산림경관모형은 산림생태계의 복잡한 구조와 다양한 기능의 동적특성을 연구하는데 적합한 모형으로 평가받는다. 산림경관모형은 경관생태학을 기반으로 제작되었으며, 그 특성상 넓은 시공간적 규모를 다루기 때문에 새로운 지역에 적용하는데 환경특성, 수종특성 등에 대한 모수화와 검증에 어려움이 있다. 이에 이 연구에서는 산림경관모형 LANDIS-II Biomass succession 익스텐션에 대한 국내 적용성을 평가하기 위해 계방산 일대를 대상으로 1) 공간정보 입력자료 제작 및 수종특성 모수화, 2) 모형의 보정, 3) 모형의 적용 및 검증방안을 제시하였다. 모형에 적용한 총 14수종은 국가산림조사(National Forest Inventory; NFI), 장기생태조사자료, 아고산대조사자료 기반의 수종별 중요도를 기반으로 선정하였으며, 공간정보 입력자료는 30m 해상도의 수치표고모형을 기반으로 제작한 생태역 지도와 NFI와 장기생태조사자료 기반의 초기 식생형 지도 등을 제작하였다. 수종별 생장모수(ANPPmax, Maxbiomass)는 한국, 중국, 일본 등 동아시아 지역의 생리실험 문헌자료를 종합하여 선정한 수종별 생리특성 모수(FolN, SLWmax, Halfsat, 생장온도, 내음성 등)를 PnET-II 모형에 적용하여 추정하였다. 모형의 보정과 검증은 모형과 조사자료의 수종별 지상부생물량을 비교하여 산출한 결정계수(R2)와 최소 제곱근 오차(RMSE)를 통해 실시하였으며, 검증결과 0.98의 R2와 8.9의 RMSE의 준수한 결과를 나타냈다. 따라서, 이 연구를 기반으로 한반도의 산림경관 변화를 모사할 수 있을 것으로 판단되며 산림관리, 산불, 풍해, 병충해, 기후변화 등 외적요인에 따른 산림경관 변화에 대한 연구가 수행될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 한반도의 주요 생태계인 활엽수림과 농경지에서 지면 모형 JULES(Joint UK Land Environment Simulator)으로 모의한 총일차생산량 (Gross Primary Productivity: GPP)과 생태계 호흡량 (ecosystem respiration: RE)의 수치 모사 결과에 영향을 미치는 주요 모수를 파악하였으며, 민감한 모수에 대해 실측자료를 사용함에 따른 모형 예측력의 개선 정도를 평가하였다. 민감도 실험의 결과, 활엽수림과 농경지에서 모두 JULES로 모의한 GPP는 잎 내부의 질소농도와 리불로오스이인산(RuBP) 카르복실화의 최대 속도에 가장 민감하였다. RE는 활엽수림에서는 목질부 탄소량과 엽면적지수를 연결시켜주는 상수에 가장 민감하였다. 반면에 농경지에서 수치모사된 RE는 GPP와 같이 각각 잎 내부의 질소 농도와 RuBP 카르복실화의 최대 속도에 가장 민감하였다. JULES로부터 제공된 모수의 값으로 모의된 두 지역의 GPP와 RE는 모두 관측값에 비해 과대평가되었다. 특히 활엽수림에서 GPP가 가장 민감하게 반응했던 잎 질소 농도의 실제 관측값이 모형에서 사용하는 기존 설정값의 50% 이하임을 고려할 때 모형에서 설정된 모수의 값으로 탄소 순환을 수치 모사할 경우에 모수의 기존 설정값과 실제값의 차이가 모형의 과다모의에 상당한 영향을 미침을 확인할 수 있었다. 따라서 한반도 탄소순환의 현실적인 모의를 위해서는 모형에서 요구되는 생물리학적 정보가 한반도 다양한 식생 기능 형태를 현실적으로 잘 반영하는지를 확인해야 할 뿐 아니라 지속적인 현장 관측을 통해서 생물리학적 정보와 관련된 자료기반을 마련하는 것이 중요하다.
난대림에 서식하는 노루(Capreolus pygargus)의 생태 연구 일환으로 제주도에 위치한 국립산림과학원 난대·아열대산림연구소 제주시험림에서 실시하였다. 노루의 행동권과 서식환경을 파악하기 위해 2012년 4월 24일부터 수컷 3마리, 암컷 3마리의 노루를 포획한 후 GPS-CDMA 기반 추적기를 목에 부착하여 방사하였다. 암컷 중 2마리는 임신한 상태였으며 서귀포시 남원읍 한남리에 위치한 시험림에서 포획 및 관찰하였다. 암노루의 위치 추적을 통해 출산 전에는 불규칙인 이동이 관찰되다가 출산 후 일정한 지점으로 되돌아오는 규칙성을 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 행동권 분석은 ESRI ArcView GIS 3.2a의 MCP(minimum convex polygon)와 Kernel Method를 사용하였다. 5월 9일에 포획한 암노루는 MCP=67ha, Kernel 95%=0.5ha이고 7월 12일에 포획한 암노루는 MCP=82ha, Kernel 95%=0.9ha로 확인되었다. 행동권 면적 변화를 살펴보면, 출산직후 새끼노루와 암노루는 위험노출을 줄이기 위해 타 동물들처럼 즉시 이동할 수 있음에도 대단히 좁은 지역에서 한동안 머물다 시간이 경과함에 따라 점차 행동권을 점차 넓혀가는 경향을 보였다. 암노루는 사람출입이 잦은 탐방로의 반대방향으로 주로 이동하였다. 암노루가 출산한 지역은 40년생 삼나무가 식재된 인공림으로 2010년 숲가꾸기를 통해 삼나무를 제외한 하층식생이 제거되었다가 현재는 먹이자원이 되는 새로운 관목이 우거진 곳이었다. 이러한 결과는 산림시업이 노루의 출산과 어린새끼의 생존에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다는 의미이다. 난대림에서 암노루의 출산 시기는 제주도 내 높은 고도에서보다 다소 빨랐으며 행동권 면적은 다른 국가의 선행연구에 비해 좁게 나타났고 새끼를 숨기는 은신처의 서식환경은 다른 나라에서 연구된 보고와 비슷하였다.
제주도에서 팔색조가 서식하는 해발고도는 1960년대와 현재 많은 차이를 보이고 있다. 이러한 차이가 발생하게 된 배경을 이해하기 위해 Landsat 위성영상의 시계열 자료 비교와 문헌을 중심으로 한 서식지 환경, 산림분포 및 산림경관 변화 측면에서 두 시기의 차이에 관해 살펴보았다. 현재의 팔색조 주 서식고도인 600m 이하지역 경관은 상당면적이 산림으로 구성된 반면, 1960년대에는 거의 초지대였으며, 계곡 주변으로 상록수림이 있었으나 이차림으로서 숲의 규모가 작고 구조 또한 서식에 불리하였다. 해발 700m 주변의 숲들도 역시 약 3m 정도의 수고를 가진 임목들로 구성된 이차림이었으며, 800m에서 1,300m 지역의 숲들 또한 지역주민들의 버섯재배 등으로 교란을 받은 이차림이었다. 해발 1,300m 이상 지역은 꽝꽝나무, 진달래 등의 작은 관목림으로 구성되어 팔색조의 서식지로서는 숲의 규모나 구조가 적합하지 않았을 것으로 보인다. 따라서 1960년대에는 1,000m부터 1,300m 사이의 숲이 팔색조의 최적 서식처가 될 수 있었을 가능성이 높다. 현재의 서식처인 해발 100m부터 800m 사이의 숲들과 비교하였을 때, 현재보다 제한된 면적에서 적은 수의 팔색조가 서식하였을 것으로 판단된다. 1960년대 이후 산림경관의 긍정적 변화로 인해 현재 팔색조의 개체수가 증가되고 있는 시점에서, 향후 제주도에서 팔색조와 같은 깃대종과 그 서식처를 보호하기 위해서는 생물종다양성을 유지 증진시킬 수 있는 숲의 식생 구성과 임분 구조를 염두에 둔 지속적인 산림관리가 요구된다.
본 연구는 우리나라 산림의 주요 수종을 대상으로 기후와 지형 조건에 따른 반경 생장 반응 및 잠재 분포를 예측하기 위해 수행되었다. 기후와 지형 인자에 따른 반경 생장 반응을 분석하기 위해 제5차 국가산림자원조사 표본점의 임목조사 및 연륜 정보, 지형습윤지수, 기온, 강수량자료를 반영한 생장모형을 적용하였으며, 잠재 분포를 예측하기 위해 RCP8.5 시나리오를 활용하였다. 생장 반응을 분석한 결과, 기온 상승은 소나무, 일본잎갈나무, 밤나무 생장에 부(-)의 영향을 주는 반면, 신갈나무를 포함한 참나무류 생장에는 정(+)의 영향을 주며, 강수량의 증가는 소나무와 신갈나무 생장에 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이처럼, 기후인자에 의한 수종별 생장 반응이 다르게 나타나는 것은 온도 및 강수량이 임목의 수분스트레스, 생장기간 등에 영향을 주기 때문인 것으로 보인다. 모형에 기후변화 시나리오를 적용한 결과, 소나무, 일본잎갈나무, 밤나무의 생장이 참나무류에 비해 기후변화에 취약한 것을 알 수 있었으며, 특히, 소나무의 경우 내륙보다 해안지역을 중심으로 생장이 저조해질 것으로 나타났다. 반면, 참나무류는 기후변화의 영향으로 그 분포가 크게 넓어질 것으로 예측되었다. 본 연구 결과를 통해 기후변화에 따른 우리나라 주요 수종의 생장 변화를 예측할 수 있었으며, 이는 기후변화에 대응한 지속가능한 산림관리 방안을 수립하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
식물은 다양한 생물적 무생물적 환경요인과 상호작용한다. 한 가지 종이 소유하는 특성을 이해하기 위해서는 다양한 정보가 요구된다. 특별히 어떤 종이 멸종의 위협에 직면해 있는지를 평가하는데 있어서 한두 가지의 정보만으로는 한계가 존재한다. 북방계식물로 우리나라가 분포의 남방한계에 해당하는 층층둥굴레는 2015년 12월까지도 멸종위협에 직면해 있는 것으로 평가되었다. 최근 분포범위가 비교적 넓고 다수의 개체군이 보고되었음에도 개체군의 낮은 유전적 다양성으로 인해 취약하다고 평가 하였다. 본 연구에서는 우선적으로 분포현황을 평가하였다. 이를 바탕으로 분포지의 식생환경, 개체군의 구조, 식물계절학, 토양환경, 자가불화합성 여부를 평가하였다. 마지막으로 분포지에서 나타나고 있는 현재의 위협요인을 평가하였다. 분포지는 일부 산지의 사면에 위치하는 경우를 제외하고 대부분은 하천의 가장자리에 위치한 미사가 퇴적되는 공간에 위치하였다. 대부분은 안정적인 개체군 구조를 나타내었고 재정착하는 유묘가 존재하였다. 지상으로의 줄기 출현은 토양 중에 위치한 근경의 깊이에 따라 차이가 존재하였다. 특히 유묘와 어린 개체는 토양 중에 얕게 근경이 위치하였다. 종자의 결실은 화분매개곤충의 방문과 수분의 성공이 중요한 요인으로 평가되었다. 각각의 분포지에서 관찰된 주요한 위협요인으로는 경작지의 확대, 건물의 신축, 제방과 도로의 건설이 있었다. 관찰된 위협요인에도 불구하고 넓은 분포범위, 270만 개체 이상의 전체 개체 수 및 재정착에 의해 새롭게 형성되는 개체군의 존재에 따라 급격한 감소와 절멸은 나타나지 않을 것으로 예상되었다.
본 연구는 산불 위험 예측의 주요 인자인 10시간 사연료습도(10-h FMC)를 산악기상관측망 기상자료로 추정하는 방법을 마련하기 위해 수행되었다. 안성(도심지)과 홍릉 두 지점(숲 속, 숲 밖)의 자동기상관측소에서 기상인자와 10-h FMC를 측정하고 이를 이용해 10-h FMC 추정식을 도출했다. 도출한 추정식을 이용해 지난 6년간(2013~2018년) 산불발생 다발일의 10-h FMC를 분석하고 전국 10-h FMC 지도를 제작했다. 기상인자(기온, 풍속, 목재평형함수율, 강우량)와 10-h FMC의 회귀분석 결과 목재평형함수율이 가장 효율적으로 10-h FMC를 설명했음을 확인했다. 목재평형함수율을 이용해 도출한 10-h FMC 추정식은 모형 적합과 검증과정 모두에서 높은 적합도를 보였다. 각 연구지의 추정식을 서로 다른 연구지에 적용하면 모형의 적합도가 같은 연구지에서 만든 식을 적용했을 때보다 줄어들었지만 여전히 만족할 만한 결과를 보였다. 본 연구의 회귀식은 10-h FMC와 목재평형함수율 사이 강우 후 건조반응 차이와 식생 유무가 10-h FMC에 미치는 영향을 반영하지 못해 적합도가 줄어든 것으로 나타났다. 마지막으로 도출한 추정식을 사용한 공간분석을 통해 지난 6년간 산불발생 다발일의 산불 중 70% 이상이 10.5% 이하의 10-h FMC 조건에서 발생했음을 확인했다. 본 연구 결과는 산악기상관측망과 연계하여 전국 산지의 10-h FMC를 추정하는 데 사용할 수 있다. 10-h FMC는 산불 위험 예측 기초 연구 자료로 활용되어 재해 관련 국가 정책 결정에 기여할 것으로 판단된다.
탁도는 부유물질에 의한 빛의 산란 또는 흡수로 인한 수체의 흐림을 나타내는 수치로 수질 관리 분야에서 중요 지표로 활용되고 있다. 탁도는 소규모의 하천에서 변동성이 심할 수 있으며, 이는 국가하천의 수질에 직접적으로 영향을 준다. 따라서 고해상도의 탁도 공간정보 산출은 매우 중요하다. 이 연구에서는 Korea Multi-Purpose Satellite-3 및 -3A (KOMPSAT-3/3A) 영상으로부터 한강 수계 하천의 고해상도 탁도 매핑을 위한 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 알고리즘 기반의 탁도 산출 모델을 개발하였다. 이를 위해 총 24장의 KOMPSAT-3/3A 영상과 150장의 Landsat-8 영상으로부터 계산된 대기 상단(Top Of Atmosphere, TOA) 반사율을 활용하였으며, Landsat-8 TOA 반사율은 KOMPSAT-3/3A의 관측 파장 대역에 적합하도록 교차검보정을 수행하였다. 국가수질자동관측망에서 측정된 탁도를 탁도 산출 모델의 참조자료로 사용하였고, 입력 변수로는 탁도가 실측된 위치에서의 TOA 분광반사율과 탁도 분석에 널리 이용되어 온 분광지수인 정규식생지수, 정규수분지수, 정규탁도지수, 그리고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 대기 산출물(에어로졸 광학 두께, 수증기량, 오존)을 사용하였다. 또한 고탁도와 저탁도에 대한 KOMPSAT-3/3A TOA 분광반사율을 분석하여 탁도를 설명할 수 있는 새로운 정규탁도지수(new normalized difference turbidity index, nNDTI)를 제안하였고, 이를 탁도 산출 모델에 입력 변수로 추가하였다. XGBoost 기반 탁도 산출 모델은 현장관측 탁도와 비교하여 2.70 NTU의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE) 및 14.70%의 정규화된 RMSE(normalized RMSE)를 가지는 탁도를 예측하여 우수한 성능을 보였으며, 이 연구에서 새롭게 제안한 nNDTI가 탁도 산출에 있어 가장 중요한 변수로 사용되었다. 개발된 탁도 산출 모델을 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하여 하천 탁도를 고해상도로 매핑하였으며, 탁도의 시공간적 변동에 대한 분석이 가능하였다. 이 연구를 통하여 고해상도의 정확한 탁도 공간정보 산출에 KOMPSAT-3/3A 영상이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
최근 지구온난화의 주원인인 이산화탄소(carbon dioxide, CO2)의 배출량을 줄이기 위하여 한국은 탄소 배출량 감축목표와 탄소 중립을 선언하였으며, 이에 따른 지역별 배출량과 대기 중 CO2 농도의 정확한 평가가 중요해지고 있다. 본 연구에서는 Orbiting Carbon Observatory-2 위성자료와 CO2 배출량 자료를 활용하여 위성기반 대기 중 CO2 농도와 배출량의 시공간적 차이를 확인하고, 이러한 차이를 식생 성장에 따른 광합성 반응지수인 태양유도 엽록소 형광(solar-induced fluorescence, SIF)을 이용하여 설명하고자 하였다. 2014년부터 2018년까지 한국 지역에서 환경부 온실가스종합정보센터(Greenhouse Gas Inventory and Research Center, GIR) 및 Emissions Database for Global Atmospheric Research (EDGAR) 배출량은 지속적으로 증가하였지만, 위성에서 관측된 CO2 농도는 2018년에 전년 대비 감소하는 것으로 나타났다. 지역적으로 살펴보면 경기도, 충청북도는 2018년에 GIR, EDGAR 배출량이 증가하였지만 CO2 농도는 감소하였다. 또한, 배출량과 위성관측 CO2 농도의 상관성분석에서 서울과 강원도 지역에서 각각 0.22 (GIR), 0.16 (EDGAR)으로 낮은 상관성을 보였다. 대기 중 CO2 농도는 SIF와 지역별로 상이한 상관관계를 보였는데, 5~9월의 CO2-SIF 상관성분석에서 서울과 경기지역은 -0.26의 음의 상관계수를, 충청북도와 강원도는 0.46의 양의 상관계수를 보이며 CO2 흡수와 대기 중 농도의 관계성이 지역별로 차이가 있음을 밝혔다. 따라서 대기 중 CO2 농도와 배출량 사이의 관계성을 분석함에 있어 CO2 흡수 과정에 대한 고려가 필요하다는 것을 시사한다.
기후변화 등으로 인해 전 세계적으로 산불이 점점 잦아지고 대형화되는 추세다. 위성영상 등의 원격탐사를 통한 산불피해 면적 및 피해강도를 산정하는 것은 현장조사에 따른 여러 가지 어려움을 줄일 수 있어 대안 및 보조자료로 활용이 가능하다. 산불피해강도(differenced normalized burn ratio, dNBR)는 산불 전후의 정규탄화지수(normalized burn ratio, NBR) 차이를 통해 산정하며, NBR 수식에 사용되는 영상은 Landsat의 근적외선(near infrared, NIR)과 단적외선(short-wavelength infrared, SWIR) 밴드를 기본으로 한다. 우리나라 위성영상의 경우, SWIR 밴드를 가지고 있지 않기 때문에 산불피해와 관련한 국내 연구들은 해외영상을 사용하거나 우리나라 위성영상을 사용한 경우, 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)를 이용하여 간접적인 방법으로 dNBR을 산출하였다. 따라서 본 연구에서는 Kompsat-3A호(K3A)의 중적외선(mid-wavelength infrared, MWIR) 밴드를 NBR 수식의 SWIR 밴드 대신 대입하여 dNBR을 산정하고, dNBR의 기준이 되는 Landsat을 이용한 dNBR 결과 값과 비교하였다. 그 결과 K3A MWIR을 이용한 dNBR이 Landsat SWIR을 이용한 dNBR에 비해 나타낼 수 있는 값의 범위가 더 넓고 세분화하여 표현이 가능하였다. 따라서 산불피해 지역을 조사하는데 있어 K3A의 활용도가 높을 것이라 사료된다. 뿐만 아니라 본 연구에서는 30m로 열화된 K3A MWIR 밴드를 사용했으나 그보다 높은 해상도의 MWIR 밴드를 사용한다면 본 연구보다 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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