1999년 3월부터 2001년 10월까지 섬진강 하구역에서 영양염의 DIN/DIP 비와 생물검정실험을 이용하여 식물플랑크톤 성장을 제한하는 영양염을 파악$\cdot$비교하였다. 조사기간 동안 용존무기질소와 인산 인의 비는 평균 14.7$\~$681.1의 범위로, 조사시작 지점인 난초도 주변 해역을 제외한 25 psu 이하 염분역과 엽록소 a의 농도가 매우 높았던 구간에서는 계절에 관계없이 N/P 비가 16 이상으로 매우 높아 식물플랑크톤의 성장을 조절하는 제한 영양염은 인산 인인 것으로 판단된다. 반면, 약 25 psu 이상의 염분역인 난초도 주변 해역은 광양만으로부터 공급되는 인산 인의 영향으로 인해 DIN/DIP 비는 16 이하로 낮아, 용존무기질소가 식물플랑크톤의 성장을 제한하는 것으로 판단된다. 섬진강 하구역에서의 DIN/DIP 비의 변화양상은 인산 인의 공급양상, 즉 육상으로부터 의 낮은 공급 및 광양만으로 부터의 높은 공급 그리고 시$\cdot$공간적인 식물플랑크톤의 성장에 의해 주로 영향을 받는 것으로 판단된다. Skeletonema costatum 및 nalassiosira rotula와 현장 식물플랑크톤을 이용한 생물검정실험 결과는 인산 인이 첨가된 배지에서 성장이 상대적으로 높게 나타나, 섬진강 하구역에서 식물플랑크톤을 조절하는 제한영양염은 인산 인인 것으로 검증되었다. S. costatum은 타종에 비해 염분 적응이 빠르고, 인산 인에 대해 반응이 크게 나타나, 섬진강 하구역에서 가을철에 우점율 $90\%$ 이상의 costatum bloom이 발생되는 주요 원인이었을 것으로 추측된다 현장식물플랑크톤을 이용한 생물검정실험에서는 배양시작 초기에 미량금속 첨가계에서 비교적 빠른 성장을 보였으며, 20일 이후에 는 인산 인 첨가계에서 월등한 성장을 보였다. 이는 주변 해수의 영양염 분석과 식물플랑크톤 현존량만으로는 판단하기 어려운, 영양염 이외의 미량금속 그리고 비타민 등의 성장제한 요인에 대한 정보를 얻을 수 있다는 것을 시사해 준다.
본 연구에서는 2010년부터 2011년까지 2년 동안 천수만 수질환경의 시공간적 특성을 조사하였다. 16개 정점에서 수층(표층과 저층)별 격월별로 년 6회 수온, 염분, 부유물질, 화학적산소요구량, 용존산소, 영양염류, 엽록소 a 에 대해 조사한 결과, 표층수와 저층수 간에는 아질산질소, 질산질소 및 용존무기질소을 제외한 모든 조사항목에서 표 저층 간의 차이가 컸었다. 공간적 분포특성은 전조사 항목에서 정점 간 차이가 적었으나, 주성분 분석결과 표층에서는 부남호 영향을 받는 정점 1 과 중간역인 정점 2~11 및 입구쪽인 정점 12~16로 구분되어지고, 저층에서는 표층과 마찬가지로 정점1과 죽도 북측연안의 정점 2~7 및 정점 8~16의 세 그룹으로 구분되었다. 격월별로는 저층의 부유물질을 제외한 전조사 항목에서 유의성이 입증되었으며, 정점별로 차이가 있어 내측은 격월별 변화가 큰 상태이었고 입구측으로 갈수록 변화폭이 줄어드는 경향이었다. 수질의 시간적 변동은 표층과 저층에서 세 그룹으로 구분되어지나 경향은 차이가 있었으며 대부분의 조사월에서 영양염류가 낮은 상태이었다. 생태기반 해수수질 기준은 II등급(좋음) 수준이며, 격월별로는 6월과 8월은 III등급(보통), 10월과 12월은 II등급(좋음), 2월과 4월은 I등급(매우좋음)으로 구분되어 경인연안, 아산연안, 목포연안 및 군산연안과 마찬가지로 육수 유입의 원인에 기인한 것으로 사료된다.
댐 저수지 수온성층은 수직혼합을 억제하여 저층의 빈산소층 형성과 퇴적물 영양염류 용출을 일으키는 원인이므로 미래 기후변화에 따른 저수지 성층구조의 변화는 수질 및 수생태 관리 측면에서 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 대청댐 저수지를 대상으로 고빈도 자료기반의 통계적 저수지 유입 수온 예측 모델을 개발하고, RCP(Representative Concentration Pathways) 기후변화 시나리오를 고려한 미래 유입 수온변화와 대청호 성층구조의 변화를 예측하는 데 있다. 대청호 유입 수온 예측을 위해 개발한 Random Forest 회귀 예측모델(NSE 0.97, RMSE 1.86℃, MAPE 9.45%)은 실측 수온의 통계량과 변동성을 적절히 재현하였다. 지역 기후 모델(HadGEM3-RA)로 예측된 RCP 시나리오별 미래 기상자료를 Random Forest 모델에 입력하여 유입 수온을 예측하고 3차원 저수지 수리 모델을 이용하여 기후변화에 따른 대청호의 미래(2018~2037, 2038~2057, 2058~2077, 2078~2097) 수온성층 구조 변화를 예측하였다. 예측 결과, 미래 기후 시나리오별로 대기 온도와 저수지 유입 수온의 증가속도는 각각 0.14~0.48℃/10year와 0.21~0.43℃/10year의 범위로써 지속적으로 증가하였다. 계절별 분석 결과, RCP 2.6 시나리오의 봄과 겨울철을 제외한 모든 시나리오에서 유입 수온은 증가 경향이 통계적으로 유의하였으며, 탄소저감 노력이 약한 기후 시나리오로 갈수록 수온의 증가속도가 빨랐다. 저수지 표층 수온의 증가속도는 0.04~0.38℃/10year 범위였으며, 모든 시나리오에서 성층화 기간이 점진적으로 증가되었다. 특히 RCP 8.5 시나리오 적용 시 성층일수는 약 24일 증가하는 것으로 전망되었다. 연구 결과는 기후변화가 호소의 성층강도를 강화하고 성층형성 기간을 장기화한다는 선행연구 결과와 일치하며, 수온성층의 장기화는 저층 빈산소층 확대, 퇴적물-수체간 영양염류 용출량 증가, 수체 내 조류 우점종의 변화 등 수생태계 변화를 유발할 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 서울의 세 지점에서 이동 및 고정오염원이 대기질과 도시 공원 토양의 특성에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 조사 대상지로는 도시에서 질소 침적의 주요 발생원인 이동 및 고정오염원의 여부에 따라 서울시 마포구의 하늘공원 (Site_M), 서울시 강남구의 일원에코파크 (Site_G), 서울시 서초구의 양재시민의 숲 (Site_Y)을 선정하였고, 각 사이트별 교통량과 대기질 농도, 토양 분석 결과를 비교하였다. 교통량은 Site_G와 Y에 이어 Site_M에서 가장 많았다; Site_M과 G는 Site_Y보다 자원회수시설과 더 가까웠다. 따라서, 본 연구에서는 PM과 NO2 농도가 Site_Y, G에서보다 Site_M에서 많을 것이며, 사이트마다 다른 대기 침적량에 의해 토양 질소 함량도 다를 것으로 예상했다. 예상과 동일하게 PM2.5와 NO2 농도는 Site_M과 G에서 높았지만 PM10 농도는 Site_Y에서 약간 높았다. 식물이 주로 흡수하는 무기질소의 형태인 NO3-의 함량은 세 사이트에서 유의한 차이가 보이지 않았고, NH4+의 함량은 Site_Y에서 다른 두 지역에 비해 더 높았는데, 이는 대기 침적에 의한 결과라기 보다는 공원 관리 차원에서의 질소 비료 투입에 따른 영향인 것으로 생각된다. Site_Y에서 다른 사이트보다 낮은 pH를 보인 것 또한 과다한 비료 시용으로 인해 산성화가 일어난 것으로 생각된다. 그러나 토양 내 NH4+ 함량이 상대적으로 적은 Site_M과 G를 포함한 모든 조사 대상지에서 식생이 건강하게 보이는 것으로 보아, 공원 관리에 있어서 과도한 비료 투입을 재고할 필요가 있음을 시사한다. 비록 이동 및 고정오염원으로 인해 대기의 PM, NO2 등의 농도가 달랐지만 그 영향이 토양의 질소 영양 상태에 직접적 영향을 미치지 않는 수준이었다.
본 연구는 급속하게 성장하는 시설농업과 동시에 증가하는 에너지 사용량 및 탄소배출량을 저감하기 위해, 온실의 에너지 부하를 동적으로 분석하기 위한 작물에너지의 다중 회귀모델 개발을 수행하였다. 온실은 연중 안정적인 대량 생산을 위한 적절한 환경을 조성하기 위해 에너지 투입이 필요하다. 도시농업의 일종인 옥상온실 플랫폼을 통해 건물에서 버려지거나 활용되지 않는 에너지를 옥상온실에서 사용할 수 있다. 옥상온실의 효율적인 운영을 위해서는 다양한 환경 조건에 대한 동적 에너지 분석이 선행되어야 하며, 온실에 도입되는 태양 에너지의 40-75%가 작물을 위한 에너지 교환이므로 필수적으로 고려되어야 한다. 한국기계연구원 내 옥상온실에서 여름철에 청경채를 재배하며 생장단계에 따른 에너지 교환을 분석하였다. 작물을 중심으로 미기상 및 양액 환경 분석과 생장 특성 조사를 수행하였다. 정식일수에 따른 엽면적지수를 추정하였으며, 개발된 수식은 결정계수 0.99로 분석되었다. 또한 작물에너지 흐름에 지배적인 잎 표면온도로부터의 현열부하와 증발산에 의한 잠열부하로 나누어 모델을 개발하였다. 엽온과 증발산량을 각각 다중 회귀모델을 이용하여 추정하고 실측한 값을 비교해 보았을 때, 평균 결정계수 0.95, 0.71로 분석되었으며, 이 모델을 이용하여 옥상온실의 에너지 부하를 동적으로 산정하기 위한 모델에 입력값으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
포장에서 잡초의 발생은 농작물의 생산량을 크게 떨어트리는 원인 중 하나이고 SSWM을 기반으로 잡초를 변량 방제하기 위해서 잡초의 발생 위치, 밀도 그리고 이를 정량화하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 2020년의 국립식량과학원에서 잡초 피해를 입은 옥수수 포장의 영상데이터를 무인항공기를 활용해서 수집하였고 이를 배경과 옥수수로 분리하여 딥러닝 기반 영상 분할 모델 제작을 위한 학습데이터를 획득하였다. DeepLabV3+, U-Net, Linknet, FPN의 4가지의 영상 분할 네트워크들의 옥수수의 검출 정확도를 평가하기 위해 픽셀정확도, mIOU, 정밀도, 재현성의 지표를 활용해서 정확도를 검증하였다. 검증 결과 DeepLabV3+ 모델이 0.76으로 가장 높은 mIOU를 나타냈고, 해당 모델과 식물체의 녹색 영역과 배경을 분리하는 지수인 ExGR을 활용해서 잡초의 면적을 정량화, 시각화하였다. 이러한 연구의 결과는 무인항공기로 촬영된 영상을 활용해서 넓은 면적의 옥수수 포장에서 빠르게 잡초의 위치와 밀도를 특정하고 정량화하는 것으로 잡초의 밀도에 따른 제초제의 변량 방제를 위한 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.
베링해 중부 지역에서 획득된 피스톤 코아 PC23A의 퇴적물에서 오팔과 총유기탄소의 함량을 측정하고 집적률을 계산하여 마지막 빙하기 이후의 고생산성 변화를 살펴보았다. 코아 PC23A의 연대는 부유성 유공충의 AMS $^{14}C$ 탄소연대와 방산충 L. nipponica sakaii의 마지막 출현 기준에 의해서 결정되어있으며, 코아 최하단부가 약 61,000년 전으로 계산되었고, 코아 상부는 일부 손실된 것으로 판단된다. 오팔과 총유기탄소 함량은 마지막 빙하기 동안 각각 1-10%, 0.2-1.0%의 범위에서 변동하였으며, 각각 5%와 0.7%의 평균값을 보였다. 반면, 후빙기 동안에 오팔과 총유기탄소 함량은 5-22%, 0.8-1.2%의 범위에서 변동하였으며, 평균값은 각각 8%와 1.0%로 증가된 값을 보여주었다. 마찬가지로 오팔과 총유기탄소의 집적률도 마지막 빙하기($1gcm^{-2}kyr^{-1}$, $0.2gcm^{-2}kyr^{-1}$)동안 보다 후빙기 동안(>$5gcm^{-2}kyr^{-1}$, >$1gcm^{-2}kyr^{-1}$)에 증가하였다. 후빙기 동안 증가된 생산성은 온난한 기후에서 해빙의 발달이 미비하고 높아진 해수면 조건에서 주변 육상으로부터 융빙수의 유입 증가와 남쪽으로부터 알라스카 해류 유입의 증가에 의하여 영양염 공급이 충분한 환경에서 규조류가 번성하였기 때문이다. 반면, 마지막 빙하기 동안에는 낮아진 해수면으로 인하여 알라스카 해류의 유입이 감소하여 영양염의 공급이 제한되고, 낮은 수온과 추운 기후로 인해 광범위하게 발달한 해빙에 의해서 생산성이 감소되었다.
벼농사가 수질에 미치는 영향을 평가하기 위하여 지역별 논의 질소수지를 평가하였다. 질소의 유입량은 비료 시용량, 강우 및 관개에 의한 수계공급량, 토양질소의 무기화량 및 질소 고정량 등을 합하여 추정하였고, 질소의 유출량은 배출수나 지하침투수를 통한 수계유출량, 암모니아 휘산과 탈질에 의한 대기 중으로의 손실량, 무기질소의 유기화 및 작물에 의한 흡수량을 합하여 평가하였다. 지역별 환경 특성은 토양 중 유기물함량, 쌀 수확량, 관개수 중의 질소함량, 토양통 분포면적에 의한 토양침투속도 등을 이용하여 추정하였다. 지역별로 환경특성을 고려하여 벼농사가 수질에 미치는 영향을 평가한 결과 경기도와 충청남도의 질소 수지가 각각 -5.4와 $-8.3kg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$으로 이 지역에서의 벼농사는 주변 수계로부터 질소를 흡수하여 농업에 활용하는 수질정화의 기능이 다른 지역에 비해 상대적으로 큰 것으로 평가되었다. 반면 강원도와 경상남도는 각각 4.9와 $14.0kg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$ 으로 유입량보다 유출량이 오히려 많아 질소를 배출하는 것으로 평가되었다. 시비량이 $110kg\;ha^{-1}$로 동일하다는 조건하에 우리나라 관개수 중의 질소함량이 평균 $1mg\;L^{-1}$ 증가할 경우 벼농사는 $-2.9kg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$의 수질 개선효과가 있으며, 전국적으로는 벼논의 질소 흡수량이 연간 2,616 Mg이나 증가하는 것으로 추정되었으며, 농업용수의 오염도가 상대적으로 높은 도시인근 지역이 관개수가 깨끗한 지역보다 벼농사에 의한 수질정화 효과가 크다는 것을 알 수 있었다. 동일한 수확량 조건에서 시비량을 $110kg\;ha^{-1}$에서 $90kg\;ha^{-1}$으로 줄일 경우 질소정화 기능은 전국적으로 10,600 Mg이 증가하고 수질정화 기능을 수행하는 면적도 확대됨을 알 수 있었다. 또한, 쌀 수확량 $5,000kg\;ha^{-1}$을 100%로 가정할 경우 질소 시비량은 $110kg\;ha^{-1}$, 수확량이 100%인 경우 질소수지는 $-0.3kg\;ha^{-1}$이었지만 시비량을 $90kg\;ha^{-1}$으로 줄이고 수확량도 100%에서 90%와 85%로 줄이면 질소수지는 각각 -11.7, -2.3 및 $2.4kg \;ha^{-1}$으로 시비량을 줄여도 수확량을 동시에 줄이면 질수수지의 개선효과가 떨어지며, 수량을 85%로 줄이면 수질에 미치는 영향을 나타내는 질소수지는 $110kg\;ha^{-1}$을 시비할 때보다 오히려 더 나빠지는 것으로 평가되었다. 이상의 결과들로 볼 때 벼농사가 수질환경에 미치는 영향은 관개수 수질, 토양물리 및 화학성 등의 자연환경에 따라 달라지므로 지역의 자연환경 특성을 최대로 활용하여, 벼 재배에 의한 수질정화기능을 최대로 활용하는 영농기술도입이 필요한 것으로 판단된다. 또한 현재 시비량을 줄이고 이에 따라 수확량도 줄어들 것이라는 전제의 영농방법으로서는 벼농사에 의한 수질오염 방지를 효과적으로 달성할 수 없으며, 시비량은 줄이되 토양과 관개수 중의 영양물질을 최대한으로 활용하여 최고의 수확량을 유지하는 것이 벼농사의 주변 수계에 대한 오염물질 발생을 줄이고 수질정화 기능을 증대시키는 가장 좋은 친환경농업라고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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