• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.194-198
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• 2007

융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년까지의 겨울철 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고, 기상청의 지상기상관측소의 최심적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 국내 5대유역인 한강, 낙동강, 금강, 영산강, 섬진강 유역에 대하여 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적, 유역 평균, 최대 적설심과 적설분포감소비곡선을 구축하였다. 그 중 적설분포면적감소곡선 (SDC : Snow cover Depletion Curve)는 적설분포면적의 감소형태를 나타내주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대강 유역에 대해 구축하여 정량화하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.76-81
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• 2007

융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년 부터 2006년 까지의 겨울철 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고，기상청의 지상기상관측소의 최섬적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 국내 5대유역인 한강，낙동강，금강，영산강，섬진강 유역에 대하여 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적，유역 평균， 최대 적설심과 적설분포감소비곡선을 구축하였다. 그 중 적설분포면적감소곡선 (SDC : Snow cover Depletion Curve)는 적설분포면적의 감소형태를 나타내 주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대 강 유역에 대해 구축하여 정량화 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1980-1984
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• 2006

융설 모형을 이용하여 융설 기간 동안의 하천유출량을 모의하기 위해서는 융설 관련 매개변수의 정립이 반드시 필요하다. 우리나라의 경우 관측 자료의 부족으로 인하여 적설분포, 적설심, 적설면적감소곡선과 같은 융설 관련 매개변수의 추출이 불가능 하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2003년까지의 겨울철(11월-4월) NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 한반도의 적설분포도를 추출하고 기상청의 69개소 유인지상기상관측소의 기상자료 중 최심적설심 자료로서 공간내삽법을 통하여 동일한 기간의 최심적설심 분포도를 작성한 후 적설분포도와 중첩하여 남한의 적설심 분포도를 추출하였다. 또한, 적설면적감소곡선은 소양강댐과 충주댐 유역으로 대상으로 평균기온과 적설면적과의 상관관계로부터 각 연도별 선형회귀식을 추출하여 적설면적감소곡선을 작성하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.31-35
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• 2006

융설 모형을 이용하여 융설 기간 동안의 하천유출량을 모의하기 위해서는 융설 관련 매개변수의 정립이 반드시 필요하다. 우리나라의 경우 관측 자료의 부족으로 인하여 적설분포, 적설심, 적설면적감소곡선과 같은 융설 관련 매개변수의 추출이 불가능 하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2003년까지의 겨울철(11월-4월) NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 한반도의 적설분포도를 추출하고 기상청의 69개소 유인지상기상관측소의 기상자료 중 최심적설심 자료로서 공간내삽법을 통하여 동일한 기간의 최심적설심 분포도를 작성한 후 적설분포도와 중첩하여 남한의 적설심 분포도를 추출하였다. 또한, 적설면적감소곡선은 소양강댐과 충주댐 유역으로 대상으로 평균기온과 적설면적과의 상관관계로부터 각 연도별 선형회귀식을 추출하여 적설면적감소곡선을 작성하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.10 s.171
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• pp.845-854
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• 2006

Establishment of snowmelt factors is necessary to simulate stream flow using snowmelt models during snowmelt periods. The few observed data related snowmelt was the major cause of difficulty in extracting snowmelt factors such as snow cover area, snow depth and depletion curve. The objective of this study was to extract snowmelt factors using RS, GIS technique and meteorological data. Snow cover maps were derived from NOAA/AVHRR images for the winter seasons from 1997 to 2003. Distributed snow depth was mapped by overlapping between snow cover maps and interpolated snowfall maps from 69 meteorological observation station. Depletion curves of snowmelt area were described from the linear regression equations of each year between the average temperature and snow cover area in Soyanggang-dam and chungju-dam watershed.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.23 no.2
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• pp.119-124
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• 2007

The few observed data related snowmelt was the major cause of difficulty in extracting snowmelt factors such as snow cover area, snow depth and depletion curve. Remote sensing technology is very effective to observe a wide area. Although many researchers have used remote sensing for snow observation, there were a few discussions on the characteristics of spatial and temporal variation. Snow cover maps were derived from NOAA AVHRR images for the winter seasons from 1997 to 2006. Distributed snow depth was mapped by overlapping between snow cover maps and interpolated snowfall maps from 69 meteorological observation stations. Model parameters (Snow Cover Area: SCA, snow depth, Snow cover Depletion Curve: SDC) building for 5 major watersheds in South Korea. Especially SDC is important parameter of snowmelt model.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.2B
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• pp.177-185
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• 2008

Accurate monitoring of snow cover is a key component for studying climate and global as well as for daily weather forecasting and snowmelt runoff modelling. The few observed data related to snowmelt was the major cause of difficulty in extracting snowmelt factors such as snow cover area, snow depth and depletion curve. Remote sensing technology is very effective to observe a wide area. Although many researchers have used remote sensing for snow observation, there were a few discussions on the characteristics of spatial and temporal variation. Snow cover maps were derived from NOAA AVHRR images for the winter seasons from 1997 to 2006. Distributed snow depth was mapped by overlapping between snow cover maps and interpolated snowfall maps from 69 meteorological observation stations. Model parameters (Snow Cover Area: SCA, snow depth, Snow cover Depletion Curve: SDC) were built for 7 major watersheds in South Korea. The decrease pattern of SCA for time (day) was expressed as exponentially decay function, and the determination coefficient was ranged from 0.46 to 0.88. The SCA decreased 70% to 100% from the maximum SCA when 10 days passed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.948-952
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• 2005

본 연구는 우리나라 강원도 북동부 산지유역의 봄철 하천유출량에 영향을 주는 융설에 관련하여, 장기 유출 모형의 융설 모의시 융설 관련 매개변수 추정 및 정량화에 기본이 피는 적설 분포 지역 및 적설심 추출기법을 제시하였다. NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 소양강 유역에 대하여 2002년 11월부터 2003년 3월까지의 적설분포를 추출한 후, 추출 결과와 유역 인근 7개 기상관측소의 최심적설심 자료와의 중첩을 통하여 적설심을 추출하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1092-1096
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• 2008

최근 국내에서 저해상도 위성영상을 이용한 적설 분포의 추출연구가 융설과 관련된 수문학적 연구에 이용되기 시작하였다. 한반도와 같이 넓은 지역을 대상으로 추출하는 과정에서 대기에 의한 방해가 너무 큰 영상은 구름 아래 지표면의 정보를 얻을 방법이 없어 해당 날짜의 영상을 제외 할 수밖에 없는 문제가 생긴다. 본 연구에서는 센서의 특성과 영상의 촬영 시간, 그리고 촬영 각도가 달라 서로 다른 대기의 영향을 받는 Terra MODIS 위성영상과 NOAA AVHRR 위성영상을 이용하여 각각의 적설 분포를 추출하는 방법을 비교 연구함으로써 영상을 분석하는데 있어 구름의 영향을 최소화 하고자 하였다. 2004년부터 2006년까지 겨울철의 적설이 발생한 기간을 대상으로 총 3개년의 영상을 분석한 결과를 바탕으로 두 영상으로부터 추출된 적설분포의 차이를 우리나라의 충주댐 유역을 중심으로 비교하였다. 밴드별 파장대의 반사 특성을 이용한 MODIS snow cover와 임계값을 선정하여 구하는 NOAA AVHRR는 서로 다른 적설분포를 보였다고 판단되며, 이는 해상도와 영상 합성, snow cover 추출 알고리즘의 차이 및 대기 현상의 영향 등으로 인하여 추출면적 값이 차이를 보이는 것이라 생각된다. 두 영상에 의한 추출면적의 비교분석 결과, 적설분포의 추출에 있어서 두 영상을 서로 절충하여 사용할 수 있다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.136-136
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• 2020

홍수와 가뭄은 우리나라에 대표적인 수재해로서 관련 연구도 활발히 진행되고 있다. 반면 겨울철에 발생하는 적설의 경우 발생빈도와 피해가 상대적으로 적었으며 관련 연구 또한 미비한 실정이다. 우리나라 일부 남부지방은 강우와 다르게 연중 눈이 내리지 않는 경우가 존재하며, 자료 중 '0'값을 가지게 된다. 이로 인해 최적분포형 선정 및 매개변수 추정에 어려움이 있으며, 특히 '0'값으로 인해 단일 확률분포를 이용한 빈도해석은 한계가 있다. 본 연구에서는 연중 눈이 내리지 않는 무적설량을 고려하기 위하여 두 가지 이상의 확률분포함수를 결합한 혼합분포함수를 개발하였다. Bayesian 기법을 이용하여 무강우의 기준이 되는 값(δ)을 매개변수로 고려하여 추정하였으며, 이에 따른 적설발생 평균확률(P을 Mixing Ratio로 고려하여 혼합분포함수를 제시하였다. 본 연구에서는 기상청 산하 관측소 중 20년 이상의 지점을 선정하여 최심신적설량을 활용하였으며, 빈도별 확률적설심을 산정하였다. 적합한 확률분포형 선정을 위해 먼저 Bayesian 기법으로 매개변수와 우도함수를 산정한 후 각 분포형의 BIC(bayesian information criterion)값을 비교하였다. 선정된 최적분포형에 대해 빈도분석을 실시하여 최심신적설량을 제시하였다. 추가적으로 무강우를 기존 기준인 '0'으로 고정하여 본 연구에서 제시한 결과 값과 비교하였다.