• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.385-385
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• 2011

유역 스케일의 실제 증발산량을 산정하는 대표적인 방법으로 관측 강우량과 유출량의 관계로부터 증발산량을 간접적으로 추정하는 물수지(water balance)법, 증발력과 토양수분량의 변화량 (soil moisture accounting)을 고려한 유역 수문모델링을 이용하는 방법, 잠재 증발산량과 실제 증발산량간 보완관계식(complementary relationship)을 이용하는 방법 등이 있다. 물수지법은 관측치를 기반으로 한다는 점에서 신뢰도가 높다고 할 수 있으나, 기본적으로 유역 저류량의 변화를 무시하기 때문에 연 단위와 같이 긴 시간 스케일에 적용 가능하고 작은 시간 스케일에는 적용성이 떨어진다. 유역 수문모델링을 이용하는 방법은 기상, 토양 및 식물 조건을 모두 고려하는 방법으로 유역의 불균질성을 반영할 수 있고 일 단위 등의 비교적 작은 시간 스케일에 대해서도 증발산량을 산정할 수 있는 장점이 있으나, 수많은 입력자료가 필요하며 간접적인 추정 방식이기 때문에 모형의 정확한 검증과 상당한 숙련도가 뒷받침되어야 한다. 잠재 증발산량과 실제 증발산량간 보완관계식을 이용하는 방법은 토양이나 식물 등의 지표면 조건에 대한 정보를 필요로 하지 않으며 단지 기상자료만을 이용하는 방법으로 적용하기 쉽다는 장점이 있으나 잠재 및 실제 증발산량간의 보완피드벡 매카니즘이 존재한다는 가정이 수반되어 있어 적용시 이를 입증해야 하는 어려움이 있다. 이 처럼 각기 장단점을 가진 여러 방법으로 증발산량을 산정하고 있지만, 각 방법 간의 연결고리를 맺는 연구는 심도 있게 수행되지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 상기 언급한 증발산량 산정 방법 중 보완관계식을 이용하는 방법과 유역수문모형에 의한 방법 간의 연관성을 평가하고자 하였으며, 이를 위해 충주댐 상류유역에 대해서 SWAT-K에 의한 증발산량 모의치가 보완관계식을 따르는 지에 대해 고찰하였다. 모의기간동안 계산된 잠재 및 실제 증발산량을 습윤지수(humidity index)에 따라 함께 도시해본 결과, 연 단위의 경우에는 건조할수록 잠재 증발산량은 점차 커지고 실제 증발산량은 작아지는 것으로 나타나 보완관계가 성립하였고, 월 단위 경우에는 강우에 비해서 비교적 증발산량이 큰 5, 6월에 가장 명확한 관계가 보여 늦은 봄과 초여름에 보완적 관계가 뚜렷하게 발생하는 반면에 동절기에는 보완관계가 성립하지 않는 것으로 나타나는 등 분석 단위기간별로 보완관계의 성립여부를 판별할 수 있었다.

• 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 2016년도 학술발표회
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• pp.228-228
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• 2016

증발산량은 수자원 부존량 평가, 물수지 분석, 지구의 물순환 및 에너지 순환을 이해하기 위해서 알아야할 수문량이나, 이를 산정하기 위하여 단순한 가정을 하거나 경험식을 사용하는 접근에는 신뢰성에 문제가 생긴다. 본 연구에서는 아시아 지역내의 여러 지점에서 에디공분산 시스템을 활용해 플럭스 자료를 구축해놓은 Asia Fluxnet의 자료를 활용해 보완관계법(Complimentary relationship) 기반으로 제한된 기상자료를 이용해 구한 증발산량을 산정하는 방법론들을 평가하였다. Granger and Gary(GG)는 실제 증발산량은 습윤조건의 증발산량의 2배에 잠재 증발산량간의 차와 같다는 보완관계를 수정하여 일반화하고, 잠재 증발산량을 산정하는 경험식을 제시하였다. 이러한 수정된 보완관계식을 활용한 GG 방법론을 활용하여 산정한 증발산량을 측정된 증발산량과 비교한 정확성을 정량화 하기 위해 Average root mean square error (RMSE), mean absolute bias (BIAS), coefficient of determination ($R^2$)과 같은 통계값을 이용하였다. 최종적으로 각 사이트의 기후를 Aridity Index (AI)를 이용하여 분류하였으며 분류된 기후별로 GG 방법론의 적용성을 검토하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.244-244
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• 2017

2015년 국토교통부(영산강홍수통제소)에서는 물 순환 과정의 규명에 이용되는 증발산량 자료의 제공을 목적으로 무안지역에 플럭스 타워를 설치하여 운영하고 있다. 무안 플럭스 타워는 에디공분산 방법을 이용하여 증발산량 자료를 관측하는 방식으로, 본 연구에서는 무안 관측소에서 생산된 자료의 정상성 검토를 위하여 2015년과 2016년 운영 결과를 비교 분석하였다. 무안관측소의 2015년도 연 증발산량은 615.8mm(연 강수량 대비 56.0%)로 나타났으며, 2016년도 연 증발산량은 721.5mm(연 강수량 대비 49.5%)로 나타났다. 연 증발산량은 전년대비 약 100mm 증가하는 양상을 보였으며, 강수량 대비 비율은 6.5% 감소하는 것으로 분석되었다. 2015년 대비 2016년 무강우일수는 6일 증가 하였으나, 실제 순복사에너지는 $18,320w/m^2$ 감소하는 것으로 나타났다. 실제 이 차이는 2개년 평균치의 약 2% 내외 수준으로 예년대비 순복사에너지는 거의 비슷한 것으로 분석되었다. 복합적 요인에 의해 정량적 크기가 결정되는 증발산량의 특성상 추가적인 분석이 필요하나, 2016년의 경우 전년대비 증가한 강우의 영향이 지배적이였던 것으로 검토되었다(2015강수량 : 1,099mm, 2016강수량 : 1,457mm). 월별 증발산량 비교 분석결과 정량적인 차이는 존재했으나 전년과 마찬가지로 1월부터 증발산량이 증가하여 8월에 최대 증발산량을 보인 후 감소하는 형태를 나타냈으며, 5월과 6월이 증발산량이 역전되는 양상도 동일하게 나타났다. 이는 남부지역 모내기 시기인 5월경 관개용수(Irrigation water) 공급에 따른 유입원의 증가와 함께 5월 대비 6월(장마철) 흐린날(Cloudy condition) 증가에 따른 상대적인 순복사에너지(5월: 약20만$w/m^2$, 6월: 약17만$w/m^2$)의 감소가 주 원인이였던 것으로 검토되었다. 이를 통해 볼 때 무안 증발산량 자료는 추가적인 경년변화 연구가 필요하겠으나, 국가통계자료로써 유의미한 자료로 판단되며, 향후 증발산량에 대한 지속적인 연구 및 관측망의 확대를 통해 국가 이수관련 정책수립에 유용한 자료로 이용 될 수 있을것으로 판단된다.

• 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 2018년도 학술발표회
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• pp.191-191
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• 2018

최근 기후 변화로 인한 기상이변으로 인해 가뭄의 심도와 지속시간이 길어져 이로 인한 피해가 가중되고 있다. 본 연구는 국가 물 관리에 필요한 증발산량 자료 생산과 특성을 분석할 목적으로 수행되었으며, 본 연구 결과는 국가 물 관리 및 가뭄 분석 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 2010년 국토교통부에서는 "국가수문관측망"에 증발산량 관측소를 포함하여 증발산량 자료가 정기적으로 생산될 수 있게 하였다. 계획수립 이후 일정기간 동안은 관측 방법과 품질관리 방법 등의 체계화되지 않아 전국적으로 확대되지 못하다가 최근에 와서 확대 설치되고 있다. 현재에는 증발산량 관측소가 한강수계 4개소, 금강수계 2개소, 영산강수계 3개소에서 운영되고 있다. 국토교통부 증발산량 관측소는 에디공분산 방식으로 구축되어 있으며, 자료는 30분 간격으로 생산되고 있다. 본 연구에서는 설마천 관측소의 3개년(2015년~2017년) 자료로 산지 증발산량의 경년 변화를 분석하였다. KoFlux 표준화 프로그램(spike 제거, 밀도 보정 등)으로 자료를 처리하였으며, 자료 보충(Gap-filling)은 FAO-PM, MDV, Kalman Filter 방법으로 수행하였다. 설마천 관측소에서 증발산량을 산정하여 산지 증발산량의 경년변화를 분석한 결과, 증발산량은 강수량과 순복산량의 규모에 따라 상이하였다. 또한 비교적 강수량이 적은 해에 증발산 비율이 커지는 특성을 나타내었다. 이는 가뭄 시 증발산을 왕성하게 하는 환경이 조성되어 발생되는 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.10-14
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• 2016

육상의 증발산량(evapotranspiration, ET)은 대기 중 수증기의 상변화를 통해 대기와 지표 사이의 물과 에너지 순환에 영향을 미치며, 강수량, 유출량과 함께 수자원에 영향을 미치는 주요 인자이다. 강수량과 유출량은 직접 관측이 가능한 반면, 증발산량은 숨어있는 잠열로서 관측하기 어렵다. 플럭스 타워나 라이지메타(Lysimeter) 등을 이용하여 증발산량을 직접 관측하고 있으나 이들 지상관측은 일부 지점(point)에서 제한적으로 이루어지고 있으며, 관측 지점의 수를 확대하게되면 관측 기기의 유지 보수 등의 많은 시간과 비용이 든다는 한계가 있다. 이러한 지상관측의 한계를 극복하고 넓은 영역의 증발산량 변화를 관측하기 위해 위성을 이용한 증발산량을 추정하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기상청 국가기상위성센터(National Meteorological Satellite Center, NMSC)에서는 우리나라 최초의 정지 기상 위성인 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 자료를 지표 에너지 수지식(Surface Energy Budget Equation)에 적용하여 동아시아 지역의 지면과 식생 특성을 반영한 '일(daily) 증발산량 산출 알고리즘'을 개발하였다. 현열을 계산하기 위해 다양한 입력 변수가 사용되어지고 계산 과정이 복잡하기 때문에, 본 연구에서는 '반 경험적인 계수인 B 계수 모델'을 사용하여 현열 산출 기법을 단순화하였다. 본 알고리즘을 이용하여 2011년 4월부터 현재까지 동아시아(위도 $20{\sim}50^{\circ}N$, 경도 $100{\sim}145^{\circ}E$)의 해상도 1km의 일 증발산량을 산출하였고, 위성 증발산량의 검증을 위해 지면 특성이 다른 청미천(농경지), 설마천(혼효림) 지역의 플럭스 타워 증발산량 자료(유량조사사업단 제공)와 비교 분석하였다. 2011년 4월부터 2014년 12월까지 청미천 지역에서의 플럭스 타워 관측과 비교한 결과, 총 665개 자료에 대하여 RMSE는 2.82 mm/day, Bias는 2.56 mm/day의 결과를 보였다. 동일한 기간에 대하여 설마천 지역에서의 플럭스 타워 관측과 비교한 결과, 총 582개 자료에 대하여 RMSE는 1.92 mm/day, Bias는 1.45 mm/day의 결과를 보였다. 기상청 국가기상위성센터의 위성증발산량이 봄과 가을철에 다소 높게 산출되는 경향이 있었으나, 증발산량의 변화경향은 유사하게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 동아시아 지역 위성 증발산량 변화를 감시하고 있으며 향후, 수문 및 기후 분야에서 가뭄 모니터링 등의 연구에도 활용할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.761-765
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• 2005

원격탐사 기법은 식생 및 토지 이용과 같은 지형조건과 관련된 증발산량을 산정하기 위한 하나의 수단으로 효과적으로 이용될 수 있다. 지표면에서 발생되는 증발산량을 지배하는 인자는 기온, 습도, 바람, 일사량 및 토양조건 등 매우 복잡하게 구성된다. 식생은 그 지점의 증발산량에 영향을 주고 있으며, 증발산량을 지배하는 복잡한 인자는 식생의 성장조건에 직접적으로 영향을 미친다. 결국 증발산량과 식생조건 사이에는 강한 상관관계가 성립할 수 있음을 예상할 수 있다. 비교적 넓은 지점에 대한 식생상태의 파악을 위해서는 NOAA/AVHRR 자료가 효과적으로 이용될 수 있으며, 이로부터 얻어지는 식생지수(NDVI)를 이용함으로서 증발산량과 NDVI 사이의 강한 상관관계를 생각할 수 있다. 입력자료로 이용되는 기상자료가 많을수록 자료의 획득 및 처리에 많은 시간이 요구되므로 본 연구에서는 기상자료 중 비교적 쉽고 정확한 값을 얻을 수 있는 기온자료만을 채택하여 분석 시의 번거로움을 최소화하였다. 본 연구에서는 위성자료와 기상자료 중 가장 획득이 용이한 기온자료를 조합하는 간편한 방법에 의한 실제증발산량 산정방법을 제안한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.186-186
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• 2015

본 연구에서는 해안도시(부산광역시 수영구) 지역의 토지이용도와 미기상인자를 고려하여 증발산량을 산정하였으며, 증발산량 변동에 대한 미기상인자의 영향성을 구명하였다. 수영구 지역의 토지이용도와 미기상인자는 2001년 12월부터 2011년 11월에 관측된 일별 자료를 사용하였다. 토지이용도는 불투수(건물, 도로 등) 및 산림(임야), 초지(논밭, 공원 등), 수계(하천, 호수 등) 지역으로 분류하였으며, 4개 지역 특성을 고려한 최적의 추정식을 적용하여 증발산량을 산정하였다. 수영구 지역의 전체 증발산량은 4개 지역에서 산정된 증발산량에 토지이용 비율을 곱하여 구하였다. 연간 증발산량 변동은 1월부터 7월까지 증가하다가 8월부터 12월까지 감소하는 형태를 보였다. 수영구 지역에서 증발산량은 강수량의 약 13.3% 정도이었으며, 이는 연구지역의 72%에 해당하는 불투수 지역에서 배수로를 통한 물의 유출이 강우 발생 후 짧은 시간 동안 다량 발생하였기에 지속적인 증발산이 가능한 잠재수량의 저유량이 적었기 때문이다. 증발산량과 미기상인자 간의 상관분석을 수행하였으며, 증발산량과 이슬점 온도의 상관계수가 0.63으로 가장 높았다. 증발산량에 대한 기온 및 강수량, 순복사 인자의 상관계수는 0.5 이상으로 양의 상관성을, 기압 및 일조시간은 0.5 이상의 음의 상관성을 보였다. 증발산량에 대한 상관계수가 0.5 이상인 미기상인자(이슬점온도와 기온, 순복사, 기압, 강수량)에 대한 회귀 분석을 수행하였다. 이슬점온도와 기온, 순복사, 기압에 대한 증발산량 회귀함수 그래프는 강수의 유무에 따라 2가지 경향을 보였다. 이슬점온도에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=0.004x+0.7$, 무강수 시에는 $ET=0.25{\times}e^{0.04x}$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.48과 0.96 정도로서 무강수 시에 높게 나타났다. 기온에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=0.004x+0.53$, 무강수 시에는 $ET=0.13{\times}e^{0.06x}$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.39와 0.89 정도로서 무강수 시에 높게 나타났다. 순복사에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=0.79x+0.49$, 무강수 시에는 $ET=0.22x+0.03$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.34와 0.89 정도로서 무강수 시에 높게 나타났다. 기압에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=-0.04x+37.91$, 무강수 시에는 $ET=5.18{\times}10^{22}{\times}e^{-0.05x}$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.25와 0.45 정도로 나타났다. 강수량에 따른 증발산량 회귀함수는 $ET=0.23lnx+0.90$으로 추정되었으며, 결정계수 0.61정도 나타났다.