Drought is a natural disaster that can have serious social impacts. Drought's impact ranges from water supply for humans to ecosystems, but the impact of drought on river water quality requires careful investigation. In general, drought occurs meteorologically and is classified as agricultural drought, hydrological drought, and environmental drought. In this study, the BOD environmental drought is defined using the bivariate copula joint probability distribution model between the meteorological drought index and the river BOD, and based on this, the environmental drought condition index (EDCI-BOD) was proposed. The results of examining the proposed index using past precipitation and BOD observation data showed that EDCI-BOD expressed environmental drought well in terms of river BOD water quality. In addition, by classifying the calculated EDCI-BOD into four levels, namely, 'attention', 'caution', 'alert', and 'seriousness', a practical monitoring stage for environmental drought of BOD was constructed. We further estimated the sensitivity of the stream BOD to meteorological drought, and through this, we could identify the stream section in which the stream BOD responded relatively more sensitively to the occurrence of meteorological drought. The results of this study are expected to provide information necessary for river BOD management in the event of meteorological droughts.
Drought forecasting is crucial to minimize the damage to food security and water resources caused by drought. Satellite-based drought research has been conducted since 1980s, which includes drought monitoring, assessment, and prediction. Unlike numerous studies on drought monitoring and assessment for the past few decades, satellite-based drought forecasting has gained popularity in recent years. For successful drought forecasting, it is necessary to carefully identify the relationships between drought factors and drought conditions by drought type and lead time. This paper aims to provide an overview of recent research trends and challenges for satellite-based drought forecasts focusing on lead times. Based on the recent literature survey during the past decade, the satellite-based drought forecasting studies were divided into three groups by lead time (i.e., short-term, sub-seasonal, and seasonal) and reviewed with the characteristics of the predictors (i.e., drought factors) and predictands (i.e., drought indices). Then, three major challenges-difficulty in model generalization, model resolution and feature selection, and saturation of forecasting skill improvement-were discussed, which led to provide several future research directions of satellite-based drought forecasting.
In this work, we analyzed the effects of drought on the water temperature (WT) of Nakdong river basin major river sections using Standardized Precipitation Index (SPI) and WT data. The analysis was carried out on a seasonal basis. After calculating the optimal time scale of the SPI through the correlation between the SPI and WT data, we used the copula theory to model the joint probability distribution between the WT and SPI on the optimal time scale. During spring and fall, the possibility of environmental drought caused by high WT increased in most of the river sections. Notably, in summer, the possibility of environmental drought caused by high WT increased in all river sections. On the other hand, in winter, the possibility of environmental drought caused by low WT increased in most river sections. From the risk map, which quantified the sensitivity of WT to the risk of environmental drought, the river sections Nakbon C, Namgang E, and Nakbon K showed increased stress in the water ecosystem due to high WT when drought occurred in summer. When drought occurred in winter, an increased water ecosystem stress caused by falling WT was observed in the river sections Gilan A, Yongjeon A, Nakbon F, Hwanggang B, Nakbon I, Nakbon J, Nakbon K, Nakbon L, and Nakbon M. The methodology developed in this study will be used in the future to quantify the effects of drought on water quality as well as WT.
기상학적 요인에 의해 발생하는 가뭄은 육상 생태계의 식생에 부정적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 기상학적 가뭄이 식생에 영향을 미치는 상태를 식생의 생태가뭄으로 정의하고, 영향 정도를 정량적으로 감시하기 위한 식생의 생태가뭄 상태지수(ecological drought condition index of vegetation, EDCI-veg)를 제안하였다. EDCI-veg는 식생과 기상학적 가뭄 정보 사이의 copula 기반의 이변량 결합확률모델로부터 도출되며, 가뭄이 발생했을 때 현재의 식생 상태가 가뭄으로 인해 얼마나 영향을 받았는지를 수치로 표현할 수 있다. 과거의 기상학적 가뭄 사상과 그에 대응하는 식생 상태를 비교하여 제안된 지수를 살펴본 결과, EDCI-veg는 식생의 생태가뭄을 적절하게 모니터링할 수 있음이 확인되었다. 또한, 원격탐사자료를 활용하여 고해상도의 가뭄 지도를 작성함으로써 생태가뭄 상태를 공간적으로 식별할 수 있었다.
Sattar, Muhammad Nouman;Park, Dong-Hyeok;Kwon, Hyun-Han;Kim, Tae-Woong
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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pp.150-150
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2019
The development of prolong and severe drought can directly impact on the environment, agriculture, economics and society of country. A lot of efforts have been made across worldwide in the planning, monitoring and mitigation of drought. Currently, different drought indices such as the Palmer Drought Severity Index (PDSI), Standardized Precipitation Index (SPI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) are developed and most commonly used to monitor drought characteristics quantitatively. However, it will be very meaningful and essential to develop a more effective technique for assessment and monitoring of onset and end of drought. Therefore, in this study, the hidden Markov Bayesian classifier (MBC) was employed for the assessment of onset and end of meteorological drought classes. The results showed that the probabilities of different classes based on the MBC were quite suitable and can be employed to estimate onset and end of each class for meteorological droughts. The classification results of MBC were compared with SPI and with past studies which proved that the MBC was able to account accuracy in determining the accurate drought classes. For more performance evaluation of classification results confusion matrix was used to find accuracy and precision in predicting the classes and their results are also appropriate. The overall results indicate that the MBC was effective in predicating the onset and end of drought events and can utilized for monitoring and management of short-term drought risk.
Jehanzaib, Muhammad;Kim, Ji Eun;Park, Ji Yeon;Kim, Tae-Woong
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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pp.151-151
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2019
Because drought is a complex and stochastic phenomenon in nature, statistical approaches for drought assessment receive great attention for water resource planning and management. Generally drought characteristics such as severity, duration and intensity are modelled separately. This study aims to develop a relationship between drought characteristics using a bivariate copula model. To achieve the objective, we calculated the Standardized Precipitation Index (SPI) using rainfall data at 6 rain gauge stations for the period of 1961-1999 in Jehlum River Basin, Pakistan, and investigated the drought characteristics. Since there is a significant correlation between drought severity and duration, they are usually modeled using different marginal distributions and joint distribution function. Using exponential distribution for drought severity and log-logistic distribution for drought duration, the Galambos copula was recognized as best copula to model joint distribution of drought severity and duration based on the KS-statistic. Various return periods of drought were calculated to identify time interval of repeated drought events. The result of this study can provide useful information for effective water resource management and shows superiority against univariate drought analysis.
The object of this study was to assess availability of meteorological drought index for agricultural dorught estimation in ungauged area of agricultural drought parameters which are reservoir water level and soil moisture. The IADI (Integrated Agricultural Drought Index) and the SPI (Standard Precipitation Index), which are the criteria for determining agricultural drought and meteorological drought, were calculated and compared. For this purpose, the droughts that occurred in the Baeksan reservoir in Gimje and the Edong reservoir in Suwon were evaluated by using the IADI and SPI drought indecies. In addition, we compared and analyzed the depth of drought based on the two drought indices. Evaluations derived form the IADI and SPI showed that the standard precipitation index tended to indicate the occurrence of drought earlier than the integrated agricultural drought index. However, the integrated agricultural drought index was better than the standard precipitation index at evaluating the severity of drought during the period of irrigation. The relationship between these two drought indices seems to be useful for decision making in the case of drought, and it is considered that more studies are needed to examine the applicability of these drought indexes.
The objectives of this study are to develop a real-time drought monitoring and prediction system on the East Asia domain and to evaluate the performance of the system by using past historical drought records. The system is mainly composed of two parts: drought monitoring for providing current drought indices with meteorological and hydrological conditions; drought outlooks for suggesting future drought indices and future hydrometeorological conditions. Both parts represent the drought conditions on the East Asia domain (latitude $21.15{\sim}50.15^{\circ}$, longitude $104.40{\sim}149.65^{\circ}$), Korea domain (latitude $30.40{\sim}43.15^{\circ}$, longitude $118.65{\sim}135.65^{\circ}$) and South Korea domain (latitude $30.40{\sim}43.15^{\circ}$, longitude $118.65{\sim}135.65^{\circ}$), respectively. The observed meteorological data from ASOS (Automated Surface Observing System) and AWS (Automatic Weather System) of KMA (Korean Meteorological Administration) and model-driven hydrological data from LSM (Land Surface model) are used for the real-time drought monitoring, while the monthly and seasonal weather forecast information from UM (Unified Model) of KMA are utilized for drought outlooks. For the evaluation of the system, past historical drought records occurred in Korea are surveyed and are compared with the application results of the system. The results demonstrated that the selected drought indices such as KMA drought index, SPI (3), SPI (6), PDSI, SRI and SSI are reasonable, especially, the performance of SRI and SSI provides higher accuracy that the others.
최근 이상기후의 증가로 강우강도가 높아지고 가뭄시기가 지속되는 현상이 나타나고 있다. 이러한 환경의 변화는 가뭄 현상의 장기화, 실시간 인지의 어려움이 있다. 일반적으로 가뭄은 강수량, 무강우지속일수 등 으로 판단할수 있다. 가뭄의 영향을 판단하는데 있어 기상학적 가뭄, 농업적 가뭄, 수문학적 가뭄으로 구분되어 가뭄지수를 활용한 평가가 이루어지고 있으나 환경가뭄 평가에 대해서는 미비한 실정이다. 수질오염총량제를 통해 관리되어지고 있는 하천 수질은 이러한 가뭄의 영향을 대비하는데 취약한 부분이 있다. 본 연구에서는 가뭄이 하천 수질에 미치는 영향을 파악하고 가뭄의 지속이 수질에 미치는 가뭄영향을 정량화 하고자한다. 무강우일수, 누적강수량이 하천 수질에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다. 하천의 수질을 평가하는데 활용되는 부하지속곡선(Load Duration Curve, LDC)를 활용하여 특정 시기에 발생하는 수질오염을 평가하였다. 감천중권역에서는 무강우일수가 14일 이상 지속되는 경우 중권역 목표수질을 초과하는 경우가 60%이상으로 나타났다. 누적강우량은 28일을 기준으로 설정하였을때 연간 평균강수량의 3%인 32.1 mm 이하인 경우에 하천에서의 수질변화가 나타났다. 감천 중권역에서는 무강우일수 14일, 28일간 누적강우량이 32.1 mm 이하를 기준으로 기상학적 영향이 목표수질 초과에 영향을 미친다고 판단하였다. 본 연구의 결과를 통해 가뭄영향을 정량화하고 향후 환경가뭄에서의 수질환경 가뭄지수 개발에 기여하고자 한다.
The objective of this study is to develop and evaluate the system to produce the real-time ensemble drought prediction data. Ensemble drought prediction consists of 3 processes (meteorological outlook using the multi-initial conditions, hydrological analysis and drought index calculation) therefore, more processing time and data is required than that of single member. For ensemble drought prediction, data process time is optimized and hardware of existing system is upgraded. Ensemble drought data is estimated for year 2012 and to evaluate the accuracy of drought prediction data by using ROC (Relative Operating Characteristics) analysis. We obtained 5 ensembles as optimal number and predicted drought condition for every tenth day i.e. 5th, 15th and 25th of each month. The drought indices used are SPI (Standard Precipitation Index), SRI (Standard Runoff Index), SSI (Standard Soil moisture Index). Drought conditions were determined based on results obtained for each ensemble member. Overall the results showed higher accuracy using ensemble members as compared to single. The ROC score of SRI and SSI showed significant improvement in drought period however SPI was higher in the demise period. The proposed ensemble drought prediction system can be contributed to drought forecasting techniques in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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