국내 농업용수 수요량 산정에 있어서 논벼 수요량은 수정 Penman (Modified Penman: MP) 방법에 의한 증발산량을 기반으로 산정하고 있으나, 최근 국제식량농업기구 (Food and Agriculture Organization of the United Nations: FAO) 및 국내 농진청 등에서는 Penman-Monteith (PM) 방법에 의한 증발산량 산정방법을 채택하고 있다. 따라서 본 연구에서는 논벼 수요량 산정에 있어 우리나라 실제 현장여건에 적합한 논벼 증발산량 산정 방법을 제안하고자 기존에 적용하고 있는 MP 방법과 최근에 국내외적으로 제안되고 있는 PM 방법에 의한 논벼 수요량 산정 결과를 실질적으로 벼 생산에 공급된 저수지 공급량 자료와 비교 분석을 통해 현장 적용성을 평가해 보았다. 이를 위해 본 연구에서는 농진청에서 PM 증발산량 작물계수를 도출한 현장실험지구를 포함하는 호남지역을 대상으로 저수지 100 만톤 이상의 한국농어촌공사 관리지역 중 농업용수 공급량 자료가 신뢰성 있는 대표지구를 선정하였다. 농업용수 실제 공급량 자료를 기반으로 두 증발산량에 의한 논벼 수요량 산정 결과를 비교 분석한 결과, MP 방법에 의한 수요량이 PM 방법에 의한 수요량 보다 높게 나타났으며, 따라서 MP 방법에 의한 수요량이 PM 방법에 의한 수요량 보다 농업용수 공급량과의 차이가 작게 나타나는 경향을 보였다. 대체적으로 강우량이 적은 지역에서 농업용수 공급량 및 논벼 수요량이 높게 나타났으며, 이러한 결과는 공급량과 수요량간의 관계에도 영향을 미쳐 강우량이 많은 지역에서 강우량이 적은 지역에 비해 농업용수 공급일수가 감소함으로써 공급량과 수요량과의 차이가 적어지는 경향을 보였다. 본 연구 결과로 농업용수 공급량을 기준으로 논벼 수요량 산정에 있어 증발산량 산정방법은 안정적인 농업용수 공급계획과 수리시설 설계에서의 이수안전도 확보차원에서 MP 방법을 채택하는 것이 더 바람직 할 것으로 사료된다. 추가적으로 논벼 수요량 산정은 증발산량 산정방법 외에도 유효우량 산정방법, 수로손실, 재배관리손실 등의 다양한 관련 인자들의 영향을 받기 때문에 증발산량 산정방법과 더불어 이들 인자들에 대해서도 종합적인 평가를 실시하여 논벼 수요량 산정 결과의 신뢰성 확보가 요구된다.
본 연구에서는 농업용수 공급계획 및 수리시설설계에 적용하기 위한 논벼 수요량 추정에 있어서 증발산량 산정 방법을 농업용수 공급량을 기반으로 평가해 보았다. 증발산량 산정 방법은 기존의 논벼 수요량에 적용 되어온 Modifeid-Penman (MP) 방법과 최근에 농촌진흥청에서 작물계수 개발에 적용한 Penman-Monteith (PM) 방법이 고려되었다. 호남지역 한국농어촌공사 관할지구를 선정하여 기상특성을 분석하고, MP 방법과 PM 방법에 의한 논벼 수요량을 산정하여 현장의 용수 공급량과 비교분석하여 증발산량의 적용성을 평가해 보았다. 대상지구의 기상특성은 30년 기간 연평균 및 논벼 생육기간 평균기온은 증가하고 연평균 강우량과 논벼 생육기간 강우량은 감소하는 경향을 보였다. 이러한 기상특성은 증발산량 산정과 논벼 수요량 결과에 직접적인 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 두 증발산량 산정방법 적용에 의한 수요량 결과 비교분석에서 MP 방법에 의한 논벼 수요량이 PM 방법 보다 더 높게 산정되는 경향을 보였으며, 농업용수 공급량과의 비교분석에서 MP 방법이 PM 방법 보다 더 적은 격차를 나타내었다. 따라서 현장여건이 반영된 농업용수 공급량 기반 평가에서 논벼 수요량 산정에 MP 방법을 적용하는 것이 농업용수 관리계획 및 용수공급 안정성 확보에 유리할 것으로 사료된다.
증발산은 토양 표면에서 일어나는 증발 과정과 식물의 광합성 작용으로 인해 일어나는 증산 작용을 포함하는 수문기상인자로 외부 환경에 민감하게 작용한다. 현재 국내외에서는 이를 정확하게 관측하여 활용하기 위해 증발접시(evaporation pan), 침루계(lysimeter) 등을 이용하여 실측하거나 Eddy covariance technique, Bowen ratio method 등을 이용하여 경험적으로 산정하고 있으나 공간적인 제약이 따른다. 따라서 본 연구에서는 Terra 인공위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 다중분광 센서를 이용, 원격탐사 기술을 적용함으로써 이러한 지상 관측의 단점을 보완하고자 하였다. 이전 연구들에서 소개가 되었던 원격탐사 기반 증발산 산정 모형을 개선하여 별도의 외부 입력자료 없이 MODIS 위성 이미지 자료만을 이용, 우리나라의 지역적 특성을 반영한 Penman-Monteith 기반 증발산을 산정하였다. 유량조사사업단에서 운영 및 관리하고 있는 설마천/청미천 플럭스 타워의 증발산 관측치와 MODIS 기반 증발산 산정값과의 비교를 통해 각각 0.69, 0.74의 높은 상관계수를 보여 산정 방법의 적용성을 검증하였다.
증발산량을 산정하는 것은 수자원 관리에서 매우 중요한 요소이고, 많은 연구자들에 의해서 FAO Penman-Monteith (FAO P-M) 식이 기준증발산량을 산정을 위해 적용되고 있다. 하지만 FAO P-M 식에는 다양한 입력 변수들이 적용되어서, 이들 입력변수들의 영향력을 파악하는 것은 필요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 56개 연구지역을 대상으로 8개의 기상요소들(최고기온, 최저기온, 풍속, 상대습도, 일사량, 증기압부족, 순복사량, 지중열유동)과 FAO Penman-Monteith (FAO P-M) 기준증발산식의 에너지항과 공기동력항, 그리고 고도의 변화에 따른 FAO P-M 기준증발산량 산정에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 다른 변량들은 고정한 상황에서 각 특정 변량을 10% 증가시킴에 따른 기준증발산량의 변화를 평가하기 위해 상대 민감도분석을 실시하였다. 또한 5개 대표 지역을 선정하여 그 지역들에 대해서 월별 민감도분석을 실시하고자 군집분석을 이용하여 56개 연구지역을 5개로 분류하였다. 분석결과에 의하면 56개 연구지역에서 8개의 기상요소 중에서 순복사량이 가장 민감한 것으로 나타났고, 다음으로 상대습도, 일사량, 최고기온, 증기압부족, 풍속, 최저기온 순으로 나타났다. 지중열유동은 가장 덜 민감한 요소인 것으로 나타났다. 지표면 특성의 경우, 고도는 매우 낮은 양의 상대 민감도를 보였다. FAO P-M 기준증발산식의 에너지항과 공기동력항의 상대적 민감도는 에너지항이 0.707, 공기동력항이 0.293을 보여서 에너지항이 공기동력항보다 기준증발산량 산정에 기여도가 더 큰 것으로 나타났다. 월별 민감도분석에 의하면 기상 요소별 민감도는 계절적인 영향을 보이는 것으로 나타났고, 고도의 상대민감도는 지역 간 서로 다른 양상을 보였다. 따라서 FAO P-M 식 적용을 위해서는 입력변수의 지역적, 계절적 민감도 차이를 고려해야할 것으로 판단된다.
산림에서의 차단강수증발(EWC)은 증발산과 강수에 중요한 기여를 한다. 따라서, 산림에서의 수문순환을 이해하기 위해서는 정확한 $E_{WC}$를 산정하는 것이 중요하다. 본 고찰에서는 $E_{WC}$의 측정방법을 소개하고, 선행 연구에서 보고된 산림형태(예를 들면, 활엽수림, 침엽수림, 혼효림, 열대림)에 따른 $E_{WC}$ 값과 측정시 고려해야 할 사항에 대하여 논의하였다. 전형적인 $E_{WC}$ 측정에는 물 수지, 에너지 수지 및 Penman-Monteith 방법이 있다. 전반적으로, $E_{WC}$는 강수량의 5~54%를 차지하였으며, 같은 산림형태내에서도 $E_{WC}$의 강수량에 대한 기여도는 큰 변동을 보였다. 이러한 변동에는 강수강도, 기상조건, 군락 구조 특성이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 특정 산림형태에서의 $E_{WC}$의 강수량에 대한 기여도를 정량화하는 것은 어려울 것으로 판단된다. 관측시 발생하는 오차는 $E_{WC}$ 정량화의 불확실성을 증대 시킨다. 물수지 방법의 경우, 풍속의 영향을 받는 강수 관측과 군락 구조의 공간적 비균질성의 영향을 받는 수관통과우 등의 관측 오차를 들 수 있다. 에너지 수지 방법의 경우에는 현열 플럭스와 열저류항의 관측이 주요 오차의 원인이 되며, Penman-Monteith 방법은 공기전도도와 현열의 이류 추정에서 발생하는 오차에 주의를 기울여야 한다. 각 측정방법의 오차를 최소화하고 신뢰할 수 있는 $E_{WC}$를 얻기위해서는 수문학적 방법과 미기상학적 방법, 즉 물 수지와 에너지 수지 방법을 함께 사용하는 것이 바람직하다.
유역의 수문기상학적 특성을 분석하거나 수자원계획을 수립하는 과정에서 필수적인 사항은 증발산에 대한 정량적인 특성을 파악하는 것이다. 일반적으로 증발산량에 대한 정량적인 분석은 기온, 풍속 등 기상학적 인자를 바탕으로 잠재증발산량 또는 기준증발산량을 추정하는 방법을 이용하고 있으며, Hargreaves 공식은 기온자료를 이용하여 기준증발산량을 산정할 수 있는 간단한 경험식이라 할 수 있다. 본 연구에서는 Hargreaves 공식을 우리나라에 적용함에 있어 보다 정확한 기준증발산량 추정이 가능하도록 공식의 매개변수를 지역화하기 위한 연구를 수행하였다. 먼저 일사량 관측자료와 기온과의 관계를 검토하여 수정 관계식을 도출하였으며, 수정 관계식과 Penman-Monteith 방법에 의한 기준증발산량 산정결과를 이용하여 Hargreaves 공식의매개변수지역화를 수행하였다. 또한 매개변수와 기온과의 관계분석을 통해 기온자료로부터 Hargreaves 공식의 매개변수를 추정할 수 있는 관계식을 제안하였으며, 이에 대한 검증을 수행하였다. 연구결과, 우리나라에서 기존 Hargreaves 공식을 그대로 이용할 경우 Penman-Monteith 방법에 비해 과대 또는 과소 산정될 수 있음을 확인하였으며, 지역화된 매개변수를 이용할 경우 정확도가 크게 개선되고 있음을 확인하였다. 또한 기온자료로부터 Hargreaves 공식의 매개변수를 추정할 수 있는 관계식에 대한 검증을 통해 본 연구에서 제안한 관계식의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 결측 혹은 미계측 증발접시 증발량과 우리나라에서 계측되고 있지 않은 알팔파 기준증발산량의 산정을 위하여 유전자 알고리즘이 내재된 일반화된 회귀신경망모형을 개발하고 적용하는데 있다. 우리나라에서는 장기간동안 증발산계를 이용하여 알팔파 기준증발산량의 관측이 시행되지 않고 있으므로, 본 연구에서는 Penman-Monteith(PM) 공식을 이용하여 산정된 값을 계측된 알팔파 기준증발산량으로 가정하였다. 본 연구를 통하여 최적 증발접시 증발량과 알팔파 기준증발산량의 산정을 위한 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1) 모형을 개발하였으며, 훈련, 테스트 및 재현과정을 통하여 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1) 모형을 평가하였다. COMBINE-GRNNM-GA (Type-1) 모형은 제시된 기상인자를 평가할 수 있으며, 증발접시 증발량과 알팔파 기준증발산량에 대한 신뢰성 있는 자료를 구축할 수 있다. 더 나아가서 우리나라에서 관개배수 시스템 구축을 위한 참고자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
The objectives of this study are for finding an optimal calculation method comparing observed evapotranspiration with calculated evapotranspiration by Blaney-Criddle, Penman and Penman-Monteith method which are used in many place of Korea. And after appling optimal calculation method, optimal irrigation is presented through calculation of effective rainfall and requirement water considering characteristics of region, crop and soil.
Evapotranspiration (ET) is one of the basic components of the hydrologic cycle and is essential for estimating irrigation water requirements. In this study, artificial neural network (ANN) models for reference crop evapotranspiration ($ET_0$) estimation were developed on a monthly basis (May~October). The models were trained and tested for Suwon, Korea. Four climate factors, daily maximum temperature ($T_{max}$), daily minimum temperature ($T_{min}$), rainfall (R), and solar radiation (S) were used as the input parameters of the models. The target values of the models were calculated using Food and Agriculture Organization (FAO) Penman-Monteith equation. Future climate data were generated using LARS-WG (Long Ashton Research Station-Weather Generator), stochastic weather generator, based on HadCM3 (Hadley Centre Coupled Model, ver.3) A1B scenario. The evapotranspirations were 549.7 mm/yr in baseline period (1973-2008), 558.1 mm/yr in 2011-2030, 593.0 mm/yr in 2046-2065, and 641.1 mm/yr in 2080-2099. The results showed that the ANN models achieved good performances in estimating future reference crop evapotranspiration.
수문학적 모형들은 지구 물 순환에 있어서의 지표 성분을 모의하고 기후의 변화나 변동이 수자원에 미치는 영향을 평가하는데 메카니즘을 제공한다. 이러한 모형들에 있어서 증발산량(Evapotranspiration, ET)은 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 SLURP 모형에서 증발산량 산정을 위하여 제시하고 있는 FAO Penman-Monteith, Motorn CRAE(Complementary Relationship Area Evapotranspiration), Spittlehouse-Black, Granger, the Linarce 등, 5 종류의 모형에 대하여 각각의 모형이 일 하천유출량에 미치는 영향을 분석해 보았다. 또한, 각 증발산 방법과 SLURP 모형의 매개변수와의 민감도 분석을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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