• 한국토양비료학회지
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• 제39권5호
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• pp.274-279
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• 2006

FAO에서는 세계의 증발산량을 동일한 방식으로 산정하기 위해 다양한 형태의 모형들을 소개하고 각국이 적용하도록 권고해왔으며 최근에는 Penman-Monteith(PM) 모형을 증발산 산정에 이용하도록 하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 기상요소와 작물 생장을 고려해 시간별 또는 일별로 증발산량의 정량화가 가능한 FAO PM 모형의 증발산량 계산에 이용되고 있는 다양한 기상요소들을 평가하고자 하였다. 측정 장비를 통해 얻어진 순복사량과 지중열류량, 수증기압, 풍속, 기온 등의 기상요소를 PM 모형계산식 (2)부터 (9)까지의 과정에 적용해 보았다. 초지에서 측정한 알베도의 평균값은 0.20이고 최대는 0.23, 최소는 0.12를 나타내 평균값은 FAO PM에서 잔디의 반사율인 0.23보다 다소 낮은 값을 보였다. 측정 알베도에 의한 순복사량과 잔디의 알베도(0.23)를 이용한 순 복사량을 비교해보면 결정계수는 0.97과 0.95, 표준오차는 0.74와 0.80이었으나 예측 값은 실제 값에 직선의 상관을 이루며 회귀식의 유의성이 인정되었다. 지중열류량의 FAO PM에서의 영향정도를 판단하기 위해 지중 5cm 깊이에서 측정한 지중열류($G_{5cm}$)와 지표면 보정식에 의해 보정된 지중열류량($G_{0cm}$)을 지중열류량이 0일 때의 (G=0) RET 값과 비교하연 G=0일 때의 RET는 $G_{5cm}$에서의 RET보다 3-5 mm 범위에서 약간 크게 예측하고, $G_{0cm}$에서의 RET 보다는 5mm 이상에서 약간 작게 예측하나 두 경우 모두 거의 일치하는 경향이었다. 측정된 순복사와 $G_{0cm}$에 의한 RET를 지중열류량을 모두 0으로 했을 때 측정 순복사에 의해 얻어진 RET(I), 측정된 에 의해 예측된 순복사로 계산한 RET(II), ${\alpha}=0.23$을 대입하여 구한 순복사로 계산한 RET(III)와 비교했을 때 I, II, III의 결정계수와 표준오차 및 p값은 측정 순복사량과 $G_{0cm}$에 의한 RET를 비교적 잘 설명하고 있으나, II와 III처럼 알베도 값과 일사량 및 식 (3)~(9)를 이용해 얻어진 순복사량을 이용해 RET를 계산할 때는 Table1에 나타나 있는 회귀식을 이용해 이를 보정해주어야 RET 계산의 오차를 줄일 수 있을 것이다. 이상의 결과를 종합하면 FAO PM 모형에 이용되는 기상요소들을 측정할 수 없을 때는 지표면 복사율을 나타내는 지중열류 값은 0으로 산정하고 순복사량 예측 값과 잔디의 지표면 반사율 또는 알려진 작물의 반사율을 이용해 RET를 계산하는 것이 가능할 것이다.

• 한국농공학회논문집
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• 제52권5호
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• pp.1-9
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• 2010

Evapotranspiration (ET) is one of the basic components of the hydrologic cycle and is essential for estimating irrigation water requirements. In this study, artificial neural network (ANN) models for reference crop evapotranspiration ($ET_0$) estimation were developed on a monthly basis (May~October). The models were trained and tested for Suwon, Korea. Four climate factors, daily maximum temperature ($T_{max}$), daily minimum temperature ($T_{min}$), rainfall (R), and solar radiation (S) were used as the input parameters of the models. The target values of the models were calculated using Food and Agriculture Organization (FAO) Penman-Monteith equation. Future climate data were generated using LARS-WG (Long Ashton Research Station-Weather Generator), stochastic weather generator, based on HadCM3 (Hadley Centre Coupled Model, ver.3) A1B scenario. The evapotranspirations were 549.7 mm/yr in baseline period (1973-2008), 558.1 mm/yr in 2011-2030, 593.0 mm/yr in 2046-2065, and 641.1 mm/yr in 2080-2099. The results showed that the ANN models achieved good performances in estimating future reference crop evapotranspiration.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.178-183
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• 2004

수문학적 모형들은 지구 물 순환에 있어서의 지표 성분을 모의하고 기후의 변화나 변동이 수자원에 미치는 영향을 평가하는데 메카니즘을 제공한다. 이러한 모형들에 있어서 증발산량(Evapotranspiration, ET)은 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 SLURP 모형에서 증발산량 산정을 위하여 제시하고 있는 FAO Penman-Monteith, Motorn CRAE(Complementary Relationship Area Evapotranspiration), Spittlehouse-Black, Granger, the Linarce 등, 5 종류의 모형에 대하여 각각의 모형이 일 하천유출량에 미치는 영향을 분석해 보았다. 또한, 각 증발산 방법과 SLURP 모형의 매개변수와의 민감도 분석을 실시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1939-1942
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• 2007

본 연구에서는 도시화와 지형 및 지리조건에 따른 기상변화가 FAO Penman-Monteith 기준 잠재증발산량에 미치는 영향을 파악하고자 한다. 또한 기상변화가 FAO Penman-Monteith 기준 잠재증발산량공식의 에너지항 및 공기동력항에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구를 위하여 적용된 연구지역은 서울을 비롯한 56개 수문기상 관측지점으로써 도시화과정을 분석하기 위하여 반경 10 km를 중심으로 $314\;km^2$에 해당하는 면적을 연구지역으로 설정하였다. 연구 지역의 도시화정도를 판단하기 위하여 토지이용현황을 분석하였다. 분석결과에 의하면 대부분의 연구지역에서 잠재증발산의 변화정도는 도시화율의 정도에 따라서 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 잠재증발산량의 변화정도는 도시화율이 클수록 큰 변화를 보이고 있다. 분석결과에 의하면 잠재증발산량의 변화는 도시화가 진행됨에 따라서 도시지역 내 열섬현상에 따른 기온상승과 도시지역의 주거지면적 증가에 따른 습도의 감소영향 그리고 풍속의 감소에 따른 것으로 보이며, 특히 습도의 감소가 잠재증발산량에 가장 크게 영향을 미치고 있다. 또한 도시지역 내의 일사량 감소에 따른 순단파복사량의 감소나 기온상승에 따른 순장파복사량의 증가에 의해서 영향을 받는 것으로 보인다. 또한 연구지역의 지리 및 지형조건이 잠재증발산량에 미치는 영향을 분석한 결과 56개 연구지역의 잠재증발산량에 미치는 요인은 주로 도시화에 따른 기상변화와 해안 근접성인 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.129-133
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• 2009

본 연구에서 소개할 SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) (Bastiaanssen, 1995) 모형은 Landsat이나 NOAA 또는 MODIS 같은 원격탐사 위성으로부터 획득한 디지털 이미지 데이터(위성영상)를 이용하여, 지표에서 일어나는 증발산과 기타의 에너지 교환을 계산하는 이미지-프로세싱 모델이다. SEBAL 모형은 1995년 Bastiaanssen에 의해 처음 제안되었고, 미국의 Idaho 주립대학과 Idaho Department of Water Resources에서 NASA와 기업의 지원을 받아 활발히 연구 되었으며, 25개의 sub model들을 이용하여 지표의 증발산량과 기타 여러 에너지 교환을 계산한다. 여기서, 열적외선 방사, 표시 및 근적외선 측정은 Landsat 또는 기타 여러 위성영상을 통해 얻을 수 있으며, SEBAL 모형은 이러한 자료를 활용한다. 모형에서의 증발산량(ET)은 에너지 균형원리를 통해 pixel-by-pixel을 기준으로 계산되며, 본 연구에서 SEBAL 모형은 한강 유역 내의 경안천 유역 증발산량 map 생성을 위해 6개년도 지점 Landsat 위성영상을 이용하어 추정되었다. 연구의 목적은 SEBAL 모형을 통해 생성 된 30m 해상도의 공간 증발산량 map의 활용성 평가와 검증이며, 검증을 위해 FAO Penman-Monteith 공식을 이용하여 추정된 증발산량 값을 이용하였다. 그 결과, 오차가 2.7% 이내로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.128-128
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• 2019

증발산량은 수표면이나 토양면에서 수증기의 형태로, 대기중으로 방출되는 증발량과 식물의 엽면을 통해 지중의 물이 대기 중으로 방출되는 증산량의 합으로, 기상학과 수문학에 사용되는 중요한 농업기상 매개 변수이다. 증발산량을 관측하는 방법으로는 라이시미터 (Lysimeter)와 같은 관측장비를 통해 실제 증발산량을 측정하는 방법과, FAO-56 Penman-Monteith (PM)과 같은 증발산량 추정 알고리즘을 이용하여 산출하는 방법이 있다. 국내의 경우 기상관측소에서 수집한 데이터를 이용하여 증발산량 추정공식을 통해 증발산량을 산정하는 연구가 이루어졌으며, 위성영상에 기반하여 증발산을 추정하려는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 미국 항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration, NASA)에서 추진하는 위성을 이용한 지구 전역의 장기관측 계획 EOS (Earth Observing System)에 의해 발사된 지구 관측 위성인 MODIS Terra 위성에서 제공되는 MOD16A2 위성영상을 사용하였다. MOD16A2 위성영상은 2001년부터 현재까지 500m의 픽셀 단위로 제공되는 8일 간격의 전지구 규모의 위성영상으로, 본 연구에서는 우리나라 관측소에서 관측된 기상인자를 PM 공식에 입력하여 산정된 증발산량 값과 MOD16A2 위성영상 데이터를 비교하여 우리나라 MOD16A2 위성영상 적용성 및 밭작물 가뭄분석에 적용하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제11권3호
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• pp.111-117
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• 2009

포도 증발산량 예측에 FAO PM 공식을 활용하고자, 수원지역에 포도 수체 증발산량을 측정하고 포도 기본 작물계수($K_{cb}$)를 산정하였다. 수원지역에서 엽면적 지수가 2.2로 가장 높은 시기인 8월에 포도 증발산량을 조사한 결과, 캠벨얼리는 평균 $2.41mm\;day^{-1}$, 최고 $2.68mm\;day^{-1}$이고 거봉은 평균 $2.22mm\;day^{-1}$, 최고 $2.55mm\;day^{-1}$ 이었다. 포도 증발산량 측정값과 FAO PM 기준증발산량 계산값을 이용하여 포도 기본작물계수($K_{cb}$)를 산정한 결과, 포도 엽면적 지수가 2.2인 시기에 캠벨얼리에서는 평균 0.49, 최고 0.72이고 거봉에서는 평균 0.45, 최고 0.64로 산정되었다. 수원지역에서 포도 캠벨얼리와 거봉의 시기별 엽면적 지수를 조사한 결과, 4월은 0.15, 5월은 0.5, 6월은 1.4, 7월부터 9월까지 2.2, 10월은 1.5인 것으로 조사되었으며, 포도 엽면적 지수를 이용하여 포도 시기별 기본작물계수를 산정한 결과, 캠벨얼리의 경우에 4월은 0.03, 5월은 0.11, 6월은 0.31, 7, 8, 9월은 0.49, 10월은 0.33으로 산정되었으며 거봉의 경우에도 그 크기와 계절변화가 크게 다르지 않았다. 포도 시기별 증발산량은 포도 기본작물계수에 FAO PM 공식으로 기준증발산량 계산값을 곱하여 계산된다. 따라서 본 연구에서 산정된 포도 생육시기별 기본작물계수는 포도 생육시기별 증발산량을 보다 정확하게 계산하는데 유용하게 이용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.987-991
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• 2008

본 연구에서는 과거 제안된 5가지의 기준증발산식으로부터 산정된 증발산량과 pan 증발량을 이용하여 상관분석을 실시하였고 pan 계수를 산정하였다. 또한 우리나라 21개 기상관측지점에서 과거 제안된 5가지의 기준증발산식들을 비교하고 그 유사성을 알아보았다. 비교 검토된 기준증발산식은 4가지 방법으로 분류하였으며, 분류된 방법 중에서 각기 대표적인 기준증발산량 산정식을 선정하여 적용하였다. 적용된 기준증발산식은 에너지와 공기동력항의 조합법에 근거한 Penman 식, 단일근원법에 근거한 FAO Penman-Monteith(FAO P-M) 식, 복사자료를 이용한 방법인 Makkink 식과 Priestley-Taylor 식, 그리고 기온자료에 근거한 방법인 Hargreaves 식 등이다. 연구지역 선정을 위하여 기상관측지점이 있는 지역의 지리 및 지형조건을 고려하였다. 사용된 기상자료는 1970년부터 5년 간격으로 8개년의 일별 기상자료를 사용하였다. 적용결과는 수치 및 시계열 도시방법을 통하여 비교하였다. 분석결과에 의하면 대부분의 지역에서 기준증발산식과 pan 증발량과는 0.9 이상의 높은 상관관계를 보이고 있으나, pan 증발량과 비교하여 회귀식의 경사가 1.0보다 크거나 작은 경향을 보이고 있다. 전국 21개 연구지역 중에서 12개 지역에서 대기온도자료에 기초한 Hargreaves 식이 FAO P-M 식과 가장 유사한 것으로 나타났는데, 이들 지역은 대구지역을 제외하고 해안지역에 위치하고 있다. 반면에 내륙에 위치한 8개 지역에서 복사량자료에 기초한 Priestley-Taylor 식이 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권9호
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• pp.701-715
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• 2020

본 연구에서는 FAO-56 Penman-Monteith (FAO PM)를 비롯하여 Hamon, Hansen, Hargreaves-Samani, Jensen-Haise, Makkink, Priestley-Taylor, Thornthwaite 등 총 8가지 기준증발산량 산정방법을 이용하여 전국 기상청 ASOS 지점을 대상으로 각 방법에 따른 기준증발산량을 산정하여 비교하였다. 또한 가장 신뢰성이 높은 것으로 알려진 FAO PM값을 기준으로 나머지 7가지 방법에 의한 월별 편차를 분석하여 지점별 월별 보정계수를 도출하고, 보정에 따른 개선효과를 평가하였다. 먼저 각 방법의 기본계수를 적용하여 기준증발산량을 산정한 결과, 방법에 따라 큰 편차를 나타내었으며 Hansen 방법이 상대적으로 FAO PM과 유사한 것으로 나타났다. 반면, Hamon과 Jensen-Haise 방법은 여름철을 중심으로 타 방법대비 매우 큰 값을 보였으며, FAO PM과의 편차도 크게 나타났다. 지역별로는 동해안 일부지역을 제외하고 대부분의 지역에서 FAO PM과 비교하여 기준증발산량을 과다하게 산정하는 것으로 분석되었다. FAO PM 결과와의 편차를 기반으로 지점별 월별 최적화된 보정계수를 도출하고 기준증발산량을 다시 비교한 결과, 지점에 따라 보정 전에 -46 mm~+88 mm의 범위를 보였던 월 평균값은 보정 후 -11 mm~+1 mm로 나타났으며, 연 평균값도 -393 mm~+354 mm (보정 전)에서 -33 mm~+9 mm (보정 후)로 보정을 통하여 편차가 크게 감소되었다. 또한, 기온자료만을 이용하는 Hamon, Hargreave-Samani, Thornthwaite 방법들도 보정을 통하여 FAO PM과 큰 차이없는 결과를 도출하였다. 특히 기온기반의 방법들은 기후변화 시나리오 중 상대적으로 불확실성이 낮은 기온자료만을 이용하여 미래의 장기간의 기준증발산량을 전망하거나, 월 또는 계절예측 기온정보를 이용하여 수개월간의 기준증발산량을 예측하는 경우에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.193-193
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• 2018

종합적인 물 관리의 필요성이 대두되면서 증발산량의 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 그 중 국제식량농업기구(FAO, Food and Agriculture Organization)는 여러 기후에서 비교적 정확하고 일정한 경향을 갖는 Penman-Monteith(FAO-PM) 공식을 제시하였다. 이 공식은 다양한 환경을 무시하고 기준작물인 알팔파를 기준으로하여 기준증발산량을 산정하는 식으로써 각 환경에 맞는 작물계수를 곱하여 실제 증발산을 산정한다. FAO-56 Irrigation and Drainage에서는 작물계수를 단일작물계수(Single crop coefficent)와 이중작물계수(Dual crop coefficent)를 제시하고 있다. 단일작물계수는 토양의 증발과 식생의 증산을 하나의 계수로 고려하여 나타냈으며, 이중작물계수는 기저토양의 습윤을 통한 증산뿐 아니라 다양한 영향들을 고려하여 작물계수를 나타냈다. 그 외에도 원격탐사를 통한 식생지수를 통한 작물계수를 통하여 계수를 산출하기도 한다. 현재 국토교통부 및 한국수자원조사기술원에서는 에디공분산(Eddy covariance) 방법을 통해 실제증발산량을 관측하고 있으며, 품질관리 과정에서 Kalman filter를 이용하고 시스템 모델로써 FAO-PM 방법 등을 이용하고 있다. 따라서 FAO-PM 방법의 정확성을 증대시키기 위해선 작물계수에 관한 정확성을 연구가 진행되어야 한다. 본 연구에서는 여러 방법을 통해 산출한 작물계수를 이용한 FAO-PM 방법을 통한 실제증발산과 에너지 보존 방정식에 근거한 에디공분산 방법 통해 관측된 실제증발산량과 비교를 하였다. 평가 결과는 보다 정확하고 물리적인 증발산량 산정하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.