순복사는 지구 에너지 순환의 열원으로 사용되는 총 복사에너지의 총량으로써, 지표면에서는 수문학, 기후 연구 및 농업과 같은 분야에서 중요한 요소이다. 원격탐사를 통해 순복사를 모니터링 함으로써 열섬 현상과 도시화 경향을 파악할 수 있어 매우 중요하지만, 원격 탐사 자료만을 이용한 순복사 추정은 일반적으로 구름의 유무에따라정확도차이가발생한다.따라서본논문에서는천리안위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 및 Landsat-8위성 기반의 자료와 건물 높이 차이를 반영한 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)모델 자료를 이용하여 도시화가 진행 중인 은평구 뉴타운 지역에서의 고해상도 순복사를 1시간 간격으로 산출 및 모니터링을 수행하였다. 은평구 플럭스 타워에서 관측된 순복사와 비교한 결과, RMSE $54.29Wm^{-2}$, Bias $27.42Wm^{-2}$의 정확도를 보였으며, 전체적으로 지점 관측 자료와의 유사한 경향을 보였다. 또한 산출된 순복사는 강수와 같은 기상상태를 잘 나타냈으며, 공간적 분포에서 식생 및 인공물 지역에 대한 순복사의 특징을 잘 나타냈다.
산림생태계 내의 총일차생산량은 산림 자원 생산량과 직결되고, 산림생태계의 건강성, 산림식물계절 및 생태계 서비스의 중요한 지표가 된다. 이 연구에서는 인공위성 자료와 기계학습 알고리즘을 활용하여 우리 나라의 산림유역의 총일차생산량을 연구하였다. 에디공분산 타워가 있는 6개 지점에서의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 산출물과 에디공분산타워의 총일차생산성으로 연구기간의 75%-80%에 해당하는 자료로 기계학습 알고리즘을 훈련하고 나머지 기간으로 구축된 모델의 총일차생산성 예측 결과를 검증하였다. 모델을 구축할 때 MODIS 지상 산출물과 대기 산출물을 조합하여 새로운 입력자료(e.g., 포화수증기압차)를 모델의 입력자료(Processed MODIS)로 사용하였을 때와 이러한 과정 없이 QC(Quality control)만 거친 MODIS 산출물을 그대로 입력자료(Unprocessed MODIS)로 사용하였을 때의 총일차생산량을 비교해 보고 그 활용 가능성에 대해 고찰하였다. 추가로 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)과 에디공분산 총일차생산성 및 기계학습 알고리즘 기반의 총일차생산성과의 상관관계를 보고 그 적합성에 대해 논의하였다. 이 연구에서 사용된 기계학습 알고리즘은 Support Vector Machine (SVM)으로 산림생태계 연구에서 가장 많이 사용되고 있는 기계학습 알고리즘 중 하나이다. 기계학습 알고리즘 기반(SVM 모델)의 총일차생산량 예측 결과는 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)보다 에디공분산 총일차생산량과 전반적으로 높은 상관관계를 보였고 특히 식생 성장을 시작하는 시점의 값을 좀더잘 예측하는 결과를 보였다. 단일 지역에서 Unprocessed MODIS 입력자료로 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.75 - 0.95 (p < 0.001), 6개의 연구 지점에서 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.77 - 0.94 (p < 0.001) 사이를 보였다. 이 결과는 훈련 자료에 다양한 이벤트들이 포함되면 모델의 예측력이 향상되는 가능성을 보여주었고 위성영상의 산출물을 재계산하여 새로운 산출물을 내는 과정을 거친 위성 자료가 아니어도 그 예측력에는 크게 문제가 없음을 보여주었다.
지구 온난화를 유발하는 온실가스들의 구체적인 배출량을 정량화하는 수단으로서 2000년대 중반부터 '탄소발자국'의 개념이 발전하였다. 아직도 명확한 정의나 측정 단위 또는 범위에 대한 규정이 존재하지 않지만, '개인이나 조직에 의해 제품의 전 생산 과정에서 직간접적으로 대기로 배출된 전체 온실가스의 양을 이산화탄소 상당량으로 나타낸 것'이라는 의미로 널리 사용되고 있다. ISO/TS 14067에 따르면, 제품의 탄소발자국은 온실가스를 배출하는 단위 공정들의 활동량 자료에 해당 공정의 배출계수를 곱하고 이를 모두 합산하여 산정한다. 이를 바탕으로 소비자들에게 비교 선택의 기회를 제공하고 생산자들의 자발적인 온실가스 배출 감축 활동을 장려하기 위한 '탄소성적표지' 제도가 전 세계적으로 다양하게 시행되고 있다. 이 제도의 일환으로 농업 분야에서 시범 운영되고 있는 '저탄소농축산물인증제'는 구매자의 윤리적 소비를 돕는 판단 근거로서 활용 가치가 클 것으로 기대된다. 이 과정에서 농산물에 대한 전과정평가의 경계를 설정하는 데에는 주로 사용 및 폐기 단계가 제외된 'cradle to gate' 접근법이 사용된다. 범위를 넓혀 농림 부문 전체에 대한 탄소발자국 산정은 "국가 온실가스 인벤토리 보고서"에서 유일하게 배출량뿐만 아니라 제거량도 고려해야 하는 특징을 가지고 있다. 현재 산정이 이루어지지 않는 농경지의 다년생 입목 바이오매스에 축적된 탄소의 변화량을 계산할 수 있다면 전체 온실가스 배출량을 상당 부분 감축할 수 있을 것이다. 이를 위해 전 과정의 이산화탄소 교환을 직접 정량화할 수 있는 타워 기반의 플럭스 관측이 사용될 수 있다. 탄소발자국 정보는 다른 지표들과 융합하여 지속가능한 농림생태계를 위한 좀 더 총체적인 지표 개발에 사용될 수 있다.
다양한 공간규모에 대해서 식생의 생산성을 추정하기 위해 대기와 생태계내의 탄소순환 과정을 모니터링 하는 것은 탄소순환과정과 원격탐사기법을 결합함으로써 기능하다. 그 대표적인 예로서 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 지구관측시스템(Earth Observing System, EOS)은 총 일차생산성 (Gross Primary Productivity, GPP), 순 일차생산성 (Net Primary Productivity, NPP)을 전 지구에 대해 1km의 공간해상도로 제공한다. 그러나 MODIS의 생산성 추정에 기상입력자료로 이용되는 The NASA Data Assimilation Office (DAO)자료는 $1{\circ}\;{\times}\;1.25{\circ}$의 거친 해상도를 가지기 때문에 지역규모에서 지표기상의 상세한 공간적인 이질성을 반영하기 어렵다. 본 연구에서는 MODIS의 Aqua와 Terra 위성의 영상만을 이용하여 생산성을 추정하기 위한 입력자료로 사용되는 일 단위 일사량(MJ $day^{-1}$), 열 최저기온($^{\circ}C$, 낮 시간 평균 대기수증기압 포차(Yapor Pressure Deficit, Pa)을 5 km 해상도로 각각 추정하였다. 각각의 입력자료의 평가를 위해 미국 중서부 Corn Belt 지역 내에 위치하고 있는 7 개소의 지상기반의 관측자료를 수집하였다. MODIS 위성영상을 이용하여 추정한 기상입력자료와 관측자료를 비교한 결과, 일 최저기온은 ME와 상관계수가 각각 0.83에서 0.98, $-0.9^{\circ}C$ 에서 $+5.2^{\circ}C$ 의 범위로 양호한 상관성을 보였다. VPD는 약간 산개하는 경향을 보인다(ME = -183.8 Pa ~ +382.1 Pa; R = 0.51 ~ 0.92). 반면에, 일 단위 일사량은 MODIS가 약간 과대평가하는 경향을 보였지만 대부분의 지역에서 관측자료와 유의한 일치도를 보였다(ME = -0.4 MJ $day^{-1}$ +7.9 MJ $day^{-1}$; R = 0 67 ~ 0.97). 본 연구에서는 맑은 날에 대해서 MODIS 위성영상으로부터 추정된 기상입력자료가 MODIS가 제공하는 기상입력자료보다 상세한 지표 기상의 이질성을 반영한 자료를 생산할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 두 가지 방법으로 작물계수를 산정하고, 그 결과를 평가하였다. 첫 번째 방법에서는 GLDAS 자료를 청미천 플럭스타워의 증발산량 실측값과 비교하여 적정성을 평가한 뒤 GLDAS 기반 실제증발산량을 잠재증발산량으로 나눠 작물계수(GLDAS Kc)를 산정하였으며, 두 번째 방법에서는 MODIS기반 식생지수(NDVI, EVI, LAI, SAVI)와 플럭스타워에서의 토양수분 실측치를 이용해 다중선형회귀분석으로 작물 계수(SM&VI Kc)를 산정하였다. 전체기간에 대한 두 가지 작물계수(GLDAS Kc, SM&VI Kc)를 통계(mean, bias, RMSE, IOA)를 통해 비교해 본 결과 평균값은 각각 0.412와 0.378, bias는 0.031과 -0.004, RMSE는 0.092와 0.069, 적합도 지표(IOA)는 0.944와 0.958로 두 방식 모두 전반적으로 실측값과 유사한 패턴을 보여주었다. 그라나 SM&VI 회귀모형 방식이 더 우수한 것으로 나타났다. 또한, 벼의 생장 단계별로 GLDAS Kc와 SM&VI Kc에 대한 통계적 평가를 수행해본 결과 초기와 중기에는 GLDAS 기반의 Kc가 더 우수했으며, 후기에는 SM&VI 기반의 Kc가 더 우수한 것으로 나타났다. 이는 봄철에는 황사, 여름철에는 비구름으로 MODIS 센서의 정확성이 감소했기 때문인 것으로 판단된다. 향후 연구를 통해 MODIS 센서의 관측 정확성이 향상된다면, SM&VI 기반 작물계수 산정방식의 정확성 역시 향상될 것으로 판단되며, 미계측 유역의 작물계수 산정이나 작물계수의 예측에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
다중 수증기/이산화탄소 연직농도시스템(이하 프로파일시스템)은 에디공분산 방법에 의해 측정된 에너지 및 물질 플럭스에 대한 저류항 및 이류의 영향을 정량화하기 위해 광범위하게 이용되고 있다. 본 연구에서는 현재 사용되고 있는 프로파일시스템의 용도를 보다 확장하여 안정동위원소 분석을 위한 공기시료 채취에 활용하였다. 프로파일시스템에서 기체농도 측정에 이용되는 적외선기체분석기의 유출부에 2L 용량의 진공 플라스크를 연결하여 수증기와 이산화탄소의 농도가 측정된 공기시료가 채취되도록 개조하였다. 이 방법의 적용성을 검증하기 위하여 광릉 활엽수림 내에 설치되어 있는 플럭스타워에서 8개의 높이(0.1~40m)로 부터 공기시료를 채취하였다. 플라스크에 채취된 공기시료로부터 실험실에서 진공추출라인을 이용하여 순수한 수증기와 이산화탄소가 분리되었고, 질량분석기를 이용하여 수증기의 수소 안정동위원소 조성 그리고 이산화탄소의 탄소 안정동위원소 조성을 각각 측정하였다. 이와 같은 방법으로 얻어진 자료를 이용하여 산림내 수증기의 수소 안정동위원소 조성과 이산화탄소의 탄소 안정동위원소 조성의 수직적 분포를 확인하였고, 아울러 Keeling plot 을 적용하여 증발산된 수증기의 수소 동위원소 조성 및 생태계 호흡에 의해 발생된 이산화탄소의 탄소동위원소 조성을 산출하였다. 비록 현단계에서 여러 가지 기술적인 개선점이 존재하지만, 본 연구에서 이용한 방법은 기존에 활용되고 있는 방법과 비교하여 두 가지 장점이다. 첫째, 이 방법은 기존에 운용되고 있는 프로파일 시스템의 구조를 그대로 활용함으로써 상대적으로 저비용으로 이용이 가능하다. 둘째, 수증기와 이산화탄소의 동시 시료채취와 동위원소 분석이 가능하여 증발산 및 순생태교환량 구성요소의 구분이 동일한 시간적 해상도로 이루어질 수 있다. 이러한 결과는 생태계 물과 탄소 순환 과정의 상호관련성에 대한 보다 향상된 이해를 위한 기본 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
제주도는 지질 및 수문계의 특이성으로 인해 수문기상인자 분석을 통한 수문 분석 및 효율적인 물관리가 필수적이다. 하지만 수문기상인자의 지상관측자료는 주변 환경에 의한 영향이 크게 작용하여 공간적인 대표성을 띄기 힘들며, 이를 극복하기 위해 원격탐사 방법이 사용된다. 본 연구에서는 제주도에서 기존에 다른 지역들에서 적용성이 검증된 바 있는 MOD16 증발산량, Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 증발산량, GLDAS 토양수분, Advanced SCATerometer(ASCAT) 토양수분 산출물들의 적용성을 평가하였다. 증발산의 경우 강수량과의 총량 비교 및 플럭스타워 증발산량 관측자료와의 비교를 시행하였고, 토양수분의 경우 6개 토양수분 관측소의 관측자료와 비교하였다. 그 결과 증발산량의 경우 연 강수량의 57%가 증발산량으로 산출되었고, MOD16 증발산량과 GLDAS 증발산량의 상관계수는 0.759로 양호한 값이 산출되었으나, 플럭스타워 증발산량 데이터와 MOD16 증발산량의 상관계수는 0.289, GLDAS 증발산량과의 상관계수는 0.434로 상대적으로 적합성이 낮게 나타났다. 토양수분의 경우 GLDAS 자료의 경우 모든 지점에서 지점자료와 비교하였을 때 RMSE 값은 0.05 미만의 값을 나타냈고, 상관계수의 유의성 검정 결과 통계적으로 유의미한 결과를 얻었다. 하지만 위성자료의 경우 월각지점에서 0.05 이상의 RMSE 값이 나타났고, 세화, 한동 지점에서 상관성이 없다는 상관계수의 유의성 검정 결과를 확인하였다. 이는 제주도에 설치된 증발산량 및 토양수분 센서의 품질관리 및 공간대표성을 띄는 면단위 센서가 충분히 제공되지 않아 위와 같은 결과가 나타나는 것으로 판단된며 더불어 지점 자료의 관리 및 위성, 재분석 자료의 경우 관측 픽셀이 해안과 인접할 시 나타나는 오차로 추정된다. 본 연구를 통해 기존 수문기상인자 지상관측 자료의 개선 필요성을 역셜하고, 이를 통해 제주도에서의 효율적인 물관리 를 위한 기반을 구축하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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