Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations2182
Missing cells105
Missing cells (%)0.8%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory106.7 KiB
Average record size in memory50.1 B

Variable types

Categorical2
Numeric2
Text2

Dataset

Description과거 국내가뭄정보 제공을 위한 시대명, 왕명, 가뭄피해내역 등 조선왕조실록에 기록된 가뭄의 사례 정보 데이터 항목을 제공합니다.
Author한국수자원공사
URLhttps://www.data.go.kr/data/15049895/fileData.do

Alerts

출처 has constant value ""Constant
연 is highly overall correlated with 시대High correlation
시대 is highly overall correlated with 연High correlation
시대 is highly imbalanced (82.7%)Imbalance
왕명 has 105 (4.8%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2023-12-12 17:27:36.075915
Analysis finished2023-12-12 17:27:37.969759
Duration1.89 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

시대
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct7
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size17.2 KiB
조선
2033 
현대
 
89
일제강점기
 
16
백제
 
15
고려
 
15
Other values (2)
 
14

Length

Max length5
Median length2
Mean length2.0233731
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row백제
2nd row고구려
3rd row백제
4th row고구려
5th row백제

Common Values

ValueCountFrequency (%)
조선 2033
93.2%
현대 89
 
4.1%
일제강점기 16
 
0.7%
백제 15
 
0.7%
고려 15
 
0.7%
신라 11
 
0.5%
고구려 3
 
0.1%

Length

2023-12-13T02:27:38.079305image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T02:27:38.225550image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
조선 2033
93.2%
현대 89
 
4.1%
일제강점기 16
 
0.7%
백제 15
 
0.7%
고려 15
 
0.7%
신라 11
 
0.5%
고구려 3
 
0.1%

연
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct394
Distinct (%)18.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1586.225
Minimum15
Maximum2015
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size19.3 KiB
2023-12-13T02:27:38.397649image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum15
5-th percentile1409
Q11499.5
median1576
Q31675
95-th percentile1901
Maximum2015
Range2000
Interquartile range (IQR)175.5

Descriptive statistics

Standard deviation203.16767
Coefficient of variation (CV)0.1280825
Kurtosis17.561952
Mean1586.225
Median Absolute Deviation (MAD)85
Skewness-2.5636189
Sum3461143
Variance41277.103
MonotonicityIncreasing
2023-12-13T02:27:38.550820image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1436 30
 
1.4%
1542 28
 
1.3%
1547 28
 
1.3%
1517 27
 
1.2%
1553 26
 
1.2%
1530 24
 
1.1%
1526 24
 
1.1%
1619 22
 
1.0%
1632 22
 
1.0%
1652 21
 
1.0%
Other values (384) 1930
88.5%
ValueCountFrequency (%)
15 1
< 0.1%
45 1
< 0.1%
90 1
< 0.1%
108 2
0.1%
112 1
< 0.1%
174 1
< 0.1%
187 1
< 0.1%
239 1
< 0.1%
246 1
< 0.1%
248 1
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
2015 11
0.5%
2014 4
 
0.2%
2013 2
 
0.1%
2012 9
0.4%
2008 9
0.4%
2006 1
 
< 0.1%
2001 20
0.9%
2000 1
 
< 0.1%
1997 1
 
< 0.1%
1994 8
 
0.4%

순번
Real number (ℝ)

Distinct30
Distinct (%)1.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean6.2552704
Minimum1
Maximum30
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size19.3 KiB
2023-12-13T02:27:38.716394image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q12
median5
Q39
95-th percentile18
Maximum30
Range29
Interquartile range (IQR)7

Descriptive statistics

Standard deviation5.4351588
Coefficient of variation (CV)0.8688927
Kurtosis1.6757657
Mean6.2552704
Median Absolute Deviation (MAD)3
Skewness1.3769753
Sum13649
Variance29.540951
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T02:27:39.231224image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=30)
ValueCountFrequency (%)
1 394
18.1%
2 279
12.8%
3 219
10.0%
4 186
8.5%
5 159
 
7.3%
6 144
 
6.6%
7 124
 
5.7%
8 105
 
4.8%
9 88
 
4.0%
10 71
 
3.3%
Other values (20) 413
18.9%
ValueCountFrequency (%)
1 394
18.1%
2 279
12.8%
3 219
10.0%
4 186
8.5%
5 159
7.3%
6 144
 
6.6%
7 124
 
5.7%
8 105
 
4.8%
9 88
 
4.0%
10 71
 
3.3%
ValueCountFrequency (%)
30 1
 
< 0.1%
29 1
 
< 0.1%
28 3
 
0.1%
27 4
 
0.2%
26 5
0.2%
25 5
0.2%
24 7
0.3%
23 7
0.3%
22 9
0.4%
21 11
0.5%

왕명
Text

MISSING 

Distinct57
Distinct (%)2.7%
Missing105
Missing (%)4.8%
Memory size17.2 KiB
2023-12-13T02:27:39.497175image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length4
Median length2
Mean length2.07896
Min length2

Characters and Unicode

Total characters4318
Distinct characters63
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique27 ?
Unique (%)1.3%

Sample

1st row온조왕
2nd row민중왕
3rd row개로왕
4th row태조왕
5th row개로왕
ValueCountFrequency (%)
중종 323
15.6%
세종 262
12.6%
인조 213
10.3%
숙종 174
8.4%
명종 173
8.3%
영조 118
 
5.7%
태종 108
 
5.2%
선조 103
 
5.0%
광해군 92
 
4.4%
효종 88
 
4.2%
Other values (47) 423
20.4%
2023-12-13T02:27:40.002851image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
종 1354
31.4%
조 562
13.0%
중 324
 
7.5%
세 289
 
6.7%
인 219
 
5.1%
숙 175
 
4.1%
명 173
 
4.0%
군 128
 
3.0%
태 127
 
2.9%
영 118
 
2.7%
Other values (53) 849
19.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 4318
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
종 1354
31.4%
조 562
13.0%
중 324
 
7.5%
세 289
 
6.7%
인 219
 
5.1%
숙 175
 
4.1%
명 173
 
4.0%
군 128
 
3.0%
태 127
 
2.9%
영 118
 
2.7%
Other values (53) 849
19.7%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4318
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
종 1354
31.4%
조 562
13.0%
중 324
 
7.5%
세 289
 
6.7%
인 219
 
5.1%
숙 175
 
4.1%
명 173
 
4.0%
군 128
 
3.0%
태 127
 
2.9%
영 118
 
2.7%
Other values (53) 849
19.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4318
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
종 1354
31.4%
조 562
13.0%
중 324
 
7.5%
세 289
 
6.7%
인 219
 
5.1%
숙 175
 
4.1%
명 173
 
4.0%
군 128
 
3.0%
태 127
 
2.9%
영 118
 
2.7%
Other values (53) 849
19.7%

설명
Text

Distinct2178
Distinct (%)99.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size17.2 KiB
2023-12-13T02:27:40.470852image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length1024
Median length472.5
Mean length223.88818
Min length10

Characters and Unicode

Total characters488524
Distinct characters2880
Distinct categories13 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks7 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique2174 ?
Unique (%)99.6%

Sample

1st row봄과 여름에는 크게 기근이 들어서 백성들이 서로 잡아먹었다. 27년(온조왕 45년) 봄과 여름에는 크게 가물어서 초목(草木)이 타 죽었다.
2nd row5월에 동쪽지방에 大水가 지고 백성들이 기근에 빠지므로 창곡을 풀어 이를 구제하였다.
3rd row3월에 크게 가물어서 보리가 없었다.
4th row봄과 여름에는 큰 가뭄으로 적지(赤地, 맨땅)가 되었다.
5th row봄과 여름에는 가뭄으로 기근이 들어서 백성들이 서로 잡아먹었다.
ValueCountFrequency (%)
가뭄이 706
 
0.6%
수 677
 
0.6%
것이 599
 
0.5%
비가 572
 
0.5%
모두 452
 
0.4%
하였다 446
 
0.4%
하니 435
 
0.4%
아뢰기를 420
 
0.4%
것을 417
 
0.4%
그 417
 
0.4%
Other values (31202) 103872
95.3%
2023-12-13T02:27:41.120928image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
106853
 
21.9%
하 15408
 
3.2%
이 14090
 
2.9%
) 9440
 
1.9%
( 9345
 
1.9%
가 8602
 
1.8%
다 8431
 
1.7%
. 7436
 
1.5%
을 7127
 
1.5%
는 7074
 
1.4%
Other values (2870) 294718
60.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 340597
69.7%
Space Separator 106853
 
21.9%
Other Punctuation 17148
 
3.5%
Close Punctuation 9663
 
2.0%
Open Punctuation 9568
 
2.0%
Decimal Number 2153
 
0.4%
Initial Punctuation 1096
 
0.2%
Final Punctuation 1081
 
0.2%
Math Symbol 276
 
0.1%
Lowercase Letter 76
 
< 0.1%
Other values (3) 13
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
하 15408
 
4.5%
이 14090
 
4.1%
가 8602
 
2.5%
다 8431
 
2.5%
을 7127
 
2.1%
는 7074
 
2.1%
에 6983
 
2.1%
지 6132
 
1.8%
니 5758
 
1.7%
고 5304
 
1.6%
Other values (2819) 255688
75.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 7436
43.4%
, 6582
38.4%
" 2054
 
12.0%
· 858
 
5.0%
% 89
 
0.5%
! 80
 
0.5%
: 40
 
0.2%
… 3
 
< 0.1%
' 3
 
< 0.1%
/ 2
 
< 0.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 432
20.1%
0 304
14.1%
2 262
12.2%
5 230
10.7%
3 209
9.7%
4 180
8.4%
6 161
 
7.5%
7 158
 
7.3%
8 122
 
5.7%
9 95
 
4.4%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 9440
97.7%
] 140
 
1.4%
》 40
 
0.4%
】 24
 
0.2%
〉 14
 
0.1%
」 4
 
< 0.1%
』 1
 
< 0.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 9345
97.7%
[ 140
 
1.5%
《 40
 
0.4%
【 24
 
0.3%
〈 14
 
0.1%
「 4
 
< 0.1%
『 1
 
< 0.1%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
< 112
40.6%
> 112
40.6%
~ 40
 
14.5%
∼ 12
 
4.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 68
89.5%
a 4
 
5.3%
h 4
 
5.3%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
“ 948
86.5%
‘ 148
 
13.5%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
” 936
86.6%
’ 145
 
13.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 7
87.5%
V 1
 
12.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
106853
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㏊ 3
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 320609
65.6%
Common 147843
30.3%
Han 19988
 
4.1%
Latin 84
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Han
ValueCountFrequency (%)
災 315
 
1.6%
道 245
 
1.2%
祭 193
 
1.0%
雨 191
 
1.0%
旱 179
 
0.9%
祈 172
 
0.9%
事 172
 
0.9%
大 162
 
0.8%
臣 150
 
0.8%
李 144
 
0.7%
Other values (1785) 18065
90.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
하 15408
 
4.8%
이 14090
 
4.4%
가 8602
 
2.7%
다 8431
 
2.6%
을 7127
 
2.2%
는 7074
 
2.2%
에 6983
 
2.2%
지 6132
 
1.9%
니 5758
 
1.8%
고 5304
 
1.7%
Other values (1024) 235700
73.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
106853
72.3%
) 9440
 
6.4%
( 9345
 
6.3%
. 7436
 
5.0%
, 6582
 
4.5%
" 2054
 
1.4%
“ 948
 
0.6%
” 936
 
0.6%
· 858
 
0.6%
1 432
 
0.3%
Other values (36) 2959
 
2.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
m 68
81.0%
I 7
 
8.3%
a 4
 
4.8%
h 4
 
4.8%
V 1
 
1.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 320609
65.6%
ASCII 144708
29.6%
CJK 19988
 
4.1%
Punctuation 2180
 
0.4%
None 1024
 
0.2%
Math Operators 12
 
< 0.1%
CJK Compat 3
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
106853
73.8%
) 9440
 
6.5%
( 9345
 
6.5%
. 7436
 
5.1%
, 6582
 
4.5%
" 2054
 
1.4%
1 432
 
0.3%
0 304
 
0.2%
2 262
 
0.2%
5 230
 
0.2%
Other values (23) 1770
 
1.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
하 15408
 
4.8%
이 14090
 
4.4%
가 8602
 
2.7%
다 8431
 
2.6%
을 7127
 
2.2%
는 7074
 
2.2%
에 6983
 
2.2%
지 6132
 
1.9%
니 5758
 
1.8%
고 5304
 
1.7%
Other values (1024) 235700
73.5%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
“ 948
43.5%
” 936
42.9%
‘ 148
 
6.8%
’ 145
 
6.7%
… 3
 
0.1%
None
ValueCountFrequency (%)
· 858
83.8%
》 40
 
3.9%
《 40
 
3.9%
【 24
 
2.3%
】 24
 
2.3%
〉 14
 
1.4%
〈 14
 
1.4%
「 4
 
0.4%
」 4
 
0.4%
『 1
 
0.1%
CJK
ValueCountFrequency (%)
災 315
 
1.6%
道 245
 
1.2%
祭 193
 
1.0%
雨 191
 
1.0%
旱 179
 
0.9%
祈 172
 
0.9%
事 172
 
0.9%
大 162
 
0.8%
臣 150
 
0.8%
李 144
 
0.7%
Other values (1785) 18065
90.4%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
∼ 12
100.0%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㏊ 3
100.0%

출처
Categorical

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- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
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1st row- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
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3rd row- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
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5th row- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)

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- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water) 2182
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A simple visualization of nullity by column.
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Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.

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시대연순번왕명설명출처
0백제151온조왕봄과 여름에는 크게 기근이 들어서 백성들이 서로 잡아먹었다. 27년(온조왕 45년) 봄과 여름에는 크게 가물어서 초목(草木)이 타 죽었다.- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
1고구려451민중왕5월에 동쪽지방에 大水가 지고 백성들이 기근에 빠지므로 창곡을 풀어 이를 구제하였다.- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
2백제901개로왕3월에 크게 가물어서 보리가 없었다.- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
3고구려1081태조왕봄과 여름에는 큰 가뭄으로 적지(赤地, 맨땅)가 되었다.- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
4백제1082개로왕봄과 여름에는 가뭄으로 기근이 들어서 백성들이 서로 잡아먹었다.- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
5신라1121파사왕봄과 여름에 큰 가뭄(大旱)으로 기근이 들어서 백성들이 서로 잡아먹었다.- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
6신라1741아달라왕봄에는 가뭄이 들어서 우물과 샘물이 모두 말랐다.- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
7백제1871초고왕5월에 왕도(王都)에 가뭄이 들어 우물과 샘과 한강 물줄기가 모두 말랐다.- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
8백제2391고이왕봄과 여름에 가뭄이 들어서 정월부터 4월까지 비가 오지 않았다.- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
9백제2461고이왕크게 가물어서 보리가 없었다.- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
시대연순번왕명설명출처
2172현대20152<NA>4월부터 전국적으로 가뭄발생 지역 확산.- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
2173현대20153<NA>중부지방을 중심으로 가뭄 확산.- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
2174현대20154<NA>전국 평균 강수량 평년대비 62%수준, 중부지방은 45~54%수준(2015년 11월 1일 기준)- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
2175현대20155<NA>보령댐 저수율 최저 18.9%(2015년 11월 6일)- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
2176현대20156<NA>한강 유역 역대 1번째, 금강 유역 역대 2번째 최저 강수량 기록.- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
2177현대20157<NA>2015년 12월 기준 보령댐, 횡성댐, 용담댐 역대 최저 저수율 기록.- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
2178현대20158<NA>댐 대부분이 주의~심각단계 용수부족- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
2179현대20159<NA>보령댐은 2015년 홍수기 7~9월 강수량이 예년의 1/3 수준에도 못미침(저수량 심각단계)- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
2180현대201510<NA>다목적댐의 평균 유입량 총 78.3억m3(예년의 43.7% 수준)- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)
2181현대201511<NA>한강과 금강 유역 : 50~100년 빈도 재현기간, 낙동강 유역 : 10~20년 빈도, 나머지 유역 : 10년 이하의 빈도.- 재해 극복 30년사 (행정안전부 중앙재해대책본부, 1995.12)-국역 증보문헌비고(세종대왕기념사업회, 2000)-국립방재연구원, 2009-「2008~2009 가뭄극복추진 성과보고서」 (중앙재난대책안전본부, 2009)-「2012년 가뭄백서」 (한국농어촌공사, 2012)-2012년 소방방재청 제공-「2013년 이상기후 보고서」(기상청)-K-water, 2015-「2015년 가뭄기록조사보고서」(국토교통부, K-water)