Purpose: Soybean growth is adversely affected by environmental stresses such as drought, extreme temperatures, and nutrient deficiency. The objective of this study was to develop a method for rapid measurement of drought stress in soybean plants using a hyperspectral fluorescence imaging technique. Methods: Hyperspectral fluorescence images were obtained using UV-A light with 365 nm excitation. Two soybean cultivars under drought stress were analyzed. A partial least square regression (PLSR) model was used to predict drought stress in soybeans. Results: Partial least square (PLS) images were obtained for the two soybean cultivars using the results of the developed model during the period of drought stress treatment. Analysis of the PLS images showed that the accuracy of drought stress discrimination in the two cultivars was 0.973 for an 8-day treatment group and 0.969 for a 6-day treatment group. Conclusions: These results validate the use of hyperspectral fluorescence images for assessing drought stress in soybeans.
Recently, the hydrological model Soil Water Assessment Tool (SWAT) has been applied in many watersheds in South Korea. This study estimated parameters in SWAT for calibrating streamflow in long-term drought periods. Therefore, we focused on the continuous severe drought periods 2014~2015, and understand the model calibrated parameters. The SWAT was applied to a $366.5km^2$ Gongdo watershed by using 14 years (2002~2015) daily observed streamflow (Q) including two years extreme drought period of 2014~2015. The 9 parameters of CN2, CANMX, ESCO, SOL_K, SLSOIL, LAT_TIME, GW_DELAY, GWQMN, ALPHA_BF were selected for model calibration. The SWAT result by focusing on 5 normal years (2002~2006) calibration showed the 14 years average Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) for Q and 1/Q with 0.78 and 0.58 respectively. On the other hand, the 14 years average NSEs of Q and 1/Q by focusing on 2 drought years (2014~2015) calibration were 0.86 and 0.76 respectively. Thus, we could infer that the SWAT calibration trial by focusing on drought periods data can be a good approach to calibrate both high flow and low flow by controlling the 9 drought affected parameters.
본 연구는 기상학적 가뭄지수가 수문학적 가뭄에 대한 모사정도를 검토하였다. 기상학적 가뭄지수 중에서 강수량을 변수로 하는 SPI(Standardized Precipitation Index)와 강수량 및 증발산량을 변수로 하는 SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)를 이용하였고, 수문학적 가뭄 평가를 위하여 월 총 유입량과 하천수 가뭄지수인 SDI(Streamflow Drought Index)를 계산하여, 최종적으로 기상학적 가뭄지수와 수문학적 가뭄지수와의 상관정도를 분석하였다. 월별 상관계수 비교결과, 지속기간 270일에 기상학적 가뭄지수와 월 총 유입량과 상관정도가 가장 높아서 0.67로 나타났고 기상학적 가뭄지수로 SDI와의 상관정도는 0.72~0.87이었다. 연별 극한값을 비교한 결과, 월 총 유입량의 최저값과 기상학적 가뭄지수의 연관성은 거의 확인되지 않았다. 다만 SDI와 SPEI가 매우 높은 상관정도를 보였다. 기상학적 가뭄지수로 수문학적 극한가뭄에 해석하는 데에 한계가 있는 만큼 수문 가뭄해석이 목적이라면 유량자료가 직접 활용될 수 있는 가뭄지수가 필요하다.
In the first part of this study, five homogeneous regions in view of topographical and geographically homogeneous aspects except Jeju and Ulreung islands in Korea were accomplished by K-means clustering method. A total of 57 rain gauges were used for the regional frequency analysis with minimum rainfall series for the consecutive durations. Generalized Extreme Value distribution was confirmed as an optimal one among applied distributions. Drought rainfalls following the return periods were estimated by at-site and regional frequency analysis using L-moments method. It was confirmed that the design drought rainfalls estimated by the regional frequency analysis were shown to be more appropriate than those by the at-site frequency analysis. In the second part of this study, LH-moment ratio diagram and the Kolmogorov-Smirnov test on the Gumbel (GUM), Generalized Extreme Value (GEV), Generalized Logistic (GLO) and Generalized Pareto (GPA) distributions were accomplished to get optimal probability distribution. Design drought rainfalls were estimated by both at-site and regional frequency analysis using LH-moments and GEV distribution, which was confirmed as an optimal one among applied distributions. Design rainfalls were estimated by at-site and regional frequency analysis using LH-moments, the observed and simulated data resulted from Monte Carlotechniques. Design drought rainfalls derived by regional frequency analysis using L1, L2, L3 and L4-moments (LH-moments) method have shown higher reliability than those of at-site frequency analysis in view of RRMSE (Relative Root-Mean-Square Error), RBIAS (Relative Bias) and RR (Relative Reduction) for the estimated design drought rainfalls. Relative efficiency were calculated for the judgment of relative merits and demerits for the design drought rainfalls derived by regional frequency analysis using L-moments and L1, L2, L3 and L4-moments applied in the first report and second report of this study, respectively. Consequently, design drought rainfalls derived by regional frequency analysis using L-moments were shown as more reliable than those using LH-moments. Finally, design drought rainfalls for the classified five homogeneous regions following the various consecutive durations were derived by regional frequency analysis using L-moments, which was confirmed as a more reliable method through this study. Maps for the design drought rainfalls for the classified five homogeneous regions following the various consecutive durations were accomplished by the method of inverse distance weight and Arc-View, which is one of GIS techniques.
가뭄에 대한 대책을 수립하기 위해서는 각 가뭄상태별로 가뭄의 지속기간을 산정하는 것이 선행되어야 한다. 이러한 가뭄의 지속기간 분석에 사용할 수 있는 방법에는 비선형 물수지모형과 Palmer 가뭄심도지수방법이 있다. 비선형 물수지모형은 지표면과 대기의 수분이동을 고려한 물수지방법을 추계학적 변동에 의해 야기되는 건기와 습윤기 사이의 변환기간을 모의할 수가 있다. Palmer 가뭄심도지수는 강우량과 잠재증발산량을 바탕으로 기상학적으로 필요한 강우량과 실제강우량을 비교하여 가뭄의 정도를 나타내는 물수지방법이다. 본 연구에서는 한강유역에 대해 비선형 물수지모형과 Palmer 가뭄심도지수를 이용하여 가뭄의 지속기간을 산정하였다. 비선형 물수지모형을 사용하여 산정된 토양함수비에 따른 가뭄의 지속기관과 Palmer 가뭄심도지수를 이용하여 산정된 지수별 가뭄의 지속기간이 유사하게 나타났다. 연구 결과 한강유역에서의 극심한 가뭄상태에서 습윤기로 변환되는 지속기간이 약 3년으로 산정되었다.
Compound hazards (CHs) are two or more extreme climate events combined which occur simultaneously in the same region at the same time. Compared to individual hazards, the combination of hazards that cause CHs can result in greater economic losses and deaths. While several extreme climate events have been recorded across Asia for the past decades, many studies have only focused on a single hazard. In this study, we assess the spatiotemporal pattern of dry compound hazards which includes drought, heatwave, fire and wind across Asia for the last 42 years (1980-2021) using the historical data from ERA5 Reanalysis dataset. We utilize a daily spatial data of each climate event to assess the occurrence of such compound hazards on a daily basis. Heatwave, fire and wind hazard occurrences are analyzed using daily percentile-based thresholds while a pre-defined threshold for SPI is applied for drought occurrence. Then, the occurrence of each type of compound hazard is taken from overlapping the map of daily occurrences of a single hazard. Lastly, a multivariate assessment are conducted to quantify the occurrence frequency, hotspots and trends of each type of compound hazard across Asia. By conducting a multivariate analysis of the occurrence of these compound hazards, we identify the relationships and interactions in dry compound hazards including droughts, heatwaves, fires, and winds, ultimately leading to better-informed decisions and strategies in the natural risk management.
Recent droughts in South Korea have had large economic and environmental impacts across the country. Changes in rainfall and hydrologic patterns due to climate change can potentially increase the occurrence of extreme droughts and affect the future availability of water resources. Therefore, it is necessary to evaluate drought vulnerability for water resources planning and management, and identify the appropriate mitigation actions to conduct a drought risk analysis in the context of climate change. The objective of this study is changes in the temporal trends of drought characteristics in South Korea to examine drought impacts under climate change. First, the changes of drought occurrence were analyzed by applying the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) for meteorological data on 54 meteorological stations, and were analyzed for the past 30 years (1981-2010), and Representative Concentration Pathways (RCP) climate change scenarios (2011-2100). Second, the changes on the temporal trends of drought characteristics were performed using run theory, which was used to compare drought duration, severity, and magnitude to allow for quantitative evaluations under past and future climate conditions. These results show the high influence of climate change on drought phenomenon, and will contribute to water resources management and drought countermeasures to climate change.
본 연구에서는 공간적으로 분포되어 있는 연강우량 자료를 이용한 지역 기상학 적인 가뭄을 정의하고 해석하는 모형을 제시한다. 비선형, 비매변수법에 기초한 공간 해석 신경망 (Spatial Analysis Neural Network:SANN)모형을 이용하여, 각 년에 대하여 공간의 임의 점에 서 의 극심, 심, 경심, 및 비 가뭄 확률을 전 대상 지역에 대하여 산출을 통하여 가뭄확률도를 작성 하며, Bayesian 가뭄 심도 지수 (BDSI)를 통하여 전 대상 지역을 가장 적절하게 극심, 심, 경심, 미 가뭄 지역으로 분류하는 방법을 제시한다. 또한, 각 년의 대표적인 가뭄의 형태를 제시 하여 줄 수 있는 지역 가뭄확률과 지역 가뭄 확률 지수를 소개한다. 이 모든 시공간의 가뭄 해석의 방법 은 실제로 우리나라(남한) 전역에 대하여 실시하여, 과거 1967년부터 1996년 까지 의 공간적이고 시간적인 가뭄의 발생 현황과 그 특징을 조사한다. 이는 우리나라 장기 수자원 개발 및 유역 관 리를 더욱 정량적인 가뭄정보에 의해 수행하게하여 줄 수 있을 것이다.
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.
Drought events are not clear when those start and end compared with other natural disasters. Because drought events have different timing and severity of damage depending on the region, various studies are being conducted using satellite images to identify regional drought occurrence differences. In this study, we investigated the applicability of drought assessment using the Evaporative Stress Index (ESI) based on Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite images. The ESI is an indicator of agricultural drought that describes anomalies in actual and reference evapotranspiration (ET) ratios that are retrieved using remotely sensed inputs of Land Surface Temperature (LST) and Leaf Area Index (LAI). However, these approaches have a limited spatial resolution when mapping detailed vegetation stress caused by drought, and drought hazard in the actual crop cultivation areas due to the small crop cultivation in South Korea. For these reasons, the development of a drought index that provides detailed higher resolution ESI, a 500 m resolution image is essential to improve the country's drought monitoring capabilities. The newly calculated ESI was verified through the existing 5 km resolution ESI and historical records for drought impacts. This study evaluates the performance of the recently developed 500 m resolution ESI for severe and extreme drought events that occurred in South Korea in 2001, 2009, 2014, and 2017. As a result, the two ES Is showed high correlation and tendency using Receiver Operating Characteristics (ROC) analysis. In addition, it will provide the necessary information on the spatial resolution to evaluate regional drought hazard assessment and and the small-scale cultivation area across South Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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