수증기는 다양한 규모의 대기 순환을 유도하고 온실효과의 약 60%를 설명하는 중요한 기후 변수이다 (Karl and Trenberth, 2003). 본 연구의 목적은 Terra/Aqua 위성의 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 센서를 통해 생산된 총 가강수량 (Total Precipitable Water, TPW) 자료의 장기적인 변화를 분석하고 강수 및 기온 실측자료와의 비교를 통해 TPW의 변화가 한반도를 포함한 동아시아 지역의 기후에 미치는 영향을 정량적으로 파악하고자 하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 TPW와 강수 및 기온과의 상관을 알아보기 위하여 선형회귀분석을 실시하였고 TPW와 강수 및 기온의 주기 변화 양상을 분석하기 위하여 조화분석을 실시하였다. 선형회귀분석 결과 TPW와 강수 및 기온과의 상관성이 높게 나타났다(TPW-기온의 결정계수 (determination coefficient, $R^2$): 0.94, TPW아노말리-기온 아노말리의 결정계수: 0.8, TPW-강수량의 결정계수: 0.73, TPW아노말리-강수량 아노말리의 결정계수: 0.69). 조화분석 결과 2년에서 5년 사이의 다년주기 성분 중에서 TPW와 강수량 모두 3.5년 주기성분에서 진폭의 기여도가 높게 나타났으며 TPW와 강수량의 3.5년 주기 성분의 위상이 유사한 시기에 나타났다.
본 연구에서는 에어로솔의 간접 효과를 고려한 구름의 광학두께와 유효입자반경을 산출하기 위해 새로운 알고리즘을 개발하였다. 구름의 미세물리적 특성을 산출하기 위해 Nakajima and Nakajima(1995)의 방법을 응용하였다. 다양한 대기상태에서 복사전달모델을 이용하여 미리 계산한 서로 다른 LUT을 적용하여 최종 산출물인 구름광학두께와 유효입자반경을 산출하였다. 러시아지역에 산불이 있었던 2003년 5월 한반도 주변을 사례로 선택하였다. 이 때 발생한 에어로솔은 대기 흐름을 따라 한반도까지 도달하여 한반도 주변의 날씨에 매우 많은 영향을 주었다. 본 연구에서는 이 시기에 러시아 지역의 산불로 인하여 발생한 에어로솔이 한반도 주변의 구름에 어떠한 영향을 주는지 알아보았다. 이 사례의 알고리즘 적용을 위해 Terra위성에 탑재된 분광계인 MODIS자료를 사용하였다. 사례분석 결과, 에어로솔이 있는 시기에는 유효입자반경이 $20{\mu}m$ 이상의 큰 구름은 거의 존재하지 않았음에 비해, 에어로솔이 거의 없는 시기에는 $20{\mu}m$ 이상의 큰 구름도 다수 존재하였다. 즉, 에어로솔의 영향하에 발달한 구름은 구름광학두께는 크고, 유효입자반경은 작은 구름이라는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 에어로솔이 구름의 미세물리적 특성을 변화시킨다는 것을 보여준다.
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.
구름탐지란 위성영상내의 픽셀 혹은 화소에서의 구름 유무를 결정하는 것을 의미하며 해당 위성영상의 활용성과 정확도에 영향을 미치는 중요한 요소로 작용한다. 본 연구에서는 구름탐지 자료를 제공해주는 여러 선진기관들의 위성 중에서, GK-2A(GeoKompsat-2A)/AMI(Advanced Meteorological Imager)와 Terra(Earth Observation System-Terra)/MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer), Suomi-NPP(The Suomi National Polar-orbiting Partnership)/VIIRS(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)의 구름탐지 자료의 차이에 대해서 정량적 및 정성적으로 비교 분석을 수행하고자 한다. 정량적으로 비교한 결과 1월의 Proportion Correct(PC)지수 값이 GK-2A & MODIS가 74.16%, GK-2A & VIIRS가 75.39%를 나타냈으며 4월의 GK-2A & MODIS는 87.35%, GK-2A & VIIRS는 87.71%로 4월이 1월보다 위성별로 큰 차이 없이 구름을 탐지한 것으로 나타났다. 정성적 비교 결과는 RGB영상과 비교하였을 때, 앞선 정량적 결과들의 경향과 동일하게 1월보다 4월에 해당하는 결과들이 구름을 잘 탐지한 것을 확인할 수 있었으나 얇은 구름이나 적설이 존재하는 경우에는 위성별로 구름탐지 결과에 다소 차이가 존재하였다.
Enhancement of aerosol optical thickness (AOT) and surface aerosol mass concentration in Korea for an active forest fire episode in Northeast Asia were estimated by Community Multi-scale Air Quality (CMAQ) model. MODIS/TERRA remote detects of fires in Northeast Asia for May 2003 gave a constraint for estimation of wildfire emissions with an NDVI distribution for recent five years. The simulated wildfire plumes and enhancement of AOT were evaluated and well resolved by comparing multiple satellite observations such as MODIS, TOMS, and others. Scatter plots of observed daily mean aerosol extinction coefficient versus $PM_{10}$ concentration in ground level in Korea showed distinctively different trends based on the ambient relative humidity.
토양과 식물의 잎에서 일어나는 증발산은 주로 증발접시, 침루계 등을 이용하여 실측하거나 에디 공분산, Bowen 비 등을 이용하여 경험적으로 측정할 수 있으나, 이러한 지점별 실측 자료는 공간적인 변동성이 큰 수문기상인자 특성상 지역적인 대표값으로 적용하는 데 어려움이 따른다. 본 연구에서는 이러한 기존 증발산 관측 방법의 단점을 보완하고자 인공위성 영상자료를 기반으로 한 원격탐사 기법을 이용하여 Penman-Monteith (PM)와 Priestley-Taylor (PT) 공간 증발산 산정 모형을 적용, 우리나라 증발산의 시공간적인 분포를 산정하였다. Terra 인공위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)로부터 제공되는 위성 영상 자료를 이용하여 기존에 연구된 증발산 모형을 이용하여 증발산을 산정하고 이를 상호 비교함으로써 우리나라에 대한 적용성을 검토하였다. 본 연구의 결과는 토양 및 식생이 소비하는 물의 양을 보다 정확하게 시공간적으로 파악하여 정부 차원의 수자원 관리 계획 수립에 유용하게 이용될 것이다.
The Terra/MODIS data set over Yellow River Basin, China is generated for the purpose of an input parameter into the water resource management model, which has been developed in the Research Revolution 2002 (RR2002) project. This dataset is mainly utilized for the land cover classification and radiation budget analysis. In this paper, the outline of the dataset generation, and a simple land cover classification method, which will be developed to avoid the influence of cloud contamination and missing data, are introduced.
식생지수 시계열 자료를 이용한 식생 및 토지피복 모니터링을 수행하기 위해서는 구름으로 인한 누락 및 왜곡된 식생지수 문제를 먼저 해결해야만 한다. 특히 한반도와 같이 여름철 집중 호우기에 대부분의 영상에 구름이 존재하는 경우 이들 구름화소를 제거하거나 복원하지 않을 경우, 분석 결과에 상당한 왜곡이 발생하거나 특정 시기의 영상자료를 분석에 반영할 수 없는 경우가 발생하게 된다. HANTS 알고리즘은 이 같은 구름 화소 문제를 해결하기 위한 알고리즘으로 연중 식생지수의 변화는 비교적 단순한 반복적 주기함수의 형태를 가지므로 소수의 cos 함수를 이용한 푸리에 근사식으로 전체 연중 식생지수를 표현할 수 있다는 가정에서 출발한다. 이 때 구름화소로 인한 원식생지수와의 차이가 특정 임계값을 초과하였을 경우 해당 관측치를 근사과정에서 제외함으로써 구름의 영향을 받지 않은 식생지수 시계열 자료만을 이용하게 된다. 이 과정을 수행하기 위해서는 몇몇 제어변수의 설정이 필요한데, 본 연구에서는 한반도와 같이 특정 시기에 장기간 구름이 분포하는 상황에서 최적의 식생지수 복원을 위한 HANTS 알고리즘의 제어변수를 선정하고 재구축된 식생지수를 평가하였다. 이를 위한 실험으로 2002년 대전 지역의 MODIS Terra 식생지수 시계열 영상을 대상으로 HANTS 알고리즘을 주요 식생피복별로 적용해 보았다.
This study is to estimate the possible damage area of greenhouse by heavy snowfall event using terra MODIS snow cover area (SCA) and the ground measured snowfall data (GMSD). For the 4 heavy snowfall events of January 2001, March 2004, December 2005 and January 2010, the areas exceeding the design criteria of snowfall depth for greenhouse breaking were extracted by coupling the MODIS SCA and GMSD. The main damaged regions were estimated as Gangwon province in 2001, Chungbuk and part of Gyeongbuk province in 2004, Jeonbuk and Jeonnam province in 2005, and Gangwon and part of Gyeonggi province in 2010 respectively. Comparing with the investigated number of greenhouse damaged data, the estimated areas reflected the statistical data except 2001. The 2001 greenhouse damages were caused by the high wind speed (35.7m/sec) together with snowfall. The results of this study can be improved if the design criteria of wind speed is added.
다양한 공간규모에 대해서 식생의 생산성을 추정하기 위해 대기와 생태계내의 탄소순환 과정을 모니터링 하는 것은 탄소순환과정과 원격탐사기법을 결합함으로써 기능하다. 그 대표적인 예로서 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 지구관측시스템(Earth Observing System, EOS)은 총 일차생산성 (Gross Primary Productivity, GPP), 순 일차생산성 (Net Primary Productivity, NPP)을 전 지구에 대해 1km의 공간해상도로 제공한다. 그러나 MODIS의 생산성 추정에 기상입력자료로 이용되는 The NASA Data Assimilation Office (DAO)자료는 $1{\circ}\;{\times}\;1.25{\circ}$의 거친 해상도를 가지기 때문에 지역규모에서 지표기상의 상세한 공간적인 이질성을 반영하기 어렵다. 본 연구에서는 MODIS의 Aqua와 Terra 위성의 영상만을 이용하여 생산성을 추정하기 위한 입력자료로 사용되는 일 단위 일사량(MJ $day^{-1}$), 열 최저기온($^{\circ}C$, 낮 시간 평균 대기수증기압 포차(Yapor Pressure Deficit, Pa)을 5 km 해상도로 각각 추정하였다. 각각의 입력자료의 평가를 위해 미국 중서부 Corn Belt 지역 내에 위치하고 있는 7 개소의 지상기반의 관측자료를 수집하였다. MODIS 위성영상을 이용하여 추정한 기상입력자료와 관측자료를 비교한 결과, 일 최저기온은 ME와 상관계수가 각각 0.83에서 0.98, $-0.9^{\circ}C$ 에서 $+5.2^{\circ}C$ 의 범위로 양호한 상관성을 보였다. VPD는 약간 산개하는 경향을 보인다(ME = -183.8 Pa ~ +382.1 Pa; R = 0.51 ~ 0.92). 반면에, 일 단위 일사량은 MODIS가 약간 과대평가하는 경향을 보였지만 대부분의 지역에서 관측자료와 유의한 일치도를 보였다(ME = -0.4 MJ $day^{-1}$ +7.9 MJ $day^{-1}$; R = 0 67 ~ 0.97). 본 연구에서는 맑은 날에 대해서 MODIS 위성영상으로부터 추정된 기상입력자료가 MODIS가 제공하는 기상입력자료보다 상세한 지표 기상의 이질성을 반영한 자료를 생산할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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