지질학회지제 54 권제 5 호, p. 545-556, (2018 년 10 월 ) J. Geol. Soc. Korea, v. 54, no. 5, p. 545-556, (October 2018) DOI http://dx.doi.org/10.14770/jgsk.2018.54.5.545 ISSN 0435-4036 (Print) ISSN 2288-7377 (Online) 해안분지의현장토양수분관측과 HYDRUS-1D 모델링을이용한지하수함양추정 김정직 1,2 전우현 1,2 이진용 1,2, 1 강원대학교지질학과 2 강원대학교크리티컬존선도연구실 요약 본연구에서는강원도양구군해안면에서토양수분관측과수치모델링을이용하여강우에따른잠재지하수함양량을정량적으로추정하였다. 토양수분모니터링을위해깊이별 (30, 60, 90 cm) 로토양수분센서를 4 지점 (YHS1-4) 에설치하였으며 YHS3 주변에자동기상관측장비도설치하였다. 토양수분모니터링기간은 2017 년 3 월 25 일부터 2018 년 3 월 25 일까지이며기상관측기간은 2016 년 5 월 6 일부터 2018 년 5 월 6 일까지이다. HYDRUS 1D 프로그램을이용하여우기인 2017 년 6 월부터 8 월까지수치해석을수행하였다. 토양수분모니터링기간동안평균토양수분함량은 YHS3 에서 0.300-0.334 m 3 /m 3 로전반적으로높았으며 YHS1 에서 0.129-0.265 m 3 /m 3 의가장낮은수분함량범위들을보였다. 토양수분이동모델링결과현장관측값과모델링값은유사하였으나피크값들이모델링결과가큰것으로나타났다. 관측및모델링자료의상관분석결과 r, r 2, RMSE 는각각 0.88, 0.77, 0.0096 으로높은상관성및낮은오차율을나타냈다. 모델링설정기간동안 500 cm 깊이에서의총잠재지하수함양량은 744.2 mm 로나타났다. 이는 2017 년강수량 (1,214 mm) 의 61.3% 가함양된것으로나타났다. 연구지역의잠재지하수함양량은높은것으로나타났으며불포화대를통한지하수함양추정연구에유의미한결과값을제공할수있을것으로여겨진다. 주요어 : 토양수분, 기상관측, 잠재지하수함양량, HYDRUS-1D, 상관분석 Jeong Jik Kim, Woo-Hyun Jeon and Jin-Yong Lee, 2018, Estimation of deep percolation using field moisture observations and HYDRUS-1D modeling in Haean basin. Journal of the Geological Society of Korea. v. 54, no. 5, p. 545-556 ABSTRACT: This study was conducted to estimate the deep percolation using numerical modeling and field observation data based on rainfall in Haean basin. Soil moisture sensors were installed to monitoring at 30, 60 and 90 cm depths in four sites (YHS1-4) and automatic weather station was installed to around YHS3. Soil moisture and meteorological data was observed from March 25, 2017 to March 25, 2018 and May 06, 2016 to May 06, 2018, respectively. Numerical analysis was performed from June to August, 2017 using the HYDRUS-1D. Average soil moisture contents were high to generally in YHS3 for 0.300 to 0.334 m 3 /m 3 and lowest in YHS1 for 0.129 to 0.265 m 3 /m 3 during the soil moisture monitoring period. The results of soil moisture flow modeling showed that field observations and modeling values were similar but the peak values were larger in the modeling result. Correlation analysis between observation and modeling data showed that r, r 2 and RMSE were 0.88, 0.77, and 0.0096, respectively. This show high correlation and low error rate. The total deep percolation was 744.2 mm during the period of modelling at 500 cm depth. This showed that 61.3% of the precipitation amount (1,214 mm) was recharged in 2017. Deep percolation amount was high in the study area. This study is expected to provide basic data for the estimation of groundwater recharge through unsaturated zone. Key words: soil moisture, weather observation, deep percolation, HYDRUS-1D, correlation analysis (Jeong Jik Kim, Woo-Hyun Jeon and Jin-Yong Lee, Department of Geology, Kangwon National University, Chuncheon 24341, Republic of Korea; Critical Zone Frontier Research Laboratory, Kangwon National University, Chuncheon 24341, Republic of Korea) Corresponding author: +82-33-250-8551, E-mail: hydrolee@kangwon.ac.kr
546 김정직 전우현 이진용 1. 서 론 지하수는 농업용수, 공업용수 및 생활용수와 같 이 인간 활동에 중요하게 사용되고 있는 중요한 수 자원이다. 지하수는 주로 강수에 의해 불포화대 토 양으로 침투하여 공급되며 지표수를 통해서도 함양 된다. 전 세계적으로 기후변화로 인한 가뭄 및 홍수 와 같은 자연재해가 증가하고 있으며 이는 여름철 폭우 또는 강설 비율의 감소 등과 같은 강우패턴의 변화를 야기한다(Lee, K.M. et al., 2011, Baek et al., 2017; Batalha et al., 2018). 이러한 강우패턴의 변화 는 토양의 포화능력 이상으로 단시간에 수분이 공급 되면서 지표유출을 발생시키고 침투량 및 함양량 감 소를 유발한다. 특히 토양수분의 변화는 식생 종류 및 토지 피복 유형에 따라 크게 달라지며 숲보다 초 지에서 강우 침투가 크고 선행 강우와 선행 토양수 분에 많은 영향을 받는다(Wang et al., 2013; LozanoParra et al., 2015; Lai et al., 2016). 토양수분은 대기현상, 식물의 증발산, 강수의 침 투 및 지하수 함양 등 지구의 수문 순환 현상을 이해 함에 있어 중요한 구성 요소이며 기상, 식생, 토양 특 성, 선행토양수분, 토지이용 및 지형조건 등에 따라 다양한 변화를 보인다(Hong et al., 2012). 최근에는 원 격탐사 기술의 향상으로 세계 각지에서 Soil Moisture Active Passive (SMAP), Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS), Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Advanced Microwave Scanning RadiometerEarth observing (AMSR-E) 등의 인공위성 이미지 자료를 이용한 지표 토양수분을 분석하고 있다(Feng and Liu, 2015; Kim et al., 2017). 하지만 우리나라 와 같이 대부분이 숲과 산악지형으로 형성된 지역에 서는 결과의 불확실성이 증가할 수 있는 한계점이 있다(Shin et al., 2016). 이 밖에 Penna et al. (2008)은 경사가 가파른 알프 스산지에서 세 분류의 토양 깊이에 따라 토양수분의 시공간 특성을 평가하였으며 토양수분 유동 모델링 Fig. 1. Location of the Haean basin and monitoring station.
해안분지의 현장 토양수분 관측과 HYDRUS-1D 모델링을 이용한 지하수 함양 추정 을 통해 지형특징과 토양수분이 유의미한 상관성을 밝혔다. Leterme et al. (2012)과 Batalha et al. (2018) 은 토양수분 및 기상관측 자료에 따른 지하수 함양 량을 HYDRUS-1D 수치모델을 통해 추정 및 평가 하였다. 또한 Bah et al. (2009)은 불포화대 수치 모델 링 프로그램인 HYDRUS-1D와 Water Mod3을 이 용하여 강우시 식생성장기와 뿌리깊이에 따라 배수 량을 예측하였다. 이처럼 토양수분 연구와 관련하여 인공위성 및 수치모델링 방법 등 다양한 방법을 노 력들이 시도되고 있으나 실측된 토양수분 자료를 기 반으로 불포화대의 지하수 함양 추정 연구는 미비한 실정이다. 이에 따라 불포화대 토양수분의 모니터링과 실측 자료를 기반으로 한 모델링을 통해 강수에 의해 침 투되는 토양수분함량을 정량적으로 평가함으로써 수자원 확보 관리 및 재해 예측에 도움이 될 수 있다. 본 연구에서는 강원도 양구군 해안분지에서 토양수 분 및 기상자료를 이용하여 강우에 따른 깊이별 토 양수분함량 변화특성과 불포화대 토양수분 이동 모 의 프로그램인 HYDRUS-1D를 이용하여 잠재 지하 수 함양량을 추정하였다. 547 2. 연구 방법 2.1 연구지역 연구지역은 강원도 양구군 해안면 일대의 군사분계 선에 인접해 있는 산지로 북위 38 18 51, 동경 128 07 59 에 위치한다. 해안면 주변은 달산령(807 m), 대우산 (1,056 m), 도솔산(1,147 m) 및 가칠봉(1,242 m)과 같 이 해발고도가 높은 산들로 둘러싸여 있고 내부는 평 탄한 분지(약 400 m) 지형이다(그림 1). 분지의 외곽 으로 갈수록 경사(약 20-50 )가 급해지며 저지대를 제외하고 대체로 급한 경사를 갖는다(Yoo et al., 2008; Lee, 2009). 이처럼 지형적 조건으로 분지 하부에는 논농사가 주로 이루어지고 중상부에는 고랭지 채소 밭으로 이용되고 있다(Lee et al., 2011). 해안 분지 외륜 및 능선부의 지질은 선캄브리아 기 변성암 복합체로 규암, 편암 및 편마암을 포함하 며 해발고도 400-600 m의 분지 내륜은 쥬라기 대보 화 강암으로 구성되어 변성암 복합체를 관입한다(Won et al., 1987). 농촌진흥청(Rural Development Administration, RDA)에서 제공하는 토양환경지도에 따르면 해안 분지의 토성은 표토는 사양토(Sandy loam)에서 양 토(Loam), 심토는 사양질(Sandy loam-loamy sand) 로 나타난다. 표토와 양토의 면적은 6,117 ha로 표토 에서 사양토는 4,184 ha, 양토는 1,904 ha로 각각 68.4%와 31.1%의 토지면적을 갖는다. 심토에서는 사양질이 85.7%, 식양질이 13.4%를 차지하고 있다 (RDA, 2018). 2.2 토양수분 및 기상관측 Fig. 2. (a) DEM data of monitoring sites, (b) soil moisture sensors, (c) data logger, (d) automatic weather station. 해안 분지 북쪽에 위치한 산지에 토양수분 모니터 링 시스템을 구축하였다(그림 2a). 항공사진 기반의 DEM을 통해 연구지역 및 모니터링 장비의 정확한 고도를 수치화하였다. 토양수분측정 장비는 해발고 도 570-612 m에 설치되었으며 상부에 위치한 YHS1 과 YHS2 사이의 경사도는 14.5%, 경사각은 약 8.3 로 매우 가파른 경사에 설치되었고 YHS3과 YHS4는 상 대적으로 평평한 곳에 설치되었다. 토양수분측정 센서(5TM, METER, USA)는 4개의 모니터링 지점(YHS1-4)에 지표 아래로 각각 30, 60 및 90 cm 깊이로 토양 단면에 설치하였으며 데이터 로거(EM50, METER, USA)에서 10분 간격으로 측 정하도록 설정하였다(그림 2b, 2c). 또한 토양의 특
548 김정직 전우현 이진용 성을파악하기위해각지점의센서가설치된지점의 토양시료를채취하였다. 채취된시료는체분석과레이저입도분석 (mastersizer 3000, Malvern, U.K) 을통해모래, 미사, 점토를분리후미국농무성 (United States Department of Agriculture,USDA) 의분류에따라토양특성 (Soil texture) 을결정하였다. 해안분지에설치되어있는 4 지점의기상관측소 (YHWS, KMAWS, RDAWS1-2) 에서기상자료를수집하였다 ( 그림 1). YHWS는본연구를위해 2016년 5월 4일에설치되었으며일사량, 강우량, 이슬점, 기온, 습도, 풍향및풍속을각각 10분간격으로측정하고있다 ( 그림 2d). 추가적으로해안면에위치한 3개의기상관측소에서 2016년 5월부터 2018년 5월까지강수량및기온자료를수집하였으며 KMAWS는기상청 (Korea Meteorological Administration, KMA), RDAWS 는농촌진흥청 (RDA) 에서운영하고있다. 2.3 HYDRUS-1D 모델링 HYDRUS-1D는불포화및포화된다공질매체에서수직및수평으로온도, 수분, 용질흐름을모의및분석하는프로그램이며이를통해잠재지하수함양량을추정하였다 (Šimůnek et al., 2008). HYDRUS-1D 는입력자료로강수, 토양수분및토양온도, 증발산량과같은현장자료및토양수리학적파라미터 (,,,,, ) 를활용하여모델들을통한수치해석을수행하며지역의수리지질학적특성을분석할수있다. 불포화대에서수분의수직및수평흐름에대해 1차원 Richards 방정식이이용되며일별토양수분을모의할수있다. (1) 여기서 는토양수분압력수두 (L), 는체적토양수분함량 (L 3 /L 3 ), 는시간 (T), 는연직하향깊이, 는불포화수리전도도 (cm/day), 는뿌리에의해흡수되는수분량 (cm/day) 이다. Richards 방정식은불포화수리전도도, 압력수두 및토양수분함량 에의존하기때문에매우비선형적이다. 이와같은토양수리학적파라미터들의변화관계는 van Genuchten-Mualem (1980) 모델에의해설명된다. (2) (3) 여기서 는포화수리전도도, 는유효포화도, 과 는잔여및포화수분함량 (L 3 /L 3 ), (cm/day) 와 은토양수분특성곡선의실험적계수, 은공극의연결성을나타내는매개변수이다. 모델링기간은우기인 2017년 6월 1일부터 8월 31 일이며토양수분의자료가결측없이측정된 YHS2 가모델링지점으로선택되었다. 관측된기상자료로부터 Penman-Monteith (Allen et al., 1998) 의방정식을이용하여일잠재증발산이계산되었으며모델링기간의입력값으로이용하였다. 이연구에서식생유형별또는작물별잠재증발산량및뿌리에의해흡수되는수분량은고려되지않았다. 토양단면의깊이를지표아래지하수면이 500 cm 깊이에있다고가정하여지정하였다 ( 그림 1). 상부경계조건 (Upper boundary condition) 은지표층에지표유출을갖는대기경계 (Atmospheric boundary) 로선택하였다. 하부경계조건 (Bottom boundary condition) 은지하수면의정확한위치를모르기때문에자유배수 (Free drainage) 가선택되었다. 초기조건 (Initial condition) 은 2017년 6월 1일토양수분센서에서측정된토양수분함량을사용하였다. 토양수리학적매개변수들은 HYDRUS-1D에서제공하는 ROSETTA 매개변수추정프로그램에입도분석결과값을입력하여초기매개변수를추정하였다. 이후초기추정된매개변수들은 Inverse solution을통해보정및검정되었다. 잠재지하수함양량은토양단면가장하부에서계산된 Bottom flux 값을합산하였다. 3. 결과및토의 3.1 강우에따른토양수분반응그림 3은 2016년 5월부터 2018년 5월까지관측된 3개의기상관측소들의월강수량및월평균기온을보여준다. YHWS에서 2017년 2월과 8월에일부자료가결측되었기때문에가장인접한곳에위치한 RDAWS1 에서이를보완하였다. 2016년 5월부터 2018
해안분지의현장토양수분관측과 HYDRUS-1D 모델링을이용한지하수함양추정 549 년 5월까지 YHWS, KMAWS 및 RDAWS2의 1년단위강수량은각각 1,178 mm와 1,508 mm, 1,143 mm와 1,514 mm, 1,233 mm와 1,411 mm를보이며 7월에대부분의강우가집중적으로발생하였다. 기상관측소들에서관측된 2016년과 2017년 7월평균강수량은각각 487.2 mm (41.3%), 487.7 mm (42.6%), 628 mm (50.9%) 로총강수량에 40% 이상의많은강우가발생하였다. 관측기간동안평균기온은 9.0-9.3 로관측되었다. 토양수분함량은토성에따라다를수있기때문에각지점의깊이별로채취된토양시료로부터입도분석을통해토성을분석하였다 ( 표 1). 연구지역 Table 1. Distribution of soil composition at each site. Site YHS1 YHS2 YHS3 YHS4 Depth (cm) Sand (%) Silt (%) Clay (%) Soil texture surface 87.35 11.65 1 Sand 30 93.97 5.58 0.45 Sand 60 91.87 7.74 0.39 Sand 90 90.75 8.63 0.62 Sand surface 81.29 17.19 1.52 Loamy sand 30 80.65 17.49 1.86 Loamy sand 60 74.24 23.57 2.19 Loamy sand 90 88.09 10.33 1.58 Sand surface 69.64 28.26 2.1 Sandy loam 30 66.16 32.05 1.79 Sandy loam 60 77.86 20.69 1.45 Loamy sand 90 66.01 32.16 1.83 Sandy loam surface 67.06 30.66 2.28 Sandy loam 30 69.81 28.62 1.57 Sandy loam 60 73.76 25.09 1.15 Loamy sand 90 74.79 24.49 0.72 Loamy sand Fig. 3. Comparison of monthly precipitation and monthly mean air temperature in Haean basin at different stations.
550 김정직 전우현 이진용 Table 2. Basic statistics of soil water content during the monitoring period. Site YHS1 YHS2 YHS3 YHS4 Soil Measurement period Soil water content (m 3 /m 3 ) Depth (cm) 30 60 90 Start date (mm/dd/yy) 03/25/17-07/13/17 09/13/17-03/25/18 End date (mm/dd/yy) Min Max Mean Std 0.239 0.333 0.265 0.019 0.185 0.296 0.226 0.029 0.174 0.275 0.200 0.019 0.156 0.214 0.172 0.014 0.126 0.260 0.145 0.017 0.118 0.150 0.129 0.007 30 0.223 0.329 0.279 0.020 60 03/25/17 03/25/18 0.264 0.375 0.297 0.020 90 0.285 0.389 0.320 0.028 30 0.161 0.420 0.300 0.040 60 03/25/17 03/25/18 0.284 0.412 0.329 0.025 90 0.299 0.391 0.334 0.020 30 0.101 0.376 0.218 0.067 60 03/25/17 03/25/18 0.170 0.359 0.302 0.047 90 0.294 0.359 0.335 0.014 의토성은모래 (Sand) 에서사양토 (Sandy loam) 로모래함량이주를이루고미사가다수포함된다. 또한높은고도인 YHS1에서낮은고도인 YHS4로갈수록모래의함량이줄어들고미사의함량이증가하는경향을보였다. 강우에따른토양수분함량변화및반응을분석하기위해 2017년 3월 25일부터 2018년 3월 25일까지토양수분센서및 YHWS에서관측된자료를이용하였다. 표 2는모니터링기간동안각지점및깊이별토양수분함량의최대, 최소, 평균및표준편차값을나타낸기초통계표이다. 가장상부에위치한 YHS1에서자연재해로인해 2017년 7월 14일부터 9 월 12일까지토양수분자료의결측이발생하였으며통계값을나누어산정하였다. 각지점들에서최대 최소값을포함한토양수분함량의변화를보았을때 YHS1에서는 2017년 7월까지 0.126-0.333 m 3 /m 3, 9월부터 2018년 3월까지 0.118-0.296 m 3 /m 3 의변동범위를보였다. YHS2에서는 0.223-389 m 3 /m 3, YHS3 0.161-420 m 3 /m 3, YHS4 0.101-0.376 m 3 /m 3 로나타났다 ( 표 2). 전체기간중깊이별평균토양수분함량은 YHS1에서가장낮은수분함량변화들을보였으며 YHS3에서전반적으로높았다. 이 는 YHS1보다 YHS3이 30-90 cm 깊이에서모래함량이 10% 이상높아보수력이더낮고높은고도및경사면에위치했기때문일것으로판단된다. YHS4 에서는가장넓은변동범위를보였다. YHS1과 YHS4 의 30 cm 깊이를제외하면 0.270 m 3 /m 3 이상으로연평균토양수분함량이높은것으로나타났다. 그림 4는모니터링기간동안토양수분과토양온도가강우및대기온도에따라보이는반응을나타내는시계열자료이다. 그림 4(a) 는가장최상부의 YHS1로토양깊이가깊어짐에따라토양수분함량이감소하는것을볼수있다. 강우시 30 cm 깊이의토양수분변화는지표에서가깝기때문에대부분민감하게반응하며급격하게증가한다. 30 및 60 cm 깊이에서는비교적적은양의강우가수시간지속되거나약 3-5 mm/hr 이상강우시에수분함량이증가한다. 60 cm 깊이에서는서서히증가하다가선행강우이후강우가발생시급하게증가하는경향을보이고있다. 90 cm 깊이에서는강우시에다른깊이보다수분함량의증가량도적고증가속도또한느린것으로나타났다. 60-90 cm 깊이에서는매우적은양의강우 (0-1 mm/hr) 가발생하거나선행강우가없었을때 5-7 mm/hr 강우에도토양수분이
해안분지의현장토양수분관측과 HYDRUS-1D 모델링을이용한지하수함양추정 551 증가하지않을때가있다. 하지만지속적으로강우가내린 7월 1일부터모든깊이에서토양수분의급격한증가및감소현상을보이고있다. 그림 4(b) 의 YHS2는 YHS1 아래쪽경사면에위치하며 30 cm 깊이에서강우에민감하게반응하는것으로나타났다. 또한선행강우가없거나선행토양수분의증가가없을시 60과 90 cm 깊이에서토양 수분증가가발생하지않는경우도다수나타났다. YHS2는토양깊이가깊어질수록토양수분의함량이증가하며수분함량도 YHS1보다높은것으로나타났다 ( 그림 4b). 이는 YHS1에서매우가파른경사면을갖고있기때문에강우시수직침투가제대로이루어지지않고경사면을따라수분이이동하면서중간유출또는지표유출이발생하며침투되었기때 Fig. 4. Time series data of soil moisture and soil temperature response at four sites (a-d) for rainfall and air temperature.
552 김정직 전우현 이진용 Table 3. Initial estimated and calibrated soil hydraulic parameters. θr (m 3 /m 3 ) θs (m 3 /m 3 ) α (cm/1) n Ks (cm/day) l Initial estimated 0.041 0.386 0.35 2.4 173 0.5 Calibrated 0.1 0.41 0.038 1.16 168 2.5 문일것으로판단된다. YHS3은앞의두지점보다 30 cm 깊이에서강우에더민감하게반응하였으며가장높은수분함량 (0.420 m 3 /m 3 ) 까지증가했던것으로나타났다. 2018 년 1월 25일이후급격하게토양수분이감소한것은당시차후연구를위해바로옆에굴착된 40 cm 깊이토양단면의영향일것으로판단된다. 기온이영하 16-21 까지수일동안떨어졌기때문에지표의눈및토양단면이동결되면서토양내수분의이동이거의발생하지않았기때문으로사료된다 (Hong et al., 2012). YHS3은토양깊이가깊어질수록토양수분이증가하며 60과 90 cm 깊이에서수분함량의차이는작다 ( 그림 4c). 하지만 60과 90 cm 깊이도다른지점들에비해더높은수분함량을보유할수있는것으로나타났다. 이는상대적으로앞의두지점보다평탄한지형에위치해있고상부경사면으로부터토양수분의계속적인유입과강우의수직침투가원활했기때문일것으로사료된다 (Oh et al., 2006). YHS4도비교적평탄한지형을가지며깊어질수록토양수분의함량은증가한다. 30 cm 깊이는다른지점들보다전반적으로낮은토양수분함량을보이지만같은기간강우발생시가장높은변화율을갖고급격하게증가및감소하는경향을보인다 ( 그림 4d). 또한지속적인강우시토양수분이유지되는현상이나타났다. 60 cm 깊이는상부깊이와유사한토양수분변화패턴을보이고있다. 하지만강우이후토양수분이유지되는시간이더길어진것으로나타났다. 90 cm 깊이는미량의토양수분변화는있으나연중토양수분함량이다른지점및깊이들에비해서거의변하지않았으며약 0.330 m 3 /m 3 의비슷한수분함량을유지하고있다. YHS4의토양수분유지현상은상부의작은호수및경사면, YHS4 옆작은계곡및배수로로부터하부토양층까지지속적으로수분이공급되어상부토양층까지점차포화시켰기때문일것으로사료된다 (Ha et al., 2016). 그림 4의 YHS1-4 모두 2017년겨울 (12-2월) 철일부감소및유지되던토양수분이 2018년봄 (3-5월) 에들어서면서적은양의강우에도많은양이급증하는시기가있다. 이현상은겨울철동결된토양및지표위의눈이기온이상승하며서서히녹고적은양의강우가내렸기때문에지표유출이일어나지않고천천히수직침투가잘이루어졌기때문으로판단된다. 그림 4의YHS1-4의봄에서여름까지기온이상승함에따라토양온도도점차상승하며지표에가까운 30 cm부터순차적으로토양온도는증가했다. 가을에접어들면서깊이별토양온도들은비슷한온도를나타냈으며겨울철에들어서면서 90 cm에서가장높아지고 30 cm가가장낮아지는토양온도의역전현상이일어났다. 이는연구지역의토양온도에계절별기온변화양상이잘반영되는것을알수있다. 3.2 토양수분이동모의 YHS2 90 cm 깊이시료의모래, 미사, 점토함량을 ROSETTA 프로그램에입력하여토양의수리학적매개변수 (,,,,, ) 의초기값을추정하였다. 초기추정된,,,, 및 의값은각각 0.041, 0.386, 0.35, 2.4, 173, 0.5로추정되었다 ( 표 3). 매개변수들중,, 는토양수분을모의하는데특히민감하다 (Wu et al., 2016). HYDRUS-1D 프로그램의역추정기법 (Inverse solution) 을통해매개변수들의보정을거쳐정확성을높였으며관측된토양수분함량에대해최적화된매개변수들을결정하였다. 보정된,,,, 및 의값은각각 0.1, 0.41, 0.038, 1.6, 168, 2.5로나타났다 ( 표 3). 그림 5는보정된매개변수및현장관측자료들을토대로 YHS2 90 cm 깊이의우기 (6~8월) 때모의된토양수분함량및현장자료의비교를나타낸것이다. 모의및관측된토양수분함량은 100% 의 1:1 매칭이이루어지지않았으나모의된토양수분함량은현장에서관측된토양수분을비교적잘재현해낸것
해안분지의현장토양수분관측과 HYDRUS-1D 모델링을이용한지하수함양추정 553 으로나타났다. 강우시토양수분은관측된수분함량보다모델링결과에서더높은수분함량을보유할수있는것으로나타났다. 일일토양수분의변화로보았을때 20 mm/day 이하의강우에서는수분함량이증가하지않는반면관측및모델링결과모두 20-30 mm/day 이상에서는수분함량이증가하였다. 하지만강우량에비례하게토양수분함량이증가하는것은아닌것으로나타났다. 또한전반적으로수분함량이증가후감소하는속도도모델링결과가더빠른것으로나타났다. 모의및관측된결과의비교가신뢰성이있는지확인하기위해선형관계를확인하였다 ( 그림 6). 그 결과결정계수 (r 2 ) 은 0.77, 상관계수 (r) 은 0.88로높은상관성을나타냈으며평균제곱근오차 (RMSE) 는 0.0096으로낮은불확실성을보여모의된값들이실측값을잘반영하는것으로나타났다. 최근 HYDRUS-1D 의수리학적매개변수의추정을통한토양수분유동모델링및현장관측자료와비교결과에서 Assefa and Woodbury (2013), Chen et al. (2014), Shin et al. (2016) 은각각최대 0.84, 0.93, 0.87의상관계수로높은상관성을갖는것으로해석하였다. 때문에이연구에서얻어진상관계수의값도높은상관성을갖는다고판단할수있다. 하지만높은상관성과낮은 RMSE 값에도불구하고모의된토양수분함량은관 Fig. 5. Comparison of observated and simulated soil water content at 90 cm depth in YHS2. Fig. 6. Linear relationship of simulation results and observed data.
554 김정직 전우현 이진용 측된것과비교하여완전하게매치되지않았다. 이는모의된토양수리학적매개변수들및다른변수와일부가정된경계조건값이실제현장을완전하게재현하지못했으며 1차원적으로만반영되었기때문으로생각된다. 또한실제토양은마를때와습윤해질때가다른이력현상을가지며대기조건에서지중까지다양한환경적요인이포함된수분함량을측정하기때문일것으로사료된다. 추후추가적인현장매개변수수집및 3차원적모델링을통해매개변수및모의된토양수분함량에대한정확성을높일수있을것으로판단된다. 3.3 잠재지하수함양추정국내에서대부분지하수위는연강수량의 60-70% 가집중되는여름철에높게나타난다. 하지만해안면은여름철활발한논 밭과같은농업활동으로많은양의지하수를양수하기때문에지하수위가오히려더낮거나떨어지는것으로연구되었다 (Lee, 2009). 따라서농업활동이활발하고강우가많은 6-8월에현장관측자료기반의토양수분유동모의를통해 90 cm 깊이까지침투량및 500 cm 깊이에서잠재지하수함양량을추정하였다 ( 그림 7). 이기간동안 90 cm 깊이에서총누적침투량은 927 mm, 500 cm 깊이의총누적잠재함양량은 744.2 mm로추정되었다. 이는 2017년강수량인 1,214 mm 에각각 76.3%, 61.3% 에해당하는수치이다. 500 cm 깊이에도달하는토양수분의잠재함양량은 6월 0.3 cm, 7월 40.8 cm, 8월 33.3 cm로 6월에낮고 7월에 가장높았다. 6월에수차례 10-15 mm/day 이상의강우에도잠재지하수함양은거의이루어지지않았으며 90 cm 깊이를통과하는침투량도적은것으로나타났다 ( 그림 7). 또한 40 mm/day가넘는많은강우로인해상부에서지표및중간유출의영향으로 90 cm 깊이에서만일부증가했을것으로판단된다. 이와같이 6월에낮은잠재함양량을보이는것은시간당또는지속적인강우량이 7월과 8월에비해서대부분 1-5 mm/hr로매우적기때문에토양수분이깊은깊이까지침투하지못한것이크다고판단된다. 7월과 8월의높은잠재함양량은대부분해당시기많은양과잦은강수의영향이큰것으로판단되며대부분모래로이루어진토성으로수리전도도및투수성이높기때문에강수의침투가수월했을것으로여겨진다. 모래토성의경우연강수량의 57.2-78.7% 범위까지함양될수있다는연구결과가있다 (Koo and Kim, 2003). 또한선행수분함량과선행강수의영향도이시기의잠재함양량에영향을미쳤을것으로생각된다. 6월의토양수분함량은 7월보다상대적으로건조하다 ( 그림 4b). 7월이되면서 6월보다지속적으로수분이공급되어점차습해지고잠재함양량을높였을것으로판단된다. 8월에는강우이벤트이전선행토양수분함량이이미증가한상태이며강우강도또한 7월과비슷하여 7월보다는감소한잠재함양량을기록했을것으로판단된다. 강수에의한토양수분이 90 cm 깊이에도달하는것은당일이동할수있으나 500 cm 깊이까지도달하는것은지연시간이있는것으로나타났다. 지연 Fig. 7. Estimated groundwater recharge at the YHS2 in June to August, 2017.
해안분지의현장토양수분관측과 HYDRUS-1D 모델링을이용한지하수함양추정 555 시간은일정한시간을갖지않으며선행강수량및선행토양수분함량에따라달라질수있는것으로판단된다. 토양수분이 90 cm 및지하수면까지함양되기까지정확한지연시간에대한것은추후연구가더필요할것으로여겨진다. 4. 결론본연구는강원도양구군해안면에서강우에따른토양수분변화양상을깊이별 (30, 60, 90 cm) 로관측하고 HYDRUS-1D 모델링을이용하여 2017년우기의잠재지하수함양량을추정하였다. 강우에따른토양수분모니터링결과, YHS3의모든깊이에서 0.300 m 3 /m 3 이상의연중높은수분함량을보였으며그중 30 cm 깊이에서최대 0.420 m 3 /m 3 로타지점및깊이에비해높은수분함량을보유할수있는것으로나타났다. 깊이별토양수분관측에서 YHS1만토양깊이가깊어질수록토양수분함량이감소하였으며 YHS2-4 는증가하는경향을보였다. YHS1은매우가파른경사면에위치하기때문에많은강우시지표유출및중간유출로수직침투가원활히이루어지지않고 YHS2로침투되었을것으로판단된다. YHS1과 YHS4 의 30 cm 깊이를제외하면연평균 0.270 m 3 /m 3 의높은수분함량을보인다. YHS3-4는상부로부터지속적으로토양수분을공급받아수분함량이증가및유지되는것으로사료된다. HYDRUS-1D의역추정기법을사용하여초기추정된매개변수들을보정하였으며이를통해모의된수분함량과현장관측자료를비교하였다. 2017년우기의토양수분유동을모의및비교한결과 r은 0.88, RMSE는 0.0096으로높은상관성을나타냈다. 같은기간모의된자료를통해 HYDRUS-1D에서잠재지하수함양량을추정한결과, 지하수면으로가정된 500 cm 토양깊이에서총누적된잠재지하수함양량은 744.2 mm로추정되었다. 이는 2017년 1,214 mm의강수량에 61.3% 로높은함양량을보였다. 본연구에서강수가지하수로함양되기까지수시간에서일단위의지연시간이나타났다. 이는추후에지연시간에대한연구를통해특정강수량범위내에서지연시간을통해함양되는강수량을예측할수있을것으로사료된다. 본연구에서기상관측자료를통해증발산량을계산하여입력하였으나현장의식생및다양한환경을반영한실제증발산량을적용하진못하였다. 또한식생의뿌리대로부터흡수되는수분의양이고려되지않았기때문에본연구결과에서얻어진함양량은실제현장의함양량과다소차이가있을수있다. 하지만이연구를통해제시된모델링결과값들은불포화대토양수분이동을통한지하수함양추정연구에서유의미한결과값을제공할수있고기초자료로써제공할수있을것으로여겨진다. 감사의글 이성과는 2018년도정부 ( 교육부 ) 의재원으로한국연구재단의지원을받아수행된기초연구사업임 (No. NRF-2018R1D1A1B07047200). 이논문은제1 저자의석사학위논문의일부로사용될것임을밝힙니다. 논문을심사해주신지오그린21 전성천박사님과익명의심사위원님께감사의말씀을드립니다. REFERENCES Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D. and Smith, M., 1998, Crop evapotranspiration: Guidelines for computing crop water requirements-fao Irrigation and Drainage Paper 56. FAO, Rome, 300(9), D05109. Assefa, K.A. and Woodbury, A.D., 2013, Transient, spatially varied groundwater recharge modelling. Water Resource Research, 49(8), 4593-4606. Baek, H.J., Ahn, K.D., Joo, S.W. and Kim, Y.J., 2017, Long-term changes in wintertime precipitaion and snowfall over Gangwon province. Journal of Climate Change Research, 8(2), 109-123 (in Korean with English abstract) Bah, A.R., Kravchuk, O. and Kirchhof, G., 2009, Sensitivity of drainage to rainfall, vegetation and soil characteristics. Computers and Electronics in Agriculture, 68(1), 1-8. Batalha, M.S., Barbosa, M.C., Faybishenko, B. and van Genuchten, M.Th., 2018, Effect of temporal averaging of meteorological data on predictions of groundwater recharge. Journal of Hydrology and Hydromechanics, 66(2), 143-152. Chen, M., Willgoose G.R. and Saco, P.M., 2014, Spatial prediction of temporal soil moisture dynamics using HYDRUS-1D. Hydrological Processes, 28(2), 171-185.
556 김정직 전우현 이진용 Feng, H.H. and Liu, Y.B., 2015, Combined effects of precipitation and air temperature on soil moisture in different land covers in a humid basin. Journal of Hydrology, 531(3), 1129-1140. Ha, K.C., Kim, Y.C. and Kim, S.Y., 2016, Monitoring of soil water content and infiltration rate by rainfall in a water curtain cultivation area. Journal of the Geological Society of Korea, 52(3), 221-236 (in Korean with English abstract). Hong, E.M., Choi, J.Y., Yoo, S.H. and Nam, W.H., 2012, Analysis of soil moisture characteristics in nut pine forest about seasons and soil layers. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, 54(4), 105-114 (in Korean with English abstract). RDA, 2018, http://soil.rda.go.kr/soil/soilmap/characteristic.jsp (October 4, 2018). Kim, S.W., Shin, Y.C., Lee, T.H., Lee, S.H., Choi, K.S., Park, Y.S., Lim, K.J. and Kim, J.G., 2017, Characteristics of soil moisture distributions at the spatio-temporal scales based on the land surface features using MODIS images. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, 59(6), 29-37 (in Korean with English abstract). Koo, M.H. and Kim, Y.J., 2003, Use of an infiltration model for analyzing temporal variation of precipitation recharge in the climatological environment of Korea. Journal of the Geological Society of Korea, 39(2), 249-261 (in Korean with English abstract). Lai, X.M, Liao, K.H., Feng, H.H. and Zhu, Q., 2016, Respones of soil water percolation to dynamic interactions among rainfall, antecedent moisture and season in a forest site. Journal of Hydrology, 540, 565-573. Lee, J., Eom, J.S., Kim, B., Jang, W.S., Ryu, J.C., Kang, H., Kim, K.S. and Lim, K.J., 2011, Water quality prediction at Mandae watershed using SWAT and water quality improvement with vegetated filter strip. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, 45(1), 37-45 (in Korean with English abstract). Lee, J.Y., 2009, Importance of hydrogeological and hydrologic studies for Haean basin in Yanggu. Journal of the Geological Society of Korea, 45(4), 405-414 (in Korean with English abstract). Lee, K.M., Baek, H.J., Cho, C.H. and Kwon, W.T., 2011, The recent (2001-2010) changes on temperature and precipitation related to normals (1971-2000) in Korea. The Geographical Journal of Korea, 45(2), 237-248 (in Korean with English abstract). Leterme, B., Mallants, D. and Jacques, D., 2012, Sensitivity of groundwater recharge using climatic analogues and HYDRUS-1D. Hydrology and Earth System Sciences, 16(8), 2485-2497. Lozano-Parra, J., Schnabel, S. and Ceballos-Barbancho, A., 2015, The role of vegetation covers on soil wetting processes at rainfall event scale in scattered tree woodland of mediterranean climate. Journal of Hydrology, 529(3), 951-961. Oh, K.J., Lee, H.S., Kim, D.H., Kim, S.H. and Kim, N.W., 2006, Soil moisture monitoring at a hillslope sacle considering spatial-temporal characteristics. Journal of Korea Water Resources Association, 39(7), 605-615 (in Korean with English abstract). Penna, D., Borga, M., Norbiato, D. and Dalla Fontana, G., 2008, Hillslope scale soil moisture variability in a steep alpine terrain. Journal of Hydrology, 364, 311-327. Šimůnek, J., Šejna, M. and van Genuchten, M.T., 2008, The HYDRUS-1D software package for simulating the one-dimensional movement of water, heat and multiple solutes in variably-saturated media. version 4.0, University of California, California, USA, 315. Shin, Y.C., Choi, K.S., Jung, Y.H., Yang, J.E. and Lim, K.J., 2016, Soil moisture estimation and drought assessment at the spatio-temporal scales using remotely sensed data: (I) Soil moisture. Journal of Korean Society on Water Environment, 32(1), 60-69 (in Korean with English abstract). van Genuchten, M.T., 1980, A closed-form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils. Soil science society of America Journal, 44, 892-898. Wang, S.A., Fu, B.J., Gao, G.Y., Liu, Y. and Zhou, J., 2013, Responses of soil moisture in different land cover types to rainfall events in a re-vegetation catchment area of the Loess Plateau, China. Catena, 101, 122-128. Won, J.K., Lee, M.W., Woo, J.K., 1987, Geologic and geographic characteristics of Haean basin. Memorial Book of 40th Anniversary of Kangwon Nation University. Kangwon National University Publishing, Chuncheon, 45-57 (in Korean). Wu, Q.H., Wang, G.L., Zhang, W., Cui, H.D. and Zhang, W., 2016, Estimation of groundwater recharge using tracers and numerical modeling in the north china plain. Water, 8(8), 353. Yoo, D.S., Kim, K.S., Jang, W.S., Jun, M.S., Yang, J.E., Kim, S.C., Ahn, J.H. and Lim, J.K., 2008, Evaluation of sediment yield using area-weighted measured slope and slope length at HeaAn myeon watershed. Journal of Korean Society on Water Quality, 24(5), 569-580 (in Korean with English abstract). Received : August 31, 2018 Revised : October 4, 2018 Accepted : October 5, 2018