멀칭에 따른 지온변화 모델의 작성 및 토양온도의 추정

Simulation Model for Estimating Soil Temperature under Mulched Condition

대기 온도, 대기 일사량, 풍속, 대기 수증기압 등의 기상자료, 멀칭재료와 토양의 광학적 특성 및 열적 특성을 입력자료로 하여 토양 표면의 에너지 수지식과 토양 열흐름 방정식을 수치해석하여 멀칭한 토양의 온도를 추정하는 모델을 작성하였으며 또한 실측자료를 이용하여 모델을 검정하였다. 모델에 의한 지온의 추정에 있어서 토양온도의 초기 치는 시작일의 50cm깊이의 실측지온으로 하였으며, 계산은 0시에 시작하여 10분 간격으로 하였다. 모델은 지온의 시간 및 토층에 따른 변화를 잘 묘사하였다. 모델에 의해 추정된 값과 실측치와의 상관관계는 무멀칭의 5 cm 및 l0 cm에서 상관계수(n=720)가 각각 0.961, 0.966이었고, 같은 층위의 종이멀칭에서는 각각 0.969, 0.945이었고, 흑색 폴리에틸렌 필름 멀칭에서의 상관계수는 각각 0.915, 0.938이었다. 모델에 의해 추정된 값들이 실측치$\pm$2.0$^{\circ}$C 범위안에 들어가는 수가 전체 추정치중에서 차지하는 비율은 무멀칭처리의 5 cm 및 10 cm에서 각각 97.4%, 98.5%이었고, 종이 멀칭에서는 각각 95.8%, 97.4%이었으며, 흑색 폴리에틸렌 필름 멀칭에서 70.1%, 92.6%이었다. 이상의 결과에 의하면 멀칭에 따른 지온을 대체로 잘 묘사하는 것으로 판단된다. 다만 야간 지온추정에서 오차가 다소 컸는데 이는 야간의 대기 장파복사의 평가가 어렵기 때문이며 이에 대한 보완이 필요하다.

A numerical model using soil surface energy balance and soil heat flow equations to estimate mulched soil temperature was developed. The required inputs data include weather data, such as global solar radiation, air temperature, wind speed, atmospheric water vapor pressure, the optical properties of mulching material, and soil physical properties. The observed average soil temperature at 50 cm depth was used as the initial value of soil temperature at each depth. Soil temperature was simulated starting at 0 hour at an interval of 10 minutes. The model reliably described the variation of soil temperature with time progress and soil depth. The correlation between the estimated and measured temperature yielded coefficient values of 0.961, 0.966 for 5cm and 10cm depth of the bare soil, respectively, 0.969, 0.965 for the paper mulched soil, and 0.915, 0.938 for the black polyethylene film mulched soil. The percentages of absolute differences less than 2$^{\circ}$C between soil temperatures measured and simulated at 10 minute interval were 97.4% and 98.5% for 5 cm and 10cm for the bare soil, respectively, and 95.8% and 97.4% for the paper mulched soil, and 70.1% and 92.5% for the polyethylene film mulched soil. The results indicated that the model was able to predict the soil temperature fairly well under mulched condition. However, in the night time, the model performance was a little poor as compared with day time due to the difficulty of accurate determination of the atmospheric long wave radiation.