온실가스 증가로 인한 기후변화를 이해하고, 다양한 영향평가 분야에 상세한 기후정보를 제공하기 위해서 온실가스 배출 시나리오에 근거한 지역기후변화 시나리오 연구가 수행되었다. 본 연구에서는 역학적 상세화를 위하여 지역기후모델을 이용한 이중둥지격자시스템을 구축하고, 과거 30년(1971-2000)과 미래 30년(2021-2050)에 대한 시나리오를 생산하였다. 미래 시나리오에 대한 신뢰도를 확보하기 위하여, 기준 시나리오에 대한 관측과의 검증이 선행되었다. 기준 시나리오는 둥지격자의 한반도 영역뿐만 아니라 모격자의 동아시아 영역에 대하여 기온과 강수의 계절 및 경년변동성과 일빈도분포를 성공적으로 모사하였다. 또한 경계조건으로 이용된 전구모델과 비교하여 공간적인 특성뿐만 아니라 면적평균 시계열에서도 뚜렷한 오차의 감소를 나타내었다. 미래 기후변화 전망은 기준 시나리오와 미래 시나리오의 차이로부터 유도되며, 평균적인 변화뿐만 아니라 극한 기후의 빈도와 강도변화에 대한 분석이 수행되었다. 미래 시나리오에 의하면 2050년까지 한반도에서는 $2^{\circ}C$ 정도의 기온 상승과 겨울철 강수량의 뚜렷한 증가경향이 전망되었다. 본 연구는 한반도의 복잡한 지형적 특성이 반영된 고해상도 시나리오를 생산하기 위한 방법론을 제시하고, 생산된 시나리오를 이용하여 다양한 시공간 규모에 대한 기후특성을 파악하였다는데 의미가 있다.
Kim, Sun-Min;Yorozu, Kazuaki;Tachikawa, Yasuto;Shiiba, Michiharu
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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pp.15-15
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2011
The radar observation system in Japan is operated by two governmental groups: Japan Meteorological Agency (JMA) and the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism (MLIT) of Japan. The JMA radar observation network is comprised of 20 C-band radars (with a wavelength of 5.6 cm), which cover most of the Japan Islands and observe rainfall intensity and distribution. And the MLIT's radar observation system is composed of 26 C-band radars throughout Japan. The observed radar echo from each radar unit is first modified, and then sent to the National Bureau of Synthesis Process within the MLIT. Through several steps for homogenizing observation accuracy, including distance and elevation correction, synthesized rainfall intensity maps for the entire nation of Japan are generated every 5 minutes. The MLIT has recently launched a new radar observation network system designed for flash flood observation and forecasting in small river basins within urban areas. It is called the X-band multi parameter radar network, and is distinguished by its dual polarimetric wave pulses of short length (3cm). Attenuation problems resulting from the short wave length of radar echo are strengthened by polarimetric wavelengths and very dense radar networks. Currently, the network is established within four areas. Each area is observed using 3-4 X-band radars with very fine resolution in spatial (250 m) and temporal (1 minute intervals). This study provides a series of utilization procedures for the new input data into a real-time forecasting system. First of all, the accuracy of the X-band radar observation was determined by comparing its results with the rainfall intensities as observed by ground gauge stations. It was also compared with conventional C-band radar observation. The rainfall information from the new radar network was then provided to a distributed hydrologic model to simulate river discharges. The simulated river discharges were evaluated again using the observed river discharge to estimate the applicability of the new observation network in the context of operations regarding flood forecasting. It was able to determine that the newly equipped X-band polarimetric radar network shows somewhat improved observation accuracy compared to conventional C-band radar observation. However, it has a tendency to underestimate the rainfall, and the accuracy is not always superior to that of the C-band radar. The accuracy evaluation of the X-band radar observation in this study was conducted using only limited rainfall events, and more cases should be examined for developing a broader understanding of the general behavior of the X-band radar and for improving observation accuracy.
기후변화에 의한 기상이변으로 현 세대와 미래세대가 직면하게 될 악영향을 최소화하기 위한 적응 조치의 기초 자료로 활용하기 위해 본 연구는 전국을 대상으로 한 '물 관리 취약성 평가'를 실시하였다. 취약성 평가는 치수와 이수로 나누어 평가하였으며, 각 부문에 해당하는 대용변수를 선정하여 현재는 2000년, 미래는 A1B 시나리오를 기준으로 하여 2020년, 2050년, 2100년에 대한 자료를 취합하였다. 취합된 자료는 표준화 과정을 거쳐 델파이 조사에서 도출된 가중치를 고려하여 취약성을 산정하였다. 치수 취약성은 적응능력에 대한 기여도가 가장 크게 나타났으며, 미래기후에 대한 분석을 통해 강원도 일부 지역에서 취약성이 증가하는 것으로 나타났다. 이수에 대한 취약성은 기후 노출에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났으며, 충청북도와 대전, 대구광역시, 경상남도 일부 내륙지역의 경우 2020년에 증가하는 추세를 보였다. 본 연구는 전국을 대상으로 하여 상대적인 취약성을 평가하고 공간적인 분포를 살펴볼 수 있다는 점에서 지자체가 기후변화 적응 세부시행대책을 수립함에 있어서 어떤 부문에 더욱 투자해야 하는지를 파악하는데 도움을 줄 수 있다.
토지피복도는 지금까지 주로 위성영상과 항공영상을 이용하여 제작되어 왔지만 이 두 영상은 공간적 해상도의 한계가 따르고 구름의 영향으로 원하는 시점에 원하는 지역의 영상을 취득하기에는 역부족이다. 또한, 소규모 지역에 대한 토지피복도를 제작하기에는 시간적 및 경제성 측면에서 비효율적이다. 이에 본 연구에서는 다중분광 카메라 기반의 드론을 사용하여 다중시기 영상을 취득하고 정사영상을 생성한 후 토지피복도를 제작하여 시계열 분석을 통해 활용성을 평가 하였다. 그 결과 RMSE (Root Mean Square Error)가 X, Y, H에서 각각 ${\pm}10mm$, ${\pm}11mm$, ${\pm}26mm$인 RGB 정사영상과 ${\pm}28mm$, ${\pm}27mm$, ${\pm}47mm$인 다중분광 정사영상을 생성할 수 있었다. 픽셀기반 및 객체기반 분류로 각각 제작된 토지피복도의 정확도를 분석한 결과 전체 정확도와 Kappa 계수에서 객체기반 분류가 시기별로 각각 7월 93.75%, 92.42%, 10월 92.50%, 91.20%, 2월 92.92%, 91.77%로 더 높게 나타났으며 시계열 분석 결과 특정 객체의 면적 변화량을 정량적으로 정확하게 파악할 수 있었다. 이를 통해 다중분광 카메라 기반의 드론을 활용한 효율적인 토지피복도 제작 가능성과 활용성을 확인하였다.
인공위성 자료를 활용한 중규모 소용돌이 탐지에는 해수면온도, 식물플랑크톤 클로로필-a 색소 농도, 해수면고도 등 다양한 해양 변수를 활용할 수 있다. 각 위성 해양 자료는 시 공간 해상도, 관측 방식 및 자료 처리 과정이 상이하기 때문에, 동일한 소용돌이에 대해서도 다른 탐지 결과를 유도할 수 있어, 인공위성 자료를 활용한 소용돌이 탐지에 대한 기초 연구가 필요하다. 본 연구에서는 해색 위성 자료, 위성 고도계 해수면고도 자료, 적외선 해수면온도 자료를 활용하여 동해 중규모 소용돌이를 탐지하고 그 결과를 상호 비교하였다. 연속된 해색 위성 클로로필-a 농도 영상으로부터 최대 상호 상관 계수를 통하여 산출한 표층 해류장과, 위성 고도계의 해수면고도 영상 자료로부터 산출한 지형류를 활용하여 동해 중규모 소용돌이를 탐지하였다. 소용돌이 탐지 결과를 상호 비교하기 위하여 1) 해색 영상과 고도계 영상이 동시에 소용돌이를 탐지한 경우, 2) 해색 영상과 해수면온도 영상에는 존재하나 고도계 자료는 탐지하지 못한 경우, 3) 해색 영상과 해수면온도 영상에는 소용돌이가 존재하지 않으나 고도계 자료에서는 존재하는 경우 등 세 가지 사례를 선택하였다. 이와 같은 세 가지 사례를 통하여 동해 중규모 소용돌이 탐지 시 인공위성 고도계 자료의 문제점 제기와 더불어, 해색 위성 자료와 적외선 해수면온도 자료의 한계점을 제시하였다. 또한 해양 현상과 인공위성 관측 원리에 대한 깊이 있는 이해를 기반으로 소용돌이 탐지 및 관련 연구가 진행되어야 함을 강조하였다.
동물플랑크톤이 식물플랑크톤을 선택적으로 섭식하는 특성에 대한 이해는 수생태계 먹이사슬 내의 물질 이동에 중요하다. 하지만 해부를 통한 위내용물 추출 방법은 소형 요각류를 대상으로 적용하기에는 적절하지 않고, 유전자가 유실되거나 위내용물이 아닌 개체 외부의 유전자로 인해 오염될 가능성이 존재한다. 본 연구에서 호 내 식물 플랑크톤 조성 및 기타 환경이 상이한 두 지점을 선정하여 모든 지점에서 지속적으로 출현하는 기수성 요각류인 Sinocalanus tenellus를 대상으로 위내용물의 유전자 분석을 수행하였다. 요각류 개체 외부의 DNA를 제거하는 데 2.5%로 희석한 시판용 표백제(차아염소산나트륨 5.4%)에 2분간 처리하여 증류수로 2회 세척한 뒤 유전자를 추출하였다. 추출된 유전자는 23S rRNA을 증폭하여 서열분석을 실시하였다. Capillary sequencing 분석 결과, 원수와 처리수 및 요각류 위내용물에서 다양한 분류군(규조강, 녹조강, 남조강, 와편모조강, 은편모조강, 황갈조강)에 속하는 식물플랑크톤이 검출되었으며, 새만금호 내 시공간 차이에 따라 상이한 경향을 보였다. 현미경을 이용하여 동정한 식물플랑크톤 군집 조성의 경우 규조강이 우점한 반면, 동일한 원수의 유전자 분석(capillary sequencing) 결과에서는 주로 녹조강, 남조강 및 와편모조강이 우점하여 다소 상반된 경향을 나타냈다. 본 연구에서 적용한 위내용물 분석에 특화된 외부 유전자 제거 전처리 방법은 농도와 처리시간 조절 등의 응용방법에 따라 다양한 동물플랑크톤 분류군에 적용이 가능할 것으로 사료된다.
하천 생태계에서 경관의 변화와 그 영향요인을 연구하기 위해 다양한 원격 탐지 및 영상 분석이 활용된다. 본 연구에서는 다양한 시점에서 위성에서 촬영된 다분광 영상으로 광학 지수를 계산하고, 수역의 경계를 획정하는 임계치를 계산하여 육역과 수역으로 이진화한 지도를 작성하여 시간에 따른 경관 변화를 탐지하는 방법을 개발하였다. 그리고 이 방법을 금강에 적용하여 보 수문 개방에 의하여 형성된 모래톱의 변화를 추적하였다. 먼저 금강에서 보 개방 전후의 다양한 시점에서 Sentinel-2 위성에서 촬영된 10 m × 10 m 해상도의 다분광 영상을 수집하였다. 수집된 영상에서 녹색광과 근적외선 대역으로 정규수분지수 (normalized difference water index, NDWI)를 계산하였다. 수역의 경계를 결정하기 위하여 산출한 NDWI의 Otsu 임계값은 -0.0573부터 0.1367의 범위이었다. 원격탐사에 의하여 결정된 수역의 경계는 실제 영상에서의 경계와 일치하였다. 이 NDWI에 의하여 수역과 육역으로 이진화된 지도를 작성하였다. 이 결과에 따르면 금강의 백제보부터 대청댐까지 종적 범위에서 2017년부터 2021년까지 수행된 3개의 보 수문 개방에 의해 총 379.7 ha의 새로운 모래톱의 서식처가 형성된 것으로 추정되었다. 본 연구에서 제안하는 경관 탐지 방법은 넓은 시공간 범위에서 적은 자원으로도 객관적인 결과를 얻을 수 있는 방법으로 평가된다.
인공위성은 최첨단 기술로써 시공간적 관측제약이 적어 해양 사고에 효과적 대응과 해양 변동 특성 분석 등으로 각국의 국가기관들이 위성 정보를 활용하고 있다. 하지만 고해상도 위성 관측 기반 해수면 온도 자료(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis, OSTIA)는 위성의 기기적, 또는 지리적 오류와 구름으로 인해 낮게 관측되거나 공백으로 처리되며 이를 복원하기까지 수 시간이 소요된다. 본 연구는 최신 딥러닝 기반 알고리즘인 LaMa 기법을 활용하여 결측된 OSTIA 자료를 복원하고, 그 성능을 기존에 이용되어 온 세 가지 영상처리 기법들의 성능과 비교하여 평가하였다. 결정계수(R2)와 평균절대오차(MAE) 값을 이용하여 각 기법의 위성 영상 복원 성능을 평가한 결과, LaMa 알고리즘을 적용하였을 때의 R2과 MAE 값이 각각 0.9 이상, 0.5℃ 이하로, 기존에 사용되어 온 쌍 선형보간법, 쌍삼차보간법, DeepFill v1 기법을 적용한 것보다 더 우수한 성능을 보였다. 향후에는 현업 위성 자료 제공 시스템에 LaMa 기법을 적용하여 그 가능성을 평가해 보고자 한다.
수문학, 기상학 및 기후학 등에서 필수적인 자료중의 하나인 지상기온 자료는 최근 보건, 생물, 환경 등의 다양한 분야로까지 활용영역이 확대되고 있어 그 중요성이 커지고 있으나 지상관측을 통한 지상기온자료의 취득은 시공간적인 제약이 크기 때문에 실측된 기온자료는 시공간 해상도가 낮아 높은 해상도가 요구되는 연구 분야에서는 활용성에 큰 제약을 갖게 된다. 이를 극복하기 위한 하나의 대안으로 상대적으로 높은 시공간 해상도를 가지고 있는 위성영상자료에서 얻을 수 있는 지표면온도 자료를 이용하여 지상기온을 추정하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구는 이러한 연구의 일환으로써 기상청에서 제공하고 있는 AWS(Automatic Weather Station)에서 취득된 2010년 지상 온도 자료(AWS data)를 바탕으로 대표적인 지표면 온도자료인 MODIS Land Surface temperature(LST data:MOD11A1)와 지상기온에 영향을 미칠 수 있는 Land Cover Data, DEM(digital elevation model) 등의 보조 자료와 함께 다양한 지구통계 기법들을 이용하여 남한 지역의 지상기온을 추정하였다. 추정 전 2010년 전체(365일) LST자료와 AWS자료와의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)값의 계절별 피복별 분석결과 계절에 따른 RMSE값의 변동계수는 0.86으로 나타났으나 피복에 따른 변동계수는 0.00746으로 나타나 계절별 차이가 피복별 차이보다 큰 것으로 분석 되었다. 계절별 RMSE 값은 겨울철이 가장 낮은 것으로 나타났으며 AWS자료와 LST자료와 보조자료를 이용한 선형 회귀분석결과에서도 겨울철의 결정 계수가 가장 높은 0.818로 나타났으며, 여름철의 경우에는 0.078로 나타나 계절별 차이가 매우 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지구통계 기법들의 대표적인 방법론인 크리깅 방법 중 일반적으로 많이 사용되고 있는 정규 크리깅, 일반 크리깅, 공동 크리킹, 회귀 크리깅을 이용하여 지상기온을 추정한 후 모델의 정확도를 판단할 수 있는 교차 검증을 실시한 결과 정규 크리깅과 일반 크리깅에 의한 RMSE 값은 1.71, 공동 크리깅과 회귀 크리깅에 의한 RMSE 값은 각각 1.848, 1.63으로 나타나 회귀 크리깅 방법에 의한 추정의 정확도가 가장 높은 것으로 분석되었다.
본 연구는 기상청에서 운용 중인 영국 the United Kingdom Earth System Model (UKESM)을 리눅스 클러스터에 설치하여 과거 28년 기간에 대해 적분을 수행하고, 추가적인 수치 실험을 수행하여 얻은 결과와 비교한다. 설치한 UKESM은 저해상도 버전이지만, 대류권 대기 화학-에어로졸 과정과 성층권 오존 화학 과정을 동시에 모의하는 United Kingdom Chemistry and Aerosol (UKCA) 모듈을 포함하고 있는 최신 버전이다. 본 연구에 사용된 UKCA가 포함된 UKESM (UKESM-UKCA)은 전체 대기에서의 화학, 에어로졸, 구름, 복사 과정이 연동된 모델이다. CMIP5 기존 배출량 자료를 사용하는 UKESM 기준 적분 수치 모의와 함께, 동아시아 지역 이산화황(SO2) 배출이 기상장에 미치는 영향을 평가하기 위하여 CMIP5 SO2 배출량 대신 최신의 REAS 배출자료로 교체한 실험 적분 수치 모의를 수행하였다. 두 수치 모의의 기간은 모두 1982년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지 총 28년이며, 모델 결과는 동아시아 지역 에어로졸 광학 두께, 2-m 온도, 강수 강도의 시간 평균값과 시간 변화 경향의 공간 분포를 분석하고 관측자료와 비교하였다. 모델에서 얻어진 온도와 강수 강도의 공간 분포 패턴은 관측자료와 전반적으로 유사하였다. 또한 UKESM에서 모의된 오존 농도와 오존전량의 공간 분포도 위성 관측 자료와 분포 패턴이 일치하였다. 두 UKESM 실험 적분 모의 결과로 얻어진 온도와 강수 강도의 선형 변화 경향의 비교를 통해, 동아시아 지역 SO2 지면 배출은 서태평양과 중국 북부지역에 대한 온도와 강수량의 변화 경향에 중요한 요인임을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 슈퍼컴퓨터에서만 운용되던 UKESM이 리눅스 클러스터 컴퓨팅 환경에도 설치되어 운용이 가능하다는 점을 제시한다. 대기 환경 및 탄소순환을 연구하는 다양한 분야의 연구자들에게도 대기-해양-지면-해빙이 상호작용하는 UKESM와 같은 지구시스템모델이 활용될 가능성과 접근성이 높아졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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