• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.470-470
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• 2015

본 연구의 목적은 위성영상 기반의 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land) 모형과 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 수문모형을 용담댐 유역($922.3km^2$)에 적용하여 증발산량을 산정하고 모형 간 공간 증발산량의 비교를 통해 각 모형의 적용성을 평가하는데 있다. 이를 위해 SEBAL모형의 입력자료로 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectrometer) Product 중 Normalized Distribution Vegetation Index(NDVI), Albedo 영상을 2012년부터 2013년까지 월단위로 구축하고, 일단위의 Land Surface Temperature(LST) 영상을 구축하였다. 지형자료로는 Digital Elevation Model(DEM)과 Land use를 구축하였으며 SEBAL 모형의 구동을 위한 위성영상 및 지형자료는 500 m의 공간해상도로 재구축하였다. SWAT 모형의 모의를 위해 기상 및 유량 자료를 2000년부터 2013년까지 일단위로 구축하였고, DEM, Land use, 토양도의 지형자료를 30 m의 공간해상도로 구축하였다. SWAT 모형의 유출 검보정 후 수위관측소 지점에서 평균 $R^2$를 산정한 결과 도치(0.80), 동향(0.72), 석정(0.64), 주천(0.80), 천천(0.80), 용담댐(0.72)로 높은 상관성을 나타냈으며, 유출 검보정 후 SWAT 모형의 증발산량 모의 결과를 바탕으로 SEBAL 모형과의 공간 증발산량을 비교하였다. 두 모형의 증발산량은 SEBAL 모형의 경우 지형에 따라 SWAT 모형은 토양 특성에 따라 분포하는 경향이 다르게 나타났다. SEBAL 모형은 주로 저지대에서 증발산량이 높게 산정되며 고지대로 갈수록 감소하여 증발산량이 지형의 고저차에 따라 분포하는 모습을 보였다. SWAT 모형은 토양 특성에 따라 증발산량이 분포하며 유역 내에서 뚜렷한 차이를 나타내지는 않았다. 월별 총 증발산량은 SWAT 모형의 경우 7~8월에 약 90 mm/mon로 가장 높게 나타나고 1~2월은 0 mm/mon로 계절별 변화폭이 컸으나, SEBAL 모형의 경우 5~6월에 증발산량이 약 60 mm/mon로 가장 높게 나타났고 계절별 변화 폭이 SWAT 모형에 비해 적은 모습을 보였다. 이는 위성영상을 기반으로 하는 SEBAL 모형의 특성상 장마 기간에 해당하는 7~8월은 구름으로 인해 일사량이 적게 계산되고, 그 결과 5~6월에 비해 증발산량이 작게 산정되는 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.119-119
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• 2023

본 연구에서는 Terra MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상과 토양수분 부족지수(Soil Water Deficit Index, SWDI)를 이용하여 2012년부터 2022년까지 한반도 전국의 1km 공간 증발산량을 산정하였다. 공간 증발산량을 산정하기 위한 과정은 크게 두 가지로 구분된다. 첫 번째로 MODIS의 LST(Land Surface Temperature), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), 선행강우 및 무강우 누적일수를 이용해 1 km 공간 토양수분을 산정하였다. 농촌진흥청 토양수분관측망 자료 중 토지피복, 토양 속성을 고려하여 선정된 70개소 토양수분 실측데이터와 비교한 결과 지점별 평균 R² 0.63~0.90으로 유의미한 상관성을 나타내었다. 산정된 공간 토양수분은 생장저해수분점과 초기위조점의 관계를 이용한 SWDI로 변환하였다. 두 번째로 순 복사량, 기온 및 NDVI의 적은 수문인자를 통해 증발산량 산정이 가능한 MS-PT(Modified Satellite-based Priestley-Taylor) 모형을 기반으로 계절별 식생과 토양수분 상태를 고려하여 1 km 공간 증발산량을 산정하였다. MS-PT 모형에서 가정한 대기 증발 변수 Diurnal temperature (DT)와 지표 수분의 상관성 문제를 해결하기 위해 DT를 SWDI로 적용하였다. 모형 결과의 검증을 위해 국내 플럭스 타워 (설마천, 청미천, 덕유산) 증발산량 관측자료와의 결정계수(Coefficient of determination, R²), RMSE(Root Mean Square Error) 및 IOA(Index of Agreement)를 산정하였다. 본 연구의 결과로 생산되는 국내 증발산량의 시, 공간적 변동성은 증발산량을 통한 수문학적 가뭄지수 및 급성 가뭄을 파악하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.47-51
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• 2009

증발산량을 산정하는 것은 자연현상과 인문현상을 이해하는 것의 기초가 된다. 이에, 최근 증발산량을 추정하는 많은 연구가 진행되고 있는 가운데 원격탐사 기법을 이용하는 것이 효과적인 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서 소개할 SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) (Bastiaanssen, 1995) 모형은 Landsat이나 NOAA 또는 MODIS 같은 원격탐사 위성으로부터 획득한 디지털 이미지 데이터(위성영상)를 이용하여, 지표에서 일어나는 증발산과 기타의 에너지 교환을 계산하는 이미지-프로세싱 모델이다. 우리나라 대상 유역에 위성영상을 사용하여 증발산량을 추정하는 SEBAL 모형의 적용 가능성을 검토하여, 유역 내 증발산량 분포의 시공간적 특성을 분석하고자 하였다. 연구 대상 지역은 유역 면적 약 6661.1km2의 충주댐 유역으로, Terra MODIS 위성영상을 이용하였다. SEBAL 증발산량의 평가를 위해 Penman-Monteith 공식에 의해 계산된 증발산량을 이용하여 비교하였으며, 그 결과 오차가 허용 가능한 10% 이내로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1585-1590
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• 2010

토양으로부터 발생하는 증발과 식물에서 일어나는 증산을 모두 포함하는 증발산은 일반적으로 연구된 물리식과 경험식 등을 이용하여 산정하고 lysimeter 실측 자료를 이용하여 지역 특성에 맞게 검증하는 방법을쓰고 있다. 하지만 이와 같은 방법은 어느 한 점에만 국한되어 적용되기 때문에 공간적인 제약이 있으며 외부환경의 영향을 크게 받는 증발산의 특성상 이를 일반화하는 데에도 어려움이 따른다. 따라서 이러한 점들을 보완하고 해결하기 위해 원격탐사 (Remote Sensing)를 이용하여 넓은 지역에 분포되어 있는 증발산량을 공간적으로 산정하고자 한다. 증발산량은 크게 물수지, 에너지수지 방법을 이용하여 구할 수 있으며, 본 연구에서는 에너지수지 방법을 기반으로 한 원격 이미지 처리 모형을 이용하여 에너지 수지식의 각 항을 이루는 순복사 에너지, 토양열 플럭스, 현열 플럭스와 함께 증발산을 나타내는 잠열 플럭스를 통합적으로 처리하여 산정, 이를 지도로 나타내고 기본적인 통계분석을 실시하였다. 작성된 지도는 유역 내 토지 피복, 식생 분포, 고도 등 외부 인자들의 변화에 따라 증발산량이 공간적으로 어떻게 변화하는지를 알아볼 때 유용하게 쓰일 것이며, 다른 증발산 지도와의 비교를 통해 연구지역에서의 시간 변동성을 파악하는 데에도 도움이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.129-133
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• 2009

본 연구에서 소개할 SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) (Bastiaanssen, 1995) 모형은 Landsat이나 NOAA 또는 MODIS 같은 원격탐사 위성으로부터 획득한 디지털 이미지 데이터(위성영상)를 이용하여, 지표에서 일어나는 증발산과 기타의 에너지 교환을 계산하는 이미지-프로세싱 모델이다. SEBAL 모형은 1995년 Bastiaanssen에 의해 처음 제안되었고, 미국의 Idaho 주립대학과 Idaho Department of Water Resources에서 NASA와 기업의 지원을 받아 활발히 연구 되었으며, 25개의 sub model들을 이용하여 지표의 증발산량과 기타 여러 에너지 교환을 계산한다. 여기서, 열적외선 방사, 표시 및 근적외선 측정은 Landsat 또는 기타 여러 위성영상을 통해 얻을 수 있으며, SEBAL 모형은 이러한 자료를 활용한다. 모형에서의 증발산량(ET)은 에너지 균형원리를 통해 pixel-by-pixel을 기준으로 계산되며, 본 연구에서 SEBAL 모형은 한강 유역 내의 경안천 유역 증발산량 map 생성을 위해 6개년도 지점 Landsat 위성영상을 이용하어 추정되었다. 연구의 목적은 SEBAL 모형을 통해 생성 된 30m 해상도의 공간 증발산량 map의 활용성 평가와 검증이며, 검증을 위해 FAO Penman-Monteith 공식을 이용하여 추정된 증발산량 값을 이용하였다. 그 결과, 오차가 2.7% 이내로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.323-323
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• 2023

유역의 증발산량 자료는 물순환 과정을 규명하는 매우 중요한 자료 중의 하나이며, 물순환 성분별 명확한 산정 결과는 수자원 개발과 물환경 보전에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 임진강 유역(유역출구(한강합류점) 기준, 유역면적 8,138.9km²)을 대상으로 5개년(2018~2022) 기상관측자료를 이용하여 증발산량을 산정하였으며, 그 외의 수문관측자료를 통해 물수지 분석도 수행하였다. 증발산량 산정은 세계식량기구(FAO)에서 제시한 Penman-Monteith equation을 적용하여 일별증발산량을 산정하였으며, 작물의 종류에 따른 계수는 잔디의 경우를 채택하였다. 본 방정식을 통해 산정된 증발산량(ET_o)은 기준작물에 수분의 공급에 제한이 없는 상황에서 산정된 기준 증발산량(reference evapotranspiration)을 의미하며, 기준 증발산량을 실제 증발산량으로 변환하기 위해서는 작물계수를 고려해야 한다. 작물계수는 식생의 높이, 알베도, 식생의 저항, 토양으로부터의 증발 등의 영향을 받게 되나, 더욱더 명확하게는 식물에서의 증산을 설명하는 기본 작물계수와 토양에서의 증발을 설명하는 토양계수의 합을 통해 계수를 산정하게 된다. 임진강 유역에 공간적으로 분포된 작물계수를 정확히 산정하기에는 한계가 있으므로 잔디의 경우로 한정하여 산정된 기준 증발량은 833.0mm(5개년 평균값)이다. 각 물순환 성분별로 생성된 임진강 유역의 5개년 평균값인 유역평균강우량은 1,412.9mm이며, 하천유출량은 804.9mm(유역평균강우량 대비 57.0%), 실제 증발산량은 442.3mm(유역평균강우량 대비 31.3%, 기준 증발산량 대비 약 53.0%), 유역저류량은 165.7mm(유역평균강우량 대비 11.7%)이다. 유역평균강우량은 8개 관측소(양덕, 원산, 신계, 개성, 평강, 철원, 동두천, 파주) 강우량의 유역평균값이며, 하천유출량은 유역출구의 상류 관측소인 비룡대교 관측소(유역면적 6,784.0km²) 유출량의 유역면적비 적용값이다. 실제 증발산량은 기준 증발산량 산정값에 해당 유역내 존재하는 설마천 유역의 기준 증발산량과 실제 증발산량 비율(약 53.0%)을 적용한 값이며, 유역저류량은 전제적인 물수지 분석을 통해 얻어진 추정값이다. 이와 같이 산정된 물순환 성분별 자료는 유역의 물순환 과정 규명을 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 유역 물관리를 위한 의사결정 과정에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.322-322
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• 2023

유역의 증발산량 자료는 물순환 과정을 규명하는 매우 중요한 자료 중의 하나이며, 물순환 성분별 명확한 산정 결과는 수자원 개발과 물환경 보전에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 설마천 유역(전적비교 수위관측소 기준, 유역면적 8.48km²)의 5개년(2018~2022) 기상관측자료를 이용하여 증발산량을 산정하였으며, 그 외 강우량, 하천유출량, 지하수함양량 자료를 이용하여 물수지 분석도 수행하였다. 증발산량 산정은 세계식량기구(FAO)에서 제시한 Penman-Monteith equation을 적용하여 일별 증발산량을 산정하였으며, 작물의 종류에 따른 계수는 잔디의 경우를 채택하였다. 본 방법을 통해 산정된 증발산량(ET₀)은 기준작물에 수분의 공급에 제한이 없는 상황에서 산정된 기준 증발산량(reference evapotranspiration)을 의미하며, 기준 증발산량을 실제 증발산량으로 변환하기 위해서는 작물계수를 고려해야 한다. 작물계수는 식생의 높이, 알베도, 식생의 저항, 토양으로부터의 증발 등의 영향을 받게 되나, 더욱더 명확하게는 식물에서의 증산을 설명하는 기본 작물계수와 토양에서의 증발을 설명하는 토양계수의 합을 통해 계수를 산정하게 된다. 설마천 유역에 공간적으로 분포된 작물계수를 정확히 산정하기에는 한계가 있으므로 잔디의 경우로 한정하여 산정된 기준증발량은 885.9mm(5개년 평균값)이다. 각 물순환 성분별로 생성된 설마천 유역의 5개년 평균값인 유역평균강우량은 1,307.3mm이며, 하천유출량은 799.7mm(유역평균강우량 대비 61.2%), 실제 증발산량은 469.5mm(유역평균강우량 대비 35.9%, 기준 증발산량 대비 약 53.0%), 유역저류량은 38.1mm(유역평균강우량 대비 2.9%)이다. 유역평균강우량은 3개 관측소(감악산, 설마리, 전적비교) 강우량의 유역평균값이며, 하천유출량은 유역출구의 수위-유량관계곡선식 환산유량, 유역저류량은 과거년(2012~2018)의 지하수 관측자료를 통해 산정된 지하수함양량을 기초로 하였다. 그리고 실제 증발산량은 기준 증발산량 산정값과 전체적인 물수지 분석을 통해 얻어진 값이다. 이와 같이 산정된 물순환 성분별 자료는 유역의 물순환 과정 규명을 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 유역 물관리를 위한 의사결정 과정에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.118-118
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• 2023

물순환 과정의 구성요소 중 하나인 증발산(증발과 증산)은 각종 수자원시설물의 운영관리, 수자원계획 수립, 농업용 시설의 개발 및 운영관리 등에 필요한 매우 중요한 요소이다. 한편, 기후변화 등으로 '14~'19년 장기간 가뭄, '17년 가뭄상황에서도 태풍 '차바'에 의한 국지적 홍수, '20년 역대 최장기간 장마에 의한 대규모 홍수, '22년 태풍 '힌남노' 이후 남부지역 극심한 가뭄 등 가뭄과 홍수가 반복되어 물관리 여건이 매우 어려운 상황이다. 이러한 홍수/가뭄에 효과적으로 대응하기 위해 강우-유출 모형을 사용한다. 신뢰적인 예측결과를 얻기 위해서는 상세하고 정밀한 증발산량 추정이 필요하다. Penman-Monteith(PM) 기법으로 기준 증발산량을 산정하기 위해서는 최고·최저기온, 이슬점온도, 풍속, 일조시간 등의 기상자료가 필요하다. 이러한 자료는 전국 95개 ASOS 지점에만 얻을 수 있다. 계산된 95개 지점의 기준 증발산량은 티센망 등 방법으로 공간평균하여 활용한다. 95개 지점 자료만으로는 지역적 기상 특성을 반영하여 기준 증발산량을 산정하는데 한계가 있으며, 결국 강우-유출분석의 신뢰도 저하로 귀결된다. 본 연구는 기상청 ASOS 지점 외 AWS 590개 지점을 추가하여 기준 증발산량을 산정하여 공간적으로 상세화하였다. ASOS 지점들에 대해 PM 기법과 Hargreaves(HS) 기법으로 22년간의 일단위 기준 증발산량을 각각 계산하였다. 이들의 상관계수는 평균 0.85로 매우 높아, HS 기법으로 산정된 AWS 지점 결과의 추가사용이 적정하였다. 기온만을 사용하는 HS 기법, PM과 HS의 상관성 및 풍속을 반영한 2가지 보정 HS 기법으로 기준 증발산량을 계산하여 비교·분석하였다. 보정된 HS의 결과가 기존 HS 기법에 비해 오차가 적고, 자료의 편향성이 줄어드는 등 더 좋은 결과를 나타내었다. 따라서, 각종 수문분석에 보정 HS 기법을 AWS 지점에 확대·적용하고, ASOS 관측소의 PM 기법과 병행해 상세화하여 활용하면 수문분석의 신뢰성을 더욱 높일 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권10호
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• pp.889-902
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• 2020

본 연구에서는 GLDAS (Global Land Data Assimilation System)와 GLEAM (Global Land Evaporation Amsterdam Model) 증발산량의 적정성을 평가하기 위해 설마천 유역에서 관측된 에디공분산 기반의 잠열 플럭스를 검증자료로 활용하였다. 잠열 플럭스로부터 증발산량을 산정하기 위해 Koflux 프로그램으로 자료처리하였으며, 자료처리 후 발생된 빈구간을 보충(Gap-filling)하기 위해 FAO-PM (Food and Agriculture Organization-Penman Monteith), 평균 일변동(Mean Diurnal Variation, MDV), 칼만 필터(Kalman Filter)의 3가지 방법으로 대체 증발산량을 산정하였다. 본 연구에서는 3가지 방법 중 칼만 필터(Kalman Filter) 기반의 증발산량이 우수한 Bias와 RMSE를 보여 자료보충 방법으로 채택하였다. 공간증발산량은 GLDAS의 경우 Noah (version 2.1, 3시간, 공간해상도 0.25°)로 추출하였으며 GLEAM의 경우는 GLEAM(version 3.1a, 1일, 공간해상도 0.25°)를 이용하였다. GLDAS와 GLEAM의 공간증발산량을 에디공분산 기반의 증발산량으로 적정성을 평가한 결과, GLDAS의 증발산량이 에디공분산 기반과 비교적 적정한 결과를 나타내었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권1호
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• pp.90-104
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• 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.