• 제목/요약/키워드: maximum evapotranspiration

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기상요인이 일천궁의 증발산량 변화에 미치는 영향 (Effect of Meteorological Factors on Evapotranspiration Change of Cnidium officinale Makino)

  • 서영진;남효훈;장원철;김종수;이부용
    • 한국농림기상학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.366-375
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    • 2018
  • 본 연구에서는 라이시미터를 이용하여 일천궁의 증발산량을 관측하였고, 그 자료를 분석하여 기상요소와 증발산량과의 관계를 조사하였다. 맑은 날이 지속된 4일간 라이시미터에서 관측된 증발산량은 일사량의 약 40%에 해당하는 것으로 관측되었으며, 증발산량 변화의 형태는 일출이 시작됨과 동시에 증가하였고 일몰과 함께 급격히 감소하여 일사량은 일천궁의 증발산량에 영향을 주는 중요한 인자로 나타났고 야간의 강한 풍속은 증발산량을 증가시켰으며, 일사량과 풍속이 증발산량 변화에 가장 큰 영향을 주는 요인이었다. $600W/m^2$ 이상의 일사량에서는 일천궁의 증발산량 증가가 없어 일천궁을 안정적으로 재배하기 위해서 잎 표면으로 입사되는 일사량의 조절이 필요한 것으로 조사되었다. 따라서 라이시미터는 야외에서 증발산량을 간단하면서도 정확하게 관측할 수 있는 방법임을 확인하였고, 추후 식물의 수분생리 및 적정 재배환경 구명에도 매우 유용할 것으로 사료된다.

용담댐시험유역 환경영향평가의 신뢰수준 향상을 위한 기상자료의 품질검정 (Meteorological Data Integrity for Environmental Impact Assessment in Yongdam Catchment)

  • 이길하
    • 한국환경과학회지
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    • 제29권10호
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    • pp.981-988
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    • 2020
  • This study presents meteorological data integrity to improve environmental quality assessment in Yongdam catchment. The study examines both extreme ranges of meteorological data measurements and data reliability which include maximum and minimum temperature, relative humidity, dew point temperature, radiation, heat flux. There were some outliers and missing data from the measurements. In addition, the latent heat flux and sensible heat flux data were not reasonable and evapotranspiration data did not match at some points. The accuracy and consistency of data stored in a database for the study were secured from the data integrity. Users need to take caution when using meteorological data from the Yongdam catchment in the preparation of water resources planning, environmental impact assessment, and natural hazards analysis.

수질영향평가의 신뢰수준 향상을 위한 기상자료의 검정 (Climate Data Qualification for Water Quality Impact Assessment)

  • 이길하;조홍연
    • 환경영향평가
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    • 제20권5호
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    • pp.601-613
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    • 2011
  • This study is focused on a climate data integrity to improve water quality assessment due to the social development projects. The study is in an attempt to calculate both extreme ranges of weather data measurements and partly provide means to assess qualification of data which fall within the extremes at the 23 meteorological weather stations. Generally speaking, maximum temperature, minimum temperature, relative humidity, dew point temperature are in the range of reasonable accuracy. However, there found some outliers of the brightness sunshine hours in Cheonan station. Also some years in Gwangju, Seoul, Wonju, Busan, and Jeju never reach to their upper limit and perhaps the calibration of the equipment is doubtful. The users need to take cautions in using the brightness sunshine hour data in preparation of water resources planning and management by estimating evapotranspiration and river discharge, and/or growth rate of the algae (phytoplankton).

Development of Heat Wave Indices for Korean Peninsula

  • Chandrasekara, Sewwandhi S.K.;Kwon, Hyun-Han
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.366-366
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    • 2020
  • The drought is one of the extreme natural disasters observed in any climate zone and it is due to the deficiency in moisture. The flash drought is identified recently as a subdivision of drought and it is an extreme event distinguished by sudden onset and rapid intensification of drought conditions with severe impacts. The main cause for the flash drought is coupled situation due to precipitation deficit and high evapotranspiration. Hence, heat waves plays major role in identification of flash drought. Therefore, this study focused on identifying changes in distribution of heat waves for Korean Peninsula. The daily maximum and minimum temperature data were used in this study. The heat wave, heat wave intensity and heat wave intensity index were derived. The results of the study would be an input for the future studies on identification of flash drought in Korean Peninsula.

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토양수분함량 예측 및 계획관개 모의 모형 개발에 관한 연구(I) (A Study on the Development of a Simulation Model for Predicting Soil Moisture Content and Scheduling Irrigation)

  • 김철회;고재군
    • 한국농공학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.4279-4295
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    • 1977
  • Two types of model were established in order to product the soil moisture content by which information on irrigation could be obtained. Model-I was to represent the soil moisture depletion and was established based on the concept of water balance in a given soil profile. Model-II was a mathematical model derived from the analysis of soil moisture variation curves which were drawn from the observed data. In establishing the Model-I, the method and procedure to estimate parameters for the determination of the variables such as evapotranspirations, effective rainfalls, and drainage amounts were discussed. Empirical equations representing soil moisture variation curves were derived from the observed data as the Model-II. The procedure for forecasting timing and amounts of irrigation under the given soil moisture content was discussed. The established models were checked by comparing the observed data with those predicted by the model. Obtained results are summarized as follows: 1. As a water balance model of a given soil profile, the soil moisture depletion D, could be represented as the equation(2). 2. Among the various empirical formulae for potential evapotranspiration (Etp), Penman's formula was best fit to the data observed with the evaporation pans and tanks in Suweon area. High degree of positive correlation between Penman's predicted data and observed data with a large evaporation pan was confirmed. and the regression enquation was Y=0.7436X+17.2918, where Y represents evaporation rate from large evaporation pan, in mm/10days, and X represents potential evapotranspiration rate estimated by use of Penman's formula. 3. Evapotranspiration, Et, could be estimated from the potential evapotranspiration, Etp, by introducing the consumptive use coefficient, Kc, which was repre sensed by the following relationship: Kc=Kco$.$Ka+Ks‥‥‥(Eq. 6) where Kco : crop coefficient Ka : coefficient depending on the soil moisture content Ks : correction coefficient a. Crop coefficient. Kco. Crop coefficients of barley, bean, and wheat for each growth stage were found to be dependent on the crop. b. Coefficient depending on the soil moisture content, Ka. The values of Ka for clay loam, sandy loam, and loamy sand revealed a similar tendency to those of Pierce type. c. Correction coefficent, Ks. Following relationships were established to estimate Ks values: Ks=Kc-Kco$.$Ka, where Ks=0 if Kc,=Kco$.$K0$\geq$1.0, otherwise Ks=1-Kco$.$Ka 4. Effective rainfall, Re, was estimated by using following relationships : Re=D, if R-D$\geq$0, otherwise, Re=R 5. The difference between rainfall, R, and the soil moisture depletion D, was taken as drainage amount, Wd. {{{{D= SUM from { {i }=1} to n (Et-Re-I+Wd)}}}} if Wd=0, otherwise, {{{{D= SUM from { {i }=tf} to n (Et-Re-I+Wd)}}}} where tf=2∼3 days. 6. The curves and their corresponding empirical equations for the variation of soil moisture depending on the soil types, soil depths are shown on Fig. 8 (a,b.c,d). The general mathematical model on soil moisture variation depending on seasons, weather, and soil types were as follow: {{{{SMC= SUM ( { C}_{i }Exp( { - lambda }_{i } { t}_{i } )+ { Re}_{i } - { Excess}_{i } )}}}} where SMC : soil moisture content C : constant depending on an initial soil moisture content $\lambda$ : constant depending on season t : time Re : effective rainfall Excess : drainage and excess soil moisture other than drainage. The values of $\lambda$ are shown on Table 1. 7. The timing and amount of irrigation could be predicted by the equation (9-a) and (9-b,c), respectively. 8. Under the given conditions, the model for scheduling irrigation was completed. Fig. 9 show computer flow charts of the model. a. To estimate a potential evapotranspiration, Penman's equation was used if a complete observed meteorological data were available, and Jensen-Haise's equation was used if a forecasted meteorological data were available, However none of the observed or forecasted data were available, the equation (15) was used. b. As an input time data, a crop carlender was used, which was made based on the time when the growth stage of the crop shows it's maximum effective leaf coverage. 9. For the purpose of validation of the models, observed data of soil moiture content under various conditions from May, 1975 to July, 1975 were compared to the data predicted by Model-I and Model-II. Model-I shows the relative error of 4.6 to 14.3 percent which is an acceptable range of error in view of engineering purpose. Model-II shows 3 to 16.7 percent of relative error which is a little larger than the one from the Model-I. 10. Comparing two models, the followings are concluded: Model-I established on the theoretical background can predict with a satisfiable reliability far practical use provided that forecasted meteorological data are available. On the other hand, Model-II was superior to Model-I in it's simplicity, but it needs long period and wide scope of observed data to predict acceptable soil moisture content. Further studies are needed on the Model-II to make it acceptable in practical use.

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송악, 노랑조팝, 수호초의 풍속에 따른 증발산량 및 생육의 변화 (Changes in Evapotranspiration and Growth of Gold Mound, Japanese Spurge, and Ivy Plants According to Wind Speed)

  • 박지환;나해영
    • 생물환경조절학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.72-76
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    • 2021
  • 풍속에 따른 증발산량(수분흡수량)은 노랑조팝, 송악, 수호초 모두 같은 경향을 나타내었다. 세 식물 모두 4m·s-1의 강풍에서 가장 높은 수분흡수양상을 보였으며 풍속이 낮아질수록 수분흡수량도 함께 감소하는 경향을 보였다. 풍속처리없이 플라스틱 하우스 내의 기본 환경에 노출되어 있던 대조구는 바람에 노출되어 있던처리구에 비해 수분흡수량이 가장 작은 것을 확인하였다. 하지만 풍속에 따른 식물의 생육을 조사한 결과 송악, 수호초 그리고 노랑조팝 모두 2m·s-1와 1m·s-1의 풍속을 처리했을 때 식물의 초장과 엽수의 증가에 가장 효과적이었다. 식물체의 수분흡수 양상을 수분흡수 기간 중의 평균기온 및 상대습도와의 관계를 비교해보면 평균기온 18.7℃로 가장 낮은 기온과 평균상대습도 62%로 가장 낮았던 5월 20일부터 26일까지의 모든 식물들의 수분흡수량이 낮은 경향을 나타내었다. 본 연구의 결과는 도심의 열섬화 현상을 경감시키기 위한 기초자료로 활용 가능할 것이며 바람이 많이 부는 도서지역의 녹지공간조성시에 풍속에 따른 식물생육과 활착 안정화에 효과적인 수종검토에 도움이 되고 공간이 협소한 도심지역 녹화에 효과적인 저면관수형 벽면녹화 수종선택에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

한국잔디식재 경량박층형 옥상녹화의 열수지 해석 (Heat Budget Analysis of Light Thin Layer Green Roof Planted with Zoysia japonica)

  • 김세창;이현정;박봉주
    • 한국조경학회지
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    • 제40권6호
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    • pp.190-197
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    • 2012
  • 본 연구는 저관리 경량형 옥상녹화의 열수지를 정량화하기 위하여 모의실험을 수행하였다. 콘크리트블록을 이용하여 가로 $1.2m{\times}$세로 $1.2m{\times}$높이 1m의 모의실험구 2개를 제작하여 하나는 한국잔디를 식재한 토심 10cm의 옥상녹화 실험구로 하였으며, 옥상녹화를 실시하지 않은 나머지 하나는 대조구로 하였다. 2012년 6월 6일~7일에 기온, 상대습도, 풍향, 풍속 등 외부 기상환경, 증발산량, 옥상녹화와 대조구인 콘크리트의 표면과 천장면의 온도, 열류량, 열수지를 측정하였다. 6일과 7일의 일최고기온은 각각 $29.4^{\circ}C$$30^{\circ}C$로 초여름 날씨로는 매우 무더웠다. 6일과 7일의 일증발산량은 각각 $2,686.1g/m^2$$3,312.8g/m^2$이었으며, 일사량이 증가함에 따라 증발산량도 증가하였다. 외부 기온이 가장 높은 시간일 때의 옥상녹화 표면과 대조구 표면의 온도차이를 비교해 보면 대조구 표면이 $5.5^{\circ}C$(6일)와 $2.2^{\circ}C$(7일) 더 높은 것으로 나타났다. 옥상녹화 천장과 대조구 천장의 온도차이를 비교해 보면 $13.1^{\circ}C$(6일)와 $14.2^{\circ}C$(7일)로 나타나 옥상녹화에 의한 실내온도저감효과가 매우 큰 것으로 나타났다. 옥상녹화와 대조구인 콘크리트 표면의 열수지를 분석한 결과, 옥상녹화는 순복사량과 잠열량이 많은 비율을 차지하고 있었으나 대조구는 현열량과 전도열량의 비율이 높았다. 즉, 옥상녹화는 한국잔디와 식재토양에 의한 증발산으로 열을 식혀주는 잠열의 비율이 높은 반면에 대조구인 콘크리트 표면은 식물이 식재되어 있지 않기 때문에 열을 식혀주는 잠열은 $0W/m^2$인 반면에 주위 온도를 증가시키는 현열량과 건물내로 전달되는 전도열량의 비율이 높아 표면과 천장면의 온도를 상승시켰다. 본 연구는 옥상녹화의 온도저감과 열수지 해석을 시도했다는 점에서는 매우 의의가 크다고 할 수 있지만, 옥상녹화는 토심과 토양배합비, 식물종, 계절 등 여러 변수에 따라 온도저감효과가 다르게 나타날 수 있기 때문에 이에 대한 후속연구가 필요하다.

역전파 신경망 모델을 이용한 기준 작물 증발산량 산정 (Estimation of Reference Crop Evapotranspiration Using Backpropagation Neural Network Model)

  • 김민영;최용훈;수잔 오샤네시;폴 콜레이지;김영진;전종길;이상봉
    • 한국농공학회논문집
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    • 제61권6호
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    • pp.111-121
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    • 2019
  • 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.

CMIP6 기후변화 시나리오에 따른 제주도 지역의 미래 수문변화 전망 (Future hydrological changes in Jeju Island based on CMIP6 climate change scenarios)

  • 김철겸;조재필;이정은;장선우
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권11호
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    • pp.737-749
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    • 2023
  • 본 연구에서는 18개 기후모형으로부터 도출된 SSP 기반의 미래 기후변화 시나리오와 유역모델링(SWAT-K)을 연계하여 제주도 지역의 미래 기후변화에 따른 수문학적 영향을 분석하였다. 기후모형에 따른 편차가 있으나 대체로 미래 기온의 증가에 따라 증발산량이 증가하고, 강수량의 증가로 인해 유출량과 함양량 또한 크게 증가할 것으로 전망되었다. 특히 SSP5-8.5 시나리오에서 이러한 증가가 더욱 뚜렷하게 나타났으며, 미래 후반기로 갈수록 GCM 모형 간의 차이가 크게 나타났다. 연평균 값에 대한 과거기간(1981~2010년) 대비 증감률로는 미래 후반기(2071~2100년)에 SSP5-8.5 시나리오에서 강수량 +21.4%, 증발산량 +19.2%, 유출량 +40.9%, 함양량 +16.6%의 전망을 나타내었다. 월별로 변화율을 보면 SSP5-8.5 시나리오에서 강수량은 9월에 24.5%, 증발산량은 4월에 34.1%, 유출량은 10월에 58.1%, 함양량은 9월에 33.8%까지 증가할 것으로 전망되었다. 또한 극한 기후 시나리오에 따른 전망을 위해, 미래에 최다 강수량을 예측한 CanESM5 모형과 최소 강수량을 예측한 ACCESS-ESM1-5 모형의 미래 기후자료를 사용하여 연평균 수문학적 변화를 비교하였다. 그 결과 강수량이 최대로 나타난 CanESM5 모형에서는 유출률과 함양률이 상대적으로 높게 나타난 반면, 강수량이 최저로 전망된 ACCESS-ESM1-5의 경우에는 증발산 비율이 높게 나타났다. 본 연구에서 적용한 기후변화 시나리오 기준으로 제주도 전체의 가용수자원은 증가한다고 전망할 수 있으나, 기후모형에 따라 계절별 지역별로 상이한 결과를 도출할 수 있기 때문에 가능한 다양한 시나리오를 활용한 종합적 분석과 대응방안이 필요하다고 생각된다.

FAO Penman-Monteith 공식을 이용한 수원지역 포도 수체 증발산량 예측 (Prediction of Evapotranspiration from Grape Vines in Suwon with the FAO Penman-Monteith Equation)

  • 윤석규;허승오;김승희;박서준;김정배;최인명
    • 한국농림기상학회지
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    • 제11권3호
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    • pp.111-117
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    • 2009
  • 포도 증발산량 예측에 FAO PM 공식을 활용하고자, 수원지역에 포도 수체 증발산량을 측정하고 포도 기본 작물계수($K_{cb}$)를 산정하였다. 수원지역에서 엽면적 지수가 2.2로 가장 높은 시기인 8월에 포도 증발산량을 조사한 결과, 캠벨얼리는 평균 $2.41mm\;day^{-1}$, 최고 $2.68mm\;day^{-1}$이고 거봉은 평균 $2.22mm\;day^{-1}$, 최고 $2.55mm\;day^{-1}$ 이었다. 포도 증발산량 측정값과 FAO PM 기준증발산량 계산값을 이용하여 포도 기본작물계수($K_{cb}$)를 산정한 결과, 포도 엽면적 지수가 2.2인 시기에 캠벨얼리에서는 평균 0.49, 최고 0.72이고 거봉에서는 평균 0.45, 최고 0.64로 산정되었다. 수원지역에서 포도 캠벨얼리와 거봉의 시기별 엽면적 지수를 조사한 결과, 4월은 0.15, 5월은 0.5, 6월은 1.4, 7월부터 9월까지 2.2, 10월은 1.5인 것으로 조사되었으며, 포도 엽면적 지수를 이용하여 포도 시기별 기본작물계수를 산정한 결과, 캠벨얼리의 경우에 4월은 0.03, 5월은 0.11, 6월은 0.31, 7, 8, 9월은 0.49, 10월은 0.33으로 산정되었으며 거봉의 경우에도 그 크기와 계절변화가 크게 다르지 않았다. 포도 시기별 증발산량은 포도 기본작물계수에 FAO PM 공식으로 기준증발산량 계산값을 곱하여 계산된다. 따라서 본 연구에서 산정된 포도 생육시기별 기본작물계수는 포도 생육시기별 증발산량을 보다 정확하게 계산하는데 유용하게 이용할 수 있을 것으로 기대된다.