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Estimation of Net Radiation in Three Different Plant Functional Types in Korea
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  • Estimation of Net Radiation in Three Different Plant Functional Types in Korea
  • Estimation of Net Radiation in Three Different Plant Functional Types in Korea
저자명
권효정,Kwon. Hyo-Jung
간행물명
한국농림기상학회지
권/호정보
2009년|11권 2호|pp.79-85 (7 pages)
발행정보
한국농림기상학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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영문초록

순복사는 지표와 대기간의 생물학적/물리적 과정을 일으키는 주요 원인이며 순복사에 대한 정확한 정보는 기후 예측뿐만 아니라 수자원관리에 중요한 역할을 한다. 그러나 실제 순복사 관측을 하는 지점은 매우 적으며 일반적으로 순복사는 단순 경험방정식으로부터 추정된다. 이 연구에서는 한국의 세 개의 다른 식생기능형태(예, 혼합림, 침엽수림, 그리고 농경지)에서 순복사를 추정하는 두 방법을 제시하였다. 첫번째 방법은 순복사와 전천일사의 관계를 선형회귀식으로 나타낸 방법이고 두번째 방법은 복사수지방정식을 사용한 방법이다. 세 개의 다른 식생기능형태에서 관측된 2008년 자료를 두 방법에 적용하여 순복사를 추정하였다. 일년 자료를 사용하여 선형회귀식을 적용한 결과, 전천일사에 대한 순복사의 비율은 혼합림에서는 70%, 침엽수림에서는 79%, 그리고 농경지에서는 64%를 보였다. 이는 다른 식생기능형태에 따라 순복사와 전천일사의 관계가 달라짐을 보였다. 장파복사를 고려한 복사수지 방정식의 경우, 순복사 추정이 다소 향상되었다. 두 방법 모두 관측된 순복사와 추정된 순복사가 잘 일치함을 보였으며 이는 두 방법을 사용하여 순복사를 추정할 수 있음을 보여준다.

기타언어초록

Net radiation ($R_N$) is a driving force of biological and physical processes between the surface and the atmosphere and its knowledge is critical to weather forecasting and water resource management. The measurement of $R_N$ is, however, scarce and it is typically estimated from an empirical relationship. This study presented two different methods of $R_N$ estimation over three major plant functional types (i.e., a deciduous forest, a coniferous forest, and a farmland) in Korea. One is a linear regression method between $R_N$ and solar radiation and the other is a radiation balance method. The two methods were examined using the data collected in 2008 at the three sites. Based on the linear regression method over a year, $R_N$ was 70% of the incoming shortwave radiation ($R_S{downarrow}$) for a deciduous forest, 79% for a coniferous forest, and 64% for a farmland, indicating that the relationship was plant functional type-specific. For the radiation balance method, the inclusion of longwave radiation component slightly improved $R_N$ estimations. Overall, there was a good agreement between the observed and the estimated $R_N$ from both methods, indicating a reliable applicability of the two methods in estimating $R_N$.