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문제 정의
- 본 연구에서는 다양한 지리 및 지형적 조건을 고려하여, 국내 21개 기상관측지점에서 기존에 널리 사용되고 있는 기준증발산량 산정식들을 비교 검토하였다. 연구결과는 특정지역에 기상자료가 충분하지 않거나, 혹은 기상자료 관측의 효율성을 위하여 일부 기상자료를 생략하여 기준증발산량을 산정하고자 하는 경우에 활용할 수 있다.
제안 방법
- 첫째, 수문기상자료 관측지점의 지리 및 지형특성이 증발산에 미치는 영향을 판단하기 위하여 전체 면적에 대한 주거지 면적비를 이용하여 도시화율을 구분하였다. 둘째, 해안과의 근접성이 증발산에 미치는 영향을 파악하기 위하여 관측지점의 해안 근접성을 고려하였다. 셋째, 관측지점 인근에 호소 등 수역조건과 연구 지역의 평균경사 등의 지형적 조건이 증발산에 미치는 영향을 고려하였다.
- 본 연구에서는 과거 제안된 5가지의 기준증발산식으로부터 산정된 증발산량과 pan 증발량을 이용하여 상관분석을 실시하였고 pan 계수를 산정하였다. 또한 우리나라 21개 기상관측지점에서 측정된 일별 기상자료를 이용하여 과거 제안된 기준증발산식들을 비교하고 그 유사성을 알아보았다. 적용된 대표적인 기준증발산량 산정식은 Penman 식, FAO P-M 식, Makkink 식과 Priestley-Taylor 식 그리고 Hargreaves 식 등이다.
- 여기서 RMSE나 MAE가 0에 가까울수록 유사한 결과를 의미한다. 또한 적용된 기준증발산식들을 비교하기 위하여 적용된 식들로부터 산정된 연별 기준증발산량들에 대해서 시계열적 비교를 실시하였다. ME의 경우 각각의 검토된 기준증발산식으로부터 산정된 증발산량 값이 FAO P-M 식으로부터 얻어진 기준증발산량과 비교하여 평균적으로 크게 산정되는지 혹은 작게 산정되는지 등의 경향을 판단할 수 있다.
- 본 연구에서는 과거 제안된 5가지의 기준증발산식으로부터 산정된 증발산량과 pan 증발량을 이용하여 상관분석을 실시하였고 pan 계수를 산정하였다. 또한 우리나라 21개 기상관측지점에서 측정된 일별 기상자료를 이용하여 과거 제안된 기준증발산식들을 비교하고 그 유사성을 알아보았다.
- 둘째, 해안과의 근접성이 증발산에 미치는 영향을 파악하기 위하여 관측지점의 해안 근접성을 고려하였다. 셋째, 관측지점 인근에 호소 등 수역조건과 연구 지역의 평균경사 등의 지형적 조건이 증발산에 미치는 영향을 고려하였다. 선정된 21개의 연구지역은 우리나라 한반도 전역에 걸쳐서 해안지역 및 내륙지역에 고르게 위치하고 있으며, 또한 연구지역의 지형특성이 평야, 산악, 호소 등에 고르게 분포하여 지리 및 지형조건이 증발산량 산정에 미치는 영향을 고려할 수 있다.
- 연구 지역을 선정하기 위하여 다음과 같은 사항을 고려하였다. 첫째, 수문기상자료 관측지점의 지리 및 지형특성이 증발산에 미치는 영향을 판단하기 위하여 전체 면적에 대한 주거지 면적비를 이용하여 도시화율을 구분하였다. 둘째, 해안과의 근접성이 증발산에 미치는 영향을 파악하기 위하여 관측지점의 해안 근접성을 고려하였다.
- 한강 등 4대강 유역조사(건교부, 한국수자원공사) 결과로 국가수자원관리 종합정보시스템에서 제공되고 있는 자료를 활용하여 수치표고자료와 토지피복도에 대한 분석을 실시하였고, 1975년도부터 2000년도까지 6개 년도에 대한 토지피복도를 분석하였다. 1975년도 및 1980년도의 경우 Landsat MSS를 이용한 자료이며, 1985년도, 1990년도 및 1995년도의 경우 Landsat TM, 그리고 2000년도의 경우에는 Landsat ETM를 이용하여 분석된 자료이다.
대상 데이터
- 한강 등 4대강 유역조사(건교부, 한국수자원공사) 결과로 국가수자원관리 종합정보시스템에서 제공되고 있는 자료를 활용하여 수치표고자료와 토지피복도에 대한 분석을 실시하였고, 1975년도부터 2000년도까지 6개 년도에 대한 토지피복도를 분석하였다. 1975년도 및 1980년도의 경우 Landsat MSS를 이용한 자료이며, 1985년도, 1990년도 및 1995년도의 경우 Landsat TM, 그리고 2000년도의 경우에는 Landsat ETM를 이용하여 분석된 자료이다. 선정된 21개 연구 지역에 대해서 기상관측지점을 중심으로 반경 10km 범위의 314km2에 대해서 GIS분석을 실시하였다.
- 본 연구를 위하여 사용된 기상자료는 기상청에서 운영하는 서울, 인천, 수원, 청주, 대전, 포항, 전주, 부산, 목포, 여수, 제주, 서귀포, 진주 등 21개 지역에서 관측된 일별 최저기온, 최고기온, 풍속, 상대습도, 일조시간, 가조시간 등이다. 연구 분석을 위하여 가급적 장기간의 기상자료를 이용하여 증발산의 시간적 변화를 분석하고자 하였으나, 21개 연구지역에 대해서 일별 기상자료를 이용하여 분석하는 경우, 분석자료가 방대하여 국가수자원관리 종합시스템의 토지피복도 자료와 기간이 일치하는 1970년부터 2004년까지 5년 간격(1970, 1975, 1980, 1985, 1990, 1995, 2000, 2004년)의 8개년 자료를 사용하였다.
- 1975년도 및 1980년도의 경우 Landsat MSS를 이용한 자료이며, 1985년도, 1990년도 및 1995년도의 경우 Landsat TM, 그리고 2000년도의 경우에는 Landsat ETM를 이용하여 분석된 자료이다. 선정된 21개 연구 지역에 대해서 기상관측지점을 중심으로 반경 10km 범위의 314km2에 대해서 GIS분석을 실시하였다. 기상자료와 동일한 기간을 적용하는 것이 타당하나 1970년 및 2004년 자료의 경우 GIS분석을 위하여 토지피복현황자료 사용에 어려움이 있어 분석자료에서 제외하였다.
- 셋째, 관측지점 인근에 호소 등 수역조건과 연구 지역의 평균경사 등의 지형적 조건이 증발산에 미치는 영향을 고려하였다. 선정된 21개의 연구지역은 우리나라 한반도 전역에 걸쳐서 해안지역 및 내륙지역에 고르게 위치하고 있으며, 또한 연구지역의 지형특성이 평야, 산악, 호소 등에 고르게 분포하여 지리 및 지형조건이 증발산량 산정에 미치는 영향을 고려할 수 있다.
- 본 연구를 위하여 사용된 기상자료는 기상청에서 운영하는 서울, 인천, 수원, 청주, 대전, 포항, 전주, 부산, 목포, 여수, 제주, 서귀포, 진주 등 21개 지역에서 관측된 일별 최저기온, 최고기온, 풍속, 상대습도, 일조시간, 가조시간 등이다. 연구 분석을 위하여 가급적 장기간의 기상자료를 이용하여 증발산의 시간적 변화를 분석하고자 하였으나, 21개 연구지역에 대해서 일별 기상자료를 이용하여 분석하는 경우, 분석자료가 방대하여 국가수자원관리 종합시스템의 토지피복도 자료와 기간이 일치하는 1970년부터 2004년까지 5년 간격(1970, 1975, 1980, 1985, 1990, 1995, 2000, 2004년)의 8개년 자료를 사용하였다.
- 연구 지역을 선정하기 위하여 수문기상자료의 가용성을 검증하고, 검증된 결과를 바탕으로 기상관측지점을 중심으로 21곳의 연구 지역을 선정하였다. 연구 지역을 선정하기 위하여 다음과 같은 사항을 고려하였다.
데이터처리
- 기준증발산식으로부터 산정된 증발산량과 pan 증발량과의 상관성을 분석하였고, 기준증발산 산정식들을 비교하기 위하여 월평균 일증발산량의 평균값 (MET)과 표준오차 (SD)를 계산하였다. 또한 평균오차 (ME), 제곱평균오차 (RMSE) 그리고 평균 절대오차 (MAE) 등을 적용하였다 (Fox, 1981).
- 기준증발산식으로부터 산정된 증발산량과 pan 증발량과의 상관성을 분석하였고, 기준증발산 산정식들을 비교하기 위하여 월평균 일증발산량의 평균값 (MET)과 표준오차 (SD)를 계산하였다. 또한 평균오차 (ME), 제곱평균오차 (RMSE) 그리고 평균 절대오차 (MAE) 등을 적용하였다 (Fox, 1981).
성능/효과
- 21개 지역 대부분에서 Penman 식의 경우 대게 4월과 5월에서 FAO P-M 식과 가장 큰 양(+)의 차이를 보이고, 12월과 1월에서 가장 작은 양(+)의 차이를 보이고 있으며, 매년 주기적인 경향을 볼 수 있다. Makkink 식의 경우 FAO P-M 식과 비교하여 대게 음(-)의 차이를 보이며, 7, 8월에 최대 차이를 보이고 있다.
- 도시화율이 20% 이상인 대도시(서울, 인천, 수원, 대전, 대구, 광주, 제주)의 경우, 서울은 Priestley-Taylor 식, 인천은 Hargreaves 식, 수원은 Makkink 식(MAE기준)과 Priestley-Taylor 식(RMSE기준), 대전은 Priestley-Taylor 식, 대구는 Hargreaves 식, 광주는 Priestley-Taylor 식, 제주는 Hargreaves 식이 가장 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타나서 도시화율을 기준으로 하는 경우, Priestley-Taylor 식과 Hargreaves 식이 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다. 5 % 이하 경사면적이 20 % 이하인 지역 중 내륙지역에 위치한 추풍령의 경우 Priestley-Taylor 식이 그리고 해안지역에 위치한 통영과 여수의 경우 Hargreaves 식이 가장 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다. 5 % 이하 경사면적이 60 % 이상인 지역 중 내륙지역에 위치한 서울의 경우 Priestley-Taylor 식이, 해안지역에 위치한 인천, 군산 그리고 제주의 경우 Hargreaves 식이 가장 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다.
- 5 % 이하 경사면적이 20 % 이하인 지역 중 내륙지역에 위치한 추풍령의 경우 Priestley-Taylor 식이 그리고 해안지역에 위치한 통영과 여수의 경우 Hargreaves 식이 가장 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다. 5 % 이하 경사면적이 60 % 이상인 지역 중 내륙지역에 위치한 서울의 경우 Priestley-Taylor 식이, 해안지역에 위치한 인천, 군산 그리고 제주의 경우 Hargreaves 식이 가장 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다. 저수지나 하천, 습지 등의 면적이 10 % 이상인 지역 중에서 내륙지역에 위치한 서울의 경우 Priestley-Taylor 식, 해안지역에 위치한 인천, 군산, 부산 그리고 목포의 경우 Hargreaves 식이 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다.
- 8개년간의 월평균 일 기준증발산량(mm/day)의 최고값을 비교 분석한 결과 인천을 비롯한 13개 지역(속초, 인천, 청주, 대전, 포항, 대구, 울산, 광주, 부산, 목포, 여수, 제주, 서귀포)에서 조합법(combination approach)인 Penman 식이 최대 값을 보였으며, 서산을 비롯한 3개 지역(서산, 군산, 통영)에서 복사자료에 기초한 Priestley-Taylor 식이 최대값을 보였고, 서울을 비롯한 5개 지역(서울, 수원, 추풍령, 전주, 진주)에서 기온자료에 기초한 Hargreaves 식이 최대값을 보였다. FAO P-M 식의 경우 제주에서 최대 값을 보이고 있다.
- FAO P-M 식의 경우 제주에서 최대 값을 보이고 있다. 8개년간의 월평균 일 기준증발산량(mm/day)의 최소값을 비교 분석한 결과 제주에서 Makkink 식이 최소값을 보인 것을 제외하고 그 이외의 20개 모든 지역에서 Priestley-Taylor 식이 최소값을 보였다. FAO P-M 식의 경우 대전지역에서 최소 값을 보이고 있다.
- 8개년간의 월평균 일 기준증발산량(mm/day)의 평균값을 비교분석한 결과 속초를 비롯한 16개 지역(속초, 서울, 인천, 서산, 대전, 추풍령, 포항, 군산, 대구, 울산, 부산, 통영, 목포, 여수, 제주, 서귀포)에서 Penman 식이 가장 큰 값을 보였고, 수원을 비롯한 5개 지역(수원, 청주, 전주, 광주, 진주)에서 Hargreaves 식이 가장 큰 값을 보였다. FAO P-M 식의 경우 여수지역이 가장 큰 월평균 일 기준증발산량을 보이고 있고, 반면에 수원지역이 가장 작은 월평균 일 기준증발산량을 보였다.
- ME값을 비교 검토한 결과 Penman 식의 경우 모든 지역에서 산정된 증발산량 값이 FAO P-M 식으로부터 산정된 증발산량과 비교하여 평균적으로 양(+)의 값을 보이고 있으며, Makkink 식의 경우 21개 지역 모두에서 음(-)의 값을 보이고 있다. Priestley-Taylor 식의 경우 10개 지역(인천, 수원, 서산, 청주, 대전, 군산, 전주, 광주, 통영, 진주)에서 양(+)의 값을 보이고 있다.
- 기준증발산식들을 비교한 결과에 의하면 전국 21개 연구지역 중에서 12개의 지역에서 대기온도자료에 기초한 Hargreaves 식이 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났는데, 이들 지역은 대구지역을 제외하고 해안지역(속초, 인천, 포항, 군산, 울산, 부산, 통영, 목포, 여수, 제주, 서귀포)에 위치하고 있다. 반면에 내륙에 위치한 8개 연구지역(서울, 수원, 청주, 대전, 추풍령, 전주, 광주, 진주)에서 복사량자료에 기초한 Priestley-Taylor 식이 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다.
- 반면에 내륙에 위치한 8개 연구지역(서울, 수원, 청주, 대전, 추풍령, 전주, 광주, 진주)에서 복사량자료에 기초한 Priestley-Taylor 식이 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다. 단지 서산지역만 복사량자료에 기초한 Makkink 식이 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다. 따라서 기준증발량 산정식은 연구지역의 도시화율 보다는 해안 및 내륙의 위치에 더 영향을 받는 것으로 나타났고, 경사도 5% 이하의 면적이 차지하는 비율과도 거의 관계가 없는 것으로 나타났다.
- 도시화율이 20% 이상인 대도시(서울, 인천, 수원, 대전, 대구, 광주, 제주)의 경우, 서울은 Priestley-Taylor 식, 인천은 Hargreaves 식, 수원은 Makkink 식(MAE기준)과 Priestley-Taylor 식(RMSE기준), 대전은 Priestley-Taylor 식, 대구는 Hargreaves 식, 광주는 Priestley-Taylor 식, 제주는 Hargreaves 식이 가장 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타나서 도시화율을 기준으로 하는 경우, Priestley-Taylor 식과 Hargreaves 식이 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다. 5 % 이하 경사면적이 20 % 이하인 지역 중 내륙지역에 위치한 추풍령의 경우 Priestley-Taylor 식이 그리고 해안지역에 위치한 통영과 여수의 경우 Hargreaves 식이 가장 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다.
- 저수지나 하천, 습지 등의 면적이 10 % 이상인 지역 중에서 내륙지역에 위치한 서울의 경우 Priestley-Taylor 식, 해안지역에 위치한 인천, 군산, 부산 그리고 목포의 경우 Hargreaves 식이 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다. 따라서 기준증발량 산정식은 연구지역의 도시화율보다는 해안 및 내륙의 위치에 더 영향을 받는 것으로 나타났고, 경사도 5% 이하의 면적이 차지하는 비율과도 거의 관계가 없는 것으로 나타났다.
- 저수지나 하천, 습지 등의 면적이 10 % 이상인 지역 중에서 내륙지역에 위치한 서울의 경우 Priestley-Taylor 식, 해안지역에 위치한 인천, 군산, 부산 그리고 목포의 경우 Hargreaves 식이 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다. 따라서 기준증발량 산정식은 연구지역의 도시화율보다는 해안 및 내륙의 위치에 더 영향을 받는 것으로 나타났고, 경사도 5% 이하의 면적이 차지하는 비율과도 거의 관계가 없는 것으로 나타났다.
- 반면에 내륙에 위치한 8개 연구지역(서울, 수원, 청주, 대전, 추풍령, 전주, 광주, 진주)에서 복사량자료에 기초한 Priestley-Taylor 식이 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다. 서산지역의 경우 복사량자료에 기초한 Makkink 식이 가장 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났으며, 에너지수지와 공기동력학적 방법에 근거한 Penman 식은 여수지역에서 RMSE 값을 기준으로 FAO P-M 식과 가장 유사한 것으로 나타났을 뿐 그 이외의 지역에서는 FAO P-M 식과 상이한 결과를 보이는 것으로 판단된다.
- 분석결과 Makkink 식이 가장 작은 연평균 일 증발산량을 보여주고 있다. Penman 식의 경우 부산지역에서는 모든 년에서 pan 증발량을 초과하고 있는 것으로 나타났으며, 수원지역을 제외하고 다른 지역의 일부 년에서도 pan 증발량을 초과하는 경향을 보이고 있다.
- 분석결과에 의하면 RMSE를 기준으로 하는 경우 전국 21개 연구지역 중에서 11개의 지역(속초, 인천, 포항, 군산, 대구, 울산, 부산, 통영, 목포, 제주, 서귀포)에서 그리고 MAE를 기준으로 하는 경우 여수를 추가하여 12개 지역에서 대기온도자료에 기초한 Hargreaves 식이 FAO P-M식과 가장 유사한 것으로 나타났는데, 이들 지역은 대구지역을 제외하고 해안지역에 위치하고 있다.
- 반면에 내륙에 위치한 8개 연구지역(서울, 수원, 청주, 대전, 추풍령, 전주, 광주, 진주)에서 복사량자료에 기초한 Priestley-Taylor 식이 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다. 서산지역의 경우 복사량자료에 기초한 Makkink 식이 가장 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났으며, 에너지수지와 공기동력학적 방법에 근거한 Penman 식은 여수지역에서 RMSE 값을 기준으로 FAO P-M 식과 가장 유사한 것으로 나타났을 뿐 그 이외의 지역에서는 FAO P-M 식과 상이한 결과를 보이는 것으로 판단된다.
- 5 % 이하 경사면적이 60 % 이상인 지역 중 내륙지역에 위치한 서울의 경우 Priestley-Taylor 식이, 해안지역에 위치한 인천, 군산 그리고 제주의 경우 Hargreaves 식이 가장 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다. 저수지나 하천, 습지 등의 면적이 10 % 이상인 지역 중에서 내륙지역에 위치한 서울의 경우 Priestley-Taylor 식, 해안지역에 위치한 인천, 군산, 부산 그리고 목포의 경우 Hargreaves 식이 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다. 따라서 기준증발량 산정식은 연구지역의 도시화율보다는 해안 및 내륙의 위치에 더 영향을 받는 것으로 나타났고, 경사도 5% 이하의 면적이 차지하는 비율과도 거의 관계가 없는 것으로 나타났다.
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