• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.329-329
• /
• 2023

가뭄은 수개월에서 수년에 걸쳐 평년보다 낮은 강수량을 특징으로 하는 극심한 기후 현상으로 크게 기상학적 가뭄과 식생 가뭄 또는 농업 가뭄, 수문학적 가뭄, 사회경제적 가뭄으로 구분할 수 있다. 본 연구에 사용된 기상학적 가뭄지수는 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index), 증발수요가뭄지수 (Evaporative Demand Drought Index), 표준강수증발산지수 (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index), Copula 기반 결합가뭄지수 (Copula-based Joint Drought Index)이다. 식생지수는 0부터 1까지 0.05 간격으로 가중치를 적용하여 21개의 식생건강지수(Vegetation Health Index)를 사용하였다. VHI는 널리 사용되고 있는 원격탐사자료 기반의 가뭄지수이며, 이는 식생상태지수 (Vegetation Condition Index)와 열상태지수 (Thermal condition index)의 선형 결합으로 이루어진다. 기상학적 가뭄지수와 식생지수 사이의 상호의존도 및 민감도를 분석하기 위해 상관성 분석을 수행하였으며, 이를 토지피복 유형 (시가화 건조지역, 농업지역, 초지, 산림지역)에 따른 분석도 수행하고자 하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권10호
• /
• pp.619-629
• /
• 2023

최근 기후변화가 심화됨에 따라 가뭄으로 유발되는 피해가 증가하고 있다. 현재 국내의 가뭄 강도를 결정하기 위해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 기준으로 분류를 수행하고 있다. 현재 국내에서는 최근 6개월 동안의 누적강수량을 기준(SPI-6)으로 관심, 주의, 경계, 심각의 기상학적 가뭄의 강도를 분류하고 있다. 그러나 강수량만을 기초자료로 활용하기 때문에 가뭄 강도를 분류하는 데 한계가 있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 SPI에 따른 국내 기상학적 가뭄 예･경보 기준의 한계점을 극복하고자 국가가뭄정보포털(National Drought Information Portal, NDIP)에서 제공하는 비상급수 피해자료를 수집하여 가뭄의 강도를 분류하였다. 그리고 SPI의 인자인 강수량과 증발산량 산정에 사용되는 인자인 온도, 습도 등을 min-max 정규화로 지수화한 후 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA) 기반으로 각 인자들에 대한 계수를 산정하였다. 비상급수에 따른 가뭄의 강도를 분류하여 종속변수로 활용하고, GA에 의한 각 기상인자들의 계수를 활용하여 새로운 가뭄 강도 분류 지수(Drought Severity Classification Index, DSCI)를 도출하고자 하였다. DSCI를 도출한 후 누적분포함수를 활용하여 분위별 경계를 강도 단계 분류 기준으로 제시하였다. 본 연구에서 제시한 DSCI를 활용하면 기존 SPI보다 가뭄 강도를 정확하게 분류할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제45권4호
• /
• pp.409-418
• /
• 2012

본 연구에서는 가뭄의 심도에 직접적으로 영향을 주는 무강수일수를 고려하고, 강수에서 기인하는 지표면유출 효과를 반영한 가뭄해갈에 유효한 강수를 산정하여 기존의 SPI3을 개선한 Modified SPI를 제시하였다. 1973년부터 2009년까지 각종 보고서 및 문헌자료를 통해 실제 발생한 가뭄사례를 수집하여 행정구역별 가뭄공간정보를 생산하고, 동일기간 전국 69개지점에서산정된 가뭄지수를 우리나라 전체 공간으로표현하여각종 지수의 적합성을 평가하기 위하여ROC 분석을 수행하였다. 개선된 가뭄지수 제시를 위하여 총 강우량 중단기적인 유출에 기여할 것으로 판단되는 부분을 절삭하여 유효강우를 산정하였으며, 월단위의 무강수일수를 십분위, 누적분포함수로 변형하여 기존의 지수에 가중치를 부여하였다. 분석결과 유출량을 고려한 강우의 절삭은 기존의 SPI3에 비하여 상대적으로 높은 가뭄감지능력을 보여주었으며, 무강수일수를 고려한 가뭄지수의 개선은 누적분포함수의 수치를 고려함으로서 상당히 개선된 가뭄감지 능력을 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.330-330
• /
• 2021

본 연구에서는 새롭게 개발 중인 SSP 시나리오의 일단위 강수량과 온도 자료를 활용하여 청미천 유역의 미래 가뭄의 예측 및 분석을 실시하였다. SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5에 따른 새롭게 개발 중인 CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project) GCM (General Circulation Models) 중 ACCESS-ESM1.5(Australian Community Climate and Earth System Simulator model)를 이용하였다. GCM 자료는 Quantile Mapping 방법을 사용하여 편이보정 되었고, 유출분석은 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 사용하여 청미천 유역에 대해 수행하였다. 청미천 유역의 가뭄분석을 위해 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)와 SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index), 수문학적 가뭄지수인 SDI(Standardized Streamflow Index)를 산정하였다. 그 후, 시간에 따른 가뭄의 특성을 분석하기 위해 가까운 미래 (2025-2064)와 먼 미래 (2065-2100) 로 구분하여 분석을 진행하였다. 그 결과, 청미천 유역의 가뭄 발생은 SSP시나리오, 가뭄지수에 따라 차이점을 확인할 수 있었다. SSP 시나리오의 경우 SSP5-8.5에서 가장 심각한 가뭄이 발생하였다. 가뭄지수의 경우 강수만을 고려한 SPI는 먼 미래에 비해 가까운 미래에서 더욱 심각한 가뭄이 발생하였다. SDI의 경우 강수량의 변동이 일반적으로 하천의 흐름에 영향을 미치기에 SPI와 비슷한 양상을 나타내었다. SPEI의 경우 시간에 따른 기온상승으로 먼 미래에 심각한 가뭄이 발생하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제57권3호
• /
• pp.195-207
• /
• 2024

본 연구는 전남지역 지역을 대상으로 과거에 발생했던 주요 가뭄사상을 선정하여 기상학적 가뭄과 수문학적 가뭄 발생 메커니즘을 분석하였다. 강우량 및 댐저수량을 입력자료로 일단위의 가뭄지수를 산정하였으며 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로의 가뭄전이특성을 분석하였다. 최근에 전남지역에서 발생하여 심각한 피해를 야기한 2022~23년의 가뭄 특성을 평가하였으며, 과거에 발생했던 가뭄과 비교하면, 수문학적 가뭄의 지속기간은 2017~2018년 다음으로 장기간인 334일 지속되었고, 가뭄 심도는 -1.76으로 가장 심각한 것으로 평가되었다. 또한, 기상학적 가뭄지수인 SPI (Standardized Precipitation Index)와 수문학적 가뭄지수인 SRSI(Standardized Reservoir Storage Index)를 연계분석한 결과, 수문학적 가뭄 대응을 위한 SPI(6)의 선행적 활용방안을 제시할 수 있었다. 더우기, SRSI와 SPI(12)의 가뭄감시의 유사성을 통하여 미계측 유역의 수문학적 가뭄감시에 SPI(12)의 적용가능성도 확인하였다. 본 연구결과를 통하여 여름철 우기에 발생하는 장기간의 건조현상은 심각한 수준의 수문학적 가뭄으로의 전이가 될 수 있음을 확인했다. 따라서 선제적 가뭄대응을 위해서는 다양한 가뭄지수 실시간 모니터링 결과를 활용하고, 기상-농업-수문학적 가뭄으로의 전이현상을 이해하여 충분한 대응기간을 확보할 필요가 있다.

• 한국농공학회논문집
• /
• 제61권1호
• /
• pp.31-44
• /
• 2019

The main objective of this research is to develop a hydroclimate drought index (HCDI) using the gridded climate data inputs in a Variable Infiltration Capacity (VIC) modeling platform. Typical drought indices, including, Standardized Precipitation Index (SPI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI), and Self-calibrated Palmer Drought Severity Index (SC-PDSI) in South Korea are also used and compared. Inverse Distance Weighting (IDW) method is applied to create the gridded climate data from 56 ground weather stations using topographic information between weather stations and the respective grid cell ($12km{\times}12km$). R statistical software packages are used to visualize HCDI in Google Earth. Skill score (SS) are computed to evaluate the drought predictability based on water information derived from the observed reservoir storage and the ground weather stations. The study indicates that the proposed HCDI with the gridded climate data input is promising in the sense that it can help us to predict potential drought extents and to mitigate its impacts in a changing climate. The longer term drought prediction (e.g., 9 and 12 month) capability, in particular, shows higher SS so that it can be used for climate-driven future droughts.

• 한국농공학회:학술대회논문집
• /
• 한국농공학회 1998년도 학술발표회 발표논문집
• /
• pp.92-98
• /
• 1998

Among several indices that have been proposed and adopted in different disciplines of sciences, standardized precipitation index, SPI by McKee et al. (1993) was applied to evaluate drought severity for historical rainfall records. Monthly SPI in Seoul station was reviewed in this study, in an effort to characterize the drought intensities during 1994. The SPI drought frequency decreases inversely with monthly time scales of different spans, while the drought duration increases. March, 1994 was found to be the most severe for the three month period, and was recognized as the beginning month of the historical drought spans. Drought intensities became less severe during May and June. SPI becomes greater from July to September particularly in eastern parts of the country.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제49권10호
• /
• pp.877-885
• /
• 2016

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.

• Environmental Engineering Research
• /
• 제21권1호
• /
• pp.58-68
• /
• 2016

The study explored droughts using the Standardized Precipitation Index (SPI) in the northwestern region of Bangladesh, which is the drought prone area. In order to assess the trend and variability of monthly rainfall, as well as 3-month scale SPI, non-parametric Mann-Kendall (MK) tests and continuous wavelet transform were used respectively. The effect of climatic parameters on the drought in this region was also evaluated using SPI, with the Southern Oscilation Index (SOI) by means of the wavelet coherence technique, a relatively new and powerful tool for describing processes. The MK test showed no statistically significant monthly rainfall trends in the selected stations, whereas the seasonal MK test showed a declining rainfall trend in Bogra, Ishurdi, Rangpur and Sayedpur stations respectively. Sen's slope of six stations also provided a decreasing rainfall trend. The trend of the SPI, as well as Sen's slope indicated an increasing dryness trend in this area. Dominant periodicity of 3-month scale SPI at 8 to 16 months, 16 to 32 months, and 32 to 64 months were observed in the study area. The outcomes from this study contribute to hydrologists to establish strategies, priorities and proper use of water resources.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
• /
• pp.23-23
• /
• 2015

가뭄은 홍수와 더불어 매우 심각한 자연재해이며, 그 특성상 광역적이고 장기간 발생함에 따라 구체적인 발생시점, 규모, 범위 등을 규명하기가 어렵다. 그동안 가뭄관리 기관에서는 가뭄의 특성을 규명하고자 가뭄 지수를 활용하여 발생시점, 발생빈도, 피해규모, 범위 등을 정량적으로 분석해 왔다. 그러나 가뭄특성은 가뭄 지수의 해석방법 및 판단기준에 따라 다르게 나타나는 문제가 있다. 또한, 대부분 가뭄지수가 단일 기상(강수, 기온 등) 및 수문(유출량, 토양수분량, 증발산량 등)정보 기반으로 산정됨에 따라 대상지역의 가뭄특성을 적절히 고려하지 못하고 있다. 따라서 지역적 가뭄특성을 명확히 나타내기 위해서는 단일변수 기반의 가뭄지수의 활용보다는 두 개 이상의 변수가 고려된 가뭄지수를 활용하는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 강수량 및 토양수분량 기반의 이변량 결합가뭄지수(Bivariate Joint Drought Index, BJDI)를 산정하고 기존 단일변수(강수량, 토양수분량)에 의한 가뭄지수와 함께 지역별 가뭄특성을 분석하였다. 이를 위해 강수량은 1977~2012년 동안의 기상청 관할 59개 기상관측소 자료, 토양수분량은 지표수문해석모형으로 부터 산정한 결과를 이용하였다. 59개 지점에 대한 SPI (Standardized Precipitation Index), SSI(Standardized Precipitation Index) 및 BJDI를 산정하였다. 또한, 지점별, 가뭄지수별 빈도해석을 통해 재현기간을 산정하고 과거 가뭄피해사례를 바탕으로 가뭄특성을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과, 재현기간은 동일한 심도일지라도 SPI, SSI, BJDI 순으로 BJDI가 가장 낮게 나타났으며, 지역별로는 중부지역이 높고, 남부지역에서는 낮게 산정되었다.