본 논문에서는 Morton(1983)의 보완관계식을 이용하여 증발산량의 시.공간적 분포 양상을 계산할 수 있는 격자기반의 일 증발산량 추정 모형을 개발하였다. 본 모형은 C 언어로 개발되었으며, ASCII 형태의 수치표고자료와 토지피복도가 입력자료로 이용되어 유역에 대한 일 증발산량을 계산하게 된다. 또한, 증발산량에 대한 시간적 변화 양상과 공간적 분포 양상을 GRASS에서 나타낼 수 있도록 구성하였다. 모형의 적용성 검증을 위해서 대청댐 상류지역에 위치한 보청천의 일부 지역(76.5$\textrm{km}^2$)에 대해서 적용하였다. 적용결과, 보청천 유역의 이평교 지점에서 1995년도 증발산랑은 766.1mm로 나타났으며, 경사면과 면적에 대한 일사량 보정 후 약22%가 증가 하는 것으로 나타났다.
In order to provide basic information for the estimation of reference crop evapotranspiration in the greenhouse on experiment was performed. Daily evapotranspiration of the reference crop wear measured using lysimeters. kentucky Blue Grass was used as a reference crop. Climatic elements I the greenhouse such as air temperature relative humidity and radiation were measured. The influence of each climatic element on the evapotranspiration were analyzed. A multi-regression model for the estimation of reference crop evapotranspiration in the greenhouse was developed and tested simulated evapotranspiration by the model were in good agreement with measured evapotransiration.
본 연구는 설마천 유역($8.54km^2$)을 대상으로 준분포형 장기강우유출모형인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 유역의 수문학적 거동 특성을 규명하고자 하였다. SWAT모형의 적용을 위하여 지형자료(DEM, 토지이용도, 토양도)와 수문 및 기상관측자료를 이용하였다. 유출량, 증발산량에 대하여 각각 보정 및 검증을 통해 모형의 적용성 평가를 실시하였으며 그 결과 유출 및 증발산의 경향은 실측치의 경향과 비교적 비슷하였으나, 통계적인 상관성은 불안정한 경향을 보였으며, 특히 가을에 발생한 증발산량을 모형이 구현해 내지 못하는 결과를 보였다.
토양수분량과 증발산량은 물 순환과 강우-유출모형의 검증과 개발, 수자원 계획 및 개발, 작물의 소비수량 산정, 수자원의 손실량 산정 등에 다목적으로 이용되는 귀중한 수문자료로서 유역을 대표할 수 있는 적정한 위치에서 정기적으로 측정되어야 자료의 이용성이 크다. 선진 외국에서는 일찌기 자국의 유역특성에 맞는 토양수분량 및 증발산량 관측망을 구축하여 정기적으로 자료를 생산하여 활용하고 있으나, 국내의 경우는 관련기관의 특정 목적에 따라 관측을 수행하고 있을 뿐 유역을 대표할 수 있는 토양수분량 및 증발산량 자료를 생산하고 있지는 않다. 토양수분 및 증발산량은 기상, 유역, 토지피복, 토양, 임상 특성 인자에 따라 그 크기와 특성이 상이하다. 이와 같은 자료의 특성 때문에 토양수분량 및 증발산량 관측망은 반드시 유역의 대표성이 담보될 수 있도록 설계되어야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 토양수분 및 증발산량의 조절인자에 대한 대표성을 반영 할 있는 면적 개념의 관측망을 개념화하여 이를 한강 등 5대 권역에 적용하였다. 토양수분 및 증발산량 관측망 설계 시 필요한 설계인자를 산정하기 위해서 "국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)"의 토지이용 자료를 활용하였으며, 그 결과 산림 66.8%, 논 25.98%, 밭 7.14%로 분석되었다. 산림지를 보다 세분화하였을 때 침엽수림 48.55%, 활엽수림 25.36%, 혼효림 27.09%로 분석되었으며, 이를 중권역수로 구분하면 침엽수림 69개, 활엽수림 21개, 혼효림 13개, 논 8개가 된다. 위의 분석 결과를 토대로 토양수분량 증발산량 관측망을 구축한 결과, 한강 권역은 8개소, 낙동강 권역 8개소, 금강 권역 5개소, 섬진강 권역 2개소, 영산강 권역 2개소의 총 25개소로 구축되었다.
토양수분 저류구조를 갖는 4단 탱크모형에 SCE-UA전역최적화 기법을 사용하여 목적함수에 따라 보정자료 기간을 달리하여 대청댐 유역에 332회, 소양강댐 유역에 대해 472회의 보정 및 검증을 수행하였다. 그리고 증발산량 산정방법에 따른 매개변수 추정 영향을 검토하기 위해 소형 증발계 증발량, 1963 Penman, FAO-24 Penman-Monteith, FAO-56 Penman-Monteith 방법을 사용하였다. 토양수분 저류구조를 갖는 탱크모형은 표준 4단 모형보다 우수한 결과를 나타내었다. 토양수분 저류구조를 갖는 탱크모형의 매개변수 추정에 적합한 목적함수 두 가지를 확인하였다. 매개변수 추정을 위해 적절한 자료기간은 3년 정도이었으며, 평균강수량 이상인 해와 가물었던 해를 포함하는 것이좋은 결과를 보였다. 그리고 유출률이 적절하지 않은 해를 포함하는 경우에는 8년 이상으로 하는 것이 적절하다고 판단된다. 4가지 증발산량 산정 방법에 의해 추정된 증발산량을 입력으로 모형을 보정한 결과 유사한 매개변수를 나타내었으며, 1963 Penman 방법만이 근소하게 열등하였다.
물순환 과정의 구성요소 중 하나인 증발산(증발과 증산)은 각종 수자원시설물의 운영관리, 수자원계획 수립, 농업용 시설의 개발 및 운영관리 등에 필요한 매우 중요한 요소이다. 한편, 기후변화 등으로 '14~'19년 장기간 가뭄, '17년 가뭄상황에서도 태풍 '차바'에 의한 국지적 홍수, '20년 역대 최장기간 장마에 의한 대규모 홍수, '22년 태풍 '힌남노' 이후 남부지역 극심한 가뭄 등 가뭄과 홍수가 반복되어 물관리 여건이 매우 어려운 상황이다. 이러한 홍수/가뭄에 효과적으로 대응하기 위해 강우-유출 모형을 사용한다. 신뢰적인 예측결과를 얻기 위해서는 상세하고 정밀한 증발산량 추정이 필요하다. Penman-Monteith(PM) 기법으로 기준 증발산량을 산정하기 위해서는 최고·최저기온, 이슬점온도, 풍속, 일조시간 등의 기상자료가 필요하다. 이러한 자료는 전국 95개 ASOS 지점에만 얻을 수 있다. 계산된 95개 지점의 기준 증발산량은 티센망 등 방법으로 공간평균하여 활용한다. 95개 지점 자료만으로는 지역적 기상 특성을 반영하여 기준 증발산량을 산정하는데 한계가 있으며, 결국 강우-유출분석의 신뢰도 저하로 귀결된다. 본 연구는 기상청 ASOS 지점 외 AWS 590개 지점을 추가하여 기준 증발산량을 산정하여 공간적으로 상세화하였다. ASOS 지점들에 대해 PM 기법과 Hargreaves(HS) 기법으로 22년간의 일단위 기준 증발산량을 각각 계산하였다. 이들의 상관계수는 평균 0.85로 매우 높아, HS 기법으로 산정된 AWS 지점 결과의 추가사용이 적정하였다. 기온만을 사용하는 HS 기법, PM과 HS의 상관성 및 풍속을 반영한 2가지 보정 HS 기법으로 기준 증발산량을 계산하여 비교·분석하였다. 보정된 HS의 결과가 기존 HS 기법에 비해 오차가 적고, 자료의 편향성이 줄어드는 등 더 좋은 결과를 나타내었다. 따라서, 각종 수문분석에 보정 HS 기법을 AWS 지점에 확대·적용하고, ASOS 관측소의 PM 기법과 병행해 상세화하여 활용하면 수문분석의 신뢰성을 더욱 높일 수 있을 것이다.
전 지구적 급격한 기후변화로 인해 수문기상인자들의 비선형적 변동성이 발생함과 동시에 가뭄, 홍수와 같은 수재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있는 추세이다. 이에 따라, 세계의 유수기관 (NASA, ESA 등)에서는 대기모형과 해양 모형의 결합 및 수치해석적 접근법을 활용하여 계절내-계절 (Subseasonal to seasonal; S2S) 예측치를 생산하여 제공하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF)에서 산정되는 수문기상인자 (강수량, 증발산량 및 유출량)에 대한 정확도를 평가하고자 한다. 연구지역으로는 다양한 기후대 및 토지 피복으로 구성되어 있으며, El-Nino-Southern Oscillation (ENSO), Indian Ocean Diapole (IOD)와 같은 기후 현상이 빈번히 발생하는 호주지역을 대상으로 연구를 수행하였다. ECMWF S2S 자료에 대한 통계적 검증은 1) 지점 기반 관측치와 더불어 2) 물수지 모델 기반 수문 추정치 (The Australian Water Resources Assessment Landscape Model; AWRA-L)와 비교하였다. 연구 결과 S2S 강우 및 증발산량 산정치의 경우 비교적 짧은 예측기간(약 2주)에서 상대적으로 높은 상관관계 (R=0.5~0.6)와 낮은 편차 (강수량 = 0.10 mm/day, 증발산량 = 0.21 mm/day)를 나타내었다. 유출량의 경우, 강우 및 증발산량에 비해 상대적으로 낮은 정확도를 나타내었으며, 예측 기간이 길어짐에 따라 불확실성이 상당히 높아지는 것으로 확인되었다. 이는, S2S 계산과정에서 강우 및 증발산량 뿐만아니라 지표 유출로 도달하기 전까지의 수문기상인자들의 불확실성이 모두 모여 유출량의 불확실성이 높아진 것으로 확인할 수 있었다. 계절적 검증에서는, 강우 및 증발산량 모두 여름철에 높은 상관관계를 나타내었지만 불확실성은 상대적으로 큰 값을 나타내었다. 자세한 분석을 위해, 공간적인 불확실성을 분석해본 결과 ECMWF S2S가 매우 습윤하거나 건조한 지역에서 수문기상인자를 예측하는데 있어 한계성이 나타난 것을 확인하였다. 본 연구를 토대로, 추후 S2S 예측치에 대한 보정과 더불어 미래의 수재해 발생 위험도에 대한 정보를 획득하는데 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 2022년도 "제주특별자치도 수자원 부존현황 조사 및 분석 사업"의 연구비 지원에 의해수행되었습니다.최근 IPCC 제6차 평가보고서(AR6)에 새롭게 적용된 미래 기후변화 시나리오인 SSP (Shared Socioeconomic Pathways)에 따른 제주도 지역의 미래 기후변화를 강수량, 기온, 기준증발산 등을 중심으로 분석하였다. 미래의 기후변화 자료로서 19개의 GCM 모형으로부터 도출된 4개의 SSP 시나리오(SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5)를 활용하였다. 제주도 지역의 3개 기상청 ASOS 지점(제주, 성산, 서귀포)을 대상으로 상세화된 기후변화 자료를 이용하여 지점별 및 지역별 미래 전망을 분석하였다. 기준증발산량은 기온자료만을 이용하는 Thornthwaite 방법을 활용하여 산정하였으며, FAO-56 Penman-Monteith 기준증발산량과의 차이를 최소화하기 위하여 시공간적 보정계수를 적용하였다. 과거기간(1985~2014년)을 기준으로, 미래기간(2021~2095년)을 3개 구간(2021~2045년, 2046~2070년, 2071~2095년)으로 나누어 분석하였다. 제주도 전체에 대한 평균적인 전망은 대부분의 SSP 시나리오에서 강수량, 기온, 기준증발산량 모두 미래 후반기로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였으며, SSP1-2.6 시나리오에서만 기온과 기준증발산량이 미래 전반기(2021~2045년)에는 크게 증가하다가 중반기(2046~2070년)와 후반기(2071~2095년)에는 비교적 일정한 것으로 전망되었다. 과거기간과 비교하여 미래 후반기 SSP5-8.5 시나리오에서 가장 크게 증가하는 것으로 전망되었으며, 강수량은 17%, 기온은 38%, 기준증발산량은 58%까지 증가하는 것으로 분석되었다. 지점별로는 제주 지점이 다른 2개 지점(성산, 서귀포)에서보다 더 많이 증가할 것으로 전망되었다. 제주 지점의 경우 SSP5-8.5 시나리오에서 연 강수량은 19%, 평균기온은 42%, 기준증발산량은 70%까지 증가하는 것으로 나타났다. 증가되는 크기는 강수량은 서귀포, 성산, 제주 지점 순으로 전망되었으며, 기온과 기준증발산량은 반대로 제주, 성산, 서귀포 순으로 증가량이 클 것으로 전망되었다. 그러나 GCM 모형에 따라 전망결과가 다양하게 나타나기 때문에 이에 대한 불확실성을 고려한 미래 대응이 필요하다.
본 연구에서는 관개블럭에서의 유출량을 추정할 수 있는 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 관개량 자료, 기후 자료, 강우량 자료, 토양특성 자료 등을 입력받아 관개블럭의 담수심, 증발산량, 심층 침루량, 측방침윤량, 지표배수량 등을 모의하여 유출량을 추정할 수 있도록 구성하였다. 논에서의 물수지방정식을 기본으로 담수심을 추정하고, FAO 수정 Penman식을 이용하여 증발산량을 산정하며, 근역(root zone)의 토양수분을 고려하여 실제증발산량을 산정할 수 있도록 하였다. 심층 침루량(deep percoloation)은 정상상태의 흐름방정식과 Richard식을 이용하여 산정하며, 지표배수량은 광정웨어공식과 Runge Kutta법을 이용하여 추정한다. 관개블럭에서의 최종유출량은 지표배수 관개량, 지표배수량, 침윤손실량의 합으로 계산하도록 모형을 구성하였다.
본 연구는 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) 모형을 이용해 국내의 혼효림(설마천)과 논(청미천) 유역에 대해 일 증발산량을 산정하고 각 유역의 플럭스 타워 실측 증발산량과 비교하였다. SEBAL 모형의 입력 자료로 위성자료는 2개년(2012-2013)의 Terra MODIS product 중 Albedo, Land Surface Temperature (LST), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)를 활용하였으며, 기상자료는 유역 인근에 위치한 기상청 기상관측소로부터 풍속, 일사량 자료를 제공받아 공간 내삽(Interpolation)하여 활용하였다. 모의결과 플럭스 타워의 연평균 증발산량은 설마천에서 302.8 mm, 청미천에서 482.0 mm, SEBAL 모의 증발산량은 각각 183.3 mm, 371.5 mm로 산정되었다. 전체 모의기간에 대한 SEBAL 모의 증발산량의 실측 증발산량과의 결정계수는 설마천 플럭스 타워에서 0.54, 청미천 플럭스 타워에서 0.79로 나타났다. 두지점에서 SEBAL 모의 증발산량이 과소 추정된 주된 이유로는 일별 hot pixel과 cold pixel로부터 산정한 현열 플럭스의 과대추정으로 인한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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