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시윤 야
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1 Atmosphere. Korean Meteorological Society Vol. 23, No. 4 (2013) pp pissn eissn 기술노트 (Technical Note) 국내가뭄관리기관별 PDSI 산정방법의표준화및평가 배덕효 1), * 손경환 1) 김현경 2) 이주헌 3) 이동률 4) 안재현 5) 김태웅 6) 1) 세종대학교건설환경공학과, 2) 기상청, 3) 중부대학교, 4) 한국건설기술연구원, 5) 서경대학교, 6) 한양대학교 ( 접수 : 2013 년 10 월 9 일, 게재확정일 : 2013 년 11 월 10 일 ) Standar Dization and Evaluation of PDSI Calculation Method for Korean Drought Management Agencies Deg-Hyo Bae 1), *, Kyung-Hwan Sohn 1), Hyun-Kyung Kim 2), Joo-Heon Lee 3), Dong-Ryul Lee 4), Jae-Hyun Ahn 5), and Tae-Woong Kim 6) 1) Dept. of Civil and Environmental Eng., Sejong Univ., Seoul, Korea 2) Korea Meteorological Administration, Seoul, Korea 3) Dept. of Civil Eng., Joongbu Univ., Chungcheongnam-do, Korea 4) Korea Institute of Construction Technology, Gyeonggi-do, Korea 5) Dept. Urban Environmental System Eng., Seokeong Univ, Seoul, Korea 6) Dept. of Civil and Environmental Eng., Hanyang Univ., Gyeonggi-do, Korea Abstract The objective of this study is to standardize the calculation method of Palmer Drought Severity Index (PDSI) for the three Drought Management Agencies (DMA) in south Korea, and to evaluate the PDSI applicability. For comparison and review of the method, the code and input data of PDSI are collected from each DMA. The calculation method is the same, but the used input data (number of meteorological stations, normal year period, Available Water Capacity (AWC) of the soil) are different. Through discussions with drought experts and literature review, the standardized method is determined. 61 stations which have the data period more than 30 years are selected. Also the normal year is fixed for 30 years and updated every 10 years. The observed AWC is utilized using GIS data. Empirical equation of PDSI is re-estimated according to domestic climate characteristics. For evaluating the standardized PDSI, past drought events are investigated and drought indices including the existing SPI and PDSI are used for comparative analysis. As results, although the accuracy of standardized PDSI through ROC analysis is lower than SPI, the newly standardized PDSI is better than existing PDSI from DMA, Also it reasonably explain the spatial drought situation through the spatial analysis. Key words: DMA, standardized PDSI, input data, empirical equation, ROC, spatial analysis 1. 서론 가뭄은물수지불균형에따른물부족현상으로홍수와달리수개월에서수년간지속되고광역적으로발생하는특성이있다. 따라서가뭄을감지하더라도 *Corresponding Author: Deg-Hyo Bae, Department of Civil and Environmental Engineering, Sejong University, 98 Gunjadong, Gwangjin-gu, Seoul , Korea. Phone : , Fax : skhdr@hanmail.net 구체적인발생시기, 장소, 원인을규명하는것이어렵고피해규모및영향력도막대하다 (Lee et al., 2006). 국내에서는이러한가뭄은짧게는 2~3 년, 길게는 5~7 년주기로빈번하게발생한다고알려져있으며 (KMA, 2012; Bae et al., 2013), 이미 1994 년, 1995 년, 2001 년, 2008 년, 2012 년및 2013 년에큰피해를겪은바있다. 더욱이, 최근기후변화의영향으로앞으로가뭄발생이더욱빈번할것이라는견해가나오고있어이에대한대책마련이시급한실정이다 (NEMA, 2013). 539

2 540 국내가뭄관리기관별 PDSI 산정방법의표준화및평가 가뭄대책방법으로는관개용수의확보, 비상관정의개발등의구조적인수단과가뭄지수를이용한가뭄의감시등의비구조적인수단으로구분된다. 여기서가뭄지수는가뭄을평가하고대비케하는비구조적인수단중하나로써객관적인지표를마련하기위해개발된정보이다. 그동안가뭄에대한관점및활용목적에따라다양한가뭄지수들이개발되어왔다. 그중에서도전세계적으로가장많이활용되고있는가뭄지수는 Palmer(1965) 에의해개발된 PDSI(Palmer Drought Severity Index) 와 Mckee 등 (1993) 에의해개발된 SPI(Standard Precipitation Index) 가있으며, 국내가뭄관리기관에서도이지수들을웹기반으로생산및제공하고있다. 현재가뭄관리기관에서는가뭄에대한능동적인대처를위해가뭄지수를이용하여해당지역의가뭄상황을정량적으로표현하여제시하고있다. 그러나기관별가뭄에대한기준이상이하고관리의다원화로인해생산된정보는많지만가뭄판단에는많은어려움이있는실정이다. 한편, 기상청에서는 2011 년가뭄정보공동활용워크숍을개최하여가뭄관리기관에서의가뭄정보를이해하고이를공동으로활용할수있는방안을모색한바있다. 주요논의사항중하나는기관별로공동생산하는가뭄지수 (SPI 및 PDSI) 의결과가서로달라가뭄판단에많은혼란이야기되며, 이에대한해결방안이필요하다는것이다. 그예로 Fig. 1 에서와같이 SPI 와 PDSI 를제공하는 3 기관의결과를살펴보면 SPI 는동일하나 PDSI 의경우기관마다생산된정보가상이함을볼수있다. 따라서본연구에서는국내가뭄관리기관별 PDSI 산정방법의검토를통해차이를규명하고동일한 PDSI 를생산하기위한표준화방안을제시하고자한다. 또한과거가뭄기간동안의기존및표준화된 PDSI 를생산하고국내적용성을평가하고자한다. 본연구의 2 절에서는기존 PDSI 산정의주요이론과기관별 PDSI 의산정방법에대한현황및표준화방법에대해기술하고자한다. 3 절에서는표준화된 PDSI 의정보를생산및평가한사항에대해제시하고, 4 절에서는본연구에서의연구결과를요약기술하고자한다. 2. PDSI 표준화방법도출 2.1 PDSI Palmer(1965) 는가뭄을 장기간의이상수분부족 이라정의하였으며, 이상수분부족은 정상적인기후에서현저히벗어난비정상적인수분부족기간 이라정의하였다. 이는일반적으로사소한불편이나고통등을발생시키는수분부족이아니라수분의부족이심하여인명또는재산의손실을야기하는현상으로써최소한 2~3 개월에서길게는 1 년이상장기간의수분부족이지속되는것을의미한다. Palmer 는이러한가뭄의정의에근거하여미국의 Kansas 와 Iowa 지역에서현상황에대한기후적으로필요한 (Climatically Appropriate For Existing Conditions, CAFEC) 강수량과실제강수량의비교를통해가뭄을정량적으로판단하는 PDSI 를개발하였다. PDSI 는크게수분수지해석과가뭄지수산정으로분류되며, 주요입력자료는월별강수량, 기온및위도별일조시간보정계수, 상부및하부토층의토양유효용량 (Available Water Capacity of the soil, AWC) 이있다. PDSI 에관한이론은그동안국내에서도여러차례기술된바있으며 (Yoon et al., 1996; Lee et al., 2006; KMA, 2007), 주요내용을간략히제시하면다음과같다. 수분수지해석에서는물수지모형 (water balance model) 에의해계산되는잠재성분 (potential component) 과실제성분 (actual component) 으로구분된월별증발 Fig. 1. Results of SPI and PDSI from drought management agencies. 한국기상학회대기제 23 권 4 호 (2013)

3 배덕효 손경환 김현경 이주헌 이동률 안재현 김태웅 541 산량, 손실량, 공급량및유출량을모의하고, 기준기간동안에잠재성분과실제성분의비율을계산하여 4개의성분에대한계수 (α i, β i, γ i, δ i ) 를산정한다. 식 (1) 과같이특정년도에대한잠재성분에계산된계수를곱하여정상평균치인기후학적으로필요한 (Climatically Appropriate For Existing Conditions, CAFEC) 강수량 ( Pˆ i ) 을계산한후, 식 (2) 에서처럼실제강수량 (P i ) 과의차를통해수분편차 (d i ) 를계산한다. Pˆ i = Êt i + Rˆ i + RÔi + Lˆ i = α i PE i + β i PR i + γ i PRO i δ i PL i d i = P i Pˆ (1) (2) 여기서, α i 는증발산계수, β i 는함양량계수, γ i 는유출량계수, δ i 는손실량계수, PE i 는해당월의잠재증발산량, PR i 는잠재함양량, PRO i 는잠재유출량, PL i 는잠재손실량, i 는 1~12 월을의미한다. 가뭄지수산정은수분편차의지역적보정을위한기후특성인자 (K) 와월별가뭄지수산정 (X) 의경험식이이용된다. 산정된월별수분편차를이용하여해당지역에대한수분부족의정도를정량적으로파악할수있으나, 시간또는지역별로느끼는가뭄의심각성파악에는다소무리가있다. 따라서시간및지역적인편차에대한보정이필요하며, 이를위해 Palmer 는식 (3) 의기후특성인자를고안하였다. K i = 17.67K i ' K' i D i j = 1 T K' i = 1.5log i D i T i = PE i + R i + RO i (5) P i + L i 여기서, D i 는수분편차 (d) 의절대값의월별평균치의합, T i 는대상지역의수분요구량과수분공급량의비, K ' 는기후특성인자 (K i ) 의중간추정치를의미한다. 이렇게계산된기후특성인자를이용해식 (6) 의수 (3) (4) 분이상지수 (Z) 를계산하고전월 (X i 1 ) 의가뭄지수를이용해해당월의가뭄지수 (X i ) 를구하는식 (7) 에대입하여최종지수를계산한다. Z i = d i K i (6) X i = X i 1 + Z i X i 1 (7) Palmer 는가뭄지수 (X i ) 에따른습윤기와건조기의범위를 Table 1 과같이정의하였다. 2.2 기관별 PDSI 산정방법검토본연구에서는국내가뭄관리기관별로상이한 PDSI 를표준화하고자각기관의 PDSI 산정방법과입력자료를검토하였다. 이를위해 PDSI 를제공하는 3 개의가뭄관리기관 (A, B, C 기관 ) 으로부터 PDSI 산정코드와샘플자료를수집하였으며, 기존 Palmer 의 PDSI 이론을참고하여코드를분석하고차이를검토하였다. A 기관의경우 Fortran 기반의자체개발프로그램, B 기관은 NCDC(Natioal Climate Data Center) 에서제공한 Fortran 프로그램그리고 C 기관은 NDMC(National Drought Mitigation Center) 의 C 언어프로그램을사용하였다. 분석결과프로그램의구성, 형식및옵션등은모두다르지만이론및방식은기존 Palmer 의내용을그대로반영하였다. 입력자료는 PDSI 산정에필요한월별강수, 기온, 일조시간및토양유효용량으로 3 기관모두동일하지만, Table 2 와같이구체적인자료활용의내용에차이가있는것으로나타났다. 월별위도별일조시간보정계수는 3 기관모두 Bras(1990) 의결과를그대로인용하였다. 기상관측소는기상청의종관기상관측장비 (Automatic Synoptic Observation System, ASOS) 로부터관측된강수및기온자료가활용되지만, 가용된관측소개소수가 A 기관이 76 개소, B 기관이 61 개소, C 기관이 63 개소로상이한것으로나타났다. 또한, 기준기간도 A 기관과 C 기관은 30 년이상, B 기관은 30 년고정으로다르게적용한것을볼수있으며, 특히, A 기관은 30 년이하의자료기간을보유한관측소를활용하는것을확인하였다. AWC 는 A 기관이상부 25.4 Table 1. Range of PDSI according to dry and wet condition. Dry condition Class Wet condition Class 0.5~0.5 Near normal X 4.0 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 X Extreme drought 0.5~0.5 Near normal Atmosphere, Vol. 23, No. 4. (2013)

4 542 국내가뭄관리기관별 PDSI 산정방법의표준화및평가 Table 2. Comparison of PDSI input data by drought management agencies. - A B C Monthly solar radiation by latitude Same Meteorological data Precipitation Mean temperature Precipitation Mean temperature Precipitation Mean temperature Number of stations Normal year period More than 30 years 30 year More than 30 years AWC Upper : 25.4 mm Bottom : mm Upper : 25.4 mm Bottom : mm Different depth for each region mm, 하부 mm 로적용, B 기관은상부 25.4 mm, 하부 mm 로전국을동일하게적용, 그리고 C 기관은각기상관측지점마다다르게적용하였다. 2.3 문제점검토및표준화방법도출 3 기관에대한 PDSI 산정방법에대한검토결과산정방법은동일하나, 입력자료활용에차이가있음을알수있었으며, 이에대한 PDSI 의표준화방안은다음과같다. 우선, 입력자료활용에서기상관측소개소수, 기준기간은서로연관된자료로이를결정하기위해서는기존 PDSI 에서의방법을검토하는것이적절할것이다. 그러나 Palmer 가제안한방법에서는식 (1) 의계수들을결정하기위해 30 년이상의자료가활용된것과이계수들을고정값으로두어지수를산정한것외에는정확한언급이없다. 문제는이계수들산정에자료기간을어떻게정하느냐에따라값들이달라져 PDSI 산정결과에도큰영향을미치게된다는것이다. 즉, A 와 C 기관처럼매년자료기간이늘어날때마다이계수들을재산정한다면산정되는변수들과최종 PDSI 가매번변하게되는문제가발생한다. 이를해결하기위해본연구에서는기준기간을 30 년으로지정하고 10 년주기로변화시키는기상청의방법을적용하였다. 예를들어과거 30 년을기준기간으로한다면 2012 년기준으로는 1981 년 1 월부터 2010 년 12 월까지가대상기간이되며, 이기간의자료를이용해서계수를산정한후 PDSI 계산에이용하는것이다. 이것은 2013, 2014 년등 2020 년까지동일하게되며, 2021 년부터는 1991 년 1 월부터 2020 년 12 월자료를다시적용해서계산하게된다. 물론이렇게하더라도 PDSI 값은 10 년마다조금씩변할수있다. 하지만이것은장기경향을반영한값이므로해당시기의특성을고려한값이산정된것으로평가할수있을것이다. 관측소개소수는최소 30 년이상의자료가확보된 61 개소를 PDSI 산정의대상지점으로선정하는것이타당할것으로판단된다. 또한, AWC 의적용은 Palmer 는미국전역을동일한깊이로가정하여 PDSI 산정에활용하였다. 당시에는이에대한관측정보가없기때문이고, 최근에는 GIS 및위성기술의발달로지역별로관측된 AWC 자료획득이가능하다. 한편, 강부식 (2008) 은우리나라를대상으로토양유효용량구축및 PDSI 를재산정한결과토양유효용량이 PDSI 산정에큰영향을미치며, 기존보다가뭄의상황을더욱적절히재현함을제시한바있다. 이는 Fig. 1 의결과에서도확인이가능하며, AWC 가 164 mm 로가장낮은 A 기관의경우토양수분저장용량이적어지수의거동이크지만 AWC 가 254 mm, 1,710 mm 인 B 및 C 기관은 A 기관에비해상대적으로지수의거동폭이낮은것을볼수있다. 따라서 AWC 결정은매우중요하며, 지역별로동일한 AWC 를활용하는것은부적절하다고판단된다. 본연구에서는 PDSI 의표준화를위해가뭄지수산정지점별로 AWC 를고려하는방법을채택하였다. PDSI 의경험식인식 (3) 및식 (7) 의활용과관련하여그동안국내외적으로많은논란이있었으며, 이를개선하는문헌들도몇차례제시된바있다 (Yoon et al., 1997; Well et al., 2004; Lee et al., 2008). 주요내용은 Palmer 가이용한두식은미국특정지역의기후정보로부터도출한것이기때문에우리나라에직접적용하는것은무리가있다는것이다. 현재 3 기관에서는기존 Palmer 의경험식을그대로사용하고있어국내적용성의향상을고려한다면이번표준화방법에포함시킬필요가있다. 따라서본연구에서는최근의기후자료로부터국내 PDSI 산정을위한경험식을재추정하고자한다. 3. 표준화방법적용및평가 3.1 입력자료구축본연구에서는표준화된 PDSI 의생산및평가를위해입력자료인관측소별기상및토양유효용량자료를구축하였다. 기상자료는과거 30 년이상의자료를보유한기상청 ASOS 61 개소의월강수및평균기온 한국기상학회대기제 23 권 4 호 (2013)

5 배덕효 손경환 김현경 이주헌 이동률 안재현 김태웅 543 Fig. 2. Construction and collection of input data for standardized PDSI. 자료를수집하였고, 구축된지점에대해서는 Fig. 2a 에도시하였다. 토양유효용량은농업과학기술원에서제공하는 GIS 기반의정밀토양도를이용하였으며, 우리나라전역의 AWC 로부터 61 개지점에대한값을추출하였다. Figure 2b 는국내토양유효용량에대한범위를분포시킨것으로최소 10 mm~619 mm 로기존에동일하게사용하였던 254 mm 에비해약 2 배이상의차이가있는것으로나타났다. 3.2 경험식재추정기존 PDSI 산정에활용되는가뭄지수 (X) 및기후특성인자 (K) 의공식은모두미국지역의기후특성에맞추어만들어진것이며, 우리나라기후특성에맞게공식을보완해야할필요가있다. 본연구에서는 Palmer 방법에따라과거 1981 년 ~2010 년동안에강릉, 서울, 대전, 포항, 대구, 전주, 광주, 울산, 여수및제주의 10 개지역의강수및기온등의자료를이용하여우리나라에대한두공식을보완하였다. 가뭄지수산정공식은관측소별산정된수분이상지수 (Z) 를산정하고최대가뭄기간의 ΣZ 를계산하였다. ΣZ 와 X = 4.0 과의선형회귀방정식을도출하고 (Fig. 3), X = 4.0 의선에서 t =1 개월일때, t =20 개월일때의 ΣZ 값을이용하여 i 번째달의 PDSI 공식을유도하였다. Palmer 의방법에따라금회유도된가뭄지수 (X) 의공식은다음 Fig. 3. ΣZ during maximum drought periods. 과같다. Z i X i = 0.910X i (8) 월별수분편차만으로도지역적인가뭄의심도를비교할수있을지도모르나 Palmer 는기후가상이한지 Atmosphere, Vol. 23, No. 4. (2013)

6 544 국내가뭄관리기관별 PDSI 산정방법의표준화및평가 Fig. 4. Relationship between ( PE + R + RO ) and. ( P + L) /D K 역또는같은지역이라도가뭄을느끼는정도가다를수있으므로지역적및시간적인편차를보정해주어야하는점을고려하여기후특성인자인 K를고안하였다. 본연구에서는 10개지역에대해 12개월지속기간동안가뭄심도를 4.0으로유지하기위해필요한수분이상지수의합을이용해 K 를유도하였으며식은다음과같다. 12 K = 26.40/ d t =1 (9) 이렇게계산된 K와 (( PE + R + RO)/ ( P + L) )/D 의관계를이용해 Fig. 4에서처럼회귀분석을통하여 K ' 를계산하는식을유도하였으며, 식은다음과같다. K ' PE + R + RO = ( ) ( P + L) /D (10) 10개지역에대해 K ' 를계산하고 DK ' 로부터대 상지역의평균값 K 를계산한후, 최종기후특성인자를계산하였다. 각지역에대한 K 값의평균은 mm 로계산되며, 기후특성인자 K 는다음의식과같다. K = DK ' 1 (11) 3.3 적용성평가본연구에서는표준화된 PDSI 의적용성을평가하고자 1991 년 ~2009 년까지의과거기록된가뭄피해사례 (Son et al., 2011) 에최근 2012 년및 2013 년가뭄사례를추가수집하였으며, 3 기관의 PDSI, SPI3 지수와비교분석하였다. 분석방법은가뭄의평가에주로활용되는 ROC(Receiver Operation Characteristic) 분석및지역별분석을적용하였다. 여기서, ROC 분석은 12 1 Fig. 5. Evaluation of drought index using ROC analysis. 기록된가뭄사례와가뭄지수의가뭄발생유무에대한상호비교를통해적중률 (Hit Rate, HR) 및비적중률 (False Alram Rate, FAR) 을산정하여지수의정확도를평가하는방법으로, HR = 1, FAR = 0 이면지수가가뭄사례를완벽히재현하였음을뜻한다 (Kim and Lee, 2011; Bae et al., 2013). 대상지역은가뭄사례가주로행정구역별로제시됨에따라각 61 개소에서산정된 PDSI 값을행정구역별 ( 경기도, 강원도, 충청도, 전라도및경상도 ) 로평균하였다. Figure 5 는금회표준화된 PDSI, 3 기관의기존 PDSI 및 SPI3 에대한 ROC 분석을결과를나타낸것이다. 그림에서 X 축은 FAR, Y 축은 HR 을의미하며, 각점들이그래프의좌상단에위치할수록정확도가높음을뜻한다. 3 기관의 PDSI 결과를살펴보면 HR 은 C, B, A 기관순으로 C 기관이가장높으나 FAR 은 A, B, C 기관순으로 A 기관이가장낮게추정되었다. C 기관의 PDSI 가가뭄을과대모의하고, A 기관은과소모의함을알수있으며, 3 기관들중에서는 B 기관의 PDSI 가적절한것으로확인되었다. 표준화된 PDSI(New PDSI) 는 B 기관의 PDSI 보다좌상단위에위치하였으며, 나머지 2 기관들과의비교에서도이와동일한것으로나타났다. 다만, FAR 에서볼수있듯이 SPI3 보다는가뭄을과대모의하여정확도가낮은것으로확인되었다. 이는 SPI3 은단기간지속되는가뭄, PDSI 는장기간지속되는가뭄의평가에유리한특성이 (Ryu et al., 2002) 있으나, 그동안국내에서는 94 년 ~95 년및 2008 년 ~2009 년을제외하고는모두 1~3 개월정도의단기가뭄의발생이많았기때문이다. 따라서, ROC 분석을통한표준화된 PDSI 의정확도평가결과 SPI3 보다는정확도가낮지만기존 3 기관에서생산한 PDSI 한국기상학회대기제 23 권 4 호 (2013)

7 배덕효 손경환 김현경 이주헌 이동률 안재현 김태웅 545 Fig. 6. Spatial analysis of drought index for 2008~2009 year. Fig. 7. Spatial analysis of drought index for 2012 year. Atmosphere, Vol. 23, No. 4. (2013)

8 546 국내가뭄관리기관별 PDSI 산정방법의표준화및평가 보다는높은것으로판단된다. 지역별분석은가뭄을평가하는방법중에하나로각지점별로산정된가뭄지수를공간적으로분포시켜실제가뭄이발생한지역과의일치여부를평가하는방법이다. ROC 분석과달리기록된피해사례를객관적으로평가하는데한계가있으나, 지역별가뭄상황의반영유무를판단하는데있어유용하다. 본연구에서는 Barnes 객관분석기법 (Barnes, 1964) 과 NCL (NCAR Command Language) 프로그램을이용하여가뭄도를작성한후과거극심했던가뭄사상을토대로지역별로표준화된 PDSI 의적절성을평가하였으며, 평가기간은과거 2008 년, 2012 년가뭄사상을선정하였다 년가뭄은피해기간이 2008 년 9 월부터시작하여 2009 년 5 월까지로 2009 년까지이어진대가뭄으로볼수있다. 피해지역은강원및중부내륙지방과남부지방전역에심각하게발생하였으며, 특히태백시는 87 일동안제한급수가실시되는등피해가가장극심한지역인것으로조사되었다 년가뭄은 5 월말에서 6 월까지의단기가뭄으로피해지역은경기 ( 화성, 시흥등 ), 강원 ( 횡성, 원주등 ), 충남, 전북및전남지역으로조사되었다. Figure 6 은 2008 년 11 월에서 2009 년 5 월까지 2 개월단위로표준화및 B 기관의 PDSI 에대한가뭄도를예로써나타낸것이며, 가뭄해갈반영의적절성평가를위해 4 월에대한결과도도시하였다 년 11 월의경우두지수모두서울및경기일부를제외한남한전역에가뭄이발달한것으로표현하였으며, 1 월, 3 월에도계속지속되는것으로나타났다. 그러나가뭄이해갈된 5 월에는 B 기관의 PDSI 는이를적절히재현하지못하였으나, 표준화된 PDSI 는가뭄이점차약화되는것으로나타났다. Figure 7 의 2012 년가뭄사례의경우표준화된 PDSI 는 5 월에우리나라경기북부, 충청및전북서해지역을중심으로가뭄이점차시작되고 6 월에강원및전남지역까지확장되었다가 7 월및 8 월에가뭄이해갈되는것으로나타나가뭄상황을적절히재현하는것으로확인되었다. 반면 B 기관의경우강원도, 경남동해및전남남해안에서가뭄이나타나가뭄상황을적절히재현하지못한것으로확인되었다. 4. 결론 본연구에서는기관별 PDSI 산정방법을표준화하고적용성을검토하였다. 본연구에서분석된결과를정리하면다음과같다. 1) 국내 3 기관에서 PDSI 산정의코드와입력자료를수집및분석하였다. 기존 Palmer 의 PDSI 산정이론을토대로 3 기관의산정방법을검토한결과모두동일한 것으로나타났다. 입력자료의경우기상관측소개소수가 A 기관은 76, B 기관은 61, C 기관은 63 개소, 기준기간은 A 기관과 C 기관은 30 년이상, B 기관은 30 년고정으로다르게적용한것을볼수있다. AWC 는 A 기관이상부 25.4 mm, 하부 mm 로적용, B 기관은상부 25.4 mm, 하부 mm 로전국을동일하게적용, 그리고 C 기관은각기상관측지점마다다른 AWC 를적용하였다. 2) 기존문헌검토와국내가뭄전문가들과의논의및자문을거쳐기관별 PDSI 의표준화방안을도출하였다. 기상관측소개소수는 30 년이상의장기간자료를보유한 61 개소를선정, 기준기간은 30 년고정 10 년주기로변경하는방법을적용, AWC 는 PDSI 산정지점에서관측된자료를활용, PDSI 의기후특성인자 (K) 와가뭄지수 (X) 의산정경험식을국내기후특성에맞는경험식으로재추정하는것으로결정하였다. 3) 표준화된방법에따라우리나라에 61 개 ASOS 관측소의기상자료를구축하고국립농업과학원에서제공하는정밀토양도를이용하여 AWC 값을구축하였다. 또한, 식 (8), 식 (11) 과같이우리나라기후특성에맞는경험식을추정하였다. ROC 분석및지역별분석을이용하여표준화된 PDSI 를생산및평가하였으며, 기존 3 기관에서의 PDSI 및 SPI 지수와비교분석하였다. ROC 분석결과표준화된 PDSI 의정확도가 SPI3 보다는낮지만기존 3 기관에서생산한 PDSI 보다는높은것으로나타났다. 지역별분석에서도표준화된 PDSI 가기존에비해지역별가뭄의상황을더적절히재현하는것으로확인되었다. 본연구에서개발한표준화된 PDSI 는현재기상청의실시간가뭄감시및정보제공시스템에 (Bae et al., 2012) 장착되어테스트운영중에있으며, 3 기관의공동활용을위해협의중에있다. 이연구는그동안문제되어왔던기관별가뭄이해부족및다원적가뭄정보제공체계의문제해결의첫시발점으로국내가뭄정보제공의일원화에큰기여를할것으로기대된다. 다만, PDSI 의국내적용성은다른지수 ( 예 : SPI, SRI, SSI 등 ) 에비해낮은실정이며, 이를개선하기위한연구가지속적으로수행될필요가있다. 감사의글 이연구는기상청기후변화감시 예측및국가정책지원강화사업 (CATER ) 의지원으로수행되었습니다. REFERENCES Bae, D.-H., K.-H. Son, and H.-A. Kim, 2013: Derivation & 한국기상학회대기제 23 권 4 호 (2013)

9 배덕효 손경환 김현경 이주헌 이동률 안재현 김태웅 547 Evaluation of Drought Threshold Level Considering Hydro-meteorological Data on South Korea. J. Korea Water Resour. Assoc., 46, ,, J.-B. Ahn, J.-Y. Hong, G.-S. Kim, J.-S. Chung, U.-S. Jung, and J.-K. Kim, 2012: Development of Real-Time Drought Monitoring and Prediction System on Korea & East Asia Region. Atmos., 22, Barnes, S., 1964: A technique for maximizing details in numerical map analysis. J. Appl. Meteorol., 3, Bras, R. L., 1990: Hydrology. Addison-Wesley Publishing Company. Kim, K.-S., and J.-W. Lee, 2012: Evaluation of Drought Indices using the Drought Records. J. Korea Water Resour. Assoc., 44, KMA (Korea Meteorological Administration), 2007: Development of industrial meteorological index, technical report of KMA., 2012: Development of climatological-hydrological alarm system for climate change adaptation, KMA report. Lee, D.-R., J.-W. Moon, S.-J. Choi, and S.-K. Kang, 2008: An Evaluation of the Palmer Drought Severity Index in Korea. J. Korea Water Resour. Assoc., 39, Lee, J.-H., S.-M. Jung, S.-J. Kim, and M.-H. Lee, 2006: Development of Drought Monitoring System : 1. Applicability of Drought Indices for Quantitative Drought Monitoring. J. Korea Water Resour. Assoc., 39, Mckee, T. B., N. J. Doesken, and J. Kleist, 1993: The Relationship of Drought Frequency and Duration to Time Scales. 8th Conference on Applied Climatology, January, Anaheim, California. NEMA (National Emergency Management Agency), 2013: Development of national information system for drought disaster monitoring, NEMA report. Palmer, W. C., 1965: Meteorological drought, Research paper. 45, U.S. Weather Bureau. Ryu, J.-H., D.-R. Lee, J.-H. Ann, and Y.-N. Yoon, 2002: A Comparative Study on the Drought Indices for Drought Evaluation. J. Korea Water Resour. Assoc., 35, Son, K.-H., M.-H. Lee, and D.-H. Bae, 2011: Drought Analysis and Assessment Using Land Surface Model on South Korea. J. Korea Water Resour. Assoc., 40, Thornthaite, C. W., and J. R. Mater, 1955: The water budget and its use in irrigation, Water-Yearbook of Agriculture 1955, U.S. Dept. of Agriculture, pp Wells, N., S. Goddard, and M. J. Hayes, 2004: A self-calibrating Palmer Drought Severity Index. J. Climate, 17, Yoon, Y.-N., J.-H. Ann, and D.-R. Lee, 1997: An Analysis of Drought Using the Palmer s Method. J. Korea Water Resour. Assoc., 30, 영어로작성되지않은한글및일본어참고문헌은편집진에서영어로번역하였습니다. 번역된참고문헌은다음과같습니다. 1) 기상청, 2007: 산업기상지수산출기술개발. KMA (Korea Meteorological Administration), 2007: Development of industrial meteorological index, technical report of KMA. 2) 기상청, 2012: 기후변화에대응하기위한기후수문조기경보체계개발및구축. KMA, 2012: Development of climatological-hydrological alarm system for climate change adaptation, KMA report. 3) 소방방재청, 2013: 국가가뭄재해상황관리정보시스템구축. NEMA (National Emergency Management Agency), 2013: Development of national information system for drought disaster monitoring, NEMA report. Atmosphere, Vol. 23, No. 4. (2013)

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untitled ª Œª Œ 27ƒ 2B Á 2007 3œ pp. 193 ~ 199 ª ƒ w d w ƒ sƒ Methodology of Drought Assessment Using National Groundwater Monitoring Network Data «x Á½ Kwon, Hyung JoongÁKim, Seong Joon Abstract The objective