• 한국수자원학회논문집
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• 제46권12호
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• pp.1249-1263
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• 2013

장기간의 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 유역에 적합한 가뭄관리 대책의 수립과 함께 미래에 발생하게 될 가뭄을 미리 예측할 수 있는 기술이 구축되어야 한다. 또한 미래의 가뭄에 대한 합리적 대응 방안을 수립하기 위해서는 가뭄의 지속기간(duration)과 심도(severity)의 정량적인 예측이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 수문 시계열의 예측에 가장 많이 이용되고 있는 대표적인 통계학적 기법인 인공신경망 모형(Artificial Neural Network Model)과 가뭄지수를 이용하여 남한지역의 서울, 대전, 대구, 광주 등의 4개 기상관측소를 선정하여 가뭄예측을시도하였다. 가뭄 예측을 위하여 남한지역 내 선정한 기상관측소의 관측된 과거 강수량 자료를 이용하여 산정된 SPI (Standardized Precipitation Index)를 입력변수로 하여 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인공신경망 모델에 적용하였으며, 매개변수 보정을 위한 학습기간으로 1976~2000년과 2001~2010년을 예측을 위한 검증기간으로 선정하여, 학습 및 예측을 시도하였다. 학습된 최적의 예측모형을 이용하여 서로 다른 선행예보시간(1~6개월)을 갖고 SPI (3), SPI (6), SPI (12)별로 가뭄을 예측하였으며, 가뭄예측 결과, SPI (3)의 경우에는 1개월 선행예보에서만 좋은 결과를 나타내었으며, SPI (6)의 경우 1~3개월 후의 가뭄을 예측하는 경우에 비교적 관측자료와 잘 일치하는 결과를 나타내었다. SPI (12)의 경우에는 약5개월 후까지의 가뭄예측에 양호한 결과를 나타내었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권11호
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• pp.769-779
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• 2017

최근 우리나라에서 빈번하게 발생되는 가뭄으로 인하여 많은 피해가 발생하고 있으며, 이에 대한 사전대응의 필요성이 커지고 있다. 가뭄에 대한 효과적인 사전대응을 위해서는 신뢰성 있는 가뭄 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 예측을 수행하기 위하여 가뭄의 전이현상을 베이지안 네트워크 모형에 반영하였다. 가뭄의 전이현상을 고려한 베이지안 네트워크 기반의 가뭄 예측 모형(PBNDF)은 과거, 현재, 미래에 대한 다중 모형 앙상블 예측결과와 가뭄전이 관계를 결합하여 새로운 수문학적 가뭄 예측 결과를 생산하도록 구축되었다. 본 연구에서 PBNDF 모형은 파머수문학적 가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 10개 지점을 대상으로 가뭄을 확률적으로 예측하는데 적용되었다. PBNDF 모형의 ROC 분석 결과 ROC 점수가 0.5 이상의 유의한 결과를 나타내 실제 예측 모형으로 활용가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기존에 개발된 모형(지속성 예측, 베이지안 네트워크 예측 모형)과 평균제곱오차의 제곱근(RMSE), 기술 점수(SS)를 활용하여 비교를 수행하였으며, 그 결과 PBNDF 모형의 RMSE는 상대적으로 낮은 값을 가지며, SS는 약 0.1~0.15 정도 높은 것으로 나타나 예측성능이 향상되었다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제54권2호
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• pp.67-75
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• 2012

Different from other natural hazards including floods, drought advances slowly and spreads widely, so that the preparedness is quite important and effective to mitigate the impacts from drought. Evaluation and forecast the status of drought for the present and future utilizing the meteorological scenario for agricultural drought can be useful to set a plan for agricultural drought mitigation in agriculture water resource management. In this study, drought climate scenario model on the basis of historical drought records for preparing agricultural drought mitigation was developed. To consider dependency and correlation between various climate variables, this model was utilized the historical climate pattern using reference year setting of four drought levels. The reference year for drought level was determined based on the frequency analysis result of monthly effective rainfall. On the basis of this model, drought climate scenarios at Suwon and Icheon station were set up and these scenarios were applied on the water balance simulation of reservoir water storage for Madun reservoir as well as the soil moisture model for Gosam reservoir watershed. The results showed that drought climate scenarios in this study could be more useful for long-term forecast of longer than 2~3 months period rather than short-term forecast of below one month.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.197-197
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• 2016

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.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제28권2호
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• pp.97-105
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• 2012

A Gangwon region consisting of over 80% of forest area has industries that have been developed by utilizing its clean region image. However, the recent climate change has increased the forest disease & insect pest as well as the forest fire and the major cause is known to be the increase in the frequency of a drought occurrence. From the aspect of climate change, it can be said that drought and forest are important in every aspect of the adaptation and mitigation of climate change measure as they increase forest disease & insect pest that leads to desolation of usable forest resource. In addition, the increase of forest fire reduces resources that can absorb greenhouse gas, which leads to increase in green house emission. The purpose of this study is to provide a motive for concentrating administrative power for protecting forest in a Gangwon region by selecting a drought management needed local government through a drought forecast according to the climate change scenario of a Gangwon region.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권5호
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• pp.1125-1132
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• 2017

가뭄의 심도와 빈도가 강해지는 상황에서 가뭄예측을 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나 가뭄현상의 시간적 변동이 비선형적이며 복잡하여 단일 모형만으로 예측하기에는 한계가 있다. 이 연구에서는 기상가뭄지수인 표준강수지수 (SPI)와 세계기후지수, 날씨 관련 변수 등과 같은 다양한 설명변수들 사이의 관계를 설명할 선행 모형과 가법 모형을 먼저 구축한 후 앙상블 기법 중 확률 기울기 하강 (stochastic gradient descent; SGD) 방법을 이용하여 가중치를 설정하는 결합모형을 구축하였다. 우리나라 14개 지역에 대한 1954년 ~ 2013년 자료를 이용하여 모형을 구축하고 2014년 ~ 2015년 자료를 이용하여 모형의 성능을 비교하였다. 그 결과 14개 지역 중 8개 지역에 대하여 개별 모형에 비해 결합모형의 성능이 좋았으며 가뭄 예측이 개선되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권9호
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• pp.801-812
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• 2006

본 연구에서는 PDSI, SPI, MSWSI 등의 가뭄지수를 이용하여 가뭄을 단계별로 모니터링 할 수 있는 통합가뭄지수를 개발하였으며 개발된 통합가뭄지수에 의해 작성된 한반도의 가뭄도를 과거 가뭄과 비교 검증한 결과 매우 잘 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 통합가뭄지수가 가뭄을 정량적으로 모니터링 하는데 유용한 지표로 활용될 수 있을 것으로 판단된다 또한, 기상청에서 시행하고 있는 기온, 강수량의 장 단기 예보자료를 이용하여 가뭄지수의 예측치를 산정 한 후, 미래에 가뭄상황이 어떻게 진행될 것인가에 대한 가뭄전망기법을 개발하였으며 한반도 전역에 대한 실시간 가뭄전망이 가능하도록 전체 시스템을 구축하였다. 뿐만 아니라 가뭄기초 자료 관리, 가뭄지수 산정 및 가뭄현황도 작성 등 종합적인 가뭄정보 분석을 위한 가뭄 모니터링시스템을 개발하여 웹을 통하여 일반인들에게 제공할 수 있도록 시스템을 구축하였다.

• 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.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2000년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.187-192
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• 2000

The severity of drought could be evaluated by the accumulative rainfall method, soil moisture condition method, storage ratio method, and water supply restriction intensity method, etc. The pattern of drought could be forecast with the most similar pattern of accumulative rainfall out of the file of past rainfall history. The information that how much rainfall should be expected to overcome the present drought could be obtained from the reservoir storage ratio and soil moisture condition.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권10호
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• pp.691-701
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• 2017

본 연구에서는 장기예보자료 기반의 장기 가뭄전망정보를 산정하고, 2015년 가뭄사상을 대상으로 활용성을 평가하였다. 이를 위해 ASOS 59개 지점의 관측강수량, GloSea5의 미래예측 및 과거재현 자료를 활용하였으며, 다양한 지속기간(3, 6, 9, 12개월)에 대한 SPI를 산정하였다. 또한 예보선행시간(1~6개월)에 따른 SPI와 관측자료 기반의 SPI 간의 ROC (Receiver Operating Characteristic)및 통계적 분석(상관계수, 평균제곱근 오차)을 수행하여 전망정보의 활용성을 평가하였다. ROC 분석결과, SPI(3)는 2개월, SPI(6)은 3개월, SPI(9)는 4개월, SPI(12)는 5개월까지 ROC score 약 0.70 이상으로 산정되었다. 예보선행시간별 상관계수 및 평균제곱근오차의 경우, 2개월 선행시간 SPI(3)은 0.60, 0.87, 4개월 선행시간 SPI(6)은 0.72, 0.95, 5개월 선행시간 SPI(9)는 0.75, 0.95, 6개월 선행시간 SPI(12)는 0.77, 0.89로 상관계수는 높게, 평균제곱근오차는 낮게 산정되어 활용성이 있는 것으로 판단된다.