• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.603-607
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• 2006

최근 산불발생이 증가하고, 그에 따른 피해가 증가하고 있다. 또한 산불 발생지역의 토양침식으로 인한 2차적인 재해위험이 예상됨에 따라 산불 지역의 토양침식과 영향인자들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 낙산사 산불지역의 산지사면에 10개의 소규모 조사구를 설치하고 강우에 따른 토사유출량을 조사하였다. 토양침식 매개변수를 강우인자(강우량, 강우강도, 강우에너지), 지형인자(면적, 사면경사, 사면길이, 길이경사인자), 식생인자(전체피복도, 식생지수), 토양인자(투수계수, 유효입경, 유기물함량, 토심)로 구분하여 각각의 토양침식에 대한 관계를 분석하고, 시간경과에 따른 토양침식의 관계도 분석하였다. 강우강도와 강우량이 커짐에 따라 토양침식민감도에 대한 식생피복도의 영향이 더욱 가중되며, 식생 회복이 빠른 지역과 그렇지 않은 지역에서의 시간경과에 따른 누적 토양침식량의 변화는 크게 차이를 보였다. 낙산사 산불지역에서의 강우에 따른 토양침식은 강우에너지와 식생피복도의 관계가 가장 높았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.115-115
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• 2021

식생은 증발산, 강우, 토양 수분 등 다양한 수문기상 요인과 밀접한 관계가 있기 때문에 식생의 상태는 가뭄 발생 시 물 부족에 매우 큰 영향을 받는다. 가뭄에 따른 식생의 변화와 영향을 파악하기 위해서는 식생-기후의 피드백을 이해해야 한다. 식생과 기후변수의 상호관계를 묘사하고 결합 확률을 구성하는 것은 식생-기후의 피드백을 이해하는데 적절하다. Copula 함수는 모든 변수를 연결하는 이점을 가지기 때문에 다양한 확률 변수를 결합하는 강력한 접근방법으로, copula를 통한 확률론적 접근방법은 수문 기상 스트레스에 대한 식생의 반응을 효과적으로 조사할 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 copula 기반의 식생-기후의 상호관계를 통해 가뭄 발생 시 식생이 받을 수 있는 영향을 정량화하고자 한다. 이를 위해 위성 자료를 활용한 식생건강성지수(Vegetation Health Index, VHI)와 위성관측된 강수 및 잠재증발산 자료를 적용하여 높은 공간 해상도에서 한국 전역의 식생 가뭄 가능성을 추정하고자 하였다. 강수 및 잠재증발산 자료를 통해 다양한 가뭄지수를 산정하고, copula 결합 이론을 기반으로 VHI와 가뭄지수 간의 이변량 결합 확률모델이 제안된다. 이에 조건부 확률을 적용하여 다양한 가뭄 시나리오에서 식생의 가뭄 가능성을 추정하고, 가뭄에 취약한 지역을 공간적으로 분석하고자 한다. 이를 통해 가뭄 스트레스에 따른 식생 변화와 생태학적 가뭄의 공간적 특성을 효과적으로 파악할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• 제31권2호
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• pp.145-153
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• 1998

In this paper the first- and second order statistics of soil moisture are derived using the Washita '92 data. Also the possible correlations among the soil texture, the brightness temperature, the NDVI and the soil moisture are investigated based in the linear regression study. Only the correlation between the soil moisture and the brightness temperature shows significant values. The soil moisture decay coefficients in time were estimated for each soil type and cross-checked by calculating the last rainfall time before the observation to be about 20days in all different soil types. The second-order statistics of soil moisture based on the correlogram and the spectrum was analyzed to derive the data characteristics and compared with those of the NDVI and the soil texture. This analysis shows that the soil moisture within the highly correlated soil texture field is affected much by the relatively less correlated vegetation field in the Washita area, where the effect of topography is known to be small. The soil moisture media was derived and its parameters were estimated successfully using the first - and sedcond -order statistics.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• 제54권2호
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• pp.81-91
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• 2021

Synthetic Apreture Radar (SAR) is attracting attentions with its possibility of producing high resolution data that can be used for soil moisture estimation. High resolution soil moisture data enables more specific observation of soil moisture than existing soil moisture products from other satellites. It can also be used for studies of wildfire, landslide, and flood. The SAR based soil moisture estimation should be conducted considering vegetation, which affects backscattering signals from the SAR sensor. In this study, a SAR based soil moisture estimation at regions covered with various vegetation types on the middle area of Korea (Cropland, Grassland, Forest) is conducted. The representative backscattering model, Water Cloud Model (WCM) is used for soil moisture estimation over vegetated areas. Radar Vegetation Index (RVI) and in-situ soil moisture data are used as input factors for the model. Total 6 study areas are selected for 3 vegetation types according to land cover classification with 2 sites per each vegetation type. Soil moisture evaluation result shows that the accuracy of each site stands out in the order of grassland, forest, and cropland. Forested area shows correlation coefficient value higher than 0.5 even with the most dense vegetation, while cropland shows correlation coefficient value lower than 0.3. The proper vegetation and soil moisture conditions for SAR based soil moisture estimation are suggested through the results of the study. Future study, which utilizes additional ancillary vegetation data (vegetation height, vegetation type) is thought to be necessary.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• 제43권5호
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• pp.748-754
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• 2010

The contents of soil organic matter (SOM) and $Al_o+1/2Fe_o$ in soils are important criteria for the classification of new Andisols in Soil Taxonomy system. There are many soil types in Jeju Island with various soil forming environments. This paper was conducted to estimate the contents of soil organic matter and the content of ammonium oxalate extracted Al and Fe ($Al_o+1/2Fe_o$) using various environmental variables and to make soil property maps using a statistical analyses. The soil samples were collected from 321 locations and analyzed to measure the contents of SOM and $Al_o+1/2Fe_o$. It was analyzed the relationships among them and various environmental variables such as temperature, precipitation, net primary product, radiation, evapotranspiration, altitude, soil forming energy, topographic wetness index, elevation, difference surrounded area, and distances from the shore and the peak. We can exclude multi-collinearity among environmental variables with principal component analysis and reduce all the variables to 3 principal components. The contents of SOM and $Al_o+1/2Fe_o$ were estimated by multiple regression models and maps of them were made using the models.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.37-37
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• 2022

유효우량 산정을 위하여 국내에서 주로 사용되는 모형은 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 모형으로, 유역의 유출 능력을 나타내는 유출곡선지수(runoff curve number, CN)와 같은 NRCS-CN 모형의 매개변수들은 관측 강우-유출자료 또는 토양도, 토지피복지도 등을 이용하여 유역마다 결정된 값이 사용되고 있다. 그러나 유역의 CN값은 유역의 토양 상태와 같은 환경적 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이를 반영하기 위하여 선행토양함수조건(antecedent moisture condition, AMC)을 이용하여 CN값을 조정하는 방법이 사용되고 있으나, AMC 조건에 따른 CN 값의 갑작스런 변화는 유출량의 극단적인 변화를 가져올 수 있다. NRCS-CN 모형과 더불어 강우 손실량 산정에 많이 사용되는 모형으로 Green-Ampt 모형이 있다. Green-Ampt 모형은 유역에서 발생하는 침투현상의 물리적 과정을 고려하는 모형이라는 장점이 있으나, 모형에 활용되는 다양한 물리적인 매개변수들을 산정하기 위해서는 유역에 대한 많은 조사가 선행되어야 한다. 또한 이렇게 산정된 매개변수들은 유역 내 토양이나 식생 조건 등에 따른 여러 불확실성을 내포하고 있어 실무적용에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는, 현재 사용되고 있는 강우손실 모형들의 매개변수를 추정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 인공지능(AI) 기술 중 하나인 딥러닝(deep-learning) 기법을 기반으로 하고 있으며, 딥러닝 모형으로는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 모형이 활용되었다. 딥러닝 모형의 입력 데이터는 유역에서의 강우특성이나 토양수분, 증발산, 식생 특성들을 나타내는 인자이며, 모의 결과는 유역에서 발생한 총 유출량으로 강우손실 모형들의 매개변수 값들은 이들을 활용하여 도출될 수 있다. 산정된 매개변수 값들을 강우손실 모형에 적용하여 실제 유역들에서의 유효우량 산정에 활용해보았으며, 동역학파 기반의 강우-유출 모형을 사용하여 유출을 예측해보았다. 예측된 유출수문곡선을 관측 자료와 비교 시 NSE=0.5 이상으로 산정되어 유출이 적절히 예측되었음을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.525-525
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• 2015

국립기상과학원은 국가 물관리를 효율적으로 지원하기 위하여 TOPLATS(TOPmodel based Land-Atmosphere Transfer Scheme) 지면모델 기반을 활용한 전국 수문기상 분석 및 예측정보 생산체계를 구축하였다. TOPLATS 지면모델에서는 토양, 식생 등을 표현하기 위한 다양한 매개변수들이 사용되고 있으며, 그 중에서도 토양 속성과 관련 매개변수들은 토양수분, 증발산 등의 수문기상요소 생산에 큰 영향을 미치고 있어 현실적인 토양 특성에 대한 고려가 요구된다. 본 연구는 국립농업과학원의 토양도 정보를 이용하여 TOPLATS 지면모델에서 요구되는 토양 속성 및 관련 매개변수를 산정하고 이를 모델에 적용하고자 하였다. TOPLATS 모델에 사용되는 토양 매개변수는 총 22개 이며, 본 연구에서는 국립농업과학원에서 제공한 총 405개의 토양통에 대한 매개변수를 각각 산정하였다. TOPLATS 모델을 강제하기 위한 기상자료는 동네예보 분석자료, KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) 분석자료, 입사 단 장파 복사량은 ASOS 관측자료를 기반으로 한 5km 해상도의 남한 격자자료이며, 2010~2013년 기간의 토양수분, 증발산량에 대한 검증 연구를 수행하였다. 본 연구의 결과는 기존의 11개 토양속성정보로 산출된 결과와 비교 분석하여 추후 제시할 예정이며, 본 연구에서 산출된 국내 토양 특성을 반영한 고해상도 수문기상정보는 향후 홍수 예측 및 가뭄 평가에 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.408-408
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• 2011

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.

• Korean Journal of Environmental Agriculture
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• 제22권2호
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• pp.79-86
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• 2003

This research was conducted to present reference data to be used as newly reclaimed tidal land management. We investigated vegetation succession at 4 reclaimed/reclaiming project areas and discussed relationship with soil and vegetation trhrough investigation and analysis soil chemical characteristics at 2 areas. 14 families 58 kinds were investigated. Vegetation were variou at Dea-Ho conservation polt and Seok-Mun National Industrial Area which are maintaining naturally. Vegetation were simple at Hong-Bo and Dongjin and MinKyong river areas which effected sea water. Common species that were investigated at 9 sites were Suaeda asparagoides, Aster tripolium, Phragmites australis, Suaeda maritima, Suaeda japonica, Carex scabrifolis. As soil desalinization progressing, soil classified at first saline-soidc soil, the nest saline soil and then normal soil. Chenopodiaceae revealed at about 30 dS/m of soil ECe and existed to 10 dS/m of soil ECe. At about 20 dS/m of soil ECe. Aster tripolium, Calamagrostis epigeios, and Sonchus brachyotus revealed and then non-halophytes and common plants at inland revealed at low soil ECe of about 10 dS/m. However it was not to progress vegetation sucdession and soil desalinization at the same time, owing to input of seeds or plants ect from out-ecosystem. So for promotion of vegetation at newly reclaimed tidal land, we proposed that it was very effective to plant artificially halophytes or suitable species through soil test.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.459-459
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• 2022

물수지의 불균형으로 발생되는 가뭄은 장기간에 걸쳐 넓은 규모로 발생되는 자연재해로서, 농업 및 산업에 직접 피해와 다양한 상품에 대한 공급 부족으로 인한 가격 상승 등의 간접 피해를 야기하는 재해이다. 이러한 가뭄을 정량적으로 평가하기 위하여 기상 요인(강수, 기온), 농업 요인(식생), 수문 요인(증발산, 토양수분) 등과 같은 설명 변수를 기초로 하는 많은 가뭄지수들이 개발되어 왔다. 대표적인 가뭄지수에는 Standardized Precipitation Index (SPI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI), Palmer Drought Severity Index (PDSI), Soil Water Deficit Index (SWDI), Vegetation condition index (VCI), Temperature Condition Index (TCI), Vegetation Health Index (VHI), Scaled Drought Condition Index (SDCI), Integrated Crop Drought Index (ICDI) 등이 있다. 본 연구는 최근 개발된 통합작물가뭄지수(ICDI)를 통해 미국 옥수수의 약 90%를 생산하는 농업지역인 미국 콘벨트의 가뭄 특성을 분석하고자 한다. ICDI는 기상 요인(강우량 및 지표면 온도), 수문학적 요인(잠재 증발산 및 토양수분), 식생 요인(강화식생지수(Enhanced Vegetation Index, EVI))의 조합을 통해 지표면의 건조·습윤 상태 및 식생의 건강 상태를 설명하는 가뭄지수이다. 2004년부터 2019년까지 주요 콘벨트 지역인 일리노이, 인디애나, 아이오와를 대상으로 가뭄분석을 실시하였으며, 옥수수 수확량 아노말리와의 상관성을 분석하였다.