• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권1호
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• pp.95-105
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• 2019

Evapotranpiration (ET) is one of the important factor in Hydrological cycle and irrigation planning. In this study, temperature-based artificial neural network (ANN) model for daily reference crop ET estimation was developed and compared with reference crop evapotranpiration ($ET_0$) from FAO-56 Penman-Monteith method (FAO-56 PM) and parameter regionalized Hargreaves method. The ANN model was trained and tested for 10 weather stations (5 inland stations and 5 costal stations) and two input climate factors, maximum temperature ($T_{max}$), minimum temperature ($T_{min}$), and extraterrestrial radiation (RA) were used for training and validation of temperature-based ANN model. Monthly reference ET by the ANN model also compared with parameter regionalized Hargreaves method for ANN model applicability evaluation. The ANN model evapotranspiration demonstrated more accordance to FAO-56 PM evapotranspiration than the $ET_0$ from parameter regionalized Hargreaves method(R-Hargreaves). The results of this study proposed that daily reference crop ET estimated by the ANN model could be used in the condition of no sufficient climate data.

• 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.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권11호
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• pp.969-983
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• 2021

수문기상인자 중 하나인 증발산은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지모형 등 수문모형의 입력자료로 활용된다. FAO56 PM 방법은 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotranspiration, ET₀)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자가 필요하기 때문에 증발산 추정에 한계가 있다. 이러한 점에서 온도인자 기반의 Hargreaves 식의 매개변수를 Bayesian 모형을 통해 지역적으로 재추정하여 기준증발산량을 산정하였다. 통계 지표(CC, RMSE, IoA)를 활용하여 모형검증을 수행한 결과, 검증 기간에 대해 RMSE는 7.94 ~ 24.91 mm/month에서 6.77 ~ 12.94 mm/month로 기존 Hargreaves 식으로 추정된 증발산량에 비해 정확도가 크게 개선되었다. 본 연구에서는 산정된 기준증발산량을 활용해 증발 요구량(E₀) 기반의 가뭄지수 EDDI (evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄지수로서 적용성을 확인하기 위해 강수량 및 SPI와 함께 최근 2014 ~ 2015년, 2018년 가뭄사상을 평가하였다. 한강유역에 위치한 춘천, 홍천의 2018년 가뭄 발생 당시, 주단위 EDDI가 2 이상까지 증가하였으며, 이를 통해 EDDI가 강수부족보다는 폭염에 대한 반응정도가 큰 것을 확인할 수 있었다. 가뭄지수 EDDI는 SPI와 함께 가뭄 분석 및 평가에 대해 활용성이 높은 것으로 사료된다.

• 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.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권6호
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• pp.111-121
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• 2019

작물 증발산량은 수자원 계획 및 관리, 물수지 분석, 작물 관개 계획 및 생산량 추정 등에 널리 활용되고 있으며, 특히 FAO에서 공인한 Penman-Monteith식 (FAO 56-PM)은 잠재 증발산량 산정을 위한 표준방법으로 많이 사용되고 있다. Penman-Monteith식을 이용한 잠재증발산량 산정은 최소온도, 평균온도, 최대온도, 상대습도, 풍속과 일사량인 6가지 항목에 대한 시계열 자료가 필요한데, 결측 또는 미계측된 경우에는 사용이 어려운 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 역전파 신경망(BPNN) 모델을 이용해서 6개 미만의 기상항목으로도 잠재증발산량이 추정가능한지를 확인하였다. 여섯 가지 기상항목을 각각 1~6개의 조합으로 입력자료를 구성하고, BPNN 모델을 이용해서 학습, 검증 및 테스트를 한 결과, 입력 자료가 많아질수록 좋은 결과가 산출되었으며, 일사량, 최대온도와 상대습도만으로도 결정계수($R^2$)가 0.94정도로 비교적 높은 예측결과를 얻을 수 있었다. 또한 산정 오차를 줄이고, 항목간의 상관관계를 높이기 위해서는 역전파 신경망 구조의 적절한 선택이 중요한 것으로 확인되었다. 역전파 신경망 모델을 사용하면 요구되는 기상 항목과 데이터의 양에 대한 제약 없이 예측이 가능할 수 있기 때문에 기준 증발산량 산정에 유용하게 활용될 수 있을 것이며 향후 작물 재배를 위한 적정 관개계획 수립에도 유용하게 사용될 것이라 사료된다.