[논문]이동평균법과 교차상관계수를 이용한 제주도 표선유역 중산간지역의 강수량과 지하수위 간의 지체시간 추정

신문주; 문수형; 고기원; 문덕철

doi:10.3741/jkwra.2020.53.7.533

이동평균법과 교차상관계수를 이용한 제주도 표선유역 중산간지역의 강수량과 지하수위 간의 지체시간 추정
Estimation of delay time between precipitation and groundwater level in the middle mountain area of Pyoseon watershed in Jeju Island using moving average method and cross correlation coefficient 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.53 no.7, 2020년, pp.533 - 543

신문주 (제주특별자치도개발공사 수자원연구팀) , 문수형 (제주특별자치도개발공사 수자원연구팀) , 고기원 (제주특별자치도개발공사 품질연구본부) , 문덕철 (제주특별자치도개발공사 수자원연구팀)

초록
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지하수자원의 적절한 관리를 위한 정보제공을 위해서는 강수량과 지하수위 시계열자료 간의 지체시간 계산을 통한 지하수위 상승시기 추정 및 지하수위 변동특성 파악이 필요하다. 본 연구에서는 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역에 위치한 9개 지하수위 관측정 지점을 대상으로 선행강수를 고려하기 위해 이동평균법을 활용하여 생성한 이동평균 강수량 시계열자료와 지하수위 시계열자료 간의 일단위 총 지체시간 및 교차상관계수를 계산하고 추정결과를 비교분석 하였다. 분석결과 이동평균 강수량 시계열자료를 사용시 원시 강수량 시계열자료를 사용한 경우보다 모든 관측정에서 지하수위 시계열자료와의 상관성이 증가함으로써 보다 명확한 강수량-지하수위 지체시간 추정이 가능하였다. 이동평균 강수량 시계열자료 사용시 지하수위 시계열자료와 최대 0.57~0.58까지의 교차상관계수를 보였으며 평균적으로 약 24일의 선행강수를 고려할 경우 상대적으로 높은 상관성을 보였다. 총 지체시간은 평균적으로 약 32일 이었으며 이동평균 강수일이 총 지체시간 계산에 큰 영향을 미침으로써 선행강수의 고려가 총 지체시간 추정시 중요한 역할을 하는 것을 확인하였다. 또한 이동 평균 강수량 시계열자료 사용을 통해 원시 강수량 시계열자료 사용에 의한 총 지체시간 추정오류를 발견하였다. 본 연구에서 사용한 총 지체시간 추정방법과 본 논문의 부록에 제시된 총 지체시간 추정용 R 코드의 활용을 통해 향후 다른 지역에 대한 총 지체시간을 비교적 쉽게 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

In order to provide information for proper management of groundwater resources, it is necessary to estimate the rise time of groundwater level by calculating the delay time between the time series of precipitation and groundwater level and to understand the characteristics of groundwater level variation. In this study, total delay time (TDT) and cross correlation coefficient between the moving averaged precipitation generated by using the moving average method to take into account the preceding precipitation and the groundwater level were calculated and analyzed for the nine groundwater level monitoring wells in the Pyoseon watershed in the southeast of Jeju Island. As a result, when the moving averaged precipitation was used, the correlation with the groundwater level was higher in all monitoring wells than in the case of using the raw precipitation, so that it was possible to more clearly estimate the delay time between precipitation and groundwater level. When using the moving averaged precipitation, it had cross correlation coefficients of up to 0.57 ~ 0.58 with the time series data of the groundwater level, and had a relatively high correlation when considering the preceding precipitation of about 24 days on average. The TDT was about 32 days on average, and it was confirmed that the consideration of preceding precipitation plays an important role in estimating the TDT because the days of moving averaged precipitation greatly influences the calculation of the TDT. In addition, through the use of moving averaged precipitation, we found an error in estimating the TDT due to the use of raw precipitation. Through the method of estimating the TDT used in this study and the use of the R code for estimating the TDT presented in the appendix of this paper, it will be possible to estimate the TDT for other regions in the future relatively easily.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Schematic diagram of positions of rainfall stations and monitoring wells
표 Table 1. Period of data for rainfall stations and monitoring wells
그림 Fig. 2. Comparison of precipitation in Seongpanak and Gyorae rainfall stations
그림 Fig. 3. Boxplot for variability of groundwater level in monitoring wells
표 Table 2. Delay time (day) and cross correlation coefficient between precipitation in Seongpanak rainfall station and groundwater level in monitoring wells
표 Table 3. Delay time (day) and cross correlation coefficient between precipitation in Gyorae rainfall station and groundwater level in monitoring wells
그림 Fig. 4. Delay time (day; number next to dot) and cross correlation coefficient between raw and moving averaged precipitation timeseries in Seongpanak rainfall station and groundwater level timeseries in monitoring wells
그림 Fig. 5. Delay time (day; number next to dot) and cross correlation coefficient between raw and moving averaged precipitation timeseries in Gyorae rainfall station and groundwater level timeseries in monitoring wells

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 강수량이 지하수위 상승에 미치는 영향을 추정하기 위한 교차상관계수 계산시 지하수위 하강구간을 제외함으로써 보다 정확한 교차상관계수와 지체 시간을 산정할 수 있다. Box A1에서 estimateDelay_Proll 함수는 이동평균 강수량 시계열자료를 생성하고 원시 및 이동평 균 강수량 시계열자료와 지하수위 시계열자료 간의 최대교차 상관계수와 이에 해당하는 지체시간을 계산하기 위해 본 연구에서 개발한 함수이다. 따라서 estimateDelay_Proll 함수는 Box A1에서 확인할 수 있듯이 estimateDelay_2 함수와 연동 되어 실행된다.
따라서 원시 강수량 시계열자료 사용시 정확하지 못한 총 지체시간 (일)을 추정할 가능성이 있으며 이동평균 강수량 시계열자료를 사용하면 이러한 추정오류를 발견할 수 있다. 또한 본 연구에서는 강수의 이동평균을 고려한 총 지체시간 추정을 위한 R 코드를 제시함으로써 연구자들이 본 연구의 방법을 상세히 이해할 수 있도록 하였다. 따라서 본 연구방법과 제시된 R 코드의 활용을 통해 향후 다른 지역에 대한 총 지체시간을 비교적 쉽게 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 강수량과 지하수위 간의 지체시간 계산시 원시 강수량 시계열자료 뿐만 아니라 선행토양함수 즉 선행강수를 고려하기 위해 이동평균된 강수량 시계열자료를 사용하였다. 즉 3일 이동평균 강수량 시계열자료는 설정한 기준시점을 포함한 과거 3일간의 강수량을 합산한 후 3으로 나눈값을 기준시점의 값으로 갖는 시계열자료이며 이것은 지하수위 시계열자료가 3일 이동평균 강수량 시계열자료와 높은 상관성 을 보인다면 2일 및 1일전의 강수량 자료를 선행토양함수로써 고려한다는 것을 의미한다.
본 연구의 목적은 선행강수의 영향을 고려하기 위해 이동 평균법을 활용하여 이동평균 강수량 시계열자료를 생성하고 교차상관함수를 활용하여 제주지역 강수량-지하수위 간의 보다 명확한 지체시간 추정 및 상관성 분석에 있다.

제안 방법

교차상관계수 계산횟수가 상당히 많으므로 R 언어를 활용하 여 반복적으로 계산하였다(부록의 Box A1). Box A1에서 estimateDelay_2 함수는 강수량과 지하수위 시계열자료 간의 지체시간을 추정하는 함수로써 R언어기반 오픈소스 소프 트웨어 패키지인 Hydrological Model Assessment and Development (Hydromad) (Andrews et al., 2011)에서 제공하는 estimateDelay 함수를 본 연구에 맞게 수정한 코드이다. estimateDelay 함수의 특징은 지하수위 시계열자료 중 상승 구간만 추출하여 강수량과 지하수위 시계열자료 간의 지체시간을 계산한다는 점이다.
강수량과 지하수위간의 지체시간을 추정하기 위해 앞에서 기술한 원시 및 이동평균된 강수량 시계열자료와 교차상관계수를 사용하였다. 교차상관계수는 독립된 두 변수 간의 상관관계를 정량적으로 나타내는 계수로서 -1.
본 연구에서는 대상지점 9개 관측정 지하수위 시계열자료 및 2개 강우관측소 강수량 시계열자료를 사용하므로 총 교차 상관계수 계산횟수는 2,398,050회(365×365×9×2)가 된다. 교차상관계수 계산횟수가 상당히 많으므로 R 언어를 활용하 여 반복적으로 계산하였다(부록의 Box A1). Box A1에서 estimateDelay_2 함수는 강수량과 지하수위 시계열자료 간의 지체시간을 추정하는 함수로써 R언어기반 오픈소스 소프 트웨어 패키지인 Hydrological Model Assessment and Development (Hydromad) (Andrews et al.
지체시간 추정방법으로써 원시 강수량 시계열자료와 364 개의 이동평균된 강수량 시계열자료 각각을 원시 지하수위 시계열자료에 대해 교차상관함수를 적용하여 지체시간을 추정하였다. 교차상관함수 적용시 지하수위 시계열자료를 1일 부터 365일까지 1일단위로 지체시키며 1개 셋(set)의 강수량 시계열자료와 지하수위 시계열자료간의 365개의 교차상관 계수를 계산하고 최대교차상관계수를 도출하는 지체시간을 추출하였다. 이 방법을 원시 및 이동평균 강수량 시계열자료를 포함하는 365개 셋의 강수량 시계열자료와 지하수위 시계 열자료 각각에 반복적으로 적용하여 365개의 교차상관계수(365개 강수량 시계열자료 각각에 대한 최대교차상관계수)를 계산하고 이중 최대교차상관계수를 도출하는 지체시간 및 원시 또는 이동평균 강수량 시계열자료를 추출하였다.
이동평균 강수량 시계열자료 생성 방법으로써 일별 강수량 시계열자료를 2일부터 365일까지 각각 이동평균하여 총364개의 이동평균된 강수량 시계열자료를 생성하였다. 따라서 본 연구는 강수량과 지하수위 시계열 자료 간의 지체시간 계산시 1일부터 364일 전까지의 선행토양함수를 고려하였다.
예를 들어 3일 이동평균 강수량 시계열자료와 원시 지하수위 시 계열자료가 최대교차상관계수를 도출하고 이때 지체시간 (일)이 5일이라면 총 지체시간(일)은 지체시간 5일에 2일전 부터의 선행강수를 고려한 2일(이동평균 강수일 3일 빼기 1 일)을 더하여 7일이 된다. 따라서 이 방법은 선행강수에 의한 선행토양함수를 고려하여 강수량과 지하수위 시계열자료 간의 지체시간을 계산한다. 본 연구에서는 대상지점 9개 관측정 지하수위 시계열자료 및 2개 강우관측소 강수량 시계열자료를 사용하므로 총 교차 상관계수 계산횟수는 2,398,050회(365×365×9×2)가 된다.
따라서 한 개 지하수위 관측정에 대해 133,225회(365×365)의 교차상관계수를 계산하고 이중 최대교차상관계수를 도출하는 지체시간과 강수량 시계열자료를 추출하였다.
따라서 한 개 지하수위 관측정에 대해 133,225회(365×365)의 교차상관계수를 계산하고 이중 최대교차상관계수를 도출하는 지체시간과 강수량 시계열자료를 추출하였다. 마지막으로 총 지체시간(일)은 최대교차상관계수를 도출하는 지체시간(일) 과 이에 해당하는 강수량 시계열자료의 이동평균일수(이동 평균 강수일)를 합한 값에 1일을 빼는 값으로 계산하였다. 예를 들어 3일 이동평균 강수량 시계열자료와 원시 지하수위 시 계열자료가 최대교차상관계수를 도출하고 이때 지체시간 (일)이 5일이라면 총 지체시간(일)은 지체시간 5일에 2일전 부터의 선행강수를 고려한 2일(이동평균 강수일 3일 빼기 1 일)을 더하여 7일이 된다.
본 연구는 (1) 일단위 원시 강수량 시계열자료를 2일부터 365일까지 1일 단위로 이동평균하고, (2) 각각의 원시 및 이동평균 강수량 시계열자료와 지하수위 시계열자료 간의 최대 365일의 지체에 대한 최대교차상관계수를 추정한다는 점과, (3) 지하수 위 시계열자료 중 상승구간만 강수량과 지하수위 시계열자료 간의 교차상관계수 및 지체시간 계산에 사용한다는 점에서 기존 연구와 차이점이 있다.
본 연구에서는 제주도 남동쪽 표선유역의 중산간지역에 위치한 9개 관측정 지하수위 시계열자료와 인근의 성판악 및 교래 강우관측소의 강수량 시계열자료를 이용하여 원시 및 이동평균 강수량 시계열자료와 지하수위 시계열자료 간의 교차상관계수 및 총 지체시간(일)을 계산하고 추정결과를 비교 분석 하였다. 분석결과 이동평균 강수량 시계열자료를 사용 시 원시 강수량 시계열자료를 사용한 경우보다 모든 관측정에서 교차상관계수가 증가하였는데, 이것은 선행강수(선행 토양함수)를 고려한 지체시간 추정이 고려하지 않은 경우보다 타당하다는 것을 의미하며 또한 보다 명확한 강수량-지하 수위 지체시간 추정이 가능하다는 것을 의미한다.
교차상관함수 적용시 지하수위 시계열자료를 1일 부터 365일까지 1일단위로 지체시키며 1개 셋(set)의 강수량 시계열자료와 지하수위 시계열자료간의 365개의 교차상관 계수를 계산하고 최대교차상관계수를 도출하는 지체시간을 추출하였다. 이 방법을 원시 및 이동평균 강수량 시계열자료를 포함하는 365개 셋의 강수량 시계열자료와 지하수위 시계 열자료 각각에 반복적으로 적용하여 365개의 교차상관계수(365개 강수량 시계열자료 각각에 대한 최대교차상관계수)를 계산하고 이중 최대교차상관계수를 도출하는 지체시간 및 원시 또는 이동평균 강수량 시계열자료를 추출하였다. 따라서 한 개 지하수위 관측정에 대해 133,225회(365×365)의 교차상관계수를 계산하고 이중 최대교차상관계수를 도출하는 지체시간과 강수량 시계열자료를 추출하였다.
강수가 짧은 시간내로 지표수 위 상승에 영향을 미치는 것과 달리 지하수의 경우 강수는 침투 및 침루과정으로 인해 지하수위 상승에 영향을 미치기까지 오랜 시간이 소요되며, 선행강수 또한 침투되어 토양함수형태로 존재하다가 최종적으로 지하수위에 영향을 미치므로 강수량 시계열자료의 이동평균을 통해 선행토양함수를 고려한 다는 가정은 타당하다. 이동평균 강수량 시계열자료 생성 방법으로써 일별 강수량 시계열자료를 2일부터 365일까지 각각 이동평균하여 총364개의 이동평균된 강수량 시계열자료를 생성하였다. 따라서 본 연구는 강수량과 지하수위 시계열 자료 간의 지체시간 계산시 1일부터 364일 전까지의 선행토양함수를 고려하였다.
지체시간 추정방법으로써 원시 강수량 시계열자료와 364 개의 이동평균된 강수량 시계열자료 각각을 원시 지하수위 시계열자료에 대해 교차상관함수를 적용하여 지체시간을 추정하였다. 교차상관함수 적용시 지하수위 시계열자료를 1일 부터 365일까지 1일단위로 지체시키며 1개 셋(set)의 강수량 시계열자료와 지하수위 시계열자료간의 365개의 교차상관 계수를 계산하고 최대교차상관계수를 도출하는 지체시간을 추출하였다.

대상 데이터

연구대상지역은 제주도 남동쪽 표선유역의 중산간지역 에 위치한 9개 지하수위 관측정 지점이며, 인근의 성판악 및 교래 강우관측소 일단위 강수량자료와 일단위 관측정 지하 수위 자료를 사용하였다(Table 1). 기상청에서 운영중에 있는 (http://www.

이론/모형

본 연구의 목적은 선행강수의 영향을 고려하기 위해 이동 평균법을 활용하여 이동평균 강수량 시계열자료를 생성하고 교차상관함수를 활용하여 제주지역 강수량-지하수위 간의 보다 명확한 지체시간 추정 및 상관성 분석에 있다. 본 연구에 적용된 방법은 강수량 시계열 자료를 1일 단위로 이동평균 하고, 최대 365일 까지 지하수위 시계열자료 지체에 대한 최대교차상관계수를 추정한다는 점과, 지하수위 상승구간만 추출하여 지체시간 추정 및 상관성 분석에 사용한다는 점에서 Yang and Kim (2011)이 적용한 방법과 차이점이 있다. 자세한 연구방법은 본 논문의 2.

성능/효과

9개 관측정에 대한 이동평균 강수일은 성판악 강우관측소의 경우(Table 2) 8일에서 34일의 범위를 보였으며 이동평균 강수일이 상대적으로 짧은 관측정 C (8일)와 D (10일)를 제외하면 이동평균 강수일의 평균은 약25일 이었다. 이것은 평균 적으로 약24일의 선행강수(선행토양함수)를 고려할 경우 강수량과 지하수위 시계열자료 간에 상대적으로 높은 상관성을 보인다는 것을 의미한다.
성판악 강우관측소의 경우(Table 2) 이동평균 강수량 시계 열자료 사용시 9개 관측정 지하수위 시계열자료에 대한 교차 상관계수의 범위는 0.114에서 최대 0.586이고 평균 0.419인 반면 원시 강수량 시계열자료 사용시 교차상관계수의 범위는 0.061에서 0.303이고 평균 0.195이었다. 따라서 이동평균 강수량 시계열자료 사용시 교차상관계수는 평균적으로 약0.
이것은 평균 적으로 약24일의 선행강수(선행토양함수)를 고려할 경우 강수량과 지하수위 시계열자료 간에 상대적으로 높은 상관성을 보인다는 것을 의미한다. 교래 강우관측소의 경우(Table 3) 또한 비슷한 결과를 도출하였는데 이동평균 강수일은 9일에 서 33일의 범위를 보였으며 관측정 C (9일)와 D (10일)을 제외 하면 이동평균 강수일의 평균은 약25일 이었다. 따라서 두 강 우관측소의 경우 모두 2개 관측정(C와 D)을 제외하면 평균적으로 약24일의 선행강수(선행토양함수)를 고려할 경우 강수량과 지하수위 시계열자료 간에 상대적으로 높은 상관성을 보였다.
22 만큼 개선되었다. 교래 강우관측소의 경우(Table 3) 이동평균 강수량 시계열자료 사용시 교차상관계수의 범위는 0.113에 서 최대 0.571이고 평균 0.422인 반면 원시 강수량 시계열자료 사용시 교차상관계수의 범위는 0.066에서 0.302이고 평균 0.201이었다. 따라서 교래 강우관측소의 경우 또한 이동평균 강수량 시계열자료 사용시 교차상관계수는 평균적으로 약 0.
4 and 5에서 점 옆의 숫자는 총 지체시간(일)을 의미한다. 3.1절에서 분석 한 바와 같이 성판악과 교래 강우관측소의 이동평균 강수량 시계열자료와 지하수위 시계열자료 간의 총 지체시간(일)은 비슷하였으며, 관측정 B, E, H에서 모두 1일의 차이를 보였고 나머지 관측정은 동일한 총 지체시간(일)을 보였다. 반면 이 2개 강우관측소의 원시 강수량 시계열자료를 사용한 경우 총 지체시간(일)은 관측정 A, F, H의 지하수위 시계열자료에 대 해 각각 3일, 1일, 4일의 차이를 보임으로써 이동평균 강수량 시계열자료를 사용한 경우보다 다소 차이가 컸으며, 특히 교래 강우관측소에 대한 관측정 I의 경우 총 지체시간(일)은 159일을 보여 성판악 강우관측소의 경우(32일)와 매우 큰 차이를 보 였다.
분석결과 이동평균 강수량 시계열자료를 사용 시 원시 강수량 시계열자료를 사용한 경우보다 모든 관측정에서 교차상관계수가 증가하였는데, 이것은 선행강수(선행 토양함수)를 고려한 지체시간 추정이 고려하지 않은 경우보다 타당하다는 것을 의미하며 또한 보다 명확한 강수량-지하 수위 지체시간 추정이 가능하다는 것을 의미한다. 교차상관 계수의 개선 폭은 두 강우관측소의 경우 모두 평균적으로 약 0.22이었으며 이동평균 강수량 시계열자료 사용시 최대 0.57 ~0.58까지의 교차상관계수를 도출하였다. 그리고 이동평균 강수일이 상대적으로 짧은 2개 관측정을 제외하면 평균적으 로 약24일의 선행강수(선행토양함수)를 고려할 경우 강수량과 지하수위 시계열자료 간에 상대적으로 높은 상관성을 가짐을 확인하였으며, 이 2개 관측정의 이동평균 강수일이 주변 관측정과 다른 이유는 관측정들의 복잡한 지하지질구조의 차이가 선행강수가 지하수위에 도달하는 시간에 영향을 미쳤기 때문인 것으로 판단된다.
58까지의 교차상관계수를 도출하였다. 그리고 이동평균 강수일이 상대적으로 짧은 2개 관측정을 제외하면 평균적으 로 약24일의 선행강수(선행토양함수)를 고려할 경우 강수량과 지하수위 시계열자료 간에 상대적으로 높은 상관성을 가짐을 확인하였으며, 이 2개 관측정의 이동평균 강수일이 주변 관측정과 다른 이유는 관측정들의 복잡한 지하지질구조의 차이가 선행강수가 지하수위에 도달하는 시간에 영향을 미쳤기 때문인 것으로 판단된다. 이동평균 강수량과 지하수위 시계열자료 간의 총 지체시간(일)은 이 2개 관측정을 제외하면 평균적으로 약32일 이었으며, 이동평균 강수일이 총 지체시간(일) 계산에 큰 영향을 미침으로써 총 지체시간(일) 추 정시 선행강수의 고려가 중요한 역할을 하는 것을 확인하였 다.
201이었다. 따라서 교래 강우관측소의 경우 또한 이동평균 강수량 시계열자료 사용시 교차상관계수는 평균적으로 약 0.22만큼 개선되었다. 종합하면 두 강우관측소의 경우 모두 교차상관계수가 평균적으로 약 0.
교래 강우관측소의 경우(Table 3) 또한 비슷한 결과를 도출하였는데 이동평균 강수일은 9일에 서 33일의 범위를 보였으며 관측정 C (9일)와 D (10일)을 제외 하면 이동평균 강수일의 평균은 약25일 이었다. 따라서 두 강 우관측소의 경우 모두 2개 관측정(C와 D)을 제외하면 평균적으로 약24일의 선행강수(선행토양함수)를 고려할 경우 강수량과 지하수위 시계열자료 간에 상대적으로 높은 상관성을 보였다. 그리고 이 두 강우관측소 결과 간의 약간의 차이는 강수량 패턴의 차이(Fig.
195이었다. 따라서 이동평균 강수량 시계열자료 사용시 교차상관계수는 평균적으로 약0.22 만큼 개선되었다. 교래 강우관측소의 경우(Table 3) 이동평균 강수량 시계열자료 사용시 교차상관계수의 범위는 0.
이동평균 강수량과 지하수위 시계열자료 간의 총 지체시간(일)은 이 2개 관측정을 제외하면 평균적으로 약32일 이었으며, 이동평균 강수일이 총 지체시간(일) 계산에 큰 영향을 미침으로써 총 지체시간(일) 추 정시 선행강수의 고려가 중요한 역할을 하는 것을 확인하였 다. 마지막으로 원시 강수량 시계열자료 사용시 교래 강우관 측소 강수량 시계열자료와 1개 관측정의 지하수위 시계열자료 간의 총 지체시간(일) 추정결과가 159일로써 성판악 강우 관측소 자료를 사용한 경우의 총 지체시간(일) 추정결과(32 일)와 큰 차이를 보였고, 이동평균 강수량 시계열자료를 사용한 결과(33일)와도 매우 큰 차이를 보임과 동시에 교차상관 계수 또한 이동평균 강수량 시계열자료를 사용한 경우보다 낮음으로 인해 이 결과는 추정오류로써 판단하였다. 따라서 원시 강수량 시계열자료 사용시 정확하지 못한 총 지체시간 (일)을 추정할 가능성이 있으며 이동평균 강수량 시계열자료를 사용하면 이러한 추정오류를 발견할 수 있다.
1절에서 분석 한 바와 같이 성판악과 교래 강우관측소의 이동평균 강수량 시계열자료와 지하수위 시계열자료 간의 총 지체시간(일)은 비슷하였으며, 관측정 B, E, H에서 모두 1일의 차이를 보였고 나머지 관측정은 동일한 총 지체시간(일)을 보였다. 반면 이 2개 강우관측소의 원시 강수량 시계열자료를 사용한 경우 총 지체시간(일)은 관측정 A, F, H의 지하수위 시계열자료에 대 해 각각 3일, 1일, 4일의 차이를 보임으로써 이동평균 강수량 시계열자료를 사용한 경우보다 다소 차이가 컸으며, 특히 교래 강우관측소에 대한 관측정 I의 경우 총 지체시간(일)은 159일을 보여 성판악 강우관측소의 경우(32일)와 매우 큰 차이를 보 였다. 이 159일의 총 지체시간(일)은 주변 관측정의 총 지체시간(일)과 매우 큰 차이를 보인다는 점과 이동평균 강수량 시계 열자료를 사용한 결과보다 교차상관계수가 낮다는 점을 종합적으로 고려할 때 추정오류일 가능성이 있다.
본 연구에서는 제주도 남동쪽 표선유역의 중산간지역에 위치한 9개 관측정 지하수위 시계열자료와 인근의 성판악 및 교래 강우관측소의 강수량 시계열자료를 이용하여 원시 및 이동평균 강수량 시계열자료와 지하수위 시계열자료 간의 교차상관계수 및 총 지체시간(일)을 계산하고 추정결과를 비교 분석 하였다. 분석결과 이동평균 강수량 시계열자료를 사용 시 원시 강수량 시계열자료를 사용한 경우보다 모든 관측정에서 교차상관계수가 증가하였는데, 이것은 선행강수(선행 토양함수)를 고려한 지체시간 추정이 고려하지 않은 경우보다 타당하다는 것을 의미하며 또한 보다 명확한 강수량-지하 수위 지체시간 추정이 가능하다는 것을 의미한다. 교차상관 계수의 개선 폭은 두 강우관측소의 경우 모두 평균적으로 약 0.
반면 이 2개 강우관측소의 원시 강수량 시계열자료를 사용한 경우 총 지체시간(일)은 관측정 A, F, H의 지하수위 시계열자료에 대 해 각각 3일, 1일, 4일의 차이를 보임으로써 이동평균 강수량 시계열자료를 사용한 경우보다 다소 차이가 컸으며, 특히 교래 강우관측소에 대한 관측정 I의 경우 총 지체시간(일)은 159일을 보여 성판악 강우관측소의 경우(32일)와 매우 큰 차이를 보 였다. 이 159일의 총 지체시간(일)은 주변 관측정의 총 지체시간(일)과 매우 큰 차이를 보인다는 점과 이동평균 강수량 시계 열자료를 사용한 결과보다 교차상관계수가 낮다는 점을 종합적으로 고려할 때 추정오류일 가능성이 있다. 이것은 원시 강수량 시계열자료를 사용하여 총 지체시간(일)을 추정시 정확 하지 못한 결과를 얻을 수 있다는 것을 의미하며, 또한 이동평균 강수량 시계열자료를 사용한 총 지체시간(일) 추정결과를 활용하면 이러한 추정오류를 발견할 수 있다는 것을 의미한다.
이동평균 강수량과 지하수위 시계열자료 간의 총 지체시 간(일)은 두 강우관측소가 비슷한 범위(성판악 강우관측소의 경우 13~40일, 교래 강우관측소의 경우 13~39일)를 보였으며 총 지체시간(일)이 상대적으로 짧은 관측정 C (13일)와 D (13일)를 제외하면 평균적으로 약32일의 총 지체시간(일)을 보였다. 흥미로운 점은 추정된 총 지체시간(일)은 이동평균 강수량 시계열자료와 지하수위 시계열자료 간의 지체시간 (일) (Tables 2 and 3의 5번째 열)보다 이동평균 강수일(Table 2 and 3의 4번째 열)로부터 더 영향을 받는다는 점이다.
그리고 이동평균 강수일이 상대적으로 짧은 2개 관측정을 제외하면 평균적으 로 약24일의 선행강수(선행토양함수)를 고려할 경우 강수량과 지하수위 시계열자료 간에 상대적으로 높은 상관성을 가짐을 확인하였으며, 이 2개 관측정의 이동평균 강수일이 주변 관측정과 다른 이유는 관측정들의 복잡한 지하지질구조의 차이가 선행강수가 지하수위에 도달하는 시간에 영향을 미쳤기 때문인 것으로 판단된다. 이동평균 강수량과 지하수위 시계열자료 간의 총 지체시간(일)은 이 2개 관측정을 제외하면 평균적으로 약32일 이었으며, 이동평균 강수일이 총 지체시간(일) 계산에 큰 영향을 미침으로써 총 지체시간(일) 추 정시 선행강수의 고려가 중요한 역할을 하는 것을 확인하였 다. 마지막으로 원시 강수량 시계열자료 사용시 교래 강우관 측소 강수량 시계열자료와 1개 관측정의 지하수위 시계열자료 간의 총 지체시간(일) 추정결과가 159일로써 성판악 강우 관측소 자료를 사용한 경우의 총 지체시간(일) 추정결과(32 일)와 큰 차이를 보였고, 이동평균 강수량 시계열자료를 사용한 결과(33일)와도 매우 큰 차이를 보임과 동시에 교차상관 계수 또한 이동평균 강수량 시계열자료를 사용한 경우보다 낮음으로 인해 이 결과는 추정오류로써 판단하였다.
22만큼 개선되었다. 종합하면 두 강우관측소의 경우 모두 교차상관계수가 평균적으로 약 0.22만큼 개선되었으며 최대 0.57~0.58까지 교차상관계수가 상승됨을 확인할 수 있었다.

후속연구

, 2015). 따라서 대상지역의 강수량-지하수위 지체시간을 계산할 수 있다면 강수 발생시 지하수위 상승시기 추정 및 지하수위 변동특성 파악에 활용될 수 있으며 또한 지하수 관리에 활용할 수 있다.
다시 말해 지하수위의 변동은 선행토양함수 즉 선행강수의 영향을 최종적으로 고려하지만 원시 강수량 시계 열자료 자체에는 선행토양함수에 해당하는 선행강수를 고려 할 수 없기 때문이다. 따라서 명확한 지체시간 산정을 위해서는 이동평균법을 활용하여 선행강수를 고려할 수 있는 강수량 시계열자료를 생성하고 지하수위 시계열자료와 교차상관함수를 사용하여 지체시간을 추정해야 할 것으로 판단된다. 이에 대한 선행연구로써 Yang and Kim (2011)은 이동평균법을 활용하여 10일에서 360일까지 10일 단위로 증가된(예로 10 일, 20일 등) 이동평균 강수량 시계열자료를 생성하고 교차상 관함수를 사용하여 전국 164개 지점에 대한 지체시간을 산정한 결과 제주도 위미 지점의 경우 지체시간은 90일, 교차상관 계수는 0.
또한 본 연구에서는 강수의 이동평균을 고려한 총 지체시간 추정을 위한 R 코드를 제시함으로써 연구자들이 본 연구의 방법을 상세히 이해할 수 있도록 하였다. 따라서 본 연구방법과 제시된 R 코드의 활용을 통해 향후 다른 지역에 대한 총 지체시간을 비교적 쉽게 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 예를 들어 제주도 해안 및 산간지역 전역에 대해 지체시간을 추정하고 지역별 지체시간의 변동성을 비교분석 함으로써 제주도의 수문지질 특성 분석에 활용할 수 있다.
4 and 5에서 관측정 B와 I의 경우 이동평균 강수량 시계열자료 사용에 의한 교차상관계수 개선폭이 다른 관측정들의 경우에 비해 상대적으로 작으며 개선된 교차상관계수 또한 다른 관측정들의 경우에 비해 상대적으로 낮다. 이것은 관측정들의 지하지질의 차이로 인해 관측정 B와 I의 경우 지하수의 유동특성이 다른 관측정들과 차이가 있을 수 있다는 것을 의미하며 원인규명을 위한 추가적인 연구는 향후 추진할 예정이다.
71로서 비교적 높은 상관성을 도출하였다. 하지만 이 연구에서 사용된 이동평균일수의 단위는 상대적으로 크므로 따라서 보다 상세한 이동평균 강수량 시계열자료를 사용한 자세한 분석이 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	지체시간이란 무엇인가?	지하수자원 관리에 있어서 중요한 요소 중 하나는 강수량과 지하수위 시계열자료 간의 지체시간 산정이다. 지체시간이란 지표에 도달한 강수가 지표하로 침투되어 침루나 우회흐름(bypass flow) 과정에 의해 비포화 토양 및 지층을 통과하여 대수층에 도달하는데 걸리는 시간을 의미하며, 이는 대수층의 깊이와 지질구조의 수리학적 특성에 영향을 받는다(Chung et al., 2007; Kim et al.
	제주도의 지하수는 전체 수자원 이용량의 몇 퍼센트를 차지하는가?	, 2018). 제주도의 지하수는 전체 수자원 이용량의 81%를 차지하는(JSSGP, 2018) 매우 중요한 수자원이기 때문에 현재 지하수자원의 적절한 관리와 기후변화에 따른 지하수량의 변화에 능동적으로 대처하기 위해서는 제주도 지하수의 과학적 조사 분석 및 이해가 반드시 필요하다. 지하수자원 관리에 있어서 중요한 요소 중 하나는 강수량과 지하수위 시계열자료 간의 지체시간 산정이다.
	지하수자원 관리에 있어서 중요한 요소는 무엇인가?	제주도의 지하수는 전체 수자원 이용량의 81%를 차지하는(JSSGP, 2018) 매우 중요한 수자원이기 때문에 현재 지하수자원의 적절한 관리와 기후변화에 따른 지하수량의 변화에 능동적으로 대처하기 위해서는 제주도 지하수의 과학적 조사 분석 및 이해가 반드시 필요하다. 지하수자원 관리에 있어서 중요한 요소 중 하나는 강수량과 지하수위 시계열자료 간의 지체시간 산정이다. 지체시간이란 지표에 도달한 강수가 지표하로 침투되어 침루나 우회흐름(bypass flow) 과정에 의해 비포화 토양 및 지층을 통과하여 대수층에 도달하는데 걸리는 시간을 의미하며, 이는 대수층의 깊이와 지질구조의 수리학적 특성에 영향을 받는다(Chung et al.

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상세보기
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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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