Drought forecasting is crucial to minimize the damage to food security and water resources caused by drought. Satellite-based drought research has been conducted since 1980s, which includes drought monitoring, assessment, and prediction. Unlike numerous studies on drought monitoring and assessment for the past few decades, satellite-based drought forecasting has gained popularity in recent years. For successful drought forecasting, it is necessary to carefully identify the relationships between drought factors and drought conditions by drought type and lead time. This paper aims to provide an overview of recent research trends and challenges for satellite-based drought forecasts focusing on lead times. Based on the recent literature survey during the past decade, the satellite-based drought forecasting studies were divided into three groups by lead time (i.e., short-term, sub-seasonal, and seasonal) and reviewed with the characteristics of the predictors (i.e., drought factors) and predictands (i.e., drought indices). Then, three major challenges-difficulty in model generalization, model resolution and feature selection, and saturation of forecasting skill improvement-were discussed, which led to provide several future research directions of satellite-based drought forecasting.
Park, Sumin;Son, Bokyung;Im, Jungho;Kang, Yoojin;Kwon, Chungeun;Kim, Sungyong
Korean Journal of Remote Sensing
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v.38
no.5_2
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pp.781-791
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2022
It is crucial to provide forest fire risk forecast information to minimize forest fire-related losses. In this research, forecast models of forest fire risk at a mid-range (with lead times up to 7 days) scale were developed considering past, present and future conditions (i.e., forest fire risk, drought, and weather) through random forest machine learning over South Korea. The models were developed using weather forecast data from the Global Data Assessment and Prediction System, historical and current Fire Risk Index (FRI) information, and environmental factors (i.e., elevation, forest fire hazard index, and drought index). Three schemes were examined: scheme 1 using historical values of FRI and drought index, scheme 2 using historical values of FRI only, and scheme 3 using the temporal patterns of FRI and drought index. The models showed high accuracy (Pearson correlation coefficient >0.8, relative root mean square error <10%), regardless of the lead times, resulting in a good agreement with actual forest fire events. The use of the historical FRI itself as an input variable rather than the trend of the historical FRI produced more accurate results, regardless of the drought index used.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.64
no.4
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pp.11-20
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2022
Currently, the operation rule of agricultural reservoirs in case of drought events follows the drought forecast warning standard of agricultural water supply. However, it is difficult to preemptively manage drought in individual reservoirs because drought forecasting standards are set according to average reservoir storage ratio such as 70%, 60%, 50%, and 40%. The equal standards based on average water level across the country could not reflect the actual drought situation in the region. In this study, we proposed the improvement of drought operation rule for agricultural reservoirs based on the percentile approach using past water level of each reservoir. The percentile approach is applied to monitor drought conditions and determine drought criteria in the U.S. Drought Monitoring (USDM). We applied the drought operation rule to reservoir storage rate in extreme 2017 spring drought year, the one of the most climatologically driest spring seasons over the 1961-2021 period of record. We counted frequency of each drought criteria which are existing and developed operation rules to compare drought operation rule determining the actual drought conditions during 2016-2017. As a result of comparing the current standard and the percentile standard with SPI6, the percentile standard showed severe-level when SPI6 showed severe drought condition, but the current standard fell short of the results. Results can be used to improve the drought operation criteria of drought events that better reflects the actual drought conditions in agricultural reservoirs.
Jang, Suk Hwan;Lee, Jae-Kyoung;Oh, Ji Hwan;Jo, Joon Won
Journal of Korea Water Resources Association
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v.49
no.10
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pp.835-849
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2016
Accurate drought outlook and drought monitoring have been preceded recently to mitigate drought damages that further deepen. This study improved the limitations of the previous MSWSI (Modified Surface Water Supply Index) used in Korea and carried out probabilistic drought forecasts based on ensemble technique with the improved MSWSI. This study investigated available hydrometeorological components in Geum river basin and supplemented appropriate components (dam water level, dam release discharge) in addition to the four components (streamflow, groundwater, precipitation, dam inflow) usedin the previous MSWSI to each sub-basin. Although normal distribution was fitted in the previous MSWSI, the most suitable probabilistic distributions to each meteorological component were estimated in this study, including Gumbel distribution for precipitation and streamflow data; 2-parameter log-normal distribution for dam inflow, water level, and release discharge data; 3-parameter log-normal distribution for groundwater. To verify the improved MSWSI results using historical precipitation and streamflow, simulated drought situations were used. Results revealed that the improved MSWSI results were closer to actual drought than previous MSWSI results. The probabilistic forecasts based on ensemble technique with improved MSWSI were performed and evaluated in 2006 and 2014. The accuracy of the improved MSWSI was better than the previous MSWSI. Moreover, the drought index of actual drought was included in ranges of drought forecasts using the improved MSWSI.
The objectives of this study are to develop a real-time drought monitoring and prediction system on the East Asia domain and to evaluate the performance of the system by using past historical drought records. The system is mainly composed of two parts: drought monitoring for providing current drought indices with meteorological and hydrological conditions; drought outlooks for suggesting future drought indices and future hydrometeorological conditions. Both parts represent the drought conditions on the East Asia domain (latitude $21.15{\sim}50.15^{\circ}$, longitude $104.40{\sim}149.65^{\circ}$), Korea domain (latitude $30.40{\sim}43.15^{\circ}$, longitude $118.65{\sim}135.65^{\circ}$) and South Korea domain (latitude $30.40{\sim}43.15^{\circ}$, longitude $118.65{\sim}135.65^{\circ}$), respectively. The observed meteorological data from ASOS (Automated Surface Observing System) and AWS (Automatic Weather System) of KMA (Korean Meteorological Administration) and model-driven hydrological data from LSM (Land Surface model) are used for the real-time drought monitoring, while the monthly and seasonal weather forecast information from UM (Unified Model) of KMA are utilized for drought outlooks. For the evaluation of the system, past historical drought records occurred in Korea are surveyed and are compared with the application results of the system. The results demonstrated that the selected drought indices such as KMA drought index, SPI (3), SPI (6), PDSI, SRI and SSI are reasonable, especially, the performance of SRI and SSI provides higher accuracy that the others.
Climate models forecast more frequent and a longer period of drought events which may impact forest soil carbon dynamics, thereby altering the soil respiration (SR) rate. We examine the simulated drought effects on soil $CO_2$ effluxes from soil surface partitioning heterotrophic and autotrophic soil respiration sources. Three replicates of drought plots ($6{\times}6m$) were constructed with the same size of three control plots. We examined the relation between $CO_2$ and soil temperature and soil moisture, each being measured at a soil depth of 15 cm. We also compared which factor affected $CO_2$ efflux more under drought conditions. Total SR, autotrophic respiration (AR) and heterotrophic respiration (HR) were positively correlated with soil temperature (p < 0.05), and the relationships were stronger in roof plots than in control plots. Total SR, AR, and HR were negatively correlated only in roof plots, and the only HR showed a significant correlation (p < 0.05, r = -0.59). Soil respiration rates were more influenced by soil temperature than by soil moisture, and this relationship was more evident under drought conditions.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.47-47
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2023
Drought occurs due to lack of water resources over an extended period and its intensity has been magnified globally by climate change. In recent years, drought over South Korea has also been intensed, and the prediction was inevitable for the water resource management and water industry. Therefore, drought forecasting over South Korea was performed in the current study with the following procedure. First, accumulated spring precipitation(ASP) driven by the 93 weather stations in South Korea was taken with their median. Then, correlation analysis was followed between ASP and Df4m, the differences of two pair of the global winter MSLP. The 37 Df4m variables with high correlations over 0.55 was chosen and sorted into three regions. The selected Df4m variables in the same region showed high similarity, leading the multicollinearity problem. To avoid this problem, a model that performs variable selection and model fitting at once, least absolute shrinkage and selection operator(LASSO) was applied. The LASSO model selected 5 variables which showed a good agreement of the predicted with the observed value, R2=0.72. Other models such as multiple linear regression model and ElasticNet were also performed, but did not present a performance as good as LASSO. Therefore, LASSO model can be an appropriate model to forecast spring drought over South Korea and can be used to mange water resources efficiently.
This study proposed a new drought index considering the accumulative pattern of daily rainfall, i.e., Rainfall Accumulation Drought Index (RADI). The RADI can be easily calculated at daily scale by comparing the long-term averaged cumulative rainfall to the observed cumulative rainfall for a specific duration. This study evaluated the availability of the RADI in the field of monitoring short-term and long-term droughts by investigating the spatial and temporal variability and the recurrence cycle of drought in South Korea. To present the short-term and long-term droughts, the various SPIs with different durations should be used in practice. However, the RADI can present and monitor both short-term and long-term droughts as a single index. By investigating the national average of the RADI, specific drought patterns of 20-year cycle were identified in this study. This study also proposed a five-level drought classification considering occurrence probability that would be a suitable alternative as a drought criterion for drought forecast/response.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.790-793
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2004
TM/TC system is composed of control center, reservoirs, pumping stations and twelve canal systems. For this system we developed water management program which includes flood forecast program, drought reduction program, irrigation scheduling program and database program. With these program we expect that operators improve the irrigation efficiencies of the irrigation systems due to the timely irrigation on a right place, in a proper quantity and refute tile cost of maintenance and reduce flood and drought damages. In agricultural engineering respect, the databases including water level, rainfall, the amount of flowing can be useful to the researcher who make a study of hydrology and hydraulics in . rural area. Water management program records all of the TM/TC data to MDB format file per 10 minutes.
To estimate the severity of streamflow drought, this study introduced the concept of streamflow drought index based on threshold level method and Seomjingang Dam inflow was applied. Threshold levels used in this study are fixed, monthly and daily threshold, The $1^{st}{\sim}3^{rd}$ analysis results of annual drought, the severe hydrological droughts were occurred in 1984, 1988 and 1995 and the drought lasted for a long time. Annual compared to extreme values of total water deficit and duration, the drought occurred in 1984, 1988, 1995 and 2001 was serious level. In the results of study, because a fixed threshold level is not reflect seasonal variability, at least the threshold under seasonal level was required. Threshold levels determined by the monthly and daily were appropriate. The proposed methodology in this study can be used to forecast low-flow and determine reservoirs capacity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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