기상청에서 제공하는 넓은 지역의 수평면 일조시간 정보를 복잡한 산간집수역의 지형특성을 반영한 실제 일조시간 분포도로 변환하기 위해 지형효과를 정량화하기 위한 실험을 수행하였다. 경남 하동군 악양면 단일 집수역을 대상으로 정밀 DEM을 이용하여 그림자모형화 및 공제선분석 기법을 적용하여 일중 시간대별 음영기복도 1년 자료를 제작하였다. 2015년 5월 15일부터 2016년 5월 14일까지 1년 간 지형조건이 서로 다른 3지점에서 바이메탈식 일조계로 측정한 일조시간자료에 음영기복도 상 해당 지점의 휘도값을 추출하여 회귀시킴으로써 맑은 날의 휘도-일조시간 반응곡선을 얻었다. 이 곡선식을 하늘상태(운량)에 따라 보정할 수 있는 방법을 고안함으로써 일조시간 상세화 모형을 도출하였다. 이 모형의 신뢰도를 기존 수평면 일조시간 추정기법과 비교한 결과 추정값의 편의가 크게 개선된 것은 물론, 일적산일조시간 기준 RMSE가 1.7시간으로 지형효과를 반영하기 전보다 37% 이상 개선되었다. 어떤 지역을 대상으로 일조시간을 상세화 하기 위해서는 먼저 대상 지역의 매 시간 음영기복도의 격자점 휘도를 모형에 입력시켜 해당 시간대의 청천 일조시간을 추정한다. 다음에 같은 시간대의 기상청 동네예보(하늘상태)에 의해 구름 효과를 보정한다. 이렇게 추정된 매 시간 일조시간을 하루 단위로 적산하여 그 날의 누적 일조시간을 얻는다. 이 과정을 연구대상 집수역에 적용하여 수평 해상도 3m의 정밀한 일조시간 분포도를 얻을 수 있었다.
토양유기탄소는 산림의 형성에 도움을 주며, 대기 중의 이산화탄소양을 조절함으로써 지구 온난화에 영향을 미치는 중요한 인자 중 하나이다. 토양에 존재하는 인자의 분포를 정확히 파악하려면 모든 지역에 대해 샘플링을 수행 해야하나 이는 매우 비현실적인 방법이다. 따라서 알맞은 모델을 제작하여 토양유기탄소의 분포를 추정할 수 있다면 그 활용도가 높을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 의사결정나무 알고리즘을 이용해 경사 데이터, 경사향 데이터, Digital Elevation Model (DEM), 식생의 형태 데이터로부터 토양유기탄소를 상대적으로 다량 함유하고 있는 환경 인자를 파악할 수 있는 모델을 제작했으며, 정확도 검증은 10 집단 교차 검정을 통해 수행하였다. 이를 위하여 See 5와 Weka 소프트웨어를 이용하였다. See5 소프트웨어의 경우, 토양유기탄소 표층에 대해 식생의 형태에 의해 토양유기탄소량이 결정되는 것으로 나타났으며, 중간층에 대해서는 DEM에 의해 토양유기탄소량이 달라진다는 결론이 도출됐다. 생성된 모델의 정확도는 표층에 대해 70.8%, 중간층에 대해 64.7%인 것으로 나타났다. Weka 소프트웨어의 경우, 토양유기탄소 샘플의 표층에 대해 See5와 동일한 결과가 도출되었지만, 중간층에 대해서는 DEM이나 식생의 형태뿐만 아니라 경사향도 영향을 미친다는 결론이 도출되었다. 생성된 모델의 정확도는 표층에 대해 68.98%, 중간층에 대해 60.65%인 것으로 나타났다. 본 연구는 토양유기탄소량의 파악 및 토양유기탄소 지도 제작에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
생물다양성에 대한 사회적 관심이 늘어남에 따라 생물다양성 평가, 보호지역 지정, 서식지 관리 및 복원 등 생물자원에 대한 공간적 평가의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 이러한 야생동물의 서식지에 대한 평가를 위하여 자료의 수집 및 모형화의 기법 연구와 생물종풍부도를 작성하는데 목적이 있다. 종분포모형을 위해 사용된 GAM (Generalized Additive Model)으로 기존의 중첩 분석이나 GLM (Generalized Linear Model)에 비해 환경변수와 반응변수의 관계가 명확하고 이에 따른 해석이 용이하다. 본 연구대상지로는 국립공원, 경관생태보호구역, 수달보호구역으로 지정된 지리산, 백운산, 섬진강을 포함하고 있는 유역을 선정하였다. 대상유역의 토지피복에 따라 층화추출을 통하여 야생동물(포유류와 조류)의 출현/비출현 형태의 현장자료를 수집하였으며, 야생동물의 서식에 영향을 미치는 자연, 사회 경제적 자료를 구축하였다. 각 종에 대한 서식지이용분석과 주요서식인자를 확인한 후, 출현/비출현 모형을 통해 서식지적합성모형을 개발하고, 개별 종에 대한 서식지적합성지도 작성하였다. 서식지 적합성지도를 산술 합산하여 분류군별(포유류, 조류) 종풍부도, 통합종풍부도를 작성하였다. 개별 종 서식지의 주요인자는 서식지선택에 따라 다르게 나타났다. 고라니나 박새와 같은 몇몇 종들은 저지대에 분포하나, 대부분의 포유류나 조류의 잠재서식지는 국립공원 경계구역이나 중산간지역에 많이 분포하였다. 본 연구의 결과는 환경부에서 수행하는 생물다양성의 평가, 보호지역의 지정 등의 기초자료로서 활용될 수 있을 것이다.
우리나라는 일반적으로 좁은 지역에서도 다양한 토지피복분포와 복잡한 지형기복을 보인다. 그러나, 대부분의 항공라이다 관련 외국의 선행연구사례들은 대부분 토지피복이나 지면경사가 일정한 지역을 연구대상으로 하고 있다. 본 연구는 다양한 토지피복 및 지형기복의 분토특성에 따라 3차원 표면모형을 재구성하는 방법의 탐색을 위해 수행하였다. 연구대상지로는 설악동매표소 인근에서 지형기복이 다양한 산림, 하상이 드러난 암석지 및 가로수와 건물, 주차장 등의 인공시설물이 분포하는 지역을 선정하였다. 자료처리절차는 우선, 정사항공사진을 이용하여 토지피복 및 지형기복에 따라 영역을 구분하고 이 결과를 이용하여 항공라이다 자료를 분할하였다. 분할된 각각의 자료들은 토지피복 및 지형특성에 따라 상이한 처리절차를 거쳐 3차원 표면모형을 별도로 구성하고 이를 통합함으로써 전체적인 3차원 모형을 복원하였다. 이러한 토지피복 및 지형특성을 고려한 3차원 표면모형은 경관관리, 산림조사 및 수치지도 작성 등에 효과적으로 이용될 수 있다. 아울러, 대용량의 항공라이다 자료처리 시, 전체 자료를 방형의 격자구획으로 분할하여 처리하는 과정에서 발생할 수 있는 한계를 보완하는 데에도 유용할 것으로 판단된다.
국토의 지속가능한 개발과 보전을 위해서는 계획적인 개발과 효율적인 환경보전이 수반되어야 한다. 이를 위해서는 기존에 개발된 지역에 대한 분석을 통해 개발에 영향을 준 요인들을 도출하고, 개발압력이 높은 지역에 대하여 적절한 관리방안을 적용함으로써 개발과 보전이 조화를 이룰 수 있도록 유도할 수 있다. 본 연구는 용인시를 대상으로 토지피복이 산림에서 시가화·건조 지역으로 변화된 지역과 여러 가지 사회·지형·제한적 요소 간의 관계를 로지스틱 회귀분석을 통해 회귀식으로 구현하고, 잠재적 개발지를 분석하였다. 잠재 개발지 분석에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 개발제한구역, 보호지역과 같은 제한요소이고, 영향력이 가장 작은 요인은 인구밀도였다. 용인시 산림의 약 148km2(52%)이 잠재적 개발지로 분석되었고, 잠재개발지 중 보호지역에 해당하면서 국토환경성평가지도 1등급으로 환경적 가치가 우수한 지역은 약 13km2으로 도출되었다. 개발 잠재력이 높은 보호지역은 수변구역과 특별대책지역으로 나타나 수변으로 구성된 자연경관이 우수한 지역들이 개발지역으로 선호되고 있었다. 보호지역은 개인의 재산권을 보호하기 위해 일부 행위에 대해 허가를 내주고 있으나 뚜렷한 허가기준이 부재하고, 허가로 인한 환경적 영향을 파악하고 있지 않다. 이는 보호지역이 제 역할을 하지 못하게 하는 요인으로 파악됨에 따라 명확한 예외적 허가기준과 환경영향 모니터링을 통해 관리될 필요가 있다.
본 연구는 토함산습지 주변의 산림식생구조에 대해 알아보고자 토함산습지 주변을 지형적 관점에서 유역권을 설정하고 현존식생도를 작성하였다. 현존식생도를 바탕으로 대표되는 8개 군락, 즉, 소나무군락, 굴참나무군락, 신갈나무군락, 졸참나무군락, 신갈나무-졸참나무군락, 굴참나무-신갈나무-졸참나무군락, 층층나무군락, 버드나무군락에 대해 식생구조를 조사 분석하였다. 토함산 습지는 해발고 490m에 위치하고 있었으며 유역권의 면적은 약 $236,272m^2$이었다. 토함산 습지 유역권내 산림의 현존식생유형은 총 16개 유형으로 분류되었으며, 전체면적 중 신갈나무림이 $78,209.2m^2$로 전체 면적의 33.10%를 차지하고 있었다. 8개 군락의 구조를 알아보기 위해 조사구($10m{\times}10m$) 32개소를 설치하여 조사 분석 하였고, 각 군락별로 식생구조를 밝혔다. 본 조사지역의 산림식생 임령은 30~50년으로 추정되었으며, 토양산도(pH)는 4.89, 유기물함량은 4.46%로 조사되었다.
본 연구는 도시생태계 보전 및 복원을 위한 기반으로 활용되고 있는 비오톱조사자료의 현장조사 정확도를 검증하고자 하였다. 이를 위해 서울시 관악구 산림지역을 대상으로 2000년과 2005년의 비오톱 현장조사 결과를 바탕으로 인공위성영상에서 확인가능한 상록침엽수림을 추출한 후 두 현장조사결과에 기초하여 현장조사의 정확성을 검증하였다. 분석결과 현장조사에 의한 세부 현존식생의 면적비율은 시기와 조사자의 차이에도 약 92%의 높은 유사도를 보였으나, 두 조사에서 동일한 식생유형이 지리공간상 일치하는 지역은 약 60%에 불과하였다. 인공위성영상에서 추출한 상록침엽수의 위치 분석 결과 2000년 조사와는 69.4%, 2005년과는 80.0%가 일치하는 것으로 분석되었는데, 인공위성 영상 판독오류를 감안했을 때 비교적 높은 정확도를 보이고 있었다. 지금까지 비오톱조사시 현장조사에 의한 식생구분 에 대한 정확성 검증이 이루어지지 않고 수행되어 왔으나, 향후 자료의 갱신이나 신규 사업에 있어서는 정확도 검증이 무엇보다 중요하며 이에 대한 구체적 기준마련이 필요하다고 판단된다.
만경강 본류를 대상으로 수질을 개선하기 위한 일환으로 하천식생의 종구성, 하천형태에 따른 군락의 구조, 단면분석을 통한 현존식생의 분포 등을 종합적으로 분석하여 하천 생태계에 대한 종합적 해석과 식생에 의한 자연정화능 활용방안을 평가하고자 2001년 6월부터 2002년 3월까지 수질 및 식생에 관한 자연정화능을 조사, 평가하였다. 만경강 본류 수질중 T-N의 농도는 갈수기인 겨울철이 17.23 mg/L로 가장 높았으며, 여름철이 8.59 mg/L로 낮았고, 상류보다는 하류에서 그 농도가 높았다. 또한 평균 T-P의 농도는 여름철과 가을철에 각각 0.45, 0.47 mg/L로 비슷하였으나 겨울철에 1.79 mg/L로 농도가 높아졌다. BOD의 농도는 상류유역에서 $0.95{\sim}2.57\;mg/L$로 $I{\sim}II$급수 수질를 나타내었으나 하류유역에서는 $6.87{\sim}9.72\;mg/L$로 V급수에 가까운 수질이었다. 만경강 상류의 식물상은 73과 134속 218종 33변종으로 총 251종류가 조사되었으며, 중류 일대에서 조사된 식물은 33과 69속 82종 16변종으로 총 98종류가 조사되었다. 그리고 만경강 하류 일대에서 관찰된 식물은 27과 58속 %종 14변종으로 총 85종류가 조사되었다. 만경강 유역에서 자연정화능에 의한 수질개선을 도모하기 위해 식물 생활형별로 하천 정화능이 뛰어난 식물을 조사 분석한 결과 침수식물은 붕어마름, 검정말, 부엽식물은 어리연꽃, 왜개연꽃, 추수식물은 갈대, 줄, 부들, 습생식물은 큰황새 냉이, 고마리 등이 질소 인 흡수능이 우수한 식물이었다.
A/R CDM(Afforestation/Reforestation Clean Development Mechanism) in Kyoto Mechanism means, either afforestation in the area used for other purposes more than 50 years or reforestation in the area used for other purposes on December 31st in 1989. South Korea has few sites due to the successful forestation in the past, but North Korea has not reforested the deforested lands since the mid-1970's. So these areas need to apply A/R CDM Project for restoration. The purposes of this study are to make a time series analysis in deforested areas and to estimate a feasibility of A/R CDM. To find the site satisfying A/R CDM business definition, land cover classification was applied using satellite images of the mid-1970's with good forestation, late 1980's including A/R CDM base year, and recent 2000's, and the chronological change was analyzed to categorize the possible sites. The North Korean topographical map of 1977 was used to verify land cover classification degree of 1970's, the land cover classification results made by the Ministry of Environment in 2000 were compared to verify the accuracy of 1980's results, and the land cover classification results in 2000's were verified by 2 site visits. The results of this study can be summarized as follows. The eligible A/R CDM sites are 605,156ha on the basis of the forestation change analysis in North Korea. Since the mid-1970's, 30.8% of the decreased forestation area of 1,966,306ha was classified into A/R CDM eligible sites. While other countries have the limited eligible sites, which has not been used for forestation since 1989 or which is being scattered, North Korea has large scale sites. Deforested sites are mainly around road and residential area, consequently give better accessibility for forestation than other countries. In conclusion, it is found that North Korea can provide efficient site for applying A/R COM Project to forestation restoring deforested land because of easy accessibility and existence of many possible sites due to artificial deforestation. Also, it is meaningful that the study suggests the application possibility of A/R COM Project to restore deforested land in North Korea and the related basic information through the chronological classification of the mid-1970's with good forestation, the late-1980's including A/R COM base year, and recent 2000's. It is expected that the study contributes to revitalization of A/R CDM Project and related research on North Korea forestation.
본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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