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실시간 위성자료기반 가뭄감시 및 가뭄전망 기술 개발 원문보기

물과 미래 : 한국수자원학회지 = Water for future, v.50 no.5, 2017년, pp.29 - 36  

이주헌 (중부대학교 토목공학과) ,  권현한 (전북대학교 토목공학과) ,  김태웅 (한양대학교 건설환경플랜트공학과) ,  박경원 (APEC 기후센터)

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문제 정의

  • 기본적으로 각 모형의 입력 자료는 Reanalysis 자료로 구성되어지며, 이 중 일부 기상변량에 대하여 한반도 지상관측 자료를 이용함으로서 한반도 유역에 대한 신뢰성 높은 모형 결과 도출할 계획이다. 또한, 수문기상 모형에 대체가능한 인공위성 관측자료를 조사 검정하여 수문기상 모형의 대체자료로서 활용하고자 하였다. 토지이용도의 경우 WRF 모형의 기본 입력자료로 25개의 종류로 토지를 구분한 USGS의 자료가 적용되어지고 있는 실정이며, 이를 위성사진을 토대로 작성된 환경부 토지피복 분류도로 대체함으로서 토지이용에 따른 기온, 강수, 엽면적지수, 일사, 토양수분보유량 등의 수문변량의 결과를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
  • 본 고에서는 ‘(2-3) 실시간 가뭄감시 및 전망기술’의 진행 상황 및 향후계획을 소개하고자 한다.
  • 앞서 구축한 위성영상자료를 바탕으로 가뭄을 감하기 위해서 일반적인 가뭄분류인 기상학적／농업적／수문학적 가뭄지수를 조합을 통해 산정하였다. 위성영상자료를 통해 산정된 가뭄지수의 경우 적합성을 판단하기 위해서 가뭄피해지역과의 비교를 통해 한반도에 적용 가능한 지수를 산정하려고 하였다. 기상학적 가뭄의 경우 위성강우자료를 활용하여 표준강수지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)를 산정하였으며, 농업적 가뭄지수의 경우 VSIA(Vegetation Stress Index Anomaly)와 VHI(Vegetation Health Index), 수문학적 가뭄지수의 경우 물수지방법을 활용하여 산정하였다(그림 2).
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
가뭄의 특징은? 가뭄은 다른 자연재해와는 달리 진행속도가 느리고 시·공간적으로 파악하기 어려울 뿐만 아니라 가뭄피해의 영향은 장기적이며 그 파급효과가 사회·경제·환경 등에서 복잡한 양상으로 나타나기 때문에 피해규모도 파악하기 어렵기 때문에 이를 효과적으로 감시하고 평가할 수 있는 방안이 필요로 하게 되었으며, 기존의 가뭄지수의 단점을 보완할 수 있는 수단으로 높은 활용성을 갖는 위성영상자료를 활용한 가뭄감시 및 전망 기술을 필요로 하게 된다. 위성영상자료는 시·공간적으로 비교적 연속적으로 생산되므로 미계측 지역에 대해서도 가뭄 정보를 도출 할 수 있게 되었다.
국토관측 센서 기반의 실시간 및 준실시간의 고품질의 수문자료를 생산하고, 이를 지역 및 수재해 특성별로 예측 하고 평가할 수 있는 기술개발이 필요한 이유는? 기후변화로 인하여 전 세계적으로 물 관련 재해는 매년 급증하고 있으며, 우리나라 또한 이러한 재해로 부터 자유로울 수 없기에 안전한 국가를 구축하기 위해 국토관측 센서 기반의 실시간 및 준실시간의 고품질의 수문자료를 생산하고, 이를 지역 및 수재해 특성별로 예측 하고 평가할 수 있는 기술개발이 필요로 하게 되었다.
가뭄감시 및 가뭄전망 관련 위성영상 기반의 데이터가 필요한 이유와 그것의 기대효과는? 최근 들어 엘리뇨와 라니냐 같은 기후변화에 따라 보령댐 가뭄 등 한반도내 가뭄으로 인한 피해가 증가하고 있다. 한반도내 가뭄 정보는 지상관측자료에 의존하고 있으므로 관측지점의 공백에 따른 다양한 형태(기상학적, 농업적, 수문학적)의 가뭄에 대한 이해와 문제 해결에 부적합한 실정이다. 위성을 이용한 가뭄정보는 이러한 문제 해결에 적합하며, 새롭게 기획되고 있는 중형위성 개발사업에 포함된 위성을 이용하여 가뭄감시 기술을 개발한다면 한반도 실시간 가뭄감시뿐만 아니라 미계측지역인 북한 가뭄감시에도 활용도가 높을 것으로 판단된다.
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참고문헌 (5)

  1. Kogan, F. N. (1995). Application of vegetation index and brightness temperature for drought detection. Advances in Space Research, vol. 15, no. 11, pp. 91-100 

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  2. Baek, S.G., Jang, H.W., Kim, J.S., and Lee, J.H.(2015), Agricultural drought monitoring using the satellite-based vegetation index, Korea Water Resources Association, Journal of Korea Water Resources Association, vol. 49, no.4, pp. 305-314 

  3. Gochis, D. J., W. Yu, D. N. Yates, (2015) The WRF-Hydro model technical description and user's guide, version 3.0. NCAR Technical Document. 120 pages. Available online at: http://www.ral.ucar.edu/projects/wrf_hydro/. 

  4. William, C. S., Joseph B. K., Jimy D., David O. G., Dale M. B., Michael G. D., Huang X-Y., Wang, W., Jordan G. P. (2008) A Description of the Advanced Research WRF Version 3, NCAR TECHNICAL NOTE, Mesoscale & Microscale Meteorology Division, National Center for Atmospheric Research, Colorado, USA 

  5. Shin, J. Y., Ajmal, M., Yoo, J., & Kim, T. W. (2016). A Bayesian network-based probabilistic framework for drought forecasting and outlook. Advances in Meteorology, 2016. 

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