Terrestrial water storage (TWS) includes all components of water (e.g., surface water, groundwater, snow and ice) over the land. So accurately predicting and estimating TWS is important in water resource management. Although many land surface models are used to predict the TWS, model output has errors and biases in comparison to the observation data due to the model deficiencies in the model structure, atmospheric forcing datasets, and parameters. In this study, Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE) satelite TWS data is assimilated in the Community Land Model version 5 with a biogeochemistry module (CLM5.0-BGC) over East Asia from 2003 to 2010 by employing the Ensemble Adjustment Kalman Filter (EAKF). Results showed that TWS over East Asia continued to decrease during the study period, and the ability to simulate the surface water storage, which is the component of the CLM derived TWS, was greatly improved. We further investigated the impact of assimilated TWS on the vegetated and carbon related variables, including the leaf area index and primary products of ecosystem. We also evaluated the simulated total ecosystem carbon and calculated its correlation with TWS. This study shows that how the better simulated TWS plays a role in capturing not only water but also carbon fluxes and states.
대부분의 수문자료는 지상관측을 통해 얻어진다. 그러나 어떤 지역은 접근이 어렵거나 장기적인 관측에 어려움이 있기 때문에 지상관측을 대체하거나 보완할 새로운 방법이 요구된다. 시 공간적 한계를 극복할 수 있는 대안으로 미항공우주국 NASA에서 2002년 지구 중력장을 측정하는 GRACE(Gravity Recovery And Climate Experiment) 인공위성 자료가 존재한다. 본 연구에서는 GRACE Level-2 중력자료를 이용하여 공간평활화 반경별(0 km, 300 km, 500 km)로 한반도의 수자원변화량(GRACE-based TWSC)을 산정하였다. 산정된 결과의 타당성을 검증하기 위해, 지상 수문 관측자료를 이용한 수자원 변화량(land-based TWSC)과의 비교를 시도하였다. Land-based TWSC는 WAMIS의 강우량, 증발 산량 및 GLDAS의 유출량 자료를 이용해 계산하였다. GRACE-based TWSC와 land-based TWSC의 RMSE 검정 결과, 공간평활화 반경 500 km의 위성자료가 한반도에 가장 적합한 것으로 나타났다. 한반도의 월별 평균 TWSC는 0.986 cm/month로 나타났고, 이러한 큰 변화폭 때문에 안정적수자원 확보를 위한 대처 방안의 마련이 필요한 것으로 평가된다.
지구는 지속적으로 변화하는 동력학적 시스템이며, 지표면 형상 및 지구 내부의 질량분포도 계속 변화하고 있다. 지구시스템의 질량재분배 과정에서 발생되는 밀도 차이는 중력장의 미세한 변이를 초래한다. 미 항공우주센터(NASA)와 독일 국립 항공우주연구센터(DLR)에서 공동으로 개발한 GRACE (Gravity Recovery And Climate Experiment) 인공위성은 지구의 중력장을 측정하는 위성으로, 2002년부터 현재까지 9년 동안 활동해왔다. 본 연구에서는 한반도(북위 $37.5^{\circ}\sim41.5^{\circ}$, 동경 $125.5^{\circ}\sim130.5^{\circ}$)의 월평균 수자원변화량(TWSC: Terrestrial Water Storage Change)을 산정하기 위해 미국 텍사스대학교 공간연구센터(CSR)에서 가우시안 필터링을 통해 구면조화함수의 계수 형태로 제공된 총 94개월(2002 년 8월~2010년 6월)의 자료(Level-2)를 이용하였다. Level-2 자료는 해양조석, 고체지구조석 및 지구자전으로 인한 극조석 등 조석의 영향과 대기와 해양의 변동성으로 인한 비조석 영향을 보정한 것이다. 이렇게 산정한 TWSC를 수자원관리정보시스템(WAMIS)과 전지구지표동계화시스템(GLDAS)을 통해 제공되는 자료와 비교 분석하였다. 본 연구를 통해 GRACE 중력장 자료가 수자원총량의 산정과 검증을 위한 대안으로 활용될 수 있음과, 수문요소의 불확실성을 낮출 수 있는 새로운 수문자료로의 활용 가능성을 확인하였다.
2002년 3월에 발사되어 현재까지 임무 수행중인 GRACE위성의 관측자료는 극지방 빙하의 융해, 빙하 지각균형 조정, 해수면 변화, 하천유역의 저수량변화, 대규모 지진 등 지구시스템의 질량재분배에 대한 연구에 활발히 이용되고 있다. 본 연구에서는 GRACE위성의 Level-2 월별 중력장 모델을 이용하여 2002년 8월부터 2009년 1월 사이 양자강유역의 육지저수량 변화를 분석하였으며, 특히는 2003년, 2006년 및 2008년에 수행된 삼협댐의 3단계 저수과정에 의한 삼협댐 지역에서의 중력변화를 등가수분두께로 계산하여 살펴보았다. 연구결과, 연구기간 내의 양자강유역은 뚜렷한 연변화와 계절변화를 나타내었으며, 연변화의 진폭은 2.3cm로 계산되었다. 또한, 실제 수자원통계자료 및 수문관측자료와의 비교를 통하여 GRACE위성자료 이용 가능성을 확인하였으며, 이는 향후 위성중력자료를 이용하여 하천유역 내에서의 물의 이동 및 주기적인 변화 연구에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) gravimeter satellites observed the Earth gravity field with unprecedented accuracy since 2002. After the termination of GRACE mission, GRACE Follow-on (GFO) satellites successively observe global gravity field, but there is missing period between GRACE and GFO about one year. Many previous studies estimated terrestrial water storage (TWS) changes using hydrological models, vertical displacements from global navigation satellite system observations, altimetry, and satellite laser ranging for a continuity of GRACE and GFO data. Recently, in order to predict TWS changes, various machine learning methods are developed such as artificial neural network and multi-linear regression. Previous studies used hydrological and climate data simultaneously as input data of the learning process. Further, they excluded linear trends in input data and GRACE/GFO data because the trend components obtained from GRACE/GFO data were assumed to be the same for other periods. However, hydrological models include high uncertainties, and observational period of GRACE/GFO is not long enough to estimate reliable TWS trends. In this study, we used convolutional neural networks (CNN) method incorporating only climate data set (temperature, evaporation, and precipitation) to predict TWS variations in the missing period of GRACE/GFO. We also make CNN model learn the linear trend of GRACE/GFO data. In most river basins considered in this study, our CNN model successfully predicts seasonal and long-term variations of TWS change.
Identifying waterbody from remote sensing images, namely water detection, helps understand continuous redistribution of terrestrial water storage and accompanying hydrological processes. It also allows us to estimate available surface water resources and help effective water management. For this problem, NDWI (Normalized Difference Water Index) and MNDWI (Modified Normalized Difference Water Index) are widely used. Although remote sensing indexes can highlight remote sensing image in the water, the noise and the spatial information of the remote sensing image are difficult to be considered, so the accuracy is difficult to be compared with the visual interpretation (the most accurate method, but it requires a lot of labor, which makes it difficult to apply). In this study, we attempt to improve existing NDWI and MNDWI to better water detection. We establish waterbody database of South Korea first and then used it for assessing waterbody indices.
농업용수는 용수수요의 48%를 차지하고 있으며, 농업 유역내의 유량관리를 위해서는 농업저수지의 관리가 중요하다. 효율적인 농업용수의 활용을 위해서는 농업저수지 및 농업 유역 내 수자원의 분포를 모니터링 할 수 있는 기술이 요구된다. 이에 본 연구에서는 2018년부터 2020년까지 3년간의 Sentinel-1 영상을 활용하여 지상의 수체를 탐지하기 위한 임계값 결정 방법 세 가지(고정 임계값, Otsu 임계값, Kittler-Illingworth (KI) 임계값)을 비교하여, 정확한 저수면적을 산정하기 위한 임계값 결정 방법을 평가하고자 하였다. 또한 이동, 고삼, 기흥저수지에서 저수면적과 저수량의 관계를 분석하여, SAR 영상 기반의 저수량을 산정하였고 지상관측 자료와의 검증을 수행하였다. 수체를 탐지하기 위한 임계값 결정 방법은 KI 임계값의 경우가 가장 정확한 것으로 나타났으며, KI 임계값을 활용하여 산정된 저수량은 이동, 고삼, 기흥저수지의 지상관측 자료와의 검증에서 평균 r = 0.9235, KGE' = 0.8691 로 높은 일치도를 나타냈다. 계절에 따른 오차 특성은 충분히 관측되지 않았으나, 저수면적과 저수량 간의 관계가 급격하게 바뀌는 고수위에서의 과소 산정 문제가 발생할 수 있다. 따라서 정확한 저수량 추정을 위해서는 지상관측 자료를 통한 저수면적-저수량 관계 파악이 선행되어야 한다. 추후 수자원위성을 통한 SAR 자료의 활용이 가능해지면, 본 연구의 결과를 바탕으로 저수량 모니터링 및 가뭄 대응을 위한 활용에서 유용할 것으로 판단되나, 홍수예방 등의 목적으로 활용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요하다.
Ayoola, Ayodeji Ayodele;Adeniyi, David Olalekan;Sanni, Samuel Eshorame;Osakwe, Kamsiyonna Ikenna;Jato, Jennifer Doom
Environmental Engineering Research
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제23권1호
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pp.54-61
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2018
Biodiesel production parameters and the impact analysis of the potential emissions from both soybean biodiesel and washing water stored in three different environmental conditions were investigated. The effects of the reaction temperature, methanol/oil mole ratio and catalyst concentration on biodiesel yield were considered. And the results showed optimum biodiesel yield of 99% obtained at $54^{\circ}C$, 7 methanol/oil mole ratio and 0.4 wt/wt % catalyst concentration. The potential emissions from both the biodiesel produced and washing water stored (for six weeks) in refrigerator (${\leq}10^{\circ}C$), vacuum (50 kPa) and direct exposure to atmosphere were identified and quantified. Impact analysis of the emissions involved their categorization into: terrestrial acidification, freshwater eutrophication, human toxicity, terrestrial ecotoxicity, climate change and freshwater ecotoxicity. Freshwater ecotoxicity category had the most pronounced negative impact of the potential emissions with $5.237710^{-2}kg\;1,4-DB\;eq$. emissions in Atmosphere, $4.702610^{-2}kg\;1,4-DB\;eq$. emissions in Refrigerator and $3.966110^{-2}kg\;1,4-DB\;eq$. emissions in Vacuum. Climate change had the least effect of the emissions with $6.214106^{-6}kg\;CO_2\;eq$. in Atmosphere, $3.9310^{-6}kg\;CO_2\;eq$. in Refrigerator and $1.6710^{-6}kg\;CO_2\;eq$. in Vacuum. The study showed that the order of preference of the storage environments of biodiesel is vacuum environment, refrigerated condition and exposure to atmosphere.
가뭄은 전 지구차원의 다방면에 걸쳐 피해를 주는 자연 재해이다. 21세기 들어 최근까지 다양한 위성관측 기기를 활용하여 다양한 가뭄의 유형을 모니터링 할 수 있게 되었는데, SMAP위성의 토양수분, GRACE 위성의 생태계 물 저장량, Terra & Aqua의 생태계 생산량과 증발산량 그리고 위성 강우 관측 등이 그 예이다. 이들 위성 자료의 분석을 통해 지역적 수자원 현황 및 가뭄과 이로 인한 (수)생태계 영향, 농업 등의 산업, 그리고 인간사회의 영향을 시공간적으로 파악할 수 있다. 가시광선부터 마이크로파까지 채널 (밴드)마다 관측할 수 있는 기상 및 환경 변수가 다르기 때문에 다양한 센서로부터 획득할 수 있는 원격탐사자료는 한반도 전역을 대상으로 가뭄에 대한 수자원 변화와 연관된 피해를 시공간적으로 파악하는 데에 상호 보완적이며 효과적인 수단이다. 따라서 이러한 위성자료들을 통해 국가 재난 대응 차원의 활용방안을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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