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.
토양수분은 생태수문학에서 식생과의 상호작용의 중요한 인자이자, 대기와의 상호작용으로 인한 총체적인 물 순환에 밀접한 관련이 있다. 수문학적으로는 증발, 침투, 지하수 함량, 토양 침식, 식생 분포 등을 지배하는 중요한 요소이고, 특히 시 공간적 분포특성은 강수 사상 후 토양으로의 침투 및 토양수분의 재분포, 증발산과 불포화대에서의 오염물의 이송을 예측하는데 매우 중요하다. 또한, '07년 하천법 개정으로 증발산량 및 토양수분량이 신규 수문조사 항목으로 추가되어, 토양수분 측정에 대한 필요성이 높아졌다. 따라서, 2008년 5월, K-water연구원에서는 현재 시험유역으로 운영하고 있는 용담시험유역에 토양수분관측망(6개 관측소)을 구축하였다. 토양수분계는 토양수분을 결정하는 가장 중요한 인자인 강우자료의 획득이 이루어지는 지점에 설치하여 정확도와 신뢰도를 높일 수 있도록 용담시험 유역 내 6개 우량관측소에 설치하였다. 하지만 장비의 노후화에 따른 자료 취득의 어려움으로 인하여 2013년 4월, 토양수분계를 전면 교체하였다. 토양수분계는 기존의 FDR 방식에서 EC 농도에 대한 영향이 가장 적고, 플럭스 타워에 위치한 토양수분계 센서와 동일한 TDR 방식의 센서로 장비를 전면 교체하였다. 센서 설치 장소 변경에 따른 TDR 센서의 검증과 그리고 흙의 종류, 입도, 다짐도, 온도 등에 의한 오차가 발생 여부를 판단하기 위하여 이에 대한 보정을 실시하였다. 원지반 시료채취를 통하여 토양수분량을 측정하였고, TDR 센서에 의해 측정된 토양수분량과 채취된 시료에서 측정된 토양수분량의 결과를 비교하였고, 각 지점별 토양구성비와 전기전도도 조건을 고려하여 각 토층별 계수적용을 달리하여 센서 보정을 실시하였다. 그 결과 기존 센서 제조사에서 제안한 방정식을 그대로 사용하는 것 보다는 센서 검증을 통하여 얻은 계수보정에 의한 토양수분 변환식을 사용하는 것이 정확한 현장 자료를 확보할 수 있고, 신뢰도 높은 자료를 얻을 수 있다고 판단된다.
가뭄은 농업, 환경 및 사회경제적인 조건에 영향을 미치는 주요 자연 재해로 우리나라는 2015년부터 지속적인 가뭄 상황을 겪고 있다. 지속된 가뭄으로 인해 토양의 수분함량이 변화하여 농작물의 생장 활동 등에 영향을 미쳐 수확량이 낮아질 수 있다. 토양수분은 경사나 토질 등 지형학적인 특성에 따라 민감하게 반응하는 수문인자로, 특성을 광역적으로 정확하게 판단하기 어렵기 때문에 고해상도 원격탐사 자료를 활용하여 토양수분의 거동을 파악하는 연구들이 진행되고 있다. 특히, Synthetic Aperture Radar (SAR) 관측은 작물과 기본적인 토양의 유전체 및 기하학적 특성에 민감하게 반응하기 때문에, 토양수분 및 농업적 가뭄 분석 연구에 활용되고 있다. 본 연구는 2025년 발사될 예정인 C-band SAR 수자원 위성 산출물인 토양수분을 적용한 농업적 가뭄지수산정 알고리즘 기법 개발 연구를 위하여, 수자원 위성과 제원이 비슷한 Sentinel-1 자료를 통해 산정된 토양수분을 활용하여 농업적 가뭄지수인 Soil Moisture Drought Index (SMDI)를 산정하고자 한다. 산정된 SMDI의 검증을 위해 지점 관측된 토양수분 자료와 비교하여 Receiver Operating Characteristic (ROC) 분석 및 error matrix 기법 등을 활용하여 산정된 농업적 가뭄지수의 지역적 적용성을 파악하고자 한다. SAR 자료 기반의 농업적 가뭄지수 산정 알고리즘을 개발함으로써, 향후 제공될 수자원 위성의 자료를 활용한 가뭄 분석 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
사면스케일에서 토양수분의 시공간적 분포를 이해하기 위해서는 사면의 단면선(Transect line)에 따른 토양수분 분포 및 변동에 대해 기본적인 해석과 이해가 선행되어야 한다. 이에 단면선에 따라 설계된 여러 토양수분 측정지점으로부터 토양수분 자료에 대해 토양수분 특성인자를 고려하여 토양수분의 특성변동에 대해 이해하고자 하였다. 또한 사면의 위치 및 지형 그리고 토성의 공간적 분포의 토양수분 특성에 대한 영향도 분석하였다. 연구 사면에서 깊은 토양 층에서 평균적 토양수분의 공간적 분포는 지표 층에서의 공간적 분포 경향과는 많이 달랐으며, 사면의 지형 및 위치 그리고 토성의 공간적 분포는 토양수분의 시공간적 분포특징에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히 상부흐름의 기여가 상당한 측정지점에서는 토양수분 변동의 안정화가 진행이 되는 것으로 나타나, 수문학적 경계(hydrologic Threshold)에 대한 추가 연구가 진행되어야 할 것으로 보인다. 또한 토양수분의 불균질한 공간적 경향은 우선적 흐름의 영향과 관련이 있다고 보여진다.
수문 순환과 물 수지에 관한 연구는 강수량, 지표유출량, 지하수, 토양수분 및 증발산량 등에 대한 관측이 이루어질 때 실제로 규명될 수 있다. 특히 국내 지형의 대부분을 차지하고 있는 산림 사면에서 토양수분량 측정은 물순환을 이해하는데 중요한 것으로 판단된다. 본 연구는 국토교통부의 기초수문자료 구축사업의 일환으로 수행되고 있으며, 수문자료의 다양화 목적을 가지고 TDR(Time Domain Reflectometry, TDR) 장비를 이용하여 2시간 간격으로 2015년 3월부터 12월까지 측정을 수행하였다. 관측지점은 경기도 파주시 적성면 설마리의 설마천 유역 내에 위치한 감악산내 범륜사 주변 사면과, 충청북도 음성군의 청미천 유역내의 수레의산 산지 사면에서 수행하였다. 관측소에서 측정된 토양수분량 자료는 토양수분량의 시공간적 분포 특성을 파악하기 위해 토양수분량의 통계분석(평균, 표준편차, 변동계수)를 수행하였다. 설마천유역의 설마천 관측소에서는 2015년 강수량이 적어 2014년의 토양수분량 평균값보다 낮게 측정되었다(평균 12.96%, 표준편차 2.2%). 청미천유역의 청미천 관측소에서도 설마천관측소와 마찬가지로 과거보다 적은 강수량이 발생하였지만, 설마천 관측소와는 다르게 안정적인 토양수분 평균값을 유지하는 것은 설마천 관측소 보다 토양층이 발달하고 토성의 점토 함량이 상대적으로 높기 때문으로 보인다. 청미천 관측소의 토양수분량은 평균 24.3%, 표준 편차 1.7%로 나타났다.
토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.
유기물 함량이 많은 난지권 제주도의 화산회 토양에서의 수분함량과 토양수분 장력과의 관계를 파악하는 것이 밭작물이 주로 재배되는 제주도 특성상 계획적인 관개관리를 통해 효율적인 물 관리를 가능하게 할 것이므로 이를 위해 본 연구는 토양수분 장력을 실측하지 않고 추정할 수 있도록 유기물 함량이 다른 토색별 토양수분특성곡선을 작성하고자 하였다. 유기물 함량에 차이가 많이 나는 세 가지 색의 토양을 이용해 토양수분 장력별로 토양수분 함량을 측정한 후 scaling 기법을 이용해 토양수분 특성곡선 추정모형을 작성했다. 암갈색, 농암갈색, 흑색으로 구분이 가능한 화산회 토양을 토색별로 살펴보면, 토성이 동일하더라도 유기물함량이 높은 화산회 토양일수록 토색이 진한 경향을 보여 토색에 미치는 유기물 함량의 영향을 판단할 수 있었다. 토색별 토양수분 특성곡선은 흑색토, 농암갈색토, 암갈색토의 순으로 수분 보유능의 차이를 보였으며, 이들도 scaling 기법을 통해 토양수분장력을 dimensionless water content의 멱함수 형태로 단일화 시킬 수 있었다. 또한, scale 변환 수분함량을 이용해 주로 토양수분 특성을 해석하는데 많이 이용되고 있는 van Genuchten 모형에 적용할 수 있는 매개변수들을 토양시료 전체에 대해, 그리고 각각의 토색별로 작성하였다. 이들 함수는 로지스틱(logistic) 형태를 보였다. 결과적으로 토양수분 곡선특성 추정모형은 수리특성의 기본이 되어 농경지에서의 물의 이동특성을 해석하는 밑바탕이 될 것이며, van Genuchten 변수들은 유기물 함량이 높은 지역에서 SWAT 등의 다양한 수문모형들에 적용이 가능할 것이다.
토양수분은 지표면과 지하 영역 사이에 존재하는 수분 및 열에너지의 분배를 제어하거나, 토양 영양분, 식물 성장 및 미생물 활동과 같은 다양한 환경 과정에 영향을 미치는 핵심 구성요소이다. 토양수분은 생태수문학 및 생지화학적 역학, 저수지 관리, 가뭄 및 홍수의 경고, 토양 수분 변화에 따른 작물 수확량 등을 이해하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 따라서, 토양 수분의 정확한 측정은 필수적이며, 이러한 필요성에 따라 중력 측정법, 장력 측정법, 전기 저항법 및 시간-주파수 영역반사측정법 등의 다양한 측정 방법들이 다년간 개발되어 사용되었다. 다만, 앞선 방법들은 철저한 실험을 통해 높은 정확성을 확보하였지만, 토양 교란이 발생하는 단점이 존재하며 실험 현장 토양의 물리적, 생물학적, 그리고 화학적 특성의 보존은 매우 어려운 한계점을 가지고 있다. 따라서, 이러한 단점을 극복하기 위해, 본 연구에서는 레일리파를 이용한 비접촉식 비교란 토양수분 센서 개발을 목표로 한다. 모래, 실트, 점토와 같은 세 가지 특징적인 토양 유형에 따른 파동을 측정하고, 측정된 파동으로부터 토양 수분을 추정하기 위해 기존에 개발된 시간-주파수 방법을 활용하여 토양수분을 함께 측정하였다. 비접촉 파동신호를 토양수분으로 변환하기 위하여, fully convolutional network을 개발하였다. 개발한 모델의 결과 검증은 RMSE(Root Mean Square Error)를 활용하여 검증하였으며, 모래, 실트, 점토에서 각각 0.0131, 0.0021, 0.0034 m3 m-3으로 상대적으로 높은 정확성을 보였다. 즉, 본 연구에서 제시한 누출 레일리파를 사용한 비교란-비접촉 토양수분 측정 방법으로, 토양을 교란하지 않고 토양수분을 측정 할 수 있는 높은 가능성을 제시하였다.
불포화 토양내에서 가스상 오존의 이동특성에 대한 토양수분과 Light non-aqueous phase liquid (LNAPL)의 영향을 알아보기 토양칼럼실험을 실시하였다 토양수분은 토양입자에 수막을 형성하여 가스상 오존과 토양입자의 직접적인 접촉을 방해하여 오존의 이동을 증가시키는 역할을 하였다. 토양수분이 증가할수록 불포화 토양내의 기-액 접촉면적 감소와 오존의 평균선형유속증가로 인해 오존의 이동속도가 증가하였다. LNAPL로 사용된 디젤유의 경우도 토양 표면에 막(Film)을 형성하여 가스상 오존의 이동을 증가시키는 역할을 하였다. 하지만, 토양 수분과는 반대로 디젤유 농도가 증가할수록 오존의 이동속도는 감소하였다. 토양수분과 LNAPL성분이 동시에 존재할 경우에는 토양입자에 Non-wetting유체로 작용하는 LNAPL에 의해 오존의 이동이 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다
가로수는 「도로법」 제11조에 따른 도로(고속국도를 제외한다)와 보행자전용도로 및 자전거전용도로 등 대통령령으로 정하는 도로의 도로구역 안 또는 그 주변지역에 심는 수목을 말하며, 도시의 가로수는 기후조절효과 및 대기오염 정화효과 등을 가질 뿐 아니라 도심지 내에 녹색을 도입하고 도시경관을 구성하는 주요 요소이다. 전국 각 시도에서는 가로수 조성사업을 지속적으로 추진하고 있다. 하지만 몇몇 도시에서는 적절하지 않은 가로수 관리로 인해 가로수가 말라죽는 현상이 증가하고 있다. 이에 가로수 고사 현상을 감소시키기 위하여 토양수분과 토양온도를 측정하여 가로수 피해와 연관성을 조사할 필요성이 있다고 판단하였다. 본 연구는 춘천시에서 진행하였으며, 일반 가로수와 현재 가로수 고사로 문제가 되고 있는 3 모니터링 지점을 선정하고, 토양수분 센서를 5, 15, 40 cm 깊이에 설치하였다. 센서를 이용하여 토양수분과 지온, EC 모니터링을 실시하였다. 토양수분 모니터링 자료를 활용하여 토층별 토양수분 소비량 산정을 하고, 현장 토양시료를 채취하여 물리·화학적 특성을 분석하였다. 또한 가로수 증발산량 산정 및 토층별 토양수분 소비량과 소비패턴을 비교하였다. 본 연구 결과를 향후 RZWQM(Root Zone Water Quality Model) 모델의 기초자료 및 시나리오 구성에 활용될 수 있으며, 모니터링 및 모델링 결과를 활용하여 가로수 및 도시 표토 기능 위협 요인을 분석에 활용 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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