[논문]표준강수지수를 활용한 제주도 가뭄의 공간적 분류 방법 연구

박재규; 이준호; 양성기; 김민철; 양세창

doi:10.5322/jesi.2016.25.11.1511

표준강수지수를 활용한 제주도 가뭄의 공간적 분류 방법 연구
Drought Classification Method for Jeju Island using Standard Precipitation Index 원문보기

Journal of environmental science international = 한국환경과학회지, v.25 no.11, 2016년, pp.1511 - 1519

박재규 (한국농어촌공사) , 이준호 (제주대학교 토목공학과) , 양성기 (제주대학교 토목공학과) , 김민철 (제주대학교 토목공학과) , 양세창 (제주특별자치도의회)

Abstract ▼ AI-Helper

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.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 가뭄지수를 활용하여 가뭄경향을 분석하기 위해 북부지역의 제주기상대, 동부지역의 성산기상대, 남부지역의 서귀포기상대에서 최소 30년간 강수량 자료를 활용하였으나 서부지역의 고산기상대는 관측년수가 28년으로 30년 미만이지만 지역적(북부, 남부, 서부, 동부) 가뭄특성을 분석하기 위하여 가뭄지수 분석에 포함하였다.
제주도는 수자원의 98% 이상을 지하수에 의존하기 때문에 기후변화에 따른 수자원 영향에 대해 지속적인 관심과 연구가 필요한 특수지역이다(Song and Choi, 2012). 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 월별 평균 강수계열의 확률분포함수를 추정하여 누가표준강수지수에 따른 가뭄기준에 맞게 분류하고 제주도의 각 지역의 가뭄특성과 지역 분류를 통해 향후 수자원 정책 및 가뭄대책 수립 시 기초정보를 제공하고자 하였다.

제안 방법

과거 가뭄 현상 분석을 위하여 활용한 SPI 지속기간이 각각 6개월과 12개월인 SPI 6, 12를 이용하여 극심한 가뭄을 지시하는 1.5 이하가 발생한 기준으로 분석을 실시하였다. 제주도북부지역에 위치한 제주기상대의 월별 SPI 6과 SPI 12의 경우에는 1966년 2월에 -2.
지역별 가뭄의 특성분석은 분석하기 위한 표준강수지수 분석 결과로만 구분할 수 없어 월별 표준강수지수의 특성과 가뭄심도, 가뭄지속기간 등과 같은 복합적 구분 요소가 존재하기 때문에 상호 의존적인 관계를 고려하기 위한 가뭄 지역의 동질성을 구분해야 한다. 따라서 가뭄 속성 인자들 간의 상관관계가 높은 변수인 가뭄지속시간과 가뭄 심도를 변수로 넣어 분석을 수행하였다.
각 강우사상의 누적확률을 산정한 후, 표준정규분포에 적용시켜 표준강수지수를 산정하게 된다. 산출된 표준강수지수를 토대로 가뭄 속성인자를 산정하고 이때, 지속시간 및 가뭄의 심도를 산정하였다.

대상 데이터

제주도의 관측소는 총 24개소가 설치·운영되고 있어 관측밀도는 높은 편이나 표준강수지수를 산정하기 위해서는 최소한 30년 이상의 장기간 자료가 필요하다. 따라서 Fig. 1과 같이 제주, 서귀포, 성산, 고산의 4개 관측소를 선정하고, 30년 이상의 실측 강수량 자료를 이용하여 제주도의 표준강수지수를 산정하였다(Table 1).
가뭄 현상 분석을 위하여 제주도내 4개의 기상관측소에 대하여 가뭄지수 분류기준을 적용하였다. 활용된 SPI 지속기간이 각 관측소별 6개월과 12개월인 SPI 6, SPI 12을 제시하고자 제주, 서귀포, 성산기상대는 최소 30년 이상의 강우자료를 대상으로 분석하였으나, 지역특성을 고려하기 위해 고산기상대는 관측년수가 28년이지만 1988년부터 2015년까지 대상으로 추가 분석을 실시하였다.

이론/모형

가뭄 현상 분석을 위하여 제주도내 4개의 기상관측소에 대하여 가뭄지수 분류기준을 적용하였다. 활용된 SPI 지속기간이 각 관측소별 6개월과 12개월인 SPI 6, SPI 12을 제시하고자 제주, 서귀포, 성산기상대는 최소 30년 이상의 강우자료를 대상으로 분석하였으나, 지역특성을 고려하기 위해 고산기상대는 관측년수가 28년이지만 1988년부터 2015년까지 대상으로 추가 분석을 실시하였다.
인자분석의 결과로 추출된 2개의 변수로 비계측적군집방법 중 하나인 K-means 기법을 이용하여 군집 분석을 실시하였으며, 여기서, 비계층적 군집화 방법은 상대적으로 비교적 극단치의 영향이 적은 것이 특징이다. K-means 군집방법은 각 군집화 과정에서 발생하는 오류를 최소화하는 방향으로 군집화를 계속하게 되며 결국 오류가 발생하지 않는 군집화 단계에서 군집이 종료된다.

성능/효과

1) 표준강수지수를 산정하기 위해 제주, 고산, 서귀포, 성산의 4개 관측소를 선정하여 최소 30년간의 강수량 자료를 활용하여 가뭄 경향을 분석하였으나 서부지역의 고산기상대는 관측년수가 28년으로 30년 미만이나 지역적 가뭄 분류하기 위해 분석에 포함하였다.
2) 4개소의 기상대의 관측소별 표준강수지수(SPI 3, 6, 9, 12)를 산정한 결과, SPI 12가 SPI 6에 비해 비교적 단순한 경향을 가지고 있는 것으로 확인되었으며 단기간일수록 변동성이 심하고 장기간 표준강수지수는 비교적 극심한 가뭄을 판단하기 위한 자료로 활용이 가능한 것을 확인하였다.
3) 제주도 북부지역에 위치한 제주기상대의 월별 SPI 6과 SPI 12의 경우에는 1966년 2월에 -2.72, 1964년 8월에 -2.36 순서로 가뭄이 극심했던 것으로 분석되었으며, 서부지역의 고산기상대의 경우 1997년 2월에 -2.14, 1996년 7월에 -2.1 순서로 극심했던 것으로 분석되었다. 남부지역의 서귀포기상대의 SPI 6, 12는 2013년 6월에 -5.
4) 지역별 가뭄의 특성을 고려하기 위한 지역을 구분하기 위하여 한 가지 요소로만 구분할 수 없어 가뭄 속성 인자들의 동질성을 구분하였으며 가뭄 속성인자의 변량을 71.8%를 설명해 주는 2개의 요인을 주요인으로 선정하였다.
4개소 기상대의 관측소별 표준강수지수를 살펴보면 SPI 12가 SPI 6에 비해 비교적 단순한 변동 경향을 가지고 있는 것으로 확인되었다. SPI 12에서도 가뭄으로 나타나는 경우는 발생한 가뭄의 정도가 심함을 의미하며, 전반적으로 시간에 따른 증가나 감소 경향을 보기는 어려우며, 다른 기간(3, 6, 9개월)의 표준강수지수보다 계절 변동도 약하게 나타났다.
5) 인자분석의 결과로 추출된 2개의 변수로 비계측적 군집방법 중 하나인 K-means 기법을 이용하여 군집분석을 실시하여 7번의 반복 계산에 걸쳐 군집이 종료되었으며 최종적으로 2개의 군집이 형성되었다.
각 지역의 기상대별로 연평균 가뭄지수를 분석한 결과, 가뭄이 극심했던 해는 1964년, 1965년, 1968년, 1978년, 2013년으로 나타났다. 1968년의 경우에는 북부와 남부지역이 상대적으로 가뭄이 매우 극심했으며, 1978년은 북부와 동부지역이 상대적으로 가뭄이 극심하였다.
SPI 12에서도 가뭄으로 나타나는 경우는 발생한 가뭄의 정도가 심함을 의미하며, 전반적으로 시간에 따른 증가나 감소 경향을 보기는 어려우며, 다른 기간(3, 6, 9개월)의 표준강수지수보다 계절 변동도 약하게 나타났다. 따라서 단기간일수록 그 변동성이 심하고 장기간일수록 변동이 매우 적어지게 되는 것을 확인하였다. 단기간 표준강수지수는 상대적으로 약한 정도의 가뭄도 관측이 가능하고, 장기간의 표준강수지수는 비교적 심한 가뭄을 판단하기 위한 자료로 활용이 가능하다.
인자분석 결과 Fig. 3과 같이 요인별 고유치가 생성되었으며 일반적으로 인자분석 후 주성분의 수를 결정하기 위한 누적 기여율이 70% 이상인 3번째 요인부터는 가뭄의 특성인자를 설명해 주는 요인으로 판단하기가 어렵기 때문에 Table 4과 같이 가뭄 속성인자 12개의 변량을 71.8%를 설명해 주는 2개의 요인을 주요인으로 채택하였다
5 이하가 발생한 기준으로 분석을 실시하였다. 제주도북부지역에 위치한 제주기상대의 월별 SPI 6과 SPI 12의 경우에는 1966년 2월에 -2.72, 1964년 8월에 -2.36 순서로 가뭄이 극심했던 것으로 분석되었으며(Fig. 2(a, b)), 서부지역의 고산기상대의 경우 1997년 2월에 -2.

후속연구

그러나 제주도는 지역적 특성으로 인하여 한라산을 중심으로 지역별 가뭄 특성과 변동성이 서로 다르게 나타나므로, 가뭄을 정확하게 예측하는 것은 매우 어렵다. 향후 다양한 입력 자료를 활용하고 가뭄 산정기법과 가뭄 분류 등을 통하여 활발한 후속 연구가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기후변화의 중요한 요인은 무엇인가?	기후변화는 광의적인 의미로 현재의 기후계가 자연적인 요인과 인위적인 요인에 의해 점차 변화하는 현상을 말한다. 최근 기후변화의 중요한 요인은 주로 인위적인 요인에 의해 기존의 기후변화 속도가 급격하게 증가하는 것으로 정의하고 있다(Song and Choi, 2012). 지구온난화로 인해 지난 100여 년 동안 지구의 평균기온은 약 0.
	기후변화란?	지구온난화에 의한 기후변화는 전 세계적으로 강수의 편중이나 이상기온 현상 등이 나타나며 가뭄, 태풍과 집중호우가 빈번히 발생하고 있다. 기후변화는 광의적인 의미로 현재의 기후계가 자연적인 요인과 인위적인 요인에 의해 점차 변화하는 현상을 말한다. 최근 기후변화의 중요한 요인은 주로 인위적인 요인에 의해 기존의 기후변화 속도가 급격하게 증가하는 것으로 정의하고 있다(Song and Choi, 2012).
	가뭄과 홍수의 차이점은 무엇인가?	가뭄은 자연재해로서 홍수재해와는 달리 진행속도가 서서히 찾아오는 현상으로 발생부터 발전단계에 이르기까지 수개월에서 수년에 걸쳐 나타나고 있어 시작과 끝을 명확히 정의하기는 매우 어렵다. 또한 가뭄은 다른 재해와 달리 그 피해가 광범위한 지역에 발생할 수 있어 피해규모와 대책 등은 가뭄상황에 따라 단편적이고 제한적 일 수밖에 없다(Lee, 2013; Lee, 2016).

참고문헌 (11)

Edwards, D. C., Mckee, T. B., 1997, Characteristics of 20th century drought in the united states at multiple time scales, Atmospheric Science Paper, 634, 101-112.
IPCC, 2007, Climate change 2001 : The scientific basis, IPCC contribution of working group I to the third assessment report of the intergovernmental panel on climate change, Cambridge University Press, Cambridge.
Kim, S. S., 2011, Drought assessment in the Korean Peninsula through drought frequency analysis, University of Seoul.
Kwon, J. J., 2013, Improvement of the classification standard of drought index for the Korean Peninsula, Master Thesis, Seokyeong University.
Lee, D. R., 1999, Relationship between El Ni o/southern oscillation and drought in Korea, Journal of Korea Water Resources Association, 32(2), 111-120.
Lee, E. Y., 2013, Spatial characteristics of drought in South Korea by standard precipitation index, Master Thesis, Konkuk University.
Lee, J. H., 2016, Impact analysis of discharge and drought of climate change scenario in Jeju Island, Jeju National University.
Mckee, T. B., Doesken, N. J., Jleist, J., 1993, The relationship of drought fequency and duration of time scales, Proceedings Eighth Conference on Applied Climatology, Anaheim, C. A., 179-187.
Song, S. H., Choi, K. J., 2012, An appropriate utilization of agricultural water resources of Jeju island with climate change(I), Koran Society of Soil and Groundwater Environment, 17(2), 62-70.

원문보기 상세보기
Song, S. H., Lee, B. S., Choi, K. J., Kim, J. S., Kim, G. P., 2014, Evaluation of drought effect on groundwater system using groundwater level data in Jeju Island, Journal of the Environmental Sciences, 23(4), 637-647.

원문보기 상세보기
Yoon, Y. N., Ahn, J. H., Lee, D. R., 1997, An Analysis of drought using the Palmer's method, Journal of Korea Water Resources Association, 30(4), 317-326.

저자의 다른 논문 :

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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