[논문]인공위성과 재분석모델 자료의 다중 증발산 자료를 활용하여 최적 증발산 산정 연구

백종진; 정재환; 최민하

doi:10.3741/jkwra.2018.51.3.273

[국내논문] 인공위성과 재분석모델 자료의 다중 증발산 자료를 활용하여 최적 증발산 산정 연구
Estimation of the optimal evapotranspiration by using satellite- and reanalysis model-based evapotranspiration estimations 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.51 no.3, 2018년, pp.273 - 280

백종진 (성균관대학교 건설환경연구소) , 정재환 (성균관대학교 수자원전문대학원) , 최민하 (성균관대학교 수자원전문대학원)

초록
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수문순환에서 증발산의 정확한 산정은 수문분석 및 이해에 있어서 매우 중요하다. 특히, 증발산을 산정하는 방법은 다양하며, 각각 방법 마다 장단점을 가지고 있다. 그렇기 때문에, 각 다른 방법으로 산전된 결과를 융합하여 최적의 증발산을 산출해야할 필요가 있다. 본 연구에서는 대표적으로 인공위성 기반의 증발산 모델인 revised RS-PM과 MS-PT 방법에서 산출된 증발산과 모델 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)와 Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM)자료들을 융합함으로써 최적의 증발산을 산출하고자 하였다. 연구 지역인 청미천과 설마천에서의 플럭스 타워에서 융합된 증발산에 대해서 검증을 실시하였다. 통계학적인 결과(상관계수, 일치도, MAE, RMSE)를 확인하였을 때, 기존의 인공위성과 모델에서 산출되는 증발산 결과에 비해 향상되는 결괄르 나타내었다. 전반적으로 결과를 확인하였을 때, 융합된 자료가 보다 향상된 결과를 보일 수 있을 것이라는 것을 나타내었으며, 추후에는 더 많은 모델을 사용하여 융합함으로써 보다 정확한 결과를 산출 할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Accurate estimation of evapotranspiration is mightily important for understanding and analyzing the hydrological cycle. There are various methods for estimating evapotranspiration and each method has its own advantages and limitations. Therefore, it is necessary to develop an optimal evapotranspiration product by combing different evapotranspiration products. In this study, we developed an optimal evapotranspiration by fusing two satellite- and model-based evapotranspiration estimates, including revised remote sensing-based Penman-Monteith (RS-PM) and Modified Satellite-Based Priestley-Taylor (MS-PT) methods, Global Land Data Assimilation System (GLDAS), and Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM). The statistical analysis (i.e., correlation coefficients, index of agreement, MAE, and RMSE) of combined evapotranspiration product showed to be improved compared to the individual model results. After confirming the overall results, in future studies, advanced data fusion techniques will be used to obtained improved results.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 각기 다른 증발산 모델의 결과들을 이용하여 최적의 증발산 산정 결과를 산출하기 위해서 Taylor skill score를 이용한 증발산 자료의 융합(fusion)을 실시함으로써 인공위성 기반의 최적의 증발산 산정 결과 산출에 대한 연구를 실시하였다. 본 연구에서는 먼저, 연구지역으로 우리나라에서의 실제증발산이 관측이 가능한 청미천과 설마천에 대해서 2011년부터 2013년까지에 대하여 연구를 실시하였으며, Yao et al. (2017)에서 제안된 Taylor skill score를 이용한 Simple Taylor Skill (STS) fusion 방법을 적용함으로써 최종적으로 산정되는 융합된 자료의 결과에 대해서 평가하고자 하였다.

제안 방법

본 연구에서는 수문순환을 구성하고 있는 증발산 인자의 정확성을 높이고자 모델자료들(GLDAS, GLEAM)과 인공위성 기반의 증발산 모델들(MS-PT, RS-PM)을 이용하여 8일 단위 융합된 증발산 결과에 대해서 2011년부터 2013년까지에 대해서 청미천과 설마천에 설치되어 있는 플럭스 타워와의 비교 및 검증을 실시함으로써 정확성과 사용가능성을 확인하고자 하였다. 먼저, 인공위성 기반의 모델인 MS-PT와 RS-PM의 증발산 산정 결과는 두 연구지역 모두에서 MS-PT의 결과가 RS-PM으로 산정된 결과에 비해 높은 상관성과 적은 오차를 나타내는 것을 확인하였다.

대상 데이터

본 연구에서 인공위성자료를 활용하여 RS-PM 방법과 MS-PT 방법을 통한 실제증발산을 산정하기 위하여, 많은 선행연구에서 주로 사용되어온 MODIS 자료를 활용하였다. 두 모델을 통하여 증발산을 산정하기에 MODIS product로는 MOD07, MOD11, MOD13, MOD15, MCD43의 자료를 이용하여 net radiation을 산정 하였고(Baik et al.
본 연구에서는 탄소순환과 물순환의 측정이 가능한 플럭스 타워 자료를 활용하기 위해, 유량조사사업단에서 관리하고 있는 청미천(Cheongmicheon Farmland Site, CFC)과 설마천(Seolmacheon site, SMC)을 연구지역으로 선정하였다. 청미천(37° 9' 35"N, 127° 39' 10"E)과 설마천(37° 56' 20"N, 126° 57' 17"E)은 각각 2008년 8월과 2007년 7월에 설치되어 현재까지 연속적으로 관측하고 있으며, 우리나라에서 대표적인 토지피복 유형인 벼농사지(rice paddy)와 혼합림(mixed forest)에 각각 설치되어있다(Fig.

데이터처리

본 연구에서 지점 기반의 자료와 각기 다른 증발산 모델 결과와의 검증을 위하여, 평균절대값오차(mean absolute error, MAE), 평방근오차(root mean square error, RMSE)를 사용하였다. 또한, 관측치와 모델 자료간의 상관성 및 일치성을 파악하기 위하여, 일치도(index of agreement, IOA)와 상관계수(correlation coefficient, R)을 이용하였다.
본 연구에서 지점 기반의 자료와 각기 다른 증발산 모델 결과와의 검증을 위하여, 평균절대값오차(mean absolute error, MAE), 평방근오차(root mean square error, RMSE)를 사용하였다. 또한, 관측치와 모델 자료간의 상관성 및 일치성을 파악하기 위하여, 일치도(index of agreement, IOA)와 상관계수(correlation coefficient, R)을 이용하였다.

이론/모형

(3)). 본 연구에서 최적의 증발산 자료를 산정하기 위하여, Yao et al. (2017)에서 개발한 Taylor skill score 방법을 기반으로 한 Simple Taylor Skill fusion (STS) 방법을 적용하여 각기 다른 자료들을 fusion을 실시하였다(Eq. (4)).

성능/효과

본 연구에서는 수문순환을 구성하고 있는 증발산 인자의 정확성을 높이고자 모델자료들(GLDAS, GLEAM)과 인공위성 기반의 증발산 모델들(MS-PT, RS-PM)을 이용하여 8일 단위 융합된 증발산 결과에 대해서 2011년부터 2013년까지에 대해서 청미천과 설마천에 설치되어 있는 플럭스 타워와의 비교 및 검증을 실시함으로써 정확성과 사용가능성을 확인하고자 하였다. 먼저, 인공위성 기반의 모델인 MS-PT와 RS-PM의 증발산 산정 결과는 두 연구지역 모두에서 MS-PT의 결과가 RS-PM으로 산정된 결과에 비해 높은 상관성과 적은 오차를 나타내는 것을 확인하였다. 시계열 패턴을 확인하였을 때, 인공위성으로부터 산정된 결과들이 청미천 플럭스 타워의 결과를 잘 따라가는 것을 확인 할 수 있었으나, 설마천에서는 과대산정되는 경향을 나타내었다.
모델 기반의 결과에서는 확실히 GLDAS의 결과가 GLEAM에 비해서 높은 적합성을 가진 것으로 나타났다. 융합방법을 통해서 산정된 ET_merge의 결과는 두 지점에서 모두 기존의 자로들에 비해 상관계수 및 오차 등이 개선되었으며, 특히 산포도와 시계열의 결과를 확인하여도 기존의 자료들과 비교하였을 때, 산포되는 경향 줄어든 것을 확인하였다.

후속연구

전반적으로 본 연구를 통해서 다른 방법으로 산정된 결과들을 융합함으로써 개선된 결과를 산출할 수 있다는 데에 큰 의미가 있으며, 추후, 본 방법을 이용한 개선된 증발산 자료를 다른 분야의 연구에서 불확실성을 줄일 수 있는 입력 자료를 활용한다면, 보다 개선된 결과 및 정확성 있는 분석에 도움이 될 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	증발산의 양을 정확히 산정하기 어려운 이유는 무엇인가?	이는 세부적으로 식생의 기공에서 방출되는 증산(transpiration)과 지표면과 식생의 표면에서 증발(evaporation)의 합으로 정의되어있다. 증발산의 양은 토양의 수분함량, 식생의 종류 및 성장상태, 습도, 기온, 복사에너지, 일조시간 등의 지상과 기상인자들에 의해서 달라지기 때문에 정확히 산정하는데 어려움이 많다.
	증발산이란 무엇인가?	수문순환에서 관련된 핵심인자 중 증발산(Evapotranspi-ration, ET)은 지표면 강우의 약 70% 정도를 차지하고 있는 중요한 인자이다. 이는 세부적으로 식생의 기공에서 방출되는 증산(transpiration)과 지표면과 식생의 표면에서 증발(evaporation)의 합으로 정의되어있다. 증발산의 양은 토양의 수분함량, 식생의 종류 및 성장상태, 습도, 기온, 복사에너지, 일조시간 등의 지상과 기상인자들에 의해서 달라지기 때문에 정확히 산정하는데 어려움이 많다.
	증발산 산정에 관련된 연구들이 개발 및 발전되어왔지만 이를 융합하지 못한 이유는 무엇인가?	, 2013) 등이 개발 및 발전되어왔다. 하지만, 각 증발산 모델의 방법론과 증발산의 세부적인 구분, 활용되는 parameter 등의 상이하고, 지형 및 지역, 식생 종류에 의한 차이가 발생하여 정확도가 다르게 나타난다(Yao et al., 2017).

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