A 3D sonic anemometer has been installed at Yongpyong alpine slope since Oct. 23th 2014 to observe the slope winds and to analyze turbulent characteristics with the change in surface cover (grass and snow) and the synoptic wind strength. Eddy covariance method has been applied to calculate the turbulent quantity after coordinate transformation of a planar-fit rotation. We have carefully selected 3 good episodes in the winter season (23 October 2014 to 28 February 2015) for each category (9 days in total), such as grass and snow covers in case of weak synoptic wind condition, and grass cover of strong synoptic wind. The diurnal variations of the slope winds were well developed like the upslope wind in the daytime and downslope wind in the nighttime for both surface covers (grass and snow) in the weak synoptic forcing, when accordingly both heat and momentum fluxes significantly increased in the daytime and decreased in the nighttime. Meanwhile, diurnal variation of heat flux was not present on the snow cover probably in associated with significant fraction of sunlight reflection due to high albedo especially during the daytime in comparison to those on the grass cover. In the strong synoptic regime, the most dominant feature at Yongpyong, only the southeasterly downslope winds were steadily generated irrespective of day and night with significant increases in momentum flux and turbulent kinetic energy as well, which could suggest that local circulations are suppressed by the synoptic scale forcing. In spite of only one season analysis applied to the limited domain, this kind of an observation-based study will provide the basis for understanding of the local wind circulation in the complex mountain domain such as Gangwon in Korea.
수문 순환 및 물 수지에 관한 연구는 강수량, 지표유출량, 지하수, 토양수분 및 증발산량에 대한 정량화가 이루어질 때 실제적으로 규명될 수 있다. 그러나, 수문 순환 및 물수지 평가에 중요한 부분을 차지하는 증발산량의 경우 관측값보다 단순한 가정이나 경험식에 의한 추정값을 사용하고 있어 그 자료의 신뢰성에 대해서도 꾸준히 문제가 제기되어 왔다. 따라서, 수문 순환 및 물수지의 정량적인 분석을 위해서는 수문 순환 과정에서 상당부분을 차지하는 증발산량의 측정(실측)이 필요한 실정이다. 본 연구는 환경부의 기초수문자료 구축사업의 일환으로 수행되고 있으며, 에디공분산 기술을 사용하여 증발산량을 직접 관측하고 있다. 에디공분산 방법으로 증발산량을 측정하기 위해서 필요한 장비 중 수증기 농도를 측정하는 장비(개회로 기체분석기, 폐회로 기체분석기<수증기 농도를 측정하는 부분의 개폐여부에 따른 장비 구분>)에 대해 비교 측정을 수행하였으며, 관측 지점은 인위적인 관개가 이루어지고 있는 논경지(청미천 관측소)에서 수행하였다. 측정 자료에 대한 검토는 측정 장비에 따른 자료의 특성을 비교하기 위해 약 13,000개(9개월, 30분 간격) 자료를 활용하여 분석을 수행하였다. 그 결과 두 측정장비 모두 농도 변화에 따른 경향성은 유사하게 나타났으나, 측정 자료의 취득률에서는 차이(약 20%)를 보이는데, 이는 개회로 측정 장비의 경우 강우 및 안개 등의 기상상황에 따라 영향을 받기 때문으로 판단된다. 에디공분산 방법을 이용한 증발산량은 여러 기상자료를 이용하여 보정을 수행하기 때문에 측정 장비의 취득률로 인한 증발산량 산정에는 문제가 되지 않을 것으로 판단된다. 단 높은 관측률 및 측정 자료를 위해서는 폐회로 측정 장비를 이용하는 것이 유리할 것으로 판단된다.
Kim, JiHyun;Jo, Kyungwoo;Kim, Jeongbin;Hong, Jinkyu;Jo, Sungsoo;Chun, Jung Hwa;Park, Chanwoo;Kim, Yeonjoo
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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pp.99-99
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2022
Jeju island has a humid subtropical climate and this climate zone is expected to migrate northward toward the main land, Korea Peninsula, as temperature increases are accelerated. Vegetation type has been inevitably shifted along with the climatic change, having more subtropical species native in southeast Asia or even in Africa. With the forest composition shift, it becomes more important than ever to analyze the water balance of the forest wihth the ongoing as well as upcoming climate change. Here, we implemented the Ecosystem Demography Biosphere Model (ED2) by initializing the key variables using forest inventory data (diameter at breast height in 2012). Out of 10,000 parameter sets randomly generated from prior distribution distributions of each parameter (i.e., Monte-Carlo Method), we selected four behavioral parameter sets using remote-sensing data (LAI-MOD15A2H, GPP-MOD17A2H, and ET-MOD16A2, 8-days at 500-m during 2001-2005), and evaluated the performances using eddy-covariance carbon flux data (2012 Mar.-Sep. 30-min) and remote sensing data between 2006-2020. We simulated each of the four RCP scenarios (2.6, 4.5, 6.0, and 8.5) from four climate forcings (GFDL-ESM2M, HadGEM2-ES, IPSL-CM5A-LR, and MIROC5 from ISIMIP2b). Based on those 64 simulation sets, we estimate the changes in water balance resulting from the forest composition shift, and also uncertainty in the estimates and the sensitivity of the estimates to the parameters, climate forcings, and RCP scenarios.
대기-산림 간에 $CO_2$의 물질교환량(Flux) 관측은 전 지구적 기후변화와 지역 대기질 연구를 위해 반드시 필요한 연구로 경기도 광주시 태화산에 대기관측타워를 건립하여, 산림지역의 $CO_2$ 플럭스를 관측하고, 이들 자료를 통해서 산림이 얼마만큼 전 지구적인 기후변화와 지역 대기질에 영향을 미치는지 파악하였다. 그 결과, 태화산 잣나무림의 $CO_2$ 흡수량은 최대 약 $0.5gm^{-2}h^{-1}$로 광릉 침엽수림과 국외 지역의 생태환경과 비교해 보면 $CO_2$의 흡원과 발원의 절대적인 양에는 차이를 나타내었으나, 일별 경향은 유사한 수준으로 나타났다. 또한 계절별 $CO_2$ 플럭스의 변화를 보면 9월의 $CO_2$교환량은 $-0.45{\sim}0.05mgCO_2m^{-2}s^{-1}$의 변동폭을 가지고, 이른 아침과 저녁시간에 $CO_2$ 발원을 보였으며, 낮 시간에 $CO_2$ 흡원을 보였다. $CO_2$ 교환량 일변동은 가을(9, 10월)에 비해 $CO_2$ 흡원이 약 0.5~1 시간 가량 일찍 시작되었으며, 최대 $CO_2$ 흡원이 $0.5mgCO_2m^{-2}s^{-1}$ 증가하였다.
벼논에서 배출되는 메탄은 주로 폐쇄형 챔버법 또는 에디 공분산법을 이용하여 관측이 이루어진다. 본 연구에서는 기존 측정법들이 갖고 있는 장점은 활용하고 단점은 보완할 수 있는 레이저 기반의 휴대용 기체 분석기(LI-7810)와 자동 개폐식 챔버(Smart Chamber) 를 결합한 새로운 관측 기술을 소개하였다. 벼의 최대 생장 높이에 맞춰 원통 형태의 칼라를 제작하여 측정 보조 도구로 활용하였다. 시범 관측은 경기도 파주시 적성면 객현리 일대의 영농형 태양광 설비가 갖춰진 논에서 2021년 8월부터 2022년 10월까지 이루어졌다. 벼논에서의 메탄 관측을 통해 얻게 되는 가장 일반적인 그래프는 벼의 통기조직을 통한 배출로 인해 메탄의 혼합비가 일정한 기울기로 꾸준히 증가하는 특징이 나타난다. 측정되는 모든 종류의 데이터뿐만 아니라 측정과 동시에 계산되는 메탄 플럭스 값도 실시간 모니터링이 가능하며, 측정이 끝난 후에는 'SoilFluxPro' 라는 소프트웨어를 통해 관련 데이터를 확인할 수 있다. 기존의 챔버법에서는 불가능했던 포집된 온실가스 농도의 연속적인 시계열 변화를 현장에서 바로 확인할 수 있다는 점은 새 관측 기술의 가장 큰 장점이다. 동시에 좁은 지역에 다양한 처리 조건을 가지는 경우에도 적용할 수 있으며, 에디 공분산법보다 사용법이 더 간단하고 설치 및 유지보수에 들어가는 노력이 덜하다는 점에서 매력이 있다. 하지만 관측시스템이 여전히 고가이고 그 운용에 전문적인 지식이 필요하며, 다양 한 관측 구역에 여러 개의 칼라를 설치하고 이동하며 측정하는데 인력이 많이 들어간다는 단점도 존재한다. 새로운 관측 방식이 벼논에서의 메탄 배출 경로를 확인하고 그에 따른 배출량을 정량화하는데 많은 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 영년생 작물 중 배 재배지의 탄소수지 평가를 위하여 전남 나주 욱곡리 배 재배지에서 토양호흡, 초본류의 생태계순생산량 그리고 배 과수의 바이오매스와 배 재배지에서의 생태계순교환량을 측정하였다. 2015년 배 재배지의 연간 토양호흡량은 약 $25.6ton\;CO_2\;ha^{-1}$이었다. 바이오매스 측정을 통해 측정된 배나무 수체에 저장된 $CO_2$ 양은 $(-)27.9ton\;CO_2\;ha^{-1}$이었으며, 전정된 가지에 저장된 $CO_2$ 양은 약 $(-)12.6ton\;CO_2\;ha^{-1}\;yr^{-1}$이었다. 배 재배지 임상 하부에 자생하는 초본류 광합성에 의해 흡수된 $CO_2$ 양은 $(-)5.2ton\;CO_2\;ha^{-1}\;yr^{-1}$이었다. 이를 배 재배지 단위에서의 $CO_2$ 배출량과 흡수량으로 구분하여 보면, 연간 1 ha당 약 25.6 ton이 대기 중으로 배출되었으며 대기로부터 흡수된 $CO_2$는 약 (-)45.7 ton이었다. 이를 합산하면 연간 약 (-)20.1 ton의 $CO_2$가 대기 중으로부터 배 재배지로 흡수되는 것을 확인할 수 있었다. 이는 미기상학적인 방법을 이용하여 측정한 배 재배지 대기와 작물 및 토양권 간의 연간 $CO_2$ 교환량 $(-)17.8ton\;ha^{-1}$와 큰 차이를 보이지 않았다. 이러한 다양한 접근 방법을 이용한 연구는 배 재배지뿐만 아니라 영년생 작물 재배지 단위에서 농업생태계 구성요소들 간의 $CO_2$ 흐름을 파악하여 보다 효율적인 탄소수지 평가 연구를 위한 방법론을 제시하고 향후 농업생태계가 탄소 흡수원으로서 인정받기 위한 후속 연구의 기초 데이터로 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구에서는 청미천 유역에서의 플럭스타워에서 산출되는 증발산량의 결측값을 보완하기 위해 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 사용하였다. 비교 평가를 위해, Mean Diurnal Variation(MDV), Food and Agriculture Organization Penman-Monteith(FAO-PM) 방법들을 이용하여 증발산량을 산정하였고, ANN 방법을 이용한 결과와 비교하였다. 비교 평가 방법으로 시계열 방법 및 통계 분석(결정계수, IOA, RMSE, MAE)이 사용되었다. 각 gap-filling 모델의 검증을 위해 2015년의 30분 단위 데이터를 이용하였으며, 121개의 결측값 중 MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 70, 53, 54개의 결측값을 보완하여 모든 데이터가 관측되지 않은 36개의 데이터를 제외하면 각각 82.4%, 62.4%, 63.5%의 성능을 보였다. 결정계수(MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 0.673, 0.784, 0.841)와 IOA(MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 0.899, 0.890, 0.951)를 분석한 결과, 3가지 방법 모두 양질의 상관성을 보여 활용성이 충분하다고 판단되며, 이 중 ANN 모델이 가장 높은 적합도와 양질의 성능을 나타내었다. 본 연구를 기반으로 기계학습방법을 이용한 플럭스 타워 자료의 gap-filing 연구에 보다 적절하게 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 보리-벼 이모작 작부체계의 논 생태계에 설치한 개방형 $CO_2$ 플럭스시스템과 자동개폐식 챔버형 $CH_4$ 측정시스템에서 관측된 탄소관련 온실가스 자료와 작물 생장량자료를 활용하여 논 생태계의 연간(2012.10.20~2013.10.21) 탄소수지를 분석하였다. 결론적으로 농작물의 생육인자와 환경인자는 $CO_2$의 순 생태계교환량(NEE)에 영향을 주는 것으로 분석되었고, $CH_4$ 배출량은 영농활동(특히 물관리)에 따라 큰 영향을 받는 것으로 분석되었다. 2012~2013년 벼-보리 이모작 작부체계의 논 생태계에서 보리 재배기간에는 단위면적($m^2$)당 100.2g의 탄소를 흡수하고 벼 재배기간에는 $m^2$당 374.1g의 탄소를 흡수하였지만, 휴경기간에는 토양호흡의 형태로 $m^2$당 41.2g의 탄소를 배출하여 연간 총 $433.1g\;m^{-2}$의 탄소를 흡수하는 것으로 분석되었다. 여기에 농작물의 수확에 따른 논 생태계의 탄소 배출량과 $CH_4$ 형태로배출되는 탄소량을 포함한 연간 순생물상생산량(NBP)은 $184.7g\;C\;m^{-2}$으로 추정되어, 보리-벼 이모작 작부체계의 논 생태계는 탄소 발원인 것으로 평가되었다.
본 연구에서는 전라북도 김제시 부량면 신용리의 벼단작지 및 벼-보리 이모작의 논 생태계에 설치된 플럭스 관측시스템으로부터 1년간 연속적으로 관측된 $CO_2$ 플럭스 자료 및 $CH_4$ 배출량 자료를 활용하여, 논 생태계의 탄소수지를 평가하고자 하였다. 벼 단작지 및 벼-보리 이모작 논 생태계의 $CO_2$ 플럭스는 대표적인 미기상학적 방식인 에디공분산 방법을 이용하였고, $CH_4$ 발생량은 개폐형 챔버방식의 자동화 시스템을 이용하여 측정하였다. 또한, 여러 가지 기상인자(복사, 기온 및 지온 등)도 함께 조사하였다. 관측된 $CO_2$ 플럭스자료는 보정과 결측보충의 과정을 거친 후 탄소수지 분석에 활용되었다. 2014년도의 벼 단작 및 벼-보리 이모작 논 생태계의 $CO_2$의 순생태 교환량은 각각 단위면적($m^2$)당 -436.8, -587.5g C로 분석되었고, $CH_4$ 발생량은 각각 +16.04, $+18.61g\;C\;m^{-2}$로 분석되었다. 벼 재배 기간 동안 $CH_4$ 발생량은 물 관리에 따라 큰 영향을 받는 것으로 나타났는데, 담수상태에서 $CH_4$ 발생량이 배수상태보다 더 높은 것으로 분석되었다. 본 연구는 국내에서 벼 단작과 벼-보리 이모작의 논 생태계의 $CO_2$ 플럭스와 $CH_4$ 배출량을 기반으로 탄소수지를 정량화한 1차적인 연구결과로서, 벼-보리 이모작의 논 생태계가 벼 단작의 논 생태계보다 1년에 약 $128.9g\;C\;m^{-2}$를 더 흡수하는 것으로 평가되었다.
증발산은 물수지 및 수문순환의 체계를 파악하기 위한 중요한 인자로서 이에 대한 정확한 이해 및 산정이 필요하다. 국내외에서 증발산에 대한 많은 연구들이 수행되었으나, 지점자료만을 이용하여 산정한 증발산은 시 공간적인 변동성을 파악하는데 제약이 발생한다. 이에 따라, 물리식을 기반으로 하여 인공위성에서 산정된 수문기상인자를 활용하여 증발산량의 시 공간적인 표현에 대한 연구가 발전하게 되었다. 그러나 기존에 활용되고 있는 방법들은 상대적으로 많은 입력 자료가 요구된다. 본 연구에서는 MOderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 산출물을 이용하여 순복사에너지를 산정하였으며, 기존에 활용된 인공위성 기반 증발산 알고리즘에 비해 상대적으로 적은 입력 자료를 이용하는 Modified Satellite-Based Priestley-Taylor (MS-PT) 알고리즘을 적용하여 실제증발산을 산정하였다. 또한, MODIS 산출물로부터 계산된 순복사에너지와 실제증발산의 정확성을 확인하기 위하여, 청미천과 설마천의 플럭스 타워에서 관측된 자료와 비교 검증을 실시하였다. 전반적으로 MODIS 자료를 이용하여 산정된 순복사에너지와 실제증발산 값이 두 플럭스 타워에서 관측된 순복사에너지와 실제증발산이 높은 상관성을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 특히. 전체 모의기간 동안 인공위성 자료를 이용하여 산정된 실제증발산의 평균 결정계수는 청미천에서 0.77(0.72-0.81), 설마천에서 0.70(0.67-0.78)로 나타났다. 그러나, 청미천에 비해 설마천에서의 실제증발산 값이 과대산정되는 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 이유는 식생에 대한 영향 및 MODIS로부터 산정된 복사에너지에서의 오차로 인해 발생한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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