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최민하,백종진 한국방재학회 2012 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.2012 No.-
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.
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구민호(Koo, Min-Ho),송윤호(Song, Yoon-Ho) 한국신재생에너지학회 2006 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2006 No.06
Accurate information on the ground surface temperature is essential for design of a borehole heat exchanger and thus ensuring the performance of a ground source heat pump system along with knowledge on thermal diffusivity and conductivity of ground. In this study we analyzed the shallow subsurface temperature monitoring data of 58 Korea Meteorological Administration synoptic stations. As a result, we compiled mean annual ground surface temperature distribution map using multiple regression analysis of the monitoring data.
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MODIS 지표면 온도 자료와 지구통계기법을 이용한 지상 기온 추정
신휴석,장은미,홍성욱 대한공간정보학회 2014 Spatial Information Research Vol.22 No.1
Near surface air temperature data which are one of the essential factors in hydrology, meteorology and climatology, have drawn a substantial amount of attention from various academic domains and societies. Meteorological observations, however, have high spatio-temporal constraints with the limits in the number and distribution over the earth surface. To overcome such limits, many studies have sought to estimate the near surface air temperature from satellite image data at a regional or continental scale with simple regression methods. Alternatively, we applied various Kriging methods such as ordinary Kriging, universal Kriging, Cokriging, Regression Kriging in search of an optimal estimation method based on near surface air temperature data observed from automatic weather stations (AWS) in South Korea throughout 2010 (365 days) and MODIS land surface temperature (LST) data (MOD11A1, 365 images). Due to high spatial heterogeneity, auxiliary data have been also analyzed such as land cover, DEM (digital elevation model) to consider factors that can affect near surface air temperature. Prior to the main estimation, we calculated root mean square error (RMSE) of temperature differences from the 365-days LST and AWS data by season and landcover. The results show that the coefficient of variation (CV) of RMSE by season is 0.86, but the equivalent value of CV by landcover is 0.00746. Seasonal differences between LST and AWS data were greater than that those by landcover. Seasonal RMSE was the lowest in winter (3.72). The results from a linear regression analysis for examining the relationship among AWS, LST, and auxiliary data show that the coefficient of determination was the highest in winter (0.818) but the lowest in summer (0.078), thereby indicating a significant level of seasonal variation. Based on these results, we utilized a variety of Kriging techniques to estimate the surface temperature. The results of cross-validation in each Kriging model show that the measure of model accuracy was 1.71, 1.71, 1.848, and 1.630 for universal Kriging, ordinary Kriging, cokriging, and regression Kriging, respectively. The estimates from regression Kriging thus proved to be the most accurate among the Kriging methods compared.
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