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Spatial Analysis of Drought Characteristics in Korea Using Cluster Analysis

군집분석을 이용한 우리나라 가뭄특성의 공간적 분석

  • Yoo, Ji-Young (Dept. of Civil and Environmental Engineering, Hanyang University) ;
  • Choi, Min-Ha (Dept. of Civil and Environmental Engineering, Hanyang University) ;
  • Kim, Tae-Woong (Dept. of Civil and Environmental System Engineering, Hanyang University)
  • 유지영 (한양대학교 대학원 건설환경공학과) ;
  • 최민하 (한양대학교 건설환경공학과) ;
  • 김태웅 (한양대학교 건설환경시스템공학)
  • Published : 2010.01.31

Abstract

Regional frequency analysis is often used to overcome the limitation of point frequency analysis to estimate probability rainfall depths. However, point frequency analysis is still used in drought analyses. This study proposed a practical method to categorize the homogeneous regions of drought characteristics for the analyses of regional characteristics of droughts in Korea. Using rainfall data from 58 observation stations managed by the Korea Meteorological Administration, this study calculated drought attributes, i.e., mean drought indices for various durations using the Standardized Precipitation Index (SPI) and drought severities expressed by durations, depth, and intensity. The drought attributes provided useful information for categorizing stations into the hydrological homogeneous regions. This study introduced a cluster analysis with K-means techniques to group observation stations. The cluster analysis grouped observation stations into 6 regions in Korea. The data in the hydrological homogeneous region would be used in spatial analysis of drought characteristics and drought regional frequency analysis.

최근에는 확률강우량을 산정할 경우 지점빈도해석의 단점을 보완한 지역빈도해석법이 자주 실무에 적용되고 있으나, 가뭄에 관련한 연구에서는 대부분 아직까지 지점자료를 이용한 가뭄분석을 실시하고 있다. 본 연구에서는 가뭄의 지역적 특성 분석을 실시하기 위하여 필요한 동질한 가뭄특성을 지닌 지역을 구분하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 기상청 강우관측 지점자료 중 30년 이상의 강우자료를 보유한 58개의 관측지점을 대상으로 표준강수지수(SPI)를 산정하여 가뭄의 심도, 지속기간, 강도, 발생빈도 등과 같은 가뭄특성인자를 생성하였다. 가뭄특성인자는 수문학적으로 동질한 특성을 지닌 지역을 구분하는데 중요한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 다양한 가뭄특성인자를 효율적으로 활용하여 K-means 기법을 적용한 군집분석을 실시하여 동질한 가뭄특성을 지닌 지역을 6개 지역으로 구분하였다. 이러한 지역구분은 가뭄 특성의 공간적 해석을 가능하게 할 수 있고, 지점빈도 해석의 단점을 보완하는 지역빈도 해석도 가능하게 할 수 있다.

Keywords

References

  1. 경기개발연구원 (2004). 경기북부 농업가뭄현황 감시기법 연구. 기본연구 2004-06, pp. 20-24.
  2. 경민수, 김상단, 김보경, 김형수 (2007). “군집분석을 통한 수문학적 가뭄의 가뭄심도-가뭄면적-가뭄지속기간곡선의 작성.” 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제27권, 제3B호, pp. 267-276.
  3. 국립기상연구소 (2009). 기후변화 이해하기 III - 서울의 기후변화. 국립기상연구소, pp. 8.
  4. 김보경, 김상단, 이재수, 김형수 (2006). “가뭄의 시공간적 분포 특성 연구: 가뭄심도-가뭄면적-가뭄지속기간 곡선의 작성.” 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제26권, 제1B호, pp. 69-78.
  5. 김휘린, 박무종, 윤용남 (2004). “자료계열 특성에 따른지역가뭄빈도 해석.” 한국수자원학회 학술발표회 논문집, 한국수자원학회, pp. 1027-1031.
  6. 남우성, 김태순, 신주영, 허준행 (2008). “다변량 분석기법을 활용한 강우 지역빈도해석.” 한국수자원학회 논문집, 한국수자원학회, 제41권 제5호, pp. 517-525.
  7. 노형진 (2001), 한글 SPSS 10.0에 의한 조사방법 및 통계분석, 형설출판사. pp. 437-476.
  8. 박우창, 승현우, 용환승, 최기헌 (2003). 데이터 마이닝 개념 및 기법, 자유아카데미. pp. 413-434.
  9. 오태석, 오근택, 문영일, 이일주 (2007). “군집분석과 비매개적 지역빈도 해석을 이용한 확률강우량 산정.” 대한토목학회 정기학술대회 논문집, 대한토목학회, pp. 1942-1945.
  10. 유철상, 안재현, 류소라 (2004). “포아송과정을 이용한 가뭄의 공간분포 분석.” 한국수자원학회 논문집, 한국수자원학회, 제37권, 제10호, pp. 813-822.
  11. 장연규, 김상단, 최계운 (2006), “SPI 가뭄지수의 EOF 분석을 이용한 가뭄의 시공간적인 특성 연구.” 한국수자원학회 논문집, 한국수자원학회, 제39권, 제8호, pp. 691-702. https://doi.org/10.3741/JKWRA.2006.39.8.691
  12. 차석빈, 김홍범, 오홍철, 윤지환, 김우곤 (2008). 사례를 통해 본 다변량 분석의 이해, 백산출판사. pp. 257-271.
  13. 허준행, 이영석, 신홍준, 김경덕 (2007). “우리나라 강우 자료의 지역빈도해석 적용성 연구(I): 확률강우량 산정.” 대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제27권 제 2B호, pp. 101-111.
  14. Dinpashoh, Y., Fakheri-Fard, A. Moghaddam, M., Jahanbakhsh, S., Mirnia, M. (2004). “Selection of variables for the purpose of regionalization of Iran's precipitation climate using multivariate methods.” Journal of Hydrology, Vol. 297, pp. 109-123. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2004.04.009
  15. Hosking, J.R.M., and Wallis, J.R. (1997). Regional Frequency Analysis: an Approach Based on L-moments, Cambridge University Press.
  16. Mallants, D., and Feyen, J. (1990). “Defining homogeneous precipitation regions by means of principal component analysis.” Journal of Applied Meteorology, Vol. 29, pp. 892-901. https://doi.org/10.1175/1520-0450(1990)029<0892:DHPRBM>2.0.CO;2
  17. Mathier, L., Perreault, L., Bobe, B., and Ashkar, F. (1992). “The use of Geometric and Gamma-related distribution for frequency analysis of water deficit.” Stochastic Environmental Research and Rick Assessment, Vol. 6, pp. 239-254. https://doi.org/10.1007/BF01581619
  18. Mckee, T.B., Doesken, N.J., and Kleist, J. (1993). “The Relationship of Drought Frequency and Duration of Time scales.” Proceedings Eighth Conference on Applied Climatology, Anaheim, C.A., pp. 179-187.
  19. Puvaneswaran, M. (1990). “Climatic classification for Queensland using multivariate statistical techniques.” International Journal of Climatology, Vol. 10, pp. 591-608. https://doi.org/10.1002/joc.3370100604
  20. Salas, J.D., Fu, C., Cancelliere, A., Dustin, D., Bode, D., Pineda, A., and Vincent, E. (2005). “Characterizing the severity and risk of drought in the Poudre River, Colorado.” Journal of Water Resources Planning and Management, Vol. 131, No. 5, pp. 383-393. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9496(2005)131:5(383)
  21. Sen, Z. (1976). “Wet and dry periods of annual flow series.” Journal of Hydraulics Division, ASCE, Vol. 102, pp. 1503-1514.
  22. White, D., Richman, M., and Yanel, B. (1991). “Climate regionalization and rotation of principal components.” International Journal of Climatology, Vol. 11, pp. 1-25. https://doi.org/10.1002/joc.3370110102
  23. Yevjevich, V.M. (1967). “An objective approach to definitions and investigations of continental hydrologic droughts.” Hydrology Paper 23, Colorado State Univ., Fort Collins, Colorado.
  24. Zhang, J., and Hall, M.J. (2004). “Regional flood frequency analysis for the Gan-Ming River basin in China.” Journal of Hydrology, Vol. 296, pp. 98-117. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2004.03.018

Cited by

  1. Development and Assessment of Drought Damage Estimation Technique using Drought Characteristic Factors vol.15, pp.2, 2015, https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2015.15.2.93
  2. Water Supply Risk Assessment of Agricultural Reservoirs using Irrigation Vulnerability Model and Cluster Analysis vol.57, pp.1, 2015, https://doi.org/10.5389/KSAE.2015.57.1.059
  3. Projection and Analysis of Drought according to Future Climate and Hydrological Information in Korea vol.47, pp.1, 2014, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2014.47.1.71
  4. Bioclimatic Classification of Northeast Asia Reflecting Social Factors: Development and Characterization vol.9, pp.7, 2017, https://doi.org/10.3390/su9071137
  5. Return Period Estimation of Droughts Using Drought Variables from Standardized Precipitation Index vol.46, pp.8, 2013, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2013.46.8.795
  6. Analyzing the drought event in 2015 through statistical drought frequency analysis vol.49, pp.3, 2016, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2016.49.3.177
  7. Hack's Law and Topographical Properties Analysis of Small River Basin vol.16, pp.2, 2016, https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2016.16.2.173
  8. Projection of Temporal Trends on Drought Characteristics using the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) in South Korea vol.57, pp.1, 2015, https://doi.org/10.5389/KSAE.2015.57.1.037
  9. Assessment of the Impact of Climate Change on Drought Characteristics in the Hwanghae Plain, North Korea Using Time Series SPI and SPEI: 1981–2100 vol.9, pp.8, 2017, https://doi.org/10.3390/w9080579
  10. Multiple Regression Equations for Estimating Water Supply Capacities of Dams Considering Influencing Factors vol.45, pp.11, 2012, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2012.45.11.1131
  11. Analysis of Drought Intensity and Trends Using the Modified SPEI in South Korea from 1981 to 2010 vol.10, pp.3, 2018, https://doi.org/10.3390/w10030327