• 한국제4기학회지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.15-30
• /
• 2011

본 연구는 한반도에서 홀로세 동안 온난기후 최적기 등 기후변화와 함께 지표환경의 변화 시기와 양상을 알아보기 위한 것이다. 경기도 파주시 운정동의 곡간 퇴적물 (UJ-03, UJ-12 시추공)과 충청남도 태안군 소원면 의항리 (천리포 수목원)의 습지 퇴적물 (CL-4 시추공)을 대상으로 시추시료를 채취하였다. 파주시 운정동 지역에서는 약 7100-5000년 정도에 잔자갈과 왕모래 등 조립질 퇴적물이 퇴적되는 양상을 보이며, 약 5000-2200년 정도에는 이탄질 퇴적물이 쌓이고, 약 2200년 이후에는 간헐적으로 퇴적이 되고 토양화 작용을 받는 양상을 보인다. 천리포 수목원 지역에서는 약 7360-5000년 정도에 육성 호수가 발달하며, 약 5000-2600년 정도에는 호수 환경에서 유기물 퇴적이 점차 증가하는 양상을 보이고, 약 2600년 이후에는 이탄층이 두껍게 형성된다. 두 지역에서 지표환경의 변화 양상은 지역적, 지형적 요인에 따라 서로 다르게 나타나지만, 변화 시기는 거의 일치하고 있음을 알 수 있다. 지표환경의 변화에는 강수량 또는 유수의 세기 (에너지) 등 수문학적 요인이 주요하게 작용한 것으로 보인다. 또한 천리포 수목원 지역은 연안에 위치한 관계로 해수면 상승 높이에 따라 지형이 크게 변화하였을 것으로 생각할 수 있는데, 이에 대한 연구는 앞으로 더 진행되어야 할 것이다.

• 식물분류학회지
• /
• 제44권3호
• /
• pp.208-221
• /
• 2014

홀로세 기후최적기는 후빙기 동안에 가장 온난했던 시기로서 현재의 기온보다 $1-4^{\circ}C$ 높았다. 남방계식물들은 홀로세 기후최적기에 북쪽 또는 해발고도가 높은 지역으로 분포가 확장되었을 것으로 추정된다. 본 연구에서는 제주도, 남해안아구 또는 남부아구가 주 분포역이고 주 분포의 북방한계선에서 100 km이상 격리된 잔존집단이 존재하는 근거리 산포형의 남방계식물을 '기후최적기 잔존종'으로 규정하였다. 식물상 자료, 표본정보, 생태학적 연구 자료와 현장조사 자료를 분석하여 기후최적기 잔존종을 선정하고 이들의 분포도를 작성하였다. 화분층위학과 고생태학적 연구 자료를 근거하여 본 가설을 평가하였다. 그 결과 히어리, 소사나무, 노각나무와 같은 홀로세 기후최적기 잔존종은 기후최적기 동안에 북쪽으로 이주하였을 것으로 판단된다.

• 대한지리학회지
• /
• 제46권4호
• /
• pp.414-425
• /
• 2011

광주광역시 화전 유적지의 습지 퇴적물에 화분분석, 수침목재 동정, 그리고 기초적인 퇴적물 분석 등을 수행하여 얻은 결과를 토대로 이 지역의 홀로신 중기 고식생 및 고기후를 유추해 보았다. 약 8200 ~ 6800년 전에는 홀로신 기후최적기에 비해 기후가 다소 건조하여, 참나무 개체수는 상대적으로 적었고 다양한 수목들이 함께 서식했다. 약 6800 ~ 5900 년 전은 홀로신 기후최적기로 온난 습윤한 기후가 강화되면서 참나무속에 유리한 환경이 조성되었으며 저습지의 면적이 감소하였다. 6100 년 전 경에는 한반도 남동부에서 홀로신 기후최적기의 지속으로 극상림에 가까운 삼림이 형성되었다. 약 5900 ~ 4700 년 전에는 기후가 냉량건조해지면서 극상림인 참나무숲의 면적뿐 아니라 전체 삼림 면적이 감소하였다. 이 시기 말미에는 기후의 일시적인 호전으로 오리나무숲이 팽창하였다. 마지막으로 약 4700 ~ 3300 년 전에는 오리나무의 세력이 감소하고 참나무가 우점했으며 상대적으로 건조한 기후가 지속되면서 삼림의 밀도는 낮았다.

• 한국지형학회지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.235-246
• /
• 2011

해안충적평야에서 얻은 연대측정 자료와 미화석 연구 결과 및 퇴적상을 통해 복원된 홀로세 해수면변동 곡선은 기후변화의 내용을 포함하고 있다. 6,000~5,000년 전은 '해진극상기'이며 '기후최적기'로서 중부유럽에서 여름기온은 현재보다 2~3℃ 더 높았다. 당시의 한반도 해수면은 현재보다 0.8~1.0m 더 높았으며, 현재보다 더 온난하였을 것으로 추정된다. 특히 한반도에서는 2,000~1,800년 전에 해수면이 현재보다 1.1~1.3m 더 높은 수준에 도달하였으며, 기후최적기에 버금가는 정도로 온난하였을 가능성이 있다. '서브보레알'에는 중부 유럽의 기온이 현재보다 2~3℃ 더 낮았음에도 불구하고, 이 시기 우리나라의 해수면은 현재보다 높았다. 홀로세 중기 이후 해수면이 가장 낮았던 2,300년 전 경에도 현재와 유사한 고도에 있었다. 이와 같은 사실에서 볼 때, 한반도에서 복원된 해수면변동 곡선은 한랭한 시기의 기후환경을 정확하게 반영하지 않은 것으로 생각된다.

• 한국작물학회지
• /
• 제56권3호
• /
• pp.233-243
• /
• 2011

과거부터 현재까지 한반도의 온난화는 전 지구적 온난화에 비하여 심하였으며, 미래에도 더욱 심할 것으로 예상되고 있다. 기후변화에 따른 온도상승은 보통 벼 수량을 감소시키고 품질 저하를 야기하는데, 이 양상은 벼 생육기간 및 그에 따른 생육온도에 크게 영향을 받으며, 벼 생육기간 및 생육온도 또한 이앙 및 파종시기와 같은 재배시기에 조정에 의해 크게 달라질 수 있다. 본 연구는 미래 기후변화 및 그에 따른 재배시기 조정 여부가 현재 우리나라 벼 품종의 생태형별 생육기간과 생육온도에 미치는 영향을 분석하고자 수행하였으며, 주요 결과는 다음과 같다. 1. 벼 생육모델 ORYZA2000을 이용하여 오대벼, 일품벼, 화성벼의 파종부터 출수기까지의 생육기간을 예측하였을 때 예측값이 관측값의 약 84% 설명할 수 있는 것으로 나타났는데, 예측오차 중 상당부분은 작물모형 자체의 문제보다는 육묘기 생육온도에 대한 정보부재 또는 불확실성 때문이며, 예측값과 관측값의 회귀직선과 1:1선 거의 일치하기 때문에 미래 기후변화 조건에서의 벼 생육기간 변화를 예측하는데 큰 문제가 없을 것으로 판단되었다. 2. 조생종은 전체 57개 지역 중 55개, 중생종은 51개, 중 만생종은 40개 지역에서 최적파종기가 설정되었는데, 전체적으로 최적파종기는 생육기간이 짧은 조생종에서 비교적 늦고, 생육기간이 긴 중만생종에서 빠른 경향이었으며, 벼 생태형에 관계없이 지구온난화가 진전될수록 최적파종기가 늦어지는 경향이었다. 3. 재배시기를 고정하였을 경우 지구온난화가 진전되면서 벼 출수기와 그에 따른 출수전 생육일수가 빨라졌는데, 조 중생종에 비해 중만생종의 생육기간이 크게 단축되는 경향이었고, 출수후 생육기간은 벼 생태형간 차이 없이 10일 정도 단축되었으며, 출수전에 비해 출수후 생육기간 단축 정도가 컸다. 4. 최적파종기를 기준으로 벼 재배시기를 조정하였을 경우 지구온난화가 진전되면서 출수기는 늦어졌으며, 출수후 생육기간 및 생육온도는 변화가 없었다. 재배시기를 고정하였을 때에 비해 출수전 생육온도는 크게 상승하였고, 생육기간은 크게 단축되었는데, 조 중만 생종에 비해 중만생종에서 그 경향이 심하였으며, 생육온도에 비해 생육기간 변화의 지역간 편차가 크게 나타났다. 5. 결론적으로 지구온난화가 진점됨에 따라 벼 생육온도가 상승하고 생육기간이 단축되어 벼 수량성 및 품질저하가 우려 되었는데, 특히 생육기간 단축이 큰 중만 생종의 피해가 클 것으로 예상되었으며, 기후변화에 따른 재배시기 조정은 벼 수량성 및 품질 결정에 영향력이 큰 등숙기간의 온도환경을 개선할 수 있지만 출수전 생육기간이 크게 단축되어 여전히 벼 수량성 감소를 경감시키는데 한계가 있는 것으로 판단되었다. 따라서 미래 기후변화에 대응하여 더욱 적극적인 재배기술과 품종개발이 요구된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.206-206
• /
• 2023

지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.207-221
• /
• 2012

본 연구에서는 작물모형을 이용하여 기후변화에 따른 우리나라의 벼 생산성 변화를 분석하고, 기후변화 주요 변동요인인 온도 및 $CO_2$ 농도와 적응수단인 재배시기가 기후변화에 따른 벼 생산성 변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 작물모형은 영화수 및 임실율 모델을 모델을 도입하고, 종실중 및 등숙율 모듈을 추가하여 벼 수량결정 방법을 개선한 'ORYZA2000'을 사용하였으며, 모델의 입력자료인 품종특성 모수는 벼 생태형별로 종생종인 오대벼, 중생종인 화성벼, 중만생종인 일품벼의 품종특성 모수를 사용하였으나 발육속도 품종특성 모수는 수정하여 사용하였다. 생육모의 지역은 기상청 소속 기상대와 관측소가 소재하는 지역 중에 30년 이상 기상관측자료를 보유하고 있는 56개 지역을 북부, 중부, 남부의 3개 기후지대로 구분하여 분석하였으며, 기후변화에 따른 재배시기 조정여부는 최적파종기를 기준으로 설정하였는데, 출수 후 40일간의 평균온도가 22.5가 되는 파종기를 지역별 최적파종기로 설정하였다. 기상자료는 1981~2010년을 기준년도로 하여 기상연구소에서 제작한 2011~2100년 기간의 3개 평년(2011~2040, 2041~2070, 2071~2100)의 A1B 기후시나리오에 근거하여 일별 기후자료로 작성하였으며, 생육모의 조건은 기준년도(1981~2010)를 기준으로 온도 및 $CO_2$ 농도만 변화를 주거나 기후변화에 따라 온도, $CO_2$ 농도 및 재배시기 등 다양한 변화를 주었다. 생육모의 결과 기준년도(1981~2010)를 기준으로 온도만 변화를 주었을 경우 $1^{\circ}C$ 온도 상승에 따라 벼 수량은 6.7~10.6%까지 감소하였으며, $CO_2$ 농도만 변화를 주었을 때는 100ppm $CO_2$ 농도 증가에 따라 1.0~2.7% 증가하였다. 벼 생산성은 벼 생태형 및 기후지대별로 다소 차이가 있었다. 재배시기를 고정하였을 때 기후변화에 따른 벼 수량의 증감율은 조생종에서 -0.3~-23.4, 중생종에서 -1.9~-27.3, 중만생종에서 -1.7~-28.6%이었으며, 재배시기를 조정하였을 때는 조생종에서 3.3~-0.2, 중생종에서 1.8~-5.9, 중만생종에서 2.3~-7.4%로 조중생종에 비해 중만생종의 수량 감소율이 컸으며, 재배시기 조정여부에 따른 벼 생산성 변화의 차이가 컸다. 기상환경 및 재배 요인 중 기후변화에 따른 벼 생산성 변화에 대한 기여도는 기후온난화가 59.8%로 가장 크며, 재배시기 11.8, $CO_2$ 비료효과 9.7, 벼 생태형 1.7%의 순이었다. 온도와 재배시기의 상호작용 효과는 1.5%이었으며, 그 외 모든 상호작용 효과는 1% 이내로 생산성 변화에 거의 영향을 주지 못하였다. 수량관련 생육형질 중 기후변화에 따른 벼 생산성에 대한 기여도는 재배시기가 고정되었을 경우 영화수가 13.5~45.8%, 등숙율이 53.1~86.2%였으며, 재배시기를 변경할 경우 영화수는 46.2~78.3%, 등숙율은 21.6~53.4%로 재배시기 여부에 따른 수량관련 생육형질의 기여도에 큰 차이를 보였으며, 벼 생태형간에도 다소 차이가 있었다. 그러나 임실율은 벼 수량에 거의 영향을 주지 못했다.