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

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.397-397
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• 2017

수면증발량은 수자원 계획 및 활용에 있어 매우 중요한 요소이다. 하지만, 현재 수면증발량관측 지점은 용담댐, 안동댐뿐이다. 이중 장기간 관측 자료가 축적된 용담댐 지점을 대상으로 연도별 수면증발량 관측 자료를 비교 검토 하고자한다. 용담댐에 부착되어 있는 수면증발량계는 0.03 mm 분해능을 가지는 부력식 수위계(BYL-EV250, 대한민국)를 사용하고 있으며, 2014 년도 2 월부터 17 년 현재까지 관측을 하고 있다. 관측 자료로 보았을 때, '14년도 가장 많은 증발량이 발생된 달은 9월(102.63 mm/month), 적은 달은 2월(22.99 mm/month) 이였으며, '15, '16년는 각각 100.91 mm/month, 114.38 mm/month로 8월이 높고, 29.11 mm/month, 25.83 mm/month로 2월이 가장 적었다. 아래 표는 14~16년도 월평균 일 증발량 및 총 수면증발량을 나타낸 것이다. 월별 일평균 증발량을 비교한 결과 0.92~3.08 mm/day로 나타났으며, 5월부터 10월까지 많은 량(약 2.9 mm/day)이 증발되는 것으로 나타났다. 연도별 월평균 일 증발량은 9 월이 3.08 mm/day 로 증발량이 많고, 2 월이 0.92 mm/day로 적은 증발량의 관측이 되었다. 총 수면증발량은 8 월이 92.73 mm/month 으로 증발량이 가장 높았으며, 2 월이 25.97 mm/month 로 가장 적은 증발량이 관측되었다. 저수지 수면에서의 증발은 풍속, 수온, 대기온도, 일사량 등에 영향을 많이 받음에 따라 수온이 가장 낮은 2월에 증발량이 가장 적게 나타난 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.237-240
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• 2017

지구온난화로 인해 세계 곳곳에서 기온상승이 관측되고 있으며, 이는 전지구적 기후시스템의 변화를 보여주는 대표적인 예이다. 온도를 비롯한 강수량, 풍속, 증발량 등의 기상학적, 수문학적 인자들이 각각 서로에게 영향을 주고 받으며 복잡하게 변화할 것이고, 그 변화폭도 점점 커질 것이다. 증발에 영향을 미치는 인자들은 크게 세 가지로 나뉘는데, 태양복사에너지, 온도, 바람, 기압, 습도와 같은 기상학적인자, 증발표면의 특성인자 그리고 수질인자로 분류할 수 있다. 증발에 영향을 주는 인자들은 예전부터 알려져 있지만 이들 간의 복잡한 상호작용에 대해 정확히 이해하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 댐유역의 증발량에 영향을 미치는 기상인자 파악을 위해 2008부터 2016년까지 관측된 낙동강수계 내 안동댐과 남강댐의 기상자료(기온, 강수량, 풍속, 상대습도, 기압, 일사량, 일조시간, 전운량)를 이용한 변화를 분석하였으며, 다변량 통계기법인요인분석을 통해 증발량과 상관성이 높은 인자들을 분류하였다. 안동댐과 남강댐 공통적으로 증발량과 기온, 기압이 같은 요인으로 분류되고 높은 상관성을 보였으며, 강수량, 일조시간, 일사량, 전운량이 같은 요인으로 분류되었다. 국내의 증발량 측정지점에 대한 추가적인 분석과 영향인자를 이용한 다변량회귀식과 인공신경망 통해 증발량 미측정 지점의 증발량 산정이 가능할 것으로 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.6B
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• pp.583-596
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• 2006

Evaporation is an essential parameter in Global water-energy cycle and the variability of evaporation affects water resources planning and managements. In this study, the temporal variability of pan evaporation data was analyzed and trend analysis of the data using Mann-Kendall test. The relationships among evaporation and rainfall, air temperature, humidity, cloudness were analyzed. Even though the longterm trends of air temperature and rainfall increases, that of evaporation except Jinju and Yeosoo results decreases as worldwide observations. Results demonstrate that decrease of pan evaporation represents increase of terrestrial evaporation as Brutsaert and Parlange(1998)'s analysis.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.2
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• pp.117-129
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• 2009

Evaporation over the world is expected to increase owing to increase in temperature by global warming. However, pan evaporation around the world has decreased in the past few decades. This study, which has been conducted in 18 meteorological gauging stations in Korean peninsula, investigates the changes in pan evaporation and climate variables such as precipitation, temperature, relative humidity, wind speed, sunshine hours, and percentage of sunshine, which can affect evaporation processes; the changes in these variables have been recorded between 1960 and 2007. At most gauging stations, pan evaporation shows statistically significant downward trends. The relative humidity, wind speed, sunshine hours, and percentage of sunshine also show downward trends. On the other hand, precipitation and temperature show upward trends. The spatial distribution of the downward trend in sunshine hours and percentage of sunshine correspond to that of the downward trend in pan evaporation. Scatter plots imply that pan evaporation has a strong positive correlation with the sunshine hours and percentage of sunshine, while it has a negative correlation with precipitation. At the Gangneung gauging station, the open water evaporation estimated using the Penman equation does not show the significant downward trend shown by pan evaporation. This result implies that pan evaporation is not a good indicator of potential or open water evaporations during the investigation of their long-term variability. Finally, this study explains the complementary relationship between pan and actual evaporations. Decreases in the pan evaporation can act as an evidence for the ever-increasing actual evaporation.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.1
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• pp.37-53
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• 2017

Pan evaporation has been used as an indirect method for the estimation of reservoir evaporation. Therefore, in this study, pan evaporation estimation equations using only temperature data were suggested in the case that available meteorological data is limited. A formula for estimating the pan evaporation were suggested by comparing estimated pan evaporation with measured pan evaporation in 12 study areas in Korea. The suggested pan evaporation equations were verified in 44 study areas by comparing not only with temperature-based equations but also with equations using other meteorological data (temperature, wind speed, relative humidity, and sunshine duration). The study results indicate that the suggested equations in this study provide much better pan evaporation estimates, compared with other temperature-based equations. Overall, the suggested equations provide appropriate pan evaporation estimates in most of 56 study areas. Therefore, the suggested equations using only temperature data in this study are considered appropriate for the estimation of pan evaporation in Korea especially in the case that available meteorological data is limited. In the future, using the air temperature and pan evaporation data measured at the reservoir, further research is needed to examine the applicability of suggested equations for the estimation of reservoir evaporation.

• Water for future
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• v.18 no.3
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• pp.243-251
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• 1985

The distributions of the copper plated(small) pan evaporation in both space and time are analysed with the data observed, and the lake and the potential evaportranspiration are estimated from the climatological data. These value are compared with each other and to the precipitation for deducing the seasonal amounts and variations of water budgets in the selected basins and regions. The meteorological factor which is closely associated with the small pan evaporation are hardly recognizable when they are used as the monthly values. The relationships among the small pan, the Class A pan and the lake evaporation are well correlated with each other with correlation coefficient of above 0.90, so it may be possible to derve other evaporations from knowing one evaporation. The ratio of the Class A pan and the lake evaporation to the small pan evaportion in annual are about 73% and 55%, repectively, except the mountaineous area where the values are about 10% less than those. The evapotranspiration reach about 40∼60% of the annumal precipitation, but in May and October two values are nearly same. The frequencies of the monthly evaportion in class intervals in the regions are also provided.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.5B
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• pp.445-458
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• 2010

The effects of geographical and climatic factors on annual and monthly pan and Penman evaporation were analyzed. 52 climatological stations were selected and trend analyses were performed. Furthermore, cluster analysis and multiple linear regression analysis were performed to understand the effects of geographical and climatic factors on pan and Penman evaporation. Based on stepwise multiple linear regression analysis, annual pan evaporation is proved to be mainly controlled by urbanization as geographical factor, and annual pan evaporation is also controlled by temperature, relative humidity, wind speed, and solar radiation as climatic factor. Especially wind speed is considered to be most significant climatic factor which affects pan evaporation. Meanwhile, Penman evaporation is not affected by geographical factors but it is affected by climate factors such as temperature, relative humidity, wind speed, and solar radiation except precipitation. Furthermore, the study results show that only proximity to coast affects pan evaporation trend on July; however, geographical and climatic factors do not affect pan evaporation trends in annual basis and monthly basis (January, April, and October). On the other hand, Penman evaporation trends were not affected by geographical factors in annual and monthly basises.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.351-354
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• 2018

본 연구에서는 일 증발접시 증발량 모델링을 위한 다변량 적응 회귀 스플라인 (multivariate adaptive regression splines, MARS) 모델의 성능을 평가하였다. 모델 입력변수 집합은 부산 관측소 (기상청)로부터 수집된 기상자료를 활용하여 증발접시 증발량과의 상관성이 높은 변수들의 조합으로 구성되었으며, 일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온의 조합으로 구성된 세 가지 입력집합이 결정되었다. MARS 모델의 성능은 네 가지의 모델성능평가지표를 활용하여 정량적으로 산출되었으며, 그 결과를 인공신경망 (artificial neural network, ANN) 모델과 비교하였다. 입력변수로서 일사량 및 일조시간을 가지는 Set 1의 경우 MARS1 모델이 ANN1 모델보다 우수한 성능을 나타내었으며, Set 2 (일사량, 일조시간, 평균지상온도)의 경우 ANN2 모델, Set 3 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 경우 MARS3 모델이 상대적으로 우수한 모델 성능을 나타내었다. 모든 분석 모델들을 비교하였을 때, MARS3, ANN2, ANN3, MARS2, MARS1, ANN1 모델의 순서로 우수한 모델 성능을 나타내었으며, 특히 MARS3 모델은 CE = 0.790, $r^2=0.800$, RMSE = 0.762, MAE = 0.587로서 가장 우수한 일 증발접시 증발량 모델링 성능을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 적용한 MARS 모델은 지상관측 기상자료를 활용한 일 증발접시 증발량 모델링에서 효과적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.