The aridity index, which is determined as the ratio of potential evapotranspiration to precipitation, is one of key parameters in drought characterization. Whereas the evaporative index, which is defined as the ratio of actual evapotranspiration to precipitation, represents the fraction of available water consumed by the evapotranspiration process. This study investigates variation of the aridity and evaporative indexes due to climate change during the 21st century in South Korea. Estimations of the aridity and evaporative indexes are obtained using SWAT mode based on ensemble of 13 different GCMs over 5 large basins of South Korea for 2 RCP scenarios (RCP 4.5 and RCP 8.5). The results shows the opposite trends of the two indexes, where the aridity index is projected as always increase, while the evaporative index is expected to decrease in all of 3 future period (2011-1940, 1941-1970, 1971-2099). The estimated results also suggest that land cover influenced significantly evapotranspiration along with the change of climate. The study indicates that South Korea will be facing with a high risk of water scarcity in future due to climate change, which is seriously challenging for water planing and management in the country.
This physically-based hydrologic model is developed to calculate the soil-moisture balance on paddy fields. This model consists of three modules; the first is the unsaturated module, the second is the rice evapotranspiration module with SPAC(soil-plant-atmospheric-continuum), and the third is the groundwater and open channel flows based upon the interrehtionship module. The model simulates the hydrlogical processes of infiltration, soil water storage, deep perocolation or echarge to the shallow water table, transpiration and evaporation from the soil surface and also the interrelationship of the groundwater and river flow exchange. To verify the applicability of the developed model, it was applied to the Kimjae Plains, located in the center of the Dongjin river basin in Korea, during the most serious drought season of 1994. The result shows that the estimated water net requirement was 757mm and the water deficit was about 5.9% in this area in 1994. This model can easily evaluate the irrigated water quantity and visualize the common crop demands and soil moisture conditions.
증발산(Evapotranspiration)은 생태학 수문학적으로 지표 특성을 표현하는 변수로서 지구 물 순환과 에너지 수지에 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 높은 지표거칠기를 고려하여 에너지 수지식을 기반으로 실제 증발산량을 산출하였다. 2009년 한반도를 대상으로 다양한 위성 자료와 관측 자료를 이용하여 연구를 수행하였다. 실제 증발산량 산출에 있어 중요한 변수인 현열은 다양한 입력 변수가 사용되어 계산 과정이 복잡하므로 본 연구에서는 경험적 계수인 B를 사용하여 현열 산출을 단순화하였다. 또한 본 연구에서는 현열 산출 시 중요한 변수인 공기역학적 저항을 고려하여 높은 지표거칠기를 반영한 실제 증발산량 모델을 제시하였다. 산출된 실제 증발산량은 Priestley-Taylor 가능 증발산량을 통한 검증(RMSE 1.0179mm/day, BIAS 0.4516mm/day)을 수행하였으며 높은 지표거칠기를 고려한 실제 증발산량이전반적으로 잘 산출되었음을 알 수 있었다.
Hydrological modeling is a very complex task dealing with multi-source of data, but it can be potentially benefited from recent improvements and developments in remote sensing. The estimation of actual land surface evapotranspiration (ET), an important variable in water management, has become possible based entirely on satellite data. This study adopted a Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) with the use of MODerate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) satellite products. The SEBAL model is one of the commonly used approach for the ET estimation. A primary advantage of the SEBAL model is rather its minimum requirement for ground-based weather data. The MODIS provides ET (MOD16) product that is based on the Penman-Monteith equation. This study aims to further develop the SEBAL model by employing a more rigorous parameterization scheme including the estimation of uncertainty associated with parameter and model selection in regression model. Finally, the proposed model is compared with the existing approaches and comprehensive discussion is then provided.
Evapotranspiration (ET) is an important component of hydrological processes. Accurate estimates of ET variation are of vital importance for natural hazard adaptation and water resource management. This study first developed a soil water index (SWI)-based Priestley-Taylor algorithm (SWI-PT) based on the enhanced vegetation index (EVI), SWI, net radiation, and temperature. The algorithm was then compared with a modified satellite-based Priestley-Taylor ET model (MS-PT). After examining the performance of the two models at 10 flux tower sites in different land cover types over East Asia and Australia, the daily estimates from the SWI-PT model were closer to observations than those of the MS-PT model in each land cover type. The average correlation coefficient of the SWI-PT model was 0.81, compared with 0.66 in the original MS-PT model. The average value of the root mean square error decreased from $36.46W/m^2$ to $23.37W/m^2$ in the SWI-PT model, which used different variables of soil moisture and vegetation indices to capture soil evaporation and vegetative transpiration, respectively. By using the EVI and SWI, uncertainties involved in optimizing vegetation and water constraints were reduced. The estimated ET from the MS-PT model was most sensitive (to the normalized difference vegetation index (NDVI) in forests) to net radiation ($R_n$) in grassland and cropland. The estimated ET from the SWI-PT model was most sensitive to $R_n$, followed by SWI, air temperature ($T_a$), and the EVI in each land cover type. Overall, the results showed that the MS-PT model estimates of ET in forest and cropland were weak. By replacing the fraction of soil moisture ($f_{sm}$) with the SWI and the NDVI with the EVI, the newly developed SWI-PT model captured soil evaporation and vegetation transpiration more accurately than the MS-PT model.
Dong, Jiang;Jianhua, Wang;Xiaohuan, Yang;Naibin, Wang
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.721-727
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2002
Precipitation evapotranspiration and runoff are three key parameters of regional water balance. Problems exist in the traditional methods for calculating such factors , such as explaining of the geographic rationality of spatial interpolating methods and lacking of enough observation stations in many important area for bad natural conditions. With the development of modern spatial info-techniques, new efficient shifts arose for traditional studies. Guided by theories on energy flow and materials exchange within Soil-Atmosphere-Plant Continuant (SPAC), retrieval models of key hydrological parameters were established in the Yellow River basin using CMS-5 and FengYun-2 meteorological satellite data. Precipitation and evapotranspiration were then estimated: (1) Estimating tile amount of solar energy that is absorbed by the ground with surface reflectivity, which is measured in the visible wavelength band (VIS): (2) Assessing the partitioning of the absorbed energy between sensible and latent heat with the surface temperature, which was measured in the thermal infrared band (TIR), the latent heat representing the evapotranspiration of water; (3) Clouds are identified and cloud top levels are classified using both VIS and TIR data. Hereafter precipitation will be calculated pixel by pixel with retrieval model. Daily results are first obtained, which are then processed to decade, monthly and yearly products. Precipitation model has been has been and tested with ground truth data; meanwhile, the evapotranspiration result has been verified with Large Aperture Scintillometry (LAS) presented by Wageningen University of the Netherlands. Further studies may concentrate on the application of models, i.e., establish a hydrological model of the Yellow river basin to make the accurate estimation of river volume and even monitor the whole hydrological progress.
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.
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.
본 연구의 목적은 일반 상호보완이론(Generalized Complementary Relationship, GCR)을 활용하여 실제증발산량을 추정하고, 추정한 실제증발산량기반 가뭄지수로부터 공통경계미국(Conterminous U.S., CONUS)에 대한 1895~2016년 기간 동안의 가뭄을 해석하는 것이다. GCR 이론으로부터 추정한 $ET_a$는 North American Land Data Assimilation System (NLDAS-2) Noah 지면모형(Land surface models)으로 산정한 $ET_a$와 비교 검증하였다. 또한, GCR로부터 증발산 부족량(ET Deficit)을 산정하고 이를 표준정규화하여 공통경계미국에 대해 Standardized Evapotranspiration Deficit Index (SEDI)를 산정하였다. 이렇게 산정한 SEDI는 Standard Precipitation Index (SPI)와 비교하였다. 본 연구로부터 GCR 기반 $ET_a$는 NLDAS-2 Noah모형의 $ET_a$보다 다소 크게 추정하는 경향을 보였다. SEDI와 SPI의 상관성은 지속시간이 클수록 더 크게 나타났다. 강수와 토양수분의 자료를 사용하지 않는 GCR이론으로부터 비교적 정확한 $ET_a$을 추정할 수 있으며, 증발산 기반인 SEDI가 적절한 가뭄해석에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
In order to provide basic information for the estimation of evapotranspiration for grass (Joycia Japonica), both field lysimeter experiment and model prediction were performed to estimate daily ET Various methods were used to predict daily reference crop ET and crop coefficients. Measured mean daily ET during the 1997 growing season was 4.5mm Model predicted mean daily ET during the 1997 growing season varied from 3.6 to 4.7mm depending on the prediction model Crop coefficients varied from 0.96 to 1.27 depending on the prediction model Comparison of the seven reference crop ET prediction methods used in this study shows that the Penman-Monteith method gave the smallest ET while the Hargreaves method gave the largest ET. The crop coefficient by the corrected Penman method was 1.03, which is closest to 1.0, suggesting that this method may he the best prediction method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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