본 연구에서는 농업적 가뭄을 시, 공간적으로 파악하기 위하여 Terra의 MODIS 원격탐사 자료를 활용하여 가뭄의 정량적 평가를 실시하였다. 여러 가지 위성영상 중에서 식생 상태의 변화가 관찰되는 MOD13A3 영상을 통하여 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)와 EVI (Enhanced Vegetation Index)를 선정하였으며, 토지정보를 효율적으로 수집할 수 있는 MCD12Q1 영상의 Type1을 통하여 물, 도심지역 등을 제외한 식생부분만을 나타낼 수 있도록 토지피복분류를 하였다. 토지피복분류된 자료를 이용하여 NDVI와 EVI를 중권역별로 산정하여 나타낸 결과 계절적인 성향이 강하게 나타나 이를 보완하고자 EVI의 표준화 지수인 VSIA (Vegetation Stress Index Anomaly)를 우리나라의 극심한 가뭄해인 2001년에 대하여 중권역별로 산정하였다. 또한, 과거 우리나라의 농업가뭄 피해를 조사하였으며, 지상강우관측소의 자료를 통하여 SPI (Standardized Precipitation Index)를 중권역별로 산정하였다. SPI와 위성영상의 표준화 지수인 VSIA를 우리나라의 농업적 가뭄피해 연도와 비교하였으며, VISA의 시공간적 분석을 통해 한반도의 농업적 가뭄을 평가할 수 있는 활용성 및 적용 가능성을 검토하였다.
Copula 함수 기반의 모형들은 가뭄빈도해석 및 수문시계열분석 등 수문학적 모델링을 위해 다각적으로 활용되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 Copula 함수 및 주변확률분포 매개변수에 대한 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 모형의 개발 사례는 국내외적으로 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 Copula 모형에 Bayesian 기법을 도입하여 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 이변량 가뭄빈도해석 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 우선적으로 모의자료를 대상으로 모형의 적합성을 평가하였으며, 모형 적용결과 가정한 매개변수를 정확하게 재추정하는 것을 확인할 수 있다. 최종적으로 기 개발된 Bayesian Copula 함수 기반의 이변량 가뭄빈도해석 모형을 한강유역에 적용하여 최근 2013~2015년에 가뭄 사상을 평가하였다. 서울, 경기 및 강원 지역에서 특히 가뭄이 심한 것으로 나타났으며, 대부분의 지역에서 결합재현기간이 100년을 상회하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 제안된 모형의 검증과정과 도출된 결과를 기준으로 판단해보면 가뭄자료의 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.
수문순환 과정에서 강수량의 부족으로 발생된 기상학적 가뭄은 농업 및 수문학적 가뭄으로 전이된다. 기상학적 가뭄과 다르게 농업적 가뭄과 수문학적 가뭄의 발생은 인간 생활에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 가뭄의 전이과정을 분석하는 것은 가뭄의 효과적 대비와 대응을 위하여 필요한 일이다. 본 연구에서는 관측된 강수량과 수문모형으로 모의된 자연유출량 자료를 바탕으로 기상학적 가뭄과 수문학적 가뭄을 정의하고, 베이지안 네트워크 모형을 활용하여 기상학적 가뭄과 수문학적 가뭄 간의 전이 관계를 확률론적으로 분석하였다. 베이지안 네트워크의 결합확률을 산정하기 위하여 코플라함수를 활용하였다. 분석 결과, 기상학적 가뭄이 보통가뭄 상황에서는 수문학적 가뭄으로 전이될 확률은 0.41 ~ 0.63, 기상학적 가뭄이 극심한 경우에는 수문학적 가뭄으로 전이될 확률은 0.83 ~ 0.98이었다. 즉, 기상학적 가뭄이 심화됨에 따라 수문학적 가뭄으로 전이될 확률은 증가되었다. 계절별로는 가을에 가뭄전이 발생확률이 0.71 ~ 0.89로 가장 높으며, 겨울에는 0.41 ~ 0.62의 값으로 낮게 산정되었다. 결론적으로 여름에서 가을까지 기상학적 가뭄 심도가 심화됨에 따라서 수문학적 가뭄으로의 전이 확률이 높아지며, 해당 시기 동안 가뭄에 적절한 대응을 수행하면 가뭄의 예방이 가능할 것이다.
To understand day-to-day fluctuations in soil moisture content in Seoul, I simulated daily soil moisture content from 1908 to 2009 using long-term climatic precipitation and temperature data collected at the Surface Synoptic Meteorological Station in Seoul for the last 98 years with a hydrological simulation model, BROOK. The output data set from the BROOK model allowed me to examine day-to-day fluctuations and the severity and duration of droughts in the Seoul area. Although the soil moisture content is highly dependent on the occurrence of precipitation, the pattern of changes in daily soil moisture content was clearly quite different from that of precipitation. Generally, there were several phases in the dynamics of daily soil moisture content. The period from mid-May to late June can be categorized as the initial period of decreasing soil moisture content. With the initiation of the monsoon season in late June, soil moisture content sharply increases until mid-July. From the termination of the rainy season in mid-July, daily soil moisture content decreases again. Highly stochastic events of typhoons from late June to October bring large amount of rain to the Korean peninsula, culminating in late August, and increase the soil moisture content again from late August to early September. From early September until early October, another sharp decrease in soil moisture content was observed. The period from early October to mid-May of the next year can be categorized as a recharging period when soil moisture content shows an increasing trend. It is interesting to note that no statistically significant increase in mean annual soil moisture content in Seoul, Korea was observed over the last 98 years. By simulating daily soil moisture content, I was also able to reconstruct drought phenomena to understand the severity and duration of droughts in Seoul area. During the period from 1908 to 2009, droughts in the years 1913, 1979, 1939, and 2006 were categorized as 'severe' and those in 1988 and 1982 were categorized as 'extreme'. This information provides ecologists with further potential to interpret natural phenomenon, including tree growth and the decline of tree species in Korea.
본 연구에서는 월 Palmer 가뭄심도지수(PDSI)를 산정하여 목표지역을 중심으로 가뭄 관리 및 감시를 수행하고자 하였으며, 이에 이용한 자료는 1906년부터 1999년까지 94개년의 목포기상대 자료를 이용하였다. 월 Palmer 지수를 7개의 추계학적 등급으로 분류하고 마코프연쇄(markov chain)를 이용해 월전이확률을 산정함으로써 동적인 확률변화를 살펴보고자 하였으며, 가뭄의 정상상태확률 또한 산정하였다. 본 연구를 통하여 전체 7등급 중 가장 자주 발생하는 등급은 4등급으로 약 49.6%의 발생횟수론 기록하였으며 가장 극심한 7등급의 가뭄에서는 경험적 확률보다 추계학적 분석 확률이 다소 커지는 경향을 나타내었다. 또한, 월 정상상태확률은 장래 대상지역의 가뭄의 크기 변화 양상을 예측하는데 이용될 수 있을 것으로 판단되었다.
In this study, we assessed meteorological and agricultural drought based on the SPI(Standardized Precipitation Index), SMP(Soil Moisture Percentile), and SMDI(Soil Moisture Deficit Index) indices using satellite-based TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)/GPM(Global Precipitation Measurement) images at the province of Chungcheongbuk-do. The long-term(2000-2015) TRMM/GPM precipitation data were used to estimate the SPI values. Then, we estimated the spatially-/temporally-distributed soil moisture values based on the near-surface soil moisture data assimilation scheme using the TRMM/GPM and MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) images. Overall, the SPI value was significantly affected by the precipitation at the study region, while both the precipitation and land surface condition have influences on the SMP and SMDI values. But the SMP index showed the relatively extreme wet/dry conditions compared to SPI and SMDI, because SMP only calculates the percentage of current wetness condition without considering the impacts of past wetness condition. Considering that different drought indices have their own advantages and disadvantages, the SMDI index could be useful for evaluating agricultural drought and establishing efficient water management plans.
가뭄에 대한 정의와 구분이 다양하게 존재하나 일반적으로 기상학적 가뭄으로부터 농업적 가뭄, 수문학적 가뭄, 사회경제학적 가뭄으로 전이되므로 강수량의 부족이 가뭄의 첫 번째 원인인 것은 자명하다. 최근까지 여러 가지 기상학적 가뭄지수가 개발되어 다양한 목적으로 세계 곳곳에서 활용되고 있으나, 그 중 적용사례가 가장 많은 것은 표준강수지수 (SPI; Standardized Precipitation Index)이다. 월단위로 계산되어지는 SPI는 우리나라와 같이 강수의 변동성이 큰 지역에서는 그 활용성이 떨어지는 경우가 있어 최근에는 일 단위 SPI를 산정하여 활용하는 경우도 있다. 그러나, 일단위 SPI는 가뭄기간 동안 가뭄단계가 'Extreme drought'에서 'Moderate drought'로 약해질 경우 가뭄 지속기간이 가장 긴 'Moderate drought' 단계에서 가뭄피해 및 체감하는 고통이 가장 클수 있어, 가뭄에 대응하거나 대국민 가뭄정보 전달에 한계가 있다. 가뭄에 대응하거나 가뭄정보 전달을 위해서는 가뭄이 지속되는 동안 가뭄단계가 높아질 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 가뭄사상의 특성 중 가뭄의 강도(Intensity)와 지속기간(Duration)의 특성을 모두 포함하는 가뭄의 심도(Severity)를 활용하여 기상학적 가뭄을 평가하였다. 일단위 SPI 값(강도)을 가뭄기간동안 누적하여 일단위 가뭄심도(SPI-S)를 산정하고 이를 통해 가뭄단계를 제안하였다. 또한 다양한 SPI 대상기간에 대해 최솟값을 취하는 Blended SPI에 대해서도 같은 방법으로 가뭄심도(SPIB-S)를 산정하고 가뭄단계를 적용하였다. 2001년, 2008-2009년, 2012년 가뭄사례에 적용한 결과 SPI-S(or SPIB-S)는 가뭄기간동안 단계적인 가뭄단계의 상승으로 당시의 가뭄상황을 잘 나타내었다. 이는 SPI-S(or SPIB-S)가 단계적인 가뭄대비와 대응 지수로 가뭄피해 경감에 활용도가 높을 것으로 판단되며, 가뭄상황을 지역민들에게 단계적, 일관적으로 전달할 수 있어 가뭄극복을 위한 시민참여를 유도하기에 유리할 것이다.
다중분광센서인 Moderate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)는 지표 및 대기 산출물을 통해 다양한 분야에서 활발한 연구가 진행되어 왔다. MODIS는 발사된지 20년이 지났고, 비슷한 특성의 이를 대체할 만한 자료의 필요성이 지속적으로 제기되어 왔다. 본 연구에서는 2011년에 발사된 Suomi National Polar-orbiting Partnership (Suomi NPP) 위성의 Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) sensor에서 제공하는 지표 산출물 중 지표면 온도(Land Surface Temperature, LST)와 식생 지수인 정규식생지수(Normalized Differences Vegetation Index, NDVI)를 소개하고, 기존의 MODIS에서 제공되는 자료와의 비교 및 검증을 통해 연구 지역인 남한에서의 지역적인 적용성을 파악하고자 한다. 지표면 온도와 식생 활력은 농업적인 가뭄을 발생시키는 주요한 인자로써, 남한의 극심한 가뭄기간인 2014년과 2015년을 대상으로 가뭄의 시공간적인 변동성을 분석하여, VIIRS 산출물의 활용 가능성을 파악하였다.
본 연구는 우리나라의 남부해안지역에서 가을장마, 혹한 및 봄 가뭄과 같은 계절적 기후시나리오 간 이탈리안 라이그라스(IRG: Italian ryegrass)의 건물수량(DMY: dry matter yield)을 비교하기 위해 수행하였다. 남부해안지역의 IRG 자료(n = 203)는 1993년부터 2013년까지 농총진흥청이 제주, 남원 및 영암에서 수행한 신품종 지역적응시험 결과보고서로부터 수집되었다. 계절적 기후 시나리오를 정의하기 위해 기상청으로부터 온도, 습도, 바람 등과 같은 기상정보를 사용하였다. 정상과 이상기후 시나리오를 구분하기 위해 5% 유의수준에서 판별분석을 수행하였다. 또한 IRG 수량비교는 표본분포의 정보를 기반으로 통계적 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 남부해안지역에서 봄 가뭄에 의한 DMY 차이만 뚜렷하게 나타났다. 혹한은 정상으로부터 분명하게 구분되었지만, DMY 차이는 나타나지 않았다. 따라서 DMY 비교는 봄 가뭄에 대해서만 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 정상 및 봄 가뭄 하에서 DMY (kg/ha)은 각각 14,743.83 및 12,707.97로 봄 가뭄 발생에 의한 예상피해는 약 2,000 kg/ha로 나타났다. 또한 봄 가뭄 하에서 예측 DMY는 정상시나리오에 비해 넓고 느리게 증가하여 변동성이 큰 것을 확인하였다. 본 연구는 계절별 기후 시나리오를 고려한 통계적 시뮬레이션을 통해 봄 가뭄에 의한 IRG의 DMY 피해 및 가능성을 확인한 것에 의의가 있다.
현재 전세계는 이상기후로 인해 다양한 종류의 자연재해를 경험하고 있다. 2016년 2월부터 5월까지 동남아시아 전역에 발생한 가뭄 또한 이상기후의 한 가지 형태라고 볼 수 있다. 이 가뭄으로 캄보디아를 비롯한 태국, 베트남, 라오스, 미얀마 등 5개 국가들은 수출을 위한 쌀 수확량뿐만 아니라, 식량난, 식수난에 직면하게 되었다. 이에 본 연구에서는 가뭄으로 인한 피해를 정량적으로 분석하기 위해 동남아시아 최대 호수인 톤레사프호 주변을 대상으로 원격탐사기법을 적용하였다. 그 결과, 토지피복 변화를 통해 2016년 2월에 수계(132.582km2)와 녹지(706.937km2)의 급격한 감소가 발생되었으며, 감소된 수계와 녹지는 마른 토지(752.488km2)와 나지(257.350km2)로 변화된 것을 알 수 있었다. 또한, 지표면 온도 변화를 통해 2016년 2월 이후 4월 까지 가뭄으로 인해 예년에 비해 6℃ ~ 8℃의 온도 상승이 발생된 것을 알 수 있었다. 이는 지속적인 가뭄으로 인해 4월에 호수의 기능이 저하된 것을 나타내는 것이라 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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