• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
• /
• pp.187-187
• /
• 2015

인공위성을 이용한 토양수분의 측정은, 범지구적인 물순환 분석에 있어서, 수문학적인 인자들의 시공간적인 변화를 예측, 분석하는데 있어 가장 효율적인 방법으로 제안되어왔다. 현재 국/내 외 적으로 사용하는 토양수분 위성은 Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS), Advanced SCATerometer (ASCAT)이 많이 사용되고 있으며, 더불어 일본에서 최근에 발사 된 Advanced Microwave Scanning Radiomter 2 (AMSR2) 센서를 통한 토양수분도 데이터도 적극 활용 되고 있다. 각 위성은 토양수분을 산출 하는 알고리즘, 파장대 그리고 위성 통과 시간 등이 각기 다르므로, 이러한 위성의 데이터를 사용하기 위해서는 지점 데이터와의 검증이 필수적으로 필요하게 된다. 이에따라 본 연구에서는 위성 데이터와 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)와의 비교를 통해 각 위성데이터의 동아시아 지역에서의 효용성을 평가하였다. 동아시아의 건조한 지역에서는 SMOS가 가장 좋은 토양수분 데이터 결과를 보여주었으며, 다른 많은 지역에서는 ASCAT이 우세한 결과를 보여주었다. 하지만 한반도 지역의 특정 지역에서는 AMSR2의 토양수분 값이 ASCAT을 뛰어넘는 좋은 결과를 보여주는 결과가 도출되었다. 추가적으로, SMOS의 경우 Radio Frequency Interference (RFI)의 영향으로 한반도지역 토양수분을 측정하는 것에는 많은 무리가 있음을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
• /
• pp.177-177
• /
• 2018

유역의 홍수량 산정하기 위해서 데이터기반 모형, 개념적 모형, 프로세스 기반 모형과 같은 다양한 개념의 수문학적 모형이 개발되고 적용성이 검토되고 있다. 물리기반 강우-유출관계 모형의 경우, 이론적으로 강우유출응답의 연속 모의에 적합하다고 알려져 있으나 모형 구성에 필요한 수문자료 확보의 한계성 때문에 실절적인 적용에 어려움이 있다. 또한 수문 자료가 충분하지 않거나, 없는 미계측 유역에서 홍수량을 산정하기 위해서는 기존의 수문 관측 시스템의 데이터를 이용하기 어렵기 때문에 레이더 및 위성 등을 이용한 다양한 기상수문데이터 도입이 필요하다. 이에 본 연구에서는 관측된 자료와 함께 모델기반 수문기상 시스템인 GLDAS(Global Land Data Assimilation System, GLDAS)의 자료를 이용하여 개념적 강우-유출관계 모형인 PMD(Probaility Distributed Model, PMD)을 통해 홍수량을 모의하는 방법을 적용하였다. 이를 위해 개념적 강우유출관계 모형을 구성하고, 공간적 토양저류(soil moisture storage)분포를 산정하기 위해 토양의 함수상태를 산출하였다. 이같은 접근법은 수문 자료의 제한, 모형 검정의 문제와 같은 어려움을 해결하기 위한 대안으로 제시할 수 있으며, 분석 결과로부터 모델기반 수문기상 자료와 개념적 강우-유출관계 모형의 활용가능성을 검증할 계획이다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제35권6_1호
• /
• pp.919-932
• /
• 2019

미세먼지는 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것이 일반적이지만, 수문기상 조건에 따라 이동, 심화, 소멸 과정에서 매우 복잡한 메커니즘을 지니고 있으므로 효과적인 미세먼지 대책 마련을 위해서는 수문기상인자와 미세먼지 간의 상관성에 대한 이해가 필수적이다. 현재 우리나라의 미세먼지 농도 관측 및 예보는 지점 측정소에서 농도를 측정하고, 이 자료를 기반으로 측정소가 위치하지 않는 지역의 값을 추정함으로써 이루어지고 있다. 이러한 관측 방식 및 자료는 공간적 대표성을 갖지 못하기 때문에 관측소와의 거리가 먼 지역의 정확한 미세먼지 농도를 파악하는 것이 불가능하며, 미세먼지의 이동, 심화, 소멸 단계를 추적하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)의 다양한 수문기상인자를 사용하여, 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 통해 초미세먼지(PM2.5)와 유의미한 상관성을 갖는 인자를 선별하였다. 선별된 인자는 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 Aerosol Optical Depth (AOD) 자료와 함께 계절별 PM2.5 농도 산출 모델을 구축하는데 활용되었으며, 산출 결과를 매핑하여 PM2.5 농도의 공간 분포를 파악하고자 하였다. 지점 기반 자료와의 비교를 통해 구축된 모델을 검증하였을 때, 측정된 PM2.5 농도와 높은 상관성(R ~0.7; IOA ~0.78; RMSE ~7.66 ㎍/㎥)을 나타냈으며, 지역별로 나누어 비교할 경우 데이터의 분포는 유사하나 상관계수의 차이를 보이는 것을 확인할 수 있었다(R: 0.32-0.82). 모델 산출 자료를 활용하여 PM2.5 농도를 매핑한 결과 기존 내삽 방법에 비해 시공간적 변동성을 더욱 잘 표현하는 것을 확인하였다. 추후 연구 지역을 동아시아 지역으로 확장 시킨다면 국내외 미세먼지 발생원의 파악 및 이동 양상에 대한 분석에 용이할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권10호
• /
• pp.631-639
• /
• 2023

돌발가뭄(Flash drought, FD)은 기존 가뭄과는 달리 급작스러운 발생이 대표적인 특징으로, 즉각적인 수분 스트레스를 유발하여 생태계에 주요한 영향을 미친다. 보다 효과적인 돌발가뭄의 모니터링을 위해서는 돌발가뭄의 특징과 원인에 대한 보다 종합적인 이해가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 자료를 사용하여 2012년부터 2022년 사이 한반도 전역에서 발생한 돌발가뭄에 대해 분석하고자 하였다. 스트레스 기반 탐지 기법인 표준 증발 스트레스 비율(Standardized Evaporative Stress Ratio, SESR)의 변화를 바탕으로 돌발가뭄을 탐지하였으며, 발생 빈도와 기간에 대해 분석하였다. 또한, 탐지된 돌발가뭄 사건들을 실제 증발산(Actual Evapotranspiration, AET)과 잠재 증발산(Potential Evapotranspiration, PET)의 변화를 기반으로 세 가지 케이스로 분류하였으며, 각 케이스 별 발생 특성 및 공간 분포에 대해 분석하였다. 그 결과, 돌발가뭄의 발생 빈도와 기간에 지역적인 편차가 있는 것을 확인하였으며, 평균 빈도는 6.4회, 평균 발생 기간은 31일로 나타났다. 일반적인 돌발가뭄인 Case 1, AET의 감소가 주 원인이 되어 발생한 Case 2, PET의 증가에 의해 발생한 Case 3으로 돌발가뭄 사건들을 분류하였을 때, 한반도에서는 Case 1 돌발가뭄이 1,448건으로 가장 많이 발생했으며, Case 2 돌발가뭄이 Case 3 돌발가뭄보다 약 1.5배 더 많이 일어난 것을 확인할 수 있었다. Case 2 돌발가뭄은 수분 제한 조건(water-limited condition)에서 발생하여 AET와 PET가 모두 감소하는 결과로 이어졌으며, Case 3 돌발가뭄은 에너지 제한 조건(energy-limited condition)에서 발생한 이후 AET와 PET가 모두 증가하였다. Case 2 돌발가뭄은 주로 북서부와 중남부에 위치한 농경지에 영향을 주었으며, Case 3 돌발가뭄은 산지에 해당하는 동부에서 집중적으로 발생하였다. 본 연구의 결과들은 기후 요소, 토지피복 및 수분 가용성을 고려한, 돌발가뭄에 대한 이해를 돕고, 보다 효과적인 가뭄 대응 방안 수립에 기여할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
• /
• pp.100-100
• /
• 2019

최근 대기 중 미세먼지의 농도가 높은 일수가 급증하면서, 미세먼지를 저감하고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 미세먼지는 주로 자동차 혹은 공장 등 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것으로 알려져 있으며, 태양복사에너지, 토양수분, 강우, 풍속 등의 수문기상학적 인자에 의해 발생, 이동, 소멸의 과정을 거친다. 현재 우리나라에서는 미세먼지 농도를 관측하기 위해 지점 기반의 관측소를 운영하고 있으며, 관측소가 위치하지 않은 지역의 미세먼지 농도는 선형 보간법 등을 활용한 내삽 기법을 통해 제공하고 있다. 그러나 미세먼지 농도는 다양한 수문기상인자들의 영향에 의한 차이가 크게 나타나기 때문에 지점 기반의 자료로는 해당 지역의 미세먼지 농도를 추정하는 데 어려움이 많다. 본 연구에서는 미세먼지의 공간적인 분포를 추정하고자 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 에어로졸 자료와 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 수문기상인자를 활용하여 미세먼지 농도에 영향을 주는 것으로 판단되는 다양한 수문기상인자들과의 상관성을 분석하였다. 미세먼지와 각 인자간의 상관성을 분석하여 높은 상관성을 갖는 수문기상인자들을 도출하고 최적의 선형회귀분석 모델을 구축하기 위해 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 사용하였으며, 지점 데이터와의 비교를 통해 활용성을 검증하였다. 전체적으로 수문기상인자를 사용한 선형회귀분석 결과에서는 미세먼지농도 변화의 경향을 반영하고 있는 것을 확인할 수 있었으나, 계절별, 지역별 등 대기 특성을 고려하지 않아 각 기간의 급격한 농도 변화를 감지하기에 어려움이 있었다. 이러한 연구를 바탕으로 수문기상인자와 미세먼지 농도의 패턴이 더욱 정확히 분석된다면, 미세먼지 농도 모니터링과 정확한 예보 시스템의 구축에 효과적으로 활용 될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
• /
• pp.467-467
• /
• 2015

Sustainable water resource management requires the assessment of hydrological variability in response to climate fluctuations and anthropogenic activities. Determining quantitative estimates of water balance and total basin discharge are of utmost importance to understand the variations within a basin. Hard-to-reach areas with few infrastructures, coupled with lengthy administrative procedures makes in-situ data collection and water management processes very difficult and unreliable. In this study, the hydrological behavior of Lake Chad whose extent, extreme climatic and environmental conditions make it difficult to collect field observations was examined. During a 10 year period [January 2003 to December 2013], dataset from space-borne and global hydrological models observations were analyzed. Terrestial water storage (TWS) data retrieved from Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE), lake level variations from Satellite altimetry, water fluxes and soil moisture from Global Land Data Assimilation System (GLDAS) were used for this study. Furthermore, we combined altimetry lake volume with TWS over the lake drainage basin to estimate groundwater and soil moisture variations. This will be validated with groundwater estimates from WaterGAP Global Hydrology Model (WGHM) outputs. TWS showed similar variation patterns Lake water level as expected. The TWS in the basin area is governed by the lake's surface water. As expected, rainfall from GLDAS precedes GRACE TWS with a phase lag of about 1 month. Estimates of groundwater and soil moisture content volume changes derived by combining altimetric Lake Volume with TWS over the drainage basin are ongoing. Results obtained shall be compared with WaterGap Hydrology Model (WGHM) groundwater estimate outputs.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.298-306
• /
• 2010

본 연구에서는 한반도지표자료동화체계를 이용한 증발산 추정 능력 평가를 위하여 2006년부터 2008년까지 KoFlux 관측 중의 하나인 광릉 활엽수림에서 관측된 증발산과의 비교 검증을 실시하였다. 한반도지표자료동화체계를 통해 산출된 증발산은 관측과 0.78의 상관계수를 보이며, 관측된 증발산의 시계열을 잘 모의하였다. 그러나 연중내내 관측에 비해 과대모의하는 경향을 나타내었으며 이는 구름이 많고 강수가 흔히 발생하는 여름과 식생이 빠르게 자라기 시작하는 봄철에 더 크게 나타났다. $10km{\times}10km$ 해상도의 한반도지표자료동화체계를 기반으로 한 추정 증발산은 물수지의 추세변화 연구에 주로 사용되는 $0.25^{\circ}$와 $1^{\circ}$ 해상도의 전지구지표자료동화체계(Global Land Data Assimilation System, GLDAS)의 결과와 비교했을 때, 관측된 증발산의 크기와 강수량 추세와 더 잘 일치하는 결과를 보여주었다. 이러한 결과를 토대로 한반도에서의 증발산 추세 연구에 있어 한반도지표자료 동화의 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
• /
• pp.377-381
• /
• 2011

지구는 지속적으로 변화하는 동력학적 시스템이며, 지표면 형상 및 지구 내부의 질량분포도 계속 변화하고 있다. 지구시스템의 질량재분배 과정에서 발생되는 밀도 차이는 중력장의 미세한 변이를 초래한다. 미 항공우주센터(NASA)와 독일 국립 항공우주연구센터(DLR)에서 공동으로 개발한 GRACE (Gravity Recovery And Climate Experiment) 인공위성은 지구의 중력장을 측정하는 위성으로, 2002년부터 현재까지 9년 동안 활동해왔다. 본 연구에서는 한반도(북위 $37.5^{\circ}\sim41.5^{\circ}$, 동경 $125.5^{\circ}\sim130.5^{\circ}$)의 월평균 수자원변화량(TWSC: Terrestrial Water Storage Change)을 산정하기 위해 미국 텍사스대학교 공간연구센터(CSR)에서 가우시안 필터링을 통해 구면조화함수의 계수 형태로 제공된 총 94개월(2002 년 8월~2010년 6월)의 자료(Level-2)를 이용하였다. Level-2 자료는 해양조석, 고체지구조석 및 지구자전으로 인한 극조석 등 조석의 영향과 대기와 해양의 변동성으로 인한 비조석 영향을 보정한 것이다. 이렇게 산정한 TWSC를 수자원관리정보시스템(WAMIS)과 전지구지표동계화시스템(GLDAS)을 통해 제공되는 자료와 비교 분석하였다. 본 연구를 통해 GRACE 중력장 자료가 수자원총량의 산정과 검증을 위한 대안으로 활용될 수 있음과, 수문요소의 불확실성을 낮출 수 있는 새로운 수문자료로의 활용 가능성을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
• /
• pp.316-316
• /
• 2019

최근 빈번한 자연재해로 인해 기상 및 지구물리학적 요소들을 관측하는 연구들이 활발히 진행되고 있으며, 그중 지표와 기상을 연결해주는 토양수분 관측은 지구에서 일어나는 현상에 대한 이해도를 높이기 위한 중요한 요소로써 인식되고 있다. 이러한 토양수분 자료는 지난 몇 년 동안 다양한 측정 방법과 알고리즘 개발이 이루어져왔으나 이러한 방식으로 산출된 데이터를 무분별하게 이용하기에 앞서 최적의 사용을 위해 오류 구조를 파악하고 정량적으로 측정하는 분석이 필요하다. 따라서 Triple collocation(TC) 기법을 활용하여 가상의 실제값(hypothetical truth)을 가정하고 각각의 산출데이터의 측정 불확도와 상관성을 추정할 수 있다. 본 연구에서는 인공위성, 모델자료와 같은 측정 방법뿐만 아니라 지점에 설치하여 물리적인 방법을 통한 토양수분 산출방식에도 관측상의 오차가 존재함을 인지하고, 이러한 오차가 존재하는 다양한 데이터들을 분석하였다. 이용된 데이터는 설마천 산지 사면에 설치된 유전율식(TDR, Time Domain Reflectometer) 측정장비, Cosmic-Ray newtron Probe, Noah 지표모델을 활용한 자료 동화 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)를 입력 자료로 하여 TC 기법에 적용하였다. 분석 결과는 유역의 토양수분 관측에 대한 다양한 방법의 불확실성을 규명하는데 가장 중요한 연구로써 활용될 것으로 기대 된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.45-45
• /
• 2023

본 연구에서는 도시 내 및 주변 지역을 대상으로 기상학적 가뭄 발생 여부에 따른 토양수분량 변화 정도를 파악하고, 그에 따른 열섬 현상의 변동 정도를 분석·평가하였다. 먼저, 대상 지역 내 기상학적 가뭄의 시공간적 특성을 분석하기 위해 인공위성, 재분석 자료 및 지상 관측 정보를 활용하여 SPI (Standard Precipitation Index)와 SPEI (Standard Precipitation Evapotranspiration Index) 등 두 가지의 가뭄 지수를 산정하였다. 또한, ERA5 (The Fifth Generation ECMWF Atmospheric Reanalysis)와 GLDAS (Global Land Data Assimilation System) 등의 재분석 자료 및 지상 관측 정보를 활용하여 토양수분 자료 및 기타 기상 관련 주요 정보들을 얻고, 이를 ENVI-met 모형의 초기 입력자료로 고려하였다. 다양한 시나리오 기반의 모의 결과들을 바탕으로 복합 재난의 관점에서 가뭄-토양수분량-열섬 간의 연관성을 분석하고, 주요 영향 인자 및 극한 사상 유발 조건 등에 대한 정보를 파악하였다.