• 한국농공학회논문집
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• 제59권2호
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• pp.37-47
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• 2017

In this study, we analyzed the variability of irrigation water amounts based on the combination of various crops and soil textures using the Irrigation Water Management Model (IWMM). IWMM evaluates the degree of agricultural drought using the Soil Moisture Deficit Index (SMDI). When crops are damaged by the water scarcity under the drought condition indicating that the SMDI values are in negative (SMDI<0), IWMM irrigates appropriate water amounts that can shift the negative SMDI values to "0" to crop fields. To test the IWMM model, we selected the Bandong-ri (BDR) and Jucheon (JC) sites in Gangwon-do and Jeollabuk-do provinces. We derived the soil hydraulic properties using the near-surface data assimilation scheme form the Time Domain Reflectrometry (TDR)-based soil moisture measurements. The daily root zone soil moisture dynamics (R: 0.792/0.588 and RMSE: 0.013/0.018 for BDR/JC) estimated by the derived soil parameters were matched well with the TDR-based measurements for validation. During the long-term (2001~2015) period, IWMM irrigated the minimum water amounts to crop fields, while there were no irrigation events during the rainy days. Also, Sandy Loam (SL) and Silt (Si) soils require more irrigation water amounts than others, while the irrigation water were higher in the order of radish, wheat, soybean, and potato, respectively. Thus, the IWMM model can provide efficient irrigation water amounts to crop fields and be useful for regions at where limited water resources are available.

• 한국지구과학회지
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• 제35권5호
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• pp.342-353
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• 2014

Data for model analysis derived from the finite volume (fv) GCM (Goddard Earth Observing System Ver. 4, GEOS-4) and the Land Data Assimilation System (LDAS) have been utilized in a mesoscale model. These data are tested to provide initial conditions and lateral boundary forcings to the Purdue Mesoscale Model (PMM) for a case study of the Midwestern flood that took place from 21-23 May 1998. The simulated results with fvGCM and LDAS soil moisture and temperature data are compared with that of ECMWF reanalysis. The initial conditions of the land surface provided by fvGCM/LDAS show significant differences in both soil moisture and ground temperature when compared to ECMWF control run, which results in a much different atmospheric state in the Planetary Boundary Layer (PBL). The simulation result shows that significant changes to the forecasted weather system occur due to the surface initial conditions, especially for the precipitation and temperature over the land. In comparing precipitation, moisture budgets, and surface energy, not only do the intensity and the location of precipitation over the Midwestern U.S. coincide better when running fvGCM/LDAS, but also the temperature forecast agrees better when compared to ECMWF reanalysis data. However, the precipitation over the Rocky Mountains is too large due to the cumulus parameterization scheme used in the PMM. The RMS errors and biases of fvGCM/LDAS are smaller than the control run and show statistical significance supporting the conclusion that the use of LDAS improves the precipitation and temperature forecast in the case of the Midwestern flood. The same method can be applied to Korea and simulations will be carried out as more LDAS data becomes available.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권3호
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• pp.215-223
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• 1999

최근, 국내외에서 TDR(Time Domain Reflectometry)기법을 이용한 토양 함수량 측정이 유용한 기술로써 받아들여져 오고 있다. Topp 등, (1980)에 의하여 최초로 제안된 경험식이 TDR에 의해 측정된 유전상수로부터 토양 함수량을 결정하는 데에 폭넓게 적용되어져 왔다. 그러나, 이 방법의 적용범위는 중간 입자 조성의 토양(Medium-testured soils)에 한해서 제한되어져 왔다. 본 연구에서는 Topp 모델이 사력토(Sandy-gravelly soils)에서도 적용가능한 지를 알아보고자 한다. 검정실험은 토양시료내에 설치된 2선 TDR 탐침을 따라 전송되는 광전자파의 전송시간 측정과 중력법에 따른 토양 함수량 결정의 두 부분으로 구성되었다. 실험에 사용된 토양시료는 2개의 다른 TDR 탐침길이에 대하여 중복시료로서 각 시료당 자갈의 질량 퍼센티지가 다른 7개의 입도 분포로 구성되었다. 계산 결과 Topp이 제안한 식은 주어진 유전상수에 대하여 3내지 8%정도 함수량을 과대 추정하고 있음을 알 수 있었으며, 본 연구에서 사력토에 대한 새로운 경험식을 제안하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권3호
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• pp.181-191
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• 2020

본 연구에서는 전지구수치예보모델의 예측성능에 주요한 영향을 주는 요소 중 하나인 토양수분 초기장을 적절히 생산하기 위해, 오프라인 Noah 지면모델을 구축하여 스핀업실험을 수행하고 그 변동특성을 살펴보았다. 스핀업실험은 지면기후장 생성과 목표연도에 대한 현실화의 2단계로 구성되었다. 첫 번째 단계의 지면기후장 생성은 2008~2017년 기간에 대해 평균한 대기강제력으로 10년 동안 지면모델을 반복적으로 수행하는 방식으로 이루어졌으며, 토양수분 모의가 평형상태에 도달하는데 소요되는 시간은 토양깊이와 코펜 정의에 기반한 기후구 특성에 따라 차이가 컸다. 토양 첫 번째 층은 극지역에서 가장 길었고, 두 번째 층 부터 네 번째 층까지는 건조지역에서 평형상태에 도달하는 시간이 가장 늦어 최대 7년 내외의 시간이 소요되었다. 결과적으로 10년의 spin-up을 거치면 지면모델이 평형상태에 도달함을 알 수 있다. 이 소요시간은 지상기온과 강수량과 음의 상관관계를 보였다. 두 번째 단계에서는 2018년을 목표연도로 설정하고 지면기후장을 이용하여 추가 적분을 수행하고, 그 결과 6개월 이내에 지면모델에서 모의된 토양수분, 지표기온, 증발산량은 2018년 지면상태에 도달하는 것을 확인하였다. 이에 구축된 오프라인 Noah 지면모델 스핀업 시스템은 안정적으로 전구수치예보모델의 토양수분 초기장을 생산함으로써 전지구수치모델에 결합된 지면모델의 물리과정과 기초자료가 변하더라도 유연하게 대응할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국작물학회지
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• 제53권2호
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• pp.161-170
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• 2008

Interest is growing in applying simulation models for the South Texas conditions, to better assess crop water use and production with different crop management practices. The Environmental Policy Integrated Climate (EPIC) model was used to evaluate its application as a decision support tool for irrigation management of com (Zea mays L.) in South Texas of the U.S. We measured actual crop evapotranspiration (ETc) using a weighing lysimeter, soil moisture using a neutron probe, and grain yield by field sampling. The model was then validated using the measured data. Simulated ETc using the Hargreaves-Samani equation was in agreement with the lysimeter measured ETc. Simulated soil moisture generally matched with the measured soil moisture. The EPIC model simulated the variability in grain yield with different irrigation regimes with $r^2$value of 0.69 and root mean square error of $0.5\;ton\;ha^{-1}$. Simulation results with farm data demonstrate that EPIC can be used as a decision support tool for com under irrigated conditions in South Texas. EPIC appears to be effective in making long term and pre-season decisions for irrigation management of crops, while reference ET and phenologically based crop coefficients can be used for inseason irrigation management.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권6호
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• pp.123-132
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• 2019

This study is to estimate the spatial soil moisture using Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) satellite data and machine learning technique. Using the 3 years (2015~2017) data of MODIS 16 days composite NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and daily Land Surface Temperature (LST), ground measured precipitation and sunshine hour of KMA (Korea Meteorological Administration), the RDA (Rural Development Administration) 10 cm~30 cm average TDR (Time Domain Reflectometry) measured soil moisture at 78 locations was tested. For daily analysis, the missing values of MODIS LST by clouds were interpolated by conditional merging method using KMA surface temperature observation data, and the 16 days NDVI was linearly interpolated to 1 day interval. By applying the RNN-LSTM (Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory) artificial neural network model, 70% of the total period was trained and the rest 30% period was verified. The results showed that the coefficient of determination ($R^2$), Root Mean Square Error (RMSE), and Nash-Sutcliffe Efficiency were 0.78, 2.76%, and 0.75 respectively. In average, the clay soil moisture was estimated well comparing with the other soil types of silt, loam, and sand. This is because the clay has the intrinsic physical property for having narrow range of soil moisture variation between field capacity and wilting point.

• 한국물환경학회지
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• 제24권1호
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• pp.99-106
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• 2008

With globally increasing interests in climate-soil-vegetation system, a new stochastic model of soil water and plant water stress is derived for better understanding of the soil water and plant water stress dynamics and their role in water-controlled ecosystem. The steady-state assumption is used for simplifying the equations. The derived model is simple yet realistic that it can account for the essential features of the system. The model represents the general characteristics of rainfall, soil, and vegetation; i.e. the soil moisture constitutes the decrease form of the steady-state and the plant water stress becomes increasing with the steady state when the rainfall is decreased. With this model, further deep study for the effects of soil water and plant water stress on the system will be accomplished.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권3호
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• pp.161-170
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• 2013

이 논문에서는 산지사면에서 나타나는 수문과정의 이해를 증진하기 위해서 관측된 토양수분의 분포와 거동을 수치지형분석을 통한 지형요소와의 상관관계를 연구하였다. 계절에 따른 강우 및 토양구조의 차이가 영향을 주는 사면 깊이 별 토양수분의 변동을 상관성 분석을 통해 도출하였다. 경기도 파주시 설마천 유역에 위치하고 있는 사면에서 봄, 여름, 가을 등 각 3계절을 대상으로 4월, 7월, 10월 기간의 토양수분 시계열 관측 자료를 사용하여, 지표면과 기반암의 표고 모형을 사용하여 다방향 흐름 알고리즘과 경사도, 곡률 등 18개 요소와의 상관관계를 분석하였다. 도출된 지형과 토양수분의 상관관계는 계절별로 강우의 양상과 토양 깊이에 따라 상이한 양상을 보여 주고 있다. 이러한 상관관계를 통해 사면에서 토양수분의 분포 및 흐름선을 예측하여 공간적인 분석을 도모하고, 토양수분의 거동을 가장 적합하게 모사하는 모형과 지형요소를 평가하고 도출할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권4호
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• pp.587-607
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• 2020

Soil moisture is essential information for meteorological and hydrological analyses. To date, many efforts have been made to achieve the two goals for soil moisture data, i.e., the improvement of accuracy and resolution, which is very challenging. We presented an ensemble downscaling method for quality improvement of gridded soil moisture data in terms of the accuracy and the spatial resolution by the integration of BMA (Bayesian model averaging) and ATPRK (area-to-point regression kriging). In the experiments, the BMA ensemble showed a 22% better accuracy than the data sets from ESA CCI (European Space Agency-Climate Change Initiative), ERA5 (ECMWF Reanalysis 5), and GLDAS (Global Land Data Assimilation System) in terms of RMSE (root mean square error). Also, the ATPRK downscaling could enhance the spatial resolution from 0.25° to 0.05° while preserving the improved accuracy and the spatial pattern of the BMA ensemble, without under- or over-estimation. The quality-improved data sets can contribute to a variety of local and regional applications related to soil moisture, such as agriculture, forest, hydrology, and meteorology. Because the ensemble downscaling method can be applied to the other land surface variables such as temperature, humidity, precipitation, and evapotranspiration, it can be a viable option to complement the accuracy and the spatial resolution of satellite images and numerical models.

• 물과 미래
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• 제27권2호
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• pp.129-137
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• 1994

넓은 지역의 지표면 수문은 추계학적 변동에 의해 야기되는 안정된 상태간의 천이와 함께 몇 개의 선호되는 안정된 상태의 영향을 받기가 쉬운데 그 이유는 지표면과 대기 상호관계의 밀접한 조합과도 관계가 있다. 흥미있고 중요한 과제가 각 안정상태에서의 체류기간 즉 가뭄기나 홍수기의 지속기간이라 할 수 있는데 안정상태의 평균 천이시간이 다른 모델 변수나 기후 형태에 대하여 분석하였다. 본 연구에서 보여준 기후 상황에 대해 미분 방정식의 해는 함수비 상태가 두 개의 최빈수를 갖는 확률 분포를 보여 주고 있다. 모델 변수와 관련하여 불확실성 분석을 Monte-Carlo 모의 방법을 사용하여 수행하였다. 본 연구에서 수행된 방법은 넓은 지역에 대한 토양 수분이나 강우 특히 매우 다양한 지속 시간을 보이는 토양 수분이나 강우에 있어서의 급격한 변화와 관련된 중요한 특성을 보여준다고 하겠다.