정밀 수치기후도를 기반으로 고품질 사과생산에 적합한 지역을 정밀하게 탐색할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 전북 장수군에 적용하여 후지 및 쓰가루 품종의 재배적지를 도출하였다. 수치기후도는 장수군 주변 7개 기상청 표준관측소로부터 얻은 1971-2000년 기간 일 최고 및 최저기온의 월별 평균값을 토대로 지형기후모형에 의해 사방 10m 격자점의 기온자료를 공간내삽하여 얻었다. 기온자료로부터 사과의 만개기를, 4월 최저기온으로부터 종상일을 추정하여 상해위험도를 산정하였고, 재현기간 100년의 1월 극 최저기온으로부터 동해위험도를 산정하였다. 토지의 경사, 토성 및 토지이용도를 고려한 재배가능지역에서 기상재해 위험지역을 제외시키고, 남은 지역에 대해 품질기준을 적용하여 최종적인 재배후보지를 도출하였다. 품질기준인 Anthocyanin 함량, Hunter A value, L/D Ratio, Fresh Firmness, Soluble Solid에 미치는 기후의 영향을 경험식에 의해 표현하고 이것을 수치기후도에 적용하여 각 품질기준별 적합지역을 탐색하였다. 최종적으로 얻은 결과에 따르면, 쓰가루의 경우 전체 면적의 20%, 후지는 11%가 재배적지로 나타났다. 수치기후도 제작으로부터 중첩분석에 의한 재배적지 판정에 이르는 전체과정을 ArcObject를 이 용한 Visual BASIC 프로그램으로 작성하여 자동화하였고, MapObject를 이용하여 사용자가 ArcGIS 소프트웨어 없이도 구축된 수치기후도 등 공간정보를 직접 보면서 재배적지를 탐색할 수 있는 배포용 프로그램을 제작하였다.
동남아시아 지역의 갯벌에 널리 서식하는 패류인 Meretrix lyrata의 집단폐사 현상의 원인과 해결책을 찾기 위한 일환으로 서식지 분포 확률도를 제작하였다. 서식지 분포 확률도는 GIS (Geographic Information System) 기법의 일종인 FR (Frequency Ratio) 기법을 활용하여 제작하였으며, 입력인자로는 Landsat 영상 기반의 DEM(Digital Elevation Model)과 경사도, WorldView-02 영상 기반의 조류로 밀도도 및 거리도, 표층퇴적상 분포도와 현장관측 자료를 활용하였다. 현장관측은 2014년 4월 베트남 Ben-tre 주의 Bihn Dai 지역의 갯벌에서 수행하였으며, 연구지역의 지형고도, 표층 저서생물상, 표층 퇴적상 자료를 수집하였다. 서식지 분포 확률도는 Mertrix lyrata 총 개체와 치패로 나누어 제작하였으며, 정확도는 각각 76.82%, 69.51%로 좋은 정확도를 보였다. 서식지 분포 확률도 분석 결과 Meretrix lyrata는 총 개체와 치패 모두의 경우에서 Sand가 우세한 지역에 서식하지만, 총 개체는 주로 고도가 -0.2~0.2 m 사이의 조간대 중-하부에 서식하며, 치패는 그보다 높은 0~0.3 m 사이의 지역에 서식하였다. 또한 총 개체의 서식지는 조류로로부터 영향을 받는 것으로 나타났지만, 치패는 조류로의 영향을 받지 않았다. 향후 국내 갯벌과의 비교 분석을 통해 서식지 분포 확률도의 정확도를 높이고, Meretrix lyrata를 비롯한 여러 대형저서동물의 서식환경에 대한 분석을 통해, 기후변화 등으로 인한 갯벌 생태의 변화에 대해 예측할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 매년 발생하고 있는 산불, 산사태 등의 산림 재해방지를 위해 호남과 제주의 산악지역을 대상으로 최적의 산악기상관측망 입지를 선정하는 연구를 수행하였다. 먼저 적정위치 선정을 위해 고려해야 하는 항목들을 공간자료화한 후 공간 분석을 통해서 후보지를 선정하고 현장 조사를 통해 정량적 평가를 수행함으로써 최종적인 적정위치를 선정하였다. 공간자료는 과거 10년간의 산불발생 정보와 과거 7년간의 산사태위험등급 정보, 산림청의 국사경계도, 국유지의 임도와 등산로 그리고 기상청의 자동기상관측소(AWS)와 산림청의 산악기상관측소 위치정보, 30m 해상도의 수치표고모델(DEM)을 사용하였다. 공간분석은 산불과 산사태의 1-2등급의 위험지에 대한 추출 및 중첩 분석, 산림청 국유지 내에 100m 버퍼를 준 임도와 등산로의 접근성 분석, 기상관측소의 2.5km 버퍼를 준 중복성 분석, 산악기상관측 입지 환경 조성을 위한 고도 200m 이상의 지형특성 분석을 통해 종합적인 중첩분석을 수행하였다. 공간분석 결과, 총 159개의 중첩 폴리곤이 추출되었고 구글어스 등을 활용하여 능선과 정상부에 총 64개의 적정위치 후보지를 선정하였다. 선정된 후보지는 기상관측환경, 접근성, 통신 및 전력공급 환경, 기상관측소의 중복성에 대한 정량적인 현장 평가를 통해서 총점이 70점 이상인 지점을 '적합'으로 판정하여 고득점 순으로 산악기상관측망의 적정위치 26개소를 선정하였다. 따라서 적정위치 선정 기법에 의해 구축된 산악기상관측망의 기상정보는 향후 산불, 산사태 등과 같은 산림재해위험 예측력의 향상과 산림 복잡 지형에 대한 미기상 연구에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
산림경관모형은 산림생태계의 복잡한 구조와 다양한 기능의 동적특성을 연구하는데 적합한 모형으로 평가받는다. 산림경관모형은 경관생태학을 기반으로 제작되었으며, 그 특성상 넓은 시공간적 규모를 다루기 때문에 새로운 지역에 적용하는데 환경특성, 수종특성 등에 대한 모수화와 검증에 어려움이 있다. 이에 이 연구에서는 산림경관모형 LANDIS-II Biomass succession 익스텐션에 대한 국내 적용성을 평가하기 위해 계방산 일대를 대상으로 1) 공간정보 입력자료 제작 및 수종특성 모수화, 2) 모형의 보정, 3) 모형의 적용 및 검증방안을 제시하였다. 모형에 적용한 총 14수종은 국가산림조사(National Forest Inventory; NFI), 장기생태조사자료, 아고산대조사자료 기반의 수종별 중요도를 기반으로 선정하였으며, 공간정보 입력자료는 30m 해상도의 수치표고모형을 기반으로 제작한 생태역 지도와 NFI와 장기생태조사자료 기반의 초기 식생형 지도 등을 제작하였다. 수종별 생장모수(ANPPmax, Maxbiomass)는 한국, 중국, 일본 등 동아시아 지역의 생리실험 문헌자료를 종합하여 선정한 수종별 생리특성 모수(FolN, SLWmax, Halfsat, 생장온도, 내음성 등)를 PnET-II 모형에 적용하여 추정하였다. 모형의 보정과 검증은 모형과 조사자료의 수종별 지상부생물량을 비교하여 산출한 결정계수(R2)와 최소 제곱근 오차(RMSE)를 통해 실시하였으며, 검증결과 0.98의 R2와 8.9의 RMSE의 준수한 결과를 나타냈다. 따라서, 이 연구를 기반으로 한반도의 산림경관 변화를 모사할 수 있을 것으로 판단되며 산림관리, 산불, 풍해, 병충해, 기후변화 등 외적요인에 따른 산림경관 변화에 대한 연구가 수행될 수 있을 것으로 기대된다.
건축물이 일정규모 이상 높아지면 구조설계 시 바람의 영향이 중요한 요인으로 작용하게 된다. 우리나라는 지형적인 특성상 태풍과 같은 위험현상이 자주 발생하는 지역이므로 더욱 중요한 요인이라 할 수 있다. 이러한 시대적 흐름과 기상변화를 고려한다면 건축물의 합리적인 내풍설계의 필요성이 더욱 부각되고 있다. 본 연구에서는 1:5,000 수치지형도를 바탕으로 공간정보분석을 이용하여 설계풍하중 산정방법을 제시하였으며 실제 적용사례와 비교분석 하였다. 제안된 방법으로 풍속고도분포계수, 지형계수를 산정할 경우 보다 정량적, 객관적으로 설계풍속을 산정할 수 있었으며 기존의 방법과 비교했을 때 평가에 필요한 시간과 비용을 단축할 수 있을 것으로 기대되 건축물의 합리적이고 경제적인 내풍설계에 도움이 될 것으로 기대된다.
지구의 중요한 천연자원인 산림을 포함한 자연 식생환경은 지난 1세기 동안 많은 변화를 겪으며 기후에도 영향을 미치게 되어 현재 지구적 차원의 관심 속에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 원격탐사는 분광적 특성을 이용하여 식생의 특성을 탐지할 수 있어 식생자원을 모니터링하는데 매우 효율적인 수단이다. 이러한 연구에서는 보통 원격탐사 측정을 분석하여 관찰된 화소가 식생을 포함하고 있는 정도를 나타내는 식생지수가 사용되고 있는데 NDVI가 이중 가장 많이 사용되는 식생지수이다. 본 논문에서는 MODIS NDVI 시계열 자료를 이용하여 자동으로 식생의 변화를 탐지해 가는 방법론이 제안되어 있다. 변화탐지를 위해 비모수 방법의 신경망 모형이 사용되었고 특성벡터로는 한 화소에서 다중 시기의 NDVI 차이와 더불어 NDVI 시계열 자료의 시간상의 관계가 함께 고려될수 있도록 제안되었다. 사용된 모형의 테스트를 위해 2006년부터 2011년까지 한반도 지역에 대한 MODIS MYD13Q1 자료가 사용되었다.
감귤 중 우리나라에서 가장 많은 면적을 차지하는 온주밀감(Citrus unshiu Marc.)과 '부지화'[Shiranuhi, (Citrus unshiu ${\times}$ C. sinensis) ${\times}$ C. reticulata]를 대상으로 1981년부터 2010년까지를 기준년도로 하여 2090년까지 잠재적 재배지 변화를 예측하였다. 재배지 변화는 국가농림기상센터와 기상청에서 제공하는 기상자료와 RCP 8.5 기후변화시나리오를 바탕으로 제작된 30m 해상도를 가진 농업용전자기후도를 이용하였다. 온주밀감의 잠재적 재배적지는 기준년도에서는 대부분 제주 지역이 해당되었으며, 재배가능지는 제주 동부지역과 남해안 일부지역이 포함되었다. 2030년대에는 온주밀감 재배적지는 증가하였으며 재배가능지도 전남지역의 해안 지역을 중심으로 증가하였다. 2060년대부터는 재배적지는 제주 산간과 전남과 경남, 강원도 해안지역으로 점차 증가하고 재배가능지도 경북, 충남, 전북 지역까지 확대되었다. '부지화' 감귤인 경우 기준년도에서 재배적지는 제주 해안 지역 일부만 포함되었으며 재배가능지는 제주지역과 전남 남해안 일부 지역만 해당되었다. 2030년대 재배적지는 현재 온주밀감 재배지가 해당되었으며 재배가능지도 남해안 일부 지역까지 북상하였다. 2090년대에는 재배적지가 점점 증가하여 제주지역 전체와 전남, 경남, 강원도 해안지역이 재배적지가 되었으며 재배가능지도 점점 해안가를 중심으로 북상하였다. 이상의 결과를 종합하여 RCP 8.5 기후변화시나리오를 근거로 감귤의 재배적지변화를 예측해 본 결과 온주밀감재배적지는 감소하고 '부지화' 감귤의 재배적지는 증가하는 것으로 나타났으며, 21세기 말에는 강원도 지역까지 감귤이 재배될 것으로 예측되었다.
한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.315-315
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2017
In Japan, more than 80 % of soybean growing area is converted fields and excess water is one of the major problems in soybean production. For example, recent study (Yoshifuji et al., 2016) suggested that in the fields of shallow groundwater level (GWL) (< 1m depth), rising GWL even in a short period (e.g. 1 day) causes inhibition of soybean growth. Thus it becomes more and more important to predict GWL and soil moisture in detail. In addition to conventional surface drainage and underdrain, FOEAS (Farm Oriented Enhancing Aquatic System), which is expected to control GWL in fields adequately, has been developed recently. In this study we attempted to predict GWL and soil moisture condition at the converted field with FOEAS in Biwa lake reclamation area, Shiga prefecture, near the center of the main island of Japan. Two dimensional HYDRUS model (Simuinek et al., 1999) based on common Richards' equation, was used for the calculation of soil water movement. The calculation domain was considered to be 10 and 5 meter in horizontal and vertical direction, respectively, with two layers, i.e. 20cm-thick of plowed layer and underlying subsoil layer. The center of main underdrain (10 cm in diameter) was assumed to be 5 meter from the both ends of the domain and 10-60cm depth from the surface in accordance with the field experiment. The hydraulic parameters of the soil was estimated with the digital soil map in "Soil information web viewer" and Agricultural soil-profile physical properties database, Japan (SolphyJ) (Kato and Nishimura, 2016). Hourly rainfall depth and daily potential evapo-transpiration rate data were given as the upper boundary condition (B.C.). For the bottom B.C., constant upward flux, which meant the inflow flux to the field from outside, was given. Seepage face condition was employed for the surrounding of the underdrain. Initial condition was employed as GWL=60cm. Then we compared the simulated and observed results of volumetric water content at depth of 15cm and GWL. While the model described the variation of GWL well, it tended to overestimate the soil moisture through the growing period. Judging from the field condition, and observed data of soil moisture and GWL, consideration of soil structure (e.g. cracks and clods) in determination of soil hydraulic parameters at the plowed layer may improve the simulation results of soil moisture.
최근 기후변화로 인한 이상기후로 인해 홍수, 산사태, 토사 유출과 같은 자연재난의 피해가 급증하고 있다. 우리나라는 국토의 63% 이상이 산지라는 지형적 특성 때문에 사면 재해에 취약하며, 특히, 토석채취지는 소단형성 과정에서 흙과 암석을 채굴하기 때문에 산사태가 발생할 확률이 높으며, 사업장 내부 뿐만 아니라, 외부까지 재해발생 위험이 높은 지역이다. 이에 따라, 본 연구는 토석채취지의 모니터링을 위해 UAV와 항공LiDAR를 활용하여 DEM을 구축하고 시계열 변화 분석을 수행하였으며, 토석채취지 모니터링을 위한 최적의 DEM 구축방법을 제안하였다. DEM 구축을 위해 UAV와 LiDAR 기반 Point Cloud 구축하고 Aggressive Classification(AC), Conservative Classification(CC), Standard Classification(SC) 등 세가지 알고리즘을 활용하여 지면부를 추출하였다. 알고리즘에 따라 구축한 UAV 및 LiDAR기반 DEM은 수치지형도 기반 DEM과의 비교를 통해 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과, 알고리즘 방법간의 높이 차는 최대 1 m 내외로 차이가 거의 없었다. 또한, 음영기복도를 활용한 지면부의 질감을 시각적 비교해보았을 때 CC 알고리즘의 성능이 가장 우수하였으며, 산림지역에서 LiDAR 기반 DEM이 높은 정확도를 보였다. 구축한 최적의 DEM을 통해 토석채취지의 시계열 변화량을 비교한 결과, 토석채취지역, 소단 형성지역 등 시계열 변화에 따른 토석채취지의 변화지역 탐지가 가능하였다.
경사면일사량은 수평면일사량과 해당위치 지형경사도 간의 기하학적 관계인 일사수광비율을 통해 추정할 수 있다. 그러나 이렇게 추정한 일사량은 주변에 햇빛을 차단하는 장애물이 없다는 것을 가정하기 때문에 만약 실제 농사를 짓고 있는 농장 등에 이를 적용할 경우에 지형으로 인한 차광 등의 영향을 충분히 반영하지 못한다. 음영기복도는 태양의 위치와 지형의 기복으로 인한 직달일사의 변이를 밝기(휘도)로 수치화한 격자 형태의 자료로서, 하나의 격자는 가장 어두운 값 0에서 가장 밝은 값 255까지의 값을 갖는다. 본 연구에서는 지형으로 인한 차광효과를 모의하기 위해 30m 해상도의 DEM을 이용하여 연구지역의 음영기복도를 제작하고 휘도 분석을 수행하였다. 연구지역에 설치된 AWS 22개 지점의 기상자료를 수집하여 일조율 80% 이상인 날을 선별하고, 관측일사량과 각 지점의 휘도를 비교하여 휘도가 지형으로 인한 차광효과를 설명할 수 있는지 확인하였다. 분석결과 휘도와 일사량 간에 상관관계가 있는 것을 확인하였으며, 지형의 영향이 큰 지점에서의 직달일사가 시작되는 시점과 끝나는 시점은 태양고도 보다는 휘도와 잘 부합하는 것으로 나타났다. 추가적인 연구를 통해 주변 지형의 영향을 반영한 휘도를 이용한 상세한 일사량 추정이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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