• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.201-201
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• 2020

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 환경부의 기초수문자료 구축사업의 일환으로 수행되고 있으며, 에디공분산 기술을 사용하여 증발산량을 직접 관측하고 있다. 에디공분산 방법으로 증발산량을 측정하기 위해서 필요한 장비 중 수증기 농도를 측정하는 장비(개회로 기체분석기, 폐회로 기체분석기<수증기 농도를 측정하는 부분의 개폐여부에 따른 장비 구분>)에 대해 비교 측정을 수행하였으며, 관측 지점은 인위적인 관개가 이루어지고 있는 논경지(청미천 관측소)에서 수행하였다. 측정 자료에 대한 검토는 측정 장비에 따른 자료의 특성을 비교하기 위해 약 13,000개(9개월, 30분 간격) 자료를 활용하여 분석을 수행하였다. 그 결과 두 측정장비 모두 농도 변화에 따른 경향성은 유사하게 나타났으나, 측정 자료의 취득률에서는 차이(약 20%)를 보이는데, 이는 개회로 측정 장비의 경우 강우 및 안개 등의 기상상황에 따라 영향을 받기 때문으로 판단된다. 에디공분산 방법을 이용한 증발산량은 여러 기상자료를 이용하여 보정을 수행하기 때문에 측정 장비의 취득률로 인한 증발산량 산정에는 문제가 되지 않을 것으로 판단된다. 단 높은 관측률 및 측정 자료를 위해서는 폐회로 측정 장비를 이용하는 것이 유리할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.191-191
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• 2018

최근 기후 변화로 인한 기상이변으로 인해 가뭄의 심도와 지속시간이 길어져 이로 인한 피해가 가중되고 있다. 본 연구는 국가 물 관리에 필요한 증발산량 자료 생산과 특성을 분석할 목적으로 수행되었으며, 본 연구 결과는 국가 물 관리 및 가뭄 분석 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 2010년 국토교통부에서는 "국가수문관측망"에 증발산량 관측소를 포함하여 증발산량 자료가 정기적으로 생산될 수 있게 하였다. 계획수립 이후 일정기간 동안은 관측 방법과 품질관리 방법 등의 체계화되지 않아 전국적으로 확대되지 못하다가 최근에 와서 확대 설치되고 있다. 현재에는 증발산량 관측소가 한강수계 4개소, 금강수계 2개소, 영산강수계 3개소에서 운영되고 있다. 국토교통부 증발산량 관측소는 에디공분산 방식으로 구축되어 있으며, 자료는 30분 간격으로 생산되고 있다. 본 연구에서는 설마천 관측소의 3개년(2015년~2017년) 자료로 산지 증발산량의 경년 변화를 분석하였다. KoFlux 표준화 프로그램(spike 제거, 밀도 보정 등)으로 자료를 처리하였으며, 자료 보충(Gap-filling)은 FAO-PM, MDV, Kalman Filter 방법으로 수행하였다. 설마천 관측소에서 증발산량을 산정하여 산지 증발산량의 경년변화를 분석한 결과, 증발산량은 강수량과 순복산량의 규모에 따라 상이하였다. 또한 비교적 강수량이 적은 해에 증발산 비율이 커지는 특성을 나타내었다. 이는 가뭄 시 증발산을 왕성하게 하는 환경이 조성되어 발생되는 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.295-295
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• 2023

물수지 분석은 우리가 사용하는 물의 순환과정을 파악하여 우리 생활에 필요한 물을 안정적으로 공급하고 관리하기 위한 기초 자료이다. 물관리 기본법 제11조에도 유역 간의 물관리는 조화와 균형을 이루고 있는 기본원칙으로 설명되고 있으며 지속가능한 개발, 이용과 보전을 도모하고 물로인해 발생하는 재해를 예방하기 위해서는 유역단위로 관리되어야 함을 원칙으로 두고 있다. 최근 들어 국내에서는 강수량과 유량에 대한 조사가 급격히 발전함에 따라 정확도 높은 관측이 수행되고 있는 반면에 증발산량 같은 경우에는 경험식에 의존하여 측정자료를 산정하고 있는 실정이다. 증발산량은 눈에 보이지 않아 비교적 중요성을 인지하고 있지 못하나 강수량의 약 30~40%를 차지함으로 오차를 무시하기 어려우며 보다 정확한 관측이 필요하다. 실측으로는 증발접시가 있지만 물이 항상 차 있어야 하며, 팬의 가열, 강수 등 관측값 보정이 필요하다. 최근 기술의 발전으로 에디공분산 방법이 장비로 구현할 수 있게 되었으며 이러한 방법은 기존의 장비에서 발생되는 근본적인 문제점을 해결하였다. 특히 증발과 증산을 모두 측정이 가능하며 실제 증발산량 측정이 가능하다. 환경부에서는 에디공분산을 활용한 증발산량 관측소 13개소를 운영하고 있으며 관측소 인근 실제 유량측정하고 있는 지역과 연계하여 실측 기반의 물수지 검토를 수행해보고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권10호
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• pp.889-902
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• 2020

본 연구에서는 GLDAS (Global Land Data Assimilation System)와 GLEAM (Global Land Evaporation Amsterdam Model) 증발산량의 적정성을 평가하기 위해 설마천 유역에서 관측된 에디공분산 기반의 잠열 플럭스를 검증자료로 활용하였다. 잠열 플럭스로부터 증발산량을 산정하기 위해 Koflux 프로그램으로 자료처리하였으며, 자료처리 후 발생된 빈구간을 보충(Gap-filling)하기 위해 FAO-PM (Food and Agriculture Organization-Penman Monteith), 평균 일변동(Mean Diurnal Variation, MDV), 칼만 필터(Kalman Filter)의 3가지 방법으로 대체 증발산량을 산정하였다. 본 연구에서는 3가지 방법 중 칼만 필터(Kalman Filter) 기반의 증발산량이 우수한 Bias와 RMSE를 보여 자료보충 방법으로 채택하였다. 공간증발산량은 GLDAS의 경우 Noah (version 2.1, 3시간, 공간해상도 0.25°)로 추출하였으며 GLEAM의 경우는 GLEAM(version 3.1a, 1일, 공간해상도 0.25°)를 이용하였다. GLDAS와 GLEAM의 공간증발산량을 에디공분산 기반의 증발산량으로 적정성을 평가한 결과, GLDAS의 증발산량이 에디공분산 기반과 비교적 적정한 결과를 나타내었다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2019년도 정기학술대회 발표논문집
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• pp.82-82
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• 2019

• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.29-41
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• 2019

산림생태계에서 총일차생산성(Gross Primary Production, GPP)은 기후변화에 따른 산림의 생산성과 그에 영향을 미치는 식물계절, 건강성, 탄소 순환 등을 대표하는 지표이다. 총일차생산성을 추정하기 위해서는 에디공분산 타워 자료나 위성영상관측자료를 이용하기도 하고 물리지형적 한계나 기후변화 등을 고려하기 위해 기작기반모델링을 활용하기도 한다. 그러나 총일차생산성을 포함한 산림 탄소 순환의 기작기반 모델링은 식물의 생물, 생리, 화학적 기작들의 반응과 지형, 기후 및 시간 등과 같은 환경 조건들이 복잡하게 얽혀 있어 비선형적이고 유연성이 떨어져 반응에 영향을 주는 조건들을 모두 적용하기가 어렵다. 본 연구에서는 산림 생산성 추정 모델을 에디공분산 자료와 인공위성영상 정보를 사용하여 기계학습 알고리즘을 사용한 모델들로 구축해 보고 그 사용 및 확장 가능성을 검토해 보고자 하였다. 설명변수들로는 에디공분산자료와 인공위성자료에서 나온 대기기상인자들을 사용하였고 검증자료로 에디공분산 타워에서 관측된 총일차생산성을 사용하였다. 산림생산성 추정 모델은 1) 에디공분산 관측 기온($T_{air}$), 태양복사($R_d$), 상대습도(RH), 강수(PPT), 증발산(ET) 자료, 2) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD 자료(개량식생지수 제외), 3) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD, 개량식생지수(EVI) 자료를 사용하는 세 가지 경우로 나누어 구축하여 2006 - 2013년 자료로 훈련시키고 2014, 2015년 자료로 검증하였다. 기계학습 알고리즘은 support vector machine (SVM), random forest (RF), artificial neural network (ANN)를 사용하였고 단순 비교를 위해 고전적 방법인 multiple linear regression model (LM)을 사용하였다. 그 결과, 에디공분산 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 피어슨 상관계수 0.89 - 0.92 (MSE = 1.24 - 1.62), MODIS 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 개량식생지수 제외된 모델은 0.82 - 0.86 (MSE = 1.99 - 2.45), 개량식생지수가 포함된 모델은 0.92 - 0.93(MSE = 1.00 - 1.24)을 보였다. 이러한 결과는 산림총일차생산성 추정 모델 구축에 있어 MODIS인공위성 영상 정보 기반으로 기계학습 알고리즘을 사용하는 것에 대한 높은 활용가능성을 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.302-302
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• 2011

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. 또한 수문 순환과 관련하여 실제 관측되고 있는 성분은 대개 기상 변수에 국한되어, 모형 검증에 필요한 증발산량 관측이 거의 없는 실정이다. 따라서 수문 순환 및 물수지의 정량적인 분석을 위해 수문 순환 과정에서 상당부분을 차지하는 증발산량의 측정이 필요한 실정이다. 본 연구는 국토해양부의 기초수문자료 구축사업의 일환으로 수행되었으며, 에디공분산 기술을 사용하여 한반도의 대표적 식생 기능 형태인 혼효림(설마천 유역, 2007년 8월부터)과, 논경지(청미천 유역, 2008년 8월 부터)에서의 증발산량 측정을 수행하였다. 그 결과 두 지점에서의 증발산량의 계절 및 연 변동 특성을 파악할 수 있었다. 혼효림(설마천 유역)에서 산정된 증발산량은 2008년 507mm, 2009년 440mm, 2010년 491mm이고, 논경지(청미천 유역)에서 산정된 증발산량은 2009년 554mm, 2010년 609mm의 값을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.274-274
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• 2012

증발산량 관측은 오랜 기간 연구되어 왔으며, 미기상 관측 시스템의 최적화와 상호 공동비교 실험 및 자료 처리의 일관성을 유지를 위해 한국에는 KoFlux라고 하는 플럭스 네트워크가 2002년 1월에 구축되었다. 이를 시작으로 미기상 관측에 대한 관심이 많은 연구자들이 관측망 구축에 힘쓰고 있으며, 에디공분산 방법을 이용해 증발산량을 산정하고 있다. 에디 공분산 방법은 다른 방법에 비해 연직농도 차이가 적은 산림 위에서의 플럭스 값을 측정 할 수 있으며, 측정 시 식물 환경에 방해를 주지 않는 등의 장점이 있다. 하지만 자료 처리와 품질관리에 있어 연구자의 주관성에 의해 상당 부분 불확실성을 초래한다. 또한 다른 관측지점과의 일관적인 비교를 위해 좌표보정을 수행하며, 일반적으로 바람이 평평한 지역 위로 분다는 가정 하에 이루어진다. 좌표보정은 일반적으로 Planar Fit Rotation방법을 사용하며, 평판 분할은 지형에 따라 12개까지 분할하여 분석한다. 하지만 덕유산 플럭스관측 타워지점처럼 산지 특성이 뚜렷하고 1 m/s이하의 풍속 데이터의 빈도가 큰 경우 평판 분할 수의 제한이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 좌표보정계수산정 방법에 따라 등간격의 평판분할 방법(Scenario A), 주풍향을 고려한 평판분할 방법(Scenario B)과 빈도에 의한 평판분할방법(Scenario C)으로 수행하였다. 또한 각 Scenario는 풍속의 제한 조건에 따라 CASE A(0.5 m/s 이상), CASE B(1.0 m/s이상)로 구분하여 분석하였다. 본 연구를 통해 제안 한 자료처리 절차는 첫째, 바람자료의 빈도 분석을 통한 지역특성 파악 둘째, 풍속제한 조건 설정 셋째, 바람과 수증기의 공분산 계산으로 요약된다. 덕유산 플럭스관측 타워지점의 경우 풍속 제한을 1.0 m/s이상에서 0.5 m/s이상으로 하향 조정하였으며, 평판 분할 방법은 Scenario C의 평판 수 12개를 채택하였다.