우리나라는 전 국토의 약 70%가 산지로 구성되어 있고, 장마 및 태풍 등에 의해 산사태가 매년 발생하여 큰 피해를 주고 있는 실정이다. 이것은 또한, 도시의 팽창과 더불어 산업화의 발전에 의해서도 해마다 그 발생횟수가 증가하고 있다. 2002년 8월 발생한 태풍 루사는 우리나라 곳곳에 심각한 영향을 끼쳤으며, 특히 강원도 강릉 지역에 가장 큰 피해를 야기했다. 이런 위험 지역의 삼림이나 산사태 관리를 위해 산사태 위험도가 반드시 필요하다고 여겨진다. 지리정보 시스템(GIS)은 산사태 위험도를 제작하기에 시간 뿐 아니라, 노동력과 비용을 경감시킬 수 있을 뿐만 아니라, 위험 지역에 대한 조사와 공간적 예측 모델을 구축하는데 효과적으로 활용될 수 있다. 다양한 방법들로 산사태 위험도를 제작할 수 있다. 본 연구에서는, 뿌리보강 모델을 활용하였다. 이 모델은 경사도, 토심, 토양의 특성과 식생과 같은 인자들을 활용하여 산사태 위험도를 작성하였다.
In this study, we evaluated daily root zone soil moisture dynamics and agricultural drought using a near-surface soil moisture data assimilation scheme with Soil Moisture Active & Passive (SMAP, $3km{\times}3km$) soil moisture footprints under different hydro-climate conditions. Satellite-based LANDSAT and MODIS image footprints were converted to spatially-distributed soil moisture estimates based on the regression model, and the converted soil moisture distributions were used for assessing uncertainties and applicability of SMAP data at fields. In order to overcome drawbacks of the discontinuity of SMAP data at the spatio-temporal scales, the data assimilation was applied to SMAP for estimating daily soil moisture dynamics at the spatial domain. Then, daily soil moisture values were used to estimate weekly agricultural drought based on the Soil Moisture Deficit Index (SMDI). The Yongdam-dam and Soyan river-dam watersheds were selected for validating our proposed approach. As a results, the MODIS/SMAP soil moisture values were relatively overestimated compared to those of the TDR-based measurements and LANDSAT data. When we applied the data assimilation scheme to SMAP, uncertainties were highly reduced compared to the TDR measurements. The estimated daily root zone soil moisture dynamics and agricultural drought from SMAP showed the variability at the sptio-temporal scales indicating that soil moisture values are influenced by not only the precipitation, but also the land surface characteristics. These findings can be useful for establishing efficient water management plans in hydrology and agricultural drought.
이 연구에서는 Noah 3.3 지면모형을 이용하여 표층과 근역층(root-zone)의 토양함수비를 추정하고, 이를 위성기반 및 재분석 토양수분자료와 비교·검증하였다. 먼저, Noah 3.3 지면모형으로부터 추정한 4개 토양층 중 지면에 가까운 3개층(즉, 표층으로부터 1 m 깊이까지) 토양함수비를 이용하여 3개층의 깊이 가중평균값을 근역층 토양 함수비로 정의하였다. 이렇게 Noah 3.3 지면모형으로 추정한 토양함수비를 위성기반 표층 토양 함수비(European Space Agency Climate Change Initiatives Soil Moisture Product v04.4, ESA CCI SM v04.4)와 ERA-interim 재분석 표층 및 근역층 토양함수비와 비교·검증하였다. 또한, 전지구의 주요 5개 유역(Yangtze, Mekong, Mississippi, Murray-Darling, Amazon)에 대해 Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) 관측 Total Water Storage Anomaly (TWSA) 와 TWS Change (TWSC)를 이용하여 비교·검증하였다. Noah 3.3 지면모형으로 산정한 토양수분 자료는 동아시아 지역과 남아시아 지역, 호주, 북미와 남미 등 대부분의 아시아·태평양지역에서 높은 아노말리 상관관계를 보였으며, 5개 유역에서 호주의 머레이-달링(Murray-Darling)유역에서 다소 낮은 상관관계를 보였으나, 나머지 4개 유역에서는 대체로 높은 상관성을 보였다. Noah 3.3 지면모형은 준실시간 토양수분 모의가 가능하기 때문에 이에 기반한 가뭄감시가 가능하며, 선제적 가뭄 대응 대책 마련에 활용성이 클 것으로 기대된다.
토양(土壤)-근계(根系)에 있어서 물 흡수이동(吸收移動)을 ohm의 법측(法測)을 이용(利用)하여 전기회로(電氣回路) 상사모형(相似模型)으로 표현(表現)하고 그 계(系)의 분석해(分析解)를 구(求)하였다. 그 결과(結果) 토양계(土壤系)의 "유효토양수(有效土壤水) Potential($\hat{\psi}_s$)"과 근계(根系)의 "유효근저항(有效根抵抗)($\hat{R}_{\tau}$)"을 정의(定義)하였다. $$\hat{\psi}_s-\hat{R}_{\tau}g_{\tau}={\psi}_0$$ 포장상태(圃場狀態)에서 얻어진 작물(作物)의 Crown water potential(${\psi}_0$)와 Radial resistance(Ra) 및 Axial resistance(Rx)를 근거(根據)로 이 모형(模型)을 검정(檢定)한 결과(結果) 그 타당성이 인정(認定)되었으며 앞으로 토양(土壤)-근계(根系)의 물 이동(移動) 측면(側面)에서 유효토양수분량(有效土壤水分量)과 뿌리의 역할(役割)을 구명(究明)하는데 중요(重要)한 의미(意味)를 갖고 있다고 판단(判斷)된다.
동아시아 지역의 위성 토양수분 데이터 활용을 위해 Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) 위성에 탑재된 Microwave Imaging Radiometer using Aperture Synthesis (MIRAS) 센서와 Global Change Observation Mission-Water (GCOM-W1) 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) 센서 기반 토양수분 데이터를 자료동화 데이터인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)를 기준 값으로 Cumulative Distribution Function (CDF) 기법과 회귀식을 활용하여 보정하는 연구를 수행하였다. 동아시아 지역에서 발생하는 전파간섭의 영향을 고려하여 토양수분 산출에 적합하다고 판단되는 Radio Frequency Interference (RFI), Data Quality indeX (DQX) 한계값과, 합성일수를 제시하였다. 보완된 위성 토양수분 데이터를 지점 토양수분 데이터와 비교한 결과 상관계수가 평균 27%, 11% 증가하였고, Root Mean Square Deviation (RMSD, 평균제곱근 편차)는 평균 61%, 57% 감소하였다. 추가적으로, 보정된 위성데이터를 GLDAS 토양수분 데이터와 비교했을 때, 보정된 MIRAS 및 AMSR2 데이터는 한반도의 80% 및 90%의 지역에서 상관계수가 증가하였으며, 한반도 전역에서 RMSD가 감소하였다. 본 연구를 통해 향후 MIRAS 및 AMSR2 위성 데이터를 융합하여 각 위성의 토양수분 데이터를 보완 할 수 있는 가능성을 제시하였다.
Evapotranspiration (ET) is an important component of hydrological processes. Accurate estimates of ET variation are of vital importance for natural hazard adaptation and water resource management. This study first developed a soil water index (SWI)-based Priestley-Taylor algorithm (SWI-PT) based on the enhanced vegetation index (EVI), SWI, net radiation, and temperature. The algorithm was then compared with a modified satellite-based Priestley-Taylor ET model (MS-PT). After examining the performance of the two models at 10 flux tower sites in different land cover types over East Asia and Australia, the daily estimates from the SWI-PT model were closer to observations than those of the MS-PT model in each land cover type. The average correlation coefficient of the SWI-PT model was 0.81, compared with 0.66 in the original MS-PT model. The average value of the root mean square error decreased from $36.46W/m^2$ to $23.37W/m^2$ in the SWI-PT model, which used different variables of soil moisture and vegetation indices to capture soil evaporation and vegetative transpiration, respectively. By using the EVI and SWI, uncertainties involved in optimizing vegetation and water constraints were reduced. The estimated ET from the MS-PT model was most sensitive (to the normalized difference vegetation index (NDVI) in forests) to net radiation ($R_n$) in grassland and cropland. The estimated ET from the SWI-PT model was most sensitive to $R_n$, followed by SWI, air temperature ($T_a$), and the EVI in each land cover type. Overall, the results showed that the MS-PT model estimates of ET in forest and cropland were weak. By replacing the fraction of soil moisture ($f_{sm}$) with the SWI and the NDVI with the EVI, the newly developed SWI-PT model captured soil evaporation and vegetation transpiration more accurately than the MS-PT model.
The aim of this study was to develop a soil moisture simulation model equipped with meteorological data enhanced by WRF (Weather Research and Forecast) model, and this soil moisture model was applied for quantifying soil moisture content and irrigation requirement. The WRF model can provide grid based meteorological data at various resolutions. For applicability assessment, comparative analyses were conducted using WRF data and weather data obtained from weather station located close to test bed. Water balance of each upland grid was assessed for soils represented with four layers. The soil moisture contents simulated using the soil moisture model were compared with observed data to evaluate the capacity of the model qualitatively and quantitatively with performance statistics such as correlation coefficient (R), coefficient of determination (R2) and root mean squared error (RMSE). As a result, R is 0.76, $R^2$ is 0.58 and RMSE 5.45 mm in soil layer 1 and R 0.61, $R^2$ 0.37 and RMSE 6.73 mm in soil layer 2 and R 0.52, $R^2$ 0.27 and RMSE 8.64 mm in soil layer 3 and R 0.68, $R^2$ 0.45 and RMSE 5.29 mm in soil layer 4. The estimated soil moisture contents and irrigation requirements of each soil layer showed spatiotemporally varied distributions depending on weather and soil texture data incorporated. The estimated soil moisture contents using weather station data showed uniform distribution about all grids. However the estimated soil moisture contents from WRF data showed spatially varied distribution. Also, the estimated irrigation requirements applied WRF data showed spatial variabilities reflecting regional differences of weather conditions.
The main form of nitrogen fertilizer applied to lowland rice is urea, but little is known about its transport in waterlogged soil. This study was conducted to investigate the transport of urea in waterlogged soil column using WAVE (simulation of the substances Water and Agrochemicals in the soil, crop and Vadose Environment) model which includes the parameters for urea adsorption and hydrolysis, The adsorption distribution coefficient and hydrolysis rate of urea were measured by batch experiments. A transport experiment was carried out with the soil column which was pre-incubated for 45 days under flooded condition. The urea hydrolysis rate (k) was $0.073h^{-1}$. Only 5% of the applied urea remained in soil column at 4 days after urea application. The distribution coefficient ($K_d$) of urea calculated from adsorption isotherm was $0.21Lkg^{-1}$, so it was assumed that urea that urea was a weak-adsorbing material. The maximum concentration of urea was appeared at the convective water front because transport of mobile and weak-adsorbing chemicals, such as urea, is dependent on water convective flow. The urea moved down to 11 cm depth only for 2 days after application, so there is a possibility that unhydrolyzed urea could move out of the root zone and not be available for crops. A simulated urea concentration distribution in waterlogged soil column using WAVE model was slightly different from the measured concentration distribution. This difference resulted from the same hydrolysis rate applied to all soil depths and overestimated hydrodynamic dispersion coefficient. In spite of these limitations, the transport of urea in waterlogged soil column could be predict with WAVE model using urea hydrolysis rate (k) and distribution coefficient ($K_d$) which could be measured easily from a batch experiment.
Severe acid rains can be a major source for geotechnical and environmental problems in any soil depending on the acid type and concentration. Hence, this study investigates the individual severe effects of sulfuric, hydrochloric and nitric acids on the geotechnical properties of real field soil through a series of experimental laboratory tests. The laboratory program consists of experimental tests such as consistency, compaction, unconfined compression, pH determination, electrical conductivity, total dissolved salts, total suspended solids, gypsum and carbonates contents. The experimental tests have been performed on the untreated soil and individual acid treated soil for acid concentrations range of 0% to 20% by weight. In addition, a unique hyperbolic mathematical model has been used to predict significant geotechnical characteristics for acid treated soil. The plastic and liquid limits and optimum moisture content have been increased under the effect of all the used acids whereas the maximum dry density and unconfined stress-strain behavior have been decreased with increasing the acid concentrations. Moreover, the used hyperbolic mathematical model has predicted all the geotechnical characteristics very well with a very high coefficient of determination (R2) value and lowest root mean square error (RMSE) estimate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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