Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.514-514
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2015
홍수 예측의 개선에 있어 정확한 공간 토양수분 정보는 필수적이다. 위성관측을 활용한 토양수분관측이 이루어지고 있으나 실제적 토양수분 상태와 정량적 차이가 크므로 편이보정을 통한 정량적 개선과정이 요구되는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 위성에서 관측한 AMSR2 토양수분과 지상관측 토양수분자료 및 다중회귀모형를 이용하여 토양수분자료를 정량적로 개선하였다. 공간 해상도가 10 km인 AMSR2 토양수분을 1 km로 상세화한 우리나라 전역의 토양수분 자료와 수자원관리종합정보시스템(WAMIS)에서 제공하는 강우관측소 556개 지점에서 관측한 강우자료, 후처리한 MODIS LST 자료, 증발산량 및 식생지수를 사용하였다. 2012년 7월부터 2013년까지 기상청 농업기상관측관서에서 관측하는 지점 중 사용 가능한 6개 토양수분관측소 자료에 대해 토양군별회귀계수를 산정하였다. 토양군별 다중회귀모형을 이용하여 편이보정한 토양수분자료는 전반적으로 과소추정되는 AMSR2 토양수분의 단점을 개선하여 위성관측 토양수분자료의 활용성을 개선하였다(Fig. 1).
Park, Geun-Ae;Hong, Woo-Yong;Jung, In-Kyun;Lee, Mi-Seon;Kim, Seong-Joon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1466-1470
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2010
토양수분은 지표의 다양한 과정을 통제하는 중요한 수문학적 변수며 이에 신뢰할 수 있는 토양수분의 정보를 습득하는 것은 매우 중요하다. 그러나 정확한 토양수분의 실측자료는 그 설치비용과 인력부족으로 매우 빈약하여 이를 대체할 만한 정보를 획득하기 위한 연구 또한 부족하다. 요즘, 많은 수문모형의 개발로 토양 수분 또한 결과물로써 많이 이용된다. 그러나 모형에서 모의된 토양수분의 신뢰성을 판단할 때는 실측자료를 이용하는 것이 가장 이상적이나, 토양수분의 실측값이 부족하므로, 유역의 토양수분 실측자료 대신 모의된 토양수분을 적용할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 우리나라 소양강댐 유역에 대하여 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 실측 토양수분자료를 최대한 활용함으로써 토양수분을 모의하였다. 또한 모의된 토양수분을 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature)과의 상관성을 계절별, 월별로 분석하여 그 관계식을 도출하고자 하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.513-513
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2015
정확한 유역 토양수분 정보는 홍수 예측의 정도를 크게 향상시키므로 공간 토양수분 정보를 획득하기 위하여 선진국에서는 위성 영상을 활용하여 토양수분을 관측하고 있다. 본 연구에서는 유럽우주기구 ESA(European Space Agency)에서 운영하는 SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity) L-band 토양수분 관측치와 일본 우주항공 연구개발 기구 JAXA(Japan Aerospace Exploration Agency)에서 운영하는 GCOM-W1 위성의 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) C-band 토양수분 자료를 비교 분석하였다. SMOS 토양수분, AMSR2 토양수분을 기상청 농업관측관서의 지상 관측 토양수분 자료와 비교한 그래프는 다음과 같다(Fig. 1). 상대적으로 깊은 관측심으로 인한 장점을 가짐에도 불구하고 RFI로 인한 L-band 토양수분 자료의 시공간 관측율이 C-band 토양수분자료에 비하여 낮아 활용성이 낮다. AMSR2 자료는 여름철을 제외한 모든 계절에 과소 추정하는 단점을 보이며 실제적 활용을 위해 지상자료와의 편이보정 과정이 필수적이라 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.95-95
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2011
토양수분은 전 지구 및 기후 모델 연구, 전 지구 환경 감시, 기후변화, 대기-지표의 물과 에너지 상호교환 등 중요한 역할을 한다. 최근에는 수동형 마이크로웨이브 센서를 이용하여 토양수분을 탐지하고 있으며, NASA는 공식적인 전구 토양수분을 제공하고 있다. 특히, AMSR-E(Advandced Microwave Scanning Radiometer on EOS)의 6 GHz 영역에서 산출된 토양수분은 지표 토양층(0~5 cm)의 높으 정확도의 토양 수분 정보를 제공하고 있다. 지금까지의 위성관측을 이용한 토양 수분 알고리즘은 복잡한 선행모델과 관측된 경험식을 바탕으로 한다. 이 연구의 제안한 알고리즘은 위성에서 관측된 휘도온도 정보를 이용하여 역변환 방법을 이용하여 토양수분을 산출할 수 있기에, 복잡한 선행모델 사용을 최소화하는 장점이 있다. 본 연구에서 제시한 토양수분 산출 알고리즘은 각 채널(6.9 및 37 GHz)의 특성을 이용하여 거친 표면의 반사도를 산출한 후, 편광비율 특성을 이용한다. 아울러 반사도는 Hong 근사식을 이용하여 지표면 거칠기, 물질의 특성을 나타내는 유전상수를 산출하고 두 변수 사이의 관측된 경험적 관계식를 이용하여 전 지구적인 토양수분이 산출한다. 이 결과는 NASA에서 산출한 토양 수분과 현장관측 (SMEX03)의 오클라호마, 조지아 지역 관측 결과와 비교하였을 때, 사용자들이 요구하는 수준 (<0.06g/$cm^3$)의 정확도를 만족시킨다. 본 연구에서 제시된 토양수분 알고리즘은 단순성, 정확성, 물리적 기반을 바탕으로 하기에 현업용으로 그 활용 가치가 높다. 본 연구 결과는 향후 국외 토양수분산출 전용 위성들인 SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)와 SMAP(Soil Moisture Active/Passive) 자료들을 생산하는데 활용된다면, 전 지구적 토양수분 정보제공에 기여할 수 있을 것으로 예산된다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2010.06a
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pp.283-284
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2010
강우가 있을 때 토양수분은 증가하여 지표온도의 상승을 억제하고, 강우와 증발산을 통해 토양수분은 대기와 지형을 연결하는 중요한 상태변수(Yoo et al., 2001)가 된다. 이에 따라 물순환의 이해와 적절한 모형의 개발을 위해서는 강우 및 토양수분의 원격측정이 필수적일 뿐 아니라 관측 격자 내에서 일어나는 변화도에 대한 이해가 필요하다(김광섭 외, 2004). 따라서 본 연구에서는 인공위성 원격탐사 자료와 지형자료, 기상관측 자료와 같은 가용자료와 신경망(Neural Network) 모형을 이용하여 우리나라의 토양수분 분포도를 작성하고자 한다. 우선 신뢰도 높은 토양수분 관측자료를 가진 용담댐유역(6개 지점)에 대하여 전체적인 토양수분의 거동을 파악하여 토양수분 추정 모형의 적용 가능성을 확인하였다 이를 사용해서 용담댐 유역의 토양수분 분포와 우리나라 전역에 대한 토양수분 분포도를 추정하고자 한다. 신뢰할 수 있는 지상관측 토양수분 관측치가 다양한 지상조건에 대하여 존재하지 않는 한계에도 불구하고 제시된 토양수분추정 방법은 제한된 가용자료를 사용한 우리나라 전역의 토양수분 추정에 있어 합리적인 접근법이라 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.408-408
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2011
수자원관리와 수문모형에 있어 강수, 증발산, 침투, 침루 등의 물 순환과정에 대한 실질적인 이해와 분석연구의 중요도가 높아지고 있는 실정이며, 그중에서도 토양수분은 강수의 침투, 유출 등의 지표면과 대기사이의 질량 및 에너지이동에 관여하는 중요한 요소로서 수자원 및 수문현상에 직접적인 영향을 미친다. 이를 위해 강수, 증발산, 토양수분과 같은 수문변수에 대한 다양한 관측이 실시되어야 하지만 국내에서는 지속적이고 안정적으로 지상관측을 할 수 없는 실정이며 관련 기반기술도 매우 취약하다. 따라서 이를 극복하기 위해서는 위성영상자료를 이용함으로써 한반도 전체에 대한 광역적인 토양수분자료의 획득을 용이하게 한다. 본 연구의 연구유역은 수자원 연구를 위해서 지정된 용담댐 시험유역으로 하였으며, 토양수분 관측지점의 지상관측 수문자료인 각 지점별 강수량, 지면온도, 인공위성자료인 MODIS 정규식생지수 등의 가용자료를 수집하고 신경망모형을 활용한 토양수분자료 생산 모형을 개발하여, 개선된 시공간 분해능과 공간정보 대표성을 가진 광역 토양수분자료를 생산하고 적용타당성을 분석하였다. 산정된 토양수분모형의 적용가능성을 파악하고자 용담댐 유역의 각 지점별 토양수분 관측데이터와 추정데이터를 비교한 결과 추천, 부귀, 상정 지점의 경우 평균 약 0.9257의 상관계수와 약 1.2917의 평균제곱근오차를 보였고, 검증지점인 천천2의 경우 약 0.8982의 상관계수와 약 5.1361의 평균제곱근오차의 결과를 보여주었으며 토양수분 추정모형의 적용가능성이 높음을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.324-324
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2011
토양수분량과 증발산량은 물 순환과 강우-유출모형의 검증과 개발, 수자원 계획 및 개발, 작물의 소비수량 산정, 수자원의 손실량 산정 등에 다목적으로 이용되는 귀중한 수문자료로서 유역을 대표할 수 있는 적정한 위치에서 정기적으로 측정되어야 자료의 이용성이 크다. 선진 외국에서는 일찌기 자국의 유역특성에 맞는 토양수분량 및 증발산량 관측망을 구축하여 정기적으로 자료를 생산하여 활용하고 있으나, 국내의 경우는 관련기관의 특정 목적에 따라 관측을 수행하고 있을 뿐 유역을 대표할 수 있는 토양수분량 및 증발산량 자료를 생산하고 있지는 않다. 토양수분 및 증발산량은 기상, 유역, 토지피복, 토양, 임상 특성 인자에 따라 그 크기와 특성이 상이하다. 이와 같은 자료의 특성 때문에 토양수분량 및 증발산량 관측망은 반드시 유역의 대표성이 담보될 수 있도록 설계되어야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 토양수분 및 증발산량의 조절인자에 대한 대표성을 반영 할 있는 면적 개념의 관측망을 개념화하여 이를 한강 등 5대 권역에 적용하였다. 토양수분 및 증발산량 관측망 설계 시 필요한 설계인자를 산정하기 위해서 "국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)"의 토지이용 자료를 활용하였으며, 그 결과 산림 66.8%, 논 25.98%, 밭 7.14%로 분석되었다. 산림지를 보다 세분화하였을 때 침엽수림 48.55%, 활엽수림 25.36%, 혼효림 27.09%로 분석되었으며, 이를 중권역수로 구분하면 침엽수림 69개, 활엽수림 21개, 혼효림 13개, 논 8개가 된다. 위의 분석 결과를 토대로 토양수분량 증발산량 관측망을 구축한 결과, 한강 권역은 8개소, 낙동강 권역 8개소, 금강 권역 5개소, 섬진강 권역 2개소, 영산강 권역 2개소의 총 25개소로 구축되었다.
In this study, a soil moisture estimation model was proposed using the ground observation data of soil moisture, precipitation, surface temperature, MODIS NDVI and artificial neural networks. The model was calibrated and verified on the Yongdam dam watershed which has reliable ground soil moisture networks. The test statistics of calibration sites, Jucheon, Bugui, Sangjeon, showed that the correlation coefficients between observations and estimations are about 0.9353 and RMSE is about 1.4957%. Also that of the verification site, Cheoncheon2, showed that the correlation coefficient is about 0.8215 and RMSE is about 4.2077%. The soil moisture estimation model was applied to estimate the spatial distribution of soil moisture in the Yongdam dam watershed and results showed improved spatial soil moisture distribution since the model used satellite information of NDVI and artificial neural networks which can represent the nonlinear relationships between data well. The model should be useful to estimate wide range soil moisture information.
최근 기후변화로 야기되는 식생의 변화는 수문기상인자인 증발산과 토양수분에 많은 영향을 끼친다. 본 연구의 목적은 식생의 변화가 수문기상인자인 토양수분에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 하는데 있다. 식생인자와 수문기상 인자와의 상관관계를 알아보기 위해 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 위성 이미지 데이터를 연구에 적용하였으며, 식생인자는 MODIS 13 Vegetation Indices Product에서 추출한 정규식생지수 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)를 이용하였다. 식생인자와 토양수분의 상관관계를 분석하기 위해 농업기상정보시스템(Rural Development Administration, RDA)에서 측정한 군위, 논산, 옥천, 예산 지역의 토양수분 관측값 및 Aqua 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer E(AMSR-E)를 이용하여 측정한 토양수분 관측값을 MODIS-NDVI와 비교 분석하였다. 식생인자와 수문기상인자의 시계열 자료를 이용하여 변화하는 양상을 알아내고자 하였고 상관성을 분석하여 식생인자가 수문인자에 어떠한 영향을 주는지 파악하였다. 그 결과 RDA 토양수분 관측값은 MODIS-NDVI와 거의 비슷한 경향을 나타남을 확인 할 수 있었으며, 이는 RDA와 AMSR-E의 토양수분의 관측 깊이에 따른 차이로 이 같은 현상이 나타난다고 사료된다, 또한 MODIS-NDVI, AMSR-E, RDA가 가지고 있는 각기 다른 공간 해상도(1km, 25km, point scale)가 반영된 결과라 할 수 있겠다, 추후 이를 보완한다면 보다 식생변화가 토양수분에 미치는 영향분석을 명확히 할 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.354-354
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2019
기후변화에 따른 이상기후의 영향으로 과거 관측되지 않은 태풍, 가뭄, 폭우, 홍수 및 해일과 같은 재해의 빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 장기간에 걸쳐 피해를 야기하여 대책을 장기적으로 고려하지 않으면 전 지구적으로 심각한 피해가 초래될 것으로 전망되고 있다. 많은 연구에서 가뭄에 따른 재해를 평가하기 위한 분석이 수행되고 있으며, 최근 연구에서는 토양수분을 통한 가뭄재해 분석이 대두되고 있다. 토양수분은 토양에 포함된 수분의 평균값을 의미하며 물 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 그러나 기존 연구에서 사용되고 있는 실측 토양수분은 자료의 기간이 짧고 검증이 수행되지 않아 분석 시 결과의 신뢰성이 결여되는 문제점이 있다. 일부 토양수분 연구에서는 위성 관측 자료를 통한 분석을 수행하였지만 실측 자료와의 상관성 문제로 인하여 모의된 결과의 활용은 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 Quantile mapping 기반의 편의 보정 방법을 제시하여 용담 유역 내 6개 지점와 전국에 흩어져 있는 6개 지점(철원장흥, 수원, 대곡, 전주, 오창가곡, 춘천신북)의 실측자료와 위성 자료 기반의 재해석 토양수분 (re-analysis soil moisture data)에 따른 토양수분 모의 기법을 제시하였다. 본 연구에서 개발한 모형에 따른 결과는 가뭄재해 평가 시 기초자료로써 신뢰성 있는 정보로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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