[논문]수치 지형인자를 활용한 토양수분분포 예측

이학수; 김경현; 한지영; 김상현

수치 지형인자를 활용한 토양수분분포 예측
Prediction of Soil Distribution Using Digital Terrain Indices 원문보기

韓國水資源學會論文集 = Journal of Korea Water Resources Association, v.34 no.4, 2001년, pp.391 - 401

이학수 (부산대학교 공과대학 청정공학협동과정) , 김경현 (부산대학교 환경기술.산업개발연구센타) , 한지영 (부산대학교 공과대학 환경공학과) , 김상현 (부산대학교 공과대학 환경공학과)

초록
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토양수분의 공간적 분포를 예측하기 위하여 지표면 곡률관련인자, 지형흐름인자, 태양에너지 복사인자들을 계산하였다. GPS와 토양수분측정기를 활용한 산지유역에서의 토양수분측정은 토양수분의 공간적 분포자료의 구축을 가능하게 했다. 측정된 토양수분자료와 토양수분 추정인자 사이의 상관관계를 분석하였다. 다중회귀분석을 통한 토양수분 추정인자와 토양수분의 공간적 분포상황에 대한 검토는 수치고도모형(DEM)의 분석을 통한 토양수분 추정능력의 가능성과 한계성을 보여주었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Several curvature parameters, solar radiation parameter and topographic flow generation parameters have been summarized and calculated to predict the spatial distribution of soil moisture content. The spatial distribution of soil moisture data can be obtained using Global Positioning System(GPS) and portable soil moisture monitoring equipment, Theta-Probe. Correlation analysis has been performed between the parameters of soil moisture prediction and measured data of soil moisture. Multiple regression analysis of soil moisture prediction shows the potential capability and limitations of existing methods of digital terrain analysis.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

그러나 이들인자들과 공간적으로 분포된 토양 수분과의 관련성, 지표토양 수분 분포의 예측과 중요도에 대한 연구는 아직 많은 활동이 필요한 부분이라 판단된다(Western등, 1999; Western 등, 2001).본 연구에서는 수치지 형 모형에서 도출될 수 있는 지금까지 연구되어 온 여러 가지 인자들을 조합하고 이들을 현장에서 토양 수분을 측정한 결과와 비교하여 이들인자들의 토양 수분 예측력을 평가하고 제시하는 것을 주목적으로 한다.

가설 설정

여기서 “는 단위 격자 간격당 상부사면 면적 tan8는 국부적 지형경사이다. 습윤지수 생성시 상격자에서 하격자로의 흐름분배방법에 따라 SFD(single flow direction) 습윤지 수(Jenson 과 Domingue, 1988), MFD(multiple flow direction) 습윤지수(Quinn 등 1991), DEMON(digital elevation model network) 습윤지수(Costa~Cabral과 Burges, 1994)로 구분하여 구했다 SFD 알고리즘은 수치고도모형의 각 격자에서, 주위 8개 격자중 가장 경사가 급한 방향의 격자로 흐름 이 형성된다고 가정한다《O'callaghan 과 Mark, 1984). MFD 알고리즘은 주위 8개 격자중 고도가 낮은 주위 격자 모두에게 흐름을 형성시킴으로서 SFD 알고리즘의 1차원 적 흐름 분배를 개선시킨 방법으로, 흐름 분배율은 식(20)으로 계산된다《Quinn 등, 1991).

제안 방법

위치관측과 토양수분 측정 방법은 다음과 같다. 먼저, 지형상 구분이 명확한 계곡지점을 GPS를 사용하여 기준 위치로 선점한 후 계곡을 따라 10m 간격으로 위치를 선점해 나아간다 각 지점마다 반경 1m 이내에 3군데의 측정점을 선택하고 Theta-Probe를 사용하여 토양 내 전압을 측정한다 측정 깊이는 지표하 30cm 이내로 선점하였으며, 여러 지형 내에서의 수분거동을 관즉하기 위하여 수로 계곡, 경사지, 봉우리 부분으로 나누어 측정하였 다
그림 13은 대상 유역의 강우사상 2일 후의 토양 수분 측정지점을 도시하였다. 요면과 철면, 경사면 등을 균등하게 분할한 후 Theta-Probe를 활용하여 토양수 분을 측정하였다 측정된 토양 수분의 공간적 분포와 토 양수분인자들과의 상관도 분석이 실시되었다 Theta-Probe를 사용한 무기물 토양수분분포와 곡률계수들, 누적 면적, 경사도 습윤지수들 태양반사지수들과의 상관도 분석 결과가 표 2에 제시되어 있다. 표2와 3에 표시된 결정 계수는 통계 프로그램인 SAS로 선형 회귀 분석을 실시하여 구하였다.
MARCH # GPS 수신기는 GPS 위성 신호를 추적하여 수신기의 위경도 고도를 계산 가능하게 해주는 장비이다. 정확한 위치관측을 위하여 나침반과 줄자를 이용한 거리 측량 지도를 이용한 위치 확인을 실시하였다. 위치관측과 토양수분 측정 방법은 다음과 같다.

대상 데이터

본 연구의 대상이 되는 유역은 강원도 삼척시 원덕읍 월천리로 0.286 kn/의 유역 면적에 1%에서 87%의 경사도를 가지고 있는 산지유역이다. 연평균 기온은 연 최고 24.
흐름의 수렴성을 잘 표현하는 단방향 알고리즘 결과와는 달리 다방향 알고리즘은 흐름의 분산도를 잘 표시하고 있고, DEMON알고리즘은 흐름 분배를 보다 현실적으로 구현하고 있다. 위의 습윤지수 ln(a/tamg)의 계산과정에서도출될 수 있는 누가 면적의 공간적 분포나 경사도 등도 토양수분예측을 위한 기초자료로 활용되었다.
경사면 잠재 태양 복사열과 수평면 잠재 태양 복사열의 비로 표현되는 잠재태양반사지수는 증발산과 식생분포에 관련이 깊은 인자로서 그림 9에 공간적 분포 상 황이 도시되어 있다. 잠재태양반사지수를 구하는 데 필요한 기상자료로서는 전운량 일사량, 대기 온도, 온도감율, 지표방출계수, 대기투과도 등으로 이들은 관측 현장 에서 약 16 km 남쪽에 위치한 울진관측소의 자료를 이용하였다. 지표면 흐름 방향 알고리즘의 수치고도 모형 의 적용은 흐름의 공간적 분포 상황을 파악하는 데 필수적이다 이는 Quinn 등(1991) 이 제안한 다방향 알고리즘(MFD), Jenson과 Domingue가 제안한 단방향 알고리즘(SFD) 혹은 Costa-Cabral과 Burges(1994) 가 제안한 DEMON 알고리즘 등을 활용하여 계산할 수 있는데 위의 알고리즘의 적용을 통한 ln(a/tan/3) 지수의 공간적 분포 상황은 각각 그림 10, 11 그리고 12에 나타나 있다.

데이터처리

요면과 철면, 경사면 등을 균등하게 분할한 후 Theta-Probe를 활용하여 토양수 분을 측정하였다 측정된 토양 수분의 공간적 분포와 토 양수분인자들과의 상관도 분석이 실시되었다 Theta-Probe를 사용한 무기물 토양수분분포와 곡률계수들, 누적 면적, 경사도 습윤지수들 태양반사지수들과의 상관도 분석 결과가 표 2에 제시되어 있다. 표2와 3에 표시된 결정 계수는 통계 프로그램인 SAS로 선형 회귀 분석을 실시하여 구하였다. 전체적으로 습윤지수인 자가 가장 높은 결정 계수 값을 보이고 곡률인자들과 태양반사지수의 순으로 나타나 있다 이러한 결과는 지형적 굴곡을 따라 구조적으로 분포하는 토양 수분의 경향성을 말해주고 있으며, 증발산의 공간적 분포는 임의성(randomness)이 강하여 예측하기가 매우 어려움을 제시하고 있다.

이론/모형

습윤지수(Wetness Index) 로서 In (0/tan 3)를 이용했다 (Beven과 Kirkby, 1979). 여기서 “는 단위 격자 간격당 상부사면 면적 tan8는 국부적 지형경사이다.
지표토양수분측정은 토양수분 감지기인 Theta- Probe를 사용했으며, 그림 4에 나타내었다. Theta- Probe는 토양내전앱:Volts]을 측정하며, 이 값을 체 적힘수비volumetric water content)와 관련 지어서 값을 구한다.
그림 1의(a)는 느린 흐름 수렴으로서 요면(concave) 윤곽곡률과 요면접선곡률을 나타내며, (b)는 빠른 흐름 수렴으로서 철면(convex) 윤곽곡률과 요면 접선곡률을 (c)는 느린 흐름발산으로서 요면 윤곽 곡률과 철면 접선곡률을 (d)는 빠른 흐름 발산으로서 철면 윤곽곡률과 철면접선곡률을 나타내고 있다. 최대 경사도는 유한차분방법을 사용하였으며 그림 2의 격자표현방식을 사용하여 식 (⑸로 기술된다(Mit) 와 Hofierka, 1993).
05[ rn3/m3]이다. 토양 수분 측정위치 관측은 GPS(Global Positioning System)기 기인 MARCH II를 사용하였다. MARCH # GPS 수신기는 GPS 위성 신호를 추적하여 수신기의 위경도 고도를 계산 가능하게 해주는 장비이다.

성능/효과

1.토 양수분의 예측을 위한 여러 가지 인자를 정리하고 체계화하여 수치고도 모형 상에서 활용될 수 있도록 유도하였다
2. GPS와 Theta-Probe를 활용한 효과적인 토양 수분 측정법을 도입하였다 이동이 용이한 두 장비의 결합은 약간의 보정 과정을 거쳐 신뢰성을 확보하였고 간편한 토양 수분의 공간적인 분포 상황 측정 방법이 될 수 있는 기틀을 구축하였다
3. 회귀분석을 통한 공간 분석인자와 토양 수분의 공간적 분포 사이의 비교적 늪은 상관성을 관찰하였으며, 수치 지형인자들과 무기물 토양슈분 함량과의 상관도 분석 결과 MFD알고리즘을 이용한 습윤지수가 가장 높은 상관성을 보였으며, 다중회귀분석결과는 태양반사지수, MFD알고리즘 습윤지수 그리고 평균 곡률의 조합이 가장 높은 토양 수분 예측력을 보여주었다

후속연구

표 4에서&는 예측된 토양수분 함량을 의미한다. 또한 본 연구에서는 다루어지지 않았지만 공간적 토양 수분 변화 양상의 강우유출 후 시간적 변동상황의 감시도 신뢰성 있는 수문 거동 파악을 위해 필요할 것으로 판단된다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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