Meteorologists define a drought as a period of common dry weather. This may sound straightforward, but it is not so in reality. In this study, we attempted to identify meteorological drought conditions over South Korea. To evaluate the temporal and spatial variability of drought, we calculated two commonly used drought indices, the percent of normal precipitation (PNP) and the Palmer drought severity index (PDSI) calculated from fifty-eight meteorological stations below the Korean Meteorological Administration (KMA). The yearly precipitation has been growing gradually, and the amplitude between maximum and minimum also grow more explicitly from 1960's. According to the analysis of percentile anomaly of monthly precipitation, major drought duration was 1927∼1929, 1937∼1939, 1942∼1944, 1967∼1968, 1976∼1977, 1982∼1983, 1988, and 1994∼1995. The severe drought occurred most frequently in Mokpo, Daegu, Jeonju, Busan, and Gangneung; it tended to occur more frequently in south sector than in mid sector of Korea and in south west sector than in south east sector. According to the analysis of seasonal distribution, extreme droughts occurred frequently in winter at Seoul, Gangneung, Jeonju, Daegu, and Busan. Severe droughts in summer were formed frequently at Seoul, Gangneung, and Mokpo, while that for spring at Jeonju, Daegu, and Busan. The results of PDSI distribution for the 1994∼1995 drought period were one of the most severe and widely spreaded droughts; it occurred most frequently in the south sector of South Korea. The comparison of time series between PDSI and Normal Percent showed that they exhibit a strong compatibility for the entire study period; it implies that both drought indices are useful method to indicate drought severity.

In this study, standard precipitation index- based analysis associated with run theory was performed using 53 years’ (1967– 2019) precipitation data to investigate the meteorological drought in Chuncheon. The duration of the meteorological drought in Chuncheon was 8.06 months, magnitude of the drought was -8.21, and average drought depth was -1.08. The drought in May 2014 lasted 21 months until January 2016; the drought scale and average depth was -34.06 and -1.62, respectively. This was the most severe drought in Chuncheon. As a result of drought frequency analysis, the drought scale of May to December in 2014 was estimated to be -16.16, and the return period was estimated to be 300 years. These results are expected to further increase the magnitude and frequency of weather droughts caused by climate change. Therefore, it is critical to prepare appropriate structural measures.

가뭄재해는 다른 재해와 다르게 광범위한 공간에 걸쳐서 충분한 강우가 발생하기 전까지 오랜 기간 동안 발생되는 특성이 있다. 위성 영상은 시공간적으로 지속적인 강수량 관측을 제공할 수 있다. 본 연구는 위성 영상 기반의 강수자료를 활용하여 기상학적 가뭄 전망 모형을 개발하였다. PERSIANN_CDR, TRMM 3B42와 GPM IMERG 영상을 활용하여 강수 자료를 구축한 뒤, 표준강수지수(SPI)를 기반으로 기상학적 가뭄을 정의 하였다. 과거의 가뭄 정보와 물리적 예측 모형 기반의 가뭄 예측 결과를 결합할 수 있는 베이지안 네트워크 기반 가뭄 예측 기법을 이용하여 확률론적 가뭄 예측 결과를 생산하였으며, 가뭄 예측결과를 가뭄 전망 의사결정 모형에 적용하여 가뭄 전망 결과를 도출하였다. 가뭄 전망 정보는 가뭄 발생, 지속, 종결, 가뭄 없음의 4단계로 구분하였다. 본 연구의 가뭄 전망 결과는 ROC 분석을 통하여 물리적 예측 모형인 다중모형 앙상블(MME)을 활용한 가뭄 전망 결과와 전망 성능을 비교하였다. 그 결과, 2∼3개월 가뭄 전망에 대한 가뭄 발생 및 지속의 단계에서는 MME 모형보다 높은 전망 성능을 보여주었다.

본 연구는 기상학적 및 수문학적 가뭄지수를 이용하여 가뭄사상의 첨두 심도 발생시점과 가뭄발생 기간에 대한 연구를 수행하였다. 연구를 수행하기 위해 사용한 가뭄지수로 기상학적 가뭄지수는 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 사용하였으며, 수문학적 가뭄지수로는 하천가뭄지수(Streamflow Drought Index, SDI)와 표준하천유량지수(Standardized Streamflow Index, SSI)를 이용하였다. 연구 대상지역은 농촌과 도시가 공존하는 청미천 유역을 선택하였으며, 평가기간은 1985년 1월부터 2017년 6월까지 32.5년을 평가하였다 하천유량은 SWAT 모형을 이용하여 산정하였다. 수집한 데이터를 이용하여 가뭄지수를 산정한 후에 시계열을 토대로 가뭄의 특성을 분석하였다. 그 결과 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄이 발생한 후에 발생하는 것을 확인할 수 있다. SDI가 SSI보다 SPI와의 첨두 발생시점, 가뭄 시작일의 차이와 평균 가뭄기간이 더 크게 나지만, 가뭄지수의 심도를 비교해보면 일반적으로 SSI가 SDI 보다 심각한 심도를 나타내고 있다. 그러므로 가뭄의 특성을 확인하기 위해서는 기상학적, 수문학적 가뭄지수 등 다양한 가뭄지수를 검토해야 한다.

가뭄은 여러 가지 요인에 의해 복합적으로 발생하는 현상으로 자연적 원인과 인위적 원인으로 구분할 수 있다. 우리나라는 기후학적 특성상 여름철에 태평양 고기압의 발달 시기가 빠르거나 평년보다 강하면 장마 기간이 짧아져 자연적인 원인에 의해 가뭄이 발생한다. 가뭄은 발생과정과 피해 영향에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적, 사회경제적 가뭄으로 구분할 수 있으며 직 ․ 간접적으로 다른 가뭄에 영향을 미친다. 가뭄의 종류가 기상학적 가뭄에서 농업적 가뭄 혹은 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로 변화되는 현상을 가뭄 전이라 한다. 본 연구에서는 국내의 가뭄 전이 발생여부와 발생 패턴을 검토하기 위해 수문기상 정보를 이용하여 기상학적 가뭄에서 농업적 가뭄으로의 전이 관계를 분석하였다. 가뭄 전이 발생 현황 및 특성 분석을 위해 가뭄 발생의 유형을 5가지로 구분하였으며, 유형에 따라 가뭄 전이가 발생하지 않거나 최대 3개월까지 지체되는 것을 확인하였다. 향후 더 많은 가뭄 지표들과의 분석을 통해 가뭄 전이 관계를 일반화한다면 기상학적 가뭄 발생 시 농업적 가뭄 예측을 위한 인자로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 청미천 유역을 대상으로 1985년부터 2015년까지의 가뭄지수를 이용하여 첨두 가뭄심도와 가뭄기간을 분석하였다. 이을 위해 기상 학적 가뭄지수로는 강수량만을 변수로 하는 SPI (Standardized Precipitation Index)와 강수량과 증발산량을 함께 고려하는 SPEI (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)를 적용하였으며, 수문학적 가뭄지수는 유역의 유출량을 변수로 하는 SDI (Streamflow drought index)를 적용하였다. SDI의 경우 청미천 유역을 구축한 SWAT 모형을 이용하여 도출한 유출량을 사용하였다. 그 결과 첨두 가뭄심도의 발생시기 는 SPI, SPEI의 발생 후에 SDI가 발생하는 양상을 보였으며 평균적으로 SDI와 SPI는 0.59개월, SPEI는 0.72개월의 차이를 보인다. 최대 발생지체 시간은 SPI, SPEI 모두 2개월을 보인다. 또한 기상학적 가뭄이 해결될 수 있는 강우량임에도 수문학적 가뭄을 해결하지 못하는 경우가 발생함을 확 인하였다.

본 연구는 1985년부터 2015년까지 지속기간에 따른 청미천 유역의 가뭄을 분석하였다.가뭄의 정량적 평가를 위해 기상학적 가뭄지수와 수문학적 가뭄지수를 사용하였다. 기상학적 가뭄지수로는 강수량을 변수로 하는 SPI(Standarized Precipitation Index)와 강수량과 증발산량을 변수로 하는 SPEI(Standarized Precipitation Evapotranspiration Index)를 사용하였다. SWAT 모형의 모의를 통해 도출된 결과를 바탕으로 농업학적 가뭄지수 인 PDSI(Palmer Drought Severity Index)와 수문학적 가뭄지수인 SDI(Streamflow Drought Index)를 적용하였다. 산정 결과, 극한 및 평균 가뭄의 평균에서 2015년과 2014년이 가장 가뭄에 취약함이 확인되었다. 빈도분석에 따른 가뭄의 변동성은 서로 다른 형태를 보였다. 또한 상관분석에서 극 한 가뭄 및 평균 가뭄은 PDSI를 제외한 SPI, SPEI, SDI 가뭄지수간에는 높은 상관관계가 확인되었다.􀀁하지만 각 가뭄지수는 서로 다른 극한가뭄의 시기 및 강도를 보였다. 따라서 가뭄분석시 다양한 특성을 지닌 가뭄지수를 활용하는 것이 필요하다.

단기간에 발생하는 홍수와 달리 가뭄은 긴 시간 동안 큰 피해를 발생시키기 때문에 가뭄을 효과적인 예측하는 것은 매우 중요하다. 현재까지 제안된 여러 가뭄지수들은 사전에 정의된 등급을 이용하기 때문에 대상자료 자체에 내재된 불확실성을 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 월 강우량 자료를 이용하여 내재되어 있는 불확실성을 고려할 수 있는 은닉 마코프 모형(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 기상학적 가뭄을 확률론적으로 평가하였다. 기상청에서 제공하는 1973년부터 2012년까지의 일 강우량 자료와 기후변화정보센터(Climate Change Information Center)에서 제공하는 2013년부터 2100년까지의 기후변화 시나리오(RCP 8.5) 기반 월강우량 자료를 대상으로 총 128년간의 강우량 자료에 HMM에 적용하고 가뭄현상을 분석하였다. 본 연구에서 제안된 은닉 마코프 가뭄지수(Hidden Markov based Drought Index, HMDI)는 자료에 내재된 불확실성을 이용하여 가뭄의 상태를 분류할 수 있으며, 이는 SPI와 같은 기존의 가뭄지수와 달리 특정 시점에서 각 은닉상태들이 나타날 확률로 표현되었다. 또한 HMDI를 이용하여 미래 기상학적 가뭄의 계절·기간별 발생특성과 가뭄위험도를 분석하였다.

In this study, meteorological drought indices were examined to simulate hydrological drought. SPI (Standardized Precipitation Index) and SPEI (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index) was applied to represent meteorological drought. Further, in order to evaluate the hydrological drought, monthly total inflow and SDI (Streamflow Drought Index) was computed. Finally, the correlation between meteorological and hydrological drought indices were analyzed. As a results, in monthly correlation comparison, the correlation between meteorological drought index and monthly total inflow was highest with 0.67 in duration of 270-day. In addition, a meteorological drought index were correlated 0.72 to 0.87 with SDI. In compared to the annual extremes, the relationship between meteorological drought index and minimum monthly inflow was hardly confirmed. But SDI and SPEI showed a slightly higher correlation. There are limitation that analyze extreme hydrological drought using meteorological drought index. For the evaluation of the hydrological drought, drought index which included inflow directly is required.

본 연구의 목적은 기록된 관측가뭄자료를 이용하여 수문기상 기반의 국내 가뭄판단기준을 제시하는데 있다. 과거 1991년에서 2009년까지 기록된 가뭄사례를 수집한 후, 관측기상정보와 LSM(Land Surface Model)으로부터 생산된 수문정보를 이용하여 백분위 해석을 수행하였다. 기간별 가뭄판단기준을 도출하기 위해 객관적 가뭄평가 기법인 ROC(Relative Operating Characteristics) 분석을 이용하였다. 국내 가뭄기준은 대표적으로 강수 및 유출이 지속기간 3개월에 평년대비 35% 이하, 토양수분이 지속기간 2개월의 35% 이하 그리고 증발산량이 지속기간 3개월에 65% 이상으로 나타났다. 가뭄판단기준의 적용성 평가를 위해 SPI(3)와의 ROC 분석을 수행한 결과 SPI(3)에 비해 적용성이 높은 것으로 나타났다. 또한 가뭄판단기준에 대한 지역별 분석을 수행한 결과 공간적으로 가뭄상황을 적절히 반영하는 것을 확인하였다.

최근 온실기체의 증가로 인한 극기상현상의 발생빈도가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 이미 연구된 여러가지 GCM 모의결과와 마코프 연쇄를 이용하여 기후변화를 고려한 수문자료의 모의발생을 실시하였다. 또 적절한 지수를 이용하여 미래시점의 가뭄과 홍수 발생의 변동 가능폭을 예측하였다. 그 결과 시나리오에 따라 극심한 가뭄과 홍수의 발생빈도가 증가할 것으로 예상되어 현재 상태보다 수자원의 계획과 관리에 많은 어려움이 닥칠 것으로 보인다. 향후 수자원