Frequency Analysis of Meteorologic Drought Indices using Boundary Kernel Density Function

水 工 學

大 韓 土 木 學 會 論 文 集

第31卷 第2B 號·2011年 3月 pp. 87 ~ 98

경계핵밀도함수를 이용한 기상학적 가뭄지수의 빈도해석

Frequency Analysis of Meteorologic Drought Indices using Boundary Kernel Density Function

오태석*·문영일**·김성실***·박구순****

Oh, Tae Suk ^· Moon, Young-Il ^· Kim, Seong Sil ^· Park, Gu Sun

···

Abstract

Recently, occurrence frequency of extreme events like flood and drought is increasing due to climate change by global warming. Especially, a drought is more severer than other hydrologic disasters because it causes continuous damage through long period. But, ironically, it is difficult to recognize the importance and seriousness of droughts because droughts occur for a long stretch of time unlike flood. So as to analyze occurrence of droughts and prepare a countermeasure, this study analyzed a meteorologic drought among many kinds of drought that it is closely related with precipitation. Palmer Drought Severity Index, Standard Precipitation and Effective Drought Index are computed using precipitation and temperature material observed by Korean Meteorological Administration. With the result of comparative analysis of computed drought indices, Effective Drought Index is selected to execute frequency analysis because it is accordant to past droughts and has advantage to compute daily indices. A Frequency analysis of Effective Drought Index was executed using boundary kernel density function. In the result of analysis, occurrence periods of spring showed about between 10 year and 20 year, it implies that droughts of spring are more frequent than other seasons. And severity and occurrence period of droughts varied in different regions as occurrence periods of the Youngnam region and the southern coast of Korea are relatively shorter than other regions.

Keywords : meteorologic drought index, Effective Drought Index, nonparametric frequency analysis, boundary kernel density function

···

요 지

최근 지구온난화에 따른 기후변화로 홍수와 가뭄 같은 수문학적 재해가 과거에 비해 발생빈도와 크기가 변하고 있는 추세 이다 . 특히 가뭄은 긴 지속기간에 걸쳐 피해를 유발하므로 다른 수문학적 재해에 비해 보다 심각한 결과를 초래한다 . 하지 만 역설적으로 가뭄은 홍수와 달리 장기간에 거쳐 발생하므로 중요성과 심각성을 인식하기 어렵다 . 따라서 가뭄의 발생에 대해 분석하고 그에 대한 대책을 마련하기 위해 여러 가지 가뭄의 종류 중 강수량과 가장 밀접한 관련이 있는 기상학적 가뭄에 대해 분석을 실시했다 . 기상청에서 관측한 강수 및 온도자료를 이용하여 기상학적 가뭄지수인 팔머가뭄심도지수

(Palmer Drought Severity Index), 표준강수지수 (Standard Precipitation Index), EDI(Effective Drought Index) 를 산정하였 다 . 그리고 산정된 가뭄지수를 비교분석하여 , 실제 과거가뭄사상에 잘 부합되며 , 일별로 지수 산정이 가능한 장점이 있는

EDI ^{를 이용해 가뭄빈도해석을 실시하였다} . ^{분석방법으로는 경계핵밀도함수를 이용해} EDI ^{의 빈도해석을 실시하였다} . ^{분석 결}

과 , 대부분의 지점에서 봄철의 가뭄재현기간이 10 년에서 20 년 빈도 사이의 값을 나타내 다른 계절보다 봄에 가뭄이 잦음을 확인할 수 있었다 . 또 영남지방과 남해안 일대의 재현기간이 상대적으로 더 짧게 나타나 지역적으로도 가뭄의 심도와 재현 기간에 차이가 있음이 확인되었다 .

핵심용어 : 가뭄 , 기상학적 가뭄지수 , Effective Drought Index, 비매개변수적 빈도해석 , 경계핵밀도함수

···

1. 서 론

지구온난화에 따른 기후변화로 인해 수문현상들의 변화가 심화되고 있고 , 가뭄이나 홍수 등의 수문학적 재해의 발생빈 도가 증가하고 있다 . ^{홍수의 경우 지속적인 관심과 국가차원}

의 여러 가지 종합대책이 마련되어 있는 반면 가뭄에 대한 대비는 미비한 것이 현실이다 . 특히 가뭄은 단순한 물의 부 족에서 국한되는 것이 아닌 사회적·경제적 파급효과가 크고 ,

그 영향이 한 해에 그치는 것이 아니라 지속적인 피해를 유 발하므로 다른 수문학적 재해들보다 더욱 심각하다고 볼 수

*

SK

^건설

(

^주

) Global Infra Marketing Team (E-mail : [email protected])

**정회원·교신저자·서울시립대학교공과대학토목공학과교수

(E-mail : [email protected])

***정회원·서울시립대학교공과대학토목공학과수자원연구실석사과정

(E-mail : [email protected])

****정회원·서울시립대학교공과대학토목공학과수자원연구실석사과정

(E-mail : [email protected])

있다 .

가뭄은 강수현상과 물의 용도 , 그리고 그 진행과정에 따라 다음과 같이 분류할 수 있다 . 첫째로 기상학적인 가뭄은 일 반적으로 정상상태 혹은 평균적인 개념과 비교하여 건조한 정도와 지속기간을 바탕으로 정의된다 . 물론 가뭄은 지역에 따라 그 특성이 다를 수 있으므로 지역적 특성을 고려하여 야 한다 . 두 번째로 농업적 가뭄은 기상학적 가뭄의 다양한 특성을 강우부족 , 실제와 잠재증발산간의 차이 , 토양수분 부 족 , 저수지 또는 지하수위의 저하 등과 같은 점에 초점을 맞추어 농업적 영향에 연결시킨 것이다 . 세 번째로 수문학적 가뭄은 지표나 지표하 수분 공급에 대한 강우 부족기간의 영향과 관련이 있다 . 강우부족이 토양수분 , 하천유출 , 지하수 와 저수지수위와 같은 수문학적 시스템의 요소에서 나타나 기까지는 시간이 더 걸리므로 일반적으로 기상학적 및 농업 적 가뭄의 발생시기와 어느 정도 시간적인 지체를 가지게 된다 . 마지막으로 사회적·경제적 가뭄은 기상과 관련된 물 공급의 부족으로 인해 경제재의 수요 , 즉 물에 대한 수요가 공급을 초과할 때 발생한다 .

기상학적 가뭄지수의 평가에 관련된 선행연구사례는 다음 과 같다 . 첫 번째로 가뭄지수의 평가 및 비교·분석 등에 관 한 연구동향을 파악하였다 . 두 번째로 가뭄의 발생 가능성을 예측할 수 있는 방안으로 가뭄빈도해석을 실시한 기존 문헌 을 조사하였다 . 그리고 마지막으로 경계핵밀도함수를 이용한 비매개변수적 빈도해석에 대한 기존 문헌을 조사하였다 .

먼저 , 가뭄지수의 평가 및 비교분석에 관한 논문 자료를

살펴보면 , 류재희 등 (2002) 은 가뭄평가를 위하여 다양한 가

뭄지수를 비교하였다 . PDSI(Palmer Drought Severity Index), SPI(Standard Precipitation Index), SWSI(Surface Water Supply

Index) 를 낙동강 유역에 대하여 적용한 결과 , 각각의 지수들

은 다른 가뭄형태를 재현하므로 가뭄지수들의 장·단점을 파 악하여 가뭄을 평가하는 것이 효과적이라고 판단하였다 . ^임

경진 등 (2001) 은 낙동강 유역에 대하여 강우지표와 PDSI 로

서 가뭄을 평가하였다 . 짧은 기간의 가뭄상태를 재현하는 데 는 6 개월 미만의 강우지표와 유출지표가 적합하고 장기간의 가뭄상태에는 9 ^{개월 이상의 강우지표 및} PDSI ^{가 적당하다고}

제시하였다 . 또한 , 이러한 지표들은 가뭄모니터링의 구축을 위한 하나의 지표로서 , 여러 가지 가뭄을 표현하고 정량화할 수 있는 보다 정확한 가뭄지수의 산정이 필요하다고 평가하

였다 . 이환기 등 (2001) 은 가뭄피해 및 전국 기상 수문 현황

과 함께 가뭄의 심도분석을 통해 기상학적 , 농업적 , 수문학 적 차원에서 평가하였다 . 2001 년 가뭄은 기상학적으로 5- 100 년 빈도 , 농업가뭄으로는 2-5 년 빈도 , 수문학적 가뭄으로

는 10-50 년 빈도에 해당한다고 평가하였다 . Edwards 등

(1998) 은 SPI 의 정의와 산정방법을 기술하였으며 , 미국

Kansas 의 McPherson 지방을 대상으로 1911 년부터 1995 년까 지의 3, 12, 48 개월 SPI 를 계산하였다 . Guttman(1998) 은 스펙

트럼 분석을 이용하여 미국 전역을 대상으로 PDSI 와 SPI 를

비교하였다 . McKee 등 (1995) 은 미국의 Colorado 지방을 대 상으로 다양한 시간간격에 대한 SPI 를 계산하고 , 이로부터 시간간격에 대한 가뭄의 시·공간적 변화를 고찰하였으며 , Colorado 의 Fort Collins 지방을 대상으로 PDSI 와 SPI 의 상 관성을 분석하였다 . Palmer(1965) 는 가뭄을 “ 장기간의 이상

수분부족 ” 으로 정의하였으며 , 이상습윤부족은 “ 정상적인 기 후에서 현저하게 벗어난 비정상적인 습윤부족기간 ” 이라고 정의하였으며 , 기후적으로 상이한 미국 중부 Kansas 지역과

중서부 Iowa 의 두 지역을 선정하여 시공간적으로 비교가 가

능한 Palmer 의 가뭄지수 PDSI 를 개발하였으며 Rao 등

(1982) 은 Kansas 지역과 Iowa 지역의 PDSI 를 대상으로 시계 열 특성분석을 실시하고 , 이로부터 시계열모형을 구성하여

PDSI 를 모의발생 하였다 .

두 번째로 가뭄지수의 정량적 평가방법으로 가뭄빈도해석 을 실시한 연구가 주로 이루어지고 있다 . 윤용남 등 (1997) 은

47 개의 소유역별로 지속기간별 가뭄우량 계열을 작성하여 L-

moment 법을 이용한 월강우량 자료의 지역가뭄빈도해석을 실

시했다 . 분석 결과 추정가뭄빈도는 우리나라 10 대 하천 유역 의 경우 대부분 10 년을 상회하고 있으므로 현재 각종 수자 원 계획 및 댐 개발계획시 사용되고 있는 10 년 빈도 기준 의 이수안전도는 조정되어야 할 것으로 판단된다고 하였다 .

연제문 등 (2007) 은 표준강수지수를 이용하여 가뭄 특성을 산

정하였는데 가뭄의 지속시간과 심도를 이변수 감마 분포

(bivariate gamma distribution) ^{를 이용하여 가뭄의 재현 특}

성을 추정해 본 결과 , 가뭄의 지속시간만을 고려했을 때보다 일관성 있는 가뭄정보를 제공하고 있음을 알 수 있다 .

마지막으로 경계핵밀도함수를 이용한 비매개변수적 빈도해

석에 대한 기존 연구를 살펴보면 , 문영일 (2000) 에 따르면 비

매개변수적 빈도해석 방법은 어느 특정 분포형의 가정이 없 어 분포형 선택의 어려움이 해소된다 . 일반적인 비매개변수 적 빈도해석 방법인 고정대역폭 핵밀도함수 추정방법에서 자 료에 따라 나타나는 외삽의 문제를 경계핵밀도함수를 사용 하면 해결할 수 있고 , 또 경계핵밀도함수에 의해 추정된 값 은 일반적으로 매개변수적 방법들에 의해 선택된 분포형에

따른 최댓값과 최솟값 사이에 나타난다 . 차영일 등 (2001) 에

따르면 가뭄빈도해석에서 매개변수적 방법은 분포형에 따라

100 년 빈도 가뭄강수량의 경우 서울은 45% 이상 , 대구는

30% 이상의 차이가 있어 재현기간별 적절한 추정값을 선택하 는데 어려움이 있는 반면 , 경계핵밀도함수를 이용할 경우 일 관된 값을 제시한다고 하였다 .

선행연구사례에서는 가뭄빈도해석에 있어서 대부분 PDSI

나 SPI(3 개월 ) 을 이용한 매개변수적 빈도해석을 실시하였다 .

따라서 본 연구에서는 관측된 강수자료와 온도자료를 이용 하여 가뭄지수를 산정하고 이를 과거의 가뭄사상과 고려하 여 가뭄지수간 비교분석을 실시하였다 . 그리고 과거 가뭄사 상과 거의 부합하면서 가뭄의 심도 기준이 계절별로 다르고 일별로 가뭄지수가 산정되는 장점이 있는 EDI(Effective

Drought Index) 를 이용하여 경계핵밀도함수를 이용한 비매개

변수적 빈도해석을 실시하여 가뭄의 재현기간을 살펴보았다 . 2. 분석 대상 자료의 선정

가뭄지수의 산정을 위해서 한국의 기상청에서 관할하는 78

개 지점 중에서 관측자료가 30 년 이상인 61 개 지점을 선정

하였다 . 분석대상인 61 개 지점을 모두 분석하였으나 본 연구

에서는 대한민국의 수도로서 의미가 있는 서울지점과 가뭄

이 자주 발생하는 낙동강 유역의 대표적 도시인 대구지점을

대표로 선정하여 분석결과에 있어서 두 지점을 중점적으로 제시하였다 .

2.1 강수 및 온도자료

강수 자료의 확보가 용이하고 과거로부터의 관측 자료의 신뢰성이 확보되어 있는 기상청에서 관측한 자료를 이용하 여 분석을 수행하였다 . 기상청에서 관측하고 있는 강수자료 는 우리나라에 총 78 개의 지상관측지점이 존재하고 있다 . 이 중에서 관측연수가 30 년 이내인 17 개 지점을 분석 대상에서 제외하고 , 30 년 이상의 관측 자료가 존재하는 61 개 지점의 강수 및 온도자료를 분석대상 자료로 선정하였다 . 선정된 지 점의 강수관측기간은 각 관측소별 1973 년 1 월 1 일부터

2009 년 12 월 31 일까지 관측된 자료를 이용하였다 . 다음 그림 1 은 서울지점과 대구지점의 강수자료와 온도자료를 도 시한 결과이다 .

2.2 가뭄지수의 산정

본 연구에서는 가뭄기록조사 보고서 ( 건설교통부 , 1995; 건설

교통부 , 2001), 가뭄관리 모니터링체계 수립 보고서 ( 건설교

통부 , 2005), 가뭄관리정보체계 수립 보고서 ( 건설교통부 , 2006),

가뭄정보시스템시험운영보고서 ( 건설교통부 , 2007), 가뭄피해원 인의 조사분석 ( ^{방재연구소} , 2002), ^{전국 가뭄조사 보고서} ( ^한국

수자원공사 , 2001) 에서 조사한 가뭄피해 조사를 토대로 70 년대 이후에 가뭄이 발생한 연도인 1973 년 , 1977 년 , 1982 년 , 1988

년 , 1994 년 , 1995 년 , 2001 년도와 최근 가뭄이 발생한 2008 년 을 과거 가뭄사상 연도로 설정하고 가뭄지수와의 비교분석을 실시하였다 . 기상학적 가뭄지수로는 팔머가뭄심도지수 , 표준강

수지수 , EDI 를 선정하여 각각 지수를 산정하였다 .

2.2.1 ^{팔머가뭄심도지수 산정}

Palmer(1965) 는 가뭄을 “ 장기간의 이상수분부족 ” 으로 정의

하였으며 , 이상수분부족은 “ 정상적인 기후에서 현저하게 벗 어난 비정상적인 습윤부족 기간 ” 이라고 정의하였다 . 이러한 가뭄의 정의를 통해 가뭄의 심도를 수분부족량과 수분부족 기간의 함수로 나타내었다 . Palmer 는 가뭄 통계의 시 공간 적 비교가 가능한 지수의 개발을 위해 기후적으로 상이한

미국 중부 Kansas 지역과 중서부 Iowa 의 두 지역을 선정하

였다 . 강수량이 매우 적고 건조한 기후를 가진 미국 중부

Kansas 지역에서 느끼는 보통 날씨는 습윤한 기후를 가진 미

국 중서부 Iowa 지역에서는 다를 수 있으며 , 이러한 기후적

인 편차를 고려해 서로 다른 지역에 대해 비교 가능한 가뭄

지수 PDSI 를 개발하였다 .

미국에서는 장기간 월별 PDSI 를 국립기후자료센터

(National Climatic Data Center) 에서 제시하며 , 주별 PDSI

를 기후예측센터 (Climate Prediction Center) 에서 제공하고

있다 . PDSI 는 미국전역에 걸쳐 여러 분야에 널리 적용되고

있으나 적설 등을 고려하지 못하는 점과 수분수지 모형의

단순화에 따르는 한계를 가지고 있다 . PDSI 는 보통 -6.0 에

서 6.0 사이의 값을 갖으며 다음 표 1 과 같이 수분상태를

정의하고 있다 .

기상청 관할에 있는 61 개 강우관측소의 1973 년부터 2009

년까지의 강우자료와 온도자료를 이용하여 각 지점에 대하 여 PDSI ^{를 산정하였다} . ^{다음 그림} 2 ^{와 그림} 3 ^{은 전체 대상}

그림 1. 대상지점의 강수 및 온도 자료 (1963년~2009년)

표 1. PDSI에 따른 습윤기와 건조기의 범위 가뭄지수 수 분 상 태 가뭄지수 수분상태

-0.5 ~ 0.5 Near normal 4.0 ^이상 Extremely wet -1.0 ~ -0.5 Incipient drought 3.0 ~ 4.0 Very wet -2.0 ~ -1.0 Mild drought 2.0 ~ 3.0 Moderately wet -3.0 ~ -2.0 Moderate drought 1.0 ~ 2.0 Slightly wet -4.0 ~ -3.0 Severe drought 0.5 ~ 1.0 Incipient wet spell

-4.0 이하 Extreme drought -0.5 ~ 0.5 Near normal

지점 중 서울과 대구지점에 대하여 PDSI 를 산정한 결과이다 .

과거에 가뭄이 발생한 해를 ▲로 표시하였고 , ^{극심한 가뭄을}

나타내는 -4.0 의 기준값을 함께 도시하였다 .

분석결과 , 과거에 발생한 가뭄사상과 PDSI 가 대부분 일치

하는 것을 확인할 수 있었다 . 가뭄이 발생했던 해인 1973 년 ,

1977 년 , 1982 년 , 1988 년 , 1994 년 , 1995 년 , 2001 년 , 2008 도 에 대부분의 지점에서 극심한 가뭄을 나타내는 -4 이하의 값 이나 그와 비슷한 값을 나타내었다 . 또 대구 , 부산 , 진주 ,

밀양 , 구미 , 영천 , 합천 , 밀양 등의 지점에서는 이러한 경향 이 더욱 두드러지게 나타나 낙동강 유역의 가뭄이 다른 지 역보다 더욱 심했다는 것을 확인할 수 있었다 . 이는 과거의 가뭄 피해지역과 일치하는 결과이다 . 가뭄지수의 산정을 통 해 가뭄이 극심한 지역과 심한지역을 구분할 수 있었으며 ,

지역별로 가뭄지수를 적용하여 비교하는 것이 훨씬 신뢰성 있는 결과를 가질 수 있다는 것을 판단할 수 있었다 .

2.2.2 표준강수지수 산정

SPI 는 가뭄이 상대적으로 물의 수요에 비해 물의 부족을 유발하는 강수량의 감소에 의해 시작된다는 것에 착안하여

McKee 등 (1995) 에 의해 개발되었다 . 즉 , 강수량이 부족하면 용수 공급원인 지하수량 , 적설량 , 저수지 저류량 , 토양 함유 수분 , 하천 유출량 등에 각기 다른 영향을 미친다는 것으로

부터 표준강수 지수를 개발한 것이다 . SPI 는 특정한 시간에

대한 강수량의 평균치와 강수량의 차를 표준편차로 나눈 것 이며 , ^{여기서 평균치와 표준편차는 과거의 강수량 자료로부}

터 결정된다 . SPI 는 사용자의 요구에 따라 다양한 시간축척

(3 개월 , 6 개월 , 9 개월 , 12 개월 ) 에 대해 계산될 수 있는 장점 이 있으며 , 짧은 기간의 시간축척은 농업적 관심에 사용될 수 있으며 , ^{비교적 장기간의 시간축척은 수자원 공급 관리에}

사용될 수 있다 . 표 2 는 SPI 에 의한 가뭄분류를 나타낸 것 이다 .

기상청 관할에 있는 61 개 강우관측소의 1973 년부터 2009

년까지의 강우자료를 이용하여 각 지점에 대하여 SPI(3 ^개월 ) ^를

산정하였다 . 다음 그림 4 와 그림 5 는 전체 대상 지점 중 서울과 대구지점에 대하여 SPI(3 개월 ) 산정결과를 도시한 결 과이다 . 과거에 가뭄이 발생한 해를 ▲로 표시하였고 , 극심

한 가뭄을 나타내는 -2.0 의 기준값을 함께 도시하였다 .

분석결과 , 가뭄이 발생했던 해인 1973 년 , 1977 년 , 1982 년 ,

1988 년 , 1994 년 , 1995 년 , 2001 년에는 대부분의 지점에서

SPI(3 ^개월 ) ^는 -2.0 ^{이하의 값을 보였고} , 2008 ^년에도 -1.5 ^이하

의 값을 보이면서 과거 가뭄사상을 표현해 주었다 . 그리고 포항 , 대구 , 울산 , 부산 , 진주 , 영주 , 영천 , 밀양 등의 지점들 이 다른 지점들에 비해 상대적으로 낮은 SPI(3 개월 ) 가 산정 된 것으로 보아 낙동강 유역의 가뭄이 다른 지점들에 비해 더욱 심각했음을 알 수 있었다 . 이는 과거의 가뭄 피해지역 과 일치하는 결과이다 .

2.2.3 EDI 지수 산정

가뭄은 수자원 ( 주로 지표수와 지하수 ) 의 부족으로 발생한 다 . 이 수자원은 강수나 증발과 같은 요인으로 매일 변하기 때문에 ‘ 지속성 ’ 의 개념으로 계산되어야 한다 . 그렇지만 기존

의 PDSI, SPI, CMI, Deciles 등과 같은 가뭄지수들은 시

간규모가 주 또는 월 단위로 어떤 특정 기간의 기상학적 평 균에 대한 강수 부족만을 평가하고 있다 . 가뭄은 강수량뿐만 아니라 강수의 시간적 집중도가 함께 계산되어야 한다 . 즉 ,

양의 시간적 변화가 고려되어야 하는 Intensive Measure 이 다 . 이런 가뭄 강도를 Intensive Measure 로 하여 계산된 가 뭄지수가 바로 EDI 이다 .

EDI ^는 Byun and Wilhite(1999) ^{가 제안한 방법으로} , ^강수

로 인해 생긴 수자원을 , 시간에 따른 손실을 감안하면서 일 년 이상의 기간 동안 누적하여 , 이를 평년치와 비교하는 방 법으로 가뭄강도를 계산한다 . 단지 강수량을 이용하여 일별 가뭄의 정도를 파악할 수 있고 계산과정이 간단한 장점이 있다 .

(1) P

m

: 특정일로부터 m 일 전의 일 강수량 , i : 365 일

EP

_i

P

_m m=1

∑

n

⎝ ⎠

⎜ ⎟

⎛ ⎞ n

⎝ ⁄ ⎠

⎜ ⎟

⎛ ⎞

n=1

∑

i

=

그림 2. 서울지점의 PDSI 산정 결과

그림 3. 대구지점의 PDSI 산정 결과

표 2. SPI에 의한 가뭄의 분류

가뭄지수 수분상태 가뭄지수 수분상태

2.0 이상 Extremely wet -0.99 ~ 0.99 Near normal 1.5 ~ 1.99 Very wet -1.0 ~ -1.49 Moderately Dry 1.0 ~ 1.49 Moderately wet -1.5 ~ -1.99 Severe Dry -0.99 ~ 0.99 Near normal -2.0 이하 Extremely Dry

그림 4. 서울지점의 SPI(3개월) 산정 결과

그림 5. 대구지점의 SPI(3개월) 산정 결과

여기서 , EP(Effective Precipitation) 는 특정일로부터 365 일 동안의 누적 유효강수량이다 . EP 의 30 년 평균 MEP(Mean of Effective Precipitation) 를 계산하고 , MEP 로부터 EP 의 편차 DEP(Deviation of Effective Precipitation) 를 계산하는 데 이것은 어떤 특정 기간과 공간에서의 물 부족과 잉여를 의미한다 . 음의 DEP 가 평년으로 회복하기 위해 필요한 일 강수량 PRN

j

(Precipitation needed for a Return to Normal conditions) 은 다음 식 (2) 와 같다 .

(2) j : 추가되는 강수 누적 기간

그러나 PRN

j

은 기후학적 상태에 의존한다 . 따라서 이에 독립적인 EDI 는 다음 식 (3) 과 같이 표현한다 .

(3)

의 표준편차

이 가뭄지수는 표준편차에 의해 표준화된 지수로 작은 값

일수록 가뭄이 심함을 의미한다 . EDI ^{가뭄지수는 봄과 장마}

철 그리고 그 외의 기간에 따라 심도가 구분되며 표준화된 지수의 의미는 다음 표 3 과 같다 .

기상청 관할에 있는 61 개 강우관측소의 1973 년부터 2009

년까지 강우자료를 이용하여 각 지점에 대하여 EDI 를 산정

하였다 . EDI 는 계절별로 가뭄심도가 다르므로 비교분석의 편

의를 위해 중간값인 가을·겨울의 심도분류를 기준으로 삼 고 분석을 실시하였다 . 다음 그림 6 과 그림 7 은 서울 , 대구

지점의 EDI ^{산정결과를 도시하였다} . ^{과거에 가뭄이 발생한}

해를 ▲로 표시하였고 , 극심한 가뭄을 나타내는 -2.5 의 기준 값을 함께 도시하였다 .

분석결과 , 가뭄이 발생했던 해인 1973 년 , 1977 년 , 1982 년 , 1988 ^년 , 1994 ^년 , 1995 ^년 , 2001 ^{년에는 대부분의 지점에서}

EDI 값이 봄철의 기준인 -2.0 이하의 값을 보이면서 과거 가

뭄사상을 표현해주었다 . 그리고 포항 , 대구 , 울산 , 부산 , 진주 ,

영주 , 영천 , 밀양 등의 지점들이 다른 지점들에 비해 상대적 으로 낮은 EDI 가 산정된 것으로 보아 낙동강 유역의 가뭄 이 다른 지점들에 비해 더욱 심각했음을 알 수 있었다 . 3. 가뭄지수의 비교 분석

기상학적 가뭄지수 간에 비교분석을 실시하였다 . 또 연최 저치계열을 추출하여 비교분석을 실시하였다 .

3.1 가뭄지수의 비교

앞에서 산정한 PDSI, SPI(3 개월 ), EDI 는 가뭄의 심도를

나타내는 값이 다르므로 각각의 평균과 분산을 이용한 Z-

score 기법을 통해 산정된 가뭄지수를 각 지점별로 각각의

가뭄지수의 비교분석을 실시하였다 . 다음 그림 8 과 그림 9 는 서울과 대구지점에 대한 표준화지수 결과를 도시하였다 .

표준화를 통한 각각의 가뭄지수의 비교분석 결과 , SPI(3 개

월 ) 지수는 다소 독립적인 지수의 변화를 보였으나 , PDSI 지

수와 EDI ^{지수는 약간의 차이는 있지만 변화경향은 대부분}

일치하는 것으로 분석되었다 . 또한 , 각각의 가뭄지수는 지역 에 따라 가뭄지수의 심도가 다르게 분석됨에 따라 가뭄에 의한 피해가 큰 지역을 쉽게 구분할 수 있었으며 , 가뭄이 발생한 해와 가뭄지수가 거의 일치하는 것을 확인할 수 있 었다 .

3.2 가뭄지수의 연최저치계열 비교

앞에서는 산정된 가뭄지수를 Z-score ^{기법을 통해 표준화}

를 수행한 후 가뭄지수의 비교분석을 실시하였다 . 하지만 단 순히 지수를 비교하는 것보다 홍수빈도해석에서 연최대치계 열을 이용하는 것과 같이 지수의 연최저치계열을 이용하여 비교하는 것이 가뭄의 심도를 나타내는데 더 합리적일 수 있다 . 따라서 지점별로 산정된 PDSI, SPI(3 개월 ), EDI 의 연 최저치계열만을 추출하여 표준화를 수행한 후 가뭄지수의 비 교분석을 실시하였다 . 다음 그림 10 과 그림 11 은 서울지점 과 대구지점에 대한 표준화지수 결과를 도시하였다 .

산정된 가뭄지수를 그대로 비교분석한 경우 SPI(3 개월 ) 가 약간 독립적인 변화를 보이기도 했지만 , 그에 반해 연최저치 PRN

_j

DEP

_j

( 1 ⁄ N )

N=1

∑

j

= ⁄

EDI

_j

= PRN

_j

⁄ ST PRN (

_j

) or ^EDI

_j

= ^DEP

_j

^{⁄ STDEP}

_j

ST f n [ ( ) ] : f n ( )

표 3. EDI가뭄지수의 심도분류

봄철 장마철 그 외 기간 보통 가뭄 -0.5 -1.0 -0.7

심한 가뭄 -1.0 -2.0 -1.5

극심한 가뭄 -2.0 -3.0 -2.5

그림 6. 서울지점의 EDI 산정 결과

그림 7. 대구지점의 EDI 산정 결과

그림 8. 서울지점의 가뭄지수 비교분석 결과

그림 9. 대구지점의 가뭄지수 비교분석 결과

계열을 이용하여 비교분석해 본 결과 세 가지 가뭄지수의 거동이 보다 유사해졌으며 실제 가뭄사상과도 잘 부합하는 것으로 분석되었다 .

4. 경계핵밀도함수를 이용한 EDI의 빈도해석

가뭄지수와 과거 가뭄사상과의 비교분석을 실시해본 결과 ,

PDSI, SPI(3 개월 ), EDI 등의 기상학적 가뭄지수는 과거 가뭄

의 발생연도와 거의 일치하면서 가뭄을 잘 나타내주는 것으 로 분석되었다 . EDI 는 강우의 발생을 일별로 고려하여 지수 가 산정되는 장점이 있어서 연최저치를 더 잘 표현해준다 .

따라서 본 연구에서는 위의 세 가지 가뭄지수 중 EDI 를 선 정하여 경계핵밀도함수를 이용한 비매개변수적 빈도해석을 실시하였다 .

4.1 경계핵밀도함수를 이용한 비매개변수적 빈도해석 경계핵밀도함수에 의한 빈도해석 추정식의 구성은 관측자 료의 경험적 발생확률값과 핵함수의 핵완화와 초과확률에 대 한 경계 핵함수에 근거를 두고 있다 . 경험적 발생확률은 임 의의 표준도시공식을 통하여 구할 수 있고 , 표준도시공식으 로 Adamowski(1981) 공식을 사용하면 다음 식 (4) 와 같다 . (4)

여기서 , ^{는 내림차순의 배열이고} , p

i

는 표준도 시공식을 이용하여 경험상으로 추정되는 확률값이다 .

빈도해석 함수의 분위값 (quantile) 는 Gasser-Muller

(1984) 가 식 (5) 와 같이 제시한 핵함수를 이용한 회귀추정식

으로 추정할 수 있다 .

(5)

여기서 , h ^{는 점} p ^{와 관련된 대역폭} (bandwidth), K ( ^· ) ^{는 핵}

함수 (Kernel function) 이며 ,

이다 . 이 때 p 는 초과확률을 나타내는 구간 [0,

1] 에서의 임의의 값이다 .

일반적으로 사용되는 핵함수 K ( t ) 는 t =0 에서 최대치를 가 지고 연속적이며 , 대칭인 방정식의 형태를 가지고 , Epanechnikov 핵함수는 다음 식 (6) 과 같다 .

(6)

여기서 ,

대역폭 h 는 경계 핵함수법에 의한 빈도해석시 중요한 인 자로서 추정되는 회귀식의 완만함과 거칠기를 결정한다 . 작 은 대역폭은 임의의 점에서 산정에 적은 수의 관측자료 가 고려되고 , 보다 큰 대역폭에서는 상대적으로 많은 수의 관측자료가 고려되어 유연한 회귀식을 만든다 . 따라서 대역

폭이 증가함에 따라 편의 (bias) 는 증가하고 분산은 감소한다 .

Muller(1991) 는 최적의 광역폭 선택을 위한 평균제곱오차

(Mean Squared Error) 를 다음 식 (7) 과 같이 제시하였다 .

(7)

편의와 분산을 고려한 최적화된 대역폭을 찾는 방법은

Gasser 등 (1991) 에 의해 제안되었다 . Gasser 등 (1991) 에 의 해 에 걸친 범위에 대해 식 (7) 에서 평균제곱오차

(MSE) 를 최소화시키는 최적의 대역폭은 다음 식 (8) 과 같이

제시하였다 .

(8)

여기서 ,

일반적으로 가뭄빈도해석 수행시 하위 비초과확률

(0< p <0.1) 에 관심을 가지게 된다 . 그러나 재현기간별 빈도해 석시 주어지는 전형적인 관측자료의 크기는 20~90 개의 범위 를 가지게 된다 . 결과적으로 빈도해석시 홍수해석에는 p > p

n

에 대한 주어진 자료의 외삽이 필요하게 되고 ( 문영일 , 2000), 반대로 가뭄빈도해석에는 p > p

1

의 외삽이 필요하다 .

그러나 지금까지 사용한 Epanechnikov 핵함수와 같이 내부

핵 (Interior Kernel) 함수를 사용하면 그림 12 와 같이 한정

p

_i

i – 0.25

n + 0.5 ---

=

i i ⁽ = 1 2 ^{, , , … n )}

x ˆ _{( ) p}

xˆ p ( ) 1

h --- y

_i

K p u – --- h

⎝ ⎠

⎛ ⎞ u d

s_{i 1–}

s_i i 1=

∫

∑

n

¹ _h ^---y

ⁱ

^{K p u} ⎝ ⎛ ^{--- –} _h ⎠ ⎞ u d

s_{i 1–}

s_i i 1=

∫

∑

n

^y

ⁱ

^w

ⁱ

i 1=

∑

n

= = =

s

_i

= ( p

_i

+ p

_i+1

) ⁄ 2 , ( i = 1 , , … n – 1 ) ,

s

₀

= 0 , s

_n

= 1

K t ( ) = 0.75 1 ( – t

²

) t ^< 1

x ˆ ( ) p

MSE x ₍ ˆ _{( ) p ) E x} = [ ˆ _{( ) x p p} – _{( )} ]

²

~ ^σ _nh ---

²

^{( K}

_x

^{( ) q t , )}

²

^dt 1

4--- ^h

⁴

^{{ x″ p ( ) }}

² 1–

^K

^x

^{( )t q t ,}

²

^{d t}

∫

q

⎩ ⎭

⎨ ⎬

⎧ ⎫

²

1–

+

∫

q

0 ^{< < p} 1

h 1.5 --- n ^c _c

¹

---

2

^σ

²

x″ p ( ) { } t d

0

∫

1

---

⎩ ⎭

⎪ ⎪

⎨ ⎬

⎪ ⎪

⎧ ⎫

^0.2

=

c

₁

2 K

_x

( ) q t ,

²

d t c ,

₂

1 –

∫

1

⁴ ∫

_–¹₁

^K

^x

^{( )t q t ,}

²

^{d t}

= =

그림 10. 서울지점 가뭄지수의 연최저치계열 비교분석 결과

그림 11. 대구지점 가뭄지수의 연최저치계열 비교분석 결과

그림 12. x(0.01)의 핵함수 회귀추정(h=0.064)

된 확률구간을 벗어나므로 구간 [0, 0+ h ] ^{내에서 가중된 편}

의를 제거하기 위해 경계핵밀도함수가 필요하다 .

Muller(1991) 는 내부 핵함수에 대응하는 경계 핵함수를 식

(7) 의 평균제곱오차 (MSE) 의 최적화에 따라 제시하였다 . 여기

에서 Epanechnikov ^{핵함수를 사용하여 내부 핵함수와 경계}

핵함수를 살펴보면 각각 다음 식 (9), 식 (10) 과 같다 .

내부 핵함수 :

, ^여기서 (9)

경계핵함수 :

(10)

여기서 , 이며 , 가뭄빈도해석에 적용되는 는 왼쪽 경계면 구간 에서 이다 . 이 때 q = 1 이면

경계 핵함수 식 (10) 은 내부 핵함수 Epanechnikov 핵함수

와 동일하다 .

4.2 EDI의 기간별 비교

EDI 는 다른 가뭄지수들과는 달리 가뭄의 심도 분류에 있 어서 계절별로 다른 기준을 가지고 있다 . 따라서 계절별로

EDI 를 각각 산정하는 것이 가뭄을 분류하는데 더욱 합리적 이라고 할 수 있다 .

산정된 EDI 값 중에서 계절별 연최저치계열을 추출하여

Box-Whisker Plot 을 그려 계절별 가뭄지수의 특징을 비교하

였다 . 또 1973 년부터 2009 년까지의 시간에 대해 계절별

EDI 최저치를 도시함으로써 그 변화 양상을 파악하였다. 다 음 그림 13과 그림 14는 서울지점과 대구지점의 EDI의 계 절별 비교분석결과를 도시한 것이다.

분석 결과, 대부분의 지점에서 봄과 여름의 EDI값이 다른 계절에 비해 변동폭이 크다는 것을 알 수 있었다. 서울지점 의 경우와 같이 봄의 EDI값의 범위가 넓게 분포하는 경우 와 대구지점과 같이 여름의 EDI값의 범위가 넓게 분포하는 경우로 나뉜다. 또 시간에 대한 EDI의 거동이 봄, 여름, 가 을·겨울, 그리고 연중이 전반적으로 비슷한 모습을 보여주 기는 하지만, 그림 13과 그림 14에서 볼 수 있듯이 같은 가뭄사상에 대해서도 대구지점의 경우 서울지점보다 모든 계 절에 대해 더 작은 값을 보이고 있어 지역에 따라 가뭄심도 의 차이가 있음을 확인할 수 있었다.

4.3 경계핵밀도함수를 이용한 EDI의 빈도해석

기상학적 가뭄지수 중 EDI를 선정하여 경계핵밀도함수를 이용한 빈도해석을 실시하였다. 또 EDI는 다른 기상학적 가 뭄지수들과는 달리 가뭄의 심도를 나타내는 기준값이 계절 별로 다르므로 빈도해석 또한 계절별로 수행하여 재현기간 별 EDI값을 산정하였다. 다음 그림 15는 서울지점과 대구지 점에서의 재현기간에 따른 EDI값을 관측자료와 함께 도시한 결과이다.

봄의 경우 서울지점은 가뭄재현기간이 30년 빈도인 반면 대구지점은 10년 빈도를 보여 대구가 서울에 비해 가뭄의 빈도가 잦음을 확인할 수 있다. 여름과 가을·겨울, 그리고 연중의 경우 서울지점과 대구지점 모두 가뭄재현 기간이 200년을 상회하는 것으로 나타났다. 이는 계절별로 가뭄심도 가 다르고, 실제로 봄철에 가장 가뭄이 잦음을 확인할 수 있는 결과이다.

다음 그림 16은 재현기간 5년 빈도와 10년 빈도의 EDI 값을 도시한 결과이다.

재현기간이 5년일 때는 강원도 남부와 경상북도 북부, 그 K t ( ) = 0.75 1 ⁽ – ^t

²

^{) t ≤} 1

K q t ( ) , 6 1 ( + t ) q ( – 1 ) 1 1 + ^q

( )

--- 1 5 1 – ^q 1 + ^q ---

⎝ ⎠

⎛ ⎞ 10 1 – ^q 1 + q ( )

²

--- t

+ +

⎩ ⎭

⎨ ⎬

⎧ ⎫

= ×

t = ( p p –

_i

) h ⁄ K q t ( ) ,

0 , h

[ ] q p h = ⁄

그림 13. 서울지점의 계절별 EDI 비교분석 결과

그림 14. 대구지점의 계절별 EDI 비교분석 결과

리고 일부 남해안 지역에서의 가뭄심도가 다른 지역보다 심 하다는 것을 볼 수 있다. 또 재현기간이 10년일 때에는 강 원도 남부, 전라북도, 그리고 대구의 가뭄심도가 다른 지역

보다 심하다는 것을 볼 수 있다.

다음 표 4는 주요지점에서의 재현기간별로 산정된 EDI값

을 정리한 결과이며, 표 5는 -0.5에서 -2.0의 EDI값에 해당

그림 15. 서울지점과 대구지점의 재현기간별 EDI

하는 재현기간을 산정한 결과이다.

빈도해석 결과, 봄의 경우 극심한 가뭄을 나타내는 EDI값 이 -2.0인데 대관령, 강릉, 울진, 홍천, 거제 지점을 제외한

대부분의 지점에서 재현기간은 10년에서 20년 빈도로 나타

났다. 여름의 경우 극심한 가뭄을 나타내는 EDI값은 -3.0인

데 대부분의 지점에서 200년 이상의 재현기간이 나타났으며

그림 16. 재현기간 5년과 10년 빈도의 EDI

서산, 군산, 완도, 성산, 서귀포, 순천 지점에서는 50년 빈도, 수원, 전주, 여수 지점에서는 80년 빈도, 목포, 진주 지점에 서는 100년 빈도의 재현기간이 나타났다. 가을과 겨울의 경 우 극심한 가뭄을 나타내는 EDI값은 -2.5인데 여름과 마찬

가지로 대부분의 지점에서 200년 빈도 이상의 재현기간인 것으로 나타났으며 성산지점 20년 빈도, 원주지점 50년 빈 도, 의성지점 80년 빈도, 영천지점 100년 빈도, 양평과 남원 지점 150년 빈도, 속초 지점은 200년 빈도로 각각 재현기간 표 4. 주요지점의 기간별 EDI

봄

재현기간 (yr) ^비초과 확 률

재현기간별 EDI ^값

서울 대구 전주 광주 부산 목포 제주

5 0.8000 -1.54 -1.60 -1.56 -1.49 -1.49 -1.61 -1.33

10 0.9000 -1.79 -2.03 -2.30 -2.00 -1.78 -1.96 -1.74

20 0.9500 -1.94 -2.24 -2.84 -2.37 -2.02 -2.36 -2.09

25 0.9600 -1.98 -2.27 -2.96 -2.45 -2.07 -2.47 -2.18

50 0.9800 -2.05 -2.32 -3.21 -2.62 -2.18 -2.74 -2.38

80 0.9875 -2.07 -2.33 -3.31 -2.68 -2.23 -2.85 -2.46

100 0.9900 -2.08 -2.34 -3.34 -2.70 -2.25 -2.90 -2.49

150 0.9933 -2.09 -2.34 -3.38 -2.73 -2.27 -2.95 -2.53

200 0.9950 -2.10 -2.34 -3.40 -2.75 -2.28 -2.98 -2.55

여름

재현기간 (yr) ^비초과 확 률

재현기간별 EDI 값

서울 대구 전주 광주 부산 목포 제주

5 0.8000 -1.55 -1.58 -1.78 -1.64 -1.34 -1.70 -1.26

10 0.9000 -1.87 -1.93 -2.10 -1.96 -1.68 -2.05 -1.52

20 0.9500 -2.02 -2.15 -2.53 -2.34 -2.07 -2.48 -1.85

25 0.9600 -2.04 -2.20 -2.66 -2.44 -2.18 -2.59 -1.95

50 0.9800 -2.07 -2.29 -2.98 -2.70 -2.42 -2.87 -2.17

80 0.9875 -2.07 -2.32 -3.12 -2.81 -2.52 -2.99 -2.27

100 0.9900 -2.07 -2.33 -3.16 -2.85 -2.55 -3.03 -2.30

150 0.9933 -2.07 -2.34 -3.23 -2.90 -2.60 -3.09 -2.35

200 0.9950 -2.08 -2.35 -3.27 -2.93 -2.63 -3.12 -2.37

가을 · 겨울

재현기간 (yr) ^비초과 확 률

재현기간별 EDI ^값

서울 대구 전주 광주 부산 목포 제주

5 0.8000 -1.27 -1.64 -1.78 -1.68 -1.42 -1.69 -1.52

10 0.9000 -1.65 -1.93 -2.09 -1.88 -1.66 -2.06 -1.74

20 0.9500 -1.99 -2.12 -2.21 -2.08 -1.82 -2.23 -1.96

25 0.9600 -2.07 -2.16 -2.23 -2.14 -1.86 -2.25 -2.03

50 0.9800 -2.25 -2.25 -2.25 -2.30 -1.94 -2.30 -2.18

80 0.9875 -2.32 -2.29 -2.26 -2.37 -1.98 -2.31 -2.25

100 0.9900 -2.35 -2.30 -2.26 -2.39 -1.99 -2.31 -2.27

150 0.9933 -2.38 -2.32 -2.27 -2.43 -2.00 -2.31 -2.31

200 0.9950 -2.40 -2.33 -2.27 -2.44 -2.01 -2.31 -2.32

연중

재현기간 (yr) ^비초과 확 률

재현기간별 EDI 값

서울 대구 전주 광주 부산 목포 제주

5 0.8000 -1.78 -1.89 -2.06 -1.84 -1.67 -1.95 -1.63

10 0.9000 -2.01 -2.13 -2.37 -2.09 -1.87 -2.27 -1.87

20 0.9500 -2.15 -2.28 -2.79 -2.42 -2.15 -2.58 -2.15

25 0.9600 -2.18 -2.31 -2.92 -2.52 -2.24 -2.66 -2.22

50 0.9800 -2.25 -2.39 -3.24 -2.75 -2.45 -2.84 -2.41

80 0.9875 -2.27 -2.42 -3.38 -2.86 -2.54 -2.92 -2.49

100 0.9900 -2.28 -2.43 -3.43 -2.89 -2.58 -2.95 -2.52

150 0.9933 -2.30 -2.44 -3.50 -2.95 -2.62 -2.98 -2.56

200 0.9950 -2.30 -2.45 -3.54 -2.97 -2.65 -3.00 -2.58

이 산정되었다. 계절별로 구분을 하지 않고 빈도해석을 했을 경우에 극심한 가뭄을 나타내는 EDI값은 2.5인데 대관령, 홍천을 제외한 대부분의 지점들이 20년에서 50년 사이의 재 현기간을 갖는 것으로 분석되었다.

5. 결 론

가뭄의 재현기간을 산정하기 위해 가뭄 빈도해석을 실시하 였다. 이를 위해 기상학적 가뭄지수를 산정하여 비교분석하 고, 가뭄지수 중 EDI를 이용하여 경계핵밀도함수를 이용한 비매개변수적 빈도해석을 실시하였다.

1. SPI(3개월), PDSI, EDI지수는 과거 우리나라에 발생한 가뭄사상과 거의 일치하면서 가뭄을 잘 표현해주는 것으 로 분석되었다. 가뭄지수의 산정을 통해 가뭄의 심도를 쉽 게 파악할 수 있었으며, 과거의 동일한 가뭄사상에 대해서 도 지역별로 가뭄의 심도가 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다.

2. 각각의 가뭄지수가 나타내는 가뭄의 크기가 다르기 때문 에 표준화 과정을 통하여 가뭄지수 간의 비교분석을 실시 하였다. 비교분석 결과, SPI(3개월)지수는 약간 독립적인 지수의 변화를 보였으나, PDSI지수와 EDI지수는 가뭄의 심도에서 다소 차이가 있지만 변화경향은 대부분 일치하 는 것으로 분석되었다. 산정된 가뭄지수 중 연최저치계열 을 추출한 후 표준화를 실시하여 세 가지 가뭄지수의 비 교분석을 실시하였다. 비교분석 결과, 다소 차이는 있지만 산정된 가뭄지수를 그대로 비교분석한 결과에 비해 세 가 지 가뭄지수의 거동이 보다 유사했으며 실제 가뭄사상과 도 잘 부합하는 것으로 분석되었다.

3. EDI는 다른 가뭄지수들과는 달리 가뭄의 심도 분류에 있 어서 계절별로 다른 기준을 가지고 있다. 따라서 계절별로 EDI를 각각 산정하는 것이 가뭄을 분류하는데 더욱 합리 적이라고 할 수 있다. EDI의 계절별 비교분석 결과, 대부

분의 지점에서 봄과 여름의 EDI값이 다른 계절에 비해 변동폭이 크다는 것을 알 수 있었다. 또 시간에 대한 EDI의 거동이 전반적으로 비슷한 모습을 보여주기는 하지 만 지역에 따라 EDI값이 다르게 산정되어 가뭄심도의 차 이가 있음을 확인할 수 있었다.

4. 기상학적 가뭄지수 중 EDI에 대해 경계핵밀도함수를 이 용한 비매개변수적 빈도해석을 실시하였다. 빈도해석 결과, 봄철의 가뭄재현기간이 10년 정도로 나타남으로써 다른 계절보다 가뭄이 잦음을 확인할 수 있었고, 또 영남지방과 남해안 지방이 가뭄이 심한 것으로 나타나 지역적으로도 가뭄의 심도와 재현기간에 차이가 있음을 확인할 수 있었 다. 따라서 가뭄지수를 이용한 가뭄 빈도해석은 가뭄의 발 생과 특성을 잘 표현해주고, 이를 가뭄의 대비 및 수자원 확보의 기초자료로 이용 가능할 것으로 판단된다.

이와 같이 가뭄지수를 과거에 실제로 발생했던 가뭄 사상 과 비교함으로써 가뭄을 판단하는데 기상학적 가뭄지수를 효 과적으로 이용할 수 있는 것으로 판단된다. 또한 산정된 가 뭄지수를 경계핵밀도함수를 이용한 비매개변수적 빈도해석을 실시함으로써 가뭄의 재현기간을 산정하고 이를 미래에 발 생 가능한 가뭄을 전망하는데 활용할 수 있을 것으로 판단 된다. 따라서 가뭄에 대비하고 궁극적으로 수자원의 안정적 인 확보를 위해 가뭄지수를 이용한 가뭄빈도해석에 대한 보 다 면밀한 분석과 연구가 필요하다.

감사의 글

본 연구는 소방방재청 자연재해저감기술개발사업 [NEMA- 08-NH-05] 연구비 지원으로 수행되었으며 이에 감사드립니다.

참고문헌

건설교통부 (1995) 가뭄기록조사 보고서.

표 5. 주요지점의 EDI값에 따른 재현기간 산정 결과

EDI 서울 대구 전주 광주 부산 목포 제주

봄

-0.5 1.1 1.4 1.3 1.5 1.2 1.5 1.3

-1.0 1.8 2.1 1.8 2.4 1.8 2.2 2.8

-1.5 4.5 4.4 4.7 5.0 5.1 3.9 6.6

-2.0 29.9 9.3 7.4 9.9 18.9 10.6 16.3

여름

-0.5 1.1 1.1 1.1 1.2 1.2 1.2 1.2

-1.0 1.7 1.9 1.9 1.7 1.8 1.7 2.1

-1.5 4.5 4.2 2.9 3.5 7.3 2.9 9.5

-2.0 17.6 11.8 8.3 10.6 17.3 9.1 28.6

가을 · 겨울

-0.5 1.3 1.4 1.3 1.5 1.2 1.4 1.2

-1.0 2.2 2.1 2.1 2.3 2.3 1.9 2.3

-1.5 7.6 3.9 3.5 3.6 6.1 3.7 4.7

-2.0 20.6 12.3 7.5 15.0 135.3 8.6 22.7

연중

-0.5 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1

-1.0 1.2 1.4 1.3 1.5 1.3 1.3 1.5

-1.5 2.9 2.3 2.3 2.6 3.0 2.0 3.4

-2.0 9.6 6.6 4.3 8.0 13.6 5.6 13.8

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( 접수일 : 2010.6.3/ 심사일 : 2010.8.6/ 심사완료일 : 2011.1.15)