• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2015년도 하계 학술발표논문집
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• pp.40-44
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• 2015

• 환경영향평가
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• 제26권2호
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• pp.127-139
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• 2017

탄소 흡수원 조성과 같은 토지이용과 관련한 온실가스 감축대안 수립을 위해 다양한 생태계 시스템에서의 온실가스 잠재 흡수량 평가가 요구된다. 이 연구에서는 에디 공분산 기반의 플럭스 타워 관측자료를 활용한 순생태계교환량(Net Ecosystem Exchange: NEE)으로 국내 산림 생태계와 농경지 생태계에서의 탄소 흡수 능력을 추정하였다. 또한 우리나라와 유사한 기후조건의 국외 플럭스 타워 자료를 활용하여 국내 생태계 유형별 탄소 수지 추정결과와 비교분석하였다. 에디 공분산 기법을 이용한 산림과 농경지의 NEE 분석 결과, 우리나라의 산림에서는 연간 $-31gC/m^2/yr$에서 $-362gC/m^2/yr$, 농경지 생태계에서는 작물 재배 기간 동안 $-210gC/m^2/growing$ season에서 $-248gC/m^2/growing$ season의 값을 나타내 산림뿐만 아니라 농경지 생태계도 탄소 흡수 기능이 있음을 확인할 수 있었다. 산림의 경우 임상에 따라 시기별로 서로 다른 탄소 흡수 양상을 보였는데, 활엽수림은 늦봄과 초여름, 초가을에, 침엽수림은 봄과 초여름, 가을중순에 탄소 흡수 능력이 컸다. 또한 숲의 나이가 어리고, 활엽수나 침엽수로만 구성된 단순림보다 혼효림이 더 높은 탄소 흡수 능력을 가지고 있었다. 농작물의 성장기간 동안의 탄소 흡수량은 비트가 가장 컸고, 그 다음은 겨울밀, 옥수수, 벼, 감자, 콩 순으로 나타났다. 이러한 결과들은 향후 산림 및 농경지에서의 탄소저감 정책수립과정에 있어 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2013년도 추계 학술발표논문집
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• pp.26-27
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• 2013

산림생태계의 에너지, 물질, 정보의 교환 과정과 그 변화를 이해하려면 먼저 생태계의 구조와 기능이 어떻게 상호작용하는지를 이해해야 한다. 생태계의 기능은 한, 두 가지의 특징에 의해서만 이루어지는 것이 아니다. 그렇기 때문에 그 기능을 파악하고 적절히 이용하거나 대응하기 위해서는 한 생태계와 주변 환경 전체를 바라볼 수 있는 시스템 사고가 필요하다. 이에 우리는 생태계의 '구조'를 파악함으로써 생태계의 '상태'를 이해하고자 한다. 본 연구에서는 Ruddell and Kumar (2009)의 접근법을 따라, 어떻게 한 생태계의 상태를 파악할 수 있는가라는 질문을 광릉활엽수림에 적용하여 답하고자 한다. 즉, 우리는 산림생태계가 열린 복잡계라고 가정하고, 생태계 내에서 다양한 프로세스들 간의 시시각각 변하는 네트워크의 구조가 각 시점의 시스템의 상태를 나타내는 지표가 될 수 있다고 가정하였다. 이 연구에서는 그 구조적 특징을 정량화하여 나타내는데 초점을 맞추었다. 각각의 프로세스를 대표하는 상태 변수들 간의 정보 흐름의 양과 방향, 시간 규모를 계산해냄으로써 네트워크 구조를 파악하고자 하였다. 온대 산악지형 활엽수림인 GDK의 2008년 순생태계교환량(NEE), 총일차생산량(GPP), 생태계호흡량(RE), 현열플럭스(H), 잠열플럭스(LE), 하향단파복사(Rg), 강수량(Precipitation), 기압(Pressure), 기온(T), 포차(VPD)의 시계열 자료를 월별로 나누어 최장 18 시간 규모의 정보 흐름을 계산하였다. 정보 흐름의 구조를 파악하기 위하여 변수들 간의 전이엔트로피(Transfer entropy)와 상호정보(Mutual Information)를 계산하는 방법을 사용하였다. 또한 시계열 자료를 이용함으로써 변수들 간에 정보가 전달되는 시간 규모의 특성을 파악할 수 있었다. 최종적으로, 계산한 정보 흐름을 시각화하여 프로세스 네트워크 구조를 나타내었다. 결과는 월별로 생태계의 정보 흐름의 종류, 방향과 시간 규모, 그에 따른 프로세스 간 상호 작용의 특징 등을 보여준다. 이를 통해 계절적 환경 변화에 따라 시스템의 네트워크 구조와 상태가 어떻게 변화하는지 이해할 수 있을 것이다. 이 연구는 추후 우리 연구실에서 생산한 8 년 자료에 적용함으로써 다양한 날씨 및 기후변화와 환경 변화에 따라 생태계의 구조와 상태가 어떻게 변화하는지 연구하는 시작점이 될 것이다. 이 접근법은 단위나 차원에 무관하게 다양한 종류의 자료에 적용할 수 있는 반면에, 일관성 있게 정의된 시스템의 상태 및 그 상태를 구성하는 주요 하부 시스템들의 네트워크 상태를 이해하는데 이용될 수 있다. 본 연구는 비평형 열역학과 복잡계의 관점에서 바라 본 시스템 사고를 적용하려 하는 여러 연구 분야에 새로운 도전을 촉발할 좋은 선행연구가 될 것이라 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권2호
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• pp.173-181
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• 2015

본 연구는 보리-벼 이모작 작부체계의 논 생태계에 설치한 개방형 $CO_2$ 플럭스시스템과 자동개폐식 챔버형 $CH_4$ 측정시스템에서 관측된 탄소관련 온실가스 자료와 작물 생장량자료를 활용하여 논 생태계의 연간(2012.10.20~2013.10.21) 탄소수지를 분석하였다. 결론적으로 농작물의 생육인자와 환경인자는 $CO_2$의 순 생태계교환량(NEE)에 영향을 주는 것으로 분석되었고, $CH_4$ 배출량은 영농활동(특히 물관리)에 따라 큰 영향을 받는 것으로 분석되었다. 2012~2013년 벼-보리 이모작 작부체계의 논 생태계에서 보리 재배기간에는 단위면적($m^2$)당 100.2g의 탄소를 흡수하고 벼 재배기간에는 $m^2$당 374.1g의 탄소를 흡수하였지만, 휴경기간에는 토양호흡의 형태로 $m^2$당 41.2g의 탄소를 배출하여 연간 총 $433.1g\;m^{-2}$의 탄소를 흡수하는 것으로 분석되었다. 여기에 농작물의 수확에 따른 논 생태계의 탄소 배출량과 $CH_4$ 형태로배출되는 탄소량을 포함한 연간 순생물상생산량(NBP)은 $184.7g\;C\;m^{-2}$으로 추정되어, 보리-벼 이모작 작부체계의 논 생태계는 탄소 발원인 것으로 평가되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권2호
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• pp.137-145
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• 2014

전라북도 김제시 부량면 신용리의 벼-보리 이모작 논에 설치된 플럭스 관측시스템에서 보리 재배기간동안(2011년 10월 27일~2012년 6월 8일) 연속적으로 관측된 플럭스 자료를 활용하여, 보래재배 논 생태계와 대기간의 $CO_2$ 교환량의 계절적 변화를 분석하였다. $CO_2$ 및 에너지의 교환량은 미기상학적인 에디공분산법으로 추정하였고, 환경인자(순복사, 강수량 등)와 작물체 생육량(엽면적지수, 초장 등)도 함께 측정 조사하였다. 관측된 플럭스 자료는 보정과 결측보충의 과정을 거친 후 분석에 활용되었다. 결론적으로, 벼-보리 이모작 논생태계에서 보리 재배기간동안의 보리생육은 $CO_2$의 순생태계교환량(NEE)에 큰 영향을 주는 것으로 분석되었다. 보리 건물중이 급격하게 증가되는 분얼단계에서 가장 많은 $CO_2$가 흡수되었으며, 출수개화기가 관측된 5월 상순에 가장 높은 NEE ($-11.2gCm^{-2}d^{-1}$)가 관측되었다. 보리 재배기간중의 누적 순생태계 교환량(NEE)과 총일차생산량(GPP) 및 생태적 호흡량(Re)은 각각 단위면적($m^2$)당 -348.0, 663.3, $315.2gCm^{-2}$로 분석되었다. 본 논문은 국내에서 보리 재배기간의 $CO_2$ 플럭스를 에디공분산기법으로 정량화한 최초의 연구결과이며, 향후 벼-보리 이모작 논 생태계의 $CO_2$ 수지 평가의 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권4호
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• pp.273-281
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• 2013

본 연구는 전라북도 김제시 부량면 신용리의 벼-보리 이모작 논에 설치된 플럭스 관측시스템에서 2012년 벼 재배기간동안(6월 9일~10월 20일)에 연속적으로 관측된 플럭스자료를 활용하여, 논 생태계와 대기간의 $CO_2$ 및 에너지(현열, 잠열) 교환량의 계절적 변화를 분석하였다. $CO_2$ 및 에너지의 교환량은 미기상학적인 에디공분산법으로 추정하였고, 환경인자(순복사, 강수량 등)와 작물체 생육량(엽면적지수, 초장 등)도 함께 측정 조사하였다. 관측된 플럭스자료는 보정과 결측보충의 과정을 거친 후 분석에 활용되었다. 결론적으로, 벼-보리 이모작 논 생태계에서 벼 재배기간동안의 $CO_2$의 순생태계교환량(NEE)과 총일차생산량(GPP) 및 생태적호흡량(Re)은 각각 단위면적($m^2$)당 -277.1, 710.3, 433.2g C로 분석되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제11권1호
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• pp.19-26
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• 2009

연속적인 지표 플럭스 관측으로부터 축적되는 엄청난 양의 자료를 체계적으로 처리분석하고 종합하여 일관성 있는 결과를 도출해 내려면 에디 공분산 자료 처리 방법의 표준화가 우선되어야 한다. 이 논문에서는 국내 타워 플럭스 관측 네트워크인 KoFlux의 표준화된 자료 처리 방법을 소개하고, 처리 방법이 다른 경우에 생길 수 있는 지표 플럭스의 불확실성을 평가하였다. 광릉 활엽수림에서 관측된 탄소 플럭스의 경우, 순생태계교환량(net ecosystem exchange, NEE)과 생태계호흡량(ecosystem respiration, Re)은 각각 자료 처리 방법의 차이에 따라 민감한 반응을 보였다. 그러나 두 양이 서로 상쇄되어, 총일차생산량(gross primary productivity, GPP=NEE+Re)은 자료 처리 방법이 다른 경우에도 불구하고 오차 범위 내에서 일치하였다. 이러한 결과는 GPP를 산출할 때에 Re를 독립적으로 관측하는 것이 중요함을 시사한다. 반면 수증기 플럭스(증발산)의 경우, 야간 토양 증발이 작아서 연 적산증발산량은 자료 처리 방법에 민감하지 않았다. 이렇게 표준화된 자료처리 프로토콜을 아시아 타워 플럭스 네트워크인 AsiaFlux에 적용할 경우, 지역 규모 탄소 순환, 역학 식생 및 지면과정 모형의 검증을 위한 일관성 있는 데이터베이스의 구축이 가능해 질 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.251-267
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• 2021

원격 탐사 기반의 식생지수들은 광합성을 조절하는 식물생리적 특성과 경험적 상관관계를 보이며, 여러공간 규모에서의 총일차생산량(GPP) 추정에 활용되고 있다. 하지만 시간 해상도가 높아질수록 식생지수를 이용한 GPP 추정의 불확실성이 커지는 한계가 존재한다. 또한 식생지수 관련 분석에 주로 사용되는 에디공분산법을 이용하여 추정한 GPP 역시 실제 측정한 순생태계교환량(NEE)을 GPP와 생태계 호흡(RE)으로 배분하는 데 사용하는 방법에 따라 추정값이 달라지는 불확실성이 존재한다. 본 연구에서는 플럭스 타워가 설치된 네 곳의 농림생태계를 대상으로 근지표에서 관측한 식생의 분광 특성을 이용한 다양한 식생지수를 계산하였고, 이를 다양한 시간 해상도에서 GPP 추정에 적용가능한 지를 분석하였다. 동시에 이를 이용하여 NEE 배분 방법의 불확실성을 평가하였다. 비교에 사용한 정규식생지수, 개량식생지수, 적외반사식생지수(NIRv)에 비해 적외반사식생지수와 광합성유효광(PAR)을 결합한 NIRvP이 식생 및 지형 조건에 의한 공간 이질성으로 인해 관측지에 따라 약간의 차이가 나타났지만, 농경지와 산림에서 모두 30분과 일 단위 시간 해상도에서 GPP와 높은 상관성(r² = 0.63, 0.68)을 보였다. 또한 기존 KoFlux 표준 NEE 배분방법에 비해 기계학습 기반의 NEE 배분 방법을 적용할 경우, 산림에서 30분 단위의 GPP와 NIRvP 사이의 상관성이 향상되었지만, 일 단위에는 그 차이가 크지 않았다. 하지만 광조건 이외에 다른 요인에 의해 광합성이 제한되는 경우 NIRvP와 GPP 간의 상관성이 떨어져 NIRvP를 이용해 실제 배분 결과를 직접 평가하긴 어려웠으며, 주로 광 조건에 의해 광합성이 제한되는 흐린 날의 경우 NEE 배분 정확도를 평가할 수 있는 가능성이 존재하였다. 그러나 높은 시간해상도의 Vis 기반의 GPP 추정이 의미를 가지려면, VIs와 GPP간의 경험적 관계를 넘어서는 시스템 사고 및 자기-조직화와 관련된 복잡계 기반의 분석 방법이 요구된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권3호
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• pp.227-235
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• 2015

에디 공분산 방법(eddy covariance method)을 이용한 이산화탄소($CO_2$), 수증기($H_2O$), 현열(sensible heat)의 순생태계과환량[net ecosystem exchange (NEE)]은 에디 플럭스(eddy flux, $F_c$)와 저장 플럭스(storage flux, $F_s$)의 합으로 어림한다. 스칼라의 흡원과 발원의 세기와 분포, 연직 난류 혼합의 정도에 따라 스칼라의 변화율은 높이에 따라 다르게 나타난다. 따라서 정확한 $F_s$를 얻기 위해서는 프로파일 시스템을 운용하여 높이에 따라 달라지는 스칼라의 변화율을 고려하여야 한다. 하지만 아시아의 대부분의 농경지 관측지에서는 프로파일 시스템을 운용하지 않고, $F_c$ 관측 지점과 지면 사이에서 높이와 관계없이 스칼라 변화율이 동일하다는 가정하에 에디 공분산 시스템에서 관측되는 스칼라 변화율 만으로 $F_s$를 산정한다. 본 연구에서는 논에서 에디 공분산 관측 높이에서 측정된 $F_s$(프로파일 시스템에서 관측된 단일 높이의 스칼라만을 이용한 $F_s$, $F_s_{-single}$)와 프로파일 관측(에디 공분산 관측지점과 지면 사이의 여러 높이에서 스칼라 관측)을 이용한 FS와의 차이를 정량화하고, $F_s_{-single}$로 NEE를 산정할 때 발생하는 오차를 확인하기 위해, 경기도 여주에 위치한 청미천 농경지 플럭스 관측지(Chengmicheon Farmland Korea, CFK)에서 에디공분산 방법과 프로파일 시스템을 이용해 $CO_2$, $H_2O$, 기온($T_a$)의 $F_c$와 $F_s$를 측정하였다. $CO_2$, $H_2O$, $T_a$는 흡원과 발원의 강도와 분포, 대기 경계층의 안정도에 따라 높이별로 변화율이 달랐고, 그 결과 $F_s_{-single}$은 $F_s$를 과소 또는 과대 평가하였다[특히, 해질 녘과 해 뜰 녘(0430-0800h와 1630-2000h)에 $CO_2$의 $F_s$를 평균 21% 과소평가]. $F_s_{-single}$로 인해 발생하는 NEE 계산의 오차는 $F_{CO_2}$의 경우, 하루 중 시간에 따라 밤(2030-0400h), 해 질 녘과 해 뜰 녘에 각각 평균적으로 3%, 2%씩 $F_{CO_2}$를 과소평가했다. 이러한 차이는 $F_{CO_2}$의 야간 자료 보정과 분배의 과정에서 논의 탄소수지를 과소평가하게 할 수 있다. 이와는 다르게 LE, H의 경우 시간에 관계없이 거의 차이를 보이지 않았다.