The Journal of Engineering Geology (지질공학)

The Korean Society of Engineering Geology (대한지질공학회)
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Comparison of Soil Permeability and Time-Series Variation of Soil Moisture in Areas with Different Land Use in an Agricultural Region of Gangwon Province, Korea

강원도 농촌지역에서 토지이용에 따른 토양수분의 시계열적 변동 특성 및 토양 투수성 비교

  • Lee, Minwook (Department of Geology, Kangwon National University) ;
  • Lee, Sungbeen (Department of Geology, Kangwon National University) ;
  • Lee, Jin-Yong (Department of Geology, Kangwon National University)
  • 이민욱 (강원대학교 지질학과) ;
  • 이성빈 (강원대학교 지질학과) ;
  • 이진용 (강원대학교 지질학과)
  • Received : 2022.09.30
  • Accepted : 2022.11.17
  • Published : 2022.12.31
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Abstract

Soil moisture is defined as water in the pores of the soil's unsaturated zone, and it is closely related to various hydrological processes. This study aims to provide meaningful data by identifying factors affecting soil moisture through comparing soil moisture content and soil permeability in a study area covering six different land use types in an agricultural region that is highly dependent on groundwater. We conduct auto-correlation analysis, spectral density analysis, and cross-correlation analysis using time-series data. Soil moisture content shows to have weak auto-correlation and memory effects, and precipitation appears to have a substantial influence on soil moisture content. Saturation hydraulic conductivity does not vary markedly with changing land use, and instead appears to be affected by the inhomogenous soil structure.

토양수분은 불포화대의 공극 내에 존재하는 물로 정의되며, 다양한 수문학적 과정과 밀접하게 연관되어 있다. 본 연구에서는 지하수에 대한 의존도가 높은 농촌지역인 연구지역을 덮고 있는 6가지의 토지이용에 따른 토양수분 함량 및 토양 투수성 비교를 통해 토양수분에 영향을 미치는 요인을 파악하여 향후 연구에 유용한 자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 시계열 자료를 이용하여 자기상관분석, 스펙트럼 밀도분석 및 교차상관분석을 수행하였다. 토양수분 함량은 약한 자기상관성 및 기억효과를 가지며, 강수량이 토양수분 함량에 상당한 영향을 미치는 것으로 사료된다. 토지이용 변화에 따라 포화 수리전도도는 크게 변화하지 않으며, 대신 불균질한 토양의 구조에 의하여 영향을 받는 것으로 보인다.

Keywords

서론

지하수는 주로 강수나 지표수가 지표 아래로 침투하여 포화되어 있는 물을 의미하며, 다양한 분야에서 사용되는 중요한 수자원 중 하나이다(Lee et al., 2011; Baek et al., 2017). 그러나 최근 기후변화로 인하여 폭우, 강설량 감소 등 강수 패턴의 변화가 발생하였고, 이는 하천의 유량감소와 농업용수 공급의 불안정 등으로 이어져 지하수의 의존도가 높은 농촌지역에서의 피해가 극심해지고 있다(Ahn et al., 2015; Hong et al., 2015; Ruosteenoja et al., 2018). 특히, 폭우 발생 시 일정한 시간 동안 토양 내로 침투하는 물의 양인 침투율이 감소하여 토양 내로 침투하지 못한 많은 양의 물이 지표로 유출될 수 있으며(Jeong et al., 2016; Rathay et al., 2018), 이는 오히려 토양수분 감소와 지하수 함양량 감소로 이어져 농업활동에 악영향을 미칠 수 있다(Park et al., 2013).

토양수분이란 지하수로 함양되기 이전에 불포화대의 공극 내에 존재하는 물을 의미하며, 식생의 증발산 활동, 지하수의 함양 등의 다양한 수문학적 과정과 밀접하게 연관되어 있다. 토양수분은 토양 입자의 인력 및 물의 전기적인 특성에 의하여 입자 표면에 흡착되어있는 흡착수(hygroscopic water), 흡착수가 많아져 공극에 채워진 물이 표면장력에 의하여 토양 입자 사이의 모세관에 존재하는 모세관수(capillary fringe water) 그리고 잉여 토양수가 발생하거나 강우 등에 의해 모세관이 가득 차게 되어 중력에 의하여 공극 내로 자유롭게 이동하는 중력수(gravitational water) 등 세 가지 형태로 구분된다(Kim et al., 2013; Ha et al., 2016; Lee et al., 2022).

토양수분 함량은 토양의 단위부피 내에 존재하는 토양수분의 양을 의미한다. 토양수분 함량은 토양의 특성, 토지이용, 토지피복 그리고 기상조건 등 다양한 요인에 의하여 영향을 받으며(Hong et al., 2012), 특히 토지피복 유형 중 식생의 종류에 따라 토양수분 함량 및 침투 능력이 영향을 많이 받는다(Fu et al., 2003; Wang et al., 2013; Lozano-Parra et al., 2015). 이와 관련하여 Woo et al.(2011)은 하천의 수위, 지하수위, 토양수분, 토양 구조 등의 상호연관성을 분석하였고, 불포화대에서 토양수분은 지표 부근에서는 강우, 지하수면 부근에서는 지하수위에 주로 영향을 받으며 토양 입도가 모든 구간에서 영향을 미친다고 보고하였다. Choi et al.(2010)은 강수량, 증발산량, 토양수분 등 다양한 요인을 이용하여 토양수분과 가뭄의 상호관계를 분석하였고, 가뭄에 대한 기후변화의 영향을 모형화하여 가뭄의 발생을 예측하였다. 한편, Lee et al.(2019)은 농업활동이 활발한 해안분지에서의 탁수 발생과 토지이용 및 토지피복 변화의 인과관계를 분석하여 토지이용 변화가 토양침식에 영향을 미친다고 밝혔다. Kim et al.(2018)은 해안분지 내의 잠재 지하수 함양량을 추정하기 위하여 토양 깊이별(30, 60, 90 cm) 토양수분 함량 자료를 기상자료와 연계하여 HYDRUS-1D를 이용한 불포화대 수치 모델링을 수행하였다.

본 연구에서는 지하수의 의존도가 높은 농촌지역에서 다양한 토지이용에 따른 토양수분 함량 및 토양 투수성을 비교함으로써 토양수분 함량에 영향을 미치는 요인을 파악하고 지하수 함양과 관련이 깊은 불포화대 내에서의 토양수분의 거동을 평가하였다.

연구지역 및 방법

연구지역

본 연구지역은 행정구역상 강원도 양구군 해안면으로, 수리적 위치는 북위 38.239~38.329°, 동경 128.083~128.173°이다(Fig. 1). 해안면은 중심(410 m)의 해발고도가 낮고 평탄하며 주변이 대암산(1,304 m), 가칠봉(1,242 m), 도솔산(1,147m), 대우산(1,056 m), 달산령(807 m) 등 해발고도가 높은 산에 의하여 둘러싸여 있는 분지지형이다(Yun et al., 2009). 해안분지는 남북 방향으로 길게 발달되어 있는 타원형으로 장축의 길이는 10.5 km, 단축의 길이는 6.7 km이다(Lee, 2009).

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Fig. 1. Locations of soil moisture content and soil infiltration measurement in areas of different land use in Gangwon province, Korea.

연구지역의 지질은 선캄브리아기 변성암복합체, 이를 관입한 쥐라기 대보화강암 그리고 그 위를 부정합으로 덮고 있는 제 4기 충적층으로 구성된다(Won et al., 1987). 해안분지의 중심을 구성하는 대보화강암이 외곽을 구성하는 변성암복합체보다 풍화 및 침식에 대한 저항성이 상대적으로 약하기 때문에, 차별적으로 침식을 받아 중심이 움푹한 형태가 발달되었다는 해석이 해안분지의 생성원인으로 받아들여지고 있다(Won et al., 1987).

해안분지 내의 주요 토지이용은 임지(forest) 2,332만 m2 (37.6%), 초지(grass) 1,897만 m2(30.7%), 논(rice paddy) 741만 m2 (12.0%), 과수 및 상전(orchard and mulberry field) 700만 m2 (11.3%), 밭(field) 457만 m2 (7.4%), 기타 56만 m2 (0.9%)의 면적으로 분포하며, 2020년 기준 시도별 농경지 비율이 가장 높은 전라남도(20.4%)와 비교하여도 상대적으로 농경지의 비중이 큰 편이다(RDA, 2022).

2012년부터 2021년까지의 강원도 양구군 해안면의 최고기온은 34.6°C, 최저기온은 -28.2°C, 평균기온은 약 9°C, 평균연강수량은 1,216 mm으로 서늘하고 연중 기온차가 매우 큰 편이다(KMA, 2022). 연평균기온의 상승에 따라 중부지방 내에서도 상대적으로 연평균기온이 낮은 해안면이 인삼 재배에 적합한 지역으로 평가받고 있다(Lee et al., 2019). 이에 따라, 인삼 농지면적은 2015년 184만 m2에서 2019년 316만 m2로 약 71.7% 증가하였고, 논 면적은 2015년 304만 m2에서 2019년 136만 m2로 약 55.3% 감소하였으며, 사과 재배 농지면적은 2015년 55만 m2에서 2019년 110만 m2로 100% 증가하였다(MAFRA, 2022).

표토토성은 0~20 cm, 심토토성은 20~100 cm 깊이의 토성을 의미하는데, 해안분지의 표토토성은 사양토(sandy loam) 4,185만 m2 (68.5%), 양토(loam) 1,904만 m2 (31.2%), 미사질식양토(silty clay loam) 21만 m2 (0.1% 이하)의 면적으로 분포하며, 심토토성은 사양질(coarse loamy) 5,241만 m2 (86.0%), 식양질(silty) 820만 m2 (13.5%), 사질(sandy) 33만 m2 (0.1% 이하)로 나타난다(RDA, 2022). 표토와 심토에서 모두 모래의 함량이 가장 우세하게 나타나며 Clay의 함량이 가장적은 비율로 나타난다.

연구방법

토양수분 및 기상자료수집

토지이용 형태가 다른 지점의 토양수분 함량을 측정하고 비교하기 위하여 연구지역 내에 서로 다른 작물이 심어진 농지 5곳(사과밭, 콩밭, 인삼밭, 대파밭, 감자밭)과 산림지역 1곳을 선정하여 Lee et al.(2022)이 사용한 방법과 동일하게 토양 수분 함량 자동 측정기기를 설치하여 자료를 수집하였다(Fig. 2). 사과밭(RTA)과 인삼밭(RTG)을 대상으로는 2021년 10월 18일부터 2022년 9월 28일까지, 콩밭(RTB), 산림(RTF) 그리고 대파밭(RTO)을 대상으로는 2022년 3월 30일부터 2022년 9월 28일까지, 그리고 감자밭(RTP)을 대상으로는 2022년 4월 13일부터 2022년 9월 28일까지 토양수분 함량을 매시 정각마다 1시간 간격으로 측정하였다.

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Fig. 2. Real-time monitoring systems for soil moisture content in areas of different land use: (a) RTA, (b) RTB, (c) RTF, (d) RTG, (e) RTO, and (f) RTP.

실시간 모니터링을 위해 RTA, RTG에서는 토양수분 함량을 측정하는 10HS(Meter Group, USA) 센서를 사용하였고 (Fig. 3a), RTB, RTF, RTO, RTP에서는 토양수분 함량 및 지온을 측정하는 TEROS11(Meter Group, USA) 센서를 사용하였다(Fig. 3b). 10HS 센서 및 TEROS11 센서의 토양수분 함량 측정범위는 각각0~57%, 0~70%이며, 정확도는 ±3%로 동일하고, 측정 영역 부피는 각각16 × 3.3 × 0.8 cm3, 9.4 × 2.4 × 7.5 cm3 이다. 토양수분 함량 측정에 사용된 센서는 모두 FDR(frequency domain reflectometry) 방식으로 작동하며, 측정을 통해 얻은 자료를 저장 및 송신하기 위해 ZL6(Meter Group, USA) 데이터로거를 필요로 한다(Fig. 3c). ZL6 데이터로거는 10HS 또는 TEROS11 센서와 연결된 상태로 현장에 설치되어 센서를 통해 측정된 자료를 온라인에서도 실시간으로 확인할 수 있도록 한다. 토양 내 깊이별 토양수분 함량 변동을 비교하기 위하여 모든 지점에서 측정 센서를 10, 20, 40, 70, 100 cm 깊이 구간에 설치하였다(Fig. 3d). 토양의 입도 분포 특성이 토양수분 함량 변동에 미치는 영향을 파악하기 위하여 RTA와 RTG 지점에서 센서가 설치된 깊이의 토양 시료를 채취하여 입도분석을 수행하였다. 또한, 기상자료는 해안면의 자동기상관측장비(automated weather station, AWS)를 통해 관측된 강수량 자료를 기상자료개방포털(Open Weather Data Portal)에서 수집하였다.

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Fig. 3. Equipment used for real-time measurements: (a) 10HS soil moisture sensor, (b) TEROS11 soil moisture sensor, (c) ZL6 data logger, and (d) soil moisture sensors (C&Y Inc.) installed at various depths in the field.

시계열분석

연속적으로 측정된 시계열 자료를 이용한 시계열분석을 통해 관측값 예측, 주기성 파악 등 시간 및 주파수 영역에서 자료의 시계열 특성을 정량적으로 파악하고 해석할 수 있다(Nash et al., 1991; Larocque et al., 1998; Lee and Lee, 2000; .; Mok et al., 2022). 본 연구에서는 토양수분 함량의 전체 관측 기간 중 모든 토지이용 내에서 결측값이 없는 기간인 2022년 6월 16일부터 2022년 8월 18일까지의 토양수분 함량 및 강수량 시계열 자료를 사용하여 자기상관분석(auto-correlation analysis), 스펙트럼 밀도분석(spectral density analysis), 교차상관분석(cross-correlation analysis)을 수행하였다.

자기상관분석은 연속적인 시계열 자료의 자기상관함수를 구하여 자료의 선형성과 기억효과를 표현하는 방법이다(Larocque et al., 1998; Kim et al., 2008). 자기상관함수는 1에서부터 점차 시간이 지남에 따라 감소하는데, 자기상관함수가 0에 도달하는데 소요되는 시간을 지연시간(lag time)이라고 한다(Choi et al., 2011). 관측된 시계열 자료가 환경변화에 대한 민감도가 낮고 장기간에 걸쳐 영향을 받을수록 자기상관성 및 기억효과가 강하게 나타나 지연시간이 길어지는 반면, 민감도가 크고 영향을 받은 기간이 짧을수록 자기상관성 및 기억효과가 약하게 나타나 지연시간이 짧아진다(Lee and Lee, 2000). 스펙트럼 밀도분석은 시계열 자료에 대한 푸리에 변환(Fourier transformation)을 통해 시간 영역인 시계열 자료를 주파수 영역으로 변환하여 자료의 주기성을 파악하는 방법이다(Larocque et al., 1998; Choi et al., 2011; Mok et al., 2022). 자기상관함수 및 스펙트럼 밀도함수는 다음과 같이 계산된다.

\(\begin{aligned}\gamma_{k}=\frac{C(k)}{C(0)}\end{aligned}\)       (1)

\(\begin{aligned}C(k)=\frac{1}{n} \sum_{t=1}^{n-k}\left[\left(x_{t}-\bar{x}\right)\left(x_{t+k}-\bar{x}\right)\right]\end{aligned}\)       (2)

\(\begin{aligned}S(f)=2\left[1+2 \sum_{k=1}^{m} w(k) r_{k} \cos (2 \pi f k)\right] \end{aligned}\)       (3)

여기서, γk는 자기상관함수, C(k)는 자기공분산함수, \(\begin{aligned}\bar{x}\end{aligned}\)는 시계열 자료의 평균, n은 시계열 자료의 길이, k는 지연시간으로 0에서 m의 범위를 가지며, m은 절삭점(cutting point), S(f)는 스펙트럼 밀도함수를 의미한다(Larocque et al., 1998).

교차상관분석은 영향을 주는 입력(input) 시계열 자료와 영향을 받는 출력(output) 시계열 자료의 상관관계를 분석하는 방법이다. 교차상관함수가 최대값에 도달하는데 소요된 시간을 지연시간(time delay)라고 하며, 입력 인자가 출력 인자에 미치는 영향이 최대일 때의 시간을 의미한다(Larocque et al., 1998; Lee et al., 2005; Choi et al., 2011; Mok et al., 2022).입력 인자가 출력 인자에 영향을 미치는 속도가 빠르고 강할수록 지연시간이 짧고 최대 교차상관함수가 크게 나타나며, 영향을 미치는 속도가 느리고 약할수록 지연시간이 길고 최대 교차상관함수가 작게 나타난다(Larocque et al., 1998; Lee and Lee, 2000; Choi et al., 2011). 입력 시계열 자료는 토양수분에 영향을 미칠 수 있는 강수량으로, 출력 시계열 자료는토양수분 함량으로 설정하였다. 교차상관함수는 다음과 같이 계산된다.

\(\begin{aligned}\gamma_{x y}(k)=\frac{C_{x y}(k)}{\sigma_{x} \sigma_{y}}\end{aligned}\)       (4)

\(\begin{aligned}C_{x y}(k)=\frac{1}{n} \sum_{n=1}^{n-k}\left[\left(x_{t}-\bar{x}\right)\left(y_{t+k}-\bar{y}\right)\right]\end{aligned}\)       (5)

여기서, γxy(k)는 k>0일 때의 교차상관함수, Cxy(k)는 교차공분산함수, xt와 yt는 시계열 자료, σx와σy는 xt와 yt의 표준편차, n은 시계열 자료의 길이, \(\begin{aligned}\bar{x}\end{aligned}\)와 \(\begin{aligned}\bar{y}\end{aligned}\)는 xt와 yt의 평균을 의미한다(Larocque et al., 1998).

토양 투수성 시험 및 계산

토양 투수성이 토양수분 변동 특성에 미치는 영향을 파악하기 위하여 토양수분 함량 실시간 모니터링 6개 지점 외에도 20개 지점(H-1~H-20)을 추가로 선정하여 총26개 지점에서 토양 투수성 시험을 수행하였다. 토양 투수성 시험은 장력투수침투계인 tension infiltrometer(Soilmoisture Equipment Corp., USA)을 이용하여 수행하였다(Fig. 4).

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Fig. 4. (a) and (b) Soil infiltration experiments in areas of different land use. (c) Tension infiltrometer (Soilmoisture Equipment Corp.) used for soil infiltration experiments.

토양 투수성 시험은 다음과 같은 방법으로 진행하였다. 먼저, 시험을 진행할 토양의 표면 위로 돌출된 식생을 제거하고 모종삽과 미사(fine sand)를 이용하여 표면을 평평하게 다듬는다. Reservoir Tower와 Bubble Tower를 평평한 바닥에 세운 후 물로 포화된 Disc를 투수성 시험의 대상이 되는 토양 위에 위치시키며, 이때 Disc와 두 Tower는 수평을 유지한다. 이후 Bubble Tower의 Air Entry Tube로 장력을 조정하여 Reservoir Tower 내의 물이 Disc를 통해 토양으로 침투하게 만든다. 물이 빠져나가면서 Reservoir Tower 내의 수위가 점점 감소하는 양상을 보이는데, 2분마다 수위가 감소하는 정도를 측정하여 3회 이상 같은 값을 나타낼 때의 ∆h를 기록한다. 장력을 변화시켜 동일한 과정으로 두 개 이상의 ∆h를 구한다. 토양의 포화 수리전도도는 다음과 같이 계산된다.

Q(T1)(cm/hour) = T1πr       (6)

\(\begin{aligned}\alpha=\frac{\ln \left[Q\left(T_{1}\right)-Q\left(T_{2}\right)\right]}{T_{2}-T_{1}}\end{aligned}\)       (7)

\(\begin{aligned}K_{\text {sat }}(\mathrm{cm} /hour)=\frac{Q\left(T_{1}\right)}{\pi d^{2} \operatorname{EXP}\left(\alpha T_{1}\right)\left(1+\frac{4}{\pi d \alpha}\right)}\end{aligned}\)       (8)

여기서, Q(T)는 침투율, T1과 T2는 측정된 ∆h, π는 3.14, r과 d는 각각Reservoir Tower와 Disc의 반지름으로 2.225, 10 cm이며, Ksat는 포화 수리전도도를 의미한다.

결과 및 토의

토양수분 변동 특성

2022년 6월 16일부터 8월 18일까지의 토양수분 함량 및 강수량 자료를 도시하였다(Fig. 5). 6월 23일 0~11 mm/hour의 강수 이벤트 발생을 시점으로 모든 토지이용 및 깊이의 토양 수분함량이 급격하게 증가하였고, 이후 강수 이벤트가 발생하면 급격히 증가하고 강수 이벤트가 끝나면서 서서히 감소하는 양상이 반복되어 나타난다.

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Fig. 5. Hourly precipitation in the Haean basin observed by AWS and soil moisture content measured every hour at different depths in areas of different land use: (a) RTA, (b) RTB, (c) RTF, (d) RTG, (e) RTO, and (f) RTP.

관측 기간 동안 토지이용에 따른 평균 토양수분 함량 변동폭은 각각 RTA 9.3%, RTB 20.5%, RTF 19%, RTG 7.3%, RTO 14.5%, RTP 7.3%로 나타나며, RTB, RTF, RTO, RTA, RTG, RTP 순으로 변동폭이 크다. 토양수분 함량의 변동폭을 깊이 구간을 나눠서 비교하였을 때, 20 cm 이하의 표토에서는 RTO에서 18.65%로 변동폭이 가장 크고, RTG가 7.7%로 변동폭이 가장 작으며, 40 cm 이상의 심토에서는 RTB에서 21.9%로 변동폭이 가장 크고, RTP가 5.9%로 변동폭이 가장 작게 나타났다.

이렇게 토지이용별로 토양수분 함량의 변동폭이 차이를 보이는 것에 영향을 미치는 요인은 식생의 종류, 농업 구조물, 토양 특성 등이 있다. Lozano-Parra et al.(2015)에 의하면, 강우가 지표면에 도달하여 침투하는 과정에서 식생에 의한 차단 효과가 토양수분 함량 변동에 영향을 미칠 수 있다. 또한, Wang et al.(2013)은 식생의 종류가 다른 지점에서 토양수분 모니터링을 통해, 지표를 덮고 있는 면적이 넓은 나무가 심어진 지점에서 토양수분 함량 변동량이 경작지 및 초지에서보다 상대적으로 작게 나타난다고 밝혔다. 따라서 상대적으로 지표를 덮고 있는 면적이 넓은 RTA나 RTF, 그리고 농업용 구조물이 있는 RTG에서 토양수분 변동폭이 작을 것으로 예상되었으나, RTG 및 RTA와 달리 토양수분 함량 변동폭이 크게 나타난 RTF는 토양의 입도분포에 영향을 받은 것으로 사료된다.

시계열적 특성

각 토지이용 및 깊이별 토양수분 함량 시계열 자료에 대하여 자기상관분석 및 스펙트럼 밀도분석을 수행하였다. 지연시간(lag time)이 가장 길게 나타난 토지이용은 RTO와 RTA이며, RTP의 지연시간이 가장 짧게 나타났다(Fig. 6 and Table 1). 특정 관측지점을 제외하고 대부분 깊이가 깊어질수록 지연시간이 길어지는 경향을 보인다. 깊이가 얕은 표토에서의 토양수분 함량 시계열 자료는 강수 현상뿐 아니라 식물의 증산작용과 같은 다양한 요인에 의해서도 영향을 받기 때문에 자기상관성 및 기억효과가 약하게 나타나는 것으로 사료되나, RTA, RTB 그리고 RTO는 측정 깊이가 깊어짐에 따라 상대적으로 자기상관성 및 기억효과가 강해지는 것으로 보인다.

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Fig. 6. Results of auto-correlation analysis different depths in areas of different land use: (a) RTA, (b) RTB, (c) RTF, (d) RTG, (e) RTO, and (f) RTP.

Table 1. Lag times obtained from auto-correlation analysis at different depths in areas of different land use. The auto-correlation function of RTO-100 did not decrease to 0 during the observation period

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스펙트럼 밀도분석을 통해 토지이용 및 깊이별로 토양수분 함량 시계열 자료의 스펙트럼 밀도가 가장 높은 주기를 계산하였다(Fig. 7 and Table 2). 토양수분 함량 변동의 주기가 가장 긴 토지이용은 RTA로 461~1,499시간이며 주기가 가장 짧은 토지이용은 RTP로 324~479시간이다. 자기상관분석 및 스펙트럼 밀도분석의 결과를 종합하였을 때, 일부 지점을 제외하면 토양수분 함량 자료의 자기상관성 및 기억효과는 약한 것으로 판단된다. 또한, 자기상관성 및 기억효과가 강할수록 스펙트럼 밀도가 가장 높은 주기가 길게 나타나며 자기상관성 및 기억효과가 약할수록 주기가 짧게 나타나는 것으로 보인다.

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Fig. 7. Results of spectral density analysis different depths in areas of different land use: (a) RTA, (b) RTB, (c) RTF, (d) RTG, (e) RTO, and (f) RTP.

Table 2. Periods at the highest spectral density obtained via spectral density analysis at different depths in areas of different land use

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토양수분 함량과 강수량의 상관관계를 파악하기 위하여 강수량을 입력 자료로, 토양수분 함량을 출력 자료로 설정하여 교차상관분석을 수행하였다(Fig. 8 and Table 3). 모든 지점에서 깊이가 깊어짐에 따라 지연시간(time delay)이 길어지는 경향을 보인다. RTA는 깊이 10~40 cm 구간에서 빠르게 최대 교차상관함수에 도달하지만, 깊이 70 cm에서부터 지연시간이 급격히 증가하여 깊이 100 cm에서 모든 지점에서의 최대 지연시간에 도달하였다. RTO와 RTP는 얕은 깊이에서부터 지연시간이 상대적으로 크게 증가하는 것으로 나타나, 다른 토지이용에 비하여 얕은 깊이에서 강수량이 토양수분 함량에 영향을 미치는 속도가 상대적으로 느린것으로 판단된다. 나머지 토지이용에서는 깊이 100 cm까지 지연시간이 비교적 완만하게 증가하는 경향을 보인다. 최대 교차상관함수는 토지이용 및 깊이에 따라 0.08~0.43의 범위에서 분포하는데, 이는 강수가 토양에 침투하여 토양수분에 영향을 주는 과정에서 지표면과의 마찰로 인한 운동에너지의 손실에 의한 것으로 추정된다. 그러나, 특히 표토에서는 강수량이 토양수분 함량에 최대로 영향을 미치는데 소요되는 시간이 매우 짧기 때문에 강수량이 토양수분 함량에 미치는 영향력은 충분히 크다고 사료된다.

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Fig. 8. Results of cross-correlation analysis between soil moisture content and rainfall at different depths in areas of different land use: (a) RTA, (b) RTB, (c) RTF, (d) RTG, (e) RTO, and (f) RTP.

Table 3. Time delay and maximum cross-correlation function obtained via cross-correlation analysis at different depths in areas of different land use

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T: time delay (hours); r(k): maximum cross-correlation function.

식생의 종류 및 농업 구조물를 고려하였을 때, RTG, RTA 및 RTF에서 지연시간이 길고 최대 교차상관함수가 낮게 나타날것으로 예상되었으나, RTA와 달리 RTG 및 RTF에서 지연시간이 짧고 최대 교차상관함수가 크게 나타났다. RTA와 RTG의 경우, 토양의 입도분포와 함께 고려하였을 때, 10 cm 구간까지는 RTG의 Clay 함량이 비교적 낮게 나타나 투수성이 커서 빠르게 많은 영향을 미쳐 최대 교차상관함수가 RTG에서 더크게 나타난 것으로 해석되며, 깊이가 깊어짐에 따라 RTG에서 상대적으로 Clay 함량이 증가하여 투수성이 감소하기 때문에 더 큰 폭으로 최대 교차상관함수가 감소한 것으로 사료된다(Table 4). 따라서 강수 현상이 토양수분으로 도달하는 과정에 식생의 종류뿐만 아니라 토양의 입도분포에 의해서도 영향을 받은 것으로 판단된다.

Table 4. Soil characteristics at different depths in areas of different land use

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토양 투수성

총 26개 지점에서의 토양 투수성 시험 결과를 통해 얻어진 토양의 포화 수리전도도를 토지이용별(사과밭, 콩밭, 산림, 인삼밭, 대파밭, 감자밭)로 비교하였다(Table 5). 포화 수리전도도는 최소 1.32 cm/sec, 최대 3.07 cm/sec로 나타났으며, 전체 지점에 대한 평균은 2.30 cm/sec이다. 6가지 토지이용 중 사과밭은 비교적 포화 수리전도도가 낮게 분포하고, 감자밭은 비교적 포화 수리전도도가 높게 분포하는 것으로 나타났다. 반면, 콩밭, 산림, 인삼밭, 대파밭의 경우, 포화 수리전도도의 값들이 일정하게 나타나지 않고 범위 내에서 다양하게 분포하는 것으로 나타난다. 포화 수리전도도의 평균을 비교한 결과, 감자밭, 대파밭, 인삼밭, 산림, 콩밭 순으로 높게 나타났으며 각각 2.81, 2.47, 2.25, 2.14, 2.12, 1.93 cm/sec이다. 포화 수리전도도는 토지이용에 따라 일관적으로 나타나지 않았다. Table 4에서 RTA와 RTG의 토양 입도분포를 비교하였을 때, 깊이 10 cm 구간을 제외한 모든 구간에서 RTG에 비하여 RTA에서 Clay의 함량이 더 높고, Sand의 함량이 더 낮은것을 확인할 수 있다. RTA에서 포화 수리전도도가 RTG보다 상대적으로 낮게 측정된 것은 상대적으로 높은 Clay 함량에 의해 영향을 받은 것으로 해석된다. 각 토지이용별로 포화 수리전도도가 일정하게 나타나지 않은 것은 각 지점별 흙의 입도 분포와 같은 토양의 특성이 균일하지 않기 때문에 이에 영향을 받은 것으로 해석된다.

Table 5. Soil permeability results for areas of different land use

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결론

본 연구에서는 강원도 양구군 해안면에서 토지이용에 따른 토양수분 함량 측정 및 토양 투수성 시험을 수행하여 다음과 같은 결과를 도출하였다.

토양수분 함량은 강수 이벤트가 발생함에 따라 급격하게 증가하였다가 서서히 감소하는 경향을 보이며, 토지이용별로 토양수분 함량의 변동폭은 큰 차이를 보였다. 자기상관분석 및 스펙트럼 밀도분석 결과, 토양수분 함량 자료의 자기상관성 및 기억효과는 약한 것으로 판단되며, 깊이가 깊어질수록 지연시간은 길어져 자기상관성과 기억효과가 커지는 경향을 보였다. 또한 자기상관성 및 기억효과와 최대 스펙트럼 밀도가 나타날 때의 주기는 연관성이 있는 것으로 판단된다. 강수량과 토양수분 함량을 각각 입력 자료, 출력 자료로 설정하여 교차상관분석을 수행한 결과, 최대 교차상관함수가 나타나는데 소요되는 지연시간이 짧은 편이기 때문에 강수량이 토양수분 함량에 미치는 영향은 크다고 판단된다. 추가로 토지이용별 식생뿐만 아니라 토양 입도분포도 토양수분 변동에 영향을 미치는 것으로 사료된다. 토양 투수성 시험결과, 각 토지이용별 포화 수리전도도의 일관성이 보이지 않아 식생이 토양의 투수성에 유의미한 영향을 미친다고 보기 어려우며, 토양의 입도 분포를 고려하였을 때, Clay 함량이 감소함에 따라 토양의 포화 수리전도도 값이 증가하는 것을 확인하였다. 토지이용에 따른 토양수분 및 토양 투수성을 더 정확히 비교하기 위해서 모든 지점에서의 토양 입도분포 자료가 필요하며, 각지점별 식생의 분포 밀도 같은 추가적인 요인에 대한 조사가 필요하다고 판단된다.

사사

이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. NRF-2021R1F1A1064027).

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