Agro-Meteorological Information Service (AMIS) network has been established since 2001 by Rural Development Administration (RDA) in Korea, and has provided access to current and historical weather data with useful information for agricultural activities. AMIS network includes 158 automated weather stations located mostly in farm region, with planning to increase by 200 stations until 2017. Agrometeorological information is disseminated via the web site (http://weather.rda.go.kr) to growers, researchers, and extension service officials. Our services will give enhanced information from observation data (temperature, precipitation, etc.) to application information, such as drought index, agro-climatic map, and early warning service. AMIS network of RDA will help the implementation of an early warning service for weather risk management.
Soil degradation has become a major worldwide environmental problem, particularly in arid and semi-arid climate zones due to irregular rainfall and the intensity of storms that frequently generate heavy flooding. The main objective of this study is the use of geographic information system and remote sensing techniques to quantify and to map the soil losses in the Wadi Saida watershed (624 ㎢) through the revised universal soil loss equation model and a proposed model based on the surface erosive runoff. The results Analysis revealed that the Wadi Saida watershed showed moderate to moderately high soil loss, between 0 and 1000 t/㎢/year. In the northern part of the basin in the region of Sidi Boubkeur and the mountains of Daia; which are characterized by steep slopes, values can reach up to 3000 t/㎢/year. The two models in comparison showed a good correlation with R = 0.95 and RMSE = 0.43; the use of the erosive surface runoff parameter is effective to estimate the rate of soil loss in the watersheds. The problem of soil erosion requires serious interventions, particularly in basins with disturbances and aggressive climatic parameters. Good agricultural practices and forest preservation areas play an important role in soil conservation.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제2권3호
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pp.144-152
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2021
Sanankerto is one of pilot projects for tourism villages in Indonesia due to its natural tourism potential with a 24-ha bamboo forest located in Boon Pring Andeman area. However, the distribution of existing bamboo has never been identified or mapped. Thus, the mana gement is facing difficulty in planning and developing tourism potential as well as spatial management in the area. Therefore, the objectives of this study were to identify and analyze the structure of bamboo vegetation in the Boon Pring Tourism village an d to perform vegetation mapping. The type of research was descriptive exploratory with a cluster sampling technique (i.e., a two-stage cluster) covering an area of ± 10 ha. Bamboo vegetation analysis was performed by calculating diversity index (H'), evenness index (E), and Species Richness index (R). Data were collected through observation and interviews with local people and the manager to determine zonation division. Mapping of bamboo vegetation based on zoning was processed into thematic maps using ArcG is 10.3. Micro climatic factors were measured with three replications for each sub -cluster. Data were analyzed descriptively and quantitatively. Nine species of bamboo identified. Diversity, evenness, and species richness indices differed at each location. Activities of local communities, tourists, and manager determined the presence, number, and distribution of bamboo species. These bamboo distribution maps in three zoning (utilization, buffer, and core) can be used by manager for planning and developing natural tourism potential.
종관기상자료만으로 충족시킬 수 없는 농업분야 국지기상정보 수요에 대처하기 위해 지형기후 관계식에 의거한 제주도 전역의 정밀기후 추정 및 표출방법을 개발하였다. 먼저 도전역을 250m 간격의 직교격자로 구획하고 교차점의 해발고도를 지형도상에서 판독하여 사방 1km 지역(단위격자)의 평균해발고도, 평균경사도, 그리고 평균 경사방향 등 지형내자를 계산, 정량화하였다. 18개의 기존 및 신설 기상관측소가 위치한 단위격자의 지형 인자값과 실제 관측된 일최저기온값을 중회귀분석하여 지형일기온 관계식을 도출하고 이로부터 미관측 격자에 대하여 주정치를 계산하였다. 구체적으로 겨울철 일최저기온에 대하여 3개의 전형적인 기압계 유형별로 최적 추정식을 만들어 해안지대에 위치한 제주 및 서귀포 관측자료와 기압계 유형판별만으로 도전역의 일최저온 분포 예측을 가능케 하였다.
본 연구에서는 임상도와 HyTAG 모형을 적용하여 기후변화에 따른 경기도 용인시 임상의 잠재 생육적지 분포 변화와 산림 재적 및 탄소저장량 변화를 예측하였다. 이를 위해 제5차 임상도와 전국산림자원조사를 이용한 생장모델을 적용하여 현재의 용인시 산림재적을 예측하였다. HyTAG 모형을 적용하여 10년 단위로 미래 100년 후까지 잠재생육 적지 분포를 예측하고, 생장모델인 대수차 변형을 이용하여 산림 재적을 산출하였다. 용인시 산림을 제5차 임상도를 이용하여 분석한 결과, 현재 침엽수림 37.8%, 활엽수림 62.2%로 분포하고 있었다. HyTAG 모형을 적용한 30년 후 임상의 분포는 침엽수림 0.13%, 활엽수림 99.97%로 변화하였으며, 60년 후에 용인시 전체의 임상이 활엽수림으로 분포하는 것으로 나타났다. 또한, 현재 산림탄소량은 1,773,862 tC(56.79 tC/ha)로 측정되었으며 HyTAG 모형을 적용한 50년 후에 탄소저장량은 4,432,351 tC(141.90 tC/ha), 100년 후에는 6,884,063 tC(220.40 tC/ha)로 예측되었다. HyTAG 모형에 따른 수종별 변화를 분석해 본 결과, 잣나무, 낙엽송, 리기다소나무, 소나무는 각각 10년, 30년, 30년, 50년 이후에는 기후에 적합하지 않는 것으로 예측되었으며, 모두 참나무류가 적합한 것으로 예측되었다.
본 연구의 결과 식생조사용 DB 구축 결과와 식생조사 결과를 반영한 식생도 구축 결과는 활엽수림이 71.965%, 71.184%로 거의 같았으며, 침엽수림(16.010%, 15.747%), 혼효림(10.619%, 12.085%), 암벽식생(0.015%, 0.002%) 분포비율의 차이가 크지 않았다. 식생조사 결과가 반영된 정밀식생도 중 식생 상관대분류에서 나타난 식생유형은 산지낙엽활엽수림이 전체의 60.096%를 차지하고 있어 가장 넓은 분포역을 나타내고 있었으며, 산지침엽수림 (16.332%), 산지습성림 (15.887%), 식재림 (3.558%) 순으로 분포비율이 높았다. 국립공원내에서 평가된 식생보전등급은 I등급과 II등급 지역이 각각 61.80%, 33.55%로써 전체 면적의 95.35%로써 생태자연도 1등급 지역에 속하는 높은 식생보전가치를 지니고 있는 것으로 분석되었다. 특히 극상림, 특이식생, 아고산대식생 등 I등급 지역의 분포비율이 높은 것은 다양한 기질특성, 높은 고도, 낮은 인위적 교란의 정도, 산의 정상부 능선지역에 형성된 아고산대식생과 기후적 지형적 특성을 반영한 식생을 형성하고 있기 때문인 것으로 보인다.
이 연구에서는 현재 한국에서 사용되고 있는 구분류법에 근거한 대토양군과 신분류법에 근거한 대군의 공간적 분포를 살펴보고, 토양형성과 관련된 각종 환경요인들과의 상관관계를 분석하였다. 그 결과를 토대로 의사결정나무기법을 이용하여 토양분포의 예측가능성을 평가하였다. 대토양군의 경우에는 분포를 보다 직관적으로 이해할 수 있는 장점이 있지만, 환경요인을 이용한 예측가능성면에서는 대군에 뒤지는 결과를 보여주었다. 토양분포를 결정하는 요인들로는 산지와 평탄지가 뚜렷하게 구분되는 한국의 지형특성이 가장 중요한 요인으로 나타났으며 부차적으로 기후특성, 그리고 사변을 따라 나타나는 토양연속성이 제시되었다. 의사결정나무기법을 이용한 토양의 예측가능성 평가에서는 예측변수의 수와 종류에 따라 35%에서 75%의 분류정확도를 보여주었다. 신분류법의 경우에는 지형요인이 가장 중요한 예측변수로 평가된 반면, 구분류법의 경우에는 기후변수가 중요한 예측변수로 평가되어 대조를 보였다.
본 연구는 안동댐 유역의 주요 수종인 소나무와 신갈나무를 대상으로 임분평균흉고직경과 기상인자의 관계를 규명하고자 수행되었다. 본 연구는 제5차 국가산림자원조사(NFI5)자료 중 임령, 임분평균흉고직경, ha당 본수자료를 사용해 임분단위의 평균흉고직경을 추정하는 모형을 개발하고, NFI6 자료로 검증을 실시하였다. 또한 안동댐 유역 수문기상관측소 6개소와 주변지역의 Automatic Weather System (AWS)의 관측자료에서 취득한 기온 자료를 사용하여 100m 공간해상도를 갖는 상세한 기상자료를 구축하였다. 연구대상지가 복잡한 산악 지형임을 고려하여 기온감률을 적용 후 Inverse Distance Weighted (IDW) 보간법을 적용하여 점 형태의 기상자료를 면 형태로 재구축하였다. 이와 같이 구축된 정밀기상인자와 직경생장간의 관계를 분석하였다. 분석결과 기온 상승은 소나무에 부(-)의 영향을 주며, 참나무류인 신갈나무에는 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타나 기존 연구들과 일치하는 결과를 보였다. 본 연구는 수문기상관측소와 AWS 자료를 연계하여 세밀한 기후지도를 구축하고, 이를 통해 유역규모의 임목생장과 기후인자와의 관계를 파악했다는 것에 의미가 있으며 지역규모의 산림변화 예측 및 관리 계획 수립을 지원할 수 있을 것으로 사료된다.
대설은 우리나라의 법적 자연재해 중 하나이다. 최근 기상현상에 의한 사회경제적 영향력을 함께 예보하는 영향예보가 부각되고 있으며, 이를 위해서는 먼저 각 지역의 기후적 특징을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 영향예보의 기반마련을 위해 자기조직화지도를 활용하여 적설동질지역을 구분하여 지역별 적설 특징을 분석했다. 연구결과 적설동질지역은 7개 군집으로 나타났으며, 강설량 및 관측일수, 최대강설량을 이용하여 각 그룹의 특징을 구분했다. 대관령, 강릉시, 정읍시는 강설량이 많은 지역으로, 경상도는 강설량이 적은 지역으로 구분되었다. 선행연구와 비교결과 대표적인 지역이 잘 구분되었으나 강설의 특징은 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 각 지역의 영향예보를 위한 정책결정에 기초자료로 활용될 수 있다.
Although the need of crop production has increased in Mongolia, crop cultivation is very limited because of the harsh climatic and topographic conditions. Crop lands are sparsely distributed with relatively small sizes and, therefore, it is difficult to survey the exact area of crop lands. The study aimed to find an easy and effective way of accurate classification to map crop lands in Mongolia using satellite images. To classify the crop lands over the study area in northern Mongolia, four classifications were carried out by using 1) Thematic Mapper (TM) image August 23, 2) TM image of July 6, 3) combined 12 bands of TM images of July and August, and 4) both TM images of July and August by layered classification. Wheat and potato are the major crop types and they show relatively high variation in crop conditions between July and August. On the other hands, other land cover types (forest, riparian vegetation, grassland, water and bare soil) do not show such difference between July and August. The results of four classifications clearly show that the use of multi-temporal images is essential to accurately classify the crop lands. The layered classification method, in which each class is separated by a subset of TM images, shows the highest classification accuracy (93.7%) of the crop lands. The classification accuracies are lower when we use only a single TM image of either July or August. Because of the different planting practice of potato and the growth condition of wheat, the spectral characteristics of potato and wheat cannot be fully separated from other cover types with TM image of either July or August. Further refinements on the spatial characteristics of existing crop lands may enhance the crop mapping method in Mongolia.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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