• Title/Summary/Keyword: 산림 증발산량

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Estimation of Evapotranspiration in a Forest Watershed in Central Korea (중부(中部) 산림(山林) 지역(地域)의 증발산량(蒸發散量) 추정(推定))

  • Kim, Jesu
    • Journal of Korean Society of Forest Science
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    • v.88 no.1
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    • pp.86-92
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    • 1999
  • Evapotranspiration is one of important variables affecting ecosystem processes such as vegetation distribution and growth. It acts as a limiting factor for natural water resource management. The transpiration of vegetation is mainly determined by climatic factors. The lower slope of the study area was densely forested with Pinus densiflora S. et Z. of 8 m height, and the upper slope was covered with poorly grown Pinus densiflora S. et Z. and Quercus trees. The amount of evapotranspiration was estimated to 590.3 mm/yr by annual water budget method. The canopy resistance of Penman-Monteith model was determined as 99 s/m. Seasonal evapotranspiration can be estimated with the calculated evaporation and the canopy resistance. The amount of evapotranspiration peaked in May. That is considered from both the direct evaporation of intercepted rainfall and the transpiration of vegetation during the dry spring season.

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Study on the Characteristic Analysis of Evapotranspiration (증발산량 측정 현황 및 특성 분석)

  • Lee, JungHoon;Park, YongHee;Lee, YeonKil;Jung, SungWon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.528-528
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    • 2015
  • 수문 순환 및 물 수지에 관한 연구는 강수량, 지표유출량, 지하수, 토양수분 및 증발산량에 대한 정량화가 이루어질 때 실제적으로 규명될 수 있다. 그러나, 수문 순환 및 물수지 평가에 중요한 부분을 차지하는 증발산량의 경우 관측값보다 단순한 가정이나 경험식에 의한 추정값을 사용하고 있어 그 자료의 신뢰성에 대해서도 꾸준히 문제가 제기되어 왔다. 따라서, 수문 순환 및 물수지의 정량적인 분석을 위해서는 수문 순환 과정에서 상당부분을 차지하는 증발산량의 측정(실측)이 필요한 실정이다. 본 연구는 국토교통부의 기초수문자료 구축사업의 일환으로 수행되고 있으며, 에디공분산 기술을 사용하여 증발산량을 직접 관측하고 있다. 관측지점은 한반도의 약 70%를 차지하는 산림지 중 대표적 식생 기능 형태인 혼효림으로 구성된 지점(설마천 관측지, 2007년 8월부터)과, 인위적인 관개가 이루어지는 논경지(청미천 관측지, 2008년 8월부터)에서의 증발산량 측정을 수행하였다. 그 결과 두 지점에서 증발산량의 계절 및 경년 변동 특성을 파악 할 수 있었다. 혼효림(설마천 관측지)에서 산정된 증발산량은 2008년 471.7mm, 2009년 408.4mm, 2010년 489.4mm, 2011년 387.0mm, 2012년 323.3mm, 2013년 293.3mm, 2014년 360.9mm이고, 강수량 대비 증발산량은 18.9%~56.2%를 보였다. 논경지(청미천 관측지)에서 산정된 증발산량은 2009년 571.8mm, 2010년 608.5mm, 2011년 523.9mm, 2012년 509.8mm, 2013년 467.9mm 2014년 533.9mm이고, 강수량 대비 증발산량은 34.7%~59.3%를 보였다. 비율의 최대값은 모두 2014년에 발생한 것으로 적은 강수량에 의한 것이고, 평균 증발산량 비율은 산림지인 설마천 관측소보다 논경지인 청미천 관측소가 평균 약 14%정도 높게 나타났다.

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Study on the Characteristic Analysis of Evapotranspiration (증발산량 측정 현황 및 특성 분석)

  • Lee, JungHoon;Lee, YeonKil;Jung, SungWon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.224-224
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    • 2016
  • 수문 순환과 물 수지에 관한 연구는 강수량, 지표유출량, 지하수, 토양수분 및 증발산량 등에 대한 관측이 이루어질 때 실제로 규명될 수 있다. 하지만, 수문 순환과 물수지 평가에 중요한 부분을 차지하는 증발산량의 경우 관측값보다 단순한 가정이나 경험식에 의한 추정값을 사용하고 있어 그 자료의 신뢰성에 대해서도 꾸준히 문제가 제기되어 왔다. 따라서, 수문 순환과 물수지의 정량적인 분석을 위해서는 수문 순환 과정에서 상당부분을 차지하는 증발산량의 측정(실측)과 자료의 축척이 필요한 실정이다. 본 연구는 국토교통부의 기초수문자료 구축사업의 일환으로 수행되고 있으며, 수문자료의 다양화 목적을 가지고 에디공분산 기술을 사용하여 증발산량을 직접 관측하고 있다. 관측지점은 한반도의 약 70%를 차지하는 산림지 중 대표적 식생 기능 형태인 혼효림으로 구성된 지점(설마천 관측소, 2007년 8월부터)과, 인위적인 관개가 이루어지는 논경지(청미천 관측소, 2008년 8월부터)에서의 증발산량 측정을 수행하였다. 그 결과 두 지점에서 증발산량의 계절 및 경년 변동 특성을 파악 할 수 있었다. 혼효림(설마천 관측소)에서 산정된 증발산량은 2008년 471.7mm, 2009년 408.4mm, 2010년 489.4mm, 2011년 387.0mm, 2012년 323.3mm, 2013년 293.3mm, 2014년 360.9mm, 2015년 419.6mm이고, 강수량 대비 증발산량은 18.9%~56.2%를 보였다. 논경지(청미천 관측소)에서 산정된 증발산량은 2009년 571.8mm, 2010년 650.6mm, 2011년 523.9mm, 2012년 509.8mm, 2013년 467.9mm 2014년 533.9mm, 2015년 600.5mm이고, 강수량 대비 증발산량은 25.6%~71.4%를 보였다. 강수량 대비 비율의 최대값은 설마천 관측소는 2014년, 청미천 관측소는 2015년에 발생하였다.. 평균 증발산량 비율은 산림지인 설마천 관측소보다 논경지인 청미천 관측소가 평균 15.5%정도 높게 나타났다.

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Analysis evapotranspiration characteristics of mountain and farmland (산지와 농경지의 증발산량 특성 분석)

  • Lee, JungHoon;Kim, Kiyoung;Lee, YeonKil;Jung, SungWon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.235-235
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    • 2017
  • 수문 순환과 물 수지에 관한 연구는 강수량, 지표유출량, 지하수, 토양수분 및 증발산량 등에 대한 관측이 이루어질 때 실제로 규명될 수 있다. 하지만, 수문 순환과 물수지 평가에 중요한 부분을 차지하는 증발산량의 경우 관측값보다 단순한 가정이나 경험식에 의한 추정값을 사용하고 있다. 따라서, 수문 순환과 물수지의 정량적인 분석을 위해서는 수문 순환 과정에서 상당부분을 차지하는 증발산량의 측정(실측)과 자료의 축척이 필요한 실정이다. 본 연구는 국토교통부의 기초수문자료 구축사업의 일환으로 수행되었으며, 수문자료의 다양화 목적을 가지고 에디공분산 기술을 사용하여 증발산량을 직접 관측하고 있다. 관측지점은 한반도의 약 70%를 차지하는 산림지 중 대표적 식생 기능 형태인 혼효림으로 구성된 지점(설마천 관측소, 2007년 8월부터)과, 인위적인 관개가 이루어지는 농경지(청미천 관측소, 2008년 8월부터)에서의 증발산량 측정을 수행하였다. 관측된 자료를 활용하여 관측소별로 연도별 증발산량 특성을 분석한 결과는 다음과 같다. 설마천 관측소(주변식생 : 혼효림)에서 산정된 연증발산량은 2008년 471.7mm, 2009년 408.4mm, 2010년 489.4mm, 2011년 387.0mm, 2012년 323.3mm, 2013년 293.3mm, 2014년 360.9mm, 2015년 419.6mm, 2016년 566.9mm이고, 발생한 강수량 대비 증발산 비율은 18.9%~56.2%범위로 산정되었다. 청미천 관측소(주변식생 : 농경지)에서 산정된 연증발산량은 2009년 571.8mm, 2010년 650.6mm, 2011년 523.9mm, 2012년 509.8mm, 2013년 467.9mm 2014년 533.9mm, 2015년 600.5mm, 2016년 588.0mm이고, 발생한 강수량 대비 증발산량의 비율은 25.6%~71.4%범위로 산정되었다. 강수량 대비 증발산량 비율의 최대값은 설마천 관측소는 2014년, 청미천 관측소는 2015년에 발생하였다. 평균 증발산량 비율은 산림지인 설마천 관측소보다 논경지인 청미천 관측소가 평균 13.3%정도 높은 특성을 보였다.

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Study on the Network Design of Soil Moisture and Evapotranspiration (토양수분.증발산량 관측망 설계에 관한 연구)

  • Lee, Yeon-Kil;Lee, Jung-Hoon;Kwon, Kyu-Sang;Jung, Sung-Won
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.324-324
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    • 2011
  • 토양수분량과 증발산량은 물 순환과 강우-유출모형의 검증과 개발, 수자원 계획 및 개발, 작물의 소비수량 산정, 수자원의 손실량 산정 등에 다목적으로 이용되는 귀중한 수문자료로서 유역을 대표할 수 있는 적정한 위치에서 정기적으로 측정되어야 자료의 이용성이 크다. 선진 외국에서는 일찌기 자국의 유역특성에 맞는 토양수분량 및 증발산량 관측망을 구축하여 정기적으로 자료를 생산하여 활용하고 있으나, 국내의 경우는 관련기관의 특정 목적에 따라 관측을 수행하고 있을 뿐 유역을 대표할 수 있는 토양수분량 및 증발산량 자료를 생산하고 있지는 않다. 토양수분 및 증발산량은 기상, 유역, 토지피복, 토양, 임상 특성 인자에 따라 그 크기와 특성이 상이하다. 이와 같은 자료의 특성 때문에 토양수분량 및 증발산량 관측망은 반드시 유역의 대표성이 담보될 수 있도록 설계되어야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 토양수분 및 증발산량의 조절인자에 대한 대표성을 반영 할 있는 면적 개념의 관측망을 개념화하여 이를 한강 등 5대 권역에 적용하였다. 토양수분 및 증발산량 관측망 설계 시 필요한 설계인자를 산정하기 위해서 "국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)"의 토지이용 자료를 활용하였으며, 그 결과 산림 66.8%, 논 25.98%, 밭 7.14%로 분석되었다. 산림지를 보다 세분화하였을 때 침엽수림 48.55%, 활엽수림 25.36%, 혼효림 27.09%로 분석되었으며, 이를 중권역수로 구분하면 침엽수림 69개, 활엽수림 21개, 혼효림 13개, 논 8개가 된다. 위의 분석 결과를 토대로 토양수분량 증발산량 관측망을 구축한 결과, 한강 권역은 8개소, 낙동강 권역 8개소, 금강 권역 5개소, 섬진강 권역 2개소, 영산강 권역 2개소의 총 25개소로 구축되었다.

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Soil Moisture Monitoring in Conifer Forest (침엽수 산림에서의 토양수분 모니터링)

  • Hong, Eun-Mi;Choi, Jin-Yong;Yoo, Seung-Hwan;Nam, Won-Ho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.635-640
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    • 2009
  • 본 연구에서는 침엽수 산림에서 토양수분 변화를 모니터링하고 이를 분석하기 위하여 서울대학교 농업생명과학대학 태화산 학술림의 잣나무 조림지에 FDR (Frequency Domain Reflection) 토양수분측정장치와 지온센서 등을 설치하였다. 이와 같이 설치한 센서를 이용하여 2008년 4월부터 9월까지 토양수분 자료를 수집하였으며, 경기도 광주시 모현면의 AWS의 기상자료를 이용하여 증발산량, 강우량과 토양수분의 연관성을 분석하였다. 토양수분 모니터링 자료를 활용하여 산림에서의 깊이별, 계절별 토양수분 소비 패턴을 분석하였으며, 토양수분 모니터링 자료 및 강수량 자료를 이용하여 물수지법에 의한 증발산량을 산정하여 제시하였다.

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The Behavior of Evapotranspiration in Youngsan Lake Watershed by Future Vegetation Change Prediction (미래 식생분포 변화에 따른 영산호 유역의 증발산량 연구)

  • Shjn, Hyung-Jin;Park, Geun-Ae;Park, Min-Ji;Park, Jong-Yoon;Kim, Seong-Joon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.1471-1475
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    • 2010
  • 본 연구에서는 미래 기후변화 시나리오를 이용하여 우리나라의 미래 산림식생 분포 변화를 예측하고 이를 SWAT 모형에 적용하여 영산강호유역의 증발산량 변화를 분석하고자 하였다. 현 기상관측자료(1971~2000)를 이용하여 현재의 기후를 판정하고, 기상청에서 제공한 GCM(MIROC3.2)의 통계학적 다운스케일링으로 구성된 RCM 자료를 이용하였다. 산림식생의 분포는 임상도에 의한 현존 식생군락과 환경인자(강수량, 기온, 지형인자, 토양유기물 함량 등)간의 상관분석을 실시하여 상관관계가 높은 주요 환경변수들을 결정하고, 이들을 종속변수로 하는 다항로짓모형을 구성하여 추정하였다. 이 모형을 이용하여 미래의 주요 환경변수들을 입력, 미래 2020s, 2050s, 2080s의 우리나라 산림식생 분포를 예측하였다. 예측된 산림식생 분포를 적용하여 미래 증발산량을 분석하기 위해 남쪽의 따뜻한 지역으로서 활엽수림이 있는 영산호유역($3,455.0km^2$)을 선택하였다. 1998~2002 5년간의 유출량 자료를 이용 모형을 보정하였다. 모형의 검증은 보정 매개변수의 평균값들을 통해 2003~2008년 유출량을 모의 하였다. 예측된 미래식생분포를 이용하여 토지이용도를 재구축하였으며 재구축 결과 활엽수는 $715.2km^2$ 늘어나며 혼효림은 현재에 비해 2080s에 $167.1km^2$ 침엽수는 $548.1km^2$ 줄어드는 경향을 보였다. 영산호유역에서는 미래의 증발산량이 증가하며, 식생분포를 고려하였을 경우 2080s년에는 고려하지 않은 경우에 비해 약 4.52mm 감소하는 것으로 분석되었다.

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Assessing the impact of long-term forest growth on watershed hydrology using SWAT (SWAT을 이용한 장기간 산림성장에 따른 유역수문 변화 평가)

  • Han, Daeyoung;Lee, Jiwan;Kim, Wonjin;Kim, Yongwon;Kim, Seongjoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.190-190
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    • 2021
  • 우리나라는 전체 면적의 63.0%가 산림으로 구성되어 있고, 일정면적 내 나무들의 총 부피를 의미하는 입목축적의 경우 1973년에 11.3 m3/ha에서 2015년에 146.0 m3/ha로 43년 동안 1292.0% 증가하였다. 이에 본 연구에서는 유역 면적의 70.2%가 산림에 해당하는 용담댐 상류 유역(930.2 km2)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하여 장기간 산림 성장에 따른 수문 변화를 평가하였다. 산림 성장 변화 분석을 위해 산림청의 전국산림자원조사에서 제공하는 침엽수, 활엽수, 혼효림 식생 자료를 1980년부터 2019년까지 40년의 산림 성장 자료를 10년 단위(1980s; 1980~1989, 1990s; 1990~1999, 2000s; 2000~2009, 2010s; 2010~2019)로 구축하였으며, Terra MODIS MOD15A2 엽면적지수(LAI) 자료를 2010년부터 2019년까지 구축하였다. LAI는 연대별 식생 높이의 상관성을 고려하여 1980년부터 2019년까지 회귀하여 총 40년 자료를 구축하고 10년 단위로 활용하였다. SWAT의 검보정은 2010년부터 2019년까지 실측된 유량, 증발산량 및 토양수분을 이용하였으며 검보정 결과 유량의 평균 NSE는 0.57, R2는 0.69, RMSE는 1.66 mm/day, PBIAS는 4.95%이며, 증발산량 및 토양수분의 R2는 0.60, 0.52로 나타났다. 산림 성장에 따른 수문 변화를 관찰하기 위해 기상자료를 2010s로 고정하고 연대별 산림 정보를 입력하여 산림 성장이 물순환에 미치는 영향을 시공간적으로 평가할 예정이며, 침엽수, 활엽수, 혼효림 생장을 개별적으로 분석하여 식생별 영향을 비교 및 평가할 예정이다.

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Relationships between evapotranspiration on land use and micrometeorological factors in the coastal urban area (해안도시 지역에서 토지이용도를 고려한 증발산량과 미기상인자의 관계)

  • Kim, Sang Jin;Kang, Dong Hwan;Yu, Hun Sun;Kang, Sang Min
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.186-186
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    • 2015
  • 본 연구에서는 해안도시(부산광역시 수영구) 지역의 토지이용도와 미기상인자를 고려하여 증발산량을 산정하였으며, 증발산량 변동에 대한 미기상인자의 영향성을 구명하였다. 수영구 지역의 토지이용도와 미기상인자는 2001년 12월부터 2011년 11월에 관측된 일별 자료를 사용하였다. 토지이용도는 불투수(건물, 도로 등) 및 산림(임야), 초지(논밭, 공원 등), 수계(하천, 호수 등) 지역으로 분류하였으며, 4개 지역 특성을 고려한 최적의 추정식을 적용하여 증발산량을 산정하였다. 수영구 지역의 전체 증발산량은 4개 지역에서 산정된 증발산량에 토지이용 비율을 곱하여 구하였다. 연간 증발산량 변동은 1월부터 7월까지 증가하다가 8월부터 12월까지 감소하는 형태를 보였다. 수영구 지역에서 증발산량은 강수량의 약 13.3% 정도이었으며, 이는 연구지역의 72%에 해당하는 불투수 지역에서 배수로를 통한 물의 유출이 강우 발생 후 짧은 시간 동안 다량 발생하였기에 지속적인 증발산이 가능한 잠재수량의 저유량이 적었기 때문이다. 증발산량과 미기상인자 간의 상관분석을 수행하였으며, 증발산량과 이슬점 온도의 상관계수가 0.63으로 가장 높았다. 증발산량에 대한 기온 및 강수량, 순복사 인자의 상관계수는 0.5 이상으로 양의 상관성을, 기압 및 일조시간은 0.5 이상의 음의 상관성을 보였다. 증발산량에 대한 상관계수가 0.5 이상인 미기상인자(이슬점온도와 기온, 순복사, 기압, 강수량)에 대한 회귀 분석을 수행하였다. 이슬점온도와 기온, 순복사, 기압에 대한 증발산량 회귀함수 그래프는 강수의 유무에 따라 2가지 경향을 보였다. 이슬점온도에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=0.004x+0.7$, 무강수 시에는 $ET=0.25{\times}e^{0.04x}$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.48과 0.96 정도로서 무강수 시에 높게 나타났다. 기온에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=0.004x+0.53$, 무강수 시에는 $ET=0.13{\times}e^{0.06x}$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.39와 0.89 정도로서 무강수 시에 높게 나타났다. 순복사에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=0.79x+0.49$, 무강수 시에는 $ET=0.22x+0.03$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.34와 0.89 정도로서 무강수 시에 높게 나타났다. 기압에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=-0.04x+37.91$, 무강수 시에는 $ET=5.18{\times}10^{22}{\times}e^{-0.05x}$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.25와 0.45 정도로 나타났다. 강수량에 따른 증발산량 회귀함수는 $ET=0.23lnx+0.90$으로 추정되었으며, 결정계수 0.61정도 나타났다.

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