[논문]표준화된 KoFlux 에디 공분산 자료 처리 방법의 변화와 개선

강민석; 김준; 이승훈; 김종호; 천정화; 조성식

doi:10.5532/kjafm.2018.20.1.5

표준화된 KoFlux 에디 공분산 자료 처리 방법의 변화와 개선
Changes and Improvements of the Standardized Eddy Covariance Data Processing in KoFlux 원문보기

한국농림기상학회지 = Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, v.20 no.1, 2018년, pp.5 - 17

강민석 (국가농림기상센터) , 김준 (서울대학교 협동과정 농림기상학전공) , 이승훈 (국가농림기상센터) , 김종호 (국가농림기상센터) , 천정화 (국립산림과학원 산림보전부) , 조성식 (국가농림기상센터)

초록
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KoFlux의 표준화된 에디 공분산 플럭스 자료 처리과정이 갱신되는 과정에서 그 처리 방법에 따른 결과도 조금씩 달라져 왔다. 대부분의 자료 사용자들은 자료 처리 결과의 차이와 이러한 차이가 자신들의 분석결과에 미칠 수 있는 영향에 대해 명확히 인지하지 못하고 자료를 사용하고 있는 실정이다. 본 총설에서는 KoFlux 데이터베이스를 사용하는 연구자들에게 자료처리 과정을 투명하게 정리하여 자료에 대한 신뢰성과 활용성을 확보하기 위해, 과거의 자료 처리 방법이 어떻게 변화되고 개선되었는지를 평탄하고 균질한 해남 논 관측지(HPK)와 복잡하고 비균질한 광릉 활엽수림 관측지(GDK) 자료를 처리하고 그 차이를 확인하여 문서화하였다. 관측 대상지와 관측 장비의 다양화로 인해, 기존에 무시되거나 간소화 되었던 자료 처리 과정(예, 주파수 반응 보정, 정상성 검정 등)을 다시 적용하였고, 메탄 플럭스 결측 메우기와 이산화탄소 플럭스 보정 및 배분 방법을 새롭게 개선하였다. 본 연구결과로부터 에디 공분산 플럭스 관측 자료의 품질에 주파수 반응 보정(HPK: 연적산값의 11~18%의 편향 발생, GDK: 6~10%)과 정상성 점검(HPK: 연적산값의 4~19%의 편향 발생, GDK: 9~23%)이 매우 중요하고, 결측 메우기 및 배분 과정에 있어서 우선적으로 결측을 최소화하는 것이 최선이며, 대상 플럭스의 변동을 설명할 수 있는 적절한 조절 인자의 선택이 처리방법의 선택보다 중요함을 확인 하였다. 장기 KoFlux 관측 자료의 정확성, 투명성 및 연속성 확보를 위해 위의 결과를 반영하는 자료 처리 기술 개발과 문서화를 지속적으로 추진해 나갈 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

The standardized eddy covariance flux data processing in KoFlux has been updated, and its database has been amended accordingly. KoFlux data users have not been informed properly regarding these changes and the likely impacts on their analyses. In this paper, we have documented how the current structure of data processing in KoFlux has been established through the changes and improvements to ensure transparency, reliability and usability of the KoFlux database. Due to increasing diversity and complexity of flux site instrumentation and organization, we have re-implemented the previously ignored or simplified procedures in data processing (e.g., frequency response correction, stationarity test), and added new methods for $CH_4$ flux gap-filling and $CO_2$ flux correction and partitioning. To evaluate the effects of the changes, we processed the data measured at a flat and homogeneous paddy field (i.e., HPK) and a deciduous forest in complex and heterogeneous topography (i.e., GDK), and quantified the differences. Based on the results from our overall assessment, it is confirmed that (1) the frequency response correction (HPK: 11~18% of biases for annually integrated values, GDK: 6~10%) and the stationarity test (HPK: 4~19% of biases for annually integrated values, GDK: 9~23%) are important for quality control and (2) the minimization of the missing data and the choice of the appropriate driver (rather than the choice of the gap-filling method) are important to reduce the uncertainty in gap-filled fluxes. These results suggest the future directions for the data processing technology development to ensure the continuity of the long-term KoFlux database.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

KoFlux 표준화 자료 처리의 목표는 에디 공분산 시스템에서 관측된 이산화탄소, 수증기, 메탄 등의 플럭스 자료와 상/하향 단/장파 복사, 풍속, 기압, 기온,습도, 강수량 등의 저속반응 기기들로부터 관측된 미기상 자료의 품질관리를 수행하고, 품질관리 후 결측된 부분에 대한 자료 메우기를 실행하여, 플럭스 자료의 신뢰도와 활용도를 향상시키는 것이다. 자료 처리는 10단계로 구분하였고, 각 단계별 처리 내용은 다음과 같다.
이 중 많은 부분이 KoFlux의 확장과 함께 관측 방법과 시스템이 다양해지고, 특히 봉(封)폐회로 시스템(Enclosed-path system, 기존의 개회로 시스템을 둘러 막은 형태로 개회로와 폐회로 시스템의 장점을 취한 시스템)이 도입되면서 대두되었다. 본 총설에서는 개선된 자료 처리 방법의 문서화와 더불어, 그 효과를 평가하기 위해 광릉 활엽수림(GDK)과 해남 농경지(HPK) 관측지의 자료를 사용하였고, 자료 처리 방법의 차이에 따른 플럭스 값의 차이가 관측지마다 어떻게 나타나는지를 함께 살펴 보았다.
본 총설에서는 국가농림기상센터의 자료획득처리시스템(National Center for AgroMeteorology - Data Acquisition and Processing System, NCAM-DAPS,http://daps.ncam.kr)을 통해 제공하는 KoFlux 데이터베이스 구축에 사용된 표준화된 자료 처리 방법의 개선과정을 문서화하였다. 총설의 목적은 현재는 물론 앞으로도 지속적으로 공개될 KoFlux 데이터베이스 사용자들에게 자료 처리에 대한 투명하고 구체적인 정보를 제공함으로써 자료 관리와 사용에 대한 거버넌스와 신뢰성을 제공하는 데에 있다.
대부분의 자료 사용자들은 자료 처리 결과의 차이와 이러한 차이가 자신들의 분석 결과에 미칠 수 있는 영향에 대해 명확히 인지하지 못하고 자료를 사용하고 있는 실정이다. 본 총설에서는KoFlux 데이터베이스를 사용하는 연구자들에게 자료처리 과정을 투명하게 정리하여 자료에 대한 신뢰성과 활용성을 확보하기 위해, 과거의 자료 처리 방법이 어떻게 변화되고 개선되었는지를 평탄하고 균질한 해남 논 관측지(HPK)와 복잡하고 비균질한 광릉 활엽수림 관측지(GDK) 자료를 처리하고 그 차이를 확인하여문서화하였다. 관측 대상지와 관측 장비의 다양화로 인해, 기존에 무시되거나 간소화 되었던 자료 처리 과정(예, 주파수 반응 보정, 정상성 검정 등)을 다시 적용하였고, 메탄 플럭스 결측 메우기와 이산화탄소 플럭스 보정 및 배분 방법을 새롭게 개선하였다.
kr)을 통해 제공하는 KoFlux 데이터베이스 구축에 사용된 표준화된 자료 처리 방법의 개선과정을 문서화하였다. 총설의 목적은 현재는 물론 앞으로도 지속적으로 공개될 KoFlux 데이터베이스 사용자들에게 자료 처리에 대한 투명하고 구체적인 정보를 제공함으로써 자료 관리와 사용에 대한 거버넌스와 신뢰성을 제공하는 데에 있다. 이를 위해, 과거에 다루지 않았거나 중간에 제외된 부분들(예를 들어, 주파수반응 보정, 정상성 점검, 난류 발달 상태 점검, 확률불확도 등)을 보완하였다.

제안 방법

ALL, no FRC, no SST, no ITC 결과들을 MDS와MPT_m 방법으로 결측을 메우고 배분한 뒤 연적산하여 그 차이를 정량화 하였다(Table 3). 현열 플럭스와 NEE는 적산할 경우 상쇄되는 부분이 상당하므로 본 분석에서 제외하였다.
KoFlux 데이터베이스를 구축하는데 사용된 표준화된 자료 처리 방법이 이전과 비교해 어떻게 변화되고 개선 되었는지를 정리하였다. KoFlux 네트워크가 확장되고 다양화 됨에 따라 기존에 무시되었거나 간소화되었던 자료 처리 과정에 대한 관심과 그 변화에 대한 문서화의 중요성이 커지고 있다.
Seasonal variation of daily integrated (7-day running mean) net ecosystem exchange (NEE),ecosystem respiration (RE), and gross primary production (GPP) for the GDK (a, b, c) and HPK (d, e,f) sites. MDS, FVF, LRC, VGF, and MPTm mean the marginal distribution sampling, u*filtering correction,light response curve, van Gorsel, and modified moving point test methods, respectively. The values in parenthesises mean the annually integrated NEE, RE,and GPP (g C m-2 year-1).
,2009). MDS를 적용하기 전 이에 활용되는 주요 인자들의 결측이 없는 상태여야 하는데, 관측지 주변에 위치한 기상청의 종관기상관측장비(ASOS)와 방재기상관측장비(AWS)에서 관측된 자료(기상청 국가기후데이터센터, http://sts.kma.go.kr)와 플럭스 타워에서 관측된 자료 간의 선형회귀 관계를 이용하여 결측을 메웠다. 선형회귀 관계를 계산하기 위한 시간 창의 크기(time window size)는 28일로 하고 이를 5일 간격으로 갱신하였다.
의 순생태계교환량을 말함) 의 배분은 보통 (1) 관측된 NEE 자료로부터 대상 지역에 대한 대표성을 지닌 RE 자료를 선별 (또는 산정), (2) 선별된 RE 자료를 사용하여 RE 추정식(예, Lloyd and Taylor equation,Lloyd and Taylor, 1994)의 모수들을 추정하고, (3) 이를 이용하여 난류 발생이 약한 야간에 과소평가된 NEE 자료를 추정값으로 대체하고, (4) 추정된 RE와 관측된 NEE의 차이로 GPP를 계산하는 과정을 거친다. 가용한 자료의 수와 생태계의 상태 변화를 고려하여, 모수 추정을 위한 시간 창의 크기는 30일로 하고 5일 간격으로 모수를 갱신했다. KoFlux 표준화 자료처리 방법은 야간 CO₂ 플럭스 보정과 NEE 배분을 위한 RE 선별 및 산정을 위해, 마찰속도(friction velocity, u*) 필터링 (FVF) 방법, 광 반응 곡선(light response curve, LRC) 방법, 이류를 고려한 van Gorsel(VGF) 방법을 지원한다(Kang et al.
과거의 원자료를 다시 처리하는데 여러 가지 제약(원자료 분실, 과거 기기 관련 정보 확보의 어려움 등)이 있으나, KoFlux 데이터베이스 개선을 위한 구체적인 자료 처리 기술 개발의 향후 방향은 다음과 같다:(1) 온전히 해석적인(Fully analytic) 방법으로 주파수반응 보정을 수행하고(예, Moncrieff et al., 1997), (2) 정상성 점검을 간접적으로 수행할 수 있는 대리 자료와 지시자를 발굴하고, (3) 동적 과정망 분석(Dynamic Process Network, 예, Ruddell and Kumar, 2009; Yun et al., 2015)을 통한 플럭스 발생 조절 인자 및 시간 규모를 확인하고, (4) 장기 결측 메우기 방법을 개발한다. 이러한 노력과 지속적인 개선을 문서화하고 이를 데이터베이스에 포함시킴으로써 자료의 연속성을 확보하고 이를 기반으로 KoFlux의 장기 플럭스 관측 자료가 더욱 바르고 유용하게, 그리고 의미 있게 사용되기를 기대한다.
본 총설에서는KoFlux 데이터베이스를 사용하는 연구자들에게 자료처리 과정을 투명하게 정리하여 자료에 대한 신뢰성과 활용성을 확보하기 위해, 과거의 자료 처리 방법이 어떻게 변화되고 개선되었는지를 평탄하고 균질한 해남 논 관측지(HPK)와 복잡하고 비균질한 광릉 활엽수림 관측지(GDK) 자료를 처리하고 그 차이를 확인하여문서화하였다. 관측 대상지와 관측 장비의 다양화로 인해, 기존에 무시되거나 간소화 되었던 자료 처리 과정(예, 주파수 반응 보정, 정상성 검정 등)을 다시 적용하였고, 메탄 플럭스 결측 메우기와 이산화탄소 플럭스 보정 및 배분 방법을 새롭게 개선하였다. 본 연구결과로부터 에디 공분산 플럭스 관측 자료의 품질에 주파수 반응 보정(HPK: 연적산값의 11∼18%의 편향 발생, GDK: 6∼10%)과 정상성 점검(HPK: 연적산값의 4∼19%의 편향 발생, GDK: 9∼23%)이 매우 중요하고, 결측 메우기 및 배분 과정에 있어서 우선적으로결측을 최소화하는 것이 최선이며, 대상 플럭스의 변동을 설명할 수 있는 적절한 조절 인자의 선택이 처리 방법의 선택보다 중요함을 확인 하였다.
, 2009). 그리고 원자료로부터 계산된 적분 난류의 시간규모를 기반으로 확률 오차를 추정(Finkelstein and Sims, 2001)하여 플럭스의 표본추출오차로 인한 확률불확도를 계산하여 함께 저장한다. 각 방법에 대한 자세한 설명은 EddyPro^Ⓡ 온라인 설명서(https://www.
(2017)은 새로운 방법을 제안하였다. 두 관측지의 CO₂ 농도의 연직 프로파일의 시계열 자료에 정보 이론을 적용한 과정망(process network) 분석을 수행, 두 관측지 간의 정보의 흐름을 분석하여 언제 CO₂의 이류가 발생하는지를 확인하였다. 이를 바탕으로 이류의 영향을 받은 플럭스 관측값을 제거할 수 있는 관측지에 특화된 품질관리 필터를 개발하였다.
이를 위해, 과거에 다루지 않았거나 중간에 제외된 부분들(예를 들어, 주파수반응 보정, 정상성 점검, 난류 발달 상태 점검, 확률불확도 등)을 보완하였다. 또한 마찰속도 문턱값 결정을 위한 수정된 동점 점검 방법, CH₄ 플럭스 결측 메우기 등의 KoFlux의 최신 연구결과를 갱신된 자료 처리 과정에 반영하였다. 이 중 많은 부분이 KoFlux의 확장과 함께 관측 방법과 시스템이 다양해지고, 특히 봉(封)폐회로 시스템(Enclosed-path system, 기존의 개회로 시스템을 둘러 막은 형태로 개회로와 폐회로 시스템의 장점을 취한 시스템)이 도입되면서 대두되었다.
EddyPro^Ⓡ는 다양한 자료 처리 방법을 제공하는 무료프로그램으로 사용자가 원하는 사양을 선택할 수 있어 사용하기가 용이하다. 본 응용 프로그램은 10 또는 20Hz로 관측된 3차원 풍속, 기온, CO₂/H₂O/CH₄ 농도,기압으로부터 플럭스는 물론 품질 관리 및 보정에 필요한 난류 스펙트럼, 각종 통계량 등을 사용자가 정한 선택사양에 따라 계산해낸다. L0 단계에서는1) 추세 제거(30분 블록 평균),2) 시간 지연 보상(추정된 시간 지연 범위 내에서 공분산이 최대가 되는 시점 탐지) , 2015) 방법을 함께 적용하여 그 결과를 비교하였다. 사용된 주요 조절인자는 MDS 방법에 사용한 것과 동일하며, 추가로 생태계 상태 변화(중간 낙수 전 생장기간, 중간 낙수 기간, 중간 낙수 후 생장기간, 휴면기간)를 구분하는네 변수(해당 기간에 해당할 경우 1, 그렇지 않을 경우 0)를 입력자료로 추가하였다.
kr)와 플럭스 타워에서 관측된 자료 간의 선형회귀 관계를 이용하여 결측을 메웠다. 선형회귀 관계를 계산하기 위한 시간 창의 크기(time window size)는 28일로 하고 이를 5일 간격으로 갱신하였다.
두 관측지의 CO₂ 농도의 연직 프로파일의 시계열 자료에 정보 이론을 적용한 과정망(process network) 분석을 수행, 두 관측지 간의 정보의 흐름을 분석하여 언제 CO₂의 이류가 발생하는지를 확인하였다. 이를 바탕으로 이류의 영향을 받은 플럭스 관측값을 제거할 수 있는 관측지에 특화된 품질관리 필터를 개발하였다. 온실가스 플럭스의 에디 공분산 관측 및 자료 처리와 관련하여, Kang et al.
총설의 목적은 현재는 물론 앞으로도 지속적으로 공개될 KoFlux 데이터베이스 사용자들에게 자료 처리에 대한 투명하고 구체적인 정보를 제공함으로써 자료 관리와 사용에 대한 거버넌스와 신뢰성을 제공하는 데에 있다. 이를 위해, 과거에 다루지 않았거나 중간에 제외된 부분들(예를 들어, 주파수반응 보정, 정상성 점검, 난류 발달 상태 점검, 확률불확도 등)을 보완하였다. 또한 마찰속도 문턱값 결정을 위한 수정된 동점 점검 방법, CH₄ 플럭스 결측 메우기 등의 KoFlux의 최신 연구결과를 갱신된 자료 처리 과정에 반영하였다.
위 과정에서 함께 계산된 난류 스펙트럼과 품질 관리(정상성(stationarity) 및 발달된 난류 상태(developed turbulent conditions) 점검(Mauder andFoken, 2004))에 필요한 통계량들이 계산된다. 정상성은 30분 공분산과 30분을 6개의 세부 구간(5분씩)으로 나누어 계산한 공분산의 평균 간의 차이를 계산하며, 발달된 난류 상태는 적분 난류 특성(Integral Turbulence Characteristic, ITC)을 연직풍속의 원자료로부터 계산한 값과 난류가 잘 발달된 상태에서 모델로 추정한 값 간의 차이를 계산하는데, 두 점검 모두 계산된 차이가 100% 이상일 경우 자료를 제거한다. 단, 발달된 난류 상태 점검은, 평탄한 지역에서 개발한 모델이 복잡 지형에는 적용되기 어려울 수도 있다는 점과 거칠기아층(식생의 키가 높은 산림에서 플럭스관측은 거칠기아층에서 주로 이뤄질 수 있음)에서 나타나는 모멘텀 및 스칼라 간의 비균질성 문제로 인해 복잡 산림 지형에 위치한 관측지의 경우 적용하지 않는다(Hong et al.
(2017)은 광릉 플럭스 관측지에서 위의 세 가지 방법으로 선별된 자료의 일부가 CO₂ 이류의 영향을 받음을 확인하였고, 이를 제거하기 위한 관측지에 특화된 품질 관리 필터를 개발하고 적용하였다. 해당 필터의 적용이 결과적으로 위 세 가지 방법을 혼성적으로 적용한 것과 같은 효과를 냄에 착안하여, FVF 방법과VGF 방법을 결합한 수정된 동점 점검(modified moving point test, MPTm, Kang et al., 2016) 방법을 개발하였다. 이 방법은 야간을 해가 진 직후(대기가 성층화되기 전)와 그 이후의 두 개의 시간대로 나누어 동점 점검 적용함으로써, u* 필터링 방법에 쓰일 u* 문턱값과 이류의 영향이 지속적으로 발생하는지의 여부를 결정한다.

대상 데이터

CH₄ 플럭스의 경우, 논 관측지인 김제(GRK,http://asiaflux.net/index.php?page_id=1182⁾, 철원(CRK, http://asiaflux.net/index.php?page_id=1392⁾,해남(HPK, http://asiaflux.net/index.php?page_id=1393⁾에서 관측이 진행되었다. 다른 플럭스들과 달리, 품질관리(Kang et al.
본 연구에서는 GDK와 HPK (Table 1)에서 2016년 6월 11일부터 2017년 6월 10일까지 1년동안 관측된 에디 공분산 플럭스 자료 및 미기상 자료를 사용하였다. 에디 공분산 관측에 적합한 지형에 위치한 HPK는평탄하고 지표 피복이 균질한 반면, GDK는 복잡 산림지형에 위치하고 있어서, 에디 공분산 방법을 적용하는데 요구되는 기본가정을 만족하지 못한다(Kang etal.
(2014)과 마찬가지로 MDS 방법을 사용하였다. 주요 조절 인자로는 CH4 생성 및 산화, 그리고 수송과 관계 있는 생태계 온도, 수위 및 GPP를 사용하였다. 생태계호흡과 마찬가지로 CH₄ 플럭스는 온도와 지수함수적인 관계가 있다.

데이터처리

1mg CO₂ m^-2 s^-1를 사용하였다. MDS 방법을 이용한 CH₄플럭스의 결측 메우기 결과를 검증하기 위해, 기계학습법의 하나인 서포트 벡터 회귀(support vector regression, SVR) 방법과 인공신경망(artificial neural network, ANN; 예, Sturtevant et al., 2015) 방법을 함께 적용하여 그 결과를 비교하였다. 사용된 주요 조절인자는 MDS 방법에 사용한 것과 동일하며, 추가로 생태계 상태 변화(중간 낙수 전 생장기간, 중간 낙수 기간, 중간 낙수 후 생장기간, 휴면기간)를 구분하는네 변수(해당 기간에 해당할 경우 1, 그렇지 않을 경우 0)를 입력자료로 추가하였다.

이론/모형

, 2015) 이후의 표준화된 결측 메우기 방법이 아직 없기 때문에, Alberto et al.(2014)과 마찬가지로 MDS 방법을 사용하였다. 주요 조절 인자로는 CH4 생성 및 산화, 그리고 수송과 관계 있는 생태계 온도, 수위 및 GPP를 사용하였다.
위의 플럭스와 확률 불확도 간의 관계를 이용하여 Richardson and Hollinger(2007)에 따라 몬테 카를로시뮬레이션(Monte Carlo simulation)을 100회 수행하여 MDS 방법으로 결측을 메운 연적산 플럭스의 확률불확도(95% 신뢰구간, 2)를 계산하였다. HPK(GDK)의 연적산된 플럭스의 확률 불확도는, 현열 플럭스의 경우 2.

성능/효과

먼저 ALL과 no ITC는 자료수득률의 차이가 크지 않은 만큼 연적산한 결과도 그 차이가 확률불확도의 범위 이내로 크지 않았다. HPK (GDK)에서 no FRC의 잠열 플럭스, RE, GPP는 ALL 보다 11 (7)%, 16 (10)%,18 (6)% 더 작았다. 관측 높이가 GDK의 1/10 수준인HPK에서 주된 난류 수송은 더 작은 에디들(고주파수영역)에 의해서 일어나기 때문에 주파수 반응 보정 효과가 GDK보다 HPK에서 더 클 것을 예상할 수 있는데, 실제로 그 차이가 GDK의 봉폐회로 시스템 사용으로 발생되는 튜브 감쇄 효과보다 더 컸음을 유추할 수 있다.
관측 높이가 GDK의 1/10 수준인HPK에서 주된 난류 수송은 더 작은 에디들(고주파수영역)에 의해서 일어나기 때문에 주파수 반응 보정 효과가 GDK보다 HPK에서 더 클 것을 예상할 수 있는데, 실제로 그 차이가 GDK의 봉폐회로 시스템 사용으로 발생되는 튜브 감쇄 효과보다 더 컸음을 유추할 수 있다. HPK (GDK)에서 no SST의 잠열 플럭스, RE,GPP는 ALL 보다 4 (9)%, 19 (23)%, 6 (14)% 더 작았다. 이는 정상성 점검을 하지 않음으로써 과소평가된 저품질의 자료들이 제거되지 않았기 때문이다.
정상성 점검과 발달된 난류 상태 점검의 경우 자료수득률을 변화시키므로, 이에 대한 확인이 필요하다. HPK (GDK)에서 낮 시간(전천일사가 20 W m-2 이상) ALL의 현열, 잠열, CO₂ 플럭스 자료수득률은 각각 72 (69)%, 69 (56)%, 62 (46)% 일 때 no SST는 각각 84 (92)%, 73 (88)%, 71 (87)%였으며, 밤 시간(전천일사가 20 W m-2 미만) ALL의 현열, 잠열, CO₂ 플럭스 자료수득률은 각각 48 (45)%,39 (28)%, 37 (34)% 일 때 no SST는 각각 79 (88)%,65 (88)%, 66 (87)% 였다(ALL과 no ITC 간 자료수득률의 차이는 밤 낮 관계없이 2% 내외로 no ITC의 자료수득률은 여기선 보이지 않음). 정상성 점검 여부에 따른 자료수득률의 차이는 낮보다는 밤에, 평탄하고 균질한 관측지(HPK)보다는 복잡하고 비균질한 관측지(GDK)에서 크게 나타났다.
,2013). 그 결과, 플럭스 값의 전반적인 계절변동은 유사하게 나타났지만, 비생장기간에 관측된 음의 순생태계교환량의 처리(제거 여부)에 따라 상당한 차이가 발생됨을 확인하였다. 이러한 상호 비교의 노력을 통해 자료 처리 과정에 따른 불확도는 어느 정도 평가되었지만, AsiaFlux가 일반적으로 공유할 수 있는 표준화된 자료 처리 방법은 아직까지 도출되지 않았으며, 각 관측망 별로 상황에 특화된 자료 처리 방법을 사용하고 있는 실정이다.
그 적용 가능성과 효과를 평가한 결과, 일반적인 좌표 변환 방법인 ‘이중회전(double rotation)’과의 차이가 바람이 강할 때는 무시할만 하지만 바람이 약할 때는 커짐을 보였다.
본 연구결과로부터 에디 공분산 플럭스 관측 자료의 품질에 주파수 반응 보정(HPK: 연적산값의 11∼18%의 편향 발생, GDK: 6∼10%)과 정상성 점검(HPK: 연적산값의 4∼19%의 편향 발생, GDK: 9∼23%)이 매우 중요하고, 결측 메우기 및 배분 과정에 있어서 우선적으로결측을 최소화하는 것이 최선이며, 대상 플럭스의 변동을 설명할 수 있는 적절한 조절 인자의 선택이 처리 방법의 선택보다 중요함을 확인 하였다.
다양한 에디 공분산 자료 처리 방법의 집합체인 EddyPro^Ⓡ의 개발과 상용화는 이러한 자료 처리 과정을 보다 쉽고 융통성 있는 적용을 가능하게 해주었다. 본 연구의 결과로부터 에디 공분산 플럭스 관측 자료의 품질 관리 과정에서 주파수 반응 보정과 정상성 점검이 큰 영향을 끼치며,결측 메우기와 배분 과정에 있어서 (장기) 결측을 최소화하는 것과 대상 플럭스의 변동을 설명할 수 있는 적절한 조절 인자의 선택이 처리 방법의 선택보다 더 중요함을 확인할 수 있었다. 여기서 가용한 자료(또는 결측)의 분포가 고르지 않기 때문에, 자료수득률의 변화에도 최소한의 편향(bias)을 보이는 방법이 무엇인지에 대한 평가가 필요하다.
실제 HPK (GDK)의 상대 확률 불확도는,현열 플럭스의 경우∼5 (14∼19)%, 잠열 플럭스의 경우 4∼19 (17∼22)%, CO2 플럭스의 경우 4∼10 (17∼18)%, CH4 플럭스의 경우 4∼20 (해당없음)% 이었다.
여기서 가용한 자료(또는 결측)의 분포가 고르지 않기 때문에, 자료수득률의 변화에도 최소한의 편향(bias)을 보이는 방법이 무엇인지에 대한 평가가 필요하다. 실제로 이러한 평가를 수행하기 전에 예상 가능한 결과로는, 최소한의 편향을 보이는 방법이 상황에 따라 달라질 것이며, 따라서 다양한 방법에서 나오는 결과들을 앙상블 평균하는 것이 가장 적절한 결과를 도출해낼 것이라는 점이다. MPT_m방법과 같이 여러 방법을 혼성하는 것도 대안이 될 수 있을 것이다.
자료집록기의 오작동과 기체분석기의 거울 표면의 오염으로 인한 장기 결측 기간(6월 29일부터 7월 5일, 8월21일부터 26일, 9월 6일부터 17일)을 제외하면, 세 방법에서 도출된 결과가 크게 다르지 않았다. 장기 결측 기간 동안 세 방법에 의해 메워진 값들 간의 크고 작음이 서로 상쇄되어 결과적으로 연적산한 값을 보면 약 24g C m^-2로 연간 확률 불확도의 범위 내에서 서로 일치하였다. 이러한 사실은 (1) CH4 플럭스 역시 다른 현열, 잠열, CO₂ 플럭스와 마찬가지로 (장기) 결측을 최소화 하는 것이 적산된 플럭스 값의 불확실성을 줄일 수 있는 최선의 전략이며, (2) 결측 메우기에 있어서 어떤 방법(통계기반 또는 기계학습법기반)을 선택하느냐 보다는 어떤 조절 인자를 선택하느냐가 결과에 더 큰 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.
HPK (GDK)에서 낮 시간(전천일사가 20 W m-2 이상) ALL의 현열, 잠열, CO₂ 플럭스 자료수득률은 각각 72 (69)%, 69 (56)%, 62 (46)% 일 때 no SST는 각각 84 (92)%, 73 (88)%, 71 (87)%였으며, 밤 시간(전천일사가 20 W m-2 미만) ALL의 현열, 잠열, CO₂ 플럭스 자료수득률은 각각 48 (45)%,39 (28)%, 37 (34)% 일 때 no SST는 각각 79 (88)%,65 (88)%, 66 (87)% 였다(ALL과 no ITC 간 자료수득률의 차이는 밤 낮 관계없이 2% 내외로 no ITC의 자료수득률은 여기선 보이지 않음). 정상성 점검 여부에 따른 자료수득률의 차이는 낮보다는 밤에, 평탄하고 균질한 관측지(HPK)보다는 복잡하고 비균질한 관측지(GDK)에서 크게 나타났다. 낮 시간에도 오후보다는 오전에 정상성 점검을 통과하지 못하는 경우가 많았다.
이는 정상성 점검을 하지 않음으로써 과소평가된 저품질의 자료들이 제거되지 않았기 때문이다. 정상성 점검 여부에 따른 자료수득률의 차이는 앞서 언급한대로 낮보다는 밤에, 평탄하고 균질한 관측지보다는 복잡하고 비균질한 관측지에서 크게 나타났는데, 실제로 연적산 결과에서도 유사한 차이를 확인할 수 있었다. 이처럼 주파수 반응 보정과 정상성 점검 여부는 자료 품질에 큰 영향을 미치므로 반드시 자료 처리 과정에 포함되어야 한다.

후속연구

, 2015)을 통한 플럭스 발생 조절 인자 및 시간 규모를 확인하고, (4) 장기 결측 메우기 방법을 개발한다. 이러한 노력과 지속적인 개선을 문서화하고 이를 데이터베이스에 포함시킴으로써 자료의 연속성을 확보하고 이를 기반으로 KoFlux의 장기 플럭스 관측 자료가 더욱 바르고 유용하게, 그리고 의미 있게 사용되기를 기대한다.
본 연구결과로부터 에디 공분산 플럭스 관측 자료의 품질에 주파수 반응 보정(HPK: 연적산값의 11∼18%의 편향 발생, GDK: 6∼10%)과 정상성 점검(HPK: 연적산값의 4∼19%의 편향 발생, GDK: 9∼23%)이 매우 중요하고, 결측 메우기 및 배분 과정에 있어서 우선적으로결측을 최소화하는 것이 최선이며, 대상 플럭스의 변동을 설명할 수 있는 적절한 조절 인자의 선택이 처리 방법의 선택보다 중요함을 확인 하였다. 장기 KoFlux관측 자료의 정확성, 투명성 및 연속성 확보를 위해 위의 결과를 반영하는 자료 처리 기술 개발과 문서화를 지속적으로 추진해 나갈 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	국내 플럭스 관측망이란?	국내 플럭스 관측망(Korea Flux Monitoring Network,KoFlux)은 2002년 1월 공식 출범한 이후 에디 공분산 시스템으로 관측된 플럭스 자료의 처리와 개선에 관련된 논문을 지속적으로 발표해왔다. Hong and Kim(2002)은 방대한 플럭스 관측 자료를 효율적이고, 일괄적으로 처리할 수 있는 초기 KoFlux 프로그램을 구축, 문서화하였다.
	자료사용자들이 Flux 자료를 이용할 때 주의할 점은?	자료 처리 방법과 과정이 갱신되면 이에 따라 그 결과도 달라지게되는데, 자료 사용자들은 자료 처리 결과의 차이와 이러한 차이가 자신들의 분석 결과에 미칠 수 있는 영향에 대해 제대로 인지하지 못하고 있는 실정이다. 자료사용자는 자료의 갱신 여부를 확인하고, 자료 처리 방법 및 처리 과정의 변화에 따른 값의 차이를 감안하여신중하게 자료를 사용하여야 한다.
	KoFlux의 에디 공분산 자료 처리 과정을 ChinaFlux, JapanFlux와 비교한 결과는?	,2013). 그 결과, 플럭스 값의 전반적인 계절변동은 유사하게 나타났지만, 비생장기간에 관측된 음의 순생태계교환량의 처리(제거 여부)에 따라 상당한 차이가 발생됨을 확인하였다. 이러한 상호 비교의 노력을 통해 자료 처리 과정에 따른 불확도는 어느 정도 평가되었지만, AsiaFlux가 일반적으로 공유할 수 있는 표준화된 자료 처리 방법은 아직까지 도출되지 않았으며, 각 관측망 별로 상황에 특화된 자료 처리 방법을 사용하고 있는 실정이다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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