[논문]표준강수지수와 강수 부족량을 이용한 이변량 가뭄빈도해석: 한강유역을 중심으로

권민성; 성장현; 김태웅; 안재현

doi:10.3741/jkwra.2018.51.10.875

표준강수지수와 강수 부족량을 이용한 이변량 가뭄빈도해석: 한강유역을 중심으로
Drought assessment by bivariate frequency analysis using standardized precipitation index and precipitation deficit: focused on Han river basin 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.51 no.10, 2018년, pp.875 - 886

권민성 (서경대학교 도시안전연구센터) , 성장현 (환경부 한강홍수통제소) , 김태웅 (한양대학교 공학대학 건설환경공학과) , 안재현 (서경대학교 토목건축공학과)

초록
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본 연구에서는 표준강수지수를 이용하여 가뭄사상을 정의하고, 가뭄심도와 부족 강수량을 대상으로 이변량 가뭄빈도해석을 수행하였다. 부족강수량은 표준강수지수의 가뭄기준인 -1에 해당하는 강수량을 기준으로 산정하였다. 지금까지 연구에서 가뭄지수의 심도와 지속기간 이용한 빈도해석을 통한 가뭄의 평가가 주를 이루었다. 하지만 이 두 변량은 선형적인 관계가 매우 높아 각 변량에 대한 단변량 빈도해석과 비교하여 정보의 확장성은 크지 않다. 2015년 가뭄의 경우, 서울, 양평, 충주지점의 '가뭄심도-부족 강수량'량의 재현기간은 모두 300년 이상의 극심한 가뭄을 나타내고 있지만, '가뭄심도-지속기간'에서는 재현기간을 약 10년, 50년, 50년으로 평가하여 큰 차이를 나타냈다. 우기를 포함한 가뭄은 강수량 부족이 심각할지라도 가뭄심도는 가뭄을 상대적으로 낮게 평가할 수 있어 실제 가뭄의 심각성을 나타내는데 한계가 있었다. '가뭄심도-부족 강수량' 빈도해석 결과는 강수량의 절대적인 부족량 정보를 함께 포함하고 있어, 가뭄에 대응하기 위한 지표로 활용성이 높을 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study evaluated drought severity by bivariate frequency analysis using drought magnitude and precipitation deficit. A drought event was defined by Standardized Precipitation Index (SPI) and the precipitation deficit was estimated using reference precipitation corresponding to the SPI -1. In previous studies, drought magnitude and duration were used for bivariate frequency analysis. However, since these two variables have a largely linear relationship, extensibility of drought information is not great compared to the univariate frequency analysis for each variable. In the case of drought in 2015, return periods of 'drought magnitude-precipitation deficit' in the Seoul, Yangpyeong, and Chungju indicated severe drought over 300 years. However, the result of 'drought magnitude-duration' showed a significant difference by evaluating the return period of about 10, 50, and 50 years. Although a drought including the rainy season was seriously lacking in precipitation, drought magnitude did not adequately represent the severity of the absolute lack of precipitation. This showed that there is a limit to expressing the actual severity of drought. The results of frequency analysis for 'drought magnitude-precipitation deficit' include the absolute deficit of precipitation information, so which could consider being a useful indicator to cope with drought.

주제어

표/그림 (16)

그림 Fig. 1. Concept of drought characteristics
그림 Fig. 2. Location of Han river basin and weather stations used in this study
그림 Fig. 3. Illustration of SPI’s drought and precipitation deficit (Seoul)
그림 Fig. 4. Drought reference precipitation corresponding to SPI3 -1
표 Table 1. Drought severity classification
표 Table 2. Reference precipitation of SPI drought
표 Table 3. Summary of drought event
그림 Fig. 5. Relationship among drought magnitude, duration, and precipitation deficit
표 Table 4. Drought start date for a maximum value of duration, magnitude, and precipitation deficit
그림 Fig. 6. Comparison of Return Period by applying drought magnitude, drought duration and precipitation deficit (Note: Left side, bivariate frequency analysis between drought magnitude and duration start date (precipitation deficit); Right side, bivariate frequency analysis between drought magnitude and precipitation deficit start date (drought duration)
그림 Fig. 6. Comparison of Return Period by applying drought magnitude, drought duration and precipitation deficit (Note: Left side, bivariate frequency analysis between drought magnitude and duration start date (precipitation deficit); Right side, bivariate frequency analysis between drought magnitude and precipitation deficit start date (drought duration) (Continue)
그림 Fig. 6. Comparison of Return Period by applying drought magnitude, drought duration and precipitation deficit (Note: Left side, bivariate frequency analysis between drought magnitude and duration start date (precipitation deficit); Right side, bivariate frequency analysis between drought magnitude and precipitation deficit start date (drought duration) (Continue)
표 Table 5. Comparison of return period for drought event when precipitation deficit is maximum value
표 Table 6. Comparison of return period for drought event when drought magnitude is maximum value
표 Table 7. Over 30-year return period of drought event
표 Table 8. Over 100-year return period of drought event

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 가뭄심도와 가뭄기간에 대한 이변량 빈도 해석 결과와 가뭄심도와 부족강수량에 대한 이변량 빈도해석 결과를 비교하여 가뭄을 평가하였다. Table 3은 9개 지점 에서 산정한 가뭄 사상에 대해 정리하였다.

제안 방법

또한 SPI가 -1이 되는 강수량을 기준으로 강수량의 과부족을 결정하고 가뭄기간의 부족 강수량을 계산하여 이변량 빈도해 석을 수행하였다.
SPI는 일정기간(본 연구에서는 3개월) 누적강수량에 대해 Gamma 분포를 적용하고 이를 표준화하여 산정한다. Gamma 분포는 x = 0에서 정의되지 않기 때문에 누적강수량이 0인 값을 제외하고 Gamma 분포의 매개변수를 추정한다.
(2016)은 기후변화 시나리오를 활용하여 SPI와 SPEI를 산정하고, 이의 심도와 지속기간을 이용하여 미래의 가뭄 위험성 분석을 수행 하였다. Yu et al. (2018) 기후 변화 시나리오를 이용하여 가뭄 심도와 지속기간에 대한 이변량 빈도해석을 수행하고 가뭄위험지수를 개발하였다. 많은 연구에서 결합확률을 추정하기 위해 copula 함수를 이용하였고, 다변량 빈도해석 연구에서 copula 함수의 활용은 일반화 되고 있다.
가뭄 사상은 3개월 누적강수량을 이용한 SPI 지수를 이용 하여, SPI의 가뭄 기준인 -1이 연속되는 가뭄을 하나의 가뭄사 상으로 정의하였다. 그리고 부족 강수량은 SPI -1에 해당하는 강수량을 기준 강수량으로 하여 부족 강수량을 산정하였다.
또한 SPI는 2009년 미국 University of NebraskaLincoln에서 개최된 ‘The Inter-Regional Workshop on Indices and Early Warning Systems for Drought’에서 가뭄 전문가들에 의해 세계 공통의 기상학적 가뭄지수로 사용하기로 합의되 었다(WMO, 2009). 가뭄 사상은 SPI의 가뭄 기준인 -1이하가 연속되는 가뭄을 하나의 사상으로 정의하고, 부족 강수량은 SPI의 가뭄기준인 -1에 해당하는 강수량을 기준 강수량으로 정의하고 부족량을 산정하였다. 가뭄 사상의 가뭄 지속기간, 심도 및 부족 강수량을 이용하여 기존의 심도와 지속기간의 이변량 빈도해석과 심도와 부족 강수량을 이용한 이변량 빈도 해석 결과를 비교하여 평가하였다.
가뭄 사상은 SPI의 가뭄 기준인 -1이하가 연속되는 가뭄을 하나의 사상으로 정의하고, 부족 강수량은 SPI의 가뭄기준인 -1에 해당하는 강수량을 기준 강수량으로 정의하고 부족량을 산정하였다. 가뭄 사상의 가뭄 지속기간, 심도 및 부족 강수량을 이용하여 기존의 심도와 지속기간의 이변량 빈도해석과 심도와 부족 강수량을 이용한 이변량 빈도 해석 결과를 비교하여 평가하였다.
가뭄 사상은 3개월 누적강수량을 이용한 SPI 지수를 이용 하여, SPI의 가뭄 기준인 -1이 연속되는 가뭄을 하나의 가뭄사 상으로 정의하였다. 그리고 부족 강수량은 SPI -1에 해당하는 강수량을 기준 강수량으로 하여 부족 강수량을 산정하였다.
하지만 강수량 부족을 산정하기 위한 기준으로 평균값을 사용할 경우 실제 가뭄뿐만 아니라 일반적인 강수량 부족을 가뭄으로 산정할 수 있는 문제를 야기하게 된다. 따라서 본 연구에서는 가뭄지수의 가뭄기준에 해당하는 강수량을 절단수준으로 하여 강수량의 부족량을 산정하였다.
특히 가뭄의 심도와 지속기간은 선형성이 매우 크기 때문에 단변량 빈도해석결과와 비교하여 이변량 빈도해석을 통한 정보의 확장성은 크지 않다. 본 연구에서는 가뭄의 심도와 지속기 간을 변량으로 이변량 빈도해석을 주로 수행한 기존 연구와는 달리 가뭄의 심도와 강수부족량을 변수로 하는 이변량 가뭄빈 도해석을 수행하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 1973년부터 2017년까지 한강유역의 9개 기상관측소의 강수량 자료를 이용하였으며(Fig. 2), 3개월 누적 강수량을 이용한 SPI를 산정하고, 가뭄사상을 추출하였다. 또한 SPI가 -1이 되는 강수량을 기준으로 강수량의 과부족을 결정하고 가뭄기간의 부족 강수량을 계산하여 이변량 빈도해 석을 수행하였다.

데이터처리

이변량 빈도해석에 앞서 가뭄 지속기간, 심도 및 부족강 수량의 최적 확률분포를 결정하기 위해 GEV (Generalized Extreme Values), Gamma, Gumbel, Weibull, Generalized Pareto 분포를 각각의 변량에 대해 추정하고 χ2 검정을 수행 하였다.

이론/모형

Nelssen (2006)은 계산과정이 간편하고, 다양한 확률분포에 적용이 가능한 5개 copula 모형을 제안하였으며, 본 연구 에서는 자료의 꼬리 구조를 잘 반영하여 가뭄 모의에 적합하 다고 알려져 있는 clayton copula를 적용하였다(Kwak et al., 2012). Clayton copula의 식은 Eq.
본 연구에서는 Standardized Precipitation Index (SPI)를 사용하였다. SPI는 강수량만을 이용한 간단한 계산과 지역적 강수특성을 반영할 수 있는 장점으로 가장 널리 활용되는 가뭄 지수이다.

성능/효과

(i))의 경우 2014년과 2015년 가뭄에 대해 ‘가뭄심도-부족 강수량’에서는 모두 재현기간을 300년 이상으로 평가했고 부족강수량은 상대적으로 2015년이 더 크게 나타났으나, ‘가뭄심도-지속기간’ 분석에서는 2015년 가뭄의 경우 100년 이상의 재현 기간으로 평가되었고, 2014년 가뭄의 재현기간 300년을 훨씬 상회하는 수준으로 평가해 가뭄 평가의 결과가 대비되었다.
가뭄 지속기간과 가뭄심도는 모두 동일한 가뭄사상에서 나타 났으나, 부족강수량과는 대부분의 지점에서 다른 가뭄사상 으로 나타났다. SPI가 월별 누적강수량의 특성이 반영된 결과로 가뭄 지속기간과 심도는 비례할 수 있으나, 부족강수량은 대체로 우기를 포함한 기간에 나타나게 되어 다른 가뭄사상에서 최댓값이 나타났다.
가뭄 지속기간과 가뭄심도는 모두 동일한 가뭄사상에서 나타 났으나, 부족강수량과는 대부분의 지점에서 다른 가뭄사상 으로 나타났다. SPI가 월별 누적강수량의 특성이 반영된 결과로 가뭄 지속기간과 심도는 비례할 수 있으나, 부족강수량은 대체로 우기를 포함한 기간에 나타나게 되어 다른 가뭄사상에서 최댓값이 나타났다.
각 변량에 대한 적합도 검정결과 가뭄 지속기간 및심도는 Generalized Pareto 분포가 부족강수량에 대해서는 Gamma 분포가 최적함수로 결정되었다.
(2018)은 서울지역의 관측 자료와 기후변화 시나리오를 이용하여 가뭄 지속기간과 심도에 대해 이변량 빈도해석을 수행하였다. 이 연구에서 상위 70%의 강우량을 임계수준으로 설정하고 가뭄사상을 결정했 으며, 심도는 가뭄사상의 부족강수량의 합으로 결정하였으나, 가뭄을 결정하는 강수량의 기준이 높은 것으로 판단된다. Kim et al.

후속연구

따라서 우기의 가뭄은 이듬해까지 영향을 주게 되어 우기의 가뭄 심각성을 명확히 표현해 줄 수있는 ‘가뭄심도-부족 강수량’에 대한 이변량 가뭄빈도해석이 중요하며, 두 변량에 대한 정보는 가뭄대응을 위한 기준지표로 활용성이 클 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	가뭄사상의 특성은 어떤 인자를 사용해 표현할 수 있는가?	가뭄사상의 특성은 Fig. 1과 같이 가뭄지수의 크기로 나타낼 수있는 가뭄의 강도(intensity)와 가뭄이 지속되는 기간을 나타 내는 지속기간(duration), 가뭄 지속기간 동안의 강도의 합으로 표현된 심도(magnitude)로 나타낼 수 있다. 주로 가뭄의 지속기간과 심도를 활용한 이변량 가뭄빈도해석을 통한 가뭄의 정량화가 활발히 이루어지고 있다(Yeon et al.
	가뭄의 특징은 무엇인가?	가뭄은 시작 및 종료 시점을 명확하게 정의하기가 어렵고, 피해 발생까지 과정이 느리기 때문에 가뭄을 정량화할 수 있는 가뭄지수를 활용하여 가뭄사상을 정의하고 있다. 가뭄지 수는 활용되는 목적에 따라 강수량, 증발산량, 토양수분, 저수량, 유출량 등 다양한 인자가 활용되고 다양한 가뭄지수가 개발되었다.
	가뭄지수의 심도와 지속기간 이용한 빈도해석 연구의 한계는 무엇인가?	지금까지 연구에서 가뭄지수의 심도와 지속기간 이용한 빈도해석을 통한 가뭄의 평가가 주를 이루었다. 하지만 이 두 변량은 선형적인 관계가 매우 높아 각 변량에 대한 단변량 빈도해석과 비교하여 정보의 확장성은 크지 않다. 2015년 가뭄의 경우, 서울, 양평, 충주지점의 '가뭄심도-부족 강수량'량의 재현기간은 모두 300년 이상의 극심한 가뭄을 나타내고 있지만, '가뭄심도-지속기간'에서는 재현기간을 약 10년, 50년, 50년으로 평가하여 큰 차이를 나타냈다.

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표제어: PCR

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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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