위성에서 보다 미세한 공간 분해능으로 신뢰할 수 있는 지상 강우 관측은 도시 수문학적 및 미시적 농업 수요에 필수적이다. 전통적으로 "톱다운" 접근 방식 기반 위성 강우 산출물이 널리 사용되고 있지만 공간 분해능에 한계가 있다. 본 연구는 C-밴드 SAR Sentinel-1 위성 데이터(SM2RAIN-S1)에 적용되는 매개 변수화된 SM2RAIN 모델인 강우 추정을 위한 새로운 "상향식" 접근 방식의 가능성을 평가하여 중부지방에 대한 높은 공간 분해능 지상 강우 추정치(0.01° 그리드/6일)를 생성하는 것을 목표로 한다. 그것의 성능은 중부지방 두 개의 다른 하위 지역, 즉 혼합 산림 중심, 중간 하위 지역, 그리고 경작 중심, 서해안 하위 지역의 1년 기간 동안 기존의 재분석 프로덕트와 우량계 네트워크의 각각의 강우 데이터를 사용하여 공간 및 시간적 가변성에 대해 평가되었다. 평가결과에 따르면 SM2RAIN-S1 프로덕트는 중부지방의 일반적인 강우 패턴을 포착할 수 있고, 서로 다른 토지 피복으로 지역 규모에서 공간 분해능 강우량 측정 가능성을 보유할 수 있으며, 강우량 관측치에 대한 편중된 강우량 추정치가 제공되었다. 또한 SM2RAIN-S1 강우량은 피어슨의 상관 계수(R = 0.69)를 고려할 때 혼합림에서 더 우수했으며, 이는 혼합림에서 토양 수분과 강우의 시간 역학을 포착하는 데 6일 SM2RAIN-S1 데이터의 적합성을 암시했다. 그러나, RMSE와 바이어스 측면에서, 혼합림보다는 경작지의 SM2RAIN-S1 강우 생성물에서 더 나은 성능을 얻었으며, 이는 높은 증발증산 손실(특히 혼합림)에 의해 유도된 더 큰 오류를 SM2RAIN의 추가 개선에 포함해야 한다는 것을 나타낸다.
토양수분은 물 순환의 필수적인 요소로써 수문순환 및 기상 현상에 큰 영향을 미친다. 현재 우리나라에서는 토양수분 자료구축을 위해 Frequency Domain Reflectometry (FDR), Time Domain Reflectometry (TDR) 센서를 활용하여 지점 단위 토양수분 자료를 생산하고 있다. 그러나 한반도는 도서, 산간 지역이 다수 분포하고 있어, 지점관측 센서만으로 공간 대표성을 갖는 토양수분 자료를 산출하기 어렵다. 이에, 광범위한 지역을 장기간 모니터링 할 수 있는 원격탐사 기법을 활용하여, Advanced SCATterometer (ASCAT), Soil Moisture Active and Passive (SMAP) 등의 공간 단위 토양수분 자료의 적용성이 평가되고 있다. 하지만, 공간 토양수분 자료의 검증을 위해 필수적인 지점 토양수분 자료가 구축되지 않은 미계측지역이 다수 존재하며, 한반도와 같이 지형적 복잡성이 높게 나타나는 지역에서는 계측지역에서의 활용성 평가 결과가 미계측지역에서도 유사하게 나타난다고 가정하기 어렵다. 이에 본 연구에서는, 미계측지역의 공간 토양수분 자료를 산출하고자 계측지역에서 SM2RAIN 알고리즘으로 산출된 강수량 자료와 위성 산출 자료 그리고 지점관측 자료의 관계성을 분석했다. SM2RAIN 알고리즘의 입력자료는 Advanced SCATterometer (ASCAT) 토양수분 자료를 활용했다. ASCAT 토양수분 자료와 SM2RAIN 강수 자료의 검증을 위해 기상청에서 제공하는 Automated Agriculture Observing System (AAOS) 토양수분 자료, Automatic Weather System (AWS) 강수량 자료와 Global Precipitation Measurement (GPM) 강수 자료를 활용하였다. 전반적으로 ASCAT 토양수분을 통해 산출한 SM2RAIN 강수량의 추정과GPM 강수량이 유의미한 상관성이 나타나는 것을 확인할 수 있었으며, 추후 Downscaling 기법과 연계하여 지형적 복잡성이 높게 나타나는 지역의 토양수분 추정이 가능할 것으로 기대된다.
Accurate characterization of terrestrial precipitation variation from high spatial resolution satellite sensors is beneficial for urban hydrology and microscale agriculture modeling, as well as natural disasters (e.g., urban flooding) early warning. However, the widely-used top-down approach for precipitation retrieval from microwave satellites is limited in several hydrological and agricultural applications due to their coarse spatial resolution. In this research, we aim to apply a novel bottom-up method, the parameterized SM2RAIN, where precipitation can be estimated from soil moisture signals based on an inversion of water balance model, to generate high spatial resolution terrestrial precipitation estimates at 0.01º grid (roughly 1-km) from the C-band SAR Sentinel-1. This product was then tested against a common reanalysis-based precipitation data and a domestic rain gauge network from the Korean Meteorological Administration (KMA) over central South Korea, since a clear difference between climatic types (coasts and mainlands) and land covers (croplands and mixed forests) was reported in this area. The results showed that seasonal precipitation variability strongly affected the SM2RAIN performances, and the product derived from separated parameters (rainy and non-rainy seasons) outperformed that estimated considering the entire year. In addition, the product retrieved over the mainland mixed forest region showed slightly superior performance compared to that over the coastal cropland region, suggesting that the 6-day time resolution of S1 data is suitable for capturing the stable precipitation pattern in mainland mixed forests rather than the highly variable precipitation pattern in coastal croplands. Future studies suggest comparing this product to the traditional top-down products, as well as evaluating their integration for enhancing high spatial resolution precipitation over entire South Korea.
Large-scale and accurate observations at fine spatial resolution through a means of remote sensing offer an effective tool for capturing rainfall variability over the traditional rain gauges and weather radars. Although satellite rainfall products (SRPs) derived using two major estimation approaches were evaluated worldwide, their practical applications suffered from limitations. In particular, the traditional top-down SRPs (e.g., IMERG), which are based on direct estimation of rain rate from microwave satellite observations, are mainly restricted with their coarse spatial resolution, while applications of the bottom-up approach, which allows backward estimation of rainfall from soil moisture signals, to novel high spatial resolution soil moisture satellite sensors over South Korea are not introduced. Thus, this study aims to evaluate the performances of a state-of-the-art bottom-up SRP (the self-calibrated SM2RAIN model) applied to the C-band SAR Sentinel-1, a statistically downscaled version of the conventional top-down IMERG SRP, and their integration for a targeted high spatial resolution of 0.01° (~ 1-km) over central South Korea, where the differences in climate zones (coastal region vs. mainland region) and vegetation covers (croplands vs. mixed forests) are highlighted. The results indicated that each single SRP can provide plus points in distinct climatic and vegetated conditions, while their drawbacks have existed. Superior performance was obtained by merging these individual SRPs, providing preliminary results on a complementary high spatial resolution SRP over central South Korea. This study results shed light on the further development of integration framework and a complementary high spatial resolution rainfall product from multi-satellite sensors as well as multi-observing systems (integrated gauge-radar-satellite) extending for entire South Korea, toward the demands for urban hydrology and microscale agriculture.
본 연구에서는 2차원 유한요소법과 3차원 한계평형법을 함께 이용하여 테일러스 분포사면의 안정성을 해석하였다. Phase2를 이용한 유한요소해석에서는 발생응력의 분포를 이용하여 파괴심도를 추정하였다. 파괴면은 테일러스층 하부에 약 3-10m의 두께로 분포하는 붕적층 내에서 발생하였다. 유한요소해석 결과와 지질조사결과를 바탕으로 3차원 모델을 작성하여 한계평형해석을 실시하였다. 3차원 한계평형해석결과를 보면 건조시에는 모든 사면에서 안정한 것으로 나타났으나, 집중호우에 의해 지하수면이 붕적층을 포화시킬 때에는 급격히 불안정해지는 것으로 나타났다.
최근 기후변화로 인해 국지적 기습 폭우와 집중 호우로 피해가속출하며, 인제 지역과 같은 산간 지방의 경우 폭우로 인한 산사태의 탐지와 예측에 어려움을 두고 있다. 본 연구는 인제 지역의 산사태 탐지와 예측을 위한 특성을 분석하고자 2006년 7월 태풍 에위니아로 인해 산사태 발생 후 촬영된 위성영상을 이용하였고, GIS 분석을 위해 위성영상(SPOT5)을 육안 판독하여 발달부, 유하부, 퇴적부로 디지타이징 하였다. 공간적 특성 분석을 위해 수치지도, 3 4차 임상도, 정밀토양도를 육안판독한 산사태 지역과 그리드 중첩 분석 하였다. 그 결과 인제 지역의 지형적 특성은 경사도 평균 $26.34^{\circ}$에서 발생하고, 경사 방향은 남향 남동 남서향이며 고도는 평균 627m에서 발생하였다. 수문학적 분석 결과 유하지, 퇴적지로 갈수록 유하 면적이 급격히 퍼짐을 나타내었고, 임상학적 분석결과 소나무림의 발생률이 크며 경급속성에 따라 흉고직경 6~16cm의 임목 수관정유 비율이 50% 이상인 소경목 에서 산사태가 발생함을 알 수 있었다. 토망통 분석 결과 사양질 이고 배수능력이 뛰어난 OdF(오대) 37.85%, SmF(삼각) 37.35% 로 나타났다. 본 연구를 통해 인제 지역 일대의 산사태 특성을 알 수 있었고, 2.5m 급의 SPOT5 영상의 활용이 가능했다. 하지만 고해상도 영상에 비해 시가지와 인접한 유하부 판단에 어려움이 있었다.
범람의 주요한 원인 중 하나인 하상변동의 경향을 정확히 예측하고 분석하는 것은 제방의 설계나 하천시설물의 설계에 있어 매우 중요하다고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 2차원 하상변동 모형인 SMS을 사용하여 해마다 게릴라성 호우로 인해 피해를 입고 있는 임진강의 지류인 포천천 유역에 대해 하상변동을 모의하였다. 지금까지 SMS 모형의 경우 우리나라의 하천구간에 대해 광범위하게 모형의 검증이 되어있지 않으므로 본 연구에서는 대상구간에 대해 86년 실측단면자료를 초기로 하여 장기하상변동을 모의하였으며, 모형의 결과를 98년 실측단면자료와 비교 분석함으로써 모형의 검증을 실시하였다. 모형의 검증결과 횡방향과 종방향의 하상고 변동의 비교에서 일부 국부적인 하상의 세굴을 제외하고는 SMS 모형의 모의결과가 실측치에 근사함을 알 수 있었다. 하지만, 정량적인 비교에서는 각 단면별로 98년 실측치보다 모형에 의한 계산치가 하상 변동량이 다소 과소로 산정 되었다.
도시화로 인한 불투수층의 증가는 강우시 유출량 증가, 침투량 감소, 증발산량 감소 등을 유발시키고, 다량의 비점오염물질을 유출시킨다. 이러한 도시화에 의한 환경영향을 최소화하기 위하여 환경부는 2012년 이후 그린빗물인프라(Green Stormwater Infrastructure, GSI)기법을 정책적으로 도입하여 자연적 물순환을 구축하고 비점오염 유출저감을 저감하고자 한다. 본 연구에서는 자연적 물순환 구축을 통한 비점오염저감을 위하여 다양한 강우사상에 적용 가능한 침투여과기술을 개발하고자 한다. 기술의 실제 적용성 평가에 앞서 연구실 규모의 기술평가를 실시하였으며, 8회의 유량변화를 통한 평가를 수행하였다. 연구실 실험결과, 시설의 침투수, 저류수 및 유출수의 오염물질별 평균 EMC의 저감효율은 모든 오염물질 항목에서 50~90%의 범위로 높게 나타났는데 이는 높은 침투유량(약 35%)과 저류량(39%)에 의한 유출저감에 의해 나타났다. 침투여과시설의 지속적 효율은 막힘현상의 최소화로 나타나는데 본 기술의 공극 막힘현상은 누적 TSS 양이 $8.3{\sim}9.0kg/m^2$의 범위에 도달할 때 발생하였으며, 이 값은 타 연구결과에 비해 큰 값으로 나타나 장기간 높은 효율을 유지할 수 있는 것으로 분석되었다. 초기침강지를 설치하지 않은 상태에서도 시설로부터 유출되는 시료내 평균 입경크기는 $10{\mu}m$로 나타났기에 침강지를 설치할 경우 입자제거에 효과적일 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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