• 대한토목학회논문집
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• 제37권3호
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• pp.549-559
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• 2017

잠재증발산($ET_P$)과 실제증발산($ET_A$) 사이의 보완관계 가설을 국내 다목적댐 유역에 적용하여, 각 유역의 기상 수문 관측자료를 기반으로 잠재 및 실제 증발산사이의 보완관계 성립을 검증하고자 하였다. 연단위 실제증발량($ET_A$)은 총강수량과 총유출량의 차이로서 간접추정하였으며, 가용수분량은 연강수량으로 대체하여 사용하였다. 이때, 팬증발량 보정에 사용된 팬계수(kp)는 홍수기 및 비홍수기로 구분하여 $ET_{pan}$과 FAO Penman-Monteith 식으로 계산된 증발량($ET_{PM}$)의 비를 통해 산정하였다. 각 다목적댐 유역에서 관측자료 기반의 독립적으로 계산된 $ET_P$와 $ET_A$를 통해 보완관계를 산정한 결과, 대부분의 유역에서 가용수분량이 증가할수록 $ET_P$는 감소함과 동시에 $ET_A$는 증가하는 일반적인 보완관계의 패턴을 잘 보였고, 강수량의 증가에 따라 평형증발산량($ET_W$)의 수렴을 확인할 수 있었다. 하지만, 주암댐의 경우 $ET_A$가 다른 댐 유역에 비해 크게 산정되어 가용수분량이 큰 구간에서 $ET_P$를 초과하는 경우도 발생하였다. 이는 주암댐 유역의 강수량의 과다산정 혹은 유입량의 과소산정의 가능성을 보여주는 결과로 해석될 수 있다. 증발산 보완관계를 수문학적 물수지검증을 위한 기준으로 활용한다면 홍수기 다목적댐 유입량 산정의 불확실성을 제어하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권1호
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• pp.73-88
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• 2007

본 연구의 목적은 결측 혹은 미계측 증발접시 증발량과 우리나라에서 계측되고 있지 않은 알팔파 기준증발산량의 산정을 위하여 유전자 알고리즘이 내재된 일반화된 회귀신경망모형을 개발하고 적용하는데 있다. 우리나라에서는 장기간동안 증발산계를 이용하여 알팔파 기준증발산량의 관측이 시행되지 않고 있으므로, 본 연구에서는 Penman-Monteith(PM) 공식을 이용하여 산정된 값을 계측된 알팔파 기준증발산량으로 가정하였다. 본 연구를 통하여 최적 증발접시 증발량과 알팔파 기준증발산량의 산정을 위한 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1) 모형을 개발하였으며, 훈련, 테스트 및 재현과정을 통하여 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1) 모형을 평가하였다. COMBINE-GRNNM-GA (Type-1) 모형은 제시된 기상인자를 평가할 수 있으며, 증발접시 증발량과 알팔파 기준증발산량에 대한 신뢰성 있는 자료를 구축할 수 있다. 더 나아가서 우리나라에서 관개배수 시스템 구축을 위한 참고자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제30권3호
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• pp.209-225
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• 1997

수십 년의 강우 및 증발 자료를 일목 요연하게 파악할 수 있도록 도표화하고 50mm 저장 증발 팬 모델을 적용하여 수원 지방 한발을 무성장 시간을 및 물 부족율로 계산하고 일별, 월별, 한발 발생 기간별 및 확률별로 계산하는 S/W를 제작 분석하였다. 증발산은 매년 유사한 주기성을 보이나 강우량과 분포는 년차별 차이가 커서 강우 분포가 한발의 주요 외적 원인이었다. 가장 심한 한발은 '64년 12월부터 65년 6월까지 190일간 이었고 가장 강우가 자주 있었든 시기는 '89년 6월부터 90년 9월까지 15개월이었다. 무성장 시간율을 기초로 감가 상각 년한이 10년 일 때 관개 투자 가능 금액을 계산한 결과 년간 총 조수익보다 적은 정도 이하이면 무난하다. 이 연구에서 제작된 S/W 는 각종 한발 지수의 도표화에 적합하여 타지역 한발 평가에도 유익할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.67-70
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• 2012

현재 국내외에서는 양질의 증발산을 관측하여 활용하기 위해 증발접시 (evaporation pan), 침루계 (lysimeter) 등을 이용하여 실측하거나 Flux Tower에서 Eddy covariance technique, Bowen ratio method 등을 이용하여 경험적으로 산정하고 있다. 이러한 방법으로 산정되는 증발산은 크게 두 분류로 나눌 수 있다. 일반적인 기후 상태에서 유역의 토양이 증발산에 방해를 받지 않을 정도로 충분히 물을 포함하고 있고, 식생이 조밀한 상태에서의 증발산량을 의미하는 잠재 증발산과 실제 산정치인 실제 증발산으로 나눌 수 있다 (Thornthwait, 1939). 본 연구에서는 유역의 잠재 증발산을 산정하여 실제 증발산과 비교를 통해 적용성을 확인하고자 한다. 잠재 증발산을 산정하는 방법은 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 인공위성 데이터를 이용한 원격탐사 기술을 적용하여 산정한다. 원격탐사 기술은 지상 관측의 단점을 보완한 것으로써, 날씨, 인간 활동 등 주변 외부 환경의 영향에 민감하게 반응하여 공간적인 분포 현황을 파악하는 것이 어려운 지상 관측의 한계점을 대체하기 위한 방법이다. 이들 방법으로는 가장 널리 쓰이는 Penman-Monteith (Penman, 1948; Monteith, 1965), 일별 최대, 최저, 평균 기온을 이용한 Hargreaves 방법 (Hargreaves, 1985)과 Priestley-Taylor 방법 (Priestley and Taylor, 1972) 등의 세 가지 방법을 소개하였다. 세 가지 방법으로 산정된 잠재 증발산을 통해 해당 유역의 잠재 증발산의 공간적인 거동을 파악해 볼 수 있다.

• 한국농공학회지
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• 제22권3호
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• pp.37-45
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• 1980

This study was carried out to investigate the consumptive use of water for red peppers and soy beans. The correlation between the soil moisture contents and the selected meteorological factors during the growing season was analyzed. Characteristics of the drought at Jinju, Yeosu, Gwangju, and Mokpo area were figured out in view of frequency analysis. The results obtained from this study could be used as a reasonable criteria for the estimation of the duty of water in the design of upland irrigation systems. Obtained results are summarized as follows: 1. Red peppers were grown at the three levels of soil moisture contents; 75 percent, 50 percent, and 25 percent, respectively. The red pepper grown at the 75 percent of soil moisture content showed the highest yield. The total evapotranspiration during the growing season from red peppers was 471. lmm, which was 86.6mm less than the pan evaporation. 2. The soy bean grown at 75 percent soil moisture content showed the highest yield, although there was no signicant difference in yields among treatments. The total evapotranspiration during the growing season from the soy bean was 342.8 mm, which was 119.2mm less than the pan evaporation. 3. Coefficients of consumptive use(k) and meteorological data are shown on Table-9. 4. The significant correlations between the evapotranspiration and the humidity and daily temperature range were observed. Results are shown on Table-11.. Evaporanspiration can be easily estimated from the humidity and daily temperature range by using the equation...... (1) Ept=4.808-0.041H+0.207T.......(1) where, Ept; evapotranspiration(mm/day) H ; humidity(%) T ; daily temperature range ($^{\circ}C$) 5. The variations of soil moisture content during the growing season at the soil depth of 5cm, 15cm, and 45cm are shown on Fig. 4~9. The results of the correlation analysis between the evapotranspiration from the crops and the soil moisture content are shown on Table-12. The evapotranspiration can be estimated from soil moisture content at the different depth of the soil by using the equation....... (2). Ept = 3.433 - 0. 364M1 +0. 359M$_2$- 0. 055M$_3$....... (2) where, Ept; evapotranspiration (mm/day) M1 soil moisture meter reading at 5cm depth M$_2$; " 15cm " M$_2$; " 40cm " 6. The estimated probab]e successive dry days in selected areas are shown on Table 13. Gumbel-Chow method was used to calculate the probable successive dry days. Further investigation are required to obtain the more detailed and reliable results.

• 한국지리정보학회지
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• 제8권4호
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• pp.1-13
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• 2005

수문순환 과정에서 증발산 현상은 수자원 개발을 위한 계획의 수립과 수자원시스템의 운영면에서 대단히 중요한 요소로서 작용한다. 본 연구는 Landsat TM(ETM+) 자료와 DEM, Landcover 등의 공간정보를 이용하여 지표면의 에너지수지 요소를 고려한 유역의 일일 잠재증발산량을 분포형으로 산정하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상유역은 한강수계 경안천 유역으로 하였으며, 잠재증발산량 산정은 식생이 전혀 없는 수역과 비수역 부분으로 구분하여 식생이 존재하는 지역에는 엽면적지수(LAI)를 고려한 Penman-Monteith식을 이용하였다. 그리고 비식생영역인 수역은 Penman의 에너지수지 질량수송 조합방법에 의해 산정하였다. 잠재증발산량 산정에 필요한 입력자료 중 NDVI와 SR 그리고 알베도는 1986년부터 2002년까지의 Landsat TM 및 ETM+ 영상자료로부터 분포형으로 생성하였다. NDVI 분포도를 이용하여 지중열전도량 분포도를 생성하였고, SR 분포도를 이용하여 엽면적지수 분포도를 작성하였다. 산정결과 유역전체 평균 잠재증발산량은 단위 셀당 1.8~3.2mm/day정도로 산정되었다. 각 토지피복별 잠재증발산량을 산정한 결과 수표면에서의 잠재증발산량은 3.6~4.9mm/day, 도시지역은 1.4~3.1mm/day, 나대지는 1.4~3.5mm/day, 초지는 1.7~3.7mm/day, 산림지역은 1.7~3.0mm/day 그리고 농경지에서는 1.8~3.6mm/day로 산정되었다. 증발접시 관측자료와 비교한 결과 잠재증발산량이 과소하게 산정되었으나 물리적인 타당성은 있는 것으로 판단된다.

• 한국작물학회지
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• 제33권3호
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• pp.254-261
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• 1988

Lysimeter and field experiments were conducted in Sandy Loam to establish a simple estimation model for evapotranspiration (ET) of soybean for three years (l984-1986). Potential ET (PET) could be estimated by the eq.1 using Pan-evaporation (Eo) and was ranged from 1.1 to 4.6 mm/day during the experiments. PET (mm/day)=1.348＋0.573 Eo …(1) Crop coefficient (Kc=maximum ET/PET) could be estimated by the eq.2 using Growth degree (G=days after planting/total growing days) and was ranged from 0.2 to 1.1 and from 0.6 to 1.4 for monoculture cropping and double cropping followed by barley, respectively, during the experiments. Monoculture : Kc=0.016＋3.719 G-3.224 G$^2$…(2), Double cropping : Kc=0.609＋2.014 G-2.120 G$^2$…(2). However, the maximum Kc was shown when G was about 50% and 40% for the monoculture and the double cropping, respectively. Soil water coefficient (f=AET/maximum ET) could be estimated by the eq.3 using soil water tension (Ψ) in 15cm depth. and it was decleased to 0.2 when Ψ was 10 bar. f=0.755-0.537 log │Ψ│…(3) Consequentially, the model to estimate the Actual ET (AET) of soybean was determined as eq.4 with the correction coefficient of -0.380. AET(mm/day)=PETㆍKcㆍf -0.380 …(4) The estimated AET were compared with the measured AET to verify the model established above. The average deviation of the estimated ET(AET) was 0.5782$\pm$0.338 (mm/day), and it would be within reasonable confidence range.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권6호
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• pp.43-54
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• 2018

The accurate estimation of reference crop evapotranspiration ($ET_o$) is essential in irrigation water management to assess the time-dependent status of crop water use and irrigation scheduling. The importance of $ET_o$ has resulted in many direct and indirect methods to approximate its value and include pan evaporation, meteorological-based estimations, lysimetry, soil moisture depletion, and soil water balance equations. Artificial neural networks (ANNs) have been intensively implemented for process-based hydrologic modeling due to their superior performance using nonlinear modeling, pattern recognition, and classification. This study adapted two well-known ANN algorithms, Backpropagation neural network (BPNN) and Generalized regression neural network (GRNN), to evaluate their capability to accurately predict $ET_o$ using daily meteorological data. All data were obtained from two automated weather stations (Chupungryeong and Jangsu) located in the Yeongdong-gun (2002-2017) and Jangsu-gun (1988-2017), respectively. Daily $ET_o$ was calculated using the Penman-Monteith equation as the benchmark method. These calculated values of $ET_o$ and corresponding meteorological data were separated into training, validation and test datasets. The performance of each ANN algorithm was evaluated against $ET_o$ calculated from the benchmark method and multiple linear regression (MLR) model. The overall results showed that the BPNN algorithm performed best followed by the MLR and GRNN in a statistical sense and this could contribute to provide valuable information to farmers, water managers and policy makers for effective agricultural water governance.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권2호
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• pp.195-209
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• 2003

본 연구에서는 낙동강 상류유역의 병렬 다목적댐군인 안동 및 임하다목적 댐의 장기간 유입량을 산정하는데 공간추계 신경망모형이 사용되었다. 공간추계 신경망모형은 역전파 알고리즘으로 LMBP와 BFGS-QNBP를 각각 사용하였다. 공간추계 신경망모형의 구조는 입력층, 은닉층 및 출력층의 3개의 층과 차례대로 8-8-2개의 노드로 구성되어 있다. 입력층 노드는 안동 및 임하다목적 댐의 월평균유입량, 월면적강우량, 월별 증발접시 증발량과 월평균기온으로 구성되어 있으며, 자료시계열은 시간적으로 차이가 있다. 공간추계 신경망모형의 훈련을 위하여 추계학적 모형중 하나인 PARMA(1,1)에 의해서 훈련자료를 모의발생시켰으며, 모의발생된 자료는 공간추계 신경망모형의 훈련에 사용되었다. 훈련을 통하여 공간추계 신경망모형의 매개변수인 최적연결강도와 편차를 산정하였다. 산정된 매개변수는 안동 및 임하다목적 댐의 실측자료를 이용하여 공간추계 신경망모형의 검증에 이용되었으며, 통계분석과 수문곡선의 비교를 통하여 우수한 결과를 나타내었다. 따라서 공간추계 신경망모형은 낙동강 상류유역의 병렬저수지군의 장기간 연계운영기법 개발을 위하여 기초적인 자료를 제공하고, 용수분배 및 관리에 도움을 줄 것이다.