[논문]3차원적 가뭄사상 특성 분석 및 시공간적 이동 패턴 분석

유지영; 김장경; 유도근; 김태웅

doi:10.3741/jkwra.2019.52.12.1025

[국내논문] 3차원적 가뭄사상 특성 분석 및 시공간적 이동 패턴 분석
Characterizing three-dimensional drought events and spatio-temporal migration patterns 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.52 no.12, 2019년, pp.1025 - 1031

유지영 (한양대학교(ERICA) 건설환경공학과) , 김장경 (베이지안웍스) , 유도근 (수원대학교 토목공학과) , 김태웅 (한양대학교(ERICA) 건설환경공학과)

초록
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가뭄의 발달과 이동패턴을 이해하기 위한 기초연구인 가뭄의 시공간적인 해석은 지금까지 다양하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 6개월 누가 강수량을 기반으로 산정하는 표준강수지수(SPI6)를 사용하여 가뭄사상을 3차원적 개념으로 정량화 했다. 분석기간 동안 총 45개 가뭄사상이 발견되었으며, 가뭄사상별 중심을 이용하여 가뭄사상의 이동패턴을 분석하였다. 그 결과, 우리나라는 동/서 방향에 비해 남/북 방향으로 가뭄사상이 이동하는 빈도가 높은 것으로 확인되었다. 또한, 2000년 이후 동쪽으로 이동하는 가뭄사상의 발생빈도가 감소한 반면, 북쪽으로 이동하는 가뭄사상은 더욱 장기화 되는 것으로 확인되었다. 이러한 시공간적 가뭄사상의 특성 분석 결과는 가뭄의 발달과 이동패턴을 이해하는 데 활용도가 높을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

There are various research works on the spatio-temporal drought analysis because spatio-temporal behaviors of drought are essential for understanding the development and migration patterns of drought events. This study quantified three-dimensional drought events using the 6-month Standard Precipitation Index (SPI6). A total of 45 drought events were found during the analysis period, and the migration patterns of drought event in South Korea were analyzed using the centers of drought events. In South Korea, more droughts were migrated frequently in the north/south direction than in the east/west direction. In addition, droughts moving eastward have decreased since 2000, while droughts moving northward have been found to be longer. The results of spatio-temporal drought analysis may be highly utilized for understanding drought development and migration patterns.

Keyword

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Spatial grid division for land area of South Korea
그림 Fig. 2. Schematic diagram of the migration direction (Zhou et al., 2019)
표 Table 1. Characteristics of top 10 extreme drought events ranked by severity of SPI6
그림 Fig. 3. Drought migration for historical extreme drought events using SPI6
그림 Fig. 4. Schematic diagram of the migration direction for a drought event using SPI6 (2008.07-2009.04)
그림 Fig. 5. Temporal patterns of the trajectories under the different migration directions. The polylines represent the time when drought events move
표 Table 2. Statistics of trajectory migration direction of the drought events
표 Table 3. The number of trajectories migration direction for drought starting season

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 우리나라 기상학적 가뭄의 시공간적인 발생특성을 해석하기 위해, 새로운 가뭄 특성인자로서 가뭄 중심의 개념을 정의한 후, 우리나라 가뭄의 이동패턴을 시공간적으로 해석하고자 하였다. 본 연구의 목적은 3차원 개념으로 정의된 기상학적 가뭄사상에 대한 이동궤적의 특성을 파악하는 것이며, 크게 두 가지 단계로 연구를 구분하여 진행하였다.
따라서 본 연구에서는 우리나라 기상학적 가뭄의 시공간적인 발생특성을 해석하기 위해, 새로운 가뭄 특성인자로서 가뭄 중심의 개념을 정의한 후, 우리나라 가뭄의 이동패턴을 시공간적으로 해석하고자 하였다. 본 연구의 목적은 3차원 개념으로 정의된 기상학적 가뭄사상에 대한 이동궤적의 특성을 파악하는 것이며, 크게 두 가지 단계로 연구를 구분하여 진행하였다. 첫 번째 연구는 3차원적 개념으로 기상학적 가뭄사상을 정의하는 것이다.
하지만 이와 같은 1차원적 분석방법은 가뭄의 시공간적인 발생 특성 및 이동경로를 분석하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 3차원(경도, 위도, 시간)적 개념을 적용하여 가뭄사상을 정의한 후, 가뭄의 시공간적 확장에 따른 가뭄상황을 파악할 수 있도록 가뭄중심의 이동 패턴을 분석하고자 하였다.
Z의 중심점을 구한다는 의미는 분석대상(절단수준에 의해 정의된 가뭄상태)에 대하여 공간적으로 분포시킨 SPI 값의 평균을 구한다는 것이다. 본 연구에서는 이를 가뭄의 중심으로 정의하였다. 가뭄의 중심을 구하는 방법은 Eqs.

제안 방법

이를 위해서 제주도와 울릉도/독도를 제외한 위도 33.9015°∼38.7143°와 경도 125.2864°∼ 139.6874°을 경계로 하여 공간해상도를 설정했다.
(2019)가 제시한 이동 (migration) 방향 식별 기법을 활용하였다. 즉, 3차원 개념으로 우리나라의 가뭄에 대한 시공간적 가뭄사상을 확인한 후, 가뭄 사상의 시공간적인 이동 패턴에 대한 특성분석을 수행하였다.
, 2019). 본 연구에서는 6개월의 누적 강수량을 이용한 강우관측지점별 표준강수지수(SPI6)를 산정한 후, Liu et al. (2019)와 동일하게 3차원적 개념을 적용하여 가뭄사상을 결정하였다.
)의 순서쌍으로 표현하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 Yoo et al. (2012)와 동일한 방법을 적용하여 (X_{j, i}, Y_{j, i})에 대응되는 값 Z_{j, i}를 특정 가뭄지수 값이라 하고, 3차원의 X, Y, Z 값에 대하여 X와 Y축에 대한 Z의 1차 모멘트를 Z의 합으로 나누어, 각 축에 대한 Z의 중심점을 구하였다.
본 연구에서는 격자기반의 가뭄지수를 이용하여 3차원적 가뭄사상을 정의했다. 그 결과 1973년부터 2018년까지의 SPI6 기반으로 추출된 가뭄사상은 총 45개로 나타났고, Table 1은 SPI6 기반으로 추출된 전체 가뭄사상(총45개) 중 최대 가뭄심도를 기준으로 상위 10개의 가뭄사상에 대한 가뭄 특성(가뭄 발생시점(Starting time), 종료시점(Ending time), 지속기간(Duration), 심도(Severity), 발생면적 비율(Area))을 정리한 것이다.
본 연구에서는 가뭄의 중심에 대한 위치 정보(가뭄의 초기 중심과 마지막 중심)를 기반으로 가뭄 궤적의 이동 방향을 구분하는 방법을 Fig. 4와 같이 적용했다. 여기서 추출된 3차원 가뭄사상은 과거 최대 심도 6순위에 해당하는 가뭄사상이며, 해당 가뭄은 2008년 7월에 시작하여 총 10개월 지속되어 2009년 4월에 해갈되었다(Table 1).
3차원적 개념으로 우리나라의 가뭄사상에 대한 시공간적 이동궤적의 패턴을 분석하기 위한 목적으로 새로운 기법을 활용하였다. 본 연구에서는 우리나라 전체 육지면적을 대상으로 한 SPI6을 기반으로 기상학적 가뭄사상을 정량화한 후, 추출된 45개 가뭄사상을 기반으로 질량모멘트 기법을 이용하여 가뭄의 중심을 결정했다.
3차원적 개념으로 우리나라의 가뭄사상에 대한 시공간적 이동궤적의 패턴을 분석하기 위한 목적으로 새로운 기법을 활용하였다. 본 연구에서는 우리나라 전체 육지면적을 대상으로 한 SPI6을 기반으로 기상학적 가뭄사상을 정량화한 후, 추출된 45개 가뭄사상을 기반으로 질량모멘트 기법을 이용하여 가뭄의 중심을 결정했다. 또한, 개별 가뭄사상의 이동 방향 패턴을 판단하기 위해 이동 방향 식별기법을 활용했으며, 더불어 계절별 가뭄 시작시점의 발생빈도의 해석이 가능해졌다.
본 연구에서는 우리나라 전체 육지면적을 대상으로 한 SPI6을 기반으로 기상학적 가뭄사상을 정량화한 후, 추출된 45개 가뭄사상을 기반으로 질량모멘트 기법을 이용하여 가뭄의 중심을 결정했다. 또한, 개별 가뭄사상의 이동 방향 패턴을 판단하기 위해 이동 방향 식별기법을 활용했으며, 더불어 계절별 가뭄 시작시점의 발생빈도의 해석이 가능해졌다.
그 결과 3차원 가뭄정의를 통한 1973년부터 2018년까지의 가뭄사상 특성인자(가뭄 지속기간, 심도, 면적, 중심, 이동방향 등)를 분석하였다. 우리나라 가뭄사상의 평균 지속기간은 5.
또한, 가뭄 중심을 결정하는 방법은 개념적으로는 간단한 물리학적 이론을 근거로 하였다. 즉 가뭄사상에 대한 심도를 질량모멘트 개념으로 정의한 후 가뭄 중심을 정의하였다.
또한, 가뭄 중심을 결정하는 방법은 개념적으로는 간단한 물리학적 이론을 근거로 하였다. 즉 가뭄사상에 대한 심도를 질량모멘트 개념으로 정의한 후 가뭄 중심을 정의하였다. 그 결과, 가뭄 지속기간 내 월별 가뭄 심도를 고려하여 가뭄 중심을 정의할 수 있게 되었다.
이처럼 결정된 가뭄 중심을 활용하여 우리나라 가뭄사상의 시공간적 이동패턴 분석을 분석하였다. 그 결과 동서 방향으로 가뭄사상이 이동하는 경우가 남북 방향으로 이동하는 경우에 비해 높은 빈도로 발견되었다.

대상 데이터

본 연구에서는 1973년부터 2018년까지의 59개 강우관측 지점별 자료를 공간적으로 분포시킬 수 있도록 육지면적을 대상으로 공간격자를 생성하였다. 이를 위해서 제주도와 울릉도/독도를 제외한 위도 33.

이론/모형

첫 번째 연구는 3차원적 개념으로 기상학적 가뭄사상을 정의하는 것이다. Yoo et al. (2012)와 Liu et al. (2019)의 방법론을 참고하여 격자 기반의 표준강수지수(SPI)를 이용하여 3차원 가뭄사상을 추출하였다. 두 번째 연구는 추출된 3차원 가뭄사상에 대한 가뭄 중심을 결정하기 위해서 Yoo et al.
(2019)의 방법론을 참고하여 격자 기반의 표준강수지수(SPI)를 이용하여 3차원 가뭄사상을 추출하였다. 두 번째 연구는 추출된 3차원 가뭄사상에 대한 가뭄 중심을 결정하기 위해서 Yoo et al. (2012) 가 제안한 질량모멘트 개념을 적용하였으며, 가뭄의 이동궤적을 추적하기 위해서는 Zhou et al. (2019)가 제시한 이동 (migration) 방향 식별 기법을 활용하였다. 즉, 3차원 개념으로 우리나라의 가뭄에 대한 시공간적 가뭄사상을 확인한 후, 가뭄 사상의 시공간적인 이동 패턴에 대한 특성분석을 수행하였다.
본 연구에서는 Andreadis et al. (2005)가 제안한 간단한 클러스터링 알고리즘을 사용하여 가뭄사상을 3차원(경도, 위도 및 시간)의 연속체로 간주하였다. 우선, 각 월 단위 시간 간격마다 특정한 격자점 내 가뭄지수 값이 “가뭄상태”로 확인될 경우, 인접한 격자점에 대해 가뭄상태 여부를 확인하여 하나의 가뭄 패치로 결합한다.
본 연구에서는 하나의 가뭄사상에 대하여 각 가뭄사상의 시간에 따른 월별 이동 과정을 고려하지 않고, Zhou et al. (2019)가 제안한 초기 중심과 마지막 중심을 사용하여 궤적의 이동 방향을 구분하는 방법을 이용하였다. Fig.

성능/효과

(2017)은 전 세계에 걸쳐 1979-2009년 기간동안 1420개의 가뭄 클러스터를 구분하기 위해 클러스터링 (clustering) 방법과 라그랑지안(Lagrangian) 접근법을 적용하여, 가뭄 중심의 진화를 추적한 바 있다. 그 결과 전체 중 약 10%의 가뭄 중심은 수천 킬로미터를 이동할 수 있다는 것을 발견했다. Konapala and Mishra (2017)은 복합 네트워크 접근법을 사용하여 미국의 극한 수문기후사상의 시공간인 진화를 추적했다.
Konapala and Mishra (2017)은 복합 네트워크 접근법을 사용하여 미국의 극한 수문기후사상의 시공간인 진화를 추적했다. 그 결과 미국 동부 지역에 비해 서부 지역에서 가뭄 사상의 공간적인 이동거리가 더 길다는 것을 발견했다.
본 연구에서는 격자기반의 가뭄지수를 이용하여 3차원적 가뭄사상을 정의했다. 그 결과 1973년부터 2018년까지의 SPI6 기반으로 추출된 가뭄사상은 총 45개로 나타났고, Table 1은 SPI6 기반으로 추출된 전체 가뭄사상(총45개) 중 최대 가뭄심도를 기준으로 상위 10개의 가뭄사상에 대한 가뭄 특성(가뭄 발생시점(Starting time), 종료시점(Ending time), 지속기간(Duration), 심도(Severity), 발생면적 비율(Area))을 정리한 것이다. 여기서 심도는 가뭄 지속기간 동안 영향을 받은 격자의 누가심도의 합이다.
여기서 가뭄중심의 이동경로를 복합적으로 살펴보면, 앞서 가뭄피해 사례에서 언급된 가뭄발생 지역과 가뭄중심의 이동경로에 대한 비교가 가능하다. 이를 통해, 실제 가뭄이 발생한 지역과 시공간적으로 변화하는 가뭄 중심이 대체로 일치하는 것을 확인할 수 있으며, 이는 가뭄 중심이 나타내는 시공간적 가뭄의 재현성이 우수한 것으로 해석된다.
8%를 차지했다. 남/북 방향의 이동 패턴의 비율은 전체의 62.2%로 절반 이상이었으며, 이는 동/서 방향의 패턴보다 상대적으로 큰 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 우리나라에서 SPI6에 의해 나타난 기상학적 가뭄사상의 이동궤적 패턴변화의 주된 원인인 기후시스템 변화에 따른 강수 패턴의 변화로 인한 결과로 추측된다.
우리나라 가뭄사상의 평균 지속기간은 5.3개월, 심도는 –11651.0(1개 격자 당 –1.35), 면적 비율은 13.5% 수준으로 확인되었다.
즉, 전체 45개 가뭄사상에서 Table 2에서 구분된 가뭄의 이동 궤적 방향에 따라 발생년도와 월을 구분하였으며, 가뭄의 시작시점은 동그라미 점(○), 종료시점은 별(☆)로 나타낸다. 그 결과, 남쪽으로 이동하는 가뭄사상은 90년대에는 가을(10월, 11월)에 시작하는 가뭄이 발생한 반면 2000년 이후에는 봄(3월, 4월, 5월)에 시작하는 가뭄과 관련이 있는 것으로 확인되었다.
Table 3은 가뭄사상의 시작시점의 이동방향에 따른 궤적의 빈도를 산정하여 계절적 이동 특성을 분석한 결과이다. 3차원 가뭄사상 중 겨울(December-January-February), 봄(March-April-May), 여름(June-July-August), 가을(September-October-November)에 가뭄이 시작된 경우는 각각 17.8%, 37.8%, 26.6%, 17.8%이며, 봄과 여름에 가뭄의 시작이 빈도 높게 나타나는 것으로 확인된다. 또한, 남쪽으로 이동하는 가뭄사상 중에서 가을에 시작하는 가뭄의 비율(87.
이처럼 결정된 가뭄 중심을 활용하여 우리나라 가뭄사상의 시공간적 이동패턴 분석을 분석하였다. 그 결과 동서 방향으로 가뭄사상이 이동하는 경우가 남북 방향으로 이동하는 경우에 비해 높은 빈도로 발견되었다. 더불어 2000년 전과 후의 가뭄 사상의 이동 패턴에는 다양한 특징이 추가로 발견되었다.

후속연구

5% 수준으로 확인되었다. 특히 극한 가뭄 순위로 나타난 시점과 실제 우리나라 가뭄 발생 시점이 유사한 결과로 보아, 3차원 측면의 가뭄사상의 정의는 활용도가 높을 것으로 기대된다.
반면 2000년 이후 동쪽으로 이동하는 가뭄사상은 발생빈도가 확연히 감소하며, 서쪽으로 이동하는 가뭄사상은 2000년 이전에 비해 발생빈도가 확연히 증가하는 발생특성이 확인되었다. 이와 같이 해석된 가뭄사상의 시공간적 특성분석 결과는 향후 가뭄사상의 발달과 이동패턴을 이해하기 위한 기초연구 자료로 활용도가 높을 것이며, 또한 기존의 가뭄 특성인자(지속기간, 심도, 강도 등)와 더불어 머신 러닝 등의 기법과 연계할 경우, 가뭄 예보기술로의 활용이 가능할 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	가뭄을 해석하는 관점은?	가뭄은 자연과 인간의 영향으로 인한 사회 시스템의 상호과정 속에서 복잡성을 지닌 심각한 위험 현상이며(Kallis, 2008), 최근 수십 년 동안 빈번하게 가뭄으로 인한 자연 생태계와 인간의 삶은 심각하게 영향을 받고 있는 실정이다(Mishra and Singh, 2010). 일반적으로 가뭄은 시간적(예: 발생 빈도, 심도, 지속기간 등) 및 공간적(예: 면적, 심도 등) 특성에 중점을 두어 해석한다.
	가뭄이란?	가뭄은 자연과 인간의 영향으로 인한 사회 시스템의 상호과정 속에서 복잡성을 지닌 심각한 위험 현상이며(Kallis, 2008), 최근 수십 년 동안 빈번하게 가뭄으로 인한 자연 생태계와 인간의 삶은 심각하게 영향을 받고 있는 실정이다(Mishra and Singh, 2010). 일반적으로 가뭄은 시간적(예: 발생 빈도, 심도, 지속기간 등) 및 공간적(예: 면적, 심도 등) 특성에 중점을 두어 해석한다.
	일반적인 가뭄분석방법의 문제점은?	기존의 일반적인 가뭄분석방법에서는 관측소별로 구축된 시계열 자료를 이용하여 가뭄지수를 산정한 후, 연속이론에 따라 가뭄의 시작과 종료 시점을 파악하여 가뭄사상을 결정한다. 하지만 이와 같은 1차원적 분석방법은 가뭄의 시공간적인 발생 특성 및 이동경로를 분석하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 3차원(경도, 위도, 시간)적 개념을 적용하여 가뭄사상을 정의한 후, 가뭄의 시공간적 확장에 따른 가뭄상황을 파악할 수 있도록 가뭄중심의 이동 패턴을 분석하고자 하였다.

참고문헌 (10)

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Lee, J.H., Jang, H.W., Kim, J.S., and Kim, T.W. (2015). "Quantitative characterization of historical drought events in Korea -focusing on drought frequency analysis in the five major basins-." Journal of Korea Water Resource Association, KWRA, Vol. 48, No. 12, pp. 1011-1021.

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원문보기 상세보기
Zhou, H., Liu, Y., and Liu, Y. (2019). "An approach to tracking meteorological drought migration." Water Resources Research, Wiley, Vol. 55, pp. 3266-3284. https://doi.org/10.1029/2018WR023311.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

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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