• 제목/요약/키워드: 토양수분정보

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위성영상과 퍼지-신경회로망 모형을 이용한 토양수분 분석 (An Analysis of Soil Moisture Using Satellite Image and Neuro-Fuzzy Model)

  • 유명수;최창원;이재응
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.154-154
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    • 2012
  • 지표에서의 토양수분은 작은 구성비를 가짐에도 불구하고 여러 수문 현상을 연계하는 매우 중요한 인자로써 최근 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 토양수분은 침투나 침루를 통하여 강우와 지하수를 연결하는 기능을 함과 동시에 강우사상에 따른 유출특성에 직접적인 영향을 미치며 증발산을 통하여 에너지 순환을 연결하는 중요한 기능을 한다. 토양수분을 측정하는 방법에는 세타 탐침(Theta Probe), 장력계, TDR(Time Domain Reflectrometry) 등이 이용되고 있으며, 광역 토양수분자료의 보다 정확한 공간 변동성의 관측을 위하여 항공원격탐사와 인공위성 원격탐사기술이 개발되어 적용되고 있다. 인공위성 영상은 자료의 분석이 간편하며, 공간자료이므로 공간 변화를 분석하는 데 있어 매우 편리하다. 그 중 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상은 저해상도 영상으로 극궤도 위성인 Terra와 Aqua 위성에 장착되어 있으며, NASA에서 필요한 정보를 받아 사용할 수 있다. 본 연구에서는 유역의 물리적 지형자료와 같은 방대한 양의 자료 수집 없이도, 모형이 구축되면 인공위성자료와 강우자료만으로도 신뢰성 높은 결과를 단시간 내에 효율적으로 산정할 수 있는 자료 지향형 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하였다. 사용된 퍼지변수로는 시험유역의 토양수분 관측자료와 강수량 및 인공위성 자료인 MODIS NDVI(Normalize Difference Vegetation Index), MODIS LST(Land-Surface Temperature) 영상을 이용하였다. MODIS NDVI는 시간 해상도 8일, 공간해상도 250 인 Level 3 영상이며, MODIS LST는 시간 해상도 1일, 공간해상도 1 km인 Level 3 영상을 사용하였다. 위성자료를 사용하기 위해 Korea TM 좌표체계로 변환한 뒤, 토양수분 관측지점이 속한 각 셀의 속성값을 추출하였다. 위성자료와 수집된 자료 및 토양수분자료와의 관계를 분석하기 위하여 입력자료를 다양한 방법으로 구성하여 입력 변수를 생성하였다. 생성된 입력 변수와 ANFIS 모형을 연계하여 각각의 토양수분 산정모형을 구축하고 대상지점에 대한 토양수분을 산정 및 비교 분석하였다.

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위성관측 토양수분과 지상관측망 자료의 상관성 분석 (Correlation Analysis Between Soil Moisture Retrieved from Satellite Images and Ground Network Measurements)

  • 김광섭;김종필
    • 한국지리정보학회지
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    • 제14권2호
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    • pp.69-81
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    • 2011
  • 원격탐사자료로부터 추정된 토양수분자료의 우리나라 지역에 대한 적용성을 평가하기 위하여 NASA와 VUA-NASA의 AMSR-E 토양수분자료를 수집하여, 2008년 5월 16일부터 8월 19일까지 용담댐 유역내 6개 지상관측지점의 토양수분자료와 비교분석을 수행하였다. 시계열 분석결과, 지상관측 토양수분자료의 평균은 약 $0.218m^3/m^3$, NASA 자료의 평균은 약 $0.119m^3/m^3$, VUA-NASA 자료의 평균은 약 $0.402m^3/m^3$으로 나타나, NASA의 토양수분자료는 용담댐 유역에 있어서 과소 추정되었으며, VUA-NASA 자료는 과대 추정되었다는 것을 알 수 있었다. 지상관측자료와의 상관성 분석결과, NASA 알고리듬을 이용한 토양수분자료보다 VUA-NASA의 토양수분자료가 지상관측자료와 더 높은 상관성을 보여주었다. 그러나 C-band 원격탐사 토양수분자료가 가지는 한계가 존재함을 알 수 있으며, 원격탐사 토양수분자료의 활용성을 높이기 위하여 다양한 토지피복, 식생 등에 대한 지상관측 토양수분을 활용한 편의보정 등 후처리가 필요한 실정이다.

K-water 댐 유역 증발산량 및 토양수분량 관측 현황 (Current status of site observations for evapotranspiration and soil moisture content in the K-water dam watershed)

  • 조영현;강태호;이영호
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.67-67
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    • 2022
  • 국가 물관리 측면에서 증발산량과 토양수분량은 자연계 손실로서 국내 수자원 총량의 약43%(563억 m3/년)를 차지하며, 수자원의 계획과 개발, 물순환 과정 규명 및 다양한 수재해 분석 등을 위한 수문 요소이다. 정부는 2005년 「수문조사 선진화 5개년 계획」과 2008년 「제1차 수문조사기본계획(2010~2019년)」을 통해 2019년까지 증발산량과 토양수분량 관측소 확대(각각 25개 지점) 기반을 마련하였고 「수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률」에 따라 매년 공인 수문 자료로 증발산량과 토양수분량을 측정하고 있다. 증발산량과 토양수분량은 댐 유역의 정밀한 물순환 해석에도 매우 중요한 정보로서 현재 K-water에서의 관측은 일부 시험유역(용담댐 유역)의 flux tower에 의한 에디공분산법(Eddy Covariance Method) 및 토양수분 센서(TDR, Time Domain Reflectometery)에 의한 지점 자료의 생산만 각각 이루어지고 있다. 본 연구에서는 K-water 댐 유역의 증발산량 및 토양수분량 관측 현황과 그간 관측된 자료의 특성을 각종 경향성 분석 등과 함께 소개하고자 한다, 증발산량의 경우는 2개소의 flux tower를운영(덕유산 지점 2011년 이후, 용담 지점 2017년 이후)하고 있으며, 토양수분량은 총 7개소(계북, 천천, 상전, 안천, 부귀, 주천 지점 2013년 이후, 장계 지점 2017년 이후)에 TDR센서를 설치, 계측 운영 중이다. 이렇게 관측된 자료는 매년 홍수통제소 주관 관련 전문가 공인심사를 통해 일자료 기준으로 한국수문조사연보에 수록되고 있으며, K-water에서도 연보를 통해 공개된 자료를 기준으로 공공데이터포털(data.go.kr) 등과 연계하여 온라인 자료 서비스 중이다. 한편, 최근 2020년 「제2차 수문조사 기본계획(2020~2029년)」에서는 수자원 위성 개발연구와 연계하여 위성을 활용한 증발산량과 토양수분량 산정 연구의 필요성이 강조되고 있다. 하지만 본 연구에서 살펴본 지점 자료만으로는 댐 유역을 포함한 광역단위의 시계열 공간정보를 생산하기 한계가 있으며, 댐 유역과 국내 전 지역의 공간 시계열 증발산량 및 토양수분량 자료 산정과 활용 방안에 대해 정립하고, 나아가 위성영상을 활용한 댐 유역 증발산량·토양수분량 관측 가이드라인 마련 등을 위해서는 국가적으로 많은 재원의 투입과 노력이 필요한 상황이다.

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WEP 모형을 이용한 경안천 토양수분 모의 (Simulation of Soil Moisture in Gyeongan-cheon Watershed Using WEP Model)

  • 노성진;김현준;김철겸;장철희
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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    • pp.720-725
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    • 2006
  • 토양수분은 식물의 생장 및 가용수자원 산정 등에 있어서 중요한 요소로서 토양층 상부의 수 m내에 존재하는 수분의 양을 일컫는다. 토양수분과 토양수분의 공간적 시간적 특징들은 증발, 침투, 지하수 재충전, 토양침식, 식생 분포 등을 지배하는 중요한 요소이다. 강우 등으로 인한 지면과 지표하에서의 순간적인 포화공간의 형성 및 유출의 생성 등을 포함하는 과정과 증발산 등은 모두 비포화대(vadose zone) 혹은 토양층에서의 토양수분의 함량에 크게 의존하게 된다(이가영 등(2005)). 분포형 수문모형은 유역을 격자단위로 세분화하여 매개변수를 부여하고, 증발산, 침투, 지표면유출, 중간유출, 지하수유출, 하도 흐름 등 여러 가지 수문요소를 해석하는 종합적인 수문모형이다. 지표면에 내린 강우가 증발, 침투, 유출될 지는 토양수분의 함량에 크게 의존하게 되며, 따라서 토양수분에 대한 적절한 모의가 분포형 수문모형의 정확도를 좌우하는 핵심이라 할 수 있다. 본 연구에서는 분포형 수문모형인 WEP 모형을 경안천 유역(유역면적: $575km^2$, 유로연장: 49.3㎞)에 적용하여 토양수분의 시공간분포를 모의하였다. 지점별 토양수분 모의결과, 토양 매개변수의 최대, 최소값 내에서 적절히 모의됨을 확인하였으나, 관측값이 없어 실질적으로 타당한지 여부는 검증하지 못하였다. 토양수분비율, 연간 증발산량, 지표면 유출량 공간분포를 비교한 결과, 토양수분비율이 연간 증발산량 모의에 직접적인 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 일부격자에서는 토양수분이 지나치게 높게 모의되었는데, 지하수위와 관련있는 것으로 보이며, 구축된 자료가 부족한 지하대수층에 대한 정보부족이 토양수분 계산에도 영향을 준 것으로 보인다. 본 연구는 WEP 모형의 토양수분 해석능력에 대한 시험적용에 그 의의가 있으며, 향후 토양 및 지표하 매개변수 정보가 충분히 갖추어지고, 토양수분 관측결과 있는 대상유역에 대한 적용이 요구된다.-Moment 방법에 의해 추정된 매개변수를 사용한 Power 분포를 적용하였으며 이들 분포의 적합도를 PPCC Test를 사용하여 평가해봄으로써 낙동강 유역에서의 저수시의 유출량 추정에 대한 Power 분포의 적용성을 판단해 보았다. 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소기술을 확보할 수 있을 것이다.역의 물순환 과정을 보다 명확히 규명하고자 노력하였다.으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은 투자자가 설정한 투자기간보다 더욱 긴 분석기간의 주식가격정보에 의하여 최대한 발휘될 수 있음을 확인하였다.(M1), 무역적자의

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예측 강우 기반의 토층별 토양수분 함량에 따른 토석류 발생 예측 분석 (Analysis of the debris flow occurrence according to soil moisture conetnt in eaach soil layer based on predicted rainfall)

  • 김남균;이세온;김만일
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.278-278
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    • 2022
  • 2020년 집중호우로 인하여 우리나라 전국에 걸쳐 약 2,000여 곳의 산사태, 토석류가 발생하였고 약 1,217ha의 피해 면적이 발생하였다. 피해지역의 특히 생활권 중심의 사면과 계류의 관리 필요성이 높아지고 있다. 산림청 산사태정보시스템에서는 토양함수지수가 80% 도달 시 주의보, 100% 도달 시 경보를 발령하는 대국민 서비스를 제공하고 있다. 본 연구에서는 토층의 깊이에 따른 함수비 분포에 따라 토석류의 발생 가능성에 대한 분석을 수행하고자 하였으며, 토양함수는 기상 수치모델에 의한 예측 강우 자료를 활용하였다. 예측 강우 모델은 토석류가 주로 발생하는 여름철 집중호우 시기인 남서풍을 고려하여 도메인을 구성하였고 산림의 증발산 및 토양수분 모의 정확도 향상을 위해 임상도와 토지피복도를 사용하여 보정하였다. 토층내 토양수분의 함량은 토질에 따라 그 특성이 다르기 때문에 토질과 관련한 주제를 이용하여 토양정보를 활용하였다. 내부마찰각, 점착력, 단위중량, 밀도, 지질도, 지형경사, 표고, 유효토심에 대한 정보를 구축하여, 예측강우에 따라 토층의 수분 함량을 추정하여 붕괴 발생 가능성을 분석하였다. 2006년 평창지역에서 발생한 토석류에 대하여 수행하였으며 토층의 심도는 0.5~1m 범위의 분포에 대하여 체적함수에 따른 실제 토석류 발생에 대한 검증을 수행하였다.

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Tensorflow와 Terra MODIS, GPM 위성 자료를 활용한 우리나라 토양수분 산정 연구 (Estimation of South Korea Spatial Soil Moisture using TensorFlow with Terra MODIS and GPM Satellite Data)

  • 장원진;이용관;김성준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.140-140
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    • 2019
  • 본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.

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WRF 기상자료의 밭 토양 물수지 모형 적용 및 효과 분석 (Evaluation for the application of WRF meteorological data on grid-based soil moisture model in upland)

  • 홍민기;이성학;최진용;이승재
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.213-213
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    • 2015
  • 밭에서의 점적 관개를 이용한 노지 재배의 경우 적정 관개 계획 수립을 위해서는 작물 및 토양의 수분 정보에 대한 정확한 파악이 필요하다. 본 연구에서는 밭 토양을 GIS(Geographic Information System)를 통해 격자 형태로 분할하여 작물의 증발산량 및 토양의 수분함량을 모의할 수 있는 격자 기반 토양 물수지 모형을 개발하였다. 본 모형을 통해 작물의 소비수량 및 필요 수량을 파악함으로써 작부기간 중 필요한 관개수량을 제시하는 것이 가능하다. 고도화 기상자료로는 국가농림기상센터에서 운영 중인 고해상도 WRF(Weather Research and Forecasting) 모형에서 생산된 격자 형태의 복사, 온도, 바람, 강수 자료를 사용하였고 고도화 기상자료의 격자 해상도 별로 모의되는 작물 및 토양의 수분 정보 간 비교 및 분석을 실시하였다. 토양 물수지 모형에 입력되는 격자형태의 자료로는 기상, 토성 및 토지이용 자료가 있으며 기상자료의 경우 가로 및 세로의 크기가 각 270, 810, 2430m로 동일한 3가지 경우로 나누어 적용했으며 토성 및 토지이용 자료의 경우 기상 격자의 최소 크기에 맞춰 가로 및 세로의 크기가 각 270m인 격자로 분할하였다. 이와 같은 과정에 의한 모의 결과 각 격자별 작물 증발산량, 토양수분함량 및 관개수량의 일 연별 시계열 자료를 얻을 수 있으며 동시간대 격자별 수문인자 값을 산정하고 위치에 따른 공간적 상호 상관성을 분석하였다. 결과적으로, 고도화 기상자료의 격자 크기에 따른 밭 토양 물수지 분석 결과를 통해 고도화 기상 격자의 규모별 밭 토양 물수지 분석 효용성을 파악하고자 하였다. 더불어, 시험 지역(Test Bed) 선정을 통해 토양수분 및 증발산량을 실측하고 본 모형의 모의 결과와 비교함으로써 검정하는 것을 향후 연구 계획으로 한다.

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GNSS 반사신호를 이용한 토양수분 산출 가능성 연구 (Feasibility Study on Soil Moisture Retrieval using GNSS Reflected Signal)

  • 신대윤
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.80-80
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    • 2016
  • GPS로 대표되는 위성항법시스템(GNSS : Global Navigation Satellite System)은 지구 주위를 돌면서 연속적으로 항법신호를 보내고 있다. 그 중 지구표면으로부터 반사되는 항법신호를 수신하고 해석함으로써 지구표면에 관한 정보를 취득할 수가 있다. GPS로 대표되는 항법신호는 L밴드를 사용하기 때문에 토양수분의 변화 등에 대한 반사강도의 감도가 비교적 높다고 알려져 있으며, 토양수분 측정 등에 사용할 수 있다. 뿐만 아니라 경량화, 소형화하기 쉬운 점, 능동적 마이크로웨이브 리모트센싱시스템(Active Microwave Remote Sensing System)과 달리 스스로 신호를 발사하지 않기 때문에 관측의 스텔스성(Stealth)dl 뛰어난 점 등의 장점을 가지고 있다. 또한 향후 10년 이내에 준천정위성(QZSS), Galileo, COMPAS, IRNSS 등 많은 위성항법시스템이 본격 운용되어 GPS와 함께 120기 정도의 항법위성이 항법신호를 송신할 예정이므로 이용 가능성은 크게 늘어날 것으로 기대된다.한편, 항법위성을 이용한 바이스테이틱 리모트센싱은 반사파의 강도가 상당히 미약하기 때문에 정량적 계측모델의 구축은 미미한 상태이다. 즉, 지상 타워에서의 관측, 항공기에서의 관측, 소형 위성에서의 관측 등이 수행되고 있으나, 타워관측과 같이 지상의 거의 동일한 장소를 계속적으로 관측하는 경우를 제외한 기존의 연구에서는 토지의 피복상황이나 토양수분 등의 상관관계를 제시하는 수준으로써 정량적인 계측방법은 아직 확립되어 있지 않다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 GPS위성으로부터의 항법신호를 이용하여 지구표면에 관한 정보를 얻는 바이스테이틱 리모트센싱(Bi-static Remote Sensing) 기술을 바탕으로 육지면과 해면의 판별에 신호특성이 어떻게 유효한가를 실험적으로 밝혔다. 이러한 기술은 토양수분 측정 등 수자 원인자를 추출하는데 유용할 뿐만 아니라 수면의 고도 측정, 해상풍 산출 등에도 응용 가능하다.

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토양수분 위성자료의 공간상세화에 관한 연구 (A Study on Spatial Downscaling of Satellite-based Soil Moisture Data)

  • 신대윤;이양원;박문성
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.414-414
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    • 2017
  • 토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.

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K-DRUM 모형을 이용한 용담댐 유역의 토양수분 변화 모의 (Simulation of soil moisture on Youngdam Dam basin using K-DRUM)

  • 허영택;임광섭;박진혁;박구영
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.281-281
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    • 2016
  • 기후변화로 인한 기상학적 자연재해로부터 대비하고 안정적인 용수공급을 위해 유역의 다양한 수문 요소들에 대한 분석 필요성이 증가하고 있다. 계절적 강수량의 편차가 큰 우리나라는 유역 통합 물관리가 중요하며, 효율적 수자원 관리와 물안보 확보를 위해 유역내 물순환을 이해하는 것이 중요하다. 유역의 유출을 결정하는 요소들에는 강우, 증발산량, 토양 수분 및 지하수 등이 있으며, 시간적으로는 홍수와 같이 단기에 발생하는 유출과 장기적으로 발생하는 유출이 있다. 장기 유출은 단기 유출에 비해 토양내 수분량이 무시할 수 없을 정도로 영향을 미치게 되므로, 1년 이상의 장기 유출 해석을 위해서는 강우가 발생하지 않는 기간 동안의 토양 수분량 변화와 증발산 영향을 고려할 필요가 있다. K-water에서 자체 개발된 분포형 장단기유출 모델인 K-DRUM은 유역을 격자(grid)단위로 구분하고 각 셀들에 대한 매개변수는 흐름방향도, 표고분포도, 토지이용도, 토지피복도 등을 GIS처리하여 일괄 입력할 수 있도록 함으로써 매개변수 산정과정에서 문제가 되는 경험적인 요인을 제거하였다. 흐름의 구분은 얕은면 흐름, 지표하 흐름, 지하수 흐름으로 구분하여 운동파법과 선형저류법을 적용하였다. 또한 초기 토양함수 자동보정기법으로 실제의 기저유출량을 재현하여 전체적인 유출모의 정확도를 높였으며, FAO-56 Penman-Monteith법을 적용한 증발산량 산정모듈과 Sugawara et al.(1984)이 제안한 개념적 융설 및 적설모듈을 추가하였다. K-DRUM모형을 이용한 유출분석은 용담댐 시험유역을 대상으로 2013년도 1년간의 유출모의를 수행하였다. 입력자료는 용담댐 유역의 지형, 토양 및 토지특성 정보와 시단위 강우 및 기상정보(온도, 바람, 일사 등)를 활용하였다. 분석 결과, 총 관측유출량은 7,151 ㎥/s이고 총 계산유출량 $8,257m^3/s$이며, 관측유출량 대비 계산유출량은 약 115% 정도로 나타났다. 연간 총 강우량은 1303.5 mm로 유역면적 약 $930km^2$을 적용하여 유역 총 강우량을 산정하면 $14,030m^3/s$로서 관측유출량은 유역 총 강우량 대비 51%이고 계산유출량은 59% 정도로 나타났다. 즉 유역 유출율은 약 51% 수준으로 보통의 유역과 유사한 수준이다. 관측된 토양수분량과 K-DRUM 모형의 계산된 토양수분량을 비교하기 위하여 관측 토양수분량의 비율을 이용하여 비교하였다. 모의결과 토양수분은 강우에 의해 변화하며, 관측결과와 유사한 형태로 나타남을 알 수 있었다.

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