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위성기반 토양수분 데이터의 해외 연구 및 03
국내 황사, 미세먼지, 가뭄 연구 적용 사례
1.서론
토양수분은 대기와 지표 사이의 상호작용으로 인 한 총체적인 물 순환에 밀접한 관련이 있다. 수문기
상학에서의 토양수분은 증발, 침투, 유출 등을 지 배하는 중요한 요소로 세계 기상기구에서는 2010 년에 필수 기후 변수 (ECV)로 토양 수분을 채택하 여 이를 관측하고 지구과학 연구에 응용할 것을 적 극적으로 촉진하고 있다. 특히 위성에서 산출된 토 양수분 데이터는 전 지구적 규모에서의 기후변화 분석 및 실시간 기상예보에 필수자료로 입력 될 뿐 만 아니라, 홍수, 가뭄, 황사 발생 등의 각종 재해 분석에도 활용되고 있다. 이는 토양수분 산출에 있 어 위성을 활용한 원격탐사가 다방면에서 유리한 측 면이 있기 때문인데, 광범위한 영역에 대한 지속적 인 관측이 가능하고 표면 조도에 덜 민감하며 날씨 변화 및 밤·낮 관계없이 토양수분 산출에 필요한 Brightness temperature (Tb) 값 획득이 가능하다 는 점이 그것이다. 그리고 표토층의(주파수에 따라 0~5cm 표층토양수분) 수분 함량에 대한 정보를 제 공하고 있어 기상 관련 분석에 대한 활용 가치가 매 우 높다. 이러한 이점들을 바탕으로 마이크로파 기 반 산출 토양수분 자료는 지난 수 십 년간 다양한 분 야의 지구과학 연구 발전에 크게 기여해왔다.
위성 기반 자료를 활용한 수문기상분야 연구들은 국제적으로 다양한 연구 기관 및 단체들을 통해 이 루어지고 있다. 미 항공우주국 NASA와 유럽 우주 국 ESA, 일본 우주항공 연구개발 기구인 JAXA, 중 국의 국가위성기상센터인 NSMC 등과 같은 우주항 공 기구들에서는 지구 관측 데이터를 수집하고 해석 김 다 은 ●●●
한양대학교 건설환경공학과 박사수료 [email protected]
최 민 하 ●●●
성균관대학교 수자원대학원 수자원학과 부교수 [email protected] 서 찬 양 ●●●
한양대학교건설환경공학과 박사수료 [email protected]
김 형 록 ●●●
성균관대학교 수자원대학원 수자원학과 석사과정 [email protected]
할 뿐만 아니라 수집된 데이터를 다양한 연구 목적 에 맞게 적절히 가공하여 무료로 배포하고 있다. 따 라서 전 세계 위성 관련 연구자들은 위성 토양수분 자료를 무료로 확보 할 수 있으며, 이러한 데이터를 활용한 연구는 최근 십여 년간 활발히 발전되고 있 다. 또한 근래에는 토양수분 측정만을 목적으로 하 는 위성(NASA의 Soil Moisture Active Passive 위 성)이 발사·운용 되는 등 위성을 통해 획득하는 토 양수분 자료가 더욱 풍부해지고 있다. 하지만 증 가하고 있는 위성 토양수분 데이터의 한반도 및 동 아시아 지역에서의 적절한 선택에 대한 연구는 활 발하게 진행되고 있지 않으며, 토양수분 산출에 가 장 적합하다고 판단되는 L-band (1.41GHz)를 탑 재한 ESA의 Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) 위성과 NASA의 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 위성의 라디오 전파간섭 (Radio Frequency Interference, RFI)의 토양수분 Tb값의 오염에 대한 한반도 지역에서의 영향성 연구는 미비 한 실정이다. 결론적으로 우리나라 및 동아시아 지
역에 활용 가능한 위성을 분석하여 기상예측, 자연 재해 분석에 활용해야 하는 연구가 필요하지만, 이 러한 연구는 증가하는 위성 토양수분 데이터의 증가 에 비해 활발히 연구되고 있지 않다.
현재 ESA의 MetOp 위성에 탑재된 Advanced Scatterometer(ASCAT)과 SMOS위성에 탑재된 Microwave Imaging Radiometer with Aperture Synthesis(MIRAS), NASA의 SMAP위성에 탑재 된 Radiometer와 Radar, JAXA의 GCOM-W 위 성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2), 그리고 중국 NSMC의 Fengyun-3B위성에 탑재된 Microwave Radiation Imager (MWRI) 센서가 현재 토양수분 데이터를 실시간으로 관측하고 있으며, 각 담당 기관에서 데이 터를 배포하고 있다. 하지만 앞서 서술하였듯이 활용 가능한 위성에 비해 각 위성에서 산출되는 토양수분 에 대한 동아시아 지역에 평가는 미비한 실정이다.
본고에서는 1) 위성기반 토양수분 데이터의 자연 재해 분석에 대한 정확한 활용을 위해 선행되어야
그림 1. NASA, EASA의 JAXA, NSMC의 토양수분 산출 위성 (센서)
할 연구에 대해 소개하고, 2) 동아시아 지역의 전파 간섭 영향을 고려한 위성 토양수분 데이터 활용 방 법을 통해 3) 자연재해에 적합한 위성을 선별하여, 4) 선별된 위성의 각종 자연재해에 대한 응용 방법 에 대해 서술하였다. 자연재해 분석에 있어서는, 황 사발생 예측에 대한 연구를 중심으로 서술하였고, 최근 주목 받고 있는 가뭄에 대한 위성 데이터 활용 에 대해 간략히 소개하였다.
2. 토양수분 산출 위성 평가
2.1 위성 센서에 따른 토양수분 데이터 특성 평가
위성을 활용한 토양수분 데이터는 1978년부 터 시작되었다고 볼 수 있는데, 수동형 마이크로 파 센서인 Scanning Multichannel Microwave Radiometer (SMMR, 1978)을 시작으로, the Special Sensor Microwave Imager (SSM/I, 1987), the micorwave imager from the Tropical
Rainfall Measuring Mission (TRMM, 1997), Advanced Microwave Scanning Radiometer- Earth (AMSR-E, 2002), SMOS (2010), AMSR2 (2012), 그리고 SMAP (2015)등으로 발전되며, 능동형 마이크로파 센서인 European Remote Sensing (ERS-1, 1992), European Remote Sensing-2 (ERS-2, 1996), ASCAT (2006), 그리 고 SAMP(2015)로 발전되어 왔다. 이 중 몇 센서의 경우 토양수분 데이터를 산출하고 있지 못하며, 현 재 학계에서 활발히 연구되고 있는 센서는 그림 1의 6개 센서와 같다. AMSR-E 센서의 경우 토양수분 데이터의 수득 기간이 길고, 타 센서에 비해 보정/
검증이 잘 이루어져서 많은 연구에서 위성토양수분 데이터 기준으로 활용되고 있으나, 2011년 센서의 고장으로 더 이상 토양수분 데이터는 산출하고 있지 않다 (Liu et al., 2011; Njoku et al., 2003). 그림 2.1. 과 같이 각 위성이 채택한 마이크로파 획득 범 위, overpass 시간, 고도, calibration 시스템, 알고 리즘 등이 모두 다르게 적용되어 있으며, 이러한 이 유로 각 위성에서 산출되는 토양수분 또한 매우 다
그림 2. 2015년 4~5월 사이 동아시아 지역 같은 날짜에 대한 각 센서의 토양수분 획득 양상
른 양상을 보이게 된다. (Kerr et al., 2001). 이러 한 특성을 분석하기 위해 현재 많은 상호비교 연구 가 진행되고 있으며, 동아시아 지역에 대한 상호비 교에 대한 연구도 진행되고 있다.
그림 2는 2015년 ASCAT, MIRAS, AMSR2, MWRI의 위성 토양수분 데이터 획득 양상을 나타내 고 있는 그림이다. 붉은색은 토양수분이 상대적으로 낮은 지역이며 파란색은 높은 지역이다. 이렇듯, 각 센서에서 획득된 토양수분 데이터는, 각 지역마다 의 특징이 달라 토양수분 데이터 활용에 제약이 따 르게 된다. 이러한 제약을 극복하기 위해 위성 토양 수분 데이터를 모델 기반에 맞추어 분석하고 보정하 는 연구가 활발히 진행되고 있다 (AL-Yarri et al., 2014, Lie et al., 2013). 모델에서 산출된 토양수 분 데이터는, 상대적으로 안정적이고 높은 정확성으 로 인해 위성 토양수분 데이터를 평가하는데 사용되 어 왔다. 따라서 위성 토양수분과 모델 데이터와의 비교를 통해 각 센서에서 획득된 토양수분의 상관계 수, 표준오차, 편차, 표준편차 에러, 신호대잡음비 등이 평가될 수 있다. 이러한 분석을 통해 센서의 오 차를 특정 토질 및 토지피복에 대해 분석할 수 있고,
특정 위치에서 적절한 위성기반 토양수분 데이터를 선정 할 수 있다.
그림 3, 4, 5는 이러한 분석의 예를 보여주고 있 으며, 그림에서와 같이 각 센서가 갖는 토양수분 데 이터 신뢰성에 대한 평기준을 제시할 수 있는 통계 적 수치를 계산할 수 있다.
2.2 한반도 지역 전파간섭
토양수분 데이터 산출에 활용되는 마이크로파 영 역대는 라디오 전파에 민감하게 되는데, 특히 상대 적으로 긴 파를 채택한 SMOS, SMAP의 L-band (1.43 GHz)의 경우 C, X-band에 비해 토양수분 데 이터 산출에 활용되는 밝기온도가 라디오 전파에 의 하여 많이 오염되고 있다. 밝기온도 자체가 오염되 게 되면 토양수분 산출 알고리즘에서도 이를 보정할 수있는 정도에 한계가 있어 데이터 배포기관에서는 전파간섭에 대한 영향과 데이터 질에 대한 정도를 알 수 있는 데이터를 추가적으로 배포하고 있다.
동아시아 지역에서의 전파 간섭에 대한 영향은 인 구가 밀집된 산둥, 베이징, 서울등의 대도시 지역에
그림 3. ASCAT, MIRAS, AMSR2, MWRI와 모델 데이터와의 상관계수
그림 5. ASCAT, MIRAS, AMSR2, MWRI와 모델 데이터와의 편차 그림 4. ASCAT, MIRAS, AMSR2, MWRI와 모델 데이터와의 표준오차
서 승인되지 않은 마이크로파 영역대의 사용으로 인 한 간섭이 크게 나타나고 있다. 오염된 밝기 온도를 통해 산출된 위성 토양수분 데이터를 활용하기 위해 서는 적절한 전파간섭 정도, 데이터 합성 일 수 그 리고 데이터 퀄리티에 대한 한계 값을 설정하여 보 완 후 위성 데이터를 활용 하여야 한다. 적절한 한계
값 설정 데이터의 수득률 이를 통하여 신뢰성이 높 은 토양수분 데이터 기준을 제시 할 수 있게 된다.
다시말해, 한계값이 적용된 데이터를 통해 라디 오 전파간섭에 대한 마이크로파에 영향을 고려하여 신뢰성 있는 토양수분 데이터를 획득 할 수 있는 것 이다.
2.3. 자연재해 적합 위성 선정
그림 6은 앞서 분석된 결과를 토대로 동아시아 지 역에서의 토양수분 산출 센서가 평가된 결과를 보 여주며 (좌측), 건조한 지역 (사막)에서 MIRAS 센 서가 가장 좋은 결과를 보여주고, 한반도 지역에서 ASCAT 센서가 가장 좋은 결과를 보여줌을 알 수 있다 (우측). 하지만 각 위성이 사용된 overpass 시 간과 데이터 처리에 사용된 전처리 과정에 따라 결 과가 변할 수 있으므로, 연구는 향후 더 진행되어야 할 것으로 사료된다 (Kim and Choi, 2015a).
그림 8의 우측 그래프에서 알 수 있듯이, 건조한 지역에서 SMOS가 모델 데이터와 가장 높은 상관 관계를 보여주고 있다.(위 내용에 대한 상세한 사항 은 Kim and Choi, 2015a를 참고하기 바란다.) 따 라서 동아시아 지역의 황사발생에 근원지인 고비사
막, 타클라마칸 사막 등에서 적합한 위성인 MIRAS 센서를 통해 황사발생에 대한 연구를 진행 할 수 있 으며, 한반도 지역에서는 ASCAT 센서를 활용한 자 연재해 분석이 적합함을 알 수 있다. 하지만 본 연 구결과는 최근에 발사된 SMAP 데이터가 포함되지 않았으므로, 향후 추가 되는 데이터에 따라 그 결과 는 달라 질 수 있으며, 위성 토양수분에 대한 연구 가 지속되어야 함을 시사하는 결과라고 볼 수 있다.
3. 자연재해 분석에서의 위성 토양수분 데이 터 활용
3.1 위성 토양수분 데이터의 활용: 황사발생 봄철 발생하는 황사는 북아시아 지역 넓은 사막
그림 6. 각 센서가 모델 데이터와 가장 높은 상관관 계를 보이는 픽셀 위치. 빨간색은 MIRAS, 자두색 은 ASCAT, 연한 파랑 색은 AMSR2, 진한 파랑색은 MWRI가 가장 높은 상관관계를 보이는 것을 나타 냄.
그림 7. Kim and Choi, (2015) 토양수분 및 풍속과 Aerosol Optical Depth와의 관계
에서 비롯되어 편서풍의 영향으로 한반도에 지속적 으로 많은 피해를 입혀오고 있다. 이 피해는 매년 지 속되고 있으며, 경제적, 보건적 문제를 넘어, 사회 전반적으로 많은 영향을 미치고 있다. 이러한 영향 을 최소화하기 위해 황사 발생시 황사의 이동경로를 예측하여 황사예보를 진행하고 있으며, 예보를 통 해 피해를 최소화 하는 노력이 이루어지고 있다. 더 나아가, 최근 연구되고 있는 마이크로 위성을 활용 한 활사발생의 예측은, 황사의 이동경로 예측하고 있는 현재의 연구에서 발전하여 발생전 지표의 상태 를 확인하고 황사 발생 자체를 예측 기상예보에 보 다 적극적으로 활용 될 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 특히 황사예보에 활용되는 센서의 경우 구름 에 의한 방해, 밝은 지역에서의 황사입자 관측 제한 등으로 인한 예보에 불확실성이 있을 수 있다. 하지 만 앞서 설명 하였듯이, 마이크로파의 경우 구름 및 기상인자에 거의 영향을 받지 않으므로 마이크로파
를 활용한 황사발생 예측이 주목 받고 있는 것이다.
북 아시아 지역 건조지역에서 발생하는 황사의 경 우 건조한 상태의 지표상태에 따른 기상인자의 영향 으로 황사가 발생하게 되는데, 건조한 지표 상태를 마이크로파로 측정하여 황사발생 정도를 추정할 수 있으며, 최근 Kim and Choi, (2015b)에서 그 가 능성을 제시하여 미국 물리학회 (AGU)의 논문집인 Geophysical Research Letter(SCI, 인용지수:4.5) 에 게재되어 그 가능성을 인정받았다.
그림 7은 북아시아 지역 식생이 거의 없는 지역에 서의 토양수분, 풍속, 그리고 황사의 정도를 평가할 수 있는 Aerosol Optical Depth (AOD)와의 관계를 나타낸 것이다. 토양수분이 증가할수록 AOD의 정 도가 낮아지며, 풍속이 증가할수록 AOD의 정도가 높아지는 것을 알 수 있다. 또한, 풍속이 높을수록 토양수분에 의한 AOD의 정도의 변화가 매우 커짐 을 볼 수 있다.
그림 8. Kim and Choi, (2015) 토양수분 및 풍속과 Aerosol Optical Depth와의 관계(계속)
그림 8에서 볼 수 있듯이, 토양수분과 AOD의 관계는 지수 함수 관계로 나타날 수 있으며, 이는 25km의 격자를 갖는 해상도에서의 관계식이기 때 문에, 큰 범위에서 발생하는 황사에 분석에 대해 활 용 될 수 있다. 토양수분이 낮을 경우 AOD의 정도 가 매우 높아지며, 풍속이 높을수록 그 영향은 더 급 격해 짐을 알 수 있다. 그림 9은 토양수분과 풍속 에 따른 황사 발생 정도를 AOD 척도를 변화시키면 서 분석한 결과의 예시가 나타나 있으며, 이 관계를 통해 토양수분 데이터 관측에 따른 황사발생 정도 를 예측 할 수 있다. 그림 10는 토양수분 데이터가 SMOS 위성에서 측정 되었을 때, 7~8 m/s의 풍속 이 예상 되었을 때의 황사 발생 가능성을 예측한 지 도이다. 그림 11는 현재 진행되고 있는 연구로써, 풍 속 뿐 아니라 각종 기상 인자들과 SMOS 토양수분 데이터를 활용한 황사발생 빈도를 예측한 결과이다.
이러한 분석을 통해 황사 발생 전 데이터를 분석하 여 발생 정도를 예측하고, 기상 인자 분석과 결합하 여 황사 발생에 대한 예측에 정확성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
3.2 위성 토양수분 데이터의 활용: 가뭄
가뭄은 지표의 수분 부족의 관점에서 바라본다 면, 가장 영향을 미치는 인자는 토양수분이 될 수 있 다. 광역적인 범위에서의 가뭄 분석을 위해서는 인 공위성 토양수분 산출물을 이용하는 것이 바람직하 며 이와 같은 연구가 전 세계적으로 활발히 수행되 고 있다(Choi et al., 2013; AghaKouchak et al., 2015; Mann et al., 2015). Choi et al. (2013) 논문 은 증발산 기반의 가뭄지수인 Evaporative Stress Index (ESI)를 정규화 된 인공위성 토양수분 산출
그림 9. Kim and Choi, (2015) 토양수분 및 풍속과에 대한 황사 발생 가능성 분석 (왼쪽: 황사 정도가 AOD 1.5로 평가 되었 을 때 토양수분과 풍속 5~6m/s에서의 황사 발생 가능성. 중간:황사 정도가 AOD 1.5로 평가 되었을 때 토양수분과 풍속 9~10m/s에서의 황사 발생 가능성. 황사 정도가 AOD 1.0으로 평가 되었을 때 토양수분과 풍속 9~10m/s에 서의 황사 발생 가능성)
그림 10. SMOS 토양수분 데이터 획득과 그 시간대의 황사발생 가능성 정도의 예측 결과 (2014. 4. 30)
물, 표준강수지수(SPI), 파머가뭄지수(PDSI), 지점 토양수분 등과 비교 검증하여 광범위한 기상 자료 를 확보하기 어려운 지역에서도 가뭄 정보를 산출 할 수 있는 방법을 제시한 논문이다. 위의 논문은 인 공위성을 통해 획득한 토양수분을 이용한 가뭄 분석 연구의 가능성을 보여줌으로써 수자원 분야의 상위 SCI저널인 Journal of Hydrology 논문에 게재되 었다. 위의 이 논문은 전 세계의 다른 연구진들에게 도 영감을 제공하여 최근 자연과학분야 최 상위 저
널 중 하나인 Review of Geophysics(IF: 14.800) 와 Proceedings of the National Academy of Sciences(IF: 9.674)의 논문에 잇따라 인용되는 등 국제적 주목을 받고 있다.
PNAS는 미국 펜실베니아 대학 기상학 연구팀에 서 수행된 연구로 기록적인 물 부족을 겪은 캘리포 니아 지역의 가뭄을 주제로 한 논문이다. 이 논문에 서는 인공위성 토양수분 자료를 가뭄지수로 적용하 여 캘리포니아 가뭄을 광역적으로 분석하는 내용이 그림 11. SMOS 토양수분 데이터 분석에 의한 황사 발생 위치 예측
그림 12. Choi et al., 2013 가뭄연구 인용 내용
그림 13. NASA Terra 위성 및 위성영상을 활용한 동북아시아 가뭄지도
포함되어 있다. 또한 ROG는 미국 캘리포니아 대학 수문기상 연구팀에서 수행한 원격탐사를 활용한 가 뭄 연구의 현황과 발전방향에 대한 것으로 Choi et al. (2013) 논문에서 활용한 인공위성 기반의 ESI와 토양수분 가뭄지수의 활용에 대해 주목하였다. 국내 에서 위성기반 가뭄 연구가 관련 해외 유수 저널에 게재 될 뿐 아니라 최상위 자연과학 저널에 인용되 는 것은 매우 이례적인 일로 그 간의 연구 성과에 대 하여 국제적으로 인정을 받았다고 볼 수 있다.
가뭄은 발생원인을 뚜렷이 파악할 수 없는 자연 재해로 다양한 발생원인을 찾는 연구들이 주로 수행 되고 있다. 그 중에서도 수문기상인자인 토양수분
과 증발산은 물리적인 접근 방법으로 산정되기 때문 에 가뭄을 물리적인 방법으로 해석할 수 있는 과학 적으로 설득력 있는 접근 방식이라 할 수 있다. 토양 수분은 지표면(0~5cm)의 수분량을 의미하므로 실 질적인 가뭄 현상을 파악하는 데에 가장 중요한 요 소라 할 수 있다. 이러한 토양수분, 증발산과 같은 수문기상인자들을 활용한 가뭄 분석 연구들은 최근 들어 많이 수행되고 있다. 그 중에서도 Sur et al.
(2015) 논문은 남한 지역에서 가뭄 피해가 많이 발 생하는 경북 의성, 전북 임실, 충북 보은 지역을 연 구지역으로 삼아 인공위성 기반의 가뭄 분석 연구 를 수행하였다. 이 논문에서 활용한 인공위성 기반
의 가뭄지수는 총 3가지이다. 증발산 기반의 가뭄 지수인 ESI, 토양수분 가뭄지수인 SSMI (Satellite based Soil Moisture Index), 그리고 증발산과 토 양수분을 동시에 고려한 가뭄지수인 EWDI(Energy based Water Deficit Index)를 통해 가뭄을 분석하 였다. 각각의 가뭄지수를 기존의 SPI, PDSI와 비교 검증을 통해 국내에서의 적용성을 파악하였으며, 이 는 추후 동북아시아 및 전 세계 가뭄 분석 연구를 수
행하는 데에 밑바탕이 될 것으로 판단된다. 이렇듯 가뭄을 비롯한 수자원 분야에 대한 지속적인 연구와 논문 게재 및 관련 기술 개발 등의 연구 성과 창출은 국내 기후변화 대응 연구에 큰 기여를 할 것으로 예 상된다. 또한 언급된 가뭄과 관련된 논문을 바탕으 로 현재 위성을 활용한 가뭄연구가 활발히 진행되고 있으며, 이를 통해 한반도 가뭄 해결에 기여할 수 있 는 연구가 활발히 진행 될 수 있기를 기대해 본다.
참고문헌
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