지하수위 자료의 로지스틱 회귀 모형을 이용한 가뭄 예측 적용성 고찰 (Applicability of logistic regression model of groundwater levels to drought forecast)

서지정보

· 발행기관 : 대한지질학회
· 수록지 정보 : 지질학회지 / 48권 / 3호 / 275 ~ 284페이지
· 저자명 : 김규범, 이소현

초록

갈수기의 지하수위는 소량의 강우에 민감하게 상승하지 않으며 장기간의 가뭄을 잘 보여 준다. 극심한 가뭄인 SPI 가뭄지수 -2보다 낮아질 확률을 계산하기 위하여, 극심한 가뭄이 발생하였던 2001년 3월~5월의 SPI 가뭄지수와 이전(또는 동) 기간의 지하수위를 입력 인자로 사용하여 2개의 로지스틱 회귀모형을 구축하였다. 평년의 월평균 지하수위 심도에 대한 가뭄년도의 월평균 지하수위 심도의 비와 SPI 가뭄지수와의 상관성으로부터 도출된 로짓은 “LOGIT_DTW = -5.072 + 6.594 × 3월의 지하수위 심도비”이며, 평년의 3월~5월의 지하수위 추세 기울기에 대한 동기간 가뭄년도의 추세 기울기의 비와 SPI 가뭄지수와의 상관성으로부터 도출된 로짓은 “LOGIT_SLOPE = 0.411 - 0.919 × 지하수위 기울기의 비”이다. 상기 모형을 사용하여 SPI 가뭄지수를 추정한 결과, 가뭄이 극심해 질수록 모형의 적용성이 좋아짐을 보여준다. 주변의 인위적인 양수가 없었다는 가정과 2001년의 자료만을 사용하였다는 한계점은 있으나 본 모델은 유의한 것으로 나타났으며, 향후 보다 많은 지하수위 및 가뭄 자료가 활용된다면 정밀한 가뭄 예측 모형이 가능할 것이다.

영어초록

During a dry season, groundwater levels hardly react to a small amount of rain whereas it can represent a long-term drought. To calculate the probability of heavy drought, which means lower than -2 in SPI index, two logistic regression models were established using SPI index and groundwater levels for the period, from March to May, as the input variables. The first logit, which was derived from the relationship between the ratio of monthly-averages of groundwater levels in March for the average and drought years and SPI index, is "LOGIT_DTW = -5.072 + 6.594 × Ratio of depth to water levels in March". The second logit, which was derived from the relationship between the ratio of groundwater levels' slopes from March to May for the average and drought years and SPI index, is "LOGIT_SLOPE = 0.411 - 0.919 × Ratio of groundwater levels' slopes". Despite assuming no pumping around the monitoring wells and using limited data of the year 2001, these logistic regression models are proven to be effectively applicable for a heavy drought period and improved drought forecast will be possible with an accumulation of available data.

참고자료

· 없음