본 연구의 목적은 위성영상 기반의 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land) 모형과 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 수문모형을 용담댐 유역($922.3km^2$)에 적용하여 증발산량을 산정하고 모형 간 공간 증발산량의 비교를 통해 각 모형의 적용성을 평가하는데 있다. 이를 위해 SEBAL모형의 입력자료로 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectrometer) Product 중 Normalized Distribution Vegetation Index(NDVI), Albedo 영상을 2012년부터 2013년까지 월단위로 구축하고, 일단위의 Land Surface Temperature(LST) 영상을 구축하였다. 지형자료로는 Digital Elevation Model(DEM)과 Land use를 구축하였으며 SEBAL 모형의 구동을 위한 위성영상 및 지형자료는 500 m의 공간해상도로 재구축하였다. SWAT 모형의 모의를 위해 기상 및 유량 자료를 2000년부터 2013년까지 일단위로 구축하였고, DEM, Land use, 토양도의 지형자료를 30 m의 공간해상도로 구축하였다. SWAT 모형의 유출 검보정 후 수위관측소 지점에서 평균 $R^2$를 산정한 결과 도치(0.80), 동향(0.72), 석정(0.64), 주천(0.80), 천천(0.80), 용담댐(0.72)로 높은 상관성을 나타냈으며, 유출 검보정 후 SWAT 모형의 증발산량 모의 결과를 바탕으로 SEBAL 모형과의 공간 증발산량을 비교하였다. 두 모형의 증발산량은 SEBAL 모형의 경우 지형에 따라 SWAT 모형은 토양 특성에 따라 분포하는 경향이 다르게 나타났다. SEBAL 모형은 주로 저지대에서 증발산량이 높게 산정되며 고지대로 갈수록 감소하여 증발산량이 지형의 고저차에 따라 분포하는 모습을 보였다. SWAT 모형은 토양 특성에 따라 증발산량이 분포하며 유역 내에서 뚜렷한 차이를 나타내지는 않았다. 월별 총 증발산량은 SWAT 모형의 경우 7~8월에 약 90 mm/mon로 가장 높게 나타나고 1~2월은 0 mm/mon로 계절별 변화폭이 컸으나, SEBAL 모형의 경우 5~6월에 증발산량이 약 60 mm/mon로 가장 높게 나타났고 계절별 변화 폭이 SWAT 모형에 비해 적은 모습을 보였다. 이는 위성영상을 기반으로 하는 SEBAL 모형의 특성상 장마 기간에 해당하는 7~8월은 구름으로 인해 일사량이 적게 계산되고, 그 결과 5~6월에 비해 증발산량이 작게 산정되는 것으로 판단된다.
한국환경과학회 2003년도 International Symposium on Clean Environment
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pp.177-184
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2003
Numerical simulation on marine wind and sea surface elevation was carried out using both three-dimensional hydrostatic and non-hydrostatic models and a simple oceanic model from 0900 LST, August 13 to 0900 LST, August 15, 1995. As daytime easterly meso-scale sea-breeze from the eastern sea penetrates Kangnung city in the center part as basin and goes up along the slope of Mt. Taegullyang in the west, it confronts synoptic-scale westerly wind blowing over the top of the mountain at the mid of the eastern slope and then the resultant wind produces an upper level westerly return flow toward the East Sea. In a narrow band of weak surface wind within 10km of the coastal sea, wind stress is generally small, less than l${\times}$10E-2 Pa and it reaches 2 ${\times}$ 10E-2 Pa to the 35 km. Positive wind stress curl of 15 $\times$ 10E-5Pa $m^{-1}$ still exists in the same band and corresponds to the ascent of 70 em from the sea level. This is due to the generation of northerly wind driven current with a speed of 11 m $S^{-1}$ along the coast under the influence of south-easterly wind and makes an intrusion of warm waters from the southern sea into the northern coast, such as the East Korea Warm Current. On the other hand, even if nighttime downslope windstorm of 14m/s associated with both mountain wind and land-breeze produces the development of internal gravity waves with a hydraulic jump motion of air near the coastal inland surface, the surface wind in the coastal sea is relatively moderate south-westerly wind, resulting in moderate wind stress. Negative wind stress curl in the coast causes the subsidence of the sea surface of 15 em along the coast and south-westerly coastal surface wind drives alongshore south-easterly wind driven current, opposite to the daytime one. Then, it causes the intrusion of cold waters like the North Korea Cold Current in the northern coastal sea into the narrow band of the southern coastal sea. However, the band of positive wind stress curl at the distance of 30km away from the coast toward further offshore area can also cause the uprising of sea waters and the intrusion of warm waters from the southern sea toward the northern sea (northerly wind driven current), resulting in a counter-clockwise wind driven current. These clockwise and counter-clockwise currents much induce the formation of low clouds containing fog and drizzle in the coastal region.
도시인구 증가와 이에 따른 급격한 도시화는 도시 내 여러 열환경 문제를 수반한다. 이를 효과적으로 대응하기 위해 hot Spot 분석과 같은 도심 열환경 모니터링이 필요시 된다. 본 연구는 우리나라 세종특별자치시의 14개의 동과 주변 행정구역을 연구지역으로 선정하여 2013년부터 2018년 여름철의 도시 확장에 따른 지표면 온도 변화 특성을 분석하였다. Landsat 8 지표면온도와 KOMPSAT2/3 기반 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)및 NDBI(Normalized Difference Built-up Index)를 이용하여 연구 지역의 지표면 온도 분포를 모의하고, 도심지 확장에 따른 지표면 온도 변화 양상을 구축된 NDVI와 NDBI를 이용해 논의했다. 특히, 연구지역 안에서의 도심지 확장이 뚜렷한 지역을 연구 대상으로 선정하여 고해상도의 KOMPSAT영상으로 지역 내 hot spot의 변화 원인을 분석하였다. 연구결과, 연구지역 내에서 도시화가 진행된 지역에 hot spot이 나타나는 것을 확인하였으며 일반적으로 NDVI가 낮거나 NDBI가 높을수록 hot spot의 영향이 뚜렷하고 온도가 높게 나타나는 것으로 확인되었다. 지표면온도와 위성기반 산출물을 이용해 도시화가 지속적으로 진행된 지역과 급격하게 나타난 지역이 구분되었으며 토지피복에 따른 상이한 특성도 파악할 수 있었다. 도시화에 따른 지표면 온도 변화가 뚜렷한 지역에 본 연구와 같이 고해상도의 KOMPSAT 영상을 통한 분석이 수반되면 향후 도시계획 및 정책 활용에 효과적으로 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
Park Jung-Sool;Kim Kyung-Tak;Lee Kyo-Sung;Kim Joo-Hun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.193-196
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2005
As global warming proceeds, South Eastern Asia is undergoing drought, and the harshness of drought in the middle area of Korea is increasing. Especially, there has been the worst spring drought in 2001 since the first meteorological observation, and the damages caused by that drought are being ana lysed in various ways. In this study, spectral indices derived from satellites are used to examine 2001 spring drought, and the application of MODIS Data products as the quantitative tool to analyse drought in the future is examined.
도시는 인구 및 기반시설의 집중과 집약적 토지이용으로 인해 재해 취약성이 높으며 이들 지역이 가진 지역적, 공간적 특성에 따라 취약성에 영향을 주는 요인들도 다양하다. 본 연구는 폭염지역의 취약원인을 살펴보기 위한 방법으로 Landsat 8 위성자료에서 추출한 지표온도와 폭염 재해 취약성 분석을 수행하였다. 지표온도가 높은 지역과 재해취약성이 높은 지역이 일치하지는 않았으나 두 분석에서 공통으로 취약한 지역의 특성을 분석하기 위하여 중첩분석을 수행한 결과, 고밀도로 개발된 상업지역과 준주거지역의 비중이 높은 대상지 내 일부 지역이 가장 취약한 것으로 나타났다. 이는 기후노출요인과 취약인구, 주거불량지역 비율이 주요 원인인 것으로 나타났다. 이에 따라 녹지확충과 주거환경정비와 같은 대안들이 제시될 수 있을 것이다. 폭염피해 저감과 적응을 위한 다양한 정책들이 수립되어 시행되고 있으나, 도시 내부의 지역적, 공간적 특성을 살펴보고 폭염 원인의 정확한 진단과 그에 맞는 적절한 대책을 마련하여 향후 그에 맞는 중장기적 대안들을 마련해야 할 필요가 있을 것으로 판단된다.
도시화로 인하여 농경지가 기속적으로 줄어듦에 따라 농업의 환경적 공익기능도 축소되고 있다. 따라서 농업의 공익기능 관련 실증 분석사례를 제공함으로써 식량안보 및 공업의 공익기능을 유지하고 농지보전 정책 논리를 제공하고자, 용인시를 대상으로 토지이용도를 이용한 연차별 농경치 이용면적과 변화를 분석하고 지표면 온도 추정을 통하여 환경보전 기능을 평가하였다. 최근 10년간 도시화가 현저히 진행된 용인시를 대상으로 세부정밀토양도에 기반한 1999년 토지이용 현황과 위성영상에서 추출한 농경지 지도와 지적도에 기반한 2006년의 농경지를 중심으로 한 토지이용 현황을 비교해 보면 논, 밭, 과수원 등 농경지와 산림의 분포가 현저히 감소한 반면, 주거 도심지의 면적이 크게 확대된 것으로 나타났다. 특히 처인구에서 농경지 감소와 도심지 확장 현상이 눈에 띄게 나타났다. 토지이용 면적 및 지목별 변화를 보면 1999년 용인시 토지이용 면적은 산림 > 논 > 밭 > 주거 도심지 순으로 나타났으나 2006년의 토지이용 면적은 산림 > 주거 도심지 > 논 > 밭 순으로 바뀌었다. 논과 밭의 면적은 1999년에 비해 2006년에 각각 34%와 41%, 감소하였고, 주거 도심지 면적은 245% 증가하였다. 논이 주거 도심지로 전용된 면적이 1,751.1 ha이며, 밭이 주거.도심지로 전용된 면적이 1,242.1 ha로 나타나 전용된 면적의 가장 많은 부분을 차지하는 것으로 나타났다. 용인시의 농경지 면적 변화에 따른 농업의 환경적 기능변화에 대하여 계량화한 결과는 논 면적이 1999년에 8,063.3 ha에서 2006년에 5,309.3 ha로 감소한 결과, 농경지의 환경적 공익기능이 34% 감소한 것으로 나타났다. 마찬가지로 밭 면적이 1999년에 3,572.1 ha에서 2006년 2,112.5 ha로 줄어듦에 따라 환경적 공익기능이 41% 감소된 것으로 나타났나. Landsat TM 열상의 열 적외광을 이용하여 용인시의 두시기별 지표면 온도 분포를 비교 분석하였다. 1994년 9월에는 $20^{\circ}C$ 이하가 대부분이었으나, 농경지 및 산림 감소와 도시 확장 이후인 2006년 9월에는 $25^{\circ}C$ 이상 되는 지역의 면적이 현저히 넓게 분포하는 것으로 변화하였다. 시기별 토지이용별 지표면 온도분포 비교를 하였을 때 1994년 9월 지표면 온도 영상에서 $25^{\circ}C$ 이상인 지역은 전체 면적의 0.3%로 나타났고, 2006년 9월은 11.2%로 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 2006년 9월에 지표면 온도가 $25^{\circ}C$ 이상 되는 지역에 분포하는 주거.도심지의 면적이 37.7%로 가장 높게 나타났으며, 논과 산림의 분포면적 비율이 각각 5.6%와 4%로 나타났다. 위의 결과로 여름철 고온기에 논과 산림이 주변의 지표면 온도를 낮춰주는 기후순화 기능이 크다는 것으로 추정할 수 있었다.
본 논문에서 소개되는 분포형 생태수문모형은 현실적으로 확보 가능한 입력자료와 최소한의 매개변수를 이용하여 유역의 수문, 식생, 지표온도를 모의하는 모형이다. 개발된 모형은 내성천 유역에 대해 적용하여 모형의 활용가능성을 살펴보았다. 우선적으로 매개변수에 대해 민감도 분석을 실시하여 모의결과에 많은 영향을 주는 매개변수를 선별해보았으며 이후 최적화 기법을 통해 모형의 매개변수를 추정하여 내성천 유역의 최근 10년간(2001~2010)의 수문, 식생, 지표온도 그리고 추적(routing)을 통한 하천유량 및 하천수온을 모의하였다. 최적화 기법을 통해 추정자료를 이용하여 매개변수를 추정하였으며 일부 격자를 제외한 대다수의 격자에서 적절히 모의된 것을 확인하였다. 하천유량 및 하천수온의 경우 단위 유역 말단 두 지점에 대해 검증을 실시하였으며 하천유량 및 하천수온 적절히 모의된 것을 확인할 수 있었다. 실제 유역인 내성천 유역을 대상으로 분포형 생태수문모형이 최소한(현실적으로 확보 가능한)의 입력자료와 매개변수를 이용함에도 불구하고 유역 수문순환 및 식생을 적절히 설명하고 있음을 살펴볼 수 있다.
This paper aimed to characterize the spatial and temporal pattern of agricultural drought in Pre-Kharif season using Vegetation Health Index (VHI) and illustrated drought characteristics in Bangladesh during 2001-2015. VHI was calculated from TCI (Temperature Condition Index) and VCI (Vegetation Condition Index) derived from MODIS Terra satellite data, LST (Land Surface Temperature) and EVI (Enhanced Vegetation Index), respectively. The finding showed that all drought-affected areas were experienced by mild, moderate, severe and extreme droughts in several years of Pre-Kharif seasons. Significant drought events were found in the year of 2002 and 2013. On average, Chittagong district covered the largest drought area in all drought stages, and the fraction of drought area was the highest in Sylhet and Rangpur for Pre-Kharif season. Finally, overlaying annual VHI raster maps resulted in that the most vulnerable district to agricultural drought were Sylhet, Rangpur, and Mymensingh in the northern and eastern regions of Bangladesh.
지표에서의 토양수분은 작은 구성비를 가짐에도 불구하고 여러 수문 현상을 연계하는 매우 중요한 인자로써 최근 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 토양수분은 침투나 침루를 통하여 강우와 지하수를 연결하는 기능을 함과 동시에 강우사상에 따른 유출특성에 직접적인 영향을 미치며 증발산을 통하여 에너지 순환을 연결하는 중요한 기능을 한다. 토양수분을 측정하는 방법에는 세타 탐침(Theta Probe), 장력계, TDR(Time Domain Reflectrometry) 등이 이용되고 있으며, 광역 토양수분자료의 보다 정확한 공간 변동성의 관측을 위하여 항공원격탐사와 인공위성 원격탐사기술이 개발되어 적용되고 있다. 인공위성 영상은 자료의 분석이 간편하며, 공간자료이므로 공간 변화를 분석하는 데 있어 매우 편리하다. 그 중 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상은 저해상도 영상으로 극궤도 위성인 Terra와 Aqua 위성에 장착되어 있으며, NASA에서 필요한 정보를 받아 사용할 수 있다. 본 연구에서는 유역의 물리적 지형자료와 같은 방대한 양의 자료 수집 없이도, 모형이 구축되면 인공위성자료와 강우자료만으로도 신뢰성 높은 결과를 단시간 내에 효율적으로 산정할 수 있는 자료 지향형 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하였다. 사용된 퍼지변수로는 시험유역의 토양수분 관측자료와 강수량 및 인공위성 자료인 MODIS NDVI(Normalize Difference Vegetation Index), MODIS LST(Land-Surface Temperature) 영상을 이용하였다. MODIS NDVI는 시간 해상도 8일, 공간해상도 250 인 Level 3 영상이며, MODIS LST는 시간 해상도 1일, 공간해상도 1 km인 Level 3 영상을 사용하였다. 위성자료를 사용하기 위해 Korea TM 좌표체계로 변환한 뒤, 토양수분 관측지점이 속한 각 셀의 속성값을 추출하였다. 위성자료와 수집된 자료 및 토양수분자료와의 관계를 분석하기 위하여 입력자료를 다양한 방법으로 구성하여 입력 변수를 생성하였다. 생성된 입력 변수와 ANFIS 모형을 연계하여 각각의 토양수분 산정모형을 구축하고 대상지점에 대한 토양수분을 산정 및 비교 분석하였다.
도심 지역은 인구집중, 토지 피복의 변화 및 교통량 증가 등의 인공열 배출원의 다양화 등의 요인에 의해 주변지역보다도 기온이 높은 도시 열섬(Urban Heat Island) 현상에 의해 독특한 도시기후의 특색을 보이게 된다. 일반적으로 도시 열 환경에 대한 연구는 도시 열섬의 강도나 현상을 파악하는데 집중되어 왔다. 최근 들어 도시 열섬 현상 완화 또는 개선을 위한 관심이 높아지면서 도시내에 존재하는 수면이나 녹지를 이용한 기후개선에 대한 연구가 진행되고 있다. 하천은 다양한 생물이 서식하는 공간이면서 생물의 다양성이 풍부한 생태계의 보고로 인간과 환경이 조화를 이루어 온 공간이기도 하다. 이와 같이 하천은 지역의 다양성과 특수성에 따라 가지고 있는 기능이 다양하다. 그 중 하천의 환경 기능은 많은 열용량을 축적시켜 수면의 온도상승을 적게 하여 하천의 온도는 물론 주변지역의 온도를 낮추는 역할을 하게 된다. 특히 흐르는 물은 대류와 혼합과정을 거치며 열을 운반할 수 있으므로 효율적인 축열체가 된다. 또한 하천의 물 등은 광의 투과성이 높기 때문에 표면에서는 반사되지 않고 수체 내에 열을 저장한다. 따라서 이러한 현상이 종합적으로 작용하여 도심하천은 도심지에서 높게 형성된 온도를 낮추는 냉각효과가 있다고 판단된다. 이러한 영향을 알아보기 위해 본 연구에서는 원격탐사 기법을 이용하여 도심하천이 도시 열완경 완화에 미치는 영향을 분석하였다. 분석을 위해 2009년 9월 6일 Landsat 7 ETM+ 위성영상을 이용하여 LST (Land Surface Temperature)를 추출하고, SEBAL (Surface Energy Balance Algori- thms for Land) 모델을 이용하여 지표면 열수지 성분을 추출하였다. 그 결과, 도심하천 주변의 온도가 도심지에 비해 $2{\sim}3^{\circ}C$ 정도 낮게 형성되었으며, 잠열은 주변 도심지에 비해 하천에서 높은 분포를 나타내었다. 그러나 하천 둔치나 하천 주변의 콘크리트, 아스팔트 및 나대지 등의 토지피복은 지표면 온도가 높게 형성되어 도심의 heat spot으로 작용하여 열 환경을 악화시키나 도심하천은 cool spot 작용을 하여 도심의 열을 완화하는 기능을 갖는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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