• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.352-352
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• 2021

가뭄은 강수량의 부족으로 인한 기상학적 가뭄과 지표수 및 지하수의 부족으로 인한 수문학적 가뭄, 토양의 건조 상태로 인한 농업적 가뭄, 용수 및 전력공급의 제한으로 인한 사회·경제적 가뭄으로 분류될 수 있으며, 일반적으로는 어느 지역의 인간생활 및 사회 경제 활동이나 동식물 생육에 피해를 가져올 정도로 강수량 부족이 장기화되는 비정상적인 현상으로 정의할 수 있다. 메가가뭄의 선제적인 대비를 위한 메가가뭄의 사전감지를 위해 본 연구에서는 매년 가뭄 발생 및 확산 여부 판단을 통해 메가가뭄 예방/대비 목적의 년 단위 가뭄 전주기 분석을 위한 메가가뭄상태 판단 절차 방법론을 제시하였다. 메가가뭄 상태 판단 절차 방법론은 메가가뭄 확산 유무에 따라 6단계의 절차로 진행된다. 1단계로 전년도의 가뭄상태(Carry over의 유무)와 가뭄피해 실적자료(통합가뭄위험도 활용 )를 분석하여 확산여부를 판단하며, 2단계로 당해연도에 가뭄이 발생할 것인지를 장기예보와 더불어 MODIS 위성자료를 이용한 평년대비 토양건조상태로 감지한다. 3단계로 1개월 및 10일 예보자료를 이용해 기상학적 가뭄의 발생 여부를 가뭄지수로 판단하고, 4단계로 기상학적 가뭄 하에서 농업 및 수문학적 가뭄의 진행여부를 저수율, 지하수위, 현장대응 정보의 신속한 수집을 통해 확산여부를 판단한다. 5단계는 가뭄 관련 인터넷 뉴스데이터기반의 농작물 피해, 식수제한, 녹조발생 등의 피해상황을 통해 가뭄 피해발생지역을 도출하여 확산여부를 판단하며, 6단계는 기상, 농업, 수문, 사회 경제적 가뭄을 평가함과 더불어 다음년도 가뭄확산에 대비하는 순으로 메가가뭄 상태 판단 절차 방법론이 진행된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.348-348
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• 2021

가뭄 연구의 궁극적 목표는 가뭄 발생의 메커니즘에 대한 이해를 높이고, 예측기술을 향상시켜 선제적 대응이 가능하도록 하는 것이다. 일반적으로 가뭄분석에 활용되는 가뭄지표는 연속형 변수로 간주하여 확률모형을 구축하지만, 가뭄상태와 가뭄피해 자료는 순서형 및 이산형 변수이므로 범주형 자료 분석 기법을 적용하는 것이 더 적절하다. 따라서 본 연구에서는 기상학적 가뭄과 피해발생 사이의 관계를 규명하기 위해 범주형 자료 분석 방법 중 로그선형(log-linear) 모형과 로지스틱(logistic) 회귀모형을 활용하였다. 가뭄피해 예측을 위한 가뭄 피해 정보를 수집하는 것은 매우 어려운 일이다. 가뭄의 영향으로 인해 발생할 수 있는 피해의 종류가 다양하며, 여러 분야의 이해관계자가 받아들이는 가뭄의 피해 양상이 다르기 때문이다. 본 연구에서는 국가가뭄정보포털(drought.go.kr)에서 충청북도의 가뭄피해현황 자료를 수집하였다. 30년(1991~2020년)동안 238개 읍면동 중 34개 행정구역에서 총 272건의 가뭄피해가 발생한 것으로 확인되었다. 표준강수지수(SPI)를 이용하여 분석된 지역별 연평균 가뭄발생횟수는 약 8.44회이며, 가뭄이 가장 많이 발생한 해는 2001년(평균 가뭄발생 18.7회)이었다. 강수의 부족으로 인해 발생하는 기상학적 가뭄이 사회경제적 피해를 야기하는 수문학적 가뭄으로 전이되기까지 몇 주에서 몇 달까지 시간이 소요된다. 이러한 관계를 파악하기 위해 가뭄피해 발생 여부를 예측변수, 가뭄피해 발생 이전의 가뭄상태를 설명변수로 설정하여 기상학적 가뭄 발생에 따른 가뭄피해 발생 확률을 산정하였다. 그 결과 가뭄피해 발생 당시의 가뭄상태보다 그 이전에 연속된 가뭄상태가 있을 경우 가뭄피해 발생 확률이 약 2.5배 상승하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.396-396
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• 2018

우리나라의 가뭄은 통계적으로 5~6년 주기로 발생해 왔으나 최근에는 가뭄의 발생 빈도가 점점 증가하고 주기 또한 짧아지는 경향을 보이고 있다. 가뭄의 패턴 또한 지속적이고 국지적으로 강하게 나타내는 경향이 있어 피해가 심각해지고 있다. 2017년도에는 모내기가 시작되어야 할 시기에 극심한 물 부족으로 이앙시기가 지연되고 밭작물이 마르는 피해를 겪었다. 국가가뭄정보센터의 2017년 가뭄예경보 자료에 따르면, 1~7월에는 안성, 서산, 홍성 지역을 중심으로, 7~9월에는 남해안지역을 중심으로, 10월~12월에는 울주, 경주, 밀양 지역을 중심으로 가뭄이 나타났음을 확인 할 수 있다. 가뭄 파악을 위한 방법 중 하나로 인공위성영상을 활용한 원격탐사 기법이 있으며, 국내에서는 관측주기가 짧고 관측폭이 넓은 Terra MODIS 영상을 활용하는 연구 사례를 다수 찾아볼 수 있다. 최근에는 드론에 NIR, 열화상, 초분광 카메라 등을 탑재하여 탐지범위가 국소적이지만 가뭄에 따른 작물의 상태를 보다 상세하게 파악하기 위한 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 드론을 이용한 가뭄지역의 영상특성을 분석하는 기초자료를 구축하기 위하여 2017년 극심한 가뭄이 발생하였던 안성지역을 대상으로 Terra MODIS NDVI를 이용한 식생상태지수(VCI), 정규식생지수(SVI)를 분석하여 가뭄으로 추정되는 드론촬영 대상지역을 파악하였으며, 선정된 지역을 대상으로 R-G-NIR 카메라를 탑재한 드론 촬영을 실시하였다. 드론영상의 전처리를 통하여 고해상도 NDVI영상을 작성하고 지상의 작물 및 토지이용 상태에 따른 NDVI 분포특성과 Terra MODIS NDVI와의 차이점을 분석하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.5_3
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• pp.887-899
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• 2022

Drought caused by meteorological factors negatively affects vegetation in terrestrial ecosystems. In this study, the state in which meteorological drought affects vegetation was defined as the ecological drought of vegetation, and the ecological drought condition index of vegetation (EDCI-veg) was proposed to quantitatively monitor the degree of impact. EDCI-veg is derived from a copula-based bi-variate joint probability model between vegetation and meteorological drought information, and can be expressed numerically how affected the current vegetation condition was by the drought when the drought occurred. Comparing past meteorological drought events with their corresponding vegetation condition, the proposed index was examined, and it was confirmed that EDCI-veg could properly monitor the ecological drought of vegetation. In addition, it was possible to spatially identify ecological drought conditions by creating a high-resolution drought map using remote sensing data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.417-418
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• 2018

미국 국립가뭄경감센터 (National Drought Mitigation Center, NDMC)는 다양한 가뭄지수를 통합하여 미국 전역의 가뭄진행상황을 모니터링하고 가뭄대응정책 수립을 위한 주요 의사결정정보로 활용하고 있다. 대표적으로 1999년에 개발되어 현재까지 운영 중인 미국가뭄모니터 (United States Drought Monitor, USDM)는 미국 전역에 대하여 가뭄단계를 표시한 지도 (U.S. Drought Monitor map)를 매주 생성하여 제공하고 있다 (http://droughtmonitor.unl.edu/). 가뭄지표(drought index)는 가뭄의 현황과 시공간적인 전개 과정을 분석하고 정량적 가뭄심도 평가 및 가뭄대응계획 수립을 위한 도구로써 다양하게 개발되어 활용되고 있다. 가뭄의 정도를 정량화하기 위하여 개발된 다수의 가뭄지수는 대상과 평가방법에 따라 가뭄을 표현하는 특성이 서로 다르다. 하나의 가뭄지수로는 가뭄특성을 온전히 표현하기 어렵기 때문에, 최근에는 단일 가뭄지수에 의존하기 보다는 다수의 가뭄지수를 이용하되, 여러 가뭄지수 간의 특징을 고려하여 각 가뭄지수가 갖는 장단점을 상호 보완하여 사용하기를 권고하고 있다. USDM은 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI), Soil Moisture Model (NOAA Climate Prediction Center, CPC), 미 지리조사국의 하천유량 주간보고 (USGS Weekly Streamflow), 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI) 등의 주요 가뭄판단지표를 선정하고, 가뭄판단의 기준으로써 각 가뭄지수의 가뭄심도 (drought severity) 및 백분위수 (percentiles)로 등급을 구분하였다. 가뭄등급은 '정상 상태 (none)'를 포함하여 '비정상적인 건조 (abnormally dry, D0)'에서 최악의 가뭄상태를 의미하는 '이례적인 가뭄상태 (exceptional, D4)'에 이르는 6 단계로 구분하고, 정상상태를 제외한 5 단계의 통합가뭄단계로 표시한다. 우리나라에서는 기상청, 수자원공사, 농어촌공사에서 기상/수문/농업관련 가뭄지수의 위험지도를 실시간으로 제공하고 있으며, 각 지표별로 상이한 기준으로 가뭄을 판단하고 있다. 각각의 가뭄지표에 대한 가뭄판단기준은 해당 국가의 장기적으로 축적된 자료를 활용하여 가뭄단계 및 가뭄판단기준의 재설정에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 SPI, SC-PDSI, 표준강수증발산지수 (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI), Evaporative Demand Drought Index (EDDI), 유효가뭄지수 (Effectvie Drought Index, EDI)의 다양한 가뭄지수를 활용하여 USDM의 가뭄심도 및 가뭄판단기준을 적용하고자한다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.8 no.1
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• pp.49-58
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• 2006

Drought is an natural phenomenon which effects greatly on our society. It has various time scale and it is difficult to define the beginning and the end. So we can't aware it quickly and the damage of drought become severe. To cope with these problems, it needs to construct drought monitoring system. And it is required that the definition of drought which is objective and can be applied widely and proper drought index for drought monitoring. Meteorology and hydrology have developed drought index for drought monitoring. There are many attempt to interpret the drought using NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) or LST(Land Surface Temperature) in remote sensing. In this study, drought index and precipitation is used to find drought severity of last ten years in South Korea. NDVI and VCI is applied to perceive the state of drought. Finally, the possibility of drought monitoring and evaluating drought depth is estimated by analyzing the correlation between vegetation Index and drought index.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.2276-2280
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• 2008

가뭄은 강우의 시기별 지역별 불균형으로 인해 발생하며 한 계절에서 1년, 길게는 수년 동안 지속되는 시간 특성을 가지면서 그 시작과 끝을 명확하게 정의하기가 힘들고 지속적으로 누적된 효과가 천천히 나타난다. 이러한 가뭄의 관리를 위해서는 시간적인 가뭄의 발생과 공간적인 가뭄의 분포를 파악하는 것이 중요하며, 가뭄의 진행상황이나 심도를 정의할 수 있는 객관적인 기준을 통해 수행할 수 있을 것이다. 토양수분가뭄지수(Soil Moisture Drought Index)는 식생에 영향을 주는 가뭄을 판단하기 위한 지표로서 강수량, 기온, 풍속, 습도, 토양물리 특성자료를 바탕으로 산정된다. 본 연구에서 사용한 토양수분가뭄지수는 가뭄 상태를 유효수분백분율의 50%이하일 때로 정의하고, 지속기간(duration), 크기(magnitude), 강도 (severity)의 세 가지 기준을 이용하여 가뭄을 분석하였다. 이 지수는 일별 모의가 가능하고 자연 상태의 가뭄표시, 선행적인 가뭄제시, 단기적인 가뭄평가 이라는 장점을 가진다. 따라서 본 연구에서는 웹 기반 GIS를 이용하여 실시간으로 표준유역 단위별 토양수분가뭄지수를 산정하고 이를 통해 가뭄을 평가할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.5
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• pp.435-446
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• 2014

Various drought indices developed from previous studies can not consider the inherent uncertainty of drought because they assess droughts using a pre-defined threshold. In this study, to consider inherent uncertainty embedded in monthly streamflow data, Hidden Markov Model (HMM) based drought index (HMDI) was proposed and then probabilistic assessment of hydrologic drought was performed using HMDI instead of using pre-defined threshold. Using monthly streamflow data (1966~2009) of Pyeongchang river and Upper Namhan river provided by Water Management Information System (WAMIS), applying the HMM after moving-averaging the data with 3, 6, 12 month windows, this study calculated the posterior probability of hidden state that becomes the HMDI. For verifying the method, this study compared the HMDI and Standardized Streamflow Index (SSI) which is one of drought indices using a pre-defined threshold. When using the SSI, only one value can be used as a criterion to determine the drought severity. However, the HMDI can classify the drought condition considering inherent uncertainty in observations and show the probability of each drought condition at a particular point in time. In addition, the comparison results based on actual drought events occurred near the basin indicated that the HMDI outperformed the SSI to represent the drought events.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.873-878
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• 2005

본 연구에서는 과거 우리나라의 농업가뭄 피해와 기상상황 등을 조사하고, 기왕의 가뭄지수들을 검토하여 우리나라 실정에 맞는 농업가뭄지표를 개발하고, 농업가뭄의 평가를 위한 가뭄심도 분류 기준을 설정하였다. 기존의 농업가뭄의 평가를 위해서 주요 가뭄년에 대한 한해극복지를 수집하였고, 주요 일간지를 대상으로 가뭄기록을 조사하였다. 이를 바탕으로 시기별 농업가뭄의 발생에 대한 정량적 분석을 위한 분석기준을 선정하여 각 연도별 발생상황을 정량화하였다. 국내외에서 가뭄을 평가하기 위해 많이 쓰이는 PDSI, SPI, Percent of Normal, Decile, Percent of Median을 이용하여 가뭄지수를 산정하였고, 가뭄지수 산정결과와 기록된 가뭄 발생결과와 비교하여 각 지수별 정확도를 평가한 결과, 우리나라의 농업가뭄 발생에 대해서는 가뭄의 발생시기와 가뭄지속에 대해서는 3개월 지체된 SPI가 잘 맞는 것으로 나타났다. 또한 농업가뭄지표의 실용화를 통한 가뭄대책업무를 위해 평시대비, 가뭄우려, 가뭄확산으로 구분된 가뭄단계를 세분하여 평년강우지수(MRI), 표준강우지수(SPI), 무강우지수(DDI), 저수율 및 토양수분상태를 고려하도록 가뭄단계를 6단계로 세분하여 설정하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.34 no.5
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• pp.533-542
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• 2001

In order to establish drought policy, the estimation of drought period for each drought situation should be preceded. Non-linear Water Balance Model(NWBM) and palmer Drought Severity Index (PDSI) can be used for analysis of drought period. As a water balance method considering moisture transfer between land surface and atmosphere, NWBM can be used to estimate transition time between dry and wet period induced by stochastic fluctuations. PDSI is also water balance method to show drought severity comparing actual precipitation with climatically appropriate precipitation based on precipitation and potential evapotranspiration. In this study, the drought periods are estimated using NWBM and PDSI for the Han River Basin. The drought periods according to the soil moisture estimated by NWBS and the drought periods according to drought severity index estimated by PDSI show similar trend. The estimated drought period from extreme drought to wet condition for the Han River Basin is about 3years.