가뭄 및 홍수 등 재해를 방지하고 효율적인 물 관리를 위해서는 지표와 대기 사이에 이루어지는 수문기상 요소의 정량화가 필요하다. 수문기상요소는 관측을 통해 파악하는 것이 가장 정확하지만 광범위한 지역에 대한 관측은 한계가 있으므로 일반적으로 지면모델(Land Surface Model)을 많이 이용한다. 본 연구에서 Noah LSM(Noah Land Surface Model)과 TOPLATS(TOPmodel based Land-Atmosphere Transfer Scheme) 및 DHSVM(Distributed Hydrology Soil Vegetation Model)의 세 모델을 활용하여 안동댐 유역의 수문기상정보를 산출하고 관측자료와 검증함으로 각 모델의 특성을 분석하자 한다. 본 연구에서 사용된 관측자료는 국립기상과학원에서 운영중인 안동댐 유역 플럭스타워의(A6, A7) 지표근처 기상장과 에너지 요소이다. '13년 10월부터 '14년 11월까지 기간에 대해 각 지점에서 관측된 현열 및 잠열 플럭스의 품질관리를 수행하였으며, 이 자료를 본 연구의 검증자료로 활용하였다. 각 모델을 강제하기 위한 지표근처 기상자료는 두 지점에서 관측된 기온, 풍향 풍속, 상대습도, 강수, 지중온도 및 장 단파 복사량이며, 각 모델에서 산출된 잠열 및 현열 플럭스, 토양수분과 증발산량을 관측값과 비교 검증하였다. 본 연구결과는 한국수자원학회 학술발표회를 통하여 소개될 예정이며, 향후 멀티모델 앙상블 시스템 구축에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 Terra MODIS 위성영상과 Mapping Evapotranspiration at high Resolution with Internalized Calibration (METRIC) 모형을 이용하여 2012년부터 2017년까지 한반도 전국의 증발산량을 산정하고 플럭스 타워 실측 증발산량과 비교하였다. METRIC은 전 세계에 널리 적용된 바 있는 에너지 수지 기반의 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) 모형의 개념과 기술을 기반으로 현열(Sensible Heat Flux) 추정 모듈을 개선한 모형이다. 본 연구에서 METRIC 모형은 기존 C#으로 개발되어 있던 SEBAL 코드에서 현열 추정 모듈을 수정하였고 연산 속도 개선을 위해 Python으로 재작성하였다. METRIC 모형의 위성 자료로 Terra MODIS 위성의 MOD13A2(16day, 1km) NDVI, MOD11A1(Daily, 1km) Land Surface Temperature (LST) 및 MCD43A3(Daily, 500m) Albedo를 구축하였으며 500m 공간해상도의 Albedo는 1000m 해상도로 resample하여 활용하였다. 기상자료는 기상청 기상관측소의 풍속, 풍속측정높이, 습도, 10분 간격 이슬점 온도, 일사량 자료를 위성 자료와 같은 공간해상도로 내삽(Interpolation)하여 구축하였다. 모형결과 검증을 위해 국내 플럭스 타워 (설마천, 청미천, 덕유산) 증발산량 관측 자료와의 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), RMSE(Root mean square error) relative RMSE (RMSE%), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) 및 IOA(Index of Agreement)를 산정하고, 기존 SEBAL 모형 결과와의 비교를 통해 본 모형의 개선점을 보이고자 한다.
증발산은 물수지 및 수문순환의 체계를 파악하기 위한 중요한 인자로서 이에 대한 정확한 이해 및 산정이 필요하다. 국내외에서 증발산에 대한 많은 연구들이 수행되었으나, 지점자료만을 이용하여 산정한 증발산은 시 공간적인 변동성을 파악하는데 제약이 발생한다. 이에 따라, 물리식을 기반으로 하여 인공위성에서 산정된 수문기상인자를 활용하여 증발산량의 시 공간적인 표현에 대한 연구가 발전하게 되었다. 그러나 기존에 활용되고 있는 방법들은 상대적으로 많은 입력 자료가 요구된다. 본 연구에서는 MOderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 산출물을 이용하여 순복사에너지를 산정하였으며, 기존에 활용된 인공위성 기반 증발산 알고리즘에 비해 상대적으로 적은 입력 자료를 이용하는 Modified Satellite-Based Priestley-Taylor (MS-PT) 알고리즘을 적용하여 실제증발산을 산정하였다. 또한, MODIS 산출물로부터 계산된 순복사에너지와 실제증발산의 정확성을 확인하기 위하여, 청미천과 설마천의 플럭스 타워에서 관측된 자료와 비교 검증을 실시하였다. 전반적으로 MODIS 자료를 이용하여 산정된 순복사에너지와 실제증발산 값이 두 플럭스 타워에서 관측된 순복사에너지와 실제증발산이 높은 상관성을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 특히. 전체 모의기간 동안 인공위성 자료를 이용하여 산정된 실제증발산의 평균 결정계수는 청미천에서 0.77(0.72-0.81), 설마천에서 0.70(0.67-0.78)로 나타났다. 그러나, 청미천에 비해 설마천에서의 실제증발산 값이 과대산정되는 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 이유는 식생에 대한 영향 및 MODIS로부터 산정된 복사에너지에서의 오차로 인해 발생한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 청미천 유역에서의 플럭스타워에서 산출되는 증발산량의 결측값을 보완하기 위해 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 사용하였다. 비교 평가를 위해, Mean Diurnal Variation(MDV), Food and Agriculture Organization Penman-Monteith(FAO-PM) 방법들을 이용하여 증발산량을 산정하였고, ANN 방법을 이용한 결과와 비교하였다. 비교 평가 방법으로 시계열 방법 및 통계 분석(결정계수, IOA, RMSE, MAE)이 사용되었다. 각 gap-filling 모델의 검증을 위해 2015년의 30분 단위 데이터를 이용하였으며, 121개의 결측값 중 MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 70, 53, 54개의 결측값을 보완하여 모든 데이터가 관측되지 않은 36개의 데이터를 제외하면 각각 82.4%, 62.4%, 63.5%의 성능을 보였다. 결정계수(MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 0.673, 0.784, 0.841)와 IOA(MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 0.899, 0.890, 0.951)를 분석한 결과, 3가지 방법 모두 양질의 상관성을 보여 활용성이 충분하다고 판단되며, 이 중 ANN 모델이 가장 높은 적합도와 양질의 성능을 나타내었다. 본 연구를 기반으로 기계학습방법을 이용한 플럭스 타워 자료의 gap-filing 연구에 보다 적절하게 활용될 수 있을 것이다.
연속적인 지표 플럭스 관측으로부터 축적되는 엄청난 양의 자료를 체계적으로 처리분석하고 종합하여 일관성 있는 결과를 도출해 내려면 에디 공분산 자료 처리 방법의 표준화가 우선되어야 한다. 이 논문에서는 국내 타워 플럭스 관측 네트워크인 KoFlux의 표준화된 자료 처리 방법을 소개하고, 처리 방법이 다른 경우에 생길 수 있는 지표 플럭스의 불확실성을 평가하였다. 광릉 활엽수림에서 관측된 탄소 플럭스의 경우, 순생태계교환량(net ecosystem exchange, NEE)과 생태계호흡량(ecosystem respiration, Re)은 각각 자료 처리 방법의 차이에 따라 민감한 반응을 보였다. 그러나 두 양이 서로 상쇄되어, 총일차생산량(gross primary productivity, GPP=NEE+Re)은 자료 처리 방법이 다른 경우에도 불구하고 오차 범위 내에서 일치하였다. 이러한 결과는 GPP를 산출할 때에 Re를 독립적으로 관측하는 것이 중요함을 시사한다. 반면 수증기 플럭스(증발산)의 경우, 야간 토양 증발이 작아서 연 적산증발산량은 자료 처리 방법에 민감하지 않았다. 이렇게 표준화된 자료처리 프로토콜을 아시아 타워 플럭스 네트워크인 AsiaFlux에 적용할 경우, 지역 규모 탄소 순환, 역학 식생 및 지면과정 모형의 검증을 위한 일관성 있는 데이터베이스의 구축이 가능해 질 것이다.
수평적으로 균질한 지면 상태에서 에디 공분산 방법을 이용한 지표 플럭스 관측의 수평 규모는 측정 높이의 약 100 ∼ 200배이다(예, 최태진 등, 1999). Bottom-up 입장에서, 이 수평 규모는 지면 과정을 포함한 수치예보 모형이나 보다 큰 규모의 모형의 격자 간격보다 상당히 작다. 또한 실질적으로 자연 상태의 지면 조건은 엄밀한 의미에서 균질하지 않으며, 특히 우리나라의 경우는 지면 불균질성이 뚜렷이 나타난다.(중략)
토양으로부터의 $CO_2$ 방출은 생태계의 탄소 순환에 중요한 위치를 차지한다. 주요 생태계의 순 $CO_2$ 교환과 일차 생산량 등을 정확히 산출하려면 군락 $CO_2$ 플럭스와 더불어 토양 $CO_2$ 플럭스의 관측이 함께 이루어져야 한다. 본 논문에서는 닫힌 역학 챔버 시스템을 활용한 토양 이산화탄소 플럭스의 관측 방법을 간략히 검토하고, 한반도 주요 생태계에 구축된 한국 타워 플럭스 관측 지역망(KoFlux)의 거점 관측소에서 예비 관측된 결과와 서로 다른 관측 시스템간의 상호비교 결과를 보고하고자 한다.
지상에 고정된 기기로 감시하기 어려운 대기 하층의 관측 사각 지역에서 유용한 관측 및 자료 분석 기술을 개발하였다. 상층 기상 관측에 사용되는 UHF 라디오존데를 UAV에 탑재하여 기온과 상대습도의 연직 자료를 원격 수집하여 10 m 기상 타워에서 측정한 자료와 비교하였다. 검증된 연직 분포로부터 외삽된 지표 기온과 총체 전달 방법을 이용하여 대기 안정도 변화에 따른 현열 플럭스를 추정하였다. 지상에서 3차원 초음파 풍속계로 측정한 현열 플럭스와 비교한 결과는 원격탐사로 산출되는 현열 플럭스에 허용되는 오차 범위 30%보다 작은 23% 이내의 오차를 보였다. UAV 관측 현열 플럭스로부터 추정한 대기경계층 고도는 대기 오염 확산 모델에 유용한 자료를 실시간, 경제적으로 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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