• 한국작물학회지
• /
• 제35권6호
• /
• pp.504-511
• /
• 1990

도내 중산간지대 농업개발 지원을 위해 필요한 기후자료를 수집하고 수집된 자료로부터 농업기후지수의 하나인 증발산위를 계산하는 과정에 대하여 연구하였다. 섬의 동쪽과 서쪽 중산간지대 기후를 대표할 수 있는 두 지점에 무인관칙소를 설치하고 퍼스컴통신 기술을 이용해 일사, 기온, 지온, 습도, 풍향, 풍속 및 항수자료를 수집하였다. 1989년 6월 한달간 수집된 자료를 이용해 두 지점간 일기상 특성을 분석하였으며, Penman식에 의해 증발산위값을 추정하였다. 상대적으로 풍부한 순폭사에너지와 남서기류에 의한 Fohn현상에 의해 섬의 동쪽 중산간지대가 서쪽에 비해 1-2도 가량 높은 기온을 유지하였다. 지온은 두 지점간에 차이가 없었으며 최고 및 최저온도 출현시각은 기온에 비해 4시간 지연되었다. 바람은 서쪽에서 강했으며 주야간 해륙풍 순환 현상도 동쪽에 비해 뚜렷하였다. 계산된 증발산위값은 동쪽이 서쪽에 비해 6% 높았으며 해안지대 추정값에 비해 30% 가량 높았다.

• 한국농공학회지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.4195-4205
• /
• 1976

The purpose of this study is to evaluate the existing methods for calculating or estimating the consumptive use (Evaportranspiration) of any agricutural development project area. In determing the consumptive use water in the project area, there will require the best way for estimating irrigation requirement. Many methods for computing the evaportranspiration have been used, each of them with its merits and demerits at home and abroad. Some of these methods are listed as follows: 1.The Penman's formula 2.The B1aney-Criddle method 3.The Munson P.E. Index method 4.The Atmometer method 5.The Texas Water Rights Commission (TWRC) method 6.The Jensen-Haise method 7.The Christiasen method Therefore, the authors will introduce the more widely used method for calculating Consumptive Use by G.H. Hargreaves. The formula is expressed in the form Ep= K·d·T (1.0-0.01·Hn) Hn=1.0+0.4H+0.005H2. This method was adopted for the first time to determine the Irrigation requirements of Ogseo Comprehensive Agricultual Development project (Benefited area:100,500ha) in Korea. This method is presented in somewhat greater detail than the others. Formula is given for the computation of evaportranspiration (with various levels of data availability) Sampel computation of irrigation requirements for Ogseo irrigation project is included. The results and applied materials are summarized as follows. 1. In calculating the Hargreaves formula, the mean temperature relative, humidity, length of day, and percentage of sunshine from three stations of Iri, Jeonju, and Gunsan were used. 2. Monthly evaporation values were calculated by using the formula. 3. Meteological data from the three stations records for the ten years (1963∼1972) were used. 4. The annual irrigation requirements is 1,186mm per hectare, but the case to consider effective rainfall amount takes the annual irrigation demand being 700mm per hectare.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
• /
• pp.541-541
• /
• 2015

댐 물수지 분석에 있어 매우 중요한 요소는 강수량, 유입 방류량, 토양수분량, 증발산량 등이 있다. 현재 육지에서의 증발산량은 대부분 에디공분산시스템에 의해 관측되고 있으며, 많은 전문가들이 양질의 자료를 산출하고 있다. 하지만 수면에서의 증발량관측은 아직 부족한 상황이다. 우리나라는 기후특성상 여름철에 강우가 집중됨에 따라 효율적인 댐 관리가 매우 중요하다. 댐관리의 주요 인자인 수면증발량은 현재 용담댐에서만 이루어지고 있다. 용담댐의 수면증발량 관측은 2013년부터 수행되고 있고, 수면위에 플랫폼을 설치하고 팬 내부에 수심이 1 m인 대형증발팬을 고정하는 방식을 취하고 있으며, 관측된 수위자료는 호내 수온을 고려하여 수면증발량으로 환산된다. 관측항목으로는 팬 내 외부 및 저수지 표층 수온, 팬 내부 정밀 수위뿐만 아니라 다양한 기상요소들이 있다. 2013년에 생산한 수면증발량은 풍향풍속, 수온, 상대습도, 복사량, 강수량 자료를 통해 정확도를 검증하였으며, Penman(1984)공식을 활용하여 실측 수면증발량과 추정 수면증발량을 비교 분석하였다. 본 연구는 용담호에서 자동 관측되고 있는 수위변동 자료를 활용해 수면에서의 증발량을 분석하였다. 2014년 3월부터 2015년 2월까지의 자료를 활용하였으며, 관측기간 중 최대 일증발량은 9.7 mm/day, 월 최대 일평균증발량은 3.5 mm/month(10월)로 나타났다. 수면에서 가장 많은 증발량이 나타난 시기는 10월 (증발량 : 107.6 mm, 강수량 : 122.9 mm)로 강수량의 약 88 %가 증발되었음을 알 수 있었다. 그 다음으로는 9월과 5월 순이었다. 증발량이 가장 많다고 예상되었던 7월과 8월의 경우는 각각 18일과 21일간 강수가 발생하였으므로 대기 중의 높은 습도로 인해 증발량이 크지 않았다. 결론적으로 수면에서의 증발량이 기상환경에 의존하고 있다는 사실은 명백하다. 그러므로 효율적인 수자원관리를 위해서는 다양한 지점에서의 수면증발 관측 및 기상요소와의 상관 성분석이 시급하다고 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.264-264
• /
• 2023

물순환 과정에서의 증발산은 장기적인 관점에서의 수자원 계획 수립 시 중요한 요소이다. 증발산은 기온, 상대습도, 일사량 등 기상학적 인자뿐만 아니라 증발표면, 식생분포 등 다양한 인자의 복합작용에 의해 일어나므로, 유역 단위에서 발생한 실제증발산(Actual evapotranspiration, AET)을 측정하기에는 기술적인 한계가 존재한다. 그러나 증발산 보완관계(Complementary relationship of evapotranspiration, CRE) 가설을 활용하면, 수문요소의 상호작용을 고려한 모델링을 거치지 않고도, 비교적 간단하게 AET를 추정할 수 있다. 본 연구는 증발산 관측자료를 기반으로 유역 단위에서의 CRE를 검증하고자 하며, 플럭스 타워 등 다양한 관측장비가 설치되어 있는 용담댐 시험유역을 대상유역으로 선정하였다. 용담댐 유역 내 산지에 위치한 덕유산 플럭스 타워에서 측정된 증발산을 AET로 보았으며, 유역 인근에 위치한 전주 기상관측소에서 측정되는 팬 증발량(E_pan)을 잠재증발산량(Potential evapotranspiration, PET)으로 보았다. E_pan 계측시, 증발팬의 가열 등 주변환경 변화로 인해 과다하게 추정되는 값을 보완하기 위해 FAO Penman-Monteith 식을 활용해 팬 증발량 보정계수(Coefficient of pan evaporation, k_p)를 산정하여 적용하였다. 습윤증발산량(Wet evapotranspiration, WET)은 대기가 완전히 포화되었을 때 발생하는 증발산량으로, 댐 수표면에서 계측되는 수면증발량을 WET로 보았다. CRE 검증을 위해 AET와 PET를 각각 WET로 나누어 AET+와 PET+로 무차원화하였으며, 습윤지수(Moisture Index, MI)는 AET를 PET로 나누어 산정하였다. CRE 가설은 MI에 따른 AET+와 PET+가 서로 보완관계를 갖는다는 것인데, 용담댐 유역의 관측자료를 활용하여 CRE를 검증한 결과 AET+와 PET+ 간의 비대칭계수(b)가 1.23인 것으로 나타났다. 이 때의 평균제곱오차(MSE)는 0.599, 결정계수(R₂)는 0.631로 나타나 CRE의 b가 적합하게 추정된 것으로 판단된다. 본 연구결과와 같이 검증된 CRE를 통해 증발산 관측지점이 없거나, 조밀하지 않은 유역의 AET를 간접추정할 수 있으며, 이를 활용해 보다 정확한 댐의 장기유출 모의와 용수공급계획 수립에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국토양비료학회지
• /
• 제45권6호
• /
• pp.1153-1156
• /
• 2012

대관령 지역의 과거 38년간 (1972-2009)의 기상자료를 수집하여 최저한계온도를 추정하였다. 최저한계온도 출현 빈도 추정은 Gumbel의 극한치 확률분포이론을 도입하여 기온자료의 확률분포함수를 도출하여 이루어졌다. 그 결과 저온 출현일 빈도는 작물의 생산안정성과 밀접한 관계가 있기 때문에 조사하였으며, 저온 출현일이 앞당겨질수록 작물을 일찍 심어 안정된 생육을 유지할 수 있어 그 만큼 수량을 높일 수 있을 것으로 판단되었다. 대관령 지역에서 한계 저온 $5^{\circ}C$ 이상이 5일 이상 지속되는 날짜를 보면 4월 3일, 4월 10일, 4월 20일, 4월 28일, 5월 8일로 나타났으며, 한계저온이 나타나는 시기가 앞으로 당겨질수록 그 시기 (한계저온 $5^{\circ}C$ 출현일)가 출현할 확률이 작아지고 재현되는 기간이 길어져, 작물을 재배할 기회가 줄어들어 작물 파종 및 정식이 어렵게 된다. 따라서 재현기간을 순서대로 보면 50, 25, 10, 5, 2년 이었다. 기온 $5^{\circ}C$에 적응하는 저온성 작물 (배추, 샐러리, 토마토, 딸기 등)은 5월 8일 이후에 파종 또는 정식하면 대관령 지역에서 안정된 수량을 얻을 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국토양비료학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.386-408
• /
• 1988

본(本) 연구(硏究)는 배추를 대상(對象)으로 1986년(年)부터 1986년(年)까지 6년간 Lysimeter시험(試驗)과 포장시험(圃場試驗)을 통하여 기상자료(氣象資料)로 부터 생육시기별(生育時期別) 증발산량(蒸發散量)과 수량(收量)을 추정(推定)하는 모형(模型)을 개발(開發)할 목적(目的)으로 실시(實施)하였다. Lysimeter 시험(試驗)에서는 잠재증발산량(潛在蒸發散量)과 최대증발산량(最大蒸發散量)을 측정(測定)하였고, 관개포장시험(灌漑圃場試驗)에서는 시기별(時期別) 토양수분(土壤水分)을 측정(測定)하여 실증발산량(實蒸發散量)을 계산(計算)하고 수량(收量)을 조사(調査)하였다. 시험(試驗)을 통(通)하여 얻어진 성적(成績)과 기상자료(氣象資料)의 상호관계(相互關係)를 다각적(多角的)으로 비교(比較)하여 증발산량(蒸發散量)과 수량추정모형(收量推定模型)을 설정(設定)하고 검정(檢定)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 잠재증발산(潛在蒸發散)의 5년간(年間) 측정치(測定値)의 평균치(平均値)는 4월초순(月初旬) 2.38mm/day 에서 시일(時日)이 경과(經過)함에 따라 점점(漸漸) 증가(增加)되어 6월중순(月中旬)에 3.98로 최고치(最高値)를 보이고 다시 감소(減少)되어 11월중순(月中旬)에는 1.06으로 떨어졌다. 기존(旣存) 공식(公式)에 의한 잠재증발산추정치(潛在蒸發散推定値)는 실측치(實測値)에 비(比)하여 Penman법(法), Radiation법(法), Blaney-Criddle법(法)은 과다(過多)하게 추정(推定)되고, Pan evaporation법(法)은 과소(過少)하게 추정(推定)되는 경향을 보였다. 추정치(推定値)와 실측치간(實測値間)에는 전체적(全體的)으로 보아 고도(高度)의 유의(有意)한 상관(相關)이 있었으나, Blaney-Criddle법(法)은 7, 8월(月)에 상관(相關)이 없다는 것이 특이(特異)하였다. 2. 기상요인중(氣象要因中) 잠재증발산량실측치(潛在蒸發散量實測値)와 유의(有意)한 상관(相關)이 있는 것은 기온(氣溫), 대기포차(大氣飽差), 일조시수(日照時數), 일사량(日射量), Pan증발량(蒸發量)이었으며, 이들 요인(要因)을 고려(考慮)한 다중회귀식(多重回歸式)은 PET산정식(算定式)으로 활용(活用)이 가능(可能)하였다. 잠재증발산량(潛在蒸發散量) 추정모형(推定模型)으로서는 Pan 증발량(蒸發量)(Eo)을 사용(使用)한 회귀식(回歸式)이 가장 간편(簡便)하고 정확(正確)하였다. PET= 0.712 + 0.705 Eo 3. 잠재증발산량(潛在蒸發散量)에 대한 최대증발량(最大蒸發量)(ETm)의 비(比)로 정의(定義)된 작물계수(作物係數)(Kc)는 배추생육초기(生育初期)에 0.5~0.7 범위(範圍)이었으며, 생육중기(生育中期)부터는 0.9~1.2범위(範圍)로 유지(維持)되었다. 작물계수(作物係數)는 생육진도(生育進度)(G ; 0~1.0)의 2차함수(次函數)로부터 추정(推定)할 수 있었다. 봄배추 : $$Kc=0.598+0.959G-0.501G^2$$ 가을배추 : $$Kc=0.402+1.887G-1.432G^2$$ 4. 최대증발산량(最大蒸發散量)에 대(對)한 실증발산량(實蒸發散量)의 비(比)로 정의(定義)된 토양수분계수(土壤水分係數)(Kf)는 근권(根圈)의 유효수분률(有效水分率)(f)이 임계치(臨界値)(fp)이상(以上)에서는 1.0 수준(水準)으로 유지(維持)되다가 그 이하(以下) 에서는 f에 따라 직선적(直線的)으로 감소(減少)되었다. Kc와 f와의 관계(關係)에 있어서 fp와 직선함수(直線函數)의 기울기는 재배시기(栽培時期)와 PET에 따라 각각 다르게 나타났다. Kf=1.0, if $$f{\geq}fp$$ $$Kf=a+b{\cdot}f$$, if f＜fp 5. 층위별(層位別) 토양수분함량(土壤水分含量)으로부더 근권(根圈)의 물보유량변화(保有量變化)(${\Delta}S$) 계산(計算)에 있어서 모관수(毛管水)의 상승(上昇)과 배수량(排水量)은 무시(無視)할 정도(程度)로 적었다. 침투량(浸透量)(I)이 있을때 표토(表土) 5cm에 보유(保有)되었다가 증발(蒸發)되어 버리는 물량(量)(Es)은 실증발산(實蒸發散) 추정한형(推定漢型)에서 별도로 고여(考濾)되어야 하며, Es는 근권(根圈)의 유효수분율(有效水分率)로부터 추정(推定)된 표사(表士) 5cm에서 증발가능(蒸發可能)한 최대(最大) 물량(Esm)과 I을 비교(比較)하여 결정(決定)할 수 있었다. Es = I if I < Esm Es = Esm if < Esm 380 6. 실증발산최(實蒸發散最)(ETa) 추정모형(推定模型)은 물수지식(收支式)에 근거(根據)하여, 모관수(毛管水)의 상하이동양(上下移動量)은 무시(無視)하고 잠재증발산양(潛在蒸發散量)(PET), Kc, Kf, Es를 고려(考慮)하여 아래식(式)으로 설정(設定)되었다. $$ETa=PET{\cdot}Kc{\cdot}Kf+Es$$ 7.배추의 상대수양(相對收量)(Y/Ym) 추정모형(推定模型)은 재배기간중(栽培期間中)의 ETa의 대수함수(對數函數)의 형태(形態)로 설정(設定)되었다. $$Y/Ym=a+b{\cdot}{\ell}n(ETa)$$ 봄배추 : a=0.07, b =0.73 가을배추 : a=0.37, b =0.66 8. 설정(設定)된 모형(模型)에 의해 추정(推定)된 실증발산양(實蒸發散量)과 상대수양(相對收量)을 실측치(實測値)와 비교(比較)하여 본 결과(結果), 실증발산추정치(實蒸發散推定値)의 평균편차(平均偏差)는 봄배추에서는 0.29mm/day, 가을배추에서는 0.19mm/day이었으며, 상대수양추정치(相對收量推定値)의 평균편차(平均偏差)는 봄배추에서는 0.14, 가을배추에서는 0.09이었다. 9. 모형설정(模型設定)이 완료(完了)된 이후(以後) 별도(別途)로 3작기(作期)에 대(對)한 실측치(實測値)와 추정치간(推定値間)의 편차(偏差)도 모형설정기간(模型設定期間)의 것보다 오히려 더 적게 나오는 경향(傾向)을 보였다. 따라서 본추정모형(本推定模型)은 실제(實際) 활용가치(活用價値)가 있다고 판단(判斷)된다.