As drought is phenomenon of nature with unavoidability and repeated characteristic, it is necessary to plan to respond to it in advance and construct drought management system to minimize its damage. This study suggested standard for classification of drought, which is appropriate for our nation to respond to drought by assessing drought severity in the regions for this study. For data collection, 61 locations were selected - the locations keep precipitation data over 30 years of observation. And data for monthly precipitation for 37 years from 1973 were used. Based on this, this study classified unified drought interval into four levels using drought situation phases which are used in government. For standard for classification of drought severity fit to our nation, status of main drought was referred and these are classified based on accumulated probability of drought - 98~100% Exceptional Drought, 94~98% Extreme Drought, 90~94% Severe Drought, 86~90% Moderate Drought. Drought index (SPI, PDSI) was made in descending order and quantitative value of drought index fit to standard of classification for drought severity was calculated. To compare classification results of drought severity of SPI and PDSI with actual drought, comparison by year and month unit were analyzed. As a result, in comparison by year and comparison by month unit of SPI, drought index of each location was mostly identical each other between actual records and analyzed value. But in comparison by month unit of PDSI for same period, actual records did not correspond to analyzed values. This means that further study about mutual supplement for these indexes is necessary.
Park, Jae-Kyu;Lee, Jun-ho;Yang, Sung-Kee;Kim, Min-Chul;Yang, Se-Chang
Journal of Environmental Science International
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v.25
no.11
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pp.1511-1519
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2016
Jeju Island relies on subterranean water for over 98% of its water resources, and it is therefore necessary to continue to perform studies on drought due to climate changes. In this study, the representative standardized precipitation index (SPI) is classified by various criteria, and the spatial characteristics and applicability of drought in Jeju Island are evaluated from the results. As the result of calculating SPI of 4 weather stations (SPI 3, 6, 9, 12), SPI 12 was found to be relatively simple compared to SPI 6. Also, it was verified that the fluctuation of SPI was greater fot short-term data, and that long-term data was relatively more useful for judging extreme drought. Cluster analysis was performed using the K-means technique, with two variables extracted as the result of factor analysis, and the clustering was terminated with seven-time repeated calculations, and eventually two clusters were formed.
Lim, Jong-Hwan;Park, Go Eun;Moon, Na Hyun;Moon, Ga Hyun;Shin, Man Yong
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.106
no.2
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pp.249-257
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2017
This study was conducted to analyze the relationship between tree-ring growth of Pinus densiflora and climate factors based on national forest inventory(NFI) data. Annual tree-ring growth data of P. densiflora collected by the $5^{th}$ NFI were first organized to analyze yearly growth patterns of the species. Yearly growing degree days and standard precipitation index based on daily mean temperature and precipitation data from 1951 to 2010 were calculated. Using the information, yearly temperature effect index(TEI) and precipitation effect index(PEI) were estimated to analyze the effect of climate conditions on the tree-ring growth of the species. A tree-ring growth estimation equation appropriate for P. densiflora was then developed by using the TEI and PEI as independent variables. The tree-ring growth estimation equation was finally applied to the climate change scenarios of RCP 4.5 and RCP 8.5 for predicting the changes in tree-ring growth of P. densiflora from 2011 to 2100. The results indicate that tree-ring growth of P. densiflora is predicted to be decreased over time when the tree-ring growth estimation equation is applied to the climate change scenarios of RCP 4.5 and RCP 8.5. It is predicted that the decrease of tree-ring growth over time is relatively small when RCP 4.5 is applied. On the other hand, the steep decrease of tree-ring growth was found in the application of RCP 8.5, especially after the year of 2050. The results of this study are expected to provide valuable information necessary for estimating local growth characteristics of P. densiflora and for predicting changes in tree-ring growth patterns caused by climates change.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2005.04a
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pp.80-84
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2005
가뭄의 정도를 정량화하고 예측하기 위하여 다양한 가뭄지수중 가장 일반적으로 사용되는 것들로는 PDSI(Palmer Drought Severity Index), SWSI(Surface Water Supply Index) 및 SPI(Standard Precipitation Index) 등이 있다. 본 연구에서는 가뭄을 평가하는 방법 중 표준강수지수(SPI)를 활용한 가뭄도 산정 결과와 지하수위 관측자료간의 상관성을 평가함으로써 향후 지하수위 자료를 활용한 가뭄 평가의 가능성을 제시하고자 하였다. 본 연구 결과, 충주가금, 양평개군, 문경문경 및 영주문정 관측소 지역에서 가뭄 평가 인자인 표준강수지수와 지하수위는 비교적 상관성을 갖고 있는 것으로 분석되었으나, 표준강수지수 보다 지하수위 변동이 가뭄에 민감하지 않고 지속성과 영속성을 갖는 것으로 평가되어 가뭄 평가 인자로서 활용성이 높을 것으로 평가되었다. 이들 지역의 표준강수지수 및 지하수 수위 관측자료 간의 교차상관계수는 충주 0.750, 양평 0.533 및 영주 0.607 둥으로 분석되어 상관성이 높은 것으로 나타났다. 가뭄 평가를 위한 가뭄 관측정(DIW, Drought-Index Well)은 주변의 영향을 최소화할 수 있는 지점으로서 가뭄을 정확히 평가 예측할 수 있는 지점에 선정되어 가뭄 평가 및 예측에 활용될 수 있도록 하여야 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.867-872
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2005
This study introduces a method to evaluate the probability of a specific area to be affected by a drought of a given severity and shows its potential for investigating agricultural drought characteristics. The method is applied to Gyeonggi as a case study. The proposed procedure includes Standard Precipitation Index(SPI) time series, which are linearly transformed by the Empirical Orthogonal Functions(EOF) method, These EOFs are extended temporally with AutoRegressive Moving Average(ARMA) method and spatially with Kriging method. By performing these simulations, long time series of SPI can be simulated for each designed grid cell in whole Gyeonggi area. The probability distribution functions of the area covered by a drought and the drought severity are then derived and combined to produce drought severity-area-frequency(SAF) curves.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.2
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pp.63-73
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2020
Drought is considered as a devastating hazard that causes serious agricultural, ecological and socio-economic impacts worldwide. Fundamentally, the drought can be defined as temporarily different levels of inadequate precipitation, soil moisture, and water supply relative to the long-term average conditions. From no unified definition of droughts, droughts have been divided into different severity level, i.e., moderate drought, severe drought, extreme drought and exceptional drought. The drought severity classification defined the ranges for each indicator for each dryness level. Because the ranges of the various indicators often don't coincide, the final drought category tends to be based on what the majority of the indicators show and on local observations. Evaporative Stress Index (ESI), a satellite-based drought index using the ratio of potential and actual evaporation, is being used as a index of the droughts occurring rapidly in a short period of time from studies showing a more sensitive and fast response to drought compared to Standardized Precipitation Index (SPI), and Palmer Drought Severity Index (PDSI). However, ESI is difficult to provide an objective drought assessment because it does not have clear drought severity classification criteria. In this study, U.S. Drought Monitor (USDM), the standard for drought determination used in the United States, was applied to ESI, and the Percentile method was used to classify drought categories by severity. Regarding the actual 2017 drought event in South Korea, we compare the spatial distribution of drought area and understand the USDM-based ESI by comparing the results of Standardized Groundwater level Index (SGI) and drought impact information. These results demonstrated that the USDM-based ESI could be an effective tool to provide objective drought conditions to inform management decisions for drought policy.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.37
no.4
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pp.669-680
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2017
This study evaluated the consistency of the standard flow to forecast low-flow based on various drought indices. The data used in this study were streamflow data at the Gurye2 station located in the Seomjin River and the Angang station located in the Hyeongsan River, as well as rainfall data of nearby weather stations (Namwon and Pohang). Using streamflow data, the streamflow accumulation drought index (SADI) was developed in this study to represent the hydrological drought condition. For SADI calculations, the threshold of drought was determined by a Change-Point analysis of the flow pattern and a reduction factor was estimated based on the kernel density function. Standardized runoff index (SRI) and standardized precipitation index (SPI) were also calculated to compared with the SADI. SRI and SPI were calculated for the 30-, 90-, 180-, and 270-day period and then an ROC curve analysis was performed to determine the appropriate time-period which has the highest consistency with the standard flow. The result of ROC curve analysis indicated that for the Seomjin River-Gurye2 station SADI_C3, SRI30, SADI_C1, SADI_C2, and SPI90 were confirmed in oder of having high consistency with standard flow under the attention stage and for the Hyeongsan River-Angang station, SADI_C3, SADI_C1, SPI270, SRI30, and SADI_C2 have order of high consistency with standard flow under the attention stage.
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.
Since climate factors, such as precipitation, temperature, etc., show repeated patterns every year, it can be said that future changes can be predicted by analyzing past climate data. As with groundwater, seasonal variations predominate. Therefore, when a drought occurs, the groundwater level is also lowered. Thus, a change in the groundwater level can represent a drought. Like precipitation, groundwater level changes also have a high correlation with drought, so many researchers use Standard Groundwater Level Index (SGI) to which the Standard Precipitation Index (SPI) method is applied to evaluate the severity of droughts and predict drought trends. However, due to the strong interferences caused by the recent increase in groundwater use, it is difficult to represent the droughts of regions or entire watersheds by only using groundwater level change data using the SPI or SGI methods, which analyze data from one representative observation station. Therefore, if the long-term groundwater level changes of all the provinces of a watershed are analyzed, the overall trend can be shown even if there is use interference. Thus, future groundwater level changes and droughts can be more accurately predicted. Therefore, in this study, it was confirmed that the groundwater level changes in the last 5 years compared with the monthly average groundwater level changes of the monitoring wells installed before 2015 appeared similar to the drought occurrence pattern. As a result of analyzing the correlation with the water storage yields of 3,423 agricultural reservoirs that do not immediately open their sluice gates in the cases of droughts or floods, it was confirmed that the correlation was higher than 56% in the natural state. Therefore, it was concluded that it is possible to re-evaluate agricultural droughts through long-term groundwater level change analyses.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.392-392
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2020
최근 기후변화로 인해 가뭄의 규모 및 발생 빈도가 증가하고 있으며, 1994-1995년, 2000-2001년 전국적으로 발생했던 가뭄 상황과 달리 2010년 이후의 가뭄은 지역별로 편중되어 내리는 강수때문에 국소적으로 발생하고 있다. 특히, 2011년부터 2018년까지 연속적으로 국지적인 가뭄이 발생하였고, 2017년에는 경기, 충남, 전남지역을 중심으로 극심한 가뭄이 발생하였다. 우리나라의 경우 강수부족으로 기상, 수문학적 가뭄이 발생한다고 하더라도 농업용 수리시설물에 의한 농업용수 공급이 가능하고, 양수장, 관정 등 농업용수 공급의 형태가 다양하기 때문에 실제로 농업현장에서 체감하는 농업가뭄피해는 시공간적으로 상이하다. 따라서, 강수 부족으로 인한 가뭄사상의 발생에 따른 수문기상학적 특성 및 시공간적인 분포 특성과 농업가뭄피해의 발생 현황, 농업용 저수지의 저수율 변화 및 농업용수 이용과의 관계는 향후 농업가뭄의 지역별 가뭄대책 수립에 중요한 기초자료로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 농업가뭄에 대하여 정량적인 가뭄피해를 분석하기 위하여 지역별 가뭄발생면적 및 쌀 생산량과 가뭄사상의 수문기상학적 특성간의 상관성을 분석하고자 한다. 최근 40년간 강수량, 표준강수지수 (Standard Precipitation Index, SPI), 표준강수증발산지수(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI) 등의 가뭄지표인자와 쌀 생산량, 농업용 저수지 저수율 자료 등 관련 인자들을 수집하여, 농업가뭄발생 및 피해면적과의 정량적인 상관관계를 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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