최근 급격한 온실가스 증가에 기인하여 대기와 해양 그리고 빙권의 변화가 나타나고 또한 기온과 수분의 함량 변화에 따라서 지표 환경도 서서히 변하기 시작하는 것으로 보고되고 있다. 지표환경의 반응은 생지화학적 반응과 생물리학적 반응으로 구분 할 수 있는데, 생지화학적 반응은 기후변화에 따른 광합성이나 이와 유사한 지표환경의 변화 그리고 이에 따른 화학적인 피드백을 지칭하며 이는 대기의 온실가스 농도를 변화 시키는 역할을 한다. 생물리학적 반응은 기후변화에 따라 식생의 분포가 변하게 되고 이에 따른 태양에너지의 입사율 변화 등과 같은 물리적 반응을 나타낸다. 과거 기후변화역사에도 식생의 변화가 기후변화에 미치는 영향이 매우 컸던 경우가 있었고, 앞으로의 기후변화는 거대하고 급격하게 일어날 것으로 예측되기 때문에, 미래 기후변화의 정확한 예측을 위해서는 지표환경변화의 물리 화학적 변화를 이해하고 예측 모형에 정확히 포함시킬 필요가 있다.
An one dimensional atmosphere-canopy-soil interaction model is developed to estimate of the heat budget parameter in the atmospheric boundary layer. The canopy model is composed of the three balance equations of energy, temperature, moisture at ground surface and canopy layer with three independent variables of Tf(foliage temperature), Tg(ground temperature), and qg(ground specific humidity). The model was verilied by comparative study with OSUID(Oregon State University One Dimensional Model) proved in HAPEX-MOBILHY experiment. Also we applied this model in two dimensional land-sea breeze circulation. According to the results of this study, surface characteristics considering canopy acted importantly upon the simulation of meso-scale circulation. The factors which used in the numerical experiment are as follows ; the change for a sort of soil(sand and peat), the change for shielding factor, and the change for a kind of vegetation.
전 세계적으로 기후변화로 인한 자연재해가 빈번하게 발생함에 따라 수자원 분야에서 또한 환경의 변화에 대한 정확한 예측이 더욱 요구되고 있다. 국내에서도 이를 위하여 다양한 방법을 통하여 연구가 이루어지고 있으나 본 연구에서 사용된 Common Land Model (CLM)은 국내에서의 실질적인 적용이 아직 부족하다. 이 모형은 Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer 모형 중 대표적 모델로 Land Surface Model (LSM), Biosphere-Atmosphere Transfer Scheme (BATS), Chinese Academy of Sciences Institute of Atmospheric Physics LSM의 세 모형이 결합되어 발전하였다. CLM의 강제입력자료로는 위성, 지면모형 등을 기반으로 만들어진 자료를 제공하는 Korea Land Data Assimilation Systme (KLDAS; 한반도지표자료동화체계)의 격자화 된 자료를 사용하여 모형에 강제시켰다. KLDAS는 기존의 Land Data Assimilation System (LDAS)에서 발전한 형태로 동아시아 지역을 대상으로 자료를 제공하고 있으며, 본 연구에서는 이 자료를 사용하여 국내 전반에 걸쳐 격자에 대한 수문 기상학적 인자를 산출하였다.
본 연구에서는 전지구수치예보모델의 예측성능에 주요한 영향을 주는 요소 중 하나인 토양수분 초기장을 적절히 생산하기 위해, 오프라인 Noah 지면모델을 구축하여 스핀업실험을 수행하고 그 변동특성을 살펴보았다. 스핀업실험은 지면기후장 생성과 목표연도에 대한 현실화의 2단계로 구성되었다. 첫 번째 단계의 지면기후장 생성은 2008~2017년 기간에 대해 평균한 대기강제력으로 10년 동안 지면모델을 반복적으로 수행하는 방식으로 이루어졌으며, 토양수분 모의가 평형상태에 도달하는데 소요되는 시간은 토양깊이와 코펜 정의에 기반한 기후구 특성에 따라 차이가 컸다. 토양 첫 번째 층은 극지역에서 가장 길었고, 두 번째 층 부터 네 번째 층까지는 건조지역에서 평형상태에 도달하는 시간이 가장 늦어 최대 7년 내외의 시간이 소요되었다. 결과적으로 10년의 spin-up을 거치면 지면모델이 평형상태에 도달함을 알 수 있다. 이 소요시간은 지상기온과 강수량과 음의 상관관계를 보였다. 두 번째 단계에서는 2018년을 목표연도로 설정하고 지면기후장을 이용하여 추가 적분을 수행하고, 그 결과 6개월 이내에 지면모델에서 모의된 토양수분, 지표기온, 증발산량은 2018년 지면상태에 도달하는 것을 확인하였다. 이에 구축된 오프라인 Noah 지면모델 스핀업 시스템은 안정적으로 전구수치예보모델의 토양수분 초기장을 생산함으로써 전지구수치모델에 결합된 지면모델의 물리과정과 기초자료가 변하더라도 유연하게 대응할 수 있는 가능성을 확인하였다.
가뭄 및 홍수 등 재해를 방지하고 효율적인 물 관리를 위해서는 지표와 대기 사이에 이루어지는 수문기상 요소의 정량화가 필요하다. 수문기상요소는 관측을 통해 파악하는 것이 가장 정확하지만 광범위한 지역에 대한 관측은 한계가 있으므로 일반적으로 지면모델(Land Surface Model)을 많이 이용한다. 본 연구에서 Noah LSM(Noah Land Surface Model)과 TOPLATS(TOPmodel based Land-Atmosphere Transfer Scheme) 및 DHSVM(Distributed Hydrology Soil Vegetation Model)의 세 모델을 활용하여 안동댐 유역의 수문기상정보를 산출하고 관측자료와 검증함으로 각 모델의 특성을 분석하자 한다. 본 연구에서 사용된 관측자료는 국립기상과학원에서 운영중인 안동댐 유역 플럭스타워의(A6, A7) 지표근처 기상장과 에너지 요소이다. '13년 10월부터 '14년 11월까지 기간에 대해 각 지점에서 관측된 현열 및 잠열 플럭스의 품질관리를 수행하였으며, 이 자료를 본 연구의 검증자료로 활용하였다. 각 모델을 강제하기 위한 지표근처 기상자료는 두 지점에서 관측된 기온, 풍향 풍속, 상대습도, 강수, 지중온도 및 장 단파 복사량이며, 각 모델에서 산출된 잠열 및 현열 플럭스, 토양수분과 증발산량을 관측값과 비교 검증하였다. 본 연구결과는 한국수자원학회 학술발표회를 통하여 소개될 예정이며, 향후 멀티모델 앙상블 시스템 구축에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 공주지역의 지표변화를 분석하기 위해 우도비 기반의 베이지안 예측모델을 이용하여 지리공간 정보와 지표변화와의 연관성 및 미래의 지표변화를 탐지하였다. 지표변화 지역은 위성사진을 토지피복분류 한 후 선분류 후비교법을 이용하여 변화지역을 추출하였다. 지표변화와 관련이 있는 지리공간 정보는 GIS 환경에서 구축하였으며, 우도비를 이용하여 지표변화 예측도를 작성하였다. 분석결과, 도시지역 및 농업지역 지표변화에 가장 큰 영향을 미치는 주제도는 고도, 하계망, 인구밀도, 도로, 인구이동, 총사업체수, 지가 등이다. 또한 산림지역 지표변화에 영향을 미치는 주제도는 고도, 경사도, 인구밀도, 인구이동, 지가 등이다. 지표변화 분석결과, 도시지역은 금강을 중심으로 구도심과 신도심지역의 도시 확산이 이루어지고, 인터체인지 및 국도를 따라 시가화 지역이 확산 될 것으로 예측되었다. 농업지역은 금강의 소지류 및 인접지역과 연결되는 국도주변 지역이 변화가 일어날 확률이 높다. 산림지역은 대부분 남동쪽에 위치하고 있는데, 그 원인은 밤나무 재배단지가 본 지역에 넓게 나타나면서 산림훼손이 일어날 확률이 높은 것으로 예측되었다. 예측비율 곡선을 이용하여 검증한 결과, 지표변화가 일어날 확률이 가장 높은 상위 $10\%$지역에서 도시지역은 $80\%$, 농업지역은 $55\%$, 산림지역은 $40\%$정도의 예측능력을 보였다. 따라서, 본 통합 모델은 산림지역 예측에는 부적합한 것으로 볼 수 있어서, 향후 새로운 주제도 선정 및 예측모델 등이 필요하다. 결론적으로 본 방법은 향후 토지피복 변화 연구를 위한 효과적인 방법 중의 하나로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
An attempt to derive the surface temperature from the Korea Multi-purpose Satellite (KOMPSAT)-3A mid-wave infrared (MWIR) data acquired over the southern California on Nov. 14, 2015 has been made using the MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN) radiative transfer model. Since after the successful launch on March 25, 2015, the KOMPSAT-3A spacecraft and its two payload instruments - the high-resolution multispectral optical sensor and the scanner infrared imaging system (SIIS) - continue to operate properly. SIIS uses the MWIR spectral band of 3.3-5.2 ㎛ for data acquisition. As input data for the realistic simulation of the KOMPSAT-3A SIIS imaging conditions in the MODTRAN model, we used the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) atmospheric profiles, the KOMPSAT-3Asensor response function, the solar and line-of-sight geometry, and the University of Wisconsin emissivity database. The land cover type of the study area includes water,sand, and agricultural (vegetated) land located in the southern California. Results of surface temperature showed the reasonable geographical pattern over water, sand, and agricultural land. It is however worthwhile to note that the surface temperature pattern does not resemble the top-of-atmosphere (TOA) radiance counterpart. This is because MWIR TOA radiances consist of both shortwave (0.2-5 ㎛) and longwave (5-50 ㎛) components and the surface temperature depends solely upon the surface emitted radiance of longwave components. We found in our case that the shortwave surface reflection primarily causes the difference of geographical pattern between surface temperature and TOA radiance. Validation of the surface temperature for this study is practically difficult to perform due to the lack of ground truth data. We therefore made simple comparisons with two datasets over Salton Sea: National Aeronautics and Space Administration (NASA) Jet Propulsion Laboratory (JPL) field data and Salton Sea data. The current estimate differs with these datasets by 2.2 K and 1.4 K, respectively, though it seems not possible to quantify factors causing such differences.
In this study, the effects of high-resolution land cover on the simulation of near-surface meteorological fields were evaluated in two different coastal regions using Weather Research and Forecasting (WRF) model. These analyses were performed using the middle classification land cover data upgraded by the Korean Ministry of Environment (KME). For the purpose of this study, two coastal areas were selected as follows: (1) the southwestern coastal (SWC) region characterized by complex shoreline and (2) the eastern coastal (EC) region described a high mountain and a simple coastline. The result showed that the application of high-resolution land cover were found to be notably distinguished between the SWC and EC regions. The land cover improvement has contributed to generate the realistic complex coastline and the distribution of small islands in the SWC region and the expansion of urban and built-up land along the sea front in the EC region, respectively. The model study indicated that the improvement of land cover caused a temperature change on wide areas of inland and nearby sea for the SWC region, and narrow areas along the coastal line for the EC region. These temperature variations in the two regions resulted in a decrease and an increase in land-breeze and sea-breeze intensity, respectively (especially the SWC region). Interestingly, the improvement of land cover can contribute large enough to change wind distributions over the sea in coastal areas.
The GOCI atmospheric correction overland surfaces is essential for the time-series analysis of terrestrial environments with the very high temporal resolution. We develop an operational GOCI atmospheric correction method over land surfaces, which is rather different from the one developed for ocean surface. The GOCI atmospheric correction method basically reduces gases absorption and Rayleigh and aerosol scatterings and to derive surface reflectance from at-sensor radiance. We use the 6S radiative transfer model that requires several input parameters to calculate surface reflectance. In the sensitivity analysis, aerosol optical thickness was the most influential element among other input parameters including atmospheric model, terrain elevation, and aerosol type. To account for the highly variable nature of aerosol within the GOCI target area in northeast Asia, we generate the spatio-temporal aerosol maps using AERONET data for the aerosol correction. For a fast processing, the GOCI atmospheric correction method uses the pre-calculated look up table that directly converts at-sensor radiance to surface reflectance. The atmospheric correction method was validated by comparing with in-situ spectral measurements and MODIS reflectance products. The GOCI surface reflectance showed very similar magnitude and temporal patterns with the in-situ measurements and the MODIS reflectance. The GOCI surface reflectance was slightly higher than the in-situ measurement and MODIS reflectance by 0.01 to 0.06, which might be due to the different viewing angles. Anisotropic effect in the GOCI hourly reflectance needs to be further normalized during the following cloud-free compositing.
본 연구의 목적은 TOPLATS 지표해석모형으로부터 생산된 격자 수문기상성분과 통계적 돌발홍수지수모형을 이용하여 격자 돌발홍수지수를 생산하고 그 적용성을 평가하는데 있다. 대상유역은 2009~2012년동안 38건의 돌발홍수 구조요청 사례가 발생한 수도권 지역을 선정하였다. 지표해석모형의 시공간 해상도는 1 h, 1 km 이며 동일한 해상도의 모의를 위해 필요한 격자 기상자료는 기상청 AWS (automatic weather stations)의 시단위 자료를 역거리법을 이용하여 구축하였다. 돌발홍수 피해사례 38건에 대해 대응되는 모의격자의 수문성분을 분석하였으며 27건(71%)에서 구조요청시점에 대해 강우량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이가 적절하게 모의되는 것을 확인하였다. 강우조건에 따른 격자 돌발홍수지수의 정확도는 구조요청시점 기준 선행시간 4~6시간까지 71~87%, 구조요청시점으로 한정된 0시간에서 42~52%로 나타났다. 이상의 결과로부터 지표해석모델을 이용한 격자 수문성분과 통계적 돌발홍수지수모형으로부터 산정된 격자 돌발홍수지수는 산지 돌발홍수를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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