지면반사도 정보는 열평형 및 환경/기후 모니터링에 중요하다. 본 연구에서는 정지궤도위성의 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS) 관측에서 300-500 nm 파장 영역의 지면반사도 산출 시에 오차 유발 요 소에 대한 민감도를 조사하였다. 장차 GEMS 지면반사도 산출 시에 오차 분석을 위하여 극궤도 위성의 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS; 공간 해상도 1 km×1 km) 자료 및 Ozone Mapping Instrument (OMI; 12 km×24 km) 자료 그리고 복사전달모델 수치실험도 분석에 사용하였다. 본 연구에서 오차 유발 요소는 구름, 레일리 산란, 에어로졸, 오존 그리고 지면 특성이다. GEMS 저해상도(8 km×7 km)에서의 구름 탐지율은 MODIS 대비 약 79% 이었으나, GEMS 화소의 운량이 40% 이하에서는 상대적으로 낮았다. 이러한 경향은 구름 이외의 다른 효과(에어로졸, 지면 특성)로 인하여 주로 발생하였다. RGB 영상과 복사전달모델 계산을 기초로 조사된 레일리 산란 효과는 육지에 비하여 해양 지역에서 뚜렷하였다. 지면반사도가 0.2보다 작은 경우에 위성관측 대기상단 반사도는 에어로졸 양에 비례 하였으나, 0.2보다 큰 경우에는 그 반대 경향을 보였다. 또한 에어로졸 양에 의한 지면반사도 산출 오차는 자외선 영역 에서 파장에 따라 급격하게 증가하였으나, 가시광선에서는 일정하거나 다소 감소하였다. 오존 흡수는 자외선 영역(328- 354 nm) 중 328 nm에서 가장 크게 나타났다. 지면반사도가 0.15인 육지 경우에 음의 오존전량 아노말리(-100 DU)로 인한 지면반사도 산출 오차는 +0.1이었다. 본 연구는 GEMS 위성관측을 이용한 지면반사도 원격탐사의 정확도를 높이 는데 기여할 수 있다.

본 연구에서는 위성관측 표면온도 및 해당 온도경향의 불확실성을 조사하기 위하여 북반구(30-90˚N) 해양 지역에서 2003-2014년 4월 16-24일 기간에 세 종류의 위성관측 자료(MODIS IST, AIRS/AMSU SST, AIRS only SST)를 상호 비교하였다. AIRS/AMSU 표면온도값에 비하여 MODIS는 해빙과 해수의 경계지역에서 계통적으로 최대 1.6 K 높은 반면에, 해빙 지역에서는 2 K 낮았다. 이러한 주요 원인은 표면온도 산출알고리즘의 해표 정보(e.g., 해빙 탐지)를 위하여 MODIS는 적외 채널만을 사용하는 반면에, AIRS/AMSU는 마이크로파 및 적외 채널을 함께 사용하는 데에 있다. 미국 항공우주국(NASA's Goddard Space Flight Center; NASA/GSFC)은 AMSU-A의 노후화를 대비하기 위하여 AIRS/AMSU 알고리즘을 일부 수정하여 AIRS only 알고리즘을 개발하였다. AIRS/AMSU와 AIRS only 표면온도 사이에 평균 제곱근 오차(RMSE)값은 30-90˚N 해양 지역에서 0.55 K이며, 편차(bias)는 0.13 K이었으며, 해빙/해수 경계 지역에서는 이들 차이가 더 크게 나타났다. 해빙 경계지역에서 AIRS/AMSU와 AIRS only 간의 차이가 다른 지역에 비하여 큰 이유는 AIRS only 알고리즘이 AMSU 마이크로파 자료 대신에 GCM (NOAA Global Forecast System) 온도 산출물을 사용하는 데에 있다. 세 종류의 위성관측 표면온도 자료는 70-80˚N 위도대에서 유의적인 온도증가(0.23-0.28Kyr-1)를 보였다. 위성관측 표면온도들 간에 계통적인 불일치는 같은 방향(온도증가 또는 온도감소)으로 해당 온도경향 값들 간의 차이에 영향을 줄 수 있다.

북동아시아 해역에서 10년 동안 관측된 광범위한 해양관측 자료와 인공위성 자료를 이용하여 인공위성이 관측한 해수면온도의 정확도를 평가하고 오차(인공위성 해수면온도-실측수온)의 특성을 조사하였다. 845개의 일치점 자료를 분석한 결과 위성 해수면온도 (MCSST)는 해양 관측치에 대해 0.89˚C의 제곱평균오차와 0.18˚C의 편차를 보였다. 위성 수온의 오차는 40˚N에서 ±3˚C에 달하는 위도에 따른 의존성을 보였는데 이는 고위도 해역에 존재하는 작은 소용돌이, 해류, 열전선의 큰 시공간적 변동성과 관련 있는 것으로 판단된다. 많은 수의 위성 해수면온도 자료는 겨울철에 해양관측치보다 낮게 산출되고 여름철에는 높게 산출되는 경향이 있었다. 이러한 계절적 의존성은 인공위성 표층부이 자료가 아닌 해양조사선과 계류부이의 수온자료에서 발견되었는데 해양 상층의 수 m 이내에 강한 수직적 수온 구배가 있음을 보여준다. 본 연구는 인공위성 자료로부터 해수면온도를 산출할 때 해양 피층과 그 아래 층 사이의 수온 차이를 고려하고 보정하려는 노력이 필요함을 강조한다.

면적평균강우량의 산정은 가용 수자원의 정확한 양을 파악하고 강우-유출해석에 필수적인 입력자료이기 때문에 매우 중요하다. 이와 같은 면적평균강우량의 정확한 산정을 위한 필수적인 조건은 강우관측망의 균일한 공간적 분포이다. 본 연구에서는 보다 향상된 유역 면적평균강우량 산정을 위한 강우관측망의 공간분포 평가방법론을 제시하고, 이를 5대강 유역에 적용하였다. 강우관측소의 공간적 분포 특성은 최근린 지수(nearest neighbor index)를 이용하여 정량화하였다. 유역별 강우관측소의 공간적 분포가 면적평균강우량 산정에 미치는 영향을 평가하기 위하여 2005년~2014년의 강우사상에 대해 산술평균법, 티센가중법, 추정이론을 이용하여 면적평균강우량을 산정하고 각 경우에 대해 추정오차를 평가하였다. 적용 유역에 대해 수문학적 유출특성을 고려하여 분할된 중유역을 바탕으로 강우관측소의 공간적 특성을 평가한 결과 국토교통부의 강우관측망은 최근린 지수가 1이상으로 공간적 분포가 상당히 분산되어 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 국토교통부의 강우관측소 설치 목적인, 즉, 강우-유출 해석의 입력자료인 면적평균강우량을 정도 있게 추정하기 위한 목적에 상당히 배치된다. 아울러 면적평균강우량의 추정오차를 공간분포가 우수한 중유역과 상대적으로 떨어지는 중유역에 대해 산정한 결과 공간분포가 떨어지는 중유역에서 상대적으로 면적평균강우량의 오차가 더욱 크게 산정됨을 확인하였다. 이는 공간적 변동성이 큼으로 인해 면적평균강우량의 추정에 큰 오차가 포함되기 때문이다. 면적평균강우량 산정 방법별 가중치를 산정한 결과 공간분포가 우수한 유역에서는 가중치의 편차가 작아 공간적 변동성이 작음을 재확인하였다. 향후 관할 기관별 목적에 의해 강우관측망을 평가한다면 보다 설득력이 있는 관측망 평가가 가능할 것이다.

이중편파레이더는 강수의 형태를 구분하고 대기 중의 기상 현상뿐만 아니라 비강수에코에 대한 정보를 제공하기 때문에 보다 정확한 강수량 추정을 가능하게 한다. 그러나 수직, 수평으로 진동하는 전파를 송 수신하여 생성되는 이중편파레이더 관측변수들은 레이더 자체가 갖는 시스템적 관측오차를 포함하기 때문에 정량적 강수량 추정을 위해서는 이에 대한 보정이 필수적이다. 본 연구에서는 2차원 영상우적계(2-Dimensional Video Disdrometer, 이하 2DVD) 관측 자료를 이용하여 비슬산 이중편파레이더가 갖는 Z, ZDR 관측오차를 계산한 후, 관측오차 보정에 따라 강수량이 정량적으로 얼마나 개선되는지를 살펴보았다. 총 33강수사례에 대한 분석결과, Z는 약-0.3~5.5 dB, ZDR는 -0.1~0.6 dB의 관측오차를 가지며, 대부분의 사례에서 Z와 ZDR는 모의된 값보다 낮게 관측하였다. 관측오차를 보정한 전 후 산출된 이중편파레이더 강수량 추정값을 지상관측 강우강도와 비교한 결과, 평균 bias와 RMSE는 각각 1.54 mm/hr, 1.73 mm/hr로 보정 전의 1.69 mm/hr, 2.54 mm/hr 보다 감소함으로써 지상우량계 관측값 대비 레이더 강수량 추정값이 약 7~61% 향상되었다.

Fixed Electromagnetic Wave Surface Velocimetry (Fixed EWSV) has been started to be used to measure flood discharge in the mountain stream, since it has various advantages such that it works well to continuously measure stream discharge even in the night time as well as very strong weather. On the contrary, the Fixed EWSV only measures single point surface velocity, thus it does not consider varying feature of the transverse velocity profile in the given stream cross-section. In addition, a conventional value of 0.85 was generally used as the ratio for converting the measured surface velocity into the depth-averaged velocity. These aspects could bring in error for accurately measuring the stream discharge. The capacity of the EWSV for capturing rapid flow velocity was also not properly validated. This study aims at conducting error analysis of using the EWSV by: 1) measuring transverse velocity at multiple points along the cross-section to assess an error driven by the single point measurement; 2) figuring out ratio between surface velocity and the depth-averaged velocity based on the concurrent ADCP measurements; 3) validating the capacity of the EWSV for capturing rapid flow velocity. As results, the velocity measured near the center by the fixed EWSV overestimated about 15% of the cross-sectional mean velocity. The converting ratio from the surface velocity to the depth-averaged velocity was 0.8 rather than 0.85 of a conventional ratio. Finally, the EWSV revealed unstable velocity output when the flow velocity was higher than 2 m/s.

강우관측망 평가는 가용한 수자원의 정확한 양을 파악하기 위해, 또한 강우-유출의 해석에 있어서 입력자료로 사용되는 면적평균강우량의 적절한 추정을 위해 중요하다. 따라서 강우관측망의 평가와 보완은 유역의 전반에 걸쳐 내린 면적평균강우량을 산정하기 전에 반드시 고려되어야 할 부분이다. 관측소 설치의 다양한 목적인 면적평균강우량의 정도 있는 추정을 고려하면 강우관측소는 공간적으로 균등하게 설치된 경우가 가장 이상적이다. 이에 본 연구에서는 보다 향상된 유역 면적평균강우량 산정을 위한 평가방법론을 제시하고, 4대강 유역 및 섬진강 유역에 대해 강우관측망의 공간적 특성을 파악하였다. 강우관측소의 공간적 분포 특성은 최근린 지수(nearest neighbor index)를 이용하여 정량화하였다. 아울러 2013년의 강우사상에 대해 산술평균법, 티센법, 추정이론을 이용하여 면적평균강우량을 산정하고 각 경우에 대해 오차를 평가하였다. 그 결과 공간분포가 우수한 유역은 면적평균강우량의 추정오차가 상대적으로 작으며, 반대로 공간분포가 왜곡된 유역의 경우는 상대적으로 추정오차가 큼을 확인하였다.

본 연구에서는 차폐 등을 이유로 레이더 강우가 대상 유역 또는 소유역을 완전하게 포괄하지 못하는 경우에 대해 가용한 레이더 강우를 이용하여 면적평균강우를 산정하는 경우에 포함될 수 있는 오차의 규모를 추정하였다. 본 연구는 한강 유역의 강우관측에 강화 레이더를 이용하는 경우를 적용 예로 살펴보았다. 한강 유역을 수자원단위지도의 중권역에 해당하는 총 20개의 소유역으로 나누어 검토할 경우, 총 소유역 중 강화 레이더로 완전히 관측되는 경우는 총 5개에 불

강우계측망이나 인공위성을 이용하여 어떤 지역의 강우를 관측할 경우 각 관측방법의 특성에 따라 관측오차가 발생하게 된다. 즉, 강우계측망을 이용할 경우 관측된 강우는 시간적으로 연속이지만 공간적으로는 불연속의 특성을 갖게 되고 인공위성을 이용하는 경우 강우는 공간적으로는 연속이지만 시간적으로 불연속인 특성을 나타내게 된다. 이에 따라 관측오차의 계산은 강우의 시간적-공간적 통rP특성과 관측방법에 따라 각각 다르게 정량화된다. 현재 이 문제와 관련하여 No