대기 모델링 연구에서 시간 간격을 적절하게 결정하는 것은 중요한 문제이다. 본 연구에서는 비선형 대기 모형에서 수치 해의 시간 간격에 대한 민감도를 조사하였다. 이를 위해 간단한 무차원화된 역학 모형을 사용하여 시간 간격과 비선형성 인자를 바꾸어가며 수치 실험을 수행하였다. 실험 결과, 비선형성 인자가 영향을 줄 만큼 크지 않고 절단 오차를 무시할 수 있는 경우에는 수치 해가 시간 간격에 민감하지 않았다. 그러나 비선형성 인자가 큰 경우에는 수치 해가 시간 간격에 민감한 것으로 밝혀졌다. 이 경우, 시간 간격이 감소할수록 공간 필터의 강도가 증가하여 작은 규모의 현상이 약하게 모의되었다. 이는 일반적으로 시간 간격이 감소하면 절단 오차가 감소하여 더 정확한 수치 해가 도출된다는 사실과 상충한다. 이러한 충돌은 비선형 모형의 수치 해를 안정하게 하기 위해 공간 필터가 반드시 필요하기 때문에 피할 수 없다.

명시적 액체-얼음상 미시물리 과정을 포함하는 구름 분해 모형(ARPS: Advanced Regional Prediction System)을 이용하여 2차원 그리고 주변 바람이 없는 경우에 뇌우 유출의 구조와 진화를 조사하였다. 고해상도 격자 간격(50m)을 이용하여 유출의 난류 구조를 명시적으로 분해하였다. 모사된 단세포 스톰과 스톰과 연관된 Kelvin-Helmholtz(KH) 빌로우(billow)는 발달, 성숙, 소멸의 생애 단계를 가졌다. 구름 역학과 미시물리 사이의 상호작용으로 야기된 이차 맥동과 대류 세포의 분활이 관측되었다. 상대적으로 건조한 하층 대기를 낙하하는 빗방울과 우박의 증발에 기인한 찬 하강류는 뇌우 찬 공기 유출을 야기시켰다. 유출 머리는 거의 일정한 속도로 이동하였다. KH 불안정에 의해 생성된 KH 빌로우는 유출 상부에서 난류 혼합을 야기하였으며 유출의 구조를 지배하였다. KH 빌로우는 유출 머리에서 생성되었고 돌풍 전선에 상대적으로 뒤쪽으로 이동함에 따라 성장하고 소멸하였다. 가장 빨리 성장하는 섭동의 수평 파장과 임계 시어층 깊이의 비 그리고 KH 빌로우의 수평 파장과 최대 진폭의 비에 대한 수치 모사 결과는 다른 연구 결과와 잘 일치하였다.

대기 대순환 모형인 GCPS를 이용하여 북서태평양에서의 태풍 활동의 계절 예측 가능성을 조사하였다. 1979년부터 2003년까지 각 해에 대해 해수면 온도 관측 자료를 사용하여 5개월간 초기 조건을 달리한 10개의 앙상블 멤버를 적분하였다. 모형은 발생 빈도의 평균적인 월변화 경향과 발생 분포를 관측과 유사하게 모의하였으나, 발생 빈도의 경년 변화는 신빙성 있게 예측하지 못하였다. 이는 관측과 모형간 태풍 발생 빈도와 ENSO의 상관성 차이에 인한 것으로 실제 태풍 발생 빈도와 ENSO가 뚜렷한 상관 관계를 갖지 않는 것과 달리, 모형에서는 엘니뇨 시기에 평년에 비해 많은 태풍이 발생하고 라니냐 시기에 평년에 비해 적은 태풍이 발생하는 경향을 보였기 때문이다. 반면에, 관측과 모형 모두 ENSO와의 상관 관계가 높게 나타난 태풍 발생 경도의 경우에는 모형이 발생 경도의 경년 변화를 관측과 유사하게 모의하였다.

실제증발산 자료를 융합하기 위한 Modified Kling-Gupta efficiency Fusion (KGF)방법을 제시하였고, 인공위성 및 재분석 증발산 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), MODIS Global Evapotranspiration Project (MOD16)를 활용하여 Simple Taylor skill’s Score (STS)와 비교하였다. 한반도와 중국의 세가지 land cover type(i.e., cropland, grassland, forest)을 가진 flux tower에서 비교 검증을 실시하였다. 실제증발산의 융합 방법인 STS와 KGF로 계산된 가중치의 결과를 확인하면, cropland와 grassland에서 재분석 자료(GLDAS, GLEAM)가 높은 가중치 영향을 나타내지만, forest에서 융합 방법에 따라 가중치 영향이 다르게 나타났다. 전반적으로 실제증발산 융합 방법 적용 결과의 비교에서는 cropland에서는 융합에 사용된 자료에 비하여 높은 개선이 이뤄지지 않았지만, grassland와 forest 에서는 개선이 이뤄졌다. 두 방법 중 KGF의 결과가 STS의 결과에 비하여 약간 개선되는 결과를 나타내었다

본 연구에서는 인공위성 및 재분석 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), MOD16의 실제증발산량 산출물을 활용하여 한국수자원조사기술원(Korea Institute of Hydrological Survey, KIHS)에서 관리하고 있는 청미천(cheongmicheon farmland site, CFK)과 설마천(seolmacheon site, SMK) flux tower에서 검증하였고, Triple collocation (TC) 방 법을 활용하여 자료간의 불확실성 및 상관성분석을 수행하였다. 플럭스타워와의 검증 결과에서는 전반적으로 GLEAM>GLDAS>MOD16순으로 좋은 결과를 나타내었으며, 세가지 산출물의 조합(S1: flux tower vs. GLDAS vs. MOD16, S2: flux tower vs. GLDAS vs. GLEAM, S3: flux tower vs. GLEAM vs. MOD16)을 통한 TC 결과에서는 청미천(설마천)에서 GLEAM>GLDAS>MOD16>flux tower (GLDAS>GLEAM>MOD16>flux tower)순으로 좋은 결과를 나타내었다. TC 분석 결과에서 Flux tower의 error variance와 correlation coefficient가 상대적으로 좋은 결과를 나타내지 못하였으므로, 한반도 지역에서 인공위성과 재분석 자료(GLDAS vs. GLEAM vs. MOD16)만을 활용하여 TC를 적용하였다. 그 결과, GLDAS 와 GLEAM이 한반도 영역에서 낮은 error variance 와 높은 correlation coefficient를 나타낸 반면, MOD16의 경우, 농지에서 낮은 correlation coefficient과 높은 error variance를 나타내었다.

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.

강우는 물순환 시스템을 이해를 증가 시킬 뿐만 아니라, 효율적인 수자원 확보 및 관리에 있어서 가장 핵심적인 인자이다. 본 연구는 2015년을 대상으로 한반도에서의 92개의 ASOS 지점자료와 최근에 발사된 GPM 위성강우 자료의 비교를 통하여 활용가능성을 평가하였다. 또한 지점 자료의 장점과 인공위성 자료의 장점을 융합함으로써 보다 개선된 강우자료를 산출하기 위해 3가지의 상세화 방법(Geographical Differential Analysis, Geographical Ratio Analysis, Conditional Merging)들을 적용하였다. 이 연구에서 도출된 결과는 다음과 같다. 1) ASOS 자료와의 검증을 통해 GPM 강우자료가 약간 과대산정되는 편향을 가지고 있는 것을 확인하였으며, 특히 여름 기간에 오차가 높게 발생하는 것으로 나타났다. 2) Jackknife 방법을 통하여 각 합성방법에 대해서 검증하였을 때, 공간해상도가 높아짐에 따라서 오차가 줄어드는 것을 확인하였으며, 상세화 방법 중 conditional merging 방법이 가장 좋은 성능을 나타내었다.

위성자료는 광범위한 지역의 변동성을 관측하기에 매우 유리하다는 특성 때문에 최근 기후변화로 인한 자연재해 등의 연구에서 각광받고 있다. 하지만 위성자료에도 여전히 시 ․ 공간적인 해상도의 한계가 있으며, 이를 극복하기 위해 다양한 센서의 융합이나 1차 산출물들을 조합하는 방법을 사용한다. 본 연구에서는 천리안 위성의 GOCI와 MI에서 관측되는 자료를 융합함으로써 500 m 공간 해상도의 지표면 온도 자료를 생산하였고, 정규 식생지수와 함께 사용하여 TVDI를 산정하였다. 산정된 TVDI를 통해 한반도의 토양수분 상태를 모니터링 하고자 하였으며, 이를 비교하기 위해 ASCAT 지표 토양수분 자료를 통해 산정된 SSMI와 비교하였다. 그 결과 천리안 TVDI와 SSMI가 대한민국 전역에서 비슷한 공간 분포를 나타냈으며, 천리안 위성을 활용하여 토양수분을 관측할 수 있는 가능성을 제시하였다. 따라서 본 연구에서 산정 된 한반도의 TVDI가 고해상도의 토양수분을 산정하는 기반이 될 수 있고, 이를 통해 천리안 위성의 활용 범위가 보다 확장되어 다양한 연구의 기반이 될 수 있을 것으로 보인다.

2013년 3월에 발사된 Landsat 8 인공위성의 이미지데이터를 이용하여 금강유역을 대상으로 수질인자에 대한 평가를 수행하였다. 본 연구의 목적은 다양한 수질인자 중 녹조에 직접적인 영향을 미치는 총질소와 총인의 농도를 추정함으로써 궁극적으로 수생태계에 악영향을 미치는 녹조의 발생을 모니터링 하는 것이다. 현장실측데이터와 인공위성 데이터간의 상관관계를 규명하기 위하여 Pearson' 상관계수를 이용하여 그 관계를 파악하였다. Landsat 8이 촬영되는 시기를 포함하는 총 20개의 현장실측 데이터가 수집되었으며 Landsat 8의 11개의 밴드 중, 밴드2, 3, 4의 반사도 값이 총인과 총질소를 탐지하는데 있어서 가장 상관성 높은 것으로 나타났다. 총질소는 유의수준 0.05에서 밴드2(0.48), 3(0.62), 4(0.57)과 높은 양의 상관관계를 보였으며, 총인의 경우, 유의수준 0.01에서 밴드2(0.59), 3(0.59), 4(0.58)로 높은 양의 상관관계를 나타냈다. 5번 밴드는 유의수준을 벗어남으로써 두 수질인자를 탐지하는데 상관성이 떨어지는 것으로 나타났다. 상관성이 높았던 밴드간의 조합을 통해서 총질소와 총인에 대한 각각의 최적 회귀식이 다중 회귀식을 근거로 구축되었다. 유도된 회귀식으 로 계산된 총질소와 총인의 농도값은 통계기법인 Bias와 RMSE를 이용하여 현장실측데이터들과 비교·검증되었다. 최종적으로, 2014년 4월 21과 2013년 11월 12일에 대한 맵핑을 수행함으로써 총질소와 총인의 공간적인 분포를 시각적으로 확인할 수 있었다.

본 연구에서는 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B43 V7 (25 km)의 월 누적 격자 강우량을 1 km 해상도로 상세화하기 위해 Support Vector Machine (SVM) 회귀를 활용한 상세화 기법을 제안하였다. 비선형 예측모델인 SVM은 상세화의 기반이 되는 다양한 수문기상인자와 강우 발생간의 월별 상관성 구축에 효율적으로 활용되었다. 상세화된 격자 강우는 전국에 고루 분포한 64개 지점 관측 강우와의 비교 분석을 통해 상세화 이전의 격자 강우 보다 다소 개선된 정확도를 지니는 것으로 확인되었다. 특히, 상세화 이전 격자 강우가 지니는 양의 Bias가 효과적으로 개선되었다. 상세화 전후의 공간분포 비교에서 두 분포는 평균적으로 유사했으나, 상세화 이전 강우의 공간분포에서 나타나지 않았던 강우의 국지적 특성이 상세화된 공간분포를 통해 잘 표현되는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 일부 지점의 과소 및 과대산정이 상세화를 통해 개선되어 전반적인 정확도 향상에 기여하였음을 확인했다. 본 연구에서 제안된 상세화 기법이 적용된 격자 강우는 모델의 정확도 향상을 위한 고해상도 입력자료로 활용될 수 있으며, 추후 연구에서는 SVM 외에 다른 회귀 방식을 활용하여 최적의 강우 상세화 기법 개발에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

정규식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index)는 각종 수문모델, 지표-대기 모델에 입력 자료로 사용되는 인자로대기와지표사이의에너지교환및수문기상학적인자의변동성을파악하는데매우중요하다. 이에따라, 식생고유의 분광반사 특성을 이용하여 인공위성으로 관측하는 NDVI 값의 정확한 모의를 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내 최초의 정지궤도위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS)에서 산출된 정규식생지수의 적용성을판단하기위해Maximum Value Composite (MVC) 방법을활용하여산정한16일단위, 8일단위의정규식생지수와 MODerate-resolution Imaging Spectro-radiometer (MODIS) 센서에서 관측된 정규식생지수와 비교 검증을 실시하였다. 그 결과 16일 단위와 8일 단위 NDVI 모두 좋은 결과를 나타내었다. 이러한 결과를 토대로 COMS의 활용 가능성을 확인할 수 있었으며 추후 수문 생태학적 연구에 중요한 자료로 사용될 수 있을 것이다.

방출장파복사량은 수치예보모형, 수문모형, 증발산 등에 사용되는 인자로 지구의 에너지 균형을 이해하는데 필수적이다. 현재 국내외에서는 이를 정확하게 관측하기가 어려우며, 또한 공간적인 제약이 따른다. 따라서, 본 연구에서는 원격탐사기술을 적용함으로써 지상관측의 단점을 보완하기 위해 정지궤도 위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS)를 사용하여 방출장파복사량(Outgoing Longwave Radiation, Rlu)를 계산하였다. 이 자료의 검증을 위해 유량조사사업단에서 운영·관리하는 청미천/설마천 Flux Tower의 자료를 사용하여 계산된 Rlu와 MODIS 위성자료를 사용하여 계산된 Rlu를 비교 및 검증하였다. 전반적으로 COMS의 자료가 높은 상관계수를 나타내어 COMS의 사용가능성을 보여주었다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 COMS를 이용한 증발산 산정 연구를 할 계획이다.

기후변화로 야기될 수 있는 태양복사에너지의 공간적인 불균형은 수자원을 포함한 전반적인 생태 시스템에서의 에너지 불균형을 초래한다. 따라서 정확한 에너지의 흐름을 이해하기 위하여 정량적인 관측을 목적으로 하는 플럭스 타워가 세계 곳곳에 설치되어 운영되고 있다. 국내의 주요 지역에서도 플럭스 타워를 통안 관측이 실시되고 있는 데, 본 연구에서는 이 중 설마천과 청미천 유역의 플럭스 타워의 자료를 대상으로 수문기상 및 생태학적으로 중요한 역할을 하는 에너지원인 하향 단파 및 장파 복사량과 순복사량을 기존의 연구에서 제안된 물리식을 기반으로 계산하고, 산정된 순복사량과 관측 자료를 비교·검증하였다. 이를 통하여 관측이 미흡한 수문기상인자에 대해 기존의 물리적인 방법의 사용 가능성 및 관측 자료의 활용 가능성을 확인하였다.

지표면 온도는 수문기상학에서 매우 중요한 인자로써 지면-대기의 상호순환을 이해하는 데 필수적인 요소이다. 따라서 지표면 온도를 정확하게 산출하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 국내에서는 현재까지 시·공간적으로 일정한 자료를 대상으로 한 연구가 미흡한 상황이다. 본 연구에서는 국내 최초의 정지궤도 위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS)의 지표면 온도 자료를 사용하여 MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 센서를 탑재한 위성(Terra/Aqua)에서 제공되는 지표면 온도와 비교·분석을 실시하였다. 또한, COMS 자료의 정확성 확인을 위하여 지상관측지점의 자료와 비교하였다. 그 결과 MODIS와의 비교에서는 COMS가 Aqua/Terra에 비하여 전체적으로 과소산정되었으며, Aqua보다는 Terra와 비슷한 경향을 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 지상 관측 일평균자료와의 비교에서도 COMS가 과소 산정되는 것으로 나타났다. 각각의 오차는 알고리즘 사용 인자의 차이, 자료의 시간적 차이, 외부적인 요인 등으로 인해 발생하는 것으로 판단된다. 그러나 전체적인 경향성이 비슷한 것으로 나타나 COMS의 활용 가능성을 확인할 수 있었으며, 추후보다 정확한 검·보정에 대한 연구가 필요한 실정이다.

기후변화의 영향으로 인한 기상·지상인자의 변화양상을 파악하는 것은 수문기상학적 순환과정을 이해하는데 매우 중요한 요소로 인식되고 있다. 특히 지표면과 대기 사이의 여러 기상요인, 지표면 온도, 강수량 등과 같은 수문기상학적 인자에 영향을 미치는 대기온도는 일상적으로 인간이 느끼기에는 큰 연관을 나타내지 않을지도 모른다. 하지만 수문기상인자의 미미한 변화로 인한 자연현상의 변동성은 그 영향 범위가 크게 작용하기 때문에 이런 수문기상학적인자들을 정량적으로 관측하기 위한 노력이 가중 되고 있다. 하지만 아직까지 기후변화로 인한 현상을 파악하기에는 경제·인력적 부족, 기후변화 관련인자의 관측자료 부족, 관련 연구부족 등으로 많은 제약이 따른다. 또한 지점자료의 공간적인 분포에서도 많은 오차와 문제점이 발생하기 때문에 이에 대한 대안이 요구되었다. 최근에는 원격탐사기법의 발달로 이러한 문제점들을 해결할 수 있으며, 인공위성을 이용하여 시공간적인 측면에서 양질의 자료를 제공할 수 있다. 기존에 수문기상인자를 관측하는데 많은 위성들이 이용되어왔으나 위성의 노후화 및 연속적인 자료의 취득이 어려웠다. 기존의 궤도위성들에 비해 정지궤도 위성은 그 자료의 제공 측면에서 시공간적으로 뛰어나다. 이에 2010년에 발사된 정지궤도 위성인 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS)을 이용하였으며, COMS product인 지표면온도(Land Surface Temperature, LST)를 사용하였다. 이 자료를 이용하여 지상관측에서 관측되는 수문기상인자들과의 연관성 및 관계성을 파악하였다. 각각의 인자의 상호관계를 파악하는 것이야 말로 자연재해로 인한 기상이변이 대두되고 있는 이 시기에 예방·대비체계를 구축할 수 있을 것이다.

기후변화에 따른 다양한 자연 재해들이 발생함에 따라 수자원 분야에서도 이에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 수자원 분야는 인류의 생존과 직결되어 있는 물 관련 이슈인 홍수, 가뭄, 물 부족 등의 문제점이 나타나고 있으며, 크게는 물 순환에 영향을 받게 되어 그에 따른 연구가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 수자원 분야 연구의 일환으로 수문·기상학적 인자들을 산출하기 위하여 지면 모형 중 하나인 Common Land Model (CLM)을 사용하였다. 모형의 구동을 위한 자료는 한반도지표자료동화체계(Korea Land Data Assimilation System; KLDAS)의 자료를 사용하였다. 한반도지표자료동화체계는 다양한 자료를 사용하여 지면 모형에 강제시켜 신뢰할 만한 결과를 산출해낸다. 모형의 결과는 국내 KoFlux 관측 지점 중 하나인 해남의 자료와 비교한다. 이를 통하여 아직 미흡한 CLM 모형에 대한 국내 및 동북아시아 지역에 대한 사용 가능성을 확인하고, 추후 더 많은 관측 자료와 비교·검증할 예정이다.