• 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.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권3호
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• pp.301-314
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• 2013

기후변화로 야기될 수 있는 태양복사에너지의 공간적인 불균형은 수자원을 포함한 전반적인 생태 시스템에서의 에너지 불균형을 초래한다. 따라서 정확한 에너지의 흐름을 이해하기 위하여 정량적인 관측을 목적으로 하는 플럭스 타워가 세계 곳곳에 설치되어 운영되고 있다. 국내의 주역에서도 플럭스 타워를 통안 관측이 실시되고 있는 데, 본 연구에서는 이 중 설마천과 청미천 유역의 플럭스 타워의 자료를 대상으로 수문기상 및 생태학적으로 중요한 역할을 하는 에너지원인 하향 단파 및 장파 복사량과 순복사량을 기존의 연구에서 제안된 물리식을 기반으로 계산하고, 산정된 순복사량과 관측 자료를 비교 검증하였다. 이를 통하여 관측이 미흡한 수문기상인자에 대해 기존의 물리적인 방법의 사용 가능성 및 관측 자료의 활용 가능성을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권1호
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• pp.89-102
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• 2018

차세대도시농림융합기상사업단의 에너지수지타워 관측자료를 이용하여 수도권 기상과 복사특성에 대하여 분석하였다. 서울 수도권에 위치한 총 14개 에너지수지타워의 기온, 풍속, 상대습도, 지표면 온도, 강수량, 단파 및 장파 복사량과 복사관측자료를 이용하여 산출한 알베도와 방출률을 분석하였다. 월별 자료에 따르면, 도시에 위치한 중랑지점에서 알베도는 낮고 방출률은 높은 특성을 나타냈고 교외지역인 부천지점에서는 반대의 특성이 나타났다. 자연적인 지표상태에서는 태양복사에너지를 효과적으로 반사하여 대부분 중랑지점보다 알베도가 높게 나타났다. 연 평균 기온이 비교적 높게 나타난 지점들은 서울 도심에 위치하고 있었으며, 알베도가 대체적으로 낮게 분포되었다. 가좌지점과 뚝섬지점은 관측 기온이 높았지만, 관측소 주변 유리벽 건물 및 한강으로 둘러싸인 환경으로 알베도가 비교적 높게 나타났다. 교외지역에 위치하고, 기온이 낮았던 지점들은 대체로 낮은 방출률을 나타냈다. 그 중 부천지점에서는 다소 높은 방출률이 나타났는데, 이는 관측지점 주변이 논과 밭으로 구성되어 있어 교외지역의 관측지점보다 지표면 온도가 상대적으로 낮게 관측되었기 때문이다. 결과적으로 도심지일수록 알베도는 감소하고, 방출률은 증가하는 경향을 확인할 수 있다. 또한, 서울 지역의 순 복사량이 $100Wm^{-2}$ 이하로 나타나 에너지가 대기 중에 흡수된 것으로 볼 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.291-291
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• 2023

증발량을 산정하는 방법 중 증발접시를 활용한 방법은 하천의 증발량을 직접적으로 측정할 수 있는 장점이 있는 반면, 장기간의 증발접시를 활용한 증발량 추정은 현실적으로 쉽지 않다. 대표적인 증발량 산정식으로는 에너지 수지 및 공기동역학적 원리의 혼합적용 방법(PCE, Penman combination equation)과 경험적 바람공식(PWF, Penman wind function)이 있다. PCE로 산정된 증발량의 경우 하천 내 바닥열(bed heat flux)과 물기둥의 열저장 변화율이 장기간 규모의 순 복사량에 비해 작은 값을 가져 식에서 제외되므로 전반적으로 증발량이 과대 추정되는 문제가 발생한다. 반면, PWF로 산정한 증발량에서는 광범위한 매개변수 범위와 기상자료의 부족으로 모형의 불확실성을 증대시키는 요인으로 작용한다. 본 연구의 최종적인 목표는 하천 수로의 수면증발량을 추정하는 것이지만, 실제 하천 중심에서 증발량을 추정하기 위한 수문학적 자료는 매우 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 유역단위에서의 증발량을 전이하는 방안을 모색하고자 하며, 구체적인 연구과정은 다음과 같다. 첫째, 유역단위 수문학적 자료를 수집하여(flux tower 자료 활용) 유역단위의 증발량을 산정한다. 둘째, PCE와 PWF으로 산정한 증발량과 관측된 증발량을 이용하여 각 식의 매개변수를 최적화한다. 마지막으로 최적화된 매개변수를 적용한 증발량과 관측값의 유사성을 분석한다. 본 연구에서는 하천단위의 증발량을 산정하기 위해 PWF을 적용하였으며 용담댐 내의 기상자료를 활용하여 산정한 증발량과 실제 용담댐 내의 수면증발량의 상관성을 분석한 결과 높은 상관성 확인할 수 있었다. 따라서 하천 주변에 증발량 추정을 위한 최소한의 기상정보가 존재하는 지역에서, 하천단위의 증발량을 산정할 수 있으며 장기간의 증발량도 산정할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.541-541
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• 2015

댐 물수지 분석에 있어 매우 중요한 요소는 강수량, 유입 방류량, 토양수분량, 증발산량 등이 있다. 현재 육지에서의 증발산량은 대부분 에디공분산시스템에 의해 관측되고 있으며, 많은 전문가들이 양질의 자료를 산출하고 있다. 하지만 수면에서의 증발량관측은 아직 부족한 상황이다. 우리나라는 기후특성상 여름철에 강우가 집중됨에 따라 효율적인 댐 관리가 매우 중요하다. 댐관리의 주요 인자인 수면증발량은 현재 용담댐에서만 이루어지고 있다. 용담댐의 수면증발량 관측은 2013년부터 수행되고 있고, 수면위에 플랫폼을 설치하고 팬 내부에 수심이 1 m인 대형증발팬을 고정하는 방식을 취하고 있으며, 관측된 수위자료는 호내 수온을 고려하여 수면증발량으로 환산된다. 관측항목으로는 팬 내 외부 및 저수지 표층 수온, 팬 내부 정밀 수위뿐만 아니라 다양한 기상요소들이 있다. 2013년에 생산한 수면증발량은 풍향풍속, 수온, 상대습도, 복사량, 강수량 자료를 통해 정확도를 검증하였으며, Penman(1984)공식을 활용하여 실측 수면증발량과 추정 수면증발량을 비교 분석하였다. 본 연구는 용담호에서 자동 관측되고 있는 수위변동 자료를 활용해 수면에서의 증발량을 분석하였다. 2014년 3월부터 2015년 2월까지의 자료를 활용하였으며, 관측기간 중 최대 일증발량은 9.7 mm/day, 월 최대 일평균증발량은 3.5 mm/month(10월)로 나타났다. 수면에서 가장 많은 증발량이 나타난 시기는 10월 (증발량 : 107.6 mm, 강수량 : 122.9 mm)로 강수량의 약 88 %가 증발되었음을 알 수 있었다. 그 다음으로는 9월과 5월 순이었다. 증발량이 가장 많다고 예상되었던 7월과 8월의 경우는 각각 18일과 21일간 강수가 발생하였으므로 대기 중의 높은 습도로 인해 증발량이 크지 않았다. 결론적으로 수면에서의 증발량이 기상환경에 의존하고 있다는 사실은 명백하다. 그러므로 효율적인 수자원관리를 위해서는 다양한 지점에서의 수면증발 관측 및 기상요소와의 상관 성분석이 시급하다고 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1939-1942
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• 2007

본 연구에서는 도시화와 지형 및 지리조건에 따른 기상변화가 FAO Penman-Monteith 기준 잠재증발산량에 미치는 영향을 파악하고자 한다. 또한 기상변화가 FAO Penman-Monteith 기준 잠재증발산량공식의 에너지항 및 공기동력항에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구를 위하여 적용된 연구지역은 서울을 비롯한 56개 수문기상 관측지점으로써 도시화과정을 분석하기 위하여 반경 10 km를 중심으로 $314\;km^2$에 해당하는 면적을 연구지역으로 설정하였다. 연구 지역의 도시화정도를 판단하기 위하여 토지이용현황을 분석하였다. 분석결과에 의하면 대부분의 연구지역에서 잠재증발산의 변화정도는 도시화율의 정도에 따라서 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 잠재증발산량의 변화정도는 도시화율이 클수록 큰 변화를 보이고 있다. 분석결과에 의하면 잠재증발산량의 변화는 도시화가 진행됨에 따라서 도시지역 내 열섬현상에 따른 기온상승과 도시지역의 주거지면적 증가에 따른 습도의 감소영향 그리고 풍속의 감소에 따른 것으로 보이며, 특히 습도의 감소가 잠재증발산량에 가장 크게 영향을 미치고 있다. 또한 도시지역 내의 일사량 감소에 따른 순단파복사량의 감소나 기온상승에 따른 순장파복사량의 증가에 의해서 영향을 받는 것으로 보인다. 또한 연구지역의 지리 및 지형조건이 잠재증발산량에 미치는 영향을 분석한 결과 56개 연구지역의 잠재증발산량에 미치는 요인은 주로 도시화에 따른 기상변화와 해안 근접성인 것으로 판단된다.

• 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.

• 한국광학회지
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• 제27권1호
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• pp.18-24
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• 2016

섬광을 효율적으로 활용하고 그 효과를 예측하기 위해서는 섬광의 광 방출특성을 알아야 하는 것은 필수적이다. 본 논문에서는 섬광의 효과예측과 효율적 활용을 위한 섬광의 적외선 특성을 연구하였다. 세 종류의 섬광원에 대하여 중적외선과 원적외선영역에서 적외선 특성을 측정하고 이로부터 섬광의 복사휘도와 복사온도를 추출하여 섬광의 적외선 특성을 연구하였다. 세 종류의 섬광에 대해 중 원적외선 영역에서 적외선 스펙트럼 복사휘도를 추출한 결과는 섬광 A의 복사휘도가 상대적으로 제일 강하며 섬광 C, 섬광 B 순으로 분석되었다. 동일한 연소형 섬광인 섬광 A와 B의 복사휘도가 약 10배 이상 남을 알 수 있었으며, 이는 단지 화약량의 차이에 의해 나타나는 것이므로 화약량이 증가할수록 방출 적외선의 강도가 강해지는 것으로 해석된다. 또한 폭발형 섬광 C와 연소형 섬광 A, B를 비교해도 화약량에 따라 적외선 방출 강도가 달라지는 것을 알 수 있다. 두 적외선 영역에서 측정한 복사휘도로부터 복사온도를 추출하였다. 섬광 A의 복사온도는 3300 K, 섬광 B는 1120 K, 섬광 C는 1640 K로 추출되었다. 두 적외선 영역에서 측정한 적외선 복사휘도, 복사온도 그리고 섬광의 지속시간을 종합하여 볼 때, 연소형 섬광이 폭발형보다 더 많은 적외선 에너지를 방출하는 것으로 분석되며, 이는 적외선 관측장비에 미치는 영향은 폭발형보다는 연소형이 더 크게 됨을 의미한다. 이러한 측정된 자료를 바탕으로 분석을 통해 확보된 섬광의 스펙트럼 복사휘도와 복사온도는 섬광이 적외선 장비에 미치는 영향을 추정하는데 매우 중요한 역할을 할 수 있으며, 나아가 섬광효과의 M&S에 기반을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국습지학회지
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• 제15권4호
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• pp.509-518
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• 2013

지표와 대기간의 에너지 및 수문기상인자들의 교환에 대한 이해는 수자원분야의 연구에 있어서 기초라 할 수 있으며 이를 위하여 Land Surface Mode(LSM)을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. Noah Land Surface Model (Noah LSM)은 에너지 방정식과 물수지 방정식을 기반으로 한 지면모형으로 수문기상인자들에 대한 모의가 가능하다. 국외에는 Noah LSM을 이용한 다양한 연구사례들이 있으나, 국내에서는 적용사례가 매우 부족하며, 특히 단독으로 Noah LSM을 적용한 사례는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 Noah LSM의 국내 적용성을 평가하기 위해 해남(HFK)과 광릉(GDK) Korea Flux Network (KoFlux)에서 제공하는 자료를 입력자료로 활용하여 모형 결과를 산출하고, 순 복사량, 잠열, 현열의 결과를 관측자료와 비교 검증하였다. 모형 결과와 관측치를 비교한 결과 회귀분석에서의 상관계수 값이 각 인자 별로 해남은 0.83~099, 광릉은 0.64~0.99로 신뢰할 만한 수준인 것으로 나타났다.

• 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.