벼의 생육에 있어서 중요한 역할을 하는 출수기를 예측하기 위해 작물모델이 사용될 수 있다. 벼의 생육을 모의하는 모델 중 널리 사용되던 ORYZA2000 모델이 개선되어 ORYZA (v3)가 최근에 보고되었다. 그러나, 최근까지 ORYZA (v3)의 국내 적용 가능성에 대해서는 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 ORYZA (v3)를 이용하여 예측된 출수기의 신뢰성을 검토하였다. 또한, 새로운 모델에 요구되는 입력자료를 생성하는데 있어서의 편의성을 평가하였다. 국립농업과학원의 실험포장에서 2015년과 2016년에 걸쳐 중만생종인 신동진벼를 이용하여 화학비료 표준시비 조건에서 실험을 수행하였다. 입력자료는 실험에 사용한 재배관리자료, 기상청으로부터 수집한 기상자료, 흙토람으로부터 수집한 토양자료 및 Lee et al.(2015)에서 사용한 품종모수 자료를 사용하였다. 또한, 벼우량계통 지역적응시험에서 얻어진 출수기 관측자료와 예측자료를 비교하였다. 예측된 출수기는 인근 기상관측소에서 얻어진 기상입력 자료가 사용되었을 경우, 실제 출수기와 비교적 유사한 결과를 보였다. 예를 들어, 전주, 대구, 영남, 논산, 계화에서 예측된 출수기는 1일 이내의 상당히 작은 오차는 가졌다. 그러나, 기상자료가 비교적 멀리 떨어져 있거나 해안가 인근지역에 위치하여 출수기 관측지의 국지적 기상조건을 충분히 반영하지 못할 경우 상당한 오차가 발생하였다. ORYZA (v3)의 입력자료 생성과 관련한 편의성 측면에서는 기존의 자료 처리도구를 활용할 수 있는 기상 자료 확보는 비교적 용이할 것으로 판단되나, 토양자료에 대해서는 ORYZA 2000 모델의 입력자료에 추가적인 자료가 요구되어 토양자료 처리도구의 개발이 필요할 것으로 보였다.
본 연구의 목적은 MODIS 다중시기영상과 선형분광혼합화소분석(Linear Spectral Mixture Analysis : LSMA)을 이용하여 한반도의 토지피복도를 작성하는 것이다. 다양한 공간해상도와 광역적인 촬영스케일의 MODIS 영상에 LSMA를 이용하여 토지피복분류기 정확도의 향상과 한반도 생물계절적인 특성을 분석하고자 하였다. LSMA는 하나의 화소를 단일의 지표물로 가정하여 영상을 처리하는 기존의 기법과 달리 대상지의 토지피복 특성을 가장 잘 반영하는 순수한 물체의 화소값(Endmember)을 선택하여 자연환경요소들의 하나하나를 분리하는 기법이다. 본 연구에서 MODIS 다중시기 영상에 LSMA를 적용한 결과 남, 북한의 농경지 및 산림지역에 대한 서로 다른 생물계절적인 특성을 파악 할 수 있었으며, 이러한 결과 영상을 ISODATA 무감독분류기법을 통해서 대분류와 중분류하였다. 대분류에서는 79.94%의 전체 정확도를 보였으며, 농업지역은 85.45%, 산림지역은 88.12%로 다른 분류군들에 비해서 가장 높은 정확도를 보였다. 중분류에서는 산림지역과, 농업지역을 더욱 세분화하여 분류하였다. 전체정확도는 82.09%였으며, 활엽수림 86.96%, 논 85.38%로 분류군중 가장 높은 정확도를 나타냈다.
기후변화에 따른 양서류 번식계절학 및 양서류 군집다양성 변동에 대한 연구는 다수 수행되었지만, 개별 종의 번식개체군 크기의 변동에 대한 연구결과는 여전히 부족하다. 본 연구에서는 기후변화가 국내 산간계곡에서 번식하는 무미류인 계곡산개구리(Rana huanrenensis)와 유미류인 도롱뇽(Hynobius leechii) 번식개체군 크기에 영향을 미치는지를 평가하기 위하여 2005년부터 2012년 사이 8년간의 야외개체군 변동과 주변 기후변화 요인들과의 관련성을 분석하였다. 야외에서 두 종은 각각 약 3.5년을 주기로 번식개체군의 크기가 증감하고 있었다. 특별히, 도롱뇽 번식개체군의 크기는 8년에 걸쳐 유의하게 감소하였다. 기후요인들 중, 기온은 계곡산개구리, 강수량은 도롱뇽 번식개체군의 크기와 더 밀접한 관련성을 가지고 있었다. 특별히, 해당지역에서는 8년에 걸쳐 년간평균최고기온 및 봄철평균일교차가 일관되게 감소하였으며, 후자는 도롱뇽 번식개체군 크기의 의미 있는 감소와 관련되었다. 이러한 결과는 최근의 기후변화가 산간계곡에서 번식하는 국내 양서류, 특별히 도롱뇽, 번식개체군 크기의 감소로 직접적으로 이어질 수 있음을 보여준다.
지구온난화는 농업생태계를 포함한 지구상 다양한 생태계에 생물계절, 생리, 분포 등 변화를 줌으로써 큰 영향을 미치고 있다. 지구온난화로 인한 생물상 반응을 모니터링하는 것은 기후변화가 초래한 위기로 생물다양성을 보전할 수 있는 답을 얻기 위한 하나의 노력이다. 우리나라에서는 농업생태계 기후변화지표종으로 배추흰나비, 노랑나비, 호랑나비, 남방노랑나비 4종을 선정하였다. 이 연구에서는 농업생태계에서 나비를 모니터링하기 위한 서로 다른 방법을 적용한 후 가장 적절하게 여겨지는 방법을 제시하고자 실시하였다. 나비 모니터링은 전국에서 8지점을 대상으로 2018년 4월부터 10월까지 월 1~2회 실시하였다. 조사방법은 세가지로 농지에서 점 조사, 여러 농촌 경관과 산지를 포함하는 점 조사, 농지와 산지를 포함한 경로를 따라 조사하는 선 조사법이었으며 조사 시간은 모두 30분으로 동일하게 진행하였다. 조사결과 총 92종 4691개체가 확인되었으며 배추흰나비가 1205개체로 가장 우점하였으며 네발나비, 남방부전나비, 노랑나비, 암먹부전나비 순으로 나타났다. 세 방법 간 총 나비종 수와 개체수는 선 조사법에서 높았다. 기후변화지표종 4종을 대상으로 비교한 결과에서는 조사방법간 통계적인 차이가 나타나지 않았다. 이 연구를 통하여 농업생태계에서 기후변화에 따른 나비상 변화를 모니터링하기 위하여 선 조사법을 이용하는 것이 종 다양성과 풍부도면에서 효율적이라고 판단하며 이 방법을 전국적으로 시행하기 위해서는 사전 교육이 반드시 필요하다는 것을 제안한다.
Park, Jae-Hoon;Han, Young-Sub;Lee, Eung-Pil;Lee, Seung-Yeon;Jeong, Heon-Mo;You, Young-Han
Journal of Ecology and Environment
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제43권3호
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pp.305-313
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2019
Background: This research aims to study the effect of climate change on the phenology, growth, and physiological traits of Silene capitata Kom., a Korean endangered species II. This study increased $CO_2$ concentration in a closed glass greenhouse, with the daily mean temperature and $CO_2$ concentration respectively being $4.61^{\circ}C$ and 93.63 ppm higher than the outside temperature (ambient conditions, control). The seeds of S. capitata were sown in control and treatment environments in March 2013 while seedlings were transplanted into individual pots in May 2013. To research phenological changes, the first day of the flowering and ripening of the plants transplanted in 2013 and first day of leafing in 2014 were observed. The growth and physiological responses of mature leaves were also studied in 2013. Results: There was no difference in the first day of flowering, but the first day of ripening was earlier in the treatment group than the control group. There was no difference in the number of rosette leaves between the two groups, but leaf area was wider in the treatment group than the control group. Transpiration rate and stomatal conductance were higher in the treatment group than the control group, chlorophyll content decreased, and photosynthetic rate and water use efficiency were the same for both groups. As a result of simple regression analysis among the transpiration rate, stomatal conductance, photosynthetic rate, and water use efficiency, stomatal conductance increased when transpiration rate increased. Stomatal conductance increased with photosynthetic rate in the control unlike in the treatment group. The photosynthetic rate and water use efficiency increased with transpiration rate in the control group unlike in the treatment group. Furthermore, water use efficiency increased as photosynthetic rate increased in both groups. Conclusion: Due to high $CO_2$ concentration, the photosynthetic rate was no longer controlled by the stomata, which appeared to suppress the excessive production of photosynthetic products by reducing chlorophyll content. It is believed that the phenological responses of S. capitata under climate change conditions will advance and that stable growth will be difficult in regions lacking moisture due to the high transpiration rate.
작물 생육모델이 요구하는 다양한 모수들 중 품종의 유전적 특성을 나타내기 위한 품종모수는 개별 품종별로 추정되어야 한다. 모수 추정을 위해 상당한 비용과 노력이 요구되는 고품질의 상세한 생육자료를 사용하여 하나, 자료의 가용성이 대체로 낮기 때문에, 품질이 낮더라도 쉽게 얻을 수 있는 자료를 이용하여 품종모수를 추정하는 방식의 가능성과 문제점을 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 신품종개발 공동연구 보고서로부터 2005년부터 2016년까지 신동진 벼에 대한 자료들을 수집하고, 이를 사용하여 신동진 벼의 품종모수를 추정하였다. 또한, 추정된 모수를 사용한 생육모의 결과들을 활용하여 개별 항목에 대한 신뢰도를 평가하였다. 출수기에 대해서는 RMSE가 대부분 3일 이하로, 비교적 정확하게 모의할 수 있는 모수가 추정되었다. 수량에 대해서는 RMSE가 대부분 700 kg/ha 이하로 작게 나타났으나, 결정계수가 대부분 0.1 이하로 나타나, 신뢰도 높은 모수가 추정된 것으로 판단하기 어려웠다. 이러한 결과는 작물이 자라는 중간 단계의 생육 관측자료를 비교하지 못하였기 때문일 것으로 사료되었다. 따라서, 모수의 신뢰도를 높이기 위해 시기별 생육자료의 측정이 필요할 것이며, 이를 위한 시간과 비용을 절감하기 위한 기법이 개발되어야 할 것이다. 기상자료와 실제 기상과의 차이로 인한 오차를 줄이기 위해서는 방재기상자료와 같은 가까운 기상자료를 사용하거나, 공간내삽 등의 방법을 활용하여야 할 것이다. 또한, 자연재해와 같이 모델에서 고려할 수 없는 요인으로 인해 영향을 받은 자료는 제외하는 것이 모수의 신뢰도를 높일 수 있을 것이다. 본 연구에서 제시한 출수기와 수량 추정치의 오차가 작았던 모수들의 범위는 이후 연구에서 신동진과 유사한 품종의 모수를 추정할 때 참고자료로 사용될 수 있을 것이다.
토지피복도는 국토정책, 환경정책을 위한 의사결정 근거 자료로 활용되는 매우 중요한 자료이다. 토지피복도는 원격탐사 자료를 활용하여 제작되는데, 이때 사용되는 데이터의 취득 시기에 따라 동일한 지역을 대상으로 하더라도 분류 결과가 달라질 수 있다. 본 연구에서는 단시기 데이터의 분류 정확도를 개선하기 위해 다중시기 위성영상을 활용하였으며 계절에 따른 지표면의 분광 반사 특성 차이를 딥러닝 알고리즘의 하나인 U-Net 모델에 학습시켜 분류하였다. 또한 단시기 분류 결과와 정확도 비교를 통해 분류 정확도의 향상 정도를 비교하였다. 구역 내에 30%의 녹지와 한강을 포함하여 다양한 토지피복으로 이루어진 서울특별시를 연구대상지로 설정하고 2020년 분기별 Sentinel-2 위성영상을 산출하였다. 대한민국 환경부에서 작성한 세분류 토지피복도를 활용하여 U-Net 모델을 학습시켰다. 학습한 U-Net 모델을 통해 단시기, 2시기, 3시기, 4시기로 모델을 학습하여 분류한 결과, 단시기를 제외하고 토지피복도 분류 정확도 확보기준인 75%를 상회하는 81%, 82% 79%의 정확도를 나타냈다. 이를 통해 다중 시계열 학습을 통해 토지피복의 분류 정확도 향상이 가능하다는 것을 확인하였다.
원격탐사를 이용한 작황정보 생산은 작물의 생물계절을 이용하여 작물 분류, 생육 모니터링, 생산량 추정 분석이 선행되어야 한다. 생물계절에 추정을 위한 시계열 영상 자료가 필요하지만 KOMPSAT(Korea Multi-Purpose Satellite)만으로 획득하는 것은 물리적 제한이 있으므로 타 지구관측위성과의 융합 활용이 필요하다. 위성자료의 융합 활용을 위해서는 각 위성이 가지는 고유의 방사학적 센서 특성 차이를 극복해야 한다. 본 연구는 위성자료의 융·복합 활용을 위한 첫 단계로서 KOMPSAT-3와 Landsat-8 위성의 교차검보정을 수행하였다. Libya-4 PICS(Pseudo Invariant Calibration Sites)에서 2년간 수집된 위성자료에 대해 초분광위성을 이용하여 산정된 SBAF(Spectral Band Adjustment Factor)를 적용하여 대기상단 반사도를 비교하였다. 교차검보정 결과 KOMPSAT-3와 Landsat-8 위성은 Blue, Green, Red 밴드에서 약 4%, NIR밴드에서 6%의 반사율 차이를 보였다. 온보드 켈리브레이터가 없는 KOMPSAT-3는 Ladnsat-8에 비해 Radiometric Stability가 낮은 것으로 나타났다. 향후 교차검보정의 정확도를 높이기 위해 BRDF(Bidirectional reflectance distribution function) 보정 및 지형보정을 통하여 정규화 된 반사율 자료를 생산하기 위한 노력이 필요하다.
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)는 간단한 수식으로 식생 활력도를 파악할 수 있기 때문에, 토지피복, 곡물수확, 농업가뭄, 토양수분, 산림재해 등의 분야에서 지표면의 식생 상태를 나타내는 지시자로 활용되고 있다. 그러나 가시광선과 적외선을 감지하는 광학위성센서는 구름을 투과하여 센싱(sensing)할 수 없으므로, 구름 화소에 대해서는 지표면의 NDVI가 계산될 수 없다. 본 연구에서는 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A, GK2A) 일단위 NDVI의 과소추정 노이즈를 개선하기 위한 실시간 보정기법을 개발하였으며, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) NDVI와의 정량적 비교 및 시계열 변화에 대한 정성적 해석을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하였다. 식생의 생장 주기를 반영한 시계열 보정, 장기간 기후치를 이용한 이상치 제거, 엄밀한 통계기반의 결측화소 복원 등의 과정을 거친 보정 NDVI에서는 구름에 의한 과소추정이 효과적으로 개선되었다. MODIS NDVI와의 상관성이 원값보다 높고, 그 차이가 감소한 경향을 보여주었으며, 특히 여름철에는 32.7%의 향상률을 보였다. 본 연구에서 제안한 방법은 일부 수정을 거쳐 타 위성산출물에도 적용될 수 있는 확장성을 가지고 있다.
우리나라 산림 생태계의 주요 우점종인 낙엽성 참나무 6종의 지구온난화에 의한 초기 생장의 영향을 파악하기 위하여, 야외 (대조구)와 대조구보다 온도 (3.0℃ 상승)와 CO2 농도 (2배 상승)를 증가시킨 기후변화처리구에 종자를 파종하고 2주 간격으로 발아 및 초기 생장을 측정하였다. 그 결과 6종 참나무 유식물들의 지상부와 지하부 출현시기는 대조구보다 기후변화처리구에서 모든 종이 더 빨랐다. 잎 출현시기는 기후변화처리구에서 굴참나무, 신갈나무 그리고 졸참나무가 빨랐다. 지하부 길이는 기후변화 처리구에서 굴참나무, 신갈나무 그리고 떡갈나무가 길었고 상수리나무는 구배 간 차이가 없었으며 갈참나무와 졸참나무는 짧았다. 지상부 길이는 기후변화처리구에서 졸참나무가 길었고, 상수리나무, 신갈나무 그리고 떡갈나무는 차이가 없었으며 갈참나무는 짧았다. 이상의 결과는 지구온난화 환경에서 지상부와 잎의 출현시기가 빠르고 지하부 생장이 좋은 신갈나무의 초기 생장이 가장 유리함을 나타내었다. 반면, 기후변화처리환경에서 지상부와 지하부의 생장이 가장 낮은 갈참나무는 다른 참나무에 비하여 생육이 불리하였다. 또한 상수리나무는 지구온난화 환경에 따른 초기 생장의 차이가 적어 가장 영향이 적은 나무로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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