• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.410-410
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• 2018

Evaporative Demand Drought Index (EDDI)는 미국해양대기관리처 (National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)에서 2016년에 개발한 가뭄지표로, 기존의 가뭄지표가 주로 강수량과 기온에 초점을 두고 가뭄을 판단하는 반면 토양의 수분 스트레스의 신호를 바탕으로 증발산수요의 상대적인 변화를 계산하여 가뭄지표에 대한 조기 경보를 제공한다. EDDI는 강수량을 이용한 기존의 가뭄지수와 달리 증발/산 요구량 (evaporative demand)에 초점을 맞춰 보다 짧은 시간의 척도와 공간 분포 및 시계열 결과의 도출로 잠재적 가뭄 예보에 활용할 수 있어 가뭄의 조기 경보 및 가뭄 모니터링 도구로 사용할 수 있다. 현재 NOAA에서는 EDDI Map Archive(https://www.esrl.noaa.gov/psd/eddi/)를 활용하여 1980년부터 현재까지 1-week부터 12-months 시간척도의 미국 전역의 EDDI 지도를 제공하고 있으며, 짧은 기간의 급속하게 발생하는(rapid-onset) Flash drought의 조기경보지표로 활용되고 있다. 본 연구에서는 최근 3년간 우리나라에 발생한 극심한 가뭄 사상을 대상으로 EDDI의 적용함으로서 시공간적 가뭄 특성을 파악하고자 한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.8
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• pp.667-681
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• 2011

The objective of this study is to evaluate the applicability of a Land Surface Model (LSM) for drought analysis in Korea. For evaluating the applicability of the model, the model was calibrated on several upper dam site watersheds and the hydrological components (runoff and soil moisture) were simulated over the whole South Korea at grid basis. After converting daily series of runoff and soil moisture data to accumulated time series (3, 6, 12 months), drought indices such as SRI and SSI are calculated through frequency analysis and standardization of accumulated probability. For evaluating the drought indices, past drought events are investigated and drought indices including SPI and PDSI are used for comparative analysis. Temporal and spatial analysis of the drought indices in addition to hydrologic component analysis are performed to evaluate the reproducibility of drought severity as well as relieving of drought. It can be concluded that the proposed indices obtained from the LSM model show good performance to reflect the historical drought events for both spatially and temporally. From this point of view, the LSM can be useful for drought management. It leads to the conclusion that these indices are applicable to domestic drought and water management.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.89-89
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• 2016

전 세계적으로 발생하는 기후변화로 인해 홍수, 가뭄 등과 같은 자연재해의 빈도가 높아지고 있다. 이러한 자연재해는 사회 경제적으로도 많은 피해를 유발하고 있으며, 특히 물과 관련한 자연재해는 인류의 생존과 직결되는 문제가 된다. 이중에서도 가뭄과 관련한 연구는 진행 속도가 느리고, 가뭄의 진원지나 그 경로를 파악하기 어려운 문제로 인하여 다른 연구와 비교하였을 때 상대적으로 미흡하게 진행되어 왔다. 이러한 문제점 때문에 여타의 다른 자연재해에 비해 가뭄에 대한 예측 및 대책 마련 또한 쉽지 않은 실정이다. 이에 몬테카를로 모의를 통해 미래에 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 도출하는 확률론적 접근을 통해 좀 더 효율적이고 현실적인 대책 안을 마련할 수 있다. 본 연구의 목표는 기존 강우생성기와 증발산생성기를 결합한 일기생성기를 개발하고 이를 기후변화 시나리오에 적용하여 미래의 가뭄위험지수를 산출하는 것이다. 산출된 결과를 토대로 우리나라 전역에 대하여 준 실시간으로 갱신되는 미래가뭄위험도의 지도를 제작할 수 있다. 본 연구의 차별성은 첫 번째로 추계론적 접근을 통해 현재의 가뭄상태에 근거한 미래 가뭄에 대한 위험도를 예측할 수 있음을 들 수 있으며, 두 번째로는 지표해석모형을 활용하여 가뭄을 해석하기 때문에 유역 전반에 걸친 토양수분 뿐 만 아니라 국내 주요 댐 상류의 저수지 유입량의 불확실성을 정량화 할 수 있으며, 이는 기후변화에 따른 수자원 장기계획의 수립 및 의사결정에 있어 실용적인 정보를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.82-82
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• 2016

가뭄은 장기간에 걸쳐 기상, 수문, 유역조건 등 복잡하고 다양한 요소에 의해 영향을 받아 진행되므로 사전에 인지하고 판단하는 것은 매우 어렵다. 또한, 일단 가뭄이 진행되면 사회 경제적으로 피해가 막대하게 발생할 수 있기 때문에 가뭄이 발생하기 전 효율적으로 모니터링하고 사전에 대응하는 것이 무엇보다도 중요하다. 이러한 가뭄의 피해를 최소화하기 위해 미국에서는 20년 전부터 가뭄감시 및 조기경보를 통한 선제적 가뭄대응 체계를 구축하여 운영 중이지만 우리나라는 그간 '사후피해 최소화' 위주의 정책으로 가뭄에 대응해 왔다. 지난해 우리나라를 포함한 전 세계는 역사상 유례없는 강수량 부족에 따른 가뭄으로 많은 어려움을 겪었다. 이에 따라, 정부는 보다 현실성 있는 가뭄분석과 대응을 목적으로 지난해 11월 국가정책조정회의를 통해 '선제적 가뭄대응'을 위한 가뭄정보분석센터(이하 센터)를 K-water에 신설하였다. 그간 우리나라는 기상청에서 가뭄을 판단하고 예측하기 위해 강수량 또는 토양수분량 등을 활용하는 '가뭄지수'를 통해 가뭄에 대한 정보를 일부 제공해 왔다. 하지만 국민들은 생 공용수 부족 시 가뭄을 체감하게 되므로 '가뭄지수'에 근거한 가뭄 판단으로는 국민이 체감하는 가뭄을 제대로 표현하지 못하는 한계가 있었다. 따라서 '가뭄지수'에 근거한 가뭄 판단으로는 초기 가뭄대응 시 국민적 공감을 얻지 못할 뿐만 아니라 효율적으로 가뭄에 대응하지 못하는 결과까지 초래될 수 있어 우리나라 실정에 맞는 가뭄판단기준과 전망기준마련이 무엇보다 시급하다고 할 수 있다. 센터는 이러한 기존 '가뭄지수'가 갖는 한계를 극복하기 위해 생 공용수의 수급 불균형을 고려하여 우리나라 실정에 맞는 수원별 가뭄판단기준과 전망기준을 마련하였으며, 이를 기반으로 1월에는 충청 및 수도권 지역에 대한 가뭄정보분석시스템을 구축하였고, 3월부터는 전국단위로 확대해 가뭄 예 경보를 시범운영 중에 있다. 또한 센터는 1년동안 시범운영 기간을 거친 후 내년부터는 본격적인 대국민 가뭄 모니터링 및 전망 정보서비스를 제공할 예정이다. 향후에는 위성정보를 활용한 가뭄영향 평가와 가뭄에 따른 물환경 영향 평가 등으로 영역을 확장하여 가뭄 통합정보를 제공하고, 사회적 경제적 영향이 고려된 가뭄평가뿐만 아니라 물리적 기반의 정량적 예측을 지속적으로 추진하여 기후변화에 대응하고 국민과 함께 가뭄문제를 효과적 해결할 수 있도록 노력해 나갈 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.341-341
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• 2021

농업적 가뭄을 모니터링하기 위해 토양수분량, 증발산량, 지하수위 등을 이용하며, 농업용 저수지의 저수율을 기반으로 농업용수 공급능력을 평가해 왔다. 특히, 농업용 저수지에 대한 농업적 가뭄을 평가하기 위해 저수율 관측 자료를 저수율을 이용하거나, 관측 자료가 없는 경우 물수지 모형을 이용한 연구는 다수 진행되어 왔다. 다만, 농업적 가뭄을 전망하는데 있어 물수지 모형의 활용은 입력 자료의 구축 및 기상예보자료의 활용 기술 부족으로 많은 평가가 진행되지 못하였다. 본 연구에서는 기상예보자료와 회귀모델을 연계한 농업적 가뭄전망정보를 산정하고, 활용성을 평가하였다. 기상예보자료는 기상청 현업예보 모델인 GloSea5로부터 생산된 자료를 이용하였으며, 농업적 가뭄을 평가하기 위해 농업용 저수율 자료 기반인 RDI (Reservoir Drought Index)를 활용하였다. 농업적 가뭄전망정보는 현재의 수문조건이 지속된다는 가정 하에 예보선행시간 3개월까지 산정하였다. 가뭄전망정보를 평가하기 위해 과거 가뭄사상을 대상으로 산정하였으며, 전망정보의 예측성은 통계분석을 이용하여 정량적으로 평가하였다. 금회 제시한 연구방법은 현재의 수문조건이 지속될 시 기상예보에 따른 농업적 가뭄을 예측할 수 있다는 점에서 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.153-153
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• 2020

우리나라에선 크고 작은 가뭄 피해가 자주 일어나고 있으며 최근엔 유래 없는 다년가뭄이 발생하면서 가뭄에 대한 경각심이 커지고 있다. 가뭄에 적절하게 대응하여 피해를 경감시키기 위해서는 신뢰도 높은 가뭄 예측이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 앙상블 예측과 베이즈이론(Bayes' theorem)을 수문학적 가뭄지수 중 하나인 SRI(Standardized Runoff Index)에 적용해 가뭄 확률 전망을 실시했으며 이를 EDP(Ensemble Drought Prediction)라고 칭하였다. 국내 8개 댐유역에서 EDP를 생성하고 개선하는 과정은 다음과 같이 진행된다. 우선 TANK모형을 활용한 1개월 선행 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP)의 결과를 SRI로 변환하여 EDP 확률분포를 생성한다. 그런 다음, EDP를 개선하기 위해 그 기초인 ESP에서 미흡한 토양수분 초기조건을 보완하고자 베이즈이론을 활용했다. APCC(APEC Climate Center)의 위성 관측 SMI(Soil Moisture Index) 자료로 SRI와의 회귀식을 구축, 이를 우도함수로 정의해 사전 EDP 분포를 업데이트한 EDP+ 확률분포를 생성했다. 그 결과, EDP와 EDP+ 모두 심도가 깊은 가뭄을 전망할수록 예측력이 기후학적 예측보다 좋지 않았다. 그럼에도 우도함수로 사용한 회귀식의 정확도가 높을수록 EDP+의 정확도도 향상되는 경향이 나타났으며, 이는 베이즈이론을 사용한다면 가뭄 확률 전망을 개선할 수 있다는 것을 의미하고 있다. 하지만, 확정 전망 정확도는 확률 전망 정확도와는 관계가 없었는데 이는 확정 전망과 확률 전망이 본질적으로 다르기 때문인 것으로 사료된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.33 no.6_1
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• pp.931-946
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• 2017

The purpose of this study is to observe and analyze soil moisture conditions with high resolution and to evaluate its application feasibility to agriculture. For this purpose, we used three Landsat-8 OLI (Operational Land Imager)/TIRS (Thermal Infrared Sensor) optical and thermal infrared satellite images taken from May to June 2015, 2016, and 2017, including the rural areas of Jeollabuk-do, where 46% of agricultural areas are located. The soil moisture conditions at each date in the study area can be effectively obtained through the SPI (Standardized Precipitation Index)3 drought index, and each image has near normal, moderately wet, and moderately dry soil moisture conditions. The temperature vegetation dryness index (TVDI) was calculated to observe the soil moisture status from the Landsat-8 OLI/TIRS images with different soil moisture conditions and to compare and analyze the soil moisture conditions obtained from the SPI3 drought index. TVDI is estimated from the relationship between LST (Land Surface Temperature) and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) calculated from Landsat-8 OLI/TIRS satellite images. The maximum/minimum values of LST according to NDVI are extracted from the distribution of pixels in the feature space of LST-NDVI, and the Dry/Wet edges of LST according to NDVI can be determined by linear regression analysis. The TVDI value is obtained by calculating the ratio of the LST value between the two edges. We classified the relative soil moisture conditions from the TVDI values into five stages: very wet, wet, normal, dry, and very dry and compared to the soil moisture conditions obtained from SPI3. Due to the rice-planing season from May to June, 62% of the whole images were classified as wet and very wet due to paddy field areas which are the largest proportions in the image. Also, the pixels classified as normal were analyzed because of the influence of the field area in the image. The TVDI classification results for the whole image roughly corresponded to the SPI3 soil moisture condition, but they did not correspond to the subdivision results which are very dry, wet, and very wet. In addition, after extracting and classifying agricultural areas of paddy field and field, the paddy field area did not correspond to the SPI3 drought index in the very dry, normal and very wet classification results, and the field area did not correspond to the SPI3 drought index in the normal classification. This is considered to be a problem in Dry/Wet edge estimation due to outlier such as extremely dry bare soil and very wet paddy field area, water, cloud and mountain topography effects (shadow). However, in the agricultural area, especially the field area, in May to June, it was possible to effectively observe the soil moisture conditions as a subdivision. It is expected that the application of this method will be possible by observing the temporal and spatial changes of the soil moisture status in the agricultural area using the optical satellite with high spatial resolution and forecasting the agricultural production.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.12
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• pp.883-893
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• 2023

While South Korea's dependence on imported grains is very high, droughts impacts from exporting countries have been overlooked. Using the Evaporative Stress Index (ESI), this study globally analyzed frequency, extent, and long-term trends of agricultural droughts and their relation to natural oscillations and global crop prices. Results showed that global-scale correlations were found between ESI and soil moisture anomalies, and they were particularly strong in crop cultivation areas. The high correlations in crop cultivation areas imply a strong land-atmosphere coupling, which can lead to relatively large yield losses with a minor soil moisture deficits. ESI showed a clear decreasing trend in crop cultivation areas from 1991 to 2022, and this trend may continue due to global warming. The sharp increases in the grain prices in 2012 and 2022 were likely related to increased drought areas in major grain-exporting countries, and they seemed to elevate South Korea's producer price index. This study suggests the need for drought risk management for grain-exporting countries to reduce socioeconomic impacts in South Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.605-605
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• 2016

최근 기후변화로 인한 국지적 또는 대규모 극한 가뭄과 홍수가 빈발함에 따라 수자원 관리 여건은 점점 더 어려워지고 있다. 이런 물 관련 재해에 보다 효과적으로 대응하기 위해서는 수자원인자에 대한 시공간적 모니터링이 필수적인데, 이러한 관점에서 시공간적 광역관측이 가능한 위성자료의 활용가치는 매우 높게 평가되고 있으며, 최근에는 국내외적으로 위성자료를 이용하여 수문 인자 산출, 가뭄 홍수 등의 모니터링 기술 등에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. K-water는 위성정보 활용기술력 축적을 통한 보다 효율적인 수자원 관리를 하기 위하여 수자원 분야에 활용 가능한 해외의 주요 위성자료를 실시간 직수신 처리하여 표출하는 K-water 위성영상관리시스템(K-SIMS, K-water Satellite Image Management System)을 2015년에 구축하였다. 현재 K-SIMS를 통해 관리되는 위성은 AQUA, TERRA, NPP, GCOM-W, GPM로서 총 5개이다. AQUA, TERRA, NPP 위성은 각 궤도운영 스케쥴에 따라 한반도 상공을 통과하는 시각에 안테나가 위성의 궤도를 따라가며 수신하고, GCOM-W, GPM 위성자료는 FTP 접속를 통해 준실시간으로 수신하고 있다. 산출물은 AQUA, TERRA, NPP가 각각 23종, GCOM-W 9종, GPM 2종 등 총 80여종으로 위성원시자료 수신즉시 처리 표출까지 실시간 자동 수행되고 있으나 식생지수, 강수, 구름, 대기온도, 수증기 등 대부분 수문기상학적 변수들로 구성되어 있어 수자원 관리 현업 업무에는 직접 사용하기에는 다소 한계가 있다. 따라서, 위성자료의 활용성을 높이기 위하여 수문해석에 중요한 변수인 토양수분에 대해서 AQUA, TERRA의 MODIS LST(Land Surface Temperature)와 식생지수(Vegetation Index)를 이용하여 SMI(Soil Moisture Index)를 산출하고 이를 K-SIMS에 표출하는 체계를 추가로 구축하여 현업 활용도가 높은 자료를 생산하고 있으며, 향후 위성자료를 활용한 가뭄지수를 추가로 산출하여 표출할 계획이다. 이와 함께 K-water는 차세대 중형위성 개발 사업에 따른 수자원 위성 확보에 대비해 수자원 분야 위성활용 중장기 계획을 마련하였다. 향후에 광학위성, SAR위성 등 다양한 위성자료의 융복합적 활용을 통하여 위성산출물 알고리즘을 지속적으로 개발함으로써 홍수, 가뭄, 수질 등 물 재해 대응 및 수자원 관리 전 분야에 위성자료의 활용을 확대해 나갈 계획이다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.1
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• pp.71-82
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• 2014

The objective of this study is to project and analyze drought conditions using future climate and hydrology information over South Korea. This study used three Global Climate Models (GCMs) and three hydrological models considering the uncertainty of future scenario. Standardized Precipitation Index (SPI), Standardized Runoff Index (SRI) and Standardized Soil moisture Index (SSI) classified as meteorological, hydrological and agricultural droughts were estimated from the precipitation, runoff and soil moisture. The Mann-Kendall test showed high increase in future drought trend during spring and winter seasons, and the drought frequency of SRI and SSI is expected higher than that of SPI. These results show the high impact of climate change on hydrological and agriculture drought compared to meteorological drought.