[논문]수치모델 강우 및 토양수분 자료의 공간보간 처리환경의 비교

이승민; 최성원; 이승재; 김만일

doi:10.5532/kjafm.2022.24.4.337

수치모델 강우 및 토양수분 자료의 공간보간 처리환경의 비교
Comparison of Spatial Interpolation Processing Environments for Numerical Model Rainfall and Soil Moisture Data 원문보기

한국농림기상학회지 = Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, v.24 no.4, 2022년, pp.337 - 345

이승민 (국가농림기상센터) , 최성원 (국가농림기상센터) , 이승재 (국가농림기상센터) , 김만일 (산림조합중앙회 산림공학연구소)

초록
AI-Helper

강우와 토양수분과 같은 자료는 지구통계자료로서, 필요로 하는 모든 지점의 값을 구하는 것이 중요하다. 이 과정에서는 일반적으로 공간보간이 수행되며, ArcGIS와 같은 상용 소프트웨어를 이용하는 경우가 많다. 하지만 상용 소프트웨어는 높은 전문성과 비용으로 인한 치명적 단점이 존재한다. 본 연구에서는 공간 보간을 수행하는데 있어서 처리환경에 따른 차이점을 비교하기 위해 상용 소프트웨어인 ArcGIS와 오픈소스기반 환경인 R을 활용하였다. 공간보간에 사용된 자료는 LAMP WRF에서 생산된 기상예측 자료를 기반으로 누적강우 시나리오에 따라 산출된 토양수분 자료를 사용하였다. 두 가지 환경에서 산출물의 결과값은 차이가 없었지만 사용자 인터페이스와 계산소요 시간 등에 차이가 있었다. 테스트 베드에서의 공간보간 작업 결과는 R의 경우 평균 소요시간이 5시간 1분으로 나타났고, ArcGIS의 경우 평균 소요시간이 4시간 40분으로 각각 나타나서, 7.5%의 차이를 보였다. 본 연구의 결과는 연구자가 상용 소프트웨어 환경과 오픈소스 기반 환경에서 동일한 결과를 도출할 수 있으며, 연구자의 환경과 수준에 따라 선택해야 함을 실례를 들어 제시한 데 의의가 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

For data such as rainfall and soil moisture, it is important to obtain the values of all points required as geostatistical data. Spatial interpolation is generally performed in this process, and commercial software such as ArcGIS is often used. However, commercial software has fatal drawbacks due to its high expertise and cost. In this study, R, an open source-based environment with ArcGIS, a commercial software, was used to compare the differences according to the processing environment when performing spatial interpolation. The data for spatial interpolation was weather forecast data calculated through Land-Atmosphere Modeling Package (LAMP)-WRF model, and soil moisture data calculated for each cumulative rainfall scenario. There was no difference in the output value in the two environments, but there was a difference in user interface and calculation time. The results of spatial interpolation work in the test bed showed that the average time required for R was 5 hours and 1 minute, and for ArcGIS, the average time required was 4 hours and 40 minutes, respectively, showing a difference of 7.5%. The results of this study are meaningful in that researchers can derive the same results in a commercial software environment and an open source-based environment, and can choose according to the researcher's environment and level.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1. Geographical location of the experimental area (South Korea).
표 Table 1. Data source and information of LAMP
그림 Fig. 2. Flowchart showing overall methodology for spatial interpolation in R and ArcGIS.
그림 Fig. 3. Time series of cumulative rainfall during the study period. (a) 00:00 LST 05 Sep to 23:00 LST 17 Sep in 2020 cumulative rainfall box plot. (b) 00:00 LST 20 Jun to 23:00 LST 2 July in 2021 cumulative rainfall box plot. The red line refers to the period during which the rainfall occurred.
그림 Fig. 4. IDW interpolation result for 4 soil moisture layers by cumulative rainfall scenario. (a) Interpolation results performed on ArcGIS (b) Interpolation results performed on R.
표 Table 2. Turnaround time according to the processing environment
그림 Fig. 5. Difference map between IDW interpolation results performed in R and ArcGIS

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