[논문]가뭄빈도해석을 통한 한반도의 가뭄 평가

김성실; 문영일; 박구순; 오태석

문제 정의

가뭄지수 산정을 위해 기상청 관할하의 78개 기상관측소 중 30년 이상의 충분한 자료를 보유하고 있는 61개 지점의 강수량과 온도자료를 이용하였으며, 자료기간은 1973년부터 2009년까지이다. 61개 지점 전체에 대하여 분석을 수행하였으나 서울지점과 대구지점을 중심적으로 분석 결과를 나타내고자 한다.
본 연구에서는 기상학적 가뭄지수 중 SPI, PDSI, EDI를 선정하여 가뭄지수를 산정하여 연최저치계열을 추출하여 재현기간에 따른 가뭄특성을 분석하고자 한다.

제안 방법

따라서 본 연구에서는 확률분포형은 weibull분포형을 이용하였으며 매개변수 추정방법은 확률가 중모멘트법을 이용하였다. SPI(3), PDSI, EDI의 연최저치계열을 추출하여 매개변수적 가뭄빈도해석을 실시하였다. 다음 그림 3은 각 가뭄지수의 10년 빈도에 해당하는 값을 도시한 것이다.
가뭄의 발생특성을 분석하기 위해 가뭄빈도해석을 실시하고자 한다. 빈도해석 방법은 매개변수적 방법과 비매개변수적 방법을 병행하였다.
다양한 가뭄지수 중에서 가장 널리 쓰이는 SPI(3개월)와 PDSI, 그리고 일별로 지수 산정이 가능한 EDI(Effetive Drought Index)를 산정하여 과거 가뭄사상과 비교분석을 실시하였다. 극한 가뭄에 해당하는 값은 SPI의 경우 -2, PDSI는 -4, EDI는 -2이며, ▲는 과거 극심한 가뭄이 발생했던 때를 나타낸 것이다.
이러한 경우 핵밀도함수를 이용한 비매개변수적 방법을 이용하면 상당히 좋은 결과를 얻을 수 있다(문영일, 2000). 따라서 본 연구에서는 경계핵밀도함수를 이용한 비매개변수적 빈도해석을 추가적으로 실시하였다. 다음 그림 4는 각 가뭄지수의 10년 빈도에 해당하는 값을 도시한 것이다.

대상 데이터

가뭄지수 산정을 위해 기상청 관할하의 78개 기상관측소 중 30년 이상의 충분한 자료를 보유하고 있는 61개 지점의 강수량과 온도자료를 이용하였으며, 자료기간은 1973년부터 2009년까지이다. 61개 지점 전체에 대하여 분석을 수행하였으나 서울지점과 대구지점을 중심적으로 분석 결과를 나타내고자 한다.

데이터처리

앞에서 산정한 SPI, PDSI, EDI는 가뭄심도분류가 모두 다르기 때문에 z-score 기법을 이용하여 표준화를 시킨 후 비교하였으며, 다음 그림 2를 통해 지수간 비교분석 결과를 나타내었다.

이론/모형

따라서 본 연구에서는 확률분포형은 weibull분포형을 이용하였으며 매개변수 추정방법은 확률가 중모멘트법을 이용하였다. SPI(3), PDSI, EDI의 연최저치계열을 추출하여 매개변수적 가뭄빈도해석을 실시하였다.
본 연구에서는 가뭄의 정량적 평가를 위해 기상학적 가뭄지수인 SPI, PDSI, EDI를 산정하였다. 산정된 가뭄지수는 과거의 가뭄사상과 잘 일치하였고 공간적으로도 실제 가뭄피해지역과 부합하는 결과를 나타내었다.
가뭄의 발생특성을 분석하기 위해 가뭄빈도해석을 실시하고자 한다. 빈도해석 방법은 매개변수적 방법과 비매개변수적 방법을 병행하였다.

성능/효과

비매개변수적 빈도해석 결과, SPI는 5년에서 10년, PDSI는 10년에서 20년, EDI는 10년에서 20년의 재현기간을 보여 매개변수적 빈도해석 결과와 거의 비슷한 결과를 나타냈었다. 그리고 EDI의 경우 매개변수적 빈도해석에서 실제 가뭄피해지역과 불일치가 발생했던 것과 달리 비매개변수적 빈도해석 결과에서는 실제 가뭄 피해지역과 잘 부합하는 것을 확인할 수 있었다.
산정 결과, 세 가지 가뭄지수는 과거의 가뭄사상과 거의 일치하는 모습을 보여주었다. 그리고 대구지점의 지수가 서울에 비해 낮게 산정되었고, 두 지점 외에도 전반적으로 영남지역과 남해안 일대의 가뭄지수가 낮게 산정되어 실제 가뭄피해지역과 부합하는 모습을 보여주었다.
산정된 가뭄지수는 과거의 가뭄사상과 잘 일치하였고 공간적으로도 실제 가뭄피해지역과 부합하는 결과를 나타내었다. 그리고 산정된 가뭄지수의 연최저치계열을 이용하여 가뭄빈도해석을 실시한 결과, 매개변수적 방법과 비매개변수적 방법 모두에서 극한가뭄에 해당하는 재현기간은 10년 빈도를 보이는 지점이 가장 많았다. 다만 EDI의 경우 매개변수적 빈도해석을 실시했을 때 가뭄피해지역과 불일치가 있으므로 비매개변수적 방법을 병행하여 보다 합리적인 결과를 도출할 필요가 있음을 알 수 있다.
매개변수적 가뭄빈도해석 결과, SPI는 대부분 5년에서 10년 빈도, PDSI는 10년에서 20년, EDI는 10년에서 30년의 재현기간을 보였고, 전반적으로 10년 전후의 가뭄재현기간을 갖는 지점이 가장 많은 것으로 나타났다. 다만 EDI의 경우 분석결과에서 가뭄의 재현기간이 짧은 지역과 실제 가뭄지역의 불일치가 있는 것으로 판단되어 매개변수적 빈도해석만으로는 가뭄의 발생 특성을 충분히 나타내지 못하는 것으로 판단된다.
비매개변수적 빈도해석 결과, SPI는 5년에서 10년, PDSI는 10년에서 20년, EDI는 10년에서 20년의 재현기간을 보여 매개변수적 빈도해석 결과와 거의 비슷한 결과를 나타냈었다. 그리고 EDI의 경우 매개변수적 빈도해석에서 실제 가뭄피해지역과 불일치가 발생했던 것과 달리 비매개변수적 빈도해석 결과에서는 실제 가뭄 피해지역과 잘 부합하는 것을 확인할 수 있었다.
산정 결과, 세 가지 가뭄지수는 과거의 가뭄사상과 거의 일치하는 모습을 보여주었다. 그리고 대구지점의 지수가 서울에 비해 낮게 산정되었고, 두 지점 외에도 전반적으로 영남지역과 남해안 일대의 가뭄지수가 낮게 산정되어 실제 가뭄피해지역과 부합하는 모습을 보여주었다.
본 연구에서는 가뭄의 정량적 평가를 위해 기상학적 가뭄지수인 SPI, PDSI, EDI를 산정하였다. 산정된 가뭄지수는 과거의 가뭄사상과 잘 일치하였고 공간적으로도 실제 가뭄피해지역과 부합하는 결과를 나타내었다. 그리고 산정된 가뭄지수의 연최저치계열을 이용하여 가뭄빈도해석을 실시한 결과, 매개변수적 방법과 비매개변수적 방법 모두에서 극한가뭄에 해당하는 재현기간은 10년 빈도를 보이는 지점이 가장 많았다.
표준화를 통해 가뭄지수를 비교 분석한 결과, SPI(3)가 약간 독립적인 지수의 변화를 보이나 변화경향은 대부분 일치하는 것으로 분석되었다.

후속연구

다만 EDI의 경우 매개변수적 빈도해석을 실시했을 때 가뭄피해지역과 불일치가 있으므로 비매개변수적 방법을 병행하여 보다 합리적인 결과를 도출할 필요가 있음을 알 수 있다. 빈도별 가뭄심도를 산정함으로써 수자원의 효율적 관리와 미래에 발생 가능한 가뭄의 대비에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

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