최근 기후변화로 인하여 돌발성 집중호우 등의 기상재해가 증가하고 있는 추세이다. 이러한 재해로 인한 피해의 대응을 위해서 강우의 정밀한 관측과 더불어서 정확한 공간분포의 파악도 중요한 문제로 대두되고 있다. 따라서 레이더 강우자료 등을 같이 활용하는 연구도 진행되어 왔으나, 아직까지 지상우량계의 강우공간분포를 추정하는데에는 한계가 존재하고 있다. 따라서 본 연구에서는 남강댐 유역을 대상으로 공간보간기법인 크리깅 기법을 적용하여 강우장을 추정하고자 하였다. 국내에서 일반적으로 사용되는 크리깅 기법인 OK(Ordinary Kriging), CK(Co-Kriging) 방법과 함께 KED(Kriging with External Drift) 기법을 적용하여 강우장을 추정하고 비교하여 각각의 기법의 적용성을 평가하고자 한다. 정량적 평가 결과, OK 기법은 상관계수 0.978, Slope best-fit line 0.915, $R^2$ 0.957의 값을 가지며 MAE, RMSE, MSSE, MRE 값이 0에 가장 근접하는 우수한 결과를 나타내었으며, 다음으로 KED, CK 순으로 좋은 결과를 나타내었다. 그러나 정량적 평가만으로는 강우의 공간분포에 대한 정확한 평가를 하는데 있어 한계성을 가지고 있으므로 강우공간분포의 참값으로 가정되는 레이더강우장과의 공간분포특성을 수치화하여 유사성을 비교할 수 있는 기법에 대한 제시가 필요할 것으로 판단된다.
The purpose of this work was to apply geographical information system (GIS) for geostatistical analyzing by selecting a semi-variogram model to quantify the spatial correlation of the population distribution with residential neighborhoods in the both sides of Mosul city. Two hundred and sixty-eight sample sites in 240 ㎢ are adopted. After determining the population distribution with respect to neighborhoods, data were inserted to ArcGIS10.3 software. Afterward, the datasets was subjected to the semi-variogram model using ordinary kriging interpolation. The results obtained from interpolation method showed that among the various models, Spherical model gives best fit of the data by cross-validation. The kriging prediction map obtained by this study, shows a particular spatial dependence of the population distribution with the neighborhoods. The results obtained from interpolation method also indicates an unbalanced population distribution, as there is no balance between the size of the population neighborhoods and their share of the size of the population, where the results showed that the right side is more densely populated because of the small area of residential homes which occupied by more than one family, as well as the right side is concentrated in economic and social activities.
해수면온도는 지구 시스템에서 가장 중요한 메커니즘의 하나인 대기-해양의 상호작용을 단적으로 나타내며, 기후변화를 이해하는 데 필수적인 해양 기상요소이다. 이에, 공백 없이 시공간해상도가 일정한 격자자료는 해수면온도연구에 있어 그 활용도가 매우 높다. 이 논문에서는 2020년 해양 실측자료 137개 지점으로부터 최적화된 베리오그램을 도출하고 이를 이용한 정규크리깅을 통해 우리나라 주변해역의 일평균 해수면온도 격자지도를 산출하고 그 정확도를 평가하였다. 베리오그램 최적화는 가중최소제곱법을 이용하였고, 내삽정확도 검증을 위하여 공간적인 치우침이 없도록 객관적인 샘플링 기준을 적용하여 암맹평가를 수행하였다. 4회에 걸친 암맹평가 결과, 평균제곱근오차 0.995~1.035℃, 상관계수 0.981~0.982의 상당히 높은 정확도를 나타냈다. 계절별로는 여름철의 정확도가 상대적으로 약간 낮게 나타났는데, 이는 태풍의 영향으로 인한 급격한 수온 변동 때문으로 사료된다. 또한 가까운 바다보다 먼 바다에서, 동해, 남해보다 서해에서 상대적으로 정확도가 높게 나타났는데, 이는 가까운 바다에서 종종 반폐쇄해 지형으로 인해 해수의 물리적인 특성에 차이가 발생할 수 있기 때문인 것으로 보인다. 향후에는 계절별, 해역별 특성을 반영하는 SST 추정기법의 개선이 필요할 것이며, 개선된 자료는 우리나라 주변해역의 고품질 SST 합성장을 산출하는 앙상블 멤버로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Zafor, Md. Abu;Alam, Md. Jahir Bin;Rahman, Md. Azizur;Amin, Mohammad Nurul
Environmental Engineering Research
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제22권4호
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pp.369-376
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2017
The trend analysis of the study was acquired by selecting multiyear monthly groundwater table data and monitors the wells in each sub-district under the study area. The intention of this research was to analyze the outcome of the non-parametric Mann-Kendall test at greater than the significance level which is 95% of groundwater level in Sylhet. The aptitude is effective at two conjunctures where the confidence bounds are 95% and it meets the estimate line of Sen's. To calculate and assess the spatial differences in the inanition of groundwater table, geostatistical methods was applied based on data from 27 groundwater wells during the period from January 1975 to December 2011 which were obtained from a secondary source, Bangladesh Water Development Board. The geographic information system was used to assess the spatial change in order to find the level of groundwater. Cross-validation errors were found within an advisable level in estimating the groundwater depth with different interpolation models of ordinary kriging methods. Finally, surface maps were generated with the best-fitted model. The southeast region was found highly vulnerable from groundwater level point of view. Northern region was detected highest hazard prone area for diverge groundwater using kriging method.
Long ranged groundwater-level data often have the missing intervals because of the trouble of monitoring systems at the national groundwater monitoring wells. Geostatistical methods are very useful for the supplement of the missing data. Ordinary kriging was applied for the interpolation of the missing groundwater-level data with a smooth sinusoidal variation. Conditional simulation was used for the reproduction of the missing data with high fluctuations. Two geostatistical methods produced the very accurate estimates at the missing intervals and reproduced their original variations. This fact is proved by the cross validation test and graphical method, respectively.
대류층의 중성 대기는 전자가파의 신호 지연을 일으키기 때문에, GNSS(Global Navigation Satel-lite System)를 이용한 정밀측위의 가장 큰 오차요인으로 작용한다. 대류층 지연오차는 대류층의 굴절률과 연관 있으며, 대류층의 굴절률은 경험적으로 압력, 온도 및 수증기 분압으로 표현된다. 따라서 GNSS 안테나 위치의 기상 정보를 알고 있다면, 대류층 지연오차는 경험적 법칙에 의해 산출될 수 있다. 이 연구에서는 임의의 장소와 시간에 대한 대류층 지연오차를 생성하기 위한 기상정보 생성에 대하여 연구하였다. 한국천문연구원이 운영하는 9개의 상시 관측소에 설치된 디지털 기상 센서의 관측값을 가지고 범용 크리깅 (Ordinary Kriging)을 적용하여 기상 정보를 생성하였고, 상시 관측소의 데이터 공백을 메우기 위해 각 상시관측소의 기상 데이터를 분석하여 수치 모델을 만들어 보완하였다.
기온, 강수와 같은 기후관측 자료들은 공간과 더불어 시간적인 변이를 동시에 나타낸다. 따라서 신뢰성 높은 시계열 분포도 작성을 위해 공간적 자기상관성만을 고려하는 기존 공간 내삽 기법에 시공간적 자기상관성 정보를 반영할 필요가 있다. 이 연구에서는 시계열 기온 분포도 제작을 위해 1개월 동안 1시간 간격으로 획득된 기온 관측소 자료를 대상으로 시공간 크리깅을 적용하였다. 우선 기온자료를 결정론적 경향 성분과 확률론적 잔차 성분으로 분해한 후에, 경향 성분 모델링 과정에 기온과 연관성이 높은 고도 자료를 부가 자료로 통합하여 지형 효과를 반영하는 경향 성분을 모델링하였다. 잔차 성분에 대한 시공간 베리오그램 모델링에는 곱-합 모델을 적용하여 시간과 공간 베리오그램의 상호 연관성을 반영하도록 하였다. 이러한 시공간 베리오그램 모델을 이용하여 시공간 정규 크리깅을 적용한 결과, 기존 공간적 자기상관성만을 고려하는 정규 크리깅과 고도 자료를 부가 자료로 이용하는 회귀분석 크리깅에 비해 상대적으로 높은 예측 능력을 보였다. 이러한 결과는 고도 자료와 더불어 시공간 자기상관성 정보의 이용이 중요함을 지시한다. 따라서 공간적으로 가용할 수 있는 자료의 수가 한계가 있지만 시계열적으로 자료 획득이 가능한 변수를 분석할 때, 시공간 크리깅이 유용한 내삽 방법론으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
지구통계 기법을 기반으로 토양오염지도를 작성하는 경우 예측 오차가 발생하며 이에 영향을 미치는 다양한 원인이 존재한다. 본 연구에서는 정규 크리깅을 활용하여 폐광산지역의 토양 내 중금속 농도 샘플링 데이터로부터 격자형 기반의 토양오염지도를 작성하였다. 해당 지도의 예측 오차에 영향을 미친다고 판단된 5개 인자를 선정하고, Leave-one-out 기법을 기반으로 인자의 옵션과 설정값의 변화에 따른 예측값과 실측값 간의 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE) 변화를 분석하였다. 이후 머신러닝 알고리즘을 이용하여 RMSE에 영향을 미치는 상위 3개 인자를 도출하였다. 그 결과, Standard interpolation에서는 Variogram Model, Minimum Neighbors, Anisotropy 인자가 RMSE에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 베리오그램 모델에서는 Spherical 모델이 가장 낮은 RMSE를 보였으며, Minimum Neighbors는 3에서 최젓값을 보인 후 값이 증가함에 따라 증가하였다. Anisotropy의 경우 이방성을 고려하지 않는 것이 더 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 지구통계와 머신러닝의 복합 활용을 통해 지역 규모에서 높은 신뢰성을 갖는 토양오염지도를 작성할 수 있었고, 적은 수의 토양 샘플링 데이터의 보간 작업 시 어떠한 요인들이 큰 영향을 미치는지 파악할 수 있었다.
공간보간기법은 미계측지역의 강수예측을 위해 통상적으로 사용되는 방법 중의 하나이다. 이 연구에서는 기상청에서 제공하고 있는 RCP 8.5 시나리오에 의한 남한상세 강수자료 중 지형이 복잡한 도서지역에서 제공되지 않는 데이터 누락격자에 대하여 최적의 공간보간기법을 선정하여 강수자료를 생성할 수 있도록 하였다. 적합한 보간기법을 선정하기 위해 데이터 누락지역에 대한 분석을 수행하였고, 최신 행정구역도에 맞추어 $1km{\times}1km$ 격자를 한반도 전체지역에 맞추어 생성된 격자를 사용하였다. ESRI사의 ArcGIS 프로그램을 이용하여 공간보간기법을 적용하였다. 사용된 보간법은 역거리가중치법(IDW), 정규크리깅(Ordinary Kriging), 보편크리깅(Universal Kriging), 스플라인(Spline)이며 가장 적합한 공간보간기법을 선정하기 위해 기후변화시나리오에 의한 데이터 중 해안선 주변 특정격자에서의 값을 누락시켜 공간보간기법을 통해 생성된 값과 기후변화 시나리오에 의한 값을 정량적으로 비교하였다. 공간보간기법의 적합도 평가를 위해 MAE(Mean Absolute Error), MSE(Mean Squared Error), PBIAS(Percent of BIAS), G(goodness of prediction) 분석을 수행하였고, 산점도 분석을 통해 실제값과 보간값의 오차율 평가를 병행하여 최적 공간보간기법을 결정하였다. 사용된 강수데이터는 RCP 8.5 시나리오에서 2015~2019년 중 강수가 높게 나타난 8월 자료를 이용하였다. 해안선 지역의 강수량 추정시 역거리 가중치법과 크리깅방법은 일부 지점에서 과다 추정되는 경향이 있고, 스플라인 방법이 전체적인 총 강수량이 기후변화시나리오에 의한 실제값과 유사한 것으로 나타났다. 실제값과 보간값의 교차검증을 수행한 결과 정규크리깅 기법이 가장 높은 정확도를 보였으며, 전체적으로 실제값과 유사한 범위내의 강수량이 생성되는 것으로 나타났다.
산림입지도의 지위지수 정보는 조사지점에만 존재하므로 미조사 지역에 대한 지위지수는 별도의 추정이 필요하다. 미조사 지역의 지위지수 추정을 위해 본 연구에서는 점자료로부터 연속표면을 생성하는 공간 내삽법인 크리깅 기법을 적용하였다. Chapman-Richards 생장모델을 이용하여 표준지별 지위지수 추정치를 구한 뒤 가우시안, 구형 및 지수형 베리오그램 모델별로 정규크리깅을 이용하여 단양 전역의 소나무림 지위지수를 격자단위($30m{\times}30m$)로 추정하였다. 교차검증을 위해 평균오차(ME), 평균표준오차(ASE) 및 평균제곱근오차(RMSE)를 계산하였다. 베리오그램 모델 적합 결과, 상대 너깃이 가장 큰 가우시안 모델(37.40%)이 제외되었으며 구형 모델(16.80%)과 지수형 베리오그램 모델(8.77%)이 선택되었다. 크리깅에 의한 지위지수 추정치는 지수형 모델을 적용한 경우 4.39~19.53, 구형모델을 적용한 경우 4.54~19.23의 분포를 보였다. 교차 검증 결과, RMSE는 두 모델에서 큰 차이가 없는 것으로 나타났으나 구형모델의 ME와 ASE가 지수형 모델보다 작기 때문에 구형 베리오그램 모델 기반 지위지수 지도를 최종적으로 선정하였다. 지위지수 지도로부터 산출된 단양지역 소나무림 평균 지위지수는 10.78로 추정되었다. 공간이질성이 큰 우리나라 산림의 바이오매스 추정 시 지위지수 지도를 통해 지역적 변이를 고려할 수 있으며 궁극적으로는 탄소저장량 분포 추정의 정확도 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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