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 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.

본 연구는 SWAT 모형을 이용하여 설마천 혼효림 유역(8.54 km²)을 대상으로 RCP(AR5) 기후변화 시나리오에 따른 수문순환 영향을 평가하였다. 모형의 불확실성을 효과적으로 줄이기 위해 설마천 유역의 2007년부터 실측된 유량, 증발산량 및 토양수분을 이용하여 모형의 보정(2007～2008) 및 검증(2009～2010)을 수행하였다. 모형의 보정 및 검증 결과 유출량의 R²가 0.74∼0.91로 분석되었고, 증발산량은 0.56∼0.71, 토양수분은 0.45∼0.71로 분석되어 토양수분으로부터 증발산이 발생하고 이로 인해 유출까지 영향을 미치는 물수지 현상을 잘 재현하고 있음을 알 수 있었다. 미래 기후자료로 AR5 RCP 4.5, 8.5 시나리오에 대한 모의결과 값을 이용하였고, 사용된 모델은 한반도 전망자료를 지역기후모델을 이용하여 역학적 상세화하여 기상청에서 제공하는 HadGEM3-RA 모형이며 오차 보정하여 사용하였다. 기후변화 시나리오 분석 결과 두가지 시나리오 모두 미래 기온은 0.9∼4.2℃ 상승하고, 강수량은 7.9∼20.4% 증가하였다. 또한 미래 유출량은 0.6∼15.7% 증가한 반면에 유출률은 3.8∼5.4% 감소하였고, 증발산비는 4.1∼6.8% 증가, 토양수분은 4.3∼5.5% 감소하였다.

본 논문에서는 본 연구논제(2007)에서 개발된 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)으로부터 최적형태의 구조를 가진 모형을 구성하고, 입력층노드의 기상인자를 제거하기 위하여 불확실성 분석을 실시하였다. 훈련과정중에 가장 최소의 평활인자를 가진 입력층변수는 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)에서 제거되었으며, 변형된 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)은 기상학적 변수의 새로운 최소 평활인자를 구하기 위하여 재훈련된다. 최소 평활인

본 연구의 목적은 결측 혹은 미계측 증발접시 증발량과 우리나라에서 계측되고 있지 않은 알팔파 기준증발산량의 산정을 위하여 유전자 알고리즘이 내재된 일반화된 회귀신경망모형을 개발하고 적용하는데 있다. 우리나라에서는 장기간동안 증발산계를 이용하여 알팔파 기준증발산량의 관측이 시행되지 않고 있으므로, 본 연구에서는 Penman-Monteith(PM) 공식을 이용하여 산정된 값을 계측된 알팔파 기준증발산량으로 가정하였다. 본 연구를 통하여 최적 증발접시 증발량

수문 모형들은 물 순환에 있어서의 지표 성분을 모의하고 기후 변동이 수자원에 미치는 영향을 평가하는데 메커니즘을 제공한다. 이러한 모형들에 있어서 증발산량(Evapoanspiration, ET)은 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 SLURP 모형에서 증발산량 산정을 위하여 제시하고 있는 FAO Penman-Monteith, Morton CRAE(Complementary Relationship Area Evapotranspiration), Spittl

본 논문에서는 Morton(1983)의 보완관계식을 이용하여 증발산량의 시.공간적 분포 양상을 계산할 수 있는 격자기반의 일 증발산량 추정 모형을 개발하였다. 본 모형은 C 언어로 개발되었으며, ASCII 형태의 수치표고자료와 토지피복도가 입력자료로 이용되어 유역에 대한 일 증발산량을 계산하게 된다. 또한, 증발산량에 대한 시간적 변화 양상과 공간적 분포 양상을 GRASS에서 나타낼 수 있도록 구성하였다. 모형의 적용성 검증을 위해서 대청댐 상류지역에

Lysimeter and field experiments were conducted in Sandy Loam to establish a simple estimation model for evapotranspiration (ET) of soybean for three years (l984-1986). Potential ET (PET) could be estimated by the eq.1 using Pan-evaporation (Eo) and was ranged from 1.1 to 4.6 mm/day during the experiments. PET (mm/day)=1.348＋0.573 Eo …(1) Crop coefficient (Kc=maximum ET/PET) could be estimated by the eq.2 using Growth degree (G=days after planting/total growing days) and was ranged from 0.2 to 1.1 and from 0.6 to 1.4 for monoculture cropping and double cropping followed by barley, respectively, during the experiments. Monoculture : Kc=0.016＋3.719 G-3.224 G2 …(2), Double cropping : Kc=0.609＋2.014 G-2.120 G2 …(2). However, the maximum Kc was shown when G was about 50% and 40% for the monoculture and the double cropping, respectively. Soil water coefficient (f=AET/maximum ET) could be estimated by the eq.3 using soil water tension (Ψ) in 15cm depth. and it was decleased to 0.2 when Ψ was 10 bar. f=0.755-0.537 log │Ψ│…(3) Consequentially, the model to estimate the Actual ET (AET) of soybean was determined as eq.4 with the correction coefficient of -0.380. AET(mm/day)=PETㆍKcㆍf -0.380 …(4) The estimated AET were compared with the measured AET to verify the model established above. The average deviation of the estimated ET(AET) was 0.5782~pm 0.338 (mm/day), and it would be within reasonable confidence range.