본 연구에서는 다중분위회귀분석모형(Multiple Quantile Regression Model, MQRM)과 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중분위회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 71개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중분위회귀분석 모형은 LST 인자를 중심으로 각각의 분위(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95)에 해당되는 값의 회귀식을 NDVI, 강수 입력자료를 독립인자로서 조합하여 계절 및 토성에 따른 총 80개의 회귀식을 산정하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.70 (철원), 0.90 (춘천), 0.85 (수원), 0.65 (서산), 0.78 (청주), 0.82 (전주), 0.62 (순천), 0.63 (진주), 0.78 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 다중분위회귀 모형의 성능을 검증하기 위해 기존의 다중선형회귀모형의 결과와 비교하여 크게 개선됨을 나타냈다.
본 연구에서는 다중회귀분석모형(MLRM)과 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상 관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 68개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중회귀분석 모형은 각각의 입력자료를 독립인자로서 조합하여 12개의 시나리오를 만들었다. 시공간적 경향을 고려하기 위하여 계절별, 토양 토성(soil texture)를 구분하여 회귀분석을 실시하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.80 (철원), 0.90 (춘천), 0.80 (수원), 0.63 (서산), 0.77 (청주), 0.82 (전주), 0.52 (순천), 0.63 (진주), 0.99 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 토양수분을 예측하기 위한 인자 중 가장 민간함 LST를 보정하지 않는 토양수분 예측 방법은 상당한 오차를 포함하게 되어 실측 토양수분 결과와 크게 차이가 나타남을 보여주었다.
토양수분은 물 순환의 필수적인 요소로써 수문순환 및 기상 현상에 큰 영향을 미친다. 현재 우리나라에서는 토양수분 자료구축을 위해 Frequency Domain Reflectometry (FDR), Time Domain Reflectometry (TDR) 센서를 활용하여 지점 단위 토양수분 자료를 생산하고 있다. 그러나 한반도는 도서, 산간 지역이 다수 분포하고 있어, 지점관측 센서만으로 공간 대표성을 갖는 토양수분 자료를 산출하기 어렵다. 이에, 광범위한 지역을 장기간 모니터링 할 수 있는 원격탐사 기법을 활용하여, Advanced SCATterometer (ASCAT), Soil Moisture Active and Passive (SMAP) 등의 공간 단위 토양수분 자료의 적용성이 평가되고 있다. 하지만, 공간 토양수분 자료의 검증을 위해 필수적인 지점 토양수분 자료가 구축되지 않은 미계측지역이 다수 존재하며, 한반도와 같이 지형적 복잡성이 높게 나타나는 지역에서는 계측지역에서의 활용성 평가 결과가 미계측지역에서도 유사하게 나타난다고 가정하기 어렵다. 이에 본 연구에서는, 미계측지역의 공간 토양수분 자료를 산출하고자 계측지역에서 SM2RAIN 알고리즘으로 산출된 강수량 자료와 위성 산출 자료 그리고 지점관측 자료의 관계성을 분석했다. SM2RAIN 알고리즘의 입력자료는 Advanced SCATterometer (ASCAT) 토양수분 자료를 활용했다. ASCAT 토양수분 자료와 SM2RAIN 강수 자료의 검증을 위해 기상청에서 제공하는 Automated Agriculture Observing System (AAOS) 토양수분 자료, Automatic Weather System (AWS) 강수량 자료와 Global Precipitation Measurement (GPM) 강수 자료를 활용하였다. 전반적으로 ASCAT 토양수분을 통해 산출한 SM2RAIN 강수량의 추정과GPM 강수량이 유의미한 상관성이 나타나는 것을 확인할 수 있었으며, 추후 Downscaling 기법과 연계하여 지형적 복잡성이 높게 나타나는 지역의 토양수분 추정이 가능할 것으로 기대된다.
수문 순환과 물 수지에 관한 연구는 강수량, 지표유출량, 지하수, 토양수분 및 증발산량 등에 대한 관측이 이루어질 때 실제로 규명될 수 있다. 하지만, 수문 순환과 물수지 평가에 중요한 부분을 차지하는 증발산량의 경우 관측값보다 단순한 가정이나 경험식에 의한 추정값을 사용하고 있다. 따라서, 수문 순환과 물수지의 정량적인 분석을 위해서는 수문 순환 과정에서 상당부분을 차지하는 증발산량의 측정(실측)과 자료의 축척이 필요한 실정이다. 본 연구는 국토교통부의 기초수문자료 구축사업의 일환으로 수행되었으며, 수문자료의 다양화 목적을 가지고 에디공분산 기술을 사용하여 증발산량을 직접 관측하고 있다. 관측지점은 한반도의 약 70%를 차지하는 산림지 중 대표적 식생 기능 형태인 혼효림으로 구성된 지점(설마천 관측소, 2007년 8월부터)과, 인위적인 관개가 이루어지는 농경지(청미천 관측소, 2008년 8월부터)에서의 증발산량 측정을 수행하였다. 관측된 자료를 활용하여 관측소별로 연도별 증발산량 특성을 분석한 결과는 다음과 같다. 설마천 관측소(주변식생 : 혼효림)에서 산정된 연증발산량은 2008년 471.7mm, 2009년 408.4mm, 2010년 489.4mm, 2011년 387.0mm, 2012년 323.3mm, 2013년 293.3mm, 2014년 360.9mm, 2015년 419.6mm, 2016년 566.9mm이고, 발생한 강수량 대비 증발산 비율은 18.9%~56.2%범위로 산정되었다. 청미천 관측소(주변식생 : 농경지)에서 산정된 연증발산량은 2009년 571.8mm, 2010년 650.6mm, 2011년 523.9mm, 2012년 509.8mm, 2013년 467.9mm 2014년 533.9mm, 2015년 600.5mm, 2016년 588.0mm이고, 발생한 강수량 대비 증발산량의 비율은 25.6%~71.4%범위로 산정되었다. 강수량 대비 증발산량 비율의 최대값은 설마천 관측소는 2014년, 청미천 관측소는 2015년에 발생하였다. 평균 증발산량 비율은 산림지인 설마천 관측소보다 논경지인 청미천 관측소가 평균 13.3%정도 높은 특성을 보였다.
행성 및 타이탄과 같은 태양계 내의 면천체(extended source)를 관측하기 위해서는 공간분해능이 높은 대형망원경과 파장분해능이 높은 분광기가 필요하다. 특히 분광 관측 자료를 이용하면 행성 및 타이탄의 대기 구성 성분 및 그 성분비, 온도 분포, 구름과 연무 등의 수직 구조 등을 알 수 있다. 최근 연구에서는 구름, 연무, 비 등의 생성 과정에 불포화/초과포화 상태의 메탄, 에탄, 에틸렌 등이 관여하는 것이 새롭게 알려져 보다 활발한 후속 연구가 필요하다. 현재 개발 중인 IGRINS는 적외선 영역의 H band($1.49{\sim}1.8{\mu}m$)와 K band($1.96{\sim}2.46{\mu}m$)를 동시에 관측할 수 있고, McDonald 2.7m 망원경에 부착할 때 R~40,000의 높은 분해능을 가지는 장비로서 태양계 천체를 관측하는 데에 매우 적합하다. 따라서 향후 IGRINS가 본격적으로 가동될 때 얻을 수 있는 자료에 대한 사전 연구가 필요하며, 이는 대형 망원경 및 고분산 분광기를 이용한 관측, 자료 처리 및 분석 등의 경험에 기반을 두어 진행되어야 한다. 이에 NIFS/Gemini에 의해 관측된 타이탄 분광 자료와 TEXES/IRTF에 의해 획득된 목성극지방의 분광 자료를 분석하는 사전 연구를 진행하고 있다. 목성에 대해서는, 극지방에서 관측되는 hotspot, warm, normal 지역의 근적외선 영역 분광선 분석을 통해 기존에 결정되어 있지 않은 극지방 성층권의 고도에 따른 온도분포를 알아본다. 타이탄에 대해서는, 근적외선 영역의 메탄흡수밴드에서 관측된 주연증광(Limb brightening) 현상을 복사전달모델로 구현함으로써 어떤 기작이 이 현상에 가장 큰 영향을 미치는지에 대해 알아본다. 이런 태양계 천체 자료에 대한 연구는 향후 mission 및 rover 작업을 수행함에 있어 기본적인 정보로서 활용될 수 있다.
본 연구에서는 관측지점의 공간분포에 따라 영향반경을 결정하는 M-PRISM(Modified PRISM)을 이용하여 고해상도의 장기 격자자료를 생성하고자 하였다. 장기 기상관측자료를 제공하는 국내 60개 종관기상관측점의 자료를 기반으로 $5km{\times}5km$ 해상도의 일강수량, 일최고 및 일최저기온 등의 자료를 생성하였고 정량적 평가지표를 산정하여 평가하였다. 이와 더불어 일강수량에 대해서는 강수발생빈도를 추정할 수 있는 정성적 평가지표를 산정하고 기존 PRISM과 비교하였다. 정량적 평기지표에서는 두 모형 사이에 뚜렷한 차이를 보이지 않았지만 정성적 평가지표에서는 M-PRISM이 우수한 결과를 나타내었다. 특히 강수 공간분포의 변동성이 큰 호우사상의 경우 M-PRISM이 효용성이 더욱 크게 나타남을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 속초 인근의 파향 파고계로 관측된 파랑 자료를 이용하여 동해안 주요지역에 너울성 고파를 예측하는 알고리즘을 개발하였다. SWAN 모형을 이용하여 연안의 파랑 관측 자료로부터 고파 발생지로 예상되는 외해지점의 파랑 제원을 추정하였다. 추정된 파랑 제원을 경계조건으로 쓰고 SWAN 모형과 파향선 추적법을 사용하여 동해안 주요지역에서의 너울성 고파를 예측하였다. 왕돌초에서 관측한 파랑 자료를 예측 결과와 비교하여 예측알고리즘의 정확성을 검증하였다. 동해안 실시간 파랑관측 시스템과 본 연구결과를 활용하면 동해안 너울성 고파를 보다 정확하게 예측할 수 있다.
우리나라 하천의 대부분은 산지에서 발원하며 전 국토의 약 70%가 산지하천 유역에 포함된다. 최근 기후변화로 인해 여름철 집중호우가 증가하고 있는 상황에서 강우의 예측이 어렵고 경사가 급한 산지하천 유역의 피해가 가중되고 있으며 산지하천의 강우를 정량적으로 파악하고 상시 모니터링 할 수 있는 체계의 구축이 요구된다. 한국건설기술연구원(2011)에서는 산지 하천유역 모니터링 시스템을 구축하여 재해위험지역의 현장관측시스템과 레이더강우를 기반으로 하는 강우유출 시스템을 연계운영하고 있다. 본 연구에서는 하천유역 모니터링 시스템을 통해 수집되고 있는 강원도 인제군 가리산리의 관측강우량을 이용해 산지하천유역의 강우특성을 분석하고 산지유역의 강우추정을 위한 레이더 자료의 활용성을 제시하였다. 대상유역인 가리산천 유역을 대상으로 작성된 티센 면적평균 강우량과 기상레이더를 이용한 레이더 강우량에서 가리산리 관측시스템 위치의 픽셀을 추출한 후 각각의 방법으로 추정된 강우량이 관측값과 어떤 차이를 갖고 있는가를 비교하였다. 또한, 모니터링 사이트 주위의 AWS를 이용해 레이더 강우를 보정한 후 동일한 방법으로 관측강우 위치의 셀 강우를 비교하여 레이더 강우의 보정 효과를 제시하였다. 연구결과 600m 이상의 고지대에 위치한 현장관측시스템의 강우는 고도가 낮은 인근 강우관측소와 큰 차이를 나타냈으며 티센면적 평균 강우의 경우 산지하천의 강우특성을 반영하기에 한계가 있는 것으로 판단되었다. 레이더 강우 역시 실제 관측강우량에 비해 과소추정되며 대상유역 주변의 AWS를 이용해 보정한 레이더 보정강우를 활용시 현장관측시스템의 강우가 가장 유사한 결과가 도출되었다. 본 연구를 통해 산지하천 유역의 강우특성을 파악하기 위해서는 지상관측소와 레이더 자료를 병행하여 활용하는 것이 필요하며 산지하천유역의 강우를 효과적으로 모니터링 하기 위해서는 고도에 따른 관측망의 구성이 필요할 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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