본 연구에서는 인공위성 및 재분석 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), MOD16의 실제증발산량 산출물을 활용하여 한국수자원조사기술원(Korea Institute of Hydrological Survey, KIHS)에서 관리하고 있는 청미천(cheongmicheon farmland site, CFK)과 설마천(seolmacheon site, SMK) flux tower에서 검증하였고, Triple collocation (TC) 방법을 활용하여 자료간의 불확실성 및 상관성분석을 수행하였다. 플럭스타워와의 검증 결과에서는 전반적으로 GLEAM>GLDAS>MOD16순으로 좋은 결과를 나타내었으며, 세가지 산출물의 조합(S1: flux tower vs. GLDAS vs. MOD16, S2: flux tower vs. GLDAS vs. GLEAM, S3: flux tower vs. GLEAM vs. MOD16)을 통한 TC 결과에서는 청미천(설마천)에서 GLEAM>GLDAS>MOD16>flux tower (GLDAS>GLEAM>MOD16>flux tower)순으로 좋은 결과를 나타내었다. TC 분석 결과에서 Flux tower의 error variance와 correlation coefficient가 상대적으로 좋은 결과를 나타내지 못하였으므로, 한반도 지역에서 인공위성과 재분석 자료(GLDAS vs. GLEAM vs. MOD16)만을 활용하여 TC를 적용하였다. 그 결과, GLDAS와 GLEAM이 한반도 영역에서 낮은 error variance 와 높은 correlation coefficient를 나타낸 반면, MOD16의 경우, 농지에서 낮은 correlation coefficient과 높은 error variance를 나타내었다.
본 연구에서는 GLDAS (Global Land Data Assimilation System)와 GLEAM (Global Land Evaporation Amsterdam Model) 증발산량의 적정성을 평가하기 위해 설마천 유역에서 관측된 에디공분산 기반의 잠열 플럭스를 검증자료로 활용하였다. 잠열 플럭스로부터 증발산량을 산정하기 위해 Koflux 프로그램으로 자료처리하였으며, 자료처리 후 발생된 빈구간을 보충(Gap-filling)하기 위해 FAO-PM (Food and Agriculture Organization-Penman Monteith), 평균 일변동(Mean Diurnal Variation, MDV), 칼만 필터(Kalman Filter)의 3가지 방법으로 대체 증발산량을 산정하였다. 본 연구에서는 3가지 방법 중 칼만 필터(Kalman Filter) 기반의 증발산량이 우수한 Bias와 RMSE를 보여 자료보충 방법으로 채택하였다. 공간증발산량은 GLDAS의 경우 Noah (version 2.1, 3시간, 공간해상도 0.25°)로 추출하였으며 GLEAM의 경우는 GLEAM(version 3.1a, 1일, 공간해상도 0.25°)를 이용하였다. GLDAS와 GLEAM의 공간증발산량을 에디공분산 기반의 증발산량으로 적정성을 평가한 결과, GLDAS의 증발산량이 에디공분산 기반과 비교적 적정한 결과를 나타내었다.
실제증발산 자료를 융합하기 위한 Modified Kling-Gupta efficiency Fusion (KGF)방법을 제시하였고, 인공위성 및 재분석 증발산 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), MODIS Global Evapotranspiration Project (MOD16)를 활용하여 Simple Taylor skill's Score (STS)와 비교하였다. 한반도와 중국의 세가지 land cover type(i.e., cropland, grassland, forest)을 가진 flux tower에서 비교 검증을 실시하였다. 실제증발산의 융합 방법인 STS와 KGF로 계산된 가중치의 결과를 확인하면, cropland와 grassland에서 재분석 자료(GLDAS, GLEAM)가 높은 가중치 영향을 나타내지만, forest에서 융합 방법에 따라 가중치 영향이 다르게 나타났다. 전반적으로 실제증발산 융합 방법 적용 결과의 비교에서는 cropland에서는 융합에 사용된 자료에 비하여 높은 개선이 이뤄지지 않았지만, grassland와 forest 에서는 개선이 이뤄졌다. 두 방법 중 KGF의 결과가 STS의 결과에 비하여 약간 개선되는 결과를 나타내었다.
Kim, Jeong-lae;Hwang, Kyu-sung;Choi, Sung-Jai;Im, Yong-Soon
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권2호
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pp.187-193
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2022
We is configured the honk changing-status technique that is to meld the square-built blow-shock status of the gleam-differential perception level (BIAL) on the honk perception lineament. The perception level condition by the honk perception lineament system is constituted with the blow-shock system. As to experimentation a ductile-dot of the gleam ductile-dot, we are found of the honk value with ductile-dot by the blow upper shift. The concept of perception level is constituted the reference of gleam-differential level for changing-status signal by the honk shock lineament. Further symbolizing a square-built changing-status of the BIAL, of the average in terms of the blow-shock lineament, and the honk ductile-dot shock that was the honk value of the far changing-status of the Ho-PL-FA-θAVG with 15.41±8.63 units, that was the honk value of the convenient changing-status of the Ho-PL-CO-θAVG with 8.70±3.06 units, that was the honk value of the flank changing-status of the Ho-PL-HO-θAVG with 2.65±1.19 units, that was the honk value of the edge changing-status of the Ho-PL-VI-θAVG with 0.51±0.18 units. The blow shock will be to investigate at the square-built ability of the blow-shock lineament with ductile-dot by the honk perception level on the BIAL, that is denote the gleam-differential lineament by the perception level system. We will be possible to curb of a lineament by the differential signal and to employ the honk data of blow shock level by the blow perception system.
수문순환에서 증발산의 정확한 산정은 수문분석 및 이해에 있어서 매우 중요하다. 특히, 증발산을 산정하는 방법은 다양하며, 각각 방법 마다 장단점을 가지고 있다. 그렇기 때문에, 각 다른 방법으로 산전된 결과를 융합하여 최적의 증발산을 산출해야할 필요가 있다. 본 연구에서는 대표적으로 인공위성 기반의 증발산 모델인 revised RS-PM과 MS-PT 방법에서 산출된 증발산과 모델 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)와 Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM)자료들을 융합함으로써 최적의 증발산을 산출하고자 하였다. 연구 지역인 청미천과 설마천에서의 플럭스 타워에서 융합된 증발산에 대해서 검증을 실시하였다. 통계학적인 결과(상관계수, 일치도, MAE, RMSE)를 확인하였을 때, 기존의 인공위성과 모델에서 산출되는 증발산 결과에 비해 향상되는 결괄르 나타내었다. 전반적으로 결과를 확인하였을 때, 융합된 자료가 보다 향상된 결과를 보일 수 있을 것이라는 것을 나타내었으며, 추후에는 더 많은 모델을 사용하여 융합함으로써 보다 정확한 결과를 산출 할 수 있을 것으로 기대된다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권3호
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pp.187-192
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2018
Permeate alteration technique is compounded the steeple sway-tuner status of the gleam-differential realization level (GDRL) on the permeate realization morph. The realization level condition by the permeate realization morph system is associated with the sway-tuner system. As to search a dot of the dot situation, we are gained of the permeate value with character-dot by the output signal. The concept of realization level is composed the reference of gleam-differential level for alteration signal by the permeate tuner morph. Moreover displaying a steeple alteration of the GDRL of the average in terms of the sway-tuner morph, and permeate dot tuner that was the a permeate value of the far alteration of the $Per-rm-FA-{\alpha}_{AVG}$ with $14.63{\pm}1.23units$, that was the a permeate value of the convenient alteration of the $Per-rm-CO-{\alpha}_{AVG}$ with $8.28{\pm}0.97units$, that was the a permeate value of the flank alteration of the $Per-rm-FL-{\alpha}_{AVG}$ with $3.28{\pm}0.58units$, that was the a permeate value of the vicinage alteration of the $Per-rm-VI-{\alpha}_{AVG}$ with $0.51{\pm}0.10units$. The sway tuner will be to evaluate at the steeple ability of the sway-tuner morph with character-dot by the permeate realization level on the GDRL that is displayed the gleam-differential morph by the realization level system. Sway realization system will be possible to control of a morph by the special signal and to use a permeate data of sway tuner level.
최근 증가하고 있는 이상기후현상으로 인한 사회·경제적 피해를 줄이기 위해 이상기후 감시가 필수적이다. 이 연구의 목적은 Noah 3.3 지면모형으로 추정한 토양수분자료를 활용하여 준실시간 주간 근역층 토양수분지수(Soil Moisture Index, SMI)를 산정하는데 있다. 동아시아영역(15-60°N, 70-150°E)에 대해 Noah 3.3 지면모형의 적용성을 평가하기 위해 양쯔강유역을 선정하였으며, 해당 유역에서 증발산과 현열을 FluxNet, FluxCom, Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), ERA-5, Generalized Complementary Relationship (GCR)자료를 이용하여 비교·평가하였다. 양쯔강 유역에서 Noah 지면모형으로 추정한 증발산은 FluxNet, FluxCom, GLEAM, ERA-5, GCR에 의한 증발산과 0.96이상의 매우 높은 결정계수의 값을 보였으며, 현열의 경우에는 FluxNet 현열 자료와 0.71의 결정계수로 증발산 보다 다소 낮은 값을 보였다. 주간 근역층 SMI 시계열로부터 2019년 7월부터 10월까지 중국의 동부지역에서 극한가뭄(Extreme drought)이 확장되는 현상이 관측되었다. 월별 극한가뭄 발생일수의 트렌드 분석결과, 우리나라의 경우 봄철에는 극한가뭄이 지난 20년 동안 대체로 감소하는 경향이 나타났으나, 가을철에는 한반도 전역에 걸쳐 증가하는 경향이 나타났다. 이 연구가 가뭄의 시·공간적 지속성 및 확장성과 최근 가뭄발생의 경향성 등을 종합적으로 분석하고 판단하여, 가뭄으로 인한 사회·경제적 피해를 줄이기 위한 적절한 대책 마련에 활용성이 클 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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