본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.
본 연구는 농지를 대상으로 토양수분 및 가뭄 현황을 분석하는 데 그 목적이 있다. 토양수분을 파악하기 위해 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상기반의 토양수분 산정모형을 개발하였다. 해당 모형은 MODIS LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Deficit Index)를 기반으로 SCS-CN(Soil Conservation Service-Curve Number) 방법에서 착안한 수문학적 개념 5일 선행강우 및 무강우일수를 입력자료로 하며, 토양 종류 및 계절에 따른 토양수분의 특성을 고려하였다. 모형의 개발을 위해 MODIS LST 및 NDVI 영상을 2013년부터 2022년까지 각각 일별 및 16일 단위로 구축하였으며, 동 기간에 대해 전국 88개소의 기상청 종관기상관측소의 강수량 및 LST 자료를 수집하였다. MODIS LST는 실측 LST 자료를 활용해 조건부합성기법을 적용하여 상세화하였고, 수집된 강수량자료는 역거리가중법을 활용해 공간 보간을 수행하였다. 토양특성의 구분은 농촌진흥청에서 정밀토양도를 수집하여 활용하였다. 공간 분포된 토양수분에서 농지에 해당하는 토양수분을 추출하기 위해 스마트팜맵을 구축하고, 농지 속성에 해당하는 위치 정보를 조회 후 이를 시군구별로 평균하여 일별 평균 토양수분값을 산정하였다. 토양수분 기반의 가뭄 현황 분석을 위해 구축된 정밀토양도에서 작물 생장과 관련된 영구위조점 및 포장용수량을 활용해 5단계(정상, 관심, 주의, 경계, 심각)의 가뭄 위험도를 산정하였으며, 실제 가뭄 현황과의 비교를 통해 토양수분기반의 가뭄 위험도의 실효성을 검증하고자 한다.
이 논문에서는 Washita '92 자료를 이용하여 토양수분의 1차원 및 2차원 통계특성을 추출하였다. 아울러, 토양수분과 토양, 밝기온도(brightness temperature), 식생지수 사이의 상관관계가 어떤지를 선형회귀분석에 근거하여 조사해 보았으며 결과로서 토양수분은 밝기온도와 유의할만한 상관성이 있는 것으로 나타났다. 토양수분의 시간에 대한 감쇠(decay)계수를 각각의 토양군별로 추정하였고, 역으로 이 값을 이용하여 관측전 마지막 강우의 시점을 추정해 본 결과 관측기록과 유사한 20일 정도로 나타났다. 토양수분의 2차원 통계특성 분석은 2차원 상관도와 스페트럼을 도출하고 분석함으로서 수행하였으며 토양과 식생지수에 대한 2차원 분석결과와 비교하였다. 이러한 분석 결과로 토양수분은 공간적으로 매우 높은 상관성을 갖는 토양과 상대적으로 낮은 사오간성을 보이는 식생의 중간적인 2차원 통계특성을 나타냄을 알 수 있었다. 즉, 지형이 완만하여 지형적인 영향이 상대적으로 적다고 알려진 Washita 지역의 경우 공간적으로 높은 상관성을 보이는 토양의 공극에 존재하는 토양수분은 상대적으로 낮은 상관성을 보이는 식생에 의해 교란되고 있음을 파악할 수 있었다. 선형저수지의 개념과 공간적인 확산을 고려한 동역학적 토양수분 모형의 유도과정을 보였고 모형의 매개변수가 토양수분의 1차원 및 2차원 통계특성으로부터 효과적으로 추정될 수 있음을 보였다.
이 논문에서는 시 공간적 토양수분 변화를 파악하기 위해 다년간 축적된 실측 토양수분 데이터를 이용하여 단변량 시계열 분석을 하였다. 지형에 따른 토양수분 변화를 알아보기 위해 경기도 파주에 위치한 설마천 유역의 산지사면 중 한 단면을 선정하였으며, 깊이에 따른 변동성은 깊이 10cm와 30cm에서 측정한 토양수분 데이터를 이용하여 분석하였다. 또한, 연도별 토양수분의 변화를 파악하고 토양수분을 예측하기 위해 2010-2013년의 토양수분 데이터를 일단위로 단변량 모델링을 시도하였다. 그 결과, 연도별 변화에 따른 경향성은 보이지 않았으며 대부분의 지점에서 ARMA(1, 1) 또는 ARMA(1, 0) 모형으로 모의되었다. 2시간 간격의 1-2개월 단기간 토양수분 데이터를 모의한 선행연구와 달리 본 연구에서는 낮은 차수의 모형을 보였다. 지형적 토양수분 거동을 살펴보면 상부사면에 위치하고 있는 지점에서는 모두 ARMA(1, 1)로 표현되지만 하부사면에 위치한 지점들은 연도나 심도에 따라 ARMA(1, 0)으로 모의된다. 단변량 모형의 정확도를 알아보기 위해 R2와 RMSE를 비교하였다. 10cm 깊이에서는 경향성을 보이지 않으나, 30cm 깊이에서는 사면하부로 갈수록 R2는 작아지고 RMSE는 커져, 하부사면에서의 모델링이 상부사면에 비해 정확도가 낮음을 보였다. 또한 2012년 토양수분 자료를 이용하여 2013년 토양수분을 예측하기 위해 2012년 매개변수와 2013년 전일 데이터를 이용하여 예측하고자 하는 일단위 토양수분을 구하였다. 그 결과 $R^2=0.646-0.807$, RMSE=1.758-4.802의 정확도를 나타냈다.
강우가 있을 때 토양수분은 증가하여 지표온도의 상승을 억제하고, 강우와 증발산을 통해 토양수분은 대기와 지형을 연결하는 중요한 상태변수(Yoo et al., 2001)가 된다. 이에 따라 물순환의 이해와 적절한 모형의 개발을 위해서는 강우 및 토양수분의 원격측정이 필수적일 뿐 아니라 관측 격자 내에서 일어나는 변화도에 대한 이해가 필요하다(김광섭 외, 2004). 따라서 본 연구에서는 인공위성 원격탐사 자료와 지형자료, 기상관측 자료와 같은 가용자료와 신경망(Neural Network) 모형을 이용하여 우리나라의 토양수분 분포도를 작성하고자 한다. 우선 신뢰도 높은 토양수분 관측자료를 가진 용담댐유역(6개 지점)에 대하여 전체적인 토양수분의 거동을 파악하여 토양수분 추정 모형의 적용 가능성을 확인하였다 이를 사용해서 용담댐 유역의 토양수분 분포와 우리나라 전역에 대한 토양수분 분포도를 추정하고자 한다. 신뢰할 수 있는 지상관측 토양수분 관측치가 다양한 지상조건에 대하여 존재하지 않는 한계에도 불구하고 제시된 토양수분추정 방법은 제한된 가용자료를 사용한 우리나라 전역의 토양수분 추정에 있어 합리적인 접근법이라 판단된다.
토양수분의 시공간적 분포는 수문 및 침식 모형 등에 중요한 근거를 제공하는 동시에 사면에서의 증발과 강우형성, 강우로 내려온 물이 침투나 하천 유입 등으로 인해 다시 해수로 들어가는물 순환 과정을 이해하기 위한 수문과정의 중요한 요소이다. 최근 들어 토양수분에 대한 많은 연구가 진행이 되고 있지만, 토양수분을 직접 측정하는 과정이 매우 어렵기에 통계적인 방법을 통해 예측을 하는 경우가 많다. 그렇기에 이번 연구에서는 설마천과 청미천 유역의 토양수분 자료를 이용하여 통계적 방법 중에 하나인 시간안정도 분석을 실시하여 시공간적 변동성에 대해 해석하였다. 토양수분 자료의 유의성을 검토해 본 결과, 연구지역에서의 토양수분의 공간적 분포는 Gumbel 분포가 적합하다는 결과가 나왔고, 이로 인해 연구지역의 토양이 비 균질함을 알 수 있었으며, 시간 안정도 분석을 통해 유역을 대표하는 지점을 찾을 수 있었다. 각 유역의 대표성을 띄는 지점을 찾음으로써, 모든 측정 지점에서 측정해보지 않더라도, 유역의 전체적인 토양수분 값의 분포를 예측해 볼 수 있다. 이는 토양수분 자료를 이용하는 향후 연구에 많은 경제성과 효율성을 제시할 수 있다. 외부적인 환경요인이 토양수분의 변동성에 어느 정도의 영향을 미치는지에 대한 분석을 분산 분석과 Tukey's 분석으로 실시하였고, 점토질의 토양과 경사도가 토양수분 변동성에 영향을 미친다는 결과를 얻을 수 있었다. 경사도가 토양수분의 변동성에 영향을 미친다는 결과를 통해, 산지 지형이 많은 우리나라의 대표적인 지표 특성상 향후 연구에 기반이 될 것이다.
도시의 가로수들이 열악한 부지 조건과 적절하지 않은 가로수 관리로 인해 죽는 현상이 몇몇 도시에서 발생하고 있다. 열악한 부지 조건과 적절하지 않은 가로수 관리에는 생물학적·기상학적으로 많은 요소들이 있고, 그 밖에 도시 설계로 인한 요인들로 다양하다. 그중 연구지역인 춘천시에서는 가로수가 죽는 원인 중 토양수분이 가장 큰 원인일 것이라고 판단하였다. 토양수분 분포의 시간적 공간적 특성들은 증발, 침투, 지하수 함량, 토양 침식, 식생 분포 등을 지배하는 중요한 요소이며, 토양수분 연구는 물순환과정의 특성을 이해하는데 있어서 필수적인 과정이다. 하지만 토양수분 분석은 중요성에 비해 활발한 연구가 이루어지지 않고 있으며, 특히 가로수 토양수분에 대해서는 연구가 없는 실정이다. 따라서 가로수 토양수분 모니터링을 실시하였고, 장기적인 가로수 관리를 위해 모델링을 하였다. 모델링 기초자료 확보를 위한 토양수분 모니터링은 춘천시의 가로수 중 세 군데를 선정해 각각 10, 20, 30 cm에 센서를 설치하였다. 이를 통해 약 1년간의 토양수분 함량 데이터를 수집하였고, 모니터링 지점의 토양을 샘플링 후 분석하여 물리, 화학, 생물성 데이터를 수집하였다. 모델링은 RZWQM(Root Zone Water Quality Model)을 이용하여 시나리오를 구성하였다. 모델링 결과를 활용해 가로수 및 도시 표토 기능을 위협하는 요인을 분석하였다.
토양 수분은 육상 생태계를 지배하는 핵심 변수로 널리 간주되어 왔다. 따라서 토양 수분을 모니터링하고 추정하는 것은 수문, 농업, 생화학적, 및 기후 역학을 평가하는 데 필수적이다. 그러나 최대 토양 접촉을 요구하는 기존의 토양 수분 모니터링 방법은, 토양 교란을 최소화하여 토양의 고유 특성을 보전하지 못하는 한계가 있다. 이 문제를 극복하기 위해 본 연구에서는 비접촉 초음파 시스템을 이용하여 토양 수분을 평가 방법을 개발하였다. 이 시스템은 공기-토양 조인트 절반 공간에서 누설 레일리파(Rayleigh wave)를 측정하도록 설계되었다. 토양 수분의 변화에 대한 누설 레일리파의 측정은 통제된 실험 설계에서 모래, 실트, 점토와 같은 세 가지 토양 유형에서 평가하였다. 본 연구 결과에서 세 가지 토양 사례 모두, 누설 레일리파의 에너지와 토양 수분 사이에 밀접한 관계가 있음을 보였다. 그러나 모래에서 얻은 동적 매개변수의 특성은 실트 및 점토의 특성과 다른 형태를 보였다. 이러한 결과는 미세한 토양 입자와 대조적으로 굵은 토양 입자는 증발 과정에서 감소된 토양 강도로 설명될 수 있다. 관측된 누설 레일리파에서 얻은 동적 매개변수를 기반으로 토양 수분을 평가하기 위해 랜덤 포레스트 모형을 이용하였다. 예측된 토양 수분의 정확도는 모든 데이터 및 토양 유형에 관계없이 높은 정확도를 보였다(R2 ≥ 0.98, RMSE ≤ 0.0089 m3 m-3). 즉, 본 연구에서는 레일리파가 토양 교란 없이 토양 수분 변화를 지속적으로 평가할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있음을 보여주었다.
수자원관리와 수문모형에 있어 강수, 증발산, 침투, 침루 등의 물 순환과정에 대한 실질적인 이해와 분석연구의 중요도가 높아지고 있는 실정이며, 그중에서도 토양수분은 강수의 침투, 유출 등의 지표면과 대기사이의 질량 및 에너지이동에 관여하는 중요한 요소로서 수자원 및 수문현상에 직접적인 영향을 미친다. 이를 위해 강수, 증발산, 토양수분과 같은 수문변수에 대한 다양한 관측이 실시되어야 하지만 국내에서는 지속적이고 안정적으로 지상관측을 할 수 없는 실정이며 관련 기반기술도 매우 취약하다. 따라서 이를 극복하기 위해서는 위성영상자료를 이용함으로써 한반도 전체에 대한 광역적인 토양수분자료의 획득을 용이하게 한다. 본 연구의 연구유역은 수자원 연구를 위해서 지정된 용담댐 시험유역으로 하였으며, 토양수분 관측지점의 지상관측 수문자료인 각 지점별 강수량, 지면온도, 인공위성자료인 MODIS 정규식생지수 등의 가용자료를 수집하고 신경망모형을 활용한 토양수분자료 생산 모형을 개발하여, 개선된 시공간 분해능과 공간정보 대표성을 가진 광역 토양수분자료를 생산하고 적용타당성을 분석하였다. 산정된 토양수분모형의 적용가능성을 파악하고자 용담댐 유역의 각 지점별 토양수분 관측데이터와 추정데이터를 비교한 결과 추천, 부귀, 상정 지점의 경우 평균 약 0.9257의 상관계수와 약 1.2917의 평균제곱근오차를 보였고, 검증지점인 천천2의 경우 약 0.8982의 상관계수와 약 5.1361의 평균제곱근오차의 결과를 보여주었으며 토양수분 추정모형의 적용가능성이 높음을 확인할 수 있었다.
생물권보전지역으로 지정된 점봉산의 온대낙엽수림(참나무 성숙림)에서 임상초본식물의 공간분포를 정량화하고, 이들의 공간분포에 미치는 미소환경요인의 영향을 파악하였다. 대부분의 임상초본식물들은 영구 방형구내 미소지소간에 큰 변이를 나타내었다. 초봄에 출현하는 임상초본식물중 공간의존도가 높은 식물은 현호색, 애기나리 및 노랑제비꽃이었고, 가을에 출현하는 임상초본식물중 공간의존도가 높은 식물은 벌깨덩굴, 쌀새 및 도라지모시대이었다. 초봄에 출현하는 홀아비바람꽃과 얼레지 그리고 가을에 출현하는 도라지모시대와 쌀새의 공간의존거리가 상대적으로 짧은 편이었다. 초봄에 출현하는 노랑제비꽃, 애기나리 및 얼레지는 관목이 적고, 낙엽층이 얇으며,토심이 깊고, 토양수분함량, 유기물함량 및 염기성양이온함량이 상대적으로 적은 생육지를 선호하였고, 애기앉은부채 와 현호색은 관목이 밀집하고, 낙엽층이 두꺼우며, 토심이 얇고, 유기물함량, 토양수분함량 및 영양염류함량이 높은 생육지를 선호하였다. 오리방풀은 빛조건이 좋고, 낙엽층이 두꺼우며, 토양수분함량과 영양염류가 풍부한 생육지를 선호하였고, 단풍취, 대사초, 개별꽃, 참취, 쌀새 및 도라지모시대는 토심이 깊고, 낙엽층이 얇으며, 토양수분함량과 영양염류함량이 상대적으로 적은 생육지를 선호하였다. 본 참나무 성숙림에서 토양수분함량, 유기물함량 및 영양염류함량은 바람, 미소지형 및 관목의 밀집정도에 의해 공간적으로 재배치되는 낙엽층 두께에 의해 영향을 받고 있기 때문에 초봄과 가을에 관찰되는 임상초본식물의 공간분포는 낙엽층의 불균등한 분포에 의해 가장 큰 영향을 받고 있는 것으로 추정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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