• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1767-1772
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• 2021

장기간에 걸친 전 지구적인 위성관측 지표면 알베도 자료는 전 지구 기후 및 환경의 변화 감시에 활발히 이용되고 있으며 그 활용도와 중요성이 크다. 우리나라의 경우 정지궤도위성 천리안위성 1호(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) MI(Meteorological Imager) 센서와 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A, GK-2A) AMI (Advanced Meteorological Imager) 센서의 세대교체를 통해 지속적인 지표면 알베도 산출물의 확보가 가능하다. 그러나 COMS/MI 및 GK-2A/AMI의 지표면 알베도 산출물은 센서 및 알고리즘의 차이로 인해 산출물 간의 차이가 존재한다. 따라서 COMS/MI와 GK-2A/AMI 지표면 알베도 산출 기간을 확장하고 지속적인 기후변화 감시 연계성 확보를 위해 두 위성 산출물 간의 오차 분석이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 COMS/MI 및 GK-2A/AMI 지표면 알베도 자료의 중복기간을 대상으로 지상관측자료 AERONET (Aerosol Robotic Network)와 타 위성자료 GLASS (Global Land Surface Satellite)와 함께 비교 분석하였다. 오차 분석 결과 AERONET과의 검증에서 COMS/MI의 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 0.043로 GK-2A/AMI의 RMSE인 0.015보다 높게 나타났다. 또한 GLASS와 비교하였을 때 COMS/MI의 RMSE는 0.029로 GK-2A/AMI의 0.038보다 낮게 나타났다. 이러한 오차특성을 이해하고 COMS/MI 및 GK-2A/AMI의 지표면 알베도 자료를 사용할 때 장기간 기후변화 감시에 적극적으로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국기후변화학회지
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• 제2권4호
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• pp.297-307
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• 2011

최근 기후변화에 따라 식품안전에 대한 위험성도 증가되고 있다. 따라서 식품안전과 기후가 어떤 관련성을 가지고 있는지 살펴보기 위하여, 1999년부터 2009년까지 수집된 식품안전 사건사고 보도자료와 60개 지점 평균한 월별 기후자료(평균기온, 최고기온, 최저기온, 강수량, 상대습도)를 사용하여 식품안전과 기후요소와의 관련성을 분석하였다. 11년간 국내 각종 언론매체로부터 조사한 729건의 식품안전사건사고 자료를 추출한 후 식품안전 사건사고 자료를 위해요인에 따라 화학적, 생물학적, 물리적 위해요인의 3가지로 구분하여, 월별 자료를 평균한 연도별 자료(Annual data)에 대하여 각각 기후요소와 식품안전 사건 사고 자료에 대한 피어슨곱적률 상관계수(Pearson product-moment correlation coefficient)를 산출하였다. 분석 결과, 식품안전 사건사고와 강수량은 음의 상관 관계(-0.48)를 보였고, 최저기온과는 양의 상관 관계(0.45)를 보였다. 강수량은 생물학적 위해인자와 물리적 위해인자에 대해 가장 높은 상관 관계를 보였으며, 기온은 화학적 위해인자와 가장 높은 상관 관계를 보였다. 특이할 점은 식품안전 사건사고 자료에는 식품을 제조, 가공하고, 소비를 결정하는 인간 행동과 관련된 인문적인 요소가 포함되어 있으므로, 가시적인 위험이 나타나는 경우, 위해를 방지하는 선택을 통해 식품안전 사건사고가 감소할 개연성이 있다는 것이다. 따라서 가시적인 현상인 강수량과는 부적인 상관 관계를 보였고, 기온의 경우에도 극단적인 경우에는 소비자의 행동요소가 포함되므로 최고기온보다는 평균기온과 최저기온에서 더 높은 관련성을 나타냈다. 즉, 식품안전 사건사고 자료는 직접적인 병원체에 대한 연구와 달리 인간의 행동과 관련된 요소가 포함되어 있는 것으로 분석되었다. 이 연구가 향후 기후변화에 따른 식품안전 영향 평가에 있어서 기본 정보를 제공할 수 있기를 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_4호
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• pp.1479-1488
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• 2018

2017년 9월 3일 북한에서 발생한 인공지진 신호가 기상청 지진관측망에 관측되었다. 진앙은 풍계리 핵실험 지역으로 지금까지의 실험 중 가장 강력한 실험이었다. 직접적 접근이 제한되는 상황에서 6차 핵실험에 의한 주변 지표변화 연구를 위해 고해상도 위성 자료를 활용하였다. 우선, 지표변위 관측을 위해 ALOS-2 위성 자료를 활용하여 레이더 간섭기법(InSAR: SAR Interferometry)을 적용하였다. 하지만 6차 핵실험 주변 지역의 대규모 지표변위와 강한 진동으로 인해 낮은 긴밀도(coherence) 값을 지니며 레이더 간섭도가 생성되지 않았다. 이는 강한 진동으로 인한 표면의 변화와 레이더 간섭도가 생성 가능한 최대 지표변위 관측 범위보다 큰 변위가 발생했기 때문으로 추정되며 이러한 한계를 극복하기 위해 오프셋 트래킹(Offset Tracking) 방법을 활용하였다. 오프셋 트래킹 방법은 6차 핵실험 전 후 위성 영상레이더의 강도 영상(Intensity)에 대한 교차상관기법(Cross-Correlation)을 이용하는 것으로 상관관계 추정을 위해 사용된 윈도우 크기에 따라 결과가 달라지는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 32부터 224까지 16단계로 윈도우 크기를 변화시키고 그 결과의 통계적 처리 후 지표변위를 생성하였다. 그 결과, 6차 핵실험 장소를 기준으로 만탑산 서쪽 지역에서 최대 3 m의 지표변위를 관측하였다. 또한, 고해상도 광학 영상을 활용하여 6차 핵실험에 의한 산사태 및 함몰지역으로 추정되는 지역을 확인하였다. 이러한 현상은 매우 강력한 지하 핵실험에 의한 것으로 판단되며 기존 음파 및 지진파를 이용한 핵실험 분석뿐만 아니라 고해상도 위성영상을 활용하여 비접근 지역에 대한 보조 분석 자료로 활용이 가능 할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.146-157
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• 2019

우리나라 농산촌 환경의 가장 큰 특징 중 하나는 지형이 복잡하여 좁은 지역 내에서도 기상/기후 분포변이가 크다는 점이다. 이를 효과적으로 모의하기 위하여 '소기후 모형'이 개발되었고 현재까지 지속적으로 개선 연구가 진행되고 있다. 소기후 모형은 우리나라 전역에 대해 농장필지 단위까지 공간적으로 정밀한 농업기상/기후 정보를 표현할 수 있는 모형으로 기후요소별로 독자적으로 개발되었다. 소기후모형을 이용하여 2000년대에는 국지규모의 현재평년 및 미래 시나리오 기반 기후정보를 산출하였다. 평년 전자기후도는 과거 30년 기간의 월별 최저기온, 최고기온, 강수량, 일사량을 30 m 격자해상도로 상세화 한 분포도이며, 이 전자기후도를 기반으로 미래 기후변화 시나리오를 고해상도로 상세화하여 제작하였다. 이 들 전자기후도는 농업분야 기후변화 영향평가에 다양한 형태로 재가공 되어 이용되었다. 2010년대에는 농장맞춤형 기상 실황 및 예보자료를 국지규모로 생성하고 있다. 소기후 모형은 지속적인 개선 과정을 통해 일별 관측기상자료를 기반으로 실황정보를 상세화하는 기술로 발전하고 있으며, 기상청 동네예보 및 중기예보를 30 m 격자해상도로 상세 모의하여 농업분야 종사자에게 예측 정보를 실시간 제공할 수 있는 '농업기상 재해 조기경보 서비스' 기반의 핵심기술로 인정 받고 있다. 현재 상세 기상 실황 및 예보정보로는 일 최저 및 최고기온과 강수량, 일사량, 일조시간 등이 산출되고 있으며, 과거-현재-미래의 농장규모 기상정보를 토대로 각종 농작물의 생육정보와 기상재해 예측정보를 생산하고 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권3호
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• pp.149-155
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• 2021

농업기상재해 조기경보시스템에서는 일 최대순간 풍속에 과수의 낙과 피해 임계풍속을 대입하여 농작물의 풍해 위험을 예측, 자원농가에게 제공하고 있다. 강풍의 위험 예측확률을 높이기 위한 방법으로써, 기존 방식에서 '안전'으로 분류된 데이터들 중 실제로는 풍해위험이 있는 경우를 찾아내는 인공신경망 이항분류 기법을 도입하였다. 학습데이터는 전라남북도와 경북 및 경남 일부지역의 총 210개소 기상청 종관 및 방재기상관측지점에서 수집된 2019년 전체 일별 풍속자료이며, 최적 모델 도출을 위한 검증데이터는 동일지점의 2020년 1월 1일~12월 12일 자료를, 인공신경망 기법 사용 전/후의 풍해위험예측 성능 평가는 2020년 12월 13일~2021년 2월 18일까지의 자료를 사용하였다. 풍해위험 임계풍속은 과수의 낙과 피해기준으로 주로 사용되고 있는 11m/s를 설정하였다. 또한 2020년 동일 기간의 일 최대순간풍속 실측값으로 Weibull 분포를 작성한 후, 추정값과 임계풍속간의 편차를 이용하여 누적확률값을 계산, 풍해 경보에서 한 단계 낮은 주의보를 판단하고 인공신경망 기법 적용 결과와 비교하였다. 평가기간 중 기존의 풍해 위험 탐지확률은 65.36%였으나 인공신경망 기법으로 재분류 과정을 거친 후 93.62%로 크게 개선되었다. 반면, 오보율이 함께 증가되어(13.46% → 37.64%), 전반적인 정확도는 감소하였다. 한편 Weibull 분포를 이용하여 풍해주의보 구간을 두었을 때는 정확도 83.46%으로 인공신경망 기법에 비해 전반적인 예측 정확도는 더 높았던 반면 위험 탐지확률은 88.79%로 더 낮게 나타났다. 따라서, 상대적으로 위험예보의 미예측이 중대한 문제가 되는 사례에서 인공신경망 방식이 유용할 것으로 보인다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.83-100
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• 2020

본 연구에서는 미국 NASA에서 개발한 LIS(Land Information System)를 이용하여 한반도 지역의 수문인자를 산출하여 토양수분 및 증발산량에 대한 정확도를 평가하였다. LIS를 이용한 수문인자 산출을 위해 사용된 지표면 모형은 Noah-MP(Noah-MultiParameterization)이며, 수문기상 자료는 MERRA2(Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version 2)를 적용하였다. Land Cover 및 국내 기상자료 적용에 따른 정확도를 확인하기 위해 IGBP(International Geosphere-Biosphere Programme), UMD(University of Maryland) Land Cover를 적용하였고, 기상관측자료는 기상청의 종관기상관측(ASOS, Automated Synoptic Observing System) 자료를 사용하였다. 산출된 자료의 정확도를 평가하기 위해 토양수분 및 증발산량을 대상으로 지상 관측자료와 비교하여 상관계수(CC, Correlation Coefficient), 편의(BIAS), 효율계수(NSE, Nash-Sutcliffe Efficiency)를 분석하였다. 그 결과, IGBP를 적용한 토양수분의 상관계수는 평균 0.56, 증발산량은 평균 0.71로 나타났고, UMD를 적용한 토양수분은 평균 0.68, 증발산량은 평균 0.72이며, UMD를 적용한 결과의 상관계수가 높게 평가되었다. 수문기상 자료로 MERRA2를 사용하였을 경우 토양수분의 상관계수는 평균 0.68, 증발산량은 평균 0.72로 나타났고, ASOS를 적용한 토양수분은 평균 0.66, 증발산량은 평균 0.72이며, ASOS를 적용한 결과 상관계수가 낮아지는 것으로 분석되었다. 국내 기상자료를 적용할 경우 상관계수가 낮아지는 현상이 발생하였는데, 지점 자료의 격자화를 진행할 때 MERRA2와 동일한 공간해상도인 0.65°× 0.5°로 격자화하여 지역에 따라 정확도의 차이가 발생 된 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권4호
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• pp.312-326
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• 2020

KMAPP은 규모상세화 과정을 통해 100 m 단위의 초고해상도 기상 예측을 산출하는 체계로써 최근 수문, 농업, 신재생에너지 등 다양한 분야에서 활용되기 시작됨에 따라 각 분야별로 예측성능을 검증할 필요가 있다. 철원 지역과 전북 지역은 산지가 많은 우리나라에서 비교적 넓은 범위에 걸쳐서 수평면을 보유하고 있으며, 특히 철원은 대규모 벼 논 재배지역 중에서 실측 및 원격탐사 생물계절 자료가 많은 지역으로 KMAPP 예측 성능을 검증하는데 필요한 관측자료를 사용하기에 적절한 지점으로 판단된다. 이번 연구에서는 철원 내 농경지역의 생태적 변화에 따라 변화하는 KMAPP 기온 예측 성능을 AWS와 ASOS 관측자료를 이용하여 비교 검증하였다. 그리고 전북지역 폭염 기간 동안 가축 고온스트레스 모델과 같은 응용모델에 KMAPP 예측 자료를 입력자료로 활용하는 것을 검토하고자 일사량 예측을 ASOS 자료를 이용하여 검증하였다. 더 많은 사례의 수집과 선정이 필요하다는 한계가 있지만 농경지역에서 추수 후 기온 예측 성능이 일반 주택지 에서보다 더 크게 향상된 것을 통해 생물리적 효과가 예측 정확도에 미치는 영향을 간접적으로 추측해 볼 수 있었다. 한편, 일사량 예측의 경우 단위 변환에 따른 오차가 발생하지만 관측값과 일치하는 경향을 보여 KMAPP 자료가 지역규모의 상세 예측 자료로 응용모델에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1465-1483
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• 2020

증발산은 토양으로부터 발생하는 증발과 식물의 잎에서 발생하는 증산을 통칭하는 것으로, 물 수지, 가뭄, 작물생장, 기후변화 등의 모니터링에 있어 중요한 요소이다. 실제증발산은 식생 지표면의 물 소비량 또는 물 필요량이며 기준증발산에 작물계수를 곱하여 구하므로, 농지의 실제증발산을 구하기 위해서는 기준증발산의 계산이 정확히 이루어져야 한다. 격자형 기준증발산을 합리적으로 산출하기 위하여 그동안 많은 노력들이 있었고 복수의 산출물이 제공되고 있다. 이에 본 연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, PKNU-NMSC, MODIS 기준증발산 산출물을 비교평가 함으로써, 우리나라처럼 복합적이고 이질적인 지표면에서 국지적 규모의 수문 및 농업 분야에 활용하기 위하여 어떤 기준증발산 산출 방법이 적합한지 살펴보고자 한다. 2016~2019년 3~11월의 1일 단위 자료와 8일 합성 자료를 기상청 현장관측치와 비교하여 지점별, 연도별, 월별로 분석하고 시계열변화를 검토한 결과, 기계학습을 통해 우리나라 농지에 대한 지역최적화가 상당히 잘 수행된 PKNU-NMSC 자료의 정확도가 월등히 높게 나타났으며, 시간과 장소에 상관없이 안정적인 산출이 이루어졌음을 확인하였다. 또한 본연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, MODIS 산출물에 내재한 정확도 특성을 제시하였으며, 이는 기준증발산 자료 사용에 있어 중요한 정보가 될 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권9호
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• pp.543-551
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• 2023

눈은 기후계와 지표면 에너지 평형에 영향을 끼치는 필수 기후 인자이며, 겨울 동안 저장한 고체 형태의 물을 봄에 유출, 지하수 함양 등에 제공하여 물 평형에도 결정적인 역할을 한다. 본 연구에서는 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), Modern.-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2), ERA5-Land 적설심 자료의 통계 분석을 통해 남한에서의 활용 가능성을 평가하였다. 기상청에서 제공하는 Automated Synoptic Observing System (ASOS) 지상관측자료와 재분석자료간의 통계분석 결과, LDAPS와 ERA5-Land의 상관계수가 0.69 이상으로 상관성이 높게 나타났으나 LDAPS는 RMSE가 0.79 m로 오차가 크게 나타났다. MERRA-2의 경우 일부 기간 동안 일정한 값이 연속적으로 산출되어 자료간 증감 추이를 적절하게 모의하지 못하였기에 상관계수가 0.17로 상관성이 낮게 나타났다. LDAPS와 ASOS의 지점별 통계분석 결과 상대적으로 평균 강설량이 높게 나타나는 강원도 인근에서 성능이 높게 나타났으며, 평균 강설량이 낮게 나타나는 남부 지역에서 성능이 낮게 나타났다. 마지막으로, triple collocation (TC)를 통해 본 연구에서 활용된 4개의 독립적인 적설심자료 간의 오차 분산을 산정하였으며, 나아가 가중치 산정을 통해 융합된 적설심 자료를 생산하였다. 재분석자료는 LDAPS, MERRA-2, ERA5-Land 순으로 오차 분산이 높게 나타났으며, LDAPS의 경우 오차 분산이 높게 산정되어 가중치가 낮게 산정되었다. 또한, ERA5-Land 적설심 자료의 공간 분포가 변동성이 적게 나타나, TC로 융합된 적설심 자료는 저해상도 영상인 MERRA-2와 유사한 공간 분포가 나타났다. 자료의 상관성, 오차, 불확실성을 고려하였을 때, ERA5-Land 자료가 남한을 대상으로 적설 관련 분석을 하기 적합한 것으로 판단된다. 또한, 타 자료와 경향성은 높게 나타나나 과대 산정되는 경향이 있는 LDAPS 자료를 대상으로 적절한 보정이 수행될 시, 지역 및 기후적 다양성을 높은 해상도로 표출할 수 있는 LDAPS 자료를 적극적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.353-365
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• 2023

전세계적으로 기후변화로 인한 그린인프라와 환경기반시설의 영향 및 예측에 대한 연구는 활발히 진행되고 있다. 하지만 국가별 극한기후가 발생하는 시기나 패턴이 다르기에 국내에도 극한기후로 인한 그린인프라와 환경기반시설에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내 주요 7개 도시를 대상으로 기상청에서 제공하는 20년 동안의 극한기후에 대한 통계적 분석과 극한기후로 인한 자연기반해법(NBS)을 적용한 그린인프라 시설에 대한 영향분석을 수행하였다. 극한기후에 대한 통계분석 결과 지리적 위치, 지표 불투수성, 지역 기상 패턴에 따라 다양한 극한 기상조건에 잠재적으로 취약한 것으로 분석되었다. 서울은 극한온도(영상, 영하)가 관측되었으며 부산, 울산 및 제주에서는 강수량과 바람에 대해 극한기후가 발생하여 도시탄력성에 잠재적인 위협인자로 분류되었다. 온도는 도시 내 식생에 대한 회복력에 주요 요인으로 적용되며, 바이오차, 모래, 자갈, 우드칩 등 여재를 적용한 습지(CW)에서 극 영하온도에서 물리적 제거효율 및 영양염류 제거능력을 저하되는 것으로 분석되었다. 극한기후로 인한 영향을 저감하기 위해 그린인프라 시설 내 온도조절이 가능한 차광 및 단열 시스템적용과 같은 극한기후 별 대응전략 수립이 가능하다. 본 연구를 통해 국내와 기후특성이 유사한 지역에서의 극한기후 대응전략 수립에 도움이 될 것으로 판단된다.