[논문]Mann-Kendall 추세분석을 이용한 건조지수 추세의 동질성

임창수

doi:10.3741/jkwra.2014.47.7.643

Mann-Kendall 추세분석을 이용한 건조지수 추세의 동질성
Homogeneity of Climate Aridity Index Trends Using Mann-Kendall Trend Test 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.47 no.7, 2014년, pp.643 - 656

임창수 (경기대학교 공과대학 토목공학과)

초록
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우리나라 전국 43개 기후관측지점을 대상으로 기후 건조지수 추세의 시간적(월별, 계절별, 연별) 동질성을 분석하였다. 또한 43개 기후관측지점을 9개 지역으로 구분하여 이들 각 지역과 전체 9개 지역을 대상으로 시간적 및 지역적인 기후 건조지수 추세의 동질성 유무와 추세정도를 파악하였다. 분석을 위해 43개 기후관측지점의 월별, 계절별 그리고 연별 건조지수를 강수량과 FAO Penman-Monteith식으로 계산된 잠재증발산량으로부터 산정하였다. 또한 산정된 지수를 이용하여 Mann-Kendall 추세분석을 실시하였고, 추세분석 결과(Z scores)를 이용하여 기후 건조지수 추세의 시간적 및 지역적 동질성 분석을 실시하였다. 분석결과에 의하면 9개 각 지역과 전체 9개 지역에서 기후 건조지수 추세는 시간적 및 지역적으로 동질성이 있는 것으로 나타났으나, 추세의 동질성 정도 및 추세정도는 시간적 및 지역적으로 다른 양상을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The homogeneity analysis of temporal (monthly, seasonal and annual) climate aridity index trend was accomplished for 43 climate measurement stations in South Korea. Furthermore, 43 stations were grouped into 9 different regions and the temporal and regional homogeneity of climate aridity index trends in each region and entire 9 regions were analyzed. For analysis, monthly, seasonal and annual climate aridity indexes of 43 study stations were estimated using precipitation and potential evapotranspiration calculated from FAO Penman-Monteith equation. The Mann-Kendall statistical test for significant trend was accomplished using the estimated climate aridity indexes and the results of trend test (Z scores) were used to analyze the temporal and regional homogeneity of climate aridity index trends. The study results showed the temporal and regional homogeneity of climate aridity index trends for individual and entire 9 regions. However, the homogeneity and the extent of aridity index trend showed different patterns temporally and regionally.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 지역 건조지수 추세를 이용한 군집분석을 실시하여 서로 비슷한 건조지수 추세특성을 가지고 있는 지역을 군집화하였다. 군집분석은 특성자료가 갖는 유사성을 거리로 환산하여 거리가 가까운 대상들을 동일한 집단으로 편입시키게 된다.

제안 방법

28)보다 커서 월별 추세에 동질성이 없었다. 43개 기후관측지점의 계절별 건조지수 추세의 동질성을 90% 신뢰수준에서 분석하였다(Table 3). 분석결과에 의하면 지역 I에 위치한 stations 3, 4, 5, 10을 제외한 다른 기후관측지점들에서 #가 극한값 α_90%(S)(=6.
43개 기후관측지점의 월별 건조지수 추세의 동질성을 90% 신뢰수준에서 분석하였다(Table 2). 분석결과에 의하면 지역 I에 위치한 기후관측지점들 중에서 station 4(#), station 5(#)의 경우 모든 월에서 #가 극한값 α_90%(S)(=17.
하지만 기후 건조지수 추세의 지역적 특성뿐만 아니라 기후 건조지수 추세의 시간적 및 지역적 동질성 정도를 파악하는 것은 지역 수자원관리 측면에서 필요하다. 따라서 본 연구에서는 강수량과 FAO Penman-Monteith 잠재증발산량을 이용하여 우리나라 전국 43개 기후관측지점의 월별, 계절별 그리고 연별 기후 건조지수 추세를 분석하였다. 또한 추세의 시간적 및 지역적 동질성을 분석하기 위해, 43개 기후관측지점을 9개 지역으로 구분하여 기후 건조지수 추세가 이들 각 지역뿐만 아니라 전체 9개 지역에서 시간적 및 지역적으로 동질성이 있는지를 파악하였다.
따라서 본 연구에서는 강수량과 FAO Penman-Monteith 잠재증발산량을 이용하여 우리나라 전국 43개 기후관측지점의 월별, 계절별 그리고 연별 기후 건조지수 추세를 분석하였다. 또한 추세의 시간적 및 지역적 동질성을 분석하기 위해, 43개 기후관측지점을 9개 지역으로 구분하여 기후 건조지수 추세가 이들 각 지역뿐만 아니라 전체 9개 지역에서 시간적 및 지역적으로 동질성이 있는지를 파악하였다.
본 연구에서는 van Belle and Hughes (1984)에 의해서 제안된 동질성분석 방법을 적용하여 43개 각 기후관측지점의 건조지수 추세가 시간적(월별 및 계절별) 및 지역적으로 동질적인 추세를 보이는지를 분석하였다. 동질성분석을 위해서 카이스퀘어 검정통계량을 Eqs.
본 연구에서는 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)에서 제공하는 권역별 기상관측소 구분기준을 참고하여 43개 기후관측소 지점들을 9개 지역으로 분류하였다(Table 1). 본 연구대상인 기후관측지점은 기상청에서 운영하는 기후관측소를 대상으로 연구지점을 선정하였다.
본 연구에서는 기후 건조/습윤 정도를 분석하기 위해 강수량(P)과 잠재증발산량(PET)의 상대적 비인 기후 건조지수(P/PET)를 산정하였다. 또한 기후 건조지수 추세분석을 위해 Mann-Kendall 추세분석을 실시하였다.
우리나라 43개 기후 관측지점에 대해서 과거 40년(1974～2013) 동안의 건조지수 추세분석을 실시하였다. 이를 위해 월별, 계절별 그리고 연별 건조지수의 Mann-Kendall추세분석을 실시하였다.
우리나라 전국 43개 기후관측지점 건조지수 추세의 시간적 및 지역적 동질성을 분석하였으며, 43개 기후관측지점을 9개 지역으로 구분하여 기후 건조지수 추세가 이들 9개 지역에서 시간적 및 지역적으로 동질성이 있는지를 파악하였다.
우리나라 전국 43개 기후관측지점을 9개 지역으로 구분하여 기후 건조지수 추세가 이들 9개 각 지역과 전체 9개 지역에 대해서 시간적(월, 계절 및 연별) 및 지역적으로 동질성이 있는지를 파악하였다. 주요 연구결과에 대한 요약 및 결론은 다음과 같다.
전체 9개 지역을 대상으로 계절별 기후 건조지수 추세의 동질성을 분석하였다(Table 5). 전체 9개 지역의 모든 계절에서 지역 2와 8을 제외하고 #이 α_90%(R)=6.
전체 9개 지역을 대상으로 월별 기후 건조지수 추세의 동질성을 분석하였다(Table 4). 전체 9개 지역의 모든 월에서 #이 α_90%(R)=13.
지역적으로 기후 건조지수추세의 동질성을 월 및 계절별로 분석하였다(Tables 2 and 3). 지역 I(한강유역)은 대관령(station 1) 등 10개 기후관측지점이 위치하고 있고, 이 지역은 모든 월에서 #이 α_90%(R)=14.

대상 데이터

건조지수를 산정하기 위해 43개 기후관측지점의 과거 40년간(1974년 1월∼2013년 12월)의 월별 강수, 평균기온, 최고기온, 최저기온, 풍속, 상대습도, 일조시간 관측자료를 활용하였다.
본 연구에서는 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)에서 제공하는 권역별 기상관측소 구분기준을 참고하여 43개 기후관측소 지점들을 9개 지역으로 분류하였다(Table 1). 본 연구대상인 기후관측지점은 기상청에서 운영하는 기후관측소를 대상으로 연구지점을 선정하였다. 건조지수를 산정하기 위해 43개 기후관측지점의 과거 40년간(1974년 1월∼2013년 12월)의 월별 강수, 평균기온, 최고기온, 최저기온, 풍속, 상대습도, 일조시간 관측자료를 활용하였다.

데이터처리

본 연구에서는 기후 건조/습윤 정도를 분석하기 위해 강수량(P)과 잠재증발산량(PET)의 상대적 비인 기후 건조지수(P/PET)를 산정하였다. 또한 기후 건조지수 추세분석을 위해 Mann-Kendall 추세분석을 실시하였다. MannKendall 추세분석을 실시하는 경우, Eq.
우리나라 43개 기후 관측지점에 대해서 과거 40년(1974～2013) 동안의 건조지수 추세분석을 실시하였다. 이를 위해 월별, 계절별 그리고 연별 건조지수의 Mann-Kendall추세분석을 실시하였다. Figs.

이론/모형

본 연구에서 적용한 군집분석방법은 평균 결합법(average-linkage)이다. 또한 대상 자료들의 유사성을 거리로 환산하기 위하여 유클리디안 거리(euclidean distance) 방법을 적용하였다.
군집분석은 특성자료가 갖는 유사성을 거리로 환산하여 거리가 가까운 대상들을 동일한 집단으로 편입시키게 된다. 본 연구에서 적용한 군집분석방법은 평균 결합법(average-linkage)이다. 또한 대상 자료들의 유사성을 거리로 환산하기 위하여 유클리디안 거리(euclidean distance) 방법을 적용하였다.
본 연구에서는 잠재증발산량 산정을 위해 Allen et al. (1998)에 의해서 제안된 Penman-Monteith (P-M) 잠재증발산량 산정식(Eq. (1))을 적용하였으며, 과거 많은 연구자들에 의해서 적용된 바 있다(Trajkovic, 2005; Gong et al.
잠재증발산량 산정식으로는 Penman (1948)식이 제안된 바 있고(UNESCO, 1979), Thornthwaite (1948)식이 제안된 바 있다(UNEP, 1992). 본 연구에서는 잠재증발산량 산정을 위해 과거 많은 연구자들(Trajkovic, 2005; Gong et al., 2006; Ahani et al., 2013)에 의해서 적용된 바 있는 FAO Penman-Monteith 잠재증발산량 산정식(Allen et al., 1998)을 적용하였다.

성능/효과

1) 한강유역은 7월에 유의한 기후 건조지수 증가 추세를 보였으나 12월은 유의한 감소추세를 보였다. 계절별로 기후 건조지수 추세는 동질성이 있으나 여름철만이 유의한 증가추세를 보였고, 연별의 경우 추세에 동질성이 있으면서 유의한 증가추세를 보였다.
2) 한강의 서부지역은 7월에 유의한 기후건조지수 증가추세를, 12월은 유의한 감소추세를 보였다. 계절별로 기후 건조지수추세는 동질성이 있으나 여름철만이 유의한 증가추세를 보였고, 연별의 경우 추세에 동질성이 있으면서 유의한 증가추세를 보였다.
3) 낙동강유역은 7월에 유의한 기후 건조지수 증가추세를, 3월, 4월, 12월은 유의한 감소추세를 보였다. 계절별로 기후 건조지수추세는 동질성이 있으나, 여름철만이 유의한 증가추세를 보였고, 연별의 경우 추세의 동질성은 있으나 유의한 추세를 보이지 않았다.
4) 낙동강 동부지역은 4월, 10월, 12월에 유의한 기후건조지수 감소추세를 보였고, 금강유역은 4월에 지역적으로 기후 건조지수 감소추세를 보였다. 금강의 서부지역은 모든 월에서 유의한 기후 건조지수 추세를 보이지 않았으며, 만경, 동진강유역은 3월, 4월, 12월에 유의한 기후 건조 지수 감소추세를 보였다.
5) 전체 9개 지역을 대상으로 시간적(월별, 계절별, 연별), 지역적 기후 건조지수 추세의 동질성을 분석한 결과 지역 II와 VIII에서 계절별로 건조지수 추세의 동질성이 없는 것으로 나타났으나, 다른 지역의 경우 동질성이 있는 것으로 나타났다.
6) 전체 9개 지역의 건조지수추세를 대상으로 군집분석을 실시한 결과 월별, 계절별 및 연별로 각 지역이 서로 다른 건조지수 추세의 유사성을 보였다.
계절별 기후 건조지수 추세분포를 분석한 바에 의하면 봄철과 겨울철의 경우 대부분의 지역에서 다른 계절에 비해서 기후 건조지수가 감소하는 추세를 보인 반면에 여름철과 가을철의 경우 대부분의 지역에서 기후 건조지수가 증가하는 추세를 보였다. 연별 기후 건조지수 추세분포의 경우 대부분의 지역에서 증가하는 추세를 보였다.
1) 한강유역은 7월에 유의한 기후 건조지수 증가 추세를 보였으나 12월은 유의한 감소추세를 보였다. 계절별로 기후 건조지수 추세는 동질성이 있으나 여름철만이 유의한 증가추세를 보였고, 연별의 경우 추세에 동질성이 있으면서 유의한 증가추세를 보였다.
1) 한강유역은 7월에 유의한 기후 건조지수 증가 추세를 보였으나 12월은 유의한 감소추세를 보였다. 계절별로 기후 건조지수 추세는 동질성이 있으나 여름철만이 유의한 증가추세를 보였고, 연별의 경우 추세에 동질성이 있으면서 유의한 증가추세를 보였다.
3) 낙동강유역은 7월에 유의한 기후 건조지수 증가추세를, 3월, 4월, 12월은 유의한 감소추세를 보였다. 계절별로 기후 건조지수추세는 동질성이 있으나, 여름철만이 유의한 증가추세를 보였고, 연별의 경우 추세의 동질성은 있으나 유의한 추세를 보이지 않았다.
4) 낙동강 동부지역은 4월, 10월, 12월에 유의한 기후건조지수 감소추세를 보였고, 금강유역은 4월에 지역적으로 기후 건조지수 감소추세를 보였다. 금강의 서부지역은 모든 월에서 유의한 기후 건조지수 추세를 보이지 않았으며, 만경, 동진강유역은 3월, 4월, 12월에 유의한 기후 건조 지수 감소추세를 보였다. 섬진강 남부지역은 7월에 유의한 기후 건조지수 증가추세, 3월과 4월은 유의한 감소추세를 보였으며, 제주지역은 3월과 4월에서 유의한 기후 건조지수 감소추세를 보였다.
봄, 여름, 가을 그리고 겨울철의 경우 90% 신뢰수준에서 기후 건조지수 추세에 동질성이 있는 것으로 나타났다. 또한 여름철만이 지역적으로 유의한 기후 건조지수추세를 보였으며, 90% 신뢰수준에서 유의한 증가추세를 보였다(Z score=1.546). 연별 추세의 경우 90% 신뢰수준에서 기후 건조지수 추세에 지역적 동질성이 있으나, 유의한 추세를 보이지 않았다.
지역 IV는 4월과 12월의 경우 95% 신뢰수준에서 지역적으로 감소추세를 보였고, 10월의 경우 90% 신뢰수준에서 지역적으로 감소추세를 보였다. 봄, 여름, 가을 그리고 겨울철 모두 90% 신뢰수준에서 기후 건조지수추세에 동질성이 있으며, 여름철과 겨울철에 90% 신뢰수준에서 유의한 기후 건조지수 추세를 보였다. 연별 추세의 경우 90% 신뢰수준에서 기후 건조지수 추세에 동질성이 있으나, 유의한 추세를 보이지 않았다.
지역 IX(제주지역)는 제주(station 41) 등 3개 기후관측지점이 위치하고 있고, 이 지역은 모든 월에서 90% 신뢰수준에서 기후 건조지수 추세에 동질성이 있으며, 지역적으로 3월, 4월, 12월에 유의한 기후 건조지수 추세를 보였다. 봄, 여름, 가을 그리고 겨울철 모두에서 90% 신뢰수준에서 기후 건조지수 추세에 지역적 동질성이 있으나, 유의한 추세를 보이지 않았다. 연별 추세의 경우 90% 신뢰수준에서 기후 건조지수 추세에 동질성이 있으나, 유의한 추세를 보이지 않았다.
지역 III의 3월, 4월, 12월의 경우 90% 신뢰수준에서 지역적으로 감소추세를 보였고, 7월의 경우 90% 신뢰수준에서 지역적으로 증가추세를 보였다. 봄, 여름, 가을 그리고 겨울철의 경우 90% 신뢰수준에서 기후 건조지수 추세에 동질성이 있는 것으로 나타났다. 또한 여름철만이 지역적으로 유의한 기후 건조지수추세를 보였으며, 90% 신뢰수준에서 유의한 증가추세를 보였다(Z score=1.
또한 3월, 4월, 7월의 경우 지역적으로 유의한 기후 건조지수 추세를 보였으며, 90% 신뢰수준에서 3월과 4월은 감소추세, 7월은 증가추세를 보였다. 봄, 여름, 가을 그리고 겨울철의 경우 90% 신뢰수준에서 지역적으로 기후 건조지수 추세에 동질성이 있으며, 봄과 여름철의 경우 각각 유의한 감소추세와 증가추세를 보였다. 연별 추세의 경우 90% 신뢰수준에서 기후 건조지수 추세에 동질성이 있으나, 유의한 추세를 보이지 않았다.
분석결과에 의하면 지역 I에 위치한 stations 3, 4, 5, 10을 제외한 다른 기후관측지점들에서 #가 극한값 α90%(S)(=6.25)보다 작아서 90% 신뢰수준에서 월별 기후 건조지수 추세에 동질성이 있는 것으로 나타났으며, 이러한 기후 건조지수 추세의 동질성은 다른 지역들에서도 동일하게 나타났다.
금강의 서부지역은 모든 월에서 유의한 기후 건조지수 추세를 보이지 않았으며, 만경, 동진강유역은 3월, 4월, 12월에 유의한 기후 건조 지수 감소추세를 보였다. 섬진강 남부지역은 7월에 유의한 기후 건조지수 증가추세, 3월과 4월은 유의한 감소추세를 보였으며, 제주지역은 3월과 4월에서 유의한 기후 건조지수 감소추세를 보였다. 또한 이들 지역들의 경우 계절별 및 연별 모두 기후 건조지수추세의 동질성은 있으나, 유의한 추세를 보이지 않았다.
월별 건조지수 추세분포를 분석한 바에 의하면 90% 신뢰수준(Z1-α=1.282)에서 4월과 12월 기후 건조지수추세가 전국 대부분 지역에서 유의하게 감소하는 것을 제외하고 다른 월에서는 유의한 추세를 보이지 않았다.
전체 9개 지역의 모든 계절에서 지역 2와 8을 제외하고 #이 α90%(R)=6.25보다 작아서 계절적으로 90% 신뢰수준에서 기후 건조지수추세에 동질성을 보였다.
지역 II(한강의 서부지역)는 인천(station 11)과 강화(station 12) 기후관측지점이 위치하고 있고, 이 지역은 모든 월에서 #이 α90%(R)(=2.71)보다 작아서 90% 신뢰수준에서 기후 건조지수 추세에 동질성을 보였다.
또한 3월, 4월, 7월, 그리고 12월의 경우 지역적으로 유의한 기후 건조지수 추세를 보였다. 지역 III의 3월, 4월, 12월의 경우 90% 신뢰수준에서 지역적으로 감소추세를 보였고, 7월의 경우 90% 신뢰수준에서 지역적으로 증가추세를 보였다. 봄, 여름, 가을 그리고 겨울철의 경우 90% 신뢰수준에서 기후 건조지수 추세에 동질성이 있는 것으로 나타났다.
84)보다 커서 이들 월의 경우 지역적으로 95% 신뢰수준에서 유의한 기후 건조지수 추세를 보이는 것으로 나타났다. 지역 II의 7월과 12월 평균 Z score는 각각 2.295, -1.585를 보여서 95% 신뢰수준에서 1월의 경우 지역적으로 증가추세를 보였고, 12월의 경우 90% 신뢰수준에서 지역적으로 감소추세를 보였다. 봄, 여름, 가을 그리고 겨울철의 경우 #이 α_90%(R)(=2.
지역 IV(낙동강 동부지역)는 울진 등 3개 기후관측지점이 위치하고 있고, 이 지역은 모든 월에서 90% 신뢰수준에서 기후 건조지수 추세에 동질성을 보였다. 또한 4월, 10월, 12월의 경우 지역적으로 유의한 기후 건조지수 추세를 보였다.
또한 4월, 10월, 12월의 경우 지역적으로 유의한 기후 건조지수 추세를 보였다. 지역 IV는 4월과 12월의 경우 95% 신뢰수준에서 지역적으로 감소추세를 보였고, 10월의 경우 90% 신뢰수준에서 지역적으로 감소추세를 보였다. 봄, 여름, 가을 그리고 겨울철 모두 90% 신뢰수준에서 기후 건조지수추세에 동질성이 있으며, 여름철과 겨울철에 90% 신뢰수준에서 유의한 기후 건조지수 추세를 보였다.
지역 VI(금강의 서부지역)은 서산(station 33) 등 3개 기후관측지점이 위치하고 있고, 이 지역은 모든 월에서 90% 신뢰수준에서 기후 건조지수 추세에 동질성이 있는 것으로 나타났으며, 모든 월에서 지역적으로 유의한 기후 건조지수 추세를 보이지 않았다. 봄, 여름, 가을 그리고 겨울철 모두 90% 신뢰수준에서 기후 건조지수 추세에 지역적 동질성이 있으나, 유의한 추세를 보이지 않았다.
지역 VII(만경, 동진강유역)은 전주(station 36)와 정읍(station 37) 기후관측지점이 위치하고 있고, 이 지역은 모든 월에서 90% 신뢰수준에서 기후 건조지수 추세에 동질성이 있는 것으로 나타났다. 또한 3월, 4월, 7월, 11월, 12월의 경우 지역적으로 유의한 기후 건조지수 추세를 보였다.

후속연구

분석결과에 의하면 9개 각 지역과 전체 9개 지역에서 기후 건조지수 추세는 시간(월별, 계절별, 연별) 및 지역적으로 동질성이 있는 것으로 나타났으나, 추세의 동질성 정도 및 추세 정도는 시간 및 지역적으로 다른 양상을 보였는데, 이는 계절 및 지역별로 강수량변화와 기온변화에 따른 잠재증발산량 변화의 차이에 따른 것으로 판단되며, 기후요소변화와 건조지수추세와의 상관성분석은 추후 추가 연구가 필요하다. 또한 효율적 수자원관리를 위해서 시간(월, 계절 그리고 연별)적 및 지역적으로 기후변화(강수량변화와 기온변화에 따른 증발산량 변화) 특성을 반영한 수자원관리가 이루어져야 할 것으로 판단된다.
따라서 강수량과 잠재증발산량 변화 추세에 의해서 계절별 및 지역별로 건조지수 추세에 차이가 발생하는 것으로 판단된다. 본 연구에서는 건조지수 추세를 분석하기 위한 방법으로 Mann-Kendall 추세분석 방법만을 적용하였으나 추후 이외의 방법을 추기로 적용하여 비교 검토하는 것이 필요하다.
분석결과에 의하면 9개 각 지역과 전체 9개 지역에서 기후 건조지수 추세는 시간(월별, 계절별, 연별) 및 지역적으로 동질성이 있는 것으로 나타났으나, 추세의 동질성 정도 및 추세 정도는 시간 및 지역적으로 다른 양상을 보였는데, 이는 계절 및 지역별로 강수량변화와 기온변화에 따른 잠재증발산량 변화의 차이에 따른 것으로 판단되며, 기후요소변화와 건조지수추세와의 상관성분석은 추후 추가 연구가 필요하다. 또한 효율적 수자원관리를 위해서 시간(월, 계절 그리고 연별)적 및 지역적으로 기후변화(강수량변화와 기온변화에 따른 증발산량 변화) 특성을 반영한 수자원관리가 이루어져야 할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	지난 세기동안 온실가스가 증가하고 있는 이유는?	지난 세기동안 도시화와 산업화로 인하여 온실가스는 증가하고 있으며, 이는 전 세계적으로 진행되고 있는 지구온난화의 원인으로 인식되고 있다. 또한 지구온난화는 수문순화과정의 중요한 요소인 강수량과 잠재증발산량의 변화에 영향을 주는 것으로 보고되었다(IPCC, 2007a, 2007b).
	한강유역의 건조지수는 계절별로 어떤 추세가 있는가?	1) 한강유역은 7월에 유의한 기후 건조지수 증가 추세를 보였으나 12월은 유의한 감소추세를 보였다. 계절별로 기후 건조지수 추세는 동질성이 있으나 여름철만이 유의한 증가추세를 보였고, 연별의 경우 추세에 동질성이 있으면서 유의한 증가추세를 보였다.
	지구온난화가 영향을 주는 요소는 어떤 것들이 있는가?	지난 세기동안 도시화와 산업화로 인하여 온실가스는 증가하고 있으며, 이는 전 세계적으로 진행되고 있는 지구온난화의 원인으로 인식되고 있다. 또한 지구온난화는 수문순화과정의 중요한 요소인 강수량과 잠재증발산량의 변화에 영향을 주는 것으로 보고되었다(IPCC, 2007a, 2007b). 따라서 강수량과 잠재증발산량의 상대적인 비를 이용하여 기후 건조/습윤 상태의 지역적 변화를 분석하는 것은 해당 지역의 가용 수자원량을 파악하는 데 필요하다(UNESCO, 1979; UNEP, 1992).

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상세보기
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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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