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문제 정의
- 먼저 Eq. (3)과 같이 제시된 태양복사량과 기온과의 관계를 분석하고 그 결과를 바탕으로 우리나라의 기후 특성이 반영된 관계식을 도출하고자 하였다. 이를 위해 앞서 언급한 바와 같이 기상청 20개 지점의 일사량 및 기온(최고및 최저기온) 관측자료를 수집한 후 내륙지역에 위치한 지점과 해안지역에 위치한 지점을 구분하여 관계 분석을 수행하였다.
- (3)과 같이 표현되는 RS 및 RA, TD 관계를 이용하여 도출되었음을 살펴본 바 있다. 그러나 우리나라에서도 이와 같은 관계가 동일하게 나타나는 가에 대한 검토가 필요하며, 이를 위해 본 연구에서는 기상청 20개 지점에 대해 수집된 일사량 등 기상자료를 이용하여 일사량-기온 관계분석을 수행하였다. 20개 지점중 내륙에 위치하고 있는 지점과 해안에 위치하고 있는 지점을 구분한 후 분석을 수행하였으며, Fig.
- 본 연구에서는 우리나라의 기후 특성을 고려하여 Hargreaves 공식의 매개변수 지역화를 위한 연구를 수행 하였다. 이를 위해 먼저 Hargreaves 공식의 기본적인 전제라 할 수 있는 일사량과 기온과의 관계에 대해 우리나라의 자료(기상청 20개 지점)를 이용한 분석을 수행하였으며, 도출된 일사량-기온 관계를 바탕으로 수정 공식을 제안하였다.
- 본 연구에서는 이용 가능한 기상 관측자료가 제한적인 상황에서 기준증발산량을 산정할 수 있는 경험식으로 이용되고 있는 Hargreaves 공식에 대한 매개변수 지역화 관련 연구를 수행하였다. 이를 위해 우리나라의 일사량 관측자료를 이용하여 태양복사열과 기온과의 관계를 분석하였으며, 이에 대한 수정 공식을 제안하였다.
- 따라서 기온에 대한 정보를 추출하고 이를 바탕으로 Hargreaves 공식의 매개 변수(KET)를 추정할 수 있는 관계식을 제시할 경우 기온 자료만이 제한적으로 존재하는 유역 또는 지역에서도 기준증발산량을 산정할 수 있으며, 각종 수자원계획이나 관개계획 수립 시 유용하게 활용될 수 있다. 이에 본 연구에서는 Vanderlinden et al. (2004) 및 Lee and Park (2008) 의 연구에서 적용된 방법론을 이용하여 KET와 기온과의 관계식을 도출하기 위한 분석을 수행하였으며, Fig. 6과같이 71개 지점에 대한 평균기온과 일교차(TD) 비율의 기간 평균을 산정하고 KET 최적화 값과 함께 도시하여 검토하였다. Fig.
제안 방법
- 두 번째로 내륙과 해안지역에 대해 도출된 일사량-기온 관계를 반영하여 Eq. (4)의 형태로 표현되는 공식을 수정 제시하였으며, 수집된 기상자료를 71개 지점에 적용하여 PM 방법에 의한 기준증발산량을 산정하였다. PM 방법으로 산정된 기준증발산량을 기준으로 71개 지점에 대해 수정 Hargreaves 공식의 매개변수(KET )를 최적화하였으며, 매개변수 최적화는 Eq.
- 그러나 우리나라에서도 이와 같은 관계가 동일하게 나타나는 가에 대한 검토가 필요하며, 이를 위해 본 연구에서는 기상청 20개 지점에 대해 수집된 일사량 등 기상자료를 이용하여 일사량-기온 관계분석을 수행하였다. 20개 지점중 내륙에 위치하고 있는 지점과 해안에 위치하고 있는 지점을 구분한 후 분석을 수행하였으며, Fig. 1은 각각 내륙과 해안에 대한 태양복사량 및 기온과의 관계를 도시하여 나타낸 것이다.
- 기상청 71개 지점의 기상자료를 수집하여 PM 방법에 의한 기준증발산량을 산정하였다. PM 방법에 의해 산정된 결과를 이용하여 Hargreaves 공식의 매개변수(KET) 최적화를 수행하였으며, Table 2는 71개 지점을 내륙지역과 해안지역으로 구분하고 지점별 KET 최적화 결과를 정리 하여 나타낸 것이다. 결과에 대한 비교를 통해 해안지역에 위치한 지점의 KET는 내륙지역에 위치한 지점에 비해 상대적으로 큰 값이 산정되었음을 확인할 수 있다.
- (6))을 이용하여 기준증발산량을 산정한 후 기존 Hargreaves 공식 및 PM 방법에 의한 결과와 비교하였다. 결과의 비교는 내륙(철원 등 45개 지점)과 해안지역 (속초 등 26개 지점)으로 구분하여 수행하였으며, 관측개시 이후 2008년까지 매개변수 최적화 과정에 고려된 기간을 Calibration 기간으로, 2009～2011년까지의 기간을 Verification 기간으로 구분하여 수행하였다. Fig.
- 결과적으로 일사량과 기온과의 관계 분석에는 기상청 20개 지점의 일사량 관측자료(1992∼2011년)를 수집하여 이용하였으며, 일사량 관측자료를 지표면에 도달하는 태양복사열(RS)로 고려하여 분석을 수행하였다.
- 기상청 71개 지점의 기상자료를 수집하여 PM 방법에 의한 기준증발산량을 산정하였다. PM 방법에 의해 산정된 결과를 이용하여 Hargreaves 공식의 매개변수(KET) 최적화를 수행하였으며, Table 2는 71개 지점을 내륙지역과 해안지역으로 구분하고 지점별 KET 최적화 결과를 정리 하여 나타낸 것이다.
- 기온자료를 이용하여 Hargreaves 공식의 매개변수 (KET )를 추정하기 위한 관계식의 검증을 위해 문산, 상주, 진도 등 기상청 3개 지점에 적용하고 그 결과를 검토하였다. 3개 지점의 기상자료를 수집한 후 PM 방법, 기존 Hargreaves 공식, Eqs.
- 제안된 공식을 기상청 71개 지점에 적용하여 지점별로 Hargreaves 공식의 매개변수를 추정하였으며, 매개변수와 기온과의 관계식을 도출하여 제시하였다. 도출된 매개변수-기온 관계식은 문산 등 3개 지점에 적용하였으며, 그 결과를 평가하여 제시된 관계식의 활용 가능성을 검토하였다.
- 지점별 정확도 평가 결과를 보다 정량적으로 판단하기 위해 NSE 계수와 RMSE를 지점별로 산정하여 비교하였으며, Table 3과 4는 내륙 및 해안지역에 위치한 지점에 대한 정확도 평가 결과를 정리하여 나타낸 것이다. 또한 정확도 평가 결과를 보다 쉽게 파악할 수 있도록 x축에 RMSE를, y축에 NSE를 나타낸 그림(Figs. 4 and 5)을 작성하여 제시하였다. Figs.
- 마지막으로 71개 지점에 대해 도출된 매개변수(KET )와기온과의 관계식을 도출하여 제시하였다. 관계식은 71개 지점의 매개변수(KET)와 분석 대상 기간의 평균기온, 일교차 평균을 이용하여 제시하였으며, 제시된 관계식의 검증을 위해 문산 등 3개 지점에 대해 적용하고 PM 방법에 의해 산정된 기준증발산량과 기존 Hargreaves 공식에 의한 결과, 관계식을 통해 추정된 매개변수(KET )가 반영된 수정 Hargreaves 공식에 의한 결과를 이용하여 NSE 및 RMSE를 통한 적용성 평가를 수행하였다.
- 지점별로 최적화된 KET와 본 연구에서 제시한 수정 공식을 이용하여 기준증발산량을 산정한 후 PM 방법 및 기존 Hargreaves 공식에 의한 결과와 비교하였으며, 정확도 평가를 수행하였다. 마지막으로 71개 지점에 대해 최적화된 KET와 지점별 기온 정보(평균기온, 평균 일 교차)에 대한 관계식을 도출하여 제시하였으며, 문산 등 3개 지점에 적용하여 관계식의 적용성을 평가하였다.
- (1999) 은 연구를 통해 최고기온과 최저기온의 차이에 영향을 줄수 있는 인자가 내륙과 해안이 서로 다르게 나타나므로 이들 지역에서 Hargreaves 공식의 적용성이 다르게 나타난다고 제시한 바 있다. 본 연구에서는 이러한 연구결과를 고려하여 내륙과 해안지역을 구분하여 일사량-기온 관계식을 도출하였다.
- 본 연구를 통해 도출된 일사량-기온 관계식을 반영하여 Hargreaves 공식을 수정한후 매개변수(KET)를 추정하기 위해 기상청 71개 지점의 기상 관측자료를 수집하여 이용하였으며, 대상지점의 선정은 10년 이상 기상자료가 축적되어 있는 지점을 고려하였다. 수집된 기상자료는 총 5가지 항목(일 최고기온, 일 최저기온, 이슬점온도, 풍속, 일조시간)이며, 71개 지점에 대해 PM 방법에 의한 기준증발산량(ET0) 산정을 고려하여 기상자료를 수집하였다. 마지막으로 71개 지점에 대해 도출된 매개변수(KET )와 기온과의 관계식을 추정하고 이를 검증하기 위한 지점으로 이용 가능한 기상자료가 10년 미만으로 Hargreaves 공식의 지역화 과정에 고려되지 않은 문산, 상주, 진도 등 3개 지점을 선정하였으며, 3개 지점의 기상자료도 함께 수집하여 분석에 활용하였다.
- 본 연구에서는 우리나라의 기후 특성을 고려하여 Hargreaves 공식의 매개변수 지역화를 위한 연구를 수행 하였다. 이를 위해 먼저 Hargreaves 공식의 기본적인 전제라 할 수 있는 일사량과 기온과의 관계에 대해 우리나라의 자료(기상청 20개 지점)를 이용한 분석을 수행하였으며, 도출된 일사량-기온 관계를 바탕으로 수정 공식을 제안하였다. 제안된 공식을 기상청 71개 지점에 적용하여 지점별로 Hargreaves 공식의 매개변수를 추정하였으며, 매개변수와 기온과의 관계식을 도출하여 제시하였다.
- (3)과 같이 제시된 태양복사량과 기온과의 관계를 분석하고 그 결과를 바탕으로 우리나라의 기후 특성이 반영된 관계식을 도출하고자 하였다. 이를 위해 앞서 언급한 바와 같이 기상청 20개 지점의 일사량 및 기온(최고및 최저기온) 관측자료를 수집한 후 내륙지역에 위치한 지점과 해안지역에 위치한 지점을 구분하여 관계 분석을 수행하였다. Allen et al.
- 본 연구에서는 이용 가능한 기상 관측자료가 제한적인 상황에서 기준증발산량을 산정할 수 있는 경험식으로 이용되고 있는 Hargreaves 공식에 대한 매개변수 지역화 관련 연구를 수행하였다. 이를 위해 우리나라의 일사량 관측자료를 이용하여 태양복사열과 기온과의 관계를 분석하였으며, 이에 대한 수정 공식을 제안하였다. 제안된 공식을 고려하여 수정 Hargreaves 공식을 제시하였으며, 기상청 71개 지점에 대해 PM 방법에 의한 기준증발산량 산정 결과를 이용하여 지점별로 공식의 매개변수(KET )를 최적화하였다.
- 정확도 평가 결과를 보다 정량적으로 판단할 수 있도록 NSE와 RMSE를 산정하여 비교하였다. Table 5는 3개 지점에 대해 산정된 지표를 나타내고 있으며, 3개 지점 모두 본 연구의 방법을 적용하였을 경우의 결과가 기존 공식에 의한 결과보다 좋은 결과를 주고 있음을 확인할 수 있다.
- 이를 위해 우리나라의 일사량 관측자료를 이용하여 태양복사열과 기온과의 관계를 분석하였으며, 이에 대한 수정 공식을 제안하였다. 제안된 공식을 고려하여 수정 Hargreaves 공식을 제시하였으며, 기상청 71개 지점에 대해 PM 방법에 의한 기준증발산량 산정 결과를 이용하여 지점별로 공식의 매개변수(KET )를 최적화하였다. 지점별로 최적화된 KET와 본 연구에서 제시한 수정 공식을 이용하여 기준증발산량을 산정한 후 PM 방법 및 기존 Hargreaves 공식에 의한 결과와 비교하였으며, 정확도 평가를 수행하였다.
- 이를 위해 먼저 Hargreaves 공식의 기본적인 전제라 할 수 있는 일사량과 기온과의 관계에 대해 우리나라의 자료(기상청 20개 지점)를 이용한 분석을 수행하였으며, 도출된 일사량-기온 관계를 바탕으로 수정 공식을 제안하였다. 제안된 공식을 기상청 71개 지점에 적용하여 지점별로 Hargreaves 공식의 매개변수를 추정하였으며, 매개변수와 기온과의 관계식을 도출하여 제시하였다. 도출된 매개변수-기온 관계식은 문산 등 3개 지점에 적용하였으며, 그 결과를 평가하여 제시된 관계식의 활용 가능성을 검토하였다.
- 는 수정된 Hargreaves 공식에 의해 산정된 기준증발산량을 의미한다. 최적화에 대한 검증을 위해 71개 지점별로 2009～2011년의 자료는 최적화를 위한 고려 대상에서 제외하였으며, 3년간의 자료를 적용하여 수정 공식 및 매개변수 최적화 결과의 적용성을 평가하였다. 이때 적용성 평가를 위해 Nash-Sutcliffe Efficiency (이하 NSE) 계수와 RMSE(Root Mean Square Error)를 이용하였다.
대상 데이터
- 수집된 기상자료는 총 5가지 항목(일 최고기온, 일 최저기온, 이슬점온도, 풍속, 일조시간)이며, 71개 지점에 대해 PM 방법에 의한 기준증발산량(ET0) 산정을 고려하여 기상자료를 수집하였다. 마지막으로 71개 지점에 대해 도출된 매개변수(KET )와 기온과의 관계식을 추정하고 이를 검증하기 위한 지점으로 이용 가능한 기상자료가 10년 미만으로 Hargreaves 공식의 지역화 과정에 고려되지 않은 문산, 상주, 진도 등 3개 지점을 선정하였으며, 3개 지점의 기상자료도 함께 수집하여 분석에 활용하였다. Table 1은본 연구의 연구 대상지점에 해당하는 74개 지점(매개변수 지역화 연구 대상지점 71개소, 검증 지점 3개소) 현황을 정리하여 나타낸 것이다.
- 이와 함께 대기권 상층부 태양복사열(RA) 자료는 Hargreaves (1994)에서 제시된 결과를 이용하였다. 본 연구를 통해 도출된 일사량-기온 관계식을 반영하여 Hargreaves 공식을 수정한후 매개변수(KET)를 추정하기 위해 기상청 71개 지점의 기상 관측자료를 수집하여 이용하였으며, 대상지점의 선정은 10년 이상 기상자료가 축적되어 있는 지점을 고려하였다. 수집된 기상자료는 총 5가지 항목(일 최고기온, 일 최저기온, 이슬점온도, 풍속, 일조시간)이며, 71개 지점에 대해 PM 방법에 의한 기준증발산량(ET0) 산정을 고려하여 기상자료를 수집하였다.
- 이를 위해 기상청에서 이용 가능한 일사량 관측자료가 존재하는 지점을 검토하였으며, 그 결과 총 20개 지점의 관측자료(1992∼2011년)가 가용한 것으로 확인되 었다.
데이터처리
- PM 방법으로 산정된 기준증발산량을 기준으로 71개 지점에 대해 수정 Hargreaves 공식의 매개변수(KET )를 최적화하였으며, 매개변수 최적화는 Eq. (5)와 같은 관계식과 Microsoft Excel의 해 찾기 기능을 이용하여 수행하였다.
- )를 고려하고 수정 공식(Eq. (6))을 이용하여 기준증발산량을 산정한 후 기존 Hargreaves 공식 및 PM 방법에 의한 결과와 비교하였다. 결과의 비교는 내륙(철원 등 45개 지점)과 해안지역 (속초 등 26개 지점)으로 구분하여 수행하였으며, 관측개시 이후 2008년까지 매개변수 최적화 과정에 고려된 기간을 Calibration 기간으로, 2009～2011년까지의 기간을 Verification 기간으로 구분하여 수행하였다.
- )와기온과의 관계식을 도출하여 제시하였다. 관계식은 71개 지점의 매개변수(KET)와 분석 대상 기간의 평균기온, 일교차 평균을 이용하여 제시하였으며, 제시된 관계식의 검증을 위해 문산 등 3개 지점에 대해 적용하고 PM 방법에 의해 산정된 기준증발산량과 기존 Hargreaves 공식에 의한 결과, 관계식을 통해 추정된 매개변수(KET )가 반영된 수정 Hargreaves 공식에 의한 결과를 이용하여 NSE 및 RMSE를 통한 적용성 평가를 수행하였다.
- 앞서 71개 지점별로 도출된 최적 매개변수(KET )를 이용 하여 기온에 대한 정보(평균기온, 평균 일교차)와의 관계 분석을 수행하였다. 이와 같은 관계분석은 Vanderlinden et al.
- 우리나라 기후 특성을 고려한 Hargreaves 공식의 매개 변수 지역화를 위해 먼저 일사량과 기온과의 관계 분석을 수행하였다. 이를 위해 기상청에서 이용 가능한 일사량 관측자료가 존재하는 지점을 검토하였으며, 그 결과 총 20개 지점의 관측자료(1992∼2011년)가 가용한 것으로 확인되 었다.
- 최적화에 대한 검증을 위해 71개 지점별로 2009～2011년의 자료는 최적화를 위한 고려 대상에서 제외하였으며, 3년간의 자료를 적용하여 수정 공식 및 매개변수 최적화 결과의 적용성을 평가하였다. 이때 적용성 평가를 위해 Nash-Sutcliffe Efficiency (이하 NSE) 계수와 RMSE(Root Mean Square Error)를 이용하였다.
- 지점별 정확도 평가 결과를 보다 정량적으로 판단하기 위해 NSE 계수와 RMSE를 지점별로 산정하여 비교하였으며, Table 3과 4는 내륙 및 해안지역에 위치한 지점에 대한 정확도 평가 결과를 정리하여 나타낸 것이다. 또한 정확도 평가 결과를 보다 쉽게 파악할 수 있도록 x축에 RMSE를, y축에 NSE를 나타낸 그림(Figs.
- 제안된 공식을 고려하여 수정 Hargreaves 공식을 제시하였으며, 기상청 71개 지점에 대해 PM 방법에 의한 기준증발산량 산정 결과를 이용하여 지점별로 공식의 매개변수(KET )를 최적화하였다. 지점별로 최적화된 KET와 본 연구에서 제시한 수정 공식을 이용하여 기준증발산량을 산정한 후 PM 방법 및 기존 Hargreaves 공식에 의한 결과와 비교하였으며, 정확도 평가를 수행하였다. 마지막으로 71개 지점에 대해 최적화된 KET와 지점별 기온 정보(평균기온, 평균 일 교차)에 대한 관계식을 도출하여 제시하였으며, 문산 등 3개 지점에 적용하여 관계식의 적용성을 평가하였다.
이론/모형
- 결과적으로 일사량과 기온과의 관계 분석에는 기상청 20개 지점의 일사량 관측자료(1992∼2011년)를 수집하여 이용하였으며, 일사량 관측자료를 지표면에 도달하는 태양복사열(RS)로 고려하여 분석을 수행하였다. 이와 함께 대기권 상층부 태양복사열(RA) 자료는 Hargreaves (1994)에서 제시된 결과를 이용하였다. 본 연구를 통해 도출된 일사량-기온 관계식을 반영하여 Hargreaves 공식을 수정한후 매개변수(KET)를 추정하기 위해 기상청 71개 지점의 기상 관측자료를 수집하여 이용하였으며, 대상지점의 선정은 10년 이상 기상자료가 축적되어 있는 지점을 고려하였다.
성능/효과
- 이러한 결과는 풍속이 상대적으로 강하게 나타나는 해안지역에서 KET가 크게 나타난다는 과거 연구결과와 동일한 결과를 나타내고 있 으며, 기존 Hargreaves 공식을 그대로 적용할 경우 우리나라의 내륙지역에서는 정확한 기준증발산량 산정이 어려울 수 있음을 의미하는 결과라 할 수 있다. 71개 지점에 대한 정확도 평가에서도 내륙지역에 위치한 지점의 정확도가 상대적으로 크게 개선되는 결과를 확인할 수 있었으며, 해안지역에서는 내륙지역에 비해 정확도 개선 정도가 작지만 본 연구의 결과가 기존 공식에 비해 PM 방법에 근접한 결과를 주고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 71개 지점에 대해 최적화된 KET와 기온자료를 이용하여 도출된 관계식의 적용성을 검토한 결과, 문산 등 3개 지점 모두 본 연구에서 제시한 수정 공식 및 KET-기온 관계식을 이용한 결과가 기존 Hargreaves 공식에 의한 결과보다 개선된 기준증발산량 산정 결과를 나타나고 있음을 확인하였다.
- 7은 x축에 PM 방법에 의한 산정 결과를 나타내고 y축에 기존 Hargreaves 공식 및 본 연구에서 수정 제안한 방법에 의한 결과를 나타낸 것으로 점선으로 표시된 1:1 직선에 근접할수록 PM 방법과 유사한 결과를 나타내고 있다고 판단할 수 있다. Fig. 7의 비교 결과를 통해 본 연구에서 제안한 방법이 기존 Hargreaves 공식에 의한 결과보다 PM 방법에 근접한 결과를 나타내고 있으며, 일별 기준증발산량이 많은 경우의 정확도가 상대적으로 높게 나타나고 있음을 알 수 있다.
- Table 5는 3개 지점에 대해 산정된 지표를 나타내고 있으며, 3개 지점 모두 본 연구의 방법을 적용하였을 경우의 결과가 기존 공식에 의한 결과보다 좋은 결과를 주고 있음을 확인할 수 있다. Table 5의 결과에서 문산과 상주 지점의 경우 정확도 개선 효과가 뚜렷하게 나타나고 있으며, 3개 지점 별로 NSE는 각각 54%(문산), 46%(상주), 3%(진도)의 정확도 개선효과를 확인할 수 있고 RMSE는 각각 68%(문산), 35%(상주), 7%(진도) 개선된 것으로 나타나고 있다. 따라서 기상 관측자료의 한계로 인해 PM 방법을 적용하기 어려운 경우 본 연구에서 제시한 Eq.
- PM 방법에 의해 산정된 결과를 이용하여 Hargreaves 공식의 매개변수(KET) 최적화를 수행하였으며, Table 2는 71개 지점을 내륙지역과 해안지역으로 구분하고 지점별 KET 최적화 결과를 정리 하여 나타낸 것이다. 결과에 대한 비교를 통해 해안지역에 위치한 지점의 KET는 내륙지역에 위치한 지점에 비해 상대적으로 큰 값이 산정되었음을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 Hargreaves et al.
- (3)과 같은 형태의 관계식을 도출하였다. 그 결과, 내륙지역과 해안지역 모두 TD의 계수에 해당하는 값이 기존 관계식 값인 0.50보다 약간 큰 값(0.58) 으로 나타나고 있음을 확인하였다. 따라서 우리나라의 기후 특성을 고려하여 Hargreaves 공식을 이용한 기준증발산량을 산정하기 위해서는 기존 공식의 TD 계수에 해당하는 0.
- 845로 나타나고 있다. 그러나 본 연구에서 제시한 공식의 결과에서는 NSE는 0.877～0.988, RMSE는 4.067～12.198의 범위를 나타내어 기존 공식에 비해 크게 개선된 결과를 나타내고 있음을 알 수 있다. 해안지역의 경우에도 기존 공식은 NSE 0.
- 4), 본 연구에서 제시한 수정 공식과 KET 최적화 결과를 고려하여 산정된 결과가 기존 Hargreaves 공식에 의한 결과보다 좋은 결과를 나타내고 있음을 확인할 수 있다. 내륙지역의 경우에는 기존 Hargreaves 공식에 의한 결과가 NSE 0.370～0.932, RMSE 10.441～29.556의 범위로 나타나고 있었으나 본 연구에서 수정 제안한 공식에서는 NSE 0.889～0.980, RMSE 5.408～11.15의 범위를 나타내고 있어 정확도가 크게 개선되었음을 명확하게 판단할 수 있다. 해안지역의 경우에도 기존 공식에 의한 결과에서는 NSE 0.
- 58에 해당하며, 이러한 결과는 기존 Hargreaves 공식을 그대로 적용할 경우 태양복사열과 기온과의 관계를 적절히 반영할 수 없음을 의미하는 결과라할 수 있다. 두 번째로 기상청 71개 지점에 대해 KET에 대한 최적화를 수행한 결과, 기존 Hargreaves 공식의 매개 변수 값인 0.00230과 다른 결과를 보이고 있었다. 내륙지역에 위치한 지점에서는 0.
- 71개 지점에 대한 정확도 평가에서도 내륙지역에 위치한 지점의 정확도가 상대적으로 크게 개선되는 결과를 확인할 수 있었으며, 해안지역에서는 내륙지역에 비해 정확도 개선 정도가 작지만 본 연구의 결과가 기존 공식에 비해 PM 방법에 근접한 결과를 주고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 71개 지점에 대해 최적화된 KET와 기온자료를 이용하여 도출된 관계식의 적용성을 검토한 결과, 문산 등 3개 지점 모두 본 연구에서 제시한 수정 공식 및 KET-기온 관계식을 이용한 결과가 기존 Hargreaves 공식에 의한 결과보다 개선된 기준증발산량 산정 결과를 나타나고 있음을 확인하였다. 이를 통해 본 연구에서 제시된 수정 공식및 KET-기온 관계식은 기상 관측자료의 제한으로 PM 방법을 적용하기 어려운 조건에서 기준증발산량 산정을 위한 방법으로 이용 가능할 것으로 판단된다.
- 202로 나타나 일부 정확도가 향상된 효과를 확인할 수 있었다. 매개변수 최적화 과정에 고려되지 않은 2009～2011년에 대해 기준증발산량을 산정하고 정확도 평가를 수행한 결과(Fig. 5), Calibration 기간에서 확인한 바와 같이 본 연구의 결과가 기존 공식에 비해 정확한 결과를 주고 있음을 확인할 수 있다. 기존 공식의 경우 내륙지역에서는 NSE의 범위가 0.
- 먼저 기상청 20개 지점에 대해 관측 일사량과 기온의 관계를 분석한 결과, 기존 Hargreaves 공식에서 이용하고 있는 TD (최고기온과 최저기온의 차이)의 계수에 해당하는 0.50보다 약간 큰 값이 산정되었다. 본 연구의 분석을 통해 제시된 계수는 0.
- 50보다 약간 큰 값이 산정되었다. 본 연구의 분석을 통해 제시된 계수는 0.58에 해당하며, 이러한 결과는 기존 Hargreaves 공식을 그대로 적용할 경우 태양복사열과 기온과의 관계를 적절히 반영할 수 없음을 의미하는 결과라할 수 있다. 두 번째로 기상청 71개 지점에 대해 KET에 대한 최적화를 수행한 결과, 기존 Hargreaves 공식의 매개 변수 값인 0.
- 이러한 기준을 고려하여 Calibration 기간에 대한 지점별 결과를 살펴보면(Fig. 4), 본 연구에서 제시한 수정 공식과 KET 최적화 결과를 고려하여 산정된 결과가 기존 Hargreaves 공식에 의한 결과보다 좋은 결과를 나타내고 있음을 확인할 수 있다. 내륙지역의 경우에는 기존 Hargreaves 공식에 의한 결과가 NSE 0.
- 철원 및 거제 지점의 결과를 도시한 이유는 두 지점에서 나타나는 정확도 개선 효과가 내륙 및 해안지역의 평균과 유사한 범위로 나타나는 것으로 검토되었기 때문이다. 이와 같이 내륙 및 해안지역에 위치한 대부분의 지점에서 KET 최적화 및 수정 공식을 적용하여 산정된 기준증발산량이 PM 방법에 의한 결과와 유사한 값을 나타내고 있었으며, 특히 철원과 같이 내륙지역에 위치한 지점에서 정확도 개선 효과를 명확하게 확인할 수 있었다.
- 15의 범위를 나타내고 있어 정확도가 크게 개선되었음을 명확하게 판단할 수 있다. 해안지역의 경우에도 기존 공식에 의한 결과에서는 NSE 0.602～0.940, RMSE 8.284～19.819의 범위를 나타내고 있으나 본 연구의 결과에서는 NSE 0.667～0.964, RMSE 6.873～18.202로 나타나 일부 정확도가 향상된 효과를 확인할 수 있었다. 매개변수 최적화 과정에 고려되지 않은 2009～2011년에 대해 기준증발산량을 산정하고 정확도 평가를 수행한 결과(Fig.
- 198의 범위를 나타내어 기존 공식에 비해 크게 개선된 결과를 나타내고 있음을 알 수 있다. 해안지역의 경우에도 기존 공식은 NSE 0.186～0.940, RMSE 7.794～23.811의 범위를 나타내고 있으나 본 연구의 결과에서는 NSE 0.716～0.988, RMSE 4.106～15.098로 나타나고 있어 내륙지역에서와 같은 개선 효과는 아니지만 PM 방법에 의해 산정된 기준증발산량에 보다 근접된 결과를 주고 있음을알 수 있다.
후속연구
- 본 연구에서는 우리나라의 기후 특성을 고려할 수 있도록 이용 가능한 기상자료가 존재하는 모든 지점을 분석 대상 지점으로 이용하였다. 그러나 일사량 관측자료의 경우에는 이용할 수 있는 자료가 존재하는 지점이 20개 지점으로 제한적이며, 향후 이에 대한 추가 연구를 통해 보다 명확한 태양복사열-기온 관계를 도출할 수 있도록 노력할 필요가 있다. 이와 함께 Pan 증발량 관측자료의 비교를 통해 기준증발산량 산정 결과와 실제 증발량 관측자료의 변동 패턴을 검토할 필요가 있으며, 이러한 과정을 통해 우리나라의 기후 특성을 반영하고 보다 적은 기상자료로 쉽게 이용할 수 있는 기준증발산량 산정 경험식의 제시가 가능할 것으로 판단된다.
- 71개 지점에 대한 결과에서도 알 수 있는 바와 같이 Hargreaves 공식의 매개 변수는 지점에 따라 다르게 나타나고 있으며, 일률적인 값으로 제시하기는 어려운 상황이다. 따라서 기온에 대한 정보를 추출하고 이를 바탕으로 Hargreaves 공식의 매개 변수(KET)를 추정할 수 있는 관계식을 제시할 경우 기온 자료만이 제한적으로 존재하는 유역 또는 지역에서도 기준증발산량을 산정할 수 있으며, 각종 수자원계획이나 관개계획 수립 시 유용하게 활용될 수 있다. 이에 본 연구에서는 Vanderlinden et al.
- 이와 함께 Pan 증발량 관측자료의 비교를 통해 기준증발산량 산정 결과와 실제 증발량 관측자료의 변동 패턴을 검토할 필요가 있으며, 이러한 과정을 통해 우리나라의 기후 특성을 반영하고 보다 적은 기상자료로 쉽게 이용할 수 있는 기준증발산량 산정 경험식의 제시가 가능할 것으로 판단된다. 또한 본 연구의 결과는 각종 수자원계획이나 관개계획 등 한정된 수자원의 효과적인 활용 및 관리를 위해 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
- 마지막으로 71개 지점에 대해 최적화된 KET와 기온자료를 이용하여 도출된 관계식의 적용성을 검토한 결과, 문산 등 3개 지점 모두 본 연구에서 제시한 수정 공식 및 KET-기온 관계식을 이용한 결과가 기존 Hargreaves 공식에 의한 결과보다 개선된 기준증발산량 산정 결과를 나타나고 있음을 확인하였다. 이를 통해 본 연구에서 제시된 수정 공식및 KET-기온 관계식은 기상 관측자료의 제한으로 PM 방법을 적용하기 어려운 조건에서 기준증발산량 산정을 위한 방법으로 이용 가능할 것으로 판단된다.
- 그러나 일사량 관측자료의 경우에는 이용할 수 있는 자료가 존재하는 지점이 20개 지점으로 제한적이며, 향후 이에 대한 추가 연구를 통해 보다 명확한 태양복사열-기온 관계를 도출할 수 있도록 노력할 필요가 있다. 이와 함께 Pan 증발량 관측자료의 비교를 통해 기준증발산량 산정 결과와 실제 증발량 관측자료의 변동 패턴을 검토할 필요가 있으며, 이러한 과정을 통해 우리나라의 기후 특성을 반영하고 보다 적은 기상자료로 쉽게 이용할 수 있는 기준증발산량 산정 경험식의 제시가 가능할 것으로 판단된다. 또한 본 연구의 결과는 각종 수자원계획이나 관개계획 등 한정된 수자원의 효과적인 활용 및 관리를 위해 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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