이 연구의 목적은 고밀도의 LiDAR 자료를 이용하여 산림에 대한 정보를 보다 정확하게 정량화하기 위한 방법을 연구하는데 있다. 기후변화와 관련하여 온실가스 흡수량 확보를 위한 산림자원의 정량적 분석을 위해 고밀도의 LiDAR 자료 획득방법과 산림자원의 추출방안을 연구하였다. 그 결과, 고밀도의 LiDAR 자료를 이용하여 산림자원의 객체별 수고 및 수관을 추출 할 수 있었다. 산림자원의 수고 및 수관의 추출은 수치지형도 제작에 사용되는 평균 2.5points/㎡의 저밀도 LiDAR 자료를 사용할 경우 정확한 추출이 어려웠다. 지형, 산림자원의 특성, 데이터 용량 및 처리속도 등을 고려하여 7points/㎡의 고밀도 LiDAR 자료를 이용할 경우 다수의 개체를 추출할 수 있었다. 산악지형과 혼합지형이 대체적으로 평탄지형보다 점밀도가 높고 다수의 산림자원이 추출되었다. 또한 도엽별로 처리할 경우 경계지역에서의 개체를 추출 할 수 없었으며, 넓은 지역을 한번에 처리하기 보다는 처리시간과 대상지역의 특성을 고려하여 지역을 세분화하여 추출하여야 함을 알 수 있었다. 향후 산림자원 정보를 이용한 온실가스 흡수량에 대한 심도있는 연구가 이루어져야할 것이다.
충북 제천의 폐광산 지역의 근권 토양과 인근 일반 산림 지역의 근권 토양을 수집하여 토양 내의 수지상균근균(AMF)의 다양성 및 군집 구조를 확인하였다. 폐광산 지역의 근권 토양은 Acaulospora mellea, 일반 산림 지역의 토양은 Ambispora leptoticha가 우점하는 것을 확인하였다. 군집 구조를 분석한 결과, 폐광산 지역의 근권 토양에서 일반 산림 지역의 근권 토양보다 AMF 포자 수가 많은 것을 확인하였고, 두 지역의 종 다양성 지수에는 유의미한 차이가 존재하지 않았으나 일반 산림 토양의 군집 내 유사도 지수가 폐광산 지역의 근권 토양보다 유의미한 수준으로 높게 나타나는 것을 알 수 있었다. 따라서 본 연구는 교란의 차이에 의해 AMF의 군집이 달라질 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 대성산과 주파령 산림유전자원보호구역의 식물상과 군집분류를 통해 민간인통제선 내 산림의 교란정도와 임분의 발달 상태를 파악하여 보전 및 관리를 위한 기초자료를 제공하기 위하여 수행되었다. 본 조사지역에 분포하는 관속식물은 98과 311속 507종 6아종 65변종 10품종 총 588종류가 분포하는 것으로 나타났다. 이 중 대성산 산림유전자원보호구역에 분포하는 자생식물은 92과 290속 459종 6아종 58변종 9품종 총 532종류가 확인되었으며, 주파령 산림유전자원보호구역에 분포하는 자생식물은 94과 259속 364종 6아종 50변종 8품종 총 428종류가 확인되었다. 한국특산식물은 대성산 산림유전자원보호구역에서 21종류, 주파령 산림유전자원보호구역에서는 14종류가 생육하고 있었다. 희귀식물은 대성산 산림유전자원보호구역에서는 26종류, 주파령 산림유전자원보호구역에서는 10종류가 확인되었다. 대성산과 주파령 산림유전자원보호구역에서 각각 58개의 표준지에서 조사된 식생 자료를 바탕으로 Cluster 분석을 실시한 결과, 대성산 지역에서는 중생혼합림, 신갈나무-당단풍나무군집, 신갈나무-물푸레나무군집으로 총 3개의 대표군집으로 분류되었으며, 주파령 지역에서는 신갈나무-활엽수림군집, 물푸레나무-활엽수림군집, 신갈나무군집, 참나무류군집으로 총 4개의 대표군집으로 분류되었다. 전반적으로 대성산 산림유전자원보호구역의 군집들이 주파령 산림유전자원보호구역의 군집보다 종다양성이 높은 것으로 나타났다. 대성산 지역에서는 중생혼합림의 종다양성지수가 1.590으로 가장 높게 나타났고, 주파령 지역에서는 물푸레나무-활엽수림군집의 종다양성지수가 1.319로 가장 높게 나타났다. 이러한 조사 결과는 향후 비무장지대와 그 인근지역의 보전 및 관리를 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
최근 산림지 및 조림지역에의 축산 분뇨 액비 처리가 자연순환농업의 일환으로써 하나의 대안으로 대두되고 있는데 액비처리에 의한 환경영향, 특히 수분 및 영양성분 수지의 불균형을 초래하여 수질 오염 및 토양에 과잉 영양분을 축적할 우려가 있어 이에 수질에 미치는 영향에 대한 모니터링과 분석 시행함으로써 적용의 문제점 및 대책 방안 도출이 필요할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 산림 유역에서 SCB액비 처리에 따른 지하수에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 지하수의 수질 모니터링을 실시하였다. 질산태 질소 중심으로 SCB액비 처리에 의한 지하수의 수질 영향을 분석하고, 질소 동위원소비를 이용하여 지하수의 질산태 질소 오염원을 판별하였다. 그 결과 바이오순환림이 액비처리에 의해 지하수 하류부에서 질산태 질소가 증가하는 경향을 나타내었는데, 이는 질소 동위원소비 분석 결과, 액비로부터 침출된 것으로 분석되었다. 반면에 유휴지의 경우, 액비 시용으로 인한 지하수 수질 영향은 거의 없는 것으로 나타났다. 추후 SCB액비 시용에 따른 산림유역에 대해서 지속적인 모니터링과 샘플링을 실시하여 다양한 항목에 대한 조사 및 분석을 이루어진다면 조림지와 같은 산림지역에서의 SCB액비 시용에 따른 수질 영향 모델링 및 모형 구축의 기초 자료로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 한국농림기상학회지 발간 20주년을 맞이하여 지난 20년 동안 학회지에 게재된 산림기상 관련 논문을 분석함으로써 그동안 수행된 산림기상 분야의 연구 추세를 진단함과 동시에, 앞으로의 산림기상 연구의 방향을 전망하고자 하였다. 산림기상 관련 논문은 총 220편으로 전체 게재된 논문의 35.5%인 것으로 분석되었다. 그동안 구체적으로 어느 분야의 연구가 수행되었는지를 평가하기 위해 전체 220편의 산림기상 논문을 7개 영역으로 분류하여 분석하였다. 분류된 연구 주제는 산림기상과 산불, 산림기상과 수목생리, 산림기상과 산림보호, 산악지역 미기상, 기후와 산림생장, 기후와 산림식생분포, 그리고 기후변화와 산림생태계의 7개 영역이다. 게재된 220편의 산림기상 관련 논문은 앞에서 분류한 7개 영역에 복수로 포함될 수도 있는 주제를 다루고 있어, 일부 논문의 경우에는 분류에 어려움이 있었다. 이러한 경우 가장 유사한 영역에 포함되도록 조치하였으며, 또한 일부 논문의 경우 저자가 산림분야의 연구자가 아님에도 불구하고 산림을 대상으로 산림기상 연구를 수행한 경우가 많았다. 이 경우에는 저자에 상관없이 모두 산림기상 관련 논문으로 취급하여 분류하였다. 전체적으로 보면, 산림기상과 수목생리 관련 논문이 총 54편으로 가장 많고, 기후와 산림생장이 49편, 산악지역 미기상이 47편으로 이 3개 분야의 논문이 전체의 68.2%를 차지하고 있다. 반면에 기후변화와 산림생태계 관련 논문이 10편으로 가장 적었고, 다음은 산림기상과 산불이 16편, 산림기상과 산림보호가 21편, 그리고 기후와 산림식생분포가 23편인 것으로 분석되었다. 이상의 7개 영역의 논문을 세부적으로 분석한 결과, 해당 영역 내에서 다양한 주제의 연구가 수행된 것으로 파악되었다. 산림생태계의 현상은 기상조건과 밀접한 관계를 맺고 있다. 따라서 다양한 산림분야의 연구는 기상조건을 고려하여 수행되어야 좀 더 정확한 결과를 도출할 수 있다. 그동안 사용가능한 산림기상 자료의 부족 등으로 인하여 산림기상 관련 연구에 한계가 있었던 것이 사실이다. 하지만 최근에 이루어진 산림수치기후도의 제작, 산림기상관측망의 확충, 산악 지역 내의 플럭스 관측망 설치, 기후변화 시나리오의 사용 등은 앞으로 산림기상 관련 연구의 활성화에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 판단된다. 뿐만 아니라 위성영상이나 산림지리정보시스템 등과 같은 과학기술의 접목과 함께 첨단 통계기법의 적용은 산림기상 분야의 연구를 양적 그리고 질적으로 크게 성장시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 2005년 4월 강원도지역의 대규모 산불로 인해 발생한 산림피해면적과 그에 따른 피해액 산정을 목적으로 하였다. 정확한 산림피해액의 산정을 위해서는 정확한 피해지역의 분류, 수고 의 결정이 중요하며, 이를 위해 SPOT-4 위성 영상을 이용하여 산불피해가 발생한 지역의 면적을 계산하고, 항공 및 지상 LiDAR 자료를 활용하여 수고모델을 생성하였다. 수고모델로부터 나무의 높이값을 결정하고, 임상도로부터 피해지역내 수종, 밀도를 추출함으로서 임분재적을 계산하였으며, 2005년 4월 고시된 입목가격을 기준으로 산림피해액을 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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