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.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1514-1518
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2009
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.
Lee, Ji Wan;Jung, Chung Gil;Kim, Da Rae;Kim, Seong Joon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.87-87
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2016
가뭄은 장시간에 걸친 강수의 부족으로 발생하는 현상으로 2000년 들어 9번(2000, 2001, 2006, 2008, 2009, 2012, 2013, 2014, 2015)이나 전국적으로 심한 가뭄이 발생하는 상황이며 특히 2014-2015년의 가뭄은 지속기간이 더 길어지면서 그 강도도 더욱 심해질 것으로 전망되고 있다. 가뭄은 복잡한 자연 재해로 시작과 끝이 불명확하고 느리게 발전해 나가며 광역적으로 진행됨에 따라 시 공간적으로 정확한 판단이 어려우며 감지와 감시가 힘듦에 따라 위성영상의 활용성이 높아지고 있는 상황이다. 이에 본 연구에서는 가뭄의 시간적, 공간적인 규모 및 상황을 파악하기 위하여 기상, 위성 식생지수를 활용하여 2014-2015년의 장기 가뭄을 분석하여 위성영상의 활용을 평가하고 가뭄의 진행을 판단하고자 하였다. 가뭄심도를 파악하기 위해서 전국을 대상으로 MODIS DSI(Drought Severity Index)를 이용하여 SPI와의 상관성분석을 실시하였다. 본 연구의 분석결과를 통해 위성영상을 이용한 가뭄분석 연구에 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.
This study was to examine the effects of risk characteristic and risk perception on risk severity of natural disaster. The findings showed that the risk severity of natural disaster were classified into geographical disaster, storm and flood damage, drought damage. Typhoon among storm and flood damage showed high scores on risk severity of natural disaster. Moreover participants showed high scores on unfamiliar, undiscoverable, and unknown by scientific knowledge among risk characteristic of natural disaster. Second, risk characteristic was significantly correlated to risk perception. Third, risk characteristic influenced positively on risk severity of natural disaster. Especially, risk characteristic had great effect on storm and flood damage among natural disaster. Fourth, risk perception influenced positively on risk severity of natural disaster. Especially, risk perception had great effect on storm and flood damage among natural disaster.
Park, Jong-Hyeon;Lee, Joo-Heon;Kim, Tae-Woong;Kwon, Hyun Han
Journal of Korea Water Resources Association
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v.52
no.8
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pp.545-554
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2019
The most drought assessments are based on a drought index, which depends on univariate variables such as precipitation and soil moisture. However, there is a limitation in representing the drought conditions with single variables due to their complexity. It has been acknowledged that a multivariate drought index can more effectively describe the complex drought state. In this context, this study propose a Copula-based drought index that can jointly consider precipitation and soil moisture. Unlike precipitation data, long-term soil moisture data is not readily available so that this study utilized a Gaussian Mixture Non-Homogeneous Hidden Markov chain Model (GM-NHMM) model to simulate the soil moisture using the observed precipitation and temperature ranging from 1973 to 2014. The GM-NHMM model showed a better performance in terms of reproducing key statistics of soil moisture, compared to a multiple regression model. Finally, a bivariate frequency analysis was performed for the drought duration and severity, and it was confirmed that the recent droughts over Jeollabuk-do in 2015 have a 20-year return period.
Kim, Jin-Young;Kim, Jin-Guk;Cho, Young-Hyun;Kwon, Hyun-Han
Journal of Korea Water Resources Association
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v.50
no.11
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pp.745-758
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2017
The copula-based models have been successfully applied to hydrological modeling including drought frequency analysis and time series modeling. However, uncertainty estimation associated with the parameters of these model is not often properly addressed. In these context, the main purposes of this study are to develop the Bayesian inference scheme for bivariate copula functions. The main applications considered are two-fold: First, this study developed and tested an approach to copula model parameter estimation within a Bayesian framework for drought frequency analysis. The proposed modeling scheme was shown to correctly estimate model parameters and detect the underlying dependence structure of the assumed copula functions in the synthetic dataset. The model was then used to estimate the joint return period of the recent 2013~2015 drought events in the Han River watershed. The joint return period of the drought duration and drought severity was above 100 years for many of stations. The results obtained in the validation process showed that the proposed model could effectively reproduce the underlying distribution of observed extreme rainfalls as well as explicitly account for parameter uncertainty in the bivariate drought frequency analysis.
The relationship between EI Nino-Southern Oscillation(ENSO) and drought in Korea is investigated using the cross correlation analysis. In this paper, Palmer Drought Severity Index(PDSI) is used as an index of drought and nine ENSO indicators are used. To obtain PDSI for Korea, the PDSI equation is derived using monthly precipitation and temperature in Korea. In addition, ENSO composite percentile analyses for PDSI, precipitation and streamflow in Korea are performed to verify the results of the cross correlation. Results of the cross correlation show that the link between drought in Korea and ENSO is statistically significant with 6% of the variance in PDSI for Korea explained by ENSO. The PDSI is negatively correlated with the equatorial Pacific Sea Surface Temperature and the Sea Level Pressure(SLP) at Darwin leading by about 16 months. However, the relationship of the PDSI with the Southern Oscillation Index and the SLP at Tahiti is positive correlation. The ENSO composite percentile analyses show that drought, precipitation and streamflow in Korea are associated with ENSO during 6 months from December of the ENSO ending year
Since climate factors, such as precipitation, temperature, etc., show repeated patterns every year, it can be said that future changes can be predicted by analyzing past climate data. As with groundwater, seasonal variations predominate. Therefore, when a drought occurs, the groundwater level is also lowered. Thus, a change in the groundwater level can represent a drought. Like precipitation, groundwater level changes also have a high correlation with drought, so many researchers use Standard Groundwater Level Index (SGI) to which the Standard Precipitation Index (SPI) method is applied to evaluate the severity of droughts and predict drought trends. However, due to the strong interferences caused by the recent increase in groundwater use, it is difficult to represent the droughts of regions or entire watersheds by only using groundwater level change data using the SPI or SGI methods, which analyze data from one representative observation station. Therefore, if the long-term groundwater level changes of all the provinces of a watershed are analyzed, the overall trend can be shown even if there is use interference. Thus, future groundwater level changes and droughts can be more accurately predicted. Therefore, in this study, it was confirmed that the groundwater level changes in the last 5 years compared with the monthly average groundwater level changes of the monitoring wells installed before 2015 appeared similar to the drought occurrence pattern. As a result of analyzing the correlation with the water storage yields of 3,423 agricultural reservoirs that do not immediately open their sluice gates in the cases of droughts or floods, it was confirmed that the correlation was higher than 56% in the natural state. Therefore, it was concluded that it is possible to re-evaluate agricultural droughts through long-term groundwater level change analyses.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.6
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pp.73-83
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2020
Agricultural drought is a natural phenomenon that is difficult to observe and quantitatively express, and agricultural water use is high and usage patterns are diverse, so even if there is a lack of rainfall. The frequency and severity of agricultural drought are increased during the irrigation period where the demand for agricultural water is generated, and reasonable and efficient management of agricultural water for stable water supply is required. As one method to solve the water shortage of agricultural water in an unstructured method, it is necessary to analyze the appropriate supply amount and supply method through simulation from the intake works to the canals organization and paddy field. In this study, irrigation efficiency was analyzed for irrigation systems from April to September over the past three years from the Musu Reservoir located in Jincheon-gun, Chungcheongbuk-do and Pungjeon Reservoir located in Seosan-si, Chungcheongnam-do. SWMM (Storm Water Management Model) was used to collect agricultural water, and irrigation efficiency analysis was conducted using adequacy indicators, and water supply vulnerability. The results of the agricultural water distribution simulation, irrigation efficiency and water supply vulnerability assessment are thought to help the overall understanding of the agricultural water supply and the efficient water management through preliminary analysis of the methods of agricultural water supply in case of drought events.
Kim, Hyeong-Su;Mun, Jang-Won;Kim, Jae-Hyeong;Kim, Jung-Hun
Journal of Korea Water Resources Association
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v.33
no.4
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pp.437-446
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2000
THe drought analysis is performed by applications of truncation level method and conditional probability concept for hydrologic time series in Han river basin. The distributed trend of conditional probability is determined using kriging method for the time series. This study uses daily flowrate, monthly rainfall, and daily high temperature data sets. The daily flowrate data of 12 years(1986~1997) is used for the analysis. Also, the 14 years' data sets(1986~1999) for monthly rainfall and daily high temperature obtained from the National Weather Service of Korea are used in this study. In the cases of flowrate and rainfall data sets, the estimated value corresponding to the truncation level is decreased as the truncation level is increased but in the high temperature data, the value is increased as the truncation level is increased. The conditional probability varies according to the observations and sites. However, the distributed trend of drought is similar over the basin. As a result, the possibility of the drought is high in the middle and lower parts of Han river basin and thus it is recommended the distributed trend of drought be considered when the plan or measures for drought are established.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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