• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.766-770
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• 2005

Cascade-Correlation Neural Networks Model(CCNNM) is used to estimate daily evaporation using limited climatical variables such as atmospheric temperature, dewpoint temperature, relative humidity, wind speed, sunshine duration and radiation. DeBruln equation is applied to estimate daily free-surface evaporation. It is converted into pan evaporation using pan coefficient. The results of CCNNM shows better than those of Debruin equation. This research represents that the strong nonlinear relationship such as evaporation modeling can be generalized by the CCNNM ; a special type of Backpropagation algorithm Neural Networks Model.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1B호
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• pp.47-62
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• 2009

지구가 온난화됨에 따라서 발생되는 기후변화는 증발과 같은 수문순환과정에 직접적인 영향을 주는 것으로 보고된 바 있다(IPCC, 2001). 또한 지역특성에 따른 기후변화가 증발에 미치는 영향을 파악하는 것은 필요하다. 본 연구에서는 지리지형적 특성을 고려하면서, 연별 pan 증발량을 모의하기 위한 6개 증발식들의 적용성을 비교 검토하였다. 이를 위하여, 전국 56개 연구지역을 지리지형적 특성(도시화율, 해안근접성, 지역 평균경사, 수역면적)에 따라서 분류하고, 기존에 제안된 증발식(Penman, Kohler-Nordenson-Fox(KNF), DeBruin-Keijman, Priestley-Taylor, Hargreaves, Rohwer)을 적용하여 pan 증발량과 비교 검토하였다. 또한 Penman 증발식의 풍속함수를 보정하고 보정된 식의 적용성을 검증하였다. 연구결과에서 KNF식은 가장 pan 증발량과 유사한 결과를 보여서 8.72%의 상대오차를 보였고, 그 다음으로 Penman 식은 8.75%의 상대오차를 보였으며, 반면에 질량이동에 근거한 Rohwer 식이 기장 큰 상대오차(33.47%)를 보였다. 그리고 풍속함수와 풍속과의 상관관계가 높게 나타나는 경우 Penman 식의 풍속함수 보정을 통하여 증발량 산정의 정확도를 높일 수 있었다.