• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1611-1623
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• 2021

본 연구에서는 K-LIS(Korea-Land surface Information System)의 KLDAS(Korea Land Data Assimilation System)를 사용하여 LSM의 초기 경계조건 최적화를 위해 스핀업(Spin-up)을 진행하였고다. 스핀업은 2018년을 대상으로 8회 반복 수행하였다. 또한, 국내 기상청(KMA, Korea Meteorological Administration), 농촌진흥청(RDA, Rural Development Administration), 한국농어촌공사(KRC, Korea Rural Community Corporation), 한국수력원자력(KHNP, Korea Hydro & Nuclear Power Co., Ltd.), 한국수자원공사(K-water, Korea Water Resources Corporation), 환경부(ME, Ministry of Environment) 등에서 관측하고 있는 기상자료를 사용하여 저해상도(K-Low, Korea Low spatial resolution; 0.125°) 및 고해상도(K-High, Korea High spatial resolution; 0.01°)의 기상자료를 생성하여 KLDAS에 적용하였다. 그리고, K-Low 및 K-High의 정확도 향상 정도를 확인하기 위해 선행 연구에서 사용된 MERRA-2 (Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, version 2)와 ASOS-S(ASOS-Spatial)가 적용된 토양수분 및 증발산량을 같이 평가하였다. 그 결과, 초기 경계조건의 최적화는 토양수분의 경우 2회(58개 지점), 3회(6개 지점), 6회(3개 지점)의 스핀업이 필요하고, 증발산량의 경우 1회(2개 지점), 2회(2개 지점)의 스핀업이 필요하다. MERRA-2, ASOS-S, K-Low, K-High을 적용한 토양수분의 경우 R²의 평균은 각각 0.615, 0.601, 0.594, 0.664이고, 증발산량의 경우 R²의 평균은 각각 0.531, 0.495, 0.656, 0.677로 K-High의 정확도가 가장 높은 것으로 평가되었다. 본 연구 결과를 통해 다수의 지상 관측자료를 확보하고 고해상도의 격자형 기상자료를 생성하면 KLDAS의 정확도를 높일 수 있다. 다만, 지점 자료를 격자로 변환할 때 각 지점의 기상현상이 충분히 고려되지 않으면 정확도는 오히려 낮아진다. 향후 IDW의 매개변수 설정 또는 다른 보간기법을 사용하여 격자형 기상자료를 생성하여 적용하면 보다 높은 품질의 자료를 산출할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.

• 한국농공학회지
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• 제11권4호
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• pp.1775-1782
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• 1969

벼의 생육기간중(生育期間中) 논에서의 수력소비(水力消費)에 관(關)하여 연구(硏究)하였던바 다음과 같은 결론(結論)을 얻었다. 1. 엽면(葉面) 및 주간수면증발(株間水面蒸發) 1) 벼의 엽면증발량(葉面蒸發量)은 조(早), 중(中), 만생종(晩生種) 공(共)히 이앙(移秧)후 점차(漸次) 증가(增加)하다가 수잉기(穗孕期)에 급증(急增)하고 수잉기(穗孕期) 말기(末期)에서 출수개화(出穗開花) 초기(初期)(조생종(早生種)은 제6기(第6期), 중(中), 만생종(晩生種)은 제7기(第7期)에 최대량(最大量)에 달(達)하며 그 후 점감(漸減)한다. 2) 벼의 엽면증발작용(葉面蒸發作用)은 조(早), 중(中), 만생종(晩生種) 모두 제5기(第5期)까지는 별(別) 차이(差異)가 없으며 제6기(第6期)에는 조생종(早生種)이 가장 왕성(旺盛)하고 제7기(第7期) 이후(以後)는 만생종(晩生種)이 계속(繼續) 제일(第一) 왕성(旺盛)하다. 3) 엽면증발(葉面蒸發)이 가장 왕성(旺盛)한 시기(時期)인 제6기(第6期) 조생종(早生種)와 제7기(第7期)(중(中), 만생종(晩生種)의 엽면증발량(葉面蒸發量)은 전(全) 생육기간(生育期間)의 총엽면증발량(總葉面蒸發量)의 $15{\sim}16%$에 달(達)한다. 4) 벼의 엽면증발(葉面蒸發)은 그 생리작용(生理作用)에 기인(起因)하느니만큼 엽면증발량산정(葉面蒸發量算定)의 기준계수(基準係數)로는 증산강도(蒸散强度)를 채택사용(採擇使用)함이 타당(妥當)하다고 본다. (표(表)7) 5) 이 시험(試驗)에서 공시(供試)한 벼의 엽면증발량(葉面蒸發量)이 최대(最大)로 되는 출수개화(出穗開花) 초기(初期)까지의 각품종(各品種)의 엽면증발량(葉面蒸發量)을 산정(算定)할 수 있는 수식(數式)은 다음과 같다. 조생종(早生種) ; Y=0.658+1.088x 중생종(中生種) : Y=0.780+1.050x 만생종(晩生種) : Y=0.646+1.091x 7) 논 에서의 주간수면증발량(株間水面蒸發量)은 그림-1, 2에서 보는바와 같이 엽면증발량(葉面蒸發量)과 고도(高度)의 부(負)의 상관관계(相關關係)가 있음을 알 수 있다. 8) 주간수엽증발량(株間水面蒸發量)은 증발계(蒸發計) 증발량(蒸發量)에 대(對)한 비(比)(표(表) 11)로 산정(算定)할 수도 있고 표(表)-10에 의거(依據)하던가 또는 주간수면증발량(株間水面蒸發量)이 최소(最少)로 되는 시기(時期)(조생종(早生種)은 이 시험(試驗)에 공시(供試)한 품종(品種)에 대(對)해서 다음 수식(數式)으로 산정(算定)할 수도 있다. 조생종(早生種) : Y=4.67-0.58x 중생종(中生種) ; Y=4.70-0.59x 만생종(晩生種) : Y=4.71-0.59x 9) 엽(葉), 수면증발량(水面蒸發量)의 생육기별(生育期別) 변화상황(變化狀況)은 엽면증발량(葉面蒸發量)의 그것과 그 경향(傾向)이 동일(同一)하며 조생종(早生種)은 제6기(第6期)에 중(中), 만생종(晩生種)은 제7기(第7期)에 최대(最大)로 된다. 10) 논 에서의 엽(葉), 수면증발량(水面蒸發量)은 표(表)-12에 의(依)하거나 증발산강도(蒸發散强度)(표(表)14)에 의(依)하여 산정(算定)할 수 있으며 엽(葉), 수면증발량(水面蒸發量)이 최대(最大)로 되는 시기(時期)까지의 양(量)은 이 시험(試驗)에서 공시(供試)한 품종(品種)에 대(對)해서 다음 수식(數式)으로 산정(算定)할 수 있다. 조생종(早生種) : Y=5.36+0.503x 중생종(中生種) : Y=5.41+0.456x 만생종(晩生種) : Y=5.80+0.494x 11) 전(全) 생육기간(生育期間)의 엽(葉), 수면증발량(水面蒸發量)의 증발계(蒸發計) 증발량(蒸發量)에 대(對)한 비(比)는 조생종(早生種)은 1.23, 중생종(中生種)은 1.25, 만생종(晩生種)은 1.27이었다. 12) 우리 나라의 기상조건하(氣象條件下)에서 무강우일(無降雨日)의 관측식(觀測植)만을 처리(處理)한 경우 벼 전생육간기(全生育間期)을 통(通)하 엽(葉), 수면증발량(水面蒸發量)과 제(諸) 기상요소(氣象要素)와의 관계(關係)는 기온(氣溫)만이 고도(高度)의 상관성(相關性)을 보여주고 있다. 2. 삼투량(渗透量) 1) 관개계획(灌漑計劃) 용수량산정(用水量算定)을 위한 삼투량(渗透量)은 보수일(保水日)에 의거(依據)함이 타당(妥當)하다고 본다. 3. 유효우량(有效雨量) 1) 벼생육기간중(生育期間中)의 각(各) 기별(期別) 유효우량(有效雨量)과 유효율(有效率)은 표(表) 18과 같다. 2) 벼의 전생육기간(全生育期間)의 유효율(有效率)은 $65{\sim}75%$를 기준(基準)으로 함이 타당(妥當)하다고 본다. 3) 평년(平年)의 벼의 전생육기간중(全生育期間中)의 유효우량(有效雨量)은 550mm 정도(程度)로 추정(推定)된다. 4. 벼의 엽면증발(葉面蒸發)이 삼투(渗透)에 미치는 영향(影響) 1) 벼뿌리의 흡수작용(吸水作用)은 삼투(渗透)에 영향(影響)을 미치며 그 작용(作用)이 왕성(旺盛)할수록 삼투량(渗透量)은 감소(減少)한다. (표(表) 21, 표(表) 22) 2) 벼를 재식(栽植)한 경우 그 생육기간중(生育期間中) 오전(午前) 및 후간(後間)과 오후(午後)와는 그 삼투량(渗透量)이 판이(判異)한 현상(現象)을 보이며 오전(午前)과 후간(後間)은 이식(移植)후 점증(漸增)하여 7월하순(月下旬) 또는 8월상순(月上旬)(수온(水溫), 지온(地溫)이 최고시기(最高時期)에 최대(最大)로 되고 그 이후(以後)는 감소(減少)하는데 대(對)해 오후(午後)는 정반대(正反對)로 이식후(移植後) 점차(漸次) 감소(減少)하여 8월(月) 중순(中旬)(수잉기(穗孕期)) 후기(後期)에서 출수개화초기(出穗開花初期)에 최소(最少)로되고 그 후 점증(漸增)한다. 3) 주간삼투량(晝間渗透量)은 이식후(移植後) 엽면증발량(葉面蒸發量)의 증가(增加)와 더부러 점차(漸次) 감소(減少)하지만 수잉기(穗孕期) 말기(末期)에서 출수개화(出穗開花) 초기(初期)에는 급감현상(急減現象)이 나타나고 8월(月) 하순(下旬)에는 다시 급증(急增)하고 9월(月) 중순(中旬)은 9월(月) 상순(上旬)보다 지온(地溫)이나 수온(水溫)이 낮은 데도 불구(不拘)하고 삼투량(渗透量)은 오히려 증가(增加)하는데 이는 9월중순(月中旬)에 이르면 벼뿌리의 흡수작용(吸水作用)이 크게 감퇴(減退)함에 기인(起因)하는 것으로 추정(推定)된다. 4) 일(日) 삼투량(渗透量)의 생육기간중(生育期間中)의 변화상황(變化狀況)을 보면 이식후(移植後) 점증(漸增)하여 7월하순(月下旬)에 최대(最大)로 되고 그 이후(以後) 감소(減少)하였다가 8월하순(月下旬)(등숙기(登熟期))에 다시 증가(增加)하고 그 후 다시 감소(減少)하는 다소(多少) 변동(變動)이 심(甚)한 현상(現象을 보여주고 있는데 이는 수온(水溫)이나 지온(地溫)의 영향(影響(야간(夜間), 오전(午前))과 아울러 벼뿌리의 흡수작용(吸收作用)이 복합적(複合的)으로 영향(影響)을 미치는 결과(結果)라고 본다. 5) 주간삼투량(晝間渗透量)은 엽면증발량(葉面蒸發量)과 부(負)의 고도(高度)의 상관성(相關性)을 인정(認定)할 수 있다. 야간삼투량(夜間渗透量)은 수온(水溫)이나 지온(地溫)의 영향(影響)이 지배적(支配的)이고 엽면증발(葉面蒸發)의 영향(影響)은 거의 없으며 일(日) 삼투량(渗透量)은 엽면증발(葉面蒸發)보다 그 이외(以外)의 요인(要因)의 영향(影響)이 보다 큰 것으로 생각된다. 6) 야간삼투량(夜間渗透量)과 수온(水溫)이나 지온간(地溫間)에는 고도(高度)의 정(正)의 상관성(相關性)이 인정(認定)되는데 대(對)해 오전(午前)과 오후(午後)의 삼투량(渗透量)과 수온(水溫)이나 지온간(地溫間)에는 상당성(相當性)을 인정(認定)할 수 없다. 7) 벼를 재식(栽植)한 포트의 일(日) 침투량(浸透量)과 재치(裁値)하지 않는 포트에서의 일삼투량간(日渗透量間)에는 $r={\div}0.8382$란 고도(高度)의 상관성(相關性)을 인정(認定)할 수 있다. 8) 벼의 전생육기간(全生育期間)을 통(通)한 총삼투량(總渗透量)은 벼의 엽면증발(葉面蒸發)에 의(依)한 영향(影響)보다는 토양고유(土壤固有)의 삼투성(渗透性)이나 수온(水溫), 지온(地溫)등 벼뿌리의 흡수작용(吸收作用) 이외(以外)의 다른 요인(要因)들이 보다 더 영향(影響)을 미친다고 여겨진다.