본 연구의 목적은 위성영상을 이용해 시공간 증발산량을 모의할 수 있는 증발산량 산정 모형을 구축하고, 플럭스 타워 실측 증발산량과 비교를 통해 적용성을 평가하는데 있다. 증발산량 산정 모형은 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)을 구축하였으며, 모형 내 일부 알고리즘을 수정하여 적용하였다. SEBAL 모형의 위성 입력 자료로는 2개년(2012-2013)의 MODIS Normal Distribution Vegetation Index(NDVI), Albedo, Land Surface Temperature(LST) 영상을 500m의 공간해상도로 구축하였으며, 유역주변 기상청 기상관측소(5개 지점)의 풍속, 풍속측정높이, 일사량 자료를 내삽(Interpolation)하여 활용하였다. 모형의 적용성 평가를 위하여 금강유역의 용담댐을 대상으로 공간 증발산량을 산정하여 유역 내에 위치한 덕유산 플럭스 타워의 산림 증발산량과 비교분석하였다. 모형 매개변수 중 Albedo와 NDVI, 지표 거칠기(Surface roughness) 순으로 민감한 것으로 분석되었으며, 모형의 보정을 위해 최종적으로 Albedo와 NDVI는 월별 평균값을 적용하였다. 모의 기간 동안의 결정계수($R^2$)는 0.45이었다. SEBAL 모형은 특히 지형적 특성을 반영하므로 유역내에서 고지대에 비해 저지대에서 증발산량이 높게 산정되는 경향을 보였다.
전 세계적으로 기후변화의 영향으로 인해 수문·기상 등 다양한 분야에서 심각성이 야기되고 있으며, 가뭄, 집중호우, 태풍 등과 같은 자연재해의 발생빈도와 피해가 증가하고 있다. 우리나라의 경우 봄철 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 발생지역이 확산되는 추세이다. 증발산량(evapotranspiration)은 기상학과 수문학에 주요한 농업기상 매개 변수로 다루어지며, 작물의 생육·성장에 필요한 물 수요 및 관개용수 산정에 필요한 인자로 가뭄 분석에 활용하는 중요 인자들 중 하나다. 증발산량 자료 구축에는 증발산계 (Lysimeter)를 이용하여 현장 데이터를 실측하는 방법과 구조화된 알고리즘을 통해 증발산량을 산출하는 방법으로 나누어진다. 우리나라의 경우 증발산계가 설치된 지역이 많지 않고 분포도 조밀하지 않으며, 기상, 식생, 토지 피복 등 다양한 요인들의 영향을 받는 증발산량의 특성상 실측 데이터를 구축하는 것은 현실적으로 어렵다. 이에 물수지 기법, 기상 변수 기반 추정 등 간접적인 방법을 통해 증발산량을 추정하는 연구가 일반적으로 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 미국항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration, NASA) 제트 추진 연구소 (Jet Propulsion Laboratory, JPL)의 The ECOsystem Spaceborne Thermal Radiometer Experiment on Space Station (ECOSTRESS)에서 제공하는 위성영상 중 증발산량 데이터를 구축하였다. 구축한 ECOSTRESS 증발산량 적합성 확인을 위해, 청미천·설마천에서 제공하는 증발산량과 비교 및 검증을 실시하였으며, 시공간적 변동성 분석을 위해 통계적 방법을 이용하였다. 본 연구에서 도출된 증발산량의 시공간 변동성 결과를 통해 지역별 가뭄 분석의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 Terra MODIS 위성영상과 Mapping Evapotranspiration at high Resolution with Internalized Calibration (METRIC) 모형을 이용하여 2012년부터 2017년까지 한반도 전국의 증발산량을 산정하고 플럭스 타워 실측 증발산량과 비교하였다. METRIC은 전 세계에 널리 적용된 바 있는 에너지 수지 기반의 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) 모형의 개념과 기술을 기반으로 현열(Sensible Heat Flux) 추정 모듈을 개선한 모형이다. 본 연구에서 METRIC 모형은 기존 C#으로 개발되어 있던 SEBAL 코드에서 현열 추정 모듈을 수정하였고 연산 속도 개선을 위해 Python으로 재작성하였다. METRIC 모형의 위성 자료로 Terra MODIS 위성의 MOD13A2(16day, 1km) NDVI, MOD11A1(Daily, 1km) Land Surface Temperature (LST) 및 MCD43A3(Daily, 500m) Albedo를 구축하였으며 500m 공간해상도의 Albedo는 1000m 해상도로 resample하여 활용하였다. 기상자료는 기상청 기상관측소의 풍속, 풍속측정높이, 습도, 10분 간격 이슬점 온도, 일사량 자료를 위성 자료와 같은 공간해상도로 내삽(Interpolation)하여 구축하였다. 모형결과 검증을 위해 국내 플럭스 타워 (설마천, 청미천, 덕유산) 증발산량 관측 자료와의 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), RMSE(Root mean square error) relative RMSE (RMSE%), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) 및 IOA(Index of Agreement)를 산정하고, 기존 SEBAL 모형 결과와의 비교를 통해 본 모형의 개선점을 보이고자 한다.
국가 물관리 측면에서 증발산량과 토양수분량은 자연계 손실로서 국내 수자원 총량의 약43%(563억 m3/년)를 차지하며, 수자원의 계획과 개발, 물순환 과정 규명 및 다양한 수재해 분석 등을 위한 수문 요소이다. 정부는 2005년 「수문조사 선진화 5개년 계획」과 2008년 「제1차 수문조사기본계획(2010~2019년)」을 통해 2019년까지 증발산량과 토양수분량 관측소 확대(각각 25개 지점) 기반을 마련하였고 「수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률」에 따라 매년 공인 수문 자료로 증발산량과 토양수분량을 측정하고 있다. 증발산량과 토양수분량은 댐 유역의 정밀한 물순환 해석에도 매우 중요한 정보로서 현재 K-water에서의 관측은 일부 시험유역(용담댐 유역)의 flux tower에 의한 에디공분산법(Eddy Covariance Method) 및 토양수분 센서(TDR, Time Domain Reflectometery)에 의한 지점 자료의 생산만 각각 이루어지고 있다. 본 연구에서는 K-water 댐 유역의 증발산량 및 토양수분량 관측 현황과 그간 관측된 자료의 특성을 각종 경향성 분석 등과 함께 소개하고자 한다, 증발산량의 경우는 2개소의 flux tower를운영(덕유산 지점 2011년 이후, 용담 지점 2017년 이후)하고 있으며, 토양수분량은 총 7개소(계북, 천천, 상전, 안천, 부귀, 주천 지점 2013년 이후, 장계 지점 2017년 이후)에 TDR센서를 설치, 계측 운영 중이다. 이렇게 관측된 자료는 매년 홍수통제소 주관 관련 전문가 공인심사를 통해 일자료 기준으로 한국수문조사연보에 수록되고 있으며, K-water에서도 연보를 통해 공개된 자료를 기준으로 공공데이터포털(data.go.kr) 등과 연계하여 온라인 자료 서비스 중이다. 한편, 최근 2020년 「제2차 수문조사 기본계획(2020~2029년)」에서는 수자원 위성 개발연구와 연계하여 위성을 활용한 증발산량과 토양수분량 산정 연구의 필요성이 강조되고 있다. 하지만 본 연구에서 살펴본 지점 자료만으로는 댐 유역을 포함한 광역단위의 시계열 공간정보를 생산하기 한계가 있으며, 댐 유역과 국내 전 지역의 공간 시계열 증발산량 및 토양수분량 자료 산정과 활용 방안에 대해 정립하고, 나아가 위성영상을 활용한 댐 유역 증발산량·토양수분량 관측 가이드라인 마련 등을 위해서는 국가적으로 많은 재원의 투입과 노력이 필요한 상황이다.
이 연구는 기후변화 위험에 노출되어 있는 북한에 대한 잠재증발산량의 미래 변화를 전망하였다. 이를 위해 IPCC AR5의 RCP 기후변화 시나리오로부터 모의된 미래 기온자료를 APCC (APEC Climate Center) Integrated Modeling (AIMS)를 사용하여 25개 관측 지점에 대해서 상세화하여, McGuinness-Borne 방법으로 잠재증발산량을 추정하였다. 6개의 성능 지표와 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)로 27개 GCMs 간의 과거 기후 재현성을 비교하여, 관측 지점 규모에서 적정 GCM을 선정하였다. 마지막으로 각 지점에서 선정된 대표 시나리오(representative climate change scenarios, RCCS)로 북한 지역의 잠재증발산량의 미래 변화를 3개의 구간(F1: 2011-2040; F2: 2041-2070; F3: 2071-2100)에서 all CCS(climate change scenario)와 비교하고, 미래 변화를 정량적으로 제시하였다. 그 결과 공간 해상도가 더 높은 GCM이 RCCS로 선정되었으며, 미래로 갈수록 잠재증발산량이 증가하리라 전망되었다. 또한, 여름철 잠재증발산량의 모델 간 변동성은 미래 구간에 따라 점진적으로 증가되었고, 연 평균 증발산량은 과거 기후대비 1.4배(F1), 2.0배(F2) 및 2.6배(F3) 증가하였다.
증발산(Evapotranspiration)은 생태학 수문학적으로 지표 특성을 표현하는 변수로서 지구 물 순환과 에너지 수지에 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 높은 지표거칠기를 고려하여 에너지 수지식을 기반으로 실제 증발산량을 산출하였다. 2009년 한반도를 대상으로 다양한 위성 자료와 관측 자료를 이용하여 연구를 수행하였다. 실제 증발산량 산출에 있어 중요한 변수인 현열은 다양한 입력 변수가 사용되어 계산 과정이 복잡하므로 본 연구에서는 경험적 계수인 B를 사용하여 현열 산출을 단순화하였다. 또한 본 연구에서는 현열 산출 시 중요한 변수인 공기역학적 저항을 고려하여 높은 지표거칠기를 반영한 실제 증발산량 모델을 제시하였다. 산출된 실제 증발산량은 Priestley-Taylor 가능 증발산량을 통한 검증(RMSE 1.0179mm/day, BIAS 0.4516mm/day)을 수행하였으며 높은 지표거칠기를 고려한 실제 증발산량이전반적으로 잘 산출되었음을 알 수 있었다.
증발산량의 정확한 산정은 자연현상과 인문현상을 이해하는데 있어 중요하다. 증발산량의 점추정이 갖는 한계를 극복하기 위해 원격탐사를 이용하여 증발산량을 추정하는 방법이 활발히 연구되고 있다. 이 중 SEBAL 모형은 원격탐사 자료를 이용하는 기존의 방법에 비해 소요되는 자료가 적으면서도, 증발산량을 정확하게 추정하는 방법으로 알려지고 있다. 이 연구에서는 우리나라 지형에서 SEBAL 모형의 적용 가능성을 검증하였고, 증발산량 분포의 시공간적 특성을 살펴보았다. 연구 지역은 금강 상류의 보청천 유역이며, Landsat 5 TM영상(1995년 1월 11일, 4월 1일, 5월 3일, 10월 10일, 11월 27일)을 이용하였다.
수문순환 과정에서 증발산은 물이 유역으로부터 제거되는 주요 기작으로서, 증발산에 중요한 역할을 하는 식물은 지구 육지 표면의 약 $70\%$ 정도를 점유하고 있으며, 생태계의 가장 중요한 구성인자로서, 식물의 종류 및 군집의 공간적 분포유형, 생육주기 및 형태적 변화 등과 같은 정보들은 그 지역의 기후, 토양, 지질, 지리적 특성을 밝히는데 중요한 역할을 한다. 식생관련 정보 중 엽면적 지수란 단위지표면적당 총 엽면적의 비를 나타내는 것으로 환경생태, 기상, 수문분야에서 다양하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 Landsat 위성영상과 DEM 등의 GIS 자료를 이용하여 지형적인 요소를 고려하여 유역의 증발산량을 분포형으론 산정하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구대상유역은 한강의 제1지류인 경안천유역으로 하였고, 증발산량 산정에 필요한 기상자료는 월평균기온, 수평면일사량, 상대습도를 이용하였고, 일사량비와 일조시간비 계산을 위해 위도별에 따른 총일조시간과 월평균일사량을 계산하였다. 잠재증발산량 산정은 Penman-Monteith식을 이용하여 산정하였으며, 식생지수와 밀접한 관계가 있는 LAI를 고려하여 산정하였다.
본 연구의 목적은 NOAA-AVHRR data 를 이용하여 광역 지표면에서의 증발산량과 그 공간적인 분포를 추정하는 것이다. 증발산을 지배하는 많은 인자들은 그 점의 식생조건에 의해 잘 반영된다고 생각할 수 있으며, 그점의 식생의 량과 활성도를 정량적으로 표현할 수 있는 지표로서 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 NOAA data로부터 구한다. 본 연구에서는 이 NDVI의 계절변화로부터 한반도의 개략적인 피복상황을 분류하고, NDVI의 histogram과 증발산량과의 상관관계로부터 한강유역에 있어서의 증발산량과 그의 공간분포를 구하였다.
본 논문에서는 Morton(1983)의 보완관계식을 이용하여 증발산량의 시.공간적 분포 양상을 계산할 수 있는 격자기반의 일 증발산량 추정 모형을 개발하였다. 본 모형은 C 언어로 개발되었으며, ASCII 형태의 수치표고자료와 토지피복도가 입력자료로 이용되어 유역에 대한 일 증발산량을 계산하게 된다. 또한, 증발산량에 대한 시간적 변화 양상과 공간적 분포 양상을 GRASS에서 나타낼 수 있도록 구성하였다. 모형의 적용성 검증을 위해서 대청댐 상류지역에 위치한 보청천의 일부 지역(76.5$\textrm{km}^2$)에 대해서 적용하였다. 적용결과, 보청천 유역의 이평교 지점에서 1995년도 증발산랑은 766.1mm로 나타났으며, 경사면과 면적에 대한 일사량 보정 후 약22%가 증가 하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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