• 한국토양비료학회지
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• 제46권1호
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• pp.16-22
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• 2013

본 연구는 우리나라 1979년~2008년까지의 기후 데이터를 활용하여 우리나라 45개 지역을 대상으로 기후변화에 따른 옥수수의 물 요구량을 산정함으로서 기존의 연구결과를 수정보완하고 옥수수의 생산성 증대와 아울러 금후 국가 물 수급계획 수립의 기초자료로 활용코자 수행하였다. 옥수수 생육기간 동안의 PET는 최소 인천의 2.56 mm $day^{-1}$로부터 최대 대구의 3.38 mm $day^{-1}$ 범위를 보였으며, 45개 지역에 대한 평균은 2.85 mm $day^{-1}$이었다. 옥수수 전 생육기간의 45지역 평균 일 물 요구량 (MWR)은 3.27 mm $day^{-1}$이었으며, G-1, G-2, G-3, G-4 및 G-5 생육단계별 각각 1.74~2.42 (평균 2.02), 2.99~4.21 (평균 3.41), 3.82~5.25 (평균 4.41), 3.05~4.31 (평균 3.48) 및 2.62~3.49 (평균 3.01) mm $day^{-1}$이었다. 옥수수 전 생육기간의 45지역 평균 총 물 요구량 (TWR)은 377.0 mm 이었으며, G-1, G-2, G-3, G-4 및 G-5 생육단계별 각각 45.37~63.04 (평균 52.56), 92.54~130.59 (평균 105.77), 76.46~105.09 (평균 88.14), 45.73~64.67 (평균 52.20) 및 68.25~90.75 (평균 78.33) mm 이었다. 또한 MWR은 G-3 생육단계에서 가장 많으며, 이는 G-3 생육단계의 작물계수 (Kc)가 타 생육기간 보다 높기 때문인 것으로 사료된다.

• 한국환경농학회지
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• 제42권3호
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• pp.211-219
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• 2023

중량식 라이시미터를 이용하여 사양질과 식질 토양에서 동계 작물인 청보리 재배 여부에 따른 양분 유출과 양분 수지를 평가하였다. 양분 유출과 관련된 지하 배수량은 식질에서 가장 많았으며, 동계 작물 재배 여부에 따른 토양 수분함량을 비교해보면 나지에서는 사양질과 식질 토양 모두 30-40%를 유지하였고, 청보리 재배구는 생육 재생기인 3-4월에 평균 증발산량이 평균 2.1-6.7 mm·day^-1이었으며, 토양 수분함량은 18.1-21.8%까지 낮아졌다. 동계작물 재배 시 봄철 생육재생기에 생체량이 증가함에 따라 증발산량도 증가하기 때문에 수분이 지상부로 이동하므로 양분의 지하유출을 예방할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 사양질 토양에서 청보리의 재배에 따른 양분수지는 비료 공급량에 비해 작물 흡수량이 많아 음의 값을 나타냈으며, 토양에 집적된 양분을 이용했을 것으로 추측된다. 따라서 동계에 적정량의 비료를 주고 사료작물을 재배하면 경지 이용률을 높이고, 양분수지를 낮추는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권7호
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• pp.503-511
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• 2017

수자원 계획 및 운영을 위한 수요량을 추정하는데 있어, 실제 이용 추세를 반영한 생활용수나 공업용수와 달리 농업용수는 용수공급시설의 규모를 결정하기 위한 방법론이 주로 적용되어 왔다. 이는 불가피하게 농업용수의 과다추정으로 이어질 수 있으며, 전체 수자원 계획의 관점에서 각 용도별 용수 수급계획의 불균형을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 기존 방법론과 비교하여 순물소모량 개념의 접근방법의 차이에 대해 고찰하였으며, 이를 제주도 전역에 적용하여 농업용수 수요량 특성을 분석하였다. 수요량 산정에 핵심적인 인자인 증발산량의 정확한 추정을 위하여 SWAT 모형을 적용하고, 제주도 지역의 지형 및 기상, 유출, 물이용 특성을 반영한 유역 모델링을 수행하였으며, 기존 물수지 결과와 비교하여 모델링 자료의 신뢰성을 평가하였다. 과거기간(1992~2013년)에 대해 제주도 전체의 수요량은 연간 427 mm로 분석되었으며, 동부와 서부 해안지역을 중심으로 상대적으로 높은 수요량을 나타내었다. 유역면적 $30km^2$ 이상인 10개 하천유역에 대해서도 연평균 수요량 및 계절별 변화 특성을 분석하였다. 또한, 장래 2020년 지역별 작물재배면적을 적용하여 10년 빈도 가뭄에 대응한 수요량을 산정한 결과 기존 제시된 수요량 대비 54% 수준으로 나타났다. 이는 수요량 산정목적에 따른 접근방법의 차이로 인해서 나타난 결과로서, 수자원 관리 및 운영의 관점에서 보면 순물소모량만큼의 추가적인 수요가 예상되지만, 실제 공급의 관점에서는 기존 수요량만큼의 시설계획이 필요하다고 판단할 수 있다. 본 연구에서 적용된 방법론 및 결과의 실무 활용을 위해서는 공학적인 검증은 물론이고 정책적 제도적인 측면에서의 합리적인 논의가 필요할 것이다.

• 한국토양비료학회지
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• 제15권4호
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• pp.213-220
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• 1982

기상자료(氣象資料)와 토양수분조건에 의하여 작물(作物)의 증발산량(蒸發散量)을 산정(算定)할 수 있는 방법(方法)을 모색(模索)하기 위하여 유효토심과 토성(土性)이 상이(相異)한 Lysimeter내(內)에서 콩-보리를 재배(栽培)하면서 1977년(年)부터 1980년(年)까지 토양수분함량(土壤水分含量)의 변화양상을 조사(調査)하였다. 증발산량(蒸發散量)은 깊이별(別) 토양수분함량(土壞水分含量) 증성자(中性子) 수분측정기(水分測定器)(Neutron moisture depth gauge)로 조사(調査)하여 물수지식에 의거(依據) 계산(計算)하였으며, 대기(大氣)의 증발요구도(蒸發要求度)는 대형(大型)팬 증발량(蒸發量)을 직접(直接) 이용(利用)하였고, 열(熱)-물 수지를 계산(計算)하는데 강우량(降雨量) 일사량(日射量) 풍속(風速)을 활용(活用)하였다. 작물(作物)의 1일(日) 증발산량(蒸發散量)은 산출기간(算出値間)에 변이(變異)가 컸으나 평균(平均)해서 보면 콩에 있어서는 파종기(播種期)에 1.6mm/일(日)에서 개화기(開花期)에 6.5mm/일(日)에서 범위(範圍)이었고, 보리에 있어서는 월동직후(越冬直後)에 0.5mm/일(日)에서 출수기(出穗期)에 4.6mm/일(日)의 범위(範圍)에 있었다. 대형(大型)팬 증발량(蒸發量)에 대한 증발산량(蒸發散量)의 비(比)(ET/Eo)는 콩에서는 0.5~1.1, 보리에서는 0.4~1.2범위이었다. ET/Eo는 토양증발인자(土壤蒸發因子)(Ke)와 작물증산인자(作物蒸散因子)(Kt)로 구분 평가하였는데 Ke는 0.02~0.60, Kt는 0~1.2 범위(範圍)로 밝혀졌다. Ke는 토양수분(土壤水分)이 낮을수록 작물피복도(作物被覆度)가 클수록 감소(減少)되는 양상(樣相)을 보였으며 Kt는 근권(根圈)의 유효수분률(有效水分率)(f)이 임계치(臨界値) 이상(以上)에서는 일정(一定)값을 보이나 그이하(以下)에서는 f에 따라 직선적(直線的)으로 감소(減少)되는데 그 변화양상(變化樣相)은 작물(作物)과 대기(大氣)의 증발요구도(蒸發要求度)에 따라 다르게 나타났다. Kt가 직선적(直線約)으로 감소(減少)되는 임계(臨界) f치(値)는 Eo가 클 경우에는 0.90~0.95, 보통일 때는 0.7정도, 낮을 때는 0.4~0.5이었다. 이상에서 밝혀진 Eo, Ke, Kt 및 f를 이용(利用)하여 콩-보리 작부(作付)에서 증발산량(蒸發散量)을 산출(算出)할 수 있도록 수식화하였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권5호
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• pp.848-852
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• 2012

도시지역의 식물에 의한 도시열섬 현상 저감 효과를 구명하기 위하여 서울, 부산, 대구, 대전, 광주, 수원 등 6개 도시지역의 근래 30년간 (1979-2008) 폭염기의 최고온도, 식물에 의한 온도 하강, 작물 증발산량, 대기오염 방지 기능 등을 조사 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 서울, 수원 등 6개 도시의 30년간 (1979-2008) 년 중 폭염기인 7월 하순과 8월 상순의 순 평균최고기온의 평균값은 $35.03^{\circ}C$ 이었다. 2. 6개 도시의 폭염기 (7월하순 - 8월상순) 동안 벼와 콩의 최대 일평균증발산량은 각각 $6.86ton\;10a^{-1}day^{-1}$ 및 $6.00ton\;10a^{-1}day^{-1}$ 이었다. 3. 수원시 중심지에 위치한 도시 농경지의 도시열섬 저감 효과의 지표로 볼 수 있는, 벼 및 콩 군락의 온도와 기온과의 차이는 각각 $10.5^{\circ}C$ 및 $3.0^{\circ}C$ 이었다. 4. 안성시 외각에 위치한 도시농경지에서 폭염기간 동안벼 및 콩 군락과 대기의 온도 차이는 각각 평균 $2.6^{\circ}C$ 및 $2.2^{\circ}C$ 이었다. 5. 2012년 년 중 최고 폭염일 (8월 5일)의 수원시 중심지에 위치한 도시 정원 식물 체 잎 표면온도는 대기온도 대비 $2.0^{\circ}C$, 도시건물 외벽 대비 $14.5^{\circ}C$ 더 낮았다. 6. 수원시 중심지의 식물에 의한 도시열섬 저감효과를 전력량으로 비교하면 벼 5,250. 콩 2,200, 도시정원 식물 $1,000MW\;day^{-1}$ 이었다. 7. 수원시 중심지 폭염기의 작물 증발산량과 잠열에 의한 도시 열섬 현상 저감 효과를 원유의 양으로 비교하면, 벼 462.9, 콩 401.4 L원유 $10a^{-1}day^{-1}$ 이었다. 8. 수원시 중심지 폭염기의 작물에 의한 $CO_2$ 흡수량은, 벼 20.27, 콩 $15.54kg\;CO_2\;10a^{-1}day^{-1}$ 이었다. 9. 수원시 중심지 폭염기의 작물에 의한 $O_2$ 발생량은 벼 14.74, 콩 $11.30kg\;O_2\;10a^{-1}day^{-1}$ 이었다. 10. 수원시 중심지 폭염기의 작물에 의한 오존 농도 저감 효과는 벼 21.0, 콩 8.8 및 도시정원 식물 4.0 ppb 이었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제25권3호
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• pp.231-241
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• 1992

벼 군락(群落)의 미기상요소(微氣象要素)들이 증발산(蒸發散)에 미치는 영향(影響)과 그들의 상호관련(相互關聯)을 구명(究明)하고자 1989년(年)에 기상청(氣象廳) 수원기상대(水原氣象臺) 포장(圃場)에서 대청벼와 삼강벼를 공시(供試)하여 종관기상(綜觀氣象), 군락(群落)의 미기상(微氣象)과 증발산량(蒸發散量), 작물(作物)의 건물생산량(乾物生産量) 등을 측정(測定) 조사(調査)하고, 증발산량(蒸發散量)의 생육시기별(生育時期別) 변화(變化)와 기상요소(氣象要素)의 영향(影響)을 검토(檢討)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 벼 군락(群落)의 증발산량(蒸發散量)은 증발계(蒸發計)의 증발량(蒸發量), 기온(氣溫), 일사량(日射量), 일조시수(日照時數), 초관부(草冠部) 상단(上端)의 공기(空氣)와의 포차(飽差), 수온(水溫) 등의 순(順)으로 상관계수(相關係數)가 높았다. 2. 벼 군락(群落)의 증발산량(蒸發散量)과 측정증발량(測定蒸發量)과의 관계(關係)는 소형증발계(小型蒸發計)의 증발량(蒸發量)에 비하여 Class A 증발계(蒸發計)의 증발량(蒸發量)이 더욱 밀접한 상관관계(相關關係)를 보였다. 3. 벼 군락(群落)의 증발산량(蒸發散量)과 증발량(蒸發量)과의 관계(關係)에서 대청벼 보다 삼강벼의 상관계수(相關係數)가 더욱 높은 품종간차이(品種間差異)를 보였다. 4. Class A 증발계(蒸發計)로 측정(測定)된 증발량(蒸發量)에 대한 벼 군락(群落)의 증발산량(蒸發散量)의 비(比)는 전생육기간(全生育期間)을 통(通)하여 1.0이상이었으며, 8월(月) 하순(下旬)에는 1.9로서 최고(最高)에 달하였다. 5. Class A 증발계(蒸發計)의 증발량(蒸發量)은 소형증발계(小型蒸發計)에 의한 측정치(測定値)의 0.719배(倍)이었다. 6. 증발산량(蒸發散量)은 순복사량(純輻射量)보다는 태양(太陽)에너지 복사량(輻射量)과의 상관(相關)이 높았으며, 순복사량(純輻射量)은 태양(太陽)에너지 복사량(輻射量)의 0.66배(倍)이었다. 7. 최고기온(最高氣溫)은 평균기온(平均氣溫)보다 작물(作物)의 증발산량(蒸發散量)과의 상관(相關)이 높았고, 6m 높이의 풍속(風速)과는 정(正)의 상관(相關)을 보였지만, 강우일(降雨日)을 제외한 경우 상대습도(相對濕度)와의 상관계수(相關係數)는 매우 낮았다. 8. 기상요소(氣象要素)를 자료(資料)로 증발산량(蒸發散量)을 추정(推定)하기위하여 작성된 회귀(回歸)모델은 $ET=-5.3594+0.7005_{pan}A+0.1926T_{mean}+0.0878_{sol}+0.025RH$이었고, 이 모델에 의한 추정치(推定値)는 실측치(實測値)와 거의 일치(一致)($R^2=0.607$)하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.299-311
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• 2006

본 논문은 비산출률을 모르는 관측정에서 지하수함양량을 산정하기 위해 물수지분석법의 매개변수를 지하수위상 승량으로 추정하는 방법을 제시하고, 제주도 북부지역의 2개 관측정에 적용하였다. 식생근계의 토양에 대한 물수지가 일단위로 분석되었다. 직접유출랑은 SCS방법으로 계산하고, 실제증발산량은 Penman-Monteith식으로 산정한 잠재증발산량에 작물계수와 수분스트레스계수를 곱하여 산정하였다. 강수량과 이전 토양수분량에서 직접유출량과 잠재증발산량을 제하였으며 토양수분보유능을 초과하는 수량을 지하수함양으로 보았다. SCS 유출곡선지수, 토양수분 보유능, 작물계수 등의 매개변수는 강우사상 동안의 함양량과 지하수위상승량의 선형관계를 이용하여 추정하였다. 관측정이 위치한 지점에서 출현가능한 비산출률의 최대한계값($n_m$)을 강수량과 지하수위상승량 관계로부터 유도하였다. 관측된 지하수위상승량과 함양량 계산값의 선형관계로부터 비산출률과 결정계수($R^2$)를 산정하고, 계산된 비산출률이 최대한계값($n_m$)이내에 위치하며 $R^2$이 가장 큰 매개변수값을 모의를 통하여 선정하였다. 사례지역에 적용한 결과 추정된 매개변수로 산정한 함양량이 지하수위상승량의 변동을 81%이상 설명하는 것으로 나타나 지하수위 자료는 지하수함양량 산정을 위한 물수지분석법의 매개변수 추정에 유용한 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권1호
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• pp.1-10
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• 2022

논으로 공급되는 관개용수는 필지에서의 증발산량 및 지하침투량과 용배수로를 통한 자연적 및 인위적인 배수량으로 소비된다. 관개 회귀수량은 관개를 통해 농경지에 공급된 수량 중에서 증발산에 의해 소비되지 않고 침투 또는 배수 등을 통해 하천으로 회귀되는 수량이다. 논 관개 회귀수량은 농업용수의 건전한 물순환 관리에 중요한 역할을 하며, 유역의 용수공급계획, 하천유황의 예측, 관개용수의 사용량 결정, 하천수질관리 및 농업유역의 수문모델링 등에 중요한 인자로 작용한다. 본 연구에서는 강원도 원주시 흥업저수지를 대상으로 단일 수원공 및 농업유역 단위의 회귀율을 추정하기 위하여 2017년부터 2020년까지 모니터링 및 EPA-SWMM (Environmental Protection Agency-Storm Water Management Model) 모델링을 수행하였다. 기상자료, 저수율, 관개수로 실측 유량자료를 입력하여 평야부의 관개수로 네트워크 모델 기반 SWMM 모델링을 수행하였으며, 용배수로별 공급량과 배수량을 산정하였다. 2020년 실측 저수율, 용배수로 유량 모니터링 데이터를 활용하여 SWMM 모델의 적용성을 검증하였으며, 평야부 수혜면적의 용배수로 네트워크를 구성하여 저수지로부터 공급된 관개량 중 배수로를 통해 하천으로 유입되는 신속회귀수량 및 회귀율을 추정하였다. 흥업저수지의 회귀수량 산정 결과 2017년부터 2020년까지의 연평균 신속회귀수량 및 회귀율은 각각 2,407,000 m³, 53.1%로 추정되었으며, 대상 저수지의 시점부 및 취입보 공급량, 수로부 배수량, 회귀수량 산정 결과를 활용하여 소규모 단일유역인 농촌유역의 물순환 특성 분석을 수행하였다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제11권1호
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• pp.65-76
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• 2006

본 논문은 지하수함양의 공간분포를 분석할 수 있는 격자기반의 토양물수지방법을 제시하고, 제주도의 외도천유역에 적용하였다. 유역을 격자로 분할하고, 각 격자의 5년 동안의 물수지를 일단위로 계산하였으며, 격자의 일별 강수량은 10개 지점의 강수량자료로 보간법에 의해 산정하였다. SCS유출곡선지수, 토양수분보유능, 작물계수 등 매개변수의 분포는 토양과 토지이용특성에 대한 GIS분석으로 부터 구하였다. 유출곡선지수는 하천유출량 관측자료로 보정하였다. 사례유역에 대한 분석결과 강수량은 표고가 증가함에 따라 1,665 mm/년부터 3,382 mm/년까지 증가하며 지하수함양량은 강수량이 증가함에 따라 372 mm/년부터 2,576 mm/년까지 증가한다. 강수량이 상대적으로 적은 지역에서 유출율과 증발산율이 다른 지역보다 더 크기 때문에 지하수함양이 강수, 직접유출, 증발산, 지하수함양과 같은 물수지 성분 중에서 공간적인 변이가 가장 큰 것으로 나타나고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.185-185
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• 2019

Sustaining future wheat production is challenged by anthropogenically forced climate warming and drying led by increased concentration of greenhouse gases all around the globe. Warming stresses, originating from the elevated $CO_2$ concentration, are continuously reported to have negative impacts on wheat growth and yield. Yet, elevated $CO_2$ concentration, despite being disparagingly blamed for promoting warming, is also associated with a phenomenon called $CO_2$ enrichment; in which wheat yield can improve due to the enhanced photosynthesis rates and less water loss through transpiration. The conflicting nature of climate warming and $CO_2$ enrichment and their interplay can have specific implications under different environments. It is established form the field and simulation studies that the two contrasting phenomena would act severely in their own respect under arid and semi-arid environments. Wheat is a dietary staple for masses in Pakistan. The country's wheat production system is under constant stress to produce more from irrigated agricultural lands, primarily lying under arid to semi-arid environments, to meet the rapidly growing domestic needs. This work comprehensively examines the warming impacts over wheat yield and water productivity (WP), with and without the inclusion of $CO_2$ enrichment, under semi-arid environment of Punjab which is the largest agricultural province of Pakistan. Future wheat yields and WPs were simulated by FAO developed AquaCrop model v 5.0. The model was run using the bias-correction climate change projections up to 2080 under two representative concentration pathways (RCP) scenarios: 4.5 and 8.5. Wheat yield and WPs decreased without considering the $CO_2$ enrichment effects owing to the elevated irrigation demands and accelerated evapotranspiration rates. The results suggested that $CO_2$ enrichment could help maintain the current yield and WPs levels during the 2030s (2021-2050); however, it might not withhold the negative climate warming impacts during the 2060s (2051-2080). Furthermore, 10 - 20 day backward shift in sowing dates could also help ease the constraints imposed by climate warming over wheat yields and WPs. Although, $CO_2$ enrichment showed promises to counteract the adverse climate warming impacts but the interactions between climate warming and $CO_2$ concentrations were quite uncertain and required further examination.