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인공 위성과 기상 모형을 이용한 증발산 추정
Estimation of Evapotranspiration using Satellite data and Meteorological Model 원문보기

대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집, 2009 Mar. 25, 2009년, pp.213 - 218  

장근창 (강원대학교 환경과학과) ,  강신규 (강원대학교 환경과학과) ,  김재철 (강원대학교 환경과학과) ,  김준 (연세대학교 대기과학과)

초록
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에너지 전달 과정과 밀접한 관계가 있는 증발산(Evapotranspiration)은 기후 변화나 육상 생태계 생산성에서 매우 중요한 요소이며, 수문학적 순환과 지역적 물 관리 측면에서 매우 중요하다. 최근 인공위성을 이용하여 증발산을 추정하기 위한 노력이 많이 진행되고 있으며, 특히 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)는 증발산을 추정하기 위한 좋은 정보를 제공하고 있다 하지만, 구름 등에 의한 증발산 입력 자료 결측은 전체 자료의 획득률을 낮추고, 연속적인 증발산 모니터 링을 제한한다. 따라서 본 연구에서는 MODIS 기반의 증발산 입력 자료의 개선하여 서로 다른 식생과 지형 구조를 갖는 플럭스 연구지에 대한 증발산의 추정 및 평가하고, 남한에 대한 MODIS 기반의 증발산 지도 작성하였다. 또한 구름에 의해 결측된 날에 대해서는 MODIS-MM5 4차원 자료동화 기법을 이용한 증발산의 연속적인 모니터링 기법을 개발하였다. MODIS 기반의 증발산을 추정하기 위해 Revised RS-PM 알고리즘을 사용하였다. 증발산을 평가하기 위해 4 곳의 플럭스 연구지(광릉, 해남 이상 대한민국, 타카야마, 토마코아미 이상 일본) 자료와 비교하였고, 매우 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있었다. MODIS 입력 자료의 개선으로 획득률은 2배 가량 증가하였다. 남한에 대한 연간 증발산은 평균적으로 약 35%의 획득률 (365일 중 약 120일)과 함께 산출되었고, 시 공간적인 분포를 잘 나타내었다. 구름 낀 날에 대한 MODIS-MM5 자료 동화 기법의 적용은 증발산의 연속적인 모니터링을 가능하게 하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • , 2007), 순복사량의 정확한 추정 및 모니터링은 지표 에너지와 수문학 분야에서 매우 중요한 과정이다. Bisht et al. (2005)은 MODIS로부터 순복사량을 추정하는 방법론을 제시하였고, 본 연구에서는 그들의 방법을 따라 순복사량을 주정하고자 하였다. 순복사량은 다음과 같은 식으로 표현할 수 있다.
  • 따라서 본 연구에서는 MODIS를 이용하여 위에서 제시한 문제점들을 해결하기 위한 방안을 제시하여 효과적으로 증발산을 주정하고, FDDA를 통해 시 - 공간적으로 지속적인 모니터링을 위한 기법을 제안하고자 한다.
  • 하지만 증발산의 입력자료의 신뢰도가 매우 높음에도 불구하고, 증발산의 오차가 발생하였고, 본 연구에서는 오차의 원인을 밝히기 위해 다양한 입력자료를 평가하였다. 그 결과 증발산 알고리즘 중 지표 저항(4)의 차이가 증발산의 오차를 야기한다는 것을 알 수 있었다.
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