증발은 자연생태계의 에너지 및 물수지에서 중요한 역할을 담당하고 있고, 증발량의 변화에 관한 연구는 수자원의 계획 및 운영에 있어 중요한 요소이다. 본 연구에서는 1973-2004년, 32년간의 4월-10월 사이 7개월 동안의 증발량 평균값과 각 월별 증발량의 변화경향을 파악하고 추세 분석을 위해서 Mann-Kendall 검정을 실시하였다. 또한 증발과 관련된 기상요소들 즉 기온, 강수량, 습도, 전운량, 풍정합 등과의 상관관계도 분석하였다. 전 세계 여러 지역에서 관측된 바와 동일하게 기온 및 강수량이 증가함에도 불구하고 여수와 진주를 제외하고는 모든 관측지점에서 증발량은 감소경향을 나타내었다. 연구 결과는 팬 증발량의 감소가 실제 증발량의 증가를 나타낸다는 Brutsaert와 Parlange(1998)의 해석처럼 우리나라의 팬 증발량의 감소 경향은 실제 증발량의 증가를 나타낸다고 판단된다.
지구가 온난화됨에 따라서 발생되는 기후변화는 증발과 같은 수문순환과정에 직접적인 영향을 주는 것으로 보고된 바 있다(IPCC, 2001). 또한 지역특성에 따른 기후변화가 증발에 미치는 영향을 파악하는 것은 필요하다. 본 연구에서는 지리지형적 특성을 고려하면서, 연별 pan 증발량을 모의하기 위한 6개 증발식들의 적용성을 비교 검토하였다. 이를 위하여, 전국 56개 연구지역을 지리지형적 특성(도시화율, 해안근접성, 지역 평균경사, 수역면적)에 따라서 분류하고, 기존에 제안된 증발식(Penman, Kohler-Nordenson-Fox(KNF), DeBruin-Keijman, Priestley-Taylor, Hargreaves, Rohwer)을 적용하여 pan 증발량과 비교 검토하였다. 또한 Penman 증발식의 풍속함수를 보정하고 보정된 식의 적용성을 검증하였다. 연구결과에서 KNF식은 가장 pan 증발량과 유사한 결과를 보여서 8.72%의 상대오차를 보였고, 그 다음으로 Penman 식은 8.75%의 상대오차를 보였으며, 반면에 질량이동에 근거한 Rohwer 식이 기장 큰 상대오차(33.47%)를 보였다. 그리고 풍속함수와 풍속과의 상관관계가 높게 나타나는 경우 Penman 식의 풍속함수 보정을 통하여 증발량 산정의 정확도를 높일 수 있었다.
Evaporation from surface water bodies is influenced by a number of meteorological parameters. The rate of evaporation is primarily controlled by incoming solar radiation, air and water temperature and wind speed and relative humidity. In the present study, influence of weekly meteorological variables such as air temperature, relative humidity, bright sunshine hours, wind speed, wind velocity, rainfall on rate of evaporation has been examined using 35 years(1971-2005) of meteorological data. Statistical analysis was carried out employing linear regression models. The developed regression models were tested for goodness of fit, multicollinearity along with normality test and constant variance test. These regression models were subsequently validated using the observed and predicted parameter estimates with the meteorological data of the year 2005. Further these models were checked with time order sequence of residual plots to identify the trend of the scatter plot and then new standardized regression models were developed using standardized equations. The highest significant positive correlation was observed between pan evaporation and maximum air temperature. Mean air temperature and wind velocity have highly significant influence on pan evaporation whereas minimum air temperature, relative humidity and wind direction have no such significant influence.
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.
Group method of data handling neural networks model (GMDH-NNM) is used to estimate daily pan evaporation (PE) using limited climatic variables such as max temperature ($T_{max}$), min temperature ($T_{min}$), mean wind speed ($W_{mean}$), mean relative humidity ($RH_{mean}$) and sunshine duration (SD). And, for the performances of GMDH-NNM, it is composed of training and test performances, respectively. The training and test performances are carried out using daily time series data, respectively. From this research, we evaluate the impact of GMDH-NNM for the modeling of the nonlinear time series data. We should, thus, construct the credible data of the daily PE data using GMDH-NNM, and can suggest the methodology for the irrigation and drainage networks system. Furthermore, this research represents that the strong nonlinear relationship such as pan evaporation modeling can be generalized using GMDH-NNM.
회개, 수자원획(水資源劃) 등(等) 이수(利水)를 목적(目的)으로 하는 장기유출해석(長期流出解析)에 있어 가장 중요(重要)한 인자(因子) 중(中)의 하나인 유역증발산량(流域蒸發散量)을 Water budget방법(方法)에 의(依)하여 산정(算定)하여, Pan, Potential, Regional evaporation과 Temperature와의 관계(關係)를 구명(究明)하여 유출기록(流出記錄)이 없는 무계기(無計器) 지역(地域)의 유역증발산량(流域蒸發散量)과 장기유출량(長期流出最)을 추정(推定)하기 위하여 금강수계(錦江水系) 용담지점(龍潭地點)의 5 개년(個年) 자료(資料)를 분석(分析)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. Pan evaporation과 River basin evaporation과의 비(比)($E_w/E_{pan}$)가 계절별(季節別) 성향(性向)을 가장 질서(秩序)있게 나타났으며, Pan evaporation으로부터 River basin evaporation을 Fig. 9 또는 Table-7로부터 추정(推定)할 수 있다. 2. Penman의 Potential evaporation을 적용하기 위하여 cloudness effect와 Wind function의 지역상수(地域常數)를 결정한 결과, 용담지역(龍潭地域)의 지역상수(地域常數)는 다음과 같다. $R_A=R_C(0.13+0.52{\frac{n}{D}})$$E_a=0.35(e_s-e)(1.8+1.0U)$ 3. Regional evaporation [$E_R=(1-a)R_C-E_P$]는 유도과정의 가정에 따른 functional error가 큰 것으로 보여지나, 유역(流域)전반의 물리(物理), 화학(化學), 생물학적(生物學的)인 증발(蒸發)기구를 포괄적(包括的)으로 포용(包容)하고 있는 이와같은 이론적(理論的)인 함수개발(函數開發)이 요망된다. 4. 기상자료(氣象資料)가 미비(未備)한 지역(地域)에서는 기온(氣溫)만으로 Fig-11과 같이 개락적(槪略的)인 월(月) 평균(平均) 증발산(蒸發散)을 구(求)할 수 있다.
본 연구에서는 우리나라 56개 연구지역에 대해서 증발량 산정방법 중에 하나인 공기동력학적 방법의 적용성을 검토하였다. 이를 위해 과거 연구자들에 의해서 제안된 공기동력학적 증발량 산정식들을 7가지 형식으로 구분하고 일반화하여 증발량 산정모델을 유도하였다. 또한, 공기동력학적 방법 적용에 필요한 기상요소자료들(풍속, 포화미흡량, 기온, 대기압)을 이용하여 4가지의 다변량 선형회귀모델을 유도하고 그 적용성을 검토하였다. 기상자료들의 자기상관의 영향을 고려하기 위해 변수들을 차분시켜 회귀분석을 실시하고 자기상관을 고려하지 않은 경우와 비교한 결과 결정계수 값에 큰 차이가 없음을 확인하였다. 연구결과에 의하면 공기동력학적 모델이나 다변량 선형회귀모델 모두에서 산정된 월 증발량과 관측된 월 증발량 사이에 매우 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 하지만 대부분의 증발량 산정모델에서 8, 9, 10, 11, 12월에 증발량을 과다 산정하고 있는 것으로 나타났다. 다변량 선형회귀모델들에 사용된 기상요소자료들은 모두 증발량 산정에 유의한 영향력이 있는 것으로 나타났으며, 특히 포화 미흡량이 가장 중요한 기상요소이며, 두 번째로는 기온, 세 번째로는 풍속, 그리고 마지막으로 대기압인 것으로 나타났다.
우리나라에서 증발량의 시간적 공간적 분포를 4대강 유역과 영동지방으로 나누어 기후자료를 이용하여 분석하고, 호수면 증발량과 증발산위량을 계산하여 다른 증발량 및 강수량과 비교함으로서 지역별 물수지요소의 변화를 조사하였다. 또한 증발에 영향을 미치는 기상요소와의 관계를 분석함으로서 기후관측요소 상호간의 관계를 규명하였다. 소형증발계에 가장 큰 영향을 미치는 기상요소는 일사량이며, 다음은 기온이나 풍속 및 상대습도 등은 그 월별값을 나타낼 때 거의 기여도가 없었다. 소형증발량과 대형증발량 및 호수면증발량은 서로 그 월별값의 상관이 0.90을 상회함으로 어느 한 증발량으로부터 유추할 수 있고, 년 소형증발계에 대한 대형증발량 및 호수면 증발량의 비는 각각 73% 및 55%정도이나, 산지에서는 그보다 약 10% 정도가 낮았다. 증발산위량은 작물생육기에 소형증발량의 약 80%에 달하나 년 평균치는 약 70% 정도이며, 강수량의 40∼60%에 달한다.
서울지역에 대해서 6개의 증발접시계수 산정모형들로부터 산정된 증발접시계수를 측정된 증발접시 증발량과 FAO Penman-Monteith 기준증발산량으로부터 산정된 증발접시계수와 비교함으로서 증발접시계수 산정모형들의 활용 적합성을 평가하였다. 적용된 6개의 모형은 Cuenca 모형, Snyder 모형, Pereira 등의 모형, Allen 등의 모형, Orang 모형, 그리고 Raghuwanshi와 Wallender 모형이다. 또한 산정된 증발접시계수를 이용하여 산정된 증발량을 관측된 증발량과 비교분석하였으며, 비교결과를 바탕으로 서울지역에 대해서 증발접시계수 산정모형을 개발하였다. 연구결과에 의하면 기존에 연구자들에 의해서 제안된 6개 증발접시계수 산정모형을 10 m, 15 m 그리고 20 m의 풍역대 거리로 설정하여 적용하는 경우 모든 풍역대 거리에서 Snyder에 의해서 제안된 증발접시계수가 가장 양호한 증발접시계수 산정값을 보였다. 반면에 Pereira 등의 모형으로부터 산정된 증발접시계수 값이 관측값과 가장 큰 차이를 보였다. 따라서 서울지역을 대상으로 Snyder모형을 수정한 증발접시계수 산정모형을 유도하였다. 본 연구에서 제시한 모형을 적용하는 경우 모든 풍역대 거리(10 m, 15 m, 20 m) 조건에서 산정된 월평균 증발량은 동일하게 92.1 mm이고 관측된 월평균 증발량은 91.9 mm로서 다른 모형들과 비교하여 가장 근사한 결과를 보였다.
In this study, to select the incoming solar radiation equation which is most suitable for the estimation of Penman evaporation, 12 incoming solar radiation equations were selected. The Penman evaporation rates were estimated using 12 selected incoming solar radiation equations, and the estimated Penman evaporation rates were compared with measured pan evaporation rates. The monthly average daily meteorological data measured from 17 meteorological stations (춘천, 강능, 서울, 인천, 수원, 서산, 청주, 대전, 추풍령, 포항, 대구, 전주, 광주, 부산, 목포, 제주, 진주) were used for this study. To evaluate the reliability of estimated evaporation rates, mean absolute bias error(MABE), root mean square error(RMSE), mean percentage error(MPE) and Nash-Sutcliffe equation were applied. The study results indicate that to estimate pan evaporation using Penman evaporation equation, incoming solar radiation equation using meteorological data such as precipitation, minimum air temperature, sunshine duration, possible duration of sunshine, and extraterrestrial radiation are most suitable for 11 study stations out of 17 study stations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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