• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.193-193
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• 2018

종합적인 물 관리의 필요성이 대두되면서 증발산량의 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 그 중 국제식량농업기구(FAO, Food and Agriculture Organization)는 여러 기후에서 비교적 정확하고 일정한 경향을 갖는 Penman-Monteith(FAO-PM) 공식을 제시하였다. 이 공식은 다양한 환경을 무시하고 기준작물인 알팔파를 기준으로하여 기준증발산량을 산정하는 식으로써 각 환경에 맞는 작물계수를 곱하여 실제 증발산을 산정한다. FAO-56 Irrigation and Drainage에서는 작물계수를 단일작물계수(Single crop coefficent)와 이중작물계수(Dual crop coefficent)를 제시하고 있다. 단일작물계수는 토양의 증발과 식생의 증산을 하나의 계수로 고려하여 나타냈으며, 이중작물계수는 기저토양의 습윤을 통한 증산뿐 아니라 다양한 영향들을 고려하여 작물계수를 나타냈다. 그 외에도 원격탐사를 통한 식생지수를 통한 작물계수를 통하여 계수를 산출하기도 한다. 현재 국토교통부 및 한국수자원조사기술원에서는 에디공분산(Eddy covariance) 방법을 통해 실제증발산량을 관측하고 있으며, 품질관리 과정에서 Kalman filter를 이용하고 시스템 모델로써 FAO-PM 방법 등을 이용하고 있다. 따라서 FAO-PM 방법의 정확성을 증대시키기 위해선 작물계수에 관한 정확성을 연구가 진행되어야 한다. 본 연구에서는 여러 방법을 통해 산출한 작물계수를 이용한 FAO-PM 방법을 통한 실제증발산과 에너지 보존 방정식에 근거한 에디공분산 방법 통해 관측된 실제증발산량과 비교를 하였다. 평가 결과는 보다 정확하고 물리적인 증발산량 산정하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.524-524
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• 2015

식물의 작물 계수는 실제 증발산량과 잠재 증발산량의 비로 정의되어지며, 이 인자는 식생의 종류, 성장 단계 및 다양한 기후 조건에 따른 작물 재배를 위한 관개에 필요한 물의 양을 예측하는데 매우 중요한 역할을 담당한다. 지점 기반의 작물계수는 다음과 같이 FAO-56 Irrigation and Drainage에서 제시한 Single 과 dual crop coefficient 접근법을 활용하여 계산되어 진다. Single crop coefficient는 하나의 계수에 지표면에서의 증발 및 식생에서의 증산에 대한 영향을 모두 고려한 접근법이며, dual crop coefficient는 지표면에서의 증발 및 식생에서의 증산에 의한 효과를 각각 상이한 계수로 정의하여 그들의 합을 통해 작물계수를 추정되어진다. 이러한 작물계수는 효율적인 수자원 관리를 위해서 광범위한 지역에 대한 작물 계수 산출 및 분석의 필요성이 대두되고 있을 뿐만 아니라, 지점 기반의 작물 계수는 공간적인 대표성을 갖지 못하기 때문에, 실제적인 적용을 위해서는 주변의 환경적 조건을 고려한 local calibration 작업이 추가적으로 수행되어야한다. 본 연구에서는 시공간적인 연속성을 가지는 인공위성을 활용하여 작물 계수를 산정하였으며, 지점 기반 작물 계수와의 비교를 통해 검증을 실시하였다. 또한, 인공위성 기반의 작물계수와 가뭄 분석에 널리 쓰이고 있는 식생상태지수 (Vegetation Condition Index) 와의 비교를 통하여 작물 계수를 통한 광범위한 지역에서의 가뭄 분석의 가능성 또한 분석하였다

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.64-64
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• 2020

현재 농업환경 및 식생활 변화 등으로 인하여 농지 수요는 꾸준히 감소하고 있다. 이러한 현상과 맞물려 정부에서는 2019년 6월에 물관리기본법을 제정함으로서 지속가능한 통합 물 관리를 실현하려는 움직임을 보이고 있다. 따라서 효율적인 통합 물 관리를 실현하기 위해서는 61%라는 가장 많은 용수를 사용하고 있는 농업용수에 대한 면밀한 검토가 이루어져야 할 시점이다. 금회 연구에서는 현재 농업용수 사용량 현황을 분석함과 동시에 농업용수 중 67% ~ 87%의 비율을 차지하고 있는 논 용수 산정법을 검토한 후 문제점을 분석하고 문제점 개선을 통한 용수수요 확보를 분석하였다. 논 용수 산정방법의 가장 큰 문제점은 잠재증발산량 산정식에 있다. 현재 사용하고 있는 잠재증발산량 방법은 국제식량기구(FAO)에서 권장하고 있는 Penman-Monteith 식이 아닌 과거부터 사용하고 있으며, 오차율이 높은 수정 Penman 식을 사용하고 있다. 또한 잠재증발산량 산정이 주요 인자인 작물계수의 경우도 23년전의 작물계수를 이용함으로서 현재 기후 및 작물품종 변화를 전혀 반영할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 전주기상청의 자료를 이용하여 Penman 및 Penman-Monteith 식을 비교한 결과 수정 Penman 식이 Penma-Monteith 식에 비하여 2배 이상의 큰 값을 보였다. 작물계수를 적용할 경우 증발산량이 많이 일어나는 5월 하순에서 8월 하순까지의 차이가 크게 발생하였다. 이러한 문제는 논용수 수요량의 과대하게 산정되는 결과를 초래하며, 수자원장기종합계획 및 장기 물관리 계획시 효율적이고 합리적인 계획수립이 어려울 것으로 판단되며, 논 용수 수요량 산정방법에 대한 개선안이 시급히 이루어져야 할 것으로 판단되어진다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.125-125
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• 2019

현재 국내 논벼 수요량 산정방법은 수정 Penman방식에 의한 증발산량을 계산하여 구하고 있다. 증발산량 산정은 여러 가지 방식에 의해 산정될 수 있으나, 유엔의 식량농업기구 (FAO, Food and Agriculture Organization of the United Nations)에서는 작물 수요량 산정에 수정 Penman 공식을 사용할 경우 증발산량이 과다산정 되는 점을 지적하여, 건조 및 습윤 기후에서 비교적 정확하고 일정한 경향을 나타내는 Penman-Monteith(P-M)공식을 사용하도록 추천하였다. 이에 따라 국내 기상청 및 농촌진흥청에서도 증발산량 산정에 P-M공식을 적용하기 시작했으며, 이와 더불어 농촌진흥청에서는 P-M 추정법에 따른 벼를 포함한 주요 작물의 생육단계별 작물계수(Kc)를 제안하였다. 따라서 본 연구에서는 논용수 공급지구 8곳을 선정하여 대상지구별로 기존의 수정 Penman 방식과 P-M 방식을 적용한 경우의 증발산량 차이와 이에 따른 논벼 수요량 변화를 분석해 보았다. 그 결과, 수정 Penman 공식을 적용한 경우에 비해 P-M공식을 적용한 경우 증발산량이 모두 감소하는 경향을 나타내었다. 증발산량 산정방법 변화에 따른 대상지구별로 증발산량 결과값의 변화는 모두 비슷하게 나타났다. P-M방식을 적용했을 경우 잠재증발산량은 11.1%~14.9%(평균 12%)로 감소하였으며, 작물계수를 적용한 실제증발산량의 경우에도 3.8~5.1%(평균 4.6%) 감소하는 경향을 보였다. 이에 따른 논벼 수요량의 변화도 실제증발산량의 변화와 비슷한 감소 경향을 보였다. 다음으로 P-M방식을 채택한 경우의 논벼 수요량의 생육시기별 변화를 조사해 본 결과, 이앙기 수요량은 2.1%~6.3% (평균 4.4%)로 증가하다가, 본답기에는 수요량이 5.1%~11.3%(평균 8.4%)로 감소하였다. 전반적인 증발산량은 본답기 수요량 감소분이 이앙기 수요량 증가분보다 더 크기 때문에 감소경향을 나타낸 것으로 파악되었다. 또한 이앙기 수요량과 본답기 수요량의 증감의 경향이 다르게 나타난 것은 증발산량 산정방식의 변화에 따른 생육시기별 작물계수의 차이로 인한 변화로 파악되었다. 논벼 수요량은 농업용수 공급계획 수립의 주요기준이 되는 인자이므로, P-M방식 적용에 따른 논벼 수요량의 산정결과에 대해 보다 면밀한 검토가 필요할 것으로 사료된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.35 no.6_1
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• pp.883-893
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• 2019

In this study, crop coefficients were calculated in two different methods and the results were evaluated. In the first method, appropriateness of GLDAS-based evapotranspiration was evaluated by comparing it with observed data of Cheongmi-cheon (CMC) Flux tower. Then, crop coefficient was calculated by dividing actual evapotranspiration with potential evapotranspiration that derived from GLDAS. In the second method, crop coefficient was determined by using MLR (Multiple Linear Regression) analysis with vegetation index (NDVI, EVI, LAI and SAVI) derived from MODIS and in-situ soil moisture data observed in CMC, In comparison of two crop coefficients over the entire period, for each crop coefficient GLDAS K_c and SM&VI K_c, shows the mean value of 0.412 and 0.378, the bias of 0.031 and -0.004, the RMSE of 0.092 and 0.069, and the Index of Agree (IOA) of 0.944 and 0.958. Overall, both methods showed similar patterns with observed evapotranspiration, but the SM&VI-based method showed better results. One step further, the statistical evaluation of GLDAS K_c and SM&VI K_c in specific period was performed according to the growth phase of the crop. The result shows that GLDAS K_c was better in the early and mid-phase of the crop growth, and SM&VI K_c was better in the latter phase. This result seems to be because of reduced accuracy of MODIS sensors due to yellow dust in spring and rain clouds in summer. If the observational accuracy of the MODIS sensor is improved in subsequent study, the accuracy of the SM&VI-based method will also be improved and this method will be applicable in determining the crop coefficient of unmeasured basin or predicting the crop coefficient of a certain area.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.32 no.1
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• pp.1-7
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• 2023

Understanding the light environment in greenhouse cultivation and the light utilization characteristics of crops is important in the study of photosynthesis and transpiration. Also, as the plant grows, the form of light utilization changes. Therefore, this study aims to develop a light extinction coefficient model reflecting the plant growth. To measure the extinction coefficient, five pyranometers were installed vertically according to the height of the plant, and the light intensity by height was collected every second during the entire growing season. According to each growth stage in the early, middle, and late stages, the difference between the top and bottom light intensity tended to increase to 69%, 72%, and 81%. When leaf area index and plant height increased, the extinction coefficient decreased, and it showed an exponential decay relationship. Three-dimensional model reflecting the two growth indexes, the paraboloid had the lowest RMSE of 1.340 and the highest regression constant of 0.968. Through this study, it was possible to predict the more precise light extinction coefficient during the growing period of plants. Furthermore, it is judged that this can be utilized for predicting and analyzing photosynthesis and transpiration according to the plant height.

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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• v.23 no.1
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• pp.51-54
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• 1978

3∼6m long plot with 3-4 replications will be practical for yield trials in the early hybrid generations. The C. V. values with 9m long plot was about 6.6％ in variety Yudal and 13.9％ in 12m plot. These results indicate that 9-12m plot with 3-4 replications could be employed in securate yield test in the advanced generations.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.11
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• pp.939-949
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• 2020

Currently, the demand for farmland is steadily decreasing due to changes in the agricultural environment and dietary life. In line with this, the government adopted an integrated water management with the enactment of the Framework Act on Water Management on June 2019. Therefore, it is required to take a closer look at agricultural water demand that accounts for 61% of water use for efficient water resources management. In this study, the overal process was evaluated for estimating agricultural water demand. More specifically, agricultural water demand for paddy field, which comprises 67% to 87% of agricultural water demand, was reviewed in detail. The biggest issue in estimating the paddy field water demand is the selection of the method for potential evapotranspiration. FAO recommends Penman-Monteith, but, currently, our criteria suggest a modified Penman equation that shows over estimation. Also, the crop coefficient, which is the main factor in evaluating evapotranspiration, has an issue that does not consider the current climate and crop varieties because it was developed 23 years ago. Comparing the Modified Penman and Penman-Monteith equations using the data from Jeonju National Weather Service, the modified Penman equation showed a big difference compared to the Penman-Monteith equation. When the crop coefficient was applied, the difference between late May and late August increased, where the amount of evapotranspiration was high. The estimation process was applied to four study reservoirs in Gimje. Comparing the estimated water demand with the supplied water record from reservoirs, the results showed that the estimation accuracy depends on not just the potential evapotranspiration, but also the standard water storing level in paddy fields.