토양수분 자료를 활용한 강우량 추정: 한반도에서의 SM2RAIN 알고리즘의 적용과 검증 (Estimating rainfall using soil moisture data: application and validation of the SM2RAIN in the Korean Peninsula)

서지정보

· 발행기관 : 한국수자원학회
· 수록지 정보 : 한국수자원학회 논문집 / 57권 / 12호 / 977 ~ 988페이지
· 저자명 : 김도영, 조성근, 조신현, 최민하

초록

한반도는 강우량의 계절적 편차가 크게 나타나 효율적인 수자원 관리를 위해 지역별 강우 모니터링이 중요하다. 현재의 강우 모니터링은 지점 관측을 중심으로 조밀하게 수행되고 있으나, 기후변화의 가속화에 따라 보다 정밀한 공간 해상도의 강우 관측자료가 요구되고 있다. 본 연구에서는 한반도의 다양한 토양 및 강우 조건에서 SM2RAIN의 강우 추정 성능을 평가하고, 지점 및 공간 토양수분 자료를 활용하여 monsoon 기후에서의 적용 가능성을 분석하였다. 연구 결과, 지점 토양수분 자료를 활용한 SM2RAIN은 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 0.52~0.94, 상관계수(R) 0.73~ 0.97, Root Mean Square Error (RMSE) 6.09~29.44 mm/hr의 통계 지표를 보여 보성지역 이외에는 강우 모의 성능이 우수한 것으로 나타났다. 반면에, SMAP L4 토양수분 자료를 활용한 강우 추정은 시간 및 공간 해상도의 제약으로 NSE 0.33~0.67, R 0.57~0.83, RMSE 10.09~20.25 mm/hr의 통계 값을 나타내어 지점 자료 대비 정확도에서 차이가 있었으나, SMAP L4 자료는 중·장기 강우 예측에 유용하다는 것을 확인하였다. 본 연구를 통하여 SM2RAIN의 매개 변수를 최적화함으로써 정확하고 신뢰성 있는 강우 추정이 가능함을 확인하였다.

영어초록

The Korean Peninsula experiences significant seasonal variations in rainfall, making regional monitoring critical for effective water resource management. While current rainfall monitoring is densely conducted based on in-situ measurements, the acceleration of climate change necessitates rainfall data with finer spatial resolution. This study evaluates the performance of SM2RAIN in estimating rainfall across diverse soil and rainfall conditions in the Korean Peninsula and examines its applicability in monsoon climates using both in-situ and spatial soil moisture data. The results indicate that SM2RAIN, utilizing in-situ soil moisture data, demonstrated strong rainfall estimation performance in all regions except Bosung, with statistical indicators of Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) ranging from 0.52 to 0.94, correlation coefficient (R) from 0.73 to 0.97, and Root Mean Square Error (RMSE) from 6.09 to 29.44 mm/hr. Conversely, rainfall estimation using SMAP L4 soil moisture data exhibited limitations due to temporal and spatial resolution constraints, with NSE values between 0.33 and 0.67, R from 0.57 to 0.83, and RMSE from 10.09 to 20.25 mm/hr, showing discrepancies in accuracy compared to in-situ data. However, SMAP L4 data proved useful for medium- to long-term rainfall forecasting. This study confirms that optimizing the parameters to SM2RAIN enables accurate and reliable rainfall estimation.

참고자료

· 없음