가뭄관리를 위한 수문학적 의사결정에 관한 연구 : 1. 마코프연쇄를 이용한 PDSI의 추계학적 거동분석

Abstract

본 연구에서는 월 Palmer 가뭄심도지수(PDSI)를 산정하여 목표지역을 중심으로 가뭄 관리 및 감시를 수행하고자 하였으며, 이에 이용한 자료는 1906년부터 1999년까지 94개년의 목포기상대 자료를 이용하였다. 월 Palmer 지수를 7개의 추계학적 등급으로 분류하고 마코프연쇄(markov chain)를 이용해 월전이확률을 산정함으로써 동적인 확률변화를 살펴보고자 하였으며, 가뭄의 정상상태확률 또한 산정하였다. 본 연구를 통하여 전체 7등급 중 가장 자주 발생하는 등급은 4등급으로 약 49.6%의 발생횟수론 기록하였으며 가장 극심한 7등급의 가뭄에서는 경험적 확률보다 추계학적 분석 확률이 다소 커지는 경향을 나타내었다. 또한, 월 정상상태확률은 장래 대상지역의 가뭄의 크기 변화 양상을 예측하는데 이용될 수 있을 것으로 판단되었다. The purposes of this study are to perform the management and monitoring of droughts for Mokpo area via the monthly Palmer index(PDSI), the data is obtained from the Mokpo meteorological station, and the used data are in the period of 1906 to 1999. Monthly Palmer index is classified into 7 stochastic classes and its dynamic change of monthly transition probability estimated by Markov chain is investigated. We also estimate the steady state probability of the classified PDSI. The 4th class shows the highest frequency of 49.6% out of 7 classes and the 7th class which is the most extreme drought show that a stochastic transition probability is more or less larger than an empirical one. Also, we found that the monthly steady state probability could be used for the forecasting of changing pattern of drought magnitude for the study area.