지역의 사회·경제적 인자와 용수공급체계를 고려한 가뭄 위험도 평가
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Kim, Ji Eun | - |
dc.contributor.author | Kim, Min Ji | - |
dc.contributor.author | Choi, Sijung | - |
dc.contributor.author | Lee, Joo-Heon | - |
dc.contributor.author | Kim, Tae-Woong | - |
dc.date.accessioned | 2023-07-27T12:06:52Z | - |
dc.date.available | 2023-07-27T12:06:52Z | - |
dc.date.created | 2023-06-16 | - |
dc.date.issued | 2022-08 | - |
dc.identifier.issn | 2799-8746 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/188227 | - |
dc.description.abstract | 가뭄은 자연적 현상이지만, 지역의 물리적 및 사회적 요소와 결합되어 피해가 발생한다. 특히, 각종 용수 공급 및 수요과 연관되어 사회 경제적으로 큰 피해를 야기시킨다. 비슷한 심도의 기상학적 가뭄에도 지역의 특성과 용수공급체계에 따라 실제로 발생하는 가뭄 피해는 다르다. 본 연구에서는 지역의 사회·경제적 인자와 용수공급체계를 고려하여 가뭄 위험도를 평가하였다. 노출성은 용수공급 과부족량을 나타내는 결합가뭄관리지수(JDMI)를 등급화하여 평가하였다. 취약성은 가뭄에 영향을 받는 10개의 사회·경제적 인자에 엔트로피, PCA 및 GMM를 적용하여 가중평균하여 평가하였다. 대응능력은 지역의 용수능력을 나타내는 인자들을 베이지안 네트워크에 적용하여 평가하였다. 위험도는 노출성, 취약성 및 대응능력을 통합하여 결정하였다. 용수공급 실패 사상의 발생 가능성을 의미하는 가뭄 노출성을 평가한 결과, 괴산군이 0.81로 가장 높게 나타났다. 가뭄 취약성의 경우, 대전광역시가 0.61로 매우 취약한 것으로 나타났다. 지역의 용수공급체계가 고려된 가뭄 대응능력을 평가한 결과, 세종시가 가뭄 대응능력이 가장 낮은 것으로 나타났다. 마지막으로 위험도를 평가한 결과, 청주시가 가장 높게 나타났다. 이러한 결과를 통해 가뭄에 대한 위험 및 취약 원인을 파악하였으며, 향후 지역의 특성을 고려한 가뭄 피해 저감 정책 마련이 가능하다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | Korea Water Resources Association | - |
dc.title | 지역의 사회·경제적 인자와 용수공급체계를 고려한 가뭄 위험도 평가 | - |
dc.title.alternative | Drought risk assessment considering regional socio-economic factors and water supply system | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | Kim, Tae-Woong | - |
dc.identifier.doi | 10.3741/JKWRA.2022.55.8.589 | - |
dc.identifier.scopusid | 2-s2.0-85159305595 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | Journal of Korea Water Resources Association, v.55, no.8, pp.589 - 601 | - |
dc.relation.isPartOf | Journal of Korea Water Resources Association | - |
dc.citation.title | Journal of Korea Water Resources Association | - |
dc.citation.volume | 55 | - |
dc.citation.number | 8 | - |
dc.citation.startPage | 589 | - |
dc.citation.endPage | 601 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Article | - |
dc.identifier.kciid | ART002869460 | - |
dc.description.journalClass | 1 | - |
dc.description.isOpenAccess | Y | - |
dc.description.journalRegisteredClass | scopus | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Bayesian network | - |
dc.subject.keywordAuthor | Drought risk | - |
dc.subject.keywordAuthor | Joint drought management index | - |
dc.subject.keywordAuthor | Water supply system | - |
dc.identifier.url | https://scienceon.kisti.re.kr/srch/selectPORSrchArticle.do?cn=JAKO202225753003114&SITE=CLICK | - |
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