• 한국지리정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.39-58
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• 2019

본 연구에서는 GPM 위성자료 및 분포형 강우-유출 모형 KIMSTORM2(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2)을 이용하여 용담댐 유역(930㎢)을 대상으로 유출모의를 수행하였다. 모형의 유출해석은 2014년 08월 25일 05:00~17:00, 2017년 09월 11일 01:00~12:00, 2018년 06월 26일 23:00~06월 27일 10:00 총 3개의 집중호우 기간으로, 4가지 공간자료: (a) 7개의 지상관측소 강우를 Kriging 기법으로 공간내삽한 자료, (b) 원 GPM 자료, (c) 조건부합성(Conditional Merging, CM)으로 보정한 GPM(CM-GPM) 자료, (d) 지리적편차(Geographical Differential Analysis, GDA)로 보정한 GPM(GDA-GPM) 자료를 각각 준비하였다. 유출 보정은 유역내 3개의 수위관측지점(천천, 동향, 용담댐)을 대상으로 실시하였으며, 4가지 공간자료에 대하여 모형의 매개변수인 초기 토양수분량, 하천 Manning 조도계수, 유효투수계수를 각각 보정하였다. 보정결과는 결정계수(Determination coefficient, R²), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과, 3개의 강우에 대한 Kriging, GPM, CM-GPM 및 GDA-GPM의 평균 NSE는 0.94, 0.90, 0.94, 0.94, R2는 0.96, 0.92, 0.97, 0.96, VCI는 1.03, 1.01, 1.03, 1.02로 보정되었다. R², NSE 및 VCI에 있어, CM-GPM과 GDA-GPM이 원 GPM보다 첨두유출량 및 유출용적에 있어 보다 잘 보정되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.251-267
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• 2021

원격 탐사 기반의 식생지수들은 광합성을 조절하는 식물생리적 특성과 경험적 상관관계를 보이며, 여러공간 규모에서의 총일차생산량(GPP) 추정에 활용되고 있다. 하지만 시간 해상도가 높아질수록 식생지수를 이용한 GPP 추정의 불확실성이 커지는 한계가 존재한다. 또한 식생지수 관련 분석에 주로 사용되는 에디공분산법을 이용하여 추정한 GPP 역시 실제 측정한 순생태계교환량(NEE)을 GPP와 생태계 호흡(RE)으로 배분하는 데 사용하는 방법에 따라 추정값이 달라지는 불확실성이 존재한다. 본 연구에서는 플럭스 타워가 설치된 네 곳의 농림생태계를 대상으로 근지표에서 관측한 식생의 분광 특성을 이용한 다양한 식생지수를 계산하였고, 이를 다양한 시간 해상도에서 GPP 추정에 적용가능한 지를 분석하였다. 동시에 이를 이용하여 NEE 배분 방법의 불확실성을 평가하였다. 비교에 사용한 정규식생지수, 개량식생지수, 적외반사식생지수(NIRv)에 비해 적외반사식생지수와 광합성유효광(PAR)을 결합한 NIRvP이 식생 및 지형 조건에 의한 공간 이질성으로 인해 관측지에 따라 약간의 차이가 나타났지만, 농경지와 산림에서 모두 30분과 일 단위 시간 해상도에서 GPP와 높은 상관성(r² = 0.63, 0.68)을 보였다. 또한 기존 KoFlux 표준 NEE 배분방법에 비해 기계학습 기반의 NEE 배분 방법을 적용할 경우, 산림에서 30분 단위의 GPP와 NIRvP 사이의 상관성이 향상되었지만, 일 단위에는 그 차이가 크지 않았다. 하지만 광조건 이외에 다른 요인에 의해 광합성이 제한되는 경우 NIRvP와 GPP 간의 상관성이 떨어져 NIRvP를 이용해 실제 배분 결과를 직접 평가하긴 어려웠으며, 주로 광 조건에 의해 광합성이 제한되는 흐린 날의 경우 NEE 배분 정확도를 평가할 수 있는 가능성이 존재하였다. 그러나 높은 시간해상도의 Vis 기반의 GPP 추정이 의미를 가지려면, VIs와 GPP간의 경험적 관계를 넘어서는 시스템 사고 및 자기-조직화와 관련된 복잡계 기반의 분석 방법이 요구된다.