• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.323-323
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• 2023

유역의 증발산량 자료는 물순환 과정을 규명하는 매우 중요한 자료 중의 하나이며, 물순환 성분별 명확한 산정 결과는 수자원 개발과 물환경 보전에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 임진강 유역(유역출구(한강합류점) 기준, 유역면적 8,138.9km²)을 대상으로 5개년(2018~2022) 기상관측자료를 이용하여 증발산량을 산정하였으며, 그 외의 수문관측자료를 통해 물수지 분석도 수행하였다. 증발산량 산정은 세계식량기구(FAO)에서 제시한 Penman-Monteith equation을 적용하여 일별증발산량을 산정하였으며, 작물의 종류에 따른 계수는 잔디의 경우를 채택하였다. 본 방정식을 통해 산정된 증발산량(ET_o)은 기준작물에 수분의 공급에 제한이 없는 상황에서 산정된 기준 증발산량(reference evapotranspiration)을 의미하며, 기준 증발산량을 실제 증발산량으로 변환하기 위해서는 작물계수를 고려해야 한다. 작물계수는 식생의 높이, 알베도, 식생의 저항, 토양으로부터의 증발 등의 영향을 받게 되나, 더욱더 명확하게는 식물에서의 증산을 설명하는 기본 작물계수와 토양에서의 증발을 설명하는 토양계수의 합을 통해 계수를 산정하게 된다. 임진강 유역에 공간적으로 분포된 작물계수를 정확히 산정하기에는 한계가 있으므로 잔디의 경우로 한정하여 산정된 기준 증발량은 833.0mm(5개년 평균값)이다. 각 물순환 성분별로 생성된 임진강 유역의 5개년 평균값인 유역평균강우량은 1,412.9mm이며, 하천유출량은 804.9mm(유역평균강우량 대비 57.0%), 실제 증발산량은 442.3mm(유역평균강우량 대비 31.3%, 기준 증발산량 대비 약 53.0%), 유역저류량은 165.7mm(유역평균강우량 대비 11.7%)이다. 유역평균강우량은 8개 관측소(양덕, 원산, 신계, 개성, 평강, 철원, 동두천, 파주) 강우량의 유역평균값이며, 하천유출량은 유역출구의 상류 관측소인 비룡대교 관측소(유역면적 6,784.0km²) 유출량의 유역면적비 적용값이다. 실제 증발산량은 기준 증발산량 산정값에 해당 유역내 존재하는 설마천 유역의 기준 증발산량과 실제 증발산량 비율(약 53.0%)을 적용한 값이며, 유역저류량은 전제적인 물수지 분석을 통해 얻어진 추정값이다. 이와 같이 산정된 물순환 성분별 자료는 유역의 물순환 과정 규명을 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 유역 물관리를 위한 의사결정 과정에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.96-96
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• 2021

수문기상인자 중 하나인 증발산량은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지 모형 등의 입력자료로 활용된다. 우리나라를 포함한 각국 기상청 및 국제기구에서는 직접 관측이 아닌 FAO56 Penman-Monteith(PM)을 통해 증발산량을 산출하고 있다. FAO56 PM 방법은 복사(radiation), 대기온도(air temperature), 습도(humidity), 풍속(wind speed) 등의 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotransipiration)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자를 요구하므로 미계측 유역을 포함한 일부지역에 대한 증발산량 자료 구축이 어려운 실정이다. 또한, 기준증발산량의 특성이 시간에 따라 변화하므로 비정상성(nonstationary)을 고려한 분석이 요구된다. 본 연구에서는 온도인자 기반의 대체모형(surrogate model)을 개발하여 기준증발산량의 비정상성을 고려하고자 한다. 한강유역에 위치한 관측소를 대상으로 모형을 개발하였으며, 시간에 따라 변동하는 기준증발산량의 특성을 고려하기 위해 Bayesian 추론기법을 통해 매개변수를 시간에 따라 추정하였다. 또한, 본 연구에서는 대체모형으로 산정된 증발산량을 활용해 가뭄지수인 EDDI(evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄 모니터링 및 조기 경보 안내를 위해 개발된 EDDI를 활용하여 기존 가뭄보다 빠르게 진행되는 초단기 가뭄(flash drought)를 평가하였다. 본 연구에서 개발된 모형은 미계측 지역에서도 적용이 가능하므로 수자원분야에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.322-322
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• 2023

유역의 증발산량 자료는 물순환 과정을 규명하는 매우 중요한 자료 중의 하나이며, 물순환 성분별 명확한 산정 결과는 수자원 개발과 물환경 보전에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 설마천 유역(전적비교 수위관측소 기준, 유역면적 8.48km²)의 5개년(2018~2022) 기상관측자료를 이용하여 증발산량을 산정하였으며, 그 외 강우량, 하천유출량, 지하수함양량 자료를 이용하여 물수지 분석도 수행하였다. 증발산량 산정은 세계식량기구(FAO)에서 제시한 Penman-Monteith equation을 적용하여 일별 증발산량을 산정하였으며, 작물의 종류에 따른 계수는 잔디의 경우를 채택하였다. 본 방법을 통해 산정된 증발산량(ET₀)은 기준작물에 수분의 공급에 제한이 없는 상황에서 산정된 기준 증발산량(reference evapotranspiration)을 의미하며, 기준 증발산량을 실제 증발산량으로 변환하기 위해서는 작물계수를 고려해야 한다. 작물계수는 식생의 높이, 알베도, 식생의 저항, 토양으로부터의 증발 등의 영향을 받게 되나, 더욱더 명확하게는 식물에서의 증산을 설명하는 기본 작물계수와 토양에서의 증발을 설명하는 토양계수의 합을 통해 계수를 산정하게 된다. 설마천 유역에 공간적으로 분포된 작물계수를 정확히 산정하기에는 한계가 있으므로 잔디의 경우로 한정하여 산정된 기준증발량은 885.9mm(5개년 평균값)이다. 각 물순환 성분별로 생성된 설마천 유역의 5개년 평균값인 유역평균강우량은 1,307.3mm이며, 하천유출량은 799.7mm(유역평균강우량 대비 61.2%), 실제 증발산량은 469.5mm(유역평균강우량 대비 35.9%, 기준 증발산량 대비 약 53.0%), 유역저류량은 38.1mm(유역평균강우량 대비 2.9%)이다. 유역평균강우량은 3개 관측소(감악산, 설마리, 전적비교) 강우량의 유역평균값이며, 하천유출량은 유역출구의 수위-유량관계곡선식 환산유량, 유역저류량은 과거년(2012~2018)의 지하수 관측자료를 통해 산정된 지하수함양량을 기초로 하였다. 그리고 실제 증발산량은 기준 증발산량 산정값과 전체적인 물수지 분석을 통해 얻어진 값이다. 이와 같이 산정된 물순환 성분별 자료는 유역의 물순환 과정 규명을 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 유역 물관리를 위한 의사결정 과정에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.390-390
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• 2021

본 연구에서는 통계적 방법에 의해 예측된 미래기간의 기온정보와 기온기반의 기준증발산량 산정방법을 연계하여 한강권역을 대상으로 최대 12개월의 미래기간에 대한 기준증발산량을 전망하였다. 기온정보는 Kim et al. (2020)의 연구와 같이 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 개발된 다중회귀모형을 이용하여 미래기간(예측시점 기준 1~12개월)에 대해 월 평균기온을 예측하고 이를 상세화하여 한강권역 내 주요 ASOS 지점별로 최고/최저기온을 도출하였다. 기준증발산량은 Hamon 방법(Hamon, 1960, 1963)을 기반으로 각 지점별로 상세화된 최고/최저기온을 이용하여 동일한 미래기간(1~12개월)에 대해 산정하였다. 한강권역 전체에 대해 2015년 1월~2020년 12월의 월별 평균기온과 각 지점별 산정한 기준증발산량을 활용하여 기온 및 기준증발산량에 대한 예측성을 분석하였다. 한강권역 전체에 대해 예측된 월별 평균기온의 경우 실제 관측값과 비교하였을 때, PBIAS 4.2~6.4%, R² 0.97~0.98, NSE 0.97~0.98 등으로 매우 높은 예측성을 보였다. 지점별로 상세화된 기온정보를 이용하여 산정한 기준증발산량을 실제 기온으로부터 산정한 기준증발산량과 비교한 결과는 PBIAS 5.0~6.8%, R² 0.97~0.98, NSE 0.96~0.97로 기온에 대한 예측성과 유사하게 나타났다. 기온과 기준증발산량 모두 일부 월이나 일부 지점에서 관측값과 비교했을 때 다소 차이를 보이는 경우도 있었으나, 대상유역 전반적으로는 매우 안정적인 예측결과를 확인할 수 있었다. 기준증발산량에 대한 예측결과(미래 1~12개월)는 계절 및 월 단위의 유역 수자원 전망에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국작물학회지
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• 제35권6호
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• pp.518-524
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• 1990

수도포장에서의 실제 증발산량을 보웬비-열수지법에 의하여 측정하고 이를 기초로 하여 대형 및 소형증발계 증발산량 및 Penman-Monteith 모델에 의해서 계산된 기초증발산량으로 부터의 수도포장 실제증발산량 추정의 신속성을 검토하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 본 연구는 수원측후소 수도포장에서 통일계인 서광벼를 공시하여 수행되었다. 실제증발산량은 BE-ARN system(Bilan D'Energie Automatique Regionale Numerique; I.N.R.A)을 이용하여 보웬비열수지법에 의하여 측정하였으며, 대형 및 소형증발계 증발산량은 수원측후소 로장의 잔디위에서 측정되고, 기준 증발산량은 당소의 종관기상관측자료를 이용하여 수정된 Penman-Monteith 모델로 계산하였다. 1. 일평균 알베도는 0.15-0.25 범위에서 변하였으며, 엽면적지수 4까지는 엽면적의 증가에 따라서 직선적으로 증가하는 경향이였으며 그 이후는 완만한 증가를 보였다. 2. 수도포장에 입사되는 일사량중 맑은 날 순폭사량으로 배분되는 비율은 50-80% 범위였으며 생육시기가 진전됨에 따라서 낮아졌다. 3. 순폭사량중 증발산에 배분되는 비율이 열수지항중 가장 커서 벼의 생육시기에 따라서 80-120%의 범위였으며 생육후기에는 가장 낮았으며, 증발산잠열이 순폭사량보다 높은 경우가 많았는데 이는 이유에 의한 영향이 크기 때문인 것으로 판단되었다. 4. 생육기간중 일당 실제증발산량은 기상조건에 따라 0.1mm-8mm 범위에서 변하였다. 5. 보웬비-열수지법에 의한 실제증발산량과 대형증발계 증발량, 소형증발계 증발량 및 기준증발량과는 유의한 직선회귀 관계가 있었는데 이들간의 상관계수는 각각 0.761, 0.793 및 0.914였다. 6. 대형증발계 및 소형증발계 증발산량 Penman-Monteith 모델에 의해 계산한 증발산량을 기준증발량으로 한 벼의 생육기간중의 평균 증발산비 또는 작물계수는 각각 1.57, 1.10 및 1.49였으며 각각의 변이계수는 28.7, 22.7 및 12.8%였다. 7. 기준증발량에 근거한 작물계수는 엽면적의 발달과 밀접한 관계를 가지고 변하였으며 출수기경에 최대치를 보였으며, 그 이후 급격히 감소하였다. 8. 이상의 결과들의 종합하여 볼 때 실제증발산량의 추정에는 종관기상자료를 이용하여 Penman-Monteith 모델로 계산한 증발산량을 기준증량으로 이용하는 것이 증발계 증발량을 기준증발량으로 이용하는 것보다 추정의 정도가 높은 것으로 판단되었으며, 실제증발산량(AET)과 Penman-Monteith 모델에 의한 기준증발량(RET)간의 회귀식 AET=0.1$\pm$1.52 RET를 이용할 경우 실제증발산량을 전생육기간을 통해서 약 10% 오차범위내에서 추정할 수 있을 것으로 판단되었으며, 생육시기별로 생물계수를 계산하여 이를 이용할 경우, 보다 정확한 실제증발산량을 추정할 수 있을 것으로 사료되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.259-259
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• 2020

증발산량은 수문학적으로는 강수량으로부터 지표 유출량과 지하수 함양량을 추정하는 등 전체 물수지를 해석하는데 있어서 매우 중요하며, 농업적 측면에서는 작물의 용수 수요량을 결정하는 중요한 인자이다. 그러나 증발산량의 직접적인 계측이 쉽지 않기 때문에 물수지 방법에 의한 간접적인 추정이나 관련된 기상자료를 이용한 경험적이고 물리적인 해석을 통해 산정하고 있다. 일반적으로 특정조건의 작물(기준작물)을 기준으로 가용수분이 충분한 상태에서 주어진 기상조건에 대해 기준증발산량을 산정하며, 여기에 대상작물별 특성이나 토양의 실제수분상태 등을 고려하여 실제증발산량을 추정하고 있다. 본 연구에서는 한강권역을 대상으로 현재 가장 일반적으로 활용되고 있는 Penman-Monteith 방법을 비롯하여, Thornthwaite 방법, Hamon 방법, Priestly-Taylor 방법, Hargreaves-Samani 방법, Hansen 방법 등 총 6종의 기준증발산량을 산정하여 비교하였다. 각 방법에 필요한 기상자료는 한강권역 및 인근에 위치한 기상청 관할의 33개 ASOS 지점에 대한 60년간(1960~2019년)의 관측자료를 이용하였다. Penman-Monteith 방법에 의한 값을 기준으로 나머지 5가지 방법들에 의한 결과를 분석한 결과, 전반적으로 다른 방법들이 기준증발산량을 크게 산정하는 것으로 나타났으며, temperature-based 접근법인 Hamon과 Hargreaves-Samani에 의한 연평균 값은 Penman-Monteith 방법 대비 각각 28.5%, 19.3% 정도 크게 산정되었다. 특히 Hamon 방법에 의한 결과는 다른 방법과 비교하여 여름철에 크게 차이를 보였다. 반면 Hansen 방법은 상대적으로 Penmna-Monteith 방법과 가장 적은 편차를 나타내었다. 지역별로 분석했을 때는 서울/인천지역과 강원도 동해안 지역을 제외하고는 Penman-Monteith 방법 대비 다른 방법들의 기준증발산량이 큰 것으로 나타났다. 중권역별로는 Penman-Monteith 결과와 비교하여 -158 mm/yr 에서 최대 +307 mm/yr 정도의 편차를 나타내었으며, 월별로는 -13 mm에서 +73 mm의 편차가 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.341-341
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• 2019

물 순환과정의 구성요소 중 증발산(Evapotranspiration)은 수자원개발을 위한 계획의 수립과 수자원 시스템 운영적 측면에서 대단히 중요한 부분이다. 증발산량을 산정하기 위해서는 온도, 바람, 상대습도, 대기압, 수질 및 수표면의 성질과 형상 등을 산정하여야 하는데 이러한 기상자료들을 확보하기란 매우 어려운 실정이다. 본 연구에서는 기온자료만을 이용하여 기준증발산량을 산정할 수 있는 Hargreaves 공식의 경험적 매개변수 및 온도 매개변수를 수정하여 경안천유역의 기준증발산량을 산정하였다. 수정된 공식의 성능평가를 위해 현재 널리 사용되고 있는 Penman-Monteith 방법을 이용하여 산정된 기준증발산량을 정해로 가정하여 Root Mean Square Error와 Nash Sutcliffe Model Efficiency Coefficient분석을 수행하여 검증하였다. 또한 기온 및 Hargreaves 경험적 매개변수와의 상관관계를 이용한 회귀식에 대한 검증을 수행함으로써 본 연구에서 제안한 수정된 공식의 적용가능성을 확인하였으며, 향후 수자원 시스템 운영 측면에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.118-118
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• 2023

물순환 과정의 구성요소 중 하나인 증발산(증발과 증산)은 각종 수자원시설물의 운영관리, 수자원계획 수립, 농업용 시설의 개발 및 운영관리 등에 필요한 매우 중요한 요소이다. 한편, 기후변화 등으로 '14~'19년 장기간 가뭄, '17년 가뭄상황에서도 태풍 '차바'에 의한 국지적 홍수, '20년 역대 최장기간 장마에 의한 대규모 홍수, '22년 태풍 '힌남노' 이후 남부지역 극심한 가뭄 등 가뭄과 홍수가 반복되어 물관리 여건이 매우 어려운 상황이다. 이러한 홍수/가뭄에 효과적으로 대응하기 위해 강우-유출 모형을 사용한다. 신뢰적인 예측결과를 얻기 위해서는 상세하고 정밀한 증발산량 추정이 필요하다. Penman-Monteith(PM) 기법으로 기준 증발산량을 산정하기 위해서는 최고·최저기온, 이슬점온도, 풍속, 일조시간 등의 기상자료가 필요하다. 이러한 자료는 전국 95개 ASOS 지점에만 얻을 수 있다. 계산된 95개 지점의 기준 증발산량은 티센망 등 방법으로 공간평균하여 활용한다. 95개 지점 자료만으로는 지역적 기상 특성을 반영하여 기준 증발산량을 산정하는데 한계가 있으며, 결국 강우-유출분석의 신뢰도 저하로 귀결된다. 본 연구는 기상청 ASOS 지점 외 AWS 590개 지점을 추가하여 기준 증발산량을 산정하여 공간적으로 상세화하였다. ASOS 지점들에 대해 PM 기법과 Hargreaves(HS) 기법으로 22년간의 일단위 기준 증발산량을 각각 계산하였다. 이들의 상관계수는 평균 0.85로 매우 높아, HS 기법으로 산정된 AWS 지점 결과의 추가사용이 적정하였다. 기온만을 사용하는 HS 기법, PM과 HS의 상관성 및 풍속을 반영한 2가지 보정 HS 기법으로 기준 증발산량을 계산하여 비교·분석하였다. 보정된 HS의 결과가 기존 HS 기법에 비해 오차가 적고, 자료의 편향성이 줄어드는 등 더 좋은 결과를 나타내었다. 따라서, 각종 수문분석에 보정 HS 기법을 AWS 지점에 확대·적용하고, ASOS 관측소의 PM 기법과 병행해 상세화하여 활용하면 수문분석의 신뢰성을 더욱 높일 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1939-1942
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• 2007

본 연구에서는 도시화와 지형 및 지리조건에 따른 기상변화가 FAO Penman-Monteith 기준 잠재증발산량에 미치는 영향을 파악하고자 한다. 또한 기상변화가 FAO Penman-Monteith 기준 잠재증발산량공식의 에너지항 및 공기동력항에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구를 위하여 적용된 연구지역은 서울을 비롯한 56개 수문기상 관측지점으로써 도시화과정을 분석하기 위하여 반경 10 km를 중심으로 $314\;km^2$에 해당하는 면적을 연구지역으로 설정하였다. 연구 지역의 도시화정도를 판단하기 위하여 토지이용현황을 분석하였다. 분석결과에 의하면 대부분의 연구지역에서 잠재증발산의 변화정도는 도시화율의 정도에 따라서 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 잠재증발산량의 변화정도는 도시화율이 클수록 큰 변화를 보이고 있다. 분석결과에 의하면 잠재증발산량의 변화는 도시화가 진행됨에 따라서 도시지역 내 열섬현상에 따른 기온상승과 도시지역의 주거지면적 증가에 따른 습도의 감소영향 그리고 풍속의 감소에 따른 것으로 보이며, 특히 습도의 감소가 잠재증발산량에 가장 크게 영향을 미치고 있다. 또한 도시지역 내의 일사량 감소에 따른 순단파복사량의 감소나 기온상승에 따른 순장파복사량의 증가에 의해서 영향을 받는 것으로 보인다. 또한 연구지역의 지리 및 지형조건이 잠재증발산량에 미치는 영향을 분석한 결과 56개 연구지역의 잠재증발산량에 미치는 요인은 주로 도시화에 따른 기상변화와 해안 근접성인 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.414-414
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• 2022

본 연구는 2022년도 "제주특별자치도 수자원 부존현황 조사 및 분석 사업"의 연구비 지원에 의해수행되었습니다.최근 IPCC 제6차 평가보고서(AR6)에 새롭게 적용된 미래 기후변화 시나리오인 SSP (Shared Socioeconomic Pathways)에 따른 제주도 지역의 미래 기후변화를 강수량, 기온, 기준증발산 등을 중심으로 분석하였다. 미래의 기후변화 자료로서 19개의 GCM 모형으로부터 도출된 4개의 SSP 시나리오(SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5)를 활용하였다. 제주도 지역의 3개 기상청 ASOS 지점(제주, 성산, 서귀포)을 대상으로 상세화된 기후변화 자료를 이용하여 지점별 및 지역별 미래 전망을 분석하였다. 기준증발산량은 기온자료만을 이용하는 Thornthwaite 방법을 활용하여 산정하였으며, FAO-56 Penman-Monteith 기준증발산량과의 차이를 최소화하기 위하여 시공간적 보정계수를 적용하였다. 과거기간(1985~2014년)을 기준으로, 미래기간(2021~2095년)을 3개 구간(2021~2045년, 2046~2070년, 2071~2095년)으로 나누어 분석하였다. 제주도 전체에 대한 평균적인 전망은 대부분의 SSP 시나리오에서 강수량, 기온, 기준증발산량 모두 미래 후반기로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였으며, SSP1-2.6 시나리오에서만 기온과 기준증발산량이 미래 전반기(2021~2045년)에는 크게 증가하다가 중반기(2046~2070년)와 후반기(2071~2095년)에는 비교적 일정한 것으로 전망되었다. 과거기간과 비교하여 미래 후반기 SSP5-8.5 시나리오에서 가장 크게 증가하는 것으로 전망되었으며, 강수량은 17%, 기온은 38%, 기준증발산량은 58%까지 증가하는 것으로 분석되었다. 지점별로는 제주 지점이 다른 2개 지점(성산, 서귀포)에서보다 더 많이 증가할 것으로 전망되었다. 제주 지점의 경우 SSP5-8.5 시나리오에서 연 강수량은 19%, 평균기온은 42%, 기준증발산량은 70%까지 증가하는 것으로 나타났다. 증가되는 크기는 강수량은 서귀포, 성산, 제주 지점 순으로 전망되었으며, 기온과 기준증발산량은 반대로 제주, 성산, 서귀포 순으로 증가량이 클 것으로 전망되었다. 그러나 GCM 모형에 따라 전망결과가 다양하게 나타나기 때문에 이에 대한 불확실성을 고려한 미래 대응이 필요하다.