• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.26-26
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• 2018

기후변화로 인한 홍수, 가뭄 등의 자연재해가 빈번히 발생함에 따라서, 수자원의 변동성이 심각해짐에 따라서 물 부족에 대한 관심이 대두되고 있다. 특히, 수문분야에서 수자원의 확보 및 효율적 관리에 대한 중요성 및 관심이 높아지고는 있으나, 물 순환에 대한 이해 및 분석에 대한 부분은 아직 계속적으로 연구할 필요성이 있다. 물 순환에서 다른 수문기상인자들에 비해 직접적인 관측이 어려운 실제증발산은 단순 가정 및 경험식, 또는 물수지 방정식을 통해 어림되어 계산되어 진다. 지상에서 실제증발산을 관측하기 위해 에디 공분산 기반의 플럭스 타워(flux tower)를 이용하여 한 지역(지점)에서의 정량적인 관측이 이뤄지고 있으나, 공간적인 관측은 이뤄지고 있지 않는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 기술이 발전함에 따라 다양한 물리식 기반의 재분석자료(reanalysis data)/인공위성(satellite)기반의 실제증발산에 대한 자료가 산출되어진다. 그렇지만, 다양한 물리식 기반으로 산출되는 결과는 알고리즘의 특성상 오차가 발생할 수 있다. 이러한 방법을 해결하기 위하여 다양한 합성 방법을 이용하여 각 알고리즘에서 오차를 보정 및 개선한 최적의 실제증발산 결과를 필요로 하게 된다. 이 연구에서는 재분석/인공위성 기반의 8일 단위 실제증발산 자료를 활용하여 두 가지의 합성 방법(simple taylor skill score, maximize r)을 이용하여 개선된 실제증발산 결과를 산출하기 위하여, 2005년부터 2014년까지의 호주에서의 실제증발산에 대한 합성 결과를 나타내었다. 전반적으로 두 방법으로 산정된 결과는 기존의 결과에 비해 오차가 상당히 개선된 것을 확인 할 수 있었으며, 특히, 다양한 자료를 이용하여 합성하는 방법인 simple taylor skill score방법이 maximize r의 방법에 비해 보다 오차 및 상관성이 높은 것을 확인 할 수 있다. 본 연구에서 합성 방법을 이용하여 기존의 자료에 비해서 개선된 결과를 산정할 수 있는 것을 확인하였고, 향후 가뭄에 직접적으로 연관성을 가진 합성 증발산 자료를 활용하여 가뭄 분석의 신뢰성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.1
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• pp.61-70
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• 2019

The modified Kling-Gupta efficiency fusion method to merge actual evapotranspiration was proposed and compared with the simple Taylor skill's score method using Global Land Data Assimilation System (GLDAS), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), MODIS Global Evapotranspiration Project (MOD16), and the flux tower on three different land cover types over the Korean peninsula and China. In the results of the weights estimated from two actual evapotranspiration merging techniques (i.e., STS and KGF), the weights of reanalysis data (i.e, GLDAS and GLEAM) in cropland and grassland showed similar performance, while the results of weights are different according to the merging techniques in forest. Both two merging techniques showed better results than original dataset in grassland and forest. However, there were no improvement in cropland compared to the other land cover types. The results of the KGF method slightly improved compared to those of the STS in grassland and forest.