European Space Agency's Sentinel-1 has an improved spatial and temporal resolution, as compared to previous satellite data such as Envisat Advanced SAR (ASAR) or Advanced Scatterometer (ASCAT). Thus, the assumption used for low-resolution retrieval algorithms used by ENVISAT ASAR or ASCAT is not applicable to Sentinel-1, because a higher degree of land surface heterogeneity should be considered for retrieval. The assumption of homogeneity over land surface is not valid any more. In this study, considering that soil roughness is one of the key parameters sensitive to soil moisture retrievals, various approaches are discussed. First, soil roughness is spatially inverted from Sentinel-1 backscattering over Yanco sites in Australia. Based upon this, Artificial Neural Networks data (feedforward multiplayer perception, MLP, Levenberg-Marquadt algorithm) are compared with Fractal approach (brownian fractal, Hurst exponent of 0.5). When using ANNs, training data are achieved from theoretical forward scattering models, Integral Equation Model (IEM). and Sentinel-1 measurements. The network is trained by 20 neurons and one hidden layer, and one input layer. On the other hand, fractal surface roughness is generated by fitting 1D power spectrum model with roughness spectra. Fractal roughness profile is produced by a stochastic process describing probability between two points, and Hurst exponent, as well as rms heights (a standard deviation of surface height). Main interest of this study is to estimate a spatial variability of roughness without the need of local measurements. This non-local approach is significant, because we operationally have to be independent from local stations, due to its few spatial coverage at the global level. More fundamentally, SAR roughness is much different from local measurements, Remote sensing data are influenced by incidence angle, large scale topography, or a mixing regime of sensors, although probe deployed in the field indicate point data. Finally, demerit and merit of these approaches will be discussed.
An algorithm to symmetric radius of $15ms^{-1}$ isotaches of tropical cyclones is suggested using infrared (IR) imagery of geostationary satellite. It is assumed that symmetric tangential winds outside the maximum winds exponentially decrease with the radial distances of the tropical cyclone, which has a clear eye-wall structure. Four parameters for estimation of the tropical cyclone size are center location, maximum sustained wind, radius of the maximum wind, and relaxation coefficient for the decreasing rate with distances of the tropical cyclone. The estimation results are limitedly verified as comparing to surface winds of polar orbiting satellite such as ASCAT data.
본 연구는 우리나라 주변 해역에서 Advanced Scatterometer(ASCAT) 해상풍 격자 자료(Daily Advanced Scatterometer, DASCAT)의 정확성을 평가하고자 우리나라 주변 해양관측부이 자료와 비교 분석을 수행하였다. 뿐만 아니라 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF, 이하 ECMWF), National Centers for Environmental Prediction and National Center for Atmospheric Research(NCEP/NCAR, 이하 NCEP), Modern Era Retrospective-analysis for Research and Applications-2(MERRA-2, 이하 MERRA)에서 제공하는 10-m 해상풍 재분석자료에 대한 비교 및 분석이 추가적으로 수행되었다. 그 결과, DASCAT은 전반적으로 실제 풍속(해양관측부이)에 비하여 약 3 m/s의 RMSE를 나타내며 상관 관계는 동서 바람 성분의 경우 전 지역 0.8 이상의 높은 상관성을 보이지만 남북 바람 성분에 대한 상관성은 서해에서 0.7이하로 낮게 나타난다. 실제 풍속이 10 m/s 이하로 불 때 풍속에 대한 가장 높은 정확성을 나타내는 것은 ECMWF이며 DASCAT, MERRA, NCEP 순이다. 하지만 10 m/s 이상의 실제 풍속에서는 DASCAT이 가장 높은 정확성을 나타낸다. 풍향에 따른 오차 특성은 실제 바람이 동서방향으로 불 때 $70^{\circ}$ 이상의 풍향에 대한 오차가 모든 자료에서 발생하며 남북 성분의 바람이 강화될 때 약 $50^{\circ}$ 수준의 오차가 발생한다. 이러한 결과에서 ECMWF가 가장 높은 정확성을 보인다. 풍향에 따른 풍속의 오차 수준은 실제 바람이 부는 방향에 따라 풍속에 대한 정확성 수준이 변화한다. 특히, 서풍 및 남풍 계열의 바람이 불 때 풍속에 대한 RMSE가 큰 자료는 MERRA이지만 동풍 및 북풍 계열의 바람이 불 때는 NCEP이 가장 큰 RMSE를 나타낸다.
제주도는 지질 및 수문계의 특이성으로 인해 수문기상인자 분석을 통한 수문 분석 및 효율적인 물관리가 필수적이다. 하지만 수문기상인자의 지상관측자료는 주변 환경에 의한 영향이 크게 작용하여 공간적인 대표성을 띄기 힘들며, 이를 극복하기 위해 원격탐사 방법이 사용된다. 본 연구에서는 제주도에서 기존에 다른 지역들에서 적용성이 검증된 바 있는 MOD16 증발산량, Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 증발산량, GLDAS 토양수분, Advanced SCATerometer(ASCAT) 토양수분 산출물들의 적용성을 평가하였다. 증발산의 경우 강수량과의 총량 비교 및 플럭스타워 증발산량 관측자료와의 비교를 시행하였고, 토양수분의 경우 6개 토양수분 관측소의 관측자료와 비교하였다. 그 결과 증발산량의 경우 연 강수량의 57%가 증발산량으로 산출되었고, MOD16 증발산량과 GLDAS 증발산량의 상관계수는 0.759로 양호한 값이 산출되었으나, 플럭스타워 증발산량 데이터와 MOD16 증발산량의 상관계수는 0.289, GLDAS 증발산량과의 상관계수는 0.434로 상대적으로 적합성이 낮게 나타났다. 토양수분의 경우 GLDAS 자료의 경우 모든 지점에서 지점자료와 비교하였을 때 RMSE 값은 0.05 미만의 값을 나타냈고, 상관계수의 유의성 검정 결과 통계적으로 유의미한 결과를 얻었다. 하지만 위성자료의 경우 월각지점에서 0.05 이상의 RMSE 값이 나타났고, 세화, 한동 지점에서 상관성이 없다는 상관계수의 유의성 검정 결과를 확인하였다. 이는 제주도에 설치된 증발산량 및 토양수분 센서의 품질관리 및 공간대표성을 띄는 면단위 센서가 충분히 제공되지 않아 위와 같은 결과가 나타나는 것으로 판단된며 더불어 지점 자료의 관리 및 위성, 재분석 자료의 경우 관측 픽셀이 해안과 인접할 시 나타나는 오차로 추정된다. 본 연구를 통해 기존 수문기상인자 지상관측 자료의 개선 필요성을 역셜하고, 이를 통해 제주도에서의 효율적인 물관리 를 위한 기반을 구축하고자 한다.
최근 수문 및 수자원 분야에서 위성영상의 활용성이 높아짐에 따라 관련 전용 위성 개발연구와 연계하여 위성을 활용한 증발산량과 토양수분량 산정 연구의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 이러한 위성을 기반으로 증발산량 및 토양수분량의 국내 연구현황과 그 산정 방법론을 조사하여 현재까지의 연구동향을 파악하고자 하였다. 국내 연구현황을 세부 방법론 별로 살펴본 결과 일반적으로 증발산량의 경우는 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL), Mapping Evapotranspiration with Internalized Calibration (METRIC)과 같은 에너지수지 기반 모형과 Penman-Monteith (PM) 및 Priestley-Taylor (PT) 산출식을 기반으로 산정되었으며, 토양수분량의 경우 능동형(AMSR-E, AMSR2, MIRAS, SMAP) 및 수동형(ASCAT, SAR)와 같은 마이크로파 센서를 통한 산정이 주를 이루었다. 통계적 측면에서는 증발산량 및 토양수분량 공통적으로 회귀식 및 인공지능을 이용한 산출사례를 찾을 수 있었다. 또한 위성기반 자료들을 이용한 Evaporative Stress Index (ESI), Temperature-Vegetation Dryness Index (TVDI), Soil Moisture Deficit Index (SMDI) 등의 다양한 지표를 산정하여 가뭄 특성파악에 적용한 연구 사례도 다수 있었으며, 지표모형(Land Surface Model, LSM)을 기반으로 하여 위성 다중센서에서 얻을 수 있는 주요 자료들을 활용해 증발산량과 토양수분량의 수문순환인자를 산출하기도 하였다. 본 논문에서는 이렇게 기존 연구사례 조사 및 내용파악 과정을 통해 위성을 활용한 주요 세부 방법론을 비교·검토 제시함으로써 관련 연구분야 기준 참고자료로의 활용 및 향후 위성기반 관련 수문순환 자료 산출 고도화 연구의 초석을 다지고자 한다.
유역의 물수지는 기상인자, 지형, 토양, 식생 등 여러 가지 인자들에 의해 결정된다. 물수지 분포를 평가하기 위해 수문모형의 모의 시 필요한 수문요소 조건들을 정보화하게 되며, 동시에 토양수분의 특성, 강우 입력자료, 유역의 지형학적 특성들은 불확실성에 기인하는 요소로 작용한다. 이러한 수문모형 모의 시 불확실성을 제거하기 위해 모형 초기조건에 대한 다각적인 분석이 선행이 필요하다. 특히 토양수분은 대기와 지표 사이의 상호작용에 작용하는 중요한 수문기상학적 인자로 평가되고 있다. 토양수분 데이터 자료를 이용하여 강우-유출모형의 입력자료를 구축하여 실제 토양수분의 변동성을 파악하는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 유역기반의 유출현황을 산정하기 위해 매우 유용한 초기조건으로 그 역할이 기대된다. 현장에서 관측하는 토양수분 데이터는 넓은 유역의 토양수분을 대표하는 자료로 사용되기에는 한계점이 있으며, 위성기반 토양수분 데이터는 원격탐사를 통해 획득되기 때문에 토양수분의 시 공간적인 변동성 파악에 용의하며 경제성 또한 높다. 이에 따라, 본 연구에서는 유역의 수문순환 분석을 하고, 위성기반 토양수분의 적용 가능성을 평가하기 위해 Aqua위성에 탑재된 Advanced Mircowave Scanning Radiometer Earth Observing System(AMSR-E)와 Metop-A의 Advanced SCATterometer(ASCAT)의 토양수분 데이터를 이용하여 강우-유출모델의 초기조건을 산정하였다. 또한, 이에 대한 검증을 위해 기존 강우인자 초기조건 및 지점에서 관측된 토양수분 초기조건 등을 비교하여 통계분석을 실시하였다.
토양수분 및 황사발생 연구에 있어 효율적인 광역 분석을 위하여 위성자료가 활용되고 있다. 활용 시나리오에 따라서는 준실시간 자료 수신, 처리가 필요하며 본 연구에서는 이에 대한 방안을 연구하기 위하여 유럽 EUMETSAT(European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites)의 ASCAT(Advanced Scatterometer) Metop-A 자료에 대하여 파악하였다. 자료 수신 프로토콜에 있어서 FTP, HTTP 등 전통적 방법에 대한 현황과 함께 비교적 최근 기법인 OGC(Open Geospatial Consortium) WMS(Web Map Service), WCS(Web Coverage Service) 방식의 지원 현황에 대하여 확인하였다. 제공되는 자료 Format부분은 EPS Native와 BUFR(Binary Universal Form for the Representation of meteorological data)을 살펴보되 데이터 프로바이더 측에서 대부분 채택되고 있는 NetCDF(network Common Data Form)를 중심으로 파악하였다. 수신된 자료의 처리 자동화를 위한 소프트웨어는 OSGeo(The Open Source Geospatial Foundation)의 GDAL(Geospatial Data Abstraction Library), 미국 NCAR(National Center for Atmospheric Research)의 NCL(NCAR Command Language)을 중심으로 확인하였다. 자료 가공기법은 격자(Raster) 자료에 대한 기본 메타정보 확인, 좌표참조체계 변환, 해상도 및 Format 변환을 중심으로 확인하였다. 한편 OGC WMS, WCS는 자료의 전송 프로토콜 기법이면서 동시에 서버 사이드에서의 자료 변환 기능을 구비하고 있다. 예를 들어 Http Request에서 영역(Extent), Format 형식, 좌표참조체계를 지정할 수 있다. OGC WMS에 대한 EUMETSAT 파일럿 서비스에서 반환 자료의 공간적 영역, 복수 시점 제공 현황, 반환 포맷 지원 상황은 실제 메서드를 사용하여 파악하였고, 향후 발전 방향을 전망하였다.
운용용으로 사용되는 대부분의 풍속자료는 10 m 기준 고도에서 측정 또는 생산된 자료이다. 이 연구는 이어도 해양과학기지 42.3 m 고도의 옥상 등대에서 측정 중인 풍속을 기준 고도의 풍속으로 변환시켜 국립해양조사원 누리집을 통해 실시간으로 제공하기 위한 사전 연구이다. 이를 위해 2015년에 이어도 기지에서 관측한 풍속을 대표적인 네 종류의 풍속 변환식 - 멱법칙식, 두 종류의 중립벽 로그법칙식(항력계수형, 거칠기 높이형), 대기 안정도 효과를 고려한 벽 로그법칙모델(안정도 고려 거칠기 높이형) -에 적용하였다. 관측 바람을 평가하는데 많이 사용되는 '안정도 고려 거칠기 높이형' 벽 로그법칙모델의 결과와 나머지 풍속 변환식 결과들을 서로 비교하였다. 그 결과 '거칠기 높이형' 벽 로그법칙식과 '안정도 고려 거칠기 높이형' 벽 로그법칙모델 간 편향과 평균 제곱근 편차는 각각 $-0.001m\;s^{-1}$와 $0.122m\;s^{-1}$로 가장 낮아 실시간 현업 운용 측면에서 상호 보완적으로 이 두 변환식을 함께 사용하는 것이 바람직하다는 결론을 도출하였다. 또한 이어도 해역에서 조석에 의한 풍속 관측 고도 변화가 풍속 변환에 미치는 영향을 분석하였다. 이들 변환식에 대한 조석 효과 고려 전후에 대한 비교 실험 결과, 편향과 평균 제곱근 편차는 각각 <$0.0001m\;s^{-1}$와 <$0.012m\;s^{-1}$로 그 영향은 미미하였다. 대기 표면 거칠기 높이를 사용하는 '거칠기 높이형' 벽 로그법칙식과 '안정도 고려 거칠기 높이형' 벽 로그 법칙모델을 이용하여 간편 풍속 변환식의 필수 입력값인 표면 거칠기 높이 값의 적절성에 관해 논의하였으며, 풍속 변환 정확도를 향상시킬 수 있는 표면 거칠기 높이 계산식을 제시하였다. 또한 인공위성 산란계(ASCAT) 풍속자료와 네 종류의 중립 연직 풍속 변환식들의 결과를 비교하여 이들 중 '안정도 고려 거칠기 높이형' 벽 로그법칙모델에서 안정도 항을 뺀 풍속 변환 모델의 정확도가 더 낫다는 결과를 제시하였다. 끝으로 이들 종래 $25m\;s^{-1}$ 이하 풍속에 최적화된 풍속 변환식들로부터 바람 항력계수를 산정 분석하여 강풍(${\geq}33m\;s^{-1}$) 환경에서도 적합한 풍속 변환식으로 개선 필요성에 관해 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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