연안습지 생태계에서 열에너지 교환 과정은 매우 중요하다. 지표 열에너지 평형을 이루는 요소인 순복사플럭스, 현열 플럭스, 잠열 플럭스 그리고 토양열 플럭스를 전라남도 고흥에 위치한 수평적으로 균질하다고 판단되는 지역인 고흥만 간척지에서 관측하고 분석하였다. 열의 수송을 평가하기 위해서 5회의 집중관측 기간에 대기 난류를 측정하였고, 특히 갈대로 덮여있는 간척지에서 지표층 열에너지 수지를 분석하기 위해서는 물과 매우 미세한 입자로 구성된 토양 그리고 계절에 따라 색깔과 밀도가 변하는 식생캐노피를 고려하였다. 순복사 플럭스, 현열 플럭스, 잠열 플럭스, 토양열 플럭스를 기존의 에너지 수지방정식에 적용하여 식생과 토양과 같은 지표면 특성에 따른 열 플럭스의 특징을 조사하여 습지의 기온조절 효과에 대해 알아보았다. 에너지 수지비로 식생 성장기에는 주로 잠열 플럭스에 의해 열이 대기로 전달되는 것을 알 수 있었다. 또한 식생층은 열을 저장하여 기온의 일교차를 줄이는 역할을 한다. 여름철에 집중관측지의 기온이 주변 지역의 기온보다 보다 낮고 겨울철에는 다소높게 나타난 결과는 식생층을 포함하는 연안습지가 열환경을 조절함을 보여주었다.
식생피복(Vegetation cover)은 대기 중의 강우와 토양 사이에서 침식으로부터 표토를 보호하는 역할을 한다. 자유 낙하하는 강우의 물방울은 식생을 통과하면서 차단(interception), 수관통과(throughfall), 수간유하(stemflow)의 형태로 변화한다. 식생은 강우입자의 운동에너지와 수량을 감소시키고, 지표면에 도달하는 시간을 지연시킴에 따라 지표유출(overland flow) 저감에 기여한다. 유출수의 흐름과정에서 식물의 줄기, 낙엽, 뿌리 등은 유속을 감소시키는 장애물로 작용하여 궁극적으로 토양침식은 감소한다. 토양침식은 식생피복이 증가함에 따라 일반적으로 감소하며, 지수함수의 관계를 갖는다. 식생의 종류와 구조 그리고 잎의 모양 등에 따라 수문물리적인 반응이 달라진다. 캐노피를 갖는 지상식물(canopy cover plant)은 물방울의 운동에너지를 갖는 반면, 지피식물(ground cover plant)은 낙하고가 작기 때문에 운동에너지는 적으며, 특히 낙엽층은 지표면을 보호하여 토양침식의 저감효과가 더욱 크다. 산불지역의 식생피복에 따른 토양침식 측정 자료에 따르면, 강우운동에너지는 식생피복이 증가함에 따라 지상피복(canopy cover)에 의한 감소보다는 지면피복(ground cover)과 낙엽피복(litter cover)에 의한 감소효과가 상대적으로 컸다. 식생피복에 의해 차단되는 강우의 손실량보다 침투량 증가에 의한 손실량이 상대적으로 많았다. 낙엽피복에 대한 강우모의 실험 결과에 따르면, 낙엽의 피복율이 증가함에 따라 지수적으로 토양침식량은 감소하였다. 낙엽 피복율의 40% 이상은 토양침식량을 현격이 감소시킨 반면, 피복율의 70% 이상은 지표유출량을 현저히 감소시켰다. 낙엽 피복율이 70%이상이면, 유출계수가 33%가 감소하였으나, 토양침식민감도는 94%로 크게 감소하였다.
본 연구는 빛의 파장대가 넓어 보다 다양한 접근과 검출이 가능한 초분광 카메라 (VNIR spectral camera PS, SPECIN Filand)를 이용하여 정식시기가 다른 배추를 생육단계별로 영상을 취득한 후 배추 캐노피의 전 파장 (400~1000nm)으로 생육 추정모델을 개발하기 위해 수행하였다. 정식시기가 다른 배추를 생육단계별로 초분광 카메라로 영상을 취득한 후 취득된 영상 ($348{\times}1040$)을 ENVI (ver. 5.2, Exelis Visual Information Solutions, USA) 프로그램을 이용하여 식생지수 NDVI로 작물과 배경을 구분하였다. 배추 캐노피 영역에 전 파장을 산출한 후 반사판 영역의 전 파장을 이용하여 광 보정된 반사율을 산출하였다. 통계 프로그램인 R Project (ver.3.3.3, Development Core Team, Vienna, Austria)를 이용하여 배추의 반사율과 계측한 생육 정보를 PLSR (Partial least squares regression) 분석하여 정확도($R^2$) 및 정밀도 (RMSE [g,cm,count], RE [%])로 나타내었고 그 모델은 full-cross validation (FV) 하여 타당성을 검증하였다. 정식시기가 다른 배추의 모든 생육단계의 생육정보를 이용하여 PLSR (Partial least squares regression) 결과 엽장을 추정한 모델의 $R^2$는 84% 이상의 정확도와 RMSE 3.2cm 이하의 좋은 정밀도를 보였다. 엽폭을 추정한 모델의 $R^2$는 73% 이상의 정확도와 RMSE 3.5cm 이하의 정밀도를 보였고 엽수를 추정한 모델의 $R^2$는 93% 이상의 정확도와 RMSE 6.3Count 이하의 정밀도로 보여 캐노피의 전 파장을 이용해 생육을 추정하는 것이 가능하다고 판단되었으며 이 모델들의 타당성 검증에서도 좋은 정확도와 정밀도를 보였다. 그러나 배추의 중요한 생육인자 중 생체중을 추정한 모델의 $R^2$는 89% 이상으로 정확도가 높았으나 RMSE 571.1g 이하로 낮은 정밀도를 보여 생체중을 정확히 추정하기 어려웠다. 따라서 다른 통계분석방법으로 전 파장과 생육정보를 분석하거나 특정 밴드를 선택하여 산출한 식생지수를 이용한 추정 모델의 개발을 통하여 오차를 개선할 필요가 있다고 사료된다. 추후 반복 실험하여 분석한 추정 모델과 비교 분석하여 다양한 환경 및 생물 조건에 범용성을 가진 모델을 개발할 필요가 있다.
하천에 광범위하게 활착되는 식생은 수위 변화 및 흐름 저항에 절대적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 하천 시스템 전반에 영향을 미치는 중요 요소이다. 따라서 유입되는 식생의 형태와 규모를 정확하게 파악하는 것이 매우 중요함에도 불구하고 현장에서 이를 파악하기란 쉽지 않은 일이다. 따라서 최근에는 지상 레이저 스캐닝 등을 활용하여 대용량의 식생 정보를 취득하는 연구가 시도되고 있다. 그러나 식생의 복잡한 형상으로 인해 캐노피 영역의 정확한 정보를 획득하기 어려우며, 자연적인 영향에 매우 민감하게 반응한다는 한계가 있다. 본 연구에서는 3차원 지상 레이저 스캐닝을 통해 수집된 고해상도의 포인트 클라우드 데이터를 복셀 형식으로 재구현하여 식생의 물리적 구조를 분석하였다. 먼저 잎이 없는 단순한 형태, 잎이 있는 완전한 형태의 식생 및 패치 규모 식생 조건으로 설정하여 각각의 물리적 구조를 분석하였다. 이를 위해 측정된 데이터의 이상치 제거 및 불필요한 데이터의 필터링을 위해 통계적 이상치 제거 방법을 활용하여 각각 17 %, 26 %, 25 %의 포인트를 제거하였다. 또한 후처리 된 포인트 클라우드로부터 복셀 크기별 식생 형상을 재구현하여 실제 식생의 부피와 비교하였으며, 분석 결과, 오차 범위는 각 조건별로 8 %, 25 %, 63 %로 나타났다. 대상 샘플의 규모가 클수록 더 큰 오차가 발생하였으며, 복셀 크기 조정 시 식생의 표면이 시각적으로 비슷하게 보이지만 전체 식생의 부피는 이러한 변화에 매우 민감한 것으로 나타났다.
최근 식생이 분포하는 면적, 식생의 크기와 같은 형상 정보를 포인트 클라우드 형식의 3차원 형태로 획득할 수 있는 Laser Scanning (LS)을 활용하는 방법들이 제안되고 있다. 식생의 물리적 형상 구현을 위해 LS를 활용할 경우, 식생 정보를 보다 정밀하고 빠르게 취득할 수 있다는 장점이 있으나 측정 혹은 후처리 과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 검토하기 위해 실제 데이터와 비교하여 보정하는 과정이 반드시 요구된다. 따라서 본 연구에서는 인공적으로 조성된 하천 수로 내 목본 식생의 줄기, 가지, 잎의 물리적 구조에 대한 매뉴얼 조사를 수행하고 이를 3차원 Terrestrial Laser Scanning (TLS)에 의해 획득한 정보와 비교하였다. 또한, 목표 식생에 대한 3차원 TLS는 여러 방향에서 반복적으로 스캐닝을 수행하여 획득되는 식생 정보의 정밀도를 향상하고자 하였다. 분석 결과, 식생의 직경과 줄기의 길이는 두 방법의 결과가 큰 차이가 없으나 가지의 길이를 측정할 경우, 포인트 클라우드 정보로는 캐노피 영역에서 가지와 잎의 정확한 구별이 어렵다는 한계점으로 상대적으로 큰 차이가 있는 것으로 나타났다.
잎의 수분 함유량은 식물의 건강상태를 나타내는 중요한 척도 중 하나로써, 이를 원격탐사를 활용 하여 모니터링 하는 것은 산림관리에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 식생 캐노피의 수분량을 연구하는데 유용한 지수인 Normalized Difference Water Index (NDWI)를 이용하여 한반도 산림의 water stress 정도를 알아보고자 한다. SPOT/VEGETATION S10 채널자료를 1999년부터 2013년까지 취득하여 NDWI 를 산출하였고, 데이터의 노이즈를 제거하기 위하여 단순이동평균, NDWI의 시간적 변화를 파악하기 위하 여standardized anomaly를 수행했으며, 직관적인 모니터링을 위해 NDWI anomaly를 등급화 하였다. 또한 피해면적 150 ha 이상의 대형 산불과 비교 검증을 통해, 산림 캐노피의 water stress 평가 인자로서 NDWI의 적합성을 파악하였다. 그 결과 연구 기간 중 대형 산불은 총 24회 발생하였으며 모든 발생 지점 및 인접 지역에서 음의 anomaly가 나타났다. 특히 NDWI anomaly의 등급이 'high'일 경우 대형 산불이 빈번하게 발생하는 것을 확인하였다.
증발산은 지표와 대기 사이에서 일어나는 에너지 상호작용에 기여하는 중요한 요소 중 하나이다. 갈대로 덮인 고흥만 간척지에서 현열, 토양열 그리고 순복사를 측정하여 증발산량을 조사하였다. 자동기상관측 자료로부터 산출된 증발산량은 구름과 바람의 연직경도가 $1s^{-1}$보다 미약한 경우를 제외하고 열수지 방정식으로 추정한 값과 잘 일치하였다. 토양열은 순복사의 약 10%로 평가되었다. 갈대로 구성된 식생캐노피 내에서 온도에 따른 포화수증기압의 변화율($${\Delta}{\sim_=}de_s/dT$$)이 약 1.5로 근사되었고, 증발산량은 순복사 에너지의 함수로 설명될 수 있다.
These day cities experience serious climatic changes due to environmental load caused by disturbance in the circulation systems of water resources and energy. As technological improvement to respond to various climatic changes and disasters are also requested in the field of construction, inter-disciplinary studies linked to the establishment of sustainable environmental control and energy systems is required in a consilient perspective. This study aims to infer correlations in the impact of environmental changes caused by rooftop greening system on the photovoltaic power generation efficiency through computer simulation in an integrated perspective. By doing so, it seeks to provide basic study for developing a photovoltaic system integrated with building revegetation that is sustainable in environmental and resource aspects. A simulation showed that, in the case of sunshine hours in June, the green surface indicated temperature lowering effects of $9.19^{\circ}C$ on average compared to the non-green surface and temperature was $9.81^{\circ}C$ lower. Due to such greening effects, at the highest sunlight timepoint in June, Pmpp improved 119W and heat loss rate dropped 7.8%.
경기도 태화산 서울대학술림에 위치한 대기관측타워에서 BVOCs 중 이소프렌, 모노테르펜을 2013년 5월, 6월, 8월에 PTR-MS를 이용하여 측정하고 이들의 분포 특성을 분석하였다. $O_3$과 온도, 습도 그리고 광합성유효복사와 잎면적지수를 측정하였다. 측정기간 동안 BVOCs 농도는 온도가 가장 높은 8월보다는 6월에 더 높았다. 태화산에서 측정된 침엽수와 활엽수의 광합성량(NPP, net primary production) 모두 6월에 가장 높았다. 이는 식생의 활동이 6월에 더 활발함을 의미하는데 이는 동북아시아 몬순의 영향으로 생각된다. 이소프렌은 늦은 오후에 최고 농도를, 모노테르펜은 저녁부터 농도가 높아져 밤 늦게 최고 농도를 보였다. 이들 모두 높이에 따라 평균 농도에 차이가 있었는데, 이소프렌과 모노테르펜 모두 캐노피 아래에서 높은 농도를 보였다. 반면, 온도는 캐노피 아래가 위보다 낮았고 $O_3$ 또한 캐노피 위에서 높아 산림 내와 산림 밖의 대기 간에 차이가 있었다. 특히, 이소프렌은 오후시간에 $O_3$과 같은 시간에 최고농도 보여 $O_3$ 생성에, 반대로 $O_3$은 농도가 급격히 감소하는 저녁시간에 캐노피 아래에서 농도가 크게 증가하는 모노테르펜은 $O_3$의 소멸에 영향을 미치는 것으로 나타났다. MEGAN을 이용하여 태화산에서 산정된 이소프렌과 모노테르펜의 배출계수는 각각 $641.9g\;km^{-2}h^{-1}$, $116.8g\;km^{-2}h^{-1}$로 CAPSS에서 산정된 잣나무 배출계수와 비교하면 이소프렌은 높고 반대로 모노테르펜은 낮았다. 이를 바탕으로 연간 배출량은 이소프렌은 1.1(톤/년), 모노테르펜은 0.9(톤/년)으로 산정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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