• 대한원격탐사학회지
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• 제33권2호
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• pp.249-255
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• 2017

남극은 기후변화를 이해하는데 있어 중요한 지역 중 하나이며, 선행연구에 따르면 온난화뿐만 아니라 냉각화도 일어나는 복합적인 지역이다. 그렇기 때문에 남극 에너지 수지의 장기간 변화에 대한 파악이 필요하다. 에너지 수지 요소 중 하나인 순복사는 알베도의 영향을 받으며, 이때 알베도는 negative radiative forcing을 일으키는 요소로 작용한다. 남극의 기후 변화 및 얼음-알베도 피드백에서 두 요소 사이의 관계를 면밀하게 분석하기 위해서는 두 요소 사이의 상관관계를 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 위성 자료를 활용하여 남극에서의 순복사량을 계산하고, 장기간 변화를 분석하였다. 순복사는 연구기간 동안 내륙에서 음의 분포를 보였으며, 해양에서는 양의 분포를 보였다. 순복사의 연간 변화의 경우 해양에서 알베도와 반대되는 변화가 관측되었다. 시계열 패턴은 알베도와 순복사가 서로 대칭되어 나타났으며, 두 요소 사이의 상관관계는 남극 내륙에서 -0.73의 높은 음의 상관관계를 보였으며 해양에서는 -0.32의 음의 상관관계를 보였다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권3호
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• pp.385-393
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• 2022

본 연구는 한국 산림생태계의 주요 우점종인 소나무와 졸참나무의 수분 이용 전략을 비교·분석하기 위해, 2019년 3월부터 12월까지 경기도 포천시에서 시행되었다. 소나무(n=6)와 졸참나무(n=3)의 수액속밀도와 환경 변수인 대기 온도, 상대습도, 강수량, 순복사량, 토양수분을 측정하여 계절변화 및 환경 변수에 따른 수액 이동 특성을 분석하였다. 그 결과, 수종의 최대 수액속밀도는 생장 기간(5-10월)에 졸참나무가 소나무보다 2배 가까이 높았으며, 졸참나무는 9월에 소나무는 8월에 가장 높았다. 수액속밀도에 영향을 주는 주요한 환경 변수들은 포화수증기압차와 순복사량이었으며, 대기 온도는 영향을 주지 못했다. 이력현상 분석에서 소나무는 건조해짐에 따라 기공을 닫고 졸참나무는 여전히 기공을 열어두는 전략을 사용하는 것을 발견하였다. 수관전도도 역시 최대 수액속밀도와 비슷한 경향을 보이며, 졸참나무의 수관전도도가 소나무의 수관전도도보다 약 2배 정도 더 높았다. 본 연구에서는 두 수종의 수분 이용 전략을 비교 분석하였고, 더 명확한 기작의 이해를 위해 생리적 특성뿐만 아니라 형태적 특성에 관한 연구도 병행되어야 할 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제6권3호
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• pp.205-215
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• 1997

본 연구에서는 온실 재배 토마토 군락의 열수지에 근거한 증산모델을 구성하고 실험을 통하여 모텔에 필요한 계수의 추정과 모질의 검증을 수행하였다. 온실의 일사략과 엽-대기수증기압차(LVPD)를 매개변수로 하는 기공확산저항 추정식을 구성하여 기공작산저항 실측 자료를 이용하여 추정식의 계수를 추정하였다. 이 추정식으로 기공확산저항 변이의 80％ 이상을 설명할 수 있었으며 추정식에 이용하지 않았던 독립 자료를 이용하여 검정한 결과 추정정도가 높아 증산예측 모델의 구성식으로 이용될 수 있는 것으로 판단되었다. 반투과성 매질의 복사 흡수이론을 적용한 Stanghellini의 식을 다소 변형하여 모델의 군락 순복사 추정식으로 사용하였으며 이 추정식에 의하여 계산된 순복사량은 실측치와 잘 일치하였다. 계수 추정에 사용하지 않았던 독립 자료를 이용하여 순복사 및 기공확산저항 추정식으로 구성된 증산예측 모델의 군락온도 및 증산예측 정도를 검증하였다. 모델에 의하여 계산된 군락 온도, 순간 증산속도 및 일 총 증산량은 실측치와 잘 일치하여 본 연구에서 작성된 증산 예측 모델은 온실 재배 토마토의 환경제어, 관개제어 등에 실용적으로 활용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.219-219
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• 2011

순 장파복사량은 지표면으로 입사되는 하강 장파복사량(Downward Longwave Radiation, $R_{ld}$)과 지표면에서 반사되는 상승 장파복사량(Upward Longwave Radiation, $R_{lu}$)의 차이로 정의되는데 이는 에너지 수지 및 농업기상 연구의 중요한 주제 중 하나로서 다루어져 온 순복사량의 중요한 요소이다. 일반적으로 $R_{lu}$의 경우 지표면 온도와 방사율(emissivity)를 이용하여 산출되므로 정확히 추정이 가능하나, $R_{ld}$의 경우 대기 최상층에서 관측되는 방사량과 지표면 근처의 방사량을 함께 고려해야 하므로 실측이 어렵다. $R_{ld}$는 야간 복사계(pyrgeometer)를 이용하여 직접적으로 측정할 수 있지만 관측기기 자체가 구비되어있는 관측소가 적어 매우 드물게 이용된다. 또한 단파 복사 에너지 측정 기기에 비해 비용이 많이들고 종종 관측값이 큰 오차를 가지고 있기 때문에 실무에 적용하기 힘든 단점이 있다. 따라서 기상 관측소에서 얻어지는 증기압과 온도 관측치를 물리식, 경험식 등에 적용하여 산정하게 된다. 현재는 $R_{ld}$의 추정은 관측된 방사량간의 관계를 나타내는 경험식을 기반으로 지표면 근처의 대기 온도와 습도를 이용하여 산출하는 방법이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 증발산 산정 알고리즘 개발의 시발점으로써 $R_{ld}$를 먼저 구하고 $R_{lu}$를 구하였다. 신뢰성 높은 방법을 이용하여 $R_{ld}$를 구하게 되면 정확도 높은 $R_N$을 구하는 데 기여할 수 있으며, 궁극적으로 보다 정확한 증발산을 산정할 수 있게 된다. $R_{ld}$는 일반적으로 clear sky 조건 하에서의 복사 에너지 플럭스($R_{ldc}$)를 구한 후 구름의 양에 따라 보정한다. 하강 장파복사량의 경우 널리 사용되는 공식 중 하나인 Brutsaert의 공식을 사용하였다. 광릉, 해남에 위치한 플럭스 타워지점에서 실측된 기온과 실제 수증기압을 입력인자로 사용하여 지점별 $R_{ldc}$를 먼저 구하고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 영상자료를 이용하여 검증한 뒤 최종적으로 남한지역을 대상으로 순 장파복사량 지도를 작성하였다. 이를 위해 MODIS 07 대기 프로파일 산출물(Atmospheric Profile Product)중 기온 및 이슬점온도를 추출하여 산정식의 입력자료로서 사용하였다. 상승 장파복사량의 경우 MODIS 11 지표면 온도 산출물(Land Surface Temperature product)를 이용하여 산정하였다. 이는 남한 지역의 증발산량 추정 및 에너지 수지 연구를 위한 중요한 기본 자료로서 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.94-94
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• 2016

돌발홍수는 수십 $km^2$ 이하의 유역에서 강우가 발생한 후 6시간 이내의 단시간에 홍수징후가 나타나는 현상으로 정의될 수 있다. 돌발홍수를 잘 예측하기 위해서는 국지적으로 발생하는 집중 호우를 잘 예측해야 하며 유역내 공간적인 수문반응해석을 통해 돌발홍수를 예측하는 기술이 요구된다. 본 연구에서는 유역내 공간적인 수문반응을 잘 모의하기 위해 TOPLATS 지표해석모형을 이용하였다. TOPLATS(TOPMODEL based Land Atmosphere Transfer Scheme) 모형은 물수지와 에너지수지를 통해 단위격자에 대한 실제증발산량, 토양수분량, 지하수면깊이, 지표유출량, 잠열, 현열, 지열, 순복사량 등을 모의하며 소유역단위로 지하수면깊이를 재분포시키는 특성을 가지고 있다. 돌발홍수 위험도를 산정하기 위해 실제 돌발홍수 피해사례를 조사하였으며 피해지역과 대응되는 격자 수문성분과의 상관성 분석을 통해 돌발홍수 위험도 모형을 산정하였다. 대상지역은 수도권 전체지역을 모의하기 위해 한강, 임진강, 안성천 유역을 대상지역으로 선정하였다. 수도권 지역은 약 11,930 km2이며 2009~2012년동안 총 38건의 돌발홍수 피해사례가 신고되었다. 기상자료는 기상청 AWS와 ASOS 시단위 강우, 기온, 상대습도, 풍속, 일조, 기압자료를 이용하였다. 돌발홍수 피해사례 38건에 대해 대응되는 모의격자의 수문성분을 분석하였으며 27(71%)에서 구조요청시점에 대해 강우량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이가 적절하게 모의되는 것을 확인하였다. 강우조건에 따른 돌발홍수 위험도는 구조요청시점 기준 선행시간 4~6시간까지 71~87%, 구조요청시점으로 한정된 0시간에서는 42~52%로 나타났다. 이상의 결과로부터 지표해석모델을 이용한 격자 수문성분과 통계적 돌발홍수지수모형으로부터 산정된 돌발홍수 위험도는 산지 미계측지역에 대한 돌발홍수를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제25권3호
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• pp.231-241
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• 1992

벼 군락(群落)의 미기상요소(微氣象要素)들이 증발산(蒸發散)에 미치는 영향(影響)과 그들의 상호관련(相互關聯)을 구명(究明)하고자 1989년(年)에 기상청(氣象廳) 수원기상대(水原氣象臺) 포장(圃場)에서 대청벼와 삼강벼를 공시(供試)하여 종관기상(綜觀氣象), 군락(群落)의 미기상(微氣象)과 증발산량(蒸發散量), 작물(作物)의 건물생산량(乾物生産量) 등을 측정(測定) 조사(調査)하고, 증발산량(蒸發散量)의 생육시기별(生育時期別) 변화(變化)와 기상요소(氣象要素)의 영향(影響)을 검토(檢討)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 벼 군락(群落)의 증발산량(蒸發散量)은 증발계(蒸發計)의 증발량(蒸發量), 기온(氣溫), 일사량(日射量), 일조시수(日照時數), 초관부(草冠部) 상단(上端)의 공기(空氣)와의 포차(飽差), 수온(水溫) 등의 순(順)으로 상관계수(相關係數)가 높았다. 2. 벼 군락(群落)의 증발산량(蒸發散量)과 측정증발량(測定蒸發量)과의 관계(關係)는 소형증발계(小型蒸發計)의 증발량(蒸發量)에 비하여 Class A 증발계(蒸發計)의 증발량(蒸發量)이 더욱 밀접한 상관관계(相關關係)를 보였다. 3. 벼 군락(群落)의 증발산량(蒸發散量)과 증발량(蒸發量)과의 관계(關係)에서 대청벼 보다 삼강벼의 상관계수(相關係數)가 더욱 높은 품종간차이(品種間差異)를 보였다. 4. Class A 증발계(蒸發計)로 측정(測定)된 증발량(蒸發量)에 대한 벼 군락(群落)의 증발산량(蒸發散量)의 비(比)는 전생육기간(全生育期間)을 통(通)하여 1.0이상이었으며, 8월(月) 하순(下旬)에는 1.9로서 최고(最高)에 달하였다. 5. Class A 증발계(蒸發計)의 증발량(蒸發量)은 소형증발계(小型蒸發計)에 의한 측정치(測定値)의 0.719배(倍)이었다. 6. 증발산량(蒸發散量)은 순복사량(純輻射量)보다는 태양(太陽)에너지 복사량(輻射量)과의 상관(相關)이 높았으며, 순복사량(純輻射量)은 태양(太陽)에너지 복사량(輻射量)의 0.66배(倍)이었다. 7. 최고기온(最高氣溫)은 평균기온(平均氣溫)보다 작물(作物)의 증발산량(蒸發散量)과의 상관(相關)이 높았고, 6m 높이의 풍속(風速)과는 정(正)의 상관(相關)을 보였지만, 강우일(降雨日)을 제외한 경우 상대습도(相對濕度)와의 상관계수(相關係數)는 매우 낮았다. 8. 기상요소(氣象要素)를 자료(資料)로 증발산량(蒸發散量)을 추정(推定)하기위하여 작성된 회귀(回歸)모델은 $ET=-5.3594+0.7005_{pan}A+0.1926T_{mean}+0.0878_{sol}+0.025RH$이었고, 이 모델에 의한 추정치(推定値)는 실측치(實測値)와 거의 일치(一致)($R^2=0.607$)하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제1권1호
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• pp.1-11
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• 1999

작물의 수량은 재배하는 식물의 특성과 토양 그리고 기후 등 환경에 의하여 지배된다. 주곡인 쌀 수확량의 지역성과 변이성을 알아내기 위하여 기상청의 기상 자료와 농림부의 쌀생산량 통계 자료를 수집 분석하였다. 기상 자료로부터 순복사량, 증발산량 및 순1차 생산력지수 NPP를 산출하고, Jung의 모형을 이용하여 우리 나라 각 지역의 쌀 생각량을 산출하고, 이를 실생산량과 비교하였다. 7, 8월 기온의 장기 변이를 검토한 결과, 수원의 경우 장주기는 15.1년, 단주기는 7.4년으로 나타났고, 대구의 장주기는 32.9년, 단주기는 4.1년으로 나타났다. 장주기는 대구가 수원 보다 약 2배이상으로 주기성이 강했고, 단주기는 반대로 수원이 대구보다는 주기성이 강하게 나타났다. 한국의 67개 지점에서 순1차생산력지수인 NPP와 총생산력지수 GPP를 추정 결과, 순 복사량이, 16개 지점에서 기온, 1개 지점에서 강수량이 NPP의 제한 요소로 작용하는 것으로 나타났다. 순 복사량은 한국에서의 자연 생산력에 1차적으로 주된 제한 요인으로서 작용하였고, 2차적인 제한 요인는 주로 기온이 작용하였다. 남한 지역의 NPP는 10.87~17.52 Mg ha$^{-1}$, GPP가 18.63~36.31 Mg ha$^{-1}$의 범위이었고, 평균은 NPP와 GPP가 각각 14.69 Mg ha$^{-1}$, 27.94 Mg ha$^{-1}$의 값을 나타냈다. 북한 지역의 경우에는 NPP가 6.47~15.50Mg ha$^{-1}$, GPP가 10.08~24.64 Mg ha$^{-1}$의 범위이었고, 평균은 NPP와 GPP가 각각 12.59 Mg ha$^{-1}$, 13.62 Mg ha$^{-1}$의 값이 나타났다. Jung의 모델에 의하여 97년과 98년의 쌀 생산량을 추정한 결과 실제 쌀 생산량과 근접하였다. 경상도 지역은 타 지역에 비해 실측치보다 예측치가 높게 평가되었고, 추정 생산량과 실제 생산량간 사이에 상관이 없었다. 이 지역에 대한 모델의 수정이 필요하며, 순복사량과 강수량 요인이 고려되면 좀 더 정확한 분포도가 작성될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권4호
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• pp.285-299
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• 2023

증발산량을 산정하는 것은 수자원 관리에서 매우 중요한 요소이고, 많은 연구자들에 의해서 FAO Penman-Monteith (FAO P-M) 식이 기준증발산량을 산정을 위해 적용되고 있다. 하지만 FAO P-M 식에는 다양한 입력 변수들이 적용되어서, 이들 입력변수들의 영향력을 파악하는 것은 필요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 56개 연구지역을 대상으로 8개의 기상요소들(최고기온, 최저기온, 풍속, 상대습도, 일사량, 증기압부족, 순복사량, 지중열유동)과 FAO Penman-Monteith (FAO P-M) 기준증발산식의 에너지항과 공기동력항, 그리고 고도의 변화에 따른 FAO P-M 기준증발산량 산정에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 다른 변량들은 고정한 상황에서 각 특정 변량을 10% 증가시킴에 따른 기준증발산량의 변화를 평가하기 위해 상대 민감도분석을 실시하였다. 또한 5개 대표 지역을 선정하여 그 지역들에 대해서 월별 민감도분석을 실시하고자 군집분석을 이용하여 56개 연구지역을 5개로 분류하였다. 분석결과에 의하면 56개 연구지역에서 8개의 기상요소 중에서 순복사량이 가장 민감한 것으로 나타났고, 다음으로 상대습도, 일사량, 최고기온, 증기압부족, 풍속, 최저기온 순으로 나타났다. 지중열유동은 가장 덜 민감한 요소인 것으로 나타났다. 지표면 특성의 경우, 고도는 매우 낮은 양의 상대 민감도를 보였다. FAO P-M 기준증발산식의 에너지항과 공기동력항의 상대적 민감도는 에너지항이 0.707, 공기동력항이 0.293을 보여서 에너지항이 공기동력항보다 기준증발산량 산정에 기여도가 더 큰 것으로 나타났다. 월별 민감도분석에 의하면 기상 요소별 민감도는 계절적인 영향을 보이는 것으로 나타났고, 고도의 상대민감도는 지역 간 서로 다른 양상을 보였다. 따라서 FAO P-M 식 적용을 위해서는 입력변수의 지역적, 계절적 민감도 차이를 고려해야할 것으로 판단된다.

• 한국환경농학회지
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• 제8권1호
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• pp.30-36
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• 1989

벼 생육(生育)에 기온(氣溫)과 더불어 밀접(密接)한 영향(影響)을 주는 논의 수온(水溫) 환경(環境)의 생육시기별(生育時期別) 변화(變化)를 대기(大氣)의 온도(溫度), 습도(濕度)) 일사량(日射量)과 군락(群落)의 엽면적지수(葉面積指數)로써 추정(推定)하고자 1984년(年)에 수원(水原)과 진부(珍富)에서 측정조사(測定調査)하여 분석(分析)한 후 그 추정(推定) 수온(水溫)을 실측치(實測値)와 비교검토(比較檢討)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 등음과 같다. 1. 벼 생육초기(生育初期)의 수온(水溫)은 대기기온(大氣氣溫)보다 최고(最高)${\cdot}$최저온도(最低溫度)가 모두 $1{\sim}2^{\circ}C$ 정도(程度)높았다. 2. 수면(水面)에 도달(到達)되는 순복사량(純輻射量)은 엽면적지수(葉面積指數)의 지수함수(指數函數)로 표현(表現)된다. 3. 벼의 엽면적지수(葉面積指數)가 $3{\sim}4$이상(以上)이 되면 수면(水面)에 도달(到達)되는 광량(光量)의 감쇠(減衰)로 논의 수온(水溫)은 대기기온(大氣氣溫)보다 낮아졌다. 4. 평야지(平野地)인 수원지방(水原地方)의 보통논에서는 조합법(組合法)을 이용(利用)한 추정수온(推定水溫)은 실측치(實測値)와 비슷한 경향(傾向)을 나타내어 대기기상(大氣氣象)에 의(依)한 논의 수온추정(水溫推定)이 가능(可能)한 것으로 판단(判斷)되었다. 그러나 산간고랭지(山間高冷地)인 진부(珍富)의 사질답(砂質畓)에서는 이 조합법(組合法)을 이용(利用)한 수온예측모형(水溫豫測模型)은 적용(適用)이 불가능(不可能)하였다.

• 한국조경학회지
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• 제40권6호
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• pp.190-197
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• 2012

본 연구는 저관리 경량형 옥상녹화의 열수지를 정량화하기 위하여 모의실험을 수행하였다. 콘크리트블록을 이용하여 가로 $1.2m{\times}$세로 $1.2m{\times}$높이 1m의 모의실험구 2개를 제작하여 하나는 한국잔디를 식재한 토심 10cm의 옥상녹화 실험구로 하였으며, 옥상녹화를 실시하지 않은 나머지 하나는 대조구로 하였다. 2012년 6월 6일~7일에 기온, 상대습도, 풍향, 풍속 등 외부 기상환경, 증발산량, 옥상녹화와 대조구인 콘크리트의 표면과 천장면의 온도, 열류량, 열수지를 측정하였다. 6일과 7일의 일최고기온은 각각 $29.4^{\circ}C$와 $30^{\circ}C$로 초여름 날씨로는 매우 무더웠다. 6일과 7일의 일증발산량은 각각 $2,686.1g/m^2$과 $3,312.8g/m^2$이었으며, 일사량이 증가함에 따라 증발산량도 증가하였다. 외부 기온이 가장 높은 시간일 때의 옥상녹화 표면과 대조구 표면의 온도차이를 비교해 보면 대조구 표면이 $5.5^{\circ}C$(6일)와 $2.2^{\circ}C$(7일) 더 높은 것으로 나타났다. 옥상녹화 천장과 대조구 천장의 온도차이를 비교해 보면 $13.1^{\circ}C$(6일)와 $14.2^{\circ}C$(7일)로 나타나 옥상녹화에 의한 실내온도저감효과가 매우 큰 것으로 나타났다. 옥상녹화와 대조구인 콘크리트 표면의 열수지를 분석한 결과, 옥상녹화는 순복사량과 잠열량이 많은 비율을 차지하고 있었으나 대조구는 현열량과 전도열량의 비율이 높았다. 즉, 옥상녹화는 한국잔디와 식재토양에 의한 증발산으로 열을 식혀주는 잠열의 비율이 높은 반면에 대조구인 콘크리트 표면은 식물이 식재되어 있지 않기 때문에 열을 식혀주는 잠열은 $0W/m^2$인 반면에 주위 온도를 증가시키는 현열량과 건물내로 전달되는 전도열량의 비율이 높아 표면과 천장면의 온도를 상승시켰다. 본 연구는 옥상녹화의 온도저감과 열수지 해석을 시도했다는 점에서는 매우 의의가 크다고 할 수 있지만, 옥상녹화는 토심과 토양배합비, 식물종, 계절 등 여러 변수에 따라 온도저감효과가 다르게 나타날 수 있기 때문에 이에 대한 후속연구가 필요하다.