국가기상위성센터

위성을 활용한 폭염 및 가뭄 감시

폭염 및 가뭄 감시를 위해서는 지표면의 온도, 수분, 증발량 및 식생 등 기상 변화를 분석하기 위한 시·공간 연속적인 자료가 필요합니다. 현재 기상청 및 유관기관에서 관측하는 지상관측자료는 시간적으로는 조밀하지만, 공간적으로 산악지역, 해양 등 광범위한 관측 공백역이 존재한다는 한계점을 가지고 있어 한반도 폭염과 가뭄을 감시하는데 많은 제약이 있습니다. 이러한 지상관측자료를 대체하여 빈틈없는 지표 정보를 제공할 수 있는 자료는 정지기상위성이 유일합니다. 특히, 기상청은 우리나라 최초 정지기상위성인 천리안위성 1호(2010년 6월) 발사 이후 2018년 12월 천리안위성 2A호를 발사하여 2km 격자로 전구는 10분, 동아시아·한반도는 2분 간격으로 관측하며 변동성이 큰 한반도의 기상 상황에 대해 실시간 실황감시 및 위험기상 예보에 활용하고 있습니다. 천리안위성은 한반도를 포함한 동아시아 영역을 시·공간 연속적으로 관측한다는 장점이 있어 기후변화 연구에서 매우 중요한 자료로 국가기상위성센터에서는 수문 및 가뭄, 폭염 등 이상기후에 대한 감시 정보 제공을 위해 천리안위성 자료로부터 지표면 정보 및 가뭄지수들을 개발하여 활용하고 있습니다. 또한, 다각적인 가뭄감시 분석을 위해 다양한 국외 위성자료를 수집하여 함께 활용 중입니다.

관련 공식 상세 정보 연계 안내

기준1. 기상청 폭염 특보 발표 기준 : 기상청 날씨누리 바로가기
기준2. 가뭄의 종류 및 상황 판별 : 국가가뭄정보포털 바로가기

활용위성

* 천리안위성 1, 2A호: 우리나라 정지궤도 기상위성

천리안위성 1호: [임무종료] 2011. 4.∼2020. 3., 가시/적외/수증기 5개 채널
천리안위성 2A호: [운영중] 2019. 7.∼현재, 가시/적외/수증기 16개 채널

* Suomi-NPP/VIIRS (Visible/Infrared Imager Radiometer Suite): NASA에서 운영하는 극궤도 위성

* Terra&Aqua/MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer): NASA에서 운영하는 지구관측 극궤도 위성

* IMERG (Integrated Multi-satelliE Retrievals for GPM): GPM(강수관측 전용위성) 위성을 핵심으로 한 다중 위성자료 활용 전지구 강수 자료, SPI3 생산

감시자료

* 토양수분(Soil Moisture, %): 표층의 토양 안에 포함된 수분의 양

* 잠재증발산량(Potential Evapotranspiration, mm/day): 일반적인 기후에서 토양이 수분의 제한을 받지 않는 상태에서의 증발산 가능량

* 지표면온도(Land Surface Temperature, ℃): 육상의 표면온도

* 해수면온도(Sea Surface Temperature, ℃): 바다의 표면온도

분석요소

* 분포장: 1일 또는 8일 간격의 한반도 영역 분포도

* 기후편차(Anomaly): 기후 평균값과의 차이를 분석하여 비정상 또는 특이 현상 파악

* 표준점수(Z-Score): 평균으로부터 값이 떨어져있는 정도를 기후 표준편차를 통해 설명하는 척도

* 정규화지수(Normalized Index): 기후값을 기준으로 한 산출값의 정규화 지수, 절대값이 클수록 기후값에서 멀어지는 정도가 크다는 것을 의미함(음/양 부호 고려)

가뭄지수

* 표준강수지수(SPI3, Standardized Precipitation Index): 기상학적 가뭄감시, 일정기간(3개월) 동안의 누적강수를 ECDF 및 Z값으로 변환하여 건조·습윤 경향을 정량화한 자료, 양수는 습윤, 음수는 건조

가뭄요소를 활용한 종합분석 표
가뭄단계	지수범위
습함	1.0 ≤ SPI
정상	0.99 ~ -0.99
약한 가뭄	-1.00 ~ -1.49
보통 가뭄	-1.50 ~ -1.99
심한 가뭄	-2.00 ≥ SPI
극심한 가뭄	-2.0 이하가 20일 이상 지속

* 물스트레스(PWSI, Potential land-surface Water Stress Index): 물의 공급을 나타내는 강수와 물의 소비를 나타내는 증발산을 함께 사용하며, 일정기간 동안의 (강수-증발산)/(강수+증발산) 누적값을 ECDF 및 Z값으로 변환하여 지표면의 잠재적 물 스트레스를 정량화한 자료, 양수는 습윤, 음수는 건조

* 온도상태지수(TCI, Temperature Condition Index): 특정 시기, 특정 지역의 지표면온도가 그 시기 및 지역의 평소대비 어떠한지 최대·최소 정규화를 통해 정량화한 자료, 값이 클수록 저온, 작을수록 고온을 의미함

* 식생상태지수(VCI, Vegetation Condition Index): 특정 시기, 특정 지역의 식생활력도가 그 시기 및 지역의 평소대비 어떠한지 최대·최소정규화를 통해 정량화한 자료, 값이 클수록 식생활동 활발, 작을수록 식생활동이 둔화된 것을 의미함

* 식생건강지수(VHI, Vegetation Health Index): TCI와 VCI를 평균하여 식생건강성을 정량화한 자료, 값이 클수록 식생건강 양호, 작을수록 식생상태가 악화되어 가뭄 발생 가능성 높음

감시자료

감시자료 표
감시자료	활용자료	산출방법	자료기간	해상도	비고
PET (잠재증발산량)	MODIS + COMS/MI + LDAPS	RF (인공지능)	2013.3.1 ~ 2019.11.30	0.5 km (1, 8일)	Z-score,Anomaly · Anomaly = val– g_mean ·Z-score = (anomaly / g_std) g_mean, g_std: 기후값
PET (잠재증발산량)	GK2A/AMI + LDAPS	MLP (인공지능)	2020.1.1 ~	1 km (1, 8일)
SM (토양수분)	MODIS + COMS/MI + LDAPS + IMERGE	RF (인공지능)	2013.3.1 ~ 2020.11.30	0.5 km (1, 8일)
SM (토양수분)	GK2A/AMI + LDAPS + IMERG	RF (인공지능)	2020.3.1 ~	0.5 km (1, 8일)
LST (지표면 온도)	GK2A/AMI	Split-Window Method	2019.7.25 ~	2 km (8일)	Min Max Mean Median (8일 평균) Anomaly Z-Score (1일)
SST (해수면 온도)	GK2A/AMI	Split-Window Method	2019.7.25 ~	2 km (8일)	Min Max Mean Median (8일 평균) Anomaly Z-Score (1일)

가뭄지수 표
감시자료	활용자료	산출방법	자료기간	해상도	비고
SPI3 (표준강수지수)	IMERG	3개월 기준 강수 이동누적시계열 365개의 누적확률분포 계산, 표준 정규분포에 투영	2020.3.1. ~	0.5km (8일)	IMERG: Integrated Multi-satellitERetrievals for GPM (과거: TRMM이용)
PWSI (물스트레스)	Terra, Aqua/MODIS	일정기간 누적값의 누적 확률분포를 표준 정규분포에 투영	2003.4.7. ~	0.5km (8일)	강수: IMERG 증발산: MODIS, GK2A
PWSI (물스트레스)	GK2A/AMI	일정기간 누적값의 누적 확률분포를 표준 정규분포에 투영	2020.1.1. ~	1km (8일)	강수: IMERG 증발산: MODIS, GK2A
TCI (온도상태지수)	Terra/MODIS, Aqua/MODIS	((LSTmax-LST)/(LSTmax-LSTmin))*100	2003.1.1. ~	0.5km (8일)	LST min,max 기간: 2003~2019
	SNPP/VIIRS		2012.3.1. ~	0.5km (8일)	LST min,max 기간: 2012~2020
	GK2A/AMI		2019.7.25.~	2km (8일)	VIIRS의 LST min, max 이용 (추후 GK2A로 변경)
VCI (식생상태지수)	Terra/MODIS, Aqua/MODIS	((LSTmax-LST)/(LSTmax-LSTmin))*100	2003.1.1. ~	0.5km (8일)	NDVI min,max 기간: 2003~2019
	SNPP/VIIRS		2012.3.1. ~	0.5km (8일)	NDVI min,max 기간: 2012~2020
	GK2A/AMI		2019.7.25.~	2km (8일)	VIIRS의 NDVI min, max 이용 (추후 GK2A로 변경)
VHI (식생건강지수)	Terra/MODIS, Aqua/MODIS	-	2003.1.1. ~	0.5km (8일)	각위성 센서별 VCI, TCI 이용
	SNPP/VIIRS		2012.3.1. ~	0.5km (8일)
	GK2A/AMI		2019.7.25.~	2km (8일)

수문기상(토양수분, 증발산량) 감시요소

분포도

(일 자료)

기후편차(Anomaly)

(산출값 - 기후평균)

표준점수(Z-Score)

(Anomaly / 기후표준편차)

정규화 지수(Normalized Index)

(산출값 - 기후최소값) / (기후최대값 - 기후최소값)

토양수분, 잠재증발산량을 이용한 급성가뭄 감시 예시

8일 간격의 토양수분, 잠재증발산량의 아노말리 변화를 시계열로 시각화하여 급성가뭄의 시기와 기간 등을 분석할 수 있습니다.

토양수분 아노말리

2018-07-29

2018-08-06

2018-08-14

2018-08-22

2018-08-30

잠재증발산량 아노말리

2018-07-29

2018-08-06

2018-08-14

2018-08-22

2018-08-30

다양한 가뭄요소를 활용한 종합분석 예시

2020년과 2021년 비교 시 기상학적 가뭄정보(기상가뭄:강수)는 유사
2020년에 비해 2021년 육·해상 표면의 고온현상 뚜렷, 식생 활력도 저하
2021년 극심한 폭염으로 잠재증발산량이 양의 아노말리로 나타남 → 가뭄 심화

가뭄요소를 활용한 종합분석 표
2020년 07월 19일
기상가뭄 Z-score		온도상태 MODIS
토양수분 Anomaly		식생상태 MODIS
잠재 증발산량 Anomaly		육·해상 표면온도 (최대)

가뭄요소를 활용한 종합분석 표
2020년 07월 20일
기상가뭄 Z-score		온도상태 MODIS
토양수분 Anomaly		식생상태 MODIS
잠재 증발산량 Anomaly		육·해상 표면온도 (최대)

[※ 시계열 분석은 ‘25년 서비스 예정]

지표면요소(육·해상 표면온도)

* 육·해상 표면온도의 8일 통계값과 1일 기후편차, 표준점수 변화

6월 평균에 비해 육·해상 표면온도의 기후편차가 전반적으로 큰 양의 값을 보임 → 최근 이상기후에 의한 6월 폭염이 잘 반영되어 나타난 현상

지표면요소 표
통계분포도(min,max,mean,median) (8일 평균 자료, 2024년 6월17일)

기후편차 (Anomaly) (1일 : 산출값–기후 월 평균) [2024년 6월 10일 ~ 6월 17일]				표준점수(Z-Score) (1일 : Anomaly / 기후 월 표준편차) [2024년 6월 10일 ~ 6월 17일]
6월 10일	6월 11일	6월 12일	6월 13일	6월 10일	6월 11일	6월 12일	6월 13일
6월 14일	6월 15일	6월 16일	6월 17일	6월 14일	6월 15일	6월 16일	6월 17일