• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.443-443
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• 2022

적설은 자주는 아니지만 가끔 비교적 넓은 범위에 피해를 발생시킨다. 적설에 의한 피해를 예방하기 위해서는 피해를 유발하는 적설심을 미리 파악해 둘 필요가 있다. 하지만 관측하고 있는 적설심은 특정 관측지점으로 한정되어 피해를 유발하는 한계적설심을 파악하는데 어려움이 있다. 이를 극복하기 위한 일반적인 방법은 관측지점의 적설을 보간하여 공간적으로 확대하는 것이다. 하지만 이것은 매우 적은 자료를 가지고 넓은 영역을 통계적으로 추정해야하는 한계로 인해 피해 유발 한계적설심의 구명에 더 혼란을 주기도 한다. 이를 보완하기 위해서는 넓은 영역을 관측하는 위성영상을 활용할 수 있으며, 그 중에서도 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR)를 이용한 InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar) 기법은 이를 위해 적절한 방법일 수 있다. 영상의 간섭계는 두 개의 다른 시기에 측정된 합성개구레이더 영상의 위상차를 이용한 것으로 일반적으로 다른 조건들이 일치할 때 지형의 변화를 추적할 때 사용되곤 한다. 그런데 만약 두 시기 사이에 특별한 지형적인 변화를 일으키는 요인이 없고 단지 적설만이 존재한다면 두 영상의 위상차는 적설의 효과로 볼 수 있을 것이다. 적설이 전파의 전달경로를 다르게 만들어 위상차를 발생시키는 것으로 가정할 수 있다. 이때 발생하는 위상차는 적설심과 적설의 굴절률에 의해 다를 수 있다. 이에 본 연구에서는 적설 전후에 수집된 인공위성 합성개구레이더 자료의 위상차를 분석한 간섭영상을 이용해 적설심의 공간분포를 추정하여 비교해 보고자 한다. 이를 위해 적설에 대한 투과가 가능한 C밴드 레이더를 사용하는 Sentinel-1의 영상을 사용하였다. 적설심의 공간분포는 실제 피해발생지역의 적설심을 보다 정확하게 추정하는데 기여할 수 있으며, 이것은 실제 피해유발적설심을 파악하는데 도움이 될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.194-198
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• 2007

융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년까지의 겨울철 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고, 기상청의 지상기상관측소의 최심적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 국내 5대유역인 한강, 낙동강, 금강, 영산강, 섬진강 유역에 대하여 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적, 유역 평균, 최대 적설심과 적설분포감소비곡선을 구축하였다. 그 중 적설분포면적감소곡선 (SDC : Snow cover Depletion Curve)는 적설분포면적의 감소형태를 나타내주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대강 유역에 대해 구축하여 정량화하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1980-1984
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• 2006

융설 모형을 이용하여 융설 기간 동안의 하천유출량을 모의하기 위해서는 융설 관련 매개변수의 정립이 반드시 필요하다. 우리나라의 경우 관측 자료의 부족으로 인하여 적설분포, 적설심, 적설면적감소곡선과 같은 융설 관련 매개변수의 추출이 불가능 하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2003년까지의 겨울철(11월-4월) NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 한반도의 적설분포도를 추출하고 기상청의 69개소 유인지상기상관측소의 기상자료 중 최심적설심 자료로서 공간내삽법을 통하여 동일한 기간의 최심적설심 분포도를 작성한 후 적설분포도와 중첩하여 남한의 적설심 분포도를 추출하였다. 또한, 적설면적감소곡선은 소양강댐과 충주댐 유역으로 대상으로 평균기온과 적설면적과의 상관관계로부터 각 연도별 선형회귀식을 추출하여 적설면적감소곡선을 작성하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.31-35
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• 2006

융설 모형을 이용하여 융설 기간 동안의 하천유출량을 모의하기 위해서는 융설 관련 매개변수의 정립이 반드시 필요하다. 우리나라의 경우 관측 자료의 부족으로 인하여 적설분포, 적설심, 적설면적감소곡선과 같은 융설 관련 매개변수의 추출이 불가능 하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2003년까지의 겨울철(11월-4월) NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 한반도의 적설분포도를 추출하고 기상청의 69개소 유인지상기상관측소의 기상자료 중 최심적설심 자료로서 공간내삽법을 통하여 동일한 기간의 최심적설심 분포도를 작성한 후 적설분포도와 중첩하여 남한의 적설심 분포도를 추출하였다. 또한, 적설면적감소곡선은 소양강댐과 충주댐 유역으로 대상으로 평균기온과 적설면적과의 상관관계로부터 각 연도별 선형회귀식을 추출하여 적설면적감소곡선을 작성하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1125-1135
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• 2022

적설에 의한 피해는 자주 발생하지 않지만 발생하면 광범위한 지역에 피해를 준다. 적설에 의한 피해를 예방하기 위해서는 지역별로 피해를 유발하는 적설심을 미리 파악해 둘 필요가 있다. 하지만 관측하고 있는 적설심은 특정 관측지점으로 한정되어 피해를 유발하는 지역별 피해유발적설심을 파악하는데 어려움이 있다. 이를 극복하기 위한 일반적인 방법은 관측지점의 적설을 보간하여 공간적으로 확대하는 것이다. 하지만 이것은 매우 적은 자료를 가지고 고도 등 지형적인 특성이 다른 넓은 영역을 통계적으로 추론해야 하는 한계로 인해 지역에 대한 피해유발 피해유발적설심의 구명에 더 혼란을 주기도 한다. 이를 보완하기 위해서는 넓은 영역을 관측하는 위성영상을 활용할 수 있으며, 그 중에서도 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR)를 이용한 위상차분 간섭기법(DInSAR)을 활용할 수 있다. 위상간섭영상은 두 개의 다른 시기에 측정된 합성개구레이더 영상의 위상간섭을 이용한 것으로 일반적으로 미세한 지형의 변화를 추적할 때 사용되기도 한다. 본 연구에서는 유럽우주국(ESA)에서 운영하는 Sentinel-1B 위성의 dual polarimetric IW 모드 C-band SAR 데이터를 사용하여 DInSAR 분석을 수행하여 적설심의 공간분포를 추정하였다. 또한 정지궤도복합위성 천리안 2호(GK-2A)의 L2 적설심 추정 자료를 이용하여 비교하였다. 적용 결과, 적설예측의 정확도는 격자별로 계산할 경우, DInSAR 는 약 0.92%, GK-2A 는 약 0.71% 를 나타내 DInSAR의 적용성이 높게 나타났다. 즉, DInSAR 방법을 이용하여 계산된 적설심과 기상관측소에서 관측된 적설심을 공간보간하여 비교한 결과, 적설의 분석 결과 적설심을 과대추정하는 경우가 발생하기는 했으나, 적설심의 공간분포를 추정하는데 충분한 정보를 제공했으며, 이러한 방법으로 파악된 적설심의 공간분포는 실제 피해발생지역의 적설심을 보다 정확하게 추정하는데 기여할 수 있으며, 이것은 지역별 피해유발적설심을 파악하는데 도움이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.76-81
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• 2007

융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년 부터 2006년 까지의 겨울철 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고，기상청의 지상기상관측소의 최섬적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 국내 5대유역인 한강，낙동강，금강，영산강，섬진강 유역에 대하여 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적，유역 평균， 최대 적설심과 적설분포감소비곡선을 구축하였다. 그 중 적설분포면적감소곡선 (SDC : Snow cover Depletion Curve)는 적설분포면적의 감소형태를 나타내 주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대 강 유역에 대해 구축하여 정량화 하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권10호
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• pp.845-854
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• 2006

융설 모형을 이용하여 융설 기간 동안의 하천유출량을 모의하기 위해서는 융설 관련 매개변수의 정립이 반드시 필요하다. 우리나라의 경우 관측 자료의 부족으로 인하여 적설분포면적, 적설심, 적설분포면적 감소곡선과 같은 융설 관련 매개변수의 추출이 불가능하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2003년까지의 겨울철(11월-4월) NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 한반도의 적설분포도를 추출하고 기상청의 69개소 유인지상기상관측소의 기상자료 중 최심적설심 자료로서 공간내삽법을 통하여 동일한 기간의 최심적설심 분포도를 작성한 후 적설분포도와 중첩하여 남한의 적설심 분포도를 추출하였다. 또한, 적설분포면적 감소곡선은 소양강댐과 충주댐 유역을 대상으로 평균기온과 적설분포면적과의 상관관계로부터 각 연도별 선형회귀식을 추출하여 적설분포면적 감소곡선을 작성하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.119-124
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• 2007

융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년까지의 겨울철 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고, 기상청의 지상기상관측소의 최심적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 국내 5대유역인 한강, 낙동강, 금강, 영산강, 섬진강 유역에 대하여 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적, 유역 평균, 최대 적설심과 적설분포감소비곡선을 구축하였다. 그 중 적설분포면적감소곡선 (SDC : Snow cover Depletion Curve)는 적설분포면적의 감소형태를 나타내주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대강 유역에 대해 구축하여 정량화하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2B호
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• pp.177-185
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• 2008

적설분포의 정확한 모니터링은 일 기상 예측, 융설 유출 모델링과 동시에 기후와 지구의 연구에 중요한 요소이다. 융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년까지의 겨울철 NOAA AVHRR 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고, 기상청의 지상기상관측소의 최심적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 이용하여 국내 주요 7개 댐유역에 대한 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적, 유역 평균, 최대 적설심과 적설분포면적감소곡선을 구축하였다. 시간의 경과에 따른 적설면적의 감소는 지수함수적 감소곡선으로 표현이 가능하였으며, 곡선의 결정계수($R^2$)는 0.46~0.88의 범위를 보였다. 최대적설면적에서 10일이 경과하면 적설면적은 70-100% 감소하는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권9호
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• pp.543-551
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• 2023

눈은 기후계와 지표면 에너지 평형에 영향을 끼치는 필수 기후 인자이며, 겨울 동안 저장한 고체 형태의 물을 봄에 유출, 지하수 함양 등에 제공하여 물 평형에도 결정적인 역할을 한다. 본 연구에서는 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), Modern.-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2), ERA5-Land 적설심 자료의 통계 분석을 통해 남한에서의 활용 가능성을 평가하였다. 기상청에서 제공하는 Automated Synoptic Observing System (ASOS) 지상관측자료와 재분석자료간의 통계분석 결과, LDAPS와 ERA5-Land의 상관계수가 0.69 이상으로 상관성이 높게 나타났으나 LDAPS는 RMSE가 0.79 m로 오차가 크게 나타났다. MERRA-2의 경우 일부 기간 동안 일정한 값이 연속적으로 산출되어 자료간 증감 추이를 적절하게 모의하지 못하였기에 상관계수가 0.17로 상관성이 낮게 나타났다. LDAPS와 ASOS의 지점별 통계분석 결과 상대적으로 평균 강설량이 높게 나타나는 강원도 인근에서 성능이 높게 나타났으며, 평균 강설량이 낮게 나타나는 남부 지역에서 성능이 낮게 나타났다. 마지막으로, triple collocation (TC)를 통해 본 연구에서 활용된 4개의 독립적인 적설심자료 간의 오차 분산을 산정하였으며, 나아가 가중치 산정을 통해 융합된 적설심 자료를 생산하였다. 재분석자료는 LDAPS, MERRA-2, ERA5-Land 순으로 오차 분산이 높게 나타났으며, LDAPS의 경우 오차 분산이 높게 산정되어 가중치가 낮게 산정되었다. 또한, ERA5-Land 적설심 자료의 공간 분포가 변동성이 적게 나타나, TC로 융합된 적설심 자료는 저해상도 영상인 MERRA-2와 유사한 공간 분포가 나타났다. 자료의 상관성, 오차, 불확실성을 고려하였을 때, ERA5-Land 자료가 남한을 대상으로 적설 관련 분석을 하기 적합한 것으로 판단된다. 또한, 타 자료와 경향성은 높게 나타나나 과대 산정되는 경향이 있는 LDAPS 자료를 대상으로 적절한 보정이 수행될 시, 지역 및 기후적 다양성을 높은 해상도로 표출할 수 있는 LDAPS 자료를 적극적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.