본 연구에서는 SC-PDSI를 이용하여 잠재증발산량 산정 방법이 가뭄지수 산정 결과에 미치는 영향을 평가하였다. 잠재증발산량 산정 방법으로 월열지수법, Penman-Monteith 방법, Hargreaves 공식 등 세 가지 방법을 이용하였으며, 기상청 56개 지점을 대상으로 세 가지 잠재증발산량 산정 방법에 따른 SC-PDSI를 산정하고 그 결과를 비교하였다. 분석 결과, Penman-Monteith 방법에 의한 결과와 Hargreaves 공식에 의한 결과는 월별로 큰 차이 없이 유사한 가뭄지수 산정 결과를 나타내고 있음을 확인하였으며, 월열지수법에 의한 결과는 상대적으로 큰 차이를 보이고 있음을 알 수 있었다. 월별로는 봄철과 겨울철 기간에 대해 산정된 가뭄지수와 가뭄상황 판단 결과가 차이를 보이고 있음을 확인하였다. 결론적으로 우리나라에서 PDSI를 산정하고자 할 경우에는 Penman-Monteith 방법이나 Hargreaves 공식을 이용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
현재 농업환경 및 식생활 변화 등으로 인하여 농지 수요는 꾸준히 감소하고 있다. 이러한 현상과 맞물려 정부에서는 2019년 6월에 물관리기본법을 제정함으로써 지속가능한 통합 물 관리시대를 본격화 하고 있다. 따라서 효율적인 통합 물 관리를 실현하기 위해서는 61%라는 가장 많은 용수를 사용하고 있는 농업용수에 대한 면밀한 검토가 이루어져야 할 시점이다. 금회 연구에서는 현재 농업용수 사용량 현황을 분석함과 동시에 농업용수 중 67% ~ 87%의 비율을 차지하고 있는 논 용수 산정법을 검토한 후 문제점을 분석하였다. 논 용수 산정방법의 가장 큰 문제점은 잠재증발산량 산정식 선정에 있다. 현재 사용하고 있는 잠재증발산량 방법은 식량농업기구(Food and Agriculture Organization of the United Nationns: FAO)에서 권장하고 있는 Penman-Monteith 식이 아닌 과거부터 사용되고 있는 수정 Penman 식이다. 또한 실제 증발산량 산정의 주요 인자인 작물계수는 23년 전의 작물계수를 이용함으로써 현재 기후 및 작물품종 변화를 반영할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 전주기상청의 자료를 이용하여 Penman 및 Penman-Monteith 식을 비교한 결과 수정 Penman 식이 Penma-Monteith 식에 비하여 2배 이상의 큰 값을 보였다. 작물계수를 적용할 경우 증발산량이 높게 발생되는 5월 하순에서 8월 하순까지 두 산정방식에 의한 결과 차이가 크게 나타났다. 또한 전북 김제지역 4개 농업용 저수지 용수공급량 자료를 이용하여 실제 사용량과 산정된 농업용수 수요량을 비교 검토하였다. 잠재증발산량 뿐 아니라 담수심법에 따라 최적 수요량 산정방법에는 차이를 보였다.
수문 모형을 이용한 일 유출모의에 있어 증발산량은 중요한 변수로 명시되고 있다. 증발산량 추정에 있어서는 예를 들어, FAO Penman Monteith 공식을 이용할 경우 식생의 상태를 잘 반영하는 LAI(엽면적지수) 같은 인자는 상당한 영향을 미친다. 최근에는 고정된 양으로 식생 상태를 추정하는 데 있어, 원격탐사 기법을 이용한 MODIS 위성영상 자료로부터 추정된 LAI를 이용하고 있으며, 시계열 LAI 공간자료는 토지피복도와 함께 증발산량 추정을 위해 활용된다. 본 연구에서는 한강 상류부에 위치한 충주댐 유역($6661.3km^2$)의 댐 유입량을 모의하기 위해 SLURP 수문 모형을 적용하였으며, FAO Penman Monteith 공식을 통한 증발산량 추정에 식생인자가 미치는 영향을 분석하기 위해 4년(2001년-2004년) 동안의 MODIS LAI 자료를 구축하였다. 4년 동안의 9개 기상관측소 지점 기상자료 및 댐 유입량 자료와 MODIS LAI 자료를 기반으로 모델 보정(2001년, 2003년) 및 검증(2002년, 2004년)을 실시 한 결과, 평균 Nash-Sutcliffe 모델 효율 계수는 0.66이었다. 유역의 활엽수림, 침엽수림 그리고 혼효림에서의 4년 평균 MODIS LAI가 각각 3.64, 3.50, 그리고 3.63이었으며, 이에 따른 Penman Monteith ET는 639.1, 422.4, 그리고 631.6 mm로 모의되었다.
기상자료가 부족하거나 결측인 지역의 기준 증발산량 산정을 위해서는 Hargreaves 공식의 매개변수 추정을 수행할 필요가 있다. 본 연구에서는 우리나라 전역에 걸쳐 1997년-2006년 기상자료를 바탕으로 Hargreaves 공식을 이용하여 기준 증발산량(이하 ETo)을 산정하였다. 각 지점별로 PM공식에 의해 산정한 값을 증발산량의 정해로 가정하여 Hargreaves 매개변수를 지점별로 추정하였다. 최소의 오차가 발생하도록 Hargreaves 계수를 조정한 후 Root Mean Square Error와 Nash Sutcilffe Coefficient of Efficiency분석을 통하여 추정효율이 크게 향상되는 것을 알 수 있었다. 또한 추정된 매개변수를 바탕으로 기온 자료만의 의한 Hargreaves 증발산량을 추정할 수 있도록 일반화된 하나의 회귀직선을 도출하여 보았다. 온도-Hargreaves 계수의 선형 상관관계를 이용한 Hargreaves 계수의 일반화에서는 개선의 여지가 있지만 만족스러운 결과를 보여주는 것으로 나타났다. 이 연구결과는 우리나라의 수자원, 관개분야 및 환경 운용에 많은 도움이 될 것으로 판단된다.
잠재증발량에 대한 많은 경험식들이 제시되어 있지만 각각의 방식에 대한 국내의 적용성에 대하여 구체적으로 비교검토된 사례는 매우 제한적이다. 널리사용되고 있는 Hargreaves식은 비교적 단순한 형태를 지니고 있으나 대기수분량을 계산에 반영치 못하는 한계를 지니고 있다. 본 연구에서는 남한 내 다목적 댐 유역의 1973-2014년 기상자료를 바탕으로 Penman-Monteith (P-M) 식과 Hargreaves식을 통해 계산한 잠재증발산량($ET_{PM}$, $ET_{Harg}$)의 비교를 통해, Bouchet (1963)의 보완 관계 관점에서 $ET_{Harg}$가 $ET_{PM}$에 비해 과다 산정되는 경향이 있음을 확인하였다. 이에, 1973-2004년에 대한 각 댐 유역의 기상관측소 단위별로 산정된 $ET_{PM}$을 상대적인 정해로 간주하여 Hargreaves식의 매개변수를 추정하였다. 추정된 매개변수는 동일 관측소의 2005-2014년 기상자료와 함께 Hargreaves식에 적용 후, 다목적 댐 유역별 $ET_{PM}$과 $ET_{Harg}$을 산정하여 검정을 수행하였다. 수행 결과, Hargreaves 식의 매개변수 조정 전 $ET_{PM}$과의 Nash-Sutcliffe 일치계수는 0.47-0.79 (1973-2004), 0.28-0.76 (2005-2014)이었고, RMS 오차는 17.79-25.85 (1973-2004), 18.24-27.40 (2005년-2014년)이었으나, 매개변수 조정 후 Nash-Sutcliffe 일치계수는 0.96-0.98 (1973-2004), 0.95-0.98 (2005-2014)로, RMS 오차는 5.78-7.11 (1973-2004), 4.97-6.95 (2005-2014)로 조정 전 보다 향상된 결과를 보였다.
광도, 포차와 같은 환경요인과 엽면적 지수와 같은 생육요인은 증산 속도를 변화시키는 중요한 변수이다. 본 연구에서는 Penman-Monteith의 증산 모델과 인공신경망(ANN)에 학습에 의한 증산속도 추정값을 비교하는 것을 목표로 하였다. 파프리카(Capsicum annuum L. cv. Fiesta)의 증산속도 추정은 로드셀을 이용한 배지의 중량변화를 통해 계산하였다. 온도, 상대습도, 배지 중량 데이터는 1분 단위로 2개월간 수집하였다. 증산량은 일차식으로는 정확한 추정이 어렵기 때문에, 기존의 Penman-Monteith식에 보정 광도를 사용한 수정식 Shin 등(2014)을 사용하였다. 이와는 별개로 ANN을 사용하여 증산량을 추정 비교하였다. 이를 위하여 광도, 온도, 습도, 엽면적지수, 시간을 사용한 입력층과 5개의 은닉층으로 구성된 ANN을 구축하였다. 각 은닉층의 퍼셉트론 개수는 가장 정확성이 높은 512개로 하였다. 검증 결과, 보정된 Penman-Monteith 모델식의 $R^2=0.82$이었고, ANN의 $R^2=0.94$로 나타났다. 따라서 ANN은 일반적인 모델식에 비해 정확한 증산량 추정이 가능한 것으로 나타났고, 추후 수경재배의 효율적인 관수전략 수립에 있어 적용 가능할 것으로 판단되었다.
기상자료가 부족하거나 결측 지역의 기준 증발산량 산정을 위하여 Penman-Monteith (PM) 공식을 이용한 Hargreaves 공식의 매개변수 추정을 수행할 필요가 있다. 본 연구에서는 경기만 유역에 위치한 강화, 인천, 수원, 서산, 천안의 1997년$\sim$2004년 기상자료를 바탕으로 PM 공식을 이용하여 계산한 기준 증발산량(이하 ETo)을 이용하여 Hargreaves 공식의 매개변수를 추정하였으며, 추정된 매개변수를 이용하여 2005년$\sim$2006년의 PM 공식을 이용한 ETo 결과와 비교하여 검정을 수행하였다. 그 결과, 매개변수 조정 전 RMS 오차는 $14.63{\sim}23.30$ 정도로 파악되었으며, 모형의 검정에서도 $14.43{\sim}26.81$ 정도로 유사한 범위를 보이고 있다. 한편, Nash-Sutcliffe 일치계수는 $0.68{\sim}0.77$이며, 검정과정에서는 $0.43{\sim}0.85$로 대부분의 지역이 추정효율이 아주 떨어지는 것으로 나타났다. 반면, Hargreaves 계수를 조정한 경우, RMS 오차는 $5.23{\sim}11.75$ 정도로 파악되었으며, 모형의 검정에서도 $6.48{\sim}9.09$정도로 매개변수 조정전에 비하여 크게 감소하고 있음을 알 수 있으며, 한편, NSC는 $0.92{\sim}0.98$이며, 검정과정에서는 $0.93{\sim}0.97$로 대부분의 지역에서 추정효율이 크게 향상되는 것으로 나타났다.
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.
Evapotranspiration (ET) is an important factor while simulating daily streamflow in hydrological models. The LAI (Leaf Area Index) value reflecting the conditions of vegetation generally affects considerably in the estimation of ET, for example, when using FAO Penman Monteith equation. Recently in evaluating the vegetation condition as a fixed quantity, the remotely sensed LAIs from MODIS satellite data are avaliable, and the time series values of spatial LAI coupled with land use classes are utilized for ET evaluation. The 4 years (2001-2004) MODIS LAI data were prepared for the evaluation of continuous hydrological model, SLURP (Semi-distributed Land Use-based Runoff Processes). The model was applied for simulating the dam inflow of Chungjudam watershed ($6661.58\;km^2$) located in the upstream of Han river basin of South Korea. From the model results, the FAO Penman Monteith ET was affected by the MODIS LAIs. Especially for the ET of deciduous forest, the Total ET was 33.9 % lager than coniferous forest for the 3.8 % lager of LAI. The watershed average LAI caused a 7.0 % decrease in average soil moisture of the watershed and 14.3 % decrease of ground water recharge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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