• Title/Summary/Keyword: 관측자료활용

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Evaluation of Calibration Function for Regional Scale Soil Moisture Estimation using Cosmic-Ray Neutron Probe in Forest (산악지형에서의 지역 규모 토양수분 산정을 위한 Cosmic-ray neutron probe 교정 함수 평가)

  • Jeong, Jaehwan;Baek, Jong-Jin;Choi, Minha
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.19-19
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    • 2019
  • 토양수분은 지표수가 증발, 유출, 침투되는 과정에 중요한 역할을 하는 수문 인자로, 수문학적인 관점에서 물 순환을 이해하는 데 필수적인 요소이다. 그럼에도 불구하고 토양 내 수분을 측정하는 데 어려움이 많아 국내에서는 토양수분의 지속적인 관측을 위한 관측소 운영이 원활하게 이루어지지 않고 있으며, 주로 유전율식 계측 방식을 통해 지점 기반의 토양수분 자료를 생산하는데 그치고 있다. 최근 발사된 토양수분 위성인 SMAP (Soil Moisture Active Passive)을 비롯한 위성기반의 토양수분 자료와 융합하여 사용하기 위해서는 지점에서의 토양수분 네트워크가 우선적으로 구축되어야 하나, 관측소의 수도 부족할 뿐 아니라, 지형이 복잡하고 산지가 많은 한반도에서는 점 단위의 토양수분 자료의 공간적 대표성이 부족하여 활용에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 운영중인 지점 기반의 토양수분 관측소의 FDR (Frequency Domain Reflectometry), TDR (Time Domain Reflectometry) 센서를 함께 활용하여 산악지형에서의 Cosmic-ray 기반 토양수분자료를 생산하고자 한다. 산악지형에서의 Cosmic-ray 센서는 토양 유기물과 식생 차단 등에 의한 영향이 많으므로 평지에서 토양수분을 산정하기 위한 교정 함수들의 비교 및 평가를 실시하였다. 일반적으로 평지에서 활용되는 교정 함수들은 강우에 따른 토양수분의 거동을 잘 나타내고 있는 것으로 확인되었으나, 갑작스러운 강우로 인한 식생 차단과 토양 유기물의 영향이 커지는 경우 토양수분의 급격한 변동성을 표현하기에는 한계가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구를 기반으로 산악지형에서 Cosmic-ray 센서에 영향을 미치는 인자들을 분석할 수 있으며, 추후 산악지형에서 지역 규모의 토양수분을 관측할 수 있는 관측소를 구축하는데 활용될 것으로 기대된다.

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Study on interannual variation of mountainous evapotranspiration data using eddy covariance method (에디공분산 방법을 이용한 산지 증발산량 경년변화 연구)

  • Kim, Jihun;Kim, Kiyoung;Lee, Yeongil;Jung, Sungwon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.191-191
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    • 2018
  • 최근 기후 변화로 인한 기상이변으로 인해 가뭄의 심도와 지속시간이 길어져 이로 인한 피해가 가중되고 있다. 본 연구는 국가 물 관리에 필요한 증발산량 자료 생산과 특성을 분석할 목적으로 수행되었으며, 본 연구 결과는 국가 물 관리 및 가뭄 분석 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 2010년 국토교통부에서는 "국가수문관측망"에 증발산량 관측소를 포함하여 증발산량 자료가 정기적으로 생산될 수 있게 하였다. 계획수립 이후 일정기간 동안은 관측 방법과 품질관리 방법 등의 체계화되지 않아 전국적으로 확대되지 못하다가 최근에 와서 확대 설치되고 있다. 현재에는 증발산량 관측소가 한강수계 4개소, 금강수계 2개소, 영산강수계 3개소에서 운영되고 있다. 국토교통부 증발산량 관측소는 에디공분산 방식으로 구축되어 있으며, 자료는 30분 간격으로 생산되고 있다. 본 연구에서는 설마천 관측소의 3개년(2015년~2017년) 자료로 산지 증발산량의 경년 변화를 분석하였다. KoFlux 표준화 프로그램(spike 제거, 밀도 보정 등)으로 자료를 처리하였으며, 자료 보충(Gap-filling)은 FAO-PM, MDV, Kalman Filter 방법으로 수행하였다. 설마천 관측소에서 증발산량을 산정하여 산지 증발산량의 경년변화를 분석한 결과, 증발산량은 강수량과 순복산량의 규모에 따라 상이하였다. 또한 비교적 강수량이 적은 해에 증발산 비율이 커지는 특성을 나타내었다. 이는 가뭄 시 증발산을 왕성하게 하는 환경이 조성되어 발생되는 것으로 분석되었다.

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Introduction of Hydrometeorological Services (수문기상 서비스 소개)

  • Kim, Min Ji;Ham, Hyun Jun;Park, Sang Ah;Oh, Tae Suk
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.324-324
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    • 2021
  • 2020년 우리나라 중부지역의 장마철('20.6.10.~8.16.) 기간이 54일로 1973년 전국적인 기상관측을 시작한 이래 가장 길었고, 장마철 전국강수량(686.9mm)은 역대 2위로(1위 '06년 699.1mm) 약 8,000여명의 수재민과 42명의 인명피해가 발생하였다. 이처럼 '이상기후'라 부르는 극한 기상 사건들인 홍수, 폭우, 폭염, 가뭄 등의 자연재해가 해마다 우리나라 포함 전 세계적으로 자주 발생하면서 수문기상 정보 관리 및 활용의 중요성 또한 점차 커지고 있다. 이를 위해 기상청에서는 일반국민과 물관리 관계기관(회원)의 편의와 자료의 활용 증진을 위해 유역별 수문기상 관측·예측 정보를 생산하여 서비스를 제공하고 있다(https://hydro.kma.go.kr). 수문기상 관측 정보는 유역별 면적강수량, 증발산량 등을 산출하여 GIS기반으로 실시간 자료와 2000년 이후 과거 관측강수량의 기간(월, 계절, 연)자료를 제공하며, 예측 자료는 초단기 수치 모델(KLAPS), 레이더(MAPLE), 수문기상 예측모델(UM3km), 한국형 수치 예보 모델(KIM)을 활용하고 있다.

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A Statistical Downscaling of Climate Change Scenarios Using Deep Convolutional Neural Networks (합성곱 신경망(CNN)기반 한반도 지역 대상 기후 변화 시나리오의 통계학적 상세화 기법 개발)

  • Kim, Yun-Sung;Uranchimeg, Sumiya;Yu, Jae-Ung;Cho, Hemie;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.326-326
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    • 2022
  • 기후 변화 시나리오는 온실가스, 에어로졸, 토지이용 변화 등 인위적인 원인으로 발생한 복사강제력 변화를 지구시스템 모델에 적용하여 산출한 미래 기후 전망정보(기온, 강수량, 바람, 습도 등)를 생산하는데 활용된다. 또한, 미래에 기후변화로 인한 영향을 평가하고 피해를 최소화하는데 활용할 수 있는 선제적인 정보로 활용된다. GCM과 RCM은 구조 및 모수화 과정, 불확실성 등의 한계로 인하여 상대적으로 큰 시공간적 규모를 가지며, 실제 관측된 기상인자들을 재현하는데 시공간적 차이 즉 편의(bias)가 발생하며. 실제 관측된 기상인자의 시간적 변화 특성을 재현하지 못하는 문제점을 내재하고 있는 것으로 보고되고 있다. 이러한 점에서 기후모델에서 생산된 정보를 수문학적으로 적용하기 위해서는 시공간적 상세화와 편의 보정은 필수적이다. 본 연구에서는 관측자료를 사용하여 재해석 자료를 편의보정 한 뒤. 기후 변화 시나리오를 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 상세화 과정을 진행하여 고해상도 자료를 생산하였으며, CNN 기반 상세화 기법 적용성은 지상 관측자료 대상으로 평가하였다.

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Downscaling of Land Surface Temperature by Combining Communication, Ocean and Meteorological Satellite (천리안 위성의 기상센서와 해양센서를 활용한 지표면 온도 상세화 기법)

  • Jeong, Jaehwan;Baik, Jongjin;Choi, Minha
    • Journal of Wetlands Research
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    • v.19 no.1
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    • pp.122-131
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    • 2017
  • Remotely sensed satellite data is easier to collect and better to represent local phenomenon than a site data. So they can contribute to the activation and development of many research. However, it is necessary to improve spatial resolution suitable for application in the area of complex topography such as the Korean Peninsula. In this study, finer resolution Land Surface Temperature (LST) was downscaled from 4 km to 500 m by combining GOCI with MI data of Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS). It was then statistically analyzed with LST data observed from the ASOS sites to validate its applicability. As a result, it was found that the errors decreased and correlation increased at the most validation sites, also the spatial distribution analysis showed a similar tendency but it expressed the complicated terrain better. This study suggests possibility of expanding the application range of COMS by producing finer resolution data available in various studies.

Development of GIS-based Arc River Data Model for Building Three-dimensional River Information System (3차원 하천정보화시스템 구축을 위한 GIS 기반 Arc River 데이터 모델 개발)

  • Kim, Dong-Su
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.214-214
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    • 2012
  • 본 논문은 최근 세계적으로 활발히 진행되고 있는 수리정보화시스템의 한 부분이 될 수 있는 하천정보화시스템의 구축의 근간이 되는 3차원 하천 자료 모형으로 개발된 아크리버 (Arc River)자료 모형을 소개한다. Arc River는 지리정보시스템(GIS)에 기반하여 수립되었고 최신 하천 유동 및 하상 계측기법으로 확보된 방대한 양의 관측 자료를 수집, 저장, 처리, 검색, 그리고 분석할 수 있게 하는 표준화된 자료 모형 (data model)이다. Arc River는 지난 10년간 유역 자료 모형의 표준으로 사용되어 온 Arc Hydro 모델의 한계를 극복하여 3차원에서 시공간적으로 변화하는 복수의 하천 관측 자료를 효율적으로 연계하고 GIS에서 활용할 수 있도록 설계되었다. 본 논문은 Arc River의 다양한 설계 원리에 대해 설명하고 실제 ADCP 자료를 활용하여 활성화된 Arc River의 예를 제시한다. Arc River는 향후 하천을 유지, 관리, 해석에 있어 필요한 3차원 하천정보화시스템의 구축의 근간을 이루고 국내에서도 그 활용을 범위를 넓힐 것으로 기대한다.

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Measurement of snow depth using UAV : Case Studies for Daegwalleong (UAV(드론)를 이용한 적설깊이 측정 : 대관령 지역을 대상으로)

  • Lee, Sang Ku;Park, Jeong Ha;Kim, Dong Kyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.129-129
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    • 2019
  • UAV는 시 공간적인 제약을 받지 않고, 경제적 효율적으로 자료를 수집할 수 있는 장점이 있어 토목, 방재, 농업분야 등 다양한 분야에서 차세대 관측 장비로 각광받고 있다. 특히 수자원 분야에서는 하천측량, 수심측량, 지하수 등 연구가 활발히 진행되고 있으나, 현재까지 적설에 대하여 UAV를 활용한 연구가 미비한 실정이다. 본 연구에서는 UAV 측량을 통하여 임의지역의 수치 표고 모형(DEM)을 추출하는 기술을 활용하여 적설깊이를 측정하는데 활용하였다. 먼저 강설 사상 이전 UAV를 통하여 연구지역의 고도를 측정하였으며, 강설 이후 재촬영 및 두 자료의 고도 차이를 계산하여 적설깊이를 계산하였다. UAV 적설깊이 자료의 검증을 위해 지상 관측지점을 설정하여 목측으로 적설을 관측하였으며, 추가적으로 건축물에 가해지는 하중을 계산하기 위해 적설밀도 및 SWE(Snow Water Equivalent)를 관측하였다. 연구지역은 평창군 대관령면 $1.3km^2$크기 내외 지역이며, 2019년 2, 3월 3개의 강설 사상에 대하여 분석하였다. 분석 결과 적설깊이는 토지피복 및 온도와 크게 상관되었으며, 적설하중은 융설의 영향으로 적설깊이와는 크게 상관되지 않는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 적설 피해 예측 및 예방에 활용될 수 있을 것이며, UAV를 통한 적설 측정의 적용가능성을 확인할 수 있었다.

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Analysis of the Hydrological Components of the Seolmacheon Catchment for the Year 2021 (2021년 설마천 유역의 수문성분 분석)

  • Kim, Dong Phil
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.409-409
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    • 2022
  • 환경부 홍수통제소의 경우는 전국단위의 강수량(지상, 레이더), 하천수위, 유사량 관측과 국부적으로 증발산량과 토양수분 관측이 이루어지고 있는 상황이며, 기상청 및 다른 공공기관도 각 목적에 맞게 수문기상관측이 이루어지나 유역(또는 지역) 단위의 물순환 과정(강우량, 유출량, 증발산량, 지하수함양량, 토양수분량 등 포함)을 규명하는 조사·연구는 매우 미비한 실정이다. 개별적인 물순환 성분별 수문조사에서 벗어난 전체적인 관점을 고려한 유역단위의 물순환 과정을 규명하는 것은 매우 중요하다. 즉 물순환 성분별 명확한 수문량 산정 결과는 수자원 개발과 물환경 보전에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 따라서 물순환 성분별 명확한 분석을 위해서는 중·소규모 유역 단위를 대상으로 지속적이고 신뢰성 있는 자료의 획득과 축적이 중요하므로 중·소규모 유역 단위의 대표성 있는 시험유역의 운영은 매우 의미가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 설마천 유역(전적비교 수위관측소 기준, 유역 면적 8.48km2, 유로연장 5.59km, 유로경사 2.15%, 경기도 파주시 적성면 소재)의 2021년 수문관측자료를 이용하여 지표수 물순환 성분인 강우량, 하천유출량, 증발산량을 산정하였다. 기본 관측자료인 강우량은 각 지점강우량의 관측자료의 비교·검토 등 품질관리를 통해 자료를 확정하고 유역평균강우량을 산정하였다. 하천수위는 기준수위표와의 검토를 통해 자료를 확정하였으며, 하천유출량은 기존의 유량측정성과와 단면검토를 통해 수위-유량관계곡선식을 개발하고, 확정된 수위자료를 적용하여 산정하였다. 그리고 증발산량은 유역인근 2개 관측소(동두천 파주)의 기상관측자료를 이용하여 잠재증발산량을 산정하여 추정한 값이며, 그 외 지하수 함양량은 관측 지하수위자료의 결측으로 산정에서 제외하였다. 각 물순환 성분별로 생성된 2021년의 설마천 유역(전적비교 수위관측소 기준)의 총강우량은 1,103.6mm이며, 하천유출량은 620.1mm(총강우량 대비 56.2%), 실제증발산량(잠재증발산량 추정값)은 443.0mm(40.1%)이며, 그 외는 유역 손실량이다. 이와 같이 산정된 물순환 성분별 자료는 유역의 물순환 과정 규명을 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 유역 물관리를 위한 의사결정 과정에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

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위성영상 활용 검증 사이트 구축 및 운영 현황

  • Lee, Gwang-Jae;Yun, Bo-Yeol;Kim, Yun-Su;Kim, Yong-Seung
    • Current Industrial and Technological Trends in Aerospace
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    • v.4 no.1
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    • pp.92-99
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    • 2006
  • 지구관측위성을 통해 획득되는 다양한 원격탐사 자료는 정부 및 공공기관 등 공공의 업무에 매우 유용한 각종 주제정보를 제공하며, 이는 상업적 지구관측 자료의 활용 및 판매 증대 등으로 나타나고 있다. 그러나 이와 같은 위성원격탐사 자료를 이용하여 생성되는 다양한 주제정보는 그 신뢰성에 대한 명확한 검증작업을 거친 후에야 활용이 가능하다. 이를 위하여 우주개발 선진국의 경우 위성발사 초기단계에서부터 주기적으로 영상자료에 대한 검․보정 활동을 체계적으로 수행함과 동시에 그 활용 결과물을 검증하고 실제 적용하기 위한 다양한 지상 검증 사이트를 구축하여 운영하고 있다. 본 논문에서는 해외 위성영상 활용 검증 사이트의 구축 현황과 운영 실태 등에 대하여 서술하고자 한다.

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Global Ocean Data Assimilation and Prediction System in KMA: Description and Assessment (기상청 전지구 해양자료동화시스템(GODAPS): 개요 및 검증)

  • Chang, Pil-Hun;Hwang, Seung-On;Choo, Sung-Ho;Lee, Johan;Lee, Sang-Min;Boo, Kyung-On
    • Atmosphere
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    • v.31 no.2
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    • pp.229-240
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    • 2021
  • The Global Ocean Data Assimilation and Prediction System (GODAPS) in operation at the KMA (Korea Meteorological Administration) is introduced. GODAPS consists of ocean model, ice model, and 3-d variational ocean data assimilation system. GODAPS assimilates conventional and satellite observations for sea surface temperature and height, observations of sea-ice concentration, as well as temperature and salinity profiles for the ocean using a 24-hour data assimilation window. It finally produces ocean analysis fields with a resolution of 0.25 ORCA (tripolar) grid and 75-layer in depth. This analysis is used for providing a boundary condition for the atmospheric model of the KMA Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5) in addition to monitoring on the global ocean and ice. For the purpose of evaluating the quality of ocean analysis produced by GODAPS, a one-year data assimilation experiment was performed. Assimilation of global observing system in GODAPS results in producing improved analysis and forecast fields with reduced error in terms of RMSE of innovation and analysis increment. In addition, comparison with an unassimilated experiment shows a mostly positive impact, especially over the region with large oceanic variability.