원격 탐사 자료를 통한 지하수량 변화 관측: 미국 High Plains 대수층 북부 지역을 중심으로

Monitoring Groundwater Storage Changes Using Remote Sensing Data: A Case Study on the Northern High Plains Aquifer, USA

지하수는 식수 및 각종 산업에 활용되는 필수적인 자원으로서 그 중요성이 날로 증대되고 있으나 최근 인구증가와 기후 변화로 인한 지하수 고갈 문제가 전세계적으로 대두되고 있다. 지하수량 변화를 정확하게 파악, 예측하는 것은 인류 생존, 산업의 효율성 증대 및 지속가능한 관리를 위해 필수적이다. 기존 관정을 이용한전통적인 지하수 실측 방식은 좁은 지역에 대한 정보만을 제공하며, 수치 모델 역시 많은 불확실성을 포함하고 있어, 넓은 지역의 지하수 자원과 변동을 파악하는데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 미국의 최대 대수층이며 지하수량 고갈이 빠르게 일어나는 지역인 High Plains의 북부 대수층을 대상으로, 광역 원격 탐사 자료인 GRACE(Gravity Recovery And Climate Experiment) 중력 위성 자료와 ESA-CCI(European Space AgencyClimate Change Initiative) 토양 수분 자료를 활용하여넓은 지역의 지하수량 변화를 관측하였다. 위 자료를통해 해당 지역의 총 육지의 물 질량 변화를 구하고, 표층수와 토양 수분 변화량을 제거하여 지하수량 변화를계산하였다. 표층수 변화량과 토양 수분 변화량은 각각WaterGAP 모델 자료와 ESA-CCI 표층(0∼2cm) 토양수분 측정 자료를 바탕으로 Exponential Filter Method (EFM)를 적용하여 얻은 토양 수분층의 수분 변화량 자료를 사용하였다. 연구 결과를 같은 지역의 지하수위실측 자료로 계산한 지하수량 변화와 비교하여 검증함으로써 본 연구 방법의 신뢰성을 입증하였다. 본 연구방법은 지하수 실측 자료가 빈약한 지역에서도 지하수량 변화를 정확히 예측하는데 활용될 수 있으며, 이를통해 지하수 변화와 기후 변화의 상관성을 이해하는 데일조할 수 있을 것으로 기대한다.

Groundwater is an essential resource for drinking water and industrial applications, with its importance increasingly recognized globally. However, groundwater depletion has become a worldwide concern due to population growth and climate change. Accurate monitoring and prediction of groundwater storage changes are crucial for human survival, industrial efficiency, and sustainable resource management. Traditional groundwater monitoring methods using observation wells provide only localized information, and numerical models contain significant uncertainties in assessing groundwater resources and variations over extensive areas. This study monitored groundwater storage changes in the northern High Plains aquifer, America’s largest aquifer system experiencing rapid depletion, using broad-scale remote sensing data from GRACE (Gravity Recovery And Climate Experiment) satellite gravity measurements and ESA-CCI (European Space Agency-Climate Change Initiative) soil moisture data. Total terrestrial water storage changes were calculated from these datasets, and groundwater storage changes were derived by removing surface water and soil moisture components. Surface water changes were obtained from the WaterGAP model, while soil moisture changes were estimated using the EFM (Exponential Filter Method) applied to ESA-CCI surface (0-2 cm) soil moisture measurements. The reliability of this methodology was validated by comparing the results with groundwater storage changes calculated from in-situ well observations in the same region. This approach can be effectively utilized to accurately predict groundwater storage changes in areas with limited ground-based measurements and is expected to contribute to understanding the correlation between groundwater dynamics and climate change.