장기간의 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 유역에 적합한 가뭄관리 대책의 수립과 함께 미래에 발생하게 될 가뭄을 미리 예측할 수 있는 기술이 구축되어야 한다. 또한 미래의 가뭄에 대한 합리적 대응 방안을 수립하기 위해서는 가뭄의 지속기간(duration)과 심도(severity)의 정량적인 예측이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 수문 시계열의 예측에 가장 많이 이용되고 있는 대표적인 통계학적 기법인 인공신경망 모형(Artificial Neural Network Model)과 가뭄지수를 이용하여 남한지역의 서울, 대전, 대구, 광주 등의 4개 기상관측소를 선정하여 가뭄예측을시도하였다. 가뭄 예측을 위하여 남한지역 내 선정한 기상관측소의 관측된 과거 강수량 자료를 이용하여 산정된 SPI (Standardized Precipitation Index)를 입력변수로 하여 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인공신경망 모델에 적용하였으며, 매개변수 보정을 위한 학습기간으로 1976~2000년과 2001~2010년을 예측을 위한 검증기간으로 선정하여, 학습 및 예측을 시도하였다. 학습된 최적의 예측모형을 이용하여 서로 다른 선행예보시간(1~6개월)을 갖고 SPI (3), SPI (6), SPI (12)별로 가뭄을 예측하였으며, 가뭄예측 결과, SPI (3)의 경우에는 1개월 선행예보에서만 좋은 결과를 나타내었으며, SPI (6)의 경우 1~3개월 후의 가뭄을 예측하는 경우에 비교적 관측자료와 잘 일치하는 결과를 나타내었다. SPI (12)의 경우에는 약5개월 후까지의 가뭄예측에 양호한 결과를 나타내었다.
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.
Sattar, Muhammad Nouman;Park, Dong-Hyeok;Kwon, Hyun-Han;Kim, Tae-Woong
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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pp.150-150
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2019
The development of prolong and severe drought can directly impact on the environment, agriculture, economics and society of country. A lot of efforts have been made across worldwide in the planning, monitoring and mitigation of drought. Currently, different drought indices such as the Palmer Drought Severity Index (PDSI), Standardized Precipitation Index (SPI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) are developed and most commonly used to monitor drought characteristics quantitatively. However, it will be very meaningful and essential to develop a more effective technique for assessment and monitoring of onset and end of drought. Therefore, in this study, the hidden Markov Bayesian classifier (MBC) was employed for the assessment of onset and end of meteorological drought classes. The results showed that the probabilities of different classes based on the MBC were quite suitable and can be employed to estimate onset and end of each class for meteorological droughts. The classification results of MBC were compared with SPI and with past studies which proved that the MBC was able to account accuracy in determining the accurate drought classes. For more performance evaluation of classification results confusion matrix was used to find accuracy and precision in predicting the classes and their results are also appropriate. The overall results indicate that the MBC was effective in predicating the onset and end of drought events and can utilized for monitoring and management of short-term drought risk.
가뭄의 정도를 정량화하고 예측하기 위하여 다양한 가뭄지수중 가장 일반적으로 사용되는 것들로는 PDSI(Palmer Drought Severity Index), SWSI(Surface Water Supply Index) 및 SPI(Standardized 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, 충 주가금, 양평개군 및 영주문정 관측소 지역에서 가뭄 평가 인자인 표준강수지수와 지하수위는 높은 상관성을 갖고 있는 것으로 분석되었으며, 지하수위는 표준강수지수 보다 기상 조건에 민감하지 않고 지속성과 영속성을 갖는 것으로 분석되어 가뭄 평가 인자로서 활용성이 있는 것으로 나타났다. 이들 지역의 지속기간 1개월 표준강수지수 및 충적층 지하수 관측정의 수위 관측자료 간의 교차상관계수는 충주가금 0.843, 양평개군 0.825 및 영주문정 0.737 등으 로 높게 나타났다. 지속시간 1개월의 경우에는 지하수위 변화와 표준강수지수가 1주일의 범위내에서 동시기적인 특성을 보이는 반면, 지속시간 3개월의 경우에도 지하수위 변화가 표준강수지수 보다 1주일 정도 선행하기 때문에 가뭄 예측시 충분히 활용할 수 있을 것으로 평가되었다. 따라서 가뭄을 보다 과학적으로 평가 예측하기 위해서는 기존 국가지하수관측정중에서 가뭄 관측정으로 사용될 수 있는 지점을 선정함과 아울러, 주변의 인위적인 영향이 최소화될 수 있는 지점에 신규 가뭄 관측정 (DIW, Drought-Index Well)을 설치 운영하는 것이 필요하다. 및 $Ca^{2+}$의 함량온 양의 상관도를 보여준다. WATEQ4F를 이용하여 포화지수를 계산해 볼 때, 광산부근의 지표수에서 사장석. 방해석. 돌로마이트 및 점토광물들은 대부분 용해성 조건을 가지나, 하류로 가면서 비광산 지역의 지표수가 유입됨에 따라 점진적으로 평형상태로 변한다. 그러나 비광산 지역의 지표수에서는 거의 모든 광물종이 포화상태 또는 침전조건을 나타낸다. 지구화학적 모델링을 통하여 규명된 잠제적 독성원소들은 광산수계에서 황산염(MS $O_4$$^{2-}$ ) 또는 단독 양이온( $M^{2+}$)으로 존재하나, 비광산 수계에서는 탄산염(C $O_3$$^{-}$) 또는 수산화물(O $H^{-}$) 형태의 복합 음이온으로 존재하는 것으로 밝혀졌다. 한편 조선누층군의 석회암질암이 모암을 이루는 상곡 및 금실광산 부근의 물이 옥천누층군에 속하는 변성퇴적암과 쥬라기의 화강암류가 분포하는 장풍 및 삼덕광산 수계의 물보다 pH가 높고 $Ca^{2+}$, $Mg^{2+}$ 및 HC $O_3$$^{-}$의 함량이 많으며 $\delta$D와 $\delta$$^{18}$ O의 조성 또한 무거운 특징이 있다. 그러나 이들은 광산폐수에의 오염에 의하여 거의 동일한 수리지구화학적 진화경향을 보인다.t 등을 제정하였다. 미국 서부에서 중국인의 수산업은 미국인의 법적 제재, 중국인의 다른 직업으로의 이직 등으로 1940년대를 끝으로 막을 내렸다.ved. Growth
본 연구에서는 인제 지역에 대해 표준강수지수(SPI), 수문학적 가뭄지수(SDI)를 이용한 가뭄 평가를 수행하였다. 가뭄 분석을 위한 기초자료(강우, 유량) 자료 등을 통해서 월별 유량 비율 등을 검토하였고, 인제군 유역 인근의 강수 및 수위/유량 관측소를 활용하여 기상학적 가뭄 및 수문학적 가뭄분석을 진행한 결과 모든 가뭄지수(SPI, SDI)에서 공통적으로 2014년에 발생한 가뭄이 2017년까지 지속되었던 것으로 분석되었다. 지속기간 12개월의 수문기상자료를 활용하여 가뭄지수를 산정하여 분석한 경우, 심한가뭄 지속기간이 24개월 정도 지속되었던 것으로 확인되었으며 따라서 가뭄으로 인한 피해가 극심했을 것으로 평가된다.
가뭄을 미리 발견하고 감시하는 것은 어려우나, 가뭄지수를 이용하면 가뭄의 파악이 용이하다. PDSI는 통상적으로 가장 널리 이용되나 운영상 제한성을 가지고 있다. 최근 들어 가뭄을 인지하고 감시하는 능력이 향상된 SPI가 개발되었으며, 이는 기존의 지수들에 비해 모든 시간간격에 적용이 가능하고 간단하게 이용이 가능하다. KBDI는 상부토양층의 누적수분부족량을 산출함에 있어서 증발산과 강수량의 순영향을 나타내는 지수로 정의하였다. 본 연구에서는 PDSI, SPI, KBDI를 이용하여 산정된 가뭄지수의 상호비교 연구를 통하여 표준 가뭄지수를 제안하고자 한다. 이를 위하여 우리나라 8개 수계의 30년 이상의 기상자료를 보유한 기상청 강우관측소 자료를 이용하였다. 그 결과 PDSI는 누적되는 강우의 부족으로 가뭄심도를 나타내는 데 유리하고, SPI와 KBDI는 단기간 강우부족을 나타내는데 유리한 것으로 나타났다.
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.
Remote sensing products have long been used to monitor and forecast natural disasters. Satellite-derived rainfall products are becoming more accurate as space and time resolution improve, and are widely used in areas where measurement is difficult because of the periodic accumulation of images in large areas. In the case of North Korea, there is a limit to the estimation of precipitation for unmeasured areas due to the limited accessibility and quality of statistical data. CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations) is global satellite-derived rainfall data of 0.05 degree grid resolution. It has been available since 1981 from USAID (U.S. Agency for International Development), NASA (National Aeronautics and Space Administration), NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration). This study evaluates the applicability of CHIRPS rainfall products for South Korea and North Korea by comparing CHIRPS data with ground observation data, and analyzing temporal and spatial drought trends using the Standardized Precipitation Index (SPI), a meteorological drought index available through CHIRPS. The results indicate that the data set performed well in assessing drought years (1994, 2000, 2015 and 2017). Overall, this study concludes that CHIRPS is a valuable tool for using data to estimate precipitation and drought monitoring in Korea.
본 연구에서는 기후변화에 따른 미래 기후, 수문정보로부터 가뭄전망 정보를 생산 및 분석하고자 한다. 미래의 불확실성을 고려하기위해 3개 GCMs와 3개 수문모형을 이용하였다. 강수량, 유출량 및 토양수분량으로부터 기상학적, 수문학적 및 농업적 가뭄지수로 분류되는 SPI, SRI 및 SSI를 산정하였다. Mann-Kendall test 결과, 미래 가뭄의 경향은 봄철 및 겨울철에 크게 증가할 것으로 전망되었으며, 가뭄발생빈도의 경우 SRI 및 SSI가 SPI 보다 더 높게 나타났다. 미래 기후변화가 기상학적 가뭄 보다는 수문학적 및 농업적 가뭄에 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
In an effort to identify quantitatively historical drought conditions, and to evaluate their temporal and spatial variability , two commonly used drougth indices, the standardized precipitation index, SPI by Mckee and the Palmer drought severity index. PDSI were calculated from 54 meteorological stations, SPI was evaluated for different time scales, 3 to 48 months. As the compjtational spans for SPI increase from 3 to 48 months the frequency and intensity of drought decrease, but the duration of drought increase. When monthly and ten-day PDSIs were compared, the frequency and duratin of drought were almost equal and the intensity of drought differ slightly. The three month SPI has the advatage to detect the drought resulting from short-term shortage of rainfall, while PDSI had the advantage to detect the state of drought resulting from cumulated shortage of rainfall. The period-frequency spectrum analyses at Kangnung statino showed that the maximum value of relative frequency was 24.4% when the period was 5.2months, and the 6month SPI has most similar trends to PDSI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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