2.1 연구자료

1) 위성강수

위성강수자료는 지상관측이 어려운 지역에서 전지구적 규모로 강수량을 추정하기 위해 개발된 자료로 주로 마이크로파, 적외선, 가시광선 센서를 이용하여 대기 중의 물방울, 구름입자 등의 복사신호(radiance)를 감지하고 이를 통해 강수강도를 산출하는 기법으로 생산되는 자료로서 대표적으로 NASA의 GPM IMERG와 JAXA의 GSMaP 등이 있다. GSMaP 위성강수는 마이크로파 복사계와 IR(Infra-Red) 이미저를 통해 지구 표면의 강수량을 생성하는 위성강수이다. GSMaP 자료는 준실시간 자료인 GSMaP_NRT, 이동벡터 칼만필터 기반의 시공간 보간 자료인 GSMaP_MVK, 그리고 GPCC 등 지상자료 보정 기반의 GSMaP_Gauge 등의 자료가 있다. 본 연구에서는 GSMaP_MVK V08 자료를 1999년 1월 -2024년 12월까지 공간 및 시간 해상도 각각 0.10° × 0.10° 및 1시간 자료를 수집하여 지상계측 강우와 비교를 통해 정확도를 평가하고 북한 강수특성 분석에 활용하였다.

2) 지상계측 강우

북한에 대한 위성강수의 정확도 검증을 위해 북한과 인접한 동두천과 파주의 기상청 ASOS(Automated Surface Observing System) 자료에 대하여 시간해상도 1일의 강우량 자료를 수집하였고, 세계기상기구(WMO) 가 구축한 전지구 기상자료 실시간 교환망(GTS)을 통해 북한(North Korea, WMO Member Code 470)의 27개 관측소 자료를 수집하였다. 수집한 GSMaP 위성강수와 지상계측 자료에 대한 범위는 Table 1과 같다.

2.2 연구방법

① 위성강수 처리

일본 JAXA에서 제공하는 GSMaP_MVK(1 hr/0.1°)를 1999년 1월 1일부터 2024년 12월 31일까지의 자료를 수집하였다. GSMaP_MVK 자료는 binary 포맷으로 제공되며 GIS 플랫폼의 다양한 환경에서 동일하게 인식할 수 있는 ASCII 포맷으로 변환한 후 관심지역(북한 전체 영역, 중국 일부)에 대한 클리핑 단계와 원시자료에서 제공하고 있는 지리좌표계(WGS84)를 투영좌표계(EPSG5186)로 변환하는 단계를 거쳐 일일누가강수량, 월총강수량 및 연총강수량 자료를 생성한다. 일강우량 자료 생성시 국제 표준시(UTC, Coordinated Universal Time)와 대한민국 표준시(KST, Korea Standard Time)를 고려하여 누가강수량 자료를 생성한다.

② 지상 관측자료 처리

기상청으로부터 한반도 남한의 동두천과 파주의 ASOS 일강우량자료와 WMO의 GTS를 통해 수집 가능한 북한 27개 관측소의 3-6시간 누가강우량 자료를 수집한다. 북한 강우자료의 경우 위성강수 자료와 비교를 위해 시간해상도를 일치시키기 위해 일강우량 자료를 생성한다.

③ 위성강수와 ASOS 자료를 이용한 정확도 평가

Fig. 1. The Flow of Satellite Precipitation Processing

북한에 대한 위성강수 분석을 위해 비교적 정확도가 높은 북한과 인접한 파주와 동두천 자료를 비교하여 위성강수의 정확도 평가를 수행한다.

④ 위성강수를 이용한 북한 강수특성 평가

위성강수를 이용하여 북한의 27개 관측소의 일강수량 상관관계, 강수일수, 극한강수(80 mm/day, 150 mm/day 등) 특성 계절별, 연총강수량에 대한 유역별 특성, 등의 강수특성을 평가한다.

위성강수를 이용한 북한 강수특성 평가를 위한 전체적인 처리 절차를 정리하면 Fig. 1과 같다.

3.1 위성강수 자료 구축

앞서 언급한 바와 Fig. 1의 처리 절차에 따라 자료를 수집하고 시간조정을 통해 일강수량, 월강수량, 연총강수량 자료를 생산하여 구축하였으며, Fig. 2는 GSMaP_MVK 위성강수자료를 이용하여 1999년부터 2024년까지의 북한 연총강수량 자료를 나타낸 것이다.

3.2 위성강수 정확도 평가

1) GSMaP_MVK와 ASOS 자료 비교

위성강수의 정확도 평가를 위해 GSMaP_MVK자료와 기상청의 동두천과 파주의 ASOS 일강우량 자료와 비교하였다. 비교 결과는 Table 2와 같다.

Fig. 2. Annual Precipitation Distribution Map in North Korea using GSMaP_MVK

Table 2에서 보는바와 같이 연총강수량은 GSMaP_MVK가 ASOS보다 연총강수량이 7-13 % 정도 과소추정되는 것으로 나타났으며, 이는 기존 연구에서 ^{Kim et al.(2020a)}은 한반도 남한지역을 대상으로 위성강수 GPM IMERG, GSMaP, CMORPH의 정확도를 분석한 결과 세 개의 강수자료 모두 지상계측 자료와 위성강수자료가 유사한 공간분포를 나타낸다고 제시하고 있으나, 총강우량이 과소하게 추정되는 단점이 있음을 연구결과로 제시한바 있고, ^{Xie et al.(2011)}는 열대 및 아열대 지역에서는 과대 산정되고 중간 및 고위도 지역에서는 과소하게 산정되는 것으로 발표한 바 있으며, ^{Sohn et al.(2010)}은 CMORPH, PERSIANN, NRL-blended의 세 개의 위성강수 자료에 대하여 520개의 AWS 자료의 공간분포 자료와 비교를 통해 여름철 평균 분포는 명백하게 상당히 과소평가 된다고 언급하고 있는 것과 같은 경향을 나타내는 것으로 판단된다.

Fig. 3. Correlation(GSMaP vs. ASOS) of Dongducheon and Paju Station

두 자료간 일강수량에 대한 상관관계는 Fig. 3에 나타낸 바와 같이 0.75 내외의 강한 양의 상관관계를 갖는 것으로 분석되었다. 이는 GSMaP_MVK 위성강수 자료가 지상관측이 제한된 지역에서도 신뢰성 있는 대체 자료로서 활용이 가능함을 의미하지만 실제 수문학적 모델에 적용할 때에는 기울기 보정 등 Bias correction이 필요하다.

2) GSMaP_MVK와 북한 WMO 자료 비교

북한에서의 위성강수 정확도 평가를 위해 GSMaP_MVK자료와 WMO의 GTS를 통해 수집한 북한 27개 관측소의 일강우량 자료와 비교하였다. 북한의 WMO자료는 3-6시간 누가강우량으로 일강우량을 계산하여 상관관계를 분석하였으며 그 결과는 Table 3과 같다.

북한 지역 27개 관측소의 일강수량에 대한 정확도 평가에서 대부분 관측소는 상관계수(CC, Correlation Coefficient)가 0.6-0.7 수준으로 GSMaP_MVK와 WMO 일강수량은 중간에서 높은 양의 상관관계를 가지며, 서해안 남부(개성, 평강, 해주) 지역이 상관도가 높고, 북부/동해안 지역(청진, 선봉, 삼지연 등) 상관도가 낮은 것으로 평가되었으며, 전체적으로 평균 상관계수 0.64로 분석되었다.

또한, 2008년부터 2024년까지의 기간 동안 북한 지역을 대상으로 위성기반 강수량(GSMaP_MVK)과 지상관측 강수량(WMO) 자료를 비교·분석하여 두 자료의 공간적·시간적 강수 특성을 평가하고자 하였다. 북한 지역은 기상관측소의 공간적 밀도가 낮아 장기적인 강수 분석에 한계가 존재하므로, 위성강수 자료를 활용한 보정 및 검증 연구가 필수적이다. 이에 따라 본 연구에서는 Fig. 5와 같이 히트맵을 이용하여, 연도별·관측소별 강수량 분포의 변동성과 두 자료 간의 일관성을 평가하였다. 임계값 설정은 ^{Ho et al.(2025)}이 제시한 값을 참고하여 80 mm/day, 150 mm/day, 200 mm/day의 세 가지 임계값을 설정하여 단계별 강수 강도의 분포를 비교하였다.

Fig. 4. Trends in the Number of Days with Precipitation by Amount

분석 결과 2008-2024년 기간 동안 북한 전역의 연강수량은 지역적 편차를 보였으며, 특히 북부 산악지역(강계, 혜산, 풍산 등)에서 높은 강수량이 지속적으로 관측되었다. 반면, 남서부 지역(개성, 해주 등)은 연도별 변동성이 크고, 일부 연도에서는 상대적으로 낮은 강수량을 보였다.

GSMaP_MVK 자료는 전반적으로 WMO보다 강수량이 과소 추정하는 경향을 보였으나, 두 자료의 공간적 패턴은 대체로 일치하였다. 특히 2010-2012년과 2016-2017년 구간에서는 두 자료 모두에서 강수량이 많은 것으로 관측되어 위성 기반 강수량 추정이 실제 지상관측과 일관된 경향을 잘 반영하고 있어 위성강수 자료의 공간적 신뢰도가 양호한 수준임을 시사한다.

또한, GSMaP_MVK 자료에서 ^{Ho et al.(2025)}이 제시한 세 가지 임계값에 대한 분석결과 일강수량 80 mm/day 이상의 발생일은 연평균 약 35.7일이었고, 150 mm/day는 6일, 200 mm/day 이상은 2.6일이었으며 세 가지 임계값 발생의 추세 분석 결과 Fig. 4에서 보는 바와 같이 특별한 경향성이 발견되지 않았다.

3.3 위성강수를 이용한 북한 강수 특성 분석

1) 연강수량 공간 특성

2008-2024년 기간의 GSMaP_MVK 위성강수와 WMO 관측소 자료를 비교한 결과 GSMaP_MVK는 900-1300 mm/yr(평균, 720 mm/yr), WMO 자료는 600-1700 mm/yr(평균 890 mm/yr)이며, 전체적으로 위성강수가 지상계측 자료인 WMO 자료보다 약 20-25 % 정도 과소 추정되는 것으로 분석되었다. 위성기반 강수자료와 지상 WMO 자료의 패턴은 전반적으로 일치하며, 두 자료 모두 전반적으로 연강수량은 남부와 동해안 지역이 다우지역, 신의주 등이 소우지역으로 분석되었다.

2) 계절별 강수특성

2008-2024년 동안 북한의 모든 관측소에서 여름철 강수 집중(60-70 %)이 뚜렷하며, GSMaP_MVK는 WMO에 비해 평균 10-30 % 정도 과소하게 추정되었으나, 계절적 패턴은 전 관측소에서 동일하게 재현되고 있으며, 평양, 사리원, 남포, 신의주, 개성 해주 등에서 상대적으로 위성강수와 지상관측의 정합도가 높았고, 여름철 집중 비율이 65 % 정도로 나타났으며, 두 자료간 연강수량 차이는 10-20 % 정도로 나타났다. 선봉, 원산, 김책 등의 관측소가 있는 동해안, 북부 산악지역은 위성강수가 20-40 % 정도 과소 추정되는 것으로 분석되었다.

3) 유역별 강수특성

Table 5 및 Fig. 7은 1999년부터 2024년까지의 26년간 위성기반 강수자료(GSMaP_MVK)에서 산출된 연평균 강수량 분포를 주요 하천 유역별로 나타낸 것으로 중앙값 수준은 임진강, 북한강, 예성강, 대동강, 압록강 그리고 두만강 유역의 순으로 위도가 높아질수록 유역 연평균 강수량이 작아지는 것으로 분석되었다. 변동성 측면(IQR, Interquartile Range)에서는 임진강, 청천강, 북한강 순으로 연도별 편차가 큰 불안정형으로 나타났으며, 압록강, 두만강 유역은 상대적으로 안정형으로 분석되었다. 특히, 임진강 유역의 경우 연도별 강수 변동이 커 기후적으로 불안정하고 집중호우 발생 가능성이 매우 높은 유역으로 평가되고 있으며, 두만강의 경우 이상치가 1건(2012년)이 발생하였으나, 26년간의 자료를 분석한 결과 연강수량의 변화가 가장 작은 유역으로 평가되었다.

Fig. 5. Heatmap(GSMaP vs. WMO) of North Korea. (a) GSMaP_MVK, (b) WMO

Fig. 6. Average Annual Precipitation

Fig. 7. Box Plot of the North Korean Basins