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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 인공위성 기반의 TRMM/GPM 강우 및 MODIS 지표특성 이미지 자료를 토양수분자료동화기법과 연계하여 최근 심각한 가뭄피해가 발생하고 있는 충청북도 지역을 대상으로 농업가뭄을 평가하였다. 연구목적은 1)TRMM/GPM 및 MODIS 이미지 자료와 토양수분자료동화기법 연계를 통해 산정된 시⋅공간적으로 연속적인 일별 토양수분 기반 농업가뭄지수 토양수분 백분위 및 SMDI 산정, 2)TRMM/GPM 기반 SPI를 이용한 기상학적 가뭄 산정, 및 3) 토양수분 백분위 해석 및 SMDI와 SPI를 이용한 충청북도 지역의 기상학적⋅농업 가뭄 특성을 분석하였다.
- SPI는 -2에서 +2의 범위로 나타내며 극한 상황의 건조 및 습윤 상태를 의미한다. 본 연구에서는 농업가뭄을 평가하는 토양수분의 감소를 비교하기 위하여 SPI-3을 산정하였다. 백분위 해석기법은 해당기간에서의 토양수분의 등수를 평가하여 가뭄의 정도를 판단하는 방법으로, 정상상태인 50%보다 낮은 값을 가질수록 가뭄이 심한 것을 나타낸다.
- 본 연구에서는 원격탐사자료(TRMM/GPM 및 MODIS)를 이용하여 우리나라의 기상학적 및 농업적 가뭄을 평가하였다. 장기간의 TRMM/GPM 강우자료(1km × 1km)를 이용하여 기상학적 가뭄지수 SPI를 산정하였다.
- 연구목적은 1)TRMM/GPM 및 MODIS 이미지 자료와 토양수분자료동화기법 연계를 통해 산정된 시⋅공간적으로 연속적인 일별 토양수분 기반 농업가뭄지수 토양수분 백분위 및 SMDI 산정, 2)TRMM/GPM 기반 SPI를 이용한 기상학적 가뭄 산정, 및 3) 토양수분 백분위 해석 및 SMDI와 SPI를 이용한 충청북도 지역의 기상학적⋅농업 가뭄 특성을 분석하였다.
가설 설정
- SWAP 모형에서 토양특성은 단일토양특성(homogeneous soil texture)으로 가정하였으며, 토양층(soil layers)은 총 33개 층으로 구성하였다. 총 토양깊이는 지표면으로부터 200cm로 하였으며, 각 토양층의 구성은 지표면으로부터 1cm × 10(토양층의 갯수), 5cm × 10, 10cm × 12 및 20cm × 1로 구성하였다.
제안 방법
- 6은 기상청의 종관기상관측소(ASOS)에서 2000년부터2015년까지 측정된 우리나라의 연평균 강수량을 나타낸다. 16년 동안 ASOS관측소에서 측정된 강수량의 평균은1333.2mm로 나타났으며, 이중 강수량이 가장 많은 2003(1836.9mm)년과 강수량이 가장 적은 2015년(984.7mm)에 산정된 토양수분이미지를 비교 분석하였다(Fig. 7). 적은 양의강수량이 발생한 2015년의 경우 강수량이 많은 2003년에 비해 월평균 토양수분이 상대적으로 낮게 나타났다.
- (2016a)이 제시한 토양수분자료동화기법(near-surface soil moisture data assimilation scheme)은 유전자 알고리즘과 연계하여 실측된 토양수분으로부터 토양의 수리학적 매개변수(k={α, n, θres, θsat, Ksat})를 추출한다. 1차원 기반의 SWAP 모형과 연계된 토양수분자료동화기법은 TRMM/GPM 강우 및 기상청에서 제공하는 기상자료(일사량, 최고 및 최저 온도, 풍속)를 SWAP 모형의 입력자료로 사용하여 MODIS 기반 토양수분이미지로부터 공간적으로 분포되어 있는 격자크기 해상도의 토양의 수리학적 매개변수를 추출하고, 추출된 매개변수를 이용하여 일별 토양수분을 산정한다.
- 2014년에 관측된 청미천유역에 해당하는 MODIS 격자 기반 토양수분을 청미천에서 실측된 TDR 기반 토양수분 평균값에 일치하도록 보정을 하였다. Table 1은 본 연구에서 사용된 원격탐사자료의 제원을 나타낸다.
- MODIS 토양수분의 경우 넓은 공간분포(1km ×1km)를 나타내기 때문에 지점(point-scale) 기반의 TDR과 직접적인 비교는 불가능하지만, 1km × 1km 해상도를 나타낼 수 있는 실측값의 부재로 인하여 상대적인 차이만 확인하였다. MODIS와 TDR 값은 공간해상도의 불일치로 인하여 불확실성이 상대적으로 높게 나타났으나, 물리적 특성에 기반하는 SWAP 모형 기반 토양수분자료동화기법을 적용하여MODIS 토양수분으로부터 상대적으로 신뢰성이 높은 토양수분을 재생산 하였다. 이렇듯 MODIS 및 TDR 토양수분 실측값을 이용하여 토양수분자료동화기법의 적용성을 검증하였다.
- TRMM/GPM(1km × 1km)과 MODIS(500m × 500m)의 해상도 일치를 위하여 MODIS의 해상도를 1km × 1km 해상도로 변환하였다.
- MODIS 기반의 토양수분 이미지자료의 경우 넓은 유역의 토양수분 관측이 가능하지만, 기상상태에 따라 관측이 불가능한 지역이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 TRMM/GPM 강우 자료와 토양수분자료동화기법을 이용하여 MODIS 기반의 토양수분 이미지자료로부터 토양의 수리학적 매개변수를 추출하고, 추출된 수리학적 매개변수를 Soil Water-Atmosphere-Plant Model(SWAP, Kroes et al., 1999; van Dam et al., 1997)모형의 입력자료로 사용하여 일별 토양수분을 산정하였다. 산정된 일별 토양수분자료를 이용하여 농업가뭄을 평가할 수 있는 토양수분 백분위(Soil Moisture Percentile, SMP)와 SMDI를 산정하여 농업가뭄을 평가하였다.
- 산정된 일별 토양수분자료를 이용하여 농업가뭄을 평가할 수 있는 토양수분 백분위(Soil Moisture Percentile, SMP)와 SMDI를 산정하여 농업가뭄을 평가하였다. 또한 TRMM/GPM 강우 이미지와 SPI 가뭄지수를 연계하여 기상학적 가뭄을 산정하였으며, 농업가뭄지수인 토양수분 백분위 및 SMDI를 비교하여 가뭄지수에 따른 가뭄특성을 분석하였다. Fig.
- 본 연구에서는 2000∼2015년 중에서 강수량이 가장 많은 2003(1836.9mm)년과 강수량이 가장 적은 2015년(984.7mm)을 선정하여 토양수분 및 농업가뭄을 평가하였다.
- 본 연구에서는 원격탐사된 TRMM/GPM 강수자료, 토양수분자료동화기법 및 다양한 가뭄지수를 이용하여 우리나라의 기상학적 및 농업적 가뭄을 평가하였다. 전체적으로 기상학적 및 농업적 가뭄은 강수량의 유무에 큰 영향을 받지만 국지적으로는 지표특성이 농업가뭄에 영향을 미치기 때문에 농업가뭄 평가시 토양수분을 고려한 가뭄평가가 필요한 것으로 판단되었다.
- 본 연구에서는 인공위성 기반 TRMM/GPM 및 MODIS 이미지 자료와 토양수분자료동화기법(Shin et al., 2016a)을 연계하여 시⋅공간적으로 연속적인 일별 토양수분 및 농업 가뭄을 산정하였다.
- 총 토양깊이는 지표면으로부터 200cm로 하였으며, 각 토양층의 구성은 지표면으로부터 1cm × 10(토양층의 갯수), 5cm × 10, 10cm × 12 및 20cm × 1로 구성하였다. 본 연구에서는 지표 토층(0-30cm) 깊이의 토양수분만 사용하기 때문에 지하수위는 자연배수로 고려하였다.
- 산정된 일별 토양수분과 백분위 해석기법 및 SMDI 지수를 연계하여 장기간의 격자별(1km × 1km) 농업 가뭄을 평가 하였다.
- , 1997)모형의 입력자료로 사용하여 일별 토양수분을 산정하였다. 산정된 일별 토양수분자료를 이용하여 농업가뭄을 평가할 수 있는 토양수분 백분위(Soil Moisture Percentile, SMP)와 SMDI를 산정하여 농업가뭄을 평가하였다. 또한 TRMM/GPM 강우 이미지와 SPI 가뭄지수를 연계하여 기상학적 가뭄을 산정하였으며, 농업가뭄지수인 토양수분 백분위 및 SMDI를 비교하여 가뭄지수에 따른 가뭄특성을 분석하였다.
- MODIS와 TDR 값은 공간해상도의 불일치로 인하여 불확실성이 상대적으로 높게 나타났으나, 물리적 특성에 기반하는 SWAP 모형 기반 토양수분자료동화기법을 적용하여MODIS 토양수분으로부터 상대적으로 신뢰성이 높은 토양수분을 재생산 하였다. 이렇듯 MODIS 및 TDR 토양수분 실측값을 이용하여 토양수분자료동화기법의 적용성을 검증하였다.
- 장기간의 TRMM/GPM 강우자료(1km × 1km)를 이용하여 기상학적 가뭄지수 SPI를 산정하였다.
- 따라서 농업가뭄평가를 위해서는 SMDI가 지표특성에 따른 가뭄의 정도를 더욱 잘 반영하는 것으로 판단되었다. 전체적으로 인공위성 기반 TRMM/GPM 강우자료를 이용하여 SPI 및 SMDI 가뭄지수를 산정 및 우리나라의 기상학적 및 농업가뭄을 평가하였다. 그러나 우리나라의 경우 평야지역에서 논 작물이 주로 재배되기 때문에 담수형태의 논 재배지역의 경우 인공위성 기반의 이미지 자료를 적용하지 못하는 단점이 있을 것으로 판단된다.
- 총 토양깊이는 지표면으로부터 200cm로 하였으며, 각 토양층의 구성은 지표면으로부터 1cm × 10(토양층의 갯수), 5cm × 10, 10cm × 12 및 20cm × 1로 구성하였다.
- 장기간의 토양수분자료를 산정하기 위하여 기상청의 100여개의 종관기상관측소 중 16년 이상 관측되고 있는 76개 관측소의 종관기상관측자료를 이용하여 SWAP 모형의 기상입력자료(일조량, 최고 및 최저 온도, 습도 및 풍속)로 사용하였다. 토양수분에 가장 큰 영향을 미치는 강수량 자료의 경우공간적인 분포를 고려하기 위하여 TRMM(2000-2014)/GPM(2015-현재)위성자료를 이용하여 토양수분을 산정하였다.TRMM/GPM(1km × 1km)과 MODIS(500m × 500m)의 해상도 일치를 위하여 MODIS의 해상도를 1km × 1km 해상도로 변환하였다.
- 토양수분자료동화기법은 원격탐사자료로부터 토양의 수리학적 매개변수를 추출하며, 추출된 매개변수는 수문모형(SWAP)의 토양 매개변수 입력자료로 사용하여 시⋅공간적으로 연속적인 일별 토양수분을 산정하였다.
- 030이하로 나타났으며, 모의된 토양수분이 TDR 기반의 실측토양수분을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 토양수분자료동화기법의 검증을 수행한 이후, MODIS 토양수분 이미지 자료에 적용하여 우리나라의 격자기반 토양의 수리학적 매개변수를 추출 및 추출된 매개변수와 장기간의 기상자료를 이용하여 일별 토양수분을 산정하였다. 강우가 집중되는 여름철(7∼9월)에 토양수분량이 크게 증가하는 것으로 나타났으며, 강우가 많이 발생한 2003년이 적게 발생한 2015년의 토양보다 토양수분이 높게 나타났다.
대상 데이터
- 본 연구에서는 토양수분자료동화기법 기반으로 산정된 토양수분을 검증하기 위하여 청미천유역에서 관측된 TDR 실측자료(MOLIT, 2012; 2014)를 이용하였다. 기상자료는 2012년 및 2014년 3월 1일부터 10월 31일까지 측정된 이천관측소(203)의 종관기상관측(Automated Synoptic Observing System ASOS)자료를 이용하였다. 실측자료와 모의된 토양수분의 적용성을 검증하기 위하여 식 (10) 및 (11)의 Pearson 상관계수(R)과 Root Mean Square Error(RMSE)를 이용하여 실측 및 모의값의 적합도/불확실성을 평가하였다.
- 본 연구에서 객체는 토양의 수리학적 매개변수(k={α, n, θres, θsat, Ksat})로 구성되며 실측값은 MODIS/TDR 기반 토양수분자료를 사용하였다.
- 본 연구에서는 토양수분자료동화기법 기반으로 산정된 토양수분을 검증하기 위하여 청미천유역에서 관측된 TDR 실측자료(MOLIT, 2012; 2014)를 이용하였다. 기상자료는 2012년 및 2014년 3월 1일부터 10월 31일까지 측정된 이천관측소(203)의 종관기상관측(Automated Synoptic Observing System ASOS)자료를 이용하였다.
- 장기간의 토양수분자료를 산정하기 위하여 기상청의 100여개의 종관기상관측소 중 16년 이상 관측되고 있는 76개 관측소의 종관기상관측자료를 이용하여 SWAP 모형의 기상입력자료(일조량, 최고 및 최저 온도, 습도 및 풍속)로 사용하였다. 토양수분에 가장 큰 영향을 미치는 강수량 자료의 경우공간적인 분포를 고려하기 위하여 TRMM(2000-2014)/GPM(2015-현재)위성자료를 이용하여 토양수분을 산정하였다.
- 2는 기상자료를 이용한 종관관측소의 위치와 토양수분자료동화기법의 검증실험을 실시한 청미천유역을 나타낸다. 청미천유역에서는 총 18개의 지점에서 TDR기반 토양수분을 측정하였으며, 본 연구에서는 18개 지점 토양수분자료의 평균값을 사용하였다.
- 7mm)을 선정하여 토양수분 및 농업가뭄을 평가하였다. 토양수분자료동화 기법의 검증을 위하여 청미천유역의 2012년 및 2014년 TDR 기반 토양수분 실측자료를 사용하여 검증하였다. 2012년과 2014년 모두 상관성(R)이 0.
데이터처리
- 기상자료는 2012년 및 2014년 3월 1일부터 10월 31일까지 측정된 이천관측소(203)의 종관기상관측(Automated Synoptic Observing System ASOS)자료를 이용하였다. 실측자료와 모의된 토양수분의 적용성을 검증하기 위하여 식 (10) 및 (11)의 Pearson 상관계수(R)과 Root Mean Square Error(RMSE)를 이용하여 실측 및 모의값의 적합도/불확실성을 평가하였다.
이론/모형
- (2003)이 제시한 회귀식(공식 3-5)을 적용하여 1km × 1km 해상도의 MODIS기반 토양수분으로 변환하였다.
- SWAP 모형은 Richard 공식(6)을 이용하여 토양수의 흐름을 모의한다. SWAP 모형은 토양의 수리학적 매개변수(α, n, θres, θsat, Ksat)와 기상자료를 이용하여 토양층의 일별 토양수분을 계산한다.
- 기상학적 및 농업적 가뭄지수를 평가하기 위하여 SPI, 토양수분 백분위 해석기법(SMP) 및 SMDI를 산정하였다. 기상학적 가뭄평가를 위하여 선정된 SPI는 다양한 시간축척(1, 3, 6, 9, 12, 24, 48 개월)을 고려하여 산정할 수 있다.
- 토양의 수리학적 함수들은 van Genuchten (1980)과 Mualem(1976)에 의해 제시된 해석공식에 의해 해석된다.
성능/효과
- 토양수분자료동화 기법의 검증을 위하여 청미천유역의 2012년 및 2014년 TDR 기반 토양수분 실측자료를 사용하여 검증하였다. 2012년과 2014년 모두 상관성(R)이 0.5이상 불확실성(RMSE)이0.030이하로 나타났으며, 모의된 토양수분이 TDR 기반의 실측토양수분을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 토양수분자료동화기법의 검증을 수행한 이후, MODIS 토양수분 이미지 자료에 적용하여 우리나라의 격자기반 토양의 수리학적 매개변수를 추출 및 추출된 매개변수와 장기간의 기상자료를 이용하여 일별 토양수분을 산정하였다.
- 3은 청미천유역의 2012년 측정된 TDR 기반 토양수분실측자료에 토양수분자료동화기법을 적용하여 추출된 토양특성 기반 토양수분 모의값과 TDR 실측값의 비교를 나타낸다. 9월 8일부터 9월 22일과 10월 9일부터 10월 22일의 토양수분 실측값과 모의값이 다소 차이를 보였으며, 특히 9월에는 강우가 발생하였으나 실측 토양수분은 반대로 낮아지는 경향을 보였다. 이는 이천기상관측소와 청미천유역의 기상상태의 공간적 불일치 혹은 실측 오차로 인한 것으로 판단되었다.
- 5는 2014년 TRMM/GPM 자료를 이용하여 MODIS 기반의 토양수분자료에서 청미천유역에 해당하는 격자(1km ×1km) 기반의 토양수분자료에 토양수분자료동화기법을 적용하여 추출된 토양특성 기반 토양수분 모의값 및 MODIS/TDR토양수분 실측값의 비교를 나타낸다. MODIS기반의 토양수분자료와 모의된 토양수분의 불확실성(R : 0.243, RMSE : 0.056)이 다소 높은 것으로 나타났으나, 모의값을 TDR 기반실측값과 검증한 결과 MODIS와 비교하여 모의값(R: 0.563, RMSE: 0.021)이 TDR 실측값을 상대적으로 잘 반영하는 것으로 나타났다. MODIS 토양수분의 경우 넓은 공간분포(1km ×1km)를 나타내기 때문에 지점(point-scale) 기반의 TDR과 직접적인 비교는 불가능하지만, 1km × 1km 해상도를 나타낼 수 있는 실측값의 부재로 인하여 상대적인 차이만 확인하였다.
- 9(c,d)는 2003년과 2015년 농업가뭄지수 SMDI의 공간분포를 나타낸다. SMDI와 백분위 해석기법을 비교한 결과 일부지역에서 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 특히 백분위 해석기법에서 산정한 2003년의 10월의 가뭄의 정도와 SMDI를 비교해본 결과 백분위 해석 기법의 가뭄정도가 더욱 심한 것으로 나타났다.
- 토양수분 기반 백분위 해석기법 및 SMDI 지수 역시전체적인 가뭄분포는 강수량과 유사하게 나타났으나, 지역적으로는 지표특성에 따라 농업 가뭄에 차이가 발생하는 것으로 나타났다. SPI 및 SMDI 지수의 경우 과거의 가뭄의 상태가 현재에도 영향을 미치지만, 백분위 해석기법의 경우 최고 및 최저 토양수분 구간내에서의 순위(%)를 산술적으로 계산하기 때문에 과거의 가뭄의 상태가 현재에 영향을 미치지 못하는 것으로 판단되었다. 따라서 농업가뭄평가를 위해서는 SMDI가 지표특성에 따른 가뭄의 정도를 더욱 잘 반영하는 것으로 판단되었다.
- 강우가 집중되는 여름철(7∼9월)에 토양수분량이 크게 증가하는 것으로 나타났으며, 강우가 많이 발생한 2003년이 적게 발생한 2015년의 토양보다 토양수분이 높게 나타났다.
- 전체적으로 기상학적 및 농업적 가뭄의 공간적인 분포는 유사하게 나타났다. 강우의 발생 유무가 기상학적/농업 가뭄지수에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 백분위 해석기법 및 SMDI 지수에서 나타난 것처럼 지역적으로도 지표특성에 따라 농업 가뭄에 차이가 발생하는 것으로 나타났다
- SPI 및 SMDI 지수의 경우 과거의 가뭄의 상태가 현재에도 영향을 미치지만, 백분위 해석기법의 경우 최고 및 최저 토양수분 구간내에서의 순위(%)를 산술적으로 계산하기 때문에 과거의 가뭄의 상태가 현재에 영향을 미치지 못하는 것으로 판단되었다. 따라서 농업가뭄평가를 위해서는 SMDI가 지표특성에 따른 가뭄의 정도를 더욱 잘 반영하는 것으로 판단되었다. 전체적으로 인공위성 기반 TRMM/GPM 강우자료를 이용하여 SPI 및 SMDI 가뭄지수를 산정 및 우리나라의 기상학적 및 농업가뭄을 평가하였다.
- 이는 SPI 및 SMDI지수 산정공식의 경우 과거의 가뭄의 정도가 현재에도 영향을 미치지만 백분위 해석기법은 최고 및 최저 토양수분 구간내에서의 순위(%)를 산술적으로 계산한다. 따라서 백분위 산정시 2003년 9월 이전의 발생한 강우의 영향이 배제되어 10월의 백분위 지수가 매우 극심한 가뭄으로 산정된 것으로 판단되었다. 따라서 백분위 해석기법을 이용한 가뭄평가보다 SMDI를 이용한 가뭄판단이 지역에 따른 농업가뭄의 차이와 시간에 따른 가뭄의 변화를 좀 더 명확하게 나타낼 수 있는 것으로 판단된다.
- 따라서 백분위 산정시 2003년 9월 이전의 발생한 강우의 영향이 배제되어 10월의 백분위 지수가 매우 극심한 가뭄으로 산정된 것으로 판단되었다. 따라서 백분위 해석기법을 이용한 가뭄평가보다 SMDI를 이용한 가뭄판단이 지역에 따른 농업가뭄의 차이와 시간에 따른 가뭄의 변화를 좀 더 명확하게 나타낼 수 있는 것으로 판단된다. 전체적으로 기상학적 및 농업적 가뭄의 공간적인 분포는 유사하게 나타났다.
- 특히 백분위 해석기법에서 산정한 2003년의 10월의 가뭄의 정도와 SMDI를 비교해본 결과 백분위 해석 기법의 가뭄정도가 더욱 심한 것으로 나타났다. 또한 2015년에 발생한 가뭄을 비교해볼 때 2015년 연초부터 10월 까지 시간에 따라 변화하는 가뭄의 정도를 명확하게 확인할 수 있다. 그러나 2003년 10월의 토양수분, SPI,백분위 해석기법 및 SMDI 지수를 비교한 결과 백분위 해석기법으로 산정된 가뭄이 다른 지수들과 비교하여 상대적으로 가뭄 정도가 매우 심각하게 나타났으며, 특히 백분위 해석기법과 비교하여 SMDI 지수가 토양수분(Fig.
- 전체적으로 백분위 해석기법 및 SMDI 지수 역시 TRMM/GPM의 공간분포와 유사한 특성을 보였다. 백분위 해석기법 분석결과 강수량이 많은 2003년의 경우 가뭄이 주로 발생하는 봄, 가을에 토양수분이 정상상태보다 다소 낮게 나타났지만 전체적으로 토양수분이 높은 것으로 나타났다. 하지만 가뭄이 극심했던 2015년의 경우 전체적으로 토양수분 함량이 낮은 것으로 나타났다.
- 이는 이천기상관측소와 청미천유역의 기상상태의 공간적 불일치 혹은 실측 오차로 인한 것으로 판단되었다. 비록 실측값과 모의값이 실측 오차로 인하여 다소 차이를 보였으나, 전체적으로 일별 토양수분 모의값(R: 0.580, RMSE:0.030)이 TDR기반의 토양수분 실측값을 잘 반영한 것으로 나타났다.
- 8에서 인공위성 기반의 TRMM/GPM 강우자료를 이용한 월평균 및 SPI-3의 경우 지역적으로 강우분포의 차이가 발생하였으며, 이러한 경향은 강우량이 적은 가뭄기간에 더욱 크게 발생하는 것으로 나타났다. 산정된 SPI의 경우 입력자료로 사용한TRMM/GPM 강수량 자료와 유사한 공간분포를 보였으며, 강수량이 많은 2003년의 경우 1월과 12월을 제외한 나머지 계절에서 기상학적 가뭄지수인 SPI가 보통에서 높음 정도로 나타났다. 하지만 2015년의 경우 1월부터 시작된 가뭄이 4월에잠시 완화되었으나, 6월부터는 극심한 가뭄이 발생하는 것으로 나타났다.
- 본 연구에서는 원격탐사된 TRMM/GPM 강수자료, 토양수분자료동화기법 및 다양한 가뭄지수를 이용하여 우리나라의 기상학적 및 농업적 가뭄을 평가하였다. 전체적으로 기상학적 및 농업적 가뭄은 강수량의 유무에 큰 영향을 받지만 국지적으로는 지표특성이 농업가뭄에 영향을 미치기 때문에 농업가뭄 평가시 토양수분을 고려한 가뭄평가가 필요한 것으로 판단되었다. 본 연구결과는 농업가뭄 평가를 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.
- 9는 2003 및 2015년에 산정된 토양수분 기반의 월별 백분위 해석기법(SMP) 및 SMDI 공간분포를 나타낸다. 전체적으로 백분위 해석기법 및 SMDI 지수 역시 TRMM/GPM의 공간분포와 유사한 특성을 보였다. 백분위 해석기법 분석결과 강수량이 많은 2003년의 경우 가뭄이 주로 발생하는 봄, 가을에 토양수분이 정상상태보다 다소 낮게 나타났지만 전체적으로 토양수분이 높은 것으로 나타났다.
- 강우자료를 입력자료로 사용하는 SPI의 경우 TRMM/GPM 위성 강수량과 공간적으로 유사한 분포를 보였다. 토양수분 기반 백분위 해석기법 및 SMDI 지수 역시전체적인 가뭄분포는 강수량과 유사하게 나타났으나, 지역적으로는 지표특성에 따라 농업 가뭄에 차이가 발생하는 것으로 나타났다. SPI 및 SMDI 지수의 경우 과거의 가뭄의 상태가 현재에도 영향을 미치지만, 백분위 해석기법의 경우 최고 및 최저 토양수분 구간내에서의 순위(%)를 산술적으로 계산하기 때문에 과거의 가뭄의 상태가 현재에 영향을 미치지 못하는 것으로 판단되었다.
- SMDI와 백분위 해석기법을 비교한 결과 일부지역에서 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 특히 백분위 해석기법에서 산정한 2003년의 10월의 가뭄의 정도와 SMDI를 비교해본 결과 백분위 해석 기법의 가뭄정도가 더욱 심한 것으로 나타났다. 또한 2015년에 발생한 가뭄을 비교해볼 때 2015년 연초부터 10월 까지 시간에 따라 변화하는 가뭄의 정도를 명확하게 확인할 수 있다.
후속연구
- 전체적으로 기상학적 및 농업적 가뭄은 강수량의 유무에 큰 영향을 받지만 국지적으로는 지표특성이 농업가뭄에 영향을 미치기 때문에 농업가뭄 평가시 토양수분을 고려한 가뭄평가가 필요한 것으로 판단되었다. 본 연구결과는 농업가뭄 평가를 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.
- 연구목적은 1)TRMM/GPM 및 MODIS 이미지 자료와 토양수분자료동화기법 연계를 통해 산정된 시⋅공간적으로 연속적인 일별 토양수분 기반 농업가뭄지수 토양수분 백분위 및 SMDI 산정, 2)TRMM/GPM 기반 SPI를 이용한 기상학적 가뭄 산정, 및 3) 토양수분 백분위 해석 및 SMDI와 SPI를 이용한 충청북도 지역의 기상학적⋅농업 가뭄 특성을 분석하였다. 본 연구는 농업가뭄 대응을 위해 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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