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정원 방
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1 韓國水資源學會論文集第 47 卷第 1 號 214 年 1 月 pp. 25~35 J. KOREA WATER RESOURCES ASSOCIATION Vol. 47, No. 1:25-35, January pissn eissn 물수지와에너지수지해석에따른수문기상성분평가 Evaluation of Hydrometeorological Components Simulated by Water and Energy Balance Analysis 지희숙 * / 이병주 ** / 남경엽 *** / 이철규 **** / 정현숙 ***** Ji, Hee Sook / Lee, Byong Ju / Nam, Kyung Yeub / Lee, Chul kyu / Jung, Hyun Sook... Abstract The objective of this study is to evaluate TOPLATS land surface model performance through comparison of results of water and energy balance analysis. The study area is selected Nakdong river basin and high resolution hydrometeorological components of which spatio-temporal resolution is 1hr and 1km are simulated during 23 to 213. The simulated daily and monthly depth of flows are well fitted with the observed one on Andong and Hapcheon dam basin. In results of diurnally analysis of energy components, change pattern throughout the day of net radiation, latent heat, sensible heat, and ground heat under energy balance analysis have higher accuracy than ones under water balance analysis at C3 and C4 sites. Especially, root mean square errors of net radiation and latent heat at C4 site are shown very low as W/m 2 and 7.27 W/m 2, respectively. Mean soil moisture and evapotranspiration in summer and winter are simulated as 36.8%, 33.8% and mm, mm, respectively. From this result, when we need high resolution hydrometeorological components, energy balance analysis is more reasonable than water balance analysis. And this results will be used for monitor and forecast of weather disaster like flood and draught using spatial hydrometeorological information. Keywords : TOPLAST model, land surface model, energy balance, nakdong river basin... 요지본연구는 TOPLATS 지표해석모형의물수지와에너지수지해석에따른수문기상성분비교를통해그적용성을평가하는데목적이있다. 대상지역은낙동강유역을선정하였으며 년에대해 1시간, 1 km의고해상도수문기상성분을산출하였다. 안동댐과합천댐유역의관측일 / 월단위댐유입량과모의유량비교하여두유역의모의치가관측값과유사함을보였다. 또한 C3와 C4 지점의에너지성분에대한 Diurnally 분석을수행한결과에너지수지해석에따른순복사량, 현열, 잠열의일중변화패턴이물수지결과에비해정확도가높은것으로나타났다. 특히 C4지점의순복사량과잠열의평균제곱근오차는각각 W/m 2 와 7.27 W/m 2 로매우낮게나타났다. 여름철과겨울철의계절평균토양수분과증발산량은각각 * 연구원, 국립기상연구소응용기상연구과수문자원연구팀 ( sookkool@korea.kr) Researcher, Applied Meteorology Research Division, National Institute of Meteorological Research, Seoul , Korea ** 교신저자, 책임연구원, 기상기술개발원 ( bjlee74@gmail.com, Tel: ) Corresponding Author, Senior Scientist, Center of Atmospheric science & Earthquake Research, Seoul , Korea *** 기상연구사, 국립기상연구소응용기상연구과 ( kynam@korea.kr) Researcher, Applied Meteorology Research Division, National Institute of Meteorological Research, Seoul , Korea **** 기상연구관, 국립기상연구소응용기상연구과수문자원연구팀 ( chulkyu.lee@korea.kr) Researcher, Applied Meteorology Research Division, National Institute of Meteorological Research, Seoul , Korea ***** 과장, 국립기상연구소응용기상연구과 ( hsjung@kma.go.kr) Manager, Applied Meteorology Research Division, National Institute of Meteorological Research, Seoul , Korea 第 47 卷第 1 號 214 年 1 月 25

2 36.8%, 33.8% 와 mm, mm 로산정되었다. 이상의결과로부터고해상도의수문기상성분모의시에너지수지해석방법을이용하는것이더합리적인것으로판단되며본연구결과는공간수문기상정보를활용한홍수및가뭄등의재해기상감시및예측에활용할수있을것으로판단된다. 핵심용어 : T OPLAT S 모형, 지표해석모형, 에너지수지, 낙동강유역 서론최근기후변화의영향으로홍수와가뭄을유발시키는위험기상이빈번하게발생하고있으며이러한위험기상을사전에감지하기위해서는토양수분, 증발산량과같은수문기상성분을파악하는것이중요하다. 광범위한대상유역의수문기상성분은관측을통해파악하기에는한계가있기때문에그대안으로분포형지표해석모형 (land surface model) 을이용하는방법이있다 (Lee and Choi, 212). 또한기상모델의모의과정에서지표해석에대한중요성이높아지면서지표해석모형에대한연구가많이이루어지고있는실정이다. 물순환과정의구성요소중하나인증발및증산과정은지표면과대기사이의에너지평형으로부터이루어지며이러한지표면과대기사이의에너지교환현상을풀어내는방법으로는물수지방법 (Water budget method) 과에너지수지방법 (Energy budget method) 등이있다 (Yoon, 27). 물수지해석방법은지표면을기준으로유입되는강수량과지표에서빠져나가는유출량을고려하여증발산현상을해석하는방법이며, 에너지수지해석방법은지표면으로의유입및지표면에서유출되는에너지를고려한에너지보존원리를적용하는것으로지표면에존재하는에너지플럭스의연속방정식을풀어서증발산량과토양수분등의수문기상성분을산정하게된다. 한편, 지표해석모형의수문기상성분생산및평가에대한국외사례를살펴보면, 미국국립우주항공국 (National Aeronautics and Space Administration; NASA) 에서운영하는 Land Data Assimilation System (LDAS) 에서는 MOSAIC (Koster and Suarez, 1994; Koster et al., 2), Noah (Chen et al., 1997; Betts et al., 1997; Ek et al., 23), VIC (Liang et al., 1994; Wood et al., 1997), SAC (Burnash et al., 1973) 의 4개지표해석모형을이용하여전지구와북미전역에대해모델기반의토양수분, 지표유출량, 증발산량을생산하고그결과를가뭄감시및예측에활용하고있다. 또한 NWS 의 RFC (River Forecast Center) 에서는돌발홍수예측과정에서토양수분모의를 위해 SAC 모형을이용하고있다. TOPLATS 모형 (Famiglietti and Wood, 1994) 을이용하여관측에너지성분과의비교분석을통해모형의적용성을검토한바있으며 (Pauwels and Wood, 1999; Crow et al., 24), 토양수분과에너지성분의공간분포특성을분석한사례 (Peters and Wood, 21; Crow et al., 25) 가있다. 또한 Sridhar et al. (22) 은오클라호마지역의플럭스타워관측자료를이용하여 NOAH 지표해석모형기반에너지성분을평가하였다. Pauwels et al. (28) 은물수지와에너지수지분석을통해토양수분은물수지해석에따른결과값이더합리적이며, 에너지성분은에너지수지해석에따른모의치가더합리적인것으로평가하였다. 국내에서는지표해석모형과관련하여대기대순환모형과지표해석모형접합결과의분석을통한해석능력의향상 (Kim et al., 25), VIC모형의국내적용성평가 (Son et al., 21), UM의지표경계조건변화에따른단기예보결과분석 (Gang and Seo, 211), NOAH 지표해석모형기반의 Korea LDAS 구축및수치모델과의연계를통한정확도향상능력평가 (Lim et al., 212) 에대한연구등이있다. Lee and Choi (212) 는안동댐유역에대해서 TOPLATS 모형기반수문기상정보를산출하고관측자료를이용하여평가를수행하였으며 Kim et al. (213) 은통합수문모형인 Common Land Model 로부터순복사량등의에너지성분을산정하여분석한사례가있다. 국내 외대다수연구에서는물수지해석을통한수문기상성분산정에관하여다루고있으며에너지수지해석을적용한수문기상성분의평가및물 에너지수지해석방법에따른수문기상성분의비교분석에관한연구는미진한실정이다. 따라서본연구에서는물수지와에너지수지해석이모두가능한 TOPLATS (TOPmodel-based Land Atmosphere Transfer Scheme) 지표해석모형을이용하여단위격자별수문기상성분의산정및관측에너지플럭스자료를통해모의결과를평가하고물수지와에너지수지해석에따른모의수문기상성분을비교 분석하고자한다. 26 韓國水資源學會論文集

2. TOPLATS 모형이론 TOPLATS (TOPographically-based Land Atmosphere Transfer Scheme) 은 TOPMODEL 모형 (Beven and Kirby, 1979) 을기반으로한분포형지표해석모형으로 Famiglietti and Wood (1994) 에의해개발되었다.

3 2. TOPLATS 모형이론 TOPLATS (TOPographically-based Land Atmosphere Transfer Scheme) 은 TOPMODEL 모형 (Beven and Kirby, 1979) 을기반으로한분포형지표해석모형으로 Famiglietti and Wood (1994) 에의해개발되었다. 이모형은물수지와에너지수지를통해단위격자에대한실제증발산량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이, 순복사량, 잠열, 현열, 지열을모의한다. 토양층을중심으로물수지성분의거동은 Fig. 1과같다. TOPLATS 모형은토양층을근권역 (root zone; RZ) 과투수권역 (transmission zone; TZ) 의두층으로구분한다. 단위격자에대해서지표면에서지하수면깊이 ( ) 에해당하는비포화대 (unsaturated zone) 에서시간에따른토양수분변화량은 Eq. (1) 과같다. 식에서 는토양수분량 (mm), 는침투량 (m/s), 는중력배수량 (m/s), 는실제증발산량 (m/s), 는모의시간간격을의미한다. (1) 침투량 ( ) 은 Eq. (2) 와같이단위시간동안지표면에떨어진강우량이토양침투능 (infiltration capacity) 보다적은경우에는강우량과같고초과하는경우에는침투능과같으며이때침투능을초과하는강우량은지표유출량으로간주된다. 침투능은 Milly (1986) 이제안한 Eq. (3) 으로부터산정된다. 식에서 는토양침투능 (m/s), 는무차원상수, 는포화수리전도도 (saturated hydraulic conductivity)(m/s), 는수착계수 (sorptivity), 는누적침투량 (m) 이다. (3) 중력배수량은근권역에서투수층으로배수되는양이며 Eq. (4) 로부터산정할수있다. 식에서 는중력배수량 (m/s), 는포화수리전도도 (m/s), 는현시점토양수분비, 은잔여토양수분량 (residual soil mositure), 은포화토양수분비, 는공극크기분포지수 (Brooks-Corey pore size distribution index) 이다. (4) 포화대 (saturated zone) 로의지하수함양량 (recharge) 은유역단위물수지방정식으로부터산정되며관계식은 Eq. (5) 와같다. 식에서,, 는각각유역평균지하수함양량 (m), 침루량 (m/s), 포화대의실제증발산량 (m/s), 는유역의기저유출량 (m 3 /s), 는유역면적 (m 2 ) 을의 미한다. (5) 는포화대에서빠져나가는기저유출량 (m/s) 을의미하며 Sivaplan et al. (1992) 이제안한 Eq. (6) 으로부터산정된다. 식에서 는해당유역의최대기저유출량 (m 3 /s) 이다. 지하수함양량이토양공극을초과하는경우초과되는양은기저유출량으로간주된다 (Eq. (7)). (6) (2) (7) Eq. (5) 로부터유역평균지하수함양에대한변화량이결정되면이로인한지하수면깊이는 Eq. (8) 로부터갱신된다. (8) 일반적으로지표면에너지수지는 Eq. (9) 와같이표현된다. (9) Fig. 1. Schematic Diagram of Water Movement (Lee and Choi, 212) 은순복사량 (Net Radiation), 는잠열 (Latent Heat), 는현열 (Sensible Heat), 는지열 (Ground Heat), 는에너지저장항을의미한다. 순복사량은지표면을기준으로하향과상향의전복사량의차, 즉지표가받게되는 第 47 卷第 1 號 214 年 1 月 27

4 최종복사에너지이며현열은상태변화없이온도를변화하는데출입되는열로대기를데우는데필요한에너지이다. 잠열은증발이일어날때필요한에너지이며지열은흙, 바위등과같은모체에의한전도과정에의해서땅속으로전달되는에너지이다. 에너지저장항은지표면과공기층의공통경계면에존재하며경계면에서의에너지변화량을의미한다 (S. Pal Arya, 21). 따라서 Eq. (9) 는지표면과공기층사이에이루어지는잠열및현열플럭스의조화와지표면과지중사이에이루어지는지열플럭스에의해지면에서얼마나순복사량플럭스가평형을이루는지를설명한다. 수평적으로평면이며복사에대해불투명한이상적인지표면조건일경우에는에너지저장항을고려하지않고순복사량은잠열, 현열, 지열의합으로나타낼수있다. 본연구에서는에너지수지해석을통한모의치는에너지저장항을고려하여산정한다. 한편 TOPLATS 모형은수문기상성분중에서도에너지성분모의시물수지및에너지수지해석방법에차이가존재하며두방법의차이는 Table 1과같다. 순복사량은물수지방법에서는순입사단파복사량과순복사장파복사량의차이로부터산정되고에너지수지방법에서는입사장 단파복사량, 알베도, 방사율, 지표면온도를이용하여산정된다. 잠열의경우물수지방법은잠열강도와실제증발산량의곱으로산정되며에너지수지방법에서는 Milly(1991) 가제안한식으로부터산출된다. 현열은물수지방법의경우 Eq. (9) 로부터구해지며에너지수지방법에서는지표면과공기중의온도차이로부터산정된다. 지열은해석방법에따라서순복사량의양으로결정되거나 Xu Liang et al. (1999) 이제안한방법으로산정된다. 에너지수지방법에서는각에너지성분을산정하는식에서지표면온도 ( ) 를독립변수로가지며에너지수지식에대입하여지표면온도에대해풀면음해적인형태를가지므로수치해석방법을통해지표면온도와이에따른에너지성분값을얻게된다. 물수지방법에서는순복사량과지열은 FAO 방법 (Alleu et al., (1998)) 을이용하여산정한후모형의입력자료로이용하게된다. 표에서나타난물수지및에너지수지해석방법의차이점으로부터모의에너지성분, 실제증발산량, 토양수분등에차이가존재하게된다. 3. 대상유역선정및모형입력자료구축국립기상연구소에서는낙동강유역을대상으로수문기상감시를위하여토양수분관측을포함한 AWS 와플럭스타워를설치하여수문기상관측망을구축, 시범운영에있으며관측자료의활용을위하여본연구에서는대상유역을낙동강유역으로선정하였다. 낙동강유역은유역면적은 23,817 km 2 이며유로연장은 km이다. 유역내에는안동댐, 임하댐, 합천댐, 남강댐이건설되어운영되고있으나한강에비해저수용량이적어홍수와가뭄에취약한지역이라할수있다. TOPLATS 모형구축및수문기상성분을위해낙동강유역을 Fig. 2와같이 43개소유역으로분할하였다. Table 1. Equations of Energy Components on Water and Energy Balance Analysis Energy Components Water Balance Energy Balance Net Radiation Latent Heat (Milly (1991)) Sensible Heat Ground Heat (Xu Liang et al. (1999)) : Incoming net shortwave radiation (W/m 2 ), : outgoing net longwave radiation (W/m 2 ), : Albedo, : Stefan-bolman constant : Incoming short wave radiation (W/m 2 ), : Incoming long wave radiation (W/m 2 ), : Emissivity : Skin temperature ( ), : Water density (kg/m 3 ), : Latent heat intensity (J/kg), : Actual evapotranspiration (m/s), : Air density (kg/m 3 ), : Specific heat (J/kgK), : Humidity constant (Pa/K), : Aerodynamic resistance to vapor flow (s/m), : Dew point temperature ( ), : Air temperature ( ), : Aerodynamic resistance to heat flow (s/m), : saturated vapor pressure (Pa), : vapor pressure of observation height (Pa) 28 韓國水資源學會論文集

에서는 역거리가중법(inverse distance weight method)을 이용하여 지점자료를 격자자료로 변환하였다. 기상조건에 대한 지표에서의 정확한 모의를 위해서는 대상지역의 지형특성을 정확하게 반영하는 것이 필요하 며 이를 위해 본 연구에서는 1 1 km2의 동일한 해상도로 지형자료를 구축하였다.

3%)가 9% 이상 분포되어 있는 것으로 나타났다. 낙동강 유역은 대부분의 토지피복형태가 산림 82%, 논 1%로 분포되어 있는 것으로 조사되었다. Fig. 3(a) and Fig. 2. Sub-basin Boundary and Flux Tower Site on Study Area 3(b)는 본 연구에서 구축한 토지피복도와 토양도를 나타 낸 것이다.

력자료를 요구하며 본 연구에서는 대상유역에 대하여 1 대상유역에서 지형지수는 1 22의 범위에서 분포하는 2 1 km 격자에 대한 시단위 수문정보를 생산하고자 한다. 것으로 나타났다. 투수량계수는 포화대 내에서 단위폭 당 이를 위해 모형에 필요한 강수량, 기온, 상대습도, 풍속, 일 물의 통수능력을 의미하며 Fig.

5 에서는 역거리가중법(inverse distance weight method)을 이용하여 지점자료를 격자자료로 변환하였다. 기상조건에 대한 지표에서의 정확한 모의를 위해서는 대상지역의 지형특성을 정확하게 반영하는 것이 필요하 며 이를 위해 본 연구에서는 1 1 km2의 동일한 해상도로 지형자료를 구축하였다. 토지피복도는 환경부에서 구축 한 중분류 토지피복도를 이용하였으며 토양도는 국립농 업과학원에 제공하는 정밀토양도를 이용하여 토양통을 11개의 범용토성(universal soil texture)으로 재분류하였 다. 대상지역에는 8개의 토성이 형성되어 있는 것으로 조 사되었으며 사질양토(38.1%)와 양토(32.68%), 미사질양 토(22.3%)가 9% 이상 분포되어 있는 것으로 나타났다. 낙동강 유역은 대부분의 토지피복형태가 산림 82%, 논 1%로 분포되어 있는 것으로 조사되었다. Fig. 3(a) and Fig. 2. Sub-basin Boundary and Flux Tower Site on Study Area 3(b)는 본 연구에서 구축한 토지피복도와 토양도를 나타 낸 것이다. 지형지수는 국토해양부에서 제공하는 수치표 고도(digital elevation model)로부터 경사도, 흐름방향, 흐 TOPLATS 모형은 분포형 모형이므로 격자단위의 입 름누적에 대한 정보를 산출하여 산정하였다(Fig. 3(c)). 력자료를 요구하며 본 연구에서는 대상유역에 대하여 1 대상유역에서 지형지수는 1 22의 범위에서 분포하는 2 1 km 격자에 대한 시단위 수문정보를 생산하고자 한다. 것으로 나타났다. 투수량계수는 포화대 내에서 단위폭 당 이를 위해 모형에 필요한 강수량, 기온, 상대습도, 풍속, 일 물의 통수능력을 의미하며 Fig. 3(d)는 투수량계수(m2/h) 사량, 대기압 등의 시단위 기상자료를 구축하였다. 강수량 산정결과이다. 하천에서 토양의 포화수리전도도가 높기 자료는 기상청에서 운영하고 있는 AWS 관측소 중 낙동강 때문에 투수량계수도 높은 것으로 나타났으며 투수량계 유역 내 년에 대해 자료를 보유하고 있는 83개 수는.78 m2/h 범위에서 분포하는 것으로 조사되었다. 소에 대한 자료를 수집하였다. 강수량을 제외한 기상자료 앞서 언급된 4가지 주제도에 대한 격자단위의 값들이 는 기상청에서 운영하는 ASOS 관측소 16개소로부터 구 모형에 입력되며 식생피복과 토양 관련 변수는 각 항목에 축하였으며 자료수집기간은 강수량자료와 동일하다. 관측 대한 look-up table 형태로 입력된다. 식생과 관련된 주요 소로부터 수집한 자료는 각 지점에 해당하는 자료이므로 변수는 엽면적지수(leaf area index), 조도길이(roughness 공간내삽법을 적용하여 격자자료로 변환해야하며 본 연구 length), 영면변위(zero plane displacement) 등이 있으며 (a) Land cover (b) Soil texture (c) Topographic index (d) Transmissivity Fig. 3. Geomorphologic Data on Nakdong River Basin 第47卷第1號 214年 1月 29

6 각토지피복에따른변수값은 NASA LDAS ( gsfc.nasa.gov/nldas) 에서제공하는값을적용하였다. 토양과관련된변수는기포압력수두, 공극분포지수, 포화수리전도도, 공극비등이있으며이들변수는 Rawls et al. (1982) 과 Rawls et al. (1998) 의결과를이용하였다. 4. 물수지와에너지수지방법별결과검증 4.1 유출량 TOPLATS 모형은단위격자별수문기상성분을모의하는모형이므로모의값을평가하기위해서는이와동일한물리적의미를갖는관측값이있어야한다. 그러나단위격자별시단위관측값은존재하지않으므로격자단위에서유역단위로평가지역의확장이필요하다 (Lee and Choi, 212). 본연구에서는 TOPLATS 모형의검증을위하여 년동안의고해상도수문기상성분을산출하였으며동일기간의낙동강유역에위치한 2개의댐관측유입량을이용하였다. TOPLATS 모형은하도추적과정이없기때문에유역내흐름에대한지체효과를배제하기위해유역경계내의격자별시단위유출발생량을일및월단위유역평균유출발생량으로변환하여평가를수행하였다. 평가지점은낙동강유역상류와중류에위치한안동댐 (1,591 km 2 ) 과합천댐 (931 km 2 ) 유역을채택하였다. 평가방법은보정기간 (23 27년) 에대해추정된매개변수를 검정기간 (28 212년) 에그대로적용하여평가하는방법을채택하였다. 매개변수보정은시단위로수행되었으며보정기간에대해시행착오법 (trial and error method) 를이용하여매개변수를추정하였다. Fig. 4는 TOPLATS 모형의물수지및에너지수지해석에따른월단위모의유출고와관측유출고를도시한것이다. 두방법에따른유출고는큰차이를보이지않으며관측치와유사하게거동하는것으로나타났다. 안동댐과합천댐의관측연평균유출고는각각 mm, 1,68.59 mm이며물수지와에너지수지에따른모의유출고는각각 67.7 mm, mm 와 mm, mm 로산정되었다. 안동댐유역에대한모의값은관측치와유사하나합천댐유역의모의값은관측치와 2 mm 이상의큰차이를보였다. 합천댐의관측연평균유출률은연평균강우량 1,498.2 mm 를기준으로 71.33% 에해당하며이는통상 5 6% 의연평균유출률을감안할때매우높은수치라할수있다. 따라서결과적으로는모의유출고는관측치에비해과소추정되었다고볼수있으나모델입력자료로이용된강우량과관측유입량에대한검토가필요할것으로판단된다. 안동댐과합천댐의유역규모를고려할때일단위유출고에대한평가도가능할것으로판단되어 Fig. 5와같이일단위유출고에대한분석을수행하였다. 관측치는일유량을유출고로환산한값이므로직접비교에는한계가있으나일부값을제외하고대체로두방법모두모의치가 Flow (mm) Andong Calibration Period Verification Period Flow (mm) Calibration Period Hapcheon Verification Period Time (monthly) Time (monthly) Fig. 4. The Monthly Observed and Simulated Flows (mm) of Water and Energy Balance Analysis SIM Calibration Period SIM (a) Andong Verification Period SIM 15 2 Calibration Period (b) Hapcheon SIM Verification Period Fig. 5. Scatter Plot of Daily Observed and Simulated Flows (mm) of Water and Energy Balance Analysis 3 韓國水資源學會論文集

7 관측치와잘대응됨을알수있다. 또한산정방법에따라일유출고는월유출고와달리다소차이를보이는것으로나타났다. 이때결정계수는해석방법과분석기간에따라안동댐과합천댐은각각 와 의범위를갖는것으로나타나통계적평가를통해서도적절히모의됨을확인하였다. 4.2 에너지플럭스 국립기상연구소에서는낙동강유역의국지기상관측을위하여 211년부터 7월부터강정보지점 (N3, N7) 과칠곡보지점 (C3, C4) 에플럭스타워각 2소를설치하여운영중에있으며잠열, 현열, 지열, 이산화탄소, 수증기플럭스, 3차원풍향 풍속, 순복사량등을관측하고있다 (National Institute of Meteorological Research, 211). 본연구에서는이러한관측자료를이용하여모의에너지성분들에대한정확도평가를수행하였다. 관측에너지플럭스는에디공분산방법을통해측정이이루어지고있다. 에디공분산방법은난류플럭스를직접측정하는방법으로 1 Hz 이상의고시간분해능의시계열자료와 Eq. (1) 을이용하여산정할수있다. 식에서 는연직속도성분, 는운동량이나기온과같은변수를의미한다. 이식은정상상태 (stationary state) 하에서적용가능한식이므로가급적풍속이낮은맑은날에적용하는것이바람직하다. (1) 본연구에서는평가지점에서가장근접한대구기상대의일운량이 2 이하인날을맑은날로규정하여분석을수행하였다. N3과 N7 지점은에너지수지에대한오차가커평가지점에서제외하였다. 211년 7월부터 212년 3월까지의분석기간내운량이 2 이하인날은 54일 (1,296시간 ) 이였으며 C3지점은 212년 1 2 월동안결측으로조사되어배제하였으며분석기간은 27 일 (648 시간 ) 이다. 관측에너지성분의경우결측및이상치에대한품질관리 (Hong et al., 29) 와에너지수지를만족하도록 Bowen-ratio closure 법 (Twine et al., 2) 을이용한보정을수행하였다. 일반적으로에너지성분은일중변화가일정한패턴을가지기때문에시계열자료의비교분석보다일중시간에따른변화를볼수있는 Diurnally 분석을수행하였으며그결과는 Fig. 6과같다. C3 지점의경우모의치가전체적으로관측치에비해과소추정되었는데이는순복사량이과소추정되어나머지 요소들도에너지수지에따라과소추정된것으로판단된다. 총분석기간은 211년 7월인여름철부터지만맑은날선정과정에서대부분의분석날짜가겨울에해당되는것으로조사되었다. 따라서잠열이 -5 1 W/m 2 범위내에분포하고있으며상대적으로현열은 W/m 2 의큰값을가지는것으로나타났다. C3지점의관측잠열은일중변화가일정하지않는것으로나타나관측값품질에대해서재고할필요가있을것으로판단된다. C4지점은 C3 지점에비해에너지수지해석에따른모의결과가관측치와더유사한거동을보였다. 에너지성분모의값은 C3 지점과동일한범위내에분포하였으며일중변화가뚜렷하게나타났다. 순복사량과현열의일중변화가관측치와거의동일하였으며오차도 3 W/m 2 이내로나타났다. 특히잠열의경우물수지해석을통한모의값은관측치에비해과소추정되었으나에너지수지해석을통한모의값은관측값과매우유사한거동을보였다. 지열의경우두지점모두방법별모의결과가관측치와매우상이하게나타났다. C4 지점의관측치는일중변화가나타나지않았으며 이하의값을갖는것으로나타나관측자료의검토가필요할것으로판단된다. 또한지열플럭스는전도과정에의해서이동하는에너지이므로모형 Net Radiation (W/m 2 ) Latent Heat (W/m 2 ) Sensible Heat (W/m 2 ) Ground Heat (W/m 2 ) C C C C Net Radiation (W/m 2 ) Latent Heat (W/m 2 ) Sensible Heat (W/m 2 ) Ground Heat (W/m 2 ) C C C C Fig. 6. Comparison of Diurnally Average Observed and Simulated Energy Flux at C3 and C4 Site 第 47 卷第 1 號 214 年 1 月 31

8 을이용하여지열모의시실제지표면아래흙, 바위등의모체를구현하는데한계가있으므로관측치와모의값이차이가나는것으로사료된다. 유출량평가와동일하게모의에너지성분에대한통계분석을수행하였으며결과는 Table 2와같다. 평가지표로평균값과결정계수, 평균제곱근오차를이용하였다. 순복사량의결정계수는 C3 지점의경우해석방법에따라.94 와.96로나타났으며 C4지점은두방법모두.98로나타났다. 잠열의결정계수는 C3 지점이.85와.9이며 C4지점은.93과.92로나타났다. 현열의경우 C3지점은해석방법에따라.84와.79로나타났으며 C4 지점은.85와.77로나타났다. 에너지수지해석을통한모의성분중현열을제외한결정계수는물수지해석을통한모의치보다더나은결과를나타냈다. 현열플럭스는지표면온도와지표면바로위의공기층의기온차이로발생하는데관측및물수지해석을통한모의현열플럭스는공기중기온만을고려하지만에너지수지해석을통한현열모의시에는모든에너지성분이평형을이루는지표면온도를고려하기때문에상대적으로결정계수가낮은것으로판단된다. 평균제곱근오차는 C3 지점은에너지수지해석방법을통한모의순복사량과현열이물수지해석방법을통한모의치보다낮게나타났다. C4 지점은에너지수지해석방법에따른모의치의평균제곱근오차가물수지해석방법을통한모의치보다더낮았으며특히순복사량의평균제곱근오차는 W/m 2, 잠열의평균제곱근오차는 7.27 W/ m 2 로나타나적절하게모의된것으로판단된다. 지열의경우관측치와비교하였을때낮은상관성을보였으나에너지수지해석을통한지열플럭스가더나은통계치를보였다. 유역평균월및일단위유출발생량에대해서는해석방법에따른차이가크지않으나 Diurnally 분석을통해일중에너지플럭스의변화를살펴보면상대적으로큰차이가남을확인할수있다. 따라서유역단위유출량을모의할경우는물수지와에너지수지중어느방법을적용하더라도큰문제가없으나지표면에서의상세한에너지플럭스자료가필요할경우에는에너지수지해석을통해획득하는것이바람직할것으로판단된다. 5. 수문성분의공간특성분석분포형수문모형은수문성분발생량의공간분포를파악할수있다는장점이있다. 본연구에서는과거 1년 ( 년) 의모의결과를토대로수문순환의가장중요한요소에해당하는토양수분과증발산량에대한발생량을분석하였다. Figs. 7 and 8은에너지수지해석에따른여름철 (6, 7, 8 월 ) 과겨울철 (12, 1, 2월 ) 평균토양수분과증발산량의공간분포를도시한것이다. 여름철평균토양수분비는 36.8% 이며 % 의범위를갖고겨울철은평균 33.8% 와 % 의범위에서분포하는것으로나타났다. 낙동강유역은사질양토 (38.1%) 와양토 (32.62%) 가주로분포하며공간적으로는유역서쪽에사질양토, 동쪽에양토가분포한다 (Fig. 3(a)). 사질양토는포화수리전도도가매우높아빠른배수로인해토양이함양하는수분이작아지므로유역서쪽의토양수분비는낮게나타나며이에비해양토의포화수리전도도는상대적으로낮고기포압력수두가크기때문에계절과무관하게동쪽지역은높은토양수분비를나타냈다 (Fig. 8). Table 2. Statistics analysis of Hourly Averaged Energy Flux Site C3 C4 Variable Mean Observations (W/m 2 ) Mean Simulations (W/m 2 ) R-Squared (-) RMSE (W/m 2 ) Net Radiation Latent Heat Sensible Heat Ground Heat Net Radiation Latent Heat Sensible Heat Ground Heat Hours 648 1, 韓國水資源學會論文集

분을 산정하였으며 에너지플럭스 관측자료를 통해 모의 결과를 평가하고 물수지와 에너지수지 해석에 따른 모의 수문기상성분을 비교 분석하였다. 본 연구에서 도출된 주 요 연구결과는 다음과 같다. 1) 23 212년 동안 낙동강유역에 대하여 1 km 격자 의 시단위 수문기상성분을 산출하였으며 댐 관측유 입량과 모의유출량 비교하였다.

9 분을 산정하였으며 에너지플럭스 관측자료를 통해 모의 결과를 평가하고 물수지와 에너지수지 해석에 따른 모의 수문기상성분을 비교 분석하였다. 본 연구에서 도출된 주 요 연구결과는 다음과 같다. 1) 년 동안 낙동강유역에 대하여 1 km 격자 의 시단위 수문기상성분을 산출하였으며 댐 관측유 입량과 모의유출량 비교하였다. 안동댐과 합천댐 유 역에 대하여 평가를 수행하였으며 일 단위 유출량을 비교한 결과 보정기간(23 27)과 검증기간(28 212)에 대해 해석방법에 따라 모의치의 결정계수 (a) Summer Season (b) Winter Season Fig. 7. Seasonal Soil Moisture (%) according to Water and Energy Balance Method during Years 는 안동댐유역이 , 합천댐유역이 의 범위를 갖는 것으로 나타나 유출모의에 대한 모형의 적용성이 높은 것으로 나타났다. 2) 칠곡보지점(C3, C4)의 플럭스타워 관측자료를 이용 하여 에너지성분에 대한 Diurnally 분석을 수행하였 으며 지열을 제외한 순복사량, 현열, 잠열의 일중 변 화패턴이 관측치와 유사하게 거동하는 것으로 나타 났다. 에너지수지 해석에 따른 결정계수는 순복사량.96.98, 잠열.9.93 범위이며 특히 C4지점 의 순복사량의 평균제곱근오차는 W/m2, 잠열 의 평균제곱근오차는 7.27 W/m2로 나타나 물수지 해석을 통한 방법보다 적절하게 모의된 것으로 판단 된다. 3) 1년간의 에너지수지 해석결과를 토대로 격자단위 (a) Summer Season (b) Winter Season Fig. 8. Seasonal Actual Evapotranspiration (mm) according to Water and Energy Balance Method during Years 토양수분과 증발산량의 계절별 공간분포 특성을 분 석하였다. 여름철과 겨울철에 대한 계절평균 토양수 분은 각각 36.8%와 33.8%, 증발산량은 각각 mm, mm로 산정되었다. 또한 장기간의 평균 값을 고려할 때 토양수분과 증발산량의 공간분포특 여름철 증발산량은 9 68 mm 범위에서 분포하며 평 균 mm로 나타났다. 잠재증발산량의 조건에 해당 성은 기후특성보다 토성과 토지피복 분포특성에 영 향을 더 받는 것으로 나타났다. 하는 수역에서 증발산량이 가장 높은 것을 확인할 수 있 정확한 에너지성분의 모의는 기상모델과의 접합시 보 다. 또한 낙동강유역은 활엽수림, 혼효림, 침엽수림이 고 다 타당한 정보 교환이 가능하므로 수문기상성분 모의시 르게 분포하며 삼림지역에서의 증발산량은 평균 에너지수지 해석을 통한 방법을 이용하는 것이 더 합리적 mm로 나타났다. 증발산량은 토지피복특성의 영향을 많 인 것으로 판단된다. 본 연구는 에너지수지 해석을 통한 이 받기 때문에 공간분포도 이와 유사한 양상을 보임을 알 지표해석모형 기반의 수문기상성분에 대한 객관성을 확 수 있다(Fig. 7). 겨울철 평균 증발산량은 mm로 여 보했다는 점에서 의미가 있으며 추가적으로 평가지점을 름철에 비해 약 1/4 정도 발생하였다. 확대하여 에너지플럭스 및 토양수분에 대한 평가가 이루 어져야 할 것으로 판단된다. 6. 결 론 감사의 글 본 연구에서는 TOPLATS 지표해석모형을 이용하여 물 에너지수지 해석방법을 통한 단위격자별 수문기상성 第47卷第1號 214年 1月 본 연구는 기상청 재원의 국립기상연구소 주요사업 응 33

10 용기상기술개발연구 과제의일환으로수행되었습니다. References Allen, R.G., PEREIRA, L.S., Dirk, R., and Smith, M. (1998). FAO Irrifation and Drainage Paper No. 56 Crop Evapotranspiration (guidelines for computiong crop water requriements) Betts, A., Chen, F., Mitchell, K., and Janjic, Z. (1997). Assessment of the land surface and boundary layer models in two operational versions of the NCEP Eta model using FIFE data. Mon. Weather Rev., Vol. 125, pp Beven, K. (1986). Runoff production and flood frequency in catchments of order n: an alternative approach. In V.K. Gupta, I. Rodriquez-Iturbe, and E.F. Wood (Eds.). Scale Problems in Hydrology, Reidel, Dordrecht, pp Beven, K., and Kirby, M.J. (1979). A physically based, variable contributing area model of basin hydrology. Hydrological Sciences Bulletin, Vol. 24, No. 1, pp Burnash, R.J.C., Ferral, R.L., and McGuire, R.A. (1973). A generalized streamflow simulation system: Conceptual models for digital computers. Technical Report, Joint Fed.-State River Forecast Cent., U.S. NWS and Calif. Dep. of Water Resour., Sacramento, Calif. Chen, F., Janjic, Z., and Mitchell, K. (1997). Impact of atmospheric surface layer parameterizations in the new land-surface scheme of the NCEP mesoscale Eta model. Boundary Layer Meteorology, Vol. 85, pp Crow, W.T., Fuquin, L., and Willian, P.K. (24). Intercomparison of spatially distributed models for predicting surface energy flux patterns during SMACEX. Journal of Hydrometeorology, Vol. 6, pp Crow, W.T., Ryu, D., and Famiglietti, J.S. (25). Upscaling of field-scale soil moisture measurements using distributed land surface modeling. Advances in Water Resour, Vol. 28, pp Ek, M.B., Mitchell, K.E., Lin, Y., Rogers, E., Grunmann, P., Koren, V., Gayno, G., and Tarpley, J.D. (23). Implementation of Noah land surface model advances in the National Centers for Environmental Prediction operational mesoscale Eta model. J. Geophys. Res., Vol. 18, No. D22, pp Famiglietti, J.S., and Wood, E.F. (1994) Application of multiscale water and energy balance models on a tallgrass prairie. Water Resour. Res., Vol. 3, No. 11, pp Gang, J.H., and Seo, M.S. (211). Impacts of land surface boundary conditions on the short-range weather forecast of UM during summer season over East- Asia. Atmospheric, Korea Meteorological Society, Vol. 21, No. 4, pp Hong, J., Kwon, J.H., Lim, J.H., Byun, Y.H., Lee, J., and Kim, J. (29). Standardization of Koflux eddy-covariance data processing. Korean J. Agric. Forest Meter, Vol. 11, No. 1, pp Kim, D.E, Baek, J.J., Jung, S.W., and Choi, M.H. (213). Net radiation estimations using flux tower data and integrated hydrological model: For the Seolmacheon and Chungmichen Watersheds. Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 46, No. 3, pp Kim, H.J., Jeong I.W., and Jo, M.S. (25). On the coupling of a land surface model to an atmospheric general circulation model. Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences, Vol. 41, No. 6, pp Koster, R., and Suarez, M. (1994). The components of a SVAT scheme and their effects on a GCM's hydrological cycle. Advances in Water Resour, Vol. 17, pp Koster, R., Suarez, M., and Heiser, M. (2). Variance and predictability of precipitation at seasonal-tointerannual timescales. J. Hydrometeorology, Vol. 1, pp Lee, B.J., and Choi, Y.J. (212). Evaluation of highresolution hydrologic components based on TOPLATS land surface model. Atmospheric, Korea Meteorological Society, Vol. 22, No. 3, pp Liang, X., Lettenmaier, D.P., Wood, E.F., and Burges, S.J. (1994). A simple hydrologically based model of land surface water and energy fluxes for GCMs. J. Geophys Res., Vol. 99, pp 韓國水資源學會論文集

11 Liang, X., Wood, E.F., and Lettenmaier, D.P. (1999). Modeling ground heat flux in land surface pameterization schemes. J. Geophys Res., Vol. 16, pp. 17,893-17,896. Lim, Y.J., Byun, K.Y., Lee, T.Y., Kwon, H., Hong, J., and Kim, J. (212). A land data assimilation system using the MODIS-drived land data and its application to numerical weather prediction in East Asia, Asia- Pacific. J. Atmos. Sci., Vol. 48, No. 1, pp Milly, P.C.D. (1986). An event based simulation model of moisture and energy fluxes at a bare soil surface. Water Resour. Res., Vol. 22, pp National Institute of Meteorological Research. (211). Hydrometeorology Research for the Test-bed Resion (I). Pal, A.S. (21). Micrometeorology, Academic Press. Pauwels, V.R.N., and Wood, E.F. (1999). A soil-vegetations-atmosphere transfer scheme for the modeling of water and energy balance processes in high latitudes 2. Application and validation. J. Geophys Res., Vol. 14, pp. 27,823-27,839. Pauwels, V.R.N., Wim, T., and Alexander, L. (28). Comparison of the estimated water and energy budgets of a large winter wheat field during AgriSAR 26 by multple sensors and models. Journal of Hydrology, Vol. 349, pp Peters-Lidard, C.D., Pan, F., and Wood, E.F. (21). A re-examination of modeled and measured soil moisture spatial variability and its implications for land surface modeling. Advances in Water Resour, Vol. 24, pp Rawls, W.J., Brakensiek, D.L., and Saxton, K.E. (1982). Estimation of soil water properties. Trans. ASAE, Vol. 25, No. 5, pp Rawls, W.J., Gimėnez, D., and Grossman, R. (1998). Use of soil texture, bulk density, and the slope of the water retention curve to predict saturated hydraulic conductivity. Trans. ASAE, Vol. 41, No. 4, pp Sivapalan, M., Beven, K., and Wood, E.F. (1987). On hydrologic similarity. 2. A scaled model of storm turnoff production. Water Resour. Res., Vol. 23, pp Son, K.H., Lee, J.D., and Bae, D.H. (21). The application assessment of global hydrologic analysis models on South Korea. Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 43, No. 12, pp Sridhar, V., Elliott, R.L., Chen, F., and Jerald, A.B. (22). Validation of the NOAH-OSH lnad surface model usgin surface flux measurements in Oklahoma. J. Geophys Res., Vol. 17, No. D2, pp Twine, T.E., Kustas, W.P., Noman, J.M., Cook, D.R., Houser, P.R., Meyers, T.P., Prueger, J.H., Starks, P. J., and Wesely, M.L. (2). Correcting eddy-covariance flux underestimates over a grassland. Agricultural and Forest Meteorology, Vol. 13, No. 2 pp Wood, E.F., Lettenmaier, D.P., Liang, X., Nijssen, B., and Wetzel, S.W. (1997). Hydrological modeling of continental-scale basins. Annu. Rev. Earth Planet. Sci., Vol. 25, pp Yoon, Y.N. (27). Hydrology, CheongmunGak. 논문번호 : 접수 : 수정일자 : /11.11 심사완료 : 第 47 卷第 1 號 214 年 1 月 35

05서찬양(521~529)ok

05서찬양(521~529)ok Korean Journal of Remote Sensing, Vol.28, No.5, 2012, pp.521~529 http://dx.doi.org/10.7780/kjrs.2012.28.5.5 Spatial Estimation of Priestley-Taylor Based Potential Evapotranspiration Using MODIS Imageries: