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보도자료

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다중위성관측자료의 왜곡을 해결하여 지난 40년간 지속적으로 증가하는 글로벌 식물 생장 트렌드 규명

2024.07.16.

[연구필요성]

장기간의 글로벌 식물 생장 트렌드를 파악하는 것은 기후변화에 의한 식생 반응과 동인을 이해하는데 필수적이다.

기존 연구들에서는 1980년대부터 장기간의 글로벌 모니터링이 가능한 AVHRR 위성 산출물을 활용하였으나, 센서간 성능 차이, 궤도이탈에 의한 영향 등으로 인해 남아있는 자료의 왜곡이 지속적으로 지적되어왔다.

그러나 실제로 위성 산출물에 남아있는 왜곡을 보정하여 장기간 글로벌 식물 생장 트렌드에 대한 재분석을 진행한 연구는 수행되지 않은 실정이다.

[연구성과/기대효과]

서울대 류영렬교수 연구팀은 UC Berkeley, Columbia대학, Reading대학, Imperial College London, Leipzig대학 등의 국제연구진을 이끌고, 장기간 위성 산출물에 남아있는 왜곡을 보정하여 지난 40년간 지속적으로 증가하는 식물 생장 트렌드를 규명하였다.

본 연구에서 개발한 식생 지수 산출물은 장기간 글로벌 식물 생장 트렌드와 육상 생태계 탄소 순환을 이해하는데 도움을 줄 수 있다.

본 연구는 연구재단 중견과제와 Schmidt Futures의 지원을 받아 환경원격탐사저널(Remote Sensing of Environment)에 게재되었다.

[본문]

□ 글로벌 공동연구진 구성

전지구 40년의 위성자료 처리/분석/해석을 위해 UC Berkeley, Columbia대학, Reading대학, Imperial College London, Leipzig대학 등 국제공동연구진을 구성하고 수년에 걸쳐 작업을 진행함

□ 기존 산출물에 남아있던 왜곡을 보정하여 시계열적 일관성을 향상함

본 연구에서는 기존 산출물에 남아있는 왜곡의 원인을 3가지로 분류하여 추가적인 보정을 수행하고 시계열적 일관성에 대한 평가를 진행하였다.

USGS에 등록된 26개의 글로벌 위성센서 보정사이트에 대해서 센서 교차보정, 궤도이탈 효과 보정, 이종센서 융합을 수행함으로써 향상되는 시계열적 일관성을 검증하였다.

□ 지난 40년간 지속적으로 증가하는 글로벌 식물 생장 트렌드를 규명함

본 연구에서는 지난 40년간 각 보정 단계별 전지구 식물 생장 트렌드를 비교 평가하여, 산출물 왜곡의 각 원인들이 미치는 영향을 정량화 하였다.

모든 보정이 수행되고 시계열적 일관성이 검증된 자료의 경우 지난 40년간 지속적으로 식물 생장이 증가하는 트렌드를 보였으며, 왜곡이 남아있는 원자료의 경우 1980년대와 1990년대 강한 증가 트렌드와 2000년대 이후 약화된 트렌드를 보였다.

[연구결과]

Persistent global greening over the last four decades using novel long-term vegetation index data with enhanced temporal consistency

Jeong, S., Ryu, Y., Gentine, P., Lian, X., Fang, J., Li, X., Dechant, B., Kong, J., Choi, W., Jiang, C., Keenan, T. F., Harrison, S. P., & Prentice, I. C.
(Remote Sensing of Environment, 311, 114282., https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114282)

본 연구에서 보정한 산출물 (Red: SNU LTDR)의 경우 지속적으로 식물 생장이 증가하는 트렌드를 보였다. 이는 왜곡이 남아있는 산출물 (Blue: LTDR; Black: GIMMS3g)의 경우 1980-1990년대 글로벌 식물 생장 트렌드가 과대 추정, 2000-2010년대 글로벌 식물 생장 트렌드가 과소 추정될 될 수 있음을 의미한다.

특히 2000-2010년대 보정 전후 결과에서 글로벌 carbon sink에서 큰 역할을 하는 북반구 산림과 적도 부근 열대림의 식물 생장 트렌드가 과소추정 될 수 있음을 확인하였다.

본 연구는 연구재단 중견과제와 Schmidt Futures의 지원을 받아 환경원격탐사저널(Remote Sensing of Environment)에 게재되었다.