본 연구의 목적은 위성영상을 이용해 시공간 증발산량을 모의할 수 있는 증발산량 산정 모형을 구축하고, 플럭스 타워 실측 증발산량과 비교를 통해 적용성을 평가하는데 있다. 증발산량 산정 모형은 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)을 구축하였으며, 모형 내 일부 알고리즘을 수정하여 적용하였다. SEBAL 모형의 위성 입력 자료로는 2개년(2012-2013)의 MODIS Normal Distribution Vegetation Index(NDVI), Albedo, Land Surface Temperature(LST) 영상을 500m의 공간해상도로 구축하였으며, 유역주변 기상청 기상관측소(5개 지점)의 풍속, 풍속측정높이, 일사량 자료를 내삽(Interpolation)하여 활용하였다. 모형의 적용성 평가를 위하여 금강유역의 용담댐을 대상으로 공간 증발산량을 산정하여 유역 내에 위치한 덕유산 플럭스 타워의 산림 증발산량과 비교분석하였다. 모형 매개변수 중 Albedo와 NDVI, 지표 거칠기(Surface roughness) 순으로 민감한 것으로 분석되었으며, 모형의 보정을 위해 최종적으로 Albedo와 NDVI는 월별 평균값을 적용하였다. 모의 기간 동안의 결정계수($R^2$)는 0.45이었다. SEBAL 모형은 특히 지형적 특성을 반영하므로 유역내에서 고지대에 비해 저지대에서 증발산량이 높게 산정되는 경향을 보였다.
본 연구는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicles, UAV) 기반 물리적 환경인 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), Sky View Factor(SVF)와 ENVI-met 모델링을 활용하여 시간대별 열적 환경을 비교 분석하는 것을 목적으로 수행하였다. 연구 결과 NDVI, SVF는 열적 환경 요소인 Upward short-wavelength(S↑), Downward short-wavelength(S↓), Upward long-wavelength(L↑), Downward long-wavelength(L↓), Land Surface Temperature (LST), Mean Radiant Temperature(Tmrt)와 유의수준 1% 이내에서 모두 상관관계를 보이는 것으로 도출되었다. 특히, NDVI는 S↑와 12시에 최대 -0.52**의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었고, L↓와 모든 시간대에서 0.53** 이상의 상관성을 보였다. LST와는 -0.61**(13시)의 상관성을 보여 NDVI는 장파 복사에너지의 관련성이 높은 것으로 판단된다. SVF의 경우 SVF 범위에 따라 장파 복사에너지와의 관련성이 높은 것으로 도출되었다. 본 연구결과는 공간의 열적 쾌적성과 미기후를 평가하기 위한 통합 접근 방식을 제공할 수 있으며, 도시 디자인 및 경관 특성이 보행자의 열 쾌적성 미치는 영향 관계 규명 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
토양수분은 지표의 다양한 과정을 통제하는 중요한 수문학적 변수며 이에 신뢰할 수 있는 토양수분의 정보를 습득하는 것은 매우 중요하다. 그러나 정확한 토양수분의 실측자료는 그 설치비용과 인력부족으로 매우 빈약하여 이를 대체할 만한 정보를 획득하기 위한 연구 또한 부족하다. 요즘, 많은 수문모형의 개발로 토양 수분 또한 결과물로써 많이 이용된다. 그러나 모형에서 모의된 토양수분의 신뢰성을 판단할 때는 실측자료를 이용하는 것이 가장 이상적이나, 토양수분의 실측값이 부족하므로, 유역의 토양수분 실측자료 대신 모의된 토양수분을 적용할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 우리나라 소양강댐 유역에 대하여 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 실측 토양수분자료를 최대한 활용함으로써 토양수분을 모의하였다. 또한 모의된 토양수분을 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature)과의 상관성을 계절별, 월별로 분석하여 그 관계식을 도출하고자 하였다.
This study focused on the a 20-year evaluation of the dynamism of critical thermal anomalies in Busan metropolitan area prompted by unusual infrastructural development and demographic growth rate. Archived Landsat thermal data derived-LST was the major input for UTFVI and hot spot analysis (Getis-Ord Gi*). Results revealed that the surface urban heat island-affected area has gradually expanded overtime from 23.32% to 32.36%; while the critical positive thermal anomalies (level-3 hotspots) have also spatially increased from 19.88% in 2000 to 23.56% in 2020, recording a net LST difference of > 5℃ between the maximum level-3 hotspot and minimum level-3 coldspot each year. It is been observed that thermal conditions of Busan have gradually deteriorated with time, which is potentially inherent in the rate of urban expansion. Thus, this work serves as an eye-opener to powers that be, to think and act constructively towards a sustainable thermal conform for city dwellers.
1989년부터 1998년 우리 나라에서 관측된 우박 발생일의 특성에 대해 분석하였다. 우박은 주로 서해안(약 70%), 남부 내륙 지방, 대관령 부근에서 관측된다. 평균 크기는 약 0.6 cm 이며 계절적 차이를 보인다. 겨울에는 봄 동안은 녹는 고도가 낮아 낙하 경로가 짧지만 대기 하층의 가용 습기도 적어 우박 크기가 작다. 그 결과 이 기간동안 작은 크기의 우박이 서해안에서 자주 관측된다. 반대로 여름철은 대기 하층의 가용 습기가 많아 우박이 크게 성장하기는 하지만 녹는 고도도 높아 지표에서는 우박이 아닌 강수로 관측되기 쉽다. 따라서 여름철에는 큰 우박 입자들이 대관령 등과 같은 높은 산악에서 주로 관측된다. 우박은 서해안에서는 1100 LST와 1500 LST 사이에 주로 관측되며, 대관령 부근에서는 1800 LST에 관측된다. 그 이유는 해륙풍과 산곡풍과 같은 중규모 순환이 우박을 동반하는 뇌우의 형성에 영향을 미치기 때문이다. 우박이 발생전의 종관 기상학적 특성을 살펴보기 위해 1998년 11월 우박 사례를 분석한 결과 850 hPa부터 500 hPa 까지의 기온이 모두 하강하였으며, 지상 기온과 이슬점 온도의 경도가 모두 큰 곳에서 우박이 발생하였다.
본 연구는 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) 모형을 이용해 국내의 혼효림(설마천)과 논(청미천) 유역에 대해 일 증발산량을 산정하고 각 유역의 플럭스 타워 실측 증발산량과 비교하였다. SEBAL 모형의 입력 자료로 위성자료는 2개년(2012-2013)의 Terra MODIS product 중 Albedo, Land Surface Temperature (LST), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)를 활용하였으며, 기상자료는 유역 인근에 위치한 기상청 기상관측소로부터 풍속, 일사량 자료를 제공받아 공간 내삽(Interpolation)하여 활용하였다. 모의결과 플럭스 타워의 연평균 증발산량은 설마천에서 302.8 mm, 청미천에서 482.0 mm, SEBAL 모의 증발산량은 각각 183.3 mm, 371.5 mm로 산정되었다. 전체 모의기간에 대한 SEBAL 모의 증발산량의 실측 증발산량과의 결정계수는 설마천 플럭스 타워에서 0.54, 청미천 플럭스 타워에서 0.79로 나타났다. 두지점에서 SEBAL 모의 증발산량이 과소 추정된 주된 이유로는 일별 hot pixel과 cold pixel로부터 산정한 현열 플럭스의 과대추정으로 인한 것으로 판단된다.
본 연구는 농지를 대상으로 토양수분 및 가뭄 현황을 분석하는 데 그 목적이 있다. 토양수분을 파악하기 위해 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상기반의 토양수분 산정모형을 개발하였다. 해당 모형은 MODIS LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Deficit Index)를 기반으로 SCS-CN(Soil Conservation Service-Curve Number) 방법에서 착안한 수문학적 개념 5일 선행강우 및 무강우일수를 입력자료로 하며, 토양 종류 및 계절에 따른 토양수분의 특성을 고려하였다. 모형의 개발을 위해 MODIS LST 및 NDVI 영상을 2013년부터 2022년까지 각각 일별 및 16일 단위로 구축하였으며, 동 기간에 대해 전국 88개소의 기상청 종관기상관측소의 강수량 및 LST 자료를 수집하였다. MODIS LST는 실측 LST 자료를 활용해 조건부합성기법을 적용하여 상세화하였고, 수집된 강수량자료는 역거리가중법을 활용해 공간 보간을 수행하였다. 토양특성의 구분은 농촌진흥청에서 정밀토양도를 수집하여 활용하였다. 공간 분포된 토양수분에서 농지에 해당하는 토양수분을 추출하기 위해 스마트팜맵을 구축하고, 농지 속성에 해당하는 위치 정보를 조회 후 이를 시군구별로 평균하여 일별 평균 토양수분값을 산정하였다. 토양수분 기반의 가뭄 현황 분석을 위해 구축된 정밀토양도에서 작물 생장과 관련된 영구위조점 및 포장용수량을 활용해 5단계(정상, 관심, 주의, 경계, 심각)의 가뭄 위험도를 산정하였으며, 실제 가뭄 현황과의 비교를 통해 토양수분기반의 가뭄 위험도의 실효성을 검증하고자 한다.
The impact of urbanization on local meteorology (e.g., surface temperature, PBL height, wind speed, etc.) in the Greater Seoul Area (GSA) was quantitatively evaluated based on a numerical modeling approach during a 1-month period of 2001 (9 Sep. through 8 Oct. 2001). The analysis was carried out by two sets of simulation scenarios: (1) with the global land use and topographic data from the U.S. Geological Survey (USGS) in 1990s (i.e., LU-USGS case) and (2) with the land use data from the Environmental Geographic Information System (EGIS) along with the 3 sec elevation data from the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) in 2000s (i.e., LU-EGIS case). The extension of urban areas in the GSA (especially, the southern parts of Seoul) accounted for 1.8% in the LU-USGS case and 6.2% in the LU-EGIS case. For the simulations, the surface temperature and PBL height due to urbanization in the LU-EGIS case was higher (the differences of up to $0.1^{\circ}C$ and 36 m, respectively) than those in the LU-USGS case, whereas the wind speed (up to 0.3 $ms^{-1}$) in the former was lower than that in the latter at 1500 LST. The increase in surface temperature due to urbanization in the GSA (especially, the southern parts of Seoul) was led to the strong convergence of air masses, causing the early sea breeze and its rapid propagation to inland locations. In addition, the vertical mixing motion in the extended urban areas for the LU-EGIS case was predicted to be stronger than that for the LU-USGS case and vice versa for the original urban areas.
본 연구는 대한민국 경상남도 김해시를 대상으로 토지피복유형과 도시온도 간의 관계성을 분석하였다. 자료는 2000~2010년의 토지피복도와 MODIS 표면온도, RCP 기반 한반도 상세 기온자료를 활용하였다. 시가화지역의 면적비율과 표면온도의 상관성은 0.417, 농업지역은 0.512, 산림 지역은 -0.607로 나타났다. 표면온도와 기온의 상관성은 0.301이었다. 기온과의 상관성에서는 시가화지역이 0.275, 농업지역 0.226, 산림지역 0.350으로 분석되었다. 시가화지역과 농업지역은 면적이 증가할수록 표면온도와 기온이 증가하는 것으로 나타났고, 산림지역은 반대의 향상을 보였다. 구조방정식 모형 결과에서는 시가화지역과 농업지역은 표면온도 상승에 직접적인 효과가 있고, 산림지역은 기온 저감에 직접적인 효과가 있었다. 향후에는 지표면 부근에서 측정된 기온자료를 활용하여 공간특성의 변화에 따른 표면온도와 기온의 관계성을 파악하는 것이 필요하며, 이를 통해 도시 및 환경계획 차원에서 도시열섬 완화를 위한 방안을 마련할 것이다.
폭염과 도시열섬현상은 기후변화가 진행됨에 따라 피해가 더욱 커지고 있으며, 2050년까지 폭염 발생빈도는 2~6배가 증가될 것으로 예측된다. 특히, 폭염기간동안 건설공사현장에서의 근로자가 느끼는 더위체감지수는 매우 높으며, 도시열섬현상까지 고려하게 되면 체감지수는 더욱 높아진다. 열에 취약한 건설현장 환경과 건설근로자의 상황은 나아지지 않고 있으며, 피해를 줄이기 위해서는 효과적인 대응이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 인공위성영상 이미지와 Land Surface Temperature (LST)와 Long Short Term Memory (LSTM) 딥러닝 모델 기법을 적용하여 33℃ 이상 온도가 되는 지역을 분석하고, 폭염에 취약한 건설공사현장을 식별하여 폭염 및 도시열섬현상의 복합적인 피해를 가중시킬 수 있는 가장 취약한 지역을 예측하여 도출하였다. 예측 결과를 통해 건설근로자의 안전을 보장하고, 건설현장 경보시스템의 기반이 될 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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