• Research Article

    Spatial distribution and uncertainty of daily rainfall for return level using hierarchical Bayesian modeling combined with climate and geographical information

    기후정보와 지리정보를 결합한 계층적 베이지안 모델링을 이용한 재현기간별 일 강우량의 공간 분포 및 불확실성

    Lee, Jeonghoon, Lee, Okjeong, Seo, Jiyu, Kim, Sangdan

    이정훈, 이옥정, 서지유, 김상단

    Quantification of extreme rainfall is very important in establishing a flood protection plan, and a general measure of extreme rainfall is expressed ...

    극한 강우의 정량화는 홍수방어계획의 수립에 대단히 중요하며 극한 강우의 일반적인 척도는 T-년 재현기간으로 표현된다. 본 연구에서는 기후정보와 지리정보가 결합된 계층적 베이지안 모형을 ...

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    Quantification of extreme rainfall is very important in establishing a flood protection plan, and a general measure of extreme rainfall is expressed as an T-year return level. In this study, a method was proposed for quantifying spatial distribution and uncertainty of daily rainfall depths with various return periods using a hierarchical Bayesian model combined with climate and geographical information, and was applied to the Seoul-Incheon-Gyeonggi region. The annual maximum daily rainfall depth of six automated synoptic observing system weather stations of the Korea Meteorological Administration in the study area was fitted to the generalized extreme value distribution. The applicability and reliability of the proposed method were investigated by comparing daily rainfall quantiles for various return levels derived from the at-site frequency analysis and the regional frequency analysis based on the index flood method. The uncertainty of the regional frequency analysis based on the index flood method was found to be the greatest at all stations and all return levels, and it was confirmed that the reliability of the regional frequency analysis based on the hierarchical Bayesian model was the highest. The proposed method can be used to generate the rainfall quantile maps for various return levels in the Seoul-Incheon-Gyeonggi region and other regions with similar spatial sizes.


    극한 강우의 정량화는 홍수방어계획의 수립에 대단히 중요하며 극한 강우의 일반적인 척도는 T-년 재현기간으로 표현된다. 본 연구에서는 기후정보와 지리정보가 결합된 계층적 베이지안 모형을 이용하여 재현기간별 일 강우량의 공간 분포 및 불확실성을 추정하는 방법을 제시하고 이를 서울-인천-경기 지역에 적용하였다. 한국 기상청에서 운영 중인 서울-인천-경기 지역의 6개 종관기상관측소의 연 최대 일 강우량이 일반화된 극치 분포에 적합되었다. 지점 빈도해석과 지수 홍수법을 이용한 지역 빈도해석으로부터 도출된 재현기간별 일 강우량과의 비교를 통하여 제안된 방법의 적용성 및 신뢰도를 살펴보았다. 모든 지점과 모든 재현기간에서 지수홍수법에 의한 지역 빈도해석의 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났으며, 계층적 베이지안 모형에 의한 지역 빈도해석의 신뢰도가 가장 높은 것을 확인하였다. 제안된 방법은 서울-인천-경기 지역 및 공간적인 크기가 유사한 다른 지역에서 다양한 지속기간에 대한 확률강우량 지도를 생성하는데 사용될 수 있을 것이다.

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    October 2021
  • Research Article

    A study on the practical use of smart meter end-user demand data

    스마트미터 데이터 활용 방법에 대한 연구

    Park, Geunyeong, Jung, Donghwi, Jun, Sanghoon

    박근영, 정동휘, 전상훈

    This work introduces a new approach that classifies individual household water usage by examining the characteristics of smart meter end-user demand data ...

    이 연구는 스마트 미터 최종 사용자 수요 데이터의 특성을 조사하여 개별 가정용 물 사용량을 분류하는 새로운 접근방식을 도입한다. 여기서는 잘 알려진 비지도 ...

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    This work introduces a new approach that classifies individual household water usage by examining the characteristics of smart meter end-user demand data. Here, one of the most well-known unsupervised machine learning, K-means algorithm, is applied to classify water consumptions by each household. The intensity and duration of end-user demands are used as main features to determine the households with similar water consumption pattern. The results showed that 21 households are classified into 13 clusters with each cluster having one, two, three, or five houses. The reasoning why multiple households are classified into the same cluster is described in this paper with respect to the collected data and end-user water consumption behavior.


    이 연구는 스마트 미터 최종 사용자 수요 데이터의 특성을 조사하여 개별 가정용 물 사용량을 분류하는 새로운 접근방식을 도입한다. 여기서는 잘 알려진 비지도 기계학습법 중 하나인 K-means 알고리즘을 적용하여 각 가구별 물 사용 분류를 수행한다. 최종 사용자 수요의 물 사용강도와 지속시간은 물 수요 패턴이 유사한 가구를 결정하는 주요한 특징으로 사용된다. 그 결과 21가구가 13개의 군집으로 분류되었고 각 군집은 1가구, 2가구, 3가구 또는 5가구로 구성된다. 수집된 데이터 및 최종 사용자의 물 수요 패턴과 관련하여 여러 가구가 동일한 클러스터로 분류되는 이유를 본 논문에서 소개한다.

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    October 2021
  • Research Article

    Probabilistic assessment of causal relationship between drought and water quality management in the Nakdong River basin using the Bayesian network model

    베이지안 네트워크 모형을 이용한 낙동강 유역의 가뭄과 수질관리의 인과관계에 대한 확률론적 평가

    Yoo, Jiyoung, Ryu, Jae-Hee, Lee, Joo-Heon, Kim, Tae-Woong

    유지영, 유재희, 이주헌, 김태웅

    This study investigated the change of the achievement rate of the target water quality conditioned on the occurrence of severe drought, to ...

    본 연구에서는 낙동강 유역의 수질관리에 미치는 기상학적 가뭄의 영향을 평가하였다. 3개의 가뭄지수(30일-, 60일-, 90일-표준강수지수)를 바탕으로 심한 가뭄의 발생여부를 판단하고, 생화학적산소요구량 ...

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    This study investigated the change of the achievement rate of the target water quality conditioned on the occurrence of severe drought, to assess the effects of meteorological drought on the water quality management in the Nakdong River basin. Using three drought indices with difference time scales such as 30-, 60-, 90-day, i.e., SPI30, SPI60, SPI90, and three water quality indicators such as biochemical oxygen demand (BOD), total organic carbon (TOC), and total phosphorus (T-P), we first analyzed the relationship between severe drought occurrence water quality change in mid-sized watersheds, and identified the watersheds in which water quality was highly affected by severe drought. The Bayesian network models were constructed for the watersheds to probabilistically assess the relationship between severe drought and water quality management. Among 22 mid-sized watersheds in the Nakdong River basin, four watersheds, such as #2005, #2018, #2021, and #2022, had high environmental vulnerability to severe drought. In addition, severe drought affected spring and fall water quality in the watershed #2021, summer water quality in the #2005, and winter water quality in the #2022. The causal relationship between drought and water quality management is usufaul in proactive drought management.


    본 연구에서는 낙동강 유역의 수질관리에 미치는 기상학적 가뭄의 영향을 평가하였다. 3개의 가뭄지수(30일-, 60일-, 90일-표준강수지수)를 바탕으로 심한 가뭄의 발생여부를 판단하고, 생화학적산소요구량(BOD), 총유기탄소량(TOC), 그리고 총인(T-P)에 대한 목표수질 달성비율을 분석하여, 계절에 따른 중권역의 심한 가뭄 발생이 수질관리에 큰 영향을 미치는 지역을 구분하였다. 이러한 중권역에 대하여 베이지안 네트워크 모형을 이용한 가뭄-수질관리 간의 인과관계를 확률론적으로 해석하였다. 낙동강유역의 22개 중권역 중 4개의 중권역(#2005(영강), #2018(남강댐), #2021(밀양강), #2022(낙동강하구언))이 심한가뭄에 대한 수질관리에 취약성이 큰 것으로 나타났다. 또한, 봄과 가을철 수질관리에 미치는 가뭄의 영향이 가장 큰 지역은 #2021, 여름철은 #2005, 겨울철은 #2022인 것으로 나타났다. 이러한 가뭄과 수질관리 간의 인과관계에 대한 분석결과는 사전적 가뭄관리에서의 활용도가 클 것이다.

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    October 2021
  • Research Article

    Relationship between gross primary production and environmental variables during drought season in South Korea

    가뭄 기간 총일차생산량과 환경 변수 간 상관관계 분석

    Park, Jongmin, Lee, Dalgeun, Park, Jinyi, Choi, Minha

    박종민, 이달근, 박진이, 최민하

    Water stress and environmental drivers are important factors to explain the variance of gross primary production (GPP). Environmental drivers are used to ...

    총일차생산량은 물 스트레스와 환경 변수에 의해 크게 영향을 받는다. 총일차생산량과 환경변수의 상관관계는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 알고리즘과 process-based model에 적용되어 총일차생산량을 ...

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    Water stress and environmental drivers are important factors to explain the variance of gross primary production (GPP). Environmental drivers are used to generate GPP in Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) algorithm and process-based model. However, MODIS algorithm only consider the vapor pressure deficit (VPD) data while the process-based biogeochemical model also uses limited data to express water stress. We compared the relationship between environmental drivers and GPP from eddy covariance method, MODIS algorithm, and Community Land Model 4 (CLM 4) simulation in normal years and drought years. To consider water stress specifically, we used VPD and evaporative fraction (EF). We evaluated the effects from environmental drivers and EF towards GPP products using the structural equation modeling (SEM) in South Korea. We found that GPP products from MODIS algorithm and model simulation results were not restricted from VPD data if VPD was underestimated. We also found that in the cropland area, irrigation effects can relieve VPD effects to GPP. However, GPP products derived from MODIS and CLM 4 had limitation to explain the irrigation effects to GPP. Overall, these results will enhance the understanding of GPP products derived from MODIS and CLM 4.


    총일차생산량은 물 스트레스와 환경 변수에 의해 크게 영향을 받는다. 총일차생산량과 환경변수의 상관관계는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 알고리즘과 process-based model에 적용되어 총일차생산량을 계산하는데 활용된다. 그러나 MODIS 알고리즘에서는 물 스트레스를 수증기압차이(vapor pressure deficit)로만 고려하고 있으며, process-based model에서도 제한된 변수만으로 물 스트레스를 표현하여 총일차생산량을 산출하고 있다. 본 연구에서는 에디 공분산 기법, MODIS 알고리즘, 그리고 Community Land Model 4 (CLM 4) 시뮬레이션 결과에서 얻어진 총일차생산량이 환경 변수와 가지는 상관관계를 평년과 가뭄연도를 대상으로 분석하였다. 물 스트레스를 대표하는 지수는 수증기압차이와 evaporative fraction (EF)가 사용되었다. 본 연구에서는 structural equation modeling (SEM)을 활용하여 환경 변수와 EF가 총일차생산량에 끼치는 영향을 수치화하여 평가하였다. SEM을 통해 상관성을 분석한 결과, 수증기압차이가 과소평가될 경우 MODIS 알고리즘과 CLM 4 시뮬레이션에서 생산된 총일차생산량이 수증기압차이로부터 받는 영향이 제한적임을 확인하였다. 에디 공분산 기법으로 산출한 총일차생산량의 상관성 분석 결과, 경작지에서는 관개작업으로 인해 수증기압차이가 총일차생산량에 끼치는 영향이 감소하였으나 MODIS와 CLM 4에서 산출된 총일차생산량 데이터는 이러한 관개작업의 영향을 설명하는데 제한적이었다. 본 연구결과는 MODIS와 CLM 4에서 산출된 총일차생산량의 특성을 이해하고 한계를 분석하는 연구에 도움을 줄 것으로 예상된다.

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    October 2021
  • Research Article

    Data collection strategy for building rainfall-runoff LSTM model predicting daily runoff

    강수-일유출량 추정 LSTM 모형의 구축을 위한 자료 수집 방안

    Kim, Dongkyun, Kang, Seokkoo

    김동균, 강석구

    In this study, after developing an LSTM-based deep learning model for estimating daily runoff in the Soyang River Dam basin, the accuracy ...

    본 연구는 소양강댐 유역을 대상으로 LSTM 기반의 일유출량 추정 딥러닝 모형을 개발한 후, 모형구조 및 입력자료의 다양한 조합에 대한 모형의 정확도를 살폈다 ...

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    In this study, after developing an LSTM-based deep learning model for estimating daily runoff in the Soyang River Dam basin, the accuracy of the model for various combinations of model structure and input data was investigated. A model was built based on the database consisting of average daily precipitation, average daily temperature, average daily wind speed (input up to here), and daily average flow rate (output) during the first 12 years (1997.1.1-2008.12.31). The Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE) and RMSE were examined for validation using the flow discharge data of the later 12 years (2009.1.1-2020.12.31). The combination that showed the highest accuracy was the case in which all possible input data (12 years of daily precipitation, weather temperature, wind speed) were used on the LSTM model structure with 64 hidden units. The NSE and RMSE of the verification period were 0.862 and 76.8 m3/s, respectively. When the number of hidden units of LSTM exceeds 500, the performance degradation of the model due to overfitting begins to appear, and when the number of hidden units exceeds 1000, the overfitting problem becomes prominent. A model with very high performance (NSE=0.8~0.84) could be obtained when only 12 years of daily precipitation was used for model training. A model with reasonably high performance (NSE=0.63-0.85) when only one year of input data was used for model training. In particular, an accurate model (NSE=0.85) could be obtained if the one year of training data contains a wide magnitude of flow events such as extreme flow and droughts as well as normal events. If the training data includes both the normal and extreme flow rates, input data that is longer than 5 years did not significantly improve the model performance.


    본 연구는 소양강댐 유역을 대상으로 LSTM 기반의 일유출량 추정 딥러닝 모형을 개발한 후, 모형구조 및 입력자료의 다양한 조합에 대한 모형의 정확도를 살폈다. 첫 12년(1997.1.1-2008.12.31) 동안의 유역평균 일강수량, 일기온, 일풍속 (이상 입력), 일평균 유량 (출력)으로 이루어진 데이터베이스를 기반으로 모형을 구축하였으며, 이후 12년(2009.1.1-2020.12.31) 동안의 자료를 사용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)와 RMSE를 살폈다. 가장 높은 정확도를 보인 조합은 64개의 은닉유닛을 가진 LSTM 모형 구조에 가능한 모든 입력자료(12년치의 일강수량, 일기온, 일풍속)를 활용한 경우로서 검증기간의 NSE와 RMSE는 각각 0.862와 76.8 m3/s를 기록하였다. LSTM의 은닉유닛이500개를 초과하는 경우 과적합으로 인한 모형의 성능 저하가 나타나기 시작했으며, 1000개를 초과하는 경우 과적합 문제가 두드러졌다. 12년치의 일강수만 입력자료로 활용한 경우에도 매우 높은 성능(NSE=0.8~0.84)의 모형이 구축되었으며, 한 해의 자료만을 활용하여 학습한 경우에도 충분히 활용 가능한 정확도(NSE=0.63~0.85)를 가진 모형을 구축할 수 있었다. 특히 유량의 변동성이 큰 한 해의 자료만을 활용하여 모형을 학습한 경우 매우 높은 정확도(NSE=0.85)의 모형이 구축되었다. 학습자료가 중유량과 양극한의 유량을 모두 포함한 경우라면 5년 이상의 입력자료는 모형의 성능을 크게 개선시키지 못했다.

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    October 2021
  • Research Article

    Development of the spatiotemporal vulnerability assessment method for groundwater resources management at mountainous regions in Korea considering surface water-groundwater interactions

    지표수-지하수 연계를 고려한 국내 내륙산간지역 시공간적 지하수자원 관리 취약성 평가 기법 개발

    Lee, Jae-Beom, Agossou, Amos, Kim, Geon, Yang, Jeong-Seok

    이재범, 아거쑤아모스, 김건, 양정석

    In this study, assessment of vulnerability in the management of spatio-temporal groundwater resources considering the surface water-ground water interactions was conducted in ...

    본 연구에서는 국내 내륙산간지역의 행정구역을 대상으로 지표수-지하수연계를 고려한 시공간적 지하수자원 관리 취약성 평가를 수행하였다. 내륙산간지역을 4개 산지권역으로 구분하고 지표수-지하수 연계를 고려할 수 ...

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    In this study, assessment of vulnerability in the management of spatio-temporal groundwater resources considering the surface water-ground water interactions was conducted in administrative districts of mountainous regions in Korea. Mountainous regions were classified into four regions and spatial groundwater resources management vulnerability assessment criteria were selected to consider the surface water-ground water interactions. Paju in the central mountainous region, Gapyeongin the mountains region, Gurye in the southwestern mountainous region, and Yangsan in the southeastern mountainous region were selected as a result of the selection of vulnerable area for groundwater resources management. Assessment of the Monthly vulnerability to groundwater resource management due to changes in groundwater levels and infiltration was carried out in the selected areas. As a result of monthly vulnerability to groundwater resources management, December ~ Feburary was assessed as vulnerable to groundwater resource management. The results of this study are expected to contribute to the more efficient groundwater resource management measures by administrative district


    본 연구에서는 국내 내륙산간지역의 행정구역을 대상으로 지표수-지하수연계를 고려한 시공간적 지하수자원 관리 취약성 평가를 수행하였다. 내륙산간지역을 4개 산지권역으로 구분하고 지표수-지하수 연계를 고려할 수 있는 공간적 지하수자원 관리 취약성 평가 지표를 선정하였다. 지하수자원 관리 취약지역 선정 결과 중부산야권역의 파주시, 산악권역의 가평군, 남서산야권역의 구례군, 남동산야권역의 양산시가 선정되었다. 선정된 지역에 대하여 지하수위 및 침투량의 변동에 따른 월 단위 지하수자원 관리 취약 시기 평가를 수행하였다. 월 단위 지하수자원 관리 취약시기 평가 결과 12 ~ 2월이 지하수자원 관리에 취약한 시기로 평가되었다. 본 연구의 결과는 지하수자원 관리 취약 지역과 취약 시기 평가 기법 및 결과를 제공함으로써 행정구역 별 보다 효율적인 지하수자원 관리 방안 도출에 기여할 것으로 기대된다.

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    October 2021
  • Research Article

    Evaluation of applicability of linkage modeling using PHABSIM and SWAT

    PHABSIM과 SWAT을 이용한 연계모델링 적용성 평가

    Kim, Yongwon, Byeon, Sangdon, Park, Jinseok, Woo, Soyoung, Kim, Seongjoon

    김용원, 변상돈, 박진석, 우소영, 김성준

    This study is to evaluate applicability of linkage modeling using PHABSIM (Physical Habitat Simulation System) and SWAT (Soil and Water Assessment Tool ...

    본 연구는 안동댐 하류(4,565.7 km2)를 대상으로 준분포형 수문모델인 SWAT과 서식처모델인 PHABSIM을 연계하여 적용성을 평가하고, 대상어종에 대해 환경생태유량을 ...

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    This study is to evaluate applicability of linkage modeling using PHABSIM (Physical Habitat Simulation System) and SWAT (Soil and Water Assessment Tool) and to estimate ecological flow for target fishes of Andong downstream (4,565.7 km2). The SWAT was established considering 2 multi purpose dam (ADD, IHD) and 1 streamflow gauging station (GD). The SWAT was calibrated and validated with 9 years (2012 ~ 2020) data of 1 stream (GD) and 2 multi-purpose dam (ADD, IHD). For streamflow and dam inflows (GD, ADD and IHD), R2, NSE and RMSE were 0.52 ~ 0.74, 0.48 ~ 0.71, and 0.92 ~ 2.51 mm/day respectively. As a result of flow duration analysis for 9 years (2012 ~ 2020) using calibrated streamflow, the average Q185 and Q275 were 36.5 m3/sec (-1.4%) and 23.8 m3/sec (0%) respectively compared with the observed flow duration and were applied to flow boundary condition of PHABSIM. The target stream was selected as the 410 m section where GD is located, and stream cross-section and hydraulic factors were constructed based on Nakdong River Basic Plan Report and HEC-RAS. The dominant species of the target stream was Zacco platypus and the sub-dominant species was Puntungia herzi Herzenstein, and the HSI (Habitat Suitability Index) of target species was collected through references research. As the result of PHABSIM water level and velocity simulation, error of Q185 and Q275 were analyzed -0.12 m, +0.00 m and +0.06 m/s, +0.09 m/s respectively. The average WUA (Weighted Usable Area) and ecological flow of Zacco platypus and Puntungia herzi Herzenstein were evaluated 76,817.0 m2/1000m, 20.0 m3/sec and 46,628.6 m2/1000m, 9.0 m3/sec. This results indicated Zacco platypus is more adaptable to target stream than Puntungia herzi Herzenstein.


    본 연구는 안동댐 하류(4,565.7 km2)를 대상으로 준분포형 수문모델인 SWAT과 서식처모델인 PHABSIM을 연계하여 적용성을 평가하고, 대상어종에 대해 환경생태유량을 산정하였다. 대상유역 내 다목적 댐 2개(안동댐: ADD, 임하댐: IHD)의 실제운영자료를 구축하여 SWAT에 적용하였으며 추가로 1개의 수위관측소(구담: GD)을 선정하여 ADD, IHD, GD에 대해 유입·유출량 검보정을 수행하였다. 검보정 결과 R2는 0.52 ~ 0.74, NSE는 0.48 ~ 0.71, RMSE는 0.92 ~ 2.51 mm/day로 분석되었다. 검보정된 GD의 유출량을 이용하여 2012년부터 2020년까지의 유황분석을 실시한 결과, 관측값의 유황분석 결과와 비교하여 평균 Q185는 36.5 m3/sec (-1.4%), 평균 Q275는 23.8 m3/sec (0%)로 분석되어 Q185와 Q275를 PHBASIM의 유량경계조건으로 적용하였다. PHABSIM의 대상하천은 GD가 위치한 410 m 구간으로 선정하였고 하천기본계획보고서 기반으로 하천단면 및 수리인자를 구축하였다. 대상하천의 우점종은 피라미, 아우점종은 돌고기로 분석되었으며 문헌조사를 통해 대상어종의 HSI를 수집하였다. PHABSIM 수위 모의결과, Q185, Q275에서 각각 -0.12, +0.00 m의 오차가 발생하였고, 유속모의의 경우 Q185, Q275에서 각각 +0.06, +0.09 m/s의 오차가 발생하여 연계모의가 적절하게 된 것을 확인하였다. PHABSIM의 서식처 모의 결과, 피라미의 평균 가중가용면적 WUA와 환경생태유량은 76,817.0 m2/1000m, 20.0 m3/sec, 돌고기의 평균 WUA와 환경생태유량은 46,628.6 m2/1000m, 9.0 m3/sec로 분석되어 피라미가 돌고기보다 대상하천에 대해 적응성이 높은 것을 확인할 수 있었다.

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    October 2021
  • Research Article

    Evaluation of satellite-based evapotranspiration and soil moisture data applicability in Jeju Island

    제주도에서의 위성기반 증발산량 및 토양수분 적용성 평가

    Jeon, Hyunho, Cho, Sungkeun, Chung, Il-Moon, Choi, Minha

    전현호, 조성근, 정일문, 최민하

    In Jeju Island which has peculiarity for its geological features and hydrology system, hydrological factor analysis for the effective water management is ...

    제주도는 지질 및 수문계의 특이성으로 인해 수문기상인자 분석을 통한 수문 분석 및 효율적인 물관리가 필수적이다. 하지만 수문기상인자의 지상관측자료는 주변 환경에 의한 영향이 ...

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    In Jeju Island which has peculiarity for its geological features and hydrology system, hydrological factor analysis for the effective water management is necessary. Because in-situ hydro-meteorological data is affected by surrounding environment, the in-situ dataset could not be the spatially representative for the study area. For this reason, remote sensing data may be used to overcome the limit of the in-situ data. In this study, applicability assessment of MOD16 evapotranspiration data, Globas Land Data Assimilation System (GLDAS) based evapotranspiration/soil moisture data, and Advanced SCATterometer (ASCAT) soil moisture product which were evaluated their applicability on other study areas was conducted. In the case of evapotranspiration, comparison with total precipitation and flux-tower based evapotranspiration were conducted. And for soil moisture, 6 in-situ data and ASCAT soil moisture product were compared on each site. As a result, 57% of annual precipitation was calculated as evapotranspiration, and the correlation coefficient between MOD16 evapotranspiration and GLDAS evapotranspiration was 0.759, which was a robust value. The correlation coefficient was 0.434, indicating a relatively low fit. In the case of soil moisture, in the case of the GLDAS data, the RMSE value was less than 0.05 at all sites compared to the in-situ data, and a statistically significant result was obtained as a result of the significance test of the correlation coefficient. However, for satellite data, RMSE over than 0.05 were found at Wolgak and there was no correlation at Sehwa and Handong points. It is judged that the above results are due to insufficient quality control and spatial representation of the evapotranspiration and soil moisture sensors installed in Jeju Island. It is estimated as the error that appears when adjacent to the coast. Through this study, the necessity of improving the existing ground observation data of hydrometeorological factors is emphasized.


    제주도는 지질 및 수문계의 특이성으로 인해 수문기상인자 분석을 통한 수문 분석 및 효율적인 물관리가 필수적이다. 하지만 수문기상인자의 지상관측자료는 주변 환경에 의한 영향이 크게 작용하여 공간적인 대표성을 띄기 힘들며, 이를 극복하기 위해 원격탐사 방법이 사용된다. 본 연구에서는 제주도에서 기존에 다른 지역들에서 적용성이 검증된 바 있는 MOD16 증발산량, Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 증발산량, GLDAS 토양수분, Advanced SCATerometer (ASCAT) 토양수분 산출물들의 적용성을 평가하였다. 증발산의 경우 강수량과의 총량 비교 및 플럭스타워 증발산량 관측자료와의 비교를 시행하였고, 토양수분의 경우 6개 토양수분 관측소의 관측자료와 비교하였다. 그 결과 증발산량의 경우 연 강수량의 57%가 증발산량으로 산출되었고, MOD16 증발산량과 GLDAS 증발산량의 상관계수는 0.759로 양호한 값이 산출되었으나, 플럭스타워 증발산량 데이터와 MOD16 증발산량의 상관계수는 0.289, GLDAS 증발산량과의 상관계수는 0.434로 상대적으로 적합성이 낮게 나타났다. 토양수분의 경우 GLDAS 자료의 경우 모든 지점에서 지점자료와 비교하였을 때 RMSE 값은 0.05 미만의 값을 나타냈고, 상관계수의 유의성 검정 결과 통계적으로 유의미한 결과를 얻었다. 하지만 위성자료의 경우 월각지점에서 0.05 이상의 RMSE 값이 나타났고, 세화, 한동 지점에서 상관성이 없다는 상관계수의 유의성 검정 결과를 확인하였다. 이는 제주도에 설치된 증발산량 및 토양수분 센서의 품질관리 및 공간대표성을 띄는 면단위 센서가 충분히 제공되지 않아 위와 같은 결과가 나타나는 것으로 판단된며 더불어 지점 자료의 관리 및 위성, 재분석 자료의 경우 관측 픽셀이 해안과 인접할 시 나타나는 오차로 추정된다. 본 연구를 통해 기존 수문기상인자 지상관측 자료의 개선 필요성을 역셜하고, 이를 통해 제주도에서의 효율적인 물관리 를 위한 기반을 구축하고자 한다.

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    October 2021