• 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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• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1067-1071
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• 2008

장기적인 수자원정책을 수립하기 위해서는 강수, 증발산, 유출 등의 물수지의 변동성을 평가하는 것이 중요하다. 특히 기후변화로 인한 기온 증가는 증발산량에 영향을 미칠 것이다. 따라서 기후변화에 따른 수자원의 영향을 신뢰성 있게 평가하기 위해서는 증발산량의 산정방법에 대한 불확실성을 평가하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 다섯 가지의 증발산량 산정방법에 대해 기온 및 강수변화에 따라 증발산량 계산과 유출량산정에 미치는 영향을 평가하였다. 안동댐 유역에 대해 준분포형 수문모형인 SLURP를 이용하여 기온과 강수변화에 따른 5가지 증발산량 산정방법의 민감도를 분석하였다. SLURP 모형에서는 Penman-Monteith method, Morton CRAE method, Spittlehouse/Black method, Granger method, Linacre method의 다섯 가지방법을 제시하고 있고, 관측 자료에 대해 검 보정을 수행한 결과 5개의 증발산량 산정법 모두 안동댐 유역에 대해 잘 모의하는 것으로 나타났다. 기온과 온도를 변화시킨 합성시나리오에서 Linacre 방법이 다른 방법들과 비교하여 높은 민감도를 나타내었는데 증발산량 산정법별 구조적 차이가 원인 것으로 판단되어 추가적인 연구가 진행 중이다. 결과적으로 각 증발산량 산정방법에 따른 민감도 차이는 기후변화 영향평가 결과의 불확실성을 제시하는 척도가 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.415-415
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• 2020

국내 농업용수 수요량 산정에 있어서 논벼 수요량은 수정 Penman (Modified Penman: MP) 방법에 의한 증발산량을 기반으로 산정하고 있으나, 최근 국제식량농업기구 (Food and Agriculture Organization of the United Nations: FAO) 및 국내 농진청 등에서는 Penman-Monteith (PM) 방법에 의한 증발산량 산정방법을 채택하고 있다. 따라서 본 연구에서는 논벼 수요량 산정에 있어 우리나라 실제 현장여건에 적합한 논벼 증발산량 산정 방법을 제안하고자 기존에 적용하고 있는 MP 방법과 최근에 국내외적으로 제안되고 있는 PM 방법에 의한 논벼 수요량 산정 결과를 실질적으로 벼 생산에 공급된 저수지 공급량 자료와 비교 분석을 통해 현장 적용성을 평가해 보았다. 이를 위해 본 연구에서는 농진청에서 PM 증발산량 작물계수를 도출한 현장실험지구를 포함하는 호남지역을 대상으로 저수지 100 만톤 이상의 한국농어촌공사 관리지역 중 농업용수 공급량 자료가 신뢰성 있는 대표지구를 선정하였다. 농업용수 실제 공급량 자료를 기반으로 두 증발산량에 의한 논벼 수요량 산정 결과를 비교 분석한 결과, MP 방법에 의한 수요량이 PM 방법에 의한 수요량 보다 높게 나타났으며, 따라서 MP 방법에 의한 수요량이 PM 방법에 의한 수요량 보다 농업용수 공급량과의 차이가 작게 나타나는 경향을 보였다. 대체적으로 강우량이 적은 지역에서 농업용수 공급량 및 논벼 수요량이 높게 나타났으며, 이러한 결과는 공급량과 수요량간의 관계에도 영향을 미쳐 강우량이 많은 지역에서 강우량이 적은 지역에 비해 농업용수 공급일수가 감소함으로써 공급량과 수요량과의 차이가 적어지는 경향을 보였다. 본 연구 결과로 농업용수 공급량을 기준으로 논벼 수요량 산정에 있어 증발산량 산정방법은 안정적인 농업용수 공급계획과 수리시설 설계에서의 이수안전도 확보차원에서 MP 방법을 채택하는 것이 더 바람직 할 것으로 사료된다. 추가적으로 논벼 수요량 산정은 증발산량 산정방법 외에도 유효우량 산정방법, 수로손실, 재배관리손실 등의 다양한 관련 인자들의 영향을 받기 때문에 증발산량 산정방법과 더불어 이들 인자들에 대해서도 종합적인 평가를 실시하여 논벼 수요량 산정 결과의 신뢰성 확보가 요구된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.6-6
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• 2016

최근 전 지구적인 기후 변화에 따라 수문 순환을 이루고 있는 다양한 수문 기상 인자들의 변동성에 영향을 미치고 있다. 특히, 증발산은 수문순환을 구성하는 중요한 인자로서 대기와 지표간의 상호 작용을 파악하기 위해서는 이에 대한 정확한 이해 및 산정이 필수적이다. 일반적으로 증발산량을 산정하기 위해서 증발 접시 및 에디 공분산 기반 플럭스 타워에서 관측된 지점 자료만을 이용하여 증발산량의 변동성을 파악하는 연구들이 수행되어왔다. 그러나 지점 자료만을 이용하여 증발산량을 산출하게 되면 공간적인 변동성을 파악하는데 있어서 한계점이 발생하게 된다. 이러한 제약 사항을 해결하기 위해서, 인공위성 기반의 수문 기상인자를 물리식 기반 증발산량 산정식의 입력 자료로 구축하여 증발산량을 산정하고 이에 대한 시 간적인 변동성을 파악하는 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 인공위성 기반 증발산량 산정 알고리즘의 대표적인 예로 공기동역학적 항과 에너지 수지 항들을 동시에 고려할 수 있는 Penman-Monteith 방법을 근간으로 수정하여 만들어낸 Remote Sensing based Penman-Monteith (RS-PM) 알고리즘이 있다. 그러나 RS-PM 기반의 증발산량 경우 태양복사열, 풍속, 온도, 습도와 같은 많은 수문기상인자들이 입력 자료를 요구한다. 이에 따라, 본 연구에서는 기존의 방법에 비해 상대적으로 적은 입력 자료를 사용하는 Modified Satellite-Based Priestley-Taylor (MS-PT) algorithm의 적용성을 평가하기 위해 MODerate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 이용하여 한반도에서 순복사에너지 (Net radiation) 및 실제 증발산량 (Actual evapotranspiration)을 산정하였다. 또한, 이에 대한 검증을 위해 청미천 유역에 설치되어있는 에디 공분산 기반 플럭스 타워에서 관측된 순복사 에너지 및 실제 증발산량에 대한 통계적 검증을 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.470-470
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• 2015

본 연구의 목적은 위성영상 기반의 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land) 모형과 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 수문모형을 용담댐 유역($922.3km^2$)에 적용하여 증발산량을 산정하고 모형 간 공간 증발산량의 비교를 통해 각 모형의 적용성을 평가하는데 있다. 이를 위해 SEBAL모형의 입력자료로 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectrometer) Product 중 Normalized Distribution Vegetation Index(NDVI), Albedo 영상을 2012년부터 2013년까지 월단위로 구축하고, 일단위의 Land Surface Temperature(LST) 영상을 구축하였다. 지형자료로는 Digital Elevation Model(DEM)과 Land use를 구축하였으며 SEBAL 모형의 구동을 위한 위성영상 및 지형자료는 500 m의 공간해상도로 재구축하였다. SWAT 모형의 모의를 위해 기상 및 유량 자료를 2000년부터 2013년까지 일단위로 구축하였고, DEM, Land use, 토양도의 지형자료를 30 m의 공간해상도로 구축하였다. SWAT 모형의 유출 검보정 후 수위관측소 지점에서 평균 $R^2$를 산정한 결과 도치(0.80), 동향(0.72), 석정(0.64), 주천(0.80), 천천(0.80), 용담댐(0.72)로 높은 상관성을 나타냈으며, 유출 검보정 후 SWAT 모형의 증발산량 모의 결과를 바탕으로 SEBAL 모형과의 공간 증발산량을 비교하였다. 두 모형의 증발산량은 SEBAL 모형의 경우 지형에 따라 SWAT 모형은 토양 특성에 따라 분포하는 경향이 다르게 나타났다. SEBAL 모형은 주로 저지대에서 증발산량이 높게 산정되며 고지대로 갈수록 감소하여 증발산량이 지형의 고저차에 따라 분포하는 모습을 보였다. SWAT 모형은 토양 특성에 따라 증발산량이 분포하며 유역 내에서 뚜렷한 차이를 나타내지는 않았다. 월별 총 증발산량은 SWAT 모형의 경우 7~8월에 약 90 mm/mon로 가장 높게 나타나고 1~2월은 0 mm/mon로 계절별 변화폭이 컸으나, SEBAL 모형의 경우 5~6월에 증발산량이 약 60 mm/mon로 가장 높게 나타났고 계절별 변화 폭이 SWAT 모형에 비해 적은 모습을 보였다. 이는 위성영상을 기반으로 하는 SEBAL 모형의 특성상 장마 기간에 해당하는 7~8월은 구름으로 인해 일사량이 적게 계산되고, 그 결과 5~6월에 비해 증발산량이 작게 산정되는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.119-119
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• 2023

본 연구에서는 Terra MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상과 토양수분 부족지수(Soil Water Deficit Index, SWDI)를 이용하여 2012년부터 2022년까지 한반도 전국의 1km 공간 증발산량을 산정하였다. 공간 증발산량을 산정하기 위한 과정은 크게 두 가지로 구분된다. 첫 번째로 MODIS의 LST(Land Surface Temperature), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), 선행강우 및 무강우 누적일수를 이용해 1 km 공간 토양수분을 산정하였다. 농촌진흥청 토양수분관측망 자료 중 토지피복, 토양 속성을 고려하여 선정된 70개소 토양수분 실측데이터와 비교한 결과 지점별 평균 R² 0.63~0.90으로 유의미한 상관성을 나타내었다. 산정된 공간 토양수분은 생장저해수분점과 초기위조점의 관계를 이용한 SWDI로 변환하였다. 두 번째로 순 복사량, 기온 및 NDVI의 적은 수문인자를 통해 증발산량 산정이 가능한 MS-PT(Modified Satellite-based Priestley-Taylor) 모형을 기반으로 계절별 식생과 토양수분 상태를 고려하여 1 km 공간 증발산량을 산정하였다. MS-PT 모형에서 가정한 대기 증발 변수 Diurnal temperature (DT)와 지표 수분의 상관성 문제를 해결하기 위해 DT를 SWDI로 적용하였다. 모형 결과의 검증을 위해 국내 플럭스 타워 (설마천, 청미천, 덕유산) 증발산량 관측자료와의 결정계수(Coefficient of determination, R²), RMSE(Root Mean Square Error) 및 IOA(Index of Agreement)를 산정하였다. 본 연구의 결과로 생산되는 국내 증발산량의 시, 공간적 변동성은 증발산량을 통한 수문학적 가뭄지수 및 급성 가뭄을 파악하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.