서 론

토양에서의 수분스트레스는 토양에서 흡수하는 수분의 양보다 더 많은 양을 증산작용으로 잃어버리는 등 수분 과부족에 의해 겪게 되는 생리적 반응을 의미하며, 이는 식물생장에 있어 매우 중요한 요소 중 하나이다. 과도한 토양수분 또한 공기부족으로 인해 상당한 스트레스가 될 수 있다(Carroll et al., 2017; Stockle and Dugas, 1992; Taghvaeian et al., 2013). 이러한 토양에서의 수분스트레스를 막기 위해서는 토양수분의 공간적 분포예측을 통한 적정 관개수량의 산정이 중요하다(Khorsand et al., 2021). 현재 노지작물재배를 위한 관개기술은 토양수분 및 기상정보(작물 증발산량)를 바탕으로 개발되고 있으나 다양한 토양의 특성을 구현하거나 토양수분의 공간적 분포를 반영하기에는 한계가 있으며, 관행 관개방식은 필요수량보다 과하게 관개되는 경향이 있다. 노지에서 밭 또는 과수 작물에 필요한 관개수량을 산정하기 위해서는 작물의 수분스트레스 파악이 중요하다. 작물의 수분 스트레스가 증가할 경우 작물의 수분이 부족해지면서 생산량에 지장을 주는 요인이 될 수 있다. 최근 정밀농업에 대한 관심이 증가하면서 노지에서의 수분 스트레스가 높은 정확한 위치 예측 기술이 필요하다. 토양수분은 수분 스트레스 예측 및 효율적인 노지작물 관개관리를 위해 중요한 요소이다(Brocca et al., 2010; Leung et al., 2011; Zhu and Mohanty, 2006). 국내에서는 전국단위 Point-scale로 제한적으로 측정되고 있으나, 공간적으로 다양하게 분포하고 있는 토양수분을 파악하기에는 한계가 있다. 토양수분자료 구축은 주로 현장조사(in-situ observation measurements), 위성영상자료(Remote sensing products), 수문모형(Hydrological models)를 기반으로 이루어진다. 현장조사를 통한 자료 구축은 다른 방법에 비해 정확도가 보장되고, 조금 더 깊은 토양층에 대한 정보를 획득할 수 있는 장점이 있으나, 상대적으로 넓은 지역에 대한 고해상도 자료 구축에는 비용이나 시간적인 측면에서 비효율적이다. 위성영상자료는 지역, 국가, 대륙, 전 세계 등 다양한 규모의 넓은 지역에 대한 자료를 고해상도로 구축할 수 있으나, 측정 자료에 대한 검증이 필요하며 상대적으로 얕은 토양층에 대한 토양수분만 측정이 가능하다는 단점이 있다. 이러한 한계를 보완하기 위하여 다양한 수문모형이 개발되었으며 이를 활용한 다양한 수문 컴포넌트에 대한 분석이 가능하다. 특히 다양한 규모･해상도의 토양수분 자료를 이용한 가뭄 모니터링, 가뭄예측, 농업최적화 분석 등 다양한 연구도 가능해졌다.

기존 연구사례에서는 원격탐사 기반 LANDSAT/MODIS 이미지 자료와 토양수분산정모형을 연계하여 시공간적으로 연속적인 토양수분 예측 연구가 진행된 바 있다(Li et al., 2020). 또한, 원격탐사된 SMAP(Soil Moisture Active & Passive) 이미지 자료와 토양수분자료동화기법을 연계하여 격자 해상도의 시공간적으로 연속인 일별 토양수분함량 산정 및 농업가뭄 평가 기법을 개발한 연구가 수행되었다(Shin et al., 2017). Shin and Jung(2014)의 연구에서는 토양의 물리적 특성을 고려한 IWMM(Irrigation Water Management Model) 모형을 이용하여 다양한 작물과 토양의 물리적 특성에 따른 일별 토양특성 및 관개용수량 변동 특성을 분석하였다. 국내 농촌진흥청에서 운영하는 농업기상정보서비스에서는 농업지역을 대상으로 TDR(Time Domain Reflectrometry) 기반 토양수분 관측을 위한 관측망 네트워크를 구성하여 운영 중에 있다. 수문모형 연구사례로는 BMA(Bayesian Model Averaging) 기법을 이용한 Multi-model 토양수분 모형 기반 토양수분과 실측값과의 유사도에 따른 가중치 산정을 통한 유효토양수분산정 및 불확실성 평가 연구가 진행된 바 있다(Kim and Mohanty, 2016). Shin et al.(2023)은 토양의 물리적 특성 기반의 Hydrological connectivity 개념을 활용한 수문모형에서의 지표하유출 모의 정확성 개선 연구가 진행된 바 있다. 기존의 널리 활용되고 있는 지면 모형 및 수문 모형에서는 과수작물에 대한 수분스트레스 및 관개수량 모의에는 한계가 있다. Agricultural Policy/Environmental eXtender(APEX) 모형에서는 과수작물에 대한 토양수분/수분스트레스 및 관개수량 산정이 가능하다. 하지만 기존 APEX 모형 활용 연구에서는 광범위 지역에서 토양수분의 공간분포 특성을 반영한 연구는 미흡한 실정이다. 또한, 최근 기후변화로 인해 극한 홍수나 가뭄으로 노지작물의 피해사례가 증가하고 있어 이에 대한 방안으로 정밀농업 실현을 위한 노지재배지에서의 공간적인 물관리 방안 연구가 필요한 실정이다.

이에 본 연구에서는 토양수분 실측 공간분포 자료 및 모델링 기법(APEX)을 활용하여 시공간 분포 예측 기술을 개발하고, 근역층토양수분 모의를 통해 노지작물수분스트레스 및 적정 관개수량을 산정하고자 한다. 또한 기후변화 가뭄 시나리오를 적용하여 장기적으로 가뭄시 필요 관개수량 확보량을 분석하고자 한다.

연구 방법

연구 대상지역

본 연구에서는 과수지역의 토양수분의 공간분포를 예측하고 과수의 성장에 중요한 토양수분 및 수분스트레스를 산정하여 수분 취약 지점에 대한 적정 관개수량 산정 연구를 수행하였다. 본 연구 대상지로 강원도 춘천시 사암리에 위치한 복숭아 과수 재배지를 선정하였다(Fig. 1). 해당 과수 재배지 면적은 약 0.15 ha이고, 기상청 기상자료개방포털 자료기반으로 춘천지역의 연구 대상기간인 2021년 평균기온 12.42°C, 최고기온 36.6°C, 최저기온 -21.9°C로 나타났으며, 평균 풍속은 1.39 m/s, 평균 상대습도는 69.6%, 연간 강수량은 1,045.9 mm, 일평균 강수량은 2.87 mm로 나타났다. 본 연구 대상지는 소규모 면적(0.15 ha)으로 하나의 동일한 토양통으로 이루어져 있으며, 대상지역 내 경사도 완만한 지역이다. 또한, 해당 복숭아 과수 재배지에서의 관개 방식은 현 토양의 수분 상태와는 상관없이 주기적으로 관개를 하거나 농민의 주관에 의해서 관개가 이루어지고 있다.

Fig. 1.

Study area (peach orchard in Chuncheon-si)

과수지역 토양수분 모니터링

과수지역 적정 관개수량 산정을 위해서는 근역층에서의 토양수분 및 수분스트레스 산정이 필요하다. 토양 수분스트레스는 토양수분과 연관될 수 있으며, 광범위한 지역에서는 공간적 다양한 특성에 따라 수분이 상이하게 나타날 수 있다. 또한 동일한 토양도, 토지이용도, 지형도를 가지고 있는 소규모 지역이라할지라도 토양의 공극, 유기물질의 함양, 다짐도 등 다양한 특성에 따라 공간적으로 토양수분의 정도가 다르게 나타날 수 있다. 근역층에서의 토양수분 산정 방법으로는 최대한 많은 지점에 대해 직접 토양수분 측정 장비를 설치하여 모니터링할 수 있다. 하지만, 이는 시간적으로 경제적으로 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 장비의 여건상 근역층에서는 임의 한 지점에서 토양수분 시계열 자료를 측정하였으며, 실측자료 기반 근역층 토양수분의 공간분포 예측을 위해 모델링 기법을 적용하였다. 위에서 언급한 바와 같이 본 연구대상지는 전체 공간적으로 지표 특성(토양통, 지형 등)이 동일한 지역으로 모델링 적용시 동일한 매개변수에 의해 동일한 모의결과가 산출될 것이다. 그러나 본 연구에서 측정한 지표면에서의 토양수분이 공간적으로 상이하게 나타나 공간분포를 반영할 수 있는 매개변수의 재산정이 필요하다. 이러한 근역층에서의 토양수분 관련 매개변수 공간분포 특성 반영을 위해 지표면에서 서로 다른 공간적 위치에 토양수분을 측정하여 그 변화를 근역층 토양수분 및 수분스트레스 모의를 위한 토양관련 매개변수 조정에 적용하였다. 연구 대상지에서 임의 한 지점에서 근역층 토양수분 측정장비 설치를 통한 시계열 자료를 모니터링하였으며, 지표면 토양수분 공간분포 측정을 위해 포터블 측정 장비를 활용하여 12지점에서 2021년 7월 13일, 9월 31일, 10월 29일에 현장 모니터링을 수행하였다.

우선 근역층 토양수분 시계열 자료 수집을 위해 측정 깊이는 복숭아 과수를 기준으로 양옆으로 2개 지점에서 10 cm와 30 cm로 결정하였다(Fig. 2). 이는 복숭아 과수의 뿌리 깊이가 대략 30 cm이므로 해당 깊이로 결정하였다. 또한 토양수분 측정 결과는 기상에 따른 영향을 많이 받기 때문에 동일 지점에 기상자료 측정 장비를 설치하여 강우량, 풍속, 습도, 온도, 일조량 등을 측정하였다. 본 연구에서 사용된 장비는 복합기상센서로 앞에서 언급한 기상자료를 수집할 수 있는 장비이며, 토양수분 및 온도 센서와 연계하여 토양수분 시계열 자료(10분 단위)를 수집하였다.

Fig. 2.

Soil moisture and weather data collection in the root zone

APEX 모형 소개 및 토양수분 공간분포 모의 방법

본 연구에서는 복숭아 과수 재배지를 대상으로 근역층 토양수분의 공간분포 예측 및 수분스트레스 기반 과수 적정 관개수량 산정을 위해 APEX(Agricultural Policy/Environmental eXtender, Williams and Izaurralde, 2006) 모형을 활용하였다. APEX 모형은 1980년대 초 생산성에 침식이 끼치는 영향력을 평가하기 위해 개발된 EPIC(Environmental Policy Integrated Climate)(Williams et al., 1984) 모형에서 유래되었다. Fig. 3은 APEX 모형의 주요 컴포넌트의 구성을 보여주고 있다. APEX 모형은 EPIC 모형의 기능을 농경지 전체 또는 소유역으로 확장하기 위해 개발되었으며, EPIC 모형의 기능 이외에도 복잡한 지형 및 수로 시스템에서 유역 출구까지 여러 영역에 걸쳐 존재하는 물, 퇴적물, 양분 및 농약을 추적하는 기능을 포함하고 있다(Kim et al., 2014).

Fig. 3.

Major components of the APEX model (Kim et al., 2014)

APEX 모형의 구동은 사용자가 모의하고자 하는 농경지/소유역별 배수 면적 등의 지형 정보, 기상지점과 그에 해당하는 기상자료, 대상 필지/소유역별 토양통과 재배하는 작물의 자료를 필요로 한다(Koo et al., 2017). 이러한 자료를 바탕으로 APEX 모형이 보유하고 있는 토양특성자료, 재배작물별 영농 자료, 기상지점의 날씨 통계 자료 등의 데이터베이스와 연계하여 농업환경(작물 수확량, 유출량 등)을 모의하게 된다(Koo et al., 2017). APEX 모형의 우수성 검토를 위해 기존 토양수분 예측 모형을 검토하였다. 지표모형들은 각기 다른 이론을 기반으로 개발되었고, 모형 구조와 연산 방법, 장단점 또한 상이하며, 모형의 결과값은 많은 불확실성을 내포하고 있다. 토양수분 모의에 널리 활용되고 있는 모형에는 SWAP, Noah LSM, VIC, CLM 모형 등이 있다. Noah LSM, VIC, CLM 모형은 토양수분 예측 연구에 많이 활용되고 있으나, 작물이 있는 농경지 대상으로는 적합하지 않을 수 있다. 반면 SWAP 모형은 작물모형으로 토양수분 뿐만 아니라 작물의 생산성까지 모의가 가능한 모형이다. 하지만 과수 작물에 대한 모의에는 한계가 있다. 그에 반해 APEX 모형은 필드단위 모형으로 밭 작물 뿐만 아니라 과수 작물의 수분 스트레스(water stress = [plant water use rate(mm/day)]/[potential plant water use rate(mm/day)]) 및 관개방식 적용이 가능한 모형이다. 따라서 기존 타 모형에 비해 APEX 모형은 본 연구에서 토양수분 및 작물 수분스테레스 산정에 적합하다. APEX 모형에서는 과수(사과, 복숭아 등)에 대한 영농DB를 구축하게 되면 이를 반영한 작물의 성장, 수확량, 수분스트레스, 관개수량 등의 모의가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 APEX 모형을 활용하여 토양층 매개변수 기반으로 근역층에서의 토양수분 및 수분 스트레스를 산정하였다. 본 연구의 대상지인 복숭아 과수 재배지를 대상으로 7×12 격자로 세분할 하였으며, 각 격자별로 APEX 모형 입력자료를 구축하여 모형을 구동하였다(Fig. 4). APEX 모형을 활용한 근역층 토양수분 및 수분스트레스 모의를 위해서는 토양관련 매개변수의 산정이 중요하다. 이에 본 연구에서는 APEX 모형에서 토양관련 민감한 매개변수로 포장용수량(fc, 범위: 01－0.6)과 영구위조점(uw, 범위: 0.01－0.5)를 선정하였다.

Fig. 4.

APEX model interface and the input data

이 2가지 토양 매개변수에 대한 근역층에서의 공간분포 추정을 위해 포터블 토양수분 측정장비를 활용하여 지표층에서의 토양수분 공간분포를 측정하였으며(2021년 7월 13일, 9월 31일, 10월 29일), 이를 기반으로 각 매개변수의 공간분포를 조정하였다(Fig. 5). 본 연구에서는 2018년 1월 1일부터 2021년 9월 21일까지 기간에 대해 APEX 모형을 구동하였으며(Fig. 6), 모의결과 활용기간은 토양수분 모니터링 기간과 동일한 2021년 5월 26일부터 9월 21일까지 결과를 활용하였다. 이를 통해 복숭아 재배지 과수지역에 대해 격자별 모형을 구동하여 토양수분이 가장 낮게 나타나는 격자를 선정하여 수분관리 취약지역으로 선정하였으며, 해당 지점에 대한 적정 관개수량을 APEX 모형을 통해 산정하였다. 본 연구에서 적용한 APEX 모형에서의 관개수량 산정 방법은 자동관개 방식으로 작물의 수분 스트레스를 바탕으로 작물에 필요한 관개수량을 산정하는 방식이다. 작물의 수분 스트레스가 증가할 경우 작물에 수분이 부족해지고 이는 결정적인 생산량에 지장을 주는 요인이 될 수 있다. 모의에 적용하기 위한 다양한 작물에 따른 영농 작업 일정과 작업 방식은 농촌진흥청에서 운영하는 농사로 사이트(www.nongsaro.go.kr)를 참고하였다.

Fig. 5.

Measurement of spatially distribution of surface soil moisture

Fig. 6.

Collected Weather data collected, namely precipitation, temperature, wind speed, humidity, solar radiation

기후변화 시나리오 적용에 따른 과수의 토양수분 및 관개 용수량 예측

미래 기후변화 시나리오 자료의 불확실성을 고려하기 위해 다양한 전 지구기후모델(Global Climate Model, GCM)들로부터 제공된 기후정보를 활용한 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기법을 활용한 연구가 수행되고 있다. 기후변화 시나리오의 불확실성으로 사용자가 어떠한 시나리오를 선정하고 사용하는지에 따라 도출되는 미래 전망 결과가 달라지기 때문에 기후변화 시나리오 선정은 중요하다. 본 연구에서는 미래 가뭄(갈수기) 시나리오에 따른 과수원 토양수분 변화 및 작물 수분스트레스 영향을 분석하기 위해 APCC 기후변화 센터에서 생성한 INM-CM4 모델을 갈수기(가뭄) 시나리오로 선정하였다. APCC 기후변화 센터의 기존 연구에 의하면 다양한 모델을 활용한 모델링 과정을 통해 생성된 시나리오의 특성을 분석한 결과 INM-CM4 모델을 통해 생성된 시나리오의 강수량이 가장 적게 나타나는 것으로 나타나, 가뭄의 영향을 파악하기에 적합하다고 판단하였다. INM-CM4 모델에 대한 RCP 8.5 시나리오를 적용하였으며, 구축된 기간은 2026년 1월 1일부터 2070년 12월 31일까지 약 50년의 미래기상 시나리오를 구축하여 APEX 모형에 적용하였다. INM-CM4 모델의 경우 연별 강수량에 있어 다른 모델에 비해 강수가 적은 해가 다수 분포하고 있으며 연별 강수변동이 크게 나타나는 것을 알 수 있다(Fig. 7). 본 연구에서는 미래기후변화 시나리오 중 가뭄 시나리오를 적용하여 본 연구 대상지에서 수분 취약지역(가뭄피해 우려)에 대해 장기 연간 수분스트레스와 관개수량을 추정하였다.

Fig. 7.

Future precipitation db for the RCP 8.5 scenario based on the INM-CM4 model

결과 및 고찰

과수지역 토양수분 현장 모니터링 측정 결과

본 연구에서는 복합기상센서 및 토양수분 측정 센서를 활용하여 근역층 토양깊이별 10 cm와 30 cm에서 10분 단위 토양수분 시계열 자료를 수집하였다. 근역층 토양수분 측정 결과 10 cm 깊이에서는 0.13 m³/m³－0.32 m³/m³의 분포를 보이고 있으며, 30 cm 깊이에서는 0.14 m³/m³－0.26 m³/m³의 분포를 나타내고 있다. 근역층에서의 토양수분 측정결과는 강수에 의한 영향을 많이 받고 있으며, 그 패턴 또한 유사하게 나타났다. 본 연구에서는 근역층 토양수분의 공간분포 산정을 위해 지표층에서의 토양수분 공간분포를 추정하였으며, 이를 통해 근역층 토양수분 관련 매개변수를 조정하였다. 지표층 토양수분 공간분포 패턴 분석을 위해 공간적으로 총 12지점에 대해 토양수분을 측정하였다. 측정 기간은 2021년 7월 13일, 8월 31일, 10월 29일 3일간 진행하였다. 대상지 지표층 토양수분 공간분포 실측 모니터링 자료를 기반으로 GIS 공간보간법을 활용하여 대상지 토양수분 공간분포 자료를 생성하였다. 3일간 측정된 자료의 평균치를 통해 토양수분 공간분포를 도출하였으며, 이를 기반으로 APEX 모형을 활용한 근역층 토양수분 매개변수(fc, uw)를 보정하였다(Fig. 8).

Fig. 8.

Spatially distribution of surface soil moisture based on field measurements

APEX 모형 활용 근역층 토양수분 시계열 모의 결과

본 연구에서는 구축된 APEX 모형 입력자료를 활용하여 대상지 시계열 토양수분 모의를 수행하였다. 2021년 측정한 토양수분 시계열 자료와 비교 분석을 통해 모형의 정확성을 평가하였다. 토양수분 실측자료와의 비교 분석을 통해 관련 매개변수를 조정하여 APEX 모형을 보정하였다. APEX 모형 매개변수 중 토양수분 변화에 민감한 매개변수에는 포장용수량(fc)과 영구위조점(uw)이 있다. 본 연구에서 구축한 근역층 토양에서의 수분 모니터링 결과를 기반으로 APEX 모형을 보정한 결과 Fig. 9에서와 같이 모의기간 실측 결과를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한 APEX 모형을 활용하여 동일 모의기간에 대해 토양 수분스트레스를 산정하였다(Fig. 10). 근역층 토양수분의 공간분포 분석을 위해 격자별 매개변수를 지표층에서의 토양수분 공간분포 자료(Fig. 8)를 기반으로 재조정(± α)하여 근역층 토양수분을 모의하였다(Fig. 11).

Fig. 9.

Comparison of observed and simulated soil moisture in the root zone

Fig. 10.

Model result for water stress in the root zone at the monitoring site

Fig. 11.

Simulation results for the spatial distribution of soil moisture in the root zone

APEX 모형 활용 적정 관개수량 산정 및 미래기후변화 시나리오에 따른 관개수량 변화 추정

재산정된 매개변수를 적용하여 대상지 근역층 토양수분의 공간분포를 모의하였으며(Fig. 11), 토양수분 공간분포 모의결과 그림에서와 같이 상대적으로 수분이 부족한 지점(노란색 원)을 선정하였다. 또한 수분 취약지점에 대해 토양수분 모의값, 수분스트레스, 필요한 관개수량을 산정하였다. APEX 모형에서 관개 일정은 영농기술정보 관수량 권고기준으로 복숭아 과수원에 대해 6일 관개기준을 설정하였으며, 관개수량에 대해서는 수분스트레스 기반 자동관개시(5－30 mm) 필요수량으로 산정하였다. APEX 모형을 활용하여 대상지에서 수분 취약 지점의 위치에 대해 최근 5년간 연평균 관개수량을 산정한 결과 약 572 mm로 산정되었다. 이를 통해 본 연구에서 제안하고 있는 APEX 모형 기반 근역층 토양수분 공간분포 예측 기술을 통해 과수 재배지 수분 취약 지점을 파악할 수 있으며, 요구되는 적정 관개수량을 추정할 수 있다. 또한 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 대한 토양수분 변화 모의를 위해 대상지 과수원에서 수분이 상대적으로 낮은 지점에 대해서 시계열 결과를 도출하였다. 미래기상 시나리오를 반영한 연별 수분스트레스 및 관개수량변동 결과는 Fig. 12와 13과 같다. 미래 기후변화 시나리오 결과에서처럼 강우가 적은 해에서는 수분 스트레스 지수가 상승하고 이에 따라 필요 관개수량이 증가하는 패턴을 볼 수 있다. 또한, 기후변화 시나리오 결과를 바탕으로 가뭄이 예상되는 시기에서는 어느 정도까지 관개수량이 부족한지 예측 결과를 통해 사전 가용할 수 있는 수량 확보 제시 등에 활용될 수 있을 것이다. 이를 통해 노지재배지에서의 물관리 정밀농업의 실현이 가능할 것으로 판단된다.

Fig. 12.

Yearly water stress simulation results for future climate change scenario using the INM-CM4 model

Fig. 13.

Yearly irrigation simulation results for future climate change scenario using the INM-CM4 model

결 론

과수 재배지에서 과수의 생산량 확보와 적절한 물관리를 위해서는 과수 재배지에서의 공간적인 토양수분 및 수분 스트레스 경향 분석이 필요하다. 기존 과수 재배지에서의 관개는 정해진 주기로 지속적으로 시행되어 왔으며, 이에 따라 수분이 과하게 공급되는 경우가 발생한다. 최근 정밀농업에 대한 관심이 높아지면서 적절한 물관리 방안에 대한 연구가 다수 진행되어오고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분 예측 모형을 활용하여 근역층에서의 토양수분 및 수분스트레스를 산정하고 이를 기반으로 적정 관개수량 산정 기술을 개발하였다. 기존 연구에서는 동일한 토양도, 토지이용도, 지형도에 대한 지역에서는 수문모형의 모의결과가 동일하게 나타나게 된다. 하지만 실제 공간적으로 분포된 수문 요소들을 모니터링해 보면 동일한 지표특성을 가지고 있는 지역이라고 하더라도 토양수분나 온도가 상이하게 나타난다. 기존 연구에서 정해진 입력자료를 바탕으로 도출되는 매개변수로는 이러한 현상을 반영하기에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 측정 및 수집 가능한 지표면에서의 토양수분 공간분포 특성을 바탕으로 근역층 토양수분 및 수분스트레스 모의에 필요한 토양관련 매개변수를 재조정하였다. 본 연구에서는 지표면에서의 수분 공간분포는 30 cm 이내의 근역층에서의 수분 공간분포와 유사하다는 가정으로 진행되었다. 이에 따라 본 연구 결과에서처럼 토양수분 모형을 활용한 근역층에서의 토양수분 및 수분스트레스에 대한 공간분포 예측이 가능하고 이를 통한 적정 관개수량 파악이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구에서 제안하고 있는 방법론은 향후 노지재배지에서의 물관리, 관개수량 산정, 작물 생산량 예측 등 다양한 연구분야에 접목되어 활용될 수 있을 것이라 판단된다. 또한 본 연구에서 제시하고 있는 토양수분 예측 기술 기반 적정 관개수량 산정으로 작물 생산량 확보 및 물절약을 통한 경제적 비용 효과를 기대할 수 있을 것이라 판단된다.