본 연구에서는 가뭄해석을 위한 이변량 결합가뭄지수를 산정하고 국내 활용성을 평가하였다. 이변량 결합가뭄지수 산정을 위해 결합분포함수는 Clayton copula, 매개변수 추정은 교정방법을 이용하였으며, 입력변수로는 1977~2012년 동안의 강수량 및 토양수분량 자료를 선정하였다. 우리나라에 대한 이변량 결합가뭄지수를 산정한 후, 기존 가뭄지수인 SPI 및 SSI와 같이 시계열 분석, 지역별 분석 및 ROC 분석을 수행하여 활용성을 평가하였다. 분석결과 SPI는 가뭄의 시작, SSI는 가뭄의 해갈을 적절히 고려하였으며, 이변량 결합가뭄지수는 SPI 및 SSI의 거동 특성을 적절히 반영하는 것으로 나타났다. 또한 이변량 결합가뭄지수가 SPI 및 SSI에 비해 ROC score가 높게 산정되었으며, 지역별 분석에서도 지역의 가뭄 상황을 적절히 재현하여 활용성이 우수하게 나타났다. 이변량 결합가뭄지수는 기존 가뭄지수의 해석적 한계를 보완하였다는 측면에서 국내 가뭄해석의 활용성이 높다고 판단된다.
Background: The phenomenon of tree dieback in forest ecosystems around the world, which is known to be associated with high temperatures that occur simultaneously with drought, has received much attention. Korea is experiencing a rapid rise in temperature relative to other regions. Particularly in the growth of evergreen conifers, temperature increases in winter and spring can have great influence. In recent years, there have been reports of group dieback of Pinus densiflora trees in Korea, and many studies are being conducted to identify the causes. However, research on techniques to diagnose and monitor drought stress in forest ecosystems on local and regional scales has been lacking. Results: In this study, we developed and evaluated an index to identify drought and high-temperature vulnerability in Pinus densiflora forests. We found the Drought Stress Index (DSI) that we developed to be effective in generally assessing the drought-reactive physiology of trees. During 2001-2016, in Korea, we refined the index and produced DSI data from a 1 × 1-km unit grid spanning the entire country. We found that the DSI data correlated with the event data of Pinus densiflora mass dieback compiled in this study. The average DSI value at times of occurrence of Pinus densiflora group dieback was 0.6, which was notably higher than during times of nonoccurrence. Conclusions: Our combination of the Standard Precipitation Index and growing degree days evolved and short- and long-term effects into a new index by which we found meaningful results using dieback event data. Topographical and biological factors and climate data should be considered to improve the DSI. This study serves as the first step in developing an even more robust index to monitor the vulnerability of forest ecosystems in Korea.
최근 들어 세계의 연중 기후 변화에 주된 요인으로써 엘니뇨와 같은 현상이 매우 잦아졌다. 많은 기상수문학자들이 강수와 유량에 대한 엘니뇨 남방진동의 영향에 대해 연구하고 있지만, 수문변량들은 큰 지역적 변동을 갖고 있기 때문에 결정적인 인과관계를 찾아내는데 있어서 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 엘니뇨-남방진동과 한국에서의 수문변량들 간의 계절석 관계를 고찰하였다. 엘니뇨-난방진동을 정량적으로 표현해 주는 지수로써 남방진동지수를 사용하였고, 월강수량 자료, 월평균기온 자료 그리고 댐의 월유입량 자료를 표준정규분포를 가지는 표준정규지수로 변환하여 사용하였다. 계절적 관계를 파악하기 위해 난방진동지수와 수문변량의 월 자료는 봄 (3월-5월), 여름(6윌-8월), 가을(9월-11월) 그리고 겨울 (12윌-2월)로 분류되었다. ENSO episode에 대한 수문변량들의 조건부 초과확률과 분포형태를 바탕으로 분석을 수행한 결과 전반적으로 Warm ENSO episode의 경우 강수량 증가와 기온 상승과 관련이 있고, Cold ENSO episode의 경우 강수량 감소와 기온 하강과 관계가 있다. 그러나 일부 지역에서는 이러한 전반적인 결과와 상이한 결과가 나타나기도 하였다.
본 연구에서는 서울지점 월강수량 자료에 나타난 가뭄의 재현 및 지속특성을 관측자료의 분석하고, 아울러 포아송 과정을 적용하여 비교하였다. 가뭄을 나타내는 지수로서 표준강수지수(SPI)를 이용하였으며, 10개월의 지속기간을 적용하였다. 관측자료의 분석을 위한 절단수준으로는 -1.00, -1.50, -2.00을 적용하였다. 관측자료의 분석을 통해서 나타난 서울지점 가뭄의 재현 및 지속특성은, 먼저, 보통 가뭄은 대략 2년에 한번 발생하며, 평균 지속기간은 4∼5개월 정도이다. 심한 가뭄은 대략 3∼5년 정도에 한번 발생하며, 평균 지속기간은 대략 2∼4개월 정도로 나타났다. 아주 심한 가룸의 경우에는 8∼23년에 한번 발생하며, 그 평균 지속기간은 2∼4개월 정도이다. 특히, 심한 가뭄의 경우(절단수준 -1.5 및 -2.0 기준)에는 장기 건조기 전반부가 후반부에 비하여 그 재현기간이 매우 크게 나타났으며, 반대로 지속기간은 매우 짧았던 것으로 나타났다. 이는 기본적으로 장기건조기 전반부에 강수 자체의 변동성이 더 컷다는 데서 그 원인을 찾을 수 있으며, 여기에 겨울철 강설량이 포함되지 않은 강수량을 사용한 것도 한 원인으로 작용한 것으로 판단된다. 마지막으로, 관측치에 나타난 결과와 포아송 과정을 적용한 결과를 비교해 본 결과 포아송 과정이 가뭄의 재현 및 지속특성을 잘 설명하고 있음을 파악할 수 있었다.
가뭄을 미리 발견하고 감시하는 것은 어려우나, 가뭄지수를 이용하면 가뭄의 파악이 용이하다. PDSI는 통상적으로 가장 널리 이용되나 운영상 제한성을 가지고 있다. 최근 들어 가뭄을 인지하고 감시하는 능력이 향상된 SPI가 개발되었으며, 이는 기존의 지수들에 비해 모든 시간간격에 적용이 가능하고 간단하게 이용이 가능하다. KBDI는 상부토양층의 누적수분부족량을 산출함에 있어서 증발산과 강수량의 순영향을 나타내는 지수로 정의하였다. 본 연구에서는 PDSI, SPI, KBDI를 이용하여 산정된 가뭄지수의 상호비교 연구를 통하여 표준 가뭄지수를 제안하고자 한다. 이를 위하여 우리나라 8개 수계의 30년 이상의 기상자료를 보유한 기상청 강우관측소 자료를 이용하였다. 그 결과 PDSI는 누적되는 강우의 부족으로 가뭄심도를 나타내는 데 유리하고, SPI와 KBDI는 단기간 강우부족을 나타내는데 유리한 것으로 나타났다.
북한에서 발생한 산불은 비무장지대 등으로 남하하는 경우 우리나라에 직·간접적인 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구는 정보 접근불능 지역인 북한의 산불위험정보를 획득하기 위하여 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) 기상자료 기반의 지역 최적화된 산불위험지수 Forest Fire Danger Index (FFDI)를 산출하고, 2022년 4월 북한 고성군과 철원군의 산불 사례에 적용하였다. 그 결과 발화일 당시 FFDI가 각각 위험등급 Extreme과 Severe 구간에 해당하여 적합성을 확인하였다. 또한 산불 발생 전후의 위험도지도와 토양수분지도를 정성적으로 비교한 결과 상호 관계성을 파악하였으며, 향후 토양수분, 표준화강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 식생수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI) 등을 결합하는 방식으로 산불발생위험지수의 개선이 필요하다.
가뭄은 지역적 특성이 강하게 나타나므로 가뭄이 진행하는 상태나 심한 정도를 정의할 수 있는 객관적인 정의나 기준이 필요하다. 이를 위해 가뭄지수(drought index)란 개념은 증발산량을 정량적으로 제시하면서 시작되었으며, 현재까지 전 세계적으로 많은 가뭄 관련 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 대표적인 기상학적 가뭄지수인 표준 강수 지수(SPI)를 산정하였고, 실질적인 가뭄을 고려할 수 있는 가뭄 위험 지수(DRI)를 가뭄 취약성 지수(DVI)와 가뭄 위험요소 지수(DHI)를 대상지역인 의령군에 적용하여 안정적인 용수공급 체계를 마련할 수 있는 실제적인 가뭄의 평가에 대한 방법을 제시하였다.
가뭄은 일반적으로 물 수요에 비하여 공급이 부족하여 나타나는 현상을 말한다. 공급 가능한 물의 부족은 강수량의 부족으로부터 시작되며, 강수량의 부족은 토양 수분의 부족과 하천의 유량 감소로 이어져 농작물의 피해와 우리 사회가 필요로 하는 생 공용수의 부족을 초래한다. 2009년 현재 우리나라는 작년 가을부터 시작된 강수량의 부족으로 인해 강원도 내륙지방과 전라남도, 경상남도 등 남부지방을 중심으로 가뭄이 발생하고 있고 이는 당분간 지속될 것으로 예상되어 물 부족에 의한 피해의 우려를 낳고 있다. 우리나라는 기상 특성상 여름철 장마기간 및 태풍으로 인해 발생한 많은 양의 강수를 이용하여 나머지 기간 동안 필요한 용수를 확보하는 체계를 이루고 있으나 2008년에는 여름철 강수의 부족으로 인해 2008년 말부터 지금까지 제한급수 등 가뭄 피해가 발생하고 있다. 본 연구에서는 기상청 주요 지점에 대해 2008년부터 2009년 초반까지의 강수량 관측자료를 이용하여 강수현황을 검토하였으며, Palmer 가뭄지수(Palmer Drought Severity Index, PDSI), 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI), 물공급능력지수(Water Supply Capacity Index, WSCI) 등의 가뭄지수를 이용하여 현재 가뭄의 정도 및 공간적인 분포 현황을 제시하였다.
본 논문의 목적은 금강유역을 대상으로 Standardized Precipitation Index (SPI) 기상학적 가뭄지수, 농업용 저수지 가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)간의 관계를 통해 기상학적 가뭄이 농업에 미치는 상관성을 분석하는데 있다. 2014년부터 2016년까지의 강수량, 농업용 저수율 자료를 수집하여 가뭄지수를 산정하였으며, 기상학적 가뭄과 농업가뭄간의 상관성을 평가하기 위해 Pearson 상관계수와 Receiver Operation Characteristic (ROC) 분석을 실시하였다. 상관분석결과 SPI-6와 RDI의 Pearson 및 ROC 적중룰이 각각 0.606, 0.722으로 가장 높게 분석되었고 가뭄의 공간적 발생패턴을 분석하기 위해 공간분포된 SPI-6와 RDI를 중첩한 결과 2015년 8월부터 2015년 10월의 심한 가뭄 발생 시 미호천 상류 유역과 논산천 유역에서 중복적으로 가뭄의 심도의 차이가 발생하는 것을 확인하였다. 저수지 가뭄이 발생한 지역에 대한 저수지의 제원을 이용하여 분석을 수행한 결과, RDI 가뭄이 크게 나타난 지역은 유역배율이 작은 저수지들이 많이 모여 있는 지역일수록 극심한 가뭄을 겪는 것으로 분석되어, 유역배율에 따라 저수지의 농업가뭄 대응능력에 차이가 있음을 확인하였다.
In this study, the MODIS NDVI for the period of $2000{\sim}2007$ was collected and processed to obtain VCI and SVI which are the quantitative indexes of drought. The VCI and SVI based on NDVI can be used for understanding seasonal pattern of vegetation, drought identification and quantitative analysis of drought. VCI and SVI compared with monthly precipitation ratio to average, Standardized Precipitation Index(SPI), and etc., which are used to identify spring drought, to analyze drought region, similarity and difference in drought severity. In addition, frequency of Spring droughts were calculated for the period of $2000{\sim}2007$, and the usability of the MODIS images as a tool for establishing countermeasures against drought was presented by analyzing drought frequently areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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