In this study, estimation methods for actual evapotranspiration have been studied using the concept of potential and actual evapotranspiration. Among the diverse estimation methods, SWAT-K application is chosen for hydrological modeling. For Jeju island we have characterized annual and monthly evapotranspiration using SWAT-K. In the results, simulated potential evapotranspiration reached to the 91% of small pan evaporation. With respect to the temperature lapse rate($-6^{\circ}C/km$) depending on the altitude of Halla mountain, evapotranspiration rate decreased by 7.5% compared to the status when the temperature data from the Jeju weather station were applied to the watershed. As the average of annual rainfall increased, potential evapotranspiration was increased, actual evapotranspiration was, however, decreased.
Kim, Sea Jin;Kim, Moon-il;Lim, Chul-Hee;Lee, Woo-Kyun;Kim, Baek-Jo
Journal of Climate Change Research
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v.8
no.2
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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.
The main purpose of this study is to understand the effects of hydroclimatic factors on annual actual evapotranspiration and to suggest the multiple linear regression (MLR) equations for the estimation of annual actual evapotranspiration from watershed. To accomplish this study purpose, 5 dam watersheds (Goesan dam, Seomjingang dam, Soyanggang dam, Andong dam, Hapcheon dam) were selected as study watersheds and annual actual evapotranspiration was estimated based on annual water balance analysis from each watershed. The estimated annual actual evapotranspiration from water balance analysis was used to evaluate the MLR equations. Furthermore, the possibility of the estimation of actual evapotranspiration using potential evapotranspiration equations (Penman equation, FAO P-M equation, Makkink equation, Preistley-Taylor equation, Hargreaves equation) was evaluated. It has turned out that it is not appropriate to use potential evapotranspiration for the estimation of actual evapotranspiration because the correlation between actual evapotranspiration and potential evapotranspiration is very low. The comparison of MLR equations with current actual evapotranspiration equations indicates that MLR equations can be used for the estimation of annual actual evapotranspiration. Furthermore, it has turned out that the effects of hydroclimatic factors on annual actual evapotranspiration from dam watersheds are different in each watershed; however, for all watersheds in common precipitation has turned out to be the most important climatic factor affecting on the estimation of annual actual evapotranspiration.
In this study, monthly and annual aridity indices which are the ratios of precipitation to potential evapotranspiration in Seoul climate measurement station were analyzed for past 50 years (1961~2010), and the ratio of aridity index simulated by climate change scenarios (RCP 4.5 and 8.5) for each future period (2011~2040, 2041~2070, 2071~2100) to aridity index for the past period (1971~2000) was analyzed. Furthermore, 5 different potential evapotranspiration equations (FAO P-M, Penman, Makkink, Priestley-Taylor, Hargreaves) were applied to analyze the effect of potential evapotranspiration equation on estimating aridity index and aridity index variation ratio (%). The study results indicate that the monthly precipitation, average temperature and potential evapotranspiration were increased in each future period as compared to past period for both RCP 4.5 and RCP 8.5. Furthermore, winter period showed more significant increase of potential evapotranspiration than summer period, but aridity index showed different patterns as compared with potential evapotranspiration reflecting the influence of precipitation. Therefore, it is necessary to make preparation for the increment of winter evapotranspiration in terms of water resources management. The monthly and annual aridity indices based on future climate change scenarios were greatly different according to potential evapotranspiration equations; however, monthly and annual patterns of aridity index variation ratio (%) in the future period as compared to past period were very similar regardless of applied potential evapotranspiration equation.
This experiment was conducted to evaluate the effect on evapotranspiration and yield of soybean according to different soil water conditions, and to find the optimum time and amount for irrigation in soybean cultivation. The difference between potential evapotranspiration (PET) and maximum evapotranspiration (MET) during growing season of soybean planted in lysimeter was higher during reproductive stage than during vegetative one. The maximum crop coefficient was obtained at beginning seed stage of soybean. Soil water coefficient of irrigation treatment was higher than that of non-irrigation treatment during soybean growth stage in field experiment. Grain yield was highest in lysimeter due to its high water use efficiency and evapotranspiration rate.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2002.10a
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pp.5-8
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2002
Daily potential evapotranspiration was estimated using meteorological data which are observing regularly such as rainfall, temperature, humidity, wind speed, and duration of sunshine. Penman method is used practically in estimating evapotranspiration at present, and its regional coefficients were derived at 19 stations in the Korean Peninsular. Because meteorological data are observing at 77 stations under the Korea Meteorological Administration, the methodology of estimating evapotranspiration using meteorological data will be able to be applied in more regions than Penman method.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.4
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pp.1-13
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2005
In the process of a hydrology circulation, evapotranspiration is considered a very important factor to build a plan for the development of water resources and to operate water resources system. This study purposes to estimate daily potential evapotranspiration quantity in consideration of energy factors of the surface by using spatial information such as Landsat TM (ETM+) data, DEM and Landcover. Kyounan-cheon, Han River is selected as a target area, and landcover is divided by vegetation and non-vegetation covered area. Penman-Monteith equation which considers leaf-area index is used to estimate potential evapotranspiration quantity of vegetation covered area. The combination method (energy burget and aerodynamic method) is used in non-vegetation covered area. Among the input data for estimating potential evapotranspiration, NDVI, SR and Albedo is formed by Landsat, TM and ETM+ from 1986 through 2002. ground heat flux is estimated by using NDVI distribution map, LAI distribution map is drawn by using SR distribution map. The result of estimation shows that the average potential evapotranspiration in the whole basin is about 1.8-3.2mm/day per each cell. THe results of estimating potential evapotranspiration quantity by each landcover are as follows; water surface 3.6-4.9mm/day, city 1.4-3.1mm/day, bareland 1.4-3.5mm/day, grassland 1.7-3.7mm/day, forest 1.7-3.0mm/day and farmland 1.8-3.6mm/day. The potential evapotranspiration quantity is underestimated in comparison with observed evaporation data by evaporation pan, but it is considered that it has physical propriety.
Although a considerable part of climate change can be explained by temperature change, hydrological change such as precipitation, evapotranspiration, and runoff impact more on society. For the ascertain a hydrological change in agriculture sector, this study estimate evapotranspiration of cropland in the Korean peninsula, and then to assess the drought severity in the past 30 years through the estimated potential evapotranspiration and observed precipitation. The potential evapotranspiration is estimated by EPIC model and Penman-Monteith method and the drought severity in cropland of the Korean peninsula is assessed using Normalized Precipitation Evapotranspiration Index (NPEI) based on the difference in precipitation and potential evapotranspiration. In North Korea, the estimated evapotranspiration tends to increase even though a significant change is not found due to the change of climate. Although a time series change in drought severity in the past 30 years is not pronounced, a deviation by year and difference between South and North Korea is certain. One reason of this is difference in precipitation and evapotranspiration change according to the latitude. The result including expansion of facilities for water management in North Korea can be used for agricultural decision making, as well as base data of climate change adaptation.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.61
no.2
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pp.97-104
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2019
The purpose of this study was to establish the estimation method of irrigation water amount for sewage treated water reuse for agricultural purpose. To calculate the irrigation water amount, we adopted Penman-Monteith for potential evapotranspiration estimation and applied crop coefficient and irrigation efficiency factor. We developed the irrigation water amount calculation program using C language in Xcode environment. The target district for calculation is having 259 ha of agricultural land located near the Jinyeong Clear Water Circulation Center in Hanrim-myeon, Gimhae city. The meteorological data of the study area were obtained from Changwon weather station from 1986 to 2017. Calculated average and maximum of annual mean potential evapotranspiration were 2.72 mm/day and 6.22 mm/day, respectively. We used K-S (Kolmogorov-Smirnov) for goodness-of-fit test to find optimal probability distribution of annual mean and maximum evapotranspiration. As a result, the normal distribution was selected for the appropriate distribution. The annual mean and maximum potential evapotranspiration for 10-year return period by applying normal distribution were 2.88 mm/day and 6.76 mm/day, respectively. Assuming that the irrigation efficiency is 80%, the irrigation water requirement was calculated as $36.05m^3/day/ha$ and $84.45m^3/day/ha$, respectively, when annual mean and maximum potential evapotranspiration were applied. The actual irrigation water amount can be calculated by applying the crop coefficient and cropping days for the study area based on the developed irrigation water amount estimation program in this study.
The evapotranspiration (ET) is one of the most important factor in the hydrological cycle. In this study, remote sensing based ET algorithm using Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) was considered. Then, Priestley-Taylor algorithm was used for estimation of potential evapotranspiration in South Korea, and its spatial distribution was analyzed. Overall applicability between estimated potential evapotranspiration and weather station pan evaporation in Nakdong river basin was represented. The results using small pan showed that correlation coefficient in Pohang and Moonkyung Station was 0.70 and 0.55, respectively. However, the results using large pan showed correlation coefficient in Pohang and Moonkyung Station was 0.62 and 0.52, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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