MODIS 위성자료를 이용한 Modified Satellite-Based Priestley-Taylor (MS-PT)의 적용 및 실제 증발산 평가 Assessment of actual evapotranspiration using modified satellite-based priestley-taylor algorithm using MODIS products원문보기
증발산은 물수지 및 수문순환의 체계를 파악하기 위한 중요한 인자로서 이에 대한 정확한 이해 및 산정이 필요하다. 국내외에서 증발산에 대한 많은 연구들이 수행되었으나, 지점자료만을 이용하여 산정한 증발산은 시 공간적인 변동성을 파악하는데 제약이 발생한다. 이에 따라, 물리식을 기반으로 하여 인공위성에서 산정된 수문기상인자를 활용하여 증발산량의 시 공간적인 표현에 대한 연구가 발전하게 되었다. 그러나 기존에 활용되고 있는 방법들은 상대적으로 많은 입력 자료가 요구된다. 본 연구에서는 MOderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 산출물을 이용하여 순복사에너지를 산정하였으며, 기존에 활용된 인공위성 기반 증발산 알고리즘에 비해 상대적으로 적은 입력 자료를 이용하는 Modified Satellite-Based Priestley-Taylor (MS-PT) 알고리즘을 적용하여 실제증발산을 산정하였다. 또한, MODIS 산출물로부터 계산된 순복사에너지와 실제증발산의 정확성을 확인하기 위하여, 청미천과 설마천의 플럭스 타워에서 관측된 자료와 비교 검증을 실시하였다. 전반적으로 MODIS 자료를 이용하여 산정된 순복사에너지와 실제증발산 값이 두 플럭스 타워에서 관측된 순복사에너지와 실제증발산이 높은 상관성을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 특히. 전체 모의기간 동안 인공위성 자료를 이용하여 산정된 실제증발산의 평균 결정계수는 청미천에서 0.77(0.72-0.81), 설마천에서 0.70(0.67-0.78)로 나타났다. 그러나, 청미천에 비해 설마천에서의 실제증발산 값이 과대산정되는 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 이유는 식생에 대한 영향 및 MODIS로부터 산정된 복사에너지에서의 오차로 인해 발생한 것으로 판단된다.
증발산은 물수지 및 수문순환의 체계를 파악하기 위한 중요한 인자로서 이에 대한 정확한 이해 및 산정이 필요하다. 국내외에서 증발산에 대한 많은 연구들이 수행되었으나, 지점자료만을 이용하여 산정한 증발산은 시 공간적인 변동성을 파악하는데 제약이 발생한다. 이에 따라, 물리식을 기반으로 하여 인공위성에서 산정된 수문기상인자를 활용하여 증발산량의 시 공간적인 표현에 대한 연구가 발전하게 되었다. 그러나 기존에 활용되고 있는 방법들은 상대적으로 많은 입력 자료가 요구된다. 본 연구에서는 MOderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 산출물을 이용하여 순복사에너지를 산정하였으며, 기존에 활용된 인공위성 기반 증발산 알고리즘에 비해 상대적으로 적은 입력 자료를 이용하는 Modified Satellite-Based Priestley-Taylor (MS-PT) 알고리즘을 적용하여 실제증발산을 산정하였다. 또한, MODIS 산출물로부터 계산된 순복사에너지와 실제증발산의 정확성을 확인하기 위하여, 청미천과 설마천의 플럭스 타워에서 관측된 자료와 비교 검증을 실시하였다. 전반적으로 MODIS 자료를 이용하여 산정된 순복사에너지와 실제증발산 값이 두 플럭스 타워에서 관측된 순복사에너지와 실제증발산이 높은 상관성을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 특히. 전체 모의기간 동안 인공위성 자료를 이용하여 산정된 실제증발산의 평균 결정계수는 청미천에서 0.77(0.72-0.81), 설마천에서 0.70(0.67-0.78)로 나타났다. 그러나, 청미천에 비해 설마천에서의 실제증발산 값이 과대산정되는 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 이유는 식생에 대한 영향 및 MODIS로부터 산정된 복사에너지에서의 오차로 인해 발생한 것으로 판단된다.
Accurate understanding and estimating Evapotranspiration (ET) is essential for understanding the mechanism of water cycle and water budget. ET has been analyzed by many researchers in worldwide while Ground-based ET has limiation in analyzing the spatio-temporal pattrens of ET. Thus, many researches...
Accurate understanding and estimating Evapotranspiration (ET) is essential for understanding the mechanism of water cycle and water budget. ET has been analyzed by many researchers in worldwide while Ground-based ET has limiation in analyzing the spatio-temporal pattrens of ET. Thus, many researches have been conducted to represent the spatio-temporal variation of ET by using hydrometeorological variables estimated from remote sensing datasets. Previous remote sensing based ET algorithms, however, have disadvantage in that various hydrometeological input datasets were required. In this study, actual ET was estimated by MODIS-based Rn and MS-PT algorithm requiring relatively less input data than previous method. The result confirmed that the observed $R_N$ and latent heat flux from the eddy-covariance based fluxtowers located at CFK and SMK showed high correlation with the estimated $R_N$ and ET. The average determination coefficients ($R^2$) of ET estimated from satellite dataset over study periods were 0.77 (0.72-0.81) in Cheongmi (CFK) and 0.70 (0.67-0.78) in Sulma (SMK), respectively. Comparing with the actual ET of two flux tower sites, however, SMK showed more overestimated patterns than CFK due to the vegetation and radiation related errors.
Accurate understanding and estimating Evapotranspiration (ET) is essential for understanding the mechanism of water cycle and water budget. ET has been analyzed by many researchers in worldwide while Ground-based ET has limiation in analyzing the spatio-temporal pattrens of ET. Thus, many researches have been conducted to represent the spatio-temporal variation of ET by using hydrometeorological variables estimated from remote sensing datasets. Previous remote sensing based ET algorithms, however, have disadvantage in that various hydrometeological input datasets were required. In this study, actual ET was estimated by MODIS-based Rn and MS-PT algorithm requiring relatively less input data than previous method. The result confirmed that the observed $R_N$ and latent heat flux from the eddy-covariance based fluxtowers located at CFK and SMK showed high correlation with the estimated $R_N$ and ET. The average determination coefficients ($R^2$) of ET estimated from satellite dataset over study periods were 0.77 (0.72-0.81) in Cheongmi (CFK) and 0.70 (0.67-0.78) in Sulma (SMK), respectively. Comparing with the actual ET of two flux tower sites, however, SMK showed more overestimated patterns than CFK due to the vegetation and radiation related errors.
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문제 정의
(2013)에 의해 제안된 적은 수문 기상인자들이 요구되는 MS-PT 알고리즘을 적용하고 이에 대한 사용가능성에 대해서 검토하고자 하는 것이다. 본 연구는 먼저 에너지 기반의 증발산을 산정하는데 가장 필요한 2011년부터 2013년까지 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료들을 이용하여 에너지 수지에서의 순복사에너지(net radiation, RN)를 산정하고, MS-PT 알고리즘을 토대로 산정된 실제증발산의 정확성을 판별하기 위하여, 청미천과 설마천의 플럭스 타워에서 관측되는 RN과 실제증발산 자료와 비교 및 검증을 통해 적합성과 적용가능성을 평가하였다.
본 연구에서 2011~2013년까지 산정된 인공위성 기반의 증발산을 비교 및 검증하기 위해서, 우리나라 영역 내에서의 비교 및 검증을 실시 할 수 있는 지점자료들을 파악하였다. Asiaflux website (http://www.
본 연구의 목적은 Yao et al. (2013)에 의해 제안된 적은 수문 기상인자들이 요구되는 MS-PT 알고리즘을 적용하고 이에 대한 사용가능성에 대해서 검토하고자 하는 것이다. 본 연구는 먼저 에너지 기반의 증발산을 산정하는데 가장 필요한 2011년부터 2013년까지 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료들을 이용하여 에너지 수지에서의 순복사에너지(net radiation, RN)를 산정하고, MS-PT 알고리즘을 토대로 산정된 실제증발산의 정확성을 판별하기 위하여, 청미천과 설마천의 플럭스 타워에서 관측되는 RN과 실제증발산 자료와 비교 및 검증을 통해 적합성과 적용가능성을 평가하였다.
제안 방법
Kim and Hogue (2008)에서 MODIS 자료를 이용하여 2001년도부터 2004년간의 잠재증발산을 산정하기 위해서 일평균의 RN 값을 산정하였으며,Ameriflux에 속한 4개의 지점과 비교·검증하였다.
2 W/m2의 오차범주를 나타내었다. Sur et al. (2012)에서 MODIS 자료를 사용하여 revised remote sensing based penman-monteith (RS-PM)방법에 적용하여 2010년 기간동안 청미천과 설마천에 대하여 비교를 하였다. 관측 지점과 비교한 통계 결과는 다음과 같이 산정되었다.
본 연구에서는 인공위성 MODIS 자료만을 이용하여 우리나라 내에서의 2011년부터 2013년까지의 RN와 실제증발산을 산정하여 이를 CFK과 SMK에서 관측된 자료들과 비교·검증을 실시하였다.
위에서 산정된 RN를 MS-PT 알고리즘에 적용하여 2011년부터 2013년까지의 실제증발산을 산정하였다. 플럭스 타워와 MS-PT의 실제증발산에 대한 시계열과 산포도를 Fig.
, 2005). 이렇게 산정된 일평균RN에 대한 검증하기 위하여, CFK와 SMK의 일평균RN 자료와 비교 및 검토를 실시하였다. Fig.
대상 데이터
본 연구에서 2011~2013년까지 산정된 인공위성 기반의 증발산을 비교 및 검증하기 위해서, 우리나라 영역 내에서의 비교 및 검증을 실시 할 수 있는 지점자료들을 파악하였다. Asiaflux website (http://www.asiaflux.net/)에서 확인할 수 있듯이, 우리나라 내에서 지점 관측 자료가 제공가능한 지역은 8지점이며, 그중 본 연구 기간 및 자료의 QC가 잘 이뤄지고 있는 유량조사사업단(http://www.hsc.re.kr)에서 관리하는 청미천(Cheongmicheon Farmland Site, CFK), 설마천(KoFluxSeolmacheon site, SMK)을 검증 지점으로 선정하였다(Fig. 1). 유량조사사업단에서는 에디 공분산 기반의 플럭스 타워에서 관측된 자료를 검증 자료로 활용하기 위해서 주파수 차이에 의한 오차 보정, 밀도 보정, 좌표 변환, Spike 제거 등의 품질 관리 과정들을 수행하여 자료의 신뢰성을 향상시켰다(Byun et al.
본 연구에서 RN 및 MS-PT 알고리즘을 이용한 실제증발산을 산정하기 위해서 2011~2013년의 MODIS 자료를 활용하였다. 증발산 산정에 필요한 MODIS product는 크게 대기/기상 인자(MOD07)와 지표인자(MOD11, 13, 15, 43)로 나눌 수 있다.
데이터처리
67 W/m2)으로 산정되었다. Lee et al. (2016)에서 2012~2013년까지의 MODIS 자료로 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL)모델을 이용하여 설마천과 청미천에 대해서 비교하였다. 이 논문의 결과를 확인하면, 두 지점에서의 평균 R2은 0.
이론/모형
LEC는 modified Linear Two-Source Model (N95)을 사용하여 산정할 수 있다(Norman et al., 1995; Anderson et al., 1997; Fisher et al., 2008).
(1)에서 설명된 RN는 MODIS 산출물에서 수문기상인자들을 추출하여 알베도, 유출 단파 복사 에너지, 유출 장파 복사 에너지, 유입 장파 복사 에너지를 계산하여 산정할 수 있다. 본 연구에서 RN 산정을 위한 Rld, Rsd, Rlu 인자를 산출하는 방법은 Baik and Choi (2015a, 2015b)와 Hwang et al. (2013)에서와 동일하게 진행하였으며, 자세한 설명은 참고문헌들을 통해 확인할 수 있다.
본 연구에서는 MODIS 산출물을 Yao et al. (2013, 2014)에서 제안된 MS-PT 알고리즘에 적용하여 실제증발산 산정에 대한 연구를 실시하였다. Fig.
(2005)는 순간적인 값을 이용하여 일단위의 변화량으로 추정하기 위해서 sinusoidal model 제안하였다. 본 연구에서는 일 단위의 RN 및 실제증발산을 산정하기 위해 Bisht et al. (2005)가 제안한 sinusoidal model을 사용하였다(Eq. (2)).
성능/효과
산정된 RN을 MS-PT 알고리즘에 적용하여 일평균 실제증발산을 산정한 결과, 두 플러스 타워에서 비교한 결과 앞서 산정한 RN의 경향성과 같이 실제 증발산의 시계열 경향 또한 관측지점과 유사한 경향을 나타났음을 확인할 수 있었다. CFK와 SMK 지점에서의 결과를 비교하였을 때, 전반적으로 CFK에서 비해 SMK에서 실제 증발산량이 과대산정 되었다. 이러한 결과는 기존의 연구들에서 확인된 바와 같이 SMK에서의 식생인자의 영향으로 인해 발생한 것으로 확인된다.
Table 3은 CFK와 SMK의 통계학적 결과를 보여준다. CFK의 결과를 확인하면, 3년간의 평균 R2 값이 0.68 (0.61~0.76)의 높은 상관성을 나타내었으며, Bias는 46.90 W/m2(42.17~52.49 W/m2), RMSE는 55.88 W/m2(48.63~63.14 W/m2)의 결과를 나타내었다. SMK를 확인하면, 평균 R값이 0.
5에 나타내었다. Fig. 5에서 확인할 수 있듯이, 일평균 RN에서의 결과와 비슷하게 시계열 및 산포도의 결과도 비슷한 경향을 보이며, 또한, 실제증발산이 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)의 경향을 따르는 것을 확인할 수 있다. 이러한 경향은 선행연구에서도 언급되어있는 것처럼 식생과 실제 증발산의 연관성이 높다는 것을 단편적으로 보여준다(Shin, 1996; Shin et al.
78)의 결과를 나타냈다. MS-PT 알고리즘을 적용한 선행연구들과 본 연구에서의 결과를 비교하여 보면, 전반적으로 유의한 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있다. Yao et al.
14 W/m2)의 결과를 나타내었다. SMK를 확인하면, 평균 R값이 0.76(0.75~0.78)의 높은 상관성을 나타내었으며, Bias는 52.90 W/m2(51.06~55.01 W/m2), RMSE는 62.72 W/m2(60.44~65.13 W/m2)의값을 나타내는 것을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 선행연구들을 통해서도 확인할 수 있다.
본 연구를 통해 국내외에서 많이 사용되어온 MODIS 위성자료는 수문기상학적인 변동성을 파악하는데 주요한 역할을 하고 있는 것을 확인할 수 있었으며, 이를 적용한 MS-PT 알고리즘의 우리나라에서의 적용성을 파악할 수 있었다. 기존에 많은 입력자료를 필요로 하는 인공위성 증발산 방법에 비해 MS-PT 알고리즘은 적은 입력자료로도 높은 정확성을 나타내었으며, 증발산을 여러 부분으로 구분하여 산정할 수 있어 식생/지표면에서의 영향을 고려할 수 있을 것이다. 후속연구에는 다양한 식생 피복에서의 검증과 더불어 MS-PT 알고리즘의 개선 및 수정이 필요한 것으로 보인다.
본 연구에서는 인공위성 MODIS 자료만을 이용하여 우리나라 내에서의 2011년부터 2013년까지의 RN와 실제증발산을 산정하여 이를 CFK과 SMK에서 관측된 자료들과 비교·검증을 실시하였다. 먼저, RN에 대한 결과를 확인하면, CFK와 SMK에서의 시계열의 경향성이 플러스 타워에서 관측된 RN과 유사한 것을 확인할 수 있었으며, 통계학적 결과 또한 유의한 것으로 나타났다. 산정된 RN을 MS-PT 알고리즘에 적용하여 일평균 실제증발산을 산정한 결과, 두 플러스 타워에서 비교한 결과 앞서 산정한 RN의 경향성과 같이 실제 증발산의 시계열 경향 또한 관측지점과 유사한 경향을 나타났음을 확인할 수 있었다.
이러한 결과는 기존의 연구들에서 확인된 바와 같이 SMK에서의 식생인자의 영향으로 인해 발생한 것으로 확인된다. 본 연구를 통해 국내외에서 많이 사용되어온 MODIS 위성자료는 수문기상학적인 변동성을 파악하는데 주요한 역할을 하고 있는 것을 확인할 수 있었으며, 이를 적용한 MS-PT 알고리즘의 우리나라에서의 적용성을 파악할 수 있었다. 기존에 많은 입력자료를 필요로 하는 인공위성 증발산 방법에 비해 MS-PT 알고리즘은 적은 입력자료로도 높은 정확성을 나타내었으며, 증발산을 여러 부분으로 구분하여 산정할 수 있어 식생/지표면에서의 영향을 고려할 수 있을 것이다.
먼저, RN에 대한 결과를 확인하면, CFK와 SMK에서의 시계열의 경향성이 플러스 타워에서 관측된 RN과 유사한 것을 확인할 수 있었으며, 통계학적 결과 또한 유의한 것으로 나타났다. 산정된 RN을 MS-PT 알고리즘에 적용하여 일평균 실제증발산을 산정한 결과, 두 플러스 타워에서 비교한 결과 앞서 산정한 RN의 경향성과 같이 실제 증발산의 시계열 경향 또한 관측지점과 유사한 경향을 나타났음을 확인할 수 있었다. CFK와 SMK 지점에서의 결과를 비교하였을 때, 전반적으로 CFK에서 비해 SMK에서 실제 증발산량이 과대산정 되었다.
(2016)에서 2012~2013년까지의 MODIS 자료로 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL)모델을 이용하여 설마천과 청미천에 대해서 비교하였다. 이 논문의 결과를 확인하면, 두 지점에서의 평균 R2은 0.79 (CFK),0.54 (SMK)로 산정되었으며, 평균 RMSE은 18.49 W/m2(CFK), 18.21 W/m2 (SMK)로 나타났다. 이러한 결과들을 확인하였을 때, 기존에 많은 입력자료를 요구하는 다양한 방법에 비해 적은 양의 자료를 사용하면서, 다양한 항(Multiple terms)을 고려하는 MS-PT 방법이 보다 정확한 실제증발산을 산정할 수 있음을 확인 할 수 있다.
Kim and Hogue (2008)에서 MODIS 자료를 이용하여 2001년도부터 2004년간의 잠재증발산을 산정하기 위해서 일평균의 RN 값을 산정하였으며,Ameriflux에 속한 4개의 지점과 비교·검증하였다. 이 논문의 통계학적 결과를 확인하면, 평균 Bias는 27.2 W/m2(-39.3 ~93.8 W/m2), 평균 RMSE는 83.0 W/m2(61.7~104 W/m2), R2는 0.78 (0.74~0.93)의 결과를 나타내었다. Hou et al.
21 W/m2 (SMK)로 나타났다. 이러한 결과들을 확인하였을 때, 기존에 많은 입력자료를 요구하는 다양한 방법에 비해 적은 양의 자료를 사용하면서, 다양한 항(Multiple terms)을 고려하는 MS-PT 방법이 보다 정확한 실제증발산을 산정할 수 있음을 확인 할 수 있다. 전반적으로, 두 관측지점에서의 결과를 비교해 보면, SMK의 결과보다 CFK에서의 결과가 보다 좋은 것을 파악할 수 있다.
이러한 결과들을 확인하였을 때, 기존에 많은 입력자료를 요구하는 다양한 방법에 비해 적은 양의 자료를 사용하면서, 다양한 항(Multiple terms)을 고려하는 MS-PT 방법이 보다 정확한 실제증발산을 산정할 수 있음을 확인 할 수 있다. 전반적으로, 두 관측지점에서의 결과를 비교해 보면, SMK의 결과보다 CFK에서의 결과가 보다 좋은 것을 파악할 수 있다. 이러한 이유는 선행연구들을 통해서 확인할 수 있다.
종합적인 결과들을 종합하면, MODIS 산출물을 기반으로 MS-PT 알고리즘을 적용한 증발산 값이 우리나라 내에서의 증발산의 시·공간적 변동성을 모의하는데 유용한 것으로 확인된다.
후속연구
기존에 많은 입력자료를 필요로 하는 인공위성 증발산 방법에 비해 MS-PT 알고리즘은 적은 입력자료로도 높은 정확성을 나타내었으며, 증발산을 여러 부분으로 구분하여 산정할 수 있어 식생/지표면에서의 영향을 고려할 수 있을 것이다. 후속연구에는 다양한 식생 피복에서의 검증과 더불어 MS-PT 알고리즘의 개선 및 수정이 필요한 것으로 보인다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
증발산에 영향을 미치는 인자들을 이용하여 물리적인 식으로 산정하기 위한 방법에는 어떤 것들이 있는가?
이러한 관측 지점의 문제를 해결하기 위해서, 여러 가지 물리식 또는 경험식 기반 증발산 산정식에 대한 연구가 진행되었다. 증발산에 영향을 미치는 인자들을 이용하여 물리적인 식으로 산정하기 위한 대표적인 방법론으로는 Penman(1948), Hargreaves (Hargreaves and Samani, 1985), PenmanMonteith (Monteith, 1965) 방법 등이 있다. 이러한 증발산 산정식들은 대부분 태양복사열, 풍속, 온도, 습도와 같은 수문기상인자들의 신뢰할만한 장기간의 기상자료 및 많은 입력자료를 필요로 하였다(Lee and Park, 2008).
PT 방법의 장점은 무엇인가?
적용지역의 기후조건이 습하여, 공기 동역학적 인자에 대한 영향을 무시할 수 있다는 가정을 기반으로 Penman 방법을 단순화한 형태로 변환한 Priestley-Taylor (PT) 방법이 제시되었다. PT 방법은 바람 및 상대 습도 자료가 없이도 증발산에 대해서 산출할 수 있는 장점이 있어 국내·외에서 지점 자료를 기반으로 한 많은 연구에서 적용된바 있다(Rim, 2008; Oh andLee, 2004). 그러나, 지점을 기준으로 증발산을 산정할 경우에는 복잡한 지형 특성, 토지이용 및 다양한 식생들을 모두 고려하여 증발산의 시·공간적인 값의 대표성을 나타내는데 한계를 가지고 있었다.
PT 방법의 한계점은 무엇인가?
PT 방법은 바람 및 상대 습도 자료가 없이도 증발산에 대해서 산출할 수 있는 장점이 있어 국내·외에서 지점 자료를 기반으로 한 많은 연구에서 적용된바 있다(Rim, 2008; Oh andLee, 2004). 그러나, 지점을 기준으로 증발산을 산정할 경우에는 복잡한 지형 특성, 토지이용 및 다양한 식생들을 모두 고려하여 증발산의 시·공간적인 값의 대표성을 나타내는데 한계를 가지고 있었다. 이러한 한계는 1970년대 이후 전 지구적인 지표면 정보를 관측할 수 있는 원격탐사 기법의 발전을 통해서 해결할 수 있었다.
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