• 한국토양비료학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.386-408
• /
• 1988

본(本) 연구(硏究)는 배추를 대상(對象)으로 1986년(年)부터 1986년(年)까지 6년간 Lysimeter시험(試驗)과 포장시험(圃場試驗)을 통하여 기상자료(氣象資料)로 부터 생육시기별(生育時期別) 증발산량(蒸發散量)과 수량(收量)을 추정(推定)하는 모형(模型)을 개발(開發)할 목적(目的)으로 실시(實施)하였다. Lysimeter 시험(試驗)에서는 잠재증발산량(潛在蒸發散量)과 최대증발산량(最大蒸發散量)을 측정(測定)하였고, 관개포장시험(灌漑圃場試驗)에서는 시기별(時期別) 토양수분(土壤水分)을 측정(測定)하여 실증발산량(實蒸發散量)을 계산(計算)하고 수량(收量)을 조사(調査)하였다. 시험(試驗)을 통(通)하여 얻어진 성적(成績)과 기상자료(氣象資料)의 상호관계(相互關係)를 다각적(多角的)으로 비교(比較)하여 증발산량(蒸發散量)과 수량추정모형(收量推定模型)을 설정(設定)하고 검정(檢定)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 잠재증발산(潛在蒸發散)의 5년간(年間) 측정치(測定値)의 평균치(平均値)는 4월초순(月初旬) 2.38mm/day 에서 시일(時日)이 경과(經過)함에 따라 점점(漸漸) 증가(增加)되어 6월중순(月中旬)에 3.98로 최고치(最高値)를 보이고 다시 감소(減少)되어 11월중순(月中旬)에는 1.06으로 떨어졌다. 기존(旣存) 공식(公式)에 의한 잠재증발산추정치(潛在蒸發散推定値)는 실측치(實測値)에 비(比)하여 Penman법(法), Radiation법(法), Blaney-Criddle법(法)은 과다(過多)하게 추정(推定)되고, Pan evaporation법(法)은 과소(過少)하게 추정(推定)되는 경향을 보였다. 추정치(推定値)와 실측치간(實測値間)에는 전체적(全體的)으로 보아 고도(高度)의 유의(有意)한 상관(相關)이 있었으나, Blaney-Criddle법(法)은 7, 8월(月)에 상관(相關)이 없다는 것이 특이(特異)하였다. 2. 기상요인중(氣象要因中) 잠재증발산량실측치(潛在蒸發散量實測値)와 유의(有意)한 상관(相關)이 있는 것은 기온(氣溫), 대기포차(大氣飽差), 일조시수(日照時數), 일사량(日射量), Pan증발량(蒸發量)이었으며, 이들 요인(要因)을 고려(考慮)한 다중회귀식(多重回歸式)은 PET산정식(算定式)으로 활용(活用)이 가능(可能)하였다. 잠재증발산량(潛在蒸發散量) 추정모형(推定模型)으로서는 Pan 증발량(蒸發量)(Eo)을 사용(使用)한 회귀식(回歸式)이 가장 간편(簡便)하고 정확(正確)하였다. PET= 0.712 + 0.705 Eo 3. 잠재증발산량(潛在蒸發散量)에 대한 최대증발량(最大蒸發量)(ETm)의 비(比)로 정의(定義)된 작물계수(作物係數)(Kc)는 배추생육초기(生育初期)에 0.5~0.7 범위(範圍)이었으며, 생육중기(生育中期)부터는 0.9~1.2범위(範圍)로 유지(維持)되었다. 작물계수(作物係數)는 생육진도(生育進度)(G ; 0~1.0)의 2차함수(次函數)로부터 추정(推定)할 수 있었다. 봄배추 : $$Kc=0.598+0.959G-0.501G^2$$ 가을배추 : $$Kc=0.402+1.887G-1.432G^2$$ 4. 최대증발산량(最大蒸發散量)에 대(對)한 실증발산량(實蒸發散量)의 비(比)로 정의(定義)된 토양수분계수(土壤水分係數)(Kf)는 근권(根圈)의 유효수분률(有效水分率)(f)이 임계치(臨界値)(fp)이상(以上)에서는 1.0 수준(水準)으로 유지(維持)되다가 그 이하(以下) 에서는 f에 따라 직선적(直線的)으로 감소(減少)되었다. Kc와 f와의 관계(關係)에 있어서 fp와 직선함수(直線函數)의 기울기는 재배시기(栽培時期)와 PET에 따라 각각 다르게 나타났다. Kf=1.0, if $$f{\geq}fp$$ $$Kf=a+b{\cdot}f$$, if f＜fp 5. 층위별(層位別) 토양수분함량(土壤水分含量)으로부더 근권(根圈)의 물보유량변화(保有量變化)(${\Delta}S$) 계산(計算)에 있어서 모관수(毛管水)의 상승(上昇)과 배수량(排水量)은 무시(無視)할 정도(程度)로 적었다. 침투량(浸透量)(I)이 있을때 표토(表土) 5cm에 보유(保有)되었다가 증발(蒸發)되어 버리는 물량(量)(Es)은 실증발산(實蒸發散) 추정한형(推定漢型)에서 별도로 고여(考濾)되어야 하며, Es는 근권(根圈)의 유효수분율(有效水分率)로부터 추정(推定)된 표사(表士) 5cm에서 증발가능(蒸發可能)한 최대(最大) 물량(Esm)과 I을 비교(比較)하여 결정(決定)할 수 있었다. Es = I if I < Esm Es = Esm if < Esm 380 6. 실증발산최(實蒸發散最)(ETa) 추정모형(推定模型)은 물수지식(收支式)에 근거(根據)하여, 모관수(毛管水)의 상하이동양(上下移動量)은 무시(無視)하고 잠재증발산양(潛在蒸發散量)(PET), Kc, Kf, Es를 고려(考慮)하여 아래식(式)으로 설정(設定)되었다. $$ETa=PET{\cdot}Kc{\cdot}Kf+Es$$ 7.배추의 상대수양(相對收量)(Y/Ym) 추정모형(推定模型)은 재배기간중(栽培期間中)의 ETa의 대수함수(對數函數)의 형태(形態)로 설정(設定)되었다. $$Y/Ym=a+b{\cdot}{\ell}n(ETa)$$ 봄배추 : a=0.07, b =0.73 가을배추 : a=0.37, b =0.66 8. 설정(設定)된 모형(模型)에 의해 추정(推定)된 실증발산양(實蒸發散量)과 상대수양(相對收量)을 실측치(實測値)와 비교(比較)하여 본 결과(結果), 실증발산추정치(實蒸發散推定値)의 평균편차(平均偏差)는 봄배추에서는 0.29mm/day, 가을배추에서는 0.19mm/day이었으며, 상대수양추정치(相對收量推定値)의 평균편차(平均偏差)는 봄배추에서는 0.14, 가을배추에서는 0.09이었다. 9. 모형설정(模型設定)이 완료(完了)된 이후(以後) 별도(別途)로 3작기(作期)에 대(對)한 실측치(實測値)와 추정치간(推定値間)의 편차(偏差)도 모형설정기간(模型設定期間)의 것보다 오히려 더 적게 나오는 경향(傾向)을 보였다. 따라서 본추정모형(本推定模型)은 실제(實際) 활용가치(活用價値)가 있다고 판단(判斷)된다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.359-367
• /
• 2014

필지 단위 가뭄상황을 한 주 간격으로 감시함으로써 한발피해의 조기경보체계 개발과 현업서비스 구축에 기여할 목적으로 농업가뭄지수를 개발하였다. 이 지수는 토양의 물수지를 기반으로 설계되었는데, 물의 공급은 2개월 전 강수량부터 가중치를 적용하여 누적시킨 유효강수량에 의해, 물의 수요는 기준증발산에 작물계수를 적용한 실제증발산과 토양 종류에 따른 지면유출량에 의해 산정하여 토양잔류수분을 얻는다. 잔류수분량의 자연대수를 기반으로 해당 지역 기후학적 평년의 정규확률분포를 제작한 다음 임의연도, 임의기간 잔류수분량의 정규확률분포 상 위치를 검색하여 가뭄여부를 판단한다. 이 지수의 신뢰도 평가를 위해 실험포장 세 곳을 대상으로 2012년 7월부터 2013년 12월까지 잔류수분량을 계산하여 실측 토양수분과 비교한 결과 널리 쓰이는 표준강수지수에 비해 훨씬 높은 상관을 보였으며, 실제 가뭄과 더욱 근접한 경보를 발령할 수 있었다. 고해상도 전자기후도를 이용하여 소규모 시험유역에 대해 농업가뭄지수의 공간분포를 270m 해상도로 제작함으로써 필지단위 가뭄감시 가능성을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.90-104
• /
• 2015

본 연구의 목적은 위성영상을 이용해 시공간 증발산량을 모의할 수 있는 증발산량 산정 모형을 구축하고, 플럭스 타워 실측 증발산량과 비교를 통해 적용성을 평가하는데 있다. 증발산량 산정 모형은 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)을 구축하였으며, 모형 내 일부 알고리즘을 수정하여 적용하였다. SEBAL 모형의 위성 입력 자료로는 2개년(2012-2013)의 MODIS Normal Distribution Vegetation Index(NDVI), Albedo, Land Surface Temperature(LST) 영상을 500m의 공간해상도로 구축하였으며, 유역주변 기상청 기상관측소(5개 지점)의 풍속, 풍속측정높이, 일사량 자료를 내삽(Interpolation)하여 활용하였다. 모형의 적용성 평가를 위하여 금강유역의 용담댐을 대상으로 공간 증발산량을 산정하여 유역 내에 위치한 덕유산 플럭스 타워의 산림 증발산량과 비교분석하였다. 모형 매개변수 중 Albedo와 NDVI, 지표 거칠기(Surface roughness) 순으로 민감한 것으로 분석되었으며, 모형의 보정을 위해 최종적으로 Albedo와 NDVI는 월별 평균값을 적용하였다. 모의 기간 동안의 결정계수($R^2$)는 0.45이었다. SEBAL 모형은 특히 지형적 특성을 반영하므로 유역내에서 고지대에 비해 저지대에서 증발산량이 높게 산정되는 경향을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제30권4호
• /
• pp.525-536
• /
• 2014

본 연구에서는 주요 수문 변수인 유출량, 저수위, 유량 등의 관측 자료가 부재한 미계측 유역에 대한 수문학적 가뭄 평가 및 감시를 위해 원격 탐사 자료를 활용하는 방법론을 최근 심각한 가뭄 피해를 입은 지역인 남한강상류 유역에 적용하였다. 수문 변수의 관측 자료가 부재한 지역에 대해서는 원격 탐사를 이용하여 수문 변수보다 추정이 용이한 강수량, 증발산량 등 기상 변수의 추정을 통해 물 수지에 기초하여 가뭄상태에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 2002-2013년의 기간에 대하여 원격 탐사 자료를 이용하여 대기의 온도를 추정하고, 이로부터 증발산량을 도출하여 강수량과 증발산량 차의 백분위가 유량 백분위와 가지는 상관성을 분석하였다. Aqua위성에 탑재된 MODIS 센서의 $1{\times}1km$ 공간 해상도의 지표면 온도와 $5{\times}5km$ 공간해상도의 대기 연직 온도 자료를 이용하여 월별 최고 및 최저 대기 온도를 추정하였으며, Hargreaves 방법을 이용하여 증발산량을 추정하였다. 미국몬태나주립대학교에서 Penman-Monteith 방법을 이용하여 추정한 기존 자료(MOD16)의 잠재 증발산량과 비교한 결과 상대적으로 결정계수는 더 작았으나 상당히 작은 오차를 보였다. 남한강상류 유역에 대하여 TRMM 위성으로부터 도출한 강수량과 함께 1, 3, 6, 12개월 시간 척도의 P-PET(강수량 증발산량) 백분위를 구해 유량 백분위와의 상관관계를 분석하였다. 남한강상류 유역은 여름철(r = 0.89, tau = 0.71)과 가뭄 평가에 중요한 가을철(r = 0.63, tau = 0.47)에 1개월 P-PET 백분위가 유량 백분위와 95% 신뢰도로 통계적으로 유의한 높은 상관관계를 나타냈다. 이 유역은 강수의 영향이 특히 크게 나타나는 지역으로 일반적으로 건조한 지역과는 달리 증발산량이 유량과 양의 상관관계를 보였다. 연구 결과로부터 원격 탐사 자료가 미계측 유역에서 수문학적 가뭄 평가 및 감시에 유용하게 활용될 수 있음을 보였으며 특히 공간적으로 분포된 높은 해상도의 추정 자료는 지역별로 차별화된 가뭄 대책 수립에 기여할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권6_1호
• /
• pp.1465-1483
• /
• 2020

증발산은 토양으로부터 발생하는 증발과 식물의 잎에서 발생하는 증산을 통칭하는 것으로, 물 수지, 가뭄, 작물생장, 기후변화 등의 모니터링에 있어 중요한 요소이다. 실제증발산은 식생 지표면의 물 소비량 또는 물 필요량이며 기준증발산에 작물계수를 곱하여 구하므로, 농지의 실제증발산을 구하기 위해서는 기준증발산의 계산이 정확히 이루어져야 한다. 격자형 기준증발산을 합리적으로 산출하기 위하여 그동안 많은 노력들이 있었고 복수의 산출물이 제공되고 있다. 이에 본 연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, PKNU-NMSC, MODIS 기준증발산 산출물을 비교평가 함으로써, 우리나라처럼 복합적이고 이질적인 지표면에서 국지적 규모의 수문 및 농업 분야에 활용하기 위하여 어떤 기준증발산 산출 방법이 적합한지 살펴보고자 한다. 2016~2019년 3~11월의 1일 단위 자료와 8일 합성 자료를 기상청 현장관측치와 비교하여 지점별, 연도별, 월별로 분석하고 시계열변화를 검토한 결과, 기계학습을 통해 우리나라 농지에 대한 지역최적화가 상당히 잘 수행된 PKNU-NMSC 자료의 정확도가 월등히 높게 나타났으며, 시간과 장소에 상관없이 안정적인 산출이 이루어졌음을 확인하였다. 또한 본연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, MODIS 산출물에 내재한 정확도 특성을 제시하였으며, 이는 기준증발산 자료 사용에 있어 중요한 정보가 될 것으로 기대한다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.160-174
• /
• 2014

본 연구의 목적은 광역의 일단위 수문순환을 모의할 수 있는 격자기반의 분포형 모델을 구축한 후, 이를 미래 기후변화에 따른 광역적 수문영향을 평가하는데 있다. 격자별로 지표 유출층, 지표하 불포화 및 포화 토양층의 3단으로 구성하여 일별 물수지를 계산하며, 증발산량은 Penman-Monteith방법을 사용하였고, 지표 및 지표하유출은 지체계수(lag coefficient)와 감수곡선 계수(recession curve slope)를 적용하였다. 모델의 검보정을 위하여 한강유역의 충주댐과 소양강댐을 대상으로 9개년(2001-2009)의 댐유입량 자료를 이용하여 모델의 6개 주요매개변수를 보정하였으며, Nash-Sutcliffe 모델효율 (NSE)은 각각 0.57, 0.71의 값을 보였으며, 결정계수($R^2$)는 각각 0.65, 0.72의 값을 보였다. 5개의 IPCC SRES A1B 기후변화 시나리오자료(CSIRO MK3, GFDL CM2_1, CONS ECHO-G, MRI CGCM2_3_2, UKMO HADGEMI)를 적용한 결과, 미래 유출량의 변화는 강수량과 비슷한 경향을 보이면서 전체적으로 7.0%~27.1% 증가하였고, 증발산량도 미래 기온의 증가경향으로 일부 경우를 제외하고 증가하는 경향을 나타내었으며, 이들의 공간적 변화를 제시하였다.

• 한국농공학회지
• /
• 제31권4호
• /
• pp.96-110
• /
• 1989

To suggest the fundamental data for the estimation of crop evaportranspiration by the ca- lculated coefficients for estimating the radiation suitable to the different regions of korea in application of Penman equcation, the daily data such as sc(skycover), n(actual sunshine hours), N(possible sunshine hours), Rs(horizontal solar radiation) and Ra(extraterrestial solar radiation) for 10 years (from 1977 to 1986) collected from 19 meteorological stations were analysed. The results are summarized as follows : 1. The coefficients a, b and c for estimating the radiation taken by the regression method with the daily and monthly mean data of the skycover and the ratio of Rs to Ra were shown as a=0.619, b= -0.0202, c= -0.0023 and a=0.64, b=0.0377 c=0.0001 in ave- rage respectively. 2. The coefficients a and b for estimating the radiation analysed by the regression and arithmetic method from the daily ratio of sunshine hours and Rs to Ra were shown as a= 0.157, b= 0.529, and a=0.119, b= 0.726 in average, respectively. 3. The coefficients a and b for estimating the radiation calculated by the regression me- thod based on the monthly ratio of sunshine hours and radiation were shown as a=0. 319 and b= 0.557 in average. 4. The values of a and b for estimating the radiation taken from the relationship between the daily ratio of sunshine hours and radiation showed high significance level. 5. The standard deviation and the coefficient of variance between the radiation calculated from the coefficients by the regression and arithmetic method with the daily data and the actual radiation were analysed and compared to the results by the coefficients of the modified Penman method (a=0.18, b=0.55) and by those of the F.A.O inodified Penman method(a=0.25, b=0.5). The standard deviation and the coefficient of varia- nce by the regression method in this study showed the lowest value. 6. From the above results, it is suggested that regression method using the coefficients taken from the relationship between the ratio of sunshine hours and the ratio of radia- tion based on the daily data has the highest accuracy in estimating the radiation. 7. The average reference crop evapotranspiration estimating by the modified Penman me- thod using the coefficients a and b derived by the regression method from the daily meterological data was closer to the actual evapotsranspiration of grass measured in Suwon area than the estimated evapotranspiration by the modified Penman method and the F.A.O modified Penman method.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.205-214
• /
• 2020

본 연구에서는 중량식 라이시미터를 이용하여 토양 및 물관리 방법에 따라 배추와 옥수수 재배기간 동안 물수지를 평가하였으며, 작물 생산성과 물 부족 상황을 고려하여 작물 수분스트레스 계수와 최소 물 필요량을 산정하였다. 2018 년 배추 재배는 정식 2 주 후 빈번한 강우로 인해 관개가 실시되지 않아 무관개구와 적습관개구의 관개량 차이가 없었으며, 생산량 차이 또한 나타나지 않았다. 2018 년 배추 재배를 제외하고 배추와 옥수수 재배에서 적습관개구가 무관개구보다 생산량이 높게 나타났으며 대체적으로 증발산량 또한 높게 나타났다. 생산량과 증발산량은 밀접한 관련이 있으며 바이오매스 증가에 따라 증산작용이 활발해짐을 알 수 있었다. 작물 수분스트레스 계수는 배추 중기 0.8, 후기 0.8, 옥수수 중기 0.8, 후기 0.5 로 산정되었다. 배추와 옥수수의 최소 물 필요량(2017 년 배추 196.2 mm, 2018 년 옥수수 321.0 mm)은 적정 물 필요량(배추 239.4 mm, 2018 년 옥수수 466.9 mm) 대비 각각 82.0%, 68.8% 수준으로 나타났다. 이러한 산정 결과는 물부족 시기에 최소 관수량을 확보하여 작물 재배를 위한 물관리의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제53권11호
• /
• pp.929-938
• /
• 2020

본 연구에서는 청미천 유역에서의 플럭스타워에서 산출되는 증발산량의 결측값을 보완하기 위해 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 사용하였다. 비교 평가를 위해, Mean Diurnal Variation(MDV), Food and Agriculture Organization Penman-Monteith(FAO-PM) 방법들을 이용하여 증발산량을 산정하였고, ANN 방법을 이용한 결과와 비교하였다. 비교 평가 방법으로 시계열 방법 및 통계 분석(결정계수, IOA, RMSE, MAE)이 사용되었다. 각 gap-filling 모델의 검증을 위해 2015년의 30분 단위 데이터를 이용하였으며, 121개의 결측값 중 MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 70, 53, 54개의 결측값을 보완하여 모든 데이터가 관측되지 않은 36개의 데이터를 제외하면 각각 82.4%, 62.4%, 63.5%의 성능을 보였다. 결정계수(MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 0.673, 0.784, 0.841)와 IOA(MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 0.899, 0.890, 0.951)를 분석한 결과, 3가지 방법 모두 양질의 상관성을 보여 활용성이 충분하다고 판단되며, 이 중 ANN 모델이 가장 높은 적합도와 양질의 성능을 나타내었다. 본 연구를 기반으로 기계학습방법을 이용한 플럭스 타워 자료의 gap-filing 연구에 보다 적절하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제53권7호
• /
• pp.557-567
• /
• 2020

서울지역에 대해서 6개의 증발접시계수 산정모형들로부터 산정된 증발접시계수를 측정된 증발접시 증발량과 FAO Penman-Monteith 기준증발산량으로부터 산정된 증발접시계수와 비교함으로서 증발접시계수 산정모형들의 활용 적합성을 평가하였다. 적용된 6개의 모형은 Cuenca 모형, Snyder 모형, Pereira 등의 모형, Allen 등의 모형, Orang 모형, 그리고 Raghuwanshi와 Wallender 모형이다. 또한 산정된 증발접시계수를 이용하여 산정된 증발량을 관측된 증발량과 비교분석하였으며, 비교결과를 바탕으로 서울지역에 대해서 증발접시계수 산정모형을 개발하였다. 연구결과에 의하면 기존에 연구자들에 의해서 제안된 6개 증발접시계수 산정모형을 10 m, 15 m 그리고 20 m의 풍역대 거리로 설정하여 적용하는 경우 모든 풍역대 거리에서 Snyder에 의해서 제안된 증발접시계수가 가장 양호한 증발접시계수 산정값을 보였다. 반면에 Pereira 등의 모형으로부터 산정된 증발접시계수 값이 관측값과 가장 큰 차이를 보였다. 따라서 서울지역을 대상으로 Snyder모형을 수정한 증발접시계수 산정모형을 유도하였다. 본 연구에서 제시한 모형을 적용하는 경우 모든 풍역대 거리(10 m, 15 m, 20 m) 조건에서 산정된 월평균 증발량은 동일하게 92.1 mm이고 관측된 월평균 증발량은 91.9 mm로서 다른 모형들과 비교하여 가장 근사한 결과를 보였다.