• 한국지리정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.101-119
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• 2022

기존의 녹조 모니터링은 현장 채수에 의한 국지적인 조사로 인해 녹조 발생 및 확산 규모 등에 대한 공간적 분포 파악에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기 및 다중분광센서를 이용하여 녹조 모니터링을 수행하고, 녹조 분포 현황 자료를 산출하고자 하였다. 조류 우심구간인 낙동강 하류에 위치한 물금·매리 구간을 대상으로 현장조사 및 다중분광영상 촬영을 수행하였다. 현장 채수 시료의 Chlorophyll-a(Chl-a) 값과 분광지수(Spectral Index)들의 상관관계로 도출한 Chl-a 추정식을 비교 분석하였다. 그 결과 분광지수 중 Maximum Chlorophyll Index(MCI)가 가장 높은 통계적 유의성(R²=0.91, RMSE=8.1mg/m³)을 나타냈다. Chl-a 농도가 가장 높은 2021년 08월 05일 영상에 MCI를 적용하여 녹조 분포 지도를 작성하였고, 이로부터 산출한 수계 면적은 1.7km²이며, 조류경보제 발령 단계 중 경계(Warning) 면적은 1.03km²(60.56%), 대발생(Algal Bloom) 면적은 0.67km²(39.43%)를 나타내었다. 또한 연구기간 동안(2021년 07월 01일~2021년 11월 01일) 취득된 영상 내 "경계" 이상에 해당하는 영역에 대한 발생 일수를 계산한 결과, 하천 전 구간에서 최소 12회에서 최대 19회까지 "경계" 이상의 Chl-a 농도가 관측되었다. 본 연구에서 산출한 다중분광영상의 Chl-a 농도와 녹조발생지수는 녹조에 대한 공간적 분석이 용이하므로 조류경보제와 같은 현장 채수 위주의 지점 단위 자료를 보완할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국습지학회지
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• 제26권3호
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• pp.245-253
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• 2024

남조류의 대량 발생은 담수 생태계에서 수체 내 산소 고갈, 악취 및 독성물질 분비로 인하여 수생태계 및 정수공급체계에 악영향을 미친다. 이러한 녹조현상은 낙동강 보 건설 이후 조류의 수체 내 체류시간 증가와 더불어 기후변화로 인한 지표면 기온 상승으로 인하여 강도와 빈도가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 예상되는 녹조현상의 증가에 대응하기 위하여 조류경보 발령 이전에 선제적 대응을 위한 수문-기상인자 조류 예보체계를 제시하였다. 다연상관 분석을 통하여 조류예측 단계에 따른 기온 및 유량의 선행 영향기간을 탐색하였다. 머신러닝 기법인 의사결정나무 분류를 통하여 선행 기간의 기온 및 유량에 따른 조류예측 단계 분류모델을 도출하였고, 분류모델 결과를 기반으로 수문-기상인자 조류 예보체계를 도출하였다. 제시한 수문-기상인자 조류 예보체계는 녹조현상 발생 이전의 선제적 대응을 위한 기초 연구로써 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국습지학회지
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• 제23권1호
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• pp.27-34
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• 2021

본 연구에서는 랜덤포레스트를 이용하여 8개 보 지점별 남조류 발생 주요 영향인자를 도출하고, 조류경보제 기반의 범주형 예측모델을 개발하였다. 8개 보 지점의 랜덤포레스트의 변수 중요도를 살펴본 결과, 상류의 보 지점들은 남조류 발생에 있어 보 운영에 따른 영향을 직접적으로 받는 것으로 나타났다. 이는 효율적인 보 운영을 통한 남조류 관리가 가능할 수 있다는 것을 의미한다. 중류 구간은 DO와 E.C가 주요 영향인자로 도출되었다. 공간적으로 구미와 김천에 대규모 산업공단들이 밀집되어 있으며, 환경기초시설의 배출량이 큰 영향을 끼치는 구간이다. 따라서 폭염 및 가뭄 시기에 중류 유역에서 배출되는 환경기초시설의 방류는 본류의 E.C를 증가하게 하고 남조류 발생을 촉진 시키는 것으로 나타났다. 중·하류에 위치한 보 지점들은 폭염 및 가뭄의 영향을 가장 많이 받는 지역으로 여름철 가뭄에 따른 남조류 대발생에 대비하여 선제적인 관리가 필요한 지점으로 나타났다. 본 연구를 통해 지점별 남조류 발생 영향인자를 도출하였으며, 맞춤형 조류관리를 위한 정책적 의사결정의 기초자료로 제공될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국습지학회지
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• 제21권4호
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• pp.312-320
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• 2019

남조류의 대발생은 대량 번성 및 사멸에 따라 수체 내 산소 고갈 및 유기물 증가와 같은 문제를 야기하고 있다. 매년 여름철 폭염 및 가뭄의 영향으로 조류대경보가 발령되고 있으며, 낙동강 본류 구간의 선제적 녹조관리를 위해 남조류 발생특성을 정량적으로 규명할 필요가 있다. 본 연구에서는 시각화 분석 및 상관관계 분석을 이용한 남조류 발생 주요 영향인자 분석과 더불어 머신러닝 기법인 의사결정나무를 이용하여 영향인자에 따른 남조류 발생조건을 정량적으로 분석하였다. 8개 보 모든 지점에서 기상학적 요인인 기온과 SPI 가뭄지수는 남조류 세포수와 유의한 상관관계 특성을 보였다. 이는 폭염일수 증가 및 가뭄에 따른 수체 내 물의 혼합 차단 및 성층현상이 지속되어 남조류 발생을 촉진시키는 것으로 보여지며, 장기적으로 기상학적 영향을 고려한 남조류 발생의 선제적 관리도 필요할 것으로 판단된다.