[논문]위성영상 토양수분 기반 FDII를 활용한 돌발가뭄의 메커니즘 분석

Lee, Hee-Jin; Nam, Won-Ho; Sur, Chanyang; Jason A. Otkin; Yafang Zhong; Mark D. Svoboda

doi:10.5389/ksae.2023.65.3.057

위성영상 토양수분 기반 FDII를 활용한 돌발가뭄의 메커니즘 분석
Flash Drought Onset and Development Mechanisms Using Flash Drought Intensity Index (FDII) Based on Satellite-Based Soil Moisture 원문보기

한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.65 no.3, 2023년, pp.57 - 67

Lee, Hee-Jin (Department of Convergence Systems Engineering, Hankyong National University) , Nam, Won-Ho (School of Social Safety and Systems Engineering, Institute of Agricultural Environmental Science, National Agricultural Water Research Center, Hankyong National University) , Sur, Chanyang (National Agricultural Water Research Center, Hankyong National University) , Jason A. Otkin (Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies, Space Science and Engineering Center, University of Wisconsin-Madison) , Yafang Zhong (Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies, Space Science and Engineering Center, University of Wisconsin-Madison) , Mark D. Svoboda (National Drought Mitigation Center, School of Natural Resources, University of Nebraska-Lincoln)

Abstract ▼ AI-Helper

A flash drought is a rapid-onset drought that develops over a short period of time as weather and environmental factors change rapidly, unlike general droughts, due to meteorological abnormalities. Abnormally high evapotranspiration rates and rapid declines in soil moisture increase vegetation stress. In addition, crop yields may decrease due to flash droughts during crop growth and may damage agricultural and economic ecosystems. In this study, Flash Drought Intensity Index (FDII) based on soil moisture data from Gravity Recovery Climate Experiment (GRACE) was used to analyze flash drought. FDII, which is calculated using soil moisture percentile, is expressed by multiplying two factors: the rate of intensification and the drought severity. FDII was developed for domestic flash drought events from 2014 to 2018. The flash drought that occurred in 2018, Chungcheongbuk-do showed the highest FDII. FDII was higher in heat wave flash drought than in precipitation deficit flash drought. The results of this study show that FDII is reliable flash drought analysis tool and can be applied to quantitatively analyze the characteristics of flash drought in South Korea.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1 Regions in South Korea where flash droughts occurred from 2014 to 2018
표 Table 1 The drought categories of soil moisture based on GRACE using USDM
그림 Fig. 2 Spatial distribution of soil moisture for flash drought events in South Korea
표 Table 2 Correlation coefficient by hydrometeorological factor for the period of flash drought (Lee et al., 2022)
표 Table 3 Grid changes for drought categories before and after flash droughts
그림 Fig. 3 Soil moisture percentile changes for flash droughts in 2015
표 Table 4 FDII for flash drought events in 2015
그림 Fig. 4 Soil moisture percentile changes for flash droughts in 2016
표 Table 5 FDII for flash drought events in 2016
그림 Fig. 5 Soil moisture percentile changes for flash droughts in 2018
표 Table 6 FDII for flash drought events in 2018
그림 Fig. 6 Comparison of percentile changes in soil moisture by period of flash drought
표 Table 7 The changes in soil moisture percentile due to the occurrence of flash drought

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 국내 돌발가뭄으로 감지된 시기 및 지역에 대하여 FDII 적용을 통해 시기별 돌발가뭄의 특성과 지역별 돌발가뭄 강도를 비교하였다. 또한, 폭염 또는 강수부족 중심의 돌발가뭄 발생 시 FDII의 강도 변화를 비교하여 돌발가뭄의 메커니즘을 분석하고자 한다.

제안 방법

돌발가뭄의 강도를 비교하기 위하여 GRACE 위성영상의 토양수분 자료를 활용하였으며, 백분위수를 적용하여 FDII를 산정하였다. FDII는 토양수분 percentile의 변화를 통해 가뭄 심화속도인 FD_INT, 가뭄 평균 심각도 DRO_SEV의 곱으로 산정하며, 2014년부터 2018년까지 돌발가뭄이 발생한 지역에 적용하였다.
본 연구에서는 국내 돌발가뭄으로 감지된 시기 및 지역에 대하여 FDII 적용을 통해 시기별 돌발가뭄의 특성과 지역별 돌발가뭄 강도를 비교하였다. 또한, 폭염 또는 강수부족 중심의 돌발가뭄 발생 시 FDII의 강도 변화를 비교하여 돌발가뭄의 메커니즘을 분석하고자 한다.
본 연구에서는 기존 돌발가뭄 분석 방법을 통해 감지된 국내 돌발가뭄 발생 시기 및 지역에 대하여 가뭄의 강도를 정량화하여 비교 및 분석하였다. 돌발가뭄의 강도를 비교하기 위하여 GRACE 위성영상의 토양수분 자료를 활용하였으며, 백분위수를 적용하여 FDII를 산정하였다.
해당 시기에 대하여 GRACE 위성영상 기반 토양수분 자료를 활용하여 공간분포 양상을 분석하였다. USDM 기준 가뭄 단계를 활용하여 Fig.

대상 데이터

2015년 6월 경기도 (GG), 충청북도 (CB) 지역에서 발생한 돌발가뭄은 Fig. 3과 같이 4월 중순부터 급격한 토양수분 감소가 이루어졌으며, 5월 중순을 기점으로 토양수분이 돌발가뭄 발생의 임계값인 20 percentile 이하로 감소된 상태를 유지하였다.
2018년 돌발가뭄은 충청북도 (CB), 충청남도 (CN), 전라북도 (JB) 세 곳에서 8월 하순 발생하였으며, 토양수분에 대한 변화는 Fig. 5와 같다.
본 연구에서는 기존 돌발가뭄 분석 방법을 통해 감지된 국내 돌발가뭄 발생 시기 및 지역에 대하여 가뭄의 강도를 정량화하여 비교 및 분석하였다. 돌발가뭄의 강도를 비교하기 위하여 GRACE 위성영상의 토양수분 자료를 활용하였으며, 백분위수를 적용하여 FDII를 산정하였다. FDII는 토양수분 percentile의 변화를 통해 가뭄 심화속도인 FD_INT, 가뭄 평균 심각도 DRO_SEV의 곱으로 산정하며, 2014년부터 2018년까지 돌발가뭄이 발생한 지역에 적용하였다.

성능/효과

이는 돌발가뭄 발생 임계값에 도달한 이후 토양수분 20 percentile 이하인 시기가 짧고, 토양수분이 회복되는 시기가 빠르기 때문에 가뭄 심각도는 낮게 나타났다. 경상북도 지역의 FDII는 12.3으로 나타났으며, 2015년과 비교하여 낮은 수치를 보이면서 2016년 경상북도에서 발생한 돌발가뭄의 강도가 더 작다는 것을 확인하였다.
2018년의 경우 다른 시기와 비교하여 상대습도, 강수 지표에 대한 상관성이 낮게 나타났으며, 2018년의 발생한 돌발가뭄은 토양수분 및 최고기온에 대한 요소가 큰 영향을 미치면서 폭염 중심의 돌발가뭄이 발생한 것으로 판단된다. 또한, 대부분의 돌발가뭄 발생 시기에서 SPI, 토양수분, 최고기온에 대한 상관성은 높게 나타났다.
2015년에 발생한 돌발가뭄은 강수부족, 2016년에 발생한 돌발가뭄은 일반적인 가뭄, 2018년에 발생한 돌발가뭄은 폭염 중심의 특성이 있는 것으로 판단하였다. 해당 시기에 FDII를 적용한 결과, 2018년에 돌발가뭄이 발생한 충청북도, 충청남도, 전라북도에 대하여 높은 FDII 값이 나타났다. 일반적인 가뭄과 유사한 상관성을 나타낸 2016년의 경우 가장 낮은 FDII 값을 나타내었으며, 돌발가뭄으로 감지된 전라남도 지역은 FDII 기준 돌발가뭄 발생 임계값에 도달하지 못하였다.

후속연구

FDII는 이러한 변화를 감지할 수 있는 위성영상 기반 토양수분 자료를 통해 산정하며, 돌발가뭄의 발생 유무 및 정량적인 강도를 표현하여 한계를 극복할 수 있다. 본 연구를 통해 가뭄의 정량적인 판단으로 돌발가뭄에 대한 특성을 분석하고 결과를 도출하였으며, 향후 대상지역의 세분화 및 장기적인 관점에서의 FDII 적용으로 신뢰성 높은 국내 돌발가뭄 분석 기술로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

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저자의 다른 논문 :

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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