• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.10-14
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• 2016

육상의 증발산량(evapotranspiration, ET)은 대기 중 수증기의 상변화를 통해 대기와 지표 사이의 물과 에너지 순환에 영향을 미치며, 강수량, 유출량과 함께 수자원에 영향을 미치는 주요 인자이다. 강수량과 유출량은 직접 관측이 가능한 반면, 증발산량은 숨어있는 잠열로서 관측하기 어렵다. 플럭스 타워나 라이지메타(Lysimeter) 등을 이용하여 증발산량을 직접 관측하고 있으나 이들 지상관측은 일부 지점(point)에서 제한적으로 이루어지고 있으며, 관측 지점의 수를 확대하게되면 관측 기기의 유지 보수 등의 많은 시간과 비용이 든다는 한계가 있다. 이러한 지상관측의 한계를 극복하고 넓은 영역의 증발산량 변화를 관측하기 위해 위성을 이용한 증발산량을 추정하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기상청 국가기상위성센터(National Meteorological Satellite Center, NMSC)에서는 우리나라 최초의 정지 기상 위성인 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 자료를 지표 에너지 수지식(Surface Energy Budget Equation)에 적용하여 동아시아 지역의 지면과 식생 특성을 반영한 '일(daily) 증발산량 산출 알고리즘'을 개발하였다. 현열을 계산하기 위해 다양한 입력 변수가 사용되어지고 계산 과정이 복잡하기 때문에, 본 연구에서는 '반 경험적인 계수인 B 계수 모델'을 사용하여 현열 산출 기법을 단순화하였다. 본 알고리즘을 이용하여 2011년 4월부터 현재까지 동아시아(위도 $20{\sim}50^{\circ}N$, 경도 $100{\sim}145^{\circ}E$)의 해상도 1km의 일 증발산량을 산출하였고, 위성 증발산량의 검증을 위해 지면 특성이 다른 청미천(농경지), 설마천(혼효림) 지역의 플럭스 타워 증발산량 자료(유량조사사업단 제공)와 비교 분석하였다. 2011년 4월부터 2014년 12월까지 청미천 지역에서의 플럭스 타워 관측과 비교한 결과, 총 665개 자료에 대하여 RMSE는 2.82 mm/day, Bias는 2.56 mm/day의 결과를 보였다. 동일한 기간에 대하여 설마천 지역에서의 플럭스 타워 관측과 비교한 결과, 총 582개 자료에 대하여 RMSE는 1.92 mm/day, Bias는 1.45 mm/day의 결과를 보였다. 기상청 국가기상위성센터의 위성증발산량이 봄과 가을철에 다소 높게 산출되는 경향이 있었으나, 증발산량의 변화경향은 유사하게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 동아시아 지역 위성 증발산량 변화를 감시하고 있으며 향후, 수문 및 기후 분야에서 가뭄 모니터링 등의 연구에도 활용할 수 있을 것이다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.18 no.2
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• pp.166-172
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• 2016

Accurate understanding of land surface is essential to analyze energy exchanges between earth surface and atmosphere. For the quantization of energy fluxes, the various researches about Land Surface Model(LSM) have been progressed. Among the various LSMs, the researches using Common Land Model(CLM) and Variable Infiltration Capacity(VIC) model are performed briskly. The CLM which is advanced LSM can calculate realistic results with few user defined parameters. The VIC model which is also typical LSM is widely used for estimation of energy fluxes and runoff in various fields. In this study, the energy fluxes which are net radiation, sensible heat flux, and latent heat flux were estimated using CLM and VIC model at Southern Sierra-Critical Zone Observatory(SS-CZO) site in California, United States. In case of net radiation and sensible heat flux, both models showed good agreement with observations, however, the CLM showed underestimated patterns of net radiation and sensible heat flux during precipitation period. In case of latent heat flux, the CLM represented better estimation of latent heat flux than VIC model which underestimated the latent heat flux. Through the estimation of energy fluxes and analysis of models' pros and cons, the applicability of CLM and VIC models and need of multi-model application were identified.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.34 no.3
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• pp.519-533
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• 2018

The sensible heat flux (SHF)and latent heat flux (LHF) over Korean Peninsula ocean during recent 4 years were calculated using Coupled Ocean-Atmosphere Response Experiment (COARE) 3.5 bulk algorithm and satellite-based atmospheric-ocean variables. Among the four input variables (10-m wind speed; U, sea surface temperature; $T_s$, air temperature; $T_a$, and air humidity; $Q_a$) required for heat flux calculation, Ta and $Q_a$, which are not observed directly by satellites, were estimated from empirical relations developed using satellite-based columnar atmospheric water vapor (W) and $T_s$. The estimated satellite-based $T_a$ and $Q_a$ show high correlation coefficients above 0.96 with the buoy observations. The temporal and spatial variability of monthly ocean heat fluxes were analyzed for the Korean Peninsula ocean. The SHF showed low values of $20W/m^2$ over the entire areas from March to August. Particularly, in July, SHF from the atmosphere to the ocean, which is less than $0W/m^2$, has been shown in some areas. The SHF gradually increased from September and reached the maximum value in December. Similarly, The LHF showed low values of $40W/m^2$ from April to July, but it increased rapidly from autumn and was highest in December. The analysis of monthly characteristics of the meteorological variables affecting the heat fluxes revealed that the variation in differences of temperature and humidity between air and sea modulate the SHF and LHF, respectively. In addition, as the sensitivity of SHF and LHF to U increase in winter, it contributed to the highest values of ocean heat fluxes in this season.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.7 no.1
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• pp.45-50
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• 2005

This study was conducted to measure and understand the exchange of CO₂ and water in a rice canopy. Eddy covariance system was installed on a 10m tower along with other meteorological instruments. CO₂ flux and surface energy balance were measured throughout the whole growing season in 2003 over a typical paddy field in Icheon, Korea. During the early growth stage in May and June, most of net radiation was partitioned to latent heat flux with daytime Bowen ratio of 0.3 to 0.7. Evapotranspiration (i.e., daily integrated latent heat flux) typically ranged from 3 to 4 mm d/sup -1/, with even higher rates on sunny days. Daily integrated net ecosystem exchange (NEE) of CO₂ increased with increasing solar radiation and leaf area index (LAI). The NEE was especially high during the stages of young panicle formation and heading. On 1 June 2003, when the rice field was flooded, it was a weak sink of atmospheric CO₂ with an uptake rate of 9.1 gm/sup -2/d/sup -1/. Despite frequent rainy and cloudy conditions in summer, maximum NEE of 36.2 gm/sup -2/d/sup -1/ occurred on 31 July prior to heading stage. As rice crop senesced after early September, the NEE decreased.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.15 no.4
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• pp.273-281
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• 2013

Based on the results of continuous flux measurements at the Gimje paddy flux site in the southwestern coast of Korea, carbon dioxide and energy exchanges between customarily cultivated rice-barley double cropping paddy field and the atmosphere during the 2012 rice growing season (from $9^{th}$ Jun. 2012 through $20^{th}$ Oct. 2012) were analyzed. Carbon dioxide and energy (H, LE) fluxes were estimated by the eddy covariance method. Environmental parameters (net radiation, precipitation, etc.) and plant biomass (LAI, plant height, etc.) were measured along with fluxes. After the quality control and gap-filling, the observed fluxes were analyzed. The results have been showed that net ecosystem exchange (NEE), gross primary production (GPP), and ecosystem respiration (Re) during the rice cropping period were -277.1, 710.3, and 433.2 g C $m^{-2}$, respectively.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.5
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• pp.1455-1461
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• 2014

In this study, using flux data measured in Deokgokje reservoir watershed near Deokyu mountain in May, June, and July 2011, statistical analysis was conducted for outlier detection and replacement for vertical wind speed in the measurement of evapotranspiration based on eddy covariance method. To statistically analyze the outliers of vertical wind speed, the outlier detection method based on interquartile range (IQR) in boxplot was employed and the detected outliers were deleted or replaced with mean. The comparison was conducted for the measured evapotranspiration before and after the outlier replacement. The study results showed that there is a difference between evapotranspiration before outlier replacement and evapotranspiration after outlier replacement, especially during the rainy day. Therefore, based on the study results, the outliers should be deleted or replaced in the measurement of evapotranspiration.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.179-183
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• 2009

본 연구에서는 GCM 기후변화 전망 시나리오를 이용하여 유역단위의 기후변화를 추정하였다. 원시 GCM 시나리오를 지역화 시키기 위해서 인공신경망 모형을 사용하였다. GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수는 인공신경망의 잠재적 예측인자로 사용되었으며, AWS에서 관측된 강수량과 온도는 예측변수로 사용되었다. 원시 GCM 데이터는 CCCma(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 인공신경망 학습과정에서 사용된 기준시나리오(reference scenario)자료의 기간은 1997년부터 2000년까지의 데이터를 사용하였다. 인공신경망을 학습을 통하여 결정된 각 층사이의 가중치를 이용하여 이산화탄소 배출농도를 가정하여 생성된 CGCM3.1/T63 SRES B1 기후변화시나리오(project scenario)를 인공신경망의 입력값으로 하여 미래의 기온과 강수변화를 전망하였다. 신경망의 학습효과를 높이기 위하여 기온과 강수에 대한 평균 및 누적기간을 각각 일단위와 월단위로 설정하였다. 본 연구에서 사용된 인공신경망은 3층 퍼셉트론(다층 퍼셉트론)을 사용하였으며, 학습방법으로는 역전파알고리즘(back-propagation algorithm)을 이용하였다. 민감도분석을 통하여 선택된 예측인자는 소양강댐유역(1011, 1012소유역)에서의 인공신경망 예측인자로 활용되었으며, 2001년부터 2100년까지의 일 평균온도와 일 강수량의 변화경향을 추정하였다. 1011유역, 1012유역에서는 여름철의 온도변화경향이 겨울철에 비하여 높게 나타났다. 일 평균온도의 통계분석 결과 평균예측오차가 가장 적게 나타나는 지역은 1001유역으로 -0.08로 평균예측오차가 가장 적게 나타났으며, 인공신경망기법을 이용하여 스케일 상세화된 일 평균온도와 관측된 일 평균온도가 얼마나 잘 일치하는지를 확인할 수 있는 1012유역에서 CORR이 0.74로 가장 높게 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1605-1609
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• 2010

CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.173-173
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• 2017

지구표면에서 발생하는 물순환, 에너지순환, 탄소순환은 토지-대기-식생간의 물리화학적 관계에 의하여 발생하며 이를 모사하기 위해 지면 및 기후모델이 활용된다. 본 연구에서는 NCAR의 지면모형인 Community Land Model(CLM) v4.5를 동아시아에 적용하고자 한다. 동아시아 범위에서 Fluxtower가 설치되어 물, 에너지, 탄소 플럭스 자료가 관측된 지점에서 모형을 구동하고 결과를 평가하였다. CLM 결과에 따른 증발산(Evapotranspiration), 잠열(Latent heat), 헌혈(Sensible heat)과 같은 물 및 에너지 순환에 관한 결과 뿐 아니라 총 일차생산량(Gross primary production), 순생태계순환(Net ecosystem exchange), 생태계 호흡량(Ecosystem respiration)과 같은 탄소순환에 관한 결과를 비교, 분석하였다. 특히, 기초 결과 분석에 따라 지면 모형 내의 여러 모듈 중에서 화재 관련 모듈에 초점을 맞추어 CLM 모형을 개선하였다. 화재는 식생의 성장에 많은 영향을 미치는 모듈로서 탄소순환 모의에 중요한 역할을 한다. 전 지구 대상 모의를 기반으로 하는 CLM에서 삼림 및 초지 지역의 화재 발생는 국내총생산(Gross domestic product, GDP) 및 인구밀도에 따라 모수화되어 있으나, 이는 전 지구 혹은 지역 대상이 아닌 지점 수준의 모형적용을 위해 부적합하다. 이에 관련 모수들을 재산정하고 개선된 모형 결과를 정량화하기 위해 위에서 언급한 물순환, 에너지순환, 탄소순환 관련된 변수들의 모의값을 Fluxtower 관측값과 비교, 분석하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.1B
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• pp.29-36
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• 2011

Evapotranspiration (ET) from the various surfaces needs to be understood because it is a crucial hydrological factor to grasp interaction between the land surface and the atmosphere. A traditional way of estimating it, which is calculating it empirically using lysimeter and pan evaporation observations, has a limitation that the measurements represent only point values. However, these measurements cannot describe ET because it is easily affected by outer circumstances. Thus, remote sensing technology was applied to estimate spatial distribution of ET. In this study, we estimated major components of energy balance method (i.e. net radiation flux, soil heat flux, sensible heat flux, and latent heat flux) and ET as a map using Mapping Evapo-Transpiration with Internalized Calibration (METRIC) satellite-based image processing model. This model was run using Landsat imagery of Gyeongan watershed in Korea on Feb 1, 2003 and Sep 13, 2006. Basic statistical analyses were also conducted. The estimated mean daily ETs had respectively 22% and 11% of errors with pan evaporation data acquired from the Suwon Weather Station. This result represented similar distribution compared with previous studies and confirmed that the METRIC algorithm had high reliability in the watershed. In addition, ET distribution of each land use type was separately examined. As a result, it was identified that vegetation density had dominant impacts on distribution of ET. Seasonally, ET in a growing season represented significantly higher than in a dormant season due to more active transpiration. The ET maps will be useful to analyze how ET behaves along with the circumstantial conditions; land cover classification, vegetation density, elevation, topography.