증발산은 순복사 에너지를 사용하여 잠열의 형태로 수증기를 대기 중으로 수송함으로써 지구에너지 순환에 있어 중요한 요소 중의 하나이며, 증발산량은 지표유출의 두 배 정도로서 지구 물 수지에서 차지하는 비중이 매우 크다. 증발산의 지상관측은 지점에 국한되기 때문에 공간연속면 상에서의 증발산량 산출을 위하여 격자형 기상자료와 위성자료를 이용한 모델링이 오랫동안 이루어져왔다. PM(Penman-Monteith) 방정식에 기초한 METRIC(Mapping Evapotranspiration with Internalized Calibration) 모델이나 PT(Priestley-Taylor) 방정식을 이용한 MS-PT(Modified Satellite-based Priestley-Taylor) 모델 등이 주로 사용되어 왔으나, 또 하나의 대안으로서 본 연구에서는 최근 부각되고 있는 딥러닝 기법인 DNN(deep neural network)을 이용한 증발산 모델링을 수행하였다. 은닉층 구조, 손실함수, 옵티마이저, 활성화함수, L1/L2 정규화, 드롭아웃 비율 등의 최적화 과정을 거쳐서 수립한 DNN 모델은 RMSE = 0.326mm/day, 상관계수 = 0.975의 매우 양호한 정확도를 나타내었다. 이는 DNN 최적화와 함께, 국지예보모델과 위성자료로부터 증발산 기작에 관여하는 인자들을 선택하여 입력자료로 적절히 사용하였기 때문이기도 하다. 향후과제로서 훈련자료의 종류와 양을 증가시켜서 DNN 모델을 보다 정교화하는 것은 반드시 필요하다고 사료된다.

수문순환에서 증발산의 정확한 산정은 수문분석 및 이해에 있어서 매우 중요하다. 특히, 증발산을 산정하는 방법은 다양하며, 각각 방법 마다 장단점을 가지고 있다. 그렇기 때문에, 각 다른 방법으로 산전된 결과를 융합하여 최적의 증발산을 산출해야할 필요가 있다. 본 연구에서는 대표적으로 인공위성 기반의 증발산 모델인 revised RS-PM과 MS-PT 방법에서 산출된 증발산과 모델 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)와 Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM)자료들을 융합함으로써 최적의 증발산을 산출하고자 하였다. 연구 지역인 청미천과 설마천에서의 플럭스 타워에서 융합된 증발산에 대해서 검증을 실시하였다. 통계학적인 결과(상관계수, 일치도, MAE, RMSE)를 확인하였을 때, 기존의 인공위성과 모델에서 산출되는 증발산 결과에 비해 향상되는 결괄르 나타내었다. 전반적으로 결과를 확인하였을 때, 융합된 자료가 보다 향상된 결과를 보일 수 있을 것이라는 것을 나타내었으며, 추후에는 더 많은 모델을 사용하여 융합함으로써 보다 정확한 결과를 산출 할 수 있을 것으로 기대된다.

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.

The main objective of this study was to assess reference evapotranspiration based on multiple GCMs (General Circulation Models) and estimation methods. In this study, 10 GCMs based on the RCP (Representative Concentration Pathway) 4.5 scenario were used to estimate reference evapotranspiration. 54 ASOS (Automated Synoptic Observing System) data were constructed by statistical downscaling techniques. The meteorological variables of precipitation, maximum temperature and minimum temperature, relative humidity, wind speed, and solar radiation were produced using GCMs. For the past and future periods, we estimated reference evapotranspiration by GCMs and analyzed the statistical characteristics and analyzed its uncertainty. Five methods (BC: Blaney-Criddle, HS: Hargreaves-Samani, MK: Makkink, MS: Matt-Shuttleworth, and PM: Penman-Monteith) were selected to analyze the uncertainty by reference evapotranspiration estimation methods. We compared the uncertainty of reference evapotranspiration method by the variable expansion and analyzed which variables greatly influence reference evapotranspiration estimation. The posterior probabilities of five methods were estimated as BC: 0.1792, HS: 0.1775, MK: 0.2361, MS: 0.2054, and PM: 0.2018. The posterior probability indicated how well reference evapotranspiration estimated with 10 GCMs for five methods reflected the estimated reference evapotranspiration using the observed data. Through this study, we analyzed the overall characteristics of reference evapotranspiration according to GCMs and reference evapotranspiration estimation methods The results of this study might be used as a basic data for preparing the standard method of reference evapotranspiration to derive the water management method under climate change.

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 댐유역의 연 실제증발산량에 영향을 미치는 주요한 수문기후요소를 파악하고 유역으로부터의 연 실제증발산량 산정을 위한 다변량회귀식을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 우리나라 5개 댐유역(괴산댐, 섬진강댐, 소양강댐, 안동댐, 합천댐)에서연 물수지분석을실시하여 연실제증발산량을 산정하였고, 수문기후자료를 이용한 다변량회귀식으로부터 산정된 증발산량과 비교 검토함으로서 다변량회귀식의 타당성을 검토하였다. 또한 잠재증발산식들을 이용한 실제증발산량 산정

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

본 연구에서는 과거 제안된 5가지의 기준증발산식으로부터 산정된 증발산량과 pan 증발량을 이용하여 상관분석을 실시하였고 pan 계수를 산정하였다. 또한 우리나라 21개 기상관측지점에서 과거 제안된 5가지의 기준증발산식들을 비교하고 그 유사성을 알아보았다. 비교 검토된 기준증발산식은 4가지 방법으로 분류하였으며, 분류된 방법 중에서 각기 대표적인 기준증발산량 산정식을 선정하여 적용하였다. 적용된 기준증발산식은 에너지와 공기동력항의 조합법에 근거한 Penm

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.

수도포장에서의 실제 증발산량을 보웬비-열수지법에 의하여 측정하고 이를 기초로 하여 대형 및 소형증발계 증발산량 및 Penman-Monteith 모델에 의해서 계산된 기초증발산량으로 부터의 수도포장 실제증발산량 추정의 신속성을 검토하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 본 연구는 수원측후소 수도포장에서 통일계인 서광벼를 공시하여 수행되었다. 실제증발산량은 BE-ARN system(Bilan D'Energie Automatique Regionale Numerique; I.N.R.A)을 이용하여 보웬비열수지법에 의하여 측정하였으며, 대형 및 소형증발계 증발산량은 수원측후소 로장의 잔디위에서 측정되고, 기준 증발산량은 당소의 종관기상관측자료를 이용하여 수정된 Penman-Monteith 모델로 계산하였다. 1. 일평균 알베도는 0.15-0.25 범위에서 변하였으며, 엽면적지수 4까지는 엽면적의 증가에 따라서 직선적으로 증가하는 경향이였으며 그 이후는 완만한 증가를 보였다. 2. 수도포장에 입사되는 일사량중 맑은 날 순폭사량으로 배분되는 비율은 50-80% 범위였으며 생육시기가 진전됨에 따라서 낮아졌다. 3. 순폭사량중 증발산에 배분되는 비율이 열수지항중 가장 커서 벼의 생육시기에 따라서 80-120%의 범위였으며 생육후기에는 가장 낮았으며, 증발산잠열이 순폭사량보다 높은 경우가 많았는데 이는 이유에 의한 영향이 크기 때문인 것으로 판단되었다. 4. 생육기간중 일당 실제증발산량은 기상조건에 따라 0.1mm-8mm 범위에서 변하였다. 5. 보웬비-열수지법에 의한 실제증발산량과 대형증발계 증발량, 소형증발계 증발량 및 기준증발량과는 유의한 직선회귀 관계가 있었는데 이들간의 상관계수는 각각 0.761, 0.793 및 0.914였다. 6. 대형증발계 및 소형증발계 증발산량 Penman-Monteith 모델에 의해 계산한 증발산량을 기준증발량으로 한 벼의 생육기간중의 평균 증발산비 또는 작물계수는 각각 1.57, 1.10 및 1.49였으며 각각의 변이계수는 28.7, 22.7 및 12.8%였다. 7. 기준증발량에 근거한 작물계수는 엽면적의 발달과 밀접한 관계를 가지고 변하였으며 출수기경에 최대치를 보였으며, 그 이후 급격히 감소하였다. 8. 이상의 결과들의 종합하여 볼 때 실제증발산량의 추정에는 종관기상자료를 이용하여 Penman-Monteith 모델로 계산한 증발산량을 기준증량으로 이용하는 것이 증발계 증발량을 기준증발량으로 이용하는 것보다 추정의 정도가 높은 것으로 판단되었으며, 실제증발산량(AET)과 Penman-Monteith 모델에 의한 기준증발량(RET)간의 회귀식 AET=0.1± 1.52 RET를 이용할 경우 실제증발산량을 전생육기간을 통해서 약 10% 오차범위내에서 추정할 수 있을 것으로 판단되었으며, 생육시기별로 생물계수를 계산하여 이를 이용할 경우, 보다 정확한 실제증발산량을 추정할 수 있을 것으로 사료되었다.