• 한국식품위생안전성학회지
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• 제37권3호
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• pp.149-158
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• 2022

본 연구에서는 경기도 북부지역에서 유통되는 엽경채류 농산물의 잔류농약 실태를 조사하기 위해 160건을 대상으로 잔류농약을 분석하였다. 시료는 QuEChERS법으로 전 처리한 후 GC-MS/MS와 LC-MS/MS를 이용하여 분석하였다. 엽경채류 농산물 총 13품목 160건 중 8품목 75건(46.9%)에서 잔류농약이 검출되었으며, 검출된 농산물은 부추 35건, 파 24건, 미나리 7건, 기타 품목 9건이었다. 그 중 부추 3건과 파 1건에서 잔류농약 허용기준을 초과하여 검출(2.5%)되었다. 검출 농약은 39종으로 살균제 14종, 살충제 22종, 제초제 2종, 생장조정제 1종이었으며, carbendazim과 pendimethalin이 각각 11회로 가장 빈번하게 검출되었다. 잔류농약 허용기준을 초과하여 검출된 농약은 fenitrothion, procymidone, diazinon이었다. 결론적으로 잔류농약 검출률과 검출 빈도, 검사 건수를 종합적으로 고려해 볼 때 부추, 파, 미나리에 대한 지속적인 잔류농약 관리가 필요한 것으로 보인다.

• 한국환경생태학회지
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• 제37권4호
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• pp.259-272
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• 2023

지리산 국립공원 내 구상나무림의 종조성과 식생구조를 파악하기 위하여 구상나무 자생지역에 약 400m² 면적의 조사구 49개소를 설정하여, 식물사회학적 방법에 따라 현장조사를 실시하고, 이원지표종분석(TWINSPAN)과 표조작법을 병용하여 군집 분류를 실시했다. 그 후 군집 유형별 중요치를 활용한 종조성 분석, 종다양도 분석, 흉고직경급 분석, 치수 분석 및 유사도 분석을 시행하였다. 군집 분류 결과, 지리산의 구상나무림은 A, B, C, D, E 등 총 5개의 군집으로 분류되었다. 관중-함박꽃나무-조릿대와 미역취-사스래나무-실새풀에 의하여 2개의 군집으로 구분되며, 전자는 층층나무-산수국에 의하여 A, B 유형으로 구분되었다. 후자는 마가목-진달래 군집과 전형군집인 E 유형으로 구분되고, 가문비나무-곰취와 단풍취에 의하여 C, D 유형으로 구분되었다. 식생 분석을 통해 지리산 구상나무림은 구상나무, 신갈나무, 당단풍나무, 쇠물푸레나무, 사스래나무 등의 중요치가 높게 나타났으며, 종다양도의 경우 선행 연구에서 나타난 지리산 구상나무림의 종다양도와 유사한 결과를 나타내었다. 흉고직경급 분석 결과 전 층위에서 구상나무가 우점하며 치수 생장도 양호하여 당분간 구상나무의 우점이 유지될 것으로 판단하나, 추후 증가할 것으로 예상되는 생물다양성의 가치와 기후변화로 인한 위협을 고려하였을 때, 지속적인 모니터링을 실시하여 각종 위협에 대응하는 체계적인 보전 및 관리가 요구된다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권4호
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• pp.473-481
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• 2022

우리나라의 친환경벌채는 생태계, 경관 및 산림재해 방지 기능을 유지하도록 실행되고 있으며, 벌채 시 임목 중 일부를 남겨 임지가 일시에 드러나는 것을 방지하고 있다. 경기도 포천시 신북면 심곡리에 위치하고 있는 연구대상지에서 벌기령에 이른 41~50년생 일본잎갈나무림이 2017~2019년에 걸쳐 2 년간 벌채되었다. 벌채 3 년 후 산림 내 유기물 분포 및 변화를 측정하여 벌채에 따른 산림 내 유기물의 동태를 규명하는 것을 목적으로 하였다. 2020년 6월부터 2021년 1월까지 지상부 바이오매스, 낙엽층, 낙엽생산량 및 토양(0-30m 깊이)의 유기물 함량을 측정하였다. 친환경벌채가 이루어진 일본잎갈나무림의 지상부 바이오매스는 142.22 t ha^-1에서 44.20 t ha^-1로 감소하였다. 낙엽층의 유기물 함량은 미벌채구에서 32.87 t ha^-1였으며, 친환경벌채구에서 23.34 t ha^-1로 감소하였다. 연간 낙엽생산량은 미벌채구에서 4.43t ha^-1yr^-1였으며, 친환경벌채구에서 1.16t ha^-1 yr^-1로 감소하였다. 토양용적밀도는 미벌채구 토양 B층이 0.97 g cm^-3였으며 친환경벌채 후 1.06 g cm^-3로 증가하였다. 토양유기물 함량은 미벌채구 토양 A층에서 11.5%였으며 벌채 후 12.8%로 증가하였다. 토양유기물 총량은 대조구와 친환경벌채구에서 각각 245.21 t ha^-1과 263.92 t ha^-1로 유의성 있는 변화를 보이지 않았으나, 전체적으로 벌채 후 증가하는 경향을 보였다. 일본잎갈나무림 내 유기물 총량은 406.48 t ha^-1였으며 친환경벌채로 인하여 338.21 t ha^-1로 감소하였다. 벌채 후 산림 내 지상부 유기물 비율은 13.1%로 감소하였으며, 토양유기물은 78.0%로 증가하여 산림 내 유기물 분포가 변화한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과 친환경벌채는 지상부에 축적된 탄소가 크게 소실된 반면 토양내에 저장된 탄소량의 증가로 전체적으로 산림 내 탄소 저징량의 감소 규모가 완화된 것을 보여주고 있다. 이 결과는 기후변화에 대응할 수 있는 산림 관리 방안의 마련을 위한 기초가 될 것으로 생각된다. 본 연구는 친환경벌채 후 3 년이 지난 시점에서 얻은 결과를 보여 주었으며, 이후의 산림 변화를 파악하기 위하여 산림 유기물의 변화와 수목 생장에 대한 추가연구가 필요한 것으로 보인다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권2호
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• pp.173-187
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• 2023

우리나라의 산림은 조림과 산림보호정책의 결과로 임목축적이 크게 증가하였으며, 이에 따라 공익적 가치도 매우 높게 평가받게 되었다. 최근 벌기령이 도래함에 따라 간벌과 수확벌채 등의 시업을 비롯한 산림경영활동의 필요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 산림경영활동의 장기적인 영향을 과학적으로 비교분석하는 것은 매우 중요한 일이다. 이 연구는 가리왕산 모델숲을 대상으로 실시되었으며, 산림경관모형 LANDIS-II를 활용하여 주요 16개 수종에 대한 식생자료와 환경 특성 모수, 4가지 산림경영활동을 반영하여 수행한 모의를 통해 추정한 수종별 지상부생물량 변화를 바탕으로 산림경영활동이 식생의 천이와 목재생산량에 미칠 수 있는 영향을 평가하였다. 모형에 적용된 산림경영활동은 벌채강도와 벌채주기, 벌채기간에 따라 택벌림(Selection), 산벌림(Shelterwood), 이단림(Two-stories)과 비시업(no-mgt)으로 구성되어있으며, 이를 시나리오로 모형에 적용하여 산림경영활동에 따른 200년간의 지상부생물량의 변화를 통해 산림경관 변화를 모의하였다. 모의 결과 가리왕산 모델숲의 총 지상부생물량은 간벌과 수확벌채 시업 직후 크게 감소하였으나, 시나리오에 따라 수확벌채 시업 후 15년에서 50년이 지나며 시업 전 수준으로 회복되었고 200년 후에는 산림경영활동이 전혀 없는 시나리오보다 더 많은 지상부생물량을 지닐 것으로 평가되었다. 특히 내음성이 양수와 중성수로 분류된 수종의 지상부생물량은 수확벌채 시업 직후 크게 감소하였지만 신규개체의 발아와 정착으로 지상부생물량이 일부 회복하는 경향을 보였으며, 음수인 수종은 초기 수확벌채 시업에서 임령이 낮아 시업 대상으로 선정되지 않고 지속적으로 생장하여 모의 100년 이후에는 주요 우점수종이 되는 것으로 나타났다. 각 시나리오의 최종 누적 목재생산량은 택벌림 산림경영활동 시나리오에서 545.6 ton/ha, 산벌림 산림경영활동 시나리오에서 141.6 ton/ha, 이단림 산림경영활동 시나리오에서 299.9 ton/ha일 것으로 추정되었다. 목재생산량의 수종구성은 벌채강도와 벌채기간에 따라 차이를 보였으며, 특히 택벌림과 이단림의 산림경영활동 시나리오에서 수확벌채 시업 초기 목재생산량은 양수와 중성수 비율이 큰 것으로 나타났으나 시간이 지남에 따라 음수의 비율이 증가하였다. 이에 따라 산림경영활동은 산림생태계의 수종별 지상부생물량과 수확벌채 시업에 의한 목재생산량에도 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 산림경관모형 LANDIS-II를 활용한 시공간적 분석의 가능성을 규명하였으며, 이를 통해 산림생태계 관리 목표에 부합하는 산림경영활동 선정에 대한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.427-435
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• 2023

이상기상으로 인한 봄꽃 개화 시기의 변화는 식물의 생장기간 뿐 아니라 생물계절을 포함한 생태계의 모든 측면에 영향을 미친다. 따라서 봄꽃 개화 시기를 예측하는 것은 산림 생태계의 효과적인 관리에 필수적이다. 본 연구에서는 464곳의 산림에서 수집된 날씨정보를 기반으로 대한민국 산림의 대표적인 5가지 수종(미선나무, 아까시나무, 철쭉, 산철쭉, 마가목)의 2023년 개화 시기를 예측하기 위해 과정 기반 모형을 사용하였다. 이를 위해 28개 지역의 9년간(2009-2017) 개화 시기 자료를 활용하여 모형을 개발하였다. 개화 시기는 식물의 세 개 이상의 위치에서 처음으로 꽃이 피는 것을 기준으로 측정되었다. 본 연구에서는 STDD와 GDD 과정 기반 모형을 사용하여 개화 시기를 예측하였으며, 두 모형 모두 일반적으로 우수한 성능을 보였다. 과정 기반 모형의 주요 입력변수인 날씨 자료는 산악기상관측시스템과 기상청에서 제공하는 기온 정보를 융합하여 1km의 공간 해상도로 일 단위 기온 자료를 생성하였다. 지역별 보정 계수를 생산하고 적용하기 위해 랜덤포레스트 기계 학습을 활용하여 STDD와 GDD 모형을 기반으로 예측 정확도를 개선하였다. 결과적으로 보정 계수가 적용될 때 대부분의 수종에서 개화 시기의 예측 오차가 작았으며, 특히, 미선나무, 아까시나무, 철쭉에서 평균제곱근오차가 각각 1.2, 0.6, 1.2일로 매우 낮았다. 모형 성능을 평가하기 위해 10회의 무작위 샘플링 테스트를 실시하고, 최적의 결정계수 값을 가진 모형을 선택하여 모형의 성능을 평가하였다. 그 결과, 마가목을 제외한 모든 수종에서 보정 계수가 적용된 모형에서 결정계수가 최소 0.07에서 최대 0.7 증가하였으며 최종적으로 75%에서 90%의 설명력을 가졌다. 이를 기반으로 수종별 보정 계수를 산출하였으며, 1km 해상도의 전국 단위 개화시기예측 지도를 제작하였다. 본 연구는 식물의 계절 변화에 대한 자료로 활용될 것으로 예상되며, 수종 및 지역별로 개화 시기를 상세히 설명하여 기후 변화로 인한 계절 변화를 연구하는 데에 유용할 것으로 기대된다. 또한 우리나라 산림의 주요 수종에 대한 정확도 높은 개화 시기 예측 서비스는 산림 방문객들의 산림 경험 만족도를 크게 높일 수 있으며, 양봉업 등 임업 종사자들의 경제적 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1031-1042
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• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제113권1호
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• pp.31-39
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• 2024

편백은 우리나라 남부지역 대표적 조림 수종으로 2-2 용기묘의 조림이 증가하고 있다. 본 연구는 편백 용기묘의 묘령(1-0, 2-0, 2-1, 2-2묘)에 따른 엽면적비, 묘고(H)/근원경(D)비, 지상부 건중량(T)/뿌리 건중량(R)비, 묘목 품질지수, 양분흡수 특성 등을 조사하였다. 묘목의 엽면적비는 1-0묘가 30.48 cm² g^-1로 가장 크고 묘령이 증가함에 따라 28.62 cm² g^-1 에서 23.59 cm² g^-1으로 감소하는 경향을 보였다. H/D율은 1-0묘가 4.41로 가장 낮은 값을 보였으며, 2-1묘 7.17, 2-2묘 8.35, 2-0묘 9.05 순이었다. T/R율은 1-0묘가 4.29로 가장 크게 나타났으며, 2-1묘가 2.13으로 가장 낮은 값을 보였다. 묘목 품질지수는 1-0묘 0.10, 2-0묘 0.51, 2-1묘 2.54, 2-2묘 3.06으로 증가하는 경향을 보였다. 편백 용기묘의 잎, 줄기, 가지, 뿌리 등의 탄소 농도는 묘령의 증가와 뚜렷한 경향을 보이지 않았다. 양분흡수 특성 중 시비를 실시하지 않은 2-1묘의 잎 질소 농도는 0.85%로 시비를 실시한 타 묘령의 잎 내 질소 농도 1.25~1.88%에 비해 유의적으로 낮은 값을 보였다. 잎의 질소 농도와는 대조적으로 인, 칼륨, 마그네슘 농도는 시비가 실시되지 않았던 2-1묘에서도 농도의 감소가 나타나지 않아 이들 양분의 무시비에 대한 반응이 질소보다 크지 않았다. 본 연구 결과는 편백 용기묘의 묘령에 따른 생산 기준 설정이나 적정 생육을 위한 양분관리에 활용할 수 있을 것으로 사료된다