In this paper, time series of soil moisture were measured for a steep forest hillslope to model and understand distinct hydrological behaviours along two different transects. The transfer function analysis was presented to characterize temporal response patterns of soil moisture for rainfall events. The rainfall is a main driver of soil moisture variation, and its stochastic characteristic was properly treated prior to the transfer function delineation between rainfall and soil moisture measurements. Using field measurements for two transects during the rainy season in 2007 obtained from the Bumrunsa hillslope located in the Sulmachun watershed, a systematic transfer functional modeling was performed to configure the relationships between rainfall and soil moisture responses. The analysis indicated the spatial variation pattern of hillslope hydrological processes, which can be explained by the relative contribution of vertical, lateral and return flows and the impact of transect topography.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권2호
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pp.401-408
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2013
Soil moisture is a very important variable in various area of hydrological processes. We predict the soil moisture using a support vector regression. The model is trained and tested using the soil moisture data observed in five sites in the Yongdam dam basin. With respect to soil moisture data of of four sites-Jucheon, Bugui, Sangieon and Ahncheon which are used to train the model, the correlation coefficient between the esimtates and the observed values is about 0.976. As the result of the application to Cheoncheon2 for validating the model, the correlation coefficient between the estimates and the observed values of soil moisture is about 0.835. We compare those results with those of artificial neural network models.
The frequency and intensity of soil moisture stress associated with climate change has increasing, and the stability of field crop cultivation has decreasing. This experiment was conducted to investigate the effect of soil moisture management method on growth and yield of corn. Soil moisture was managed at the grade of WSM (wet soil moisture, 34.0~42.9%), OSM (optimum soil moisture, 27.8~34.0%), DSM (dry soil moisture, 20.3~27.8%), and ESM (extreme dry moisture, 16.6~20.3%) during V8 (8th leaf stage)-VT (tasseling stage). After VT, irrigation was limited. The treated amount of irrigation was 54.1, 47.7, 44.0 and 34.5% of total water requirement, respectively. The potential evapotranspiration during the growing period was $3.29mm\;day^{-1}$, and upward movement of soil water was estimated by the AFKAE 0.5 model in the order of ESM, DSM, OSM, and WSM. We could confirm this phenomenon from actual observations. There was no significant difference in leaf characteristics, dry matter, and primary productivity depending on the level of soil moisture, but leaf development was delayed and dry weight decreased in DSM. However, dry weight and individual productivity of DSM increased after irrigation withdrawal compared to that of OSM. In DSM, ear yield and number of kernels per ear decreased, but water use efficiency and harvest index were higher than other treatments. Therefore, it is considered that the soil moisture is concentratedly managed before the V8 period, the V8-VT period is controlled within the range of 100 to 500 kPa (20.3~27.8%), and no additional irrigation is required after the VT.
Soil moisture, through its dominance in the exchange of energy and moisture between the land and atmosphere, plays a crucial role in influencing atmospheric circulation. To identify the crucial role, it is a common agreement that knowledge of land surface processes and development of remote sensing techniques are of great important scientific issues. This research uses TRMM satellite C band (10.65 GHz) data to retrieve soil moisture on the Tibetan Plateau in Mainland China. Two retrieval schemes that are implemented include the t-(J) model and the R model. The latter one is developed based on a land surface process and radiobrightness (R) model for bare soil and vegetated terrain. Compared with the in situ ground measurements, the soil moisture retrieved from the R model and the t-(J) model with vegetation information obviously appear more accurate than that derived from bare soil model. Retrieved soil moisture contents from the two inversion models, R model and t-(J) model, have a similar trend, but the former appears to be superior in terms of correlation coefficient and bias compared with in situ data. In the future, we will apply the R model with the TRMM 10.65 GHz brightness temperature to monitor long-term soil moisture variation over Tibet Plateau.
This research was performed to test the hypothesis that the optimal fertilization rate for lettuce is various with soil moisture conditions. The experiment was conducted under a rainfall-intercepted facility in Suwon, South Korea from 2002 to 2003. Soil was irrigated at 30, 50, or 80 kPa of soil moisture tension at 15 cm soil depth in 2002 spring and fall and 20, 30, 50, or 80 kPa in 2003 spring. Fertilization was performed with four levels in spring for both years: none, 0.5, 1.0, and 1.5 times of the recommended N, P, and K fertilization rate. The irrigation amount increased with decreased irrigation starting point as soil moisture tension. The maximum yield was found at the lowest soil moisture tension in spring while irrigation at 50 kPa resulted in the greatest yield in fall. The yield responses of lettuce to fertilization rates were various with soil moisture condition. In spring, maximum yield was found at 1.0 or 1.5 times of the recommended fertilization rate at 20, 30, and 50 kPa irrigation while 0.5 or 1.0 times of fertilization rate resulted in the maximum yield in fall. Especially for 80 kPa irrigation in 2003 spring, yield was decreased by fertilization. It suggested that the optimum fertilization rate for lettuce is affected by soil moisture condition and that lower fertilization rate should be suggested when soil is managed in drier condition.
In this study, we analyzed the impacts of land surface characteristics on spatially and temporally distributed soil moisture values at the Yongdam and Soyang-river dam watersheds in 2014 and 2015. The soil moisture, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and temperature values at the spatio-temporal scales were estimated using satellite-based MODIS (MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer) products. Then the Pearson correlations between soil moisture and land surface characteristics (NDVI, temperature and DEM-digital elevation model) were estimated and analyzed, respectively. Overall, the monthly soil moisture values at the time step were highly influenced by the precipitation amounts. Also, the results showed that the soil moisture has the strong correlation with DEM while the temperature was inversely correlated with the soil moisture. However the monthly correlations between NDVI and soil moisture were highly varied along the time step. These findings indicated that water loss near the land surface are highly occurred by soil and plant activities as evapotranspiration and infiltration during the no/less precipitation period. But the high precipitation amounts reduce the impacts of land surface characteristics because of saturated condition of land surface. Thus these results demonstrated that soil moisture values are highly correlated with land surface characteristics. Our findings can be useful for water resources/environmental management, agricultural drought, etc.
This research was made over drought resistance and optimum soil moisture needed with Plantago asiatica L. as the material by means of making out the process of its growth under different soil moisture contents. The soil used for the experiment was a mixture of vermiculite and c-layer soil, and the process of growth was compared with each other controlling its soil mositure as: 7%, 15%, 30%, 45%, and 60%. In 7% range of soil moisture which was of low content, the increase of growth was neither significantly indicated nor any permanent seeding done. In view of this phenomenon, Plantago asiatica L. appeared to be highly drought-resistant. It was found rising at 30% range and reaching the optimum state at 45% range and falling down at 60% range range. In viw of this fluctuation indicated above, the optimum soil moisture content needed for the growth of Plantago asiatica L. is thought to be between 30% and 60%. It is thought the number of seed per capsule is not affected by the soil moisture content. It is expected an ecotypic variation by the soil moisture content will bring forth upon Plantago asiatica L.
토양수분은 사면에서의 수문학적 과정의 가장 중요한 요소이며, 불포화대에서의 흐름을 결정하는 중요요소이다. 본 연구는 전이함수모형을 이용하여 토양수분의 시간적 공간적 분포 양상을 인지하고자 한다. 이를 위하여, 광릉 수목원 슈퍼사이트 원두부 소유역 내에서 TDR을 이용하여 2시간 간격으로 연속 측정한 10cm 깊이의 토양수분 결과를 전이함수를 통하여 분석하였다. 강우 자료를 입력변수로, 지표면으로부터 10cm 깊이의 실측 토양수분 자료를 출력변수로 선정하여 단일 입출력 전이함수를 전개하였다. 토양수분의 계절적인 변화를 분석하기 위해 5월과 9월의 전이함수를 비교하였다. 시계열 전이 함수는 크게 자료의 전처리, 모형구조의 규명, 후보 모형군의 구성, 모수추정, 모형진단 등의 과정을 통해서 전개되며 10cm 깊이의 토양수분과 강우의 상관관계를 보여준다. 도출한 전이함수 시계열 모형에서 10cm 깊이의 토양수분은 강우에 의한 영향이 지배적이었으며, 지점별 경사에 따라 토양수분의 변동성이 크게 차이를 나타내지 않았다. 이는 10cm 깊이의 토양수분 변동량은 각 지점의 경사보다 강우에 의한 반응이 우세하다는 것을 시사한다. 계절별로 상이한 모의 결과는 식생의 활동이 활발한 5월에는 식생이 토양수분 이동에 많은 영향을 미치며 식생이 토양수분을 해석하는데 중요한 변수로 작용함을 나타낸다. 본 연구 결과는 광릉 산림과 같은 복잡 경관에서 토양수분의 분포를 이해하는 기반자료가 될 것으로 기대된다.
Synthetic Aperture Radar (SAR)를 활용하여 토양수분을 산출 할 시 기존의 위성기반 자료에 비해 고해상도의 공간 자료를 생산할 수 있다. 고해상도의 광역 토양수분 자료는 기존의 위성 기반 토양수분 대비 보다 세밀한 지표면 토양수분 변동 관측이 가능하게 하므로, 산사태, 산불 및 홍수와 같은 자연재해 연구에 활용성이 뛰어나다. 하지만 SAR 신호인 후방산란계수는 토양수분 뿐만 아니라, 식생에 의한 영향도 포함하기 때문에 정확한 토양수분을 산정하기 위해서는 이러한 영향을 고려하는 단계가 요구된다. 본 연구에서는 한반도 중부의 농지, 산지, 및 초지의 식생조건 하에서 Sentinel-1 위성 SAR 자료를 활용하여 토양수분을 산정하기 위한 연구를 수행하였다. 식생의 영향을 고려하기 위해 대표적인 지표면 레이더 신호 산란 모형인 Water Cloud Model (WCM)을 사용하였으며, 식생 인자로 Radar Vegetation Index (RVI)를 활용하였다. 연구 지역으로는 토지피복도에 따라 농지와 초지, 산지 각각 2개 지역, 총 6개 대상 지역을 선정하였다. WCM의 매개변수 모의를 위해 지상 관측 토양수분 자료를 활용하였다. 관측 토양수분과의 검증 결과 초지, 산지, 농지 순으로 높은 정확도가 나타났으며, 특히 산지에서는 짙은 식생에도 불구하고 상관계수 값이 0.5 이상으로 나타난 반면 농지에서는 0.3 미만의 매우 낮은 값이 관측되었다. 연구 결과를 통해 다양한 식생 피복에서 SAR 기반 토양수분 산정에 적합한 관측 토양수분 조건을 제시 하였다. 향후 식생 높이, 식생 종류 등 과 융합한 연구가 수행된다면 보다 정확한 토양수분을 산정 할 수 있을 것으로 판단된다.
위성 영상을 활용하여 정확한 토양 수분도를 산정하는 연구는 원격탐사 응용 분야에 포함되는 중요한 기본 연구 주제 중 하나이다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3/3A 영상과 KOMPSAT-5 SAR 영상을 적용하여 시험 지역에 대하여 토양수분도를 제작하고 산정된 결과를 정확도 검증 차원에서 미국 NASA에서 제공하는 Soil Moisture Active Passive (SMAP)의 토양수분 자료와 정량 비교하는 것이다. 한편 농림 식생 지대를 중심으로 토양수분도를 산정하기 위하여 환경공간정보서비스에서 제공하는 토지피복지도를 연구에 적용하였다. 시험 연구 지역은 이 연구에 적용한 수분 구름 모델(Water Cloud Model)에 기반한 토양수분 산정 알고리즘 적용에 필요한 입력 자료가 모두 가용한 제주 서부 지역을 선정하였다. 토양수분도 제작에 사용한 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 KOMPSAT-5 HV와 Sentinel-1 VV 영상이며, 식생지수는 KOMPSAT-3 영상의 지표반사도를 사용하였다. 이 연구에서 산출한 토양수분도 산정 결과와 SMAP (L-3) 자료를 차분 연산으로 비교하면 차이 값이 평균 4.13±3.60p%의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났고, SMAP (L-4) 자료와의 차분 연산 결과는 평균 14.24±2.10p% 수준의 일치도를 보였다. 이 연구를 통하여 향후 우리나라 위성영상과 공공 제공자료를 이용하여 정확도가 높은 정밀 토양수분도를 제작할 수 있는 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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