• 대한토목학회논문집
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• 제28권2B호
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• pp.237-248
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• 2008

우리나라에서 발생하는 강수량의 특성은 지협적인 원인이기 보다는 해수면 온도와 같은 기상 현상에 많은 영향을 받고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 기상청에서 관측하는 61개 강우관측소의 월강수량과 범지구적 해수면 온도와의 상관관계를 분석하였다. 우리나라 강우량과 범지구적 해수면 온도와의 상관성 분석을 위해 군집분석과 주성분 분석을 통해 월강우량의 주요 성분을 추출하였다. 추출된 월강우량의 주요 성분과 범지구적 해수면 온도와의 상관성 분석을 통해 우리나라의 월강수량은 태평양에서 관측되는 해수면 온도와 통계적으로 유의한 상관관계를 갖는 해수면 온도 구역을 확인할 수 있었다. 또한, 월강수량의 Wavelet Transform 분석을 통해 2년과 4년 사이의 주기에서 강한 주성분을 갖는 것으로 나타났으며, 월강수량의 저빈도 특성을 확인할 수 있었다. 월강수량의 저빈도 주기 성분과 해수면 온도와의 상관성 분석에서 큰 상관성을 갖는 것으로 나타났으며, 이를 통해 해수면 온도를 이용한 강우량의 예측 가능성을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.153-153
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• 2022

Large-scale and accurate observations at fine spatial resolution through a means of remote sensing offer an effective tool for capturing rainfall variability over the traditional rain gauges and weather radars. Although satellite rainfall products (SRPs) derived using two major estimation approaches were evaluated worldwide, their practical applications suffered from limitations. In particular, the traditional top-down SRPs (e.g., IMERG), which are based on direct estimation of rain rate from microwave satellite observations, are mainly restricted with their coarse spatial resolution, while applications of the bottom-up approach, which allows backward estimation of rainfall from soil moisture signals, to novel high spatial resolution soil moisture satellite sensors over South Korea are not introduced. Thus, this study aims to evaluate the performances of a state-of-the-art bottom-up SRP (the self-calibrated SM2RAIN model) applied to the C-band SAR Sentinel-1, a statistically downscaled version of the conventional top-down IMERG SRP, and their integration for a targeted high spatial resolution of 0.01° (~ 1-km) over central South Korea, where the differences in climate zones (coastal region vs. mainland region) and vegetation covers (croplands vs. mixed forests) are highlighted. The results indicated that each single SRP can provide plus points in distinct climatic and vegetated conditions, while their drawbacks have existed. Superior performance was obtained by merging these individual SRPs, providing preliminary results on a complementary high spatial resolution SRP over central South Korea. This study results shed light on the further development of integration framework and a complementary high spatial resolution rainfall product from multi-satellite sensors as well as multi-observing systems (integrated gauge-radar-satellite) extending for entire South Korea, toward the demands for urban hydrology and microscale agriculture.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.507-519
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• 2023

Multi-temporal optical images have been utilized for time-series monitoring of croplands. However, the presence of clouds imposes limitations on image availability, often requiring a cloud removal procedure. This study assesses the applicability of various machine learning algorithms for effective cloud removal in optical imagery. We conducted comparative experiments by focusing on two key variables that significantly influence the predictive performance of machine learning algorithms: (1) land-cover types of training data and (2) temporal variability of land-cover types. Three machine learning algorithms, including Gaussian process regression (GPR), support vector machine (SVM), and random forest (RF), were employed for the experiments using simulated cloudy images in paddy fields of Gunsan. GPR and SVM exhibited superior prediction accuracy when the training data had the same land-cover types as the cloud region, and GPR showed the best stability with respect to sampling fluctuations. In addition, RF was the least affected by the land-cover types and temporal variations of training data. These results indicate that GPR is recommended when the land-cover type and spectral characteristics of the training data are the same as those of the cloud region. On the other hand, RF should be applied when it is difficult to obtain training data with the same land-cover types as the cloud region. Therefore, the land-cover types in cloud areas should be taken into account for extracting informative training data along with selecting the optimal machine learning algorithm.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제47권4호
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• pp.219-227
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• 2023

The US National Science Foundation's National Ecological Observatory Network (NEON) is a continental-scale program intended to provide open data, samples, and infrastructure to understand changing ecosystems for a period of 30 years. NEON collects co-located measurements of drivers of environmental change and biological responses, using standardized methods at 81 field sites to systematically sample variability and trends to enable inferences at regional to continental scales. Alongside key atmospheric and environmental variables, NEON measures the biodiversity of many taxa, including microbes, plants, and animals, and collects samples from these organisms for long-term archiving and research use. Here we review the composition and use of NEON resources to date as a whole and specific to biodiversity as an exemplar of the potential of national research infrastructure to contribute to globally relevant outcomes. Since NEON initiated full operations in 2019, NEON has produced, on average, 1.4 M records and over 32 TB of data per year across more than 180 data products, with 85 products that include taxonomic or other organismal information relevant to biodiversity science. NEON has also collected and curated more than 503,000 samples and specimens spanning all taxonomic domains of life, with up to 100,000 more to be added annually. Various metrics of use, including web portal visitation, data download and sample use requests, and scientific publications, reveal substantial interest from the global community in NEON. More than 47,000 unique IP addresses from around the world visit NEON's web portals each month, requesting on average 1.8 TB of data, and over 200 researchers have engaged in sample use requests from the NEON Biorepository. Through its many global partnerships, particularly with the Global Biodiversity Information Facility, NEON resources have been used in more than 900 scientific publications to date, with many using biodiversity data and samples. These outcomes demonstrate that the data and samples provided by NEON, situated in a broader network of national research infrastructures, are critical to scientists, conservation practitioners, and policy makers. They enable effective approaches to meeting global targets, such as those captured in the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권3호
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• pp.303-314
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• 2024

강수 자료는 물 관리 계획, 특히 수공 구조물 설계와 홍수 및 가뭄 연구에 필수적인 요소이다. 하지만 시공간적 제약으로 인해 정확한 데이터를 얻기 어려운 현실이다. 최근 기후 변화로 인한 수문학적 변동성이 증가하면서, 강수량 모의 기법의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 이에 본 연구에서는 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse 모델을 활용하여 일 강수량을 예측하는 데 필요한 매개변수를 적용하였다. 지수 분포, Gamma 분포, 그리고 Weibull 분포를 적용하여, 이 매개변수들이 일 강수량 예측에 미치는 영향을 분석하고, 각각의 분포 유형에 따른 일 강수량 예측의 적합성을 평가하였다. 그 결과, MBLRP 모형을 이용한 강수량 모의 시, 지역 및 계절 특성을 고려하여 매개변수를 선정해야 하는 것으로 판단된다.

• 한국제4기학회지
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• 제33권1_2호
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• pp.25-35
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• 2021

In this study, we identified characteristics of heatwaves on the Korean Peninsula and related atmospheric circulation patterns using data on the daily maximum temperature (TMX) and reanalysis data for the past 42 years (1979-2020) and analyzed their connection to the Arctic oscillation (AO). The heatwave on the Korean Peninsula showed to be stronger and more frequent in the 2000s. The recent strong and frequent heatwaves on the Korean Peninsula are mainly affected by abnormal high-pressure over the Korean Peninsula on the middle/upper-level atmosphere and the strengthening of the North Pacific high pressure. Interestingly, composite difference of sea level pressure showed very similar results to the positive AO pattern. The correlation coefficients between the summertime AO and the TMX and HWD of the Korean Peninsula were 0.407 and 0.437, respectively, which showed a statistical significance in 1%, and showed a clear relationship with the abnormal high-pressure over the Korean Peninsula and the strengthening of the North Pacific high pressure. In addition, in the positive AO phase, the TMX and HWD of the Korean peninsula were approximately 30.1 ℃ and 14.6 days, which were about 1.2 ℃ and 8.8 days higher than in the negative AO phase, respectively. As a result of the 15-year moving average correlation analysis, the relationship between the heatwave and AO on the Korean Peninsula has increased significantly since 2003, and the linear relationship between them has become more apparent. Moreover, after the 2000s, when the relationship developed, AO had more strongly induced the atmospheric circulation pattern to be more favorable to the occurrence of heatwaves in the Korean Peninsula. This study implies that understanding the AO, which is the large-scale variability in the Northern Hemisphere, and the Arctic-mid latitude teleconnection, can improve the performance of global climate models and help predict the seasonality of the summer heatwave on the Korean Peninsula.

• 한국농림기상학회지
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• 제14권3호
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• pp.124-131
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• 2012

본 연구에서는 '장호원황도' 복숭아의 휴면아 동해위험지수를 이용하여 새로운 기후변화 시나리오(RCP8.5) 조건에서 복숭아 주산지 3곳의 동해위험 변화를 전망하였다. 경기 이천시 주변(A)과 충북 충주시 일대(B), 경북 영천과 경산시 지역(C) 등 3곳의 복숭아 주산지에 대해 1km 격자의 월별 미래 수치기후도로부터 농경지에 해당하는 격자점의 공간평균값을 추출하고, 이로부터 확률추정기법에 의해 10년 간격으로 30세트씩 일별 기상자료를 생성하였다. 이들 기온자료를 동해위험도 예측모형에 입력하여 2000년대, 2020년대, 2050년대 및 2080년대의 월동기간(11월 1일~3월 15일) 일별 휴면심도 및 동해위험도를 계산하였다. 계산결과에 따르면 현재(2000년대)의 경우 A와 B지역은 월동기간 내내 동해위험도가 높지만 C지역은 12월 중순에서 1월까지는 상대적으로 위험도가 낮은 것으로 평가되었다. 미래로 갈수록 3개 주산지 모두에서 동해 발생빈도가 줄어들어 2080년대에 이르러서는 현재에 비해 1/4~1/10에 불과할 것으로 예상되었다. 반면 위험도가 80% 이상으로 '심각한' 수준의 동해는 사라지지 않고 미래에도 발생할 것으로 예상되었으며, 발생시기는 전 기간에 걸쳐 발생하는 현재에 비해 미래에는 12월~1월 초순으로 제한될 것으로 전망되었다. 이러한 전망에 대한 가장 유력한 근거는 생리적 내동성 유지기간(최대 휴면심도 지속시간)의 단축이므로 전반적인 온난화 추세에도 불구하고 기후 연차변이 증폭이 예상되는 미래에는 극한기후로 인한 심각한 동해위험이 복숭아 주산지 3곳에서 여전히 높을 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제12권2호
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• pp.95-106
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• 2010

본 연구에서는 광릉의 활엽수림에서 관측된 생태자료들을 이용하여 CLM3.5-DGVM(Community Land Model 3.5-Dynamic Global Vegetation Model)의 탄소교환과정에 대한 모의능력을 평가하고 탄소수지를 계산하였다. 또한 식생 종의 구성과 식물계절학, 그리고 기후 변동성이 탄소수지에 미치는 영향을 조사하기 위하여 민감도 실험을 수행하였다. 모델의 식물계절학은 잎의 출현과 낙하의 시기를 잘 모의하지 못하였으며, 특히 낙엽은 관측보다 한달 이상 지연되어 생장기간을 과대모의 하였다. 모의된 최대 엽면적지수(leaf alea index, LAI)는 5.8이며 관측값(4.5)에 비해 과대모의 되었다. 과대 모의된 LAI는 광합성량과 잎의 자가영양호홉의 과대모의를 야기하였으며, 이를 통해 연간 총 일차 생산량(gross primary producing, GPP)과 생태 호흡량(ecosystem respiration, $R_e$)의 과대모의에 기여하였다. 관측과 모델간의 LAI의 차이에도 불구하고 모의된 식생 탄소 저장항의 크기는 관측 보고된 값과 유사하였다. 모델의 식물계절학함수를 사용하는 대신 관측된 PAI로부터 유도된 식물계절학을 사용하면 생육 기간이 감소함에 따라 GPP와 $R_e$의 과대 모의는 완화되었다. 하지만 관측 보고된 값과 비교할 때 여전히 큰 값을 보였다. 모의된 탄소수지는 식생 종의 구성에는 유의한 민감도를 가지지 않았다. 모델입력자료에 기후변동성의 고려 유무에 따른 평형상태의 탄소저장량의 차이는 10%이하로 낮았으며 기후변동성이 평형상태의 탄소저 장량에 미치는 영향은 유의할 수준이 아니라고 사료된다. 모델에서 모의된 GPP와 $R_e$의 1994년부터 2003년간의 연간 변동성은 연 평균 대기온도와 일사량에 의존하였다. 모델의 다른 문제점들에 관해서도 본문에서 논의되었다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제6권2호
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• pp.71-80
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• 2001

최종빙기와 흘로세 사이의 전이기에 일어난 동해의 고해양환경 변화를 이해하기 위하여 울릉분지 최남단 대륙사면에서 얻어진 주상시료(95PC-1)퇴적물에 대한 지화학적 고분해 연구를 하였다. 지화학적 결과는 주요 고행양학적변화가 이 전이기에 뚜렷하게 일어나고 있음을 밝히고 있다. 주요원소를 분석한 결과 최종빙기와 홀로세 사이에 뚜렷한 퇴적물의 조성변화를 보이고 있으며 이는 퇴적물의 공급변화가 수반되었음을 지시하고 있다. 퇴적물 중의 $TiO_2/Al_2O_3$는 흘로세와 최종빙기의 퇴적물 조성이 다름을 지시하고 있다. 유기탄소 함량도 약 $0.5{\sim}4%$ 정도의 폭으로 변화하고 있으며 이러한 변화는 평균적인 최종빙기와 간빙기(흘로세)의 값과 비교했을 때 각각 $2{\sim}4$배, 2배 정도 증가하여 전이기에 생물생산이 증가한 것임을 알 수 있다. 대륙기원 유기물의 유입을 지시하는 C/N비도 이 전이기를 중심으로 10이상을 보이고 있어 유기물이 인근 대륙으로부터 유입되었음을 지시하고 있으며, 특히 최종빙기 동안에는 활발하게 대륙으로부터 유기물이 유입되었음을 알 수 있다. 탄산염 함량변화는 흘로세 기간동안에는 비교적 안정하여 약 2.5%전후의 값을 보이고 있다가 전이기에 큰 폭의 변화를 보이면서 최종빙기에는 점진적으로 감소하는 경향을 보이고 있다. 퇴적물의 화학원소에 근거한 풍화지수(CIW)를 조사해본 결과 약 1만년을 경계로 뚜렷하게 변화하고 있으며 이러한 점은 유기물과 탄산염에 나타난 전이기와 잘 일치하고 있다. 입도분석 결과 나타난 최종빙기와 흘로세 간의 실트질 퇴적물의 함량차이는 빙기동안에 강해진 기후요소와 밀접히 관계되는 것으로 생각된다. 따라서 전이기에 나타나는 지화학적 기록변화는 해수면 상승과 결부된 해양환경변화 및 지역적인 기후변동과도 밀접히 관계되고 있음을 지시한다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제39권4호
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• pp.207-215
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• 2019

본 시험은 기후 등 영향으로 IRG, 맥류 등 동계 사료작물의 가을 파종 시기를 놓치거나, 월동률이 낮을 때를 대비하여 봄 파종 기술 확립을 위해 전남 강진에 위치한 축산연구소 시험 포장에서 2017년 2월부터 5월까지와 이듬해인 2018년 2월에서 5월까지 두차례 실시하였다. 2017년 재배 기간 강수량은 2018년보다 낮았고, 평년 강수량보다도 낮은 건조한 기상 조건이었다. 시험 초종은 이탈리안 라이그라스(IRG), 귀리, 호밀, 청보리, 트리티케일 등 5초종을 대상으로 하였고, 단일 파종과 혼합 파종으로 구분하여 재배시험을 실시하였다. 건조한 기상 조건의 2017년은 귀리가 가장 높은 수량성을 나타냈고, 2월 하순 파종 시엔 ha당 9,408kg의 건물 수량을 얻어 같은 시기에 파종하였던 IRG 보다 4,011kg의 수량을 더 얻을 수 있었다. 평년보다 강수량이 많았던 2018년의 경우 맥류 4종의 수량이 전년도보다 감소하였고, 귀리의 경우 전년도 ha당 9,408kg에서 2,851kg까지 감소하여 70%의 수량 감소 폭을 보였다. 반면 IRG의 경우 2년간 파종 시기에 관계없이 모두 건물중 5,000kg 중반을 유지하며 외부 영향에 따른 변동성이 가장 적었다. 맥류는 2017년은 2월 하순 파종이 2월 중순보다 수량이 높았지만, 2018년은 반대로 2월 중순 파종이 전체적으로 수량이 높았다. 이러한 결과로 유추해볼 때 봄 파종 시엔 IRG가 수량 확보 측면에서 가장 안정적인 작물이고, 기후 등 외부 여건 등에 따라 작물의 수량은 변할 수 있기 때문에 농가 여건에 맞춰2월 중·하순에 파종하는 것이 좋다고 판단된다. 혼합 파종은 IRG와 귀리 50 대 50 비율이 ha당 건물중이 6,584kg로 가장 높았고, 단일 파종과 비교하면 IRG는 18.5%, 귀리는 2.3배 수량이 증가되었는데 수확물 판매 가격이 동일하다고 가정할 때 소요되는 종잣값과 건물 증가량을 고려하면 IRG와 귀리 50 대 50 비율 혼합파종은 IRG 단일 파종보다 약 ha당 289,000원, 귀리는 900,700원의 수익이 증가된다. 따라서 안정적인 봄 파종 재배를 위해 작물은 IRG를 추천하고, 더 나아가 수량 증가 효과를 높이기 위해 귀리와 50 대 50 비율로 혼합 파종하는 것을 권장한다.