이 연구는 남한지역의 시 공간 태양복사 분포를 분석하는 것이다. 2000년 1월부터 2007년 8월 까지 1분 간격으로 저장된 기상청 관할 22개 관측소의 전천일사 관측자료를 이용하였다. 수집한 일사량 관측자료는 시간에 대하여 변화하는 일사계 감도정수에 대한 불확실성을 제거하기 위하여 비교관측 결과와 태양복사 모델을 이용하여 보정을 하였다. 보정을 수행하기 위하여 강릉대학교 전천일사계를 22개 관측소의 일사계와 2007년 8월 동안 비교 관측을 하였다. 과거자료는 맑은 날에 대하여 태양복사 모형을 이용하여 시간에 대해 감소하는 일사계의 감도정수를 토대로 보정하였다. 모든 지점 및 모든 기간에 대한 평균은 13.31 MJ/day이며 보정을 통하여 13.75 MJ/day가 되어 0.44 MJ/day의 차이가 나타났다. 보정된 자료로 계절평균 및 연평균 태양복사 분포를 계산하였으며 전운량, 오존전량, 에어로솔 광학 두께, 지표면 알베도, 가강수량과 관계성을 분석하였다. 가장 큰 영향을 미치는 전운량 자료를 보정된 자료와 비교한 결과 과거(원시)자료보다 일관성이 더 높게 나타났다.
본 연구의 목적은 산림생태계 분포 모델인 HyTAG모델(Hydrological and Thermal Analogy Group)과 기능 모델인 MC1 모델(MAPSS-CENTURY 1) 그리고 사회 환경적 지표를 이용하여 기후변화가 한반도 산림생태계에 미치는 영향을 파악하는 것이다. HyTAG의 식생유형분포 변화 빈도와 방향으로부터 산림식생의 민감성과 적응성을 정량화하였다. 또한 MC1으로부터 추정되는 순일차생산량 및 토양탄소저장량의 변이 및 경향으로부터 산림기능의 민감성과 적응성을 정량화하였다. 사회 환경적 지표로는 재정자주도 또는 산림관련 공무원 수 등과 같은 통계자료를 포함하였다. 모든 지표들을 정규화하고 취약성 평가식에 적용하여 취약성 결과를 도출하였다. 취약성 평가의 시간적 범위는 현재(1971-2000)와 미래(2021-2050)로 구분하였다. 국가 기후변화 정책의 우선순위를 판단하기 위해 지표 별 공간 분포 지도를 작성하고 행정구역간의 취약성을 비교한 결과, 지역별로 취약성의 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 취약성 차이는 적응능력에 따라 가장 크게 좌우되는 것으로 판단되었다. 본 연구의 취약성 평가 방법 및 결과는 산림 경영적 측면에서 의사결정 시스템 개발과 기후변화에 대한 적응정책 수립의 판단 자료로 활용될 것이다.
최근 30년간(1979-2008년) 한반도 주변($32-36^{\circ}N$, $122-132^{\circ}E$)에서 태풍이 약화될 때 한국에서 나타나는 시공간적 강수 특징을 분석하였다. 약화 유형은 온대저기압으로 약화되는 태풍(Weakened to Extratropical Cyclone, WEC)과 열대성 저압부로 약화되는 태풍(Weakened to Tropical Depression, WTD)으로 구분하였다. WEC의 경우, 강수량은 전국에 걸쳐 골고루 분포하였으며 남해안에서 가장 많았다. WTD의 경우, 강수량은 남해안에서 가장 많았지만 중부 및 내륙지역은 적었다. 두 경우의 강수량 차이는 Region 2(전라남도, 경상남도, 경상북도 남동부 지역, 제주도)에서는 거의 없었으며, Region 1(중부지방, 전라북도, 경상북도 내륙)에서는 WTD보다 WEC일 때 강수량이 더 많았다. 태풍이 한반도로 접근 할 때 WEC의 경우 태풍의 북서쪽에는 상층의 발달된 잠재소용돌이도와 하층의 온도골이 위치하고 있었으며, 태풍의 북동쪽에는 상층 제트 및 강한 상층 발산역이 위치하였다. 이는 태풍 전면에 경압교란과 비단열 과정을 발달시켰고 이로 인해 강수영역이 넓게 형성된 것으로 추측되었다. 그러나 WTD의 경우에서는 강한 잠재소용돌이도나 온도골, 상층제트가 태풍 주변에 나타나지 않았으며, 이로 인해 강수영역이 좁게 형성되었다.
본 연구에서는 전국에 산재한 총 152개 지점의 측정망으로부터, 6년 동안 월 단위로 요약 정리한 PM10 농도 자료를 이용하여 대한민국 주요 행정구역(7개시와 9개 도)에 대한 PM10 성분의 시공간적 분포 특성을 진단하였다. 16개 행정구역에 대한 PM10의 농도분포를 조사한 결과, PM10의 농도는 황사의 영향이 두드러지는 봄철에 가장 높은 농도를 나타내고 있었다. 그리고 강수의 양이 많은 여름철에 농도가 줄어드는 결과를 보이는데, 이는 배출원의 강도와 습식침적이 왕성하게 나타나는 기상환경 등의 영향을 반영한 결과라 할 수 있다. 지역적으로 PM10의 농도를 비교하면, 서울에서 $68.2{\mu}g/m^3$로 최고 농도를 보인데 반면, 제주도가 $39.2{\mu}g/m^3$로 최저 농도를 나타내었다. 전체 지역별로 보면, PM10의 농도는 대도시 지역으로 갈수록, 높은 농도를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 상관분석을 통하여 지역간 PM10 농도 분포의 공간적 상관성을 비교한 결과, 이를 통해 PM10 농도는 근접한 거리에서는 서로 영향을 주고 있다는 것도 확인하였다. 결과적으로 PM10 농도는 기상조건과 인위적인 배출원의 영향을 많이 받고 있다고 할 수가 있다.
황해 중동부 해역에서 영양염 원소들의 시, 공간적 변화를 살펴보기 위해 1995년 5월과 1995년 11월, 1996년 6월의 세 차례에 걸쳐 현장조사를 실시하고, 표층수에 대해 염분, 온도, 부유물질 및 입자태 유기탄소와 암모니아, 질산염, 아질산염, 인산염, 규산염 등의 영양염 원소를 분석하였다. 세차례의 현장 조사에서 표층수의 영양염 농도 분포는 암모니아를 제외하면 일반적으로 6월이 가장 낮고 11월이 가장 높은 값을 보이는 한편, 암모니아는 5월에 가장 낮은 농도 분포를 보이고 11월에 가장 높은 값을 보였다. 봄에는 5월에 식물 플랑크톤의 1차 생산 활동으로 영양염이 고갈된 외해역의 표층수는 6월로 되면서 수온약층과 조석전선의 발달로 저층과 강으로부터의 영양염 공급이 더욱 제한되고, 봄철 식물 플랑크톤 대번식기에 증식된 동물 플랑크톤 또는 그 배설물 등이 박테리아에 의해 분해되는 과정에서 암모니아가 수층으로 공급되는 것으로 보인다. 한편, 11월에는 늦가을로 접어들면서 봄-여름철에 형성된 성층이 깨지고 수층의 수직 혼합이 활발해지면서 성층기간 동안 저층수에 축적되었던 영양염 원소들이 표층으로 공급되는 것으로 보인다.
천진호에서 희귀식물인 통발의 입지요인, 생활사, 식물 계절 현상, 생장 및 공간분포 특성을 조사하였다. 본 연구에서 통발의 서식지 7곳을 확인하였다. 통발은 결빙기에 월동아로 바닥에 가라앉아 있다가 이듬해 해빙기에 수면 위로 떠올라 발아하였다. 발아한 월동아는 하나의 줄기로 자라다가 분지하였고, 10월부터 줄기가 분해되면서 새로운 월동아를 형성하였다. 개화기는 7월 말부터 10월 초까지 지속되었다. 개화율은 6.3%로 상당히 낮았다. 통발은 4월부터 6월까지 빠른 생장률을 보였고, 8월에는 최대 생육기를 보였으며, 10월에는 최대로 생장하였다. 통발은 개방된 수역의 수심 50 cm~150 cm에서 큰 개체들이 밀생하였다. 천진호의 통발은 수온, 빛 및 양분에 영향을 미치는 다른 식물에 의해 부착과 생장에 영향을 받는다. 따라서 수환경과 다른 생물요인들이 통발 개체군의 시공간적 분포를 결정한다고 할 수 있다. 인간의 간섭이 큰 천진호에서 통발 개체군을 보전하고 관리하기 위해서는 천진호의 환경을 통발이 요구하는 최적 조건으로 유지하기 위한 체계적이고 종합적인 관리대책이 필요하다. 이러한 결과들은 천진호의 통발 개체군을 보전하고 관리하는 데 그리고 희귀식물인 통발 개체군의 복원에 유용한 자료로 활용될 것이다.
해수면 온도는 전 세계 해양, 기상 현상에 영향을 주고 해양 환경 변화와 생물에게 영향을 주는 중요한 요소이다. 특히, 우리나라 남해안을 비롯한 연안 지역의 경우 어업 및 양식업 등의 수산업이 많이 발달하여, 매년 고수온 현상으로 인한 사회·경제적 피해가 발생하고 있다. 따라서 위성 자료와 같은 광범위한 지역을 감시할 수 있는 자료를 활용한 해수면 온도 및 공간적 분포의 예측기술 개발을 통하여 피해를 예방할 수 있는 시스템을 구축할 필요가 있다. 해수면 온도 예측은 기존의 수치 모델을 통해서 예측을 진행하였지만, 다수의 역학적 요인들을 사용하여 예측 결과 산출 시 복잡함이 존재한다. 최근 기계학습 및 딥러닝 기법이 발달함에 따라 해양 분야의 예측에 적용하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 그 중 시·공간적인 일관성 및 정확도가 높은 장단기 기억(Long Short Term Memory, LSTM)과 합성곱 장단기 기억(Convolutional Long Short Term Memory, ConvLSTM) 딥러닝 기법을 사용하여 남해지역의 해수면온도 예측 및 2017년부터 2019년까지의 고수온 발생 건에 대해서 예측 결과의 공간 분포와 공간 분포와 예측 가능성에 대해 분석을 하였다. 1일 예측 모델의 정확도는 RMSE 기준으로 ConvLSTM(전체: 0.33℃, 봄: 0.34℃, 여름: 0.27℃, 가을: 0.32℃, 겨울: 0.36℃)이 LSTM 기반의 예측 모델(전체: 0.40℃, 봄: 0.40℃, 여름: 0.48℃, 가을: 0.39℃, 겨울: 0.34℃)보다 우수한 성능을 보였다. 2017년 고수온 발생 사례에 대해 해수면 온도 예측과 고수온 탐지 성능에서 ConvLSTM은 5일까지 경보를 탐지하였지만, LSTM의 경우 2일 예측 이후 해수면 온도를 과소 추정하는 경향이 커짐에 따라 탐지하지 못하였다. 시공간적인 해수면 온도 예측 시 ConvLSTM이 LSTM에 비해 적절한 모델로 판단된다.
최근 강우의 공간분포와 이동 및 발달상황을 파악할 수 있는 레이더강우 자료의 활용이 수문학분야에서 주목받고 있지만, 레이더 강우자료는 지상강우자료와 비교하여 자료의 신뢰성 확보가 되지 않아 실제 자료의 운용 및 적용에 어려움이 있다. 따라서 수문해석 분야에서는 레이더 강우를 활용하기 위해 레이더강우를 지상강우와 합성하여 보정하고 있다. 본 연구에서는 MFB(Mean-Field Bias)보정기법과 SOA(Statistical Objective Analysis)보정기법을 이용해 2010년 8월의 강우사상에 대하여 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 격자형 레이더 강우시계열자료를 생성하였다. 또한, 기존의 집중형 수문모형보다 유역내의 공간적인 유량변동을 보다 상세하게 고려할 수 있는 격자기반의 분포형모형(Vflo)을 국내 유역(낙동강권역 : 감천유역($1005km^2$))에 적용하여, 모의유출량과 관측유출량의 비교를 통해 레이더강우자료의 활용성 및 보정방법의 정확도를 평가하고자 하였다. 각 보정방법에 의한 첨두유량 오차는 20% 내외, 모델효율은 60~80% 수준으로 나타났으며, 특히 SOA방법을 통해 보정된 격자형 레이더 강우자료는 유출모형의 입력 자료로서 수문학적 활용성이 있음을 확인할 수 있었다.
교통사고는 화재와 더불어 도시지역에서 발생하는 인위적 재해 중 가장 높은 비중을 차지하고 있어서 보다 과학적인 원인분석과 더불어 다양한 예방대책수립이 필요하다. 본 연구에서는 지방중소도시인 진주시를 대상으로 2013년 발생한 교통사고 데이터를 교통사고 발생 원인별 분석, 발생 시간 및 계절적 특성분석 등 위치정보와 연계하여 시공간적 분포특성을 분석하고 토지이용계획에 따른 도시공간개발 특성과 연계함으로서 교통사고와의 공간적 상관성을 분석하였다. 그 결과 사고유형별 사고 분포특성을 보면 측면직각추돌(차 대 차), 횡단중사고(차 대 사람)가 밀도분석과 최근린분석에서 가장 군집도가 높았으며, 중심상업지역과 고밀도 주거지역, 공업지역을 연결하는 도로상에서 가장 많이 발생하는 특성을 보였다. 또한 피해상황에서는 인적피해가, 기상상태에서는 맑은 날이, 노면상태는 건조할 때가, 도로형태는 삼지교차로 일 때가 가장 높은 군집도를 보여주었다.
해양환경내 다양한 매체에서 검출되어지는 다환방향족탄화수소화합물(PAHs)은 유류의 주요 독성성분이며, 유기물질의 불완전연소 등에 의해서도 생성되어진다. 본 연구의 조사지역인 고현만은 조선산업활동이 활발한 반 폐쇄성 지역으로 소규모 환경교란에 의해서도 생태계는 심각한 피해를 받을 수 있다. 현재까지 조선소 지역에서의 연구는 주로 선박방오도료인 유기주석화합물과 같은 물질에 대해서만 집중되어졌다. 본 연구에서는 조선활동이 주변 퇴적물내 PAHs 농도 및 분포특성에 미치는 영향을 조사하였다. 본 연구를 통하여 주로 조선소 근처와 만 내에서 높은 PAHs 농도가 발견되어, 조선소가 PAHs의 주요 오염원이 될 수 있음을 확인하였다. 또한 유기주석화합물의 농도 및 조선건조량과 PAHs 농도가 좋은 상관관계를 나타내어, PAHs의 농도 및 분포는 이 지역에서의 조선활동과 무관하지 않음을 확인할 수 있었다. PAHs 개별화합물들의 조성비와 오염원 판별지수로부터 본 조사 지역에서의 PAHs 유입원은 유류 및 연소 경로 모두에 의한 것임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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