$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

가뭄의 발생원인과 위성기반 가뭄 연구의 현주소 원문보기

물과 미래 : 한국수자원학회지 = Water for future, v.54 no.5, 2021년, pp.54 - 61  

박선영 (서울과학기술대학교 인공지능응용학과) ,  강대현 (전남대학교 기초과학연구소) ,  서은교 (조지메이슨대학교) ,  박수민 (울산과학기술원 도시환경공학부)

초록이 없습니다.

참고문헌 (13)

  1. Cai, W., Borlace, S., Lengaigne, M., Van Rensch, P., Collins, M., Vecchi, G., ... & Jin, F. F. (2014). Increasing frequency of extreme El Nino events due to greenhouse warming. Nature climate change, 4(2), 111-116. 

  2. Cowan, T., Hegerl, G. C., Schurer, A., Tett, S. F., Vautard, R., Yiou, P., ... & Ng, B. (2020). Ocean and land forcing of the record-breaking Dust Bowl heatwaves across central United States. Nature communications, 11(1), 1-9. 

  3. Held, I. M., & Soden, B. J. (2006). Robust responses of the hydrological cycle to global warming. Journal of climate, 19(21), 5686-5699. 

  4. Kamae, Y., Mei, W., & Xie, S. P. (2019). Ocean warming pattern effects on future changes in East Asian atmospheric rivers. Environmental Research Letters, 14(5), 054019. 

  5. Kaur, A., & Sood, S. K. (2020). Deep learning based drought assessment and prediction framework. Ecological Informatics, 57, 101067. 

  6. Lorenz, D. J., Otkin, J. A., Svoboda, M., Hain, C. R., & Zhong, Y. (2018). Forecasting rapid drought intensification using the Climate Forecast System (CFS). Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 123(16), 8365-8373. 

  7. McCabe, G. J., Palecki, M. A., & Betancourt, J. L. (2004). Pacific and Atlantic Ocean influences on multidecadal drought frequency in the United States. Proceedings of the National Academy of Sciences, 101(12), 4136-4141. 

  8. Mishra, A. K., & Singh, V. P. (2011). Drought modeling-A review. Journal of Hydrology, 403(1-2), 157-175. 

  9. Park, S., Kang, D., Yoo, C., Im, J., & Lee, M. I. (2020). Recent ENSO influence on East African drought during rainy seasons through the synergistic use of satellite and reanalysis data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 162, 17-26. 

  10. Park, S., Im, J., Han, D., & Rhee, J. (2020). Short-Term Forecasting of Satellite-Based Drought Indices Using Their Temporal Patterns and Numerical Model Output. Remote Sensing, 12(21), 3499. 

  11. Park, S., Seo, E., Kang, D., Im, J., & Lee, M. I. (2018). Prediction of drought on pentad scale using remote sensing data and MJO index through random forest over East Asia. Remote Sensing, 10(11), 1811. 

  12. Seo, E., Lee, M. I., & Reichle, R. H. (2021). Assimilation of SMAP and ASCAT soil moisture retrievals into the JULES land surface model using the Local Ensemble Transform Kalman Filter. Remote Sensing of Environment, 253, 112222. 

  13. Zhu, S., Xu, Z., Luo, X., Liu, X., Wang, R., Zhang, M., & Huo, Z.(2020). Internal and external coupling of Gaussian mixture model and deep recurrent network for probabilistic drought forecasting. International Journal of Environmental Science and Technology, 1-16. 

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로