머신러닝을 이용한 전국단위 산림토양 수분보유력 추정

양현제*, 임홍근, 최형태, 김재훈

(국립산림과학원 산림육성·복원연구과)

Estimating the Spatial Distribution of Forest Soil Water Retention Using the Machine Learning Model

Hyunje Yang*, Honggeun Lim, Hyung Tae Choi, Jaehoon Kim

(Forest Restoration and Resource Management Division, National institute of Forest Science)

요약: 토양 수분보유력은 특정 압력조건에서 토양이 보유할 수 있는 수분량을 의미한다. 이는 지속가능한 물 관리를 위해 필요한 유역단위의 산림 물순환 모델링에 중요한 입력 인자로 사용되는 요소이다. 국토의 64%를 차지하는 산림은 깨끗한 물을 공급하는 원천으로써, 효과적인 산림 수자원관리를 위해서는 전국 단위의 산림토양 수분보유력 추정이 필수적이다. 하지만 현재까지 전국단위의 산림토양을 대상으로한 수분보유력의 추정은 거의 이뤄지지 않았다. 이 연구에서는 공간 빅데이터와 머신러닝 모델을 이용하여 전국단위의 산림토양 수분보유력(최대용수량, pF1.8, pF2.7)을 추정하였다. 전국 953개의 지역에서 총 5,718개의 토양샘플이 수집되었으며, 산림공간 자료를 추가한 후 랜덤포레스트 머신러닝 기법을 통해 모델을 개발하였다. 토양의 물리특성을 통해 수분보유력을 예측한 경우 R2 0.49∼0.58 범위의 예측력을 보였으며, 산림 공간데이터를 통해 수분보유력을 예측한 경우 R2 0.47∼0.58 범위의 예측력을 보였다. 토양의 물리특성 중에는 가밀도, 유기물 함량, 모래 함량이 수분보유력 추정에 큰 영향을 미쳤으며, 공간데이터 중에는 고도와 TPI(topographic position index)가 주요한 인자로 분석되었다. 추후 여러가지 머신러닝 기법의 적용과 비교를 통해 최적의 산림토양 수분보유력 추정 모델을 개발한다면 여러 수문모델의 입력인자로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract: Soil water retention is soil water-holding volume in fixed pressure head. Soil water retention is used for main input variable in distributed hydrological models which have been widely used for sustainable water resources management. In South Korea, 64% of the country’s land are covered by forest, leading forest as a main source for fresh water. For this reason, estimating the spatial distribution of forest soil water retention is important. However, there were few studies related to prediction of forest soil water retention in South Korea. This study was conducted to estimate the forest soil water retention(saturated, pF1.8, pF2.7) using the forest spatial big dataset and machine learning model. Total 5,718 soil samples in 953 sites have been collected, and prediction model was developed with random forest machine learning model. Prediction model developed with soil physical characteristics as input data showed coefficient of determination range of 0.49∼0.58, and environmental covariates as input data showed 0.47∼0.58. Bulk density, organic matter, and sand fraction were key factors for prediction model among soil physical characteristics and elevation, TPI(topographic position index) also important factor for prediction model among environmental covariates. We expect that developed model can be widely used for hydrological model as input data if optimal estimation model is developed through comparison of various machine learning models and applicability analysis.

Key words : machine learning model, soil water retention, digital soil mapping, pedo-transfer function, repeated random sub-sampling validation