Estimation of Land Surface Parameters in the Korean Peninsula during Summer Time Using the Land Surface Process Model (LSPM)

Abstract

The exchange of energy and water between the land surface and the atmosphere plays a central role in dynamics of weather, climate, surface hydrology and terrestrial ecology. Surface parameters such as soil moisture, soil temperature, turbulent heat flux, evaporation, etc, are important components of the climate system. In particular, soil moisture can influence weather and climate through its impact on evaporation and other surface energy fluxes. Accurate and long time series of surface parameter data carried out in a mesoscale region are very important for understanding land surface-atmosphere interactions, for assessing their energy balance and for improving weather and climate predictions. Despite the importance of these physical parameters, there are only few complete surface parameter data sets in time and in space around the world. Experiments were performed to calculate land surface parameters for the summer of 2005, June, July and August, by using a set of hourly meteorological observations and the Land Surface Process Model (LSPM). The model results have been validated against the observed soil temperature. It is shown that the LSPM gives reasonable simulations of soil temperature during the summer. The LSPM reproduced clearly the budget of energy, heat and water. The available energy (net radiation) is used more as the latent heat flux rather than the sensible heat flux through the summer (monsoon season). The soil heat flux is almost negligible. During the summer, with sufficient amount of soil moisture, the evapotranspiration is the most dominant term of both energy and hydrologic budgets. It is noted that the mountainous areas have not only large amount of precipitation but also very strong evapotraspiration, which results in low (or not high) values of soil moisture. The soil moisture is larger in the western part of the peninsula even with low precipitation because the amount of evapotraspiration runoff and drainage is also low. The central and south-eastern area has smaller soil moistures, due to not only the strong evaporation but also the lower precipitation. The north-western area has soil moisture close to the field capacity during all the summer. The urban and suburban area of Seoul shows lower values of soil moisture, solar and net radiation and evapotranspiration, and higher values of sensible heat flux and soil temperature (with respect to neighboring areas). Sensitivity experiments are also carried out for the soil and vegetation characteristics using the LSPM and two databases (KLCV and ECOCLIMAP). It is found that the vegetation types are very important to assess the energy and hydrologic balance of a site, thus the correct determination of the vegetation types is a fundamental operation to allow a correct diagnosis of the surface parameter.;지표와 대기간에 일어나는 에너지와 물의 교환은 날씨, 기후, 지표수문, 지구생태 학에서 중심적인 역할을 한다. 기후 시스템을 이루는 중요한 구성요소에는 토양수분, 토양온도, 난류 열 속, 증발 등과 같은 지표 변수들이 있다. 특히, 토양수분은 증발과 다른 지표 에너지 속과 연관되어 날씨와 기후에 영향을 미칠 수 있다. 지표 대기간 상호작용을 이해하고 상호간 에너지 균형을 평가하고 기상 및 기후 예측을 향상시키기 위해서 중규모의 지역에 대한 장기간에 걸친 정확한 지표 변수 자료의 산출은 매우 중요한 일이다. 이러한 물리적 변수가 중요성에도 불구하고 전세계적으로 시간적, 공간적으로 완전한 지표 변수 자료는 거의 없다. 본 연구에서는 매시간 기상 관측자료와 육지표면과정모델 (Land Surface Process Model; LSPM)을 이용하여 2005년 6,7,8월 여름 동안의 육지표면 변수를 계산하였다. 모델의 결과는 관측된 토양온도에 대해 검증하였다. LSPM은 여름 동안의 토양온도에 대해 타당한 모의 결과를 보였다. LSPM은 에너지, 열 및 수분 수지를 명확하게 재생산했다. 가용 에너지(순복사에너지)는 여름(계절풍 기간)동안 현열 속보다 잠열 속으로 더 많이 소모된다. 토양 열 속은 거의 무시할만하다. 여름에는 토양이 충분한 수분을 함유하고 있으므로 증발산 작용이 에너지와 수문 수지에 가장 많은 영향을 미친다. 산악지역은 강수량이 많을 뿐만 아니라 증발산도 강하기 때문에 토양수분이 낮게 나타난다. 한반도의 서쪽 지역에서는 강수가 적음에도 불구하고 토양수분이 많은데, 이는 증발산량, 유출량 및 배수량이 적기 때문이다. 중부 및 남동부 지역은 증발이 잘 일어나고 또한 강수량이 적기 때문에 더 적은 수분함량을 나타낸다. 북서부 지역에서의 수분 함량은 여름 내내 포장용수량(field capacity)에 가까운 값을 가진다. 서울의 도시와 교외 지역의 경우에는 토양수분함량과 태양복사 및 순복사에너지, 증발산량은 값이 낮게 나타나지만 현열 속과 토양온도는 인접지역에 비해서 높은 값을 나타난다. 본 연구에서는 또한 LSPM와 두 가지의 데이터 베이스(KLCV, ECOCLIMAP)를 이용하여 연구 지역의 토양과 식물의 특성에 따른 민감도 분석을 수행하였다. 식물의 유형은 대상지역의 에너지와 수문 균형을 산출하는데 매우 중요하며, 따라서 식물 유형을 정확하게 결정하는 것은 지표 변수의 정확한 진단을 위한 기본적인 작업이다.