이 연구에서는 지리적 여건 및 임업경영 여건을 고려하여 우리나라의 목재공급 잠재량을 예측하고자 하였다. 현실적으로 목재생산이 가능한 지역을 추출하기 위하여 목재생산지를 자연적, 이론적, 지리적, 기술적 목재생산지로 구분하여 분석을 수행하였다. 먼저 수치임상도를 이용하여 전체 산림으로부터 입목지를 추출하여 자연적 목재생산지를 구분하였다. 다음으로 법정용도지역, 경사도, 하천 그리고 도로 여건을 고려하여 이론적, 지리적, 기술적 목재생산지를 추출하였다. 입목축적량을 산출하기 위하여 수치임상도의 수종 및 영급에 대한 속성자료를 이용하였으며, 기술적 목재생산지에 대한 임목축적량을 산출함으로써 목재공급 잠재력을 평가하였다. 각 유형별 목재생산지에 대한 자원량을 산출한 결과는 244,150천$m^3$에서부터 596,248천$m^3$에 이르기까지 자원량의 편차가 크게 나타나 지리적 여건 및 임업경영 여건의 고려 수준에 따라 잠재력이 고평가 혹은 저평가 될 수 있는 것으로 나타났다. 지역별 목재공급 잠재량을 분석한 결과에서는 경상북도, 전라남도, 경상남도, 강원도의 순으로 잠재량이 높은 것으로 평가되었다.
본 논문은 환경인자를 이용하여 우리나라에 생태권역별로 분포하는 신갈나무의 지위지수 추정식을 개발하고, 기후변화 시나리오를 적용하여 적지면적 및 적지분포의 연도별 변화를 추정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 산림입지도와 전자기후도 및 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 사용하여 산림생산력에 영향을 미칠 것으로 판단되는 19개의 기후변수를 포함한 총 48개 환경인자를 도출한 후, 최적 조합에 의해 신갈나무의 생태권역별 지위지수 추정식을 개발하였다. 최종 생태권역별 신갈나무의 지위지수 추정식에는 각각 4~6개의 환경인자가 독립변수로 사용되었고, 지위지수 추정식의 설명력을 나타내는 결정계수는 0.36~0.49의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 이 추정식은 모형의 평균편의, 정도, 표준오차의 3가지 평가통계량에 근거하여 검증을 실시한 결과 비교적 지위 추정능력이 높은 것으로 판명되었다. 또한 본 연구에서는 생태권역별 신갈나무의 지위지수 추정식과 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 연계하여 시간 경과에 따른 신갈나무의 연도별 적지면적 및 적지분포의 변화를 2020년부터 2100년까지 10년 단위로 추정하였다. 그 결과 시간이 경과함에 따라 신갈나무의 적지면적은 감소하는 것으로 나타났으며, 극한 기후변화 시나리오인 RCP 8.5를 적용할 경우 RCP 4.5에 비해 적지의 감소 폭이 훨씬 더 큰 것으로 예측되었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 적지적수와 관련된 산림정책 수립에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
This paper deals with risk assessment of life in a landslide-prone area by a GIS-based modeling method. Landslide susceptibility maps can provide a probability of landslide prone areas to mitigate or proper control this problems and to take any development plan and disaster management. A landslide inventory map of the study area was prepared based on past historical information and aerial photography analysis. A total of 550 landslides have been counted at the whole study area. The extracted landslides were randomly selected and divided into two different groups, 50% of the landslides were used for model calibration and the other were used for validation purpose. Eleven causative factors (continuous and thematic) 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 hazard analysis. The correlation between landslides and these factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. Eventually, a landslide susceptibility map was constructed using a logistic regression model based on entire events. Moreover, the landslide susceptibility map was plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) and tried to extract a success rate curve. Based on the results, logistic regression produced an 85.18% accuracy, so we believed that the model was reliable and acceptable for the landslide susceptibility analysis on the study area. In addition, for risk assessment, vulnerability scale were added for social thematic data layer. The study area predictive landslide affected pixels 2,000 and 5,000 were also calculated for making a probability table. In final calculation, the 2,000 predictive landslide affected pixels were assumed to run. The total population causalities were estimated as 7.75 person that was relatively close to the actual number published in Korean Annual Disaster Report, 2006.
In this research the 2009 spring occurred during forest fire ImSil and research destination GyeongJu has been selected. Research in the field of the target time exploratory Boundary Data through after air photos, satellite photos and topographic map by using the combustion area was calculated. 2009 March 1-forest fire occurs on the day of the weather information and weather changes wildfire in the check in any affected. Study research destination of combustion is ImSil 161 ha, GyeongJu 270.93 ha. The impact of the weather-temperature dry weather forest fires this favorable situation to occur and the wind directions and the spread of the mountain wind speed was less impact has no arguments.
The slope of the road in the forest area has a characteristic of steep slope, so natural disasters such as slope collapse occur. The slope displacement observation technique according to landslide is being studied as a method to observe a wide area and a method to observe a small area. This is a study on high-precision digital map generation using ground LiDAR. It is possible to create a high - precision digital map by minimizing the US side using the 3D LiDAR in the steep slope area where the GPS and Total Station measurement are difficult in the maintenance of the danger slope area. It is difficult to objectively evaluate whether the contour lines generated by LiDAR are correct and it is considered necessary to construct a test bed for this purpose. Based on this study, if terrain changes such as landslides occur in the future, it will be useful for measuring slope displacement.
This study compared and analyzed the construction of a land use change matrix for the Intergovernmental Panel on Climate Change's (IPCC) land use, land use change, and forestry area (LULUCF). We used National Forest Inventory (NFI) permanent sample plots (with a sample intensity of 4 km) and permanent sample plots with 500 m sampling intensity. The land use change matrix was formed using the point sampling method, Level-2 Land Cover Maps, and forest aerial photographs (3rd and 4th series). The land use change matrix using the land cover map indicated that the annual change in area was the highest for forests and cropland; the cropland area decreased over time. We evaluated the uncertainty of the land use change matrix. Our results indicated that the forest land use, which had the most sampling, had the lowest uncertainty, while the grassland and wetlands had the highest uncertainty and the least sampling. The uncertainty was higher for the 4 km sampling intensity than for the 500 m sampling intensity, which indicates the importance of selecting the appropriate sample size when constructing a national land use change matrix.
The forest conditions of North Korea has been a great concern since it was known to be closely related to many environmental problems of the disastrous flooding, soil erosion, and food shortage. To assess the long-term changes of forest area as well as the canopy conditions, several sources of multitemporal satellite data were applied to the study area near Kaesung. KOMPSAT-1 EOC data were overlaid with 1981 topographic map showing the boundaries of forest to assess the deforestation area. Delineation of the cleared forest was performed by both visual interpretation and unsupervised classification. For analyzing the change of forest canopy condition, multiple scenes of Landsat and SPOT data were selected. After preprocessing of the multitemporal satellite data, such as image registration and normalization, the normalized difference vegetation index (NDVI) was derived as a representation of forest canopy conditions. Although the panchromatic EOC data had radiometric limitation to classify diverse cover types, they can be effectively used t detect and delineate the deforested area. The results showed that a large portion of forest land has been cleared for the urban and agricultural uses during the last twenty years. It was also found that the canopy condition of remaining forests has not been improved for the last twenty years. It was also found that the canopy condition of remaining forests has not been improved for the last twenty years. Possible causes of the deforestation and the temporal pattern of canopy conditions are discussed.
현재 우리나라는 기후변화로 인해 여름철 집중호우와 국지성 호우가 증가하고 있다. 이에 토사유실 예방에 관한 연구들이 활발하게 이루어지고 있고 산림청에서는 산사태 위험지도를 제공하고 있다. 산사태 위험지도는 9가지의 요소들로 가중치를 주어 5등급화 하여 위험도를 나타낸다. 2014년 8월 25일 부산시 금정구 오륜터널 일대에서 국지성 호우로 인한 토사유실이 발생했으며 산사태위험지도와 비교해 본 결과 실제 토사유실이 발생한 지역은 위험지도상의 안전지대였다. 토사유실이 발생한 오륜터널 일대를 강우량, 토양도, 지질도, 임상도, 경사도, 하계망, 분수령, 유역형상, 유출량을 분석하였다. 분석한 결과 산사태가 발생한 지점의 토양, 임상, 다량의 유출량과 첨두유량, 수계망의 차수, 유역의 형상이 토사유실의 원인요소라고 판단된다. 이 요소 중 산사태 위험지도에서는 고려하지 않은 집중 강우량에 의한 유출량과 첨두유량, 수계망의 차수, 유역의 형상이 산사태의 가장 큰 원인이라고 분석되었다. 기록적인 국지성 호우로 인해 많은 재산피해가 있었던 발생지점 중 하나인 오륜터널 일대의 토사유실원인분석 연구를 통하여 강수량에 의한 유출량, 첨두유량, 유역의 형상이 중요하다고 판단된다. 이 요소들을 산사태 위험지역 판정 시 고려하여 집중호우 시 토사유실에 대비하여야 한다.
Myanmar(Burma) has been preserved valuable environmental resources because of its political isolation. But recently, Myanmar has moved a capital city(Naypyidaw) at central forest area and it has been urbanized radically since 2005. In this paper, we built multi-temporal land cover map from Landsat images of 1970s to 2012 with ENVI 4.5 software. For a broad approach, administrative district Yamethin which includes Naypyidaw is classified into 3 classes and with only Naypyidaw region is classified with 4-5 classes to analyse specific changes. And with forest cover extracted by Object Oriented Classification, we evaluated forest fragmentation before and after the development using Patch Analyst(FRAGSTATs 3.3) at Yamethin area. For Yamethin area, there were significant forest cover change, 51% in 1999 to 48% in 2012, and for Naypyidaw area, 67% in 1999 to 57% in 2012 respectively. Also landscape indices resulted from Patch Analyst concluded that the total edge, edge density and mean shaped index of forest patches increased and total core area is decreased. It is attributed from land cover change with urbanization and agricultural land expansion.
이 연구에서는 교토의정서 제3조 4항의 산림경영활동에 따른 이산화탄소 흡수량 산정을 위한 산림경영율 추정방법으로 임의선택법, 계층추출법, 최대시업면적법, 중복시업면적법을 제시하였고, 그 중 측정 보고 검증가능한 (MRV) 방식에 있어서 현재 가장 합리적인 방법이라 판단되는 최대시업면적법을 적용하여 사례분석을 실시하였다. 산림경영율은 전체산림면적 대비 산림경영면적으로 정의될 수 있으며, 산림경영면적은 산림경영활동의 정의에 따라 전체 산림을 시업지와 제한지로 구분하였다. 시업지의 산림경영면적은 '국유림경영정보시스템'과 '사유림 경영정보 DB구축 사업'의 시업이력을 근거로, 제한지의 경우는 '산지구분도'상의 공익용 임지를 기준으로 산출되었다. 사례연구 대상지인 충청북도의 산림경영면적은 시업지 115,566 ha, 제한지 131,008 ha로 전체 산림면적 495,806 ha의 49.7%(산림경영율)로 나타났다. 이 연구는 교토의정서체계하에서의 우리나라 산림경영율을 추정할 수 있을 뿐만 아니라 산림경영율을 높일 수 있는 산림경영계획과 실행방안을 찾는데 기여할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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