[논문]저수지 가뭄지수와 기후변화 시나리오를 이용한 우리나라 미래 농업가뭄 평가

김진욱; 이지완; 김성준

doi:10.3741/jkwra.2019.52.6.381

저수지 가뭄지수와 기후변화 시나리오를 이용한 우리나라 미래 농업가뭄 평가
Evaluation of the future agricultural drought severity of South Korea by using reservoir drought index (RDI) and climate change scenarios 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.52 no.6, 2019년, pp.381 - 395

김진욱 (건국대학교 대학원 사회환경플랜트공학과) , 이지완 (건국대학교 대학원 사회환경플랜트공학과) , 김성준 (건국대학교 공과대학 사회환경공학부)

초록
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본 연구의 목적은 농업용 저수지 저수율 예측을 위해 개발된 회귀식에 미래 기후변화 시나리오 및 3개월 기반의 농업용 저수지 저수율 자료 및 기상자료를 이용하여 미래 저수율을 예측하는 것이다. 예측된 저수율을 3개월 자료기반의 저수지 가뭄지수로 지수화하여 가뭄 지속기간, 심도 및 규모를 산정하고 미래 가뭄을 평가하였다. 극한사상의 추정을 위해 6개의 RCP 8.5 기후변화 시나리오(HadGEM2-ES, CESM1-BGC, MPI-ESM-MR, INM-CM4, FGOALS-s2, and HadGEM3-RA)를 3개의 미래 평가기간(S1: 2011~2040, S2: 2041~2070, S3: 2071~2099)으로 구분하여 미래 저수율을 산정하였다. 산정 결과, 강수량 및 기온의 상승이 가장 큰 HadGEM2-ES 시나리오에서의 미래 저수율이 6개의 시나리오 중 S3 기간에 평년 저수율(1976~2005 기간, 77.3%)보다 가장 큰 폭으로 감소한 60.2%로 나타났다. 강수량 및 기온의 상승이 가장 적은 INM-CM4 시나리오의 저수율은 S3에서 72.8%로 가장 적게 감소했으며, CESM1-BGC, MPI-ESM-MR, FGOALS-s2, 및 HadGEM3-RA 시나리오에서 S3 구간 미래저수율은 각각 72.6%, 72.6%, 67.4%, 64.5%로 감소하였다. 미래 저수율을 이용해 RDI를 산정하고 절단수준 -0.25 이하의 심한 가뭄 경향성이 S3 기간으로 갈수록 빈번하게 나타나며 심도가 -2.0까지 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to predict agricultural reservoir storage rate (RSR) in a month. This algorithm was developed by multiple linear regression model (MLRM) which included the past 3 months RSRs data and the future climate change scenarios. In order to improve use of predicted RSR, this study need the severe criteria in terms of drought. So, the predicted RSR was indexed as the 3 months reservoir drought index (RDI3) and then it was disaggregated into drought duration, severity, and intensity. For the future RSR estimation by climate change scenarios, the 6 RCP 8.5 scenarios of HadGEM2-ES, CESM1-BGC, MPI-ESM-MR, INM-CM4, FGOALS-s2, and HadGEM3-RA were used in three future evaluation periods (S1: 2011~2040, S2: 2041~2070, S3: 2071~2099). The future S3 period of HadGEM2-ES scenario which has the biggest increase in precipitation and temperature showed the largest decrease to 60.2% among the 6 scenarios compared to the historical RSR (1976~2005) 77.3%. In contrast, INM-CM4 scenario which has smallest changes in precipitation and temperature in S3 period showed the smallest decrease to 72.8%. For the CESM1-BGC and MPI-ESM-MR, FGOALS-s2, and HadGEM3-RA, the S3 period RSR showed 72.6%, 72.6%, 67.4%, and 64.5% decrease respectively. The future severe drought condition of RDI3 below -0.25 showed the increase trend for the number and severity up to -2.0 during S3 period.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. Study area and flow chart
그림 Fig. 2. Run’s theory
표 Table 1. RSR3 Regression coefficient
그림 Fig. 3. Changes in precipitation, maximum and minimum temperature due to climate change scenarios
표 Table 2. Annual average of precipitation and average temperature in 6-scenarios by future period
그림 Fig. 4. Distributions of RSR3 simulated continuously by scenario
표 Table 3. Changes in meteorological and RSR with extreme climate change scenario
그림 Fig. 5. Distribution of RSR3 with initial values fixed by scenario
그림 Fig. 6. Monthly distribution of future RDI3 by scenario
표 Table 4. Cumulative drought history through the national average RDI by duration
그림 Fig. 7. Drought events of HadGEM2-ES and INM-CM4 by RDI3 (WA: Watershed area, EV: Effective volume)

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 관측자료를 활용하여 전국적으로 신뢰성 있는 저수지가뭄지수 산정을 위해 과거 30년의 평년데이터와 관측자료를 활용하는 수정된 저수지가뭄지수를 이용하여 가뭄 상태를 표현하고자 하였다(Lee et al., 2018; Kim et al., 2018a).
따라서 본 연구에서는 전국에 적용이 가능한 KMA (2018)에서의 지속기간 3개월의 저수율 회귀식으로 생산된 RDI3을 토대로 기후변화 시나리오를 적용하여 지속기간 3개월에 따른 저수지가뭄지수를 산정하고 가뭄의 심도와 기간을 분석하여 가뭄에 대한 영향을 평가하여 기후변화 시나리오에 대한 정량적 가뭄사상의 시계열 변화를 제시하여 미래 농업가뭄을 대비할 기초자료를 제공하고자 한다.
본 연구에서는 미래 가뭄 사상의 정량적인 비교를 위해 예측된 농업용 저수지 저수율(RSR3)을 이용하여 저수지가뭄 지수(RDI)를 생산하였다.
작물의 생육시기에 따라 달라지는 저수율 패턴을 3개월 이상의 장기적인 자료를 이용하여 예측하기가 어렵다고 판단되어 본 연구에서는 농업용 저수지의 용수이용 패턴을 고려하기 위해 지속기간 3개월에 대한 농업용 저수지의 저수율을 산정하였다.

제안 방법

2와 같이 절단수준(truncation level)을 설정해 가뭄의 시작과 끝을 명확하게 구분지어 지속기간(Duration), 심도(Severity), 규모(Intensity)을 산정하여 분석한다(Yoo et al., 2013, Nam et al., 2015).
4) 미래 가뭄 사상의 정량적인 비교를 위해 RSR3를 이용하여 RDI3를 산정하였고 저수율 감소의 현상이 뚜렷한 HadGEM2-ES와 INM-CM4의 시나리오를 이용한 가뭄 사상의 지역적인 비교를 위해 행정구역별 9개의 대표저수지를 대상으로 가뭄의 심도, 지속기간, 규모를 산정하였다.
RDI를 통해 연속이론을 적용하여 –0.25의 절단수준을 선정하였고 미래구간을 S1 (2011~2040), S2 (2041~2070), S3 (2071~2099)로 나누어 가뭄사상인 가뭄의 심도, 가뭄의 지속기간, 가뭄의 규모를 산정하였다.
누적되는 이월현상을 제거하고 실질적인 저수율의 변동폭을 확인하기 위해 Fig. 5와 같이 1월의 초기 저수율을 실측저수율의 초기 저수율 값으로 고정시키고 변동폭을 확인하였다. 실측저수율과의 비교를 위해 실측저수율을 회색배경으로, 모의한 저수율을 실선으로 도시하였다.
따라서 본 연구에서는 경향성이 뚜렷한 상태에서의 농업용 저수지 저수율을 산정하고자 선행연구에서 제시한 RCP 8.5 시나리오의 평가기간별(Historical (1976~2005), S1 (2011~2040), S2 (2041~2070), S3 (2071~2100)) 5가지의 시나리오(HadGEM2-ES, CESM1-BGC, MPI-ESM-MR, INM-CM4, FGOALS-s2)와 기상청 공인 시나리오인 HadGEM3-RA 등 총 6개의 시나리오를 채택하여 이용하였다.
본 연구에서는 Fig. 1과 같이 한국농어촌공사 관리 저수지 3,067개에 대한 저수율 관측자료와 기상청 지상관측소 63개 지점에 대한 기상자료를 수집하여 지속기간 3개월에 대한 저수율과 기상인자를 독립변수로 하는 저수율 예측 다중선형 회귀식을 이용하였다.
본 연구에서는 RDI 가뭄지수를 이용하여 절단수준을 RDI 보통가뭄의 시작인 –0.25로 설정하고 가뭄의 종료는 절단수준 이상이 되는 시점으로 설정하여 가뭄의 심도, 지속기간, 규모를 산정하고 농업가뭄사상 평가를 실시하였다.
본 연구에서는 가뭄지속기간 별 가뭄사상을 분석하여 한반도의 가뭄특성을 평가하기 위해 기상관측소 및 3,067개의 농업용 저수지의 관측 데이터로 산정된 3개월 자료기반 저수율 회귀식을 이용하였고, 회귀식에 APCC 및 기상청에서 제공한 6가지의 기후변화 시나리오를 적용하여 계산된 미래 농업용 저수율 데이터를 통해 저수지가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)를 산정하였다.
본 연구에서는 미래 저수지가뭄지수 산정에 앞서 6개의 극한기후변화 시나리오를 이용하여 미래 농업용 저수지 저수율을 산정하였다. 미래 농업용 저수지 저수율 산정을 위해 예측 정확도 검증이 완료된 KMA (2018)의 회귀식을 이용하여 3개월 자료기반 저수율 자료를 생산하였다.
본 연구에서는 선행연구(KMA, 2018)에서 제시한 RSR3에 대한 월별 회귀계수 α, β, γ, δ, ε, η, C의 값을 이용하여 미래 농업용 저수지 저수율을 산정하였으며 월별회귀계수는 Table 1과 같이 정리하였다.
시나리오가 진행됨에 따라 미래 평균저수율의 변화가 가장 심했던 HadGEM2-ES와 가장 적었던 INM-CM4 시나리오의 전국평균 RDI 변화를 나타내었으며 심한 가뭄을 나타내는 절단수준(RDI≤–0.25)의 값을 도시하였다.
회귀식과 미래기후변화 시나리오 중 극한 홍수 및 가뭄사상을 대표하는 RCP 8.5 AECP 시나리오 5개(CESM1-BGC, HadGEM2-ES, INM-CM4, MPI-ESM-MR, FGOALS-s2) 및 기상청 시나리오 HadGEM3-RA의 총 6개 시나리오를 선택하고 평가기간별(Historical (1976~2005), S1 (2011~2040), S2 (2041~2070), S3 (2071~2100))로 저수지가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)를 산정하여 가뭄사상을 평가하였다.
회귀식의 변수 중 최고 및 최저기온은 증발산량 추정을 위해 반영하였으며 평균기온은 일조시간의 상관관계를 고려하여 반영되었으며, 저수율의 연속적인 특성을 반영하기 위해 전월 저수율을 독립변수로 채택하였다(Thorton and Running., 1999; Lee et al., 1995; Kim et al., 2018a).

대상 데이터

기상자료는 기상청 종관자동기상관측장비(Automated Synoptic Observing System, ASOS)가 설치된 기상관측소 중 결측자료가 없고, 30년 이상 과거 기상자료를 보유하고 있는 63개 관측소에서 제공되는 일별 기상자료를 이용하였다.
농업용 저수지의 저수율을 산정하기 위해 17,000여 개의 농업용 저수지 중 수위계가 설치되어 수문 계측자료 확보가 용이한 한국농어촌공사 관리저수지 3,067개소를 대상으로 하였다.
, 2018a). 농업용수와 관련한 데이터들은 인위적 요소가 포함되므로 일별로 평가하는 것보다 월별로 평가하는 것이 일반적이므로 각 저수율 자료를 월별로 수집하였다(Song et al., 2015).
본 연구에서는 극한사상 추정을 위해 복사 강제력이 2100년에 8.5 W/m2이상, CO2 농도가 940 ppm 이상이 되는 RCP 8.5 자료를 이용하였다(Kim et al., 2015).
저수율 자료는 농업기반시설관리시스템 RIMS (Rural Infrastructure Management System)에서 수집하였다(Shin and Lee, 2012; Kim et al., 2018a).
저수율 회귀분석을 실시하기 위한 인자로는 5가지 기상인자(강수, 최고기온, 평균기온, 최저기온, 평균풍속) 자료를 활용하였다.

이론/모형

미래 농업용 저수지 저수율 산정을 위해 예측 정확도 검증이 완료된 KMA (2018)의 회귀식을 이용하여 3개월 자료기반 저수율 자료를 생산하였다.

성능/효과

또한, HadGEM2-ES의 경우 강수량 및 기온변화가 가장 큰 시나리오이며 INM-CM4는 강수량 및 기온변화가 가장 작은 시나리오로 나타났다.
미래기후변화 시나리오에 따른 강수량을 살펴보면 INM-CM4 시나리오와 FGOALS-s2 시나리오의 변동폭이 가장 작았음을 알 수 있었으며, 가까운 미래 (S1)에서 보다 먼 미래(S3)로 갈수록 강수량의 변화 폭이 더 커짐을 확인할 수 있었다.
1) 6가지의 기후변화 시나리오의 강수량 및 계절별 분포를 보면 대부분 시나리오에서 강수량 변화는 여름철에 가장 크게 상승하고 겨울철에 가장 적게 상승하며, 기온의 변화는 가을철에 가장 크고 겨울~봄철에 가장 작게 나타난다.
2) 3개월 자료기반 저수율(RSR3) 회귀식에 선행연구에서 사용되었던 6가지의 기후변화 시나리오 자료를 이용하여 미래 농업용 저수지의 저수율을 산정한 결과 계절별 감소폭은 겨울(12~2월), 가을(9~11월), 봄(3~5월), 여름(6~9월) 순으로 컸으나 여름철에서 가을철로 넘어갈 때의 평균저수율이 가을철에서 겨울철로 넘어갈 때보다 커 가을철에 감소한 저수율을 겨울철에 회복하지 못하는 것으로 나타났다.
3) RSR3의 월 저수율 패턴을 비교 분석한 결과 RSR3는 담수 시기인 10월부터 이어지는 겨울철의 저수율 패턴을 잘 따르는 것으로 나타났다.
3개월 자료기반 회귀식을 이용한 미래 저수율 RSR3은 이앙기가 시작되기 전까지 가장 높은 저수위를 유지하는 것과 4~5월 이후 저수율 감소 추세를 잘 표현하는 것으로 분석되었다.
4 and 5를 종합적으로 판단해보면 시나리오별로 연속모의를 하였을 경우는 미래 가을철(9~11월)에서 큰 기온 상승과 겨울철(12~2월) 기온상승 대비 강수량 증가의 약세로 Fig.
FGOALS-s2의 경우 S1에서 평균기온은 상승하지만, 평균강수량이 관측값보다 감소하여 절대적인 강수량이 적어 가장 작은 저수율을 가진 것으로 나타났고 S2, S3에서는 평균강수량은 증가하나 최고 및 최저기온의 증가로 HadGEM2-ES 다음으로 가장 큰 저수량 감소가 나타났다.
HadGEM2-ES 시나리오에서 RDI3를 통한 가뭄 최대규모가 S1 구간에서 –0.34~–0.61의 분포임에 반해 S3에서 –0.90~–1.48로 2~3배 증가한 것을 확인할 수 있으며 S3에서 최대 지속기간 및 최대 심도를 가지는 것으로 나타났다.
HadGEM2-ES 시나리오는 강수량의 변화가 큰 폭으로 상승함에도 불구하고 최고 및 최저기온의 상승량도 가장 큰 것으로 인해 저수율의 감소가 가장 큰 시나리오로 판단되며, CESM1-BGC 시나리오는 강수량의 변화는 S1, S2, S3로 갈수록 커지지만, 최고 및 최저기온의 상승량은 HadGEM2-ES보다 크게 약 2℃ 적게 상승함에 따라 저수율의 감소폭 또한 HadGEM2-ES보다 확연히 줄어든 것을 확인할 수 있다.
Historical 구간에서 HadGEM2-ES는 2회의 심한 가뭄을 보였지만 S1, S2, S3에서는 각각 3회, 6회, 8회의 극한 가뭄이 나타났으며 INM-CM4에서도 Historical 구간에서는 한번도 나타나지 않았지만 S1, S2, S3에서 3회, 1회, 5회로 증가하여 나타났다.
INM-CM4 시나리오의 경우 강수의 증가량은 평년과 비슷한 정도로 상승하였고, 최저기온 상승량이 최고기온 상승량보다 두드러지게 크게 나타났으며, 이에 따라 저수량의 감소율이 모든 시나리오에 비해 가장 작은 것으로 분석되었다.
MPI-ESM-MR의 경우 S1과 S2의 강수 증가량은 같으며 S3에서 최대를 보이는 반면 최고 및 최저기온의 상승량은 S1, S2, S3로 갈수록 커지며 이에 따라 강수량의 큰 차이는 없었지만, 기온이 상승한 S2구간이 S1구간보다 평균저수량이 감소하였으며 S3구간에서 가장 작은 것을 확인할 수 있다.
감소된 저수율은 6~9월 장마와 태풍으로 인해 저수율이 회복된 후 다시 감소하여 추수기 이후에는 저수율이 회복되어 이앙기 이전까지 저수율이 유지되는 것으로 분석되었다.
계절별로는 모든 시나리오에서 겨울철(12~2월)에서 극심하게 나타나며 가을(9~11월), 봄(3~5월), 여름(6~8월) 순으로 감소율이 뚜렷한 것을 확인할 수 있었다. 봄철의 경우 4월 최고저수율을 대체적으로 따라가지 못하지만 5월의 이앙기로 감소해야 하는 저수율을 예측하지 못해 차이가 줄어든 것으로 판단된다.
구간별로는 S1에서 경남지역의 옥천저수지 –0.42의 규모를, S2에서는 전남 구시저수지~충남 계룡저수지까지 각각 –0.38~–0.41의 최대규모 가뭄이 나타나며 S3에서는 경상도지역의 오로저수지 및 옥천저수지에서 각각 –0.41, –0.42의 최대규모의 가뭄을 보여 기후변화로 인한 남부지역에서 가뭄 규모가 커지는 것으로 분석되었다.
그 결과, HadGEM2-ES 및 MPI-ESM-MR, FGOALS-s2에서는 미래로 갈수록 시기별 저수율의 변동폭이 훨씬커지지만 INM-CM4 및 CESM1-BGC에서는 저수율 시대구간별 변동폭이 거의 일정한 것을 확인할 수 있다.
또한, 겨울철(12~2월)의 상관성이 가장 높은 것으로 분석되었는데, 이 시기의 회귀계수를 살펴보면, 전월 저수율 회귀계수인 C 의 값이 0.90~0.96으로 전월 저수율의 영향을 가장 많이 받는 것으로 분석되었다.
또한, 시나리오별 저수율에서는 S2, S3 구간에서 HadGEM2-ES에서 저수율의 감소가 가장 컸으며 INM-CM4의 저수율 감소가 가장 작은 것으로 분석되었다.
또한, 앞서 설명했던 HadGEM2-ES와 INM-CM4의 가뭄사상 변화가 다른 시나리오와 확연히 구별되는 것을 확인할 수 있다.
반면, INM-CM4 시나리오는 모든 구간에서 강수량 자체의 상승은 관측평년과 차이가 크지 않지만, 평균기온의 상승으로 저수율이 감소하며 모든 시나리오에서 가장 낮은 기온 상승으로 증발산량 감소의 경향을 보여 저수율 감소가 가장 작은 것으로 판단된다.
시나리오별 강수량은 S1과 S2에서 HadGEM2-ES가 관측 평년강수량대비 각각 152.9 mm, 276.6 mm으로 가장 크며 S3에서도 CESM1-BGC에 이어 347.3 mm로 가장 큰 폭으로 상승한 시나리오임을 알 수 있다.
저수율 감소 현상이 뚜렷한 HadGEM2-ES에서 RDI3의 가뭄사상 분석 결과 S3에서 최대 35개월 지속기간 및 –25의 최대심도의 값을 가지며 S1 구간에서 –0.34~–0.61의 분포를 보였던 가뭄규모 값이 S3에서 –0.90~–1.48로 최대 3배까지 증가한 것으로 나타났다.
저수율의 감소폭은 HadGEM2-ES가 큰 폭으로 감소하였으며, INM-CM4가 가장 작은 폭으로 감소하였다. HadGEM2-ES 시나리오는 강수량의 변화가 큰 폭으로 상승함에도 불구하고 최고 및 최저기온의 상승량도 가장 큰 것으로 인해 저수율의 감소가 가장 큰 시나리오로 판단되며, CESM1-BGC 시나리오는 강수량의 변화는 S1, S2, S3로 갈수록 커지지만, 최고 및 최저기온의 상승량은 HadGEM2-ES보다 크게 약 2℃ 적게 상승함에 따라 저수율의 감소폭 또한 HadGEM2-ES보다 확연히 줄어든 것을 확인할 수 있다.
전체적으로 RDI3에서 INM-CM4에서는 지속기간 15개월의 가뭄 이벤트가 나타나는 반면 HadGEM2-ES에서는 지속기간 35개월에 달하는 가뭄 이벤트가 나타나며, 심도는 INM-CM4에서 –10이내의 값, HadGEM2-ES에서 –25이내의 값을 보였다.

후속연구

기상분야 및 수문분야와는 달리 농업분야의 저수지가뭄지수를 이용하여 미래 농업가뭄을 예측하는 연구는 시작단계이므로 Lee et al. (2017) 및 KMA (2018) 등에서 사용된 지속기간별 회귀식에 GloSea 5의 예보를 위한 기상자료 뿐 아니라 기후변화 시나리오를 통한 기상자료를 적용하여 회귀식과 저수지가뭄지수에 대한 미래 농업가뭄 평가의 적용성을 파악할 수 있다면 기타 가뭄지수들과의 비교를 통해 좀 더 객관적인 가뭄수치를 제시할 수 있을 것이다.
다만, 저수율 회귀식에서 저수지의 저수율을 모의하기 위해 중요한 요소인 증발산량 및 일조시간의 추정을 위해 기온 계수를 모두 사용함으로써 발생하게 되는 다중공선성 문제의 해결과 저수지가뭄지수의 특성상 저수율이 특정값 미만이 되면 비이상적으로 값이 커지는 경향성의 해결 및 소규모 저수지에서의 예측정확도를 상승시키기 위한 규모별 저수지에 대한 다른 분석 등의 추가적인 연구가 필요하며 이를 통해 더 객관적인 미래 농업가뭄 예측이 가능할 것으로 판단된다.
또한, 두 시나리오에서 전남 및 경남 즉, 남부지역의 가뭄취약성을 예측하였으며 이를 통해 남부지역의 효율적인 가뭄관리가 필요할 것이다.
이는 미래 극한 가뭄의 자연재해에서도 안정적인 농업용수를 공급하기 위한 의사결정 자료로 활용될 수 있을 것이라 판단되며 다른 가뭄지수들과 비교분석하게 된다면 더욱 설명력 있는 자료가 될 것이라 생각된다.
이는 미래에는 기후변화 영향으로 저수지 수혜구역의 필요수량 공급에 취약한 방향으로의 미래 저수율 상태를 보여주고 있는바, 벼 재배 적정 담수심의 조정, SRI 재배기법의 도입 시행, 저수지 간 연계, 양수장 간의 연계, 저수지-양수장-담수호 간 연계 등 농업용수 이용체계 재편, 수혜면적의 정책적 조정 등을 통한 저수율 확보방안이 요구된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	다중선형 회귀분석은 무엇인가?	다중선형 회귀분석이란 2개 이상의 독립변수로 종속변수의 변화를 설명하기 위한 통계 모형 방법으로(Lee et al., 2017), 선행연구에서는 5가지의 기상관측자료(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균기온, 평균풍속) 및 전월 저수율 자료를 독립변수로 하여 종속변수인 현재 달의 저수율을 예측한 바 있다(Lee et al.
	다양한 가뭄지수에는 어떠한 것들이 있는가?	대표적으로 기상분야에서는 표준강수지수 SPI (Standardized Precipitation Index; McKee et al., 1993; 1995)와 기후학적 시계열의 확률 개념을 이용한 PDSI (Palmer Drought Severity Index; Palmer, 1965) 등이 있으며, 수문분야에서는 지표와 물 공급체계를 고려하는 SWSI (Surface Water Supply Index; Shafer and Dezman, 1982)와 이를 국내에 맞게 적용한 MSWSI (Modified SWSI; Kwon et al., 2006) 등이 활용 중이다(Lee et al., 2006; Nam et al.
	농업가뭄을 나타내는 대표적인 지수에는 무엇이 있는가?	, 2013). 농업가뭄을 나타내는 대표적인 지수 등에는 농업용 저수지의 저수량을 이용한 저수지가뭄지수(RDI, Reservoir Drought Index), 토양수분의 유효수분 백분율을 이용한 토양수분지수(SMI, Soil Moisture Index) 및 두 가지 가뭄지수를 통합한 통합농업가뭄지수(IADI, Intergrated Agricultural Drought Index) 등이 있다(Park et al., 2017).

참고문헌 (32)

Ahn, S. R., Park, M. J., Park, G. A., and Kim, S. J. (2007). "The effect of meteorological factors on the temporal variation of agricultural reservoir storage." Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, Vol. 49, No. 4, pp. 3-12.
Chang, T. J. (1991). "Investigation of precipitation droughts by use of Kriging method." Journal of Irrigation and Darinage Engineering, ASCE, Vol. 117, No. 6, pp. 935-943.
Gwak, Y. S., Cho, J. P., Jung, I. G., Kim, D. W., and Jang, S. M. (2018). "Projection of future changes in drought characteristics in Korea Peninsula using effective drought index." The Korean Society of Climate Change Research, Vol. 9, No. 1, pp. 31-45.

상세보기
Katsavounidis, I., Jay Kuo, C.-C., and Zhang, Z. (1994). "A new initialization technique for generalized Lloyd iteration." IEEE Signal Processing Letters, Vol. 1, No. 10, pp. 144-146.

상세보기
Kim, B. S., Sung, J. H., Kang, H. S., and Cho, C. H. (2012). "Assessment of drought severity over South Korea using standardized precipitation evapo-transpiration index (SPEI)." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 45, No. 9, pp. 887-900.

원문보기 상세보기
Kim, B. S., Sung, J. H., Lee, B. H., and Kim, D. J. (2013). "Evaluation on the impact of extreme droughts in South Korea using the SPEI and RCP8.5 climate change scenario." Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation, Vol. 13, No. 2, pp. 97-109.
Kim, J. H., Lee, J. H., Park, M. J., and Joo, J. G. (2016). "Effect of climate change scenarios and regional climate models on the drought severity-duration-frequency analysis." Journal of Korean Society of Hazard Mitigation, Vol. 16, No. 2, pp. 351-361.
Kim, J. U., Jung, C. G., Lee, J. W., and Kim, S. J. (2018a). "Development of naive-bayes classification and multiple linear regression model to predict agricultural reservoir storage rate based on weather forecast data." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 51, No. 10, pp. 839-852.
Kim, J. U., Kwon, W. T., and Byun, Y. H. (2015). "Monthly changes in temperature extremes over south korea based on observations and RCP8.5 scenario." Journal of Climate Change Research, Vol. 6, No. 2, pp. 61-72.
Kim, S. R., Jang, M. W., Kim, S. J., and Bae, S. J. (2017). "Spatial and temporal analysis of drought using the storage data of agricultural reservoirs in Chungnam province in 2015." Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, Vol. 59, No. 2, pp. 29-36.
Kim, Y. W., Lee, J. W., and Kim, S. J. (2018b). "Analysis of extreme cases of climate change impact on watershed hydrology and flow duration in Geum river basin using SWAT and STARDEX." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 51, No. 10, pp. 905-916.
Korea Meteorological Administration (KMA) (2018). Technical introduction of Weather and Earthquake See-At technology devleopment research project end task. Korea Meteorological Administration, pp. 202-206.
Kwon, H. J., Park, H. J., Hong, D. O., and Kim, S. J. (2006). "A study on semi-distributed hydrologic drought assessment modifying SWSI." Journal of Korean Society of Civil Engineers, KSCE, Vol. 39. No. 8, pp. 645-658.
Lee, J. H., Jeong, S. M., Kim, S. J., and Lee, M. H. (2006). "Development of drought monitoring system: I. Applicability of drought indices for quantitative drought monitoring." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 39, No. 9, pp. 787-800.
Lee, J. T., Yun, S. H., and Park, M. E. (1995). "Relationships between seasonal duration of sunshine and air temperature in Korea." Korean Journal of Environmental Agriculture, Vol. 14, No. 2, pp. 155-162.
Lee, J. W., Kim, J. U., Jung, C. G., and Kim, S. J. (2018). "Forecasting monthly agricultural reservoir storage and estimation of reservoir drought index (RDI) using meteorological data based multiple linear regression analysis." Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, Vol. 21, No. 3, pp. 19-34.
Lee, Y. G., Jung, C. G., Cho, Y. H., and Kim, S. J. (2017). "Estimation of soil moisture using multiple linear regression model and COMS land surface temperature data." Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, Vol. 59, No. 1, pp. 11-20.
McKee, T. B., Doesken, N. J., and Kleist, J. (1993). "The relationship of drought frequency and duration to time scales." Preprints Eighth Conf on Applied Climatology Anaheim CA. Amer Meteor Soc., pp. 179-184.
McKee, T. B., Doesken, N. J., and Kleist, J. (1995). "Drought monitoring with multiple time scales." Proceedings of the Ninth Conference on Applied Climatology. Amer Meteor Soc Boston, pp. 233-236.
Nam, W. H., Choi, J. Y., Jang, M. W., and Hong, E. M. (2013). "Agricultural drought risk assessment using reservoir drought index." Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, Vol. 55, No. 3, pp. 41-49.

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Nam, W. H., Wilhite, M., Hayes, D., and Svoboda, M. (2015). "Projection of temporal trends on drought characteristics using the standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) in South Korea." Vol. 57, No. 1, pp. 37-45.
Palmer, W. C. (1965). Meteorologic drought. Research Paper. No. 45, U.S. Weather Bureau, Washington, D.C., p. 58.
Park, M. W., Kim, S. J., Kwon, H. J., Kim. P. S., Kang, S. M., and Lee, J. H. (2017). "Availability assessment of meteorological drought index for agricultural drought estimation in ungauged area of agricultural drought parameter." Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, Vol. 59, No. 5, pp. 127-136.
Seo, S. B., Kim, Y. I., and Kim, Y. O. (2017). "Selecting climate change scenarios for hydrologic impact studies for Korea." Proceedings Korean Society of Civil Engineers 2018 Convention, pp. 106-107.
Shafer, B. A., and Dezman, L. E. (1982). "Development of surface water supply index to assess the severity of drought condition in snowpack runoff areas." Proceedings of the Western Snow Conference, Colorado State University, Fort Collins, CO, pp. 164-175.
Shin, E. C., and Lee, J. K. (2012). "Safety management improving way of small agricultural reservoir." Journal of Korean Geosynthetics Society, Vol. 12, No. 3, pp. 53-58.
Sohn, K. H., Bae, D. H., and Ahn, J. H. (2014). "Projection and analysis of drought according to future climate and hydrological information in Korea." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 47, No. 1, pp. 71-82.
Song, J. H., Song, I. H., Kim, J. T., and Kang, M. S. (2015). "Simulation of agricultural water supply considering yearly variation of irrigation efficiency." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 48, No. 6, pp. 425-438.
Thornton, P. E., and Running, S. W. (1999). "An improved algorithm for estimating incident daily solar radiation from measurement of temperature." Humidity, and Precipitation, Agricultural and Forest Meteorology, No. 93, pp. 211-218.
Yevjevich, V. (1967). An objective approach to definitions and investigations of continental hydrologic droughts. Colorado State University Hydrology Paper 23, pp. 1-18.
Yoo, C. S., Kim, D. H., and Kim, S. D. (2006). "Evaluation of agricultural drought prevention ability based on EOF analysis and multi-variate time series model." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 39, No. 7, pp. 617-626.
Yoo, J. W., Shin, J.Y., Kim, D. K., and Kim, T. W. (2013). "Drought risk analysis using stochastic rainfall generation model and copula functions." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 46, No. 4, pp. 425-437.

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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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