[논문]일사량 산정 모델에 따른 증발량 분석

임창수

doi:10.3741/jkwra.2019.52.12.1033

일사량 산정 모델에 따른 증발량 분석
An evaluation of evaporation estimates according to solar radiation models 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.52 no.12, 2019년, pp.1033 - 1046

임창수 (경기대학교 공과대학 토목공학과)

초록
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본 연구에서는 13개의 일사량 산정모델들로부터 산정된 일사량을 우리나라 5개 기상관측지점에서 측정된 일사량자료와 비교함으로서 이들 일사량 산정모델들의 활용 적합성을 평가하였다. 또한 일사량 산정모델이 증발에 미치는 영향을 파악하기 위해서 일사량자료를 필요로 하는 Penman 조합식에 근거한 5개 증발량 산정식들을 적용하여 증발량을 산정하고 증발접시 증발량과 비교 분석하였다. 일부 일사량 산정모델은 기상자료만을 필요로 하며, 반면에 다른 일부 모델은 기상자료뿐만 아니라 고도와 같은 지형 자료를 필요로 한다. 연구결과에 의하면 일조시간과 가조시간의 비(일조시간/가조시간)뿐만 아니라 최고기온과 최저기온을 동시에 고려하여 일사량을 산정하는 모델이 관측 일사량과 가장 근사한 결과를 보여주었다. 또한 일조시간과 가조시간의 비만을 이용한 Angstrőm-Prescott모델의 계수값을 보정하는 경우 역시 일사량 산정의 정확도를 크게 개선시키는 것으로 나타났다. 따라서 증발량 산정을 위해 일사량모델을 선정하는 경우 입력자료의 존재여부 뿐만 아니라 적절한 일사량을 산정하는 모델형식을 동시에 고려하는 것이 필요하다. 관측된 일사량을 적용하여 증발량을 산정하는 경우에 Penman식은 전주, 제주지역에서 증발접시 증발량과 가장 근사한 것으로 나타났고, FAO PM식은 서울과 목포지역에서 그리고 KNF식은 대전지역에서 증발접시 증발량과 가장 근사한 것으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

To evaluate the utilization suitability of solar radiation models, estimated solar radiation from 13 solar radiation models were verified by comparing with measured solar radiation at 5 study stations in South Korea. Furthermore, for the evaluation of evaporation estimates according to solar radiation models, 5 different evaporation estimation equations based on Penman's combination approach were applied, and evaporation estimates were compared with pan evaporation. Some solar radiation models require only meteorological data; however, some other models require not only meteorological data but also geographical data such as elevation. The study results showed that solar radiation model based on the ratio of the duration of sunshine to the possible duration of sunshine, maximum temperature, and minimum temperature provided the estimated solar radiation that most closely match measured solar radiation. Accuracy of estimated solar radiation also greatly improved when Angstrőm-Prescott model coefficients are adjusted to the study stations. Therefore, when choosing the solar radiation model for evaporation estimation, both data availability and model capability should be considered simultaneously. When applying measured solar radiation for estimating evaporation, evaporation estimates from Penman, FAO Penman-Monteith, and KNF equations are most close to pan evaporation rates in Jeonju and Jeju, Seoul and Mokpo, and Daejeon respectively.

주제어

표/그림 (8)

표 Table 1. Study stations and data period
표 Table 2. Models for estimating incoming solar radiation
표 Table 3. Equations for estimating evaporation
표 Table 4. Comparisons of measured and estimated incoming solar radiation
그림 Fig. 1. 1:1 relationship between measured and estimated incoming solar radiation (based on Model 3)
그림 Fig. 2. 1:1 relationship between measured and estimated incoming solar radiation (based on Model 8)
표 Table 5. Comparisons of measured and estimated evaporation according to solar radiation estimation model (based on Nash-Sutcliffe coefficient)
그림 Fig. 3. Comparisons of measured and estimated evaporation according to solar radiation estimation model (Seoul)

AI 본문요약
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문제 정의

하지만 여러 가지 형태의 일사량 산정모델을 적용하여 증발량을 산정하고 증발접시 증발량과 비교 분석한 연구는 수행된 바 없다. 따라서 본 연구에서는 기존에 여러 연구자들에 의해서 제안된 13개의 일사량 모델들을 적용하여 일사량을 산정하고 관측된 일사량과 비교하여 일사량 모델들의 적용성을 평가하였다. 또한 관측된 일사량을 포함하여 각기 다른 13개의 일사량 모델들을 세계 여러 연구자(Jauregui et al.
따라서 실측된 일사량자료가 없는 경우 적절한 일사량 산정모델을 선정하는 것은 증발량산정의 정확도 향상측면에서 매우 중요 하다. 본 연구에서는 과거 제안된 일사량 산정모델의 입력자료와 모델형식에 따라서 대표적인 일사량 산정모델을 10가지로 구분하고 적용성을 검증하였다. 또한 산정된 일사량을 증발량 산정식에 적용하여 증발량을 산정하고 증발접시 증발량과 비교 분석하였다.

제안 방법

13개의 일사량 산정 모델들을 적용하여 산정된 일사량과 관측된 일사량을 비교하였고, 각 연구지역마다 일사량을 가장 잘 모의하는 3가지 일사량 산정식들을 선정하여 Bold 이탤릭체로 NSC값을 표시하였다(Table 4). 비교결과에 의하면 전반적으로 산정된 일사량의 평균값은 관측된 일사량의 평균값보다 크게 나타났다.
13개의 일사량 산정 모델들의 적합도를 검증하기 위해 관측된 일사량과 산정된 일사량을 비교하였다. 또한 일사량 산정 모델에 따른 증발량의 차이를 비교하기 위해 5개 다른 증발량 산정식을 적용하여 관측된 증발접시 증발량과 비교하였다.
13개의 일사량 산정 모델들의 적합도를 비교검증하기 위해 관측된 일사량과 산정된 일사량을 비교하였다. 또한 각기 다른 일사량 산정 모델 적용에 따른 증발량의 차이를 비교하기 위해 Penman 조합식과 Penman식에 근거한 4개 다른 증발량 산정식(KNF식, Priestley-Taylor식, De Bruin-Keijman 식, FAO PM식)을 적용하여 관측된 증발접시 증발량과 비교 하였다.
기상관측지점(서울, 대전, 전주, 목포, 제주)에서 관측된 일사량과 일사량 산정 모델로부터 산정된 일사량을 이용하여 증발량을 산정하고 이를 증발접시 증발량과 비교하였고, 각 연구지역에서 증발량 산정식마다 증발접시 증발량을 가장 잘 모의하는 3가지 식들을 선정하여 Bold 이탤릭체로 NSC값을 표시하였다(Table 5). 비교 결과 서울지역에서 월평균 증발접시 증발량은 91.
본 연구에서는 증발량 산정에 필요한 일사량을 산정하기 위해 13개의 일사량 산정 모델들을 적용하여 일사량을 산정 하고, 관측된 일사량과 비교하였다. 또한 13개의 일사량산정 모델들로부터 산정된 일사량과 관측된 일사량을 Penman식 KNF식, Priestley-Taylor식, De Bruin-Keijman식, 그리고 FAO Penman-Monteith식 등 5개 증발량 산정식에 적용하여 증발량을 산정하고 증발접시 증발량과 비교 분석하였다.
13개의 일사량 산정 모델들의 적합도를 비교검증하기 위해 관측된 일사량과 산정된 일사량을 비교하였다. 또한 각기 다른 일사량 산정 모델 적용에 따른 증발량의 차이를 비교하기 위해 Penman 조합식과 Penman식에 근거한 4개 다른 증발량 산정식(KNF식, Priestley-Taylor식, De Bruin-Keijman 식, FAO PM식)을 적용하여 관측된 증발접시 증발량과 비교 하였다.
따라서 본 연구에서는 기존에 여러 연구자들에 의해서 제안된 13개의 일사량 모델들을 적용하여 일사량을 산정하고 관측된 일사량과 비교하여 일사량 모델들의 적용성을 평가하였다. 또한 관측된 일사량을 포함하여 각기 다른 13개의 일사량 모델들을 세계 여러 연구자(Jauregui et al., 1978; Pochop et al., 1984; Imak and Haman, 2003; Djaman et al., 2019)들에 의해서 적용된 바 있는 Penman 조합식(Penman, 1948)과 Penman식에 근거하여 유도된 4개의 증발량 산정식 즉, KNF식(Kohler et al., 1955), Priestley-Taylor식(Priestley and Taylor, 1972), De Bruin-Keijman식(De Bruin and Keijman, 1979), FAO Penman-Monteith식(Allen et al., 1998)에 적용하여 증발량을 산정하고 증발접시 증발량과 비교 분석하였다.
본 연구에서는 과거 제안된 일사량 산정모델의 입력자료와 모델형식에 따라서 대표적인 일사량 산정모델을 10가지로 구분하고 적용성을 검증하였다. 또한 산정된 일사량을 증발량 산정식에 적용하여 증발량을 산정하고 증발접시 증발량과 비교 분석하였다.
(1998) 은 Bahrain에서 관측된 상대습도(RH)와 지구 대기권에 도달 하는 태양방사량(R_A)을 일사량(R_S)과 상관시켜 모델 11을 제안하였다. 또한 상대습도(RH)와 지구 대기권에 도달하는 태양방사량(R A)뿐만 아니라 월평균 일 최고기온과 최저기온의차(△T)를 추가하여 일사량을 산정하는 모델 12를 제안하였다(Elagib et al., 1998). 그들은 모델 12가 모델 11보다 더 좋은 일사량 모의 결과를 보였고, 따라서 일사량 산정모델의 입력 자료로서 상대습도와 지구 대기권에 도달하는 태양방사량 (R_A)뿐만 아니라 월평균 일 최고기온과 최저기온의 차(△T)가추가되어야 한다고 발표하였다.
13개의 일사량 산정 모델들의 적합도를 검증하기 위해 관측된 일사량과 산정된 일사량을 비교하였다. 또한 일사량 산정 모델에 따른 증발량의 차이를 비교하기 위해 5개 다른 증발량 산정식을 적용하여 관측된 증발접시 증발량과 비교하였다. 비교 평가를 위해서 평균절대편향오차(Mean Absolute Bias Error, MABE)와 Nash-Sutcliffe 지수(NSC)를 산정하였다.
모델 4는 Ogelman et al. (1984)에 의해서 제시된 일사량산정 모델이며, 그들은 터어키에 위치한 Adena와 Ankara지역 에서 관측된 기상자료를 이용하여 일사량의 비(R_S/R_A)와 일조시간과 가조시간의 비(I/G) 사이의 관계를 2차방정식으로 제시하였다. 연구결과에 의하면 터어키의 다른 지역에 그들이 제안한 모델을 적용하는 경우 5% 정도의 오차를 보인다고 발표하였다.
따라서 과거 연구자들은 일사량과 기상요소들과의 상관성을 이용하거나 혹은 기상요소들과 지형적 요소를 동시에 이용하여 일사량 산정모델을 유도하였다. 본 연구에서는 과거 유도된 일사량 산정모델들을 입력자료와 모델형식에 따라서 모델 Type A부터 Type J까지 10가지로 구분하고, 비교분석을 실시하였다(Table 2).
본 연구에서는 증발량 산정에 필요한 일사량을 산정하기 위해 13개의 일사량 산정 모델들을 적용하여 일사량을 산정 하고, 관측된 일사량과 비교하였다. 또한 13개의 일사량산정 모델들로부터 산정된 일사량과 관측된 일사량을 Penman식 KNF식, Priestley-Taylor식, De Bruin-Keijman식, 그리고 FAO Penman-Monteith식 등 5개 증발량 산정식에 적용하여 증발량을 산정하고 증발접시 증발량과 비교 분석하였다.
비교결과에 의하면 본 연구지역을 대상으로 AngstrőmPrescott 일사량 산정모델의 계수값을 보정한 모델 3을 제외한 다른 일사량 산정모델들은 전반적으로 일사량을 과대 산정 하였다. 또한 그들이 개발되고 검증된 지역보다 좋지 않은 일사량 모의결과를 보였다.
(2004)은 중국 전역에 위치한 48개 지점에서 일조시간과 가조시간의 비(I/G)와, 최고기온과 최저기온과의 차이를 동시에 고려한 모델 8을 제안하였다. 연구결과에 의하면 모델 8의 계수 값은 48개 연구지역에 따라서 각기 다른 계수 값을 보였으며, 본 연구에서는 48개 연구지점에서 얻어진 계수들의 평균값을 적용하였다. 제안된 모델의 적합성을 NSE 지수를 기준으로 비교한 결과 NSE 지수는 0.

대상 데이터

소형증발접시 증발량 자료의 경우 2016년 6월 30일까지는 관측이 이루어졌으나 2016년 7월 1일 이후로는 관측이 중단되었다. 따라서 소형증발접시 증발량 자료의 경우 2016년 6월까지의 자료를 사용하였으며, 서울 및 전주지점의 경우 증발량 관측이 수행되지 않은 기간은 분석에서 제외하였다(Table 1).
모델 Type E(모델 8)로부터 산정된 일사량은 서울(=13.19 MJ/m²/day), 대전(=13.94 MJ/m²/day), 전주(=13.61 MJ/m²/day), 목포(=13.72 MJ/m²/day) 그리고 제주(=12.75 MJ/m²/day) 이다(Fig. 2). 모델 Type E의 경우 기상요소뿐만 아니라 지형적인 요소인 고도를 일사량과 상관시켜 유도된 식으로서 일사량 산정 모델들의 정확도를 수치적으로 분석한 결과에 의하면 NSC지수는 서울(=0.
4 m이다. 목포관측지점은 전남 목포시 연산동에 위치하며 표고는 38 m이고, 제주관측소는 제주도 제주시 건입동에 위치하며 표고는 20.45 m이다. 따라서 증발량 산정시 변경된 관측지점의 표고를 반영하였다.
본 연구에서는 기상청에서 관리하는 우리나라 5개 기상관측지점(서울, 대전, 전주, 목포, 제주)의 기상자료를 이용하였으며, 본 연구에 활용된 기상자료는 월평균 자료로서, 강수량, 소형증발접시 증발량, 기온, 상대습도, 풍속, 일조시간이며, 지형자료는 기상관측지점의 고도자료가 적용되었다(Table 1). 서울관측지점은 서울시 종로구 송월동에 위치하며 2010년 8월 15일까지 기상관측소의 표고는 85.
94 m이다. 전주기 상관측소의 경우 2015년 6월 30일까지 전주시 완산구 남노송동에 위치하였고 표고는 53.4 m이나, 그 이후 전주시 덕진구 덕진동으로 이전되어 표고는 53.4 m이다. 목포관측지점은 전남 목포시 연산동에 위치하며 표고는 38 m이고, 제주관측소는 제주도 제주시 건입동에 위치하며 표고는 20.

데이터처리

또한 일사량 산정 모델에 따른 증발량의 차이를 비교하기 위해 5개 다른 증발량 산정식을 적용하여 관측된 증발접시 증발량과 비교하였다. 비교 평가를 위해서 평균절대편향오차(Mean Absolute Bias Error, MABE)와 Nash-Sutcliffe 지수(NSC)를 산정하였다.

이론/모형

각기 다른 일사량 산정 모델에 따른 증발량의 차이를 비교하기 위해 일사량자료를 필요로 하는 Penman (1948)에 의해서 유도된 조합식(combination approach)과 조합식에 근거하여 유도된 다른 4개의 증발량 산정식을 적용하여 비교 검토하였다. 비교 검토된 증발량 산정식은 Penman식(Penman, 1948), KNF식(Kohler et al.
99의 범위로 아주 적절한 모의결과를 보인다고 발표하였다. 본 연구에서는 Chen et al. (2004)이 모델 6을 중국 전역에 위치한 48개 지점에 적용하여 유도한 계수 값을 적용 하였다. Rim (2017)은 모델 6을 우리나라에 적용하여 계수값을 추정한 모델 7을 제시한 바 있다.
62로 새로이 추정하였다(모델 2). 본 연구에서는 각 연구지역에 대해서 Angstrőm-Prescott모델의 매개변수를 보정하였다(모델 3).
각기 다른 일사량 산정 모델에 따른 증발량의 차이를 비교하기 위해 일사량자료를 필요로 하는 Penman (1948)에 의해서 유도된 조합식(combination approach)과 조합식에 근거하여 유도된 다른 4개의 증발량 산정식을 적용하여 비교 검토하였다. 비교 검토된 증발량 산정식은 Penman식(Penman, 1948), KNF식(Kohler et al., 1955), Priestley-Taylor식(Priestley and Taylor, 1972), De Bruin-Keijman식(De Bruin and Keijman, 1979), FAO PM식(Allen et al., 1998)이다(Table 3).

성능/효과

(1998)에 의해서 제안된 일사량 산정모델 (모델 1)은 증발량을 과대 산정할 수 있다. Angstrőm-Prescott모델(모델 Type A)의 계수를 0.18과 0.62로 제시한 모델 2 역시 다른 일사량 산정 모델들에 비해서 양호하지 않은 결과를 보였으나, 각 연구지역에서 모델 Type A의 계수 값을 추정하여 일사량을 모의하는 경우(모델 3) 개선된 일사량 산정결과를 보였다. 또한 일사량의 비와 일조시간과 가조시간의 비 사이의 관계를 3차방정식으로 설정하여 일사량을 산정하는 모델 5의 경우 2차방정식으로 설정된 모델 4보다 더 나은 결과를 보였다.
(2004)에 의해서 제안된 모델 Type E(모델 8)이 전반적으로 연구지역 모두에서 관측 일사량과 가장 근사한 결과를 보였으며, 일조시간과 가조시간의 비만을 이용한 Angstrőm-Prescott모델의 계수값을 연구지역에 보정한 모델 Type A(모델 3)도 전반적으로 연구지역 모두에서 관측 일사량과 근사한 결과를 보였다. 관측된 일사량 평균값은 서울(=11.73 MJ/m²/day), 대전(=13.63 MJ/m²/day), 전주 (=12.82 MJ/m²/day), 목포(=13.53 MJ/m²/day), 제주(=12.72 MJ/m²/day)이다(Fig. 1).
관측된 일사량을 적용하여 증발량을 산정하는 경우에 Penman식은 전주, 제주지역에서 증발접시 증발량과 가장 근사한 것으로 나타났고, FAO Penman-Monteith식은 서울과 목포지역에서 그리고 KNF식은 대전지역에서 증발접시 증발량과 가장 근사한 것으로 나타났다. 반면에 Priestley-Taylor 식과 De Bruin-Keijman식은 이들 3가지 식(Penman식, FAO Penman-Monteith식, KNF식)들과 비교하여 5개 연구지역에서 증발접시 증발량과 차이를 보였다.
3). 따라서 NSC지수로 판단할 때 FAO PM식으로부터 산정된 증발량이 증발접시 증발량과 가장 근사한 것으로 나타났고, P-T식이 가장 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. 서울지역의 경우 모든 5개의 증발량 산정식에서 일사량 산정 모델로부터 산정된 월평균 증발량이 관측된 일사량으로부터 산정된 월평균 증발량보다 더 큰 값을 보였다.
763)이였다. 따라서 NSC지수로 판단할 때 FAO PM식으로부터 산정된 증발량이 증발접시증발량과 가장 근사한 것으로 나타났고, D-K식이 가장 다른 것으로 나타났다. 목포지역의 경우 Penman식, KNF식, P-T식 그리고 D-K식의 경우 일사량 산정모델 3, 7, 10, 12를 제외한 다른 일사량 모델로부터 산정된 월평균 증발량이 관측된 일사량으로부터 산정된 월평균 증발량보다 더 큰 값을 보였다.
881)이였다. 따라서 NSC지수로 판단할 때 KNF식으로부터 산정된 증발량이 증발접시증발량과 가장 근사한 것으로 나타났고, D-K식이 가장 차이가 있는 것으로 나타났다. 대전지역의 경우 모든 5개의 증발량 산정식에서 모델 7과 10을 제외한 다른 일사량 산정 모델로부터 산정된 월평균 증발량이 관측된 일사량으로부터 산정된 월평균 증발량보다 더 큰 값을 보였다.
907)이였다. 따라서 NSC지수로 판단할 때 Penman식으로부터 산정된 증발량이 증발접시증발량과 가장 근사한 것으로 나타났고, D-K식이 가장 차이가 있는 것으로 나타났다. 전주지역의 경우 모든 5개 증발량 산정식에서 모델 3과 10을 제외한 다른 일사량 모델로부터 산정된 월평균 증발량이 관측된 일사량으로부터 산정된 월평균 증발량보다 더 큰 값을 보였다.
882)이였다. 따라서 NSC지수로 판단할 때 Penman식으로부터 산정된 증발량이 증발접시증발량과 가장 근사한 것으로 나타났고, P-T식이 가장 차이가 있는 것으로 나타났다. 제주지역의 경우 Penman식, KNF식, P-T 식 그리고 D-K식의 경우 일사량 산정모델 3, 6, 7, 8, 10을 제외한 다른 일사량 모델로부터 산정된 월평균 증발량이 관측된 일사량으로부터 산정된 월평균 증발량보다 더 큰 값을 보였다.
(1990)은 Canada에 위치한 6개 도시 들에서 일사량비(R_S/R_A)를 일조시간과 가조시간의 비(I/G) 와 강수량(P)에 상관시켜서 모델 9를 제안하였다. 또한 그들은 일조시간과 가조시간의 비(I/G)와 강수량(P)이외에 일 최저기온(T_min)을 추가하여 모델 10을 제안하였고, 각 지역과 계절에 따라서 제안된 일사량 산정모델의 계수가 다른 값을 보이며, 산정된 일사량과 관측 일사량사이의 상관계수도 차이가 있는 것으로 발표하였다.
분석결과에 의하면 본 연구에서 모델의 계수 값을 보정한 모델 3을 제외하고 다른 일사량 모델들은 전반적으로 일사량을 과대 산정하였고, 또한 그들이 개발되고 검증된 지역보다 좋지 않은 일사량 모의결과를 보였다. 이는 일반적으로 일사량 산정모델의 계수 값들은 지역의 대기조건(습도, 먼지 등), 위도 그리고 계절에 따라서 영향을 받으며, 이들 모델들을 다른 지역에 적용하는 경우 계수 값들의 보정이 필요함을 의미한다.
FAO PM식의 경우 일사량 산정모델 7, 10, 11, 12를 제외한 다른 일사량 모델로부터 산정된 월평균 증발량이 관측된 일사량으로부터 산정된 월평균 증발량보다 더 큰 값을 보였다. 또한 일사량 산정 모델 Type A(모델 1)가 5개 증발량 산정식 모두에서가장 큰 증발량을 산정하였고, 모델 Type I(모델 12)가 5개 증발량 산정식 모두에서 가장 작은 증발량을 산정하였다.
전주지역의 경우 모든 5개 증발량 산정식에서 모델 3과 10을 제외한 다른 일사량 모델로부터 산정된 월평균 증발량이 관측된 일사량으로부터 산정된 월평균 증발량보다 더 큰 값을 보였다. 또한 일사량 산정 모델 Type D(모델 6)이 5개 증발량 산정식 모두에서 가장 큰 증발량을 산정하였고, 모델 Type A(모델 3)이 5개 증발량 산정식 모두에서 가장 작은 증발량을 산정하였다. 목포지역에서 월평균 증발접시 증발량은 93.
대전지역의 경우 모든 5개의 증발량 산정식에서 모델 7과 10을 제외한 다른 일사량 산정 모델로부터 산정된 월평균 증발량이 관측된 일사량으로부터 산정된 월평균 증발량보다 더 큰 값을 보였다. 또한 일사량 산정 모델 Type D(모델 6)이 5개 증발량 산정식 모두에서 가장 큰 증발량을 산정하였고, 모델 Type D(모델 7)이 5개 증발량 산정식 모두에서 가장 작은 증발량을 산정하였다.
FAO PM식의 경우 일사량 산정모델 3, 6, 7, 8, 10, 그리고 12를 제외한 다른 일사량 모델로부터 산정된 월평균 증발량이 관측된 일사량으로부터 산정된 월평균 증발량보다 더 큰 값을 보였다. 또한 일사량 산정 모델 Type H(모델 11)가 5개 증발량 산정식 모두에서 가장 큰 증발량을 산정하였고, 모델 Type D(모델 6)이 5개 증발량 산정식 모두에서 가장 작은 증발량을 산정하였다.
서울지역의 경우 모든 5개의 증발량 산정식에서 일사량 산정 모델로부터 산정된 월평균 증발량이 관측된 일사량으로부터 산정된 월평균 증발량보다 더 큰 값을 보였다. 또한 일사량 산정 모델 Type H(모델 11)이 5개 증발량 산정식 모두에서 가장 큰 증발량을 산정하였고, 모델 Type A(모델 3)이 5개 증발량 산정식 모두에서 가장 작은 증발량을 산정하였다.
5로 제시하였다(모델 1). 모델 1로부터 산정된 평균 일사량은 서울(=14.20 MJ/m²/day), 대전(=14.80 MJ/m 2 /day), 전주(=14.42 MJ/m²/day), 목포 (=14.85 MJ/m²/day) 그리고 제주(=14.16 MJ/m²/day)로 관측된 일사량보다 큰 평균값을 보였고, NSC지수는 서울(=0.374), 대전(=0.781), 전주(=0.721), 목포(=0.752), 제주(=0.865)를 보여서 다른 일사량 산정 모델들에 비해서 양호하지 않은 결과를 보였다. 특히 Allen et al.
모델 Type A에서 일조시간과 가조시간의 비뿐만 아니라 최고기온과 최저기온을 동시에 고려하여 일사량을 산정하는 Chen et al. (2004)에 의해서 제안된 모델 Type E(모델 8)이 전반적으로 연구지역 모두에서 관측 일사량과 가장 근사한 결과를 보였으며, 일조시간과 가조시간의 비만을 이용한 Angstrőm-Prescott모델의 계수값을 연구지역에 보정한 모델 Type A(모델 3)도 전반적으로 연구지역 모두에서 관측 일사량과 근사한 결과를 보였다. 관측된 일사량 평균값은 서울(=11.
분석결과에 의하면 본 연구에서 모델의 계수 값을 보정한 모델 3을 제외하고 다른 일사량 모델들은 전반적으로 일사량을 과대 산정하였고, 또한 그들이 개발되고 검증된 지역보다 좋지 않은 일사량 모의결과를 보였다. 이는 일반적으로 일사량 산정모델의 계수 값들은 지역의 대기조건(습도, 먼지 등), 위도 그리고 계절에 따라서 영향을 받으며, 이들 모델들을 다른 지역에 적용하는 경우 계수 값들의 보정이 필요함을 의미한다.
기상관측지점(서울, 대전, 전주, 목포, 제주)에서 관측된 일사량과 일사량 산정 모델로부터 산정된 일사량을 이용하여 증발량을 산정하고 이를 증발접시 증발량과 비교하였고, 각 연구지역에서 증발량 산정식마다 증발접시 증발량을 가장 잘 모의하는 3가지 식들을 선정하여 Bold 이탤릭체로 NSC값을 표시하였다(Table 5). 비교 결과 서울지역에서 월평균 증발접시 증발량은 91.9 mm/month이고, 관측된 일사량을 적용하는 경우 산정된 월평균 증발량은 Penman식(=89.2 mm/month), KNF식(=86.0 mm/month), P-T식(=79.9 mm/month), D-K식 (=82.1 mm/month), 그리고 FAO PM식(=91.8 mm/month) 이고, NSC지수는 Penman식(=0.905), KNF식(=0.883), P-T식 (=0.751), D-K식(=0.791), 그리고 FAO PM식(=0.910)이였다(Fig. 3). 따라서 NSC지수로 판단할 때 FAO PM식으로부터 산정된 증발량이 증발접시 증발량과 가장 근사한 것으로 나타났고, P-T식이 가장 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다.
13개의 일사량 산정 모델들을 적용하여 산정된 일사량과 관측된 일사량을 비교하였고, 각 연구지역마다 일사량을 가장 잘 모의하는 3가지 일사량 산정식들을 선정하여 Bold 이탤릭체로 NSC값을 표시하였다(Table 4). 비교결과에 의하면 전반적으로 산정된 일사량의 평균값은 관측된 일사량의 평균값보다 크게 나타났다. 산정된 일사량의 평균값과 관측된 일사량의 평균값을 비교하는 경우 모델 11이 서울, 대전, 제주지 역에서 가장 큰 일사량 산정값을 보였고, 모델 6과 9가 각각 전주와 목포지역에서 가장 큰 일사량 산정값을 보였다.
비교결과에 의하면 전반적으로 산정된 일사량의 평균값은 관측된 일사량의 평균값보다 크게 나타났다. 산정된 일사량의 평균값과 관측된 일사량의 평균값을 비교하는 경우 모델 11이 서울, 대전, 제주지 역에서 가장 큰 일사량 산정값을 보였고, 모델 6과 9가 각각 전주와 목포지역에서 가장 큰 일사량 산정값을 보였다. 반면에 모델 3이 서울과 전주에서 가장 작은 일사량 산정값을 보였고, 모델 7이 대전과 목포에서, 모델 6이 제주에서 가장 작은일사량 산정값을 보였다.
모델 Type F(모델 9)의 경우 일사량을 산정하기 위해 일조 시간과 가조시간의 비뿐만 아니라 강수량이 입력자료로 이용 되는 방법이다. 산정된 평균 일사량은 5개 연구지역 모두에서 관측된 일사량보다 큰 평균값을 보였다. NSC 지수값은 서울 지역(=0.
모델 Type G(모델 10)의 경우 일사량을 산정하기 위해 일조시간과 가조시간의 비뿐만 아니라 최저기온과 강수량을 이용한 방법이다. 산정된 평균 일사량은 5개 연구지역 모두에서 관측된 일사량보다 큰 평균값을 보였으며, NSC 지수값은 서울지역(=0.616), 대전지역(=0.803), 전주지역(=0.777), 목포 지역(=0.803), 제주지역(=0.876)을 보였다. 따라서 모델 10 역시 일조시간과 가조시간의 비뿐만 아니라 최저기온과 강수량이 일사량 산정을 위해 모델에 추가되었으나 일사량 모의정도를 크게 개선하지 못하는 것으로 판단된다.
일조시간과 가조시간의 비뿐만 아니라 최고기온과 최저 기온을 동시에 고려하여 일사량을 산정하는 모델(모델 Type 8)이 관측 일사량과 가장 근사한 결과를 보여주었다. 반면에 Angstrőm-Prescott 모델(모델 Type A)의 경우 전 세계적으로 일사량 산정을 위해서 널리 사용되고 있지만 양호한 일사량 모의결과를 보이지 않았다.
따라서 NSC지수로 판단할 때 Penman식으로부터 산정된 증발량이 증발접시증발량과 가장 근사한 것으로 나타났고, D-K식이 가장 차이가 있는 것으로 나타났다. 전주지역의 경우 모든 5개 증발량 산정식에서 모델 3과 10을 제외한 다른 일사량 모델로부터 산정된 월평균 증발량이 관측된 일사량으로부터 산정된 월평균 증발량보다 더 큰 값을 보였다. 또한 일사량 산정 모델 Type D(모델 6)이 5개 증발량 산정식 모두에서 가장 큰 증발량을 산정하였고, 모델 Type A(모델 3)이 5개 증발량 산정식 모두에서 가장 작은 증발량을 산정하였다.
제안된 모델의 적합성을 NSE 지수를 기준으로 비교한 결과 NSE 지수는 0.85∼0.92의 값을 보이는 것으로 나타났다.
따라서 NSC지수로 판단할 때 Penman식으로부터 산정된 증발량이 증발접시증발량과 가장 근사한 것으로 나타났고, P-T식이 가장 차이가 있는 것으로 나타났다. 제주지역의 경우 Penman식, KNF식, P-T 식 그리고 D-K식의 경우 일사량 산정모델 3, 6, 7, 8, 10을 제외한 다른 일사량 모델로부터 산정된 월평균 증발량이 관측된 일사량으로부터 산정된 월평균 증발량보다 더 큰 값을 보였다. FAO PM식의 경우 일사량 산정모델 3, 6, 7, 8, 10, 그리고 12를 제외한 다른 일사량 모델로부터 산정된 월평균 증발량이 관측된 일사량으로부터 산정된 월평균 증발량보다 더 큰 값을 보였다.
이는 일반적으로 일사량 산정모델의 계수 값들은 지역의 대기조건(습도, 먼지 등), 위도 그리고 계절에 따라서 영향을 받으며, 이들 모델들을 다른 지역에 적용하는 경우 계수 값들의 보정이 필요함을 의미한다. 하지만 기온자료만을 이용하여 일사량을 산정하는 Bristow and Campbell 모델(모델 6)의 계수값을 우리나라에서 보정한 모델 7의 경우 다른 일사량 산정 모델에 비해서 양호한 결과를 보이지 않았다. 따라서 증발량 산정을 위해 일사량모델을 선정하는 경우 입력자료의 존재여부 뿐만 아니라 적절한 일사량을 산정하는 모델형식을 동시에 고려하는 것이 필요하다.

후속연구

이는 일반적으로 일사량 모델의 계수값은 그 모델이 적용되는 지역의 대기조건(습도, 먼지 등), 위도 그리고 계절에 따라서 각기 다른 값을 가진다. 따라서 본 연구에서 검토된 일사량 산정모델을 원래 모델이 개발되고 검증된 지역이 아닌 다른 지역에 적용하는 경우 그 다른 지역 조건에 적합하도록 모델 계수값을 다시 보정하는 것이 필요함을 의미한다. 하지만 기온자료만을 이용하여 일사량을 산정 하는 Bristow and Campbell 모델(모델 6)의 계수값을 우리나라 지점에 대해서 보정한 모델 7의 경우 다른 일사량 산정 모델에 비해서 양호한 결과를 보이지 않았다.
반면에 Priestley-Taylor 식과 De Bruin-Keijman식은 이들 3가지 식(Penman식, FAO Penman-Monteith식, KNF식)들과 비교하여 5개 연구지역에서 증발접시 증발량과 차이를 보였다. 이러한 연구결과는 동일한 일사량 산정모델을 증발량산정식에 적용한다 할지라도 지역에 따라서 산정된 증발량과 증발접시 증발량 사이에 차이가 발생하는 것으로서 추후 연구에서는 이러한 차이를 줄일수 있도록 증발량산정식의 보정이 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	T-Commerce란 무엇인가?	이 같은 전자상거래업 성장 과정에서 우리나라의 전자상거래 기업체수는 2006년 2,260개에서 2016년1) M-Commerce란 Mobile(개인정보단말기)를 이용한 상거래를 말하며, 안전한 대금결제가 핵심적 기술로써 즉시성과 편리성을 특징으로 한다. T-Commerce란 TV와 상거래가 결합된 단어로 디지털방송 환경에서 리모컨을 이용하여 상품의 검색, 구매, 결제를 완료할 수 있는 서비스시스템을 일컫는다. 14,573개로 크게 증가하였고, 종사자수도 동비교년 13,556명에서 66,785명으로 290%나 급증하였다.
	스마트폰을 이용한 모바일쇼핑이 증가하고 있는 이유는 무엇인가?	이런 관점에서 고객은 ‘점포방문형 쇼핑’(이후, 오프라인쇼핑으로 부름)에 비해 온라인쇼핑을 더 선호할 것으로 보인다. 최근에는 이동통신 용량과 속도 증대와 스마트폰의 급속한 보급, 어플리케이션 발전 등으로 온라인쇼핑몰의 매출액 비교에서, 스마트폰을 이용한 모바일쇼핑이 컴퓨 터를 이용한 인터넷쇼핑을 추월하고 있다. 2) 이러한 소매 시장의 빠른 변화에 대처하기 위해 오프라인 쇼핑 사업의 대표적 업태인 백화점을 비롯한 대형 할인점, 슈퍼마켓에서도 온라인쇼핑을 보완하여 종래의 매출유지와 신규수요 창출을 통한 시장점유율 증대를 꾀하고 있다.
	유통 환경의 변화에 대응하고자 소매업이 노력하고 있는 것은 무엇인가?	1990년대 중반 이후 소매시장은 정보통신 인프 라의 구축과 매체기술의 발전, 신용카드 사용 확대, 택배물류시장 성장을 배경으로 발전하였다. 그 과정에서 소매업은 소비자의 경제성, 편의성을 우선적 으로 추구하면서 구매 과정에서 상품정보에 대한 비교, 검색 활동을 필수조건으로 행동하는 소비 트렌드 변화에 직면하고 있으며, 이러한 유통 환경의 변화에 대응하고자 가격경쟁력 증진과 상품차별화 실현, 효율적 유통경로 확보를 통한 매출증진, 고객서비스 향상을 위해 치열한 경영쇄신 노력에 경주하고 있다.

참고문헌 (42)

Abdalla, Y.A.G., and Feregh, G.M. (1988). "Contribution to the study of solar radiation." Energy Conversion and Management, Vol. 28, No. 1, pp. 63-67.

상세보기
Ahmad, F., and Ulfat, I. (2004). "Empirical models for the correlation of monthly average daily global solar radiation with hours of sunshine on a horizontal surface at Karachi, Pakistan." Turkish Journal of Physics, Vol. 28, pp. 301-307.
Allen, R.G., Peretira, L.S., Raes, D., and Smith, M. (1998). Crop evapotranspiration-guidelines for computing crop water requirements. FAO irrigation and drainage paper 56, FAO, ISBN 92-5-104219-5.
Almorox, J., and Hontoria, C. (2004). "Global solar radiation estimation using sunshine duration in Spain." Energy Conversion and Management, Vol. 45, No. 9-10, pp. 1529-1535.

상세보기
Angstrom, A. (1924). "Solar and terrestrial radiation." Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, Vol. 50, No. 210, pp. 121-125.

상세보기
Assouline, S., Li, D., Tyler, S., Tanny, J., Cohen, S., Bou-Zeid, E., Parlange, M., and Katul, G.G. (2016). "On the variability of the Priestley-Taylor coefficient over water bodies." Water Resources Research, Vol. 52, No. 1, pp. 150-163.

상세보기
Augustine, C., and Nnabuchi, M.N. (2009). "Correlation between sunshine hours and global solar radiation in Warri, Nigeria." The Pacific Journal of Science and Technology, Vol. 10, No. 2, pp. 574-579.
Bahel, V., Bakhsh, H., and Srinivasan, R. (1987). "A correlation for estimation of global solar radiation." Energy, Vol. 12, No. 2, pp. 131-135.

상세보기
Benson, R.B., Paris, M.V., Sherry, J.E., and Justus, C.G. (1984). "Estimation of daily and monthly direct, diffuse and global solar radiation from sunshine duration measurements." Solar Energy, Vol. 32, No. 4, pp. 523-535.

상세보기
Boisvert, J.B., Hayhoe, H.N., and Dube, P.A. (1990). "Improving the estimation of global solar radiation across Canada." Agricultural and Forest Meteorology, Vol. 52, No. 3-4, pp. 275-286.

상세보기
Bristow, K.L., and Campbell, G.S. (1984). "On the relationship between incoming solar radiation and daily maximum and minimum temperature." Agricultural and Forest Meteorology, Vol. 31, No. 2, pp. 159-166.

상세보기
Chen, R., Ersi, K., Yang, J., Lu, S., and Zhao, W. (2004). "Validation of five global radiation models with measured daily data in China." Energy Conversion Management, Vol. 45, No. 11-12, pp. 1759-1769.

상세보기
Choi, M.H., Yun, J.I., Chung, U.R., and Moon, K.H. (2010). "Performance of angstrom-prescott coefficients under different time scales in estimating daily solar radiation in South Korea." Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, Vol. 12, No. 4, pp. 232-237.

원문보기 상세보기
De Bruin, H.A.R., and Keijman, J.Q. (1979). "The Priestley-Taylor evaporation model applied to a large, shallow lake in the Netherlands." Journal of Applied Meteorology, Vol. 18, No. 7, pp. 898-903.

상세보기
Djaman, K., O'Neill, M., Diop, L., Bodian, A., Allen, S., Koudahe, K., and Lombard, K. (2019). "Evaluation of the penmanmonteith and other 34 reference evapotranspiration equations under limited data in a semiarid dry climate." Theoretical and Applied Climatology, Vol. 137, No. 1-2, pp. 729-743.

상세보기
Duffie, J.A., and Beckman, W.A. (1991). Solar engineering of thermal processes. Wiley, New York.
Elagib, N.A., Babiker, S.F., and Alvi, S.H. (1998). "New empirical models for global solar radiation over Bahrain." Energy Conversion and Management, Vol. 39, No. 8, pp. 827-835.

상세보기
Ertekin, C., and Yaldiz, O. (2000). "Comparison of some existing models for estimating global solar radiation for Antalya (Turkey)." Energy Conversion and Management, Vol. 41, No. 4, pp. 311-330.

상세보기
Ferguson, H.L., and den Hartog, G. (1975). "Meteorological studies of evaporation at Perch lake, Ontario". Hydrological Studies on a Small Basin on the Canadian Shield-Evaporation Studies, P.J. Barry, Ed. AECL Chalk River Nuclear Laboratories, pp. 417-448.
Gopinathan, K.K. (1988). "A simple method for predicting global solar radiation on horizontal surface." Solar and Wind Technology, Vol. 5, No. 5, p. 581.

상세보기
Irmak, S., and Haman, D.Z. (2003). "Evaluation of five methods for estimating class A pan evaporation in a humid climate." Hort-Technology, Vol. 13, No. 3, pp. 500-508.

상세보기
Jauregui, E., Klaus, D., and Lauer, W. (1978). On the estimation of potential evaporation in central Mexico. Colloquium Geographicum, Band 13, pp. 163-190. Dummlers Verlag, Bonn.
Koberg, G.E. (1964). Methods to compute long-wave radiation from the atmosphere and reflected solar radiation from a water surface. Professional Paper 272-F, US Geological Survey, pp. 107-136.
Kohler, M.A., Nordenson, T.J., and Fox, W.E. (1955). Evaporation from pans and lakes. U.S. Dept. Commerce Research. Paper. No. 38.
Lindsey, S.D., and Farnsworth, R.K. (1997). "Source of solar radiation estimates and their effect on daily potential evaporation for use in streamflow modeling." Journal of Hydrology, Vol. 201, No. 1-4, pp. 348-366.

상세보기
Liu, X., Mei, X., Li, Y., Zhang, Y., Wang, Q., Jensen, J.R., and Porter, J.R. (2009). "Calibration of the angstrom-prescott coefficients (a, b) under different time scales and their impacts in estimating global solar radiation in the Yellow River basin." Agricultural and Forest Meteorology, Vol. 149, No. 3-4, pp. 697-710.

상세보기
Mukammal, E.I., and Neumann, H.H. (1977). "Application of the Priestley-Taylor evaporation model to assess the influence of soil moisture on the evaporation from a large weighing lysimeter and class A pan". Boundary-Lay. Met., Vol. 14, pp. 243-256.
Nash, J.E., and Sutcliffe, J.V. (1970). "River flow forecasting through conceptual models, Part I - A discussion of principles." Journal of Hydrology, Vol. 10, No. 3, pp. 282-290.

상세보기
Ogelman, H., Ecevit, A., and Tasdemiroglu, E. (1984). "A new method for estimating solar radiation from bright sunshine data." Solar Energy, Vol. 33, No. 6, pp. 619-625.

상세보기
Page, J.K. (1961). "The estimation of monthly mean values of daily total short wave radiation on vertical and inclined surfaces from sunshine records for latitudes $40^{\circ}N-40^{\circ}S$ ." In: Proceedings of UN Conference on New Sources of Energy, Paper No. 598, Vol. 4. pp. 378-390.
Penman, H.L. (1948). "Natural evaporation from open water, bare soil, and grass." Proceefings of the Royal Society A, London, Vol. A193, No. 1032, pp. 120-146.
Pochop, L., Borrelli, J., and Hasfurther, V. (1984). Design characteristics for evaporation ponds in wyoming. Wyoming Water Research Center Final Report, Wyoming.
Prescott, J.A. (1940). "Evaporation from a water surface in relation to solar radiation." Transactions of the Royal Society of South Australia, Vol. 641, pp. 114-125.
Priestley, C.H.B., and Taylor, R.J. (1972). "On the assessment of the surface heat flux and evaporation using large-scale parameters." Monthly Weather Review, Vol. 100, No. 2, pp. 81-92.

상세보기
Rietveld, M.R. (1978). "A new method to estimate the regression coefficients in the formula relating radiation to sunshine." Agricultural Meteorology, Vol. 19, No. 2-3, pp. 243-252.

상세보기
Rim, C.S. (2017). "Estimation of small pan evaporation using temperature data." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 50, No. 1, pp. 37-53.

원문보기 상세보기
Srivastava, R.C., and Pandey, H. (2013). Estimating Angstrom-Prescott coefficients for India and developing a correlation between sunshine hours and global solar radiation for India. ISRN Renewable Energy, 2013.

상세보기
Stewart, R.B., and Rouse, W.R. (1976). "A simple method for determining the evaporation from shallow lakes and ponds." Water Resources Research, Vol. 12, pp. 623-628.

상세보기
Stewart, R.B., and Rouse, W.R. (1977). "Substantiation of the priestley-taylor parameters ${\alpha}$ 1.26 for potential evaporation in high latitudes." Journal of Appled Meteorology, Vol. 16, pp. 649-650.

상세보기
Tiris, M., Tiris, C., and Erdalli, Y. (1997). "Water heating systems by solar energy (in Turkish)." Marmara Research Centre, Institute of Energy Syatems and Environmental Research, NATO TU-COATING, Gebze, Kocaeli, Turkey, p. 151.
Valiantzas, J.D. (2006). "Simplified versions for the Penman evaporation equation using routine weather data." Journal of Hydrology, Vol. 331, No. 3-4, pp. 690-702.

상세보기
Zabara, K. (1986). "Estimation of the global solar radiation in Greece." Solar and Wind Technology, Vol. 3, No. 4, pp. 267-272.

상세보기

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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