• 한국농림기상학회지
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• 제21권4호
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• pp.229-237
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• 2019

본 연구는 1980년부터 2015년까지 논 농업기후지대에 대한 연 기준 증발산량(annual reference evapotranspiration, ET₀)을 추정하고 분석하였다. 기상청에서 수집한 61개 지점의 기상자료에 Penman-Monteith 방법을 적용하여 일별 기준 증발산량을 계산하였다. 1980년부터 2015년 동안의 연 기준 증발산량은 평균 1334.1±33.89 mm 이였으며, 해안 지대에서 가장 높게 나타났다. 기준 증발산량은 전체 지대에 대해서 약 2.81 mm/yr의 추세로 증가하였다. 하지만 변화율은 농업기후지대별로 다르게 나타났다. 특히 중부지대와 동부 해안 지대에서 연 기준 증발산량은 가장 크게 증가하였다. 상관계수 분석에 의하면, 연 기준 증발산량의 연 변화는 네가지 기후 요소(평균, 최저기온, 일조시간, 상대습도)와 가장 크게 연관이 있었다. 이 연구는 36년 동안 전체 한국 농업지대에서 연 기준증발산량의 변화를 겪고 있다는 것을 보여주고 있다. 온난화와 관련된 장기간의 연기준 온도의 변화와 공간적 패턴을 이해하는 것은 각 농업기후지대별 수자원 및 작물 관리를 효율적으로 할 수 있도록 도와줄 것으로 생각된다.

• 한국농공학회지
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• 제40권1호
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• pp.43-48
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• 1998

In order to provide basic information for the estimation of evapotranspiration for grass (Joycia Japonica), both field lysimeter experiment and model prediction were performed to estimate daily ET Various methods were used to predict daily reference crop ET and crop coefficients. Measured mean daily ET during the 1997 growing season was 4.5mm Model predicted mean daily ET during the 1997 growing season varied from 3.6 to 4.7mm depending on the prediction model Crop coefficients varied from 0.96 to 1.27 depending on the prediction model Comparison of the seven reference crop ET prediction methods used in this study shows that the Penman-Monteith method gave the smallest ET while the Hargreaves method gave the largest ET. The crop coefficient by the corrected Penman method was 1.03, which is closest to 1.0, suggesting that this method may he the best prediction method.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.415-415
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• 2020

국내 농업용수 수요량 산정에 있어서 논벼 수요량은 수정 Penman (Modified Penman: MP) 방법에 의한 증발산량을 기반으로 산정하고 있으나, 최근 국제식량농업기구 (Food and Agriculture Organization of the United Nations: FAO) 및 국내 농진청 등에서는 Penman-Monteith (PM) 방법에 의한 증발산량 산정방법을 채택하고 있다. 따라서 본 연구에서는 논벼 수요량 산정에 있어 우리나라 실제 현장여건에 적합한 논벼 증발산량 산정 방법을 제안하고자 기존에 적용하고 있는 MP 방법과 최근에 국내외적으로 제안되고 있는 PM 방법에 의한 논벼 수요량 산정 결과를 실질적으로 벼 생산에 공급된 저수지 공급량 자료와 비교 분석을 통해 현장 적용성을 평가해 보았다. 이를 위해 본 연구에서는 농진청에서 PM 증발산량 작물계수를 도출한 현장실험지구를 포함하는 호남지역을 대상으로 저수지 100 만톤 이상의 한국농어촌공사 관리지역 중 농업용수 공급량 자료가 신뢰성 있는 대표지구를 선정하였다. 농업용수 실제 공급량 자료를 기반으로 두 증발산량에 의한 논벼 수요량 산정 결과를 비교 분석한 결과, MP 방법에 의한 수요량이 PM 방법에 의한 수요량 보다 높게 나타났으며, 따라서 MP 방법에 의한 수요량이 PM 방법에 의한 수요량 보다 농업용수 공급량과의 차이가 작게 나타나는 경향을 보였다. 대체적으로 강우량이 적은 지역에서 농업용수 공급량 및 논벼 수요량이 높게 나타났으며, 이러한 결과는 공급량과 수요량간의 관계에도 영향을 미쳐 강우량이 많은 지역에서 강우량이 적은 지역에 비해 농업용수 공급일수가 감소함으로써 공급량과 수요량과의 차이가 적어지는 경향을 보였다. 본 연구 결과로 농업용수 공급량을 기준으로 논벼 수요량 산정에 있어 증발산량 산정방법은 안정적인 농업용수 공급계획과 수리시설 설계에서의 이수안전도 확보차원에서 MP 방법을 채택하는 것이 더 바람직 할 것으로 사료된다. 추가적으로 논벼 수요량 산정은 증발산량 산정방법 외에도 유효우량 산정방법, 수로손실, 재배관리손실 등의 다양한 관련 인자들의 영향을 받기 때문에 증발산량 산정방법과 더불어 이들 인자들에 대해서도 종합적인 평가를 실시하여 논벼 수요량 산정 결과의 신뢰성 확보가 요구된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제53권3호
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• pp.65-73
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• 2011

기후변화는 에너지 수지와 물 수지의 변화를 초래하여 육상 생물권에 영향을 미칠 것이다. 기온과 강수량의 변화와 대기중의 탄산가스 농도 변화는 작물의 생육환경을 크게 변화시킬 것이다. 본 연구에서는 FAO AquaCrop 모형을 이용하여 기온과 강수량의 변화와 대기중 탄산가스 농도의 변화가 짐바브웨의 옥수수 수확량에 미치는 영향을 분석하였다. 미래 기후 값은 HadCM3 모형 예측 값을 change factor 기법으로 상세화 하였다. 배출 시나리오는 A2와 B2를 선정하였으며 시간대는 2020s, 2050s 및 2080s의 30년 기간을 선정하였다. 기준작물 증발산량은 Penman-Monteith 식으로 산정하였다. 관개용수 공급이 충분한 것으로 가정하고 전통적인 보충관개를 실시하였을 때 기준년도 (1970s)에 비해 옥수수 증발산량은 최대 26 %, 옥수수 잠재 수확량은 최대 93 %까지 증가할 것으로 예측되었으며 물의 생산성은 최대 53 %까지 증가할 것으로 예측되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제11권3호
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• pp.111-117
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• 2009

포도 증발산량 예측에 FAO PM 공식을 활용하고자, 수원지역에 포도 수체 증발산량을 측정하고 포도 기본 작물계수($K_{cb}$)를 산정하였다. 수원지역에서 엽면적 지수가 2.2로 가장 높은 시기인 8월에 포도 증발산량을 조사한 결과, 캠벨얼리는 평균 $2.41mm\;day^{-1}$, 최고 $2.68mm\;day^{-1}$이고 거봉은 평균 $2.22mm\;day^{-1}$, 최고 $2.55mm\;day^{-1}$ 이었다. 포도 증발산량 측정값과 FAO PM 기준증발산량 계산값을 이용하여 포도 기본작물계수($K_{cb}$)를 산정한 결과, 포도 엽면적 지수가 2.2인 시기에 캠벨얼리에서는 평균 0.49, 최고 0.72이고 거봉에서는 평균 0.45, 최고 0.64로 산정되었다. 수원지역에서 포도 캠벨얼리와 거봉의 시기별 엽면적 지수를 조사한 결과, 4월은 0.15, 5월은 0.5, 6월은 1.4, 7월부터 9월까지 2.2, 10월은 1.5인 것으로 조사되었으며, 포도 엽면적 지수를 이용하여 포도 시기별 기본작물계수를 산정한 결과, 캠벨얼리의 경우에 4월은 0.03, 5월은 0.11, 6월은 0.31, 7, 8, 9월은 0.49, 10월은 0.33으로 산정되었으며 거봉의 경우에도 그 크기와 계절변화가 크게 다르지 않았다. 포도 시기별 증발산량은 포도 기본작물계수에 FAO PM 공식으로 기준증발산량 계산값을 곱하여 계산된다. 따라서 본 연구에서 산정된 포도 생육시기별 기본작물계수는 포도 생육시기별 증발산량을 보다 정확하게 계산하는데 유용하게 이용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농공학회지
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• 제39권4호
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• pp.114-121
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• 1997

In order to provide basic information for the estimation of evapotranspiration in the ponded direct seeding paddy field, both field lysimeter experiment and model prediction were performed to estimate daily ET. Various methods were used to predict daily reference crop ET and crop coefficients. Measure4 mean daily ET during the 1995 growing season varied from 5.9 to 6.1 mm depending on the species, while it varied from 5.1 to 5.5 mm in 1996. Model predicted mean daily ET during the 1995 growing season varied from 3.9 to 4.9 mm depending on the prediction model, while it varied from 3.5 to 4.7 mm in 1996. The smaller ET values both measured and predicted in 1996 were caused by the low values of temperature, sunshine hours, and solar radiation. Crop coefficients varied from 1.20 to 1.50 in 1995 depending on the prediction model, while it varied from 1.10 to 1.47 in 1996. Comparison of the seven reference crop ET prediction methods used in this study shows that the Penman-Monteith method and the FAO-Radiation method gave the lowest ET while the corrected Penman method and the Hargreaves method gave the largest ET. Since crop coefficients vary to a large extent based on the prediction methods, reference crop ET prediction method should be carefully selected in irrigation planning.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권6호
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• pp.111-121
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• 2019

작물 증발산량은 수자원 계획 및 관리, 물수지 분석, 작물 관개 계획 및 생산량 추정 등에 널리 활용되고 있으며, 특히 FAO에서 공인한 Penman-Monteith식 (FAO 56-PM)은 잠재 증발산량 산정을 위한 표준방법으로 많이 사용되고 있다. Penman-Monteith식을 이용한 잠재증발산량 산정은 최소온도, 평균온도, 최대온도, 상대습도, 풍속과 일사량인 6가지 항목에 대한 시계열 자료가 필요한데, 결측 또는 미계측된 경우에는 사용이 어려운 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 역전파 신경망(BPNN) 모델을 이용해서 6개 미만의 기상항목으로도 잠재증발산량이 추정가능한지를 확인하였다. 여섯 가지 기상항목을 각각 1~6개의 조합으로 입력자료를 구성하고, BPNN 모델을 이용해서 학습, 검증 및 테스트를 한 결과, 입력 자료가 많아질수록 좋은 결과가 산출되었으며, 일사량, 최대온도와 상대습도만으로도 결정계수($R^2$)가 0.94정도로 비교적 높은 예측결과를 얻을 수 있었다. 또한 산정 오차를 줄이고, 항목간의 상관관계를 높이기 위해서는 역전파 신경망 구조의 적절한 선택이 중요한 것으로 확인되었다. 역전파 신경망 모델을 사용하면 요구되는 기상 항목과 데이터의 양에 대한 제약 없이 예측이 가능할 수 있기 때문에 기준 증발산량 산정에 유용하게 활용될 수 있을 것이며 향후 작물 재배를 위한 적정 관개계획 수립에도 유용하게 사용될 것이라 사료된다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
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• pp.123-129
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• 1999

Evapotranspiration is one of the important water budget components . An experiment was conducted to measure evapotranspiration. Three lysimeters were used to measure daily evapotranspiration. Lysimetrically measured values were compared with estimated values of various methods in REF-ET model , and then crop coefficient was computed.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.72-72
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• 2021

가뭄은 수개월, 수년 이상에 걸쳐 서서히 발생 및 지속되며, 식생에 대한 피해가 발생할 때까지 확실한 인식이 어렵다. 최근에는 기후변화로 인하여 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 기상 이상에 따른 다양한 형태의 가뭄이 발생하고 있다. 미국에서 정의한 'Flash Drought'는 비교적 짧은 기간 동안 표면온도의 상승과 비정상적으로 낮고 빠르게 감소하는 토양수분으로 인하여 식생에 대한 극심한 스트레스를 유발하면서 광범위한 작물 손실 및 용수공급 감소 등에 대한 피해를 야기하는 가뭄이다. 국내에서는 Flash Drought에 대한 모니터링이 활성화되지 않았기 때문에 본 연구에서는 '돌발가뭄'이라는 새로운 정의를 제시하면서 토양수분, 증발산량, 강수량, 기온 등의 가뭄 관련 주요인자를 활용하여 국내에서 발생한 돌발가뭄 (Flash Drought)를 감지하고 분석하고자 하였다. 돌발가뭄을 분석하기 위하여 선행연구에서 제시한 가뭄 관련 주요인자 기준 유형, 증발산량 기반 가뭄지수를 활용한 유형 등을 활용하였으며, 지상관측자료로는 국내 76개 종관기상관측 자료를 활용하였다. 또한, 토양수분 자료는 GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) 위성영상 자료를 취득한 후 5 km 공간해상도 자료로 활용하였다. 가뭄지수의 경우 증발산 기반 가뭄지수 중 표준강수증발산지수 SPEI (Standardized Precipitation Evapotranspiration), 증발스트레스지수 ESI (Evaporative Stress Index) 등을 활용하여 국내 돌발가뭄 유형에 대한 분석에 적용하였다. 본 연구를 통하여 아직 명확하게 정의되지 않은 돌발가뭄에 대한 유형별 분석 및 국내 돌발가뭄의 수문기상학적 특성을 분석하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.459-459
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• 2017

본 연구에서는 순물소모량 개념의 농업용수 수요량 추정방법을 적용하여 기후변화에 따른 제주도의 미래 수요량 변화를 추정 분석하였다. 지하수를 주 수원으로 하고 관정에 의한 밭작물 위주의 작물재배와, 일정 규모 이상의 강우시에만 유출이 발생하며, 유출량의 대부분이 지하수로 침투되는 물순환 특성 등을 고려할 수 있는 제주도 지역에 적합한 순물소모량 산정방법을 적용하였다. 순물소모량 산정에 필요한 실제증발산량 및 잠재증발산량 등은 유역모형인 SWAT을 이용하여 산정하였다. SWAT 모형의 구동에 필요한 미래 기후자료는 10개의 대표적인 대순환모델(General Circulation Model, GCM) 결과로부터 상세화(Downscaling) 기법을 통해 적용하였으며, RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오를 중심으로 미래 기후변화에 따른 영향을 분석하였다. 미래(2010-2099)의 수문성분별 변화를 살펴본 결과, 연도별 증감과 GCM 모델별 차이는 있으나, 평균적으로 강수량, 잠재증발산량, 실제증발산량, 함양량 등이 점차 증가하는 것으로 나타났으며, RCP 4.5보다는 RCP 8.5 시나리오에서 증가현상이 좀 더 크게 나타났다. 순물소모량 또한 2010년에 비해 2099년을 기준으로 약 100~200mm 정도 증가하는 것으로 나타났으며, RCP 8.5 시나리오에서 증가폭이 크게 나타났다. 그러나 이는 자연적인 기후변화에 따른 단위면적당 순물소모량으로서, 인위적인 요인인 농업형태의 변화(관개면적의 증감, 작물품종의 변화, 인위적 용수절감 등)에 따라 실제 지역별 농업용수 수요량은 다른 경향을 나타낼 수도 있다. 특히 농업용수는 계절별, 지역별 편차가 크게 나타나므로, 자연적 조건에 의한 가용수자원량과 지역별 공급시설에 의한 용수공급량 및 수요예측량의 상호분석을 통해 안정적 물수급을 위한 대응책 마련이 필요할 것으로 판단된다.