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문제 정의
- 이는 토양수분을 직접적으로 측정하여 평가하는 것이 시간과 비용뿐만 아니라 고품질 자료생산을 위한 관측장비의 유지관리가 어렵기 때문이다. 따라서, 본 연구에서는 산림지역에서 3년 간(2009 년～2011년) 측정한 토양저류와 선행강우지수간의 관계분석을 통해 토양저류의 시간적 변화를 특성화하고, 이를 활용하여 토양저류의 변화를 예측을 실시했다. 이를 위해 기존의 다양한 선행강우지수 식들을 적용하여, 실측된 토양수분에 대한 변화에 대해 평가하였고, 기존의 문헌연구들의 방법 및 결과들과 비교하였다.
- , 은 각 시간에 대하여 측정된 토양저류 값, 모의된 토양저류 값, 그리고 T시간동안에 측정된 토양저류 값의 평균 값, n은 T시간동안에 측정된 토양 저류 일수(개수)를 의미한다. 또한 측정된 토양저류의 변화에 대한 모의된 토양저류의 선형적인 관계(1:1)를 알아보기 위해 다시 회귀분석을 실시하여 모의된 토양저류 값에 대해 평가하고자 하였다.
- 본 연구에서는 강우-유출모델링에서 선행습윤상태를 파악하기 위해 자주 사용되는 여러 선행강우지수를 활용하여, 실제 측정된 토양수분자료들로부터 평가된 토양 저류량과의 비교 분석하고자 하였다. 나아가, 선행 강우지수와 측정된 토양저류의 변화특성을 이용하여, 이전연구들에 비해 보다 명확한 관계를 이끌어낼 수 있었다.
- 본 연구에서는 선행강우지수 식과 측정된 토양저류와의 변화를 비교하고, 관계분석을 통해 측정된 강우 자료로부터 토양저류를 모의하고자 하였다. 2009년의 측정된 토양저류에 대해 여러 선행강우지수 식 중 지수적 함수식이 토양저류의 변화를 가장 잘 모사하는 것으로 나타났다.
가설 설정
- 평균토양수분은 식(2)를 통해 계산되는데, i는 관측지점을 말하며, n은 총 관측지점 수를 의미한다. 본 연구에서는 21개 지점의 측정된 토양수분 평균 값은 연구사면의 전체 저류 량을 대표한다고 가정하였으며, 최대 토양 깊이는 80cm로 가정하였다. 토양 심도 0～80cm에 대해 관측 된 토양 심도(10, 30, 60cm)를 고려하여, 지표층(0～20cm), 뿌리층(20～45cm), 지표하층(45～80cm)과 같이 세 층으로 나누었다.
제안 방법
- 1. 2009년에 측정된 토양 깊이 별 토양저류와 각 선행강우지수들의 변화를 비교⋅평가하고, 수문 학적 이해를 증진한다.
- 2011년에는 전반적인 기간에 걸쳐 예측된 토양저류는 측정된 토양저류변화에 유사하게 변화하는 것으로 나타났지만, 7월 중순과 가을철의 강우에 대한 초기 증가 값의 차이가 있었다. 2009년의 선행강우지수와 토양저류의 관계식(Table 3)을 통해, 2010～2011년도의 예측된 토양저류의 변화에 대해 평가하였다. 2010년에 는 약 0.
- 분석된 회귀식을 이용하여, 2010～2011년에 대해 검증을 시도하였다. 2009년의 월별 기온변화와 2010～2011년의 월별 기온변화와의 차이는 크지 않아, 2009년의 사용되었던 매개변수 월별 변화와 유사한 값으로 적용하였으며, 각 연도의 회귀식의 초기 값은 측정된 토양저류 값으로 하였다. Fig.
- (2011)의 방법 및 결과에서 매개변수의 계절별 변화에 대한 고려 없이 곡선 피팅(fitting curve)으로 토양수분을 예측하 고자 하였으나, 약 50mm 선행강우지수이내에는 명확 한 관계를 보이지 않았다. 본 연구에서는 각 매개변수는 일년의 증발산 변화패턴과 관계가 있다고 가정하여, 계산된 월별 최적화된 매개변수를 초기값으로 하고, 월별 잠재 증발산의 변화패턴을 고려하여, 전체기간에 대해 높은 상관성을 가지는 수정된 월별 최적 매개변수를 찾기 위해 반복과정을 수행하였다. 이는 토양수분의 이력현상(Hysteresis)의 영향은 크지 않다고 가정하면, 토양수분의 반복된 증가 및 감쇄 패턴은 전체 토양수분변화범위에서 고유의 변화특성을 가지고 있으며, 각 매개변수는 증발산의 계절적 변화와의 반 비례관계를 가지고 있다는 수문학적 개념으로부터 고 안된 것이다.
- 나아가, 선행 강우지수와 측정된 토양저류의 변화특성을 이용하여, 이전연구들에 비해 보다 명확한 관계를 이끌어낼 수 있었다. 이 관계를 바탕으로 약 2년여동안의 강우자료 만을 통해 일 토양저류량을 모의하였으며, 측정된 일 토양저류량 값과 비교를 하였다. 모의된 토양저류량은 실제 측정된 토양저류량의 변화를 대체적으로 잘 묘사하고 있지만, 식생의 계절적인 변화와 영향과 관련한 수문학적 과정들의 변화로 인해 다소 차이가 있었다.
- 따라서, 본 연구에서는 산림지역에서 3년 간(2009 년～2011년) 측정한 토양저류와 선행강우지수간의 관계분석을 통해 토양저류의 시간적 변화를 특성화하고, 이를 활용하여 토양저류의 변화를 예측을 실시했다. 이를 위해 기존의 다양한 선행강우지수 식들을 적용하여, 실측된 토양수분에 대한 변화에 대해 평가하였고, 기존의 문헌연구들의 방법 및 결과들과 비교하였다. 본 연구의 목적은 아래와 같이 요약될 수 있다.
- 3(a)는 식(2)로부터 계산된 여름철에 대한 0～20cm 토양 심도의 토양저류량과 식(7)～(10)으로 표현 된 4개 선행강우지수 식의 시계열을 보여주고 있다. 저류량, 선행강우지수의 값의 스케일차이를 줄이기 위해 선행강우지수를 무차원화(dimensionless)하였다. 측정된 저류량의 변화 대해 API(I), API(II)보다 API(III), API(IV)가 잘 모사하는 것으로 나타났다(Fig.
- 본 연구에서는 21개 지점의 측정된 토양수분 평균 값은 연구사면의 전체 저류 량을 대표한다고 가정하였으며, 최대 토양 깊이는 80cm로 가정하였다. 토양 심도 0～80cm에 대해 관측 된 토양 심도(10, 30, 60cm)를 고려하여, 지표층(0～20cm), 뿌리층(20～45cm), 지표하층(45～80cm)과 같이 세 층으로 나누었다. 토양심도 증가에 따른 저류량 계산은 식(3)～(5)와 같이 지표면(surface zone), 지표-뿌리층(root zone) 그리고 전체 토양층(total soil profile)의 저류량으로 계산하였다.
- 토양수분측정은 다중동축⋅TDR방식의 MiniTrase 장비, 매설된 센서(6005L2, 길이 20cm)로부터 매 2시간마다 측정하였다(Soilmoisture Equipment Corp, 2012).
- 토양저류변화에 대해 여러 선행강우지수 중 API(IV)가 가장 잘 묘사된다고 판단하여, API(IV)식의 월별 최적화된 매개변수를 이용하였다. 이 과정을 통한 2009년 전체기간의 깊이 별 토양저류와의 상관계수는 0.
대상 데이터
- 1에 표시한 21개 지점은 사면 지형에 의한 흐름 분배를 파악하기 위해 결정된 총 5개 단면선으로 구성되었다(A, B, C, D, E 단면선). 본 연구에서 선행강 우지수와 비교하기 위해 측정한 토양수분 값은 일 평균값으로 재계산하였으며, 2009년부터 2011년까지 측정한 토양수분자료를 사용하였다. 2009년의 토양수분 자료는 선행강우지수와 토양저류변화를 비교 및 관계 분석하기 위한 기간이며, 2010년, 2011년의 토양수분 자료는 2009년의 분석된 회귀모형을 검증하기 위해 사용하였다.
- 2009년의 토양수분 자료는 선행강우지수와 토양저류변화를 비교 및 관계 분석하기 위한 기간이며, 2010년, 2011년의 토양수분 자료는 2009년의 분석된 회귀모형을 검증하기 위해 사용하였다. 선행강우지수 분석에 사용한 강우자료는 연구지역으로부터 약 300～500m 떨어진 KoFlux main tower에서 tipping bucket으로 측정된 자료를 중심으로 강우자료에 대한 신뢰성을 높이기 위해 연구지역 내에서 측정된 임내우 자료와 기상청의 자동기상관측 자료(AWS, 광릉)를 이용하였다. 토양수분 측정에 사용된 TDR장비는 영하의 온도에서는 유전상수의 변화로 정확한 값을 측정하지 못하기 때문에(Soilmoisture Equipment Corp, 2012), 관측기간 중 12월의 자료는 분석에서 제외하였다(Fig.
- 2%로, 토양 심도가 증가할수록 공극률이 감소하는 일반적인 산림토양구조특성을 가지고 있다. 연구사면 내에 약 21개 지점의 10, 30, 60cm 토양 심도에서 측 정한 토양수분자료는 토양저류(soil storage) 평가에 활용하였다. 토양수분측정은 다중동축⋅TDR방식의 MiniTrase 장비, 매설된 센서(6005L2, 길이 20cm)로부터 매 2시간마다 측정하였다(Soilmoisture Equipment Corp, 2012).
-
1. 연구유역
연구지역은 경기도 포천시 광릉수목원 내에 위치한 산지사면이다(Fig. 1)
. 연평균 강수량은 약 1,300mm, 연 평균온도는 11. - 이 논문은 2015학년도 부산대학교 박사후 연수과정 지원사업에 의하여 연구되었으며, 본 연구에 사용된 KoFlux의 강우관측자료는 국립산림과학원, 한국연구재단의 A3프로그램의 지원을 받아 구축된 데이터베이스이다.
데이터처리
- 각 매개변수는 계절적 변화특성과 관련이 있기 때문에(Saxton and Lenz, 1967) 토양저류량의 계절적 변 화 특성 파악을 위하여 월별 상관분석을 실시하였다.
- 분석된 회귀식을 이용하여, 2010～2011년에 대해 검증을 시도하였다. 2009년의 월별 기온변화와 2010～2011년의 월별 기온변화와의 차이는 크지 않아, 2009년의 사용되었던 매개변수 월별 변화와 유사한 값으로 적용하였으며, 각 연도의 회귀식의 초기 값은 측정된 토양저류 값으로 하였다.
- 98 범위 이내의 감쇄상수로, 증발산과 관련이 있다. 평균적 저류량의 변화와 최적으로 비교하기 위해서, 위의 네 식들은 식(11)과 같은 Pearson의 상관계수를 통해 최적화된 매개변수(N, T, K)를 평가하였다. 식 (7), (8)에서 사용된 일수는 2, 3, 4,…,8, 10, 14, 20, 30, 40일, 식 (9)에서는 2, 3, 4,…, 8, 10, 20, 40, 60, 80,100, 120일, 식(10)에서는 0.
이론/모형
- 여기서, S는 토양 저류량, API는 선행강우지수를 뜻한다. 선행강우지수 식의 매개변수들은 증발산의 계절적 패턴과 관련성이 있기 때문에(Saxton and Lenz, 1967), 잠재증발산량(PET)에 대해 Thornthwaite방법을 이용하여, 계산된 월 증발산량의 변화와 비교하였다(Lee, 2008).
- 선행강우지수와 측정된 토양저류와의 관계에 대해 분석된 회귀모델에 대한 평가는 식(12), (13)과 같이 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) model와 Root Mean Square Error (RMSE)을 이용하였다.
성능/효과
- 하지만 측정된 토양저류와 API와의 관계를 보면, Fig. 5(a)과 같이 API가 약 54mm이상에서는 토양저류와 선형적인 증가 패턴이 보이지만, 약 54mm이하에서는 비선형인 관계 들이 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 특징은 평균적 매개변수를 사용했을 때도 나타나며, 다른 연구결과에서도 비슷한 패턴들이 확인되었다(Brooca et al.
- 2. 기존 연구의 방법 및 해석을 바탕으로 선행강우 지수와 토양저류의 관계를 특성화한다.
- 3과 마찬가지로 API(III), (IV)가 전체적으로 API(I), (II)보다 높은 상관계수를 보여주고 있다. 4개의 API의 각 깊이에 따른 상관계수의 공통된 월별변화특징은 상당한 강우량으로 인해 여름철(7월, 8월)이 다른 계절에 비해 각 상관계수 값이 비교적 높다. 5월, 6월, 9월에 다른 시기의 상관계수가 상대적으로 낮은 결과를 보이고 있으며, 9월에는 다른 계절과는 다르게 깊이가 깊어질수록 상관계수가 증가하는 경향을 보였다.
- 3(b), Table 1). API(I), API(II)는 약 0.74～0.79의 상관계수를 보이는 반면, API(III), API(IV)는 약 0.78～0.83 범위로 다소 높은 상관계수를 보였다. 토양 심도가 증가할수록 상관관계는 감소하는 경향을 보이고, 최적화된 매개변수들은(N, T, K) 증가하는 경향을 보였다(Table 1).
- 특히 9월의 총 강우량은 총 40mm미만으로, 다른 계절에 비해 가장 적은 강우량으로, 지표에 가까운 토양수분의 상당한 반응으로 인한 결과로 나타난 것이다. 각 API의 관련된 최적 매개변수인 N, T, K의 변화를 보면, 대체적으로 여름철에 낮은 값을 보이고, 봄, 가을철에 높은 값을 나타내고 있다. 특히 Fig.
- 이는 토양수분의 이력현상(Hysteresis)의 영향은 크지 않다고 가정하면, 토양수분의 반복된 증가 및 감쇄 패턴은 전체 토양수분변화범위에서 고유의 변화특성을 가지고 있으며, 각 매개변수는 증발산의 계절적 변화와의 반 비례관계를 가지고 있다는 수문학적 개념으로부터 고 안된 것이다. 그 결과, 잠재 증발산 패턴을 고려한 수정된 월별 최적화된 매개변수로 사용했을 때, 측정된 토양저류에 대한 API와의 상관계수는 2009년 전체기간에 대해 0.893, 0.899, 0.892로, 단순히 월별 최적화 된 매개변수를 사용했을 때보다 상당히 증가한 것을 알 수 있었다. 또한 약 54mm이하의 API범위에 대해서도 이전방법들보다 명확한 관계를 얻을 수 있었다(Fig.
- 본 연구에서는 강우-유출모델링에서 선행습윤상태를 파악하기 위해 자주 사용되는 여러 선행강우지수를 활용하여, 실제 측정된 토양수분자료들로부터 평가된 토양 저류량과의 비교 분석하고자 하였다. 나아가, 선행 강우지수와 측정된 토양저류의 변화특성을 이용하여, 이전연구들에 비해 보다 명확한 관계를 이끌어낼 수 있었다. 이 관계를 바탕으로 약 2년여동안의 강우자료 만을 통해 일 토양저류량을 모의하였으며, 측정된 일 토양저류량 값과 비교를 하였다.
- (2010)의 선 행연구 결과와 유사한 것으로 동일한 연구지역 7월～10월까지 기간에 대해 계류수 내 DOC(Dissolved Organic Carbon)농도와의 변화에 대해 T가 10일이내 에서 선행강우의 영향이 존재한다고 하였으며, 지표유출과 토양수분의 변화와 관련이 있다고 하였다. 또한 본 연구에서의 토양저류와의 상관계수에 비해 계류수 내 DOC농도와 선행강우지수가 낮은 값(약 0.5)을 보여주었는데, 이는 지표에 도달한 강우의 영향이 토양 심도가 깊어질수록(체류시간이 길어질수록) 감소한다는 것을 보여준다.
- 892로, 단순히 월별 최적화 된 매개변수를 사용했을 때보다 상당히 증가한 것을 알 수 있었다. 또한 약 54mm이하의 API범위에 대해서도 이전방법들보다 명확한 관계를 얻을 수 있었다(Fig. 5(a)).
- 2009년의 측정된 토양저류에 대해 여러 선행강우지수 식 중 지수적 함수식이 토양저류의 변화를 가장 잘 모사하는 것으로 나타났다. 또한 토양저류변화에 대해 선행강우 지수 식의 월별 최적화된 매개변수들은 증발산의 계절 변화와 관련이 있는 것으로 확인되었으며, 토양 심도가 증가할수록 매개변수의 값은 증가하는 것으로 나타났다. 수문학적 기작의 변화에 대한 이해를 바탕으로 증발산의 변화패턴을 고려한 최적화된 매개변수를 사용했을 때, 토양저류변화에 대한 이전 강우식의 특정한 관계를 얻을 수 있었다.
- 또한 토양저류변화에 대해 선행강우 지수 식의 월별 최적화된 매개변수들은 증발산의 계절 변화와 관련이 있는 것으로 확인되었으며, 토양 심도가 증가할수록 매개변수의 값은 증가하는 것으로 나타났다. 수문학적 기작의 변화에 대한 이해를 바탕으로 증발산의 변화패턴을 고려한 최적화된 매개변수를 사용했을 때, 토양저류변화에 대한 이전 강우식의 특정한 관계를 얻을 수 있었다. 이 관계에 대한 회귀 분석을 통해, 2010～2011년의 토양저류를 모의한 결과, 측정된 토양저류의 변화에 대해 가을철을 제외한 기간에 유의한 수준에서 상당히 잘 모사하는 것으로 나타났다.
- 수문학적 기작의 변화에 대한 이해를 바탕으로 증발산의 변화패턴을 고려한 최적화된 매개변수를 사용했을 때, 토양저류변화에 대한 이전 강우식의 특정한 관계를 얻을 수 있었다. 이 관계에 대한 회귀 분석을 통해, 2010～2011년의 토양저류를 모의한 결과, 측정된 토양저류의 변화에 대해 가을철을 제외한 기간에 유의한 수준에서 상당히 잘 모사하는 것으로 나타났다. 그러나 2010년 가을철에는 여름철 태풍으로 인한 식생 교란의 영향, 계절적으로는 식생구조, 토양(소)동물 활동의 변화, 기온의 급감, 적은 강수 량 등 복합적인 영향으로 인해 다소 차이가 있었다.
- 전체 사면이 포화가 되었을 때를 가정했을 때(평균토양수분≈공극률), 해당되는 API값은 약 2,000mm 이상의 값으로, 산림사면에서는 거의 포화가 되지 않는 다는 것을 간접적으로 보여준다.
- 저류량, 선행강우지수의 값의 스케일차이를 줄이기 위해 선행강우지수를 무차원화(dimensionless)하였다. 측정된 저류량의 변화 대해 API(I), API(II)보다 API(III), API(IV)가 잘 모사하는 것으로 나타났다(Fig. 3(a)).
- 또한 비슷한 월 잠재 증발산 값을 가지는 봄철과 가을철의 매개변수가 다르게 나타나는데, 이는 식생의 활동차이로 인한 것으로 판단된다. 토양 깊이가 깊어질수록 PET와 매개변수의 감소기울기는 낮아지고, 전체적으로 높은 매개변수 값 을 가지는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 Saxton and Lenz(1967)의 결과와 유사하다.
- 83 범위로 다소 높은 상관계수를 보였다. 토양 심도가 증가할수록 상관관계는 감소하는 경향을 보이고, 최적화된 매개변수들은(N, T, K) 증가하는 경향을 보였다(Table 1). 토양심도에 따른 매개변수의 증가는 토양 저류의 감쇄능력이 감소한다는 것을 의미한다.
후속연구
- 비록 선행강우지수 식과 토양저류의 관계가 경험적 인식이지만, 토양저류량의 변화를 평가할 수 있는 간단한 방법으로 판단된다. 본 연구결과는 미 계측 유역내의 강우-유출모델, 가뭄연구에서 선행습윤상태, 토양저류량의 변화를 이해하는 데 중요한 역할을 할 것으로 판단된다. 추후연구로, 선행강우지수와 토양 저류의 일반적 관계를 도출하기 위해 다양한 환경조건(식생, 토성, 지형, 지질)에서 많은 실험적 연구들이 필요하다고 사료된다.
- 모의된 토양저류량은 실제 측정된 토양저류량의 변화를 대체적으로 잘 묘사하고 있지만, 식생의 계절적인 변화와 영향과 관련한 수문학적 과정들의 변화로 인해 다소 차이가 있었다. 비록 본 연구결과가 경험 식으로부터 도출되었지만, 미 계측유역에서의 선행습윤상태를 파악하는 데 유용할 것으로 판단된다.
- 본 연구결과는 미 계측 유역내의 강우-유출모델, 가뭄연구에서 선행습윤상태, 토양저류량의 변화를 이해하는 데 중요한 역할을 할 것으로 판단된다. 추후연구로, 선행강우지수와 토양 저류의 일반적 관계를 도출하기 위해 다양한 환경조건(식생, 토성, 지형, 지질)에서 많은 실험적 연구들이 필요하다고 사료된다.
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