• 한국토양비료학회지
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• 제50권2호
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• pp.81-92
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• 2017

Recently, agricultural lands have decreased sharply, which was caused by huge housing site, urbanization, land consolidation, and road construction etc. In particular, Yangju city near Seoul city has the most severe land use change in Korea. Therefore, we analyzed changes of land use, soil properties, and soil information in order to provide the basic soil information and soil management practices in this city. The area of crop cultivated land in Korea (2015) reduced by 12,090 ha compared to ones from the previous year (2014). The paddy field decreased by 25,421 ha but, upland field increased by 13,331 ha. One of the reasons for the reduction of the paddy field was converting paddy field to upland (20,916 ha) > others (3,056) > building (2,571) > public facilities (847) > idle land (217). But, reasons for increase of upland field were switching paddy to upland (20,916 ha) > land developed (634). The main reason of converting paddy field to upland was changing from rice to more profitable speciality crops or pulses. The cropland area (paddy fields, upland, orchard) of Yangju city reduced by 1,412 ha (2015/2014). The ratio of cropland area in each city reduced by 22.9% dramatically compared 2015 to 1999. The paddy fields located in alluvial plains in Yangju city were changed into upland or green house. The drainage classes of soil have been deteriorated because the flows of water were intercepted by road construction and other disturbance to water flows. In particular, paddy fields have been changed to not only upland, orchard, greenhouse cultivation but also to fallow and soil dressing on paddy in Yangju city. To analyze result of soil survey of Yangju city, 858 soil codes (soil phases) were used and the area was 105.17ha. The number of soil series increased from 60 to 65, and that of soil phase increased from 105 to 124. The largest increased area was Noegog soil series. 125.7ha of Neogog soil series was incorporated from the existing Sachon, Yecheon and Eungog soil series. The soil suitability class of paddy field in Ogjung huge housing site of Yangju city was the 4th grade for 32.6% of the area. The soil suitability classes of upland were 2nd and 3rd grade for 72.4% of the area. Farm land with high quality should be conserved by related law.

• 생태와환경
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• 제45권1호
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• pp.72-81
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• 2012

본 연구는 2009년 5월부터 10월까지 태백시에 위치하고 있는 낙동강 상류의 폐탄광으로부터 유입되는 산성광산배수(Acid mine drainage)가 저서성 대형무척추동물의 군집에 미치는 영향을 파악하고자 실시하였다. 폐탄광의 영향을 받는 대상하천의 7개 지점과 대조하천의 3개 지점에서 계류형 정량채집망(Surber sampler $50{\times}50$ cm, 망목 0.2 mm)을 사용하여 정량채집을 하였고, 다양한 미소서식처에서 정성채집을 병행하였다. 조사 결과 전체조사지역에서 총 5문 6강 15목 53과 117종이 출현하였으며, 하천의 주요 분류군인 EPT-group이 71종(64.5%)으로 전체 출현종의 큰 부분을 차지하였다. 정량조사에서 대조하천 지점(St. A~C)의 저서성 대형무척추동물은 총 79종 2,844개체가 출현한 반면, 폐탄광의 영향권에 있는 산성광산배수하천 (Acid mine drainage stream, AMDS) 지점(St. 1~7)에서는 총 58종 11,575개체가 출현하였다. AMDS에서는 오염에 내성이 강한 실지렁이, 부채하루살이, 개똥하루살이, 줄날도래류, 깔따구류 등이 우점하였다. 특히, AMDS의 군집지수(MacNaughton 우점도지수 평균 ${\pm}$표준편차 $0.52{\pm}0.21$, 범위 0.33~0.85; Shannon 다양도지수 $2.06{\pm}0.60$, 1.06~2.57)가 대조하천의 군집지수(우점도지수 $0.29{\pm}0.07$, 0.22~0.35; 다양도지수 $3.13{\pm}0.14$, 3.03~3.30)에 비해 큰 차이가 있었다. AMDS의 섭식기능군은 shredders와 scrapers의 비율이 낮았으며, 깔따구류(Chironomidae spp.)가 많이 출현하여 gathering-collector가 상대적으로 풍부하였다. 서식기능군은 clingers와 burrowers가 AMDS에서 상대적으로 더 풍부하였다. DCA 서열법과 유사도 분석 결과 AMDS와 대조하천의 지점들끼리 각각 묶여서 두 개의 그룹으로 구분되었으며, 폐탄광에 인접한 최상류 지점(St. 1)과 다른 지점들 간의 유사도가 가장 낮게 나타났다. 생물학적 수질평가를 나타내는 한국오수생물지수(KSI)와 저서성 대형무척추동물을 이용한 생태평가점수(ESB)는 대부분의 지점에서 보통 및 양호의 상태를 나타냈으나, 최상류 지점(St. 1)은 매우 불량한 상태인 ${\alpha}$-중부수성으로 분석되었다. 결론적으로, 폐탄광에서 유출되는 산성광산배수의 영향권에 있는 하천의 저서성 대형무척추동물 군집에 악영향을 미쳐서 종풍부도와 군집구조, 기능군의 조성 및 수환경 건강성을 나타내는 생물지수에 있어서 대조하천의 군집과 큰 차이를 나타냈다.

• 한국토양비료학회지
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• 제42권6호
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• pp.430-438
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• 2009

논토양에서 토양의 형태적 및 물리적 특성이 인삼 수량에 미치는 영향을 보면 배수인자의 영향이 가장 컸고, 다음으로 표토의 토성과 유효토심의 영향이 컸다. 반면에 지형, 경사, 석력함량 등이 인삼수량에 미치는 영향은 미미하였다. 밭토양에서는 토양의 형태 및 물리적 특성 중 표토의 토성이 인삼수량에 미치는 영향이 가장 컸으며, 다음으로 유효토심, 석력함량, 배수 순으로 영향이 컸으나 지형, 경사, 경반층 출현깊이 등은 영향이 작았다. 토양의 형태 및 물리적 특성 중 인삼수량에 미치는 영향이 큰 지형, 표토의 토성, 배수등급, 경사, 유효토심, 석력함량 및 경반층 출현 깊이를 재배 적지 기준인자로 선정하였다. 다중회귀 확장기법을 이용하여 논과 밭토양에서 각각의 재배 적지 기준 인자가 인삼 수량에 미치는 기여도를 산출하였다. 인삼 재배 적지 기준 인자가 수량에 미치는 기여도와 적지 기준 인자별 수량지수를 이용하여 재배 적지 기준 인자별로 점수를 부여하고, 적지 기준 인자별 점수를 합산하여 최종 점수에 따라 최적지, 적지, 가능지, 저위생산지로 구분하였다. 최종적으로 토양특성과 기상조건을 중첩하여 논과 밭토양에서의 인삼 재배 적지 기준을 각각 설정하였다. 인삼 재배 적지 기준을 기반으로 하고, 토양도, 기후도 및 지리정보 시스템을 이용하여 주요 인삼 재배단지인 충청북도 음성군에 대하여 인삼 재배 적지 분포도를 작성하였다. 그 결과 필지별 인삼 재배 적지에 대한 정보를 인터넷을 통하여 경작자에게 실시간으로 제공할 수 있는 기반을 조성하였다. 인삼 재배지 조사지역에 대하여 인삼 적지 분포를 분석한 결과 최적지와 적지의 합계가 논토양에서 74.0%, 밭토양에서 88.3.%로 높아 인삼 경작자들이 비교적 적지에 인삼을 재배하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권4호
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• pp.475-483
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• 2012

최근 농경지의 급격한 감소와 더불어 도시화, 경지정리, 도로공사 및 혁신도시 건설 등으로 토지이용의 변화가 심하게 발생되고 있다. 특히, 토지이용 변화심화지역인 경기도 고양시, 충청남도 천안시, 강원도 원주시를 대상으로 토지 이용변화실태, 토양특성변화양상, 토양도수정내용 및 기업도시 등으로 편입되는 지역의 토양환경분석을 하였다. 이에 대한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 우리나라의 경지면적 (2011년)은 2009년대비 17.3 ha가 감소되었다. 논의 경우 24.2 ha가 감소되었으나, 밭의 경우에는 7.0 ha가 증가하였다. 2. 논의 면적 감소사유로는 논밭전환 (20.7 ha) > 공공시설 (3.2) ${\geq}$ 건물건축 (3.2) > 유휴지 (1.3) > 기타 (0.9) 순이며, 밭 면적의 증가원인은 논밭전환 (20.7 ha) > 개간 (4.5) > 복구 (0.3) 순이었다. 논밭전환의 이유는 논농사에서 농가소득이 높은 밭작물 내지 시설작물로 전환하는 것으로 생각된다. 3. 토지이용변화가 심한 해당시군의 농경지감소 (논, 밭, 과수)는 밭토양조사 (1995~1999) 당시와 비교 (2011년)할 때 고양시는 1,466 ha, 천안시 9,708, 원주시 6,980 ha가 감소되었으며, 1999년 대비 45%~25%의 농경지가 급격히 감소되었다. 4. 환경부 토지이용피복도의 통계자료 활용성을 검토하기 위해 농식품부 통계자료와 비교시 지목별로 큰 차이가 있었다. 따라서, 추후 면밀한 검토를 통하여 활용 방안을 마련해야 할 것이다. 5. 원주시의 토양정보 변경내용을 보면 곡간지의 일부 논토양이 밭 또는 과수원으로 토지이용이 변경되었으며, 배수등급의 경우 도로건설 등으로 인해 저습화되는 등 해당 토양의 일부 특성정보가 변경되었다. 특히, 논토양의 경우 시설재배지, 밭, 과수원, 휴경, 성토화 등으로 토지 이용의 변화가 심하였다. 6. 원주시 혁신도시에 편입되는 논토양은 급지가 떨어지는 3~4급지가 대부분으로 3급지 70.8%, 4급지 29.2%이었다. 밭토양 역시 4급지가 88.7%인 토양으로 우량 급지가 혁신도시 건설에 속하지는 않았다. 앞으로 우량농경지 보전을 위해 제도적 장치의 마련이 필요하다고 생각한다.

• 한국토양비료학회지
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• 제46권6호
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• pp.409-416
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• 2013

Millet and sorghum are major dryland cereal crops, however their growth and productivity is limited by soil water stress with varying intensity. The major objective of this study was to evaluate water stress of millet and sorghum yield under drainage classes of poorly drained soil and to test the effect of the installed pipe drainage in poorly drained paddy soil to minimize crop stress. The research was carried out in poorly drained paddy fields located at alluvial slopping area resulting in non-uniform water content distribution by the inflow of ground water from the upper part of the field. Stress Day Index (SDI) was determined from a stress day factor (SD) and a crop susceptibility factor (CS). SD is a degree of measurement by calculating the daily sum of excess water in the profile above 30cm soil depth ($SEW_{30}$). CS depends on a given excess water on crop stage. The results showed that sum of excess water day ($SWD_{30}$) used to represent the moisture stress index was lower on somewhat poorly drained soil compared with poorly drained soil on 117 days. CS values for sorghum were 57% on $3^{rd}$ leaf stage, 44% on $5^{th}$ leaf stage, 37% on panicle initiation, 23% on boot stage, and 16% on soft dough stage. For proso millet CS values were 84% on $3^{rd}$ leaf stage, 70% on $5^{th}$ leaf Stage, 65% on panicle initiation, 53% on boot stage, and 28% on soft dough stage. And for foxtail millet the values were 73% on $3^{rd}$ leaf stage, 61% on $5^{th}$ leaf stage, 50% on panicle initiation, 29% on boot stage, and 15% on soft dough stage. SDI of sorghum and millet was more susceptible to excess soil water during panicle initation stage more poorly drained soil than somewhat poorly drained soil. Grain yield was reduced especially in proso millet and Foxtail millet compared to Sorghum.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.23-35
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• 2012

본 논문은 울산광역시를 대상으로 선사시대 최적의 입지를 GIS를 통한 분위수방법과 자연결점법으로 조사하였고, 등급화 통계분석방법으로 선사유적의 존재가능성을 분석하여 선사유적의 정착 패턴을 규명하였다. 연구에 사용된 변수는 고도, 사면 경사도, 수계 최소거리, 사면방향, 지질, 토양배수등급, 심토토성, 토지이용추천 등이며, 이를 이용하여 입지분석 및 분포예측을 실시하였다. 입지분석결과, 선사유적의 최적 입지환경 중 지형적 환경은 저지대 완경사지의 남향인 지역에 수계를 포함하는 곳이며, 지질 토양환경은 제4계 충적층의 배수상태가 양호하고, 심토토성은 식양질, 토지이용추천은 밭인 곳이 최적의 등급으로 분석되었다. 유적분포 예측결과, 태화강과 동천강이 합류하는 하류지역은 하천과 근접하여 식수이용이 용이하며, 경사도 및 고도가 낮은 지역으로 강 상류로부터 운반 퇴적된 충적층이 넓게 형성되어 농경생활에 적합하여 유적존재 가능성이 높은 것으로 나타났다.

• 한국토양비료학회지
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• 제34권2호
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• pp.77-84
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• 2001

정밀토양조사(精密土壤調査)의 결과 활용도 증진을 위하여, 분포지형(分布地形), 토성(土性), 배수등급(排水等級) 등을 종합한 논 토양의 형태형(形態型)을 구분하였다. 우리 나라 논 토양의 형태형은 37형(型)으로 구분되었고, 분포면적이 많은 형태형은 곡간지 식양질반습답(埴壤質半濕畓)(Lfi : 약 224천ha), 곡간지 식양질 건답(乾畓)(Lfd : 약160천ha), 곡간지 사양질(砂壤質) 반습답(半濕畓)(Lmi : 약112천ha), 곡간지 역질건답(礫質乾畓)(Lkd : 약 93천ha)등의 순으로 곡간(谷間) 및 선상지(扇狀地) 토양의 비중이 높았다. 논 토양의 답리작, 비닐하우스, 또는 녹비배재 가능성등을 형태형별로 추천하였고, 아울러 생고나 퇴비, 심경, 객토 또는 배수 대상지, 침식위험성, 벼의 중간낙수 필요성, 환원장해 우려정도 등을 구분하여 관리기술로 추천하였다. 각종 시험연구가 진전(進展)될수록 더욱 정밀(精密)한 토양관리(土壤管理) 기술의 추천이 가능해질 것으로 본다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제28권6호
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• pp.71-89
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• 2023

A groundwater potential map (GPM) was built for the Nakdonggang River Basin based on ten variables, including hydrogeologic unit, fault-line density, depth to groundwater, distance to surface water, lineament density, slope, stream drainage density, soil drainage, land cover, and annual rainfall. To integrate the thematic layers for GPM, the criteria were first weighted using the Analytic Hierarchical Process (AHP) and then overlaid using the Technique for Ordering Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) model. Finally, the groundwater potential was categorized into five classes (very high (VH), high (H), moderate (M), low (L), very low (VL)) and verified by examining the specific capacity of individual wells on each class. The wells in the area categorized as VH showed the highest median specific capacity (5.2 m³/day/m), while the wells with specific capacity < 1.39 m³/day/m were distributed in the areas categorized as L or VL. The accuracy of GPM generated in the work looked acceptable, although the specific capacity data were not enough to verify GPM in the studied large watershed. To create GPMs for the determination of high-yield well locations, the resolution and reliability of thematic maps should be improved. Criterion values for groundwater potential should be established when machine learning or statistical models are used in the GPM evaluation process.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제2권1호
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• pp.1-14
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• 2021

The study has been carried out with an objective to prepare Siberian roe deer habitat potential maps in South Korea based on three geographic information system-based models including frequency ratio (FR) as a bivariate statistical approach as well as convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) as machine learning algorithms. According to field observations, 741 locations were reported as roe deer's habitat preferences. The dataset were divided with a proportion of 70:30 for constructing models and validation purposes. Through FR model, a total of 10 influential factors were opted for the modelling process, namely altitude, valley depth, slope height, topographic position index (TPI), topographic wetness index (TWI), normalized difference water index, drainage density, road density, radar intensity, and morphological feature. The results of variable importance analysis determined that TPI, TWI, altitude and valley depth have higher impact on predicting. Furthermore, the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve was applied to assess the prediction accuracies of three models. The results showed that all the models almost have similar performances, but LSTM model had relatively higher prediction ability in comparison to FR and CNN models with the accuracy of 76% and 73% during the training and validation process. The obtained map of LSTM model was categorized into five classes of potentiality including very low, low, moderate, high and very high with proportions of 19.70%, 19.81%, 19.31%, 19.86%, and 21.31%, respectively. The resultant potential maps may be valuable to monitor and preserve the Siberian roe deer habitats.

• 한국지형학회지
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• 제27권3호
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• pp.87-103
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• 2020

The purpose of this study is to evaluate the risk of cropland and man-made infrastructures in a landslide-prone area using a GIS-based method. To achieve this goal, a landslide inventory map was prepared based on aerial photograph analysis as well as field observations. A total of 550 landslides have been counted in the entire study area. For model analysis and validation, extracted landslides were randomly selected and divided into two groups. The landslide causative factors such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in the analysis. Moreover, to identify the correlation between landslides and causative factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. A landslide susceptibility map was constructed using a bayesian predictive model (BPM) based on the entire events. In the cross validation process, the landslide susceptibility map as well as observation data were plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve then the area under the curve (AUC) was calculated and tried to extract a success rate curve. The results showed that, the BPM produced 85.8% accuracy. We believed that the model was acceptable for the landslide susceptibility analysis of the study area. In addition, for risk assessment, monetary value (local) and vulnerability scale were added for each social thematic data layers, which were then converted into US dollar considering landslide occurrence time. Moreover, the total number of the study area pixels and predictive landslide affected pixels were considered for making a probability table. Matching with the affected number, 5,000 landslide pixels were assumed to run for final calculation. Based on the result, cropland showed the estimated total risk as US $ 35.4 million and man-made infrastructure risk amounted to US $ 39.3 million.