은닉 마코프 모형을 활용한 RCP 8.5 시나리오에 따른 기상학적 가뭄의 확률론적 평가

Probabilistic Assessment of Meteorological Drought According to RCP 8.5 Scenario Using Hidden Markov Model

단기간에 발생하는 홍수와 달리 가뭄은 긴 시간 동안 큰 피해를 발생시키기 때문에 가뭄을 효과적인 예측하는 것은 매우 중요하다. 현재까지 제안된 여러 가뭄지수들은 사전에 정의된 등급을 이용하기 때문에 대상자료 자체에 내재된 불확실성을 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 월 강우량 자료를 이용하여 내재되어 있는 불확실성을 고려할 수 있는 은닉 마코프 모형(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 기상학적 가뭄을 확률론적으로 평가하였다. 기상청에서 제공하는 1973년부터 2012년까지의 일 강우량 자료와 기후변화정보센터(Climate Change Information Center)에서 제공하는 2013년부터 2100년까지의 기후변화 시나리오(RCP 8.5) 기반 월강우량 자료를 대상으로 총 128년간의 강우량 자료에 HMM에 적용하고 가뭄현상을 분석하였다. 본 연구에서 제안된 은닉 마코프 가뭄지수(Hidden Markov based Drought Index, HMDI)는 자료에 내재된 불확실성을 이용하여 가뭄의 상태를 분류할 수 있으며, 이는 SPI와 같은 기존의 가뭄지수와 달리 특정 시점에서 각 은닉상태들이 나타날 확률로 표현되었다. 또한 HMDI를 이용하여 미래 기상학적 가뭄의 계절ㆍ기간별 발생특성과 가뭄위험도를 분석하였다.