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.

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 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.