• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
• /
• pp.67-67
• /
• 2022

국가 물관리 측면에서 증발산량과 토양수분량은 자연계 손실로서 국내 수자원 총량의 약43%(563억 m³/년)를 차지하며, 수자원의 계획과 개발, 물순환 과정 규명 및 다양한 수재해 분석 등을 위한 수문 요소이다. 정부는 2005년 「수문조사 선진화 5개년 계획」과 2008년 「제1차 수문조사기본계획(2010~2019년)」을 통해 2019년까지 증발산량과 토양수분량 관측소 확대(각각 25개 지점) 기반을 마련하였고 「수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률」에 따라 매년 공인 수문 자료로 증발산량과 토양수분량을 측정하고 있다. 증발산량과 토양수분량은 댐 유역의 정밀한 물순환 해석에도 매우 중요한 정보로서 현재 K-water에서의 관측은 일부 시험유역(용담댐 유역)의 flux tower에 의한 에디공분산법(Eddy Covariance Method) 및 토양수분 센서(TDR, Time Domain Reflectometery)에 의한 지점 자료의 생산만 각각 이루어지고 있다. 본 연구에서는 K-water 댐 유역의 증발산량 및 토양수분량 관측 현황과 그간 관측된 자료의 특성을 각종 경향성 분석 등과 함께 소개하고자 한다, 증발산량의 경우는 2개소의 flux tower를운영(덕유산 지점 2011년 이후, 용담 지점 2017년 이후)하고 있으며, 토양수분량은 총 7개소(계북, 천천, 상전, 안천, 부귀, 주천 지점 2013년 이후, 장계 지점 2017년 이후)에 TDR센서를 설치, 계측 운영 중이다. 이렇게 관측된 자료는 매년 홍수통제소 주관 관련 전문가 공인심사를 통해 일자료 기준으로 한국수문조사연보에 수록되고 있으며, K-water에서도 연보를 통해 공개된 자료를 기준으로 공공데이터포털(data.go.kr) 등과 연계하여 온라인 자료 서비스 중이다. 한편, 최근 2020년 「제2차 수문조사 기본계획(2020~2029년)」에서는 수자원 위성 개발연구와 연계하여 위성을 활용한 증발산량과 토양수분량 산정 연구의 필요성이 강조되고 있다. 하지만 본 연구에서 살펴본 지점 자료만으로는 댐 유역을 포함한 광역단위의 시계열 공간정보를 생산하기 한계가 있으며, 댐 유역과 국내 전 지역의 공간 시계열 증발산량 및 토양수분량 자료 산정과 활용 방안에 대해 정립하고, 나아가 위성영상을 활용한 댐 유역 증발산량·토양수분량 관측 가이드라인 마련 등을 위해서는 국가적으로 많은 재원의 투입과 노력이 필요한 상황이다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제53권9호
• /
• pp.701-715
• /
• 2020

본 연구에서는 FAO-56 Penman-Monteith (FAO PM)를 비롯하여 Hamon, Hansen, Hargreaves-Samani, Jensen-Haise, Makkink, Priestley-Taylor, Thornthwaite 등 총 8가지 기준증발산량 산정방법을 이용하여 전국 기상청 ASOS 지점을 대상으로 각 방법에 따른 기준증발산량을 산정하여 비교하였다. 또한 가장 신뢰성이 높은 것으로 알려진 FAO PM값을 기준으로 나머지 7가지 방법에 의한 월별 편차를 분석하여 지점별 월별 보정계수를 도출하고, 보정에 따른 개선효과를 평가하였다. 먼저 각 방법의 기본계수를 적용하여 기준증발산량을 산정한 결과, 방법에 따라 큰 편차를 나타내었으며 Hansen 방법이 상대적으로 FAO PM과 유사한 것으로 나타났다. 반면, Hamon과 Jensen-Haise 방법은 여름철을 중심으로 타 방법대비 매우 큰 값을 보였으며, FAO PM과의 편차도 크게 나타났다. 지역별로는 동해안 일부지역을 제외하고 대부분의 지역에서 FAO PM과 비교하여 기준증발산량을 과다하게 산정하는 것으로 분석되었다. FAO PM 결과와의 편차를 기반으로 지점별 월별 최적화된 보정계수를 도출하고 기준증발산량을 다시 비교한 결과, 지점에 따라 보정 전에 -46 mm~+88 mm의 범위를 보였던 월 평균값은 보정 후 -11 mm~+1 mm로 나타났으며, 연 평균값도 -393 mm~+354 mm (보정 전)에서 -33 mm~+9 mm (보정 후)로 보정을 통하여 편차가 크게 감소되었다. 또한, 기온자료만을 이용하는 Hamon, Hargreave-Samani, Thornthwaite 방법들도 보정을 통하여 FAO PM과 큰 차이없는 결과를 도출하였다. 특히 기온기반의 방법들은 기후변화 시나리오 중 상대적으로 불확실성이 낮은 기온자료만을 이용하여 미래의 장기간의 기준증발산량을 전망하거나, 월 또는 계절예측 기온정보를 이용하여 수개월간의 기준증발산량을 예측하는 경우에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.129-133
• /
• 2009

본 연구에서 소개할 SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) (Bastiaanssen, 1995) 모형은 Landsat이나 NOAA 또는 MODIS 같은 원격탐사 위성으로부터 획득한 디지털 이미지 데이터(위성영상)를 이용하여, 지표에서 일어나는 증발산과 기타의 에너지 교환을 계산하는 이미지-프로세싱 모델이다. SEBAL 모형은 1995년 Bastiaanssen에 의해 처음 제안되었고, 미국의 Idaho 주립대학과 Idaho Department of Water Resources에서 NASA와 기업의 지원을 받아 활발히 연구 되었으며, 25개의 sub model들을 이용하여 지표의 증발산량과 기타 여러 에너지 교환을 계산한다. 여기서, 열적외선 방사, 표시 및 근적외선 측정은 Landsat 또는 기타 여러 위성영상을 통해 얻을 수 있으며, SEBAL 모형은 이러한 자료를 활용한다. 모형에서의 증발산량(ET)은 에너지 균형원리를 통해 pixel-by-pixel을 기준으로 계산되며, 본 연구에서 SEBAL 모형은 한강 유역 내의 경안천 유역 증발산량 map 생성을 위해 6개년도 지점 Landsat 위성영상을 이용하어 추정되었다. 연구의 목적은 SEBAL 모형을 통해 생성 된 30m 해상도의 공간 증발산량 map의 활용성 평가와 검증이며, 검증을 위해 FAO Penman-Monteith 공식을 이용하여 추정된 증발산량 값을 이용하였다. 그 결과, 오차가 2.7% 이내로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제54권11호
• /
• pp.969-983
• /
• 2021

수문기상인자 중 하나인 증발산은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지모형 등 수문모형의 입력자료로 활용된다. FAO56 PM 방법은 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotranspiration, ET₀)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자가 필요하기 때문에 증발산 추정에 한계가 있다. 이러한 점에서 온도인자 기반의 Hargreaves 식의 매개변수를 Bayesian 모형을 통해 지역적으로 재추정하여 기준증발산량을 산정하였다. 통계 지표(CC, RMSE, IoA)를 활용하여 모형검증을 수행한 결과, 검증 기간에 대해 RMSE는 7.94 ~ 24.91 mm/month에서 6.77 ~ 12.94 mm/month로 기존 Hargreaves 식으로 추정된 증발산량에 비해 정확도가 크게 개선되었다. 본 연구에서는 산정된 기준증발산량을 활용해 증발 요구량(E₀) 기반의 가뭄지수 EDDI (evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄지수로서 적용성을 확인하기 위해 강수량 및 SPI와 함께 최근 2014 ~ 2015년, 2018년 가뭄사상을 평가하였다. 한강유역에 위치한 춘천, 홍천의 2018년 가뭄 발생 당시, 주단위 EDDI가 2 이상까지 증가하였으며, 이를 통해 EDDI가 강수부족보다는 폭염에 대한 반응정도가 큰 것을 확인할 수 있었다. 가뭄지수 EDDI는 SPI와 함께 가뭄 분석 및 평가에 대해 활용성이 높은 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제48권10호
• /
• pp.831-843
• /
• 2015

본 연구에서는 MODIS 위성 기반 증발산량의 적정성을 평가하기 위해 Revised RS-PM 알고리즘으로 일증발산량 지도를 작성하여 에디 공분산 기반의 증발산량과 비교 분석하였다. 또한, 작성된 MODIS 기반의 일증발산량 지도의 공간적인 특성을 평가하기 위해 전적비교 지점을 기준으로 물 수지 성분을 산정하여 이의 특성을 분석하였다. 에디 공분산 기반의 증발산량은 플럭스 타워에서 관측된 잠열 플럭스를 KoFlux 프로그램으로 좌표변환, 밀도보정을 수행하여 이상치를 제거한 후 정량화하였다. 이상치 특성으로 발생된 빈 구간(no value)의 자료는 FAO-PM, MDV, Kalman Filter의 3가지 방법으로 보충(Gap-filling)하였다. 면적강우량과 유출량은 KICT(2013)로부터 자료를 제공받아 정량화하였으며, 유역 평균증발산량은 Revised RS-PM 알고리즘으로 작성된 일증발산량 지도로부터 산정하였다. 유역의 저류변화량은 토양수분 변화량이 유역을 대표한다는 가정 하에 관측된 토심별 자료에 유효토심을 고려하여 산정하였다. MODIS 위성과 에디 공분산 기반의 증발산량을 비교 분석한 결과, MODIS 위성 기반에서 330.6mm 정도 증발산량이 크게 산정되었으며, Bias와 RMSE는 평균 -0.91, 2.90의 특성을 나타내었다. 전적비교 지점을 기준으로 물 수지를 분석한 결과, 177.43mm 정도의 편차로 인해 물 수지가 폐합되지 못하였다. 에디 공분산 기반의 증발산량과 물 수지 분석 결과를 토대로 적정성을 평가해 볼 때, MODIS 위성 기반의 증발산량은 설마천 유역의 실제 증발산량을 대표하지 못하였다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
• /
• 한국농림기상학회 2018년도 하계 학술발표초록집
• /
• pp.119-119
• /
• 2018

• 한국관개배수논문집
• /
• 제6권2호
• /
• pp.37-46
• /
• 1999

This study is performed to select irrigation design year from 10-year return period 7-month(April to October) precipitation and compare reference crop evapotranspiration at 13 stations by REF-ET model. The three smallest 10-year return period 7-month(Apri

• 한국농림기상학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.238-249
• /
• 2019

기준증발산량은 기온, 풍속, 습도 등 기상요소를 바탕으로 추정하는 방법을 이용하고 있으며, Hargreaves 공식은 기온자료를 이용하여 기준증발산량을 산정할 수 있는 간단한 경험식이라 할 수 있다. 그러나 Hargreaves 공식은 풍속이 3 m s^-1 이상인 지역에서는 과소평가 되고, 상대습도가 높은 지역은 과대평가 되는 경향이 있다. 본 연구에서는 Hargreaves 공식을 우리나라에 적용하기 위해 보다 정확한 기준증발산량 추정이 가능하도록 계수 산정 연구를 수행하였다. 우리나라 종관기상관측지점(ASOS, Automated Synoptic Observing System)의 최근 11 년(2008-2018) 동안의 기상자료를 이용하여 Panman-Monteith 공식으로 기준증발산량을 추정하였고, 이 값을 기준으로 하여 각 지점별로 Hargreaves 공식의 계수를 보정하였다. 우리나라 82 개 지점에 대하여 지역별로 보정된 계수는 내륙지역이 50 개 지점이며, 0.00173~0.00232(평균0.00196)로 기본값인 0.0023 과 비슷하거나 낮게 산정되었다. 반면, 해안지역은 32 개 지점이며 지역별로 보정된 계수의 범위는 0.00185~0.00303(평균 0.00234)으로 동해안지역은 기본값과 비슷하거나 높게 산정된 반면, 서해안과 남해안지역은 지역별로 편차가 크게 나타났다. Hargreaves 공식의 계수를 보정하여 기준증발산량을 추정한 결과 RMSE(Root Mean Square Error)는 계수 보정 전 0.634~1.394(평균 0.857)에서 계수 보정 후 0.466~1.328(평균 0.701)로 낮아지고, NSC(Nash-Sutcliffe Coefficient)는 계수 보정 전 -0.159~0.837(평균 0.647)에서 계수 보정 후 -0.053~0.910(평균 0.755)로 높아짐에 따라 기준증발산량의 추정효율이 크게 향상되는 것으로 나타났다. 연구 결과, Hargreaves 공식을 그대로 이용할 경우 Penman-Monteith 공식에 비해 과대 또는 과소 산정될 수 있음을 확인하였으며, 계수를 보정하여 이용할 경우 정확도가 높은 기준증발산량을 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.293-293
• /
• 2023

2022년 발간된 IPCC (The Intergovernmental Panel on Climate Change) 6차 평가보고서(AR6)에서는 미래 사회경제변화를 기준으로 기후변화에 대한 미래의 완화와 적응 노력에 따라 5개의 시나리오로 구분된 SSP (Shared Socioeconomic Pathways, 공통사회경제경로)를 제시하고 있다. 본 연구에서는 제주도 지역을 대상으로 SSP 시나리오에 따른 미래 수문학적 변화를 분석하였다. 제주도 지역의 독특한 기후 및 지질학적 특성, 간헐적 하천유출 특성 등을 모의할 수 있는 유역모델링(SWAT)을 기반으로, 미래 기후변화 시나리오에 따른 수문 변화를 분석하였다. 기후모형에 따른 미래 전망의 불확실성을 최소화하기 위해 SSP 시나리오 4종(SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5)에 대해 18개의 Global Climate Models (GCMs) 자료를 분석에 사용하였다. 또한 지역별 공간적 특성을 충분히 반영하기 위해 하천구간과 고도 특성을 고려하여 총 299개 소유역으로 구분하여 모델링을 수행하였다. 각 GCM 및 SSP 시나리오별 산출된 유역모델링 모의자료를 기반으로 과거 historical 기간(1981~2010년)과 미래기간(2011~2100년)으로 구분하여 강수량, 유출량, 증발산량, 함양량 등에 대한 시공간적 변화를 분석하였다. 대체로 모든 GCM 및 모든 SSP 시나리오에서 미래기간으로 갈수록 강수량은 증가하는 것으로 나타났다. 북부지역(제주시)보다는 남부지역(서귀포시)의 증가량이 많으며, SSP5-8.5 시나리오에서 상대적으로 변동폭이 큰 것으로 분석되었다. 기준증발산량 또한 기온의 증가에 따라 미래로 갈수록 기준증발산량이 증가하는 것으로 전망되었으며, SSP5-8.5 시나리오에서 가장 크게 증가하는 것으로 나타났다. 기준증발산량의 절대값은 북부지역에서 더 크게 나타나며, SSP5-8.5에서 가장 큰 것으로 전망되었다. 과거기간 대비 변화율은 SSP5-8.5에서 가장 크게 증가하며, 최소 10% 이상 증가할 것으로 전망되었다.

• 한국토양비료학회지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.47-55
• /
• 1976

수원지방(水原地方)의 잠재적(潛在的) 증발산량(蒸發散量)을 파악(把握)하고 또 그의 합리적(合理的)인 산출방법(算出方法)을 기존공식(旣存公式)에서 찾기 위(爲)하여 1964년(年)부터 1973년(年)까지 10개년간(個年間)에 걸쳐 조사(調査)된 기상자료(氣象資料)를 토태(土台)로 Blanney-Criddle을 비롯한 Thornthwaite, Penman, Jensen-Haise, Truc 공식(公式)을 적용(適用)하여 잠재적(潛在的) 증발산량(蒸發散量)을 산출(算出)함과 동시(同時) 이들을 상호(相互) 비교(比較)하였는바 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 수원지방(水原地方)의 잠재적 증발산량(蒸發散量)은 성하기(盛夏期) 7, 8월(月)을 정점(頂點), 동기(冬期) 1월(月)과 12월(月)을 기점(基點)으로 한 uni-modal distribution을 하고있으며 Blanney-Criddle 공식(公式)에 의(依)한 연증발산량(年蒸發散量)은 1,377mm 그리고 다른 네 공식(公式)에서 산출(算出)된 연증발산량(年蒸發散量)은 714mm에서 896mm 범위(範圍)에 있다. 2. Blanney-Criddle 공식(公式)에서 산출(算出)된 증발산량(蒸發散量)은 다른 네 공식(公式)에서 산출(算出)된 것 보다 많은 한편 다른 네 공식(公式)에서 산출(算出)된 증발산량(蒸發散量) 간(間)에는 대동소리(大同小異)하다. 그러나 이들 네 공식(公式)에서 산출(算出)된 증발산량(蒸發散量)의 평균치(平均値)와 Blanney-Criddle 공식(公式)의 증발산량(蒸發散量) 간(間)에는 고도(高度)의 상관(相關)이 있다. 3. 공식(公式)에서 산출(算出)된 증발산량(蒸發散量)과 기존(旣存)에 표발(表發)된 수도(水稻)에 대(對)한 실제적(實際的) 증발산량(蒸發散量) 간(間)의 관계(關係)에 있어서 Blanney-Criddle 공식(公式)을 기준(基準)으로 할 경우(境遇) 일반품종(一般品種)에는 보정계수(補正係數) 0.8 그리고 통일품종(統一品種)에는 1.0을 대입(代入)하므로서 양자간(兩者間)에는 근사(近似)한 치(値)를 갖게되며 다른 네 공식(公式)의 평균치(平均値)를 기준(基準)으로 할 경우(境遇) 일반품종(一般品種)에는 1.2 그리고 통일품종(統一品種)에는 1.5를 대입(代入)하므로서 상호근사(相互近似)한 치(値)를 갖게된다. 따라서 수원지방(水原地方)의 잠재적(潛在的) 증발산량(蒸發散量)은 Blanney-Criddle과 다른 네 공식(公式)에서 산출(算出)된 증발산량(蒸發散量)의 중간치(中間値)라고 생각된다. 4. 증발산량(蒸發散量) 산출(算出)에 있어서는 공식(公式) 상호간(相互間)에 연관성(連關性)이 있으므로 어느 공식(公式)이든 적용(適用)할 수 있으나 Blanney-Criddle에 의(依)한 증발산량(蒸發散量) 산출(算出)은 다른 네 공식(公式)에 비(比)하여 간단(簡單)하고 용이(容易)하므로 Blanney-Criddle 공식(公式)에 보정계수(補正係數)를 조정(調整)하여 활용(活用)하는 것이 보다 효과적이라고 생각한다.