• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.59 no.2
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• pp.37-47
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• 2017

In this study, we analyzed the variability of irrigation water amounts based on the combination of various crops and soil textures using the Irrigation Water Management Model (IWMM). IWMM evaluates the degree of agricultural drought using the Soil Moisture Deficit Index (SMDI). When crops are damaged by the water scarcity under the drought condition indicating that the SMDI values are in negative (SMDI<0), IWMM irrigates appropriate water amounts that can shift the negative SMDI values to "0" to crop fields. To test the IWMM model, we selected the Bandong-ri (BDR) and Jucheon (JC) sites in Gangwon-do and Jeollabuk-do provinces. We derived the soil hydraulic properties using the near-surface data assimilation scheme form the Time Domain Reflectrometry (TDR)-based soil moisture measurements. The daily root zone soil moisture dynamics (R: 0.792/0.588 and RMSE: 0.013/0.018 for BDR/JC) estimated by the derived soil parameters were matched well with the TDR-based measurements for validation. During the long-term (2001~2015) period, IWMM irrigated the minimum water amounts to crop fields, while there were no irrigation events during the rainy days. Also, Sandy Loam (SL) and Silt (Si) soils require more irrigation water amounts than others, while the irrigation water were higher in the order of radish, wheat, soybean, and potato, respectively. Thus, the IWMM model can provide efficient irrigation water amounts to crop fields and be useful for regions at where limited water resources are available.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.467-467
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• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.187-187
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• 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.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_3
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• pp.1847-1859
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• 2022

Wildfires in North Korea can have a directly or indirectly affect South Korea if they go south to the Demilitarized Zone. Therefore, this study calculates the regional optimized Forest Fire Danger Index (FFDI) based on Local Data Assessment and Prediction System (LDAPS) weather data to obtain forest fire risk in North Korea, and applied it to the cases in Goseong-gun and Cheorwon-gun, North Korea in April 2022. As a result, the suitability was confirmed as the FFDI at the time of ignition corresponded to the risk class Extreme and Severe sections, respectively. In addition, a qualitative comparison of the risk map and the soil moisture map before and after the wildfire, the correlation was grasped. A new forest fire risk index that combines drought factors such as soil moisture, Standardized Precipitation Index (SPI), and Normalized Difference Water Index (NDWI) will be needed in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.177-177
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• 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.

• Atmosphere
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• v.31 no.2
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• pp.229-240
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• 2021

The Global Ocean Data Assimilation and Prediction System (GODAPS) in operation at the KMA (Korea Meteorological Administration) is introduced. GODAPS consists of ocean model, ice model, and 3-d variational ocean data assimilation system. GODAPS assimilates conventional and satellite observations for sea surface temperature and height, observations of sea-ice concentration, as well as temperature and salinity profiles for the ocean using a 24-hour data assimilation window. It finally produces ocean analysis fields with a resolution of 0.25 ORCA (tripolar) grid and 75-layer in depth. This analysis is used for providing a boundary condition for the atmospheric model of the KMA Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5) in addition to monitoring on the global ocean and ice. For the purpose of evaluating the quality of ocean analysis produced by GODAPS, a one-year data assimilation experiment was performed. Assimilation of global observing system in GODAPS results in producing improved analysis and forecast fields with reduced error in terms of RMSE of innovation and analysis increment. In addition, comparison with an unassimilated experiment shows a mostly positive impact, especially over the region with large oceanic variability.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.24-24
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• 2015

최근 원격탐사기법을 이용한 많은 가뭄평가기법들이 개발되었으나 산림과 함께 산악지형이 우세한 우리나라의 경우 지형특성으로 인하여 가뭄평가시 불확실성이 증가하게 된다. 특히, 농업가뭄은 기후와 지표특성에 큰 영향을 받기 때문에 기후특성만을 고려한 가뭄지수는 실제 필요한 농업가뭄의 특성을 반영하는데 있어서 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 기후와 지표특성을 함께 고려할 수 있는 토양수분을 이용한 가뭄평가기법(Drought Assessment Scheme)을 개발하였다. 가뭄평가기법을 위하여 역추적기법(Inverse Modeling-IM) 기반의 자료동화기법(Data Assimilation, DA)을 이용하였다. 자료동화기법은 1-Dimensional (1-D) 기반의 토양의 물리적 특성을 고려하는 SWMI_ST 모형과 최적화 알고리즘(유전자 알고리즘, Genetic Algorithm-GA)을 연계하여 실측 및 위성기반의 토양수분자료로부터 토양의 수리학적 매개변수(${\alpha}$, n, ${\Theta}_{res}$, ${\Theta}_{sat}$, $K_{sat}$)를 추출한다. 본 연구에서는 LANDSAT(30 m X 30 m) 및 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS, 500 m X 500 m) 이미지자료를 이용하여 시 공간적으로 분포되어 있는 토양수분을 산정하였으며, 이후 자료동화기법을 이용하여 LANDSAT/MODIS 토양수분자료로 부터 공간적으로 분포되어 있는 토양의 매개변수를 추출하였다. 추출된 매개변수, GIS 기반의 지표피복 및 기상자료를 이용하여 장기간의 토양수분을 산정 및 예측 할 수 있다. 고해상도의 이미지 자료를 사용하는 가뭄평가기법은 필지~시 군 단위까지 실제 우리나라 지형특성을 고려하여 효율적으로 가뭄을 모니터링 및 예측 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.316-316
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• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.301-301
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• 2018

본 연구에서는 위성 기반 토양수분 자료를 수문모형에 자료동화하여 격자 단위에서 수문기상인자를 산출하고 그 정확성을 평가하였다. 수문모형으로는 Variable Infiltration Capacity(VIC) model을 선정하여 국내 주요 8개 댐 유역에 구축하였으며, 입력자료는 2008년 이후 10년간 자료를 수집하였으며, 2008-2012년의 관측 유량 자료를 사용하여 모형을 보정하였다. 모형의 보정을 위해 Isolated-Speciation Particle Swarm Optimization(ISPSO) 기법을 적용하여 매개변수를 추정하였고, 2013-2017년의 관측유량 자료를 통하여 모형의 성능을 검증하였다. VIC 모형에 자료 동화한 토양수분 자료는 AMSR2 위성 토양 수분 자료와 지상관측 토양수분 자료를 합성한 자료를 사용하였으며, 인공위성자료와 지상 자료를 조건부합성기법으로 합성한 토양수분자료는 각 격자별 토양수분을 더 정확히 산정하여 자료동화시 모형의 모의 정확도가 향상되는 경향을 보였다. 본 연구결과는 지상관측자료를 통해 보정된 위성관측 토양수분자료를 자료동화하여 수문모형의 정확도를 향상시키고, 미계측 유역에 대한 향상된 수문기상인자 정보를 제공함으로써 다양한 수문분석의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.45-45
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• 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.