물수지방법과 에디공분산방법에 의한 실제증발산 추정량의 비교

Comparison of Actual Evapotranspiration Amounts Estimated Using Water Balance and Eddy-Covariance Methods: Applications to Seolmacheon and Cheongmicheon Basins

본 연구에서는 물수지방법에 근거한 실제증발산량과 에디공분산방법으로 관측된 실제증발산량을 비교하였다. 연구의 대상 지역은 에디공분산방법으로 실제증발산량의 관측이 이루어지고 있으며, 상이한 지역 특성을 갖는 설마천 유역과 청미천 유역을 선정하였다. 분석에 사용된 수문기상 자료는 2010년부터 2018년 사이의 10분 단위 강수량, 유출고, 실제증발산량으로 수집된 모든 자료는 연단위로 합산하여 분석에 이용하였다. 분석 결과, 연단위의 분석에서 에디공분산방법으로 관측된 실제증발산량과 물수지방법에 근거한 실제증발산량이 상당히 유사한 값을 갖는 것을 확인하였다. 월단위 손실량과 실제증발산량의 차이는 연중 변동성이 매우 큰 것으로 나타나는데, 그럼에도 불구하고 연단위에서는 유사한 값을 갖게 된다는 것은 의외의 결과이다. 월단위 손실량과 실제증발산량의 차이는 월평균기온이나 월강수일수에 크게 영향 받지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 연중 동일하게 나타났다. 다만 여름철 우기에 다가갈수록 그 변동성이 아주 커짐을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 두 자료 사이의 차이가 분명 존재하기는 하지만 연단위에서는 두 자료 사이의 유사성이 상당하여 유역을 대표하는 실제증발산량으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

In this study, actual evapotranspiration data estimated using the water balance and eddy-covariance methods were compared. Two different basins, i.e., the Seolmacheon and Cheongmicheon basins, were selected, and the actual evapotranspiration was observed using the eddy-covariance method. The rainfall, runoff depth, and actual evapotranspiration data between 2010 and 2018 were collected and analyzed. Daily evapotranspiration data and 10-minute rainfall and runoff data were then accumulated to analyze the annual data. The results showed that the annual actual evapotranspiration amount obtained using the eddy-covariance method was somewhat close to that using the water balance method. This result is interesting, as the monthly variation between the two methods was high. The difference between the actual monthly evapotranspiration and the total loss was not influenced by monthly temperature and rainfall. This tendency was the same throughout the year, but the variation increased during the summer rainy season. In conclusion, both the actual evapotranspiration data estimated using the water balance and eddy-covariance methods can be used as representative annual values for the basins, regardless of the difference between the two data sets.