Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.100-100
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2021
IPCC 5차 보고서에 따르면 지구 평균 기온상승은 저위도 보다 극지방에서 더욱 뚜렷하게 나타나며 이러한 기후변화는 극지 생태계의 변화를 초래한다. 이러한 기후변화에 따른 극지 생태계의 변화를 분석 및 예측하기 위하여 지면-생태계 모형을 구축하고 극지방 생태계, 수문 및 탄소 순환 등을 모의하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 최근 극지 지역에서는 기후변화로 인하여 화재 발생 빈도가 증가하고 있으며, 이로 인하여 극지 생태계뿐 아니라 물순환에 많은 영향을 미치고 있다. 하지만 지면-생태계 모형안의 화재 시뮬레이션은 화재의 원인 파악의 부족, 입력자료의 부족, 화재 역학 이해의 부족 등의 한계가 존재한다. 본 연구에서는 2001~2012년 동안 위성에서 관측된 화재면적 자료인 Global Fire Emissions Database (GFED) v4 자료와 지면-생태계 모형인 NCAR Community Land Model (CLM)-biogeochemistry (BGC) 와의 실시간 융합을 통하여 기존 화재 시뮬레이션의 한계점을 보완하고자 하였다. 기존 CLM-BGC 모형을 통한 증발산량, 화재 자료-모형의 융합을 통한 증발산량 결과와 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 증발산량 자료와의 비교를 통하여 증발산량 모의에 화재의 중요성을 분석하고자 한다. 또한, 유출량 뿐만 아니라 토양수분의 변화를 시·공간적 변화를 분석함으로써 화재가 극지방 물순환에 미치는 영향을 나타내었다. 또한, 본 연구를 통하여 미래 기후변화에 따른 극지방의 생태계 및 물순환을 모의하기 위하여 화재 시스템 구축의 중요성을 제시하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.302-302
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2011
수문 순환 및 물 수지에 관한 연구는 강수량, 지표유출량, 지하수, 토양수분 및 증발산량에 대한 정량화가 이루어질 때 실제적으로 규명될 수 있다. 그러나, 수문 순환 및 물수지 평가에 중요한 부분을 차지하는 증발산량의 경우 관측값보다 단순한 가정이나 경험식에 의한 추정값을 사용하고 있어 그 자료의 신뢰성에 대해서도 꾸준히 문제가 제기되어 왔다. 또한 수문 순환과 관련하여 실제 관측되고 있는 성분은 대개 기상 변수에 국한되어, 모형 검증에 필요한 증발산량 관측이 거의 없는 실정이다. 따라서 수문 순환 및 물수지의 정량적인 분석을 위해 수문 순환 과정에서 상당부분을 차지하는 증발산량의 측정이 필요한 실정이다. 본 연구는 국토해양부의 기초수문자료 구축사업의 일환으로 수행되었으며, 에디공분산 기술을 사용하여 한반도의 대표적 식생 기능 형태인 혼효림(설마천 유역, 2007년 8월부터)과, 논경지(청미천 유역, 2008년 8월 부터)에서의 증발산량 측정을 수행하였다. 그 결과 두 지점에서의 증발산량의 계절 및 연 변동 특성을 파악할 수 있었다. 혼효림(설마천 유역)에서 산정된 증발산량은 2008년 507mm, 2009년 440mm, 2010년 491mm이고, 논경지(청미천 유역)에서 산정된 증발산량은 2009년 554mm, 2010년 609mm의 값을 보였다.
Ha, Rim;Shin, Hyung-Jin;Lee, Mi-Seon;Kim, Seong-Joon
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.3B
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pp.233-242
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2010
SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) developed by Bastiaanssen (1995) is an image-processing model comprisedof twenty-five sub models that calculates spatial evapotranspiration (ET) and other energy exchanges at the surface. SEBAL uses image data from Landsat or other satellites measuring thermal infrared radiation, visible and near infrared. In this study, the model was applied to Gyeongancheon watershed, the main tributary of Han river Basin. ET was computed on apixel-by-pixel basis from an energy balance using 4 years (2001-2004) Landsat and MODIS images. The scale effect between Landsat (30 m) and MODIS (1 km) was evaluated. The results both from Landsat and MODIS were compared with FAO Penman-Monteith ET. The absolute errors between satellite ETs and Penman-Monteith ET were within 12%. The spatial and temporal characteristics of ET distribution within the watershed were also analyzed.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.1077-1081
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2004
유역 수문순환 해석 및 수자원 관리와 계획에 있어서 증발산은 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 본 인구에서는 보청천 유역의 강수 및 유출자료와 두 가지 방법에 피해서 산정된 유역증발산을 이용하여 유역 물수지를 수행하고, 두 가지 방법을 비교 검토하였다. 첫 번째 방법은 Penman-Monteith즐 이용하여 기준작물에 내한 잠재증발산량을 산정한 후, 이를 SWAT 모형을 이용하여 유역내 작물 및 토지피복과 가용토양수분을 고려하여 실제증발산량을 산정하였으며, 두 번째 방법은 잠재증발산량과 실제증발산량의 보완관계 개념을 이용한 Morton CRAE 방법으로부터 유역의 실제증발산량을 계산하였다. 비교 분석 결과, SWAT의 Penman-Monteith 방법을 이용하여 추정된 증발산이 실세 강수량과 유출량 사이의 물수지로부터 얻어진 증발산량과 좀 더 근사한 결과를 보였다. 그러나, Merton CRAE 방법의 경우 습도 자료가 결과치에 큰 영향을 주기 때문에, 보다 정확한 습도 자료 및 기상자료를 이용할 경우, 상대적으로 간편하게 유역내 실제증발산량을 추정할 수 있는 방법으로 이용될 수 있을 것이다.
The goal of this research is to develop and apply the generalized regression neural networks model(GRNNM) embedding genetic algorithm(GA) for the estimation and calculation of the pan evaporation(PE), which is missed or ungaged and of the alfalfa reference evapotranspiration ($ET_r$), which is not measured in South Korea. Since the observed data of the alfalfa 37. using Iysimeter have not been measured for a long time in South Korea, the Penman-Monteith(PM) method is used to estimate the observed alfalfa $ET_r$. In this research, we develop the COMBINE-GRNNM-GA(Type-1) model for the calculation of the optimal PE and the alfalfa $ET_r$. The suggested COMBINE-GRNNM-GA(Type-1) model is evaluated through training, testing, and reproduction processes. The COMBINE-GRNNM-GA(Type-1) model can evaluate the suggested climatic variables and also construct the reliable data for the PE and the alfalfa $ET_r$. We think that the constructive data could be used as the reference data for irrigation and drainage networks system in South Korea.
Kim, Chul-Gyum;Lee, Jeongwoo;Lee, Jeong Eun;Kim, Hyeonjun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.390-390
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2021
본 연구에서는 통계적 방법에 의해 예측된 미래기간의 기온정보와 기온기반의 기준증발산량 산정방법을 연계하여 한강권역을 대상으로 최대 12개월의 미래기간에 대한 기준증발산량을 전망하였다. 기온정보는 Kim et al. (2020)의 연구와 같이 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 개발된 다중회귀모형을 이용하여 미래기간(예측시점 기준 1~12개월)에 대해 월 평균기온을 예측하고 이를 상세화하여 한강권역 내 주요 ASOS 지점별로 최고/최저기온을 도출하였다. 기준증발산량은 Hamon 방법(Hamon, 1960, 1963)을 기반으로 각 지점별로 상세화된 최고/최저기온을 이용하여 동일한 미래기간(1~12개월)에 대해 산정하였다. 한강권역 전체에 대해 2015년 1월~2020년 12월의 월별 평균기온과 각 지점별 산정한 기준증발산량을 활용하여 기온 및 기준증발산량에 대한 예측성을 분석하였다. 한강권역 전체에 대해 예측된 월별 평균기온의 경우 실제 관측값과 비교하였을 때, PBIAS 4.2~6.4%, R2 0.97~0.98, NSE 0.97~0.98 등으로 매우 높은 예측성을 보였다. 지점별로 상세화된 기온정보를 이용하여 산정한 기준증발산량을 실제 기온으로부터 산정한 기준증발산량과 비교한 결과는 PBIAS 5.0~6.8%, R2 0.97~0.98, NSE 0.96~0.97로 기온에 대한 예측성과 유사하게 나타났다. 기온과 기준증발산량 모두 일부 월이나 일부 지점에서 관측값과 비교했을 때 다소 차이를 보이는 경우도 있었으나, 대상유역 전반적으로는 매우 안정적인 예측결과를 확인할 수 있었다. 기준증발산량에 대한 예측결과(미래 1~12개월)는 계절 및 월 단위의 유역 수자원 전망에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Kim, Nam Won;Nah, Hanna;Lee, Jeongwoo;Lee, Jeong Eun
Journal of Korea Water Resources Association
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v.47
no.12
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pp.1155-1163
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2014
The complementary relationship-based evapotranspiration models, namely, AA model of Brutsaert and Stricker (1979) and the CRAE model of Morton (1983) was applied to two permanent stream watersheds Jeju island for the first time, and their major optimal parameters were suggested in this study. The representative watersheds for model calibration and validation were selected as the Hancheon watershed located in the northern part of the Jeju island and and the Kangjeongcheon watershed in southern Jeju island, respectively. The estimated actual evapotranspiration for the Hancheon watershed was compared with the result by the hydrological model, and the major parameters of the AA and CRAE models were calibrated until their results match the hydrological simulations. Through the iterative estimations, the optimal parameters were determined as ${\alpha}=1.00$, $M=30.0Wm^{-2}$ of the AA model, and $b_1=33.0Wm^{-2}$, $b_2=1.02$ of the CRAE model. The calibrated AA and CRAE models were applied to the Kangjeongcheon watershed for model validation, and it was found out that both models can accurately produce the actual evaporation on annual and semiannual bases.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1012-1016
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2009
수자원 시스템 거동예측은 수문학적 지속성여부에 대한 판단이 선행 되어야 하며 가용한 시계열자료에 대한 추계학적 분석을 통하여 실시하여야 한다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 통한 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료를 예측함에 있어 전형적인 Box-jenkins의 방법을 따랐고 모형의 식별, 추정, 검진의 3단계를 거쳐 모형화 하였다. 최적 수문시계열 예측 모형을 통하여 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료로 월별 수문시스템 거동을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 TANK모형과 ARIMA+TANK결합모형에 의한 장기유출모의를 실시하였다. 분석결과 관측자료의 특성을 비교적 잘 반영 하였으며, 댐 유입량 예측을 위한 추계학적 결합모형의 적용가능성을 검토하였다. 이는 유출량자료의 보유년한이 짧은 대상유역에 월강우량과 증발산량자료 등의 수문시계열 인자 예측을 통한 유출을 모의함으로서 수자원의 중 장기 전략수립에 도움을 줄 것으로 사료된다.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.43
no.4
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pp.50-56
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2001
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.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.2
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pp.71-81
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2007
One of the most important hydrologic components is evapotranspiration. It is a process by which water is evaporated from moist land surfaces and transpired into atmosphere by plants. There are many methods of estimating evapotranspiration rate and its potential such as the methods of soil-moisture sampling, lysimeter measurements, water balance, energy balance, groundwater fluctuations and evapotranspiration. But it is very difficult to estimate evapotranspiration in terms of regional discrete characteristics of topography and/or vegetation. The evapotranspiration is strongly affected by ground covering vegetation, and the degree of vegetation growth. In order to grasp vegetation condition over a vast study area, NDVI (Normalized Difference Vegetation Indices) calculated from the data obtained from NOAA/AVHRR were utilized. Through multi-regression analysis, we developed a model equation to estimate the evapotranspiration using NDVIs and temperature data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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