• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.352-356
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• 2008

가뭄관리에서 가장 중요한 요소는 1) 강수량, 지표수, 지하수, 댐수, 토양수분 등 물 공급량의 시 공간적 모니터링과 2) 이용가능한 물 공급량 약화 정도에 따라 적시적소에 물 이용자가 취해야할 행동요령을 제시하는 것이다. 가뭄지수는 가뭄관리에서 종합적인 물 공급량 정보를 하나의 수치로 정량화하여 가용 수자원의 악화정도를 나타내어 가뭄경보의 기준으로 활용된다. 현재까지 개발된 대표적인 가뭄지수들은 PDSI(Palmer Drought Severity Index), SPI(Standardized Precipitation Index), SWSI(Surface Water Supply Index) 등이 있다. PDSI는 여러 가지 제한점을 가지고 있지만 가뭄지수 개발의 시발점이 되었다는 점에서 전세계적으로 이용하고 있고 국내에서도 기상청의 공식적인 가뭄지수로 발표되고 있다. PDSI는 복잡한 물수지 모형에 의해 산정되며, 이용되는 매개변수는 지역의 기후상황, 보정자료기간 등에 민감하게 작용하고 있으나 이들에 대한 국내기후 환경에서의 평가가 선행되어 있지 않고 있다. PDSI는 가뭄과 습윤 기간의 시작과 종료 시점을 확률적으로 산정하여 이를 기반으로 가뭄경보에 활용하고 있다. 또한, 이들 확률은 기상학적 가뭄상황을 나타내는 PDSI에 후행하는 하천유출, 저수지 수위, 지하수 등의 수문학적 가뭄을 표현하는 PHDI(Palmer Hydrological Drought Index)를 산정하는 데 이용된다. Z-지수 역시 PDSI에서 얻을 수 있는 가뭄지수로 단기간의 가뭄특성에 의한 농업가뭄을 표현하는 데 적합한 지수로 알려져 있다. 본 연구에서는 PDSI의 제한점들을 살펴보고 우리나라의 기후상황, 자료보정기간 등에 따른 PDSI의 제매개변수들을 재산정하여 계산된 PDSI의 변동성을 검토한 후 이를 Palmer(1965)가 제시한 PDSI 산정식과 비교 평가하였다. 또한 가뭄의 시작과 종료 확률 개념에 의하여 산정된 PDSI를 기상청에서 제공하고 있는 PDSI와 비교 분석하여 개선점을 도출하였다.

• Atmosphere
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• v.23 no.4
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• pp.539-547
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• 2013

The objective of this study is to standardize the calculation method of Palmer Drought Severity Index (PDSI) for the three Drought Management Agencies (DMA) in south Korea, and to evaluate the PDSI applicability. For comparison and review of the method, the code and input data of PDSI are collected from each DMA. The calculation method is the same, but the used input data (number of meteorological stations, normal year period, Available Water Capacity (AWC) of the soil) are different. Through discussions with drought experts and literature review, the standardized method is determined. 61 stations which have the data period more than 30 years are selected. Also the normal year is fixed for 30 years and updated every 10 years. The observed AWC is utilized using GIS data. Empirical equation of PDSI is re-estimated according to domestic climate characteristics. For evaluating the standardized PDSI, past drought events are investigated and drought indices including the existing SPI and PDSI are used for comparative analysis. As results, although the accuracy of standardized PDSI through ROC analysis is lower than SPI, the newly standardized PDSI is better than existing PDSI from DMA, Also it reasonably explain the spatial drought situation through the spatial analysis.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.438-438
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• 2011

팔머가뭄지수(Palmer Drought Severity Index, PDSI)는 가뭄을 정량적으로 표현하기 위해 제안된 최초의 포괄적인 가뭄지수라 할 수 있다. 가뭄을 단순히 하나의 기상인자로만 판단하려 한 것이 아니라 수문순환 과정 속에서 여러 가지 요소들의 복합적인 작용에 의한 결과로 인식하고 이를 가뭄지수 산정 과정에 고려하고자 하였다. 따라서 PDSI는 가뭄뿐만 아니라 습윤상황을 모니터링 하기 위한 용도로 이용될 수 있으며, 수분수지 분석을 통해 얻을 수 있는 함양량, 유출량, 토양수분량의 정보는 그 자체로서도 분석 대상 지역의 수분상황과 관련된 중요한 정보라 할 수 있다. 이러한 점에서 PDSI는 방법론상의 여러 가지 한계에도 불구하고 지금까지 가뭄의 모니터링 및 관리를 위해 우리나라를 비롯한 여러 국가 및 지역에서 널리 이용되고 있으며, 가뭄 정량화를 위한 새로운 가뭄지수 개발 시 적합성의 비교 기준으로 고려되고 있다. 그러나 지금까지 우리나라에서는 PDSI에서 고려하고 있는 기상 및 수문학적 조건이 우리나라의 상황을 적절히 표현할 수 있는가에 대한 검토가 미흡한 상황이라 할 수 있다. 우리나라의 자료를 이용하여 PDSI를 산정하였다 할지라도 지수 산정 과정에서 고려하고 있는 기상 및 수문특성이 적절하지 않을 경우 산정된 PDSI가 나타내는 가뭄상황과 실제 우리나라의 가뭄상황은 다를 수 있다. 특히 PDSI 산정 과정에서 잠재증발산량 산정 방법으로 이용하고 있는 월열지수법은 방법의 한계로 인해 우리나라와 같이 동절기 평균기온이 0도 이하로 떨어지는 경우에는 증발산량이 발생하지 않는 것으로 고려하고 있다. 이는 우리나라의 실제 증발산 발생 양상과 비교할 경우 크게 차이가 나는 점이라 할 수 있으며, 강수량과 증발산량의 관계에 대한 검토로부터 지수 산정 과정이 시작되는 PDSI에 있어 이러한 오차는 결과의 신뢰성 확보에 많은 어려움을 초래할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 PDSI에서 이용하고 있는 월열지수법을 대체할 수 있는 방법에 대해 검토하였으며, 잠재증발산량 산정 방법의 변경에 따라 산정된 PDSI의 변동 양상에 대해 분석하였다. 본 연구의 결과를 통해 가뭄 모니터링 및 관리를 위한 지표로 널리 이용되고 있는 PDSI의 활용에 있어 유용한 정보 제공이 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.32 no.2
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• pp.111-120
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• 1999

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

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.12
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• pp.863-875
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• 2017

In this study, the effects of potential evapotranspiration method on drought index results were evaluated using SC-PDSI. Monthly heat index method, Penman-Monteith method, and Hargreaves equation were used as potential evapotranspiration method. SC-PDSI was calculated using three potential evapotranspiration method at 56 stations and compared the results. As a result, it was confirmed that the results by Penman-Monteith method and Hargreaves equation showed similar SC-PDSI calculation results without much difference, and the result by monthly heat index method showed a relatively large difference. It was confirmed that the results of SC-PDSI and drought situation judgment for the period of spring and winter season showed a big difference by the month. In conclusion, when calculating PDSI in Korea, using Penman-Monteith method and Hargreaves equation will be able to express the drought situation well.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.436-436
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• 2011

팔머가뭄지수(Palmer Drought Severity Index, PDSI)는 미국의 서부 캔자스와 아이오와 지역을 기반으로 Palmer(1965)에 의해 개발된 가뭄지수이다. PDSI는 가뭄을 정량적으로 표현하기 위해 제안된 최초의 포괄적인 가뭄지수라 할 수 있으며, 하나의 기상인자가 아닌 수문순환을 구성하는 여러 가지 인자들의 복합적인 작용에 의해 가뭄이 나타난다는 점에 착안하고 있다. Palmer(1965)는 캔자스와 아이오와 지역의 자료를 이용하여 산정된 수분 편차지수를 이용하여 가뭄지속기간에 대한 합을 산정하고 각각의 지속기간별로 가장 작은 값의 분포를 검토한 후 이를 기반으로 가뭄심도 분류를 위한 가뭄단계를 제시하였으며, 수분편차지수와 이전 월의 PDSI를 이용하여 분석 대상 월의 PDSI 산정을 위한 관계식을 유도하여 제시하였다. Palmer(1965)는 최대 가뭄지속기간에 대한 검토를 통해 유도된 가뭄지수 산정공식을 가뭄기 및 습윤기에 관계없이 동일하게 적용하였다. 그러나 습윤기의 경우 가뭄기간에 대해 분석된 직선과는 다른 패턴을 보일 수 있으며, 이로 인해 습윤 상태에 대해 산정된 지수는 실제 상황과 다른 결과를 나타낼 가능성이 있다. Wells 등(2004)은 이러한 점을 고려하여 가뭄기와 습윤기에 대한 지속기간별 최대 수분편차지수의 합을 도시한 결과를 나타낸 후 가뭄기와 습윤기의 특성이 다르게 나타남을 제시하였으며, 최종적으로 가뭄기와 습윤기에 대해 PDSI 산정공식의 지속기간 인자(duration factor)를 분리하여 산정할 수 있는 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 Wells 등(2004)에 의해 제시된 PDSI 산정공식 유도방법을 우리나라의 관측자료에 적용한 후 그 결과를 검토하였다. 그 결과 가뭄기의 경우 기존 Palmer(1965)의 결과와 매우 유사한 가뭄지수 산정 결과를 얻을 수 있었으나 습윤기에 대해 산정된 결과는 매우 다른 특성을 나타내고 있음을 확인하였다. PDSI는 가뭄 모니터링 및 관리를 위한 지표로 널리 이용되고 있으므로 적절치 못한 지수 값이 제시될 경우 효율적인 가뭄 대책 수립을 어렵게 하는 요소로 작용할 수 있다. 따라서 본 연구에서 제시된 결과는 가뭄관리 및 모니터링을 위해 PDSI를 이용함에 있어 보다 정확한 지표를 제공하기 위해 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1472-1475
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• 2009

SPI(Standard Precipitation Index)가 기상학적 가뭄을 표현하는 지수인 반면, PDSI(Palmer Drought Severity Index)는 가뭄에 가장 큰 영향을 미치는 수문기상학적 요소인 강수량, 기온뿐만 아니라 유효토양수분량과 일조시간 등의 자료에 근거한 물수지 분석에 의해 산정된다. 특히 PDSI 지수는 토양습윤조건의 민감한 영향을 측정하는데 매우 유용하다는 것을 장점으로 가지고 있다. PDSI에서 토양수분과 관련된 요소들을 다룰 때, 토양수분저장량은 토양을 상부와 하부의 2개 층으로 나누어 상부 층은 1inch(25.4mm)의 수분을 저장할 수 있고 하부층은 토양의 성질에 따라 유효용량이 결정되는 것으로 하부층의 수분은 상부 층의 수분이 모두 제거 될 때까지 손실되지 않으며 하부 층 손실량은 초기수분함유량과 산정된 잠재증발량(PE) 및 토양유효용량(AWC)에 따라 결정되는 것으로 가정한다. 하지만 산정방법에서 토양의 유효용량에 따른 물수지 방정식을 통해 각 잠재량들을 구하는 과정은 기후학적으로 필요한 값을 결정하는 매우 중요한 과정임에도 불구하고 기존의 PDSI 지수 산정 시, 모든 지역에서 상하부토양심도를 지역적 분포를 고려하지 않고 10inch(25.4cm)로 일정하게 사용함으로써 유효 토양수분함량에 대한 신뢰도를 저하시키는 결과를 가져오는 경향이 있었다. 이에 본 연구에서는 GIS 정밀토양도를 사용하여 토양심도의 지역적 분포에 근거한 토양수분함량을 산정한 후 물수지 분석을 실시하고 그에 따른 PDSI 지수를 산정하여 그 영향을 분석하고 기존의 PDSI 지수값과 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.437-437
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• 2011

Palmer(1965)는 정상적인 기후에서 현저하게 벗어난 비정상적인 습윤 부족기간을 이상 습윤부족이라 정의하였으며, 가뭄을 장기간의 이상 습윤부족으로 인해 나타나는 현상으로 정의하였다. 특정 지역에서 정상적인 기후조건을 유지하기 위해 필요한 강수량을 산정하고 이를 실제 발생한 강수량과 비교함으로써 수분의 과잉 또는 부족을 검토하였다. 수분의 과잉이나 부족 정도를 지수로 표현함으로써 현재의 수분상황을 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 이를 팔머가뭄지수(Palmer Drought Severity Index, PDSI)라 한다. PDSI를 산정하기 위해서는 현재 시점의 수분상황에 대한 고려가 필요하며, Palmer(1965)는 개념적인 물수지 모형이라 할 수 있는 수분수지 모형을 구성하고 이를 이용하여 현재의 수분상황을 판단하기 위한 정보를 생성한 후 그 결과를 바탕으로 PDSI를 산정하는 방법을 제안하였다. 그러나 PDSI는 수분수지 모형에 있어 토양층의 단순화 및 유출의 과소 평가 가능성 등 여러 가지 문제점이 제기된 바 있으며, 미국의 캔자스 및 아이오와 지역을 배경을 개발된 방법이므로 이를 우리나라의 수문학적 조건을 적절히 표현할 수 있는 지에 대한 확인이 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 평저수기 기저유출이 지배적으로 나타나는 우리나라의 수문학적 특성을 고려하여 기존 PDSI 방법이 이를 적절히 표현할 수 있는가를 검토하였다. 그 결과 기존 PDSI의 수분수지 모형은 우리나라의 유출 특성을 적절히 표현하기 어렵다는 점을 확인할 수 있었으며, 그 원인을 분석하여 제시하였다. 이와 함께 우리나라의 유출 특성을 보다 적절히 나타낼 수 있도록 하기 위해 수분수지 모형에 대한 수정 방안을 검토하여 제시하였다.

• Water Engineering Research
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• v.2 no.2
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• pp.139-148
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• 2001

The teleconnections between El Nino/Southern Oscillation (ENSO) and droughts in Korea and the continental United States(U.S.) are investigated using cross analysis. For this purpose, monthly ENSO data and Palmer Drought Severity Index (PDSI) for Korea and for seven states in the U.S. are used. This study shows that there are significant statistical associations between ENSO indices and PDSI for Korea; however, the associations are very weak. It is found that dry conditions in Korea are positively correlated with El Nino, while wet conditions with La Nina. SOI, SSt in the Nino 4 and Ship track 6 regions among ENSO indices are more strongly correlated with PDSI than the other ENSO indices when using the original standardized data, but the SST Nino 3, SST Nino 4, and Darwin SSP exhibit abetter correlations with PDSI when using filtered data to be removed autocorrelation components of the original standardized data. The response time lag for maximum correlation between ENSO indices and PDSI appears to be affected by filtering the data. This is expecially true for Korea than for state analyzed in U.S. In addition, it is found that the PDSI in the continental U.S. is more strongly correlated wiht ENSO than in Korea. Furthermore, in analyzing the El Nino and La Nina aggregate composite data, it is found that the dry anomalies in Korea occur from the year following El Nino to about tow years after while the wet anomalies occur from La Nina year for a period of about two years.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1166-1171
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• 2006

Drought is defined by differently for the several scientific and technical fields such as hydrological drought, agricultural drought, meteorological drought, climatological drought, atmospheric drought. A lot of drought indices have been developed to quantify drought severity levels. However these drought indices might be expressed differently as the drought conditions for specific period because the drought severity level is using different types of data on each condition. It is necessary for development of quantative drought representation methods by drought index application. In this research, the reaction to the historical droughts is analyzed after estimation of PDSI, SPI and MSWSI(Modified Surface Water Supply Index) in south korean territory. Lastly the drought representation methods were examiner combining the drought indices by drought indices. The arithmetic mean drought indices that include PDSI, SPI, in yearly basis from 1971 to 2001 and MSWSI in yearly basis from 1974 to 2001 were estimated through the whole nation. The applicability of drought indices are examined based on the observed drought data for national and regional droughts. The result shows that PDSI, SPI(3), SPI(6), and MSWSI have proven to be sensitive enough to the historical drought. The correlation analysis of each drought index was conducted whether they could show the long and short term drought equally. The analysis of how appropriately represent for the historical drought was used for determining for the combined drought index. Consequently, PDSI, SPI(3), SPI(6), and MSWSI have been appeared as suitable indices for the development of quantitative drought representation methods. For the decision of weight on combining PDSI, SPI(3), SPI(6), and MSWSI, drought map was made for eighteen alternative to decide weight. The results showed that PDSI(20%), SPI(3)(60%), SPI(6)(10%), and MSWSI(10%) have been the most well matched weights. Using selected weights of each drought indices and by reconstructing the national mean drought severity on yearly basis, the fact that the year of historical drought is in accordance with the verified one for drought representation. In short, the acquired technique using combined drought index can be used for useful and believable quantitative method of drought analysis.