다양한 형태의 지표면에서 일어나는 증발산은 지표면과 대기 사이의 상호작용을 이해하기 위해 꼭 필요한 수문학적 인자이다. 일반적으로 증발산은 증발접시, 침루계 등을 이용하여 경험적으로 측정하는 방법을 쓰고 있지만 한 지점에만 국한되어 적용되는 단점이 있어 외부환경에 대한 변동성이 큰 증발산의 공간적인 분포를 정확하게 알기 어렵다. 따라서 이러한 점들을 보완하고 해결하기 위해 원격탐사를 이용하여 증발산의 공간적인 분포를 산정하였다. 본 연구에서는 에너지 수지 방법을 기반으로 한 원격 이미지 처리 모형인 Mapping EvapoTranspiration with Internalized Calibration(METRIC) 모형을 이용하여 2003년 2월 1일, 2006년 9월 13일 Landsat 위성 관측 이미지를 경안천 유역에 적용, 에너지 수지식의 각 항을 이루는 순복사 에너지, 토양열 플럭스, 현열 플럭스, 잠열 플럭스 및 증발산을 통합적으로 처리하여 지도로 나타냈다. 모형 결과의 검증을 위한 기본 통계분석을 실시하였고 수원 기상청의 증발접시 증발량과 비교하여 각각 22%, 11%의 오차를 보여 모형이 유역 내에서 높은 신뢰성을 보인다는 것을 확인하였다. 또한 토지 피복 현황에 따른 증발산의 공간적 분포 경향을 분석하였고, 그 결과 식생의 밀도가 전반적인 증발산량 분포에 큰 영향을 준다는 것을 확인하였다. 계절적으로는 식생의 활동이 활발하게 일어나는 생장기의 증발산이 휴면기에 일어나는 증발산보다 더 큰 값을 보였다. 작성된 증발산 지도는 향후 유역 내 토지 피복, 식생 분포, 고도, 지형 등 외부 인자들의 변화에 따라 증발산이 어떠한 거동을 보이는지를 파악할 때 유용하게 이용될 것이다.
Evapotranspiration (ET) from the various surfaces needs to be understood because it is a crucial hydrological factor to grasp interaction between the land surface and the atmosphere. A traditional way of estimating it, which is calculating it empirically using lysimeter and pan evaporation observations, has a limitation that the measurements represent only point values. However, these measurements cannot describe ET because it is easily affected by outer circumstances. Thus, remote sensing technology was applied to estimate spatial distribution of ET. In this study, we estimated major components of energy balance method (i.e. net radiation flux, soil heat flux, sensible heat flux, and latent heat flux) and ET as a map using Mapping Evapo-Transpiration with Internalized Calibration (METRIC) satellite-based image processing model. This model was run using Landsat imagery of Gyeongan watershed in Korea on Feb 1, 2003 and Sep 13, 2006. Basic statistical analyses were also conducted. The estimated mean daily ETs had respectively 22% and 11% of errors with pan evaporation data acquired from the Suwon Weather Station. This result represented similar distribution compared with previous studies and confirmed that the METRIC algorithm had high reliability in the watershed. In addition, ET distribution of each land use type was separately examined. As a result, it was identified that vegetation density had dominant impacts on distribution of ET. Seasonally, ET in a growing season represented significantly higher than in a dormant season due to more active transpiration. The ET maps will be useful to analyze how ET behaves along with the circumstantial conditions; land cover classification, vegetation density, elevation, topography.
