한국의 기상가뭄의 시공간 패턴으로부터 농업가뭄의 시공간 패턴 분리하기 Decoupling of the Spatiotemporal Pattern of Agricultural Drought from that of Meteorological Drought in Korea원문보기
기상청에서는 다양한 가뭄지수를 주기적으로 발표하고 있다. 하지만 이들 대부분은 기상학적인 가뭄지수로 농업적인 부분에 적용하기에는 어려운 부분이 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 전국 대표 지점에 대하여, 같은 기간 동안 기상학적 가뭄지수와 농업가뭄지수를 각각 계산하여 보고, 이를 비교하여 가뭄의 성격에 따른 지리적 분포의 차이와 특성을 분석하였다. 복수의 가뭄지수가 추정한 전반적인 가뭄의 양상은 비슷하였지만, 성격에 따른 모의 방식이 다른 것으로 인한 차이를 확인할 수 있었으며, 농업가뭄지수(ADI)는 기상학적 가뭄지수(SPI, PN)에 비하여 식물의 토양가용수분에 대하여 높은 정확도를 나타내었다. 또한 ADI를 바탕으로 분석한 최근의 가뭄발생 양상은 봄과 초여름의 경우 평년에 비해 최근에 가뭄의 강도가 심했으며, 가을과 겨울의 경우는 평년에 비해 약화되는 패턴을 보였다. 또한 내륙지방이 해안지방에 비해 최근의 가뭄 정도가 더 심했다. 분야별로 특화된 가뭄지수를 고려하는 것은 각각의 성격에 맞는 가뭄에 대한 대책마련에 도움이 될 수 있을 것이다.
기상청에서는 다양한 가뭄지수를 주기적으로 발표하고 있다. 하지만 이들 대부분은 기상학적인 가뭄지수로 농업적인 부분에 적용하기에는 어려운 부분이 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 전국 대표 지점에 대하여, 같은 기간 동안 기상학적 가뭄지수와 농업가뭄지수를 각각 계산하여 보고, 이를 비교하여 가뭄의 성격에 따른 지리적 분포의 차이와 특성을 분석하였다. 복수의 가뭄지수가 추정한 전반적인 가뭄의 양상은 비슷하였지만, 성격에 따른 모의 방식이 다른 것으로 인한 차이를 확인할 수 있었으며, 농업가뭄지수(ADI)는 기상학적 가뭄지수(SPI, PN)에 비하여 식물의 토양가용수분에 대하여 높은 정확도를 나타내었다. 또한 ADI를 바탕으로 분석한 최근의 가뭄발생 양상은 봄과 초여름의 경우 평년에 비해 최근에 가뭄의 강도가 심했으며, 가을과 겨울의 경우는 평년에 비해 약화되는 패턴을 보였다. 또한 내륙지방이 해안지방에 비해 최근의 가뭄 정도가 더 심했다. 분야별로 특화된 가뭄지수를 고려하는 것은 각각의 성격에 맞는 가뭄에 대한 대책마련에 도움이 될 수 있을 것이다.
The Korea Meteorological Administration (KMA) regularly publishes various drought indices. However, most of these are meteorological drought indices that are not only difficult but often inappropriate to apply to agriculture. In this study, the meteorological drought index and the agricultural droug...
The Korea Meteorological Administration (KMA) regularly publishes various drought indices. However, most of these are meteorological drought indices that are not only difficult but often inappropriate to apply to agriculture. In this study, the meteorological drought index and the agricultural drought index were calculated for the representative points of South Korea during the same period, and the differences in geographical distribution were analyzed according to the characteristics of drought. Although the overall drought patterns estimated by multiple drought indices were similar, the differences were also confirmed due to the different simulation methods depending on the character of drought. Especially, agricultural drought index (ADI) showed higher accuracy in the agricultural sector than that of meteorological drought index (e.g., SPI, PN). In addition, the drought patterns in recent years analyzed by ADI were more severe in spring and early summer compared with normal year. In autumn and winter, drought was weaker than normal year. For the recent periods, inland areas had more droughts than coastal areas. Considering the specific drought indices for the individual sectors, it will be helpful to take measures against drought according to the individual characteristics.
The Korea Meteorological Administration (KMA) regularly publishes various drought indices. However, most of these are meteorological drought indices that are not only difficult but often inappropriate to apply to agriculture. In this study, the meteorological drought index and the agricultural drought index were calculated for the representative points of South Korea during the same period, and the differences in geographical distribution were analyzed according to the characteristics of drought. Although the overall drought patterns estimated by multiple drought indices were similar, the differences were also confirmed due to the different simulation methods depending on the character of drought. Especially, agricultural drought index (ADI) showed higher accuracy in the agricultural sector than that of meteorological drought index (e.g., SPI, PN). In addition, the drought patterns in recent years analyzed by ADI were more severe in spring and early summer compared with normal year. In autumn and winter, drought was weaker than normal year. For the recent periods, inland areas had more droughts than coastal areas. Considering the specific drought indices for the individual sectors, it will be helpful to take measures against drought according to the individual characteristics.
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문제 정의
하지만 이들 대부분은 기상학적인 가뭄지수로 농업적인 부분에 적용하기에는 어려운 부분이 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 전국 대표 지점에 대하여, 같은 기간 동안 기상학적 가뭄지수와 농업가뭄지수를 각각 계산하여 보고, 이를 비교하여 가뭄의 성격에 따른 지리적 분포의 차이와 특성을 분석하였다. 복수의 가뭄지수가 추정한 전반적인 가뭄의 양상은 비슷하였지만, 성격에 따른 모의 방식이 다른 것으로 인한 차이를 확인할 수 있었으며, 농업가뭄지수(ADI)는 기상학적 가뭄지수(SPI, PN)에 비하여 식물의 토양가용수분에 대하여 높은 정확도를 나타내었다.
본 연구에서는 전국 대표 지점에 대하여, 같은 기간에 대해 복수의 가뭄지수를 통해 가뭄의 성격에 따른 분포 차이와 특성을 분석하였다. 전반적인 가뭄의 양상은 비슷하였지만, 지점 별, 년도 별로 일정 부분 차이가 발생하였음을 확인 하였다.
본 연구에서는 전국 대표 지점을 선정하고, 같은 기간 동안, 같은 지역에 대하여, 기상학적 가뭄지수와 농업가뭄지수를 각각 추정하고, 이를 비교하여 가뭄의 성격에 따른 지역적 분포의 차이와 특성을 분석하여, 농업 분야에 차별화된 가뭄대책 마련의 기초자료를 제공하고자 하였다.
제안 방법
과거와 현재의 가뭄 발생 패턴의 비교를 위하여, 지점 별로 평년의 잔여수분지수 평균 값과 표준편차를 두고, 최근 5개년의 같은 기간의 잔여수분지수의 평균값을 중첩하여 비교하여 보았다(Fig. 3). 먼저 6개 지점 공통적으로 봄과 이른 여름(3월-7월)은 잔여수분지수의 값이 평년에 비해 최근 5개년의 평균 값이 다소 낮았다.
또한 계산 또는 수집된 세 종류의 가뭄지수(ADI, SPI3, PN1)를 같은 기간 동안 그래프 상에 중첩하여 분석 함으로써 시기별 패턴을 비교 해보았으며, 마지막으로 ADI의 잔여수분지수를 평년과 최근 5년에 대하여 비교하였는데, 이를 통해 과거 평년과 비교하여 최근의 토양수분의 추세와 가뭄 발생 양상의 변화에 대하여 살펴보고자 하였다.
먼저 가뭄지수별로 최근 5년 6개월(2012년-2017년 6월)동안 가뭄 발생의 위험 일수를 계산하여 비교해보았다. 또한 이를 계절별로 나누어 비교하였는데, 각 계절은 계산 편의상 봄(3-5월), 여름(6-8월), 가을(9-11월), 겨울(12-2월) 로 구분하였으며, 년도 별 계절 단위로 주의보 발령 기준 이상에 해당된 날의 수를 합하였다. 주의보 이상의 위험 기준은 ‘약한 가뭄(mild drought)’을 기준으로 하였으며, 세부기준은 Table 1과 같다.
먼저 가뭄지수별로 최근 5년 6개월(2012년-2017년 6월)동안 가뭄 발생의 위험 일수를 계산하여 비교해보았다. 또한 이를 계절별로 나누어 비교하였는데, 각 계절은 계산 편의상 봄(3-5월), 여름(6-8월), 가을(9-11월), 겨울(12-2월) 로 구분하였으며, 년도 별 계절 단위로 주의보 발령 기준 이상에 해당된 날의 수를 합하였다.
먼저, ADI와 SPI3, PN1를 같은 기간에 대하여 계산하고 이를 하나의 그래프로 표현하여 비교함으로써 시간의 변화에 따른 가뭄지수간의 유사성을 판단해 보았다. 계산 기준은 ADI의 경우 -1 이하, SPI3는 –1이하, PN1은 75% 이하를 기준으로 하였다(Table 1).
계산 기준은 ADI의 경우 -1 이하, SPI3는 –1이하, PN1은 75% 이하를 기준으로 하였다(Table 1). 여기서 가뭄 판단의 기준이 지수 마다 모두 다르기 때문에 직접적인 비교는 어려우므로, 추세의 간접적인 비교를 진행하였다(Fig. 2).
수집한 자료는 강수량, 최고기온, 최저기온, 일사량, 증기압, 일평균풍속 값이며, 기후학적 평년 계산을 위하여, 1981-2010 기간에 해당하는 자료와 최근의 가뭄패턴 분석을 위해, 2012년 1월 1일부터 2017년 6월까지의 자료 또한 수집하였다. 이를 토대로, 잔여수분지수를 1981년부터 2010년까지, 또한 2012년부터 2017년 6월까지 5년 6개월 동안의 매년 일단위로 계산하였다. 작물증발산계산을 위한 작물계수의 경우, 본 연구에서는 특정 작물을 지정하기 않았기 때문에, 작물계수를 적용하지 않고 기준증발산 값을 그대로 이용하였다.
이를 토대로, 잔여수분지수를 1981년부터 2010년까지, 또한 2012년부터 2017년 6월까지 5년 6개월 동안의 매년 일단위로 계산하였다. 작물증발산계산을 위한 작물계수의 경우, 본 연구에서는 특정 작물을 지정하기 않았기 때문에, 작물계수를 적용하지 않고 기준증발산 값을 그대로 이용하였다. 기준증발산은 잔디(grass)를 기준으로 한다(Allen et al.
최근 5년 6개월(2012-2017) 기간에 걸쳐 발생한 가뭄의 계절적인 특징을 각 가뭄지수별로 알아보기 위하여, 각 가뭄지수의 ‘약한 가뭄(mild drought)’ 기준의 이상인 날의 수를 계절별로 합산 하여 그 차이를 비교해 보았다(Table 2).
대상 데이터
, 1998). 또한 지면유출량을 계산하기 위하여 필요한 유출 곡선지수는 국토교통부 국가수자원관리종합정보시스템(www.wamis.go.kr)에서 제공하는 표준유역 단위의 유출곡선지수 값 중 각 지점에 해당하는 유역의 대푯값을 추출하여 사용하였다.
본 연구에서는 기상청에서 제공하고 있는 SPI3, PN1을 각각 2012년 1월 1일부터 2017년 6월에 대하여 지점별로 수집하였다. 수집된 데이터는 가뭄지수별로 5년 6개월 인 2,008일에 해당하는 데이터이다.
본 연구에서는 연구의 대상 지점으로 6개 지점인 서울(기상청 관측지점번호 108), 인천(112), 대구(143), 전주(146), 부산(162), 목포(165)를 선정하였다. 이들 지점은 동해, 서해, 남해안 및 중부, 남부 내륙지역 등에 각각 분포하여, 한반도 내의 다양한 기후조건을 대표할 수 있다.
본 연구에서는 지점 별로 ADI를 계산하기 위해 기상청 방재기상자료를 기상자료개방포털(http://data.kma.go.kr) 로부터 수집하였다. 수집한 자료는 강수량, 최고기온, 최저기온, 일사량, 증기압, 일평균풍속 값이며, 기후학적 평년 계산을 위하여, 1981-2010 기간에 해당하는 자료와 최근의 가뭄패턴 분석을 위해, 2012년 1월 1일부터 2017년 6월까지의 자료 또한 수집하였다.
본 연구에서는 기상청에서 제공하고 있는 SPI3, PN1을 각각 2012년 1월 1일부터 2017년 6월에 대하여 지점별로 수집하였다. 수집된 데이터는 가뭄지수별로 5년 6개월 인 2,008일에 해당하는 데이터이다.
kr) 로부터 수집하였다. 수집한 자료는 강수량, 최고기온, 최저기온, 일사량, 증기압, 일평균풍속 값이며, 기후학적 평년 계산을 위하여, 1981-2010 기간에 해당하는 자료와 최근의 가뭄패턴 분석을 위해, 2012년 1월 1일부터 2017년 6월까지의 자료 또한 수집하였다. 이를 토대로, 잔여수분지수를 1981년부터 2010년까지, 또한 2012년부터 2017년 6월까지 5년 6개월 동안의 매년 일단위로 계산하였다.
이론/모형
ADI는 유효강수량에서 작물증발산과 지면유출량을 제한 토양잔류수분량(residual soil moisture)을 기초로 하여 계산된다. 먼저, 유효강수량은 유효가뭄지수(EDI; Effective Drought Index, Byun and Wilhite, 1999)를 이용한 것으로, 2개월 간의 일적산강수량에 일별로 각각 다른 가중치, 즉, 과거로 갈수록 점차 낮아지는 가중치를 적용하여 계산된다. 작물증발산은 FAO Penman-Monteith 기준증발산(Allen et al.
먼저, 유효강수량은 유효가뭄지수(EDI; Effective Drought Index, Byun and Wilhite, 1999)를 이용한 것으로, 2개월 간의 일적산강수량에 일별로 각각 다른 가중치, 즉, 과거로 갈수록 점차 낮아지는 가중치를 적용하여 계산된다. 작물증발산은 FAO Penman-Monteith 기준증발산(Allen et al., 1998)에 작목 별로 고유한 작물 계수(crop coefficient)를 적용하여 계산된다. 마지막으로 유출곡선지수(runoff curve number)로부터 추정된 지면유출량을 각각 계산하여 적용하면 토양잔류수분량이 계산된다.
성능/효과
복수의 가뭄지수가 추정한 전반적인 가뭄의 양상은 비슷하였지만, 성격에 따른 모의 방식이 다른 것으로 인한 차이를 확인할 수 있었으며, 농업가뭄지수(ADI)는 기상학적 가뭄지수(SPI, PN)에 비하여 식물의 토양가용수분에 대하여 높은 정확도를 나타내었다. 또한 ADI를 바탕으로 분석한 최근의 가뭄발생 양상은 봄과 초여름의 경우 평년에 비해 최근에 가뭄의 강도가 심했으며, 가을과 겨울의 경우는 평년에 비해 약화되는 패턴을 보였다. 또한 내륙지방이 해안지방에 비해 최근의 가뭄 정도가 더 심했다.
또한 ADI를 통해 분석한 최근의 가뭄은 봄과 이른 여름의 가뭄이 예년에 비해 심해졌으며, 한여름부터 장마, 집중호우 등으로 인하여, 다소 해갈되는 패턴을 나타내었다. 또한 초가을부터 이듬해 겨울까지의 가뭄은 예년에 비해 심하지 않으며, 토양가용수분의 양이 증가하는 추세를 나타내었다.
또한 ADI를 통해 분석한 최근의 가뭄은 봄과 이른 여름의 가뭄이 예년에 비해 심해졌으며, 한여름부터 장마, 집중호우 등으로 인하여, 다소 해갈되는 패턴을 나타내었다. 또한 초가을부터 이듬해 겨울까지의 가뭄은 예년에 비해 심하지 않으며, 토양가용수분의 양이 증가하는 추세를 나타내었다. 지역적으로는 내륙지방에 해안지방에 비해 가뭄의 정도가 심해졌음을 확인할 수 있었다.
또한 7월 중순 경부터 장마, 집중호우 등으로 인하여,가뭄이 해갈되며, 이에 따른 토양수분의 증가 현상 또한 볼 수 있는데, 이는 2017년만의 특이한 현상이 아니라, 최근의 가뭄 발생의 패턴이었음을 간접적으로 추론 할 수 있다. 또한, 9월부터 이듬해 1월까지의 잔여수분지수가 평년에 비해 최근 5개년의 평균값이 컸는데, 이를 통해 가을과 겨울의 경우 대체로 평년에 비해 토양 가용 수분이 많아져 가뭄의 정도가 덜해졌다고 추측할 수 있다.
3). 먼저 6개 지점 공통적으로 봄과 이른 여름(3월-7월)은 잔여수분지수의 값이 평년에 비해 최근 5개년의 평균 값이 다소 낮았다. 즉 이 시기의 가뭄이 과거에 비해 심해졌다고 할 수 있는데, 이런 추세는 올해(2017년) 늦봄–초여름으로 이어졌던 극심한 가뭄 또한 설명할 수 있게 된다.
본 연구에서는 전국 대표 지점에 대하여, 같은 기간 동안 기상학적 가뭄지수와 농업가뭄지수를 각각 계산하여 보고, 이를 비교하여 가뭄의 성격에 따른 지리적 분포의 차이와 특성을 분석하였다. 복수의 가뭄지수가 추정한 전반적인 가뭄의 양상은 비슷하였지만, 성격에 따른 모의 방식이 다른 것으로 인한 차이를 확인할 수 있었으며, 농업가뭄지수(ADI)는 기상학적 가뭄지수(SPI, PN)에 비하여 식물의 토양가용수분에 대하여 높은 정확도를 나타내었다. 또한 ADI를 바탕으로 분석한 최근의 가뭄발생 양상은 봄과 초여름의 경우 평년에 비해 최근에 가뭄의 강도가 심했으며, 가을과 겨울의 경우는 평년에 비해 약화되는 패턴을 보였다.
이 시기에 ADI만이 가뭄 정도가 컸던 이유는 높은 일사량과 기온 등으로 인해 많은 증발산량이 모의 된 것이 원인인 것으로 분석된다. 실제로 ADI가 SPI3나 PN1에 비해 가뭄이 매우 심한 것으로 모의 되었던(Fig. 2), 대구 지점의 2012년 8월2일(214일)에서 8월 12일(224일)의 10일 간의 기상관측 평균값을 확인해 보면, 평균기온이 30.2℃(평년 값 27.8℃), 일사량(합)이 22.6 MJ/m2(평년 값 15.1MJ/m2), 평균풍속이 2.8 m/s(평년 값 2.5 m/s)로 증발산에 영향을 미칠 수 있는 기상값들이 대부분 평년에 비해 컸음을 확인 할 수 있었다. 즉 강수량만이 고려되는 두 기상학적 가뭄지수와는 달리, 다른 추가적인 조건이 가뭄 판단에 고려된 ADI의 경우 가뭄으로 판단되는 양상이 나타난 것으로 설명할 수 있다.
이를 분석하면, 강수량에 의존적인 기상학적인 가뭄지수와 여기에 더 많은 요소를 고려하는 농업적인 가뭄지수간의 가뭄 모의가 차이가 있다는 것이다. 이를 통해 강수량이 비록 평년에 비해 다소 적다 하더라도, 기상학적 관점이 아닌 농업부분에서는 가뭄정도가 다르게 판단될 수 있으며, 농업부분에서 보다 정확하게 가뭄을 판단하기 위해서는 강수량 외에 강수기간, 또한, 증발산, 유출량 등 토양수분에 영향을 미칠 수 있는 여러 조건을 고려하여야 한다는 것을 확인 할 수 있다.
이를 종합하면 우선 모든 가뭄지수는 대체로 비슷한 시기에 동일한 추세로 단위 수분량의 상승, 하강을 모의 하였다. 년도 별, 지역 별로 일정부분의 차이는 있지만, PN1을 바탕으로 최근 5년 간의 전반적인 강수량의 분포 패턴을 보면, 가을, 겨울의 경우 평년에 비해 강수량이 많았고, 봄, 여름의 경우는 반대로 적었다.
이를 분석하면, 강수량에 의존적인 기상학적인 가뭄지수와 여기에 더 많은 요소를 고려하는 농업적인 가뭄지수간의 가뭄 모의가 차이가 있다는 것이다. 이를 통해 강수량이 비록 평년에 비해 다소 적다 하더라도, 기상학적 관점이 아닌 농업부분에서는 가뭄정도가 다르게 판단될 수 있으며, 농업부분에서 보다 정확하게 가뭄을 판단하기 위해서는 강수량 외에 강수기간, 또한, 증발산, 유출량 등 토양수분에 영향을 미칠 수 있는 여러 조건을 고려하여야 한다는 것을 확인 할 수 있다.
본 연구에서는 전국 대표 지점에 대하여, 같은 기간에 대해 복수의 가뭄지수를 통해 가뭄의 성격에 따른 분포 차이와 특성을 분석하였다. 전반적인 가뭄의 양상은 비슷하였지만, 지점 별, 년도 별로 일정 부분 차이가 발생하였음을 확인 하였다. 이것은 가뭄의 성격에 따른 가뭄지수의 모의 방식이 다른 것, 즉, 누적강수량의 기간, 강수량 외의 조건에 대한 고려 등으로 인한 차이로 판단되었다.
계절 별로 가뭄 횟수는 6개 지점 모두, 가을, 겨울에비해, 봄, 여름에 대체로 가뭄이 심하였다. 지역적으로는 ADI기준으로 봄에는 서울-인천-대구-전주-목포-부산 순으로 가뭄 횟수가 많았고, 여름은 부산-전주-서울-대구-인천-목포, 가을은 서울-전주-인천-목포-부산-대구, 겨울은 대구-서울-인천-전주-목포-부산 순으로 많았다. 지역적으로 서울이 대체로 년도와 관계없이 가뭄 횟수가 많았고, 반대로 목포는 가뭄 횟수가 적은 지역이었다.
또한 초가을부터 이듬해 겨울까지의 가뭄은 예년에 비해 심하지 않으며, 토양가용수분의 양이 증가하는 추세를 나타내었다. 지역적으로는 내륙지방에 해안지방에 비해 가뭄의 정도가 심해졌음을 확인할 수 있었다.
지역적인 차이로는 서울, 전주, 대구가 평년에 비해 최근 5년간 봄, 여름의 토양수분이 크게 감소한 반면, 인천, 부산, 목포의 경우 평년에 비해 감소폭이 적거나, 오히려 많은 곳이 있었다. 해당 지점 들이 각각 내륙(서울, 전주, 대구)과 해안(인천, 부산, 목포)지방을 대표하는 만큼, 가뭄의 분포가 지역적으로 내륙과 해안지역이 차이가 있으며, 그 정도는 해안지방에 비해, 내륙지방에서 평년에 비해 최근 가뭄이 더욱 심해졌음을 추측할 수 있었다.
이러한 추세는 가뭄지수에도 동일하게 나타났다. 특히 SPI와 PN1 두 가뭄 지수는 강수량 만을 고려하는 만큼 큰 유사성을 보였으며, ADI는 이 두 가뭄지수에 비해 그래프의 상승, 하강 정도(편차)가 매우 컸다. 하지만 실제 농작지의 가뭄 추정에 있어서는 ADI가 SPI나 PN1에 비해서 더 큰 신뢰성을 나타냄을 확인 할 수 있었다.
특히 SPI와 PN1 두 가뭄 지수는 강수량 만을 고려하는 만큼 큰 유사성을 보였으며, ADI는 이 두 가뭄지수에 비해 그래프의 상승, 하강 정도(편차)가 매우 컸다. 하지만 실제 농작지의 가뭄 추정에 있어서는 ADI가 SPI나 PN1에 비해서 더 큰 신뢰성을 나타냄을 확인 할 수 있었다.
지역적인 차이로는 서울, 전주, 대구가 평년에 비해 최근 5년간 봄, 여름의 토양수분이 크게 감소한 반면, 인천, 부산, 목포의 경우 평년에 비해 감소폭이 적거나, 오히려 많은 곳이 있었다. 해당 지점 들이 각각 내륙(서울, 전주, 대구)과 해안(인천, 부산, 목포)지방을 대표하는 만큼, 가뭄의 분포가 지역적으로 내륙과 해안지역이 차이가 있으며, 그 정도는 해안지방에 비해, 내륙지방에서 평년에 비해 최근 가뭄이 더욱 심해졌음을 추측할 수 있었다.
후속연구
, 2016). 따라서, 강수량에 국한된 수분의 공급적인 측면만 고려하지 않고, 작물의 가용 토양수분을 바탕으로 한 농업적 가뭄을 정량화 할 수 있는 지수를 이용하여 가뭄의 분포 양상을 분석할 수 있다면, 농업부문 가뭄대책 마련에 도움이 될 수 있을 것이다.
본 연구는 일부지역에 국한된 연구결과를 제시하였으나, 추후, 더 많은 특성을 고려한 지역에 대하여 확장한다면, 농업부분 가뭄 대응의 일환으로 대책 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
이처럼 본 연구에서 밝혀낸 가뭄의 성격에 따른 모의 결과의 차이와 최근의 양상은 분야별로 차별적인 정책 수립에 반영될 수 있다. 이를테면, 강수량은 예년에 비해 적지 않아 기상학적으로는 가뭄이 아니지만, 토양수분이 부족하여, 농업적으로는 가뭄이라 판단될 경우, 기상과 수자원공사, 그리고, 농촌진흥청, 농어촌공사 등이 수립할 수 있는 정책의 차별화를 꾀할 수 있는 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
농업가뭄지수의 기능은 무엇인가?
농업 분야에서 가뭄을 판단하기 위해 최근 ‘농업가뭄지수’(ADI, Agricultural Drought Index)가 제시된 바 있는데(Kim et al., 2015), 이 가뭄지수는 농작물이 생육에 이용할 수 있는 토양수분의 상태를 일 기상자료로부터 추정하며, 장기간의 물 공급(강수량)과 물 소비(증발산, 유출량)를 모두 고려하여, 토양의 물수지를 기반으로 한 토양수분 상태의 경시변화를 시공간적인 분포로 모의할 수 있다. ADI는 토양수분과의 변화 흐름에 있어 SPI에 비해 높은 신뢰도를 나타낸 바 있다(Kim et al.
농업가뭄지수의 신뢰도는 어떻게 나타나는가?
, 2015), 이 가뭄지수는 농작물이 생육에 이용할 수 있는 토양수분의 상태를 일 기상자료로부터 추정하며, 장기간의 물 공급(강수량)과 물 소비(증발산, 유출량)를 모두 고려하여, 토양의 물수지를 기반으로 한 토양수분 상태의 경시변화를 시공간적인 분포로 모의할 수 있다. ADI는 토양수분과의 변화 흐름에 있어 SPI에 비해 높은 신뢰도를 나타낸 바 있다(Kim et al., 2015).
기상학적 가뭄과 수문학적 가뭄은 각각 무엇인가?
가뭄은 그 특성에 따라 몇 가지로 분류되는데, 먼저 기상학적 가뭄은 일정 기간 동안 예년의 평균적인 강수량보다 적은 강수로 인해 건조한 날이 지속되는 가뭄을 뜻하며, 수문학적 가뭄은 수자원의 공급 부족을 의미한다. 또한, 농업적 가뭄이라 함은 작물의 생육에 필요한 수분 부족을 말하며, 강수량뿐 아니라, 증발산, 유출량, 작물의 특성 등을 고려하며, 토양수분, 식물수분량 등을 고려한다(Wilhite and Glantz, 1985).
참고문헌 (17)
Allen, R. G., L. S. Peretira, D. Raes, and M. Smith, 1998: Crop Evapotranspiration: Guidelines for Computing Crop Water Requirements. FAO irrigation and drainage paper 56, UN-FAO, Rome, Italy.
Byun, H. R., and D. A. Wilhite, 1999: Objective quantification of drought severity and duration. Journal of Climate 12, 2747-2756.
IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change), 2013: Climate change 2013: The Physical Science Basis. Working group I Contribution to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.
Kim, D. J., S.-O. Kim, J.-H. Kim, K-M. Shim, and J. I. Yun, 2015: A drought index designed for field-scale water management. Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences 51(3), 197-203.
Kim, J.-S., M.-H. Choi, and J.-H. Lee, 2012: Analysis of regional drought characteristics associated with atmospheric teleconnections. Proceedings of 2012 Korean Geo-Environmental Society Conference, Seoul, Korea, Korean Geo-environmental Society, 269-271.
KMA (Korea Meteorological Administration), 2015: Current Status and Prospects of Drought. Press Release (2015.6.3). (In Korean)
KMA (Korea Meteorological Administration), 2017: 기상 자료개방포털, http://data.kma.go.kr (2017.08.01)
KMA (Korea Meteorological Administration), 2017: 종합 가뭄정보시스템, http://drought.kma.go.kr (2017.08.01)
Kwak, J. W., S. D. Lee, Y. S. Kim, and H. S. Kim, 2013: Return period estimation of droughts using drought variables from Standardized precipitation index. Journal of Korea Water Resources Association 46(8), 795-805. (in Korean with English abstract) doi:10.3741/JKWRA.2013.46.8.795
Lee, B. R., B. G. Bae, and S, H. Choi, 2015: Drought analysis using comparison of standardized precipitation index and social big data. Proceeding of Korea Computer Congress 2015, Jeju, Korea, The Korean Institute of Information Scientists and Engineers, 16-18.
Lee, J. H., J. W. Seo, and C. J. Kim, 2012: Analysis on trends, periodicities and frequencies of Korean drought using drought indices. Journal of Korea Water Resources Association 45(1), 75-89. (in Korean with English abstract)
Lee, J.-W., S.-S. Jang, S.-R. Ahn, K.-W. Park, and S.-J. Kim, 2016: Evaluation of the relationship between meteorological, agricultural and in-situ big data. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 19(1), 64-79. (in Korean with English abstract) doi:10.11108/kagis.016.19.1.06
MOLIT (Ministry of Land, Infrastructure and Transport, Water Resource Management Information System, 2017: http://www.wamis.go.kr (2017.08.01)
Morid, S., V. U. Smakhtin, and M. Moghadasi, 2006: Comparison of seven meteorological indices for drought monitoring in Iran. International Journal of Climatology 26, 971-985. doi:10.1002/joc.1264
Nam, W. H., J. Y. Choi, M. W. Jang, and E. M. Hong, 2013: Agricultural drought risk assessment using reservoir drought index. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 55(3), 41-49. (in Korean with English abstract) doi:10.5389/KSAE.2013.55.3.041
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