토양에서의 증발과 식생에서의 증산의 합을 의미하는 증발산 (ET, evapotranspiration)은 수문학적 순환과 지역적 물 관리 측면에서 매우 중요하다. 또한 증발산은 에너지 전달과정과 밀접한 관계가 있어 기후변화, 육상 생태계 생산성에 대해서도 매우 중요하다. 최근 인공 위성을 이용한 증발산 추정 접근법이 많이 개발되었고, 특히 MODIS 센서는 증발산을 추정하기 위한 좋은 정보를 제공 하고 있다.
본 연구의 목적은 1) 서로 다른 식생과 지형 구조를 갖는 네 곳의 플럭스 연구지에 대한 증발산의 추정 및 평가, 2) MODIS 증발산의 정확도와 획득률을 향상, 3) 남한에 대한 증발산 지도 작성, 그리고 4) MODIS-MM5 4차원 자료동화(FDDA) 결과를 이용한 증발산의 지속적인 추정의 가능성을 개발하고 평가하는 것이다. Penman-Moteith 식을 기반으로 하는 Mu 등(2007)의 증발산 알고리즘은 임관전도도와 증발산을 추정하고, 증발산의 환경적 제한 인자(최저 기온과 수증기압 포차)와 지표 에너지 수지를 고려한다. 임관 전도도를 산출하기 위해, 잎 단위의 기공 전도도는 잎면적지수(LAI)를 이용하여 임관 수준으로 확장하였다. 또한 본 연구에서는 일사량과 증발산의 획득률과 정확도를 향상시키기 위해 에어로 졸, 알베도 자료의 결측 픽셀에 대해 '자료 채우기 (gap-filling)'를 실시하였다.
증발산을 추정하기 위한 MODIS 기반의 입력 자료와 네 곳의 지상 관측 자료를 비교했을 때 좋은 일치도를 나타냈다. 개선된 입력 자료를 이용한 증발산 추정 시 오차에는 큰 차이는 없었지만, 획득률은 거의 2배 가량 증가하였다. 순간 증발산은 HFK(RMSE=73-89 W m-2), TKY(RMSE=56-152 W m-2), 그리고 TMK(RMSE=88-102 W m-2)) 에서 전반적으로 과소평가 하는 경향을, GDK에서는 과대평가하였다. 일단위 증발산에서 GDK는 과대평가(019-0.82 mm day-1)를 나머지 지점에서는 과소평가하였다. 남한에 대한 연간 증발산은 평균적으로 약 35%의 획득률과 함께 산출되었고, 시·공간적인 증발산 분포를 잘 나타냈다. 또한 MODIS-MM5 FDDA 자료를 이용한 증발산은 구름 낀 날에 대한 증발산 추정을 성공적으로 수행하였다. MODIS-MM5 FDDA를 통해 산출된 증발산은 MODIS 기반의 증발산과 비교, 평가하였고, 토지피복별 비교 시 매우 좋은 일치도를 보였다. 증발산의 정확도를 개선하기 위해서 지표 전도도와 공기 역학적 전도도와 같은 파라미터에 대한 지속적인 고찰이 필요하고, 다양한 기후, 식생, 그리고 경관의 복잡성을 고려한 평가도 이루어져야 할 것이다.