• 제목/요약/키워드: 토양 매개변수

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장기유출모형의 매개변수 지역화에 관한 연구 (A study on regionalization of long-term runoff model parameters)

  • 조복희;배덕효;김문주;김한준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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    • pp.1032-1036
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    • 2004
  • 수자원계획수립시 가장 큰 문제점 중의 하나는 관심대상유역의 관측자료가 없는 경우이다. 이와 같은 미계측유역의 경우 통상 단순히 인근관측소 자료를 면적비로 전이시켜 사용하거나, 인근 계측유역에서 유출모형의 매개변수를 추정하여 매개변수를 전이시키는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 계측유역에서 추정한 장기유출모형의 매개변수를 미계측유역으로 전이시킬 때 유역별 토양수분보유능을 이용하여 보다 객관적으로 매개변수를 전이하는 방법을 제시하였다. 방법으로는 정교한 토양수분모의가 가능한 PRMS 모형을 이용하여 자료의 정도가 높은 5개 댐지점에서 매개변수를 검${\cdot}$보정한 다음, 소양강댐과 충주댐유역을 미계측유역으로 가정하여 계측유역의 토양수분보유능과 가장 유사한 유역에 매개변수를 전이하여 결과를 분석하였다.

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국내 토양 특성을 반영한 지면모델기반 수문기상정보 산출 (Generation of Land Surface Model based Hydrometeorological Data using High Resolution Local Soil Properties in South Korea)

  • 류영;지희숙;배혜득;임윤진;김백조;한광현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.525-525
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    • 2015
  • 국립기상과학원은 국가 물관리를 효율적으로 지원하기 위하여 TOPLATS(TOPmodel based Land-Atmosphere Transfer Scheme) 지면모델 기반을 활용한 전국 수문기상 분석 및 예측정보 생산체계를 구축하였다. TOPLATS 지면모델에서는 토양, 식생 등을 표현하기 위한 다양한 매개변수들이 사용되고 있으며, 그 중에서도 토양 속성과 관련 매개변수들은 토양수분, 증발산 등의 수문기상요소 생산에 큰 영향을 미치고 있어 현실적인 토양 특성에 대한 고려가 요구된다. 본 연구는 국립농업과학원의 토양도 정보를 이용하여 TOPLATS 지면모델에서 요구되는 토양 속성 및 관련 매개변수를 산정하고 이를 모델에 적용하고자 하였다. TOPLATS 모델에 사용되는 토양 매개변수는 총 22개 이며, 본 연구에서는 국립농업과학원에서 제공한 총 405개의 토양통에 대한 매개변수를 각각 산정하였다. TOPLATS 모델을 강제하기 위한 기상자료는 동네예보 분석자료, KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) 분석자료, 입사 단 장파 복사량은 ASOS 관측자료를 기반으로 한 5km 해상도의 남한 격자자료이며, 2010~2013년 기간의 토양수분, 증발산량에 대한 검증 연구를 수행하였다. 본 연구의 결과는 기존의 11개 토양속성정보로 산출된 결과와 비교 분석하여 추후 제시할 예정이며, 본 연구에서 산출된 국내 토양 특성을 반영한 고해상도 수문기상정보는 향후 홍수 예측 및 가뭄 평가에 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

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토양수분을 이용한 가뭄평가기법 개발 (Development of Drought Assessment Scheme using Root Zone Soil Moisture)

  • 신용철;박경원;윤선권;정영훈
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.24-24
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    • 2015
  • 최근 원격탐사기법을 이용한 많은 가뭄평가기법들이 개발되었으나 산림과 함께 산악지형이 우세한 우리나라의 경우 지형특성으로 인하여 가뭄평가시 불확실성이 증가하게 된다. 특히, 농업가뭄은 기후와 지표특성에 큰 영향을 받기 때문에 기후특성만을 고려한 가뭄지수는 실제 필요한 농업가뭄의 특성을 반영하는데 있어서 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 기후와 지표특성을 함께 고려할 수 있는 토양수분을 이용한 가뭄평가기법(Drought Assessment Scheme)을 개발하였다. 가뭄평가기법을 위하여 역추적기법(Inverse Modeling-IM) 기반의 자료동화기법(Data Assimilation, DA)을 이용하였다. 자료동화기법은 1-Dimensional (1-D) 기반의 토양의 물리적 특성을 고려하는 SWMI_ST 모형과 최적화 알고리즘(유전자 알고리즘, Genetic Algorithm-GA)을 연계하여 실측 및 위성기반의 토양수분자료로부터 토양의 수리학적 매개변수(${\alpha}$, n, ${\Theta}_{res}$, ${\Theta}_{sat}$, $K_{sat}$)를 추출한다. 본 연구에서는 LANDSAT(30 m X 30 m) 및 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS, 500 m X 500 m) 이미지자료를 이용하여 시 공간적으로 분포되어 있는 토양수분을 산정하였으며, 이후 자료동화기법을 이용하여 LANDSAT/MODIS 토양수분자료로 부터 공간적으로 분포되어 있는 토양의 매개변수를 추출하였다. 추출된 매개변수, GIS 기반의 지표피복 및 기상자료를 이용하여 장기간의 토양수분을 산정 및 예측 할 수 있다. 고해상도의 이미지 자료를 사용하는 가뭄평가기법은 필지~시 군 단위까지 실제 우리나라 지형특성을 고려하여 효율적으로 가뭄을 모니터링 및 예측 할 수 있다.

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토양특성 변화에 따른 수문성분 민감도 분석 (Sensitivity Analysis of Hydrologic Components According to Change Characteristic Soil)

  • 김남원;이병주;이정은
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1548-1552
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    • 2007
  • 최근 유역단위의 수자원 계획 및 관리를 비롯하여 물 배분 문제 등에 관심이 집중되면서 장기유출모의 또한 국내에 많이 적용되고 있는 실정이다. 장기유출 모의시 가장 중요시 되는 부분 중 하나는 정확한 토양 수분 모의이며 이는 다양한 토양특성인자와 매우 밀접한 관계가 있을 뿐 아니라 지표면 유출량, 중간 유출량, 지하수 유출량 및 증발산량에도 큰 영향을 주게 된다. 통상 토양수분 함양량을 비롯하여 수문성분 발생량에 영향을 주는 대표적인 토양 매개변수는 토양의 깊이, 용적밀도, 포화수리전도도, 가용토양수분량, 포장용수량, 영구위조점 등이 있다. 본 연구에서는 이러한 토양 특성인자의 변화에 따른 수문성분의 변동성을 정량적으로 평가하기 위해 토양 매개변수들을 물리적으로 고려할 수 있으며 최근 국내에 많이 활용되고 있는 SWAT 모형을 이용하여 토양 매개변수 변화에 따른 수문성분 변화량을 분석하고자 한다.

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토양층에 따른 유효수분량을 고려한 HSPF의 토양 별 매개변수 범위 제안 (Proposal of Soil Parameter Range of HSPF Considering Available Water Capacity According to Soil Layer)

  • 김수홍;이동준;한정호;양동석;김종건
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.113-113
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    • 2019
  • 하천 오염 부하의 양적 증가를 해결하기 위해 환경부는 유역 내 목표 수질을 설정하고 목표 수질한도 내에서 오염물질 배출 총량을 할당하는 수질오염총량제를 도입하였다. 수질오염총량제 시행에 있어 시계열로 발생하는 유출특성을 반영하기 위해 장기유출모형의 적용이 가능한 Hydrologic Simulation Program-Fortran(HSPF)을 수질관리 및 평가 모델로 사용하고 있다. 그러나 HSPF 모델은 실제 다양한 특성을 가진 토양층을 Upper zone과 Lower zone 내에 통합적인 매개변수를 이용하여 유량을 모의하는 문제점이 있다. 이는 토양 내부에서의 유출에 대한 정확한 모의가 이루어지지 않는 결과를 초래할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 토양층에 따른 Available Water Capacity(AWC)에 대한 자료를 구축하고 기존보다 세분화된 토양 관련 매개변수 범위를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 토양 관련 매개변수 범위를 반영할 경우 수질오염총량제 시행에 있어 HSPF 모델 모의 시 유역 내의 토양도를 고려하여 보다 정확한 중간유출과 기저유출분석이 가능할 것이라 사료된다.

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NASA LIS를 이용한 미계측 지역의 수문인자 산출 (Analysis of Hydrologic Parameters of Ungaged Area Using NASA LIS)

  • 박광하;황의호;정관수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.115-122
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    • 2018
  • 수문순환 과정 중 일부인 유출량을 산정하기 위해서는 지형학적 변수, 강우량, 토양수분, 증발산량 등의 인자들이 필요하다. 본 연구에서는 미계측 지역의 유출량 산정을 위한 주요 인자인 토양수분과 증발산량을 지표면 모델을 통해 산출하고자 한다. 사용한 시스템은 미국 NASA에서 개발한 LIS(Land Information System) 프레임워크이며 LIS에 적용된 지표면 모델 중 Noah-MP을 초기 매개변수로 사용하였다. 입력 자료는 전지구 범위로 제공되는 자료를 사용하여 남한 지역을 대상으로 토양수분 및 증발산량을 산출하고 지상 관측 자료, 원격탐사 기반의 토양수분과 증발산량을 통해 정확도를 평가하였고 ASOS 관측 자료를 내삽하여 산출된 토양수분 및 증발산량의 정확도도 평가하였다. 남한 지역을 대상으로 정확도를 평가한 후 대표표적 미계측 지역인 북한을 대상으로 토양수분 및 증발산량을 산출하였다. LIS의 Noah-MP 지표면 모델로 토양수분 및 증발산량을 산출한 결과 ASOS를 내삽하여 산출한 결과가 설마천의 경우 정확도는 오히려 낮아졌고 청미천, 서산의 정확도는 높아졌다. 이는 초기 매개변수 설정을 이용한 것과 전지구 범위의 자료를 사용하여 토양수분 및 증발산량을 산출하여 발생된 오차이며 매개변수 최적화 및 고해상도의 입력자료를 사용하면 보다 높은 정확도를 확보할 수 있다. 이를 통해 미계측 지역에서도 충분히 활용 가능한 토양수분 및 증발산량을 산출하여 유출량을 산정할 수 있을 것으로 사료된다.

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유역 및 강우 특성인자를 고려한 딥러닝 기반의 강우손실 예측 (Prediction of rainfall abstraction based on deep learning considering watershed and rainfall characteristic factors)

  • 정민엽;김대홍;김석균
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.37-37
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    • 2022
  • 유효우량 산정을 위하여 국내에서 주로 사용되는 모형은 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 모형으로, 유역의 유출 능력을 나타내는 유출곡선지수(runoff curve number, CN)와 같은 NRCS-CN 모형의 매개변수들은 관측 강우-유출자료 또는 토양도, 토지피복지도 등을 이용하여 유역마다 결정된 값이 사용되고 있다. 그러나 유역의 CN값은 유역의 토양 상태와 같은 환경적 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이를 반영하기 위하여 선행토양함수조건(antecedent moisture condition, AMC)을 이용하여 CN값을 조정하는 방법이 사용되고 있으나, AMC 조건에 따른 CN 값의 갑작스런 변화는 유출량의 극단적인 변화를 가져올 수 있다. NRCS-CN 모형과 더불어 강우 손실량 산정에 많이 사용되는 모형으로 Green-Ampt 모형이 있다. Green-Ampt 모형은 유역에서 발생하는 침투현상의 물리적 과정을 고려하는 모형이라는 장점이 있으나, 모형에 활용되는 다양한 물리적인 매개변수들을 산정하기 위해서는 유역에 대한 많은 조사가 선행되어야 한다. 또한 이렇게 산정된 매개변수들은 유역 내 토양이나 식생 조건 등에 따른 여러 불확실성을 내포하고 있어 실무적용에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는, 현재 사용되고 있는 강우손실 모형들의 매개변수를 추정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 인공지능(AI) 기술 중 하나인 딥러닝(deep-learning) 기법을 기반으로 하고 있으며, 딥러닝 모형으로는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 모형이 활용되었다. 딥러닝 모형의 입력 데이터는 유역에서의 강우특성이나 토양수분, 증발산, 식생 특성들을 나타내는 인자이며, 모의 결과는 유역에서 발생한 총 유출량으로 강우손실 모형들의 매개변수 값들은 이들을 활용하여 도출될 수 있다. 산정된 매개변수 값들을 강우손실 모형에 적용하여 실제 유역들에서의 유효우량 산정에 활용해보았으며, 동역학파 기반의 강우-유출 모형을 사용하여 유출을 예측해보았다. 예측된 유출수문곡선을 관측 자료와 비교 시 NSE=0.5 이상으로 산정되어 유출이 적절히 예측되었음을 확인했다.

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하나 매개변수로 유출 모의 가능한가? (Is that possible to simulate daily runoff with one parameter?)

  • 노재경;안현욱;이재남
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.29-29
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    • 2017
  • 유역의 물수지를 강수, 증발산, 토양수분저류, 유출 등 성분으로 구성하고, 토양수분저류 상태에 따라 증발산과 유출이 변화하는 식을 기본식으로 구성하였으며, 물수지를 개선하는 매개변수를 변수화하는 개념을 도입하여 다음 식의 모형을 개발하였다. 여기서, ETa는 실제증발산량, ETo는 잠재증발산량, Q는 유출량, S는 토양수분저류량이고, C1은 증발산, C2, ${\alpha}$는 유출반응, C3, C4는 매개변수 ${\alpha}$를 변수화시키는 데 관련한 매개변수이다. $$ETa(i)=(1-e^{-c1{\times}s(i)}){\times}ETo_{(i)}$$ $$Q_{(i)}=S_{(i)}{\times}(1-e^{-c2{\times}s(i)})^{[(c3+e^{-c4{\times}s(i)}){\times}a]}$$ 모형의 검증을 위해 Monte Calro 기법으로 최적 매개변수를 결정한 결과 수많은 매개변수 조합이 최적영역에 분포되는 것을 확인하였으며, 이를 바탕으로 매개변수 하나만 남겨 놓고 나머지 매개변수는 상수화시켜도 모의결과가 똑같다는 결과를 관찰하였으며, 이를 토대로 하나 매개변수만으로 일 유출 모의가 가능하다고 결론을 내렸다. 하나의 매개변수는 ${\alpha}$를 우선 추천하고, C1도 유역의 토지이용에 따라 증발산이 변화하기 때문에 의미있다고 판단하고 있다. 하나의 매개변수를 결정하는 방법은 유출 자료가 있으면 유출량으로, 없으면 유출률을 맞추는 방법이며, 일반화하기 쉽고 실용성이 매우 높은 것으로 평가된다. 유역면적 $209km^2$인 보령댐의 2007년부터 2009년까지 Monte Calro 기법으로 매개변수를 결정한 결과 C1=0.0196, C2=0.0023, C3=0.3230, C4=0.0051, ${\alpha}=2.3304$ 이었으며, 이 때 연평균 강우량 1221.2mm, 유출량 651.2mm, 유출률 53.3%이었으며, $R^2=0.833$, RMSE=2.073, NSE=0.831이었고, 관측 유출량 610.8mm, 유출률 50.0%였다. 매개변수 C1, C2, C3, C4를 고정시키고 유출률 50%에 이를 때 ${\alpha}$는 2.6946이었으며, 이 때 $R^2=0.831$, RMSE=2.102, NSE=0.826이었고, 매개변수 C2, C3, C4, ${\alpha}$를 고정시키고 유출률 50%에 이를 때 C1은 0.0255이었으며, 이 때 $R^2=0.833$, RMSE=2.083, NSE=0.829이었다. 한편 똑같은 자료로 탱크모형은 $R^2=0.79$, RMSE=2.43, NSE=0.77이었고, SWAT 모형은 $R^2=0.56$, RMSE=3.97, NSE=0.40으로 나타난 것과 비교할 때, 개발된 모형의 성능이 우수한 것이라 결론내릴 수 있었다.

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HWSD를 이용한 유출해석 평가 (Runoff Analysis Evaluation Using Harmonized World Soil Database(HWSD))

  • 최윤석;김주훈;김경탁
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.570-570
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    • 2016
  • 홍수해석을 위해서는 DEM, 토지피복도, 토양도 등을 이용해서 대상 유역의 수문지형학적 매개변수를 도출해야 한다. 이때 북한과 같은 비접근 지역이나, 지상 관측에 의한 자료가 부족한 해외 지역에 대한 유출해석을 위해서는 대상 지역에 대한 상세한 자료를 얻기 어려우므로, 위성영상이나 전지구 데이터베이스 등과 같은 글로벌 자료를 이용하는 것이 대안이 될 수 있다. 글로벌 지형공간 자료로는 ASTER GDEM과 같은 DEM, Global Map과 같은 토지피복도, HWSD(Harmonized World Soil Database)와 같은 토양도를 이용할 수 있다. 본 연구에서는 이 중 HWSD의 적용성을 평가하였다. HWSD는 UN FAO(Food and Agriculture Organization of the United Nations)의 토지이용변경 프로그램에 따른 지도와 지역 및 국가 토양데이터베이스를 조합해서 만들어 졌으며, 30 arc-second(약 1km)의 해상도를 가진다. 유출해석은 물리적 분포형 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 이용하였으며, 낙동강 수계의 향석 수위관측소 유역을 대상으로 2008년과 2009년에 발생한 2개의 수문사상을 이용하여 연구를 진행하였다. 토양도를 제외한 자료(DEM, 토지피복도 등)는 모두 국내에서 구축된 자료를 이용하였다. 우리나라의 정밀토양도를 이용해서 보정된 모형(매개변수)에 HWSD 자료를 적용한 유출해석 결과, 두 사상에서 모두 유량이 크게 모의되었다. 이는 HWSD에서는 유역 전체가 양토(수리전도도 0.34cm/h)로 정밀토양도(향석 유역 평균 수리전도도 1.07cm/h)에 비해 약 1/3의 수리전도도 값을 가지고, 정밀토양도를 적용한 경우의 평균 토양심은 70cm이지만 HWSD에서는 37cm로 상대적으로 작기 때문에 토양 침투량은 작아지고, 유출량이 크게 계산되는 것으로 판단된다. HWSD를 이용한 모형 보정에서는 토양 수리전도도와 토양심 매개변수를 중심으로 보정하였으며, 그 결과 관측 유량을 잘 재현할 수 있었다. 위성영상을 이용해서 구축되는 토지피복도와는 달리, 토양정보는 원시 자료가 구축된 지역에 따라서 구축방법, 정확도 등에서 크게 차이가 날 수 있다. 그러므로 글로벌 자료를 이용한 유출해석에서는 토양 자료의 적용 및 이와 관련된 매개변수의 주의가 필요할 것으로 판단된다.

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비접촉 초음파를 이용한 비교란, 비접촉 토양수분 센서 개발 (Development of a non-destructive soil moisture sensor using contactless ultrasonic systems)

  • 우동국;도원석
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.24-24
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    • 2022
  • 토양 수분은 육상 생태계를 지배하는 핵심 변수로 널리 간주되어 왔다. 따라서 토양 수분을 모니터링하고 추정하는 것은 수문, 농업, 생화학적, 및 기후 역학을 평가하는 데 필수적이다. 그러나 최대 토양 접촉을 요구하는 기존의 토양 수분 모니터링 방법은, 토양 교란을 최소화하여 토양의 고유 특성을 보전하지 못하는 한계가 있다. 이 문제를 극복하기 위해 본 연구에서는 비접촉 초음파 시스템을 이용하여 토양 수분을 평가 방법을 개발하였다. 이 시스템은 공기-토양 조인트 절반 공간에서 누설 레일리파(Rayleigh wave)를 측정하도록 설계되었다. 토양 수분의 변화에 대한 누설 레일리파의 측정은 통제된 실험 설계에서 모래, 실트, 점토와 같은 세 가지 토양 유형에서 평가하였다. 본 연구 결과에서 세 가지 토양 사례 모두, 누설 레일리파의 에너지와 토양 수분 사이에 밀접한 관계가 있음을 보였다. 그러나 모래에서 얻은 동적 매개변수의 특성은 실트 및 점토의 특성과 다른 형태를 보였다. 이러한 결과는 미세한 토양 입자와 대조적으로 굵은 토양 입자는 증발 과정에서 감소된 토양 강도로 설명될 수 있다. 관측된 누설 레일리파에서 얻은 동적 매개변수를 기반으로 토양 수분을 평가하기 위해 랜덤 포레스트 모형을 이용하였다. 예측된 토양 수분의 정확도는 모든 데이터 및 토양 유형에 관계없이 높은 정확도를 보였다(R2 ≥ 0.98, RMSE ≤ 0.0089 m3 m-3). 즉, 본 연구에서는 레일리파가 토양 교란 없이 토양 수분 변화를 지속적으로 평가할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있음을 보여주었다.

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