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논문 상세정보

초록

본 논문의 목적은 SPI 기상학적 가뭄지수, 농업용 저수지 저수율, 농업가뭄 빅데이터간의 관계를 평가함으로써 빅데이터의 활용 가능성을 평가하는데 있다. 2014년 1월부터 2015년 9월까지의 장기가뭄을 대상으로, SPI-12개월 가뭄지수, 평년대비 강수부족율, 농업용저수지 저수부족율, 인터넷포털 검색을 통한 농업가뭄 빅데이터를 월단위 도별로 수집 및 분석하였다. SPI-12의 최대 가뭄심도와 최대 저수 부족율이 나타난 시기를 비교한 결과, 전국적으로 2014년은 7월, 2015년은 8월과 9월에 시기를 같이 하면서 발현되었다. 한편, 빅데이터의 도별 최대 발현시기는 2014년 6월과 7월, 2015년은 3월, 6월~9월에 나타나, SPI-12와 저수 부족율의 최대심도보다 2014년은 1개월, 2015년은 여름에 2개월 이르게 나타났다. 이는 빅데이터가 3월부터의 봄가뭄, 6월의 늦장마, 7월의 마른장마에 이어 2015년은 9월까지의 강우량 부족에 따라 기상학적 가뭄과 농업가뭄에 민감하게 반응하는 것을 의미하며, 농업가뭄관련 빅데이터의 활용이 가뭄의 위험관리에 효과가 있을 것으로 판단된다.

Abstract

The purpose of this study is to find the relationship between precipitation deficit, SPI(standardized precipitation index)-12 month, agricultural reservoir water storage deficit and agricultural drought-related big data, and to evaluate the usefulness of agricultural risk management through big data. For the long term drought (from January 2014 to September 2015), each data was collected and analysed with monthly and Provincial base. The minimum SPI-12 and maximum reservoir water storage deficit compared to normal year were occurred at the same time of July 2014, and August and September 2015. The maximum frequency of big data was occurred at June and July of 2014, and March and June to September of 2015. The maximum big data was occurred 1 month advanced in 2014 and 2 months advanced in 2015 than the maximum reservoir water storage deficit. The occurrence of big data was sensitive to spring drought from March, late Jangma of June, dry Jangma of July and the rainfall deficit of September 2015. The big data was closely related with the meteorological drought and agricultural drought. Because the big data is the in situ feeling drought, it is proved as a useful indicator for agricultural risk management.

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