증발산은 토양으로부터 발생하는 증발과 식물의 잎에서 발생하는 증산을 통칭하는 것으로, 물 수지, 가뭄, 작물생장, 기후변화 등의 모니터링에 있어 중요한 요소이다. 실제증발산은 식생 지표면의 물 소비량 또는 물 필요량이며 기준증발산에 작물계수를 곱하여 구하므로, 농지의 실제증발산을 구하기 위해서는 기준증발산의 계산이 정확히 이루어져야 한다. 격자형 기준증발산을 합리적으로 산출하기 위하여 그동안 많은 노력들이 있었고 복수의 산출물이 제공되고 있다. 이에 본 연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, PKNU-NMSC, MODIS 기준증발산 산출물을 비교평가 함으로써, 우리나라처럼 복합적이고 이질적인 지표면에서 국지적 규모의 수문 및 농업 분야에 활용하기 위하여 어떤 기준증발산 산출 방법이 적합한지 살펴보고자 한다. 2016~2019년 3~11월의 1일 단위 자료와 8일 합성 자료를 기상청 현장관측치와 비교하여 지점별, 연도별, 월별로 분석하고 시계열변화를 검토한 결과, 기계학습을 통해 우리나라 농지에 대한 지역최적화가 상당히 잘 수행된 PKNU-NMSC 자료의 정확도가 월등히 높게 나타났으며, 시간과 장소에 상관없이 안정적인 산출이 이루어졌음을 확인하였다. 또한 본연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, MODIS 산출물에 내재한 정확도 특성을 제시하였으며, 이는 기준증발산 자료 사용에 있어 중요한 정보가 될 것으로 기대한다.
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.
Seo, Mijin;Han, Kyunghwa;Jung, Kangho;Cho, Heerae;Zhang, Yongseon;Choi, Seyeong
한국토양비료학회지
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제49권4호
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pp.300-309
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2016
The monolithic weighing lysimeter is a useful facility that could directly measure water movement via layers, drainage, and evapotranspiration (ET) with precise sensors. We evaluated water movement through layers and water balance using the lysimeter with undisturbed paddy sandy loam soil, Gangseo soil series (mesic family of Anthraquic Eutrudepts classified by Soil Taxonomy) during winter season from Dec. 2014 to Feb. 2015. Daily ET indicated up to 1.5 mm in December and January and 2 mm in February. The abrupt increase of soil water tension at the depth of 0.1 m, when soil temperature at the same depth was below $2^{\circ}C$, was observed due to temporary frost heaving. The surface evaporation was less than reference ET below -15 kPa of soil water potential at the depth of 0.1 m. The maximum drainage rate was similar to the saturated hydraulic conductivity of a plow pan layer. Both upward and downward water movement, related to ET and drainage, were retarded by a plow pan layer. This study demonstrated that the lysimeter study could well quantify water balance components even under frost heaving during winter season and that a plow pan with low permeability could act as a boundary that affects drainage and evapotranspiration.
The Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5), coordinated by the World Climate Research Programme in support of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) AR5, is the most recent, provides projections of future climate change using various global climate models under four major greenhouse gas emission scenarios. There is a wide selection of climate models available to provide projections of future climate change. These provide for a wide range of possible outcomes when trying to inform managers about possible climate changes. Hence, future agrometeorological indicators estimation will be much impacted by which global climate model and climate change scenarios are used. Decision makers are increasingly expected to use climate information, but the uncertainties associated with global climate models pose substantial hurdles for agricultural resources planning. Although it is the most reasonable that quantifying of the future uncertainty using climate change scenarios, preliminary analysis using reasonable factors for selecting a subset for decision making are needed. In order to narrow the projections to a handful of models that could be used in a climate change impact study, we could provide effective information for selecting climate model and scenarios for climate change impact assessment using maximum/minimum temperature, precipitation, reference evapotranspiration, and moisture index of nine Representative Concentration Pathways (RCP) scenarios.
Estimation of crop consumptive use is a key term of agricultural water resource systems design and operation. The 10-year return period drought has special aspects as a reference period in design process of irrigation systems in terms of agricultural water demand analysis so that crop evapotranspiration (ETc) about the return period also has to be analyzed to assist understanding of crop water requirement of paddy rice. In this study, The ETc of 10-year return period drought was computed using frequency analysis by 54 meteorological stations. To find an optimal probability distribution, 8 types of probability distribution function were tested by three the goodness of fit tests including ${\chi}^2$(Chi-Square), K-S (Kolmogorov-Smirnov) and PPCC (Probability Plot Correlation Coefficient). Optimal probability distribution function was selected the 2-parameter Log-Normal (LN2) distribution function among 8 distribution functions. Using the two selected distribution functions, the ETc of 10-year return period drought was estimated for 54 meteorological stations and compared with prior study results suggested by other researchers.
작물 증발산량은 수자원 계획 및 관리, 물수지 분석, 작물 관개 계획 및 생산량 추정 등에 널리 활용되고 있으며, 특히 FAO에서 공인한 Penman-Monteith식 (FAO 56-PM)은 잠재 증발산량 산정을 위한 표준방법으로 많이 사용되고 있다. Penman-Monteith식을 이용한 잠재증발산량 산정은 최소온도, 평균온도, 최대온도, 상대습도, 풍속과 일사량인 6가지 항목에 대한 시계열 자료가 필요한데, 결측 또는 미계측된 경우에는 사용이 어려운 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 역전파 신경망(BPNN) 모델을 이용해서 6개 미만의 기상항목으로도 잠재증발산량이 추정가능한지를 확인하였다. 여섯 가지 기상항목을 각각 1~6개의 조합으로 입력자료를 구성하고, BPNN 모델을 이용해서 학습, 검증 및 테스트를 한 결과, 입력 자료가 많아질수록 좋은 결과가 산출되었으며, 일사량, 최대온도와 상대습도만으로도 결정계수($R^2$)가 0.94정도로 비교적 높은 예측결과를 얻을 수 있었다. 또한 산정 오차를 줄이고, 항목간의 상관관계를 높이기 위해서는 역전파 신경망 구조의 적절한 선택이 중요한 것으로 확인되었다. 역전파 신경망 모델을 사용하면 요구되는 기상 항목과 데이터의 양에 대한 제약 없이 예측이 가능할 수 있기 때문에 기준 증발산량 산정에 유용하게 활용될 수 있을 것이며 향후 작물 재배를 위한 적정 관개계획 수립에도 유용하게 사용될 것이라 사료된다.
수문기상인자 중 하나인 증발산량은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지 모형 등의 입력자료로 활용된다. 우리나라를 포함한 각국 기상청 및 국제기구에서는 직접 관측이 아닌 FAO56 Penman-Monteith(PM)을 통해 증발산량을 산출하고 있다. FAO56 PM 방법은 복사(radiation), 대기온도(air temperature), 습도(humidity), 풍속(wind speed) 등의 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotransipiration)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자를 요구하므로 미계측 유역을 포함한 일부지역에 대한 증발산량 자료 구축이 어려운 실정이다. 또한, 기준증발산량의 특성이 시간에 따라 변화하므로 비정상성(nonstationary)을 고려한 분석이 요구된다. 본 연구에서는 온도인자 기반의 대체모형(surrogate model)을 개발하여 기준증발산량의 비정상성을 고려하고자 한다. 한강유역에 위치한 관측소를 대상으로 모형을 개발하였으며, 시간에 따라 변동하는 기준증발산량의 특성을 고려하기 위해 Bayesian 추론기법을 통해 매개변수를 시간에 따라 추정하였다. 또한, 본 연구에서는 대체모형으로 산정된 증발산량을 활용해 가뭄지수인 EDDI(evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄 모니터링 및 조기 경보 안내를 위해 개발된 EDDI를 활용하여 기존 가뭄보다 빠르게 진행되는 초단기 가뭄(flash drought)를 평가하였다. 본 연구에서 개발된 모형은 미계측 지역에서도 적용이 가능하므로 수자원분야에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.
본 연구는 저영향개발(Low Impact Development; LID) 기법을 적용할 때 지역의 기후변화가 LID 저감효과에 미치는 영향을 평가함으로써 지역의 특성과 기후변화를 고려한 LID 기법 적용의 필요성을 제시하였다. 강수량과 기준 증발산량이 증가하는 추세를 나타내는 기후변화 시나리오(Representative Concentration Pathway, RCP)를 토대로 기후변화 요소와 LID 효과의 관계를 분석하였다. 대상 지역의 특성을 고려한 단순히 잔디 표면을 낮추어(LID3) 침투와 저류 증대를 도모하는 실용적 기법으로도 식생체류지 설치(LID2)와 이에 옥상녹화를 추가 적용(LID1)하는 일반적인 LID 기법들과 마찬가지로 개발로 인한 수문변화를 개선할 수 있음을 밝혔다. 적용된 기법들은 온실가스 저감이 상당히 실현되는 경우(RCP 4.5) 유출 저감 효과가 높게 나타나 기후변화 대응 정책이 LID 효율에도 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 기후변화 요소 분석 결과 강수량 변화가 기준 증발산량 변화보다 수문 변화에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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