• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1555-1559
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• 2009

우리나라의 연 강수량은 지역에 따라 다르지만 대체로 1280mm 정도로 연강수량의 60%$\sim$80%가 여름철에 집중되어 있는 특성 때문에 비가 많이 오는 여름에는 홍수대책을, 남은 계절은 용수 확보를 위하여 늘 고심하게 된다. 특히 2008년도 여름철에 우리나라에 영향을 끼친 태풍은 단 하나로, 여름철에 많은 강우가 발생하지 않아 연 강수량은 정상대비 강수량에 70%$\sim$80% 수준에 불과하다. 그로 인해 용수확보에 고심하고 있으며 현재 일부지역에서 극심한 물 부족현상을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 전국에 주요지점을 인천, 서울, 대구, 전주, 부산, 목포지점으로 총 6지점을 선정하여, 대표적인 가뭄지수라 할 수 있는 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 팔머가뭄심도지수(Palmer Drought Severity Index, PDSI)를 이용하여 가뭄지수의 민감도 분석을 실시하였다. 강우자료 및 온도자료는 기상청에서 제공하는 30년간의 정상(71$\sim$00년)자료를 이용하여 가뭄지수의 민감도 분석을 실시하였다. 분석방법은 강우량자료가 정상 강우대비 0%, $\pm10%$, $\pm20%$, $\pm30%$, $\pm40%$, $\pm50%$로 변동 한다 보고 각각의 가뭄지수를 산정하여 비교분석을 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.364-364
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• 2018

가뭄은 세계적으로 농업, 경제, 사회적 영향을 초래할 수 있는 가장 파괴적인 자연 재해 중 하나이다. 지구 온난화로 인하여 기온이 상승하고 증발산량의 증가와 강수량의 변화로 가뭄의 빈도와 정도가 더욱 심각하고 발생지역이 널리 확산 될 것으로 예상된다. 이러한 가뭄지역의 피해를 최소화하기 위해 다양한 가뭄지수가 개발되어 가뭄의 심도를 정량화 하려는 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 가뭄지수의 대부분은 생태계 반응보다는 환경적 조건에서 파생 된 가뭄에 초점을 두고 있다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 정규화 된 생태계 가뭄 지수 (NEDI)라는 새로운 접근법을 사용하였다. 따라서 우리나라를 대상으로 새로운 가뭄지수인 NEDI를 사용하여 기존에 사용되던 SPI (Standardized Precipitation Index), PDSI(Palmer Drought Severity Index)와 비교하며 기후변화로 인하여 미래에 나타날 수 있는 가뭄의 통계적 특성을 분석하였다. NEDI에서 채택 된 정규화 기능은 다른 지역, 계절 및 식생 유형에 따라 가뭄 심각성을 비교하는 것이 가능하다. 새로운 가뭄 지수는 관개 및 물 분배 관리 관행에 유용한 도구를 제공하여 가뭄 상황이 만연해지면서 수자원 보존 노력을 향상시킬 수 있을 것이라 판단된다.

• 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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• 2011.05a
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• pp.123-123
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• 2011

가뭄은 다른 기상재해들과 달리 특정한 기후현상에 의해 발생하는 사건이 아닌 장기간의 강우 부족으로 인한 물 부족으로부터 기인하며, 가뭄의 특성상 가뭄의 시작과 끝을 명확히 구분하기 힘들며, 심도를 결정짓는 것 또한 어려움이 있다. 이러한 가뭄의 특성을 파악하기 위한 연구는 계속되고 있으며, SPI(Standardized Precipitation Index), PDSI(Palmer Drought Severity Index), SWSI(Surface Water Supply Index), EDI(Effective Drought Index), CMI(Crop Moisture Index)등과 같은 가뭄의 특성을 잘 반영한 가뭄지수의 개발 또한 끊임없이 이어지고 있다. 하지만 이러한 가뭄지수들은 기상학적, 기후학적, 농업적, 수문학적등과 같은 분류에 의해 가뭄의 표현이 상이한 결과를 보여주며, 동일한 방법으로 산정된 가뭄평가지수라 하더라도 지역적인 적합성 정도에서 또한 차이를 보인다. 본 연구에서는 우리나라의 실제 가뭄의 발생사례를 바탕으로 각종 가뭄지수들의 적합도와 가뭄의 변동특성을 파악하고자 한다. 우리나라의 가뭄특성을 확인하기 위하여 보고서 등 각종 문헌과 신문기사를 통해 1973년부터 2009년까지 실제 가뭄발생 기록을 정량화하고 행정구역단위의 우리나라 전역에 공간분포로 표현하였다. 69개 기상관측소의 강수 및 기온 자료를 통해 기상청과(SPI, PDSI, PN, 강수량십분위) 동일한 방법으로 가뭄지수를 산정 후 마찬가지로 행정구역단위의 우리나라 전역에 확장하였으며, 이렇게 생성된 각종 가뭄지수 및 기후변수의 공간분포와 실제 가뭄발생사례의 공간분포를 비교 분석함으로서 각 가뭄지수 및 기후변수의 적합성을 평가하였다. 각 가뭄지수 및 기후변수의 적합성을 평가하기 위하여 ROC space 상의 검정통계량을 이용하였다. 분석결과 PN(Percent of Normal)이 실제 가뭄의 현상을 가장 잘 표현했으며, 강수량, SPI 3, 강수량 십분위 등이 높은 상관성을 보였다. 또한 SPI12, PDSI, PN, 강수량십분위 등이 행정구역에 따른 산포정도가 비교적 낮게 나타났다. 본 연구를 통해 우리나라 전 지역 가뭄의 시 공간적인 가뭄변동특성을 파악하고, 기존에 사용되고 있는 가뭄지수의 적합도 평가를 통해 우리나라 가뭄특성을 가장 잘 반영한 가뭄지수의 선정과 각종 기후특성을 잘 반영하는 좀 더 향상된 가뭄지수 개발에 도움을 줄 수 있으며, 가뭄의 시 공간적인 예측에 대해 적합한 가뭄지수 선택에 도움을 줄 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.219-219
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• 2016

기후변화에 따른 청미천 유역의 가뭄 특성을 평가한 연구로 가뭄의 발생은 여러 요소가 연속적인 상관관계를 이루고 있으며, 가뭄지수 산정에 내재되어 있는 복잡성 및 불확실성으로 인해 다양한 가뭄지수를 적용하였다. 그 중 기상학적 가뭄지수는 강수량을 이용하여 산정하는 SPI(Standardiz d Precipitation Index)와 강수량과 증발산량을 바탕으로 산정하는 SPEI(Standardiz d Precipitation Evaportranspiration Index), 유효토양수분량을 바탕으로 산정하는 농업학적 가뭄지수인 PDSI(Palmer Drought Severity Index), 유출량을 이용하여 산정하는 수문학적 가뭄지수인 SDI(Streamflow Drought Index)의 지속기간 3개월, 6개월, 9개월에 따른 과거(1985년부터 2015년) 및 미래(2016년부터 2099년)의 가뭄특성을 파악하였다. 미래의 경우 기후변화 시나리오인 RCP(Representative Concentration Pathway) 4.5와 8.5를 이용하였으며, 농업학적 및 수문학적 가뭄지수는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형 모의를 통해 산출된 결과를 토대로 산정하였다. 과거 기간의 가뭄지수 산정 결과, 2015년과 2014년이 극한 및 평균 가뭄의 평균에서 가장 극심한 가뭄을 나타냈으며, PDSI를 제외한 각 가뭄지수 간에는 높은 상관정도를 보였다. 과거를 포함한 미래 가뭄의 경우 현재(2011년부터 2020년까지), 가까운 미래(2021년부터 2040년까지), 중간 미래(2041년부터 2070년까지), 먼 미래(2071년부터 2099년까지)로 나누어 가뭄을 평가하였다. 평가 결과 현재의 경우 과거 기간의 가뭄과는 달리 2018년이 가뭄에 취약했으며, 극한 및 평균 가뭄의 평균에서 두 기후변화 시나리오는 가까운 미래와 중간미래가 취약함을 나타냈다. 상관계수의 경우 과거 결과와 마찬가지로 PDSI를 제외한 각 가뭄지수 간에 높은 상관정도를 나타냈다. 또한 빈도해석 결과 RCP 4.5에서 더 큰 변동성을 보였다. 현저히 적은 강수 및 기온 상승으로 인한 증발산량의 증가 등으로 인해 최근 들어 가뭄의 정도가 심해졌으며, 미래에는 더욱 더 심해질 전망으로 보여진다. 이를 평가하기 위해서는 본 결과에서 보듯이 각 각의 가뭄지수는 극한 가뭄의 발생 시기 및 강도에서 각기 다른 차이를 확인할 수 있기 때문에 가뭄 평가 시 다양한 형태의 가뭄지수 활용이 이루어져야 할 것이다.

• 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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• 2009.05a
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• pp.1607-1611
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• 2009

본 연구에서는 현재 가뭄을 관측하는데 주로 이용되는 가뭄지수의 단점 등을 보완하고자 가뭄에 관련되는 식생지수를 연계한 공간해상도 높은 가뭄지수를 제시하였다. 우리나라 지상관측을 통해 산출할 수 있는 PDSI(Palmer Drought Severity Index)와 SPI(Standardized Precipitation Index) 같은 가뭄지수는 기온과 강수량 등의 기후자료만을 이용하여 산정할 수 있다. 두 가뭄지수는 관측하기 어려운 가뭄의 시기와 심도를 설명하고자 여러 연구를 통해 개발한 지수이지만, 두 가뭄지수만을 가지고 우리나라 전역의 가뭄의 공간적인 분포를 설명하기에는 다소 무리가 있다. PDSI의 경우 강수량과 기온과 토양의 수분함유량을 가지고 산출하는데, 전 관측지점을 똑같은 토양수분함유량을 가지고 있다는 가정 하에 계산되고, SPI의 경우 강수량만을 이용하여 산정한다. PDSI의 경우 과거의 가뭄의 정도를 판단하는데 매우유용하다고 알려져 있다. 하지만, 현재의 가뭄정도를 나타내는 데는 문제를 가지고 있고, SPI의 경우는 누적강수량을 가지고 시간단위로 계산한다는 점에서 다양한 가뭄의 정도를 예측할 수 있지만, 입력 자료로 강수량만 들어간다는 점에서 약점을 가진다. 이런 기후지수만을 이용한 가뭄정보 생산이 공간정보를 구현하는데 한계를 가지는 문제점을 개선하고자 가뭄에 직간접적으로 관련이 있는 보다 세밀한 공간정보를 가진 식생, 토지이용, 고도 등의 자료와 기후정보로부터 산정된 가뭄지수간의 관계를 분석하였다. 나아가 기존의 기후지수보다 고해상도를 가진 위성의 정규식생지수(NDVI; Normalized Difference Vegetation Index)와 같은 식생지수를 이용하여 기존보다 더 향상된 해상도의 가뭄지수를 산정하고자 하였다. 우리나라 지상관측소 76개 지점 중에 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 정규식생지수 자료와의 관계를 분석하고자 자료의 보유기간이 짧은 지점과 섬지점 등을 제외한 57개 지점을 선정하고, 연구기간동안의 강수량과 기온자료를 이용하여 PDSI와 SPI를 산출하였다. PDSI와 SPI자료를 고해상도 가뭄지수 산정의 기본 변수로 사용하기 위하여 역거리가중평균법을 이용한 연구기간동안의 한반도 지역 PDSI와 SPI 가뭄지수 지도를 생산하였다. 각각의 가뭄지수와 식생 상태를 나타내는 NDVI와의 상관특성과 계절 변화에 따른 변화특성을 분석하고, CART(Classification and Regression Trees) 알고리즘을 이용하여, 지상 자료만을 사용한 가뭄지수가 가지는 시공간적 변화 특성 제시에 대한 문제점을 개선한 보다 해상도가 높은 조합가뭄지수를 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1784-1788
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• 2010

APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 형태의 계절예측정보를 이용하여 3개월 가뭄전망을 수행하였다. APCC MME는 기후예측모형이 가지는 불확실성을 최소화하기 위한 방법으로, 아시아 태평양 지역 내 9개 회원국 16개 기관 21개 기후모형의 계절예측정보를 활용하여, 개별 모형이 가지는 계통오차(Systematic error)를 앙상블 기법을 통하여 상쇄함으로써 최적의 예측자료를 도출한다. 또한, 기후예측 모형이 예측한 대기순환장은 관측 지점변수와 경험적 통계적 관련성을 가지므로, 이를 바탕으로 상세지역의 이상기후에 대한 정보를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 가뭄 관리 및 전망을 위한 입력 자료로서, 기상전문 기관인 APEC 기후센터 (APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 전구 규모의 기온 및 강수 전망자료를 기상청 산하 59개 지점의 전망자료로 통계적 규모 축소화 기법을 통해 3개월 예보를 실시하였다. APCC 계절예측자료를 가뭄모니터링시스템의 자료입력 포맷에 따라 적절히 가공한 뒤, 가뭄 관리 및 전망을 위하여 SPI(Standard Precipitation Index) 및 PDSI(Palmer Drought Severity Index)지수의 입력자료로 사용하여 SPI 및 PDSI 지수를 산정하였다. 또한 분위사상법(Quantile Mapping)을 이용하여 총 59개 지점의 과거 월평균 관측값과 최근 2009년에 대한 모의값의 누적확률분포값을 계산하고 모의값의 확률분포를 관측값의 확률분포에 사상시켜 가뭄 전망을 위한 기상변수의 오차를 보정하고자 하였다. 이러한 계절예측정보를 이용하여 가뭄 전망에 대한 신뢰도가 높아진다면, 사전예방 및 피해완화로 가뭄상황에 대한 신속한 대처 및 피해의 경감이 이루어질 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.326-326
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• 2021

장기간에 걸쳐 넓은 지역에 대해 발생하는 가뭄을 예측하기위해 많은 학자들의 기술적, 학술적 시도가 있어왔다. 본 연구에서는 복잡한 시계열을 가진 가뭄을 전망하는 방법 중 시나리오에 기반을 둔 가뭄전망 방법과 실시간으로 가뭄을 예측하는 비시나리오 기반의 방법 등을 이용하여 미래 가뭄전망을 실시했다. 시나리오에 기반을 둔 가뭄전망 방법으로는, 3개월 GCM(General Circulation Model) 예측 결과를 바탕으로 2009년도 PDSI(Palmer Drought Severity Index) 가뭄지수를 산정하여 가뭄심도에 대한 단기예측을 실시하였다. 또, 통계학적 방법과 물리적 모델(Physical model)에 기반을 둔 확정론적 수치해석 방법을 이용하여 비시나리오 기반 가뭄을 예측했다. 기존 가뭄을 통계학적 방법으로 예측하기 위해서 시도된 대표적인 방법으로 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델의 예측에 대한 한계를 극복하기위해 서포트 벡터 회귀(support vector regression, SVR)와 웨이블릿(wavelet neural network) 신경망을 이용해 SPI를 측정하였다. 최적모델구조는 RMSE(root mean square error), MAE(mean absolute error) 및 R(correlation Coefficient)를 통해 선정하였고, 1-6개월의 선행예보 시간을 갖고 가뭄을 전망하였다. 그리고 SPI를 이용하여, 마코프 연쇄(Markov chain) 및 대수선형모델(log-linear model)을 적용하여 SPI기반 가뭄예측의 정확도를 검증하였으며, 터키의 아나톨리아(Anatolia) 지역을 대상으로 뉴로퍼지모델(Neuro-Fuzzy)을 적용하여 1964-2006년 기간의 월평균 강수량과 SPI를 바탕으로 가뭄을 예측하였다. 가뭄 빈도와 패턴이 불규칙적으로 변하며 지역별 강수량의 양극화가 심화됨에 따라 가뭄예측의 정확도를 높여야 하는 요구가 커지고 있다. 본 연구에서는 복잡하고 비선형성으로 이루어진 가뭄 패턴을 기상학적 가뭄의 정도를 나타내는 표준강수증발지수(SPEI, Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)인 월SPEI와 일SPEI를 기계학습모델에 적용하여 예측개선 모형을 개발하고자 한다.

• 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.