농경지 피해사례 기반의 농업가뭄 발생 우려지역 선정 방법론 개발

• 영문명: Developing Methodology for Selecting Agricultural Drought-Prone Regions: Focusing on Actual Agricultural Land Damage Area
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 김효찬(Hyochan Kim) 차호영(Hoyoung Cha) 전창현(Changhyun Jun) 유도근(Do Guen Yoo) 백종진(Jongjin Baik)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』25권 3호, 167~181쪽, 전체 15쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.06.30

국문 초록

본 연구에서는 농업특화지역(Rural Specialization Districts, RSD)을 선정하고, 농업가뭄에 의한 농경지 피해 자료를 이용하여 농업가뭄 발생 우려지역을 결정하는 방법론을 제안하였다. RSD는 전국 162개 시·군 단위의 행정구역 중에서 4가지 농업특성 인자를 기반으로 선정한 농업 중심 지역을 의미한다. 본 연구에서는 RSD를 선정하기 위한 자료로 국가통계포털(https://kosis.kr)의 농업 관련 인구 및 자연·지리적 특성 인자를 수집하였다. 해당 인자들은 주성분 분석을 통해 지역별 농업 특화 정도를 반영하는 하나의 주성분 점수로 변환되었고, 주성분 점수가 상위 50% 이상인 지역들을 RSD로 정의하였다. 농업가뭄 발생 우려지역은 RSD를 대상으로 실제 농경지 피해면적 비율(Agricultural Land Damage Percentage, ADP)과 수문·기상학적 인자(Hydro- Meteorological Index, HMI) 간의 관계 분석을 통해 선정하였다. ADP는 국가가뭄정보통계집(2018~2019년)을 기반으로 조사된 농경지 피해면적 자료이고, HMI는 기상자료개방포털(https://data.kma.go.kr)의 평년대비 영농기 강수량(Agricultural Precipitation Normals, APN) 자료와 국가가뭄정보통계집의 지역별 평년대비 농업용 저수지 저수율(Agricultural Reservoir Storage Ratio Normals, ARN) 자료를 활용하였다. 본 연구에서는 두 가지 인자 데이터를 4분면으로 나누어 잠재적 농업가뭄 피해 영향도를 분석하였고, HMI가 상대적으로 작으면서 ADP가 큰 지역 군집을 농업가뭄 발생 우려지역으로 정의하였다. 그 결과, 인천광역시, 충청남도 태안군, 충청남도 홍성군이 APN과 ARN에 대해서 공통적으로 농업가뭄 발생 고위험군 지역으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 방법론은 추후 농업가뭄 피해 모니터링을 위한 우선 지역을 파악하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

영문 초록

This study proposes a methodology to detect drought-prone agricultural regions by designating the Rural Specialization District (RSD) based on agricultural traits and mapping the interplay between the Agricultural land Damage Percentage (ADP) and Hydro- Meteorological Index (HMI). The RSD refers to agricultural regions selected from 162 administrative districts nationwide according to four agricultural characteristic factors. To identify the RSD, datasets related to the agricultural population and natural geographical characteristics were collected from the Korea Statistical Information Service (https://kosis.kr). These factors were transformed into a single principal component score reflecting the degree of agricultural features in each region using principal component analysis. Regions with principal component scores in the top 50% were categorized as RSD. Subsequently, the Agricultural Drought-Prone Region was identified by analyzing the relationship between ADP and HMI in the RSD. The ADP was calculated using agricultural damage data from the National Drought Information Statistics (2018-2019), while the HMI comprised data on Agricultural Precipitation Normals (APN) and Agricultural Reservoir storage ratio Normals (ARN) from the Korea Meteorological Administration (https://data.kma.go.kr) and National Drought Information Statistics, respectively. This study divided these two factors into quadrants to analyze the agricultural drought’s potential influence. Regions with a relatively low HMI but high ADP levels were categorized as high-risk areas for potential agricultural drought. Based on these results (i.e., APN and ARN indicators), Incheon Metropolitan City, Taean, and Hongseong (i.e., Chungcheongnam-do) were identified as high-risk areas for agricultural drought. The proposed methodology is expected to help prioritize the monitoring of regions for preventing agricultural drought damage in the future.

목차

1. 서 론

2. 연구 대상지역 및 자료

3. 연구 방법론

4. 적용 결과 및 토의

5. 결 론

감사의 글

References

키워드

농업가뭄 발생 우려지역 농업특화지역 농경지 피해 면적 비율 수문·기상학적 인자 주성분 분석 Agricultural Drought-Prone Region Rural Specialization District Agricultural Land Damage Percentage Hydro-Meteorological Index Principal Component Analysis