived from the Coupled Model Intercomparison Project 6 (CMIP6). SSPs encompass a range of factors including demographics, economic development, ecosystems, institutions, technological advancements, and policy frameworks. In this study, various drought indices were calculated using SSP scenarios derived from 18 CMIP6 global climate models. The SSP5-8.5 scenario was employed as the climate change scenario, and meteorological drought indices such as the Standardized Precipitation Index (SPI), Self-Calibrating Effective Drought Index (scEDI), and Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) were utilized to analyze the prediction and variability of future drought occurrences in South Korea.
물수지의 불균형으로 발생되는 가뭄은 장기간에 걸쳐 넓은 규모로 발생되는 자연재해로서, 농업 및 산업에 직접 피해와 다양한 상품에 대한 공급 부족으로 인한 가격 상승 등의 간접 피해를 야기하는 재해이다. 이러한 가뭄을 정량적으로 평가하기 위하여 기상 요인(강수, 기온), 농업 요인(식생), 수문 요인(증발산, 토양수분) 등과 같은 설명 변수를 기초로 하는 많은 가뭄지수들이 개발되어 왔다. 대표적인 가뭄지수에는 Standardized Precipitation Index (SPI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI), Palmer Drought Severity Index (PDSI), Soil Water Deficit Index (SWDI), Vegetation condition index (VCI), Temperature Condition Index (TCI), Vegetation Health Index (VHI), Scaled Drought Condition Index (SDCI), Integrated Crop Drought Index (ICDI) 등이 있다. 본 연구는 최근 개발된 통합작물가뭄지수(ICDI)를 통해 미국 옥수수의 약 90%를 생산하는 농업지역인 미국 콘벨트의 가뭄 특성을 분석하고자 한다. ICDI는 기상 요인(강우량 및 지표면 온도), 수문학적 요인(잠재 증발산 및 토양수분), 식생 요인(강화식생지수(Enhanced Vegetation Index, EVI))의 조합을 통해 지표면의 건조·습윤 상태 및 식생의 건강 상태를 설명하는 가뭄지수이다. 2004년부터 2019년까지 주요 콘벨트 지역인 일리노이, 인디애나, 아이오와를 대상으로 가뭄분석을 실시하였으며, 옥수수 수확량 아노말리와의 상관성을 분석하였다.
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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