[논문]기상청 농업기상관측망 토양수분 관측자료 보정식 개발

최성원; 박주한; 강민석; 김종호; 손승원; 조성식; 전현정; 정기열

doi:10.5532/kjafm.2022.24.1.13

기상청 농업기상관측망 토양수분 관측자료 보정식 개발
Development of Correction Formulas for KMA AAOS Soil Moisture Observation Data 원문보기

한국농림기상학회지 = Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, v.24 no.1, 2022년, pp.13 - 34

최성원 (국가농림기상센터) , 박주한 (국가농림기상센터) , 강민석 (국가농림기상센터) , 김종호 (국가농림기상센터) , 손승원 (국가농림기상센터) , 조성식 (국가농림기상센터) , 전현정 (국립식량과학원 남부작물부 생산기술개발과) , 정기열 (국립식량과학원 남부작물부 생산기술개발과)

초록
AI-Helper

기상청은 농작물의 생육 및 관개를 비롯한 여러 농경활동에 미치는 토양수분의 중요성을 인식하고, 전국 11개 농업기상 관측지점에서 관측을 수행하고 있다. 그러나 이 자료가 폭넓게 활용되지 못하고 있어 우선적으로 관측자료의 신뢰도를 확보할 필요가 있다. 이 연구에서는 현업 토양수분 자료의 정확도를 검증하고, 품질 향상을 위해 적용할 보정식을 개발하는데 목표를 두었다. 먼저 관측 노장의 토양을 채취하여 토양수분함량에 영향을 미치는 용적밀도, 용적수분함량, 토성 및 보수력 등의 물리적 성질을 분석하였다. 토성은 대부분의 관측지점에서 모래가 주성분인 사양토 또는 양질사토로 분류되었으며, 1.5 g/cm³ 내외의 용적밀도를 나타냈다. 미사와 점토 함량이 상대적으로 높았던 능주와 익산 지점은 용적밀도와 보수력도 다른 곳보다 더 높게 나타난 것으로 볼 때, 토성과 용적밀도, 보수력 사이에 밀접한 연관성이 있는 것으로 판단된다. 자체 설계·제작한 '레퍼런스 토양수분 관측시스템'에 이러한 관측지 토양의 특성을 반영하여 레퍼런스 센서로 사용할 EnviroSCAN 모델의 실험실 보정이 이루어졌다. 보정 작업은 load cell에서 측정한 무게 변화로부터 계산된 토양수분함량과 보정할 센서의 측정값을 비교하는 방식으로 진행되었으며, 제조사의 default 보정식에 대해 추가 보정의 필요성은 없는 것으로 결정되었다. 보정이 완료된 레퍼런스 센서와 현업 센서의 비교 관측 실험이 11개 각 지점에서 3회 이상 실시되었다. 전반적으로 레퍼런스 센서와 현업 센서의 측정값이 변화하는 패턴은 유사하게 나타났지만, 현업 센서가 레퍼런스 센서에 비해 상대적으로 토양수분을 과소평가하는 지점이 많았다. 두 센서 간의 편차는 장기간 건조 상태가 지속될 경우 일정한 추세를 유지하지만, 강수가 빈번한 시기에는 그 양상이 복잡해지는 특징이 있다. 비교 관측 실험의 결과를 바탕으로 각 기간별로 두 센서에 의해 관측된 자료의 범위와 평균을 이용하여 지점 및 깊이별 선형보정식을 개발하였다. 이 보정식을 수원 지점에 시범적으로 적용하여 뚜렷한 개선효과를 확인하였다. 또한 연속데이터에 보정식을 적용할 수 있도록 보정식이 산출되지 않은 기간의 구체적인 보정값 산정 방법도 제시하였다. 이 연구의 결과를 종합해 보면, 모든 관측지점에 대해 1년에 2회 정도의 주기적인 보정 작업이 토양수분 관측자료의 품질 향상을 위해 필수적인 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Soil moisture data have been collected at 11 agrometeorological stations operated by The Korea Meteorological Administration (KMA). This study aimed to verify the accuracy of soil moisture data of KMA and develop a correction formula to be applied to improve their quality. The soil of the observation field was sampled to analyze its physical properties that affect soil water content. Soil texture was classified to be sandy loam and loamy sand at most sites. The bulk density of the soil samples was about 1.5 g/cm3 on average. The content of silt and clay was also closely related to bulk density and water holding capacity. The EnviroSCAN model, which was used as a reference sensor, was calibrated using the self-manufactured "reference soil moisture observation system". Comparison between the calibrated reference sensor and the field sensor of KMA was conducted at least three times at each of the 11 sites. Overall, the trend of fluctuations over time in the measured values of the two sensors appeared similar. Still, there were sites where the latter had relatively lower soil moisture values than the former. A linear correction formula was derived for each site and depth using the range and average of the observed data for the given period. This correction formula resulted in an improvement in agreement between sensor values at the Suwon site. In addition, the detailed approach was developed to estimate the correction value for the period in which a correction formula was not calculated. In summary, the correction of soil moisture data at a regular time interval, e.g., twice a year, would be recommended for all observation sites to improve the quality of soil moisture observation data.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Configuration of EnviroSCAN soil moisture sensor: Cap (top), sensor probe part (middle), and access tube (bottom).
그림 Fig. 2. Reference sensor calibration procedure.
그림 Fig. 3. Calibration results for the EnviroSCAN reference sensors: (a) and (b) reference sensor vs. load cell, (c) and (d) reference sensor vs. gravimetric method.
표 Table 1. Schedule of comparative observation experiment
표 Table 2. Analysis of soil samples from 11 agrometeorological stations
그림 Fig. 4. Soil moisture characteristic curve obtained through measurement of soil water holding capacity.
그림 Fig. 5. Comparison between measured and estimated soil water holding characteristics by soil physical properties. (a) permanent wilting point (PWP) and (b) field capacity (FC).
그림 Fig. 6. The comparative observation experiment result of reference sensor calibrated in laboratory and field sensor operated by KMA: Measurement value of the reference sensor (blue line), the measurement value of the field sensor (orange line), the average value (red circle), and its error range (black bar) estimated by gravimetric method.
표 Table 3. Correction equation for each station calculated according to the comparative observation period
그림 Fig. 7. Application example of the developed correction formula.
그림 Fig. 8. Example of correction of continuous data at Seosan station.
표 Table 4. Example of calculating the corrected θv for the period in which the correction formula was not calculated

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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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