Retrieval of High Resolution Surface Net Radiation for Urban Area Using Satellite and CFD Model Data Fusion

위성 및 CFD모델 자료의 융합을 통한 도시지역에서의 고해상도 지표 순복사 산출

Abstract

Net radiation is the total amount of radiation energy used as a heat flux for the Earth's energy cycle, and net radiation from the surface is an important factor in areas such as hydrology, climate, meteorological studies and agriculture. It is very important to monitoring the net radiation through remote sensing to be able to understand the trend of heat island and urbanization phenomenon. However, net radiation estimation using only remote sensing data is generally causes difference in accuracy depending on cloud. Therefore, in this paper, we retrieved and monitored high resolution surface net radiation at 1 hour interval in Eunpyeong New Town where urbanization using Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS), Landsat-8 satellite and Computational Fluid Dynamics (CFD) model data reflecting the difference in building height. We compared the observed and estimated net radiation at the flux tower. As a result, estimated net radiation was similar trend to the observed net radiation as a whole and it had the accuracy of RMSE $54.29Wm^{-2}$ and Bias $27.42Wm^{-2}$. In addition, the calculated net radiation showed well the meteorological conditions such as precipitation, and showed the characteristics of net radiation for the vegetation and artificial area in the spatial distribution.

순복사는 지구 에너지 순환의 열원으로 사용되는 총 복사에너지의 총량으로써, 지표면에서는 수문학, 기후 연구 및 농업과 같은 분야에서 중요한 요소이다. 원격탐사를 통해 순복사를 모니터링 함으로써 열섬 현상과 도시화 경향을 파악할 수 있어 매우 중요하지만, 원격 탐사 자료만을 이용한 순복사 추정은 일반적으로 구름의 유무에따라정확도차이가발생한다.따라서본논문에서는천리안위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 및 Landsat-8위성 기반의 자료와 건물 높이 차이를 반영한 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)모델 자료를 이용하여 도시화가 진행 중인 은평구 뉴타운 지역에서의 고해상도 순복사를 1시간 간격으로 산출 및 모니터링을 수행하였다. 은평구 플럭스 타워에서 관측된 순복사와 비교한 결과, RMSE $54.29Wm^{-2}$, Bias $27.42Wm^{-2}$의 정확도를 보였으며, 전체적으로 지점 관측 자료와의 유사한 경향을 보였다. 또한 산출된 순복사는 강수와 같은 기상상태를 잘 나타냈으며, 공간적 분포에서 식생 및 인공물 지역에 대한 순복사의 특징을 잘 나타냈다.

1. 서론

순복사는 지구 에너지 순환의 열원으로 사용되는 복사에너지의 총량으로, 지표의 에너지 분포와 수문 순환을 이해하는데 필수적인 요소이다(Brutsaert, 1975). 이러한 순복사는 태양 복사와 지구 복사 에너지 수지의 합으로써, 다음과 같은 식으로 정의될 수 있다.

\(\mathrm{Rn}=\left(S W_{i n}-S W_{\text {out }}\right)+\left(L W_{\text {in }}-L W_{\text {out }}\right)\left[\mathrm{Wm}^{-2}\right] \)       (1)

위 식에서 Rn은 순복사, SW_in와 LW_in은 각각 입사하는 단파 및 장파 복사 에너지를, SW_out와 LW_out은 방출되는 단파 및 장파 복사 에너지를 의미한다. 이러한 순복사는 대기의 저장열, 현열, 잠열에 대해 균형을 이루기 때문에 증발산 관련 모델의 입력자료나 농업, 수산업, 기후, 기상 등 다양한 분야에 활용된다(Liu et al., 2017).

Zhao et al.(2014)에 따르면, 20세기 후반부터 경제발전 및 도시화가 가속되어 도로, 건물 등 인위적인 요소가 증가함에 따라 알베도가 감소하고 표면 거칠기 및 인공열 방출량 등이 증가한다. 이에 따라 도시에서는 인공 열로 인해 정확한 에너지 수지를 파악하기 힘들며(Roth, 2000), 열섬 현상 등으로 인해 스모그현상이나 열대야 현상 등과 같은 문제점을 야기시킬 수 있다(Grimmond et al., 2007). 따라서 도시지역의 지표 에너지 분포와 순환 등을 이해하고 모니터링을 수행하기 위해 도시의 복잡한 지형 및 저·고층 건물 등의 공간적인 영향과 지점 자료와의 시계열 경향 비교 분석이 필요하다. 이와 관련하여 도시 지역을 대상으로 극궤도 위성을 이용한 순복사 산출 연구가 주로 진행되고 있으나(Pan et al., 2015; Picón et al., 2017), 이는 산출물의 시간 연속성이 떨어지는 단점이 존재한다. 또한 Harshan et al.(2017)은 도시에너지균형 모델인 Town Energy Balance (TEB) model을 이용하여 순복사를 산출하였으나, 해당 모델은 도시모델임에도 불구하고 건물 높이 차이를 반영하지 못하는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 다중 위성 자료를 활용하여 시·공간 해상도의 단점을 개선하고, 건물 높이를 반영한 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 모델 기반의 자료를 활용하여 도시지역에서의 고해상도 순복사 산출을 목적으로 하였다.

2. 연구 자료 및 영역

본 연구의 연구기간은 2014년 9월 1일부터 30일까지로, 강수와 같은 다양한 기상상태가 존재하는 기간으로 선정하였다. 연구영은 37.63°N ~ 37.64°N, 126.92°E ~ 126.93°E로, 서울특별시 은평구 플럭스 타워(37.6351°N, 126.9293°E) 기준 1 km×1 km 영역에 해당한다(Fig. 1). 순복사 산출에 이용한 입력자료는 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 기반의 일사량(Kim et al., 2016)과, Landsat-8 기반의 광대역 알베도(Lee et al., 2016), CFD 모델 기반의 기온(Kang and Kim, 2017) 자료이다(Table 1). CFD 모델은 도시 모수화 모형(Urban Canopy Model, UCM) 기반의 지표온도와 국지기상모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS) 기반의 온위, 동서·남북 방향의 바람 성분을 이용하여 구동되며, 동서·남북·연직 방향의 바람 성분, 난류운동에너지 및 기온 등을 모의한다. 순복사 산출 시 일사량과 알베도는 주간에 가장 큰 영향을 미치며, 기온의 경우 일사량과 알베도가 제외되는 야간에 가장 큰 영향을 미친다.

Fig. 1. The study area in this study

Table 1. The information of the data used for estimation of net radiation

순복사의 검증 자료로 플럭스 타워 지점 관측 자료를 사용하였다. 해당 자료는 CNR1 (Kipp & Zonen B.V.) 순복사계를 이용한 관측 값으로, 1시간 평균 값을 제공한다(Hong and Hong, 2016).

3. 연구방법

본 연구에서 산출된 순복사는 일사량, 알베도, 기온을 이용한 Idso and Jackson(1969)와 Wright(1982)의 식을 참고하였으며, 해당 식은 다음과 같다.

\(\mathrm{Rn}=\mathrm{Rs} \cdot(1-\alpha)+\mathrm{Rn} \mathrm{l}\)       (2)

\(\operatorname{Rnl}=\varepsilon \text { bulk } \cdot \sigma \cdot T_{a}^{4}\)       (3)

\(\varepsilon \text { bulk }=-[(a a \cdot C R)+b b] \cdot[a 1+b 1 \cdot e a]\)       (4)

\(\mathrm{e} a=\exp \left(-7.77 \cdot 10^{-4} \cdot\left(273-T_{a}\right)^{2}\right)\)      (5)

식 (2)와 같이 순복사는 일사량(Rs), 알베도(α), 순 장파 복사(Rnl)로 구성된다. Rnl은 bulk식 기반의 방출율(εbulk), 스테판-볼츠만 상수(σ, 5.67×10^-8 [Wm^-2K^-4]), 기온(T_a[K])으로 구할 수 있다(식(3)). εbulk는 실제 일사량과 전천이라고 가정했을 때 일사량의 비인 CR과 실제 수증기압인 ea, 그리고 경험상수로 구할 수 있으며, 식 (4)와 같이 나타낼 수 있다. 이때 경험상수인 aa 와 bb 는 CR에 따라 다르게 적용된다. ea는 식(5)와 같이 기온을 이용하여 구할 수 있다.

Heitor et al.(1991)에 의하면 일사량은 순복사의 주된 요소이다. 일사량은 지상 관측 지점 3곳(서울, 인천, 수원)의 일사계 자료와 검증을 수행한 결과, RMSE 36.10 Wm^-2의 정확도를 보였다(Fig. 2(a)). 보다 정확한 순복사 산출을 위해 해당 일사량에 대해 Bias correction을 실시하였고, 그 결과 RMSE 29.94 Wm^-2의 정확도를 보였다(Fig. 2(b)). 해당 정확도는 Jacobs et al.(2008) (RMSE 46 Wm^-2), Xia et al.(2006) (RMSE 25 Wm^-2) 연구에서의 정확도와 유사한 결과를 보였다.

Fig. 2. (a) Result of correlation analysis between Pyranometer data (Seoul, Incheon, andSuwon)byKMAandestimated insolation. (b) Result after bias correction of the (a) during 1 year (2014).

Bias correction을 실시한 일사량과 알베도, 기온 자료를 이용하여 앞서 언급한 순복사 산출 식 (2)를 통해 도시지역에서의 순복사를 산출하였다. 산출된 순복사의 공간적 특성을 파악하기 위해 토지 피복 지도를 사용하여 인공물 지역과 식생 지역에 대해 분석하였고, 정확도 비교를 위해 지점 관측 값과 검증을 실시하였다.

4. 결과

본 연구에서 산출한 순복사는 산출 시 사용된 자료의 시·공간 해상도에 따라 30 m×30 m의 공간해상도와 1시간의 시간 해상도를 가진다. 순복사에 대한 정량적 분석을 실시하기 전, 식생 지역과 인공물 지역에 따른 순복사의 공간적 분포를 분석하였다. Fig. 3은 토지 피복 지도와 주·야간을 대표하는 시간인 3시와 21시의 9월 한 달 평균 순복사를 나타낸다. 주간의 경우 식생 지역(Boadleaf forest, Grassland, Mixed forest)에 비해 인공물 지역(Fluxtower, Building, Road)에서 상대적으로 낮은 값을 나타냈으며(Fig. 3(b)), 반대로 야간의 경우 인공물 지역이 식생 지역보다 높은 값을 나타냈다(Fig. 3(c)). 이는 인공물의 유무에 따라 입사 및 방출하는 복사에너지 차단의 결과로 순복사의 차이가 발생하는 특성 때문에 나타난 결과로 판단된다(Grimmond, 2007).

Fig. 3. The land cover and hourly mean net radiation data at the area of this study. (a) The land cover data was reclassified into artificial (School, Flux tower, Building, and Road) and vegetation (Broadleaf forest, Grassland, and Mixed forest) areas. (b) The spatial distribution of net radiation at day time (13:00 KST) and (c) night time (21:00 KST).

각 시간에 따른 순복사의 변화 경향을 분석하기 위하여 은평구 플럭스 타워 지점 관측 자료와 시계열 분석을 실시하였다(Fig. 4). 주간의 경우 산출된 순복사와 지점 관측 값의 전체적인 경향성은 유사하였지만, 야간의 경우 전체 기간 동안 일정한 경향을 보였다. 이는 태양복사 에너지가 존재하지 않으며, 주간에 비해 변동 폭이 작은 기온의 영향으로 판단된다. 전운량이 많은 기간의 순복사는 구름으로 인한 태양 복사 에너지의 유입량 감소에 따라 다른 기간에 비해 상대적으로 낮은 값을 보였다.

Fig. 4. Time series for observed and estimated net radiation at Eunpyeong flux tower in Sep. 2014. The black dotted line is the observed and red triangle line is the estimated net radiation data (upper). The graph is change of net radiation over time during the study period (below). And the graph at the bottom is the amount of clouds during the study period. The parts of shadow are periods of cloudy or rainy days.

산출된 순복사의 정확도를 정량적으로 평가하기 위해 은평구 플럭스 타워 지점 관측 자료와 검증을 실시하였다(Fig. 5). 그 결과 RMSE 54.29 Wm², Bias 27.42 Wm^-2의 정확도를 보였으며, 지점 측 값에 비해 과대모의 되었음을 확인할 수 있다. 또한 해당 정확도는 Bisht and Bras(2011)와 Ando and Ueyama(2017) 연구에서의 정확도와 유사한 결과를 보였다.

Fig. 5. Result of the correlation analysis between observed and estimated net radiation that the data calculated hourly at Eunpyeong flux tower during the same period.

5. 결론

본 연구에서는 2014년 9월 한 달 간 위성 및 CFD 모델 자료를 이용하여 도시지역의 고해상도 순복사를 산출 및 분석하였다. 일사량은 정확도 높은 순복사 산출을 위해 bias correction이 수행되었으며, COMS기반의 일사량, Landsat-8 기반의 광대역 알베도 자료 및 CFD모델 기반의 기온자료를 이용하여 건물 높이 차이를 반영한 순복사를 산출하였다. 산출된 순복사는 토지 피복에 따른 복사 특성을 보였다. 은평구 플럭스타워 지점관측 값과의 검증 결과, 전반적으로 과대 평가되었지만, RMSE54.29 Wm^-2, Bias 27.42 Wm^-2로, 기존의 연구와 비교했을 때, 유사한 정확도를 보였으며, 도시지역에서의 정확도 높은 순복사 산출이 가능함을 보였다. 하지만 9월 한 달이라는 짧은 기간에 대해 분석을 수행하였으므로, 도시화나 열섬 현상과 같은 도시와 관련된 현상에 관한 추가 분석을 위해 향후 장기간 분석이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 산출된 순복사는 예보 모델의 초기 자료 및 기상 예보의 불확실성을 개선할 수 있을 것이며, 특히 도시 지역에서의 증발산량 산출 시 정확성을 향상시켜 도시 열섬, 지역적 가뭄 등에 관해 개선된 정보를 제공할 수 있을 것이라 사료된다.