수문순환 과정에서 증발산 현상은 수자원 개발을 위한 계획의 수립과 수자원시스템의 운영면에서 대단히 중요한 요소로서 작용한다. 본 연구는 Landsat TM(ETM+) 자료와 DEM, Landcover 등의 공간정보를 이용하여 지표면의 에너지수지 요소를 고려한 유역의 일일 잠재증발산량을 분포형으로 산정하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상유역은 한강수계 경안천 유역으로 하였으며, 잠재증발산량 산정은 식생이 전혀 없는 수역과 비수역 부분으로 구분하여 식생이 존재하는 지역에는 엽면적지수(LAI)를 고려한 Penman-Monteith식을 이용하였다. 그리고 비식생영역인 수역은 Penman의 에너지수지 질량수송 조합방법에 의해 산정하였다. 잠재증발산량 산정에 필요한 입력자료 중 NDVI와 SR 그리고 알베도는 1986년부터 2002년까지의 Landsat TM 및 ETM+ 영상자료로부터 분포형으로 생성하였다. NDVI 분포도를 이용하여 지중열전도량 분포도를 생성하였고, SR 분포도를 이용하여 엽면적지수 분포도를 작성하였다. 산정결과 유역전체 평균 잠재증발산량은 단위 셀당 1.8~3.2mm/day정도로 산정되었다. 각 토지피복별 잠재증발산량을 산정한 결과 수표면에서의 잠재증발산량은 3.6~4.9mm/day, 도시지역은 1.4~3.1mm/day, 나대지는 1.4~3.5mm/day, 초지는 1.7~3.7mm/day, 산림지역은 1.7~3.0mm/day 그리고 농경지에서는 1.8~3.6mm/day로 산정되었다. 증발접시 관측자료와 비교한 결과 잠재증발산량이 과소하게 산정되었으나 물리적인 타당성은 있는 것으로 판단된다.
수문순환 과정에서 증발산 현상은 수자원 개발을 위한 계획의 수립과 수자원시스템의 운영면에서 대단히 중요한 요소로서 작용한다. 본 연구는 Landsat TM(ETM+) 자료와 DEM, Landcover 등의 공간정보를 이용하여 지표면의 에너지수지 요소를 고려한 유역의 일일 잠재증발산량을 분포형으로 산정하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상유역은 한강수계 경안천 유역으로 하였으며, 잠재증발산량 산정은 식생이 전혀 없는 수역과 비수역 부분으로 구분하여 식생이 존재하는 지역에는 엽면적지수(LAI)를 고려한 Penman-Monteith식을 이용하였다. 그리고 비식생영역인 수역은 Penman의 에너지수지 질량수송 조합방법에 의해 산정하였다. 잠재증발산량 산정에 필요한 입력자료 중 NDVI와 SR 그리고 알베도는 1986년부터 2002년까지의 Landsat TM 및 ETM+ 영상자료로부터 분포형으로 생성하였다. NDVI 분포도를 이용하여 지중열전도량 분포도를 생성하였고, SR 분포도를 이용하여 엽면적지수 분포도를 작성하였다. 산정결과 유역전체 평균 잠재증발산량은 단위 셀당 1.8~3.2mm/day정도로 산정되었다. 각 토지피복별 잠재증발산량을 산정한 결과 수표면에서의 잠재증발산량은 3.6~4.9mm/day, 도시지역은 1.4~3.1mm/day, 나대지는 1.4~3.5mm/day, 초지는 1.7~3.7mm/day, 산림지역은 1.7~3.0mm/day 그리고 농경지에서는 1.8~3.6mm/day로 산정되었다. 증발접시 관측자료와 비교한 결과 잠재증발산량이 과소하게 산정되었으나 물리적인 타당성은 있는 것으로 판단된다.
In the process of a hydrology circulation, evapotranspiration is considered a very important factor to build a plan for the development of water resources and to operate water resources system. This study purposes to estimate daily potential evapotranspiration quantity in consideration of energy fac...
In the process of a hydrology circulation, evapotranspiration is considered a very important factor to build a plan for the development of water resources and to operate water resources system. This study purposes to estimate daily potential evapotranspiration quantity in consideration of energy factors of the surface by using spatial information such as Landsat TM (ETM+) data, DEM and Landcover. Kyounan-cheon, Han River is selected as a target area, and landcover is divided by vegetation and non-vegetation covered area. Penman-Monteith equation which considers leaf-area index is used to estimate potential evapotranspiration quantity of vegetation covered area. The combination method (energy burget and aerodynamic method) is used in non-vegetation covered area. Among the input data for estimating potential evapotranspiration, NDVI, SR and Albedo is formed by Landsat, TM and ETM+ from 1986 through 2002. ground heat flux is estimated by using NDVI distribution map, LAI distribution map is drawn by using SR distribution map. The result of estimation shows that the average potential evapotranspiration in the whole basin is about 1.8-3.2mm/day per each cell. THe results of estimating potential evapotranspiration quantity by each landcover are as follows; water surface 3.6-4.9mm/day, city 1.4-3.1mm/day, bareland 1.4-3.5mm/day, grassland 1.7-3.7mm/day, forest 1.7-3.0mm/day and farmland 1.8-3.6mm/day. The potential evapotranspiration quantity is underestimated in comparison with observed evaporation data by evaporation pan, but it is considered that it has physical propriety.
In the process of a hydrology circulation, evapotranspiration is considered a very important factor to build a plan for the development of water resources and to operate water resources system. This study purposes to estimate daily potential evapotranspiration quantity in consideration of energy factors of the surface by using spatial information such as Landsat TM (ETM+) data, DEM and Landcover. Kyounan-cheon, Han River is selected as a target area, and landcover is divided by vegetation and non-vegetation covered area. Penman-Monteith equation which considers leaf-area index is used to estimate potential evapotranspiration quantity of vegetation covered area. The combination method (energy burget and aerodynamic method) is used in non-vegetation covered area. Among the input data for estimating potential evapotranspiration, NDVI, SR and Albedo is formed by Landsat, TM and ETM+ from 1986 through 2002. ground heat flux is estimated by using NDVI distribution map, LAI distribution map is drawn by using SR distribution map. The result of estimation shows that the average potential evapotranspiration in the whole basin is about 1.8-3.2mm/day per each cell. THe results of estimating potential evapotranspiration quantity by each landcover are as follows; water surface 3.6-4.9mm/day, city 1.4-3.1mm/day, bareland 1.4-3.5mm/day, grassland 1.7-3.7mm/day, forest 1.7-3.0mm/day and farmland 1.8-3.6mm/day. The potential evapotranspiration quantity is underestimated in comparison with observed evaporation data by evaporation pan, but it is considered that it has physical propriety.
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문제 정의
본 연구는 Landsat TM(ETM+) 자료와 DEM, Landcover 등의 공간정보를 이용하여 지표면의 에너지수지 요소를 고려한 유역의 일일 잠재증발산량을 분포형으로 산정하는 것을 목적으로 하였으며 연구결과를 요약하면 다음과 같다.
본 연구는 유역의 잠재증발산량 분포를 추정하였으나, 향후 지속적인 연구를 통해 여러 가지 식생지수와 센서의 반사도 및 방사휘도 등에 대한 분석과 이에 따른 유역 증발산량의 분포를 판단하고자 한다.
본 연구에서는 여러시기의 Landsat 위성영상자료를 이용하여 기하보정과 더불어 지표면 반사율과 방사휘도 등의 대기보정을 거친 후 알베도, 식생지수들(Vegetation Indices, NDVI, SR), 엽면적지수(Leaf Area Index, LAI), 지중열전도량(ground heat flux) 등을 생성하고 DEM, 토지피복도 등의 GIS 자료를 이용하여 지형적인 요소를 고려한 유역의 일별 잠재증발산량을 분포형으로 추정해 보고자 하였다.
가설 설정
Penman의 정의 역시 환경 조건을 단순화시키고 있음을 알 수 있다. 식물은 키가 작고 균일하며, 토양이 노출되지 않도록 지표면을 완전히 차폐하고 있는 것으로 가정하였다. 또한 식물에게는 물이 충분히 공급되므로 인해 토양수분함량이 더 이상 변수가 되지 않으며, 기공들은 항상 활짝 열려 있을 것이다.
제안 방법
- NDVI 분포도를 이용하여 지중열전도량 분포도를 생성하였고, SR 분포도를 이용 하여 엽면적지수 분포도를 작성하였다.
- 엽면적지수는 기존의 식생지수∼엽면적지수의 상관관계식을 이용하여 엽면적지수분포도를 작성하였다.
이들 영상자료는 대기보정 등을 실시한 후 정규화 식생지수, 단순식생지수, 지표면 알베도를 계산하였다. 계산된 SR 식생분포도를 이용하여 엽면적지수 분포도를 계산하였고, 그리고 NDVI 식생분포도를 이용하여 지중열전도량 분포도를 계산하여 Penman-Monteith의 잠재증발산량 산 정식의 입력 자료를 생성하였다.
기상자료는 수원 기상관측소의 기상자료를 이용하였고, 증발산량 산정에 이용한 기상자료는 본 연구에서 확보한 Landsat 위성영상자료 촬영날짜와 동일한 날의 일평균기온, 평균풍속, 기압, 수평면 일사량과 위도별에 따른 일사량비 및 일조시간비를 이용하여 분석하였다.
본 연구는 Landsat TM(ETM+) 자료와 DEM, Landcover 등의 공간자료를 이용하여 지표면의 에너지수지 요소를 공간 분포형으로 추출하였고, 잠재증발산량 분포는 Penman-Monteith식을 이용 하여 유역의 일일 잠재증발산량을 분포형으로 산정하였다.
본 연구에서는 Landsat TM 및 ETM+ 자료에 의해 정규화 식생지수(NDVI)를 계산하여 연구지역에 대한 식생분포도를 작성하였으며, 지표면에서 식생의 부존 상태를 파악하고 지중열전도량을 분석하는데 이용하였다.
식생지수의 또다른 형태인 단순비율 식생지 수(SR)를 Landsat TM 및 ETM+ 자료에 의해식(1) 및 식(2)를 이용하여 연구지역인 경안천 유역에 대하여 식생분포도를 작성하였으며, NDVI자료와 마찬가지로 지표면에서의 식생 상태를 파악하고 표 1의 식(⑤)를 이용하여 엽면 적지수를 분석하기 위하여 생성하였다.
위성영상 정보는 Landsat TM 및 ETM+의 1986년부터 2002년까지 5개 영상을 이용하였다. 이들 영상자료는 대기보정 등을 실시한 후 정규화 식생지수, 단순식생지수, 지표면 알베도를 계산하였다. 계산된 SR 식생분포도를 이용하여 엽면적지수 분포도를 계산하였고, 그리고 NDVI 식생분포도를 이용하여 지중열전도량 분포도를 계산하여 Penman-Monteith의 잠재증발산량 산 정식의 입력 자료를 생성하였다.
대상 데이터
기본 입력자료는 공간정보 자료와 기상 자료로 구분된다. 공간정보 자료는 지표면의 피복 상황, 고도 등의 영향에 따라 증발산량이 영향을 받으므로 기본 공간정보로는 토지피복도와 DEM자료를 이용하였다. 토지피복도는 Landsat ETM+ 2002년 4월 3일 자료를 이용하여 작성하였고, DEM자료는 국토지리정보원의 수치지도 (1:25,000)자료를 이용하여 작성한 DEM을 이용하였다(http://daraware.
위성영상 정보는 Landsat TM 및 ETM+의 1986년부터 2002년까지 5개 영상을 이용하였다. 이들 영상자료는 대기보정 등을 실시한 후 정규화 식생지수, 단순식생지수, 지표면 알베도를 계산하였다.
공간정보 자료는 지표면의 피복 상황, 고도 등의 영향에 따라 증발산량이 영향을 받으므로 기본 공간정보로는 토지피복도와 DEM자료를 이용하였다. 토지피복도는 Landsat ETM+ 2002년 4월 3일 자료를 이용하여 작성하였고, DEM자료는 국토지리정보원의 수치지도 (1:25,000)자료를 이용하여 작성한 DEM을 이용하였다(http://daraware.kict.re.kr).
이론/모형
- 잠재증발산량 산정은 식생이 전혀 없는 수역과 비수역 부분으로 구분하여 식생이 존재하는 지역에는 엽면적지수를 고려한 Penman-Monteith식을 이용하였다. 그리고 수역은 Penman의 에너지수지-질량수송 조합방법에 의해 산정하였다.
Landsat 위성영상 자료로부터 계산된 알베도는 Penman-Monteith의 잠재증발산량 산정식에서순 복사에너지를 계산하는 과정에 이용하였다.
- 잠재증발산량 산정은 식생이 전혀 없는 수역과 비수역 부분으로 구분하여 식생이 존재하는 지역에는 엽면적지수를 고려한 Penman-Monteith식을 이용하였다. 그리고 수역은 Penman의 에너지수지-질량수송 조합방법에 의해 산정하였다.
본 연구에서 이용한 상관관계식은 표 1의 식⑤의 Peterson 등(1987)이 제시한 SR과의 상관관계식을 이용하여 엽면적지수를 계산하였다. 한편, 계산 결과 원래의 Landsat 위성영상의 오류로 분석되는 몇 개의 셀값을 조정하여 최고 LAI값이 7이상인 셀들에 대해서는 최고값을 7로 설정하였다.
엽면적지수는 Penman-Monteith의 잠재증발산량 산정식에서 지면의 피복저항에 사용되는 지표면 인자로서 본 연구에서는 기존의 NDVI 및 SR자료와의 상관관계식(표 4.)들을 이용하여 LAI를 분석하였다. 분석결과 물리적으로는 존재할 수 없는 음수(-)값이 생성되는 상관관계식과 너무 크게(LAI > 10 이상) 나타나는 관계식 등을 제외하였다.
성능/효과
- 증발접시 관측자료와 비교한 결과 잠재증발산량이 과소하게 산정되었으나 증발접시 계수 등을 고려한다면 본 연구에서 유역의 토지피복 상태를 구분하여 산정한 잠재증발산량은 물리적인 타당성은 있는 것으로 판단된다.
2mm/day정도로 산정되었다. 각 토지피복별 잠재증발산량을 산정한 결과 수표면에서의 잠재증발산량은 3.6∼4.9mm/day, 도시지역은 1.4∼3.1mm/day, 나대지는 1.4∼3.5mm/day, 초지는 1.7∼3.7mm/day, 산림지역은 1.7∼3.0mm/day 그리고 농경지에서는 1.8∼3.6mm/day로 산정되었다(표 5).
또한 년도별로는 분석한 결과 1996년 9월 영상을 제외한 나머지 영상이 식생이 성장하기 시작하는 4월 영상이라서 식생지수가 낮게 나타났으며, 가장 높게 나타난 1996년의 경우 9월 영상임에도 불구하고 대체로 낮게 분석되었다(표 3).
분석결과 토지피복형태에 따라 수역이 가장 낮게 나왔고 도시지역, 나대지의 순으로 식생활력도가 낮게 나타났고, 초지, 산림지역, 농경지의 순으로 식생활력이 높은 것으로 분석되었다.
산정결과 유역전체 평균 잠재증발산량은 단위 셀당 1.7∼3.2mm/day정도로 산정되었다. 각 토지피복별 잠재증발산량을 산정한 결과 수표면에서의 잠재증발산량은 3.
116정도로 가장 낮은 값을 나타내는 것으로 분석되었다. 식생영역인 산림, 초지, 농경지 지역에서는 0.095의 낮은 알베도 값을 나타내기도 하였으나 대체로 0.2에서 0.4정도의 값을 나타내는 것으로 분석되었다(표 4).
알베도 분석 결과 유역 전체 평균 알베도는 0.215에서 0.268 정도의 값을 갖는 것으로 분석되었으며, 토지피복별로는 년도마다 약간씩 다르게 분석되었는데 대체로 도시지역이나 나대지에서의 알베도 값이 높게는 0.504에서 낮게는 0.24정도로 나타나고 있으며, 수체에서의 알베도 값은 0.049에서 0.116정도로 가장 낮은 값을 나타내는 것으로 분석되었다. 식생영역인 산림, 초지, 농경지 지역에서는 0.
증발접시 관측자료(표 2)와 비교한 결과 잠재증발산량(표 5)이 과소하게 산정되었으나 증발접시에 의한 관측은 실제증발량을 산정하기 위해 증발접시 계수(0.6∼0.8 정도)를 고려하여 실제 증발량을 산정하며, 또한 증발접시에 의한 관측은 수역에 해당하므로 본 연구에서 유역의 토지피복 상태를 구분하여 산정한 잠재증발산량은 물리적인 타당성은 있는 것으로 판단된다.
106의 값을 갖는 것으로 분석되었다. 토지피복별로는 NDVI와 마찬가지로 수역이 가장 낮았고 도시지역 및 나대지 지역 순으로 낮았으며, 초지, 산림지역, 농경지의 순으로 식생활력이 높은 것으로 분석되었다.
5 정도의 값을 나타내었다. 토지피복별로는 SR값과 같이 도시지역, 나대지가 낮게 나왔고 초지, 산림 그리고 농경지 순으로 높게 계산되었다.
후속연구
증발산량의 공간적 분포상황은 공간적 물수지 규명에 유용하게 이용될 수 있으며, 현재 연구되고 있는 분포형 유출해석 모형과도 자연스런 접목이 시도될 수 있을 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
물이 유역으로부터 제거되는 주요 원인은 무엇인가?
수문순환 과정에서 증발산(evapotranspiration)은 물이 유역으로부터 제거되는 주요 원인으로서, 증발산은 초목에 의한 증산과 수면, 토양, 눈, 얼음, 초목, 기타 표면으로부터의 증발을 포함한다. 증발산을 산정하는 실질적인 적용예는 지속적인 식물 성장에 물 부족기간 동안 인공적인 급수를 위한 관개계통의 설계 등 증발산의 비율과 양은 관개사업을 계획하는데 있어서 필수적인 핵심정보이며, 수질 혹은 기타 환경문제에 대한 해결 및 관리방안을 수립하는데 있어서도 필수적인 정보이다.
증발산은 무엇을 포함하는가?
수문순환 과정에서 증발산(evapotranspiration)은 물이 유역으로부터 제거되는 주요 원인으로서, 증발산은 초목에 의한 증산과 수면, 토양, 눈, 얼음, 초목, 기타 표면으로부터의 증발을 포함한다. 증발산을 산정하는 실질적인 적용예는 지속적인 식물 성장에 물 부족기간 동안 인공적인 급수를 위한 관개계통의 설계 등 증발산의 비율과 양은 관개사업을 계획하는데 있어서 필수적인 핵심정보이며, 수질 혹은 기타 환경문제에 대한 해결 및 관리방안을 수립하는데 있어서도 필수적인 정보이다.
엽면적지수는 무엇의 매개변수로 사용되는가?
엽면적지수는 중요한 생물학적 인자로서, 식물의 잎은 태양에너지와 실질적으로 접촉하는 표면인 동시에 원격탐사 신호의 많은 부분을 만들어 내며, 대기중 탄소의 흡수와 교환이 이루어지는 표면이다(Chen 등, 1992). 따라서 이것은 광합성, 호흡, 증산, 탄소 및 영양물질 순환, 그리고 강우의 차단 등과 같은 지구표면의 식생에 관계되는 많은 생물학적, 물리적 처리의 중요한 매개변수로 이용된다.
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