This paper presents a comprehensive laboratory study that examines the effects of porosity, water content, density and grain size distribution on the thermal conductivity of soils which were sampled from 16 synoptic stations of Korea. The experimental results clearly demonstrate that porosity and water content are important parameters which strongly affect the thermal conductivity of soils. Soils with lower porosities and higher water contents have higher thermal conductivities. On the contrary, increase of the matrix density slightly increases the thermal conductivity, and grain size distribution hardly affects the thermal conductivity. Dry soils with the same porosity tend to have more scattered values of thermal conductivity than wet soils. Based on the experimental results, a multiple linear regression model and a nonlinear regression model, having two regression variables of porosity and water content, were presented to predict thermal conductivity. Both models show a high accuracy of prediction with $R^2$ values of 0.74 and 0.82, respectively. Thus, it is expected that the suggested empirical models can be used for predicting thermal conductivity of soils by measuring porosity and water content.

국내 16개 기상관측소에서 채취한 토양 시료에 대한 물성 실험을 통하여 토양의 공극률, 함수비, 밀도 및 입도 분포특성이 열전도도에 미치는 영향을 분석하였다. 상관성 분석결과 열전도도는 공극률이 증가함에 따라 감소하는 부의 상관성을 보이며 함수비가 증가함에 따라 증가하는 정의 상관성을 갖는다. 입도 분포 특성에 의한 열전도도의 변화는 미비하며 토양 입자 밀도가 클수록 열전도도가 다소 증가하는 경향을 보였다. 건조 토양의 경우 동일한 공극률에서도 열전도도의 차이가 크게 나타났다. 실험 자료를 이용하여 열전도도에 주된 영향을 미치는 공극률과 함수비를 변수로 하는 다중선형회귀모형 및 비선형회귀모형을 제시하였으며, 회귀모형의 결정계수는 각각 0.74 및 0.82로 높게 나타났다. 따라서 본 연구 결과는 공극률과 함수비를 측정하여 토양의 열전도도를 예측하는데 이용될 수 있다.

Keywords: Thermal conductivity;Porosity;Water content;Regression model;

Keywords: 열전도도;공극률;함수비;회귀모형;