증발접시 증발량의 경우 저수지 증발량을 산정하는 간접적인 방법으로 유용하게 적용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이용할 수 있는 기상자료가 제한적인 경우에 기온자료만을 이용하여 증발접시 증발량을 산정하는 식을 제안하였다. 이를 위해서 전국 12개 지역에서 관측된 증발접시 증발량과 비교를 통해 제안식을 유도하였다. 또한 전국 44개 지역에 대해서 본 연구에서 제안된 증발접시 증발량 산정식을 다른 기온자료에 기초한 식들뿐만 아니라, 여러 종류의 기상자료(기온, 풍속, 습도, 일조시간)를 필요로 하는 식들과 비교하여 적용성을 파악하였다. 연구결과에 의하면 본 연구에서 제안된 증발량 산정식들은 다른 기온자료에 기초한 식들과 비교하여 전반적으로 양호한 증발접시 증발량 산정결과를 보였다. 본 연구에서 제안된 증발량 산정식의 경우 우리나라 56개 연구지역 대부분에서 전반적으로 양호한 증발접시 증발량 산정결과를 보였다. 따라서 본 연구에서 수정 제안된 기온자료만을 이용한 증발접시 증발량 산정식들은 우리나라에서 이용할 수 있는 기상자료가 제한적인 경우에 특히 적용성이 있는 것으로 판단된다. 추후에는 저수지에서 관측된 기온 및 증발접시 증발량 자료를 바탕으로 저수지 증발량 산정을 위한 제안식들의 적용성 검토연구가 필요하다.
In this study, to select the incoming solar radiation equation which is most suitable for the estimation of Penman evaporation, 12 incoming solar radiation equations were selected. The Penman evaporation rates were estimated using 12 selected incoming solar radiation equations, and the estimated Penman evaporation rates were compared with measured pan evaporation rates. The monthly average daily meteorological data measured from 17 meteorological stations (춘천, 강능, 서울, 인천, 수원, 서산, 청주, 대전, 추풍령, 포항, 대구, 전주, 광주, 부산, 목포, 제주, 진주) were used for this study. To evaluate the reliability of estimated evaporation rates, mean absolute bias error(MABE), root mean square error(RMSE), mean percentage error(MPE) and Nash-Sutcliffe equation were applied. The study results indicate that to estimate pan evaporation using Penman evaporation equation, incoming solar radiation equation using meteorological data such as precipitation, minimum air temperature, sunshine duration, possible duration of sunshine, and extraterrestrial radiation are most suitable for 11 study stations out of 17 study stations.
본 연구에서는 우리나라 56개 연구지역에 대해서 증발량 산정방법 중에 하나인 공기동력학적 방법의 적용성을 검토하였다. 이를 위해 과거 연구자들에 의해서 제안된 공기동력학적 증발량 산정식들을 7가지 형식으로 구분하고 일반화하여 증발량 산정모델을 유도하였다. 또한, 공기동력학적 방법 적용에 필요한 기상요소자료들(풍속, 포화미흡량, 기온, 대기압)을 이용하여 4가지의 다변량 선형회귀모델을 유도하고 그 적용성을 검토하였다. 기상자료들의 자기상관의 영향을 고려하기 위해 변수들을 차분시켜 회귀분석을 실시하고 자기상관을 고려하지 않은 경우와 비교한 결과 결정계수 값에 큰 차이가 없음을 확인하였다. 연구결과에 의하면 공기동력학적 모델이나 다변량 선형회귀모델 모두에서 산정된 월 증발량과 관측된 월 증발량 사이에 매우 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 하지만 대부분의 증발량 산정모델에서 8, 9, 10, 11, 12월에 증발량을 과다 산정하고 있는 것으로 나타났다. 다변량 선형회귀모델들에 사용된 기상요소자료들은 모두 증발량 산정에 유의한 영향력이 있는 것으로 나타났으며, 특히 포화 미흡량이 가장 중요한 기상요소이며, 두 번째로는 기온, 세 번째로는 풍속, 그리고 마지막으로 대기압인 것으로 나타났다.
회개, 수자원획(水資源劃) 등(等) 이수(利水)를 목적(目的)으로 하는 장기유출해석(長期流出解析)에 있어 가장 중요(重要)한 인자(因子) 중(中)의 하나인 유역증발산량(流域蒸發散量)을 Water budget방법(方法)에 의(依)하여 산정(算定)하여, Pan, Potential, Regional evaporation과 Temperature와의 관계(關係)를 구명(究明)하여 유출기록(流出記錄)이 없는 무계기(無計器) 지역(地域)의 유역증발산량(流域蒸發散量)과 장기유출량(長期流出最)을 추정(推定)하기 위하여 금강수계(錦江水系) 용담지점(龍潭地點)의 5 개년(個年) 자료(資料)를 분석(分析)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. Pan evaporation과 River basin evaporation과의 비(比)($E_w/E_{pan}$)가 계절별(季節別) 성향(性向)을 가장 질서(秩序)있게 나타났으며, Pan evaporation으로부터 River basin evaporation을 Fig. 9 또는 Table-7로부터 추정(推定)할 수 있다. 2. Penman의 Potential evaporation을 적용하기 위하여 cloudness effect와 Wind function의 지역상수(地域常數)를 결정한 결과, 용담지역(龍潭地域)의 지역상수(地域常數)는 다음과 같다. $R_A=R_C(0.13+0.52{\frac{n}{D}})$$E_a=0.35(e_s-e)(1.8+1.0U)$ 3. Regional evaporation [$E_R=(1-a)R_C-E_P$]는 유도과정의 가정에 따른 functional error가 큰 것으로 보여지나, 유역(流域)전반의 물리(物理), 화학(化學), 생물학적(生物學的)인 증발(蒸發)기구를 포괄적(包括的)으로 포용(包容)하고 있는 이와같은 이론적(理論的)인 함수개발(函數開發)이 요망된다. 4. 기상자료(氣象資料)가 미비(未備)한 지역(地域)에서는 기온(氣溫)만으로 Fig-11과 같이 개락적(槪略的)인 월(月) 평균(平均) 증발산(蒸發散)을 구(求)할 수 있다.
The goal of this research is to develop and apply the generalized regression neural networks model (GRNNM) embedding genetic algorithm (GA) for pan evaporation, which is missed or ungaged and for the alfalfa reference evapotranspiration, which is not measured in South Korea. The GRNNM-GA is evaluated using the training, the testing, and reproduction performance respectively for the estimation of the PE and the alfalfa reference evapotranspiration. Since the observed data of the alfalfa reference evapotranspiration using lysimeter have not been measured for a long time in South Korea, the PM method is used to assume and estimate the observed alfalfa reference evapotranspiration. From this research, we evaluate the impact of the limited climatical variables on the accuracy of the GRNNM-GA. We should, furthermore, construct the credible data of the PE and the alfalfa reference evapotranspiration and suggest the reference data for irrigation and drainage networks system in South Korea.
한발 간이 평가에 가상의 초지가 적합하다는 전제하에, 관여 인자를 작물 계수, 토양의 저수능, 토양 수분 상태로 정의되는 한발 개시점으로 제한하여, 토양 수분 회계장부 법으로 한발 전산 모델을 개발하였다. 최대 유효 강우는 토양 저수능 중에 잔여량과 같다고 전제 하였는데, 이 모델은 일정 깊이 개방통에 강우 최대 수용력이 수면 위 여유 공간 만큼인 것과 유사하며 이 통에 저장된 물이 증발하여 미리 규정한 수위 이하로 되면 한발로 취급함과 같다. 이 모델은 한발 평가를 위하여 전제한 가상 초지의 수분 부족을 추적하는데, 물 요구량, 한발 강도, 한발에 의한 수량 감소 지수를 계산할 수 있다. 선정된 인자의 영향 강도 비율을 이 모델에 의한 년간 필요 개량을 고려하여 계산하면, 작물계수 100, 토양 저수능 21, 한발개시점 16이었다. 이 모델에서 선발된 인자의 최적값은 작물 계수는 대형 증발계 증발량의 0.85배였고, 토양 저수능은 사양토 양토 식양토와 식토에서 실측 결과의 평균은 50mm 였으며, 한발 개시점은 저수능의 65% 였다.
본 연구에서는 일사량에 기초한 증발량 산정방법의 적용성을 검토하기 위해 기존에 연구자들에 의해서 제안된 식들을 3가지 형태의 model group (Model groups A, B, and C)으로 분류하고, 이를 우리나라 6개 지역(서울, 대전, 전주, 부산, 목포, 제주)에 적용하였다. 증발접시 증발량 자료를 이용하여 이들 model group들의 매개변수를 추정하고, 검증하였다. 또한 Penman (1948) 조합식을 적용하여 이들 model group들과 비교하였다. 연구결과에 의하면 모든 지역에서 Nash-Sutcliffe (N-S) 효율지수가 0.663 이상을 보여서 만족스러운 증발량 산정결과를 보였다. 모형 검증과정에서 산정된 N-S 효율지수는 모든 연구지역에서 0.526이상을 보여서 역시 만족스러운 결과를 보였으나, 부산지역에서 적용된 Model groups B와 C를 제외하고는 모두 Penman (1948) 조합식보다 작은 N-S 효율지수를 보였다. 따라서 주요 기상자료 일부(풍속, 상대습도)가 부족하거나 측정되지 않는 경우에 증발량 산정을 위해서 Penman (1948) 조합식을 대체하여 일사량자료에 기초한 증발량 산정 방법이 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
우리나라 11개 기상관측지역의 월별 기상자료가 증발접시계수에 미치는 영향을 분석하고, 증발접시계수 산정을 위한 4가지 형태의 다변량 선형회귀모형의 적용성을 검토하였다. 개발된 증발접시계수 산정모형의 적용성을 평가하기 위해서 기존에 다른 연구자들에 의해서 제안된 6가지의 모형과 비교 평가하였다. 우리나라 11개 기상관측지역에서 증발접시계수는 1, 2, 3, 7, 11, 12월은 기온에 가장 큰 영향을 받고, 다른 월들은 일사량에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 전반적으로 모든 월에서 풍속과 상대습도는 기온이나 일사량과 비교해서 증발접시계수에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 모든 지역과 월에서 각 지역별로 5개의 독립변수(풍속, 상대습도, 기온, 일조시간과 가조시간의 비, 일사량)를 적용하여 유도된 모형이 가장 양호한 증발량 산정 결과를 보였다. 모형 검증결과에 의하면 다변량 선형회귀분석을 적용하여 증발접시계수를 산정하는 경우 일부 지역과 월에서 제한적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
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.
Evapotranspiration is a major factor determining the water consumption in the rice fields. Therefore, realistic evapotranspiration estimates are important to the agricultural water resources planning. In Korea, however, the Blaney-Criddle formula, which was developed under the meteorological condition of western arid United States and the upland cultivation, has been widely used to estimate evapotranspiration from paddy fields. Hence, it has considered that the Blaney-Criddle formula would not be the proper method for the Korean paddy condition. The purpose of this study is to select the most appropriate and realistic method for estimating evapotranspiraion from paddy field in Korea and to derive crop coefficients using the chosen method. The results are summerized as follows. 1. Total seasonal-average evapotranspiration by the field observation was 660mm for Tongil and 621. Ornm for the Japonica variety of rice. The amount of evapotranspiration for Tongil variety was 6% larger than that of the Japonica variety. 2. There was no significant differences in the amount of evapotranspiration among early, middle and late mature varieties, that is, early 638mm, middle 627mm and late 630mm for the whole growing season. 3. The rate of peak evapotranspiration appeared at the beginning of August and was in the range of 7.7-8. Omm/day according to the different mature varieties. 4. The correlation between pan evaporation data and the calculated evapotranspiration using related meteorological data from various methods suggested such as Radiation (FAO), Hargreaves, Christiansen, Hargreaves-Christiansen, Jensen-Haise, showed high statistic significance. Therefore, it seemed to use those formulars in estimating evapotranspiration inste4 of using pan evaporation data. 5. It was concluded from the analysis of field data that the evapotranspiration estimate for Blaney-Criddle method might not be appropriate in Korea. On the other hand, Penman equation showed more accurate estimation at the flourishing stage of rice than the pan evaporation method. 6. The crop coefficients for the Penman and pan-evaporation method were obtained by graphical representation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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