원격 측정 방법은 지표로부터 방출된 방사선의 관측으로부터 지표면의 특성을 추정하는데 기초를 두고 있으며 이 방법을 사용하여 연구되어지는 수문학적 인자에는 지표면 온도, 증발산, 토양 함수비, 강우 그리고 강설 등이 있다. 본 연구에서는 관측된 광명온도와 모의된 광명온도로부터 피복이 안된 토양의 함수비 산정에 대한 방법을 소개한다. 피복이 안된 토양에서의 초단파 방출은 함수비, 토양의 온도와 표면 조도에 의존하게 된다. 이 방법은 표면 조도의 영향을 고려하기 위한 Fresnel 반사 계수의 수정과 함께 방사선 전달 모델(radiative transfer model)에 기본을 두고 있는데 피복이 안된 매끈한 표면과 서로 다른 표면 조도를 가진 표면에 대해 분석을 실시한다. 연구의 결과는 표면 조도의 영향이 토양의 광명온도를 증가시키고 광명온도와 함수비 사이의 감소경사를 작게함을 보여주고 있다.
다중분광센서인 Moderate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)는 지표 및 대기 산출물을 통해 다양한 분야에서 활발한 연구가 진행되어 왔다. MODIS는 발사된지 20년이 지났고, 비슷한 특성의 이를 대체할 만한 자료의 필요성이 지속적으로 제기되어 왔다. 본 연구에서는 2011년에 발사된 Suomi National Polar-orbiting Partnership (Suomi NPP) 위성의 Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) sensor에서 제공하는 지표 산출물 중 지표면 온도(Land Surface Temperature, LST)와 식생 지수인 정규식생지수(Normalized Differences Vegetation Index, NDVI)를 소개하고, 기존의 MODIS에서 제공되는 자료와의 비교 및 검증을 통해 연구 지역인 남한에서의 지역적인 적용성을 파악하고자 한다. 지표면 온도와 식생 활력은 농업적인 가뭄을 발생시키는 주요한 인자로써, 남한의 극심한 가뭄기간인 2014년과 2015년을 대상으로 가뭄의 시공간적인 변동성을 분석하여, VIIRS 산출물의 활용 가능성을 파악하였다.
본 연구는 지표면 에너지 수지 이론을 이용한 도로노면온도예측을 위한 예단 모델을 개발하기 위한 것으로, 개발된 모델은 지표면 에너지 수지를 정확하게 표현함으로서 매우 복잡한 미기상학적 물리 과정을 표현할 수 있다. 모델의 성능을 검증하기 위하여 독일 기상청의 모델과 비교 실험을 하였으며, 독일의 관측자료 그리고 한국 기상청의 도로기상 관측 시스템의 관측자료를 이용하여 비교 검증하였다. 비교 결과 독일의 모델 결과와 매우 유사한 결과를 나타냈으며, 각 관측 자료값들과 잘 일치하였다.
본 연구는 몽골 Tuul-basin 지역의 토지피복변화 상태와 토지황폐화에 대한 분석을 위해 1990, 2001, 2011년의 녹색식물의 활력도가 가장 높은 여름의 Landsat 위성영상을 활용하였다. 몽골 Tuul-Basin 지역의 시계열 데이터를 이용하여, 정규식생지수(NDVI, normalized difference vegetation index), 토양조절 식생지수(SAVI, soil-adjusted vegetation index), 지표면온도(LST, land surface temperature)를 계산하여 토지피복변화 분석을 하였다. 그 결과 연구지역 전체 지역의 산림 및 녹지는 감소되고, 건조지역, 휴경지는 증가된 것으로 나타났으며, 점진적으로 토지가 황폐화되어 감을 알 수 있었다. 또한 LST와 식생지수의 상관성 분석을 실시한 결과, 높은 상관관계를 나타내었으며, 이는 대상지역의 토지피복변화나 식생의 활력도가 지표면의 온도와 밀접하게 관계가 있다는 것을 알 수 있었다.
지구 온난화 및 기후변화로 인해 비롯된 전 지구적인 기온 상승은 가뭄, 폭염, 한파 등의 이상 기후 현상을 야기하여 인류의 생존을 위협하는 환경 문제로 대두되고 있다. 이와 같은 기후변화 및 이상기후 현상을 이해하고 파악하기 위해서는 정확하고 상세한 기온 정보가 필수적이다. 우리나라는 기상청에서 전국 590개소의 기상관측장비로 기온 정보를 생산하고 있지만 산림이 약 70%를 차지하는 복잡한 지형을 가지고 있어 지상관측밀도의 공간적 제약이 발생해 상세하고 균일한 기온 정보 생산에 제약이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 연구에서는 위성으로 측정한 지표면 온도(Land Surface Temperature, LST) 자료와 다중선형회귀모형(Multiple Linear Regression Model)을 활용해 두 자료간의 상관관계를 파악하고 지상기온을 예측하고자 한다. 위성자료로 Terra 및 Aqua MODIS 위성의 1000m 공간해상도를 가진 일별 LST자료 MOD11A1, MYD11A1의 Daytime 자료를 각각 2000년부터 2018년까지 총 19년의 기간에 대해 구축하였으며, 전국 92개의 기상청 관측소로부터 최고, 최저 기온 자료를 동 기간에 대해 구축하였다. LST를 이용한 이상기온 예측 알고리즘은 python을 이용해 구현하였으며 예측 결과는 실제 기온 자료를 통해 검증하였다. 또한, 예측 기온 자료의 연대별, 순별(상, 중, 하순) 분석을 실시하고, 2018년 극한 폭염 및 한파(2017년 12월~2018년 2월)의 예측 가능성을 검토하여 연구 결과에 대한 다양한 활용방안을 제시하고자 한다.
지반의 열-수리 현상에 대한 수치해석에서 경계조건은 해석결과의 정확도에 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 지반과 대기의 상호작용을 고려한 열-수리 경계조건을 제시하였다. 지면의 에너지 평형은 태양복사, 지구복사, 바람에 의한 대류, 수분 증발에 대한 잠열 그리고 지중으로의 열전도로 구성된다. 각각의 열흐름에 대한 방정식을 제시하고, 불포화 지반의 열-수리 현상에 대한 해석프로그램과 연계하여 수치해석을 수행하였다. 울산기상대에서 관측된 기상데이터를 이용한 수리-열적 해석에서 실측된 지표면 온도와 수치해석 결과가 매우 유사하였다. 낮시간의 수분 증발에 의한 잠재열은 비포장 지면의 온도를 낮추며, 야간시간에는 지면조건의 영향이 감소한 열적평형 상태에 도달하였다. 지면의 온도변화는 지중으로 깊어질수록 열확산으로 감소하였다. 지표면의 온도가 주요 관심사인 수치해석에서는 지반과 대기의 열-수리적 상호작용을 고려한 수치해석을 수행해야 한다.
수문학, 기상학 및 기후학 등에서 필수적인 자료중의 하나인 지상기온 자료는 최근 보건, 생물, 환경 등의 다양한 분야로까지 활용영역이 확대되고 있어 그 중요성이 커지고 있으나 지상관측을 통한 지상기온자료의 취득은 시공간적인 제약이 크기 때문에 실측된 기온자료는 시공간 해상도가 낮아 높은 해상도가 요구되는 연구 분야에서는 활용성에 큰 제약을 갖게 된다. 이를 극복하기 위한 하나의 대안으로 상대적으로 높은 시공간 해상도를 가지고 있는 위성영상자료에서 얻을 수 있는 지표면온도 자료를 이용하여 지상기온을 추정하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구는 이러한 연구의 일환으로써 기상청에서 제공하고 있는 AWS(Automatic Weather Station)에서 취득된 2010년 지상 온도 자료(AWS data)를 바탕으로 대표적인 지표면 온도자료인 MODIS Land Surface temperature(LST data:MOD11A1)와 지상기온에 영향을 미칠 수 있는 Land Cover Data, DEM(digital elevation model) 등의 보조 자료와 함께 다양한 지구통계 기법들을 이용하여 남한 지역의 지상기온을 추정하였다. 추정 전 2010년 전체(365일) LST자료와 AWS자료와의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)값의 계절별 피복별 분석결과 계절에 따른 RMSE값의 변동계수는 0.86으로 나타났으나 피복에 따른 변동계수는 0.00746으로 나타나 계절별 차이가 피복별 차이보다 큰 것으로 분석 되었다. 계절별 RMSE 값은 겨울철이 가장 낮은 것으로 나타났으며 AWS자료와 LST자료와 보조자료를 이용한 선형 회귀분석결과에서도 겨울철의 결정 계수가 가장 높은 0.818로 나타났으며, 여름철의 경우에는 0.078로 나타나 계절별 차이가 매우 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지구통계 기법들의 대표적인 방법론인 크리깅 방법 중 일반적으로 많이 사용되고 있는 정규 크리깅, 일반 크리깅, 공동 크리킹, 회귀 크리깅을 이용하여 지상기온을 추정한 후 모델의 정확도를 판단할 수 있는 교차 검증을 실시한 결과 정규 크리깅과 일반 크리깅에 의한 RMSE 값은 1.71, 공동 크리깅과 회귀 크리깅에 의한 RMSE 값은 각각 1.848, 1.63으로 나타나 회귀 크리깅 방법에 의한 추정의 정확도가 가장 높은 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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