Evapotranpiration (ET) is one of the important factor in Hydrological cycle and irrigation planning. In this study, temperature-based artificial neural network (ANN) model for daily reference crop ET estimation was developed and compared with reference crop evapotranpiration ($ET_0$) from FAO-56 Penman-Monteith method (FAO-56 PM) and parameter regionalized Hargreaves method. The ANN model was trained and tested for 10 weather stations (5 inland stations and 5 costal stations) and two input climate factors, maximum temperature ($T_{max}$), minimum temperature ($T_{min}$), and extraterrestrial radiation (RA) were used for training and validation of temperature-based ANN model. Monthly reference ET by the ANN model also compared with parameter regionalized Hargreaves method for ANN model applicability evaluation. The ANN model evapotranspiration demonstrated more accordance to FAO-56 PM evapotranspiration than the $ET_0$ from parameter regionalized Hargreaves method(R-Hargreaves). The results of this study proposed that daily reference crop ET estimated by the ANN model could be used in the condition of no sufficient climate data.
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.
증발산량은 산원 수자원의 제한 요인이며, 한편으로는 임목의 생장, 분포에 관여하는 중요한 생태계의 요인으로 인식되고 있다. 식생에 의한 증산은 주로 기상학적 요인에 의하여 좌우된다. 조사 유역의 하부는 수고 8m의 소나무로 밀생되어 있으며, 상부는 생장이 불량한 소나무와 참나무류가 산생하고 있다. 1993년도 강수, 유출 조사 자료를 이용하여 증발산량을 구하고, Penman-Monteith 모델의 수관저항을 정하여, 이 모델에 의한 산림지역의 일 증발산량의 계절적 변이를 추정하고자 하였다. 연간 증발산량은 590.3mm이었으며 수관저항값은 99s/m로 결정되었다. 연간 증발산량 중에서 5월의 증발산량이 106.4mm로 가장 큰 값을 나타내며 이는 식생에 의한 수관차단 및 증산의 영향을 반영하고 있었다.
The development of infrared thermometry has led many researchers to use plant temperatures, and specifically the temperature of the crop canopy in the field, for estimating the water stress of a crop. The purpose of this study was to evaluate the role of leaf temperature in irrigation scheduling. An experiment was carried out in a greenhouse with chinese cabbage. Leaf temperature was measured with infrared thermometry and evapotranspiration of the crop was measured by lysimeters. Influence of the difference between leaf temperature and air temperature on crop evapotranspiration was evaluated under varying water stress condition. A further objective was to evaluate the effect of other climatic variables on the relationship between evapotranspiration and temperature difference between leaf and air. A statistical model for estimating evapotranspiration using the temperature difference, relative humidity. and radiation was developed and tested. Crop water stress index was calculated using vapour pressure deficit and the temperature difference. Relations between the crop water stress index and crop evapotranspiration was tested. The index was closely related with evapotranspiration.
The impacts of climate change on yield and evapotranspiration of rice have been modeled using AquaCrop model developed by Food and Agriculture Organization (FAO). Climate change scenario downscaled by Mesoscale Model 5 (MM5) regional model from ECHO-G General Circulation Model (GCM) outputs by Korea Meteorological Research Institute (METRI) was used in this study. Monthly average climate data for baseline (1971-2000) and three time periods (2020s, 2050s and 2080s) were used as inputs to the AquaCrop model. The results showed that the evapotranspiration after transplanting was projected to increase by 4 % (2020s), 8 % (2050s) and 14 % (2080s), respectively, from the baseline value of 464 mm. The potential rice yield was 6.4 t/ha and water productivity was 1.4 kg/$m^3$ for the baseline. The potential rice yield was projected to increase by 23 % (2020s), 55 % (2050s), and 98 % (2080s), respectively, by the increased photosynthesis along with the $CO_2$ concentration increases. The water productivity was projected to increase by 19 % (2020s), 44 % (2050s), and 75 % (2080s), respectively.
Climate change due to global warming possibly effects the agricultural water use in terms of evapotranspiration. Thus, to estimate rice evapotranspiration under the climate change, future climate data including precipitation, minimum and maximum temperatures for 90 years ($2011{\sim}2100$), were forecasted using LARS-WG. Observed 30 years ($1971{\sim}2000$) climate data and climate change scenario based on SRES A2 were prepared to operate the LARS-WG model. Using these data and FAO Blaney-Criddle method, reference evapotranspiration and rice evapotranspiration were estimated for 9 different regions in South Korea and rice evapotranspiration of 10 year return period was estimated using frequency analysis. As the results of this study, rice evapotranspiration of 10 year return period increased 1.56%, 5.99% and 10.68% for each 30 years during $2011{\sim}2100$ (2025s; $2011{\sim}2040$, 2055s; $2041{\sim}2070$, 2085s; $2071{\sim}2100$) demonstrating that the increased temperature from the climate change increases the consumptive use of crops and agricultural water use.
증발산 산정 및 추정방법에 관한 연구는 꾸준히 수행되어왔다. 다양한 배경에 따라 여러 가지 모형이 개발되어왔으며, 이러한 모형들은 각각 요구하는 입력자료 등의 특징이 다르다. 이에 본 연구는 증발산 모형들의 이론적 배경 및 특징과 국내 증발산 관련 연구의 시대별 발전과정을 소개한다. 먼저, 잠재증발산 산정방법을 요구하는 입력자료별로 구분함과 더불어 산정방법들의 유래 및 이론적 배경을 정리한다. 다음으로 실제증발산 추정방법의 특징을 정리한다. 아울러, 관측에 근거한 방법 및 강우-유출모형을 이용한 방법에 대하여 정리한다. 마지막으로, 주제별로 관련 국내 연구의 시대별 발전과정 및 연구동향을 살펴본다.
증발산량의 정확한 산정은 자연현상과 인문현상을 이해하는데 있어 중요하다. 증발산량의 점추정이 갖는 한계를 극복하기 위해 원격탐사를 이용하여 증발산량을 추정하는 방법이 활발히 연구되고 있다. 이 중 SEBAL 모형은 원격탐사 자료를 이용하는 기존의 방법에 비해 소요되는 자료가 적으면서도, 증발산량을 정확하게 추정하는 방법으로 알려지고 있다. 이 연구에서는 우리나라 지형에서 SEBAL 모형의 적용 가능성을 검증하였고, 증발산량 분포의 시공간적 특성을 살펴보았다. 연구 지역은 금강 상류의 보청천 유역이며, Landsat 5 TM영상(1995년 1월 11일, 4월 1일, 5월 3일, 10월 10일, 11월 27일)을 이용하였다.
A formula of watershed evapotranspiration by Penman or Thonthwaite or Lowry-Johnson was used to measure its quantity of evapotranspiration until now. These formula were derived for Foreign country and, it is rather difficult to apply the above formulas to the Korean watershed. These measuring methods are merely used to measure the monthly quantities of evapotranspiration. At the research CE of a coefficient of evapotranspiration for a watershed were newly presented, which was utilized for the calculation of Beken's formula in the DAWAST model.
The specification of surface vegetation is essential for simulating actual evapotranspiration of water resources. The availability of land cover maps based on remotely collected data makes the specification of surface vegetation easier. The spatial resolution of hydrologic models rarely matches the spatial scales of the vegetation data needed, and remotely collected vegetation data often are upscaled up to conform to the hydrologic model scale. In this study, the effects of the grid scale of of surface vegetation on the results of actual evapotranspiration were examined. The results show that the coarser resolution causes larger error in relative terms and that a more realistic description of area-averaged vegetation nature and characteristics needs to be considered when calculating actual evapotranspiration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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