In addition to a total of 20 types of topography/moisture analysis maps that have already been built using a digital topographic model (DEM), in this study, a total of 32 types including 26 types of topographic analysis diagrams and 6 types of hydrological analysis diagrams were performed through various topography/hydraulic analysis. Additional species were built. As with the existing established data, the construction range is the whole of South Korea, the resolution is 30 m, and the coordinate system is UTM-K coordinates. The constructed data format is provided in three formats: ASCII, ARCGIS GRID, and GEOTIFF. All these topographic / hydrological analysis data can be downloaded free of charge from the Environmental Big Data Platform (www.bigdata-environment.kr).
본 연구에서는 수치지형모델(DEM)을 이용하여 기존에 이미 구축된 총 20종의 지형/수분 분석도에 추가로 다양한 지형/수문 분석을 통해 지형 분석도 26종, 수문 분석도 6종 등 총 32종을 추가 구축하였다. 기존의 구축된 데이터와 같이 구축 범위는 남한 전체이며 해상도는 30 m이며 좌표계는 UTM-K 좌표이다. 구축된 자료 형태는 ASCII, ARCGIS GRID, GEOTIFF 등 3가지 형태로 남한 통판 자료와 행정구역 별로 제공된다. 이러한 모든 지형/수문 분석 데이터는 환경빅데이터 플랫폼(www.bigdata-environment.kr)에서 무료로 다운로드 가능하다.
The chlorophyll-a concentration (CHL) data observed with the ocean color sensors have been widely used in the various studies related to phytoplankton. However, irregularly distributed missing data induced by clouds, a unique nature of optics, can cause large uncertainty, and a solution to this missing issue has been continuously demanded until now. We investigated the applicability of the data interpolating empirical orthogonal function and evaluated the reconstruction results in the southwestern East Sea. A total of 311 decomposed modes were used, showing a coefficient of determination of about 0.86 and a root mean square error of 0.37 mg m−3, compared to the truth data. Overall, it was confirmed that the observed CHL was overestimated compared to the reconstructed CHL when the spatio-temporal average was taken.
해색 센서로 관측된 엽록소-a 농도 자료는 광역적이고 장기적인 식물 플랑크톤의 변화와 같은 다양한 연구에 폭넓게 사용되어 왔다. 그러나 광학 관측의 고유한 특성인 구름에 의해 발생하는 불규칙적인 결측 발생은 시공간적인 해석에 있어 큰 불확실성을 지니고 있으며, 현재까지도 이러한 결측 문제에 대한 해결이 지속적으로 요구되어 왔다. 본 연구는 해색 기반 엽록소-a 농도자료에 포함된 결측 영역의 값을 추정하기 위하여 폭넓게 사용되어온 Data Interpolating Empirical Orthogonal Function 방식의 동해 남서부해역에 대한 적용 가능성을 타진하고 결측 복원 결과에 대한 평가를 수행하였다. 결측 복원 결과는 실제값과 비교하여 결정계수 0.86, 평균제곱근오차 0.37 mg m−3의 정확성을 보였다. 시공간적으로 평균된 관측 기반 엽록소-a 농도는 추정된 엽록소-a 농도에 비하여 전반적으로 과대 평가되는 것을 확인하였다.
In this study, we introduce the stable isotopic results of water using a recently installed high sensitivity isotope ratio mass spectrometry (HS-IRMS) system at the Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources (KIGAM). As a result of analytical method validation through an international proficiency test, the 2020 WICO (Water Isotope Inter-Comparison), organized by the International Atomic Energy Agency, the KIGAM IRMS laboratory showed satisfactory performance. Furthermore, stable isotopic compositions of bottled water samples from South Korea were measured using the HS-IRMS with a high temperature conversion elemental analyzer, and this method was re-validated and confirmed by a comparison with stable isotope results obtained using an equilibrium method.
이번 연구에서는 최근 한국지질자원연구원에 설치된 고감도 안정동위원소 질량분석 시스템을 활용한 물의 안정동위원소 조성 분석 결과를 소개하고자 한다. 국제원자력기구에서 주관하는 국제 숙련도 시험인 2020 WICO (Water Isotope Inter-Comparison)를 통해 물의 안정동위원소 분석법을 검증한 결과, 본 원의 안정동위원소 질량 분석실의 분석 수행 능력은 ‘적합’으로 판정받았다. 이와 함께 국내 시판 중인 병입수의 안정동위원소 분석 결과와 평형법을 이용한 분석 결과와의 비교를 통해 고온 연소 원소분석기를 활용한 안정동위원소 분석법의 신뢰성을 재확인하였다.
Flattening gamma naught was calculated using Korea Multipurpose Satellite 5 (KOMPSAT-5, K5) by correcting the radiometric distortion caused by geometric distortion over Ilam, Iran. The flattening gamma naught is not only the SAR core observation of Analysis Ready Data (ARD), which is utilized for artificial intelligence and big data, but also the basis for all fields of application that use the SAR brightness by providing the backscattering values only from surface characteristics. The flattening gamma naught data is provided with the same resolution as that of the K5 SAR image, so the data over the Ilam, Iran have the spatial resolution of the K5 Wide Swath mode of 20 m. Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) DEM with a resolution of 30 m was oversampled to generate the flattening gamma naught, and shadow areas where flattening gamma naught generation was not possible were identified using GIM layer information provided with the K5 image. In order to determine the reliability of the calculated flattening gamma naught, histogram analysis and tendency according to the incident angle were investigated, and the performance was verified by comparing it with other backscattering coefficients. Details of the algorithm and procedure are presented in previous studies and reference papers.
다목적실용위성 5호(KOMPSAT-5, K5)를 이용하여 이란의 일람 지역에 대한 기하왜곡에 의한 방사왜곡을 보정한 후방산란계수(Flattening Gamma Naught)를 산출하였다. Flattening 감마 놋은 Analysis Ready Data (ARD)의 Synthetic Aperture Radar (SAR) 핵심 관측치일 뿐 아니라 산림 지역을 포함하여 지형의 높이 변화가 있는 지역에서 지표면 특성만을 반영한 후방산란값을 제공하기 때문에 해당지역의 SAR 밝기 값을 이용하는 활용분야에 기초가 되는 자료이다. Flattening 감마 놋 데이터는 K5 SAR 영상의 해상도와 동일하게 제공되어 이란 일람 지역의 데이터는 K5 광역 모드의 공간적인 해상도인 20 m로 제공된다. Flattening 감마 놋을 생성하기 위해서 30 m 해상도의 SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) DEM을 오버샘플링해서 사용하였으며 K5 영상에서 제공되는 지역 입사각(GIM layer) 정보를 이용하여 Flattening 감마 놋 생성이 불가능한 섀도우 지역 등을 판별하였다. 산출한 Flattening 감마 놋의 신뢰성을 판단하기 위해 히스토그램 분석과 입사각에 따른 경향성을 조사하였고 이를 타 후방산란계수들과 비교하여 성능의 우수함을 검증하였다. 알고리즘 및 절차에 대한 자세한 내용은 이전 연구 및 참조논문에 제시되어 있다.
In this study, additional satellite analysis data in 2019, 2020, and 2021 were generated using Landsat-8 and Sentinel-2 satellite images. We additionally employed 19 types of satellite analysis methods, and generated totally 57 cases of satellite analysis data for three years. In addition, 34 types of satellite analysis data were updated using 2021 satellite data. In conclusion, a total of 91 cases of satellite analysis data were generated. The coverage of the study is the entire South Korea. The spatial resolution and the coordinate system were 30 m and UTM-K (EPSG: 5179) respectively. The products are provided as the entire South Korean and regional data, respectively. In addition, it is provided in three data types: ASCII, ArcGIS Grid, and GeoTIFF as same as last distribution. All satellite image analysis data can be downloaded free of charge from the Environmental Big Data website (www.bigdata-environment.kr), an environmental business big data platform.
본 연구에서는 2019년과 2020년, 2021년에 촬영된 Landsat-8과 Sentinel-2 위성영상을 활용하여 위성영상 산출물 신규 구축 및 갱신했다. 3개년에 대해 총 19종의 위성영상 산출 기법을 추가 도입하여 총 57건의 위성영상을 신규 구축하였다. 기존 연구에서 구축하였던 위성영상 산출물 34종을 2021년 영상을 활용하여 갱신했다. 결론적으로 총 91건의 위성영상 분석자료를 제작했다. 연구 범위는 남한 전체를 대상으로 하였으며, 이때의 해상도와 좌표계는 각각 30m, UTM-K (EPSG:5179)이다. 제작된 자료는 남한 전체 및 권역 별 자료로 각각 제공된다. 또한 기존과 동일하게 자료의 범용성을 위해 ASCII, ArcGIS Grid, GeoTIFF의 3가지 자료형으로 제공한다. 제작된 모든 위성영상 분석 데이터는 환경 비즈니스 빅데이터 플랫폼인 환경빅데이터 홈페이지(www.bigdata-environment.kr)에서 무료로 다운로드 가능하다.
This study analyzed the status of distribution of freshwater fish species in 73 islands of South Korea, using the third National Ecosystem Survey data. As a result of the survey, 62,265 individuals of 11 orders, 24 families, and 79 species, including 16 endemic species of the Korean Peninsula, three invasive alien species, and one endangered species, were identified. The dominant species were Carassius auratus and Oryzias latips, accounting for 14.1% and 13.2% of the total abundance, respectively.
제3차 전국자연환경조사(2006~2013년) 중 담수어류의 서식이 확인된 우리나라 73개 도서지역을 대상으로 담수어류의 분포현황에 대한 조사데이터를 수집 생산하기 위해 수행되었다. 조사결과 한반도고유종 16종 및 환경부지정 유해외래어종 3종, 멸종위기종 1종을 포함한 11목 24과 79종의 62,265개체의 서식이 확인되었다. 우점종은 Carassius auratus로 전체 구성의 14.1%를 차지하였고, 아우점종은 Oryzias latipes로 13.2%를 차지하였다.
In this study, bioclimatic variables in 2100 were created by using 7 Global Climate Models (GCMs) predicted by the Shared Socioeconomic Pathways (SSP) scenario. Using the dismo package of the R program, 19 bioclimatic variables of the year 2100 were generated. The annual mean temperature in 2100 has risen the most compared to the present (2000). Bioclimatic variables can be mainly used in the Species Distribution Model and Ecological Modeling to predict the distribution of species.
본 연구는 공통사회경제경로(Shared Socioeconomic Pathways, SSP) 시나리오에 의해 예측된 7개의 전 지구 기후변화 모델(Global Climate Model, GCM)을 활용하여 2100년 생물기후 변수를 생성하였다. R 프로그램의 dismo 패키지를 활용하여 2100년의 19개 생물기후 변수를 생성하였다. 2100년 연평균기온이 현재(2000년)과 비교하여 가장 높이 상승하였다. 생물기후 변수는 종의 분포를 예측하는 종분포모델(Species Distribution Model) 및 생태 모델링에 주로 활용될 수 있다.
In this study, the spatial maps of the BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function) adjusted surface reflectance (SR) were estimated by using the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) mounted on the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) over the Korean Peninsula. The BRDF-Adjusted surface Reflectance (BAR) is a more effective indicator that not only quantitatively identifies the growth characteristics of vegetation, but also corrects the bidirectional error in the time series observation characteristics, because the surface reflectance is changed according to the solar altitude during the daytime period. Therefore, this BAR products have high data utilization in various fields such as agriculture, environment, land surface information, and atmosphere. In this study, BRDF-adjusted surface reflectance maps were calculated for the Korean peninsula from April 2011 to December 2012 with hourly temporal resolution from 9 a.m. to 4 p.m. For the BAR surface reflectance, the spatial observation range is from latitude 34° N to 39 °N and longitude 125 ° E to 130 ° E, and the spatial resolution is 500 m. The semi-empirical BRDF model was used to calculate the BRDF-adjusted surface reflectance, and the radiometric characteristics of surface reflectance were decomposed into isotropic scattering, geometric scattering, and volumetric scattering. For this model simulation, at least 7 clear pixels are required to fit BRDF model. In this study, unlike the Nadir BRDF-Adjusted surface Reflectance (NBAR) calculation method which was calculated from the existing polar orbiting satellites, semi-empirical BRDF modeling was performed with a value fixed to the satellite viewing angle for each pixel since geostationary satellites of GOCI are difficult to observe in the nadir direction unlike polar satellites. It is more effective to perform BRDF correction by fixing them at the viewing angle in the case of GOCI geostationary satellite.
본 연구는 천리안 정지궤도위성(COMS: Communication, Ocean and Meteorological Satellite)에 탑재되어 있는 해색센서(GOCI: Geostationary Ocean Color Imager)를 이용하여 한반도 BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function) 보정 지표반사도(SR: Surface Reflectance) 공간지도를 산출하였다. BRDF 보정된 지표반사도(BAR)는 주간동안 태양광 고도에 따른 지표반사도 변화특성을 보정하였기 때문에, 식생의 생육 특성을 정량적으로 파악할 수 있을 뿐만 아니라 시계열 관측특성에서 발생하는 방향성 오차가 보정된 고유의 지표변화특성 값을 산출할 수 있다. 따라서 본 산출 자료는 농업, 환경, 지면정보, 및 대기 등 다양한 분야에서 자료 활용도가 높다. 본 연구에서는 2011년 4월부터 2012년 12월까지 우리나라 한반도 지역에 대한 BRDF 보정 지표반사도 지도를 산출하였다. BAR 지표반사도의 경우, 공간적인 관측 범위는 위도 34° N to 39 °N 와 경도 125 °E to 130 °E 범위이며, 공간해상도는 500 m이다. 본 연구에서는 BRDF 보정 지표반사도 산출을 위해서 Semi-empirical BRDF model 모델을 이용하여 지표반사도 특성을 Isotropic scattering, Geometric scattering, 그리고 Volumetric scattering으로 분해하였다. 이를 위해 최소 7개의 청천 화소가 필요하다. 본 연구에서는 기존의 극궤도위성에서 산출한 NBAR (Nadir BRDF-Adjusted surface Reflectance) 지표반사도 산출 방법과 다르게, 각 화소에 대해서 위성보기각에 고정시킨 값으로 BRDF 모델링을 수행했다. 이는 정지궤도위성은 극궤도위성과 달리 직하방향에 대한 관측이 어렵기 때문에 보기각에 고정시켜서 BRDF 보정을 수행하는 것이 더 효과적이다.
From 1974 to 1994, the Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources (KIGAM) systematically prepared and published relatively precise coal cell geology maps of 1:10,000 or 1:25,000 scale for major coal fields across the country. Such a coal cell geology map includes information about the coal seams as well as the geology of the coal field area, so it can be used as an important basic data for coal development. In this paper, the current state of the coal geology map, which was digitized into a spatial DB using GIS, was introduced. This digital coal geological map can be downloaded free of charge from the Geo-Big Data Open Platform (data.kigam.re.kr) and the Environmental Big Data Platform (www.bigdata-environment.kr).
한국지질자원연구원 (KIGAM)에서는 1974년부터 1994년까지 전국의 주요 탄전을 대상으로 체계적으로 1:10,000 혹은 1:25,000 축적의 비교적 정밀한 탄전지질도를 작성 발간하였다. 이러한 탄전지질도는 탄전 지역에 대한 지질 뿐 아니라 탄층에 대한 정보를 포함하고 있어 석탄 개발에 있어 중요한 기초자료로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 탄전지질도를 GIS를 이용하여 공간 DB로 디지털화한 탄전지질도의 현황을 소개하였다. 본 디지털 탄전지질도는 지오빅데이터 오픈 플랫폼(data.kigam.re.kr)과 환경 빅데이터 플랫폼(www.bigdata-environment.kr)에서 무료로 다운로드 가능하다.
The ocean takes up approximately 24% of anthropogenic carbon dioxide (CO2) emitted into the atmosphere in a year. The oceanic CO2 uptake shows regional and seasonal differences depending on physical and chemical characteristics of seawater and biological activities (such as CO2 fixation). In the tropical Western North Pacific, the surface water temperature is high, the supply of deep water is limited, and tropical cyclones usually pass in summer. We investigated atmospheric and sea surface CO2 concentrations in this area using the continuous underway pCO2 measuring system equipped on the Research Vessel ISABU of Korea Institute of Ocean Science and Technology for about 21 days from August 29 to September 19, 2018. During the cruise, 9,367 CO2 data were obtained from this measuring system with temperature, salinity, and GPS information. Higher CO2 concentrations of the surface seawater than those of the atmosphere were observed in the areas of 22°N-23.5°N and 29°N-35°N where CO2 was emitted into the atmosphere, while most of the areas between 17.5°N and 20.5°N were sinks for the atmospheric CO2. This dataset can be used for future research on the distribution of partial pressure of carbon dioxide over the global ocean surface.
해양은 매년 대기로 방출되는 인위적인 이산화탄소의 약 24%를 흡수하고 있으며, 해양 표층의 이산화탄소 흡수는 해수의 물리화학적 특성과 생물 활동 등에 따라 지역 및 계절적인 차이를 보인다. 북서태평양 열대 해역은 표층 수온이 높고 심층수의 공급이 제한되며 여름철 열대저기압이 빈번하게 통과한다. 이 해역에서의 해양 표층 및 대기 이산화탄소 분압 분포를 알아보기 위해 2018년 8월 29일부터 9월 19일까지 약 21일간 한국해양과학기술원 연구선 이사부호에 장착된 해양·대기 이산화탄소 분압 연속 측정 시스템을 활용해 총 9,367개 표층 해수 및 대기 이산화탄소 자료를 획득했다. 이와 동시에 현장 표층 해수의 수온, 염분과 해수를 채취한 위경도 자료도 함께 수집하였다. 조사기간에 북위 22도와 북위 23.5도 사이, 북위 29도와 북위 35도 사이 해역은 해양의 이산화탄소 농도가 대기보다 높아 대기로 이산화탄소를 방출했고, 북위 17.5도와 북위 20.5도 사이 해역은 대부분 표층 해수의 이산화탄소 농도가 대기보다 낮아 대기 이산화탄소 흡수원임을 확인했다. 본 조사 자료는 향후 전지구 해양 표층 이산화탄소 분압 분포 연구 자료로 활용될 수 있다.