본 연구에서는 파랑수치모형(SWAN)을 사용하여 우리나라 연안역에서의 장기 파랑을 후측모델링하고, 그 활용성에 대하여 논하였다. 파랑후측모델링을 위한 입력 바람자료(NCEP, ECMWF, JMA-MSM)를 검토한 결과, JMA-MSM의 예측정확도가 높게 나타났지만 상대적으로 자료제공기간이 짧아 자료제공기간이 긴 ECMWF 바람자료를 채택하였다. 파랑후측모델링은 파랑관측부이가 설치되어 검증이 가능한 2001년부터 2014년까지의 ECMWF 바람자료를 이용하여 수행하였으며, 생성된 모델 결과는 기상청, 국립해양조사원의 파랑관측 부이자료를 이용하여 검증하였다. 파랑후측모델링 검증결과 파랑관측 부이자료와 잘 일치하였으며, 특히 태풍과 같은 이벤트 기간의 해역 상황을 전반적으로 잘 재현하였다. 이를 통하여 현재 파랑관측부이 자료의 한계인 결측기간 동안의 파랑자료를 대체할 수 있음을 확인하였다. 하지만 일부 정점에서는 이벤트 기간 동안의 최대파고를 과소평가하는 것으로 나타났으며, 이러한 이유는 바람입력자료의 시간간격 및 해상도, 수심자료, 격자크기 등의 한계로 파악된다. 본 파랑후측모델링 결과는 연안역에서의 침식원인규명 특히, 이벤트 시기의 파랑특성과 연계한 분석이 가능하며, 원하는 연안지점에서의 파랑후측정보를 생산할 수 있어 연안재해취약성평가 등에 활용이 가능하다.
기후변화가 우리나라의 논 관개요구량에 미치는 영향을 분석하였다. 기상연구소의 SRES A2 시나리오에 대한 고해상도 ($27{\times}27\;km$) 기후 자료와 기준년도 (1971~2000)의 관측 기상자료를 이용하였다. 기상연구소가 전지구모형 ECHO-G 예측자료를 MM5 모형으로 역학적으로 상세화한 결과를 이용하였다. 논 관개요구량의 공간적인 변화를 분석하기 위하여 GIS 기법을 이용하였다. 연구결과는 벼 생육기간의 평균기온은 기준년도에 비해 $1.5^{\circ}C$ (2020s), $3.3^{\circ}C$ (2050s) 및 $5.3^{\circ}C$ (2080s) 상승할 것으로 예측되었다. 벼 생육기간의 강우량은 0.1% (2020s), 4.9% (2050s) 및 19.3% (2080s) 증가할 것으로 예측되었다. 영농 형태와 논 면적이 변하지 않는다고 가정하면 우리나라 논의 총 관개용수량은 2.8% (2020s), 4.9% (2050s) 및 4.5% (2080s) 증가할 것으로 예측되었다. 본 연구의 결과는 총 관개용수량이 다소 감소할 것으로 예측한 다른 연구결과와는 상반된 결과를 나타내었으며, 그 주원인은 사용된 GCM에 따른 기후 예측치의 차이에서 온 것으로 판단된다. 관개용수량의 시공간적 변동성이 큰 것으로 나타났으며 이는 앞으로 관개계획과 물 관리에서 고려되어야 할 것이다.
최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강우자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변동성 파악이 가능한 장점이 있지만 대기 중 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강우량을 산정하므로 시공간적 오차가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다변량 Copula 함수를 활용하여 레이더 강우에 존재하는 시공간적 오차를 규명하고 레이더 강우앙상블 생산기법을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 추가적으로 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다.
In this paper, we developed a detection and correction method of noisy pixels embedded in the time series of normalized difference vegetation index (NDVI) data based on the spatio-temporal continuity of vegetation conditions. For the application of the method, 25-year (1982-2006) GIMMS (Global Inventory Modeling and Mapping Study) NDVI dataset over the Korean peninsula were used. The spatial resolution and temporal frequency of this dataset are $8{\times}8km^2$ and 15-day, respectively. Also the land cover map over East Asia is used. The noisy pixels are detected by the temporal continuity check with the reference values and dynamic threshold values according to season and location. In general, the number of noisy pixels are especially larger during summer than other seasons. And the detected noisy pixels are corrected by the iterative method until the noisy pixels are completely corrected. At first, the noisy pixels are replaced by the arithmetic weighted mean of two adjacent NDVIs when the two NDVI are normal. After that the remnant noisy pixels are corrected by the weighted average of NDVI of the same land cover according to the distance. After correction, the NDVI values and their variances are increased and decreased by 5% and 50%, respectively. Comparing to the other correction method, this correction method shows a better result especially when the noisy pixels are occurred more than 2 times consistently and the temporal change rates of NDVI are very high. It means that the correction method developed in this study is superior in the reconstruction of maximum NDVI and NDVI at the starting and falling season.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.752-755
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2006
Evaportranspiration is an important factor in hydrology cycle. Traditionally, it is measured by using basin or empirical formula with meteorology data, while it does not represent the evaportranspiration over a regional area. With the advent of improved remote sensing technology, it becomes a surface parameter of research interest in the field of remote sensing. Airborne and satellite imagery are utilized in this study. The high resolution airborne images include visible, near infrared, and thermal infrared bands and the satellite images are acquired by MODIS. Surface heat fluxes such as latent heat flux and sensible heat flux are estimate by using airborne and satellite images with surface meteorological measurements. We develop a new method to estimate the evaportranspiration over the rice paddy. The surface heat fluxes are initialized with a surface energy balance concept and iterated for convergent solution with atmospheric correct functions associated with aerodynamic resistance of heat transport. Furthermore, we redistribute the total net energy into sensible heat and latent heat fluxes. The result reveals that radiation and evaporation controlled extremes can be properly decided with both airborne and satellite images. The correlation coefficient of latent heat flux and sensible heat flux with corresponding in situ observations are 0.66 and 0.76, respectively. The relative root mean squared errors (RMSEs) for latent heat flux and sensible heat flux are 97.81 $(W/m^2)$ and 124.33 $(W/m^2)$, respectively. It is also shown that the newly developed retrieval scheme performs well when it is tested by using MODIS date.
Carbon isotopic compositions of the YC-2 stalagmite in Yongcheon Cave were analyzed to delineate paleoclimatic variations near Korean peninsula for the past historical period. The YC-2 stalagmite is about 68 mm long and annual growth laminae are distinctively identified. Because the number of growth laminae is at least 242, the stalagmite can be estimated to be at least 241 years old. At about 15 mm from the bottom, one thick brown growth lamina is observed, and this lamina was likely to have been formed when the stalagmite ceased to grow, making the hiatus. High resolution, carbon isotope data indicate past fluctuations of East Asia monsoonal intensity (intimately related to the amount of precipitation). Based on the carbon isotope trend, the stalagmite can be divided into three stages (Stages I, II and III). The highest carbon isotopic compositions of Stage I (${\delta}^{13}C$=-3.3~0.4‰, PDB) indicate that the stalagmite grew during the Little Ice Age when cold and dry climate prevailed with less vegetation. Stage II is characterized by a transitional period from cold and dry to warm and wet climate with a increasing trend of carbon isotopic compositions (${\delta}^{13}C$=-9.6~-0.6‰) and this period indicates the weakening of the Little Ice Age climate. This decreasing trend also suggests that Little Ice Age was terminated near middle 1870's around Korean peninsula. Relatively low carbon isotopic compositions during Stage III (${\delta}^{13}C$=-11.0~-8.0‰) indicates that the climate was changed to warm and wet conditions which are similar to the present.
The paddy irrigation demand for Nakdong river basin in Korea due to the climate change have been analyzed using regional climate model outputs. High-resolution (27 ${\times}$ 27 km) climate data for SRES A2 scenario produced by the Meteorological Research Institute (METRI), South Korea, and the observed baseline climatology dataset (1971-2000) were used. The outputs from the ECHO-G GCM model were dynamically downscaled using the MM5 regional model by METRI. Maps showing the predicted spatial variations of changes in climate parameters and paddy irrigation requirements have been produced using the geographic information system. The results of this study showed that the average growing season temperature will increase steadily by 1.5 $^{\circ}C$ (2020s A2), 3.2 $^{\circ}C$ (2050s A2) and 5.2 $^{\circ}C$ (2080s A2) from the baseline (1971-2000) 19.8 $^{\circ}C$. The average growing season rainfall will change by -3.4 % (2020s A2), 0.0 % (2050s A2) and +16.5 % (2080s A2) from the baseline value 886 mm. Assuming paddy area and cropping pattern remain unchanged the average volumetric irrigation demands were predicted to increase by 5.3 % (2020s A2), 8.1 % (2050s A2) and 2.2 % (2080s A2) from the baseline value 1.159 ${\times}$$10^6\; m^3$. These projections are different from the previous study by Chung (2009) which used a different GCM and downscaling method and projected decreasing irrigation demands. This indicates that one should be careful in interpreting the results of similar studies.
융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년까지의 겨울철 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고, 기상청의 지상기상관측소의 최심적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 국내 5대유역인 한강, 낙동강, 금강, 영산강, 섬진강 유역에 대하여 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적, 유역 평균, 최대 적설심과 적설분포감소비곡선을 구축하였다. 그 중 적설분포면적감소곡선 (SDC : Snow cover Depletion Curve)는 적설분포면적의 감소형태를 나타내주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대강 유역에 대해 구축하여 정량화하였다.
유역 내 수자원 계획을 효율적으로 수립하기 위해서는 장기간에 걸친 수문 모델링 뿐만 아니라 미래 기후 시나리오에 따른 수문학적 기후변화 영향 분석도 중요하다. 이를 위해서는 관측 값에 기반한 고품질 및 고해상도 격자형 기상자료 생산이 필수적이다. 하지만, 우리나라는 종관기상관측시스템(ASOS)과 방재기상관측시스템(AWS)으로 이루어진 고밀도 관측 네트워크가 2000년 이후부터 이용 가능했기에 장기간 격자형 기상자료가 부족하다. 이를 보완하고자 본 연구는 가정적인 상황에 기반하여 만약 2000년 이전에도 현재와 동일한 고밀도 관측 네트워크가 존재했다면 산출 가능했을 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료를 생산하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 2000년을 기준으로 최근과 과거 기간의 격자형 기상자료를 딥러닝 알고리즘으로 모델링하여 과거 기간을 대상으로 기상자료(일 단위 기온, 강수량)의 공간적 변동성 및 특성을 재구성한다. 격자형 기상자료의 생산을 위해 우리나라의 고도에 기반하여 기상 인자들의 영향을 정량화 하는 보간법인 K-PRISM을 적용하여 고밀도 및 저밀도 관측 네트워크로 두 가지 격자형 기상자료를 생산한다. 생산한 격자형 기상자료 중 저밀도 관측 네트워크의 자료를 입력 자료로, 고밀도 관측 네트워크의 자료를 출력 자료로 선정하여 각 격자점에 대해 Long-Short Term Memory(LSTM) 알고리즘을 개발한다. 이 때, 멀티 그래픽 처리장치(GPU)에 기반한 병렬 처리를 통해 비용 효율적인 계산이 가능하도록 한다. 최종적으로 1973년부터 1999년까지의 저밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 입력 자료로 하여 해당 기간에 대한 고밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 생산한다. 개발된 대부분의 예측 모델 결과가 0.9 이상의 NSE 값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 개발된 모델은 고품질의 장기간 기상자료를 효율적으로 정확도 높게 산출하며, 이는 향후 장기간 기후 추세 및 변동 분석에 중요 자료로 활용 가능하다.
Hai Van Dang;Suchan Joo;Junhyeok Lim;Jinhwan Hur;Sungwon Shin
한국해양공학회지
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제38권2호
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pp.64-73
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2024
Oil spills pose significant threats to marine ecosystems, human health, socioeconomic aspects, and coastal communities. Accurate real-time predictions of oil slick transport along coastlines are paramount for quick preparedness and response efforts. This study used an open-source OpenOil numerical model to simulate the fate and trajectories of oil slicks released during the 2007 Hebei Spirit accident along the Korean coasts. Six combinations of input parameters, derived from a five-day met-ocean dataset incorporating various hydrodynamic, meteorological, and wave models, were investigated to determine the input variables that lead to the most reasonable results. The predictive performance of each combination was evaluated quantitatively by comparing the dimensions and matching rates between the simulated and observed oil slicks extracted from synthetic aperture radar (SAR) data on the ocean surface. The results show that the combination incorporating the Hybrid Coordinate Ocean Model (HYCOM) for hydrodynamic parameters exhibited more substantial agreement with the observed spill areas than Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS), yielding up to 88% and 53% similarity, respectively, during a more than four-day oil transportation near Taean coasts. This study underscores the importance of integrating high-resolution met-ocean models into oil spill modeling efforts to enhance the predictive accuracy regarding oil spill dynamics and weathering processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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