개념적 강우-유출모형에서 토양수분과 관련된 물리적 거동은 간략화 된 형태로 강우 및 온도자료를 활용하여 중간변량(state variable)으로 간접적으로 고려되고 있다. 특히 강우-유출모형에 초기함수 조건은 선행함수조건을 고려하여 수문지질학적 평가를 통하여 결정되어야 하나, 일반적으로 가정되거나 모형에서 간략화 된 분석과정을 통해 추정되고 있다. 본 연구에서는 토양의 Water Balance 모형 기반의 개념적 토양수분 추정모형을 활용하였다. 토양수분의 시간적 변동성을 평가하는데 있어서 연속적으로 측정된 In-situ 토양수분 자료를 이용하여 모형의 적합성을 평가하였다. Green-Ampt 방법과 중력식 침투방법과 온도를 활용한 증발산 추정기법을 연계한 토양함수 평가 모형을 개발하였다. In-situ 토양수분 자료와 유역의 강수량 및 온도자료를 이용한 관련 매개변수를 Bayesian 기법을 통해 추정하였으며 매개변수의 민감도를 평가하여 제시하였다. 최종적으로 제안된 모형의 활용측면에서 강우-유출모형의 초기함수 조건으로써의 역할을 평가하였다. 구체적으로 첨두유량 및 유출고와 초기함수조건과의 관계를 제시하고 강우-유출모형에서 활용방안을 제시하고자 한다.
원토양인 논토양 위에 마사토를 적토(積土)한 토양에 대한 토양수분 특성곡선을 작성해 보고, 이를 추정하는데 가장 널리 활용되고 있는 van Genuchten (VG) 모형과 Brooks-Corey (BC) 모형을 비교평가 해 그 효용성을 판단하기 위해 수행했다. 4개의 층위로 구분되는 측정 대상토양은 표토부터 30 cm 까지는 양질사토, 30~70, 70~120 cm는 사토, 120 cm 이상에서는 사양토로 분석된 토양이다. 토양수분 함량과 토양수분 메트릭 퍼텐셜과의 관계를 나타내는 토양수분 특성곡선 분석에 따르면, 원토양인 120 cm 이상 깊이 토양에서의 수분보유 특성을 제외하고 나머지 세 개 층위 토양에서의 수분 보유 특성은 0~30 cm, 30~70 cm 층위는 비슷하고 70~120 cm 층위는 약간 높은 경향이었다. 상대수분 포화도와 토양수분 메트릭 퍼텐셜의 관계를 표현함에 있어 멱함수 형태인 BC 모형보다는 해석학적 분석방법을 활용한 VG모형이 실측값에 근사한 추정결과를 제공했다. 포화상태의 종점이자 불포화상태의 시발점인 공기유입가 (AEV) 추정에도 측정 한계치 부근의 메트릭 퍼텐셜 값을 나타내는 BC모형보다는 9.5~40 cm (4 kPa)을 보였던 VG모형이 적합했다. 따라서, 인위적으로 원토양 위에 석비레 (마사토)로 적토된 토양에서의 토양수분 특성곡선 작성을 위한 추정모형에 VG모형을 활용하는 것이 바람직할 것이다. 이러한 결과로부터 VG 모형을 수자원량 산정을 위한 SCS (Soil Conservation Service, USDA) CN (Curve Number) 계산 과정에서 토양단면 내의 수분 보유 인자 (retention parameter) 산출을 위한 토양수분함량을 추정하는데 활용하거나 침투모형 (Green-Ampt Mein-Larson)을 설명하기 위한 습윤전선 매트릭 퍼텐셜을 추정하는데 사용할 수 있을 것이다.
분포형 수문모형은 유역을 격자단위로 세분화하여 매개변수를 부여하고, 증발산, 침투, 지표면유출, 중간유출, 지하수유출, 하도흐름 등 여러 가지 수문요소를 해석하는 종합적인 수문모형이다. 지표면에 내린 강우의 증발 및 침투, 유출은 토양수분의 함량에 크게 의존하게 된다. 따라서 토양수분에 대한 적절한 모의가 분포형 수문모형의 정확도를 좌우하는 핵심이라 할 수 있다. 토양수분은 식물의 생장 및 가용수자원 산정 등에 있어서 중요한 요소로서 토양층 상부의 수 미터 내에 존재하는 수분의 양을 일컫는다. 토양수분의 공간적 시간적 특성들은 증발, 침투, 지하수 재충전, 토양침식, 식생분포 등을 지배하는 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 강우로 인한 지면과 지표하에서의 순간적인 포화공간의 형성 및 유출의 생성을 포함하는 과정과 증발산 등은 모두 비포화대(vadose zone) 혹은 토양층에서의 토양수분의 함량에 크게 의존하게 된다(이가영 등, 2005) 본 연구에서는 토양수분에 대한 정밀측정 자료가 있는 설마천 유역 범륜사 사면에 대하여 분포형 수문모형의 토양수분 해석 능력을 평가하고자 하였다. 토양수분 모의에 사용된 격자기반의 분포형 수문모형은 미공병단에서 개발한 GSSHA(USACE, 2006) 모형이다. 모형의 입력자료는 정밀토양도와 현장측정에 의한 토양매개변수를 반영하여 구축하였고, 강우 및 기상자료는 2003년 1월 1일 ${\sim}$ 2004년 12월 31일의 1시간 자료를 이용하였다. 모의기간 중 2003년은 초기 토양수분값 등 초기조건의 영향을 줄이기 위한 웜업 (Warm-up)기간으로 설정하였고, 2004년의 모의결과를 토양수분 관측값과 비교하였다.업지역, 상업지역 등과 같이 지형적 특성에 따른 유량측정망을 구축하는 것이다.의 의사결정 지원 도구가 될 것이다. 따라서, 본 연구에서는 도시유역의 물순환 해석을 위한 일련의 과정, 즉 자료의 조사 및 취득에서부터 물순환 해석 모형을 이용한 정량적 현황파악, 물순환 개선 기법 및 평가를 수행함에 있어 주요 착안점 및 실무에서의 기술적 가이드를 제공하고자 하였으며, 보다 세밀한 도시유역의 물순환 해석을 위하여 우리나라와 일본에서 적용이 활발한 물리적 기반의 분포형 모형(WEP, SHER, SWMM)의 적용사례를 통하여 국내 도시하천의 물순환 해석에 활용함에 있어서의 실질적인 적용절차 등을 제시하고자 하였다. 한다.호강유역의 급격한 수질개선을 알 수 있다.世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와 동년대에 동일한 목적으로 찬술되었음을 알 수 있다. $\ulcorner$경상도실록지리지$\lrcorner$(慶尙道實錄地理志)에는 $\ulcorner$세종실록$\lrcorner$(世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와의 비교를 해보면 상 중 하품의 통합 9개소가 삭제되어 있고, $\ulcorner$동국여지승람$\lrcorner$(東國與地勝覽) 에서는 자기소와 도기소의 위치가 완전히 삭제되어 있다. 이러한 현상은 첫째, 15세기 중엽 경제적 태평과 함께 백자의 수요 생산이 증가하자 군신의 변별(辨別)과 사치를 이유로 강력하게 규제하여 백자의 확대와 발전에
가뭄은 홍수와는 달리 장기적이고 지속적인 피해를 유발하고, 지역의 경제에 타격을 주며, 생태계 및 환경을 파괴하는 자연재해로서 인간에게 오랫동안 고통을 준다. 이와 같은 가뭄에 대비하고 가뭄을 관리하기 위해 가뭄의 정도를 정량화하고자 하는 연구가 꾸준히 이루어져 왔다. 그 결과 다양한 가뭄지수들이 개발되었으며 이들을 이용해 가뭄감시를 수행하고 있다. 그중 Palmer의 가뭄심도(PDSI)가 가뭄감시와 관리를 위하여 가장 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 물순환의 고려없이 기후적인 조건만을 이용하는 단점과 한계성이 여러 학자들에 의해 지적되어 오고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 토양, 토지이용, 기후자료를 입력자료로 하는 분포형 장기유출모형인 SWAT모형을 이용하였다. 즉, SWAT 모형을 이용해 토양수(soil water, SW)를 구정하고, 이로부터 계산된 토양수분결핍을 근거로 토양수분지수(soil moisture index, SMI)를 산정하였다. 본 연구에서 제안한 토양수분결핍에 기초한 토양수분지수는 가뭄감시와 관리에 그 적용성 및 활용이 가능하리라 판단된다.
본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 센서 기반 이미지자료와 딥러닝기법을 이용하여 고해상도 토양수분을 산정하였다. 입력자료는 지표특성(모래함량, 점토함량, 경사도), 인공위성 기반의 강우와 LANDSAT 기반의 이미지자료(NDVI, LST, 공간분포 토양수분)를 사용하였다. 강우자료의 경우 GPM(Global Precipitation Measurement) 일강우 자료를 사용하였으며, 관측일 기준으로 5일전까지의 강우자료와 5일평균강우를 구분하여 사용하였다. LANDSAT 기반의 토양수분 이미지자료와 지점관측 토양수분을 이용하여 검·보정 이후 딥러닝 모형의 입력자료로 사용하였다. 입력자료는 30m × 30m 해상도로 Resample 하여 딥러닝 모형의 학습을 진행하였으며, 학습에 사용된 모형을 이용하여 Sentinel-1 기반의 고해상도(10m × 10m) 토양수분이미지를 산정하였다. 검증지점은 거창군 거창읍, 계룡시 두마면, 장수군 장수읍 및 무주군 무주읍 토양수분 관측지점을 선정하였다. 거창군 거창읍의 산정결과, LANDSAT 기반의 토양수분 이미지와 DNN 기반의 토양수분 이미지가 매우 유사하게 나타났으며, 모의값(DNN 기반 토양수분)이 실측값(LANDSAT 기반의 토양수분)을 잘 반영한 것(R: 0.875 ; RMSE: 0.013)으로 나타났다. 또한 학습모형을 토지피복이 유사한 지역에 적용하여 토양수분을 산정한 결과 검증지점 계룡시(R: 0.897 ; RMSE: 0.014), 장수군(R: 0.770 ; RMSE: 0.024) 및 무주군(R: 0.909 ; RMSE: 0.012)의 모의값이 실측값과 매우 유사한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 Seninel-1 SAR센서 이미지자료와 딥러닝기법을 연계한 고해상도 토양수분자료가 농업, 수문, 환경 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 다중회귀분석모형(MLRM)과 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상 관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 68개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중회귀분석 모형은 각각의 입력자료를 독립인자로서 조합하여 12개의 시나리오를 만들었다. 시공간적 경향을 고려하기 위하여 계절별, 토양 토성(soil texture)를 구분하여 회귀분석을 실시하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.80 (철원), 0.90 (춘천), 0.80 (수원), 0.63 (서산), 0.77 (청주), 0.82 (전주), 0.52 (순천), 0.63 (진주), 0.99 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 토양수분을 예측하기 위한 인자 중 가장 민간함 LST를 보정하지 않는 토양수분 예측 방법은 상당한 오차를 포함하게 되어 실측 토양수분 결과와 크게 차이가 나타남을 보여주었다.
토양수분은 물순환계통을 이해하기 위한 필수적인 수문학적 변수이나 설치비용과 인력부족으로 실측자료가 매우 부족한 실정이다. 많은 수문모형의 개발로 토양수분 또한 결과물로써 많이 이용되지만, 그 결과의 신뢰성을 판단하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 활용성이 높다고 판단되는 수문모형인 SWAT 모형을 통해 산림지역의 토양수분을 모의하고 MODIS NDVI와의 상관성을 분석하여, 모의된 토양수분의 신뢰성 판단을 위한 MODIS NDVI의 활용성을 파악하고자 하였다. 대상유역은 산림이 전체유역의 약 82%를 차지하고 있는 충주댐 유역으로 하였으며 NDVI 자료는 시간해상도 16일, 공간해상도 250m 인 MODIS 영상의 Product를 이용하였다. 보다 신뢰성 있는 자료를 얻기 위해 유역의 특성이 다른 두 지점을 선정하여 다지점 검보정을 수행하였으며, 2003년부터 2006년까지의 유출 자료를 이용하여 모형을 보정하고, 2000, 2001 그리고 2002년에 대하여 검증하였다. 검보정 결과 모형 효율성 계수는 상류와 하류에 대하여 각각 0.91, 0.87, 결정계수는 각각 0.90, 0.80으로 분석되었다. 본 연구에서는 NDVI 특성에 따라 봄 기간과 가을기간으로 나누어 분석을 수행하였으며, NDVI와 토양수분의 상관관계는 NDVI가 증가하는 봄 기간에 토양수분은 감소하며 역 관계로 나타났고 NDVI가 감소하는 가을 기간에 토양수분은 증가하는 순 관계를 보였다.
본 연구는 앙상블 칼만필터(Ensemble Kalman Filter)를 통해 인공위성 기반 토양수분 자료를 수문모형에 동화하여 단위 격자에 대한 수문인자를 산출하고자 한다. 수문모형은 Variable Infiltration Capacity(VIC) model을 대상으로 수행하였으며, 시범 유역으로는 소양강댐 유역을 선정하였다. 입력자료는 2007년 이후 8년간 자료를 수집하였으며, 2007-2010년 관측 유량 자료를 사용하여 모형을 보정하고, 2011-2014년 자료를 통하여 검증하였다. Isolated-Speciation Particle Swarm Optimization(ISPSO) 기법을 통하여 매개변수를 추정하였고, 보정기간 뿐 아니라 검증 기간에 대해서도 높은 모형효율성계수를 얻을 수 있었다. VIC 모형 자료 동화 대상 자료로는 AMSR2 위성 토양 수분 자료, 지상관측 토양수분 보간자료 및 조건부합성방법을 통한 위성/지점 융합 토양수분을 선정하였다. 위성 토양 수분 자료는 값을 과대 추정하는 경향이 있었으며, 지상관측 보간 자료는 유량이 큰 사상에 대한 첨두 유량을 과소 추정하는 경향을 보였다. 인공위성자료와 지상 자료를 합성한 조건부합성기법 토양수분자료는 더 정확한 추정이 가능하여 모의의 정확도가 향상되었다. 본 연구를 통해서 미계측 유역에 대해 격자별 수문기상인자 정보를 제공할 수 있으며, 데이터베이스를 구축하여 다양한 수문분석에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 다중분위회귀분석모형(Multiple Quantile Regression Model, MQRM)과 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중분위회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 71개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중분위회귀분석 모형은 LST 인자를 중심으로 각각의 분위(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95)에 해당되는 값의 회귀식을 NDVI, 강수 입력자료를 독립인자로서 조합하여 계절 및 토성에 따른 총 80개의 회귀식을 산정하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.70 (철원), 0.90 (춘천), 0.85 (수원), 0.65 (서산), 0.78 (청주), 0.82 (전주), 0.62 (순천), 0.63 (진주), 0.78 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 다중분위회귀 모형의 성능을 검증하기 위해 기존의 다중선형회귀모형의 결과와 비교하여 크게 개선됨을 나타냈다.
본 연구의 목적은 준분포형 강우-유출모형인 SWAT 모형을 충주댐 상류유역에 대해 구축하고 유출모의 결과를 토대로 토양수분에 대한 시공간적 변동성을 분석하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 정밀토양도를 이용하여 충주댐 유역에 대한 토양층 깊이를 파악하였다. 또한 모형 검 보정을 위해 SWAT 모형을 $1986{\sim}2005$년에 대해 적용하여 모의결과의 정확도를 분석하였다. 모의 토양수분을 분석한 결과 유역의 토양수분은 $40{\sim}160mm$ 사이에서 거동하고, 3월에 가장 많고 6월에 가장 적은 것으로 나타났다. 또한 하류 소유역보다 상류소유역에서 토양수분이 많이 분포하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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