원격탐사를 이용한 수질 모델의 수온 검증효과 제고(堤高)에 관한 연구

Abstract

정확한 장래 예측을 통하여 수자원을 관리하기 위한 목적으로 수질 모델 연구가 이루어지고 있다. 시공간적으로 연속적으로 수질을 파악, 예측할 수 있는 3차원 수질모델도 기존의 수계특성상 중요한 몇 지점에서 수직적, 시간적 검증을 통하여 보정·검증이 이루어진다. 일정한 시점에 수체 여러 지점에서 공간적으로 모델의 결과를 검증하면 기존의 방법인 특정 지점에 대한 시간적 검증과 더불어 모델 결과를 교차적으로 검증할 수 있을 것이며 이는 모델의 검증효과를 제고하는 방안으로 제시될 수 있다. 원격탐사를 이용하여 한꺼번에 넓은 지역의 표층에서 방사되는 신호를 취득할 수 있으며 광학, 전자 센서를 활용하여 우리 눈에 보이지 않는 파장의 자료도 수집할 수 있다. 특히 영상의 열적외선 밴드 신호는 수온 변환식을 적용하여 실측 수질자료의 사용 없이 수체 전체의 표층 수온 자료를 획득할 수 있으므로 수질 모델의 수온 검증 효과 제고에 적합한 방법이다. 수온은 수질에 영향 미치는 가장 기본 물리 요소이며 원격탐사를 이용하여 지상 참조자료 없이 수온 자료의 획득이 가능하므로 수온에 대하여 모델 검증의 효과를 제고하였다. 모델 보정 검증에 사용된 수질 실측날짜와 다른 두 시점에 수질 모델의 수온 검증 연구가 수행되었으며 평균 비교, 오차 기준의 산정, 잔차율 그래프와 수온 분포도 비교의 4가지 방법으로 영상에서 산출된 수온과 모델의 결과를 비교하였다. 4가지 방법은 각각 수치적인 방법과 가시적인 방법을 통해 모델 결과를 검증하는 방법이며 모델 검증 에 적합한 방법으로 제시할 수 있다. 모델 결과를 기준으로 영상과 모델의 수온에 대한 오차율을 산정할 때, 2000년 4월 29일 영상은 0.13이며 2000년 9월 4일에는 0.04로 일반적인 수질 모델 보정·검증의 오차율 ±0.1을 기준으로 모델의 모의가 잘 되었다고 판단되어진다. 영상의 수온 분포도에 의하면 2000년 4월 29일에는 경안천의 수온이 남, 북한강에 비해 높은 경안천의 일반적 경향이 나타나지 않았다. 대상 유역의 실측 연중 수온을 근거로하여 판단할 때 경안천의 수온이 높은 경향이 실제를 반영하지 못한다고 판단할 수 없다. 인공위성 영상을 이용한 수온 추출 과정에서 발생하는 오차일 확률이 높다. 영상은 수온 모델에 비해 공간적으로는 더 많은 수의 수온 자료를 획득할 수 있지만 센서에서 방사 신호를 0∼255의 숫자로 압축하여 기록하므로 온도의 민감도가 모델에 비하여 작으며 대기중 수증기나 입자상 물질 등은 에너지의 산란 및 감쇠를 일으켜 영상에 의해 전환되는 수온에 오차를 발생시킬 수 있다. 따라서 위성이 지나는 시점의 대기에 의한 효과를 산정하여 오차를 감소시킬 수 있는 방사전환 모델이 적용되어야 한다. 또한 모델 결과의 계절적 특성을 확인할 수 있도록 최소 4장 이상의 영상이 사용되어야 할 것이다. 영상에 의해 도출된 결과를 판단하기 위한 보조 자료로서 실측 자료가 반드시 필요하다.

;Nowadays water resources are very important interest of human. Water quality model enables to predict reaction which exists inner space of waterbody precisely as to manage water resources well. 3-Dimensional water quality model has great advantage because of its continuity. One can take water quality data from model result in every site for every model simulation time. To predict water quality precisely, advanced calibration and verification is needed. But 3-dimensional model is also calibrated and verificated in the same way of 1 or 2-dimensional model. Existing method of calibration & verification is to compare model result with measured data in some points which represents feature of waterbody with time series. Add to existing model verification method, confirming model result with measured data in as many points as possible enable to perform cross verification and to enhance model verification. Remote sensing is newly introduced technique in water quality studies and it significance is noticed in many advanced countries. Satellite sensor acquire electric magnetic energy emitted from all surface water in invisible wave length as well as visible. Emitted thermal infrared energy can be converted into surface water temperature through transformation equation without any measured water quality data. And water temperature is very basic and important physical factor which affects water quality. Water temperature is a proper variable to enhance verification effect using remote sensing. Satellite image used in study is Lansat ETM+ of two days in Year 2000. Selected Image date, April 29th. 2000 and September 4th. 2000 is not water quality data measured in modeling and has cloud coverage below 10%. To compare model result and image derived water temperature, 4 basic method was used. Comparing mean temperature, Error Criteria Estimation, Residual Ratio Estimation and comparing water temperature distribution pattern method was used. 4 method are assist model verification effects each other. And they are useful method to enhance model verification effects. Ratio of subtracted model result and image derived temperature to model result is residual ratio. Residual ratio on April 29th. 2000 is 0.13 and 0.04 on September 4th. 2000. Model result is accordance with image derived temperature based on ±0.1 residual ratio which is generally accepted in water quality modeling. But water temperature distribution pattern of April 29th. image is quite different from model result pattern. Model temperature of Kyungan Stream is higher than any other tributary of Han River but Image derived temperature doesn't have spatial pattern. Measured Kyungan Stream Water temperature is also higher than that of other tributary. Considering general water temperature of Kyungan Stream, we can't come to conclusion that model trend is wrong on April 29th. 2000. This error can be caused during Landsat image transformation process and Radiational Resolution of satellite image and is also caused by atmospheric interference. Particles and water vapors in atmosphere interfere emitted energy causing radiance to disperse or to attenuate. So in the future studies application of radiance transformation model which considers atmospheric properties of image aquisition point is needed. To make study trustworthy more images are needed. More than 4 images are recommended to represent seasonal pattern. Also measured water quality data are necessary to estimate verification effect of water quality.