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돌발가뭄(Flash Drought)은 기후변화에 따른 기상 이상으로 인하여 기상 및 환경요인의 변화가 급격하게 나타나면서 단기간에 급속하게 발생하는(rapid-onset) 가뭄이다. 장기간 사전징후로 발생하는 일반적인 가뭄과 다르게 비교적 짧은 기간에 가뭄상황 및 피해가 발생하며, 식생에 대한 극심한 스트레스 유발로 인해 작물 손실 및 용수공급 감소 등에 대한 피해를 야기할 수 있기 때문에 이에 대한 모니터링이 요구된다. 본 연구에서는 증발산 기반 가뭄지수 증발스트레스지수(ESI), 증발수요가뭄지수(EDDI)를 활용하여 단기 가뭄 및 돌발가뭄을 평가하고, 우리나라에서 발생한 돌발가뭄 메커니즘에 대하여 분석하고자 한다. 2017년 발생한 극심한 봄 가뭄을 대상으로 ESI 및 EDDI를 분석하였으며, 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(SPI)보다 가뭄상황에 빠른 반응을 보이면서 가뭄 판단 능력을 확인하였다. 미국 가뭄 모니터링(USDM)에서 활용하는 가뭄단계를 기준으로 우리나라 돌발가뭄 감지 조건을 제시하고 평가하였으며, 2014년부터 2018년까지 5년 동안 7회의 돌발가뭄을 감지하였다. 수문기상학적 요소 중 토양수분 및 최고기온과 돌발가뭄에 대한 상관계수가 0.9 (-0.9) 수준의 강한 양(음)의 상관관계를 나타내었으며, 총일차생산량(GPP)을 활용한 탄소 변화 양상은 2018년 돌발가뭄이 발생한 지역에서 -60% 수준의 평균 대비 GPP 감소율을 나타내면서 다른 지역과의 큰 차이를 보였다. 본 연구의 결과는 두 가지 증발산 기반의 가뭄지수를 활용하여 국내 발생했던 돌발가뭄의 메커니즘을 분석하고 적용성을 평가하였으며, 향후 국내 돌발가뭄의 모니터링을 위한 지표로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다. A flash drought is a drought that occurs rapidly within a short period of time, owing to changes in weather and environmental factors that occur rapidly due to extreme weather caused by climate change. Drought damage occurs within a relatively short period of time, and extreme vegetation stress can damage crops due to reduced water supply. Thus, different monitoring methods are required for different drought types. In this study, ESI (Evaporative Stress Index) and EDDI (Evaporative Demand Drought Index) were calculated to evaluate the short-term drought and determine the mechanism that causes flash droughts. The ESI and EDDI both indicates faster responses to the 2017 spring drought event than the SPI (Standardized Precipitation Index), confirming their sensitive drought assessment abilities. A flash drought detection standard was established based on the drought category used in USDM (United States Drought Monitor), and seven flash drought events were detected in South Korea over 5 years (2014-2018). A correlation analysis indicates that, among the hydrometeorological factors, the correlation coefficients between soil moisture/maximum temperature and flash drought occurrence exhibited strong positive (negative) correlations (0.9 and -0.9, respectively). The carbon change pattern obtained using GPP (Gross Primary Productivity) differed, exhibiting a -60% average GPP reduction rate compared to three other regions (JB, CN, and CB) where flash droughts occurred in 2018. We focus our discussion on opportunities to extend flash drought detection and mechanism determination using two drought indices that must be addressed to improve flash drought monitoring in South Korea.
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