Evapotranspiration is a key element in designing and operating agricultural hydraulic structures. The profound effect of climate change to local agro-hydrological systems makes it inevitable to study the potential variability in evapotranspiration rate in order to develop policies on future agricultural water management as well as to evaluate changes in agricultural environment. The APEX-Paddy model was used to simulate local evapotranspiration responses to climate change scenarios. Nine Global Climate Models(GCMs) downscaled using a non-parametric quantile mapping method and a Multi?Model Ensemble method(MME) were used for an uncertainty analysis in the climate scenarios. Results indicate that APEX-Paddy and the downscaled 9 GCMs reproduce evapotranspiration accurately for historical period(1976~2005). For future periods, simulated evapotranspiration rate under the RCP 4.5 scenario showed increasing trends by -1.31%, 2.21% and 4.32% for 2025s(2011~2040), 2055s(2041~2070) and 2085s(2071~2100), respectively, compared with historical(441.6 mm). Similar trends were found under the RCP 8.5 scenario with the rates of increase by 0.00%, 4.67%, and 7.41% for the near?term, mid?term, and long?term periods. Monthly evapotranspiration was predicted to be the highest in August, July was the month having a strong upward trend while. September and October were the months showing downward trends in evapotranspiration are mainly resulted from the shortening of the growth period of paddy rice due to temperature increase and stomatal closer as ambient $CO_2$ concentration increases in the future.
본 연구에서는 잠재증발산량과 실제증발산량 간의 보완관계식을 이용한 대표적인 증발산량 산정모형인 Brutsaert and Stricker (1979)의 AA 모형과 Morton (1983)의 CRAE 모형의 적용성을 평가하였다. 이를 위해서 두 모형을 복하천 중상류 유역에 적용하여 유역평균 실제증발산량을 산정하고, 유역 물수지 결과와의 비교를 수행하였다. 연구 대상유역은 양질의 하천유량 자료 확보 기간이 짧고, 하천유량 자료 또한 인위적 물이용, 배출로 인해 교란되었기에 강수량, 유출량 등의 관측치 기반의 유역 물수지 결과 보다는 검보정이 잘된 유역수문모형 SWAT-K로 모의한 실제증발산량과의 비교를 통하여 AA 모형과 CRAE 모형으로 산정한 실제증발산량의 적정성을 평가하였다. AA 모형과 CRAE 모형의 의한 실제증발산량 모두 식생성장기에 과다하게 산정되는 경향을 나타내었고, 특히 AA 모형은 건조기간동안 실제증발산량이 과소하게 산정되었다. AA 모형과 CRAE 모형의 정도를 높이기 위해서 매개변수 보정을 수행한 결과, AA 모형의 경우는 건조기간 동안의 적합성을 높이기 위해서 이류항을 추가로 고려하고 Brutsaert and Stricker (1979)의 제안 값 ${\alpha}=1.26$ 보다는 작은 ${\alpha}=1.08$을 사용하였을 때, 그리고 CRAE 모형의 경우에는 Morton(1983)이 제안한 값 $b_1=14Wm^{-2}$, $b_2=1.12$ 보다는 각각 다소 크고 작은 값인$b_1=16Wm^{-2}$, $b_2=1.04$를 사용하였을 때에 연단위, 월단위, 그리고 월별 모두 가장 양호한 실제증발산량 값이 산정되었다.
Dong, Jiang;Jianhua, Wang;Xiaohuan, Yang;Naibin, Wang
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.721-727
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2002
Precipitation evapotranspiration and runoff are three key parameters of regional water balance. Problems exist in the traditional methods for calculating such factors , such as explaining of the geographic rationality of spatial interpolating methods and lacking of enough observation stations in many important area for bad natural conditions. With the development of modern spatial info-techniques, new efficient shifts arose for traditional studies. Guided by theories on energy flow and materials exchange within Soil-Atmosphere-Plant Continuant (SPAC), retrieval models of key hydrological parameters were established in the Yellow River basin using CMS-5 and FengYun-2 meteorological satellite data. Precipitation and evapotranspiration were then estimated: (1) Estimating tile amount of solar energy that is absorbed by the ground with surface reflectivity, which is measured in the visible wavelength band (VIS): (2) Assessing the partitioning of the absorbed energy between sensible and latent heat with the surface temperature, which was measured in the thermal infrared band (TIR), the latent heat representing the evapotranspiration of water; (3) Clouds are identified and cloud top levels are classified using both VIS and TIR data. Hereafter precipitation will be calculated pixel by pixel with retrieval model. Daily results are first obtained, which are then processed to decade, monthly and yearly products. Precipitation model has been has been and tested with ground truth data; meanwhile, the evapotranspiration result has been verified with Large Aperture Scintillometry (LAS) presented by Wageningen University of the Netherlands. Further studies may concentrate on the application of models, i.e., establish a hydrological model of the Yellow river basin to make the accurate estimation of river volume and even monitor the whole hydrological progress.
증발산량의 정확한 산정은 자연현상과 인문현상을 이해하는데 있어 중요하다. 증발산량의 점추정이 갖는 한계를 극복하기 위해 원격탐사를 이용하여 증발산량을 추정하는 방법이 활발히 연구되고 있다. 이 중 SEBAL 모형은 원격탐사 자료를 이용하는 기존의 방법에 비해 소요되는 자료가 적으면서도, 증발산량을 정확하게 추정하는 방법으로 알려지고 있다. 이 연구에서는 우리나라 지형에서 SEBAL 모형의 적용 가능성을 검증하였고, 증발산량 분포의 시공간적 특성을 살펴보았다. 연구 지역은 금강 상류의 보청천 유역이며, Landsat 5 TM영상(1995년 1월 11일, 4월 1일, 5월 3일, 10월 10일, 11월 27일)을 이용하였다.
Trend analysis can enhance our knowledge of the dominant processes in the area and contribute to the analysis of future climate projections. The results of previous studies in South Korea showed that southeast regions of Korea had the highest value of evapotranspiration. Thereby, it is of interest to determine the trend analysis in hydrological variables in this area. In this study, the recent 35 year trends of precipitation, reference evapotranspiration, and aridity index in monthly and annual time scale will be analyzed over three stations (Pohang, Daegu, and Pusan) of southeast Korea. After removing the significant Lag-1 serial correlation effect by pre-whitening, non-parametric statistical Mann-Kendall test was used to detect the trends. Also, the slope of trend of the Mann-Kendall test was determined by using Theil-Sen's estimator. The results of the trend analysis of reference evapotranspiration on the annual scale showed the increasing trend for the three mentioned stations, with significant increasing trend for Pusan station. The results obtained from this research can guide development if water management practices and cropping systems in the area that rely on this weather stations. The approaches use and the models fitted in this study can serve as a demonstration of how a time series trend can be analyzed.
본 연구의 목적은 일반 상호보완이론(Generalized Complementary Relationship, GCR)을 활용하여 실제증발산량을 추정하고, 추정한 실제증발산량기반 가뭄지수로부터 공통경계미국(Conterminous U.S., CONUS)에 대한 1895~2016년 기간 동안의 가뭄을 해석하는 것이다. GCR 이론으로부터 추정한 $ET_a$는 North American Land Data Assimilation System (NLDAS-2) Noah 지면모형(Land surface models)으로 산정한 $ET_a$와 비교 검증하였다. 또한, GCR로부터 증발산 부족량(ET Deficit)을 산정하고 이를 표준정규화하여 공통경계미국에 대해 Standardized Evapotranspiration Deficit Index (SEDI)를 산정하였다. 이렇게 산정한 SEDI는 Standard Precipitation Index (SPI)와 비교하였다. 본 연구로부터 GCR 기반 $ET_a$는 NLDAS-2 Noah모형의 $ET_a$보다 다소 크게 추정하는 경향을 보였다. SEDI와 SPI의 상관성은 지속시간이 클수록 더 크게 나타났다. 강수와 토양수분의 자료를 사용하지 않는 GCR이론으로부터 비교적 정확한 $ET_a$을 추정할 수 있으며, 증발산 기반인 SEDI가 적절한 가뭄해석에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 수문 및 수자원 분야에서 위성영상의 활용성이 높아짐에 따라 관련 전용 위성 개발연구와 연계하여 위성을 활용한 증발산량과 토양수분량 산정 연구의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 이러한 위성을 기반으로 증발산량 및 토양수분량의 국내 연구현황과 그 산정 방법론을 조사하여 현재까지의 연구동향을 파악하고자 하였다. 국내 연구현황을 세부 방법론 별로 살펴본 결과 일반적으로 증발산량의 경우는 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL), Mapping Evapotranspiration with Internalized Calibration (METRIC)과 같은 에너지수지 기반 모형과 Penman-Monteith (PM) 및 Priestley-Taylor (PT) 산출식을 기반으로 산정되었으며, 토양수분량의 경우 능동형(AMSR-E, AMSR2, MIRAS, SMAP) 및 수동형(ASCAT, SAR)와 같은 마이크로파 센서를 통한 산정이 주를 이루었다. 통계적 측면에서는 증발산량 및 토양수분량 공통적으로 회귀식 및 인공지능을 이용한 산출사례를 찾을 수 있었다. 또한 위성기반 자료들을 이용한 Evaporative Stress Index (ESI), Temperature-Vegetation Dryness Index (TVDI), Soil Moisture Deficit Index (SMDI) 등의 다양한 지표를 산정하여 가뭄 특성파악에 적용한 연구 사례도 다수 있었으며, 지표모형(Land Surface Model, LSM)을 기반으로 하여 위성 다중센서에서 얻을 수 있는 주요 자료들을 활용해 증발산량과 토양수분량의 수문순환인자를 산출하기도 하였다. 본 논문에서는 이렇게 기존 연구사례 조사 및 내용파악 과정을 통해 위성을 활용한 주요 세부 방법론을 비교·검토 제시함으로써 관련 연구분야 기준 참고자료로의 활용 및 향후 위성기반 관련 수문순환 자료 산출 고도화 연구의 초석을 다지고자 한다.
본 연구에서는 잠재증발산량과 실제증발산량간의 보완관계 기반의 증발산량 산정 모형인 Brutsaert and Stricker (1979)의 AA 모형과 Morton (1983)의 CRAE 모형을 제주도내 두 개의 상시하천 유역에 처음으로 적용하고 이 지역에 적합한 모형의 매개변수를 제안하였다. AA 모형과 CRAE 모형의 매개변수 검정과 모형의 검증을 위한 대표유역으로 각각 북제주에 위치한 한천 유역과 남제주에 위치한 강정천 유역을 선정하였다. 한천 유역에 대해 AA 모형의 경험상수 ${\alpha}$와 이류에너지항 M, CRAE 모형의 경험상수 $b_1$과 $b_2$를 바꾸어가면서 실제증발 산량을 산정하고 이를 유역수문모델링 결과와의 비교를 통해 매개변수 검정을 수행하였다. 그 결과 AA 모형은 ${\alpha}=1.00$, $M=30.0Wm^{-2}$, CRAE 모형은 $b_1=33.0Wm^{-2}$, $b_2=1.02$이 최적의 값으로 산정되었다. 동일한 매개변수를 사용하여 AA 모형과 CRAE 모형의 검증 대상유역인 강정천 유역에 적용한 결과, 두 모형 모두 식생의 성장기 및 비성장기에 유역수문모델링 결과와 유사한 것으로 분석되었다.
수문기상인자 중 하나인 증발산은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지모형 등 수문모형의 입력자료로 활용된다. FAO56 PM 방법은 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotranspiration, ET0)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자가 필요하기 때문에 증발산 추정에 한계가 있다. 이러한 점에서 온도인자 기반의 Hargreaves 식의 매개변수를 Bayesian 모형을 통해 지역적으로 재추정하여 기준증발산량을 산정하였다. 통계 지표(CC, RMSE, IoA)를 활용하여 모형검증을 수행한 결과, 검증 기간에 대해 RMSE는 7.94 ~ 24.91 mm/month에서 6.77 ~ 12.94 mm/month로 기존 Hargreaves 식으로 추정된 증발산량에 비해 정확도가 크게 개선되었다. 본 연구에서는 산정된 기준증발산량을 활용해 증발 요구량(E0) 기반의 가뭄지수 EDDI (evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄지수로서 적용성을 확인하기 위해 강수량 및 SPI와 함께 최근 2014 ~ 2015년, 2018년 가뭄사상을 평가하였다. 한강유역에 위치한 춘천, 홍천의 2018년 가뭄 발생 당시, 주단위 EDDI가 2 이상까지 증가하였으며, 이를 통해 EDDI가 강수부족보다는 폭염에 대한 반응정도가 큰 것을 확인할 수 있었다. 가뭄지수 EDDI는 SPI와 함께 가뭄 분석 및 평가에 대해 활용성이 높은 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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