본(本) 연구(硏究)는 대구지방(大邱地方)에 있어서 벼의 증발산량(蒸發散量) 대(對)한 산정기준(算定基準)을 정(定)하기 위(爲)하여 실험(實驗)에 의(依)해 증발산량(蒸發散量)을 측정(測定)하고, 측정(測定)된 실측치(實測値)와 이제까지 발표(發表)된 여러 가지의 증발산량(蒸發散量) 산정공식(算定公式)(Blaney & Criddle 공식(公式) 외(外) 8가지 공식(公式))에 의(依)한 계산치(計算値)를 비교(比較)하여, 대구지방(大邱地方)의 벼 생육(生育)에 가장 적합(適合)한 작물계수(作物係數)를 산출(算出)함에 있다. 시험기간(試驗期間)은 1982년(年)에서 1984연(年)까지 였으며, 실험(實驗)은 경북대학교내(慶北大學校內) 실습농장(實習農場)에서 실시(實施)하였고, 시험(試驗)을 위(爲)한 공시품종(供試品種)으로는 '진주(眞珠)'를 사용(使用)하였다. 실험(實驗) 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 벼의 증발산량(蒸發散量)은 이앙후(移秧後) 증가(增加)하기 시작(始作)하여 수잉기(穗孕期) 말기(末期)에서 출수개화기(出穗開花期)에 이르는 8월(月) 상(上) 중순(中旬)에서 최대치(最大値)을 나타냈으며, 그 후(後), 점차(漸次) 감소(減少)하였다. 전(全) 생육기간(生育期間)의 평균(平均) 1일(日) 증발산량(蒸發散量)은 6.33mm였다. 또한, 증발산량(蒸發散量)은 기상요소중(氣象要素中) 일사량(日射量), 일조시간(日照時間), 상대습도(相對濕度)와 높은 상관성(相關性)을 지니고 있었다. 각각(各各)의 상관계수(相關係數)는 0.884, 0.838, -0.805이었고, 증발계(蒸發計) 증발량(蒸發量)과는 상관계수(相關係數) 0.942로서 고도(高度)의 유의성(有意性)을 지니고 있었다. 대구지방(大邱地方)의 벼 생육(生育)에 적합(適合)한 작물계수(作物係數)는 Blaney & Criddle 공식(公式)에 의(依)한 K와 Kc로, 그 범위(範圍)는 각각(各各) 0.76~1.45, 0.82~1.27 이었고 최대치(最大値)는 공(共)히 8월(月) 상순(上旬)에 나타났다. 증산량(蒸散量)과 건물중(乾物重)은 상관계수(相關係數) 0.998로서 고도(高度)의 상관성(相關性)을 보였으며, 평균(平均) 증산비(蒸散比)는 269.03이었다. 본(本) 연구(硏究)에서 얻은 작물계수(作物係數)와 증발산량(蒸發散量) 및 증산비(蒸散比)는 대구(大邱) 및 인근지역(隣近地域)의 용수원(用水源) 계획시(計劃時) 증발산량(蒸發散量)을 산정(算定)하는데 유용(有用)하게 사용(使用)될 것으로 기대(期待)된다.

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.

본 연구에서는 SC-PDSI를 이용하여 잠재증발산량 산정 방법이 가뭄지수 산정 결과에 미치는 영향을 평가하였다. 잠재증발산량 산정 방법으로 월열지수법, Penman-Monteith 방법, Hargreaves 공식 등 세 가지 방법을 이용하였으며, 기상청 56개 지점을 대상으로 세 가지 잠재증발산량 산정 방법에 따른 SC-PDSI를 산정하고 그 결과를 비교하였다. 분석 결과, Penman-Monteith 방법에 의한 결과와 Hargreaves 공식에 의한 결과는 월별로 큰 차이 없이 유사한 가뭄지수 산정 결과를 나타내고 있음을 확인하였으며, 월열지수법에 의한 결과는 상대적으로 큰 차이를 보이고 있음을 알 수 있었다. 월별로는 봄철과 겨울철 기간에 대해 산정된 가뭄지수와 가뭄상황 판단 결과가 차이를 보이고 있음을 확인하였다. 결론적으로 우리 나라에서 PDSI를 산정하고자 할 경우에는 Penman-Monteith 방법이나 Hargreaves 공식을 이용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

Drought is a reoccurring worldwide natural hazard that affects not only food production but also economics, health, and infrastructure. Drought monitoring is usually performed with precipitation-based indices without consideration of the actual state and amount of the land surface properties. A drought index based on the actual evapotranspiration can overcome these shortcomings. The severity of a drought can be quantified by making a spatial map. The procedure for estimating actual evapotranspiration is costly and complicated, and requires land surface information. The possibility of utilizing drone-driven remotely sensed data for actual evapotranspiration estimation was analyzed in this study. A drone collected data was used to calculate the normalized difference vegetation index (NDVI) and soil-adjusted vegetation index (SAVI). The spatial resolution was 10 m with a grid of 404 x 395. The collected data were applied and parameterized to an actual evapotranspiration estimation. The result shows that drone-based data is useful for estimating actual evapotranspiration and the corresponding drought indices.

본 연구에서는 잠재증발산량과 실제증발산량간의 보완관계 기반의 증발산량 산정 모형인 Brutsaert and Stricker (1979)의 AA 모형과 Morton (1983)의 CRAE 모형을 제주도내 두 개의 상시하천 유역에 처음으로 적용하고 이 지역에 적합한 모형의 매개변수를 제안하였다. AA 모형과 CRAE 모형의 매개변수 검정과 모형의 검증을 위한 대표유역으로 각각 북제주에 위치한 한천 유역과 남제주에 위치한 강정천 유역을 선정하였다. 한천 유역에 대해 AA 모형의 경험상수 α와 이류에너지항 M, CRAE 모형의 경험상수 B1과 b2를 바꾸어가면서 실제증발 산량을 산정하고 이를 유역수문모델링 결과와의 비교를 통해 매개변수 검정을 수행하였다. 그 결과 AA 모형은 α=1.00, M=30.0Wm-2, CRAE 모형은 b1=33.0Wm-2, b2=1.02이 최적의 값으로 산정되었다. 동일한 매개변수를 사용하여 AA 모형과 CRAE 모형의 검증 대상유역인 강정천 유역에 적용한 결과, 두 모형 모두 식생의 성장기 및 비성장기에 유역수문모델링 결과와 유사한 것으로 분석되었다.

본 연구에서는 복하천 중상류 유역에 대해 유역수문모델 SWAT-K를 적용하여 1996년부터 2012년까지의 실제증발산량을 모의하여 연별, 월별 변동 특성을 분석하였으며, 유역물수지법으로 증발산량을 산정할 때 유역의 저류변화량 영향에 대해 고찰하였다. 대상유역의 연도별 실제증발산량은 최소 401mm에서 최대 494mm까지 발생하였고 평균적으로 강수량 대비 약 31%인 436mm 발생하였다. 월단위 실제증발산량은 모의기간동안 평균적으로 12월에 최소값 10mm, 7월에 최대값 84mm 발생한 것으로 분석되었다. 자료기간에 따른 연평균 저류변화량의 크기를 평가한 결과 강수량과 유츨량 자료만을 이용하여 유역물수지법으로 연평균 실제증발산량을 추정하기 위해서는 적어도 약 4~5년의 자료를 이용해야 적절한 것으로 분석되었다. 또한, 연구 대상유역에 대해 저류변화량을 고려하여 유역물수지법으로 연단위, 월단위 실제증발산량을 산정할 수 있도록 강수량에서 유출량을 감한 값과 저류변화량간의 선형의 관계식을 제시하였다.

본 연구에서는 잠재증발산량과 실제증발산량 간의 보완관계식을 이용한 대표적인 증발산량 산정모형인 Brutsaert and Stricker (1979)의 AA 모형과 Morton (1983)의 CRAE 모형의 적용성을 평가하였다. 이를 위해서 두 모형을 복하천 중상류 유역에 적용하여 유역평균 실제증발산량을 산정하고, 유역 물수지 결과와의 비교를 수행하였다. 연구 대상유역은 양질의 하천유량 자료 확보 기간이 짧고, 하천유량 자료 또한 인위적 물이용, 배출로 인해 교란되었기에 강수량, 유출량 등의 관측치 기반의 유역 물수지 결과 보다는 검보정이 잘된 유역수문모형 SWAT-K로 모의한 실제증발산량과의 비교를 통하여 AA 모형과 CRAE 모형으로 산정한 실제증발산량의 적정성을 평가하였다. AA 모형과 CRAE 모형의 의한 실제증발산량 모두 식생성장기에 과다하게 산정되는 경향을 나타내었고, 특히 AA 모형은 건조기간동안 실제증발산량이 과소하게 산정되었다. AA 모형과 CRAE 모형의 정도를 높이기 위해서 매개변수 보정을 수행한 결과, AA 모형의 경우는 건조기간 동안의 적합성을 높이기 위해서 이류항을 추가로 고려하고 Brutsaert and Stricker (1979)의 제안 값 α=1.26 보다는 작은 α=1.08을 사용하였을 때, 그리고 CRAE 모형의 경우에는 Morton(1983)이 제안한 값 b1=14Wm-2, b2=1.12 보다는 각각 다소 크고 작은 값인b1=16Wm-2, b2=1.04를 사용하였을 때에 연단위, 월단위, 그리고 월별 모두 가장 양호한 실제증발산량 값이 산정되었다.

Actual evapotranspiration (AET) in the Suyeong-gu was estimated and correlations between AET and meteorological factors were analyzed. The study area was Suyeong-gu lay at the east longitude 129° 05′40″∼ 129° 08′08″ and north latitude 35° 07′59″∼ 35° 11′01″. The Kumryun mountain, the Bae mountain, the Suyeong river and the Suyeong bay are located on west, north, northeaster and south side in the study area, respectively. AET was estimated using precipitation (P), potential evapotranspiration (PET) and plant-available water coefficient. Meteorological factors to estimate PET were air temperature, dewpoint temperature, atmospheric pressure, duration of sunshine and mean wind speed (MWS). PET and AET were estimated by a method of Allen et al. (1998) and Zhang et al. (2001), respectively. PET was the highest value (564.45 mm/yr) in 2002 year, while it was the lowest value (449.95 mm/yr) in 2003 year. AET was estimated highest value (554.14 mm/yr) in 2002 year and lowest value (427.91 mm/yr) in 2003 year. Variations of PET and AET were similar. The linear regression function of AET as PET using monthly data was and coefficient of determination was high, 0.75. In order to analyze relationship between the evapotranspiration and meteorological factors, correlation analysis using monthly data were accomplished. Correlation coefficient of AET-PET was 0.96 high, but they of AET-P and PET-P were very low. Correlation coefficients of AET-MWS and PET-MWS were 0.67 and 0.73, respectively. Thus, correlation between evapotranspiration and MWS was the highest among meteorological factors in Suyong-gu. This means that meteorological factor to powerfully effect for the variation of evapotranspiration was MWS. The linear regression function of AET as MWS was and coefficient of determination was 0.54. The linear regression function of PET as MWS was and coefficient of determination was 0.45.

기상자료가 부족하거나 결측 지역의 기준 증발산량 산정을 위하여 Penman-Monteith (PM) 공식을 이용한 Hargreaves 공식의 매개변수 추정을 수행할 필요가 있다. 본 연구에서는 경기만 유역에 위치한 강화, 인천, 수원, 서산, 천안의 1997년2004년 기상자료를 바탕으로 PM 공식을 이용하여 계산한 기준 증발산량(이하 ETo)을 이용하여 Hargreaves 공식의 매개변수를 추정하였으며, 추정된 매개변수를 이용하여 2005년2006년의

지금까지 증발산량을 산정하기 위한 여러 가지 방법이 개발되어 왔다. 그러나 지표면에서 발생되는 증발산량을 지배하는 복잡한 지형 특성 및 토지 이용 등을 고려하여 정확한 증발산량을 산정한다는 것은 불가능에 가까운 일이다. 원격탐사 기법은 식생과 토지이용과 같은 지형조건과 관련된 증발산량을 산정하기 위한 하나의 수단으로 효과적으로 이용될 수 있다. 증발산량은 기상특성 뿐만 아니라 식생 조건에 의해 지배된다고 볼 수 있다. 그 중 식생조건은 NOAA/AVHR

이 연구에서는 일교차를 이용하여 일평균 증발산량을 산정한다. 이를 위하여 Thornton과 Running(1999)의 일평균 태양 복사열 산정을 위한 경험식을 이용하여 태양복사열을 계산하여 이를 현장 자료와 비교한 결과 비교적 정확한 범위 내에 있다는 것을 확인하였다. 이렇게 산정된 일평균 태양 복사열을 증발산량의 계산을 위해 Priestly Taylor 공식과 Penman 공식에 적용함으로써 현장에서의 정확성과 사용가능성을 확인해 보고자 하였다. 그

Meteorological and flux data measured from semiarid watersheds (Lucky Hills and Kendall) during the summer rainy and winter periods were used to study the sensitivity of the those variables used in the estimation of evapotranspiration rates. Relative sensitivity was examined to compare the importance of four meteorological and flux variables (net radiation, wind speed, air temperature, and relative humidity) on Penman potential evapotranspiration (PET) estimation. The study results show that variations in Penman PET rates during the summer rainy period at both watersheds appears to be controlled by air temperature adn net radiation. During the winter period at both watersheds, variations in Penman PET rates appears to be controlled by relative humidity and air temperature.