인공위성 기반 토양 수분 자료들(AMSR2, ASCAT, and ESACCI)의 한반도 적절성 분석: 동결과 융해 기간을 구분하여 = Analysis on Adequacy of the Satellite Soil Moisture Data (AMSR2, ASCAT, and ESACCI) in Korean Peninsula: With Classification of Freezing and Melting Periods

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Soil moisture is a representative factor that plays a key role in hydrological cycle. It is involved in the interaction between atmosphere and land surface, and is used in fields such as agriculture and water resources. Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2), Advanced SCATterometer (ASCAT), and European Space Agency Climate Change Initiative (ESACCI) data were used to analyze the applicability and uncertainty of satellite soil moisture product in the Korean peninsula. Cumulative distribution function (CDF) matching and triple collocation (TC) analysis were carried out to investigate uncertainty and correction of satellite soil moisture data. Comparisons of pre-calibration satellite soil moisture data with the Automated Agriculture Observing System (AAOS) indicated that ESACCI and ASCAT data reflect the trend of AAOS well. On the other hand, AMSR2 satellite data showed overestimated values during the freezing period. Correction of satellite soil moisture data using CDF matching improved the error and correlation compared to those before correction. Finally, uncertainty analysis of soil moisture was carried out using TC method. Clearly, the uncertainty of the satellite soil moisture, corrected by CDF matching, was diminished in both freezing and thawing periods. Overall, it is expected that using ASCAT and ESACCI rather than AMSR2 soil moisture data will give more accurate soil moisture information when correction is performed on the Korean peninsula.

국문 초록 (Abstract)

토양수분은 수문순환에 핵심적인 역할을 하는 대표적인 인자로써 대기와 지표 사이의 상호작용에 관여하며, 농업, 수자원, 대기 등의 분야에서 활용되고 있다. 한반도 영역의 위성기반 토양수분의 적용성 및 불확실성 분석을 위하여 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2), Advanced SCATterometer (ASCAT), European Space Agency Climate Change Initiative (ESACCI) 데이터가 사용되었다. 상기 데이터를 사용한 Cumulative Distribution Function (CDF) Matching과 Triple collocation (TC) 분석을 수행하여 위성 토양수분 데이터 보정 및불확실성에 관한 연구를 진행하였다. 보정 전의 인공위성 기반 토양수분자료를 Automated Agriculture Observing System (AAOS) 관측지점과 비교한 결과, ESACCI와 ASCAT자료는 AAOS의 경향을 잘 반영하였다. 그에 비해AMSR2 위성 자료는 동결기간에 과대 산정되었다. CDF Matching을 이용하여 인공위성 토양수분 자료를 보정한 결과, 보정 전보다 오차 및 상관성이 개선되었다. 마지막으로, TC 방법을 이용하여 토양수분 자료의 불확실성 분석을 실시하였다. CDF Matching 보정을 실시한 인공위성 토양수분의 불확실성이 동결과 융해 기간에서확연하게 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 한반도에서는 보정을 실시하였을 때, AMSR2 토양수분 자료보다ASCAT과 ESACCI를 활용하는 것이 보다 정확한 토양수분 결과를 나타낼 수 있을 것으로 나타났다.

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