본 연구에서는 일 증발접시 증발량 모델링을 위한 다변량 적응 회귀 스플라인 (multivariate adaptive regression splines, MARS) 모델의 성능을 평가하였다. 모델 입력변수 집합은 부산 관측소 (기상청)로부터 수집된 기상자료를 활용하여 증발접시 증발량과의 상관성이 높은 변수들의 조합으로 구성되었으며, 일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온의 조합으로 구성된 세 가지 입력집합이 결정되었다. MARS 모델의 성능은 네 가지의 모델성능평가지표를 활용하여 정량적으로 산출되었으며, 그 결과를 인공신경망 (artificial neural network, ANN) 모델과 비교하였다. 입력변수로서 일사량 및 일조시간을 가지는 Set 1의 경우 MARS1 모델이 ANN1 모델보다 우수한 성능을 나타내었으며, Set 2 (일사량, 일조시간, 평균지상온도)의 경우 ANN2 모델, Set 3 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 경우 MARS3 모델이 상대적으로 우수한 모델 성능을 나타내었다. 모든 분석 모델들을 비교하였을 때, MARS3, ANN2, ANN3, MARS2, MARS1, ANN1 모델의 순서로 우수한 모델 성능을 나타내었으며, 특히 MARS3 모델은 CE = 0.790, $r^2=0.800$, RMSE = 0.762, MAE = 0.587로서 가장 우수한 일 증발접시 증발량 모델링 성능을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 적용한 MARS 모델은 지상관측 기상자료를 활용한 일 증발접시 증발량 모델링에서 효과적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.
전지구적 기온상승으로 인해 증발량이 증가할 것으로 예견되었으나, 다양한 지역에서 관측된 팬증발량은 지난 수십 년간 뚜렷한 감소추세를 나타내고 있다. 본 연구에서는 1960년부터 2007년까지 관측된 국내 18개 기상관측소의 팬증발량과, 증발에 관련된 강수량, 온도, 상대습도, 풍속, 일조시간, 일조율에 대한 변화를 분석하였다. 분석결과 팬증발량은 뚜렷한 감소현상을 나타내었으며, 강수량과 온도는 증가추세를, 상대습도, 풍속, 일조시간, 일조율은 감소추세를 나타내었다. 특히, 일조시간과 일조율의 감소추세는 팬증발량과 지역적으로 상당히 일치하고 있음을 확인하였다. 산점도를 그려 상관관계를 확인해본 결과, 일조시간과 일조율은 팬증발량과 양의 상관관계를 강하게 나타내고 있으며, 강수량의 경우는 팬증발량과는 음의 상관관계가 존재하였다. 강릉관측소 사례연구에서 Penman공식에 의해 추정된 개방된 수면에서의 증발량은 팬증발량에서 보인 것 같은 뚜렷한 하향추세가 검증되지 않아, 기존에 팬증발량 관측값으로부터 증발량을 추정하는 것은 장기적인 증발량 변화를 검토하기 위해서는 부적절함을 확인하였다. 마지막으로 팬증발량이 실제증발량과 서로 상호보완적 관계를 갖기 때문에, 팬증발량이 감소하더라도 실제증발량은 증가할 수 있음을 설명하였다.
유역 스케일의 실제 증발산량을 산정하는 대표적인 방법으로 관측 강우량과 유출량의 관계로부터 증발산량을 간접적으로 추정하는 물수지(water balance)법, 증발력과 토양수분량의 변화량 (soil moisture accounting)을 고려한 유역 수문모델링을 이용하는 방법, 잠재 증발산량과 실제 증발산량간 보완관계식(complementary relationship)을 이용하는 방법 등이 있다. 물수지법은 관측치를 기반으로 한다는 점에서 신뢰도가 높다고 할 수 있으나, 기본적으로 유역 저류량의 변화를 무시하기 때문에 연 단위와 같이 긴 시간 스케일에 적용 가능하고 작은 시간 스케일에는 적용성이 떨어진다. 유역 수문모델링을 이용하는 방법은 기상, 토양 및 식물 조건을 모두 고려하는 방법으로 유역의 불균질성을 반영할 수 있고 일 단위 등의 비교적 작은 시간 스케일에 대해서도 증발산량을 산정할 수 있는 장점이 있으나, 수많은 입력자료가 필요하며 간접적인 추정 방식이기 때문에 모형의 정확한 검증과 상당한 숙련도가 뒷받침되어야 한다. 잠재 증발산량과 실제 증발산량간 보완관계식을 이용하는 방법은 토양이나 식물 등의 지표면 조건에 대한 정보를 필요로 하지 않으며 단지 기상자료만을 이용하는 방법으로 적용하기 쉽다는 장점이 있으나 잠재 및 실제 증발산량간의 보완피드벡 매카니즘이 존재한다는 가정이 수반되어 있어 적용시 이를 입증해야 하는 어려움이 있다. 이 처럼 각기 장단점을 가진 여러 방법으로 증발산량을 산정하고 있지만, 각 방법 간의 연결고리를 맺는 연구는 심도 있게 수행되지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 상기 언급한 증발산량 산정 방법 중 보완관계식을 이용하는 방법과 유역수문모형에 의한 방법 간의 연관성을 평가하고자 하였으며, 이를 위해 충주댐 상류유역에 대해서 SWAT-K에 의한 증발산량 모의치가 보완관계식을 따르는 지에 대해 고찰하였다. 모의기간동안 계산된 잠재 및 실제 증발산량을 습윤지수(humidity index)에 따라 함께 도시해본 결과, 연 단위의 경우에는 건조할수록 잠재 증발산량은 점차 커지고 실제 증발산량은 작아지는 것으로 나타나 보완관계가 성립하였고, 월 단위 경우에는 강우에 비해서 비교적 증발산량이 큰 5, 6월에 가장 명확한 관계가 보여 늦은 봄과 초여름에 보완적 관계가 뚜렷하게 발생하는 반면에 동절기에는 보완관계가 성립하지 않는 것으로 나타나는 등 분석 단위기간별로 보완관계의 성립여부를 판별할 수 있었다.
이 논문에서는 일사량과 일조시간에 관한 통상적인 선형관계식보다 정확한 비선형 관계식에 대한 적용검토를 수행한다. 일조시간을 이용한 일사량 추정에 이어서 Penman-Monteith 방정식을 이용하여 기준 증발산량을 추정하였다. 우리나라 20개 지점의 1997년부터 2006년까지의 일사량 및 일조시간 자료를 포함한 기상자료를 이용하여 선형 그리고 수정 비선형 Angstrom 방정식을 보정하고 기준 증발산량을 추정하였다. 일조시간과 일사량 사이의 선형과 비선형 관계식을 이용한 기준 증발산량의 상대비교를 수행하였다. 선형 및 비선형 관계식을 이용한 방법 모두 RMS 오차는 5.96, NSC(Nash-Sutcliffe Coefficient)는 0.95로 추정되었고, 그 차이는 매우 미미하였다. 그러나 상대적으로 일사량이 기준 증발산량에 크게 기여하는 하계에는 그 차이가 증가하기 때문에 보다 개선된 비선형 관계식을 이용하는 방법에 대한 엄밀한 검토가 필요하다.
수문기상인자 중 하나인 증발산량은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지 모형 등의 입력자료로 활용된다. 우리나라를 포함한 각국 기상청 및 국제기구에서는 직접 관측이 아닌 FAO56 Penman-Monteith(PM)을 통해 증발산량을 산출하고 있다. FAO56 PM 방법은 복사(radiation), 대기온도(air temperature), 습도(humidity), 풍속(wind speed) 등의 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotransipiration)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자를 요구하므로 미계측 유역을 포함한 일부지역에 대한 증발산량 자료 구축이 어려운 실정이다. 또한, 기준증발산량의 특성이 시간에 따라 변화하므로 비정상성(nonstationary)을 고려한 분석이 요구된다. 본 연구에서는 온도인자 기반의 대체모형(surrogate model)을 개발하여 기준증발산량의 비정상성을 고려하고자 한다. 한강유역에 위치한 관측소를 대상으로 모형을 개발하였으며, 시간에 따라 변동하는 기준증발산량의 특성을 고려하기 위해 Bayesian 추론기법을 통해 매개변수를 시간에 따라 추정하였다. 또한, 본 연구에서는 대체모형으로 산정된 증발산량을 활용해 가뭄지수인 EDDI(evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄 모니터링 및 조기 경보 안내를 위해 개발된 EDDI를 활용하여 기존 가뭄보다 빠르게 진행되는 초단기 가뭄(flash drought)를 평가하였다. 본 연구에서 개발된 모형은 미계측 지역에서도 적용이 가능하므로 수자원분야에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 연 증발접시 증발량의 시간적인 분해를 위하여 신경망모형을 적용하는데 있다. 신경망모형은 각각 다층 퍼셉트론 신경망모형(MLP-NNM)과 일반화된 회귀신경망모형(GRNNM)으로 구성되어 있다. 그리고 신경망모형의 수행평가를 위하여 훈련 및 테스트과정으로 구성되었다. 신경망모형의 훈련과정을 위하여 실측, 모의 및 혼합자료와 같은 세 가지 형태의 자료가 사용되었으며, 테스트과정을 위해서는 실측자료만 이용되었다. 본 연구를 통하여 비선형 시계열자료의 시간적 분해를 위해서 MLP-NNM과 GRNNM의 적용성을 평가하였다. 게다가 연 증발접시 증발량 자료의 시간적 분해로부터 신뢰성있는 월 증발접시 증발량자료를 구축할 수 있을 것이며, 관개배수 네트워크 시스템의 평가를 위한 이용가능한 자료를 제공할 수 있을 것이다.
수중의 방사능을 측정하기 위한 전처리과정으로서 이온교환농축법과 증발건조법을 서로 비교하였다. 시료를 증발건조법으로 처리하였을때 방사성물질의 손실율은 이온교환농축법에 비해 20% 정도 많았다. 또, 1리터의 시료를 처리하는 데 소요된 증발시간은 $70^{\circ}C$에서 증발시킨 경우 약20시간이었으나 이온교환농축법으로 같은 양의 시료를 처리하는데 소요된 시간은 약6시간이었다. 따라서 이온교환농축법이 증발건조법에 비해 효과적이며 특히 수중의 저준위 방사성물질 측정에 적합한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 13개의 일사량 산정모델들로부터 산정된 일사량을 우리나라 5개 기상관측지점에서 측정된 일사량자료와 비교함으로서 이들 일사량 산정모델들의 활용 적합성을 평가하였다. 또한 일사량 산정모델이 증발에 미치는 영향을 파악하기 위해서 일사량자료를 필요로 하는 Penman 조합식에 근거한 5개 증발량 산정식들을 적용하여 증발량을 산정하고 증발접시 증발량과 비교 분석하였다. 일부 일사량 산정모델은 기상자료만을 필요로 하며, 반면에 다른 일부 모델은 기상자료뿐만 아니라 고도와 같은 지형 자료를 필요로 한다. 연구결과에 의하면 일조시간과 가조시간의 비(일조시간/가조시간)뿐만 아니라 최고기온과 최저기온을 동시에 고려하여 일사량을 산정하는 모델이 관측 일사량과 가장 근사한 결과를 보여주었다. 또한 일조시간과 가조시간의 비만을 이용한 Angstrőm-Prescott모델의 계수값을 보정하는 경우 역시 일사량 산정의 정확도를 크게 개선시키는 것으로 나타났다. 따라서 증발량 산정을 위해 일사량모델을 선정하는 경우 입력자료의 존재여부 뿐만 아니라 적절한 일사량을 산정하는 모델형식을 동시에 고려하는 것이 필요하다. 관측된 일사량을 적용하여 증발량을 산정하는 경우에 Penman식은 전주, 제주지역에서 증발접시 증발량과 가장 근사한 것으로 나타났고, FAO PM식은 서울과 목포지역에서 그리고 KNF식은 대전지역에서 증발접시 증발량과 가장 근사한 것으로 나타났다.
지구온난화로 인해 세계 곳곳에서 기온상승이 관측되고 있으며, 이는 전지구적 기후시스템의 변화를 보여주는 대표적인 예이다. 온도를 비롯한 강수량, 풍속, 증발량 등의 기상학적, 수문학적 인자들이 각각 서로에게 영향을 주고 받으며 복잡하게 변화할 것이고, 그 변화폭도 점점 커질 것이다. 증발에 영향을 미치는 인자들은 크게 세 가지로 나뉘는데, 태양복사에너지, 온도, 바람, 기압, 습도와 같은 기상학적인자, 증발표면의 특성인자 그리고 수질인자로 분류할 수 있다. 증발에 영향을 주는 인자들은 예전부터 알려져 있지만 이들 간의 복잡한 상호작용에 대해 정확히 이해하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 댐유역의 증발량에 영향을 미치는 기상인자 파악을 위해 2008부터 2016년까지 관측된 낙동강수계 내 안동댐과 남강댐의 기상자료(기온, 강수량, 풍속, 상대습도, 기압, 일사량, 일조시간, 전운량)를 이용한 변화를 분석하였으며, 다변량 통계기법인요인분석을 통해 증발량과 상관성이 높은 인자들을 분류하였다. 안동댐과 남강댐 공통적으로 증발량과 기온, 기압이 같은 요인으로 분류되고 높은 상관성을 보였으며, 강수량, 일조시간, 일사량, 전운량이 같은 요인으로 분류되었다. 국내의 증발량 측정지점에 대한 추가적인 분석과 영향인자를 이용한 다변량회귀식과 인공신경망 통해 증발량 미측정 지점의 증발량 산정이 가능할 것으로 판단된다.
이 연구에서는 Radarsat-1 SAR 영상과 조위자료, 증발자료 및 다편광 산란계를 이용한 개펄 건조 실내실험 등을 통하여 해수면 위로 노출된 자연갯벌이 증발과 구조적 변화를 일으킬 때 레이더 후방산란계수의 변화를 분석하였다. 개펄 건조 실내실험 결과, 후방산란계수가 증발시간에 따라 단순한 증가나 감소를 보이지 않았으며 갯벌의 구조와 배수, 증발, 건조 등에 의해 보다 복잡한 M자 형태(증가-감소-증가-감소)의 변화를 나타내었다. 이러한 M형의 변화는 증발시간에 따른 Radarsat-1 SAR 15개 영상의 후방산란계수 변화 양상에서도 나타나는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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