• Title/Summary/Keyword: 가뭄예측

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Water supply shortage cost estimation for drought impact assessmen (가뭄 영향평가를 위한 생·공용수 공급지장비용 추정기법)

  • Lee, Jeong Ju;Shin, Hyun Sun;Kim, Mihyun;Chun, Gun Il
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.55-55
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    • 2017
  • 가뭄은 국민생활 및 경제 등에 막대한 손실을 초래하며, 지역사회 공동체나 사회기능에 심각한 영향을 끼칠 수 있는 재해이다. 가뭄피해 최소화를 위해서는 단기대응, 복구지원 등의 사후대책에서 사전대비 및 예방으로의 정책 전환이 필요하며, 이러한 정책 수립을 뒷받침하기 위해서는 가뭄에 따른 정량적인 피해영향 평가가 우선적으로 필요하다. 하지만 가뭄 피해의 범위 및 형태는 워낙 광범위하기 때문에, 피해추정을 위한 잣대라 할 수 있는 영향평가 기법조차 제대로 정립되지 못하고 있는 실정이다. 국내에서는 분야별(기상, 농업, 수문)로 지수화 된 지표를 이용한 가뭄 평가가 주로 수행되고 있으며, 경제적 영향평가는 방법론에 대한 시범 연구 수준이다. 가뭄기록조사 등 과거 가뭄피해 자료에서도 피해액의 금액환산이 되지 않은 사례가 대부분이며 급수차지원, 관정개발 등 사후복구비 위주의 일부 자료만이 피해금액으로 제시되어 있을 뿐이다. 댐, 저수지 등에 의한 용수공급 안정성으로 인해, 기상학적인 가뭄이 즉시 물부족으로 인한 피해로 이어지지는 않지만, 물부족이 발생하거나 부족량이 예측되는 상황에서 피해규모를 시스템적으로 추정 및 비교할 수 있는 기법 개발의 필요성에 의해 잠재피해액 개념의 공급지장비용 추정기법을 개발하였다. 공급지장비용 또는 편익 도출을 위한 이론적 배경으로, 경제적 가치 또는 파급효과를 분석하기 위한 방법은 경제학적 접근법과 비경제학적 접근법으로 구분된다. 경제학적 접근법에서 사용하는 진술선호 기법의 경우 전국을 대상으로 설문 등의 과정을 거쳐 지불의사액을 도출하는 과정이 필요하기 때문에 많은 조사비용이 소요된다. 비경제학적 또는 공학적 접근법으로 분류되는 대체비용법은 이론적 배경이 약하고 대체항목의 선택에 주의가 필요하다는 단점이 있으나, 물가자료, 산업통계, 수자원통계 등 기초자료의 주기적 업데이트가 유리하며, 정신적 피해를 제외할 경우 피해비용 추정결과의 편차가 진술선호기법 보다는 작은 장점이 있다. 본 연구에서는 피해비용의 과대추정에 유의하여 대체비용법에 기반한 일본 후생노동성의 감 단수피해추정기법을 우리나라 자료에 맞게 수정하여 공급지장비용을 추정하였으며, 경제학적 접근법에 의한 용수의 한계가치비용 등과 비교를 통해 적용성을 검토하였다.

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The Study on the Prediction of Algae Occurrence by the Multiple Regression Analysis After Weir Construction at Namhan River (다중회귀분석을 이용한 남한강 내 보 건설 후 조류 발생량 예측)

  • Oh, Seung-Eun;Ahn, Hong-Kyu;Chae, Soo-Kwon
    • Journal of Environmental Impact Assessment
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    • v.26 no.6
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    • pp.470-478
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    • 2017
  • This study was classified into two groups, normal season group and drought season group, by the cluster analysis using the weather and water quality data from 2012 to 2015, using SPSS 18 version. Also each cluster was classified into three spaces, Gangcheon, Yeoju and Ipoh weir. We performed the multiple regression analysis with each monthly data that concentration of Chl-a was more than algae warming level. 6 groups classified in time and space were analyzed by the correlation analysis between concentration of Chl-a and 3 weather, 11 water quality and discharge factors. We developed Chl-a prediction equations of each group with independent variables of the multiple regression analysis applying to the correlation result. The result of cluster analysis was that the period was divided into two groups, normal group(2012-2013) that total annual precipitation rate was normal and drought group(2014-2015) that total annual precipitation rate was less than 1,000 mm/hr, in time. The months that concentration of Chl-a was more than algae warming level in each group classified by cluster analysis were that the normal group was 3~8 and drought group was 3 and 6~10. The correlation result between Chl-a and weather, water quality and discharge factors for each 6 group was that relationships between Chl-a and water, discharge factors were high in the drought group more than in normal group at all weirs. This was influenced by velocity reduction and increasing HRT according to the intense drought. Weather, water quality and discharge factors that were high correlation with Chl-a were applied to independent variables of Chl-a prediction equations and each equations were developed. Among them, Each adjusted R square of Prediction equations for Chl-a in each group at Ipoh weir where is located in Namhan river downstream and is directly connected to Paldang dam were normal group = 0.920 and drought group = 0.818. It's showed the high linear.

실태조사 - 이상기후 현상으로 양봉농가 울상

  • 농진청;양봉협회
    • The Korea Beekeeping Bulletin
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    • s.344
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    • pp.22-25
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    • 2009
  • 지난해, 극심한 아카시아 벌꿀 흉년으로 벗어나 평년작을 달성해 양봉농가의 시름을 덜었다 했다. 그러나 올해는 더욱 예측불가능해진 기상이변으로 2004년 수준의 대흉작이 예고 되고 있다. 남부지역은 극심한 봄 가뭄으로 아까시나무가 개화 하자마자 빠르게 시들어 버렸으며 가뭄현상이 비교적 약했던 경상 북부지역은 개화 후 큰 폭의 일교차로 꿀 생산량 감소했다. 중부 경기북부지역은 5월 아까시 꽃의 개화 후 잦은 비로 인해 아카시아 벌꿀생산량이 바닥을 보였다. 강원 일부 지역에서는 채밀을 전혀 못한 곳도 있어 심각한 수준이다. 여기에 잠잠해졌던 아까시 나무 황화현상까지 다시 번지고 있는 실정이다.

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Low Frequency Relationship Analysis between PDSI and Global Sea Surface Temperature (PDSI와 범지구적 해수면온도와의 저빈도 상관성 분석)

  • Oh, Tae-Suk;Kim, Seong-Sil;Moon, Young-Il
    • Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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    • v.10 no.3
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    • pp.119-131
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    • 2010
  • Drought is one of disaster causing factors to produce severe damage in the World because drought is destroyed to the ecosystem as well as to make difficult the economy of the drought area. This study, using Palmer Drought Severity Index carries out correlation analysis with sea surface temperatures. Comparative analysis carries out by calculated Palmer Drought Severity Index and past drought occurrence year. Result of comparative analysis, PDSI indexes were in accord with the past drought. Cluster analysis for correlation analysis carries out using precipitation and temperature that is input datas palmer drought severity index, and the result of cluster analysis was classified as 6. Also, principal component carries out using result of cluster analysis. 14 principal component analyze out through principal component analysis. Using analyzed 14 principal component carries out correlation analysis with sea surface temperature that is delay time from 0month until 11month. Correlation analysis carries out sea surface temperatures and calculated cycle component of the low frequency through Wavelet Transform analysis form principal component. Result of correlation analysis, yang(+) correlation is bigger than yin(-) correlation. It is possible to check similar correlation statistically the area of sea surface temperature with sea surface temperature in the Pacific. Forecasting possibility of the future drought make propose using sea surface temperature.

Inflow Forecasting Using Fuzzy-Grey Model (Fuzzy-Grey 모형을 이용한 유입량 예측)

  • Kim, Yong;Yi, Choong Sung;Kim, Hung Soo;Shim, Myung Pil
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2004.05b
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    • pp.759-764
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    • 2004
  • 본 연구는 Deng(1989)이 제시한 Grey 모형을 이용하여 성진강댐의 월유입량을 예측하였고 그 방법을 제시하였다. Grey 모형은 시계열모형이나 다른 모형에 비해 비교적 적은 수의 자료를 이용하고, 간단할 수식으로 구성되어 있는 장점이 있으나, 적은 수의 자료로 인해 입력자료가 가지는 증감의 경향(trend)으로 오차가 발생하기 쉽다. 그러므로 예측오차를 극복하기 위해서 Fuzzy 시스템을 결합한 Fuzzy-Grey 모형을 구성하였고 Fuzzy 시스템에 필요한 매개변수를 추정하기 위해 최적화기법인 유전자 알고리즘(GA; Genetic Algorithm)을 이용하였다. Grey 모형과 결합된 Fuzzy 시스템은 현재의 입력자료가 가지는 패턴과 가장 유사한 패턴의 과거자료를 이용하여 현재의 입력자료의 예측오차를 추론해내는 기능을 가진다. 오차를 추론하기 위해서 과거 월유입량 자료중 현재 입력 자료와 유사한 패턴을 Grey 상관도를 이용하여 검색하고, 보다 높은 유사성을 가지는 패턴을 선별하고자 노름(norm)을 사용하였고, 유전자 알고리즘의 탐색공간을 제한하였다. 이렇게 구성한 Fuzzy-Grey 모형을 이용하여 전국적인 가뭄년도였던 1992년, 1988년, 2001년에 대해 섬진강댐의 월유입량을 예측하였다. 오차는 1982년, 2001년, 1988년 순으로 비슷한 크기의 오차가 발생하였는데 결과를 분석하여 보면, 급격한 월유입량의 변화가 있었던 경우에 오차가 크게 발생하였으나 가뭄년도에 대해 월유입량의 불확실성이 큼에도 불구하고 비교적 월유입량의 추세를 잘 예측한 것으로 판단된다. 본 연구에서 적용한 Fuzzy-Grey 모형은 적은 수의 자료를 이용하여 예측하고 예측결과를 다시 입력자료로 사용하는 업데이트 방식을 사용하기 때문에 예측결과의 오차가 완전하게 보정되지 않으면 다음 결과에 역시 오차를 주게 되어 오차보정이 상당히 중요하다는 것을 알 수 있었다. 오차를 보다 효과적으로 보정하기 위해서는 퍼지제어에 사용되는 퍼지규칙의 수를 늘리고, 유입량에 직접적인 영향을 주는 강우량과 연계한 2변수의 Fuzzy-Grey 모형을 이용한다면 보다 정확한 유입량 예측이 가능할 것으로 사료된다.

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Selection of Hydrologic Factors of NASA LIS for Water Hazrd Information Platform (수재해 정보 플랫폼에 활용 가능한 NASA LIS의 수문인자 선정)

  • PARK, Gwang-Ha;BAECK, Seung Hyub;CHAE, Hyo-Sok;HWANG, Eui-Ho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.471-471
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    • 2017
  • 최근 기상 이변으로 인해 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해가 빈번히 발생되고 있다. 이에 수재해예방 등의 안전 기술과 관련된 관심이 증가되고 있다. 수재해 예방을 위해서는 먼저 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해 감시가 필요하며, 이를 위해 위성, 레이더 등으로 관측된 자료를 활용한 수문인자 정보는 매우 중요하다. 미국 NASA의 LIS(Land Information System)는 위성 및 지상관측 자료를 활용하여 홍수, 가뭄, 기상, 산사태, 농업 등의 정보를 생산할 수 있는 프레임워크이다. LIS는 크게 지표면 모델 및 자료동화를 위한 변수들의 전처리 과정(LDT), 지표면 모델을 활용한 분석 및 자료동화 과정(LDAS) 및 분석된 자료의 검보정(LVT) 과정으로 구성되어 있다. LIS에서 산출 가능한 인자는 Energy Balance, Water Balance, Surface/Subsurface State, Evaporation, Hydrologic, Cold Season Processes, Compared Data, Carbon 등 9개로 분류되며 약 78개의 인자를 산출한다. 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해 감시를 위한 수문인자는 강수량, 증발산량, 토양수분, 지표면 온도 등을 비롯한 여러 가지 인자들이 필요하다. LIS는 주로 미국, 캐나다 등 평활한 지역에 활용되어 공간해상도는 약 10km(0.1deg) 이하로 자료를 산출한다. 산악 지형이 대부분인 한국 지형에 적용하기에는 자료의 정확성이 낮아 10km 이상의 공간해상도 자료가 필요하며, 한국형 수재해정보 플랫폼에서 홍수, 가뭄 등의 기초자료로 사용하기 위한 수문인자의 선정이 필요하다. 이에 본 연구에서 NASA LIS를 통해 산출 가능한 인자를 정리하고 한국형 수재해 정보플랫폼에 활용 가능한 수문인자의 항목을 조사하였다. 홍수, 가뭄 등 수재해 분석에 필요한 기초자료는 강우량, 유출량, 잠재적 증발산량, 식생의 증산량, 토양수분, 표면온도, 알베도 등의 수문인자이며, NASA LIS에서 이와 같은 수문인자 산출이 가능하다. NASA와 국제공동 연구중인 한국형 물순환분석 프레임워크(K-LIS(안)) 개발을 통해 한국 지형에 적합한 홍수 및 가뭄 등의 수재해 감시 평가 예측이 가능할 것이며, K-LIS에서 산출되는 고해상도의 수문인자들을 수재해 정보 웹 포털의 정보 제공 서비스를 통하여 손쉽게 접근 가능할 것으로 사료된다.

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Assessing the Climate Change Impacts on Future Upland Drought using the Soil Moisture Model and CMIP5 GCMs (CMIP5 GCMs와 토양수분모형을 이용한 기후변화에 따른 미래 밭가뭄 평가)

  • Jeon, Min-Gi;Nam, Won-Ho;Hong, Eun-Mi;Hwang, Seon-Ah
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.66-66
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    • 2020
  • 최근 기후변화로 인한 전 세계적인 기온상승이 야기되고 있으며, 농업에 직접적인 영향을 주는 기상학적 및 수문학적 변화가 급격하게 진행되고 있다. 우리나라의 경우 최근 7년 동안 지역별로 극심한 가뭄이 매년 발생하고 있고, 가뭄의 발생 빈도와 강도가 증가하는 추세이다. 특히 밭의 경우 농업용 저수지 등 수리시설물로부터 관개용수를 공급받는 논 작물과 달리 자연 강우를 통해 필요한 용수량을 공급받는 천수답이 대부분이고 관개시설이 부족하기 때문에, 기후변화에 의한 가뭄의 취약성이 높다. 밭작물은 작물의 생육 시기와 기후 환경, 수자원 환경에 민감하고 토양수분을 흡수함으로써 생육하기 때문에 이러한 밭작물의 소비수량 및 관개용수량은 증발산량 뿐만 아니라 토양내 수분의 이동을 고려하여 수분 부족량을 산정해야 한다. 본 연구에서는 미래 기후변화에 의한 밭가뭄 평가를 위하여 밭 작물별 소비수량 및 관개용수량을 추정하기 위한 밭 토양수분 물수지 모형 (Soil Moisture Model)을 구성하였다. 또한 대표농도경로 (Representative Concentration Pathway, RCP) 시나리오 기반의 제5차 결합기후모델상호비교사업 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5, CMIP5)에서 제공하는 RCP 시나리오를 기반으로 한 전지구 기후모델 (General Circulation Model, GCM)의 기후예측결과를 적용함으로써 미래 밭 가뭄 평가를 수행하였다. 과거 기상자료 및 미래 대표농도경로 시나리오와 작물 기초자료를 수집하여 과거 및 미래 작물증발산량을 산정하였으며, 토양수분 물수지 모형에 적용하여 밭작물의 토양수분 변화를 모의하고 기후변화에 따른 작물별/생육시기별 소비수량 및 관개용수량을 추정하였다.

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Comparison and Analysis of Drought Index based on MODIS Satellite Images and ASOS Data for Gyeonggi-Do (경기도 지역에 대한 MODIS 위성영상 및 지점자료기반 가뭄지수의 비교·분석)

  • Yu-Jin, KANG;Hung-Soo, KIM;Dong-Hyun, KIM;Won-Joon, WANG;Han-Eul, LEE;Min-Ho, SEO;Yun-Jae, CHOUNG
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.25 no.4
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    • pp.1-18
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    • 2022
  • Currently, the Korea Meteorological Administration evaluates the meteorological drought by region using SPI6(standardized precipitation index 6), which is a 6-month cumulative precipitation standard. However, SPI is an index calculated only in consideration of precipitation at 69 weather stations, and the drought phenomenon that appears for complex reasons cannot be accurately determined. Therefore, the purpose of this study is to calculate and compare SPI considering only precipitation and SDCI (Scaled Drought Condition Index) considering precipitation, vegetation index, and temperature in Gyeonggi. In addition, the advantages and disadvantages of the station data-based drought index and the satellite image-based drought index were identified by using results calculated through the comparison of SPI and SDCI. MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) satellite image data, ASOS(Automated Synoptic Observing System) data, and kriging were used to calculate SDCI. For the duration of precipitation, SDCI1, SDCI3, and SDCI6 were calculated by applying 1-month, 3-month, and 6-month respectively to the 8 points in 2014. As a result of calculating the SDCI, unlike the SPI, drought patterns began to appear about 2-month ago, and drought by city and county in Gyeonggi was well revealed. Through this, it was found that the combination of satellite image data and station data increased efficiency in the pattern of drought index change, and increased the possibility of drought prediction in wet areas along with existing dry areas.

Long-term Prediction of Groundwater Level in Jeju Island Using Artificial Neural Network Model (인공신경망 모형을 이용한 제주 지하수위의 장기예측)

  • Chung, Il-Moon;Lee, Jeongwoo;Chang, Sun Woo
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.37 no.6
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    • pp.981-987
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    • 2017
  • Jeju Island is a volcanic island which has a large permeability. Groundwater is a major water resources and its proper management is essential. Especially, there is a multilevel restriction due to the groundwater level decline during a drought period to protect sea water intrusion. Preliminary countermeasure using long-term groundwater level prediction is necessary to use agricultural groundwater properly. For this purpose, the monthly groundwater level prediction technique by Artificial Neural Network model was developed and applied to the representative monitoring wells. The monthly prediction model showed excellent results for training and test periods. The continuous groundwater level prediction model also developed, which used the monthly forecasted values adaptively as input data. The characteristics of groundwater declines were analyzed under extreme cases without precipitation for several months.

Analysis of Drought Vulnerable Areas using Neural-Network Algorithm (인공신경망 알고리즘을 활용한 가뭄 취약지역 분석)

  • Shin, Jeong Hoon;Kim, Jun Kyeong;Yeom, Min Kyo;Kim, Jin Pyeong
    • Journal of the Society of Disaster Information
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    • v.17 no.2
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    • pp.329-340
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    • 2021
  • Purpose: In this paper, using artificial neural network algorithm, the Korean Peninsula was analyzed for drought vulnerable areas by predicting weather data changes. Method: Monthly cumulative precipitation data were utilized for research areas considering the specific nature areas, and weather data prediction through artificial neural network algorithm was carried out using statistical program R. The predicted data were applied to the Standardized Precipitation Index (SPI) to analyze drought vulnerable areas in the Korean Peninsula. Result: In this paper, the correlation coefficient values between real and predicted data are found to be 0.043879 higher on average than the regression results, using artificial neural network algorithms. Conclusion: The results of the research are expected to be used as basic research materials for responding to drought.