• 농업과학연구
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• 제38권1호
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• pp.129-143
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• 2011

In this study, to select the incoming solar radiation equation which is most suitable for the estimation of Penman evaporation, 12 incoming solar radiation equations were selected. The Penman evaporation rates were estimated using 12 selected incoming solar radiation equations, and the estimated Penman evaporation rates were compared with measured pan evaporation rates. The monthly average daily meteorological data measured from 17 meteorological stations (춘천, 강능, 서울, 인천, 수원, 서산, 청주, 대전, 추풍령, 포항, 대구, 전주, 광주, 부산, 목포, 제주, 진주) were used for this study. To evaluate the reliability of estimated evaporation rates, mean absolute bias error(MABE), root mean square error(RMSE), mean percentage error(MPE) and Nash-Sutcliffe equation were applied. The study results indicate that to estimate pan evaporation using Penman evaporation equation, incoming solar radiation equation using meteorological data such as precipitation, minimum air temperature, sunshine duration, possible duration of sunshine, and extraterrestrial radiation are most suitable for 11 study stations out of 17 study stations.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권5B호
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• pp.445-458
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• 2010

본 연구에서는 연 및 월별 기후요소와 지역특성이 증발접시 증발량과 Penman 증발량에 미치는 영향 차이를 분석하였다. 이를 위하여 우리나라 전국 52개 기상관측지점에서 관측된 연 및 월별 기후자료를 수집하여 추세분석을 실시하였고, 다변량 회귀분석 등을 실시하여 연구지역의 지리적 요소와 기후요소가 증발접시 및 Penman 증발량에 미치는 영향을 비교분석하였다. 단계입력방식의 다변량회귀분석 결과에 의하면 년별 증발접시 증발량의 경우 지리적 요소로서 도시화율이, 기후요소로서 기온, 습도, 풍속, 일사량 등이 포함되어 이들 지리적 및 기후요소의 영향을 받는 것으로 나타났고, 풍속에 의해서 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 한편 Penman 증발량은 지리적 요소가 회귀식에 포함되지 않아서 지리적 요소의 영향을 받지 않는 것으로 나타났으나, 강수량을 제외한 다른 기후요소(기온, 습도, 풍속, 일사량)가 회귀식에 포함되어 이들 기후요소에 의해서 유의한 수준에서 영향을 받는 것으로 나타났다. 특히 풍속에 의해서 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 증발접시 증발량 추세의 경우 7월에 지리적 요소로서 해안근접성이 회귀식에 포함되어 증발접시 증발량 추세에 영향을 미치는 것으로 나타났지만 연별 및 다른 계절에서는 지리적 요소 및 기후요소가 회귀식에 포함되지 않아서 증발접시 증발량 추세에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 한편 Penman 증발량 추세는 년별 및 월별 모두에서 지리적 요소가 회귀식에 포함되지 않아서 이들 지리적 요소에 의해서 영향을 받지 않는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권2호
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• pp.165-175
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• 2016

본 연구에서는 일사량에 기초한 증발량 산정방법의 적용성을 검토하기 위해 기존에 연구자들에 의해서 제안된 식들을 3가지 형태의 model group (Model groups A, B, and C)으로 분류하고, 이를 우리나라 6개 지역(서울, 대전, 전주, 부산, 목포, 제주)에 적용하였다. 증발접시 증발량 자료를 이용하여 이들 model group들의 매개변수를 추정하고, 검증하였다. 또한 Penman (1948) 조합식을 적용하여 이들 model group들과 비교하였다. 연구결과에 의하면 모든 지역에서 Nash-Sutcliffe (N-S) 효율지수가 0.663 이상을 보여서 만족스러운 증발량 산정결과를 보였다. 모형 검증과정에서 산정된 N-S 효율지수는 모든 연구지역에서 0.526이상을 보여서 역시 만족스러운 결과를 보였으나, 부산지역에서 적용된 Model groups B와 C를 제외하고는 모두 Penman (1948) 조합식보다 작은 N-S 효율지수를 보였다. 따라서 주요 기상자료 일부(풍속, 상대습도)가 부족하거나 측정되지 않는 경우에 증발량 산정을 위해서 Penman (1948) 조합식을 대체하여 일사량자료에 기초한 증발량 산정 방법이 적용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1B호
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• pp.47-62
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• 2009

지구가 온난화됨에 따라서 발생되는 기후변화는 증발과 같은 수문순환과정에 직접적인 영향을 주는 것으로 보고된 바 있다(IPCC, 2001). 또한 지역특성에 따른 기후변화가 증발에 미치는 영향을 파악하는 것은 필요하다. 본 연구에서는 지리지형적 특성을 고려하면서, 연별 pan 증발량을 모의하기 위한 6개 증발식들의 적용성을 비교 검토하였다. 이를 위하여, 전국 56개 연구지역을 지리지형적 특성(도시화율, 해안근접성, 지역 평균경사, 수역면적)에 따라서 분류하고, 기존에 제안된 증발식(Penman, Kohler-Nordenson-Fox(KNF), DeBruin-Keijman, Priestley-Taylor, Hargreaves, Rohwer)을 적용하여 pan 증발량과 비교 검토하였다. 또한 Penman 증발식의 풍속함수를 보정하고 보정된 식의 적용성을 검증하였다. 연구결과에서 KNF식은 가장 pan 증발량과 유사한 결과를 보여서 8.72%의 상대오차를 보였고, 그 다음으로 Penman 식은 8.75%의 상대오차를 보였으며, 반면에 질량이동에 근거한 Rohwer 식이 기장 큰 상대오차(33.47%)를 보였다. 그리고 풍속함수와 풍속과의 상관관계가 높게 나타나는 경우 Penman 식의 풍속함수 보정을 통하여 증발량 산정의 정확도를 높일 수 있었다.

• 물과 미래
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• 제5권2호
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• pp.44-48
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• 1972

This article includes hydrometeorological analysis of evapotranspiration and precipitation, which are used available basic data for a certain basin water budget. Evapotranspiration on water surface, bare soil and rice fields is directly measured by Thornthwaite's type Lysimeter and on water surface and vegetables computed using the Penman's equation. Areal precipitation is analized through the Thiessen method and arithmatic mean method. It is interested fact that the correlation coefficient for Class A Pan's evaporation vs. the actual evapotranspiration is the highest value among the coefficients for different type evaporimeter and Penman equation, and evaporation ratio on rice field's evapotranspiration vs. Class A Pan's evaporation is 1. 5-2. 3.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권12호
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• pp.1033-1046
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• 2019

본 연구에서는 13개의 일사량 산정모델들로부터 산정된 일사량을 우리나라 5개 기상관측지점에서 측정된 일사량자료와 비교함으로서 이들 일사량 산정모델들의 활용 적합성을 평가하였다. 또한 일사량 산정모델이 증발에 미치는 영향을 파악하기 위해서 일사량자료를 필요로 하는 Penman 조합식에 근거한 5개 증발량 산정식들을 적용하여 증발량을 산정하고 증발접시 증발량과 비교 분석하였다. 일부 일사량 산정모델은 기상자료만을 필요로 하며, 반면에 다른 일부 모델은 기상자료뿐만 아니라 고도와 같은 지형 자료를 필요로 한다. 연구결과에 의하면 일조시간과 가조시간의 비(일조시간/가조시간)뿐만 아니라 최고기온과 최저기온을 동시에 고려하여 일사량을 산정하는 모델이 관측 일사량과 가장 근사한 결과를 보여주었다. 또한 일조시간과 가조시간의 비만을 이용한 Angstrőm-Prescott모델의 계수값을 보정하는 경우 역시 일사량 산정의 정확도를 크게 개선시키는 것으로 나타났다. 따라서 증발량 산정을 위해 일사량모델을 선정하는 경우 입력자료의 존재여부 뿐만 아니라 적절한 일사량을 산정하는 모델형식을 동시에 고려하는 것이 필요하다. 관측된 일사량을 적용하여 증발량을 산정하는 경우에 Penman식은 전주, 제주지역에서 증발접시 증발량과 가장 근사한 것으로 나타났고, FAO PM식은 서울과 목포지역에서 그리고 KNF식은 대전지역에서 증발접시 증발량과 가장 근사한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권2호
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• pp.139-150
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• 2024

본 연구에서는 물리 기반 증발량 경험식인 Penman 혼합식(Penman combination equation, PCE)과 경험적인 바람 함수(Penman wind function, PWF)를 이용한 저수지 증발량 추정 방법을 제시하였다. 용담댐 시험유역에서 2016-2018년 기간의 실측 증발량 자료를 이용하여 두 가지 경험식에 매개변수를 추정하고 적용성을 검토하였다. 용담댐 시험유역 중 덕유산 플럭스 타워에서 PWF와 PCE에 대해 증발량을 평가한 결과, PWF 방법이 상관성 측면에서 더욱 개선된 결과를 보여주었지만, 두 가지 방법 모두 과대 추정 현상을 나타내었다. 용담호 수면 위에서 관측된 기상자료를 활용하여 PWF 방법을 통한 증발량을 평가하였으며, 관측 수면증발량과 통계적 지표 및 시각적 평가에서 우수한 성능을 확인하였다. 향후 본 연구를 통해 산정된 매개변수를 이용하여 저수지 수면 증발량을 간접적으로 추정할 수 있을 것으로 판단되나, 정확한 저수지 수면증발량 추정을 위해서는 타 댐들에 수면 증발량을 종합적으로 연계한 지역화 연구도 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권6호
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• pp.557-568
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• 2012

산림사면에서 수문학적 과정을 이해하는데, 증발산 중 토양증발을 구분하여 규명하고 정량화하는 것은 도전적이지만 중요한 연구 주제이다. 본 연구에서는 2009년 5월 22일부터 31일까지 총 10일 동안에 습윤한 산림사면에서 세 지점에서 깊이별 토양수분을 집중 측정하고, 분석하여 토양증발과 관련 기작에 대해 연구하였다. 토양증발을 평가하는 방법은 토양수분자료의 물질수지($E_{SM}$), Penman식(1948) 그리고 수정된 Penman식(Staple (1974), Konukcu (2007), 평형증발($E_{equili}$))이다. $E_{SM}$을 계산하기 위해서는 지표면의 에너지 균형식을 이용하여 토양내의 증발깊이(DSL, dry surface layer)를 평가하였다. 그 결과, 각 지점(A, B, C)의 2시간별 10일 동안의 누적 증발량($E_{SM}$)은 약 2.09, 1.80 그리고 2.88mm으로 평가되었다. Penman식(1948), Staple (1974), Konukcu (2007), 평형증발($E_{equili}$)의 누적 증발값은 각각 4.91, 8.80, 8.63 그리고 3.28mm으로 $E_{SM}$보다 높은 값들을 보여주고 있다. 산림 내 토양증발은 직접적인 복사량과 바람의 영향보다는 낙엽층과 DSL으로 인해 토양 내의온도상승과 대기와의 상호작용을 통해서 일어난다. 이는 $E_{SM}$는 복사량의 변화보다 2~4시간 정도의 시간적 지체(time lag)가 보이기 때문이다. DSL과 지표저항($r_s$)은 토양수분이 감소함에 따라 선형적으로 증가하였다. 관측된 장력 및 토양수분의 수직적 분포를 분석함으로써 확보되는 DSL 값은 에너지 방정식에 의해서 추정된 값과 유사하게 나타났다.

• 한국지구과학회지
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• 제38권6호
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• pp.395-404
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• 2017

본 연구에서는 구미에 위치한 낙동강에서 발생한 안개를 분류하였고 안개 발생 전후의 기상특성을 분석하였다. 안개는 2013년부터 2015년까지 시정계를 이용하여 관측되었다. 안개는 총 74회 발생하였고 대부분 증기안개로 분류되었다. 관측된 증기 안개는 내륙에서 발생한 안개보다 지속시간이 길게 나타났는데 이는 지형적 특징으로 인해 야간 증발이 다른 지역보다 강하게 나타났기 때문이다. 안개 지속시간에 대한 하천 증발 효과를 분석하기 위해 Penman-Monteith(Penman법)와 Bulk aerodynamic (Bulk법) 방법을 사용하여 증발량을 추정하였다. 이 중 Bulk법은 실제 수면에서 측정한 증발량과 유사하게 나타났다. 따라서 Bulk법이 실제 수면 증발량 추정에 적합한 방법임을 확인할 수 있었다. Bulk법으로 추정한 증발량은 안개 비발생일 보다 안개 발생일에 06 LST와 07 LST에 더 높게 나타났다. 안개 발생일에 하천의 증발은 대기에 증발잠열 에너지를 공급하고 안개 내부의 난류를 유지하는 에너지원으로 작용한다. 이와 같은 결과는 안개내부의 풍속, 기온, 그리고 난류운동에너지의 증가를 통해 확인하였다.

• 한국농공학회지
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• 제19권3호
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• pp.4472-4482
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• 1977

In order to estimate furture consumtive use, some statistical characteristics of 22-year pan evaporation data at four selected stations were calculated in this study. Districal distribution, trend analysis and time-series, statistical and periodic analysis for annual, monethly and ten-day values were performed in the statistical analysis. The stations are Seoul, Taeku, Jeonju and Mokpo for monthly data, and Suweon data are compared to the reported Penman values. The results are as followed: 1. Annual evaporation ranged to 990-1,375mm varying with the locations of the stations. The Districal distribution of evaporation in the Republic is shown in Fig. 1. 2. The trend analysis for annual evaporation resulted in detail in Table 2 and Fig. 2, through simple moving average methods. The results show relatively short-period data of about 10 years would be acceptable for field use. 3. The means and dispersions of monthly evaporation at four stations are detailed in Table 3. 4. The monthly evaporation approached to the trend of normal distribution Fig. 3 showed the examples of normal distribution for each typical monthly data. 5. The correlograms detailed in Fig. 4, shows the time-series characteristics of monthly evaporation, whose periodic term should be twelve months. 6. The periodic analysis for monthly evapolation results in Table 4. Fig. 5 shows the comparison of estimated values to actual and the trend approaches Shuster's periodic trend. 7. A periodic description of days after March 1 for irrigation periods was developed to predict ten-day evaporation in Fig. 6. The ten-day etraporation is different in the distribution form and occurence period of maximum values from the reported Penman's man's evapotranspiration.