토양수분과 그에 따른 식생의 물에 대한 스트레스의 보다 나은 이해를 위해, 본 연구에서는 이에 대한 동역학을 추계학적 기법을 이용하여 기후변화에 따른 영향평가에 대한 적용을 염두에 둔 추계학적 토양수분모형과 식생 스트레스 모형을 제시하고자 하였다. 이에 손실 항목을 세 가지 단계로 구분하여 강우와 손실에 따른 토양 수분의 확률적인 거동을 살펴보고자 하였으며 특히 강우의 추계학적인 성분을 고려한 토양 수분 모형을 개발하여 기상학적 요소의 변동성을 보다 더 고려하고자 하였다. 또한 식생 스트레스 역시 두 가지 단계로 나누어 그 확률적인 거동을 살펴보고자 하였다. 토양 수분 동역학의 유도 과정에서 토양 수분 ...
토양수분과 그에 따른 식생의 물에 대한 스트레스의 보다 나은 이해를 위해, 본 연구에서는 이에 대한 동역학을 추계학적 기법을 이용하여 기후변화에 따른 영향평가에 대한 적용을 염두에 둔 추계학적 토양수분모형과 식생 스트레스 모형을 제시하고자 하였다. 이에 손실 항목을 세 가지 단계로 구분하여 강우와 손실에 따른 토양 수분의 확률적인 거동을 살펴보고자 하였으며 특히 강우의 추계학적인 성분을 고려한 토양 수분 모형을 개발하여 기상학적 요소의 변동성을 보다 더 고려하고자 하였다. 또한 식생 스트레스 역시 두 가지 단계로 나누어 그 확률적인 거동을 살펴보고자 하였다. 토양 수분 동역학의 유도 과정에서 토양 수분 확률밀도함수에 대한 연속 방정식을 유도한 후, 이에 대한 Fokker-Planck 방정식의 수치학적 해석을 이용하였으며, 모형화에 필요한 매개변수들은 농업기상정보 시스템 및 기상청에서 확보한 관측 자료를 이용하거나 이를 이용한 최적화 기법으로 산정하여 사용하였다. 모의 결과 본 연구에서 유도한 토양 수분 모형으로 관측 자료를 적절하게 재현 할 수 있으며 토양 수분이 계절별로 강수의 패턴에 따라 일정한 순환의 형태를 가짐을 재현하였다. 즉, 비가 많이 오는 여름철에는 토양 수분의 값도 커지는 3변수 대수 정규 확률 분포 형을 보이고 겨울과 봄이 되면서 토양 수분이 다시 감소하는 방향으로 거동하여 정규 분포의 패턴을 보였다. 토양 수분의 확률적인 거동에 있어 다소 불분명한 결과도 나왔으나 이는 관측 자료의 부족으로 인한 한계점인 것으로 판단되며, 이러한 부족함에도 불구하고 토양수분의 확률적인 거동이 전반적으로 잘 모의가 되었다. 또한 식생 스트레스 모형의 모의를 통하여 식생 스트레스의 확률적인 거동을 살펴보았으며, 강수량이 많은 여름철의 경우 스트레스가 없는 무 식생 스트레스 상태의 값이 대부분인 혼합 지수 확률 분포 형을, 강수량이 적은 경우 물 부족에 의한 식생 스트레스 값이 적절히 나타나는 정규 분포 형을 가짐을 알 수 있었다. 이를 통하여 시간에 따른 토양 수분과 식생 스트레스의 거동을 파악하여 그 확률 분포 형을 파악함으로써 나아가 가뭄과 같은 보다 관리가 필요한 분야에의 적용 연구에 좋은 기반을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 기후 변화에 따른 토양 수분과 식생 스트레스의 확률적인 거동을 살펴보고자 기상청의 독일 막스플랑크에서 개발된 전구기후모형을 이용한 한반도 기후 변화 시나리오와 캐나다에서 구축된 Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis(CCCma)의 세 번째 GCM인 CGCM3 를 본 연구에서 유도한 토양 수분 및 식생 스트레스 모형에 50년 후 (2051~2061)와 100년 후 (2091~2100)의 두 가지 경우로 적용시켰다. 두 가지 기후 변화 시나리오 모두 IPCC SRES A2를 적용하였으며, 그에 따른 기상 매개변수 값을 각각 재설정 하였다. 이를 바탕으로 모의된 기후 변화 시의 토양 수분과 식생 스트레스도 다른 양상을 보였다. 특히 2004, 2005년 자료를 이용한 경우 식생 스트레스의 확률 분포 형이 크게 두 가지로 구분되어진 데 반해 1971년에서 2000년까지의 30년 자료를 바탕으로 한 식생 스트레스 모의에서 그 확률 분포 형이 여름철의 혼합 지수 분포와 봄, 가을철의 log normal, 그리고 겨울철의 혼합 gamma 분포 형의 세 가지로 거동하였다. 기상청 RCM 자료와 CGCM3 자료를 이용한 미래 토양수분의 생태를 예측해본 결과, 두 가지 시나리오 모두 토양수분의 변동성이 현재보다 커질 것을 예측하고 있으며, 또한 50년 후 봄철에 토양수분의 상태가 현재보다 줄어들 가능성이 있음을 나타내었다. 100년 후의 예측 결과에서는 다소 상반된 결과가 도출되었는데, 기상청 RCM의 경우 겨울철의 토양수분 감소가 예측되었고, CGCM3의 경우 전 기간에 걸친 토양수분 증가가 예측되었다. 식생 스트레스 또한 시나리오 별로 다소 다른 결과가 모의되었다. 50년 후의 예측 결과에서는 기상청 RCM의 경우 현재와 큰 차이점을 볼 수 없었으며, CGCM3의 경우 봄철에 식생 스트레스가 증가되는 경향을 나타내었다. 100년 후의 경우에는 기상청 RCM의 경우 겨울철에 식생 스트레스가 증가될 가능성을 경고하고 있었으며, CGCM3의 경우에는 전 기간 식생 스트레스의 감소를 예측하고 있었다. 이러한 모의 결과들을 종합해 볼 때, 기후 변화 시나리오가 다를 경우 토양 수분과 식생 스트레스의 변화가 상반되게 모의되어 미래 기후 변화 시나리오가 어떤 것이냐에 따라 한반도의 토양 수분과 식생 스트레스 역시 다소 달라질 것임을 알 수 있다.
토양수분과 그에 따른 식생의 물에 대한 스트레스의 보다 나은 이해를 위해, 본 연구에서는 이에 대한 동역학을 추계학적 기법을 이용하여 기후변화에 따른 영향평가에 대한 적용을 염두에 둔 추계학적 토양수분모형과 식생 스트레스 모형을 제시하고자 하였다. 이에 손실 항목을 세 가지 단계로 구분하여 강우와 손실에 따른 토양 수분의 확률적인 거동을 살펴보고자 하였으며 특히 강우의 추계학적인 성분을 고려한 토양 수분 모형을 개발하여 기상학적 요소의 변동성을 보다 더 고려하고자 하였다. 또한 식생 스트레스 역시 두 가지 단계로 나누어 그 확률적인 거동을 살펴보고자 하였다. 토양 수분 동역학의 유도 과정에서 토양 수분 확률밀도함수에 대한 연속 방정식을 유도한 후, 이에 대한 Fokker-Planck 방정식의 수치학적 해석을 이용하였으며, 모형화에 필요한 매개변수들은 농업기상정보 시스템 및 기상청에서 확보한 관측 자료를 이용하거나 이를 이용한 최적화 기법으로 산정하여 사용하였다. 모의 결과 본 연구에서 유도한 토양 수분 모형으로 관측 자료를 적절하게 재현 할 수 있으며 토양 수분이 계절별로 강수의 패턴에 따라 일정한 순환의 형태를 가짐을 재현하였다. 즉, 비가 많이 오는 여름철에는 토양 수분의 값도 커지는 3변수 대수 정규 확률 분포 형을 보이고 겨울과 봄이 되면서 토양 수분이 다시 감소하는 방향으로 거동하여 정규 분포의 패턴을 보였다. 토양 수분의 확률적인 거동에 있어 다소 불분명한 결과도 나왔으나 이는 관측 자료의 부족으로 인한 한계점인 것으로 판단되며, 이러한 부족함에도 불구하고 토양수분의 확률적인 거동이 전반적으로 잘 모의가 되었다. 또한 식생 스트레스 모형의 모의를 통하여 식생 스트레스의 확률적인 거동을 살펴보았으며, 강수량이 많은 여름철의 경우 스트레스가 없는 무 식생 스트레스 상태의 값이 대부분인 혼합 지수 확률 분포 형을, 강수량이 적은 경우 물 부족에 의한 식생 스트레스 값이 적절히 나타나는 정규 분포 형을 가짐을 알 수 있었다. 이를 통하여 시간에 따른 토양 수분과 식생 스트레스의 거동을 파악하여 그 확률 분포 형을 파악함으로써 나아가 가뭄과 같은 보다 관리가 필요한 분야에의 적용 연구에 좋은 기반을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 기후 변화에 따른 토양 수분과 식생 스트레스의 확률적인 거동을 살펴보고자 기상청의 독일 막스플랑크에서 개발된 전구기후모형을 이용한 한반도 기후 변화 시나리오와 캐나다에서 구축된 Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis(CCCma)의 세 번째 GCM인 CGCM3 를 본 연구에서 유도한 토양 수분 및 식생 스트레스 모형에 50년 후 (2051~2061)와 100년 후 (2091~2100)의 두 가지 경우로 적용시켰다. 두 가지 기후 변화 시나리오 모두 IPCC SRES A2를 적용하였으며, 그에 따른 기상 매개변수 값을 각각 재설정 하였다. 이를 바탕으로 모의된 기후 변화 시의 토양 수분과 식생 스트레스도 다른 양상을 보였다. 특히 2004, 2005년 자료를 이용한 경우 식생 스트레스의 확률 분포 형이 크게 두 가지로 구분되어진 데 반해 1971년에서 2000년까지의 30년 자료를 바탕으로 한 식생 스트레스 모의에서 그 확률 분포 형이 여름철의 혼합 지수 분포와 봄, 가을철의 log normal, 그리고 겨울철의 혼합 gamma 분포 형의 세 가지로 거동하였다. 기상청 RCM 자료와 CGCM3 자료를 이용한 미래 토양수분의 생태를 예측해본 결과, 두 가지 시나리오 모두 토양수분의 변동성이 현재보다 커질 것을 예측하고 있으며, 또한 50년 후 봄철에 토양수분의 상태가 현재보다 줄어들 가능성이 있음을 나타내었다. 100년 후의 예측 결과에서는 다소 상반된 결과가 도출되었는데, 기상청 RCM의 경우 겨울철의 토양수분 감소가 예측되었고, CGCM3의 경우 전 기간에 걸친 토양수분 증가가 예측되었다. 식생 스트레스 또한 시나리오 별로 다소 다른 결과가 모의되었다. 50년 후의 예측 결과에서는 기상청 RCM의 경우 현재와 큰 차이점을 볼 수 없었으며, CGCM3의 경우 봄철에 식생 스트레스가 증가되는 경향을 나타내었다. 100년 후의 경우에는 기상청 RCM의 경우 겨울철에 식생 스트레스가 증가될 가능성을 경고하고 있었으며, CGCM3의 경우에는 전 기간 식생 스트레스의 감소를 예측하고 있었다. 이러한 모의 결과들을 종합해 볼 때, 기후 변화 시나리오가 다를 경우 토양 수분과 식생 스트레스의 변화가 상반되게 모의되어 미래 기후 변화 시나리오가 어떤 것이냐에 따라 한반도의 토양 수분과 식생 스트레스 역시 다소 달라질 것임을 알 수 있다.
The interest of soil water and the stress of which plant suffers because of soil water scarcity has been amplified recently, and thus, many works have been performed by various researchers with ecohydrologists in the center. Since the study of understanding the spatial and temporal characteristics o...
The interest of soil water and the stress of which plant suffers because of soil water scarcity has been amplified recently, and thus, many works have been performed by various researchers with ecohydrologists in the center. Since the study of understanding the spatial and temporal characteristics of soil water becomes necessary, the statistics expressed by probability density function will provide a proper vision in understanding the holistic aspect of soil water dynamics. Therefore, this study is to suggest a stochastic soil water and plant water stress models and to apply them for impact assessment of climate change. The loss function is divided into 3 stages to comprehend the probabilistic behavior of soil water due to precipitation and loss, and especially, the soil water model considered the stochastic characteristics of precipitation is developed in order to consider the variation of climatic factors. The simulation result of soil water confirms that the soil water model can re-generate the observation properly, and it also proves that the soil water behaves with consistent cycle based on the precipitation pattern. The plant water stress simulation, also, shows two different PDF patterns according to the precipitation. Moreover, with all the simulation results with climate change models, it can be conclude that the future soil water and plant water stress will differently behave with different climate change scenarios.
The interest of soil water and the stress of which plant suffers because of soil water scarcity has been amplified recently, and thus, many works have been performed by various researchers with ecohydrologists in the center. Since the study of understanding the spatial and temporal characteristics of soil water becomes necessary, the statistics expressed by probability density function will provide a proper vision in understanding the holistic aspect of soil water dynamics. Therefore, this study is to suggest a stochastic soil water and plant water stress models and to apply them for impact assessment of climate change. The loss function is divided into 3 stages to comprehend the probabilistic behavior of soil water due to precipitation and loss, and especially, the soil water model considered the stochastic characteristics of precipitation is developed in order to consider the variation of climatic factors. The simulation result of soil water confirms that the soil water model can re-generate the observation properly, and it also proves that the soil water behaves with consistent cycle based on the precipitation pattern. The plant water stress simulation, also, shows two different PDF patterns according to the precipitation. Moreover, with all the simulation results with climate change models, it can be conclude that the future soil water and plant water stress will differently behave with different climate change scenarios.
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