지속적인 수질의 모니터링과 관리가 어려운 개발도상국의 경우, 모델링을 통한 병원균의 예측이 중요하다. Soil and Water Assessment Tool (SWAT)은 유역 모델로 병원균의 거동을 모의하는데 널리 활용된다. 하지만 SWAT이 모의하는 in-stream 모듈의 경우, 소멸, 부유, 퇴적의 단계만을 고려하여 정확도가 부족하다. 따라서 본 연구는 기존 모듈에 hyporheic exchange와 생장 단계를 추가하여 모듈의 성능 개선 및 열대 산지 유역에서의 병원균의 거동을 모의하였다. 본 연구는 몬순 기후 및 산지 지형을 가진 라오스의 Houay Pano 유역을 대상으로 대장균 (Escheichia coli, E.coli)의 거동을 2011년부터 2013년까지 일 단위로 모의하였다. 기존의 SWAT 박테리아 모듈의 경우, 소멸 단계만을 가지고 보정하였을 때 모델은 대부분 0의 값을 가졌고, 부유 및 퇴적 단계가 추가 된 후에는 우기시 대부분의 모델값이 관측값의 95% 신뢰 구간에 포함되었으나 건기에는 농도가 여전히 낮게 모의됨을 확인 할 수 있다. 건기 시 낮게 모의된 농도를 증가시키기 위해, 온도에 따른 생장 단계를 추가하였으며, 이때 생장 속도는 설정된 최소-최대 생장 온도 사이에서 최대값을 가진다. 하지만 온도에 따른 생장은 열대 기후의 특성상 전 기간에 걸쳐 동시에 증가하여 건기에만 낮게 모의된 농도를 보완하는 데는 한계가 있었다. Hyporheic exchange는 강바닥에 임시로 저장된 박테리아의 양이 특정 유량에 의해서 수계로 유입되는 현상으로, 본 연구에서는 일정한 양의 hyporheic flow를 가정하여 모의하였다. 결과적으로 Hyporheic exchange를 통해 유입되는 적은 양의 E.coli는 기존에 타당하게 모의된 우기의 농도는 그대로 유지하되, 건기에 낮게 모의된 농도는 증가시켜 기존 SWAT 모듈의 한계점을 잘 보완한 것을 확인 하였다. 결론적으로, 기존의 SWAT 모델은 건기 시 낮은 농도의 E.coli를 모의하기에 한계를 보였으며, 전 기간에 걸쳐 높은 온도를 유지하는 열대 기후에서 생장 단계는 이러한 한계를 보완하기에 적합하지 않은 것으로 판단되었다. 그러나 적은 양이 전 기간에 걸쳐 동일하게 유입되는 hyporheic exchange의 경우, 건기에 낮게 모의된 농도를 증가시켜 기존의 한계를 보완할 수 있었다.
숲을 체계적으로 관리하고 경영하기 위해서는 나무생장 변화에 대한 신뢰성 있는 예측이 필요하다. 독일의 아이펠 지역에서는 주요 목재종인 유럽너도밤나무가 식재되어 관리되어 지고 있다. 본 지역의 산림관리자의 실제 산림경영의 경험과 조언을 토대로, 다양한 산림 관리에 따른 단기 및 장기 효과를 예측하고자 지역 특수성을 지니는 시뮬레이션 모델의 접근방법을 개발하고자 하였다. 시뮬레이션 모델은 (1) 묘목 생성, (2) 나무 사멸 조절 (3) 나무 생장의 세 가지 모듈로 구성된다. 산림관리자에 의해 제공된 너도밤나무 숲의 실제 부피 변화를 근사화하기 위해 다양한 변수(나무수, 나무간 거리, 씨앗의 분포, 경쟁)를 반복적으로 수정하여 세 가지 모듈을 결합한 하이브리드 시뮬레이션 모델을 개발할 수 있었다. 본 연구를 통해 유럽너도밤나무 숲의 350년을 모의하여 생장 변화를 예측하였으며, 아이펠 지역의 세 가지 다른 관리 방법 (숲을 보호한 상태에서 목재벌채, 선택적 벌목, 보호림) 시나리오를 적용하였을 때 모의된 결과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 나무 생장의 변화가 현실적으로 잘 반영되었다는 것을 확인할 수 있었으며, 미래에 장기간 실제 축적된 산림 데이터를 획득하여, 검증과 보정의 과정을 반복한다면 더 높은 정확도의 지역 맞춤형 모델이 개발될 수 있을 것으로 사료된다.
이 논문에서는 neural network기법에 의해 소규모 임분의 시업계획을 분석하는 방법과 적용성을 평가하였다. 이를 위해서 적정한 임분시업체계를 계산하기 위한 neural network 모델을 개발하고, neural network의 구조체계와 network을 교육시키기 위해 요구되는 자료량의 측면에서 적용성을 검토하였다. 연구목적상 모델의 교육 및 비교분석에 요구되는 적정 시업체계에 대한 자료는 기존의 비선형 시업체계분석모델을 이용하였다. 이 시업체계 분석모델은 동령급 구조의 긴잎 소나무(Pinus palustris) 단순림의 적정시업체계를 분석하는 모델로서 전림수확생장함수에 의해 임분의 생장이 예측되는 모델이다. neural network 모델의 적용성 검토에 요구되는 분석자료들은 이 비선형 시업체계분석모델에 의해 제시된 긴잎소나무 임분의 적정 시업체제분석 결과들을 이용하였다.
과정 기반 작물모형인 K-배추 모델은 광합성, 생물 계절 등의 생리학적 과정을 기반으로 이전에 경험하지 못한 다양한 기후 조건에서 작물의 생장을 예측할 수 있게 해준다. 현재 1단계 프로세스 기반 모델은 기후 변화 시나리오에 따른 생산량 예측을 통해 기후영향을 평가하는 데 활용될 수 있지만, 지금까지 주산지 빅데이터와 모델 예측 간의 비교는 수행되지 않았다. 본 연구는 생산량 예측을 위해 현재 모델을 사용하고자 할 때 모델의 개선 방향을 검토하기 위해 수행되었다. 이를 위해, 강원 태백 및 삼척에서 수집된 관측 자료를 바탕으로 모델의 예측력을 평가하였다. 조사 대상 농가들은 정식일 및 토양관리 면에서 재배방법이 상이하였다. 분석 결과는 K-배추 모델을 사용하여 추정한 잠재적 바이오매스가 모든 경우에서 관측 값을 초과하는 것으로 나타났다. 한편, 모델 평가 과정에서 생체중 사용에 따른 한계 등으로, 수확 2주 전의 값을 기준으로 모델을 피팅했음에도 수확기 무렵 예측값과 관측값은 완전한 양의 상관관계를 보이지 않았다(R2=0.74, RMSE=866.4). 또한 생장적합지수는 농장별로 상이하였는데, 이러한 결과는 농가 간 토양특성 및 관리방식의 차이에 의한 것으로 추정된다. 따라서 농장별 토양 및 관리방식의 차이를 고려한 생산 예측기술 고도화를 위해서는 현재 K-배추 모델에서 임의의 생장적합지수를 사용하는 대신 동적 토양 양분 및 수분 모듈을 작물 모델에 통합하는 것이 필요하다.
목표 수량과 단백질함량을 얻기 위한 질소 수비처방을 위해서는 유수형성기 전후 생체정보의 정확한 진단뿐만 아니라 유수형성기 이후 작물의 질소 축적 및 이에 따른 수량 및 미립 단백질 함량 반응이 정량화 되어야 한다. 본 연구에서는 유수분화기 생육 및 질소영양상태를 잘 대표하는 RVI green과 현재 널리 이용되고 있는 SPAD값의 유수분화기와 유수분화기 1주일전의 측정치 및 유수분화기부터 수확기까지 즉 생식생장기 지상부 질소 축적량(PNup)을 변수로 하는 수량 및 단백질함량 예측 중회귀 모델과 PNup 예측 회귀모델을 작성하여 이들의 수비 처방에의 이용 가능성을 검토하였다. 1. 유수분화기 및 유수분화기 1주일전의 RVIgreen과 SPAD값, 그리고 PNup을 이용하여 얻은 수량과 단백질함량의 중회귀모형은 어느 경우에나 모델의 결정계수($R_{2}$)가 0.9 이상으로 매우 높았다 2. 수량을 최대로 하는 생식생장기 질소흡수량(PNup)은 유수형성기 전후 RVIgreen이 증가할수록 감소하는 경향을 보였는데 본 연구의 유수형성기 전후 RVIgreen 범위로 보면 $9{\sim}13.5kg/10a$ 으로 추정되었다. 또한 PNup은 유수형 성기 전후 SPAD값과는 무관하게 $10{\sim}11kg/10a$ 범위로 나타났다. 3. 미립의 단백질함량을 7% 이하로 하는 유수형성기 질소흡수량은 유수형성기 전후 RVIgreen과 SPAD값이 증가할수록 감소하는 경향으로 어느 경우에나 $6{\sim}8kg/10a$로 추정되어 최대수량을 위한 생식생장기 질소흡수량 $9{\sim}13.5kg/10a$ 보다 크게 낮았다. 따라서 고품질 쌀 생산을 위한 수비 처방을 위해서는 수량보다도 단백질함량을 기준으로 하여 처방하여야 할 것으로 판단되었다. 4. 본 실험결과 수비질소의 회수율은 $53{\sim}83%$의 변이를 보였는데, 생식생장기 생육량이 많을 수록 회수율이 증가하는 경향이었으며, 수비 시용량이 증가함에 따라서 감소하였다. 생식생장기 천연질소공급량은 $3{\sim}4kg/10a$ 범위였으며 유수분화기 생육량이 많을 경우 증가하는 경향이었다 수비 질소시비량 및 유수분화기 생육 및 질소 영양 지표들을 예측변수로하는 PNup 예측모델을 작성하였으며 이 모델들은 적합도가 매우 높았다. 5. 영양생장기 생육 및 질소영양 상태의 비파괴적 측정치를 이용하여 목표 수량과 단백질함량에 달할 수 있도록 수비질소 시용량을 결정할 수 있을 것으로 판단되었다. 그러나 여기서 제시한 모델들이 광범위한 조건에서 이용될 수 있기 위해서는 보다 다양한 품종, 토양, 기상 조건에서 모델의 검증과 보완이 되어야 할 것으로 판단된다.
일년생 잡초인 물달개비 및 올챙이고랭이의 출아와 초기생장을 예측하기 위한 모델 구축을 위하여 온도조건을 달리한 식물생장상에서 포트실험을 수행하였다. 이들 잡초의 출아 및 초기생장과 유효적산온도와의 관계를 비선형회귀로 분석한 결과 온도조건에 상관없이 각각 Gompertz 모델 및 logistic 모델로 설명이 잘 되었다. 물달개비 및 올챙이고랭이의 최대 출아율의 50%에 필요한 유효적산온도는 각각 69.3 및 $94.8^{\circ}C$이었으며, 4엽기에 이르는데 필요한 유효 적산온도는 각각 247 및 $234^{\circ}C$이었다. 본 연구에서 개발된 모델로 분석한 결과 평균 기온이 $3^{\circ}C$ 상승하게 되면 이들 잡초의 50% 출아는 물달개비의 경우 1일, 올챙이고랭이의 경우는 2일 빨라지고, 4엽기에 다 다르는 날짜는 이들 잡초 모두 3일이 빨라질 것으로 예측되었다. 따라서 온도상승조건에서 물달개비 및 올챙이고랭이를 효과적으로 방제하기 위해서는 현재의 처리시기보다 약 2-3일 빨라져야 할 것으로 예상된다.
본 연구는 대륜 국화 '백마'의 생육 특성인 생체중, 건물중, 엽면적을 조사하여, 생장 및 기후요소에 따른 생장 예측모델 개발을 위하여 수행되었다. 정식후 일수 및 누적온도에 따른 국화의 건물중 및 엽면적 분석에 기반한 '백마'의 생장예측을 위한 시그모이드 회귀모델을 개발하였다. '백마'의 건물중 상대생장률(RGR)은 재배기간 평균 0.084 g·g-1·d-1이었다. 정식 후 재배 기간에 따른 건물중에 대한 상대 생장률은 정식 초기부터 단일처리 전까지 높았으며 최고 0.133 g·g-1·d-1까지 증가하였고, 63일째 단일처리가 시작된 후 수확 시기에서는 0.030 g·g-1·d-1으로 감소하는 경향을 보였다. 누적온도에 따른 국화의 건물중, 엽면적에 대한 생장 모델(sigmoid 곡선)을 개발하였다. 정식 후 일수와 누적온도에 따른 '백마'의 건물중 및 엽면적은 지수함수적으로 증가하였으며, 건물중의 경우 63일(누적온도 1601℃)까지 평균 39.1%씩 증가하였고, 이후 평균 7.4%씩 증가하였다. 엽면적의 경우 정식 후 28일차까지 평균 63.3%씩 증가하였고, 화아분화가 발생하기 전인 84일차까지 평균 6.5%씩 증가하였으며 화아 분화가 발생하기 전 84일까지 평균 6.5%로 증가했고, 이후 수확 전까지 평균 10.6%씩 증가하는 경향을 보였다. 본 실험은 충남지역에서 대륜 국화 '백마'의 재배관리 체계와 계획적 연중 생산 체계를 구축하는데 유용한 자료로 활용될 수 있다. 보다 정밀한 생육 예측 모델을 만들기 위해서는 누적 일사량을 포함한 다양한 기상자료를 바탕으로 하여 교정 및 검증이 필요하다.
본 연구의 목적은 거리독립생장모델을 이용한 잣나무 임분의 간벌효과 분석모델을 개발하는데 있다. 이 모델은 간벌시업계획의 주요 인자로 간벌의 횟수와 시기, 강도 그리고 간벌방법을 고려할 수 있도록 설계되었다. 개발된 모델의 적용성 검토를 위해 간벌시업계획에 따른 7개의 시나리오를 작성하여 임분생장 효과를 분석하였다. 연구결과, 개발된 모델을 이용하여 간벌시업 형태에 따른 개체목의 직경급별 본수, 수고, 재적과 임분의 평균흉고직경, 평균수고, ha당 본수 및 재적변화에 관한 생장을 예측할 수 있었다. 1개소의 잣나무 현실임분을 대상으로한 모델의 적용성 검토에 있어서, 간벌시나리오별 임분생장량을 비교한 결과, 간벌시업에 의한 임분밀도조절로 주벌시점의 재적량 증가효과를 기대할 수는 없는 것으로 나타났다. 그러나 간벌량과 주벌량을 포함하는 총수확량은 무간벌의 경우보다 간벌시업을 한 경우에 ha당 약 $40{\sim}75m^3$의 증가효과를, 그리고 임분의 평균흉고직경에서는 5 cm이내, 평균 수고에서는 1 m이내의 증가효과를 보였다. 본 연구를 통해 개발된 모델은 현실임분의 구성여건에 따라 간별의 실시 여부 및 간벌시업체계의 선택문제를 결정하는 의사결정지원도구로서 활용가능 할 것이다.
본 연구에서는 산림경영형 산림탄소상쇄 사업을 설계하는데 필요한 베이스라인 흡수량의 산정을 위해 제5차 국가산림자원조사 자료를 토대로 개발된 동적 임분생장모델을 적용하였다. 모델의 정확성 검증을 위해 홍천, 횡성, 양양 대치리 및 정자리에 위치한 4개 시험지 14개 간벌 처리구에서 조사된 실측자료와 비교한 결과 모델 예측치와 실측치의 편차가 5% 미만의 낮은 오차율을 보였다. 개발된 동적 임분생장모델을 이용하여 수종별 베이스라인 시나리오에 따른 임분 생장량 및 탄소저장량의 변화를 예측하고, 베이스라인 흡수량을 산정한 결과, 상수리나무의 베이스라인 흡수량이 83.01tC/ha로 가장 높은 반면, 리기다소나무(32.17tC/ha)와 중부지방소나무(39.09tC/ha)는 흡수량이 낮았다. 따라서 수종갱신을 통한 산림경영형 산림탄소상쇄사업을 추진하는 경우 리기다소나무와 중부지방소나무 임분을 대상지로 하는 것이 유리한 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 수종별 베이스라인 흡수량과 동적 임분생장모델은 산림경영형 산림탄소상쇄 사업을 설계하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 국가 산림자원조사 자료를 이용하여 우리나라에 분포하는 주요 참나무류 수종의 영급별 재적생장률을 추정하고 수종간의 통계적 차이와 연관성을 분석하고자 하였다. 또한 분석된 결과를 토대로 현재 사용되고 있는 단목재적식의 적합성 및 갱신 필요성을 점검하는 한편, 임령에 따른 수종별 재적생장률을 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 하였다. 본 연구에서 사용된 주요 참나무류 수종은 상수리나무, 갈참나무, 졸참나무, 굴참나무, 떡갈나무, 그리고 신갈나무의 6개 수종이다. 이들 수종에 대해서 표본 조사된 직경생장량을 근거로 직경생장률과 수고생장률을 산출하였으며, 이를 이용하여 최종적으로 재적생장률을 추정하였다. 추정된 재적생장률이 수종별 영급별로 차이가 있는지를 점검하기 위해 분산분석 및 Duncan의 다중검정을 실시한 결과, 참나무류 6개 수종의 영급별 재적생장률은 수종에 따라 다소 차이는 있지만, II영급에서 10% 내외의 높은 생장률을 보이다가 III영급에서는 6% 내외로 낮아지고 영급이 더 커짐에 따라 생장률은 감소하는 것으로 나타났다. 수종별로는 상수리나무, 갈참나무, 졸참나무의 3개 수종의 생장률이 상대적으로 높았으며, 굴참나무, 떡갈나무, 신갈나무는 생장률이 낮은 것으로 분석되었다. 6개 대상수종들을 생장률이 높은 그룹과 낮은 그룹으로 나누고 그 생장률의 차이를 분석한 결과, 그룹 내에서는 큰 차이가 없었으나, 그룹 간에는 뚜렷한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과에 따라 각 그룹별 재적생장률 예측모델도 개발하였다. 본 연구의 결과는 기존의 참나무류 단목재적식을 사용하기 위해서 적용하였던 수종구분과는 다소 차이가 있는 것으로서 기존 단목재적식을 개선할 여지가 있음을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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