본 연구에서는 현재 및 미래 기후에서의 가뭄심도-영향면적-지속기간 곡선의 비교를 통하여 극한 가뭄 사상에 대한 기후변화의 영향을 살펴보았다. 가뭄심도-영향면적-지속기간 곡선은 극한 호우사상을 특성화하기 위한 일반적으로 적용되는 우량깊이-영향면적-지속기간 곡선에서 우량깊이를 가뭄심도를 대표할 수 있는 적절한 지수로 대체함으로써 가뭄사상을 분석할 수 있는 도구를 제공한다. 미래 월 강수량 시계열은 $27km{\times}27km$의 공간적인 해상도를 가지는 기상청 지역기후모형으로부터 획득되었으며, 가뭄심도는 표준강수지수를 이용하여 산출하였다. 분석 결과, 농업가뭄에 대한 위험성은 특히 단기간의 지속기간의 경우에 현재보다 심화될 수 있는 것으로 분석되었으며, 수문학적 가뭄의 경우는 가뭄지속기간에 상관없이 모두 현재보다는 미래에 가뭄심도가 더 깊어질 가능성이 있는 것으로 예측되었다. 이에 따라 현재의 수자원 공급 시스템에 대한 기후변화 취약성 평가가 시급함을 제시하고 있다.
가뭄의 정도를 정량화하고 예측하기 위하여 다양한 가뭄지수중 가장 일반적으로 사용되는 것들로는 PDSI(Palmer Drought Severity Index), SWSI(Surface Water Supply Index) 및 SPI(Standardized Precipitation Index) 등이 있다. 본 연구에서는 가뭄을 평가하는 방법 중 표준강수지수 (SPI) 를 활용한 가뭄도 산정 결과와 지하수위 관측자료간의 상관성을 평가함으로써 향후 지하수위 자료를 활용한 가뭄 평가의 가능성을 제시하고자 하였다. 본 연구 결과, 충 주가금, 양평개군 및 영주문정 관측소 지역에서 가뭄 평가 인자인 표준강수지수와 지하수위는 높은 상관성을 갖고 있는 것으로 분석되었으며, 지하수위는 표준강수지수 보다 기상 조건에 민감하지 않고 지속성과 영속성을 갖는 것으로 분석되어 가뭄 평가 인자로서 활용성이 있는 것으로 나타났다. 이들 지역의 지속기간 1개월 표준강수지수 및 충적층 지하수 관측정의 수위 관측자료 간의 교차상관계수는 충주가금 0.843, 양평개군 0.825 및 영주문정 0.737 등으 로 높게 나타났다. 지속시간 1개월의 경우에는 지하수위 변화와 표준강수지수가 1주일의 범위내에서 동시기적인 특성을 보이는 반면, 지속시간 3개월의 경우에도 지하수위 변화가 표준강수지수 보다 1주일 정도 선행하기 때문에 가뭄 예측시 충분히 활용할 수 있을 것으로 평가되었다. 따라서 가뭄을 보다 과학적으로 평가 예측하기 위해서는 기존 국가지하수관측정중에서 가뭄 관측정으로 사용될 수 있는 지점을 선정함과 아울러, 주변의 인위적인 영향이 최소화될 수 있는 지점에 신규 가뭄 관측정 (DIW, Drought-Index Well)을 설치 운영하는 것이 필요하다. 및 $Ca^{2+}$의 함량온 양의 상관도를 보여준다. WATEQ4F를 이용하여 포화지수를 계산해 볼 때, 광산부근의 지표수에서 사장석. 방해석. 돌로마이트 및 점토광물들은 대부분 용해성 조건을 가지나, 하류로 가면서 비광산 지역의 지표수가 유입됨에 따라 점진적으로 평형상태로 변한다. 그러나 비광산 지역의 지표수에서는 거의 모든 광물종이 포화상태 또는 침전조건을 나타낸다. 지구화학적 모델링을 통하여 규명된 잠제적 독성원소들은 광산수계에서 황산염(MS $O_4$$^{2-}$ ) 또는 단독 양이온( $M^{2+}$)으로 존재하나, 비광산 수계에서는 탄산염(C $O_3$$^{-}$) 또는 수산화물(O $H^{-}$) 형태의 복합 음이온으로 존재하는 것으로 밝혀졌다. 한편 조선누층군의 석회암질암이 모암을 이루는 상곡 및 금실광산 부근의 물이 옥천누층군에 속하는 변성퇴적암과 쥬라기의 화강암류가 분포하는 장풍 및 삼덕광산 수계의 물보다 pH가 높고 $Ca^{2+}$, $Mg^{2+}$ 및 HC $O_3$$^{-}$의 함량이 많으며 $\delta$D와 $\delta$$^{18}$ O의 조성 또한 무거운 특징이 있다. 그러나 이들은 광산폐수에의 오염에 의하여 거의 동일한 수리지구화학적 진화경향을 보인다.t 등을 제정하였다. 미국 서부에서 중국인의 수산업은 미국인의 법적 제재, 중국인의 다른 직업으로의 이직 등으로 1940년대를 끝으로 막을 내렸다.ved. Growth
East Asia, which includes China, Japan, Korea, and Mongolia, is highly impacted by hydroclimate extremes such drought, flood, and typhoon recent year. In 2017, more than 18.5 million hectares of crops have been damaged in China, and Korea has suffered economic losses as a result of severe drought. Satellite-derived rainfall products are becoming more accurate as space and time resolution become increasingly higher, and provide an alternative means of estimating ground-based rainfall. In this study, we verified the availability of rainfall products by comparing widely used satellite images such as Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), and Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR) with ground stations in East Asia. Also, the satellite-based rainfall products were used to calculate the Standardized Precipitation Index (SPI). The temporal resolution is based on monthly images and compared with the past 30 years data from 1989 to 2018. The comparison between rainfall data based on each satellite image products and the data from weather station-based weather data was shown by the coefficient of determination and showed more than 0.9. Each satellite-based rainfall data was used for each grid and applied to East Asia and South Korea. As a result of SPI analysis, the RMSE values of CHIRPS were 0.57, 0.53 and 0.47, and the MAE values of 0.46, 0.43 and 0.37 were better than other satellite products. This satellite-derived rainfall estimates offers important advantages in terms of spatial coverage, timeliness and cost efficiency compared to analysis for drought assessment with ground stations.
Drought is considered as a devastating hazard that causes serious agricultural, ecological and socio-economic impacts worldwide. Fundamentally, the drought can be defined as temporarily different levels of inadequate precipitation, soil moisture, and water supply relative to the long-term average conditions. From no unified definition of droughts, droughts have been divided into different severity level, i.e., moderate drought, severe drought, extreme drought and exceptional drought. The drought severity classification defined the ranges for each indicator for each dryness level. Because the ranges of the various indicators often don't coincide, the final drought category tends to be based on what the majority of the indicators show and on local observations. Evaporative Stress Index (ESI), a satellite-based drought index using the ratio of potential and actual evaporation, is being used as a index of the droughts occurring rapidly in a short period of time from studies showing a more sensitive and fast response to drought compared to Standardized Precipitation Index (SPI), and Palmer Drought Severity Index (PDSI). However, ESI is difficult to provide an objective drought assessment because it does not have clear drought severity classification criteria. In this study, U.S. Drought Monitor (USDM), the standard for drought determination used in the United States, was applied to ESI, and the Percentile method was used to classify drought categories by severity. Regarding the actual 2017 drought event in South Korea, we compare the spatial distribution of drought area and understand the USDM-based ESI by comparing the results of Standardized Groundwater level Index (SGI) and drought impact information. These results demonstrated that the USDM-based ESI could be an effective tool to provide objective drought conditions to inform management decisions for drought policy.
최근 기후변화로 인해 중국, 한국, 일본, 몽골 등을 포함한 동아시아 지역은 태풍, 가뭄, 홍수와 같은 자연재해의 발생 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 중국의 경우 2017년 극심한 가뭄으로 1,850만 (ha)의 농작물 피해가 발생하였으며, 몽골 또한 2017년 4월 이후 극심한 가뭄으로 사막화가 급속도로 진행되고 있다. 위성 기반의 강우 자료는 공간과 시간 해상도가 높아짐에 따라 지상관측소 강수량 자료의 대체 수단으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) 강우 위성 자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)를 산정하였다. 시간 해상도는 월별 영상을 기준으로 2008년부터 2017년까지 지난 10년간의 데이터를 이용하였으며, 각각 격자가 다른 위성영상을 기존 기상관측소와 비교하였다. 피어슨 상관계수 (Pearson Correlation Coefficient, R)를 활용하여 강우 위성 영상과 지상관측소의 상관관계를 분석하고, 평균절대오차 (Mean Absolute Error, MAE), 평균제곱근오차 (Root Mean Square Error, RMSE)를 통해 통계적으로 정확도를 분석하였다. 인공위성 강수량 자료는 미계측 지역이 많은 곳이나 측정이 불가능한 지역에 효율성 측면에서 중요한 이점을 제공할 것으로 판단된다.
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.
기후변화로 인해 가뭄의 위험도가 증가함에 따라, 전 세계적으로 가뭄의 피해 최소화를 위한 가뭄 대응 연구가 진행 중이다. 특히, 최근에는 가뭄의 지역적 패턴을 복합적으로 분석하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 여전히 대하천 유역에서 가뭄 위험지역을 정량적으로 파악하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 표준강수지수(SPI)와 수정표준강수지수(M_SPI)를 산정하고, RCP4.5 및 RCP8.5 기후변화 시나리오에 대한 공간자기상관분석을 수행하여 가뭄 핫스팟 지역을 분석했다. SPI는 연구 지역 내의 분석단위별로 매개변수를 추정하여 지수를 산정하지만, M_SPI는 연구 지역 전체에 대한 매개변수를 추정하여 지수를 산정하기 때문에, 대상 지역 내의 전체적인 관점에서 기상학적 가뭄 판단에 더 합리적이다. 연구 결과, M_SPI를 사용했을 경우, 장기가뭄이 단기가뭄보다 명확히 큰 가뭄 핫스팟 지역을 나타냈다. 또한 가뭄 핫스팟 지역은 시간이 지남에 따라 낙동강 유역의 중심에서 섬진강 유역의 방향으로 이동하는데, RCP 4.5 시나리오는 단기/장기 가뭄의 이동패턴이, RCP 8.5 시나리오에서는 장기가뭄의 이동패턴이 뚜렷하였다.
Drought is a disaster that causes prolonged and wide scale damage. Recently, the severity and frequency of drought occurrences, and drought damage have been increased significantly due to climate change. As a result, a quantitative study of drought factors is needed to better understand and prevent future droughts. In the case of agricultural drought, several existing studies examine the economic damage caused by droughts and their causes, but these studies are not well suited to estimating crop-oriented agricultural drought damage and the factors that absolutely affect agricultural drought. This study determines which factors most affect agricultural drought. It examines meteorological factors and those related to agricultural water supplied by irrigation facilities. Rice paddy production per unit area is lower than the average from the last two years where agricultural drought occurred. We compare the relative frequency of agricultural drought impacts with irrigation facilities, effective reservoir storage, the number of water supply facilities, and the meteorological drought index such as Standardized Precipitation Index (SPI). To identify factors that affect agricultural drought, we correlate rice paddy production anomalies with irrigation water supply for the past two years. There was a high positive correlation between rice paddy production and irrigation water usage, and there was a low or moderate negative correlation between rice paddy production anomalies compared to the average of the past two years and SPI. As a result, agricultural water supply by irrigation facilities was judged to be more influential than meteorological factors in rice paddy production. This study is expected to help local governments establish policies related to agricultural drought response.
본 연구의 목적은 일반 상호보완이론(Generalized Complementary Relationship, GCR)을 활용하여 실제증발산량을 추정하고, 추정한 실제증발산량기반 가뭄지수로부터 공통경계미국(Conterminous U.S., CONUS)에 대한 1895~2016년 기간 동안의 가뭄을 해석하는 것이다. GCR 이론으로부터 추정한 $ET_a$는 North American Land Data Assimilation System (NLDAS-2) Noah 지면모형(Land surface models)으로 산정한 $ET_a$와 비교 검증하였다. 또한, GCR로부터 증발산 부족량(ET Deficit)을 산정하고 이를 표준정규화하여 공통경계미국에 대해 Standardized Evapotranspiration Deficit Index (SEDI)를 산정하였다. 이렇게 산정한 SEDI는 Standard Precipitation Index (SPI)와 비교하였다. 본 연구로부터 GCR 기반 $ET_a$는 NLDAS-2 Noah모형의 $ET_a$보다 다소 크게 추정하는 경향을 보였다. SEDI와 SPI의 상관성은 지속시간이 클수록 더 크게 나타났다. 강수와 토양수분의 자료를 사용하지 않는 GCR이론으로부터 비교적 정확한 $ET_a$을 추정할 수 있으며, 증발산 기반인 SEDI가 적절한 가뭄해석에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
전 세계적으로 지구 온난화로 인해 발생한 가뭄은 사회적, 경제적, 환경적으로 막대한 피해를 야기하고 있다. 국내의 경우, 2022년부터 현재까지 지속되고 있는 가뭄 상황은 강수의 지역적 편차로 인해 남부 지역 중심으로 극심한 피해가 발생하였다. 남부 지역의 주요 용수공급원인 영산강, 섬진강권역의 용수 공급율은 예년의 57%(3.8억 톤)에 불과하며, 일부 도서·산간 지역은 용수공급이 제한되는 현상까지 발생하였다. 이러한 가뭄 피해를 대비하기 위해 초기에 모니터링을 통한 선제적 대응 방안을 구축해야 한다. 가뭄 모니터링의 경우 미계측 지역에 대한 모니터링 방법으로 주기적이고 균질한 자료를 제공 받을 수 있는 위성영상을 활용한 연구가 수행되고 있다. 가뭄을 정량적으로 분석하고 판단하기 위해 가뭄지수를 활용하고 있으며, 대표적인 가뭄지수는 지상 관측강수량자료를 활용한 확률분포 기반의 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 강수 및 기온의 변동성이 포함된 표준강수증발산지수 (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI)가 있으며, 위성영상 자료를 활용한 가뭄지수인 증발스트레스지수(Evaporative Stress Index, ESI) 등이 있다. 본 연구에서는 강수와 기온을 고려한 가뭄지수인SPEI와 위성영상 기반의 가뭄지수인 ESI를 활용하여 2022년 남부 지역의 가뭄 사상을 중심으로 지표별 시공간적 변화를 분석하고자 한다. SPEI의 경우 기상관측소 지점자료의 기온과 강수량을 활용하였으며, Terra 위성의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 센서에서 제공되는 위성영상자료를 활용한 ESI는 미계측 지역에 대한 가뭄 판단을 위해 시·군별로 세분화하여 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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