• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.243-243
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• 2016

최근 우리나라는 기후변화로 인한 이상고온과 강수량 부족으로 인해 봄가을철 가뭄으로 고통받고 있다. 특히 2015년의 경우 전국 곳곳에서 호수나 저수지의 바닥을 드러내어 급수제한까지 발생등 가뭄으로 인한 피해가 커지고 있다. 일반적으로 가뭄은 장기간의 강우부족으로 인해 발생한다. 그렇기 때문에 기상학적 가뭄심도의 정도를 표현하기 위해 표준강수지수(SPI)를 사용한다. SPI는 특정지속기간 동안의 강수확률에 근거하여 다양한 기간적용이 가능하고 조기예측 및 가뭄의 심도를 쉽게 이해 가능하지만, 강수이외의 기온과 관련된 변수를 고려할 수 없다. 하지만 가뭄 재해에 있어서 강수량 부족뿐만 아니라 기온으로 인한 증발산량과 인근 하천의 유량분석을 통한 총괄적인 가뭄분석이 고려되어야한다. 그리하여 강수와 기온의 변동성을 원인으로 하는 증발산량의 변동성을 고려가능한 표준강수증발산지수(SPEI)를 이용하여 강수변화뿐만 아닌 증발산량을 분석하고, 월 유량으로 가뭄의 심도와 지속기간을 구분할 수 있는 하천수가뭄지수(SDI)를 이용하여 하천유량을 분석하였다. 그 결과 기상학적 가뭄지수인 SPI, SPEI와 함께 수문학적 가뭄지수 SDI분석을 통한 총괄적인 가뭄재해 분석을 하였다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.10 no.6
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• pp.89-97
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• 2010

In this study, the impact of climate change on the spatio-temporal behavior of extreme drought events is investigated by comparing drought severity-area-duration curves under present and future climate conditions. In our climate-change impact experiments, the future climate is based on two GCMs(CGCM3.1-T63 and CSIRO-MK3.0). As a result, in the case of CGCM3.1-T63 future drought events are similar to the present, but in the case of CSIRO-MK3.0 future drought risk is likely to increase. Such results indicate that a climate change vulnerability assessment for present water resources supply system is urgent.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.446-446
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• 2012

농업은 다른 산업과 달리 원천적으로 기후 조건과 변화에 크게 좌우되는 분야로, 기후변화로 인한 영향에 가장 민감한 분야라고 할 수 있다. 안정적이고 지속적인 작물 생산을 위해서는 기후변화가 농업수자원에 미치는 영향에 대하여 정확히 파악하고, 이로 인해 발생할 수 있는 부정적 효과를 최소화하기 위한 연구가 필요하다. 특히 기온 상승, 강수량 및 강우강도 변화, 증발산량 및 일조시간 변화 등의 기후변화는 우리나라의 가뭄 발생의 양상에도 변화를 야기하게 될 것이다. 따라서 현 상황을 바탕으로 미래에 발생할 가뭄에 대하여 예측하고, 그 취약성을 줄이기 위한 합리적인 계획이 필요하다. 즉 기후변화에 대처하기 위해서는 향후 발생할 수 있는 가뭄의 특성을 파악하여 미래 수자원 관리에 활용하기 위한 가뭄특성 분석이 필요하다. 가뭄은 기상학적 가뭄, 기후학적 가뭄, 농업적 가뭄, 대기학적 가뭄, 수문학적 가뭄, 사회경제적 가뭄 등으로 구분할 수 있는데, 일반적으로 강우량 등의 기상조건을 분석하는 방법에서부터 저수량과 유역 유출량, 그리고 토양수분 등의 수문학적 조건들로 가뭄을 분석하는 방법들까지 매우 다양하다. 가뭄의 정량화는 가뭄을 표현하는 대상의 특성에 따라 평가방법이 달라질 수 있다. 가뭄의 경향이나 그 정도를 파악하기 위해서는 하나의 가뭄 지수가 아닌 다양한 항목을 바탕으로 평가가 이루어져 한다. 현재 기후변화와 관련한 가뭄 연구에 있어서 기상학적 가뭄지수인 SPI (Standardized Precipitation Index) 중심으로 많은 연구 이루어졌을 뿐, 농업적 가뭄지수를 바탕으로 한 연구는 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 우리나라의 농업가뭄 특성을 분석하기 위하여 토양수분지수 (Soil Moisture Index)를 이용하여 중권역별 가뭄 평가하고 그 변화를 분석하였다. 본 연구를 위하여 이를 위하여 CGCM3.1 (Coupled Global Climate Model Ver. 3.1) 및 LARS-WG (Long Ashton Research Station Weather Generator)를 이용하여 2011년부터 2100년까지의 A1B, A2 및 B1 시나리오별로 기상자료를 생성하고, 이를 바탕으로 SMI 지수를 산정하여 유역별 가뭄 발생 빈도 및 심도를 시나리오별로 분석하였다. 본 연구 결과는 향후 기후변화로 인한 농업가뭄 발생의 양상 및 특성을 파악하고 전망함으로써, 추후 발생할 수 있는 부정적 효과를 최소화하기 위한 대응 전략 및 농업수자원 정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.82-82
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• 2021

전 세계적으로 가뭄은 농업·식량안보·수자원관리·생태계 등 다양한 분야에서 부정적인 영향을 미치고 있다. 일반적으로 가뭄은 강수량의 부족으로 발생하고, 지표수와 지하수의 가용성이 제한됨에 따라 작물생산 및 사회·경제적으로 피해가 발생한다. 이러한 영향은 특정 가뭄 모니터링 및 조기 경보와 관련하여 가뭄 지표를 결정할 때 중요한 고려사항이다. 가뭄을 분석하기 위해서는 가뭄 지표를 적용하여 정확하게 반영하고 나타내는 것이 중요하다. 가뭄의 특성을 객관적으로 정량화하기 어렵기 때문에 다양한 지표와 계산을 통한 가뭄 모니터링 및 분석 기술이 필요하며, 강수량, 토양수분, 증발산량 및 식생과 관련하여 가뭄 지표가 개발되었다. 본 연구에서는 혼합 가뭄 지표 (Drought Indicator Blends) 활용하여 우리나라의 가뭄을 분석하였다. 혼합 가뭄 지표는 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 기후 예측 센터 (Climate Prediction Center, CPC)에서 여러 가뭄 지수를 단기 또는 장기로 구분하여 통합, 개발되었다. 단기 및 장기 혼합 제품은 PDSI (Palmer Drought Severity Index), Z-Index, SPI (Standardized Precipitation Index)를 결합하여 가뭄을 추정한다. 혼합 가뭄 지표는 해당 지역의 단기 및 장기 가뭄을 이해하는데 유용하게 활용할 수 있으며, 현재까지 미국에서 활발하게 연구가 진행되고 있다. 단기 지표는 비관개 농업, 토양수분 등 강수량에 밀접한 관련이 있는 가뭄과 관련되어 평가하며, 장기 지표의 경우 관개 농업, 지하수위 등 장기간 가뭄과 연관성을 가지고 있다. 단기 및 장기 혼합 가뭄 지표를 우리나라에 적용함으로써 기존 단일 가뭄 지수를 활용한 가뭄 분석 이상으로 다방면에서 효율적인 가뭄 모니터링을 할 수 있을 것이라 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.9 s.170
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• pp.801-812
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• 2006

In this study, Combined Drought Index which can monitor the drought severity and intensity has been developed using PDSI, SPI and MSWSI. To verify the accuracy and applicability of combined drought index, Drought map of Korea using the combined drought index has compared with past drought event. Drought map using the combined drought index shows good accordance with past drought event and accurate quantitative drought monitoring results. Also the drought outlook technique has been developed using the weather forecast data of Korea Meteorological Administration (KMA). Drought outlook technique of this study can be used effectively as a primitive stage tool for real time drought forecast. As a result of this study, Integrated drought monitoring system has been developed which has capabilities of producing and generating the drought monitoring map and drought outlook map as well as various kinds of drought related information.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.347-347
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• 2017

본 연구에서는 한강유역에 발생한 가뭄 분석을 위해 표준강수지수를 활용하였으며, 가뭄분석을 위해 한강유역에 실제로 발생한 가뭄사상 중에 한강유역에 조금 더 많은 피해를 미친 것으로 조사된 2000 - 2001년에 대해 가뭄과 수량 스트레스 관계를 살펴보았다. 수량 스트레스값은 강수에만 영향을 받고 있는 값보다는 실제 가뭄 피해의 영향정도를 살펴보기 위해 수량 스트레스의 결과값과 상호 비교하였다. 이는 실제 발생한 기상학적 가뭄으로 인한 피해가 수량 스트레스 변화에 어떠한 영향을 미치는지를 상호 비교함으로써 보다 정확한 가뭄 피해 발생 시기를 확인하고자 함이다. 표준강수지수 SPI3, SPI6, SPI12을 분석하기 위해 2000년 1월 - 2001년 12월까지의 데이터를 구축하였다. 이와 함께 수량 스트레스의 경우 월별 최대 NDI 값을 추출하여 월단위 자료를 구축하였다. 표준강수지수와 NDI 값을 상호 비교한 결과 2000 - 2001년에 발생한 가뭄 사상의 경우, 실제 피해가 발생한 시점은 2001년 3월 - 5월에 발생한 동아시아 지역의 가뭄의 영향이 큰 것으로 나타났다. 한강유역의 대부분에서 수량 스트레스가 발생하는 시기와 SPI3로 인한 가뭄 발생시기가 유사한 패턴으로 나타났다. SPI6와 비교분석해본 결과 기존 SPI3에서 나타낸 2001년 5월에 발생된 가뭄 발생은 실제 수량 스트레스가 발생하는 2001년 5월 이후와 유사한 패턴을 보이는 것으로 나타났지만, 실제 수량 스트레스 발생 시기와는 상관성이 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. SPI12에서는 대부분의 유역에서 2000년에는 가뭄이 발생하지 않은 것으로 분석되었다. 이는 한강유역에 발생한 가뭄 피해를 생각해보면, 2001년에 발생한 가뭄 자체가 단기적인 가뭄의 영향이 아닌 장기적인 가뭄의 영향을 띄고 있는 것으로 해석 할 수 있으며, 2000년대 초반 극심한 가뭄 피해를 입힌 2001년 가뭄은 지속적인 가뭄 동반한 장기 적 가뭄 피해임을 확인할 수 있었다. 즉, 수량 스트레스와 가뭄을 연계하여 가뭄 해석에 활용한다면, 추후에 좀 더 정확한 가뭄 피해를 사전에 예측할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1607-1611
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• 2009

본 연구에서는 현재 가뭄을 관측하는데 주로 이용되는 가뭄지수의 단점 등을 보완하고자 가뭄에 관련되는 식생지수를 연계한 공간해상도 높은 가뭄지수를 제시하였다. 우리나라 지상관측을 통해 산출할 수 있는 PDSI(Palmer Drought Severity Index)와 SPI(Standardized Precipitation Index) 같은 가뭄지수는 기온과 강수량 등의 기후자료만을 이용하여 산정할 수 있다. 두 가뭄지수는 관측하기 어려운 가뭄의 시기와 심도를 설명하고자 여러 연구를 통해 개발한 지수이지만, 두 가뭄지수만을 가지고 우리나라 전역의 가뭄의 공간적인 분포를 설명하기에는 다소 무리가 있다. PDSI의 경우 강수량과 기온과 토양의 수분함유량을 가지고 산출하는데, 전 관측지점을 똑같은 토양수분함유량을 가지고 있다는 가정 하에 계산되고, SPI의 경우 강수량만을 이용하여 산정한다. PDSI의 경우 과거의 가뭄의 정도를 판단하는데 매우유용하다고 알려져 있다. 하지만, 현재의 가뭄정도를 나타내는 데는 문제를 가지고 있고, SPI의 경우는 누적강수량을 가지고 시간단위로 계산한다는 점에서 다양한 가뭄의 정도를 예측할 수 있지만, 입력 자료로 강수량만 들어간다는 점에서 약점을 가진다. 이런 기후지수만을 이용한 가뭄정보 생산이 공간정보를 구현하는데 한계를 가지는 문제점을 개선하고자 가뭄에 직간접적으로 관련이 있는 보다 세밀한 공간정보를 가진 식생, 토지이용, 고도 등의 자료와 기후정보로부터 산정된 가뭄지수간의 관계를 분석하였다. 나아가 기존의 기후지수보다 고해상도를 가진 위성의 정규식생지수(NDVI; Normalized Difference Vegetation Index)와 같은 식생지수를 이용하여 기존보다 더 향상된 해상도의 가뭄지수를 산정하고자 하였다. 우리나라 지상관측소 76개 지점 중에 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 정규식생지수 자료와의 관계를 분석하고자 자료의 보유기간이 짧은 지점과 섬지점 등을 제외한 57개 지점을 선정하고, 연구기간동안의 강수량과 기온자료를 이용하여 PDSI와 SPI를 산출하였다. PDSI와 SPI자료를 고해상도 가뭄지수 산정의 기본 변수로 사용하기 위하여 역거리가중평균법을 이용한 연구기간동안의 한반도 지역 PDSI와 SPI 가뭄지수 지도를 생산하였다. 각각의 가뭄지수와 식생 상태를 나타내는 NDVI와의 상관특성과 계절 변화에 따른 변화특성을 분석하고, CART(Classification and Regression Trees) 알고리즘을 이용하여, 지상 자료만을 사용한 가뭄지수가 가지는 시공간적 변화 특성 제시에 대한 문제점을 개선한 보다 해상도가 높은 조합가뭄지수를 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.331-331
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• 2023

일반적으로 가뭄을 해석하기 위하여 가뭄심도, 빈도, 피해면적 및 기간의 영향 등을 고려한 가뭄지수를 이용하며, 이러한 가뭄지수는 주로 지점자료 기반 지상관측자료를 활용하여 산정한다. 하지만 지점자료 특성상 미계측 지역에 대한 정확한 데이터 취득이 어렵기 때문에 미계측 지역에 대한 가뭄 분석의 한계가 발생한다. 다양한 계측기반의 지상센서들이 확충되면서 통계학적 기법기반 공간분포 개선방안을 제시하고 있지만, 정확한 가뭄평가 자료가 추가 및 개선되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 원격탐사기술을 활용하여 지점자료의 한계를 극복한 격자기반의 공간정보를 표출함으로써 새로운 가뭄모니터링 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 지상관측자료로 가뭄을 판단하기 어려운 미계측 지역에 대한 가뭄 판단 및 예측 정확도 향상을 위하여 원격탐사기술을 활용한 공간정보 빅데이터를 구축하고자 한다. 미국 국립가뭄경감센터에서 제시한 식생가뭄반응지수 (VegDRI, Vegetation Drought Response Index)는 식생지수, 기상학적 가뭄지수, 지역적 특성을 반영한 생물물리학적 정보를 통합한 하이브리드 가뭄지수로 가뭄과 관련된 공간정보를 활용하여 가뭄을 판단하는 지표이다. VegDRI 산정을 위하여 ERA5의 격자기반 강수자료, MODIS 센서 기반 식생지수 등 격자기반의 공간정보를 수집하였으며, 전처리 모듈을 구축하였다. 또한, 기존 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (SPI, Standardized Precipitation Index)와 비교를 통해 VegDRI의 국내 적용성을 평가하였으며, 국내 가뭄사례에 적용하여 적절한 가뭄 판단지표로써 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.40-40
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• 2017

최근 2014년 마른장마의 영향으로 중부 지방에 가뭄이 발생하였으며, 장마철 강수부족은 2015년까지 영향을 미친바 있다. 이로 인해 소양강 댐은 역대 최저수위를 기록하였으며, 일부 지역에서는 제한급수, 농업용수 부족 등의 피해가 발생하였다. 일반적으로 가뭄은 발생순서에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적 가뭄 등으로 분류하고 있다 (Wilhite and Grantz, 1985). 기상학적 가뭄은 농업 및 수문학적 가뭄에 영향을 미치는 가뭄의 시작 단계를 의미하며, 가뭄을 판단하는데 있어 중요한 요소라 할 수 있다. 기상학적 가뭄을 정량적으로 판단하기 위해 SPI, PDSI, PN 등이 활용되고 있으며, 특히 강수량 기반의 SPI는 계산과정이 쉽고, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월 등)에 따라 가뭄을 객관적으로 판단할 수 있어 가장 활발하게 이용되고 있다(Mckee et al., 1993). 최근 기상청은 대기와 해양-해빙 모델을 접합한 GloSea5의 장기예보자료를 활용하여 월 내지 계절 가뭄전망을 위한 기상학적 가뭄지수를 현업에 활용하고 있다. 다만 국내에서는 주로 단기가뭄(1~3개월)이 빈번하게 발생함에 따라 짧은 예보선행시간을 갖는 가뭄전망에 대한 평가에 집중되어 왔다. 2014, 15년에는 이례적으로 2년 연속 가뭄이 지속된바 있으며, 장기가뭄(3개월 이상)에 대한 전망정보의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 장기예보자료 기반의 기상학적 가뭄전망정보를 산정하고, 2015년 가뭄을 대상으로 활용성을 평가하였다. 이를 위해 ASOS 59개 지점의 관측강수량, GloSea5의 미래예측(Foreacst) 및 과거재현(Hindcast) 자료를 활용하였으며, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월)에 대한 SPI를 산정하였다. 또한 예보선행시간(1~6개월)에 따른 SPI와 관측자료 기반의 SPI 간의 통계적 분석(상관계수, 평균제곱근오차)을 수행하여 전망정보의 정확도를 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.340-340
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• 2017

최근 전 세계적으로 기후변화로 인한 가뭄이 빈번히 발생하고 있으며 우리나라도 '14~'15년 장기화된 가뭄으로 인해 많은 어려움을 겪었다. 이러한 가뭄은 비교적 느린 속도로 진행되고 그 영향이 복잡하게 나타나기 때문에 적절한 사전대응이 이루어지지 않으면 상당한 피해를 겪게 된다. 최근 기존 수자원 정보의 수집과 분석을 탈피해서 다른 사회 시스템과의 연계 추진하는 빅데이터 개념의 적용시도가 이루어지고 있다. K-water 국가가뭄정보분석센터에서는 가뭄의 사전인지와 영향평가의 보조적인 수단으로서 뉴스를 활용하는 방법론을 도출하고 이를 시스템에 구현하여 적용하여 활용성을 분석하였다. 언론(뉴스)정보는 가뭄의 발생, 영향, 대응 등을 포괄적으로 검색할 수 있도록 가뭄진행 순서에 따라 가뭄징조 및 예측, 가뭄발생, 가뭄영향, 가뭄대응, 가뭄대비 및 해소 관련 5개 카테고리와 이와 관련된 69개 세부 키워드로 구분하고 이를 시스템에 반영하였다. 빅데이터 기능을 적용하여 인터넷 뉴스를 해당키워드를 적용해 자동으로 수집할 수 있도록 하였으며 중복되거나 관련 없는 뉴스를 제외하고 이를 다시 발생지역으로 공간 구분하여 GIG 맵에 표출될 수 있도록 구축하였다. 구축된 시스템을 활용하여 '16년을 대상으로 수집된 총 448건의 뉴스자료를 분석한 결과 시스템에 구축되어 있는 '16년 용수공급체계를 반영한 가뭄평가결과와 발생위치, 발생시기, 피해내용 등이 '16년 물수급 현황을 잘 나타내는 것으로 나타났다. 향후 센터에서는 뉴스이외에 소셜미디어와 SNS등에서 다양한 가뭄관련정보를 빅데이터 수집방식에 의해 확보하고 이를 가뭄인자와 영향평가에 대한 참고자료로서 활용하기 위한 방안과 시스템 적용을 통한 검증을 지속적으로 진행할 예정이다.