The main objective of this study was to assess reference evapotranspiration based on multiple GCMs (General Circulation Models) and estimation methods. In this study, 10 GCMs based on the RCP (Representative Concentration Pathway) 4.5 scenario were used to estimate reference evapotranspiration. 54 ASOS (Automated Synoptic Observing System) data were constructed by statistical downscaling techniques. The meteorological variables of precipitation, maximum temperature and minimum temperature, relative humidity, wind speed, and solar radiation were produced using GCMs. For the past and future periods, we estimated reference evapotranspiration by GCMs and analyzed the statistical characteristics and analyzed its uncertainty. Five methods (BC: Blaney-Criddle, HS: Hargreaves-Samani, MK: Makkink, MS: Matt-Shuttleworth, and PM: Penman-Monteith) were selected to analyze the uncertainty by reference evapotranspiration estimation methods. We compared the uncertainty of reference evapotranspiration method by the variable expansion and analyzed which variables greatly influence reference evapotranspiration estimation. The posterior probabilities of five methods were estimated as BC: 0.1792, HS: 0.1775, MK: 0.2361, MS: 0.2054, and PM: 0.2018. The posterior probability indicated how well reference evapotranspiration estimated with 10 GCMs for five methods reflected the estimated reference evapotranspiration using the observed data. Through this study, we analyzed the overall characteristics of reference evapotranspiration according to GCMs and reference evapotranspiration estimation methods The results of this study might be used as a basic data for preparing the standard method of reference evapotranspiration to derive the water management method under climate change.
The goal of this research is to develop and apply the generalized regression neural networks model (GRNNM) embedding genetic algorithm (GA) for pan evaporation, which is missed or ungaged and for the alfalfa reference evapotranspiration, which is not measured in South Korea. The GRNNM-GA is evaluated using the training, the testing, and reproduction performance respectively for the estimation of the PE and the alfalfa reference evapotranspiration. Since the observed data of the alfalfa reference evapotranspiration using lysimeter have not been measured for a long time in South Korea, the PM method is used to assume and estimate the observed alfalfa reference evapotranspiration. From this research, we evaluate the impact of the limited climatical variables on the accuracy of the GRNNM-GA. We should, furthermore, construct the credible data of the PE and the alfalfa reference evapotranspiration and suggest the reference data for irrigation and drainage networks system in South Korea.
The goal of this research is to develop and apply the integrational model for the pan evaporation and the alfalfa reference evapotranspiration in Republic of Korea. Since the observed data of the alfalfa reference evapotranspiration using lysimeter have not been measured for a long time in Republic of Korea, PM method is used to assume and estimate the observed alfalfa reference evapotranspiration. The integrational model consists of staochastics and neural networks processes respectively. The stochastics process is applied to extend for the short-term monthly pan evaporation and alfalfa reference evapotranspiration. The extended data of the monthly pan evaporation and alfalfa reference evapotranspiration is used to evaluate for the training performance. For the neural networks process, the generalized regression neural networks model(GRNNM) is applied to evaluate for the testing performance using the observed data respectively. From this research, we evaluate the impact of the limited climatical variables on the accuracy of the integrational operation of stochastics and neural networks processes. We should, furthermore, construct the credible data of the pan evaporation and the alfalfa reference evapotranspiration, and suggest the reference data for irrigation and drainage networks system in Republic of Korea.
In order to provide basic information for the estimation of reference crop evapotranspiration in the greenhouse on experiment was performed. Daily evapotranspiration of the reference crop wear measured using lysimeters. kentucky Blue Grass was used as a reference crop. Climatic elements I the greenhouse such as air temperature relative humidity and radiation were measured. The influence of each climatic element on the evapotranspiration were analyzed. A multi-regression model for the estimation of reference crop evapotranspiration in the greenhouse was developed and tested simulated evapotranspiration by the model were in good agreement with measured evapotransiration.
In order to provide basic information for the estimation of reference crop evapotranspiration in the greenhouse, an lysimeter experiment was performed. Kenturky Blue Grass was used as a reference crop. Relationships between measured reference crop evapotranspiration and weather factors were analyzed. A multi-regression model was developed and tested.
Reference Evapotranspiration Calculator Software (REF-ET)는 ASCE 및 FAO 기준증발산량을 포함한 총 17개의 FAO Penman-Monteith (PM) 방정식의 연산을 동시에 수행할 수 있는 프로그램으로서, 본 연구에서는 REF-ET에 대한 상세한 소개와 함께 기상관측소의 관측자료를 이용하여 REF-ET의 효용성을 논하였다. REF-ET는 각종 PM 방정식들에 대한 시일 월 단위 모의와 지역적 특성의 반영 및 결측자료에 대한 보정 등이 가능하다. REF-ET를 이용하여 서울 기상관측소의 29년간 증발산량을 모의한 결과, 일복사량에 주로 좌우되는 FAO24-Rd 식과 1957-Makk 식의 상관계수가 각각 0.89와 0.88로 높게 나타났으며, 이는 소형증발접시를 이용한 기준증발산량 관측값이 공기 동력학적 증발량만을 주로 반영하기 때문인 것으로 사료된다. 또한 RMSE/bias 분석을 통해 기준증발산 방정식들에 의한 계산값이 증발접시로부터의 기준증발산량에 비해 다소 과대평가되는 현상을 나타내었으나, 이 경우에도 1957-Makk 식이 가장 정확한 것으로 나타났다. 일단위 시계열 분석시 1957-Makk 식은 여름철의 증발산량을 저평가하는 경향을 나타내었으나, 전체적으로 1.06 mm/day의 오차로 증발산량을 모의 가능하였다. 차후 기상관측자료의 정확도를 높이는 연구들과 REF-ET를 병행한다면, 해당 지역 및 기간에 대한 증발산량 모의 및 관련 특성인자를 파악하는 연구에 활용도가 높을 것으로 기대된다.
Estimating the reference evapotranspiration is an important factor to consider in irrigation system design and agricultural water use. However, there is a limitation in using the FAO Penman-Monteith (FAO P-M) equation, which requires various meteorological data. The purpose of this study is to compare three reference evapotranspiration (ETo) equations in the case of meteorological data missing for 11 study weather stations. Firstly, the FAO P-M equation is used for reference potential evapotranspiration estimation with the actual solar radiation data $R_n$ and the actual vapor pressure $e_a$. Then, in the case of $R_n$, and $e_a$ are missed, the reference evapotranspirations applying FAO P-M, Priestley-Taylor (P-T), Hargreaves (HG) equation were calculated using other meteorological factors. Secondly, MAE, RMSE, $R^2$ were calculated to compare ETo relationship from the ETo equations. From the results, ETo with Hargreaves equation in coastal areas and the Priestley-Taylor equation in the inland areas showed relatively high correlation with FAO P-M when $e_a$ data is missed. In the case of $R_n$ data is missed or two weather data, $e_a$, and $R_n$ data are all missed, $R^2$ value in Priestley-Taylor equation was highest in coastal areas, and $R^2$ values in Hargreaves equation were the high values for 7 inland areas. The results of sensitivity analysis showed that net radiation was the most sensitive for P-T and HG equation, and for FAO P-M, the most sensitive factor was net radiation and relative humidity, air temperature and wind speed were follows. Therefore, in considering of the accessibility to the coast, the types of the missing wether data, and the correlation and the magnitude of error, the reference evapotranspiration equations would be selected in sense of different conditions.
본 연구에서는 도시화에 따른 기후변화가 FAO Penman-Monteith 기준증발산량에 미치는 영향을 파악하고자 한다. 또한 도시화에 따른 수문기후학적 변화는 다른 지형 및 지리적 조건과도 밀접한 연관성을 가지고 있다. 따라서 도시화가 수문기후에 미치는 영향을 분석하기 위해서는 이들 지형 및 지리적조건도 동시에 고려되어야 한다. 이러한 지형 및 지리적 조건이 도시화과정과 함께 수문기후변화에 미치는 영향을 분석하기 위하여 FAO Penman-Monteith 기준증발산량을 산정하고, 에너지항 및 공기동력항이 FAO Penman-Monteith 기준증발산량에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구를 위하여 적용된 연구지역은 서울을 비롯한 56개 수문기후관측지점으로써 도시화과정을 분석하기 위하여 반경 10km를 중심으로 $314\;km^2$당하는 면적을 연구지역으로 설정하였다. 연구 지역의 도시화정도를 판단하기 위하여 토지이용현황을 분석하였다. 연구결과에 의하면 대부분의 연구지역에서 기준증발산의 변화정도는 도시화율의 정도에 따라서 상관관계를 보이는 것으로 판단된다. 기준증발산량의 변화정도는 도시화율이 클수록 큰 변화를 보이는 것으로 판단된다. 분석결과에 의하면 기준증발산량의 변화정도는 도시화가 진행됨에 따라서 도시지역 내 열섬현상에 따른 기온상승과 도시치역의 주거지면적 증가에 따른 습도의 감소 그리고 풍속의 감소 영향인 것으로 보이며, 특히 습도의 감소가 기준증발산량에 가장 크게 영향을 미치는 것으로 판단된다. 또한 도시지역 내의 태양복사량 감소에 따른 순단파복사량의 감소나 기온상승에 따른 순장파복사량의 증가에 의해서 영향을 받는 것으로 보인다. 또한 연구지역의 지리 및 지형조건이 기준증발산량에 미치는 영향을 분석한 결과 56개 연구지역의 기준증발산량에 미치는 요인은 주로 도시화에 따른 기후변화와 해안 근접성인 것으로 판단된다.
Meanwhile, reference evapotranspiration(ET0) is important information for agricultural management including irrigation planning and drought assessment, the database of reference evapotranspiration for future periods was rarely constructed especially at districts unit over the country. The Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) provides several meteorological data such as precipitation, average temperature, humidity, wind speed, and radiation for long-term future period at daily time-scale. This study aimed to build a database for reference evapotranspiration using the climate forecasts at high resolution (the outputs of HadGEM3-RA provided by Korea Meteorological Administration (KMA)). To estimate reference evapotranspiration, we implemented four different models such as FAO Modified Penman, FAO Penman-Monteith, FAO Blaney-Criddle, and Thornthwaite. The suggested database system has an open architecture so that user could add other models into the database. The database contains 5,050 regions' data for each four models and four Representative Concentration Pathways (RCP) climate change scenarios. The developed database system provides selecting features by which the database users could extract specific region and period data.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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