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Forest area covers 64 % of the national land of Korea and the forest plays a pivotal role in the hydrological process such as flood, drought, runoff, infiltration, evapotranspiration, etc. In this study, soil moisture monitoring for conifer forest in experimental forest of Seoul National University ...

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문제 정의

  • 따라서 본 연구에서는 혼효림을 포함하여 우리나라 산림면적의 약 70 % 분포하고 있는 침엽수림에서 비강우기 토양수분 감쇄특성을 파악하기 위하여 서울대학교 태화산 학술림 잣나무조림지의 3개 모니터링 지점에서 토양수분 모니터링을 실시하였다. 토양수분 모니터링 자료를 활용하여 토양수분 감쇄구간을 선정, 감쇄곡선 (Soil Moisture Recession Curve) 및 감쇄상수 (SMRC, Soil Moisture Recession Constant)를 산정하여 토층별 월별 토양수분 감쇄특성을 분석하였으며, 모니터링 결과를 바탕으로 감쇄상수 산정결과를 검증하였다.
  • 본 연구에서는 서울대학교 태화산 학술림 침엽수림 잣나무조림지에서 토양수분 모니터링을 실시하였다. 토양수분 모니터링 결과에 수문 감쇄곡선 (recession curve) 개념을 적용시켜 월별 토층별 토양수분 감쇄곡선을 산정하고 감쇄특성을 분석하였다.

가설 설정

  • 토양수분은 Sentek 사 (Australia)에서 개발한 EnviroSMART FDR (Frequency Domain Reflection)을 이용하여 10, 20, 30, 60, 90, 그리고 120 cm의 6개 토층에 대해 3개 지점에서 모니터링을 하였다. 10 cm 토층의 토양수분 측정값은 0~15 cm 깊이의 대푯값으로, 20 cm 토층의 토양수분 측정값은 15~25 cm 깊이의 대푯값으로, 30 cm 토층의 토양수분 측정값은 25~45 cm 깊이의 대푯값으로, 60 cm 토층의 토양수분 측정값은 45~75 cm 깊이의 대푯값으로, 90 cm 토층의 토양수분 측정값은 75~105 cm 깊이의 대푯값으로, 120 cm 토층의 토양수분 측정값은 105~130 cm 깊이의 대푯값으로 가정하였다. FDR 센서에서 측정한 토양수분 데이터는 2시간 간격으로 데이터이력기록기 (Data logger)에 저장되며 시스템의 전력공급은 태양전지판을 통하여 이루어진다.
  • 우선, 토양수분의 감쇄특성을 분석하기 위하여 Fig. 5와 같이 토양수분 모니터링 결과에서 감쇄구간을 구분하였으며, 토양 수분 감쇄구간을 구분하기 위하여 다음과 같은 가정을 하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
토양수분은 어떻게 이용되는가? 토양수분은 토양 내에서 이동하고 재분배되며, 식물에 의해 소비된다. 강우 발생 시에는 침투, 유출 및 토양유실과 관계가 있으며, 비강우기에는 증발산까지 다양한 수문현상에 영향을 주는 농업과 식생에서 중요한 수문 인자 중 하나이다 (Ting and Chang, 1985; Kim et al.
우리나라의 국토 면적 중, 산림에서의 토양수분이 차지하는 비율은 얼마인가? , 2006). 우리나라 국토 면적의 약 64%를 차지하고 있는 산림에서의 토양수분은 산림식생에 의해 증발 또는 증산되고 지하로 침투되어 산림의 가뭄 및 홍수와 관련하여 수문학적으로 중요한 역할을 한다. 특히, 산림의 증발산 량은 다른 작물에 비해 크기 때문에 강수량이 적은 봄과 가을에 토양수분이 일시적으로 건조할 수 있으며, 강수량, 기온, 토층의 깊이, 계절 등의 조건에 따라 산림의 여러 지역에서 생육기간 동안 토양수분 부족현상이 나타날 수 있다.
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참고문헌 (13)

  1. Bruno, R. D., H. R. da Rocha, H. C. de Freitas, M. L. Goulden, and S. D. Miller, 2006. Soil moisture dynamics in an eastern Amazonian tropical forest. Hydrological Processes 20: 2477-2489. 

  2. Choi, K. M., S. H. Kim, M, Son, and J. Kim, 2008. Soil moisture modelling at the topsoil of a hillslope in the Gwangneung national arboretum using a transfer function. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 10(2): 35-46 (in Korean). 

  3. Grayson, R. B., A. W. Western, and F. S. Chiew, 1997. Preferred states in spatial soil moisture patterns: local and nonlocal controls. Water Resources Research 33 (12): 2897-2908. 

  4. Hammond, M., and D. Han, 2006. Recession curve estimation for storm event separations. Journal of Hydrology 330: 573-585. 

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  8. Lee, G. Y., S. H. Kim, K. H. Kim, and H. S. Lee, 2005. Analysis of soil moisture recession characteristics on hillslope through the intensive monitoring using TDR. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 7(1): 78-90 (in Korean). 

  9. Miller, G. R., D. D. Baldocchi, B. E. Law, and T. Meyers, 2006. An analysis of soil moisture dynamics using multi-year data from a network of micrometeorological observation sites. Advances in Water Resources 30: 1065-1081. 

  10. Oh, K. J., H. S. Lee, D. H. Kim, S. H. Kim, H. J. Kim, and N. W. Kim, 2006. Soil moisture monitoring at a hillslope scale considering spatial-temporal characteristics. Journal of Korea Water Resources Association 39(7): 606-615 (in Korean). 

  11. Ting, J. C., and M. Chang, 1985. Soil-Moisture depletion under three southern pine plantations in east TEXAS. Forest Ecology and Management 12: 179-193. 

  12. Vogel. R. M., and C. N. Kroll, 1996. Estimation of baseflow recession constants. Water Resources Management 10: 303-320. 

  13. Wittenberg, H., 1999. Baseflow recession and recharge as nonlinear process. Hydrological Processes 13: 715-726. 

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