지구(地球)의 잠재자연식생분포(潛在自然植生分布)를 추정(推定)하기 위한 첫단계로서 자연식생분포(自然植生分布)와 밀접(密接)한 관계가 있는 기온(氣溫)과 강수량(降水量)에 대한 최적구면보간방법(最適球面補間方法)을 개발하기 위해, Light Climatic Dataset로 명명(命名)한 전세계에 분포(分布)된 1,060점의 측후소(測候所)의 실측자료(實測資料)를 보간용(補間用)과 검정용(檢定用)으로 무작위(無作爲) 2등분(等分)하고, 검정용(檢定用) 측후소(測候所)에 있어서 관측치(觀測値)와 보간용(補間用)에 의한 추정치(推定値)와의 오차(誤差)를 보간방법(補間方法)과 파라메타가 틀린 조합(組合)에 대해 상호비교(相互比較)하였다. 보간용(補間用)에 의한 추정치(推定値)는, 측후소(測候所)의 선택법(選擇法)으로 전점(全点), 정점(定点), 안반경(安半徑)의 3가지 방법, 거리에 대한 하중(荷重)으로 n승 반비례(反比例), 부(負)의 지수함수(指數函數)의 2가지 방법, 방위(方位)에 관한 하중(荷重)으로 타원하중법(楕圓荷重法), 각각에대해 상호조합(相互組合)하여 산출(算出)되었다. 그 결과, 측후소(測候所)의 선택법(選擇法)은 정반경법(定半徑法), 거리(距離)에 관한 하중식(荷重式)은 부(負)의 지수함수(指數函數), 방위(方位)에 관한 하중법(荷重法)은 타원하중법(楕圓荷重法)을 조합(組合)하는 것이 기온(氣溫)과 강수량(降水量)의 보간(補間)에 적합(適合)하였으며, 그에 관한 파라메타 값은 기온(氣溫)에 있어서 정반경(定半徑) $30^{\circ}$, -0.78의 지수함수(指數函數), 타원하중(楕圓荷重) 0.4로, 강수량(降水量)에 있어서는 각각 $35^{\circ}$, -0.53, 1.2로 나타났다.
난온대 동백나무군강의 한국 내 분포 북한계는 연평균 기온 13℃와 14℃, 한랭지수 -10℃로 제안된 바 있다. 본 연구는 이들 기후요소의 지리적 공간분포 실체를 검토하였다. 세 기후요소의 공간분포 양상은 티센망법과 크리깅법으로 분석하였으며, 세 가지 기후도를 생산하여 난온대 주요 상록활엽수종의 현존분포와 그 대응성을 비교·분석하였다. 결과로 난온대 식생의 분포 북한계는 한랭지수 -10℃가 연평균기온 14℃보다 일치하였으나, 연평균기온 13℃가 더욱 정교한 일치를 보여주었다. 한반도에서 연평균기온 13℃를 북한계로 한 난온대 식생역의 잠재 분포 면적은 20,334 ㎢로 다른 두 온도요소의 경우보다 넓었다. 본 연구는 가공하지 않은 직접 기후요소인 연평균기온 13℃가 가공으로부터 생겨난 간접 기후요소인 한랭지수 -10℃보다 난온대 식생 분포 북한계에 대응하는 특정 온도 요소인 것으로 밝혀졌다. 더불어 식물구계학적 특정종의 평가 기준으로 사용되는 난온대 경계선에 대한 학술적 재고의 필요성이 대두되었다.
본 연구의 목적은 낙동강 수계의 하도습지인 구담습지의 식물군락을 분류하고 식생의 수직적 구조에 따라 군락 특성을 파악하여 관리방안을 마련하는 것이다. 구담습지 식물군락은 식생상관적 분류를 통해 총 19개의 군락이 나타났으며, 식생 수직구조에 따라 교목 우점 군락, 관목 우점 군락, 초본 우점 군락으로 나누어 분석하였다. 군락 특성 분석 결과를 살펴보면, 종다양도 지수는 교목 우점 군락이 가장 높았으나 가시박과 같은 외래식물의 유입으로 종다양도 감소가 우려되었다. 관목 우점 군락은 관목식물의 종수에 의해서 종다양도 지수가 편중된 경향을 보였다. 초본 우점 군락은 종다양도 지수에 의해 습생초지 군락과 건생초지 군락으로 나뉘었고, 인위적인 교란으로 인한 종다양도 지수 감소에 대한 대책이 필요하였다. 중요치는 교목 우점 군락에서는 교목성 버드나무속이 가장 높았고, 관목 우점 군락에서는 족제비싸리와 같은 외래식물의 중요치가 높았다. 또한, 초본 우점 군락에서는 달뿌리풀과 같은 습생초지식물이 높았다. 서열법에 따른 분석결과, 교목 우점 군락과 관목 우점 군락은 외래식물 종수에 의해서 군락이 분화되었고, 초본 우점 군락은 계층 수와 경사도에 의해서 군락이 분화되었다.
금강의 하천관리의 실질적인 자료를 얻고자 본류와 미호천의 30지소에서 수변식생지수를 이용하여 건강성평가와 다변량식생분석을 하였다. 그 결과 금강본류와 미호천에서 출현한 식물군락은 54개이었고, 식물상은 75과 185속 243종 2아종 21변종 2품종 268분류군이었다. 수변식생지수는 평균 38.3(3.3;G-D1 ~ 66.7;G-U2, G-U4, G-M3)으로 이 지역의 하천의 건강성은 보통(C등급)으로 평가되었다. 하천의 건강성은 금강본류의 상류가 가장 높았고, 금강본류의 하류에서 가장 낮았다. 수변식생지수와 수질의 클로로필-a의 함량과의 관계는 관련성이 낮게 나타났다. 집락분석결과, 식생은 바랭이군락 그룹, 갯버들군락 그룹, 개망초군락 그룹, 환삼덩굴, 버드나무, 물억새 그리고 달뿌리풀 군락이 우점하는 그룹, 망초와 물피 군락이 우점하는 그룹 등의 5개 집단으로 나누어졌고, 지소들은 비슷한 건강상태를 갖는 것들끼리 가까이 나타났다. CCA분석결과, 식생의 분포에 영향을 주는 환경요인은 식생면적, 인공구조물 면적, 수로면적, 지점폭, 수로폭, 제방높이 등의 물리적인 조건과 생물학적 요인의 출현종수였다. 이상과 같이 하천의 건강성이 높은 지역은 모니터링을 통하여 하천 식생의 지속적인 유지관리가 필요하고 건강성이 낮은 지역은 생태복원과 같은 적극적인 시행이 필요하다고 판단된다.
수문 모델링을 이용하여 미계측 유역의 유출을 예측하고 나아가 수문 현상을 이해하기 위해서는 기존과는 다른 새로운 모형 보정 전략과 평가 방법이 필요하다. 위성 관측자료의 가용성 증가는 미계측 유역에서 수문 모형의 예측 성능을 확보할 기회를 제공한다. 유역 내 증발산 과정은 물 순환 과정을 설명하는 주요한 부분 중 하나이다. 또한 식생에 대한 정보는 증발산 과정과 밀접한 연관을 가지기 때문에 간접적으로 유역의 증발산 과정을 이해할 수 있는 중요한 정보이다. 본 연구는 미계측 유역의 하천유량을 예측하기 위해 위성 관측 기반의 식생 정보만을 이용하여 보정된 생태 수문 모형의 잠재력을 조사한다. 이러한 보정 방법은 관측된 하천유량 자료가 있어야 하지 않기에 미계측 유역의 하천유량 예측에 특히 유용할 것이다. 모델링 실험은 관측 하천유량 자료가 존재하는 5개의 댐 유역(남강댐, 안동댐, 합천댐, 임하댐)에 대해 수행되었다. 본 연구에서는 식생동역학이 결합 된 집체형 수문 모델을 이용하였으며, MODIS 잎면적지수(Leaf Area Index, LAI) 자료를 이용하여 모형을 보정하였다. 보정된 모형으로부터 생산된 일 유량 결과는 관측 유량 자료와 비교된다. 또한, 전통적인 관측 유량 기반의 모형 보정 방법과 비교된다. 그 결과 LAI 시계열을 이용한 모형의 보정으로 획득한 유량의 적합도는 남강댐, 안동댐, 합천댐 유역에서 KGE가 임계치 이상으로 나타나 만족스러운 결과를 보여주지만, 임하댐 유역은 KGE가 임계치 이하로 계산되었다. 그러나 해당 유역에 대해 관측 유량을 기반으로 모형 보정 결과 또한 좋지 않은 적합도를 보여주기에 이는 LAI 자료 기반 접근법의 문제가 아닌 입력정보 또는 모형 자체에 포함된 오차로 인해 해당 유역의 특성을 반영하기에 어려운 것으로 판단된다. 이러한 결과는 증발산 과정에 주요한 식생 정보의 제약만으로도 비교적 만족스럽게 유역의 수문 순환을 재현할 수 있다는 가능성을 보여준다.
가뭄은 세계적으로 농업, 경제, 사회적 영향을 초래할 수 있는 가장 파괴적인 자연 재해 중 하나이다. 지구 온난화로 인하여 기온이 상승하고 증발산량의 증가와 강수량의 변화로 가뭄의 빈도와 정도가 더욱 심각하고 발생지역이 널리 확산 될 것으로 예상된다. 이러한 가뭄지역의 피해를 최소화하기 위해 다양한 가뭄지수가 개발되어 가뭄의 심도를 정량화 하려는 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 가뭄지수의 대부분은 생태계 반응보다는 환경적 조건에서 파생 된 가뭄에 초점을 두고 있다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 정규화 된 생태계 가뭄 지수 (NEDI)라는 새로운 접근법을 사용하였다. 따라서 우리나라를 대상으로 새로운 가뭄지수인 NEDI를 사용하여 기존에 사용되던 SPI (Standardized Precipitation Index), PDSI(Palmer Drought Severity Index)와 비교하며 기후변화로 인하여 미래에 나타날 수 있는 가뭄의 통계적 특성을 분석하였다. NEDI에서 채택 된 정규화 기능은 다른 지역, 계절 및 식생 유형에 따라 가뭄 심각성을 비교하는 것이 가능하다. 새로운 가뭄 지수는 관개 및 물 분배 관리 관행에 유용한 도구를 제공하여 가뭄 상황이 만연해지면서 수자원 보존 노력을 향상시킬 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구는 지리산 일대 천연림에서 점표본법인 사분법에 의해서 수집한 식생자료를 바탕으로 cluster 분석법을 이용하여 산림형을 분류하였다. 연구 대상림은 신갈나무림형, 들메나무-거제수나무림형, 중생혼합림형, 구상나무림형, 서어나무림형, 졸참나무림형, 소나무림형, 굴참나무림형 등 8개의 산림형으로 분류되었다. 분류된 8개의 산림형들의 천이 진행 정도를 비교 평가하기 위하여 각 산림형별로 천이지수를 산출하였다. 연구 결과, 서어나무림형의 천이지수가 219.7로 산출되어 가장 높았고, 미미한 차이의 천이지수 218.3이 산출된 중생혼합림이 그 뒤를 이었으며, 소나무림형의 천이지수가 가장 낮았다. 산림형들의 천이지수와 종다양성지수와의 비례적인 관계는 찾기 어려웠다. 가정적으로, 천이지수가 높은 산림형은 극상림에 보다 가까이 근접한 것으로 사료된다. 그러나 추정된 천이지수는 천이 단계를 가늠하는 절대적인 기준으로 삼을 수는 없지만, 산림형들 간에 천이 계열 상의 위치를 비교 평가할 수 있는 참고자료의 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.
정규수치표면모델(NDSM: Normalized Digital Surface Model)은 원격탐사데이터의 상세 분석을 위한 핵심 적인 자료로 사용된다. 지상기준높이인 정규수치표면모델을 생성하기 위한 가장 간단한 방법은 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)에서 수치지형모델(DTM: Digital Terrain Model)을 차분하는 것이지만, 무인항공기 데이터의 경우 높은 해상도의 특성상 식생, 도심 구조물 등 많은 수의 복잡한 지형지물을 포함하고 있어 정확한 수치지형모델을 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 무인항공기 데이터의 고해상도 특성을 잘 살리고 비용효율적인 수치지형모델 생성이 가능하도록 RGB 기반 식생 지수인 ExG (Excess Green)를 이용하여 낮은 ExG 값을 갖는 영역 확장법의 초기 시드점을 선정하였다. 이때 국소적으로 낮은 식생지수 값을 갖는 초기 시드점이 잘못 추출되는 문제를 해결하기 위하여 지역적 윈도우 분석을 적용하였다. 이후, 해당 위치의 수치표면모델값을 바탕으로 영역 확장법을 적용하여 이웃하는 지면 화소들을 병합하였다. 영역 확장법 적용을 위해 경사도 파라미터가 사용되었으며 최종적으로 병합된 세그먼트의 크기가 0.25㎡ 초과일 경우 초기 시드점을 지면점으로 결정하였다. 다양한 경사도 파라미터 값을 설정하여 무인항공기 데이터 기반 정규수치표면모델 생성의 최적 경사도 기준값을 도출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 지면점들에 대한 정확도 평가를 수행하였으며 지면점들에 보간법을 적용하여 정규수치표면모델을 생성하고 제안 기법을 농업지역에 적용하여 농작물의 지상기준높이 추출 및 농업 모니터링 가능성을 검증하였다.
아까시나무 우점림의 식생유형에 대한 분류와 분포양식 그리고 생태식물상적 특성을 규명하였다. 전통적인 식물사회학적 방법과 식생조사자료 및 식생유형간의 유사성 분석을 위하여 주좌표분석법(Principal Coordinates Analysis)과 상관 계수(correlation coefficient)가 이용되었다. 생태식물상의 분석에는 출현 식물종들의 특질(넌출형, 일이년생 생명환, 삼림식생요소, 체감도시화지수)이 이용되었다. 이러한 분석은 출현종의 상대기여도를 바탕으로 하는 입지-식생조사구 매트릭스의 식물군락표 및 군락합성표를 토대로 이루어졌다. 아까시나무 우점림은 총 77과 193속 323종으로 이루어져 있었으며, 아까시나무-닭의장풀군집(전형아군집, 떡갈나무아군집, 자귀나무아군집, 소나무아군집, 굴참나무아군집, 가중나무아군집), 아까시나무-갈대군락(전형하위군락, 띠하위군락)으로 분류되었으며, 크게 네 가지 식생형(도시형, 농촌형, 하천형, 복합형)으로 구분되었다. 아까시나무-닭의장풀군집은 졸참나무-작살나무아군단의 냉온대 남부 저산지대의 아까시나무 조림식생을 대표하는 식생단위이며, 아까시나무-갈대군락은 하천(정수역)형으로 기재되었다. 가중나무아군집은 높은 체감도시화지수에 의하여 도시형 아까시나무림으로 규정되었다. 하천형을 제외한 우리나라의 아까시나무 우점림은 지속군락으로 고려되었다.
콩은 식량작물 중 단백질 함량이 매우 높고 식생활에서 여러가지 형태로 소비되기 때문에 매우 중요한 식량자원 중 하나이다. 콩은 일반적으로 노지에서 재배되기 때문에 콩의 생산량 및 품질은 갑작스런 기후 변화에 큰 영향을 받는다. 최근 폭염 및 폭우 등과 같은 이상기후로 인해 콩의 생산량이 불안정해짐에 따라 콩의 생육을 실시간으로 추정하여 품질저하를 예방할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 회전익무인기에 장착된 다중분광 센서를 이용하여 콩 생육을 추정하기 위해 수행되었다. 반사값을 이용하여 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI)와 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, 건물중, 엽면적지수)로 선형회귀분석을 실시하여 생육 추정 모델을 개발하였다. 그 결과, 정규화 식생지수인 NDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R2=0.587, RMSE=1.01 ㎡/㎡, RE=48.98%)보다 GNDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R2=0.789, RMSE=0.73 ㎡/㎡, RE=34.91%)이 높은 정밀도가 나타났으며, 단순비 식생지수를 이용한 엽면적 지수 추정 모델 RRVI (R2=0.760, RMSE=0.78 ㎡/㎡, RE=37.26%) GRVI (R2=0.828, RMSE=0.66 ㎡/㎡, RE=31.59%)과 비교 했을 때, 단순비 식생지수에서 높은 정밀도가 나타났다. 기후변화에 대체하기 위해 재식밀도 및 변량 시비와 같은 재배관리법이 적용된다면, 고품질의 콩을 생산하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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