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Analysis on Trends, Periodicities and Frequencies of Korean Drought Using Drought Indices

가뭄지수를 활용한 한반도 가뭄의 경향성, 주기성 및 발생빈도 분석

  • Received : 2011.06.01
  • Accepted : 2011.11.16
  • Published : 2012.01.31

Abstract

This study attempted to analyze statistical characteristics of historical drought of Korea through trend, periodicity and drought spell analysis by using the drought indices. Standard Precipitation Index (SPI) and Palmer Drought Severity Index (PDSI) were calculated using weather data of 59 weather stations under Korea Meteorological Administration (KMA). As a result of analysis, SP13 and SP16 showed trend of drier spring, drier winter and wetter summer in all basin of Korea. However, SPI12 and PDSI showed different trends with shorter duration drought indices. In case of wavelet transform analysis for drought periodicities, in a band of 1~2 years or below 6 years showed significant spectrum. SP13 showed strongest power spectrum near the band of 1~2 year variance, and SPI12 and PDSI showed 6 years periodicities. The results from drought spell showed that Nakdong River Basin, Geum River Basin and Youngsan River Basin were appeared as severe drought vulnerable area of Korea.

본 논문에서는 한반도에서 발생했던 과거 가뭄사상의 통계학적 특성을 분석하기 위하여 SPI (Standardized Precipitation Index)와 PDSI (Palmer Drought Severity Index)를 선정하였고, 기상청 산하의 59개 기상관측소의 1980~2009년까지의 기상자료를 수집하여 월평균 가뭄지수를 산정하였다. 산정된 가뭄지수를 이용하여 지수별 경향성 분석, 주기성 분석 및 가뭄기간(Drought Spell) 조사를 통하여 과거 한반도 가뭄의 통계학적 특성을 분석하였다. 한반도 가뭄의 유역별 경향성을 분석한 결과, SPI3와 SPI6는 봄과 겨울에는 모든 유역에서 가뭄이 심화되는 경향을 보였고 여름철에는 가뭄이 완화되는 경향을 보였으나, SPI12와 PDSI의 경우 짧은 지속기간의 가뭄지수와는 다소 다른 경향을 나타내었다. 한편, 유역별 가뭄의 주기성을 분석한 결과 1~2년 또는 6년 내외의 주기 성분이 유의한 것으로 나타났으며, SPI3의 분석결과 유역 전반에서 1~2년의 주기성을 보였고, SPI6와 SPI12는 유역별로 다소 차이를 보이기는 했으나 4~6년에서 강한 주기성을 나타냈다. 또한 PDSI도 마찬가지로 6년 내외의 주기성을 보였다. 가뭄기간 조사에서도 금강, 영산강, 낙동강 유역에 위치하는 관측소를 중심으로 극심한 가뭄이 많이 나타났던 것으로 분석되었으며, 한반도의 중부지방 보다 남부지방이 극심한 가뭄에 취약했던 것으로 나타났다.

Keywords

References

  1. 건설교통부(1995). 가뭄기록조사보고서.
  2. 건설교통부(2002). 가뭄기록조사보고서.
  3. 국토해양부(2008). 가뭄정보시스템(물공급 Guideline 중심으로). pp. 13-35.
  4. 권현한, 문영일(2005a). Wavelet Transform을 이용한 수문 시계열 분석. 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제38권, 제65호, pp. 439-448.
  5. 권현한, 문영일(2005b). Palmer 가뭄지수(PDSI)와 ENSO 지수와의 상관성 분석. 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제25권, 제5호, pp. 355-358.
  6. 김광섭(2006). 수문-기상자료해석을 위한 통계기법에 대한 고찰. 2006년도 분과위원회 연구과업보고서, 한국수자원학회, pp. 373-398.
  7. 김보경, 김병식, 김형수(2008). 극한지수를 이용한 극한 기상 사상의 변화 분석. 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제28권, 제1호, pp. 41-53.
  8. 이주헌, 정상만, 김성준, 이명호(2006a). 가뭄모니터링 시스템 구축: 1. 정량적 가뭄모니터링을 위한 가뭄지수의 적용성 분석. 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제 39권, 제9호, pp. 787-800.
  9. 이주헌, 정상만, 김재한, 고양수(2006b). 가뭄모니터링 시스템 구축: 2. 정량적 가뭄 모니터링 및 가뭄전망기법 개발. 한국수자원학회 논문집, 한국수자원학회, 제 39권, 제9호, pp. 801-812
  10. 장연규, 김상단, 최계운(2004). SPI 가뭄지수의 EOF 분석을 이용한 가뭄의 공간적 특성 연구. 2004년도 대한토목학회 정기학술대회논문집, 대한토목학회, pp. 4897-4902.
  11. Gibbons, J.D. (1990). "Handbook of tatistical methods for engineers and scientists", McGrawHill, ed. Harroson M.W.
  12. Grinsted, A., Moore, J.C., and Jevrejeva, S. (2004). "Application of the cross wavelet transform and wavelet coherence to geophysical time series." Nonlinear Processes in Geophysics, Vol. 11, pp. 561- 566. https://doi.org/10.5194/npg-11-561-2004
  13. Khadr, M., Morgenschweis, G., and Schlenkhoff, A. (2009). "Analysis of meteorological drought in the Ruhr Basin by using the standardized precipitation index." World Academy of Science, Engineering and Technology, Vol. 57, pp. 607-616.
  14. Mckee, T.B., Doesken, N.J., and Kleist, J. (1993). The relationship of drought frequency and duration of time scales. 8th Conference on Applied Climatology, Jan., Aneheim, CA, pp. 179-184.
  15. McKee, T.B., Doesken, N.J., and Kleist, J. (1995). Drought monitering with multiple time scales preprints. 9th Conference on Applied Climatology, 15-20 Janiary, Dallas, TX, pp. 233-236.
  16. Morlet, J., Arens, G., Forgeau, I., and Giard, D. (1982) "Wave propagation and sampling theory." Geophysics, Vol. 47, pp. 222-236. https://doi.org/10.1190/1.1441329
  17. Palmer, W.C. (1965). Meteorological Drought. Research Paper No. 45, U.C. Weather Bureau, Washington D.C.
  18. Torrence, C., and Compo, G.P. (1998). "A practical guide to wavelets analysis." Bulletin of the American Meteorological Society, Vol. 79, No. 1, pp. 61-78. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1998)079<0061:APGTWA>2.0.CO;2
  19. Zar, J.H. (1999). Biostatistical Analysis. Prentice hall, New Jersey.

Cited by

  1. The Recent Increasing Trends of Exceedance Rainfall Thresholds over the Korean Major Cities vol.34, pp.1, 2014, https://doi.org/10.12652/Ksce.2014.34.1.0117
  2. Future Changes in Drought Characteristics under Extreme Climate Change over South Korea vol.2016, 2016, https://doi.org/10.1155/2016/9164265
  3. Agricultural Drought Risk Assessment using Reservoir Drought Index vol.55, pp.3, 2013, https://doi.org/10.5389/KSAE.2013.55.3.041
  4. 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
  5. Evaluation on the Impact of Extreme Droughts in South Korea using the SPEI and RCP8.5 Climate Change Scenario vol.13, pp.2, 2013, https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2013.13.2.097
  6. An Outlook of Agricultural Drought in Jeonju Area under the RCP8.5 Projected Climate Condition vol.17, pp.4, 2015, https://doi.org/10.5532/KJAFM.2015.17.4.275
  7. Analysis of Changes in Spatio-Temporal Patterns of Drought across South Korea vol.9, pp.9, 2017, https://doi.org/10.3390/w9090679
  8. Analysis of climate change impacts on the spatial and frequency patterns of drought using a potential drought hazard mapping approach vol.34, pp.1, 2014, https://doi.org/10.1002/joc.3666
  9. Power Test of Trend Analysis using Simulation Experiment vol.46, pp.3, 2013, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2013.46.3.219
  10. Projection of Future Drought of Korea Based on Probabilistic Approach Using Multi-model and Multi Climate Change Scenarios vol.33, pp.5, 2013, https://doi.org/10.12652/Ksce.2013.33.5.1871
  11. Analysis on the Spatio-Temporal Distribution of Drought using Potential Drought Hazard Map vol.45, pp.10, 2012, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2012.45.10.983
  12. Analysis of Growth Characteristics and Yield Components According to Rice Varieties Between on Irrigated and Partially Irrigated Rice Paddy Field vol.61, pp.1, 2016, https://doi.org/10.7740/kjcs.2016.61.1.017
  13. 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
  14. Future Drought Projection in Korea under AR5 RCP Climate Change Scenarios vol.15, pp.6, 2015, https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2015.15.6.423
  15. Simulation of 10-day Irrigation Water Quality Using SWAT-QUALKO2 Linkage Model vol.54, pp.6, 2012, https://doi.org/10.5389/KSAE.2012.54.6.053
  16. The Application of Various Non-parametric Trend Tests to Observed and Future Rainfall Data in the Nakdong River Basin vol.47, pp.3, 2014, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2014.47.3.223
  17. Climate Change Impacts on Agricultural Drought for Major Upland Crops using Soil Moisture Model -Focused on the Jeollanam-do- vol.57, pp.3, 2015, https://doi.org/10.5389/KSAE.2015.57.3.065
  18. Evaluation of Hybrid Downscaling Method Combined Regional Climate Model with Step-Wise Scaling Method vol.46, pp.6, 2013, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2013.46.6.585
  19. Regionalization of Drought across South Korea Using Multivariate Methods vol.10, pp.1, 2017, https://doi.org/10.3390/w10010024
  20. 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
  21. Copula-Based Stochastic Simulation for Regional Drought Risk Assessment in South Korea vol.10, pp.4, 2018, https://doi.org/10.3390/w10040359
  22. Spatial and Temporal Trend Analysis of Precipitation and Drought in South Korea vol.10, pp.6, 2018, https://doi.org/10.3390/w10060765
  23. The Correlation of Cycles in Volcanic Eruptions and Rainfall of Korea vol.18, pp.7, 2018, https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2018.18.7.103