International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제29권1호
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pp.93-119
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2014
Tropical tasar silkworm, Antheraea mylitta (Lepidoptera: Saturniidae) is a polyphagous silk producing forest silkworm of commercial importance in India. Forest dependent people rear its larvae on different forestry host plants twice or thrice in a year for small household income. Larvae of A. mylitta feeds on many forest tree species, but always show a great degree of selectivity as a function of its behavioural responses to physical structure and chemical features of the host plants. Cocoon crop of A. mylitta is influenced by heterogeneity of tasar food plants and climatic conditions of the habitat. The role of host plants, temperature, humidity, rainfall, photoperiod and climatic variables on the growth and development of insects have clearly been demonstrated. This article entails an in-depth analysis on ecological and nutritional aspects of A. mylitta, which may provide selective information to researcher and forest managers, who are particularly associated with livelihood improvement of the poor people in forested area through location specific forest insect industry.
The quality of orthoimages mainly depends on the elevation information and exterior orientation (EO) parameters. Since LiDAR data directly provides the elevation information over the earth's surface including buildings and trees, the concept of true orthorectification has been rapidly developed and implemented. If a LiDAR-driven digital surface model (DSM) is used for orthorectification, the displacements caused by trees and buildings are effectively removed when compared with the conventional orthoimages processed with a digital elevation model (DEM). This study utilized LiDAR data to generate orthorectified digital aerial images. Experimental orthoimages were produced using digital terrain model (DTM) and DSM. For the preparation of orthorectification, EO components, one of the inputs for orthorectification, were adjusted with the ground control points (GCPs) collected from the LiDAR point data, and the ground points were extracted by a filtering method used in a previous research. The orthoimage generated by DSM corresponded more closely to non-ground LiDAR points than the orthoimage produced by DTM.
CN values are changed by various surface condition, which is cover type or treatment, hydrologic condition, or percent impervious area, even the same combination of land use and hydrologic soil group. In this study, CN parameters were regionalized for Nakdong River Basin by Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) coupled with SCE-UA, which is one of the global optimization technique. Six watersheds were selected for calibration (optimization) and periodic validation and two watersheds for spatical validation as ungauged watershed within Nakdong River Basin. Nash-Sutcliffe (NS) values were 0.66~0.86 for calibration, 0.68~0.91 for validation, and 0.60 and 0.85 for ungauged watersheds, respectively. Urban area for the selected watersheds covered high impervious area with 85% for residential area and 92% for commercial/industrial/transportation area. Hydrologic characteristics for crop area was similar to row crop with contoured treatment and poor hydrologic condition. For the forested area, hydrologic characteristics could be clearly distinguished from the leaf types of plant. Deciduous, coniferous, and mixed forest showed low, moderate, and high runoff rates by representing wood with fair and poor hydrologic condition, and wood-grass combination with fair hydrologic condition, respectively. CN parameters from this study could be strongly recommended to be used to simulate runoff for ungauged watershed.
Landslide is a natural hazard that threats lives and properties in many areas around the world. Landslides are difficult to recognize, particularly in rainforest regions. Thus, an accurate, detailed, and updated inventory map is required for landslide susceptibility, hazard, and risk analyses. The inconsistency in the results obtained using different features selection techniques in the literature has highlighted the importance of evaluating these techniques. Thus, in this study, six techniques of features selection were evaluated. Very-high-resolution LiDAR point clouds and orthophotos were acquired simultaneously in a rainforest area of Cameron Highlands, Malaysia by airborne laser scanning (LiDAR). A fuzzy-based segmentation parameter (FbSP optimizer) was used to optimize the segmentation parameters. Training samples were evaluated using a stratified random sampling method and set to 70% training samples. Two machine-learning algorithms, namely, Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF), were used to evaluate the performance of each features selection algorithm. The overall accuracies of the SVM and RF models revealed that three of the six algorithms exhibited higher ranks in landslide detection. Results indicated that the classification accuracies of the RF classifier were higher than the SVM classifier using either all features or only the optimal features. The proposed techniques performed well in detecting the landslides in a rainforest area of Malaysia, and these techniques can be easily extended to similar regions.
Background: The growing wild boar population has become a social issue and its feeding characteristics could affect the physical condition and the plant species composition in the South Korean forests. We aimed to reveal the preference of the wild boar on forest type and site condition as feeding grounds in two cool-temperate forested national parks, Odaesan and Seoraksan, in order to provide information to manage the growing population. Results: The 75 plots (53.6%) out of 140 plots were used as feeding grounds by the wild boar, implying a considerably large population. Especially, the observation frequency as feeding ground was the highest in Quercus forests (73.3%), and it was significantly more preferred than deciduous forest type (44.2%) and coniferous forest type (32.4%) (${\chi}^2=17.591$, p < 0.001). Significantly more and deeper pits were found in Quercus forests. Moreover, high elevation and gentle slope ridge were relatively preferred regardless of forest distribution. Conclusions: South Korean forests are growing qualitatively and quantitatively. Particularly, Quercus forest area has increased markedly, while coniferous forest area has decreased. Since the Quercus forest provides rich food sources for the wild boar, the enlargement of this forest type is expected to increase the wild boar population. The forests located at high elevations have high species diversity, and it is expected that these forests will be greatly affected by the increase in the wild boar population as preferred feeding grounds.
광주광역시(光州廣域市)의 대표적인 도시림(都市林)인 무등산(無等山)에 발달하고 있는 산림식생(山林植生)의 보전(保全)과 관리(管理)를 목적으로 식물사회학적(植物社會學的)인 방법에 의해 그 관리단위(管理單位)가 구분되고 그것의 공간적(空間的) 분포(分布)가 정밀(精密)하게 지도화(地圖化)되었다. 이 지역의 산림식생관리단위(山林植生管理單位)는 상위(上位) 21개(個) 단위(單位), 하위(下位) 10개(個) 단위(單位) 그리고 최종하위(最終下位) 9개(個) 단위(單位)로 구분되었으며, 총(總) 31개의 관리구성(管理區城)이 결정되었다. 정밀식생도(情密植生圖) 작성면적은 2,779.5ha이며, 그 중 자연식생(自然植生)이 78.9%인 2,192.0ha로 대부분을 차지하고 있었으며, 인공식생(人工植生)과 무립목지(無立木地)가 각각 5.7%인 159.1ha, 15.5%인 428.4ha로 나타났다. 자연림요소율(自然林要素率)은 타 지역의 도시림에 비교하여 볼 때 아주 높은 93.2%로 나타났다.
준분포형 수문모형인 TOPMODEL은 산림유역의 유출량, 주 유출경로 및 수질을 공간적으로 예측하는데 많이 적용된다. TOPMODEL은 물리모형이 아니라 일종의 개념모형이며 주요 구성요소는 지형지수와 토양의 수평전달계수로 각각 지표면과 지표하 유출의 기여면적을 계산하는데 이용된다. 본 연구는 우리나라의 소규모 산림유역에서 TOPMODEL의 적용성을 검증하기 위하여 수행되었다. 시험지는 1979년부터 임업연구원에서 운용하고 있으며 서울 근교 경기도 광릉시험림에 위치해 있다. 활엽수림 유역은 임령이 약 80년, 유역면적이 22.0ha이고, 침엽수림 유역은 임령이 약 22년, 유역면적이 13.6ha이다. 관측자료는 활엽수 유역의 경우 1995년 7월과 2000년 6월에 발생한 2개 강우-유출사상이고 침엽수 유역의 경우 1995년과 1999년 7월 그리고 2000년 8월의 3개 강우-유출사상을 이용하였다. 지형지수는 $10m{\times}10m$의 수치지형도를 만들어 계산하였다. 지형지수 분포는 활엽수림 유역의 경우 2.6에서 11.1, 침엽수림 유역은 2.7에서 16.0으로 나타났다. 모형의 예측 효율성을 목적함수로 최적화한 결과 모형매개변수(m)와 유역의 평균 포화수평전달계수($lnT_0$)가 높은 민감도를 나타내었다. 매개변수의 최적값은 활엽수림 유역의 경우 m값은 0.034와 0.038 그리고 $lnT_0$값은 8.672와 9.475였으며, 침엽수 유역의 경우 m값은 0.031, 0.032, 0.033 그리고 $lnT_0$값은 5.969, 7.129, 7.575였다 이들 값을 이용하여 모의한 결과 모형의 예측 효율성은 활엽수림 0.958과 0.909 그리고 침엽수림 0.825, 0.922와 0.961로서 비교적 높게 나타났다. 강우-유출량 관측치와 모의치를 이용하여 강우-수문곡선을 작성한 결과 두 유역 모두 유출지연시간은 잘 일치하였다. 일부 강우-유출사상의 경우 총유출량과 첨두유량의 관측치와 모의치 간에 다소 차이를 보였지만 TOPMODEL은 전반적으로 10% 이하의 오차범위에서 총유출량과 첨두유량을 예측할 수 있었다. 결론적으로 TOPMODEL은 우리나라의 미계측 산림유역에서 유출량을 산정하는데 유용한 수문모형이다.
포유동물은 생태계에 중요한 역할을 담당하고 있으며 환경의 변화를 파악하기 위해서는 장기적인 연구가 필수이다. 고라니는 한국 고유종으로 풍부한 개체수가 존재하지만 고라니의 서식지의 생태적 특징과 행동권에 대한 자료가 부족하다 따라서 본 연구는 우리나라 고유종인 고라니의 행동연구를 위해 GPS 장치를 부착하였다. 연구 결과 주간활동이 야간보다 서식반경이 큰 것으로 나타났으며, 봄철이 겨울철 및 다른 계절보다 월등하게 큰 것으로 나타났다, 고라니의 대부분 토지이용은 산림 및 습지와 농경지인 것으로 나타났다. 본 연구는 고라니의 서식지 행동을 측정함으로써 행동생태학에 대한 중요성을 알 수 있었다. 또한 환경변화에 따른 포유류의 행동반경의 변화를 연구하기 위해서 후속적인 연구가 필요할 것이다.
산림공간정보는 국가산림계획 및 산림정책 수립을 위한 기초자료로 주기적으로 구축 및 관리되고 있으며, 이 중 임야의 훼손에 대한 정보는 토사유출이나 산사태 등 추가적인 재해 발생의 위험이 있어 지속적인 관리가 필요하다. 하지만 기존의 목측 및 줄자에 의한 산림조사 방법은 많은 인력과 시간을 필요로 하기 때문에 업무의 효율성이 떨어진다. 최근 드론은 공간정보 구축 및 활용 분야에 효과적인 방법으로 관심이 증가하고 있으며, 드론 관련 산업 시장의 규모는 나날이 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 드론을 활용하여 산림공간정보를 조사 및 분석함으로써 관련 업무의 효율성을 높이고자 하였다. 드론을 이용하여 연구 대상지역을 촬영하고, 데이터 처리를 통해 정사영상과 포인트클라우드 형태의 DSM(Digital Surface Model)을 생성하였으며, 성과물을 이용하여 훼손지역에 대한 분석을 수행하였다. 연구를 통해 임야훼손지역의 면적과 체적이 산출되었으며, 산림조사 분야에서 드론의 활용성을 제시할 수 있었다. 드론을 활용한 산림공간정보 조사 및 분석 방법은 기존 방법보다 인력과 시간을 절감할 수 있으며, 정량적인 분석이 가능하기 때문에 국가산림계획 및 정책 수립에 크게 기여할 것이다.
군락분류학에 기초한 현존식생도를 이용하여 토지에 대한 생태적 안전성 또는 위약성을 평가하는 '잠재인간간섭도' 평가기법을 개발하였다. 4개 범주(삼림지역, 개방수역-호소와 하천, 경작지 면적, 주택-도시화의 인공 면적)에 따라 입지도에 대한 직접평가 및 간접평가로부터 격자법과 등고선법에 의한 '잠재인간간섭도(潛在人間干涉圖)를 제작하였다. 이것을 토대로 토지의 훼손 잠재성을 평가하는 '교란핵구역'과 '위약(危弱)세포구역'을 규정하고, 토지 관리를 위한 생태적 접근을 시도하였다. 사례연구로 973개의 격자(500 m×500 m)로 이루어진 부산광역시 기장군 일대의 현존식생도 상에서 이루어졌다. 사례연구 지역 내에서 '교란핵구역'은 51군데이며 '위약세포구역'은 28군데로써 대상 면적의 약 8.1%를 차지하는 것으로 나타났다. 식생학적 현존식 생도를 이용한 '교란핵구역'과 '위약세포구역'을 발굴하는 잠재인간간섭도는 토지 이용과 보존에 관한 생태학적 전략 구축에 있어서 구체적인 현장적 입지진단 정보를 제공하는 유효수단인 것으로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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