중앙아시아. 중앙아시아에서는 가뭄의 시공간적 변동성과 진화적 특성을 이해하는 데 도움이 되는 가뭄 정보가 부족하다. 본 연구에서는 중앙아시아의 기상 및 지형학적 특성을 고려하여 가뭄 분석 자료(즉, 고해상도 Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) 데이터셋)를 활용하고, 3차원(3D) 가뭄 사건을 추출하기 위한 동적 가뭄 탐지(dynamic drought detection technique; DDDT) 기법을 제안하였다. 그 결과, 시공간 차원과 얽혀 있는 가뭄의 시공간적 분포 양상과 특성을 분석할 수 있었다. 1981–2018년 기간 동안 중앙아시아에서의 가뭄 사건을 확인하고, 다양한 가뭄 특성 지표(가뭄 지속기간, 심도, 영향 면적, 강도, 위치(위도 및 경도), 그리고 가뭄 궤적의 거리 및 방향)를 사용하여 그 시공간적 분포 양상과 변동성을 규명하였다. 마지막으로, 모든 3D-가뭄 특성을 포함하는 동적 가뭄 지도(dynamic drought map)를 기반으로 중앙아시아의 조건부 가뭄 모니터링을 위한 새로운 접근법을 제안하였다. 주요 발견은 다음과 같다. (i) 고해상도 데이터셋은 중앙아시아의 기후 및 다양한 지형학적 특성을 고려할 때 가뭄의 발달 과정과 진화적 특성을 해석하는 데 적합하며, (ii) DDDT 알고리즘을 이용해 3차원 개념에서 가뭄 사건을 식별함으로써 중앙아시아에서 규모가 큰 가뭄과 작은 가뭄 대부분을 정량화할 수 있고, (iii) 1981–2018년 연구기간 동안 연구지역에서 발생한 가뭄 궤적의 방향은 종종 횡방향, 즉 동쪽과 서쪽 방향이었으며, (iv) 2008년 초 중앙아시아에서는 새 월별 가뭄의 수가 감소하는 경향이 있었음에도 불구하고, 심한 가뭄이 2008년까지 지속되었다. 동적 가뭄 지도를 통해 원인을 규명한 결과, 2007년 하반기에 매달 발생한 새로운 가뭄의 수는 증가하는 경향을 보였고, 이는 2008년의 장기 가뭄으로 이어졌다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.