• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.6B
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• pp.675-681
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• 2008

In this study, the daily-based reference evapotranspiration was evaluated with Hargreaves equation at the 23 meteorological stations for the time period of 1997-2006. The Hargreaves coefficient was self-calibrated to give the best fit with Penman-Monteith evapotranspiration, being regarded as a reference. On the basis of the estimated parameter set, a generalized regression was conducted to estimate the Hargreaves evapotranspiration by just using temperature data. This study will contribute to water resources planning, irrigation schedule, and environmental management.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.331-331
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• 2022

수자원에서의 증발산량은 물의 손실에 해당하고 이는 국가의 수자원 계획 및 개발 등에 기본자료로 이용, 물 순환 과정의 규명, 물 수지 분석, 작물의 소비수량 산정 등 여러 분야에 활용되고 있다. 국내외적으로 이러한 증발산량을 측정하기 위해서 큰 노력을 수행하고 있으며, 측정기기의 고도화 발전으로 인해 에디공분산 방법을 활용한 증발산량 조사가 주목을 받고 있다. 국내에서도 수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률 제9조(수문조사의 실시)에 따라 측정범위가 확대되고 있음에도 적절한 관측소 설치에 관한 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 적절한 증발산량 관측망을 설계하는 절차에 관해 연구를 진행하였으며, 기기적 측면과 환경적 측면으로 나누어 분석을 시행하였다. 우선 기기적 측면에서는 에디공분산 방법의 가정사항에 적합한 위치를 선정해야 하며 이는 충분한 풍속 및 난류 발생에 용이한 지점, 관측소가 설치 가능한 위치, 관측소 유지관리를 위한 접근성 및 안정성, 원거리 자료취득을 위한 통신망 등이 고려되어야 한다. 환경적 측면에서는 증발과 증산으로 나누어 고려할 수 있는데 증발은 지면의 특성을 고려한 대상 유역의 경사, 지형, 토성, 토양수분을 분류하였으며, 증산은 대상 유역의 식생, 피복, LAI(leaf area index)를 고려하였다. 결과적으로 관측망 선정을 위하여 기기적 측면, 환경적 측면을 고려하여 분석인자를 산정하였고 증발산량 관측소의 설치지점 선정기준을 마련하였으며 관측망 설계에 대한 정량적인 평가를 위한 기준을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.193-193
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• 2018

종합적인 물 관리의 필요성이 대두되면서 증발산량의 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 그 중 국제식량농업기구(FAO, Food and Agriculture Organization)는 여러 기후에서 비교적 정확하고 일정한 경향을 갖는 Penman-Monteith(FAO-PM) 공식을 제시하였다. 이 공식은 다양한 환경을 무시하고 기준작물인 알팔파를 기준으로하여 기준증발산량을 산정하는 식으로써 각 환경에 맞는 작물계수를 곱하여 실제 증발산을 산정한다. FAO-56 Irrigation and Drainage에서는 작물계수를 단일작물계수(Single crop coefficent)와 이중작물계수(Dual crop coefficent)를 제시하고 있다. 단일작물계수는 토양의 증발과 식생의 증산을 하나의 계수로 고려하여 나타냈으며, 이중작물계수는 기저토양의 습윤을 통한 증산뿐 아니라 다양한 영향들을 고려하여 작물계수를 나타냈다. 그 외에도 원격탐사를 통한 식생지수를 통한 작물계수를 통하여 계수를 산출하기도 한다. 현재 국토교통부 및 한국수자원조사기술원에서는 에디공분산(Eddy covariance) 방법을 통해 실제증발산량을 관측하고 있으며, 품질관리 과정에서 Kalman filter를 이용하고 시스템 모델로써 FAO-PM 방법 등을 이용하고 있다. 따라서 FAO-PM 방법의 정확성을 증대시키기 위해선 작물계수에 관한 정확성을 연구가 진행되어야 한다. 본 연구에서는 여러 방법을 통해 산출한 작물계수를 이용한 FAO-PM 방법을 통한 실제증발산과 에너지 보존 방정식에 근거한 에디공분산 방법 통해 관측된 실제증발산량과 비교를 하였다. 평가 결과는 보다 정확하고 물리적인 증발산량 산정하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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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.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.21 no.4
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• pp.229-237
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• 2019

This study was conducted to estimate annual reference evapotranspiration (ET₀) for the agro-climatic zones for rice paddy fields in South Korea between 1980 and 2015. The daily ET₀ was estimated by applying the Penman-Monteith method to meteorological data from 61 weather stations provided by Korean Meteorological Administration (KMA). The average of annual ET₀ from 1980 to 2015 was 1334.1±33.89 mm. The ET₀ was the highest at the Southern Coastal Zone due to their higher air temperature and lower relative humidity. The ET₀ had significantly increased with 2.81 mm/yr for the whole zones over 36 years. However, the change rate of it was different among agro-climatic zones. The annual ET₀ highly increased in central zones and eastern coastal zones. In terms of correlation coefficient, the temporal change of the annual ET₀ was closely related to variations of four meteorological factors (i.e., mean, minimum temperatures, sunshine duration, and relative humidity). The results demonstrated that whole Korean agro-climatic zones have been undergoing a significant change in the annual ET₀ for the last 36 years. Understanding the spatial pattern and the long-term variation of the annual ET₀ associated with global warming would be useful to improve crop and water resource managements at each agro-climatic zone of South Korea.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.40 no.7
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• pp.571-583
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• 2007

The effects of climatic changes owing to urbanization, geographical and topographical conditions on Penman-Monteith reference evapotranspiration, and energy and aerodynamic terms of Penman-Monteith reference evapotranspiration have been studied. In this study, 56 climatological stations including the Seoul metropolis in South Korea have been selected, and the area of study site was set at $314\;km^2$. The climatological station is centrally located In the study area with a 10 km radius. The geographical and topographical characteristics of these sites were examined using GIS analysis. Land use status of the study area was also examined to estimate the extent of urbanization. The study results indicated that the variation of reference evapotranspiration rate is closely related to urbanization in most climatological stations. The level of change in reference evapotranspiration was higher in areas with higher urbanization rates. The change in reference evapotranspiration appears to be caused by temperature rises following heat island phenomena due to urbanization, and by the decrease in humidity, wind speed and sunshine duration due to the Increase in residential areas in urban districts. Especially, the humidity decrease causes a significant decrease in evapotranspiration rate. The study results showed that climatic change due to urbanization and proximity to the coast had the greatest effect on reference evapotranspiration.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1077-1081
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• 2004

유역 수문순환 해석 및 수자원 관리와 계획에 있어서 증발산은 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 본 인구에서는 보청천 유역의 강수 및 유출자료와 두 가지 방법에 피해서 산정된 유역증발산을 이용하여 유역 물수지를 수행하고, 두 가지 방법을 비교 검토하였다. 첫 번째 방법은 Penman-Monteith즐 이용하여 기준작물에 내한 잠재증발산량을 산정한 후, 이를 SWAT 모형을 이용하여 유역내 작물 및 토지피복과 가용토양수분을 고려하여 실제증발산량을 산정하였으며, 두 번째 방법은 잠재증발산량과 실제증발산량의 보완관계 개념을 이용한 Morton CRAE 방법으로부터 유역의 실제증발산량을 계산하였다. 비교 분석 결과, SWAT의 Penman-Monteith 방법을 이용하여 추정된 증발산이 실세 강수량과 유출량 사이의 물수지로부터 얻어진 증발산량과 좀 더 근사한 결과를 보였다. 그러나, Merton CRAE 방법의 경우 습도 자료가 결과치에 큰 영향을 주기 때문에, 보다 정확한 습도 자료 및 기상자료를 이용할 경우, 상대적으로 간편하게 유역내 실제증발산량을 추정할 수 있는 방법으로 이용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.125-125
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• 2019

현재 국내 논벼 수요량 산정방법은 수정 Penman방식에 의한 증발산량을 계산하여 구하고 있다. 증발산량 산정은 여러 가지 방식에 의해 산정될 수 있으나, 유엔의 식량농업기구 (FAO, Food and Agriculture Organization of the United Nations)에서는 작물 수요량 산정에 수정 Penman 공식을 사용할 경우 증발산량이 과다산정 되는 점을 지적하여, 건조 및 습윤 기후에서 비교적 정확하고 일정한 경향을 나타내는 Penman-Monteith(P-M)공식을 사용하도록 추천하였다. 이에 따라 국내 기상청 및 농촌진흥청에서도 증발산량 산정에 P-M공식을 적용하기 시작했으며, 이와 더불어 농촌진흥청에서는 P-M 추정법에 따른 벼를 포함한 주요 작물의 생육단계별 작물계수(Kc)를 제안하였다. 따라서 본 연구에서는 논용수 공급지구 8곳을 선정하여 대상지구별로 기존의 수정 Penman 방식과 P-M 방식을 적용한 경우의 증발산량 차이와 이에 따른 논벼 수요량 변화를 분석해 보았다. 그 결과, 수정 Penman 공식을 적용한 경우에 비해 P-M공식을 적용한 경우 증발산량이 모두 감소하는 경향을 나타내었다. 증발산량 산정방법 변화에 따른 대상지구별로 증발산량 결과값의 변화는 모두 비슷하게 나타났다. P-M방식을 적용했을 경우 잠재증발산량은 11.1%~14.9%(평균 12%)로 감소하였으며, 작물계수를 적용한 실제증발산량의 경우에도 3.8~5.1%(평균 4.6%) 감소하는 경향을 보였다. 이에 따른 논벼 수요량의 변화도 실제증발산량의 변화와 비슷한 감소 경향을 보였다. 다음으로 P-M방식을 채택한 경우의 논벼 수요량의 생육시기별 변화를 조사해 본 결과, 이앙기 수요량은 2.1%~6.3% (평균 4.4%)로 증가하다가, 본답기에는 수요량이 5.1%~11.3%(평균 8.4%)로 감소하였다. 전반적인 증발산량은 본답기 수요량 감소분이 이앙기 수요량 증가분보다 더 크기 때문에 감소경향을 나타낸 것으로 파악되었다. 또한 이앙기 수요량과 본답기 수요량의 증감의 경향이 다르게 나타난 것은 증발산량 산정방식의 변화에 따른 생육시기별 작물계수의 차이로 인한 변화로 파악되었다. 논벼 수요량은 농업용수 공급계획 수립의 주요기준이 되는 인자이므로, P-M방식 적용에 따른 논벼 수요량의 산정결과에 대해 보다 면밀한 검토가 필요할 것으로 사료된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.2B
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• pp.199-213
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• 2008

The goal of this research is to develop and apply the integrational operation method (IOM) for the modeling of the monthly pan evaporation (PE) and the alfalfa reference evapotranspiration ($ET_r$). Since the observed data of the alfalfa $ET_r$ using lysimeter have not been measured for a long time in Republic of Korea, Penman-Monteith (PM) method is used to estimate the observed alfalfa $ET_r$. The IOM consists of the application of the stochastic and neural networks models, respectively. The stochastic model is applied to generate the training dataset for the monthly PE and the alfalfa $ET_r$, and the neural networks models are applied to calculate the observed test dataset reasonably. Among the considered six training patterns, 1,000/PARMA(1,1)/GRNNM-GA training pattern can evaluate the suggested climatic variables very well and also construct the reliable data for the monthly PE and the alfalfa $ET_r$. Uncertainty analysis is used to eliminate the climatic variables of input nodes from 1,000/PARMA(1,1)/GRNNM-GA training pattern. The sensitive and insensitive climatic variables are chosen from the uncertainty analysis of the input nodes. Finally, it can be to model the monthly PE and the alfalfa $ET_r$ simultaneously with the least cost and endeavor using the IOM.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1125-1130
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• 2009

우리나라 연간 총수자원 1240억$m^3$ 가운데 42%에 해당하는 517억$m^3$는 증발산을 통해서 하늘로 올라가고 나머지 58%인 723억$m^3$는 하천으로 흘러간다(국토해양부, 2008). 이와 같이 증발산량은 지구 표면에서 대기로의 수증기 이동 현상으로 강수와 더불어 대기의 물 순환 및 수분 이동의 파악에 매우 중요한 지표로 사용되고 있다. 현재 기상청에서는 세계기상기구의 관측 기준에 따라 증발산량을 측정하고, 점추정 자료를 내삽법을 이용하여 유역면적 전체에 적용시키고 있다. 그러나 자연상태에서 증발산에 영향을 주는 요인이 매우 다양하기 때문에 점추정 자료를 통해 유역면적 전체에 대한 증발산량을 추정하는 방법은 많은 오차를 가져올 수 있다(유진웅, 2003). 이를 극복하기 위한 방법으로 RS 기법에 의한 증발산량 추정 방법과 함께 위성으로부터 획득할 수 있는 지표 및 대기 정보를 이용하여 광범위한 지역 내에서 공간적으로 불균일한 수분 분포를 추정하기 위하여 많은 알고리즘이 제안되었다. 본 연구에서는 위성영상을 이용하여 증발산량을 추정하는 모형가운데 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land) Model을 상용소프트웨어에서 구현하고 충청북도에 위치한 미호천 유역에 대해 모형을 적용하여 증발산량을 추정하였다. 위성자료로는 2006년 9월 22일의 Landsat 5 TM 영상을 사용하였으며, DEM은 USGS DEM, 기상자료로는 청주시 기상연보를 활용하였다.