기상학적 가뭄지수와 수문학적 가뭄지수를 이용한 첨두가뭄심도 발생시점 및 가뭄기간 분석 Analysis of peak drought severity time and period using meteorological and hydrological drought indices원문보기
본 연구는 기상학적 및 수문학적 가뭄지수를 이용하여 가뭄사상의 첨두 심도 발생시점과 가뭄발생 기간에 대한 연구를 수행하였다. 연구를 수행하기 위해 사용한 가뭄지수로 기상학적 가뭄지수는 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 사용하였으며, 수문학적 가뭄지수로는 하천가뭄지수(Streamflow Drought Index, SDI)와 표준하천유량지수(Standardized Streamflow Index, SSI)를 이용하였다. 연구 대상지역은 농촌과 도시가 공존하는 청미천 유역을 선택하였으며, 평가기간은 1985년 1월부터 2017년 6월까지 32.5년을 평가하였다 하천유량은 SWAT 모형을 이용하여 산정하였다. 수집한 데이터를 이용하여 가뭄지수를 산정한 후에 시계열을 토대로 가뭄의 특성을 분석하였다. 그 결과 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄이 발생한 후에 발생하는 것을 확인할 수 있다. SDI가 SSI보다 SPI와의 첨두 발생시점, 가뭄 시작일의 차이와 평균 가뭄기간이 더 크게 나지만, 가뭄지수의 심도를 비교해보면 일반적으로 SSI가 SDI 보다 심각한 심도를 나타내고 있다. 그러므로 가뭄의 특성을 확인하기 위해서는 기상학적, 수문학적 가뭄지수 등 다양한 가뭄지수를 검토해야 한다.
본 연구는 기상학적 및 수문학적 가뭄지수를 이용하여 가뭄사상의 첨두 심도 발생시점과 가뭄발생 기간에 대한 연구를 수행하였다. 연구를 수행하기 위해 사용한 가뭄지수로 기상학적 가뭄지수는 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 사용하였으며, 수문학적 가뭄지수로는 하천가뭄지수(Streamflow Drought Index, SDI)와 표준하천유량지수(Standardized Streamflow Index, SSI)를 이용하였다. 연구 대상지역은 농촌과 도시가 공존하는 청미천 유역을 선택하였으며, 평가기간은 1985년 1월부터 2017년 6월까지 32.5년을 평가하였다 하천유량은 SWAT 모형을 이용하여 산정하였다. 수집한 데이터를 이용하여 가뭄지수를 산정한 후에 시계열을 토대로 가뭄의 특성을 분석하였다. 그 결과 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄이 발생한 후에 발생하는 것을 확인할 수 있다. SDI가 SSI보다 SPI와의 첨두 발생시점, 가뭄 시작일의 차이와 평균 가뭄기간이 더 크게 나지만, 가뭄지수의 심도를 비교해보면 일반적으로 SSI가 SDI 보다 심각한 심도를 나타내고 있다. 그러므로 가뭄의 특성을 확인하기 위해서는 기상학적, 수문학적 가뭄지수 등 다양한 가뭄지수를 검토해야 한다.
This study analyzed the peak time of drought severity and drought period using meteorological and hydrological drought indices. Standardized Precipitation Index (SPI) using rainfall data was used for meteorological drought and Streamflow Drought Index (SDI) and Standardized Streamflow Index (SSI) us...
This study analyzed the peak time of drought severity and drought period using meteorological and hydrological drought indices. Standardized Precipitation Index (SPI) using rainfall data was used for meteorological drought and Streamflow Drought Index (SDI) and Standardized Streamflow Index (SSI) using streamflow data were used for the hydrological drought. This study was applied to the Cheongmicheon watershed which is a mixture area for rural and urban regions. The rainfall data period used in this study is 32.5 years (January of 1985~June of 2017) and the corresponding streamflow was simulated using SWAT. After the drought indices were calculated using the collected data, the characteristics of drought were analyzed by time series distribution of the calculated drought indices. Based on the results of the this study, it can be seen that hydrological drought occurs after meteorological drought. The difference between SDI and SPI peak occurrence time, difference in drought start date and average drought duration is greater than SSI and SPI. In general, SSI shows more severe than SDI. Therefore, various drought indices should be used at the identification of drought characteristics.
This study analyzed the peak time of drought severity and drought period using meteorological and hydrological drought indices. Standardized Precipitation Index (SPI) using rainfall data was used for meteorological drought and Streamflow Drought Index (SDI) and Standardized Streamflow Index (SSI) using streamflow data were used for the hydrological drought. This study was applied to the Cheongmicheon watershed which is a mixture area for rural and urban regions. The rainfall data period used in this study is 32.5 years (January of 1985~June of 2017) and the corresponding streamflow was simulated using SWAT. After the drought indices were calculated using the collected data, the characteristics of drought were analyzed by time series distribution of the calculated drought indices. Based on the results of the this study, it can be seen that hydrological drought occurs after meteorological drought. The difference between SDI and SPI peak occurrence time, difference in drought start date and average drought duration is greater than SSI and SPI. In general, SSI shows more severe than SDI. Therefore, various drought indices should be used at the identification of drought characteristics.
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문제 정의
따라서 본 연구는 기상학적 가뭄지수인 SPI와 수문학적 가뭄 지수인 SDI와 표준하천유량지수(Standardized Streamflow Index, SSI)의 가뭄 발생 시기 및 첨두발생 시점에 대하여 일단위 분석을 하였다. 가뭄지수간의 첨두 발생시점의 차이에 대하여 연구하였다. 연구 대상유역은 청미천 유역이며 1985년부터 2017년 6월까지에 대하여 60일, 90일, 120일, 150일의 지속기간을 분석하였다.
기상학적 가뭄지수가 수문학적 가뭄지수의 첨두 시점에 미치는 영향에 대한 평가하였다. 기상학적 가뭄지수는 SPI를 사용하였으며, 수문학적 가뭄지수는 SDI와 SSI를 사용하였다.
따라서 본 연구는 기상학적 가뭄지수인 SPI와 수문학적 가뭄 지수인 SDI와 표준하천유량지수(Standardized Streamflow Index, SSI)의 가뭄 발생 시기 및 첨두발생 시점에 대하여 일단위 분석을 하였다. 가뭄지수간의 첨두 발생시점의 차이에 대하여 연구하였다.
하지만 두 가뭄지수의 심도를 비교해보면 SSI가 SDI 보다 심각한 심도를 나타내고 있다. 이러한 연구를 바탕으로 다양한 유역을 대상으로 가뭄지수간의 특성을 비교 분석함에 있어 유역의 경사, 유역의 개발상태, 유역의 규모 등 다양한 유역의 특성변화에 따른 가뭄지수의 변화에 대하여 연구할 수 있다.
제안 방법
가뭄을 평가하기 위하여 기상학적 가뭄지수로는 SPI를, 수문학적 가뭄지수는 SDI와 SSI를 이용하였다. SPI의 강수량 자료는 1985년 1월부터 2017년 6월까지 이천기상관측소에서 수집하였으며, SDI와 SSI에 대한 일 유출량을 SWAT 모형을 모의하여 산정하였다. 가뭄지수를 평가하면서 지속기간 60일, 90일, 120일, 150일에 대한 일 단위 가뭄지수를 산출하였다.
가뭄지수간의 영향을 분석하기 위하여 각 가뭄지수간 발생 횟수, 가뭄기간, 첨두가뭄 발생시점을 비교하였다. 다양한 형태의 가뭄지수를 분석하여 모든 지속기간의 가뭄사상의 평균 가뭄기간을 분석한 결과 33번의 SDI 평균 가뭄기간은 112.
SPI의 강수량 자료는 1985년 1월부터 2017년 6월까지 이천기상관측소에서 수집하였으며, SDI와 SSI에 대한 일 유출량을 SWAT 모형을 모의하여 산정하였다. 가뭄지수를 평가하면서 지속기간 60일, 90일, 120일, 150일에 대한 일 단위 가뭄지수를 산출하였다.
기상학적 가뭄지수가 수문학적 가뭄지수의 첨두 시점에 미치는 영향에 대한 평가하였다. 기상학적 가뭄지수는 SPI를 사용하였으며, 수문학적 가뭄지수는 SDI와 SSI를 사용하였다. 평가기간은 1985년 1월부터 2017년 6월까지이며 지속기간 60일, 90일, 120일, 150일에 대하여 가뭄을 일 단위로 정량화하여 평가하였다.
본 연구는 청미천 유역의 2017년 6월까지의 강우량 자료를 이용하여 기상학적 가뭄지수와 수문학적 가뭄지수 간의 첨두 가뭄지수 발생시점의 차이에 대하여 일 단위로 분석하였다. 기상학적 가뭄지수는 강수량만을 고려한 SPI를 선택하였으며, 수문학적 가뭄지수는 유출량을 변수로 하는 SDI, SSI를 사용하였다. 수문학적 가뭄지수를 산정하는데 필요한 일 유출량 자료는 SWAT을 이용하여 산정하였다.
본 연구는 청미천 유역의 2017년 6월까지의 강우량 자료를 이용하여 기상학적 가뭄지수와 수문학적 가뭄지수 간의 첨두 가뭄지수 발생시점의 차이에 대하여 일 단위로 분석하였다. 기상학적 가뭄지수는 강수량만을 고려한 SPI를 선택하였으며, 수문학적 가뭄지수는 유출량을 변수로 하는 SDI, SSI를 사용하였다.
평가기간은 1985년 1월부터 2017년 6월까지이며 지속기간 60일, 90일, 120일, 150일에 대하여 가뭄을 일 단위로 정량화하여 평가하였다. 산정한 기상학적, 수문학적 가뭄지수간의 첨두 가뭄심도의 발생시점에 대하여 비교분석하였다.
기상학적 가뭄지수는 강수량만을 고려한 SPI를 선택하였으며, 수문학적 가뭄지수는 유출량을 변수로 하는 SDI, SSI를 사용하였다. 수문학적 가뭄지수를 산정하는데 필요한 일 유출량 자료는 SWAT을 이용하여 산정하였다. 지속기간 60일, 90일, 120일, 150일에 대하여 분석을 하였으며, 효과적인 분석을 위해 수문학적 가뭄지수가 심도 -1.
수문학적 가뭄지수를 산정하는데 필요한 일 유출량 자료는 SWAT을 이용하여 산정하였다. 지속기간 60일, 90일, 120일, 150일에 대하여 분석을 하였으며, 효과적인 분석을 위해 수문학적 가뭄지수가 심도 -1.5 이하의 가뭄사상에 대하여 조사하였다.
기상학적 가뭄지수는 SPI를 사용하였으며, 수문학적 가뭄지수는 SDI와 SSI를 사용하였다. 평가기간은 1985년 1월부터 2017년 6월까지이며 지속기간 60일, 90일, 120일, 150일에 대하여 가뭄을 일 단위로 정량화하여 평가하였다. 산정한 기상학적, 수문학적 가뭄지수간의 첨두 가뭄심도의 발생시점에 대하여 비교분석하였다.
대상 데이터
유역 내에 위치한 기상관측소가 없어 가장 가까운 기상청 관할 관측소인 이천 가상관측소의 자료를 이용하였다. 본 연구에서는 이천 기상관측소의 1985년 1월부터 2017년 6월까지의 일강수량 자료를 이용하였는데 이 기간의 연평균 강수량은 Fig. 2와 같다. 1985년부터 2017년의 평균 연 강수량은 1,358.
가뭄지수간의 첨두 발생시점의 차이에 대하여 연구하였다. 연구 대상유역은 청미천 유역이며 1985년부터 2017년 6월까지에 대하여 60일, 90일, 120일, 150일의 지속기간을 분석하였다. 연구에서 사용한 가뭄지수는 기상학적 가뭄지수인 SPI와, 수문학적 가뭄지수인 SDI와 SSI를 이용하였으며, 이때 사용한 기상자료는 이천 기상관측소 자료이고, 유출량 자료는 SWAT 모형을 이용하여 모의한 결과이다.
연구 대상유역은 청미천 유역이며 1985년부터 2017년 6월까지에 대하여 60일, 90일, 120일, 150일의 지속기간을 분석하였다. 연구에서 사용한 가뭄지수는 기상학적 가뭄지수인 SPI와, 수문학적 가뭄지수인 SDI와 SSI를 이용하였으며, 이때 사용한 기상자료는 이천 기상관측소 자료이고, 유출량 자료는 SWAT 모형을 이용하여 모의한 결과이다.
1은 청미천의 유역도 이다. 유역 내에 위치한 기상관측소가 없어 가장 가까운 기상청 관할 관측소인 이천 가상관측소의 자료를 이용하였다. 본 연구에서는 이천 기상관측소의 1985년 1월부터 2017년 6월까지의 일강수량 자료를 이용하였는데 이 기간의 연평균 강수량은 Fig.
이론/모형
가뭄을 평가하기 위하여 기상학적 가뭄지수로는 SPI를, 수문학적 가뭄지수는 SDI와 SSI를 이용하였다. SPI의 강수량 자료는 1985년 1월부터 2017년 6월까지 이천기상관측소에서 수집하였으며, SDI와 SSI에 대한 일 유출량을 SWAT 모형을 모의하여 산정하였다.
성능/효과
각 지속기간에 대한 두 번째로 극심한 가뭄은 2000년도에 발생하였으며, 3월 25일부터 6월 20일까지 비슷한 시기의 가뭄에서 발생하였음을 알 수 있다. SDI는 지속기간 90일을 제외하고 2015년 10월에서 11월 사이에 발생한 가뭄이 가장 극심한 가뭄이 발생하였음을 나타냈으며, 전체적인 극심한 가뭄순위 결과 2014년부터 2017년까지 극심한 가뭄이 발생함을 확인할 수 있다. SSI의 극심한 가뭄의 발생 시기가 SPI와 비슷한 것을 확인할 수 있었다.
모든 지속기간에 대하여 2001년이 가장 극심한 기상학적 가뭄이 발생하였다. SDI는 지속기간의 변화에 따라 가뭄지수의 극심함 순위가 변동되지만 2014년부터 2017년까지 심각한 가뭄이 빈번하게 발생함을 확인할 수 있었다. SSI 는 SPI와 비슷한 결과를 얻을 수 있었다.
Table 2는 산정한 가뭄지수간의 상관계수를 산정한 결과이다. SPI와 SSI의 경우 같은 지속기간에 대해서 0.77~0.95의 값을 보였고, SDI의 경우는 이보다 약간 작은 0.74~0.93 값을 보였다. SSI와 SDI 사이의 상관계수는 0.
4일을 보였다. SPI와의 첨두 가뭄의 발생시점의 차이는 SDI가 34.1일, SSI가 22.8일을 보였다. 이러한 SDI와 SSI의 차이가 발생하는 이유는 가뭄지수를 산정하는 방법에 따른 차이로 발생한다.
SPI와의 가뭄 시작은 평균 11일 차이를 보이고 있으며, 첨두 발생시기의 차이는 36일의 차이를 보인다. SSI는 8번의 가뭄이 발생하였고, 평균 가뭄기간은 116일, SPI와의 가뭄 시작일 차이는 평균 16일, 첨두 발생일 차이는 SDI와 같은 36일을 보이고 있다.
가뭄지수간의 영향을 분석하기 위하여 각 가뭄지수간 발생 횟수, 가뭄기간, 첨두가뭄 발생시점을 비교하였다. 다양한 형태의 가뭄지수를 분석하여 모든 지속기간의 가뭄사상의 평균 가뭄기간을 분석한 결과 33번의 SDI 평균 가뭄기간은 112.1일을 38번의 SSI 평균 가뭄기간은 96.8일, 38번의 SPI 의 평균 가뭄기간은 80.3일을 보이고 있다. 또한 전체 지속기간의 가뭄사상 시작시점은 SDI와 SPI는 17.
3일을 보이고 있다. 또한 전체 지속기간의 가뭄사상 시작시점은 SDI와 SPI는 17.4일의 차이를 보였고 SSI와의 차이는 13.4일을 보였다. SPI와의 첨두 가뭄의 발생시점의 차이는 SDI가 34.
이러한 결과를 바탕으로 수문학적 가뭄지수는 기상학적 가뭄과 밀접한 관계가 있음을 확인할 수 있으며, SDI가 SSI보다 SPI와의 첨두 발생시점, 가뭄 시작일의 차이와 평균 가뭄기 간이 더 크게 나타남을 확인할 수 있었다. 하지만 두 가뭄지수의 심도를 비교해보면 SSI가 SDI 보다 심각한 심도를 나타내고 있다.
SPI와의 가뭄 시작일과 첨두 발생일은 각각 15일씩 차이가 나는 것을 확인할 수 있다. 지속기간이 증가함에 따라 소규모의 가뭄지수의 빈도가 낮아져 전체적인 발생 빈도가 감소하였으며, SPI와의 평균 가뭄 시작일과 첨두발생 시기의 차이는 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
SSI 기준으로는 13번의 가뭄이 발생하였다. 평균 가뭄기간은 80일로 SDI 보다 짧은 가뭄기간을 보이고 있으며, 최대 가뭄기간은 2015년에 발생한 가뭄으로 153일을 보였다. 이는 SDI 보다 49일 짧은 결과를 보이고 있다.
즉, 지속기간이 짧은 경우에는 수문학적 가뭄지수는 기상학적 가뭄지수와 어느 정도 차이가 나는 것을 확인할 수 있다. 하지만 지속기간이 길어질수록 상관계수는 높아져서 기상학적 가뭄지수가 수문학적 가뭄지수와 거의 유사한 경향을 보임을 확인하였다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
표준강수증발산지수이란 무엇을 고려하여 가뭄을 평가하는 지수인가?
, 1993)는 산출방법이 간단하며 강수량만을 변수로 가뭄 심도를 정량화하기 때문에 가장 대표적인 기상학적 가뭄지수이다. 강수량뿐만 아니라 증발산량을 동시에 고려하여 가뭄을 평가할 수 있는 표준강수증발산지수(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI; Vicente-Serrano et al., 2010)도 빈번하게 이용되고 있는 기상학적 가뭄지수이다(Lee et al.
첨두발생 시점에 대한 분석이 필요한 이유는 무엇인가?
, 2015)가 주를 이루고 있으며, 가뭄지수에 따른 가뭄발생기간 또는 최대가뭄심도가 발생하는 시점의 차이 등에 대한 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. Kim and Chung (2017)은 기상학적 가뭄지수인 SPI 및 SPEI 와 수문학적 가뭄지수인 SDI를 이용하여 첨두가뭄심도 시점을 결정하여 비교하였으나 월 단위 지수를 이용하여 정확한 차이를 확인하지 못했다.
가뭄의 분류는 어떻게 구분되는가?
, 1998; Heim, 2002; Keyantash and Dracup, 2002). 가뭄의 분류는 일반적으로 농업적(agricultural), 기상학적(meteorological), 수문학적(hydrological), 생태학적(ecological) 및 사회 · 경제학적(socio-economic) 가뭄 등으로 구분된다(Wilhite and Glantz, 1985; Correia et al., 1991; Tate and Gustard, 2000).
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