[논문]GM-NHMM 기반 토양함수 모의결과를 이용한 합성가뭄지수 개발

박종현; 이주헌; 김태웅; 권현한

doi:10.3741/jkwra.2019.52.8.545

GM-NHMM 기반 토양함수 모의결과를 이용한 합성가뭄지수 개발
A development of multivariate drought index using the simulated soil moisture from a GM-NHMM model 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.52 no.8, 2019년, pp.545 - 554

박종현 (인천국제공항공사 운항시설처 비행장시설팀) , 이주헌 (중부대학교 공과대학 토목공학과) , 김태웅 (한양대학교 공과대학 건설환경공학과) , 권현한 (세종대학교 공과대학 건설환경공학과)

초록
AI-Helper

가뭄평가 시 단일 수문인자를 활용하여 가뭄지수를 산정하고 가뭄의 출현, 심도 및 지속기간 등을 평가하는 것이 일반적이다. 하지만 가뭄은 여러 요인이 복합적인 연관성을 가지며 나타나는 현상이므로 단일인자로 가뭄을 평가하는 경우 불확실성 및 한계가 존재한다. 이에 따라 다양한 수문기상 특성을 고려할 수 있는 가뭄지수의 개발이 지속적으로 요구되고 있다. 본 연구에서는 강우량 및 토양수분을 이용하여 가뭄을 평가하고자 은닉 마코프 모형(Hidden Markov chain Model)기반의 토양수분 모의기법을 통해 과거(1973-2014년) 토양의 수분함량을 모의하였으며, Copula 함수를 활용하여 강우량과 토양수분을 동시에 고려한 합성가뭄지수를 산정하였다. 본 연구에서 제안된 토양수분산정 모델은 다중 회귀 모형의 모의결과와 비교를 통해 모델의 적합성을 검증하였으며, 가뭄의 지속기간과 심도를 고려하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 이변량 빈도해석결과 2015년 전라북도 지역에 발생하였던 가뭄은 약 20년의 재현기간을 갖는 것으로 분석되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

The most drought assessments are based on a drought index, which depends on univariate variables such as precipitation and soil moisture. However, there is a limitation in representing the drought conditions with single variables due to their complexity. It has been acknowledged that a multivariate drought index can more effectively describe the complex drought state. In this context, this study propose a Copula-based drought index that can jointly consider precipitation and soil moisture. Unlike precipitation data, long-term soil moisture data is not readily available so that this study utilized a Gaussian Mixture Non-Homogeneous Hidden Markov chain Model (GM-NHMM) model to simulate the soil moisture using the observed precipitation and temperature ranging from 1973 to 2014. The GM-NHMM model showed a better performance in terms of reproducing key statistics of soil moisture, compared to a multiple regression model. Finally, a bivariate frequency analysis was performed for the drought duration and severity, and it was confirmed that the recent droughts over Jeollabuk-do in 2015 have a 20-year return period.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. Spatial distribution of observation stations
그림 Fig. 2. Sample cross correlation between In-situ Soil Moisture and Predictors
그림 Fig. 3. A representation of Bayesian network based on NHMM
표 Table 1. Copula functions for estimation of bivariate joint drought index
표 Table 2. Comparison of prediction accuracy between in-situ observation and simulated soil moisture
그림 Fig. 4. A comparison of Soil Moisture content between in-situ observation and simulated by multi regression analysis
그림 Fig. 5. A comparison of soil moisture content between in-situ observation and simulated by GM-NHMM
그림 Fig. 6. Estimation of bivariate joint drought index (1974～2016)
그림 Fig. 7. Bivariate drought frequency analysis

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구에서는 강우량과 토양수분함량을 이용하여 하나의 합성가뭄지수를 산정하고자 각각 표준지수의 형태로 나타내었으며, 기존에 국내외에서 수행된 다수의 연구에서 가뭄평가를 위해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI) 및 표준토양수분지수(Standardized Soil moisture Index, SSI)가 활용되었으므로 이에 대한 설명은 간략히 하였다. SPI는 Mckee et al.
예측인자를 사용함으로써 동적 모형의 형태를 가지게 되며 모형의 매개변수에 대하여 시간적 변동성을 고려하므로 자료의 특성변화를 효과적으로 재현할 수 있다. 본 연구에서는 토양수분함량 모의를 위해 강우, 기온 등 예측인자의 특성을 반영하였으며, 이러한 경우 예측인자와의 충분한 상관성이 확보되어야만 모의결과가 실측치와 유사한 거동을 나타낼 수 있다. 비동질성 은닉 마코프 모형은 각 시간단계에서 전이확률 및 출력확률밀도함수(emission probability density function) 추정이 요구되며, 이때 출력확률밀도함수가 가우시안 혼합 분포(Gaussian mixture distribution)의 형태를 갖는 것으로 가정하였다.
이러한 관점에서 농업적 가뭄에 대한 분석은 매우 중요하다고 할 수 있으며, 일반적으로 농업적 가뭄평가 시 저수지의 저수위 또는 저수율과 토양수분함량 자료가 기초자료로 활용되지만 우리나라의 경우 토양수분자료에 대한 관측지점수와 관측자료의 보유기간이 짧아 가뭄현황파악 뿐만 아니라, 기타 다른 수문 분석에 관측자료를 이용하는 것은 한계가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 모형을 통해 모의된 토양수분을 이용하여 가뭄지수를 산정하고 이를 SPI와 합성한 가뭄지수를 산정하였으며, 이변량 빈도해석을 통해 가뭄을 평가하고자 하였다. 본 연구에서 얻은 결과를 정리하면 다음과 같다.

가설 설정

본 연구에서 비동질성 은닉 마코프 모형에 대한 평가를 위해 다중 회귀 분석결과와 비교하고자 하였으며, 다중 회귀 분석 수행 시 토양수분을 종속변수로 강수량과 기온을 독립변수로 하였다. 또한 본 연구에서 종속변수로 고려한 토양수분의 오차에 대해 단순 회귀 분석과 동일하게 정규분포를 따른다고 가정하였다.
본 연구에서는 토양수분함량 모의를 위해 강우, 기온 등 예측인자의 특성을 반영하였으며, 이러한 경우 예측인자와의 충분한 상관성이 확보되어야만 모의결과가 실측치와 유사한 거동을 나타낼 수 있다. 비동질성 은닉 마코프 모형은 각 시간단계에서 전이확률 및 출력확률밀도함수(emission probability density function) 추정이 요구되며, 이때 출력확률밀도함수가 가우시안 혼합 분포(Gaussian mixture distribution)의 형태를 갖는 것으로 가정하였다. 예측인자 X_1:T에 대한 상태 S_1:T의 출력열 R_1:T이 발생할 확률은 Eq.
미래의 상태가 과거의 상태와는 독립(independence)이고 단지 가장 근접한 k개의 이전 상태에 의해서만 영향을 받을 때, k차 마코프 연쇄 모형(Markov Chain Model)이라 한다. 즉, 1차 마코프 연쇄모형은 미래시점의 상태가 과거에 대해서는 독립(independence)이며 가장 근접한 현재시점의 특성에 의해서 영향을 받는다고 가정한다. 은닉 마코프 모형은 시계열 자료의 통계적 특성을 매우 효과적으로 설명할 수 있는 모형으로 알려져 있으며, 확률론적 과정을 통해 얻어진 은닉상태열의 특성을 활용하여 관측시계열을 예측할 수 있는 이중의 확률론적 과정이라고 할 수 있다.

제안 방법

4) 본 연구에서는 가뭄지수 산정결과를 이용하여 가뭄의 지속기간과 심도에 대한 이변량 빈도해석을 통해 가뭄의 재현기간을 산정하였다. 수공구조물 설계 시 이수와 관련하여 가뭄의 재현기간을 평가하는 것이 요구되며, 이러한 점에서 본 연구의 결과는 다양한 관점에서 가뭄의 재현빈도를 평가하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
SPI 산정시 Gamma 분포를 이용 매개변수 추정하고 도출된 매개변수를 활용하여 누가분포함수를 산정 후 최종적으로 표준정규분포에 적용하여 SPI지수를 산정하는 것이 일반적이나, 본 연구에서는 강우 분포의 시공간적 변동성을 감안하여 우도함수, BIC 등의 평가 지표를 활용하여 지점별 최적 분포형을 결정·적용하였다(Farahmand and AghaKouchak, 2015).
SPI 산정시 Gamma 분포를 이용 매개변수 추정하고 도출된 매개변수를 활용하여 누가분포함수를 산정 후 최종적으로 표준정규분포에 적용하여 SPI지수를 산정하는 것이 일반적이나, 본 연구에서는 강우 분포의 시공간적 변동성을 감안하여 우도함수, BIC 등의 평가 지표를 활용하여 지점별 최적 분포형을 결정·적용하였다(Farahmand and AghaKouchak, 2015). SSI 역시 SPI와 동일한 과정으로 산정하였으며, 토양수분은 토립자 혹은 토양공극 사이에 존재하기 때문에 다른 수문기상인자와비교하여 지속성이 크다는 특성과 가뭄의 발생속도, 지연효과 등을 고려하여 6개월 기간의 누적시계열을 이용한 SPI-6, SSI-6 가뭄지수를 합성가뭄지수 산정 및 이변량 빈도해석에 대한 적정 가뭄지수로 선정하였다. 지점별 최적 코플라 함수는 본 연구에 적용된 5개의 코플라 함수(Gaussian, Gumbel, Clayton, Frank, Student’s t Copula)에 대한 대수우도함수를 활용하여 결정하였다.
추가적으로 시계열자료의 예측 정확도를 평가하기 위해 주로 이용되는 상관계수(Correlation coefficient, R)와 절대평균오차(Mean Absolute Error, MAE)를 산정하여 모의정확도를 측정하였다. Table 2 산정 결과에서 6개 지점 모두 다중 회귀 분석과 비교하였을 때GM-NHMM을 이용한 모의결과가 상대적으로 우수한 것으로 나타났으며, 이에 따라 과거 1973~2014년에 대한 기상자료(강우, 온도)를 독립변수로 GM-NHMM에 적용하여 과거 토양수분을 모의하였다. 즉, 40년 동안의 강우 및 온도 시계열을 GM-NHMM 모형의 입력 자료로 활용하여 과거 토양수분 시계열을 추출하였으며, 이를 장기간의 SSI로 변환하여 분석에 활용하였다.
또한 본 연구에서는 은닉 마코프 모형의 최적 매개변수(λ=A, B, π)를 결정하기 위해 주로 이용되는 EM (Expectation-Maximization) 알고리즘의 일종인 Baum-Welch 재추정 알고리즘을 활용하여 반복적인 과정을 통해 모형의 최적 매개변수를 선정하였다.
모의된 자료는 관측치와 비교·평가를 통해 본 연구에서 제안된 모형의 수행능력을 검증하였다. 또한, 모의된 토양수분 자료를 활용하여 가뭄지수를 산정하고 이를 통해 과거 가뭄 사상을 평가하였다. 강우량을 이용한 기상학적 가뭄지수는 가뭄의 출현(onset)을 감지하는데 우수한 반면, 토양수분을 이용한 가뭄지수는 지속성(persistence)을 평가하는데 유용하다(Hao and AghaKouchak, 2013).
모의된 자료는 관측치와 비교·평가를 통해 본 연구에서 제안된 모형의 수행능력을 검증하였다.
, 2017), 수문분야에서는 강우에 대한 상세화 및 모의를 위해 NHMM 기법이 주로 사용되었다. 반면 본 연구에서는 유역 내 다 지점의 토양수분함량을 지점간 상관관계를 고려하여 추정하기 위해 NHMM을 활용한 다변량통계 모형을 강우 및 온도자료 등을 결합하여 구축하였다. 모의된 자료는 관측치와 비교·평가를 통해 본 연구에서 제안된 모형의 수행능력을 검증하였다.
본 연구에 적용된 비동질성 은닉 마코프 모형은 자료를 모의하는데 외부 변화를 인지하고 시간적인 종속성(time dependent)을 효과적으로 고려하기 위해서 예측인자를 도입하여 활용한다. 예측인자를 사용함으로써 동적 모형의 형태를 가지게 되며 모형의 매개변수에 대하여 시간적 변동성을 고려하므로 자료의 특성변화를 효과적으로 재현할 수 있다.
다중 회귀 분석은 독립 변수가 2개 이상인 회귀 모델에 대한 분석을 수행하는 방법으로 변수 간의 인과 관계를 통계적 방법에 의해 추정하는 회귀 분석 방법 중 하나이며, 추가적인 독립변수를 고려함으로써 계산과정은 복잡해지지만 단순 회귀분석 시 발생하는 오차를 줄일 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서 비동질성 은닉 마코프 모형에 대한 평가를 위해 다중 회귀 분석결과와 비교하고자 하였으며, 다중 회귀 분석 수행 시 토양수분을 종속변수로 강수량과 기온을 독립변수로 하였다. 또한 본 연구에서 종속변수로 고려한 토양수분의 오차에 대해 단순 회귀 분석과 동일하게 정규분포를 따른다고 가정하였다.
즉, 변량간의 의존 관계에 대한 구조에서 꼬리부분의 관계를 효과적으로 분석할 수 있다는 점에서 수분량의 부족이라는 극소의 문제와 직접적으로 연관되는 가뭄에 대한 분석 시 활용되기에 적합하다고 판단하였다. 본 연구에서는 가뭄을 평가하기 위해 강우량과 토양수분을 표준지수화 하였으며, 두 가뭄지수를 하나의 합성가뭄지수형태로 표현하여 보다 종합적으로 가뭄을 평가하였다. 각각의 가뭄지수에서 가뭄인자로 사용된 강우량과 토양수분은 강우-유출의 관점에서 바라봤을 때 어느 정도 상관관계를 가지고 있을 수밖에 없으며 지형, 지질 및 강우와 같은 특성들이 서로 다르기 때문에 지점별로 매우 복합적인 연관성을 갖고 있다.
본 연구에서는 자료 기간을 확장하기 위해 GM-NHMM 모형을 통해 연구대상지역의 토양수분을 모의하였으며, 모형의 모의성능을 평가하고자 관측자료가 구축되어있는 2015~2016년 기간에 대하여 다중 회귀 분석과 GM-NHMM의 토양 수분함량 모의결과를 비교·평가하였다.
본 연구에서는 합성가뭄지수 산정결과에 대하여 가뭄의 절단수준을 SPI에 의한 가뭄구분 기준인 –1 로 결정하고 가뭄의 지속기간 및 심도를 산정하였으며, 산정된 2개의 변량에 대해서 이변량 가뭄빈도 해석을 수행하여 과거 전라북도 지역에 발생한 가뭄의 결합재현기간을 평가하였다.
6은 지점별 합성가뭄지수 산정결과를 나타내며, 합성가뭄지수 산정결과를 실제 가뭄이 발생한 사례와 비교하여 간접적으로 검증하고자 Kim and Lee (2011)이 정리한 과거 가뭄 기록과 기상청의 수문기상 가뭄정보 시스템에 공개되어 있는 과거 가뭄 사례, 한국수자원공사의 국가가뭄정보분석센터에서 제공하는 가뭄의 사례 등을 참고하였다. 본 연구의 대상지역인 전라북도 지역에 대하여 1977년, 1978년, 1979년, 1982년, 1988년, 1991~1992년, 1994년~1995년, 2000~2001년, 2006년, 2008~2009년, 2012년(Jang et al., 2016) 등 기간에서 가뭄 발생에 대한 기록을 확인하였으며, 이에 따라 가뭄의 실제 발생 시기에 합성가뭄지수 산정결과가 어떠한 가뭄상태를 나타내고 있는지 비교하였다. 그 결과 대부분의 실제 가뭄발생시기에서 합성가뭄지수에 대한 결과 역시 가뭄인 것으로 나타났으며, 특히 전라북도 지역에 가뭄으로 인한 비상급수의 시행 기록이 있는 1994~1995년과 2008~2009년에 대한 합성가뭄지수 산정결과에서도 모든 지점에서 극심한 가뭄을 나타내는 것을 확인하였다.
각각의 가뭄지수에서 가뭄인자로 사용된 강우량과 토양수분은 강우-유출의 관점에서 바라봤을 때 어느 정도 상관관계를 가지고 있을 수밖에 없으며 지형, 지질 및 강우와 같은 특성들이 서로 다르기 때문에 지점별로 매우 복합적인 연관성을 갖고 있다. 이러한 연관성을 유지시키면서 평가하기 위해 코플라 함수를 사용하였으며, 이때각 자료에 대한 최적 주변분포(marginal distribution)와 최적 코플라 함수를 결정하기 위해 우도함수를 이용하였다. Table 1에 본 연구에서 사용한 코플라 함수를 나타냈으며, 합성가뭄지수 산정결과에 대하여 가뭄의 지속 시간과 심도를 함께 고려한 이변량 결합재현기간을 산정하기 위해 다음 식을 이용하였다.
본 연구에서는 합성가뭄지수 산정결과에 대하여 가뭄의 절단수준을 SPI에 의한 가뭄구분 기준인 –1 로 결정하고 가뭄의 지속기간 및 심도를 산정하였으며, 산정된 2개의 변량에 대해서 이변량 가뭄빈도 해석을 수행하여 과거 전라북도 지역에 발생한 가뭄의 결합재현기간을 평가하였다. 이변량 가뭄빈도해석 수행 시 가뭄의 지속시간과 심도에 대한 주변 확률분포를 우선적으로 결정하는 과정이 요구되며 수문학적 빈도해석에 사용하는 연속확률분포를 대상으로 대수우도함수를 산정하여 최적 주변분포함수를 검토한 결과 가뭄의 심도와 지속시간에 대하여 각각 Weibull 분포와 Gamma 분포를 최적 주변확률분포로 결정하였다. 주변확률분포를 결정한 후 결합확률 산정을 위해 코플라 함수 역시 각 지점별로 가장 적합한 함수를 선정하고자 대수우도함수를 활용하였으며, 진안, 순창, 장수지점은 Gaussian Copula 그리고 김제, 정읍, 무주지점은 Gumbel Copula를 최적 코플라 함수로 결정하였다.
이변량 가뭄빈도해석 수행 시 가뭄의 지속시간과 심도에 대한 주변 확률분포를 우선적으로 결정하는 과정이 요구되며 수문학적 빈도해석에 사용하는 연속확률분포를 대상으로 대수우도함수를 산정하여 최적 주변분포함수를 검토한 결과 가뭄의 심도와 지속시간에 대하여 각각 Weibull 분포와 Gamma 분포를 최적 주변확률분포로 결정하였다. 주변확률분포를 결정한 후 결합확률 산정을 위해 코플라 함수 역시 각 지점별로 가장 적합한 함수를 선정하고자 대수우도함수를 활용하였으며, 진안, 순창, 장수지점은 Gaussian Copula 그리고 김제, 정읍, 무주지점은 Gumbel Copula를 최적 코플라 함수로 결정하였다. 지점별로 이변량 빈도분석을 실시한 결과를 Fig.
Table 2 산정 결과에서 6개 지점 모두 다중 회귀 분석과 비교하였을 때GM-NHMM을 이용한 모의결과가 상대적으로 우수한 것으로 나타났으며, 이에 따라 과거 1973~2014년에 대한 기상자료(강우, 온도)를 독립변수로 GM-NHMM에 적용하여 과거 토양수분을 모의하였다. 즉, 40년 동안의 강우 및 온도 시계열을 GM-NHMM 모형의 입력 자료로 활용하여 과거 토양수분 시계열을 추출하였으며, 이를 장기간의 SSI로 변환하여 분석에 활용하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 전라북도 지역을 대상으로 토양수분 모의 및 합성가뭄지수 산정을 통한 종합적인 가뭄평가 기법을 적용하였으며, 전라북도 지역의 기상청 산하 6개 관측소(군산, 전주, 부안, 임실, 정읍, 남원)와 농촌진흥청 산하 6개 관측소(진안, 김제, 정읍, 무주, 순창, 장수)에서 강우량, 기온, 습도 및 토양수분 자료를 취득하였다. Fig. 1에 지상관측소의 위치를 나타냈으며, 기상청 관측소의 경우 1973~2016년 기간의 자료를 구축하였고 농촌진흥청 관측소의 경우 데이터 품질을 고려 2015~2016년 기간의 자료를 이용하였다.
본 연구에서는 전라북도 지역을 대상으로 토양수분 모의 및 합성가뭄지수 산정을 통한 종합적인 가뭄평가 기법을 적용하였으며, 전라북도 지역의 기상청 산하 6개 관측소(군산, 전주, 부안, 임실, 정읍, 남원)와 농촌진흥청 산하 6개 관측소(진안, 김제, 정읍, 무주, 순창, 장수)에서 강우량, 기온, 습도 및 토양수분 자료를 취득하였다. Fig.

데이터처리

구축된 지상관측 토양수분자료와 강우량, 기온 등 외부인자 간에 시간종속적인 상관관계를 파악하기 위해 교차상관분석(Cross correlation)을 수행하였다. Fig.
GM-NHMM 기법을 활용한 토양수분 모의결과 다중 회귀 분석에 비해 토양수분의 다양한 범위에 대한 변화양상을 잘 모의하는 것을 확인할 수 있었다. 추가적으로 시계열자료의 예측 정확도를 평가하기 위해 주로 이용되는 상관계수(Correlation coefficient, R)와 절대평균오차(Mean Absolute Error, MAE)를 산정하여 모의정확도를 측정하였다. Table 2 산정 결과에서 6개 지점 모두 다중 회귀 분석과 비교하였을 때GM-NHMM을 이용한 모의결과가 상대적으로 우수한 것으로 나타났으며, 이에 따라 과거 1973~2014년에 대한 기상자료(강우, 온도)를 독립변수로 GM-NHMM에 적용하여 과거 토양수분을 모의하였다.

이론/모형

(4)에 나타낸 바와 같이 모형에 대한 매개변수(θ)를 결정하기 위해 최우도법(Maximum likelihood method)을 적용하였다.
84으로 나타나 다중 회귀 분석에 비해 우수한 상관성을 보였다. Fig. 5에서 빨간색 선이 모의된 토양수분이고 이에 대한 불확실성 구간을 회색의 범위로 표시하였으며, 불확실성 구간은 모형매개변수 산정을 위한 Baum-Welch 알고리즘을 의하여 산정된 1000개의 매개변수로 산정하였다. GM-NHMM 기법을 활용한 토양수분 모의결과 다중 회귀 분석에 비해 토양수분의 다양한 범위에 대한 변화양상을 잘 모의하는 것을 확인할 수 있었다.
Fig. 6은 지점별 합성가뭄지수 산정결과를 나타내며, 합성가뭄지수 산정결과를 실제 가뭄이 발생한 사례와 비교하여 간접적으로 검증하고자 Kim and Lee (2011)이 정리한 과거 가뭄 기록과 기상청의 수문기상 가뭄정보 시스템에 공개되어 있는 과거 가뭄 사례, 한국수자원공사의 국가가뭄정보분석센터에서 제공하는 가뭄의 사례 등을 참고하였다. 본 연구의 대상지역인 전라북도 지역에 대하여 1977년, 1978년, 1979년, 1982년, 1988년, 1991~1992년, 1994년~1995년, 2000~2001년, 2006년, 2008~2009년, 2012년(Jang et al.
본 연구에서 활용된 NHMM (Non-homogeneous Hidden Markov Model)기반의 모의기법은 수문학과 기상학 분야에서 모두 사용된 바 있으며(Mehrotra and Sharma, 2005; Khalil et al., 2010; Cioffi et al., 2017), 수문분야에서는 강우에 대한 상세화 및 모의를 위해 NHMM 기법이 주로 사용되었다. 반면 본 연구에서는 유역 내 다 지점의 토양수분함량을 지점간 상관관계를 고려하여 추정하기 위해 NHMM을 활용한 다변량통계 모형을 강우 및 온도자료 등을 결합하여 구축하였다.
지점별 최적 코플라 함수는 본 연구에 적용된 5개의 코플라 함수(Gaussian, Gumbel, Clayton, Frank, Student’s t Copula)에 대한 대수우도함수를 활용하여 결정하였다.

성능/효과

1) 본 연구에 활용된 NHMM 모형은 기존에 수문분야에서 강수량 모의 등에 다수 이용된 사례가 있지만 장기간의 토양 수분 모의에 이용된 사례는 제한적이다. 이에 따라 본 연구에서 수행한 30년 이상의 과거기간 토양수분모의는 가뭄 분석 측면에서 의미가 있으며, 모의결과를 다중 회귀 분석의 결과와 비교한 결과 상관계수가 지점별로 0.
3) 본 연구에서 활용된 GM-NHMM 모형은 강우, 기온 등 예측인자와 토양수분자료 간에 지연상관관계를 보여 모형 적용 시 실시간 관측자료 또는 기후변화 시나리오 등을 활용하여 미래기간에 대한 토양수분함량의 변화 양상 또한 분석이 가능할 뿐만 아니라, 위성관측 자료를 예측인자로 활용하여 지상관측에 대한 미계측 지역에 대해서도 모형 적용이 가능할 것으로 판단된다.
69로 시계열 자료상에서 경향성은 어느 정도 따르는 것으로 나타났지만 평균 이하의 토양수분에 대한 추정이 잘 이루어지지 않는 것을 확인할 수 있다. Fig. 5는 GM-NHMM을 이용한 연구대상지점의 토양수분 모의결과를 나타내고 있으며, 다중 회귀 분석과 동일하게 관측치와 추정치 간에 상관계수를 산정한 결과 지점별로 0.56~0.84으로 나타나 다중 회귀 분석에 비해 우수한 상관성을 보였다. Fig.
5에서 빨간색 선이 모의된 토양수분이고 이에 대한 불확실성 구간을 회색의 범위로 표시하였으며, 불확실성 구간은 모형매개변수 산정을 위한 Baum-Welch 알고리즘을 의하여 산정된 1000개의 매개변수로 산정하였다. GM-NHMM 기법을 활용한 토양수분 모의결과 다중 회귀 분석에 비해 토양수분의 다양한 범위에 대한 변화양상을 잘 모의하는 것을 확인할 수 있었다. 추가적으로 시계열자료의 예측 정확도를 평가하기 위해 주로 이용되는 상관계수(Correlation coefficient, R)와 절대평균오차(Mean Absolute Error, MAE)를 산정하여 모의정확도를 측정하였다.
다만 전라북도 지역에 극심한 가뭄이 발생한 것으로 기록되어있는 2006년 10월의 경우 합성가뭄지수 산정결과는 모든 지점에서 가뭄이 아닌 것으로 확인되었으며, 반대로 2004년과 2005년에는 전라북도 지역에 가뭄이 발생하였다는 기록을 찾아볼 수 없었으나 합성가뭄지수 산정결과에서는 심한 가뭄으로 나타나 가뭄을 과소 또는 과대평가한 사례도 확인하였다. 가뭄지수중 SPI는 가뭄상태에서 정상상태로 전이되는 과정이 토양수분을 고려한 SSI 및 MSDI보다 빠른 것을 확인할 수 있으며, 이러한 점에서 SPI에 비해 합성가뭄지수를 기준으로 산정된 가뭄의 지속시간이 길게 추정될 수 있다.
, 2016) 등 기간에서 가뭄 발생에 대한 기록을 확인하였으며, 이에 따라 가뭄의 실제 발생 시기에 합성가뭄지수 산정결과가 어떠한 가뭄상태를 나타내고 있는지 비교하였다. 그 결과 대부분의 실제 가뭄발생시기에서 합성가뭄지수에 대한 결과 역시 가뭄인 것으로 나타났으며, 특히 전라북도 지역에 가뭄으로 인한 비상급수의 시행 기록이 있는 1994~1995년과 2008~2009년에 대한 합성가뭄지수 산정결과에서도 모든 지점에서 극심한 가뭄을 나타내는 것을 확인하였다. 다만 전라북도 지역에 극심한 가뭄이 발생한 것으로 기록되어있는 2006년 10월의 경우 합성가뭄지수 산정결과는 모든 지점에서 가뭄이 아닌 것으로 확인되었으며, 반대로 2004년과 2005년에는 전라북도 지역에 가뭄이 발생하였다는 기록을 찾아볼 수 없었으나 합성가뭄지수 산정결과에서는 심한 가뭄으로 나타나 가뭄을 과소 또는 과대평가한 사례도 확인하였다.
그 결과 무주와 장수지점의 경우 Gaussian Copula가 최적 코플라 함수로 선정되었으며, 진안, 순창지점의 경우 Frank Copula, 김제, 정읍지점의 경우 Student’s t Copula가 최적 코플라로 결정되었다.
7에 나타냈으며, 최근 발생하였던 극심한 가뭄을 평가하고자 해당 가뭄사상을 빨간색 별로 표시하였다. 그 결과 전라북도 지역에 2015년 여름부터 1년 가까이 지속되었던 가뭄사상이 6개의 연구 대상지점 모두에서 약 20년의 재현기간을 가지는 것으로 분석되었으며, 진안과 장수지점을 제외한 4개 지점에서 과거 500년 빈도 이상의 가뭄이 발생한 것으로 나타나 지점별로 가뭄사상의 재현기간에 대한 공간적 변동성이 존재하는 것을 확인할 수 있다.
1) 본 연구에 활용된 NHMM 모형은 기존에 수문분야에서 강수량 모의 등에 다수 이용된 사례가 있지만 장기간의 토양 수분 모의에 이용된 사례는 제한적이다. 이에 따라 본 연구에서 수행한 30년 이상의 과거기간 토양수분모의는 가뭄 분석 측면에서 의미가 있으며, 모의결과를 다중 회귀 분석의 결과와 비교한 결과 상관계수가 지점별로 0.1~0.3 범위 내에서 개선된 것으로 분석되었다.
, 2012; Kwon and Lall, 2016). 즉, 변량간의 의존 관계에 대한 구조에서 꼬리부분의 관계를 효과적으로 분석할 수 있다는 점에서 수분량의 부족이라는 극소의 문제와 직접적으로 연관되는 가뭄에 대한 분석 시 활용되기에 적합하다고 판단하였다. 본 연구에서는 가뭄을 평가하기 위해 강우량과 토양수분을 표준지수화 하였으며, 두 가뭄지수를 하나의 합성가뭄지수형태로 표현하여 보다 종합적으로 가뭄을 평가하였다.

후속연구

2) 본 연구에서는 모형의 적용대상으로 전라북도 지역에 위치한 6개소의 지상관측소를 선정하였으며, 각 관측소의 위치를 고려하였을 때 관측소 간에 상관성을 고려할 필요가 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 모형 적용 시 지점 간에 공간적인 상관성을 고려한 해석을 실시하였으며, 추후 수문학적 분석의 기본단위인 유역단위로의 수문 분석 수행 시 보다 신뢰성 있는 입력자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구의 결과는 가뭄에 대한 현황분석뿐만 아니라 미래에 발생할 수 있는 가뭄에 대한 대응 및 피해저감대책 마련을 위한 자료로써 유용할 것으로 판단되며, 향후 연구에서 강우량과 토양수분 이외에 수문기상인자를 선택하여 가뭄을 판단하고 비교하는 연구를 수행하고자 한다.
4) 본 연구에서는 가뭄지수 산정결과를 이용하여 가뭄의 지속기간과 심도에 대한 이변량 빈도해석을 통해 가뭄의 재현기간을 산정하였다. 수공구조물 설계 시 이수와 관련하여 가뭄의 재현기간을 평가하는 것이 요구되며, 이러한 점에서 본 연구의 결과는 다양한 관점에서 가뭄의 재현빈도를 평가하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
2) 본 연구에서는 모형의 적용대상으로 전라북도 지역에 위치한 6개소의 지상관측소를 선정하였으며, 각 관측소의 위치를 고려하였을 때 관측소 간에 상관성을 고려할 필요가 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 모형 적용 시 지점 간에 공간적인 상관성을 고려한 해석을 실시하였으며, 추후 수문학적 분석의 기본단위인 유역단위로의 수문 분석 수행 시 보다 신뢰성 있는 입력자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	토양수분의 활용이 제한적인 이유는 무엇인가?	가뭄을 평가하기 위한 여러 가뭄인자 중에서 토양수분은 일정 부피의 토양 내에 함유된 수분의 부피를 나타내며, 이는 가뭄평가에 대한 기초자료로서 중요할 뿐만 아니라 수문기상분야에서 물의 순환을 이해하는데 필수적인 요소로 여겨져 유역단위의 수문 모델링 수행 시 물수지 관점에서 매우 중요한 인자로 고려된다. 토양수분이 물 순환 과정에서 차지하는 이러한 중요성에도 불구하고 강우, 수위 등 다른 기상 및 수문인자와 비교하여 매우 적은 관측 지점과 짧은 관측기간으로 인해 수문 분석 및 실무에 활용 시 관측 자료의 활용은 매우 제한적이다. 최근 현장측정 지점수를 늘리는 노력과 더불어, 레이더, 인공위성 등 원격탐사 기술을 활용한 토양수분 정보를 취득하기 위한 연구와 투자가 활발하게 이루어지고 있다.
	원격탐사기반의 토양수분 자료를 제공하고 있는 곳은 어디인가?	특히, 원격탐사기반의 토양수분 자료는 기존 관측 자료의 시공간적 한계를 극복하고 전 지구적으로 비교적 양질의 데이터를 제공 한다는 장점으로 인해 활용도가 점차 높아지고 있다. 유럽우주항공국 ESA (European Space Agency)은 지난 2009년 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) 위성을 발사하여 전 지구 스케일의 토양수분자료를 제공하고 있으며, 지난 2015년 미항공우주국(NASA)에서는 지구의 토양수분을 측정하고 토양의 결빙과 해빙 상태를 관찰하기 위한 SMAP (Soil Moisture Active Passive) 위성을 발사하여 세계 토양수분 분포도 등 다양한 형태로 토양수분관련 자료를 제공하고 있다.
	토양수분이란 무엇인가?	우리나라 역시 급격한 기후변화의 영향으로 장마기간의 뚜렷한 특징이 점차 사라지고 있으며, 특히 최근 4년간(14년 - 17년) 총 강수량과 여름철 강수량이 평년치에 비해 현저하게 작아 극심한 가뭄을 겪은 바 있다. 가뭄을 평가하기 위한 여러 가뭄인자 중에서 토양수분은 일정 부피의 토양 내에 함유된 수분의 부피를 나타내며, 이는 가뭄평가에 대한 기초자료로서 중요할 뿐만 아니라 수문기상분야에서 물의 순환을 이해하는데 필수적인 요소로 여겨져 유역단위의 수문 모델링 수행 시 물수지 관점에서 매우 중요한 인자로 고려된다. 토양수분이 물 순환 과정에서 차지하는 이러한 중요성에도 불구하고 강우, 수위 등 다른 기상 및 수문인자와 비교하여 매우 적은 관측 지점과 짧은 관측기간으로 인해 수문 분석 및 실무에 활용 시 관측 자료의 활용은 매우 제한적이다.

저자의 다른 논문 :

LOADING...

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증