본 연구에서는 우리나라 56개 연구지역에 대해서 증발량 산정방법 중에 하나인 공기동력학적 방법의 적용성을 검토하였다. 이를 위해 과거 연구 자들에 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 결정 계수 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.

In this study, applicabilities of aerodynamic approaches for the estimation of pan evaporation were evaluated on 56 study stations in South Korea. To accomplish this study purpose, previous researchers' evaporation estimation equations based on aerodynamic approaches were grouped into seven generalized evaporation models. Furthermore, four multiple linear regression (MLR) models were developed and tested. The independent variables of MLR models are meteorological variables such as wind speed, vapor pressure deficit, air temperature, and atmospheric pressure. These meteorological variables are required for the application of aerodynamic approaches. In order to consider the effect of autocorrelation, MLR models were developed after differencing variables. The applicability of MLR models with differenced variables was compared with that of MLR models with undifferenced variables and the comparison results showed no significant difference between the two methods. The study results have indicated that there is strong correlation between estimated pan evaporation (using aerodynamic models and MLR models) and measured pan evaporation. However, pan evaporation are overestimated during August, September, October, November, and December. Most of meteorological variables that are used for MLR models show statistical significance in the estimation of pan evaporation. Vapor pressure deficit was turned out to be the most significant meteorological variable. The second most significant variable was air temperature; wind speed was the third most significant variable, followed by atmospheric pressure.

Abstract
 요 지
 1. 서 론
 2. 연구방법
  2.1 연구지역 및 자료
  2.2 기존의 공기동력학적 방법 적용식 검토
  2.3 다변량 증발량식 검토
  2.4 증발량 산정식 평가
 3. 분석결과
  3.1 공기동력학적 증발모형 보정
  3.2 공기동력학적 증발모형 검정
 4. 요약 및 결론
 References

• Rim, Chang-Soo(Department of Civil Engineering, Kyonggi University, 경기대학교 공과대학 토목공학과) | 임창수 Corresponding Author