• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.427-435
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• 2023

이상기상으로 인한 봄꽃 개화 시기의 변화는 식물의 생장기간 뿐 아니라 생물계절을 포함한 생태계의 모든 측면에 영향을 미친다. 따라서 봄꽃 개화 시기를 예측하는 것은 산림 생태계의 효과적인 관리에 필수적이다. 본 연구에서는 464곳의 산림에서 수집된 날씨정보를 기반으로 대한민국 산림의 대표적인 5가지 수종(미선나무, 아까시나무, 철쭉, 산철쭉, 마가목)의 2023년 개화 시기를 예측하기 위해 과정 기반 모형을 사용하였다. 이를 위해 28개 지역의 9년간(2009-2017) 개화 시기 자료를 활용하여 모형을 개발하였다. 개화 시기는 식물의 세 개 이상의 위치에서 처음으로 꽃이 피는 것을 기준으로 측정되었다. 본 연구에서는 STDD와 GDD 과정 기반 모형을 사용하여 개화 시기를 예측하였으며, 두 모형 모두 일반적으로 우수한 성능을 보였다. 과정 기반 모형의 주요 입력변수인 날씨 자료는 산악기상관측시스템과 기상청에서 제공하는 기온 정보를 융합하여 1km의 공간 해상도로 일 단위 기온 자료를 생성하였다. 지역별 보정 계수를 생산하고 적용하기 위해 랜덤포레스트 기계 학습을 활용하여 STDD와 GDD 모형을 기반으로 예측 정확도를 개선하였다. 결과적으로 보정 계수가 적용될 때 대부분의 수종에서 개화 시기의 예측 오차가 작았으며, 특히, 미선나무, 아까시나무, 철쭉에서 평균제곱근오차가 각각 1.2, 0.6, 1.2일로 매우 낮았다. 모형 성능을 평가하기 위해 10회의 무작위 샘플링 테스트를 실시하고, 최적의 결정계수 값을 가진 모형을 선택하여 모형의 성능을 평가하였다. 그 결과, 마가목을 제외한 모든 수종에서 보정 계수가 적용된 모형에서 결정계수가 최소 0.07에서 최대 0.7 증가하였으며 최종적으로 75%에서 90%의 설명력을 가졌다. 이를 기반으로 수종별 보정 계수를 산출하였으며, 1km 해상도의 전국 단위 개화시기예측 지도를 제작하였다. 본 연구는 식물의 계절 변화에 대한 자료로 활용될 것으로 예상되며, 수종 및 지역별로 개화 시기를 상세히 설명하여 기후 변화로 인한 계절 변화를 연구하는 데에 유용할 것으로 기대된다. 또한 우리나라 산림의 주요 수종에 대한 정확도 높은 개화 시기 예측 서비스는 산림 방문객들의 산림 경험 만족도를 크게 높일 수 있으며, 양봉업 등 임업 종사자들의 경제적 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권4호
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• pp.472-489
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• 2023

본 연구는 우리나라 주요 침엽수종인 일본잎갈나무와 리기다소나무의 생중량과 건중량 도출을 위한 최적 추정식 도출과 최적 중량식에 의한 중량표를 개발하기 위해 수행되었다. 중량표를 개발하기 위하여 전국에 분포하고 있는 일본잎갈나무 150본, 리기다소나무 90본, 전체 240본을 샘플링하여 현장에서 생중량을 측정하고, 각 부위별 시료를 채취하여 실험실에서 건중량을 측정하였다. 원목의 생중량과 건중량을 추정하기 위하여 이용한 식은 흉고직경의 1변수식, 그리고 흉고직경과 수고를 이용하는 2변수식으로 구분하였다. 또한 생중량 및 건중량 추정식들에 대해 적합성 검증을 위하여 적합도지수(FI), 평균제곱근오차(RMSE), 추정표준오차(SEE), 잔차도 등의 통계량을 이용하였으며, 도출된 최적식에 의해 중량을 계산하여 적용성을 검토하였다. 이 결과 흉고직경만을 이용할 때 W = bD+cD² 그리고 흉고직경과 수고를 이용할 때 W = aD^bH^c가 선정되었다. 선택된 1변수 중량추정식 W = bD+cD²의 적합도지수는 0.91였으며, 2변수 중량추정식 식 W = aD^bH^c의 적합도지수는 0.95로 모두 높게 나타났다. 이들 추정식으로 일본잎갈나무와 리기다소나무에 대한 생중량 및 건중량표를 새롭게 작성하였으며, 20년전의 중량표와 비교할 때 두 수종 모두 생중량 및 건중량이 기존 중량표가 큰 것으로 나타났다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제14권4호
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• pp.195-204
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• 2009

인공위성 고도계로 측정한 해수면 높이 자료를 사용하여 준 실시간 동해 표층해류를 추정하기 위해, 세 가지 방법으로 평균 역학지형(또는 평균 해류장)을 계산하고 각각의 특징들을 살펴보았다. 프랑스 AVISO(Archiviing, Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic data)는 인공위성 고도계 자료와 수치모델을 이용하여 전 지구 해양에 대하여 수평적으로 $0.25^{\circ}$의 해상도를 갖는 평균 역학지형을 계산하고 지형류 방정식을 적용하여 평균 해류장을 만들어 제공하고 있다. 동해에서 장기간 관측한 수온과 염분 자료를 사용하여 500 dbar를 기준면으로 사용한 역학적 해면(steric height)을 계산하고 이를 평균 여각지형으로 환산하였다. 또한 14년 동안 동행의 표층을 이동한 표층뜰개들(ARGOS)의 궤적을 이용하여 평균 해류장을 구하였다. 인공위성 고도계로 관측한 해수면 편차와 세 가지 평균 역학지형을 합하여 절대 역학지형을 얻고, 각각의 절대 역학지형에 지형류 방정식을 적용하여 세 가지 표층해류를 추정하였다. 각 방법으로 추정된 표층해류를 2005년에 동해 남서부 해역에서 선박장착 초음파 해류계(ADCP)로 관측한 해류 자료와 정량적으로 비교하였다. 육지에서 50 km 이상 떨어진 해역에서는 인공위성 고도계로 측정한 해수면 자료에 지형류 방정식을 적용하여 구한 표층해류와 현장 관측 해류의 상관계수(R)가 0.58~0.73이며 두 자료의 제곱 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Deviation, RMSD)는 $17.1{\sim}21.8cm\;s^{-1}$이다. 육지에서 50 km 이내의 연안에서 두자료의 R이 0.06~0.46로 상대적으로 낮고 RMSD는 $15.5{\sim}28.0cm\;s^{-1}$이다. 이처럼 연안에서는 인공위성 고도계로 관측한 해수면 높이 자료의 오차가 크므로 향후 연안에 대해서는 새로운 표층해류 추정 방법에 대한 추가 연구가 필요하다.