• 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.

• 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.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권11호
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• pp.929-938
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• 2020

본 연구에서는 청미천 유역에서의 플럭스타워에서 산출되는 증발산량의 결측값을 보완하기 위해 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 사용하였다. 비교 평가를 위해, Mean Diurnal Variation(MDV), Food and Agriculture Organization Penman-Monteith(FAO-PM) 방법들을 이용하여 증발산량을 산정하였고, ANN 방법을 이용한 결과와 비교하였다. 비교 평가 방법으로 시계열 방법 및 통계 분석(결정계수, IOA, RMSE, MAE)이 사용되었다. 각 gap-filling 모델의 검증을 위해 2015년의 30분 단위 데이터를 이용하였으며, 121개의 결측값 중 MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 70, 53, 54개의 결측값을 보완하여 모든 데이터가 관측되지 않은 36개의 데이터를 제외하면 각각 82.4%, 62.4%, 63.5%의 성능을 보였다. 결정계수(MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 0.673, 0.784, 0.841)와 IOA(MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 0.899, 0.890, 0.951)를 분석한 결과, 3가지 방법 모두 양질의 상관성을 보여 활용성이 충분하다고 판단되며, 이 중 ANN 모델이 가장 높은 적합도와 양질의 성능을 나타내었다. 본 연구를 기반으로 기계학습방법을 이용한 플럭스 타워 자료의 gap-filing 연구에 보다 적절하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국기후변화학회지
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• 제8권2호
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• pp.125-143
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• 2017

This study is conducted to estimate potential evapotranspiration of 10 weather observing systems in Andong Dam watershed with FAO56 Penman-Monteith (FAO56 PM) methodology using the meteorological data from 2013 to 2014. Also, assuming that there is no solar radiation data, humidity data or wind speed data, the potential evapotranspiration was estimated by FAO56 PM and the results were evaluated to discuss whether the methodology is applicable when meteorological dataset is not available. Then, the potential evapotranspiration was estimated with Hargreaves method and compared with the potential evapotranspiration estimated by FAO56 PM only with the temperature dataset. As to compare the potential evapotranspiration estimated from the complete meteorological dataset and that estimated from limited dataset, statistical analysis was performed using the Root Mean Square Error (RMSE), the Mean Bias Error (MBE), the Mean Absolute Error (MAE) and the coefficient of determination ($R^2$). Also the Inverse Distance Weighted (IDW) method was performed to conduct spatial analysis. From the result, even when the meteorological data is limited, FAO56 PM showed relatively high accuracy in calculating potential evapotranspiration by estimating the meteorological data.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.184-184
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• 2020

수자원 계획 및 관리 시 증발산량의 정량적 분석은 필수적으로 고려되는 사항 중 하나이다. 일단위 이하의 잠재증발산량 산정은 세계식량기구(FAO)가 Penman-Monteith 방법을 기반으로 개발한 FAO56 PM 방법을 주로 활용하며, 이는 다른 방법에 비하여 높은 정확성과 적용성이 뛰어나다. 그러나 FAO56 PM 방법의 입력 매개변수는 다양한 기상자료이며, 장기간의 신뢰성 높은 자료를 구축하는 것은 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 증발산량 공식인 Hargreaves 공식을 활용하여 FAO56 PM 방법으로 산정된 잠재증발산량과 기온차 사이의 시계열 관계를 재구성한 회귀분석 기법을 개발하였다. 개발된 모형에 유역면적을 적용하여 유역면적별 잠재증발산량을 산정하였으며, 이를 기존의 잠재증발산량과의 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하였다. 결과적으로, 복잡한 잠재증발산량식을 단순한 대체모형(surrogate model)으로 제시함으로써 효율적인 증발산량 정량적 평가와 제한적인 기상자료 조건에 보편적 활용이 가능하다. 향후 연구에서는 회귀분석방법에 Bayesian 추론기법을 활용하여 구성함으로 잠재증발산량의 불확실성을 정량적으로 표현하고자 한다.

• 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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.96-96
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• 2021

수문기상인자 중 하나인 증발산량은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지 모형 등의 입력자료로 활용된다. 우리나라를 포함한 각국 기상청 및 국제기구에서는 직접 관측이 아닌 FAO56 Penman-Monteith(PM)을 통해 증발산량을 산출하고 있다. FAO56 PM 방법은 복사(radiation), 대기온도(air temperature), 습도(humidity), 풍속(wind speed) 등의 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotransipiration)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자를 요구하므로 미계측 유역을 포함한 일부지역에 대한 증발산량 자료 구축이 어려운 실정이다. 또한, 기준증발산량의 특성이 시간에 따라 변화하므로 비정상성(nonstationary)을 고려한 분석이 요구된다. 본 연구에서는 온도인자 기반의 대체모형(surrogate model)을 개발하여 기준증발산량의 비정상성을 고려하고자 한다. 한강유역에 위치한 관측소를 대상으로 모형을 개발하였으며, 시간에 따라 변동하는 기준증발산량의 특성을 고려하기 위해 Bayesian 추론기법을 통해 매개변수를 시간에 따라 추정하였다. 또한, 본 연구에서는 대체모형으로 산정된 증발산량을 활용해 가뭄지수인 EDDI(evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄 모니터링 및 조기 경보 안내를 위해 개발된 EDDI를 활용하여 기존 가뭄보다 빠르게 진행되는 초단기 가뭄(flash drought)를 평가하였다. 본 연구에서 개발된 모형은 미계측 지역에서도 적용이 가능하므로 수자원분야에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

• 농업과학연구
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• 제46권1호
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• pp.137-149
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• 2019

Accurate estimation of reference evapotranspiration (RET) is important to quantify crop evapotranspiration for sustainable water resource management in hydrological, agricultural, and environmental fields. It is estimated by different methods from direct measurements with lysimeters, or by many empirical equations suggested by numerous modeling using local climatic variables. The potential to use some such equations depends on the availability of the necessary meteorological parameters for calculating the RET in specific climatic conditions. The objective of this study was to determine the proper RET equations using limited climatic data and to analyze the temporal and spatial trends of the RET in South Korea. We evaluated the FAO-56 Penman-Monteith equation (FAO-56 PM) by comparing several simple RET equations and observed small fan evaporation. In this study, the modified Penman equation, Hargreaves equation, and FAO Penman-Monteith equation with missing solar radiation (PM-Rs) data were tested to estimate the RET. Nine weather stations were considered with limited climatic data across South Korea from 1973 - 2017, and the RET equations were calculated for each weather station as well as the analysis of the mean error (ME), mean absolute error (MAE), and root mean square error (RMSE). The FAO-56 PM recommended by the Food Agriculture Organization (FAO) showed good performance even though missing solar radiation, relative humidity, and wind speed data and could still be adapted to the limited data conditions. As a result, the RET was increased, and the evapotranspiration rate was increased more in coastal areas than inland.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권2B호
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• pp.219-231
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• 2010

Reference Evapotranspiration Calculator Software (REF-ET)는 ASCE 및 FAO 기준증발산량을 포함한 총 17개의 FAO Penman-Monteith (PM) 방정식의 연산을 동시에 수행할 수 있는 프로그램으로서, 본 연구에서는 REF-ET에 대한 상세한 소개와 함께 기상관측소의 관측자료를 이용하여 REF-ET의 효용성을 논하였다. REF-ET는 각종 PM 방정식들에 대한 시일 월 단위 모의와 지역적 특성의 반영 및 결측자료에 대한 보정 등이 가능하다. REF-ET를 이용하여 서울 기상관측소의 29년간 증발산량을 모의한 결과, 일복사량에 주로 좌우되는 FAO24-Rd 식과 1957-Makk 식의 상관계수가 각각 0.89와 0.88로 높게 나타났으며, 이는 소형증발접시를 이용한 기준증발산량 관측값이 공기 동력학적 증발량만을 주로 반영하기 때문인 것으로 사료된다. 또한 RMSE/bias 분석을 통해 기준증발산 방정식들에 의한 계산값이 증발접시로부터의 기준증발산량에 비해 다소 과대평가되는 현상을 나타내었으나, 이 경우에도 1957-Makk 식이 가장 정확한 것으로 나타났다. 일단위 시계열 분석시 1957-Makk 식은 여름철의 증발산량을 저평가하는 경향을 나타내었으나, 전체적으로 1.06 mm/day의 오차로 증발산량을 모의 가능하였다. 차후 기상관측자료의 정확도를 높이는 연구들과 REF-ET를 병행한다면, 해당 지역 및 기간에 대한 증발산량 모의 및 관련 특성인자를 파악하는 연구에 활용도가 높을 것으로 기대된다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제34권2호
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• pp.196-201
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• 2005

본 연구에서는 실측 휴식대사량과 신장, 체중, 성별, 나이, 제지방 등을 적용한 예측 기초대사량 공식 3가지를 비교하여 어느 예측 공식 이 우리 나라의 젊은 여성들에게 적합한지를 알아보았고, 실측 휴식대사량과 신장, 체중, 체표면적, 체질량지수, 제지방량, 체지방량 및 체지방율과의 상관관계를 분석하고, 예측 공식을 유도하였다. 20∼24세의 건강한 여대생 120명을 연구 대상으로 12시간 금식한 후 30분간 산소섭취량과 이산화탄소 생성량을 측정하여 실측 휴식대사량을 구하였고, 체성분분석은 생체전기저항법(Bioelectrical impedence analysis)으로 측정하였으며, 예측 기초대사량은 Harris-Benedict 공식 , WHO/FhO/UNU 공식 과 Cunnin gham 공식을 이용하였다. 실험 결과 실측 휴식대사량은 1257.3$\pm$147.9 kcal/day이었으며, 성별에 따라 신장, 체중과 나이를 적용한 Harris-Benedict 공식으로 구한 예측 기초대사량은 실측 휴식 대사량보다 116.04$\pm$122.8 kcal/day 높게 나타났으며, WHO/FAO/UNU 공식은 32.7$\pm$115.6 kcal/day 높게, Cunningham 공식은 69.7$\pm$116.2 kcal/day 낮게 나타났으며, 상관분석을 통하여 제지방량을 적용하여 기초대사량을 계산하는 Cunningham 공식이 실측 휴식대사량과 가장 밀접한 관계를 보였다. 실측 휴식 대사량에 영향을 주는 요인들로 제지방, 체표면적과 체중이 순서대로 상관관계가 높게 나타났고, 그 외 신장, 체질량지수, 체지 방량과 체지방율은 기초대사량과의 연관성이 낮은 것으로 조사되었다. 기초대사량과 관련하여 분석한 요인들 가운데 상관성이 가장 높은 제지방량(FFM)을 독립변수로 하고 측정한 기초대사량을 종속변수로 하여 회귀 분석한 결과 RMR=-569.86+48.27(FFM), $R^2$=0.5514로 나타났다.