이 연구는 기후변화가 지자체의 식물, 동물, 보전구역 등 생태계에 미치는 취약성을 현재와 미래 시점에서 시 공간적으로 분석하는 방법론을 논의하고, 적응 능력을 높이기 위한 방안을 토의하였다. 생태계 부문의 취약성 평가는 침엽수를 중심으로 한 수목 생장과 분포의 취약성, 해충과 꿀벌을 중심으로 한 곤충의 취약성, 국립공원을 중심으로 한 보전구역 관리의 취약성으로 수행되었다. 구체화된 각 대용변수의 취약성을 평가하기 위하여 기후노출, 민감도, 적응능력의 대용변수 및 세부 대용변수를 선정하였다. 현재를 기준으로 하였을 때 침엽수의 생장과 분포의 취약성, 해충과 꿀벌의 취약성, 국립공원 관리의 취약성은 기후노출, 민감도, 적응능력 대용변수 가운데 기후노출에 가장 큰 영향을 받는다. 현재로부터 2100년까지 미래로 갈수록 침엽수의 생장과 분포의 취약성, 국립공원관리의 취약성에 대한 지역 간 격차는 커지고, 해충과 꿀벌의 취약성에 대한 지역 격차는 줄어드는 경향을 나타냈다.
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.
기후변화와 토지이용변화는 유역의 수문순환의 변화를 초래하여 가용수자원의 변화를 야기 시킨다. 본 연구에서는 안성천 ($371.1km^2$) 유역을 대상으로 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)모형을 이용하여 미래기후변화와 토지이용변화가 유출특성에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 미래 기후자료는 IPCC 제 5차 기후변화 평가보고서에서 생산된 RCP (Representative Concentration Pathway, 대표농도경로)기반의 기후변화 시나리오 중 기상청에서 제공한 RCP 4.5와 8.5 시나리오(한반도 영역; 12.5km)를 이용하였다. 기준 년과 비교한 결과 RCP 8.5의 2080s (2060-2099)에서 평균온도가 $4.2^{\circ}C$ 상승하였으며, 강우량은 최고 21.2% 증가하는 것으로 나타났다. 토지이용변화 추세는 CLUE-s (Conservation of Land Use and its Effects at Small regional extent)모형을 이용하여 예측되었고, 도시 면적 증가에 따른 3가지 시나리오(Linear, Exponential, Logarithmic)를 적용한 안성천 유역의 미래(2040s, 2080s) 토지이용도를 구축하였다. 각각의 시나리오에서 도시면적 비율은 2100년에 9.4%, 20.7%, 35%로 예측되었다. 기후변화만을 고려하였을 때 증발산량과 총 유출량은 RCP 8.5의 2080s에서 최고 20.6%, RCP 4.5의 2080s에서 최고 25.7% 증가하는 것으로 나타났다. 또한 토지이용변화만을 고려한 경우 증발산량과 총 유출량은 최고 3.7%, 2.9% 증가하는 것으로 나타났다. 토지이용과 기후변화 시나리오를 모두 적용한 경우 증발산량과 총 유출량은 RCP 8.5 2080s의 Linear 토지이용변화 시나리오에서 최고 19.2% 증가하였으며, RCP 4.5 2080s의 Exponential 토지이용변화 시나리오에서 최고 36.1%증가하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 미래의 유역 수문환경조건 변화에 따른 수자원을 정량적으로 파악할 수 있을 것으로 기대된다.
가뭄은 태풍이나 집중호우 등 다른 자연재해와는 달리 발생시점이 명확하지 않으며, 가뭄발생 시 피해지역이 광범위하기 때문에 사회 경제적으로 겪는 피해가 매우 크다. 따라서 미래에 발생할 수 있는 가뭄에 대한 평가 및 이에 대한 대응방안의 마련이 필요하다. 본 연구에서는 기후학적 인자와 사회경제적인 인자에 대한 여러 가지 통계자료를 이용하여 우리나라 가뭄 위험도를 평가하였다. 가뭄의 발생확률을 바탕으로 가뭄 노출성 지수(DHI)와 가뭄의 사회경제적인 영향을 반영하는 가뭄 취약성 지수(DVI)를 개발하고, 두 인자간의 상호관계를 분석하여, 최종적으로 가뭄 위험도 지수(DRI)를 개발하였다. 행정구역별로 산정된 DRI를 바탕으로 우리나라의 지역적 가뭄 위험도를 평가할 수 있었으며, 가뭄 위험도가 가장 높은 지역은 농업 밀집지역인 전라도로 나타났다. 본 연구에서 제시한 가뭄 위험도 지도는 지역적 특성을 반영하여 가뭄대책을 수립할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Purpose: This study, which is based on the investment payback periods, aims to suggest the proper insulation level which can be adapted to the Defense Military Facility Criteria regarding the military residential condominiums. For the energy performance simulation, it is required to collect the residential data regarding the military condominiums and climatic data concerning the regions they belongs to. The estimates through energy performance simulation are the regional heating loads and the heating transmission coefficients of building components. Method: With the heating loads, the annual heating cost saving per square meters is assessed. With the heating transmission coefficients of building components, the additional insulation installment cost per square meters is evaluated. With two outcomes, one as an annual value and the other as a present value, the investment payback period is calculated. Result: In result, it could be concluded that 55~70% insulation ratio can lead a superior residental environments as well as be contributed to the national policy associated with zero-energy buildings because the estimated investment payback period is shorter than the life span of the military residental condominiums. This upshot can be used as a foundation to enactment the Defense Military Facility Criteria associated with military residential condominiums.
GIS를 이용하여 토양 유실에 대한 환경영향 분석과 평가가 부여군의 금강유역을 대상으로 실시되었다. 수작업 계산으로 처리되고 있는 지금까지의 토양 유실량 산출방법은 토양 유실을 야기시키는 여러 자연환경 요소들의 정량적 분석과 또한 이러한 요소들의 복잡한 상관 관계들을 명쾌하게 규명하기에는 많은 어려움이 있다. 금번 연구에서 GIS의 활용은 이러한 환경분석 기술들을 변화시키고 자료들을 조직화할 뿐만 아니라, 기존의 분석과정들을 자동화시키는 이상의 변화를 가져오게 할 수 있었다. 연구지역에서 아주 경제적으로 생산된 최종 토양 유실 분석도는 여러 사용자들에게 GIS의 유용성과 활용성을 보여주는 계기를 제공하고 있다. 본 연구에서 도입된 토양 유실 공식(USLE)은 분수계내에서 실제 유실량 계산을 목적으로하고 있으나, 금번에 개발된 토양 유실 계수(Soil Loss Index)는 위으 공식 적용에 있어서 야기될 수 있는 자료들의 부정확성을 보완할 수 있음은 물론, 다른 분수계들에 대해서 상대적 토양 유실 분석에도 활용될 수 있다. 동시에 본 연구결과는 토사 유실에 따른 대책 수립에 커다란 기여가 예상되며, 지질 재해 예방에 적극 활용될 것이다. 앞으로 국내에서는 본 연구를 기초로 환경관리 분야에 대한 GIS 응용기술의 적극 개발과 환경분석 전문가 시스템 개발이 요구될 전망이다.
본 연구에서는 대기오염 물질이 대기 변화에 따라 주변 지역의 오염농도에 미치는 영향 분석에 대한 필요성과 구체적인 방법론을 제시하였다. 이에 대한 사례연구로서 경기도 포천지역 도로망을 대상으로 본 방법론을 적용하였다. 본 연구에서 제시한 방법론은 1) 교통에서 배출된 오염물질만을 고려한 확산 분석, 2) 교통에서 배출된 오염물질과 주변오염물질농도를 결합하여 분석하는 두 가지 분석 모형을 포함하고 있다. 이를 통해 교통에 의해 발생된 대기오염물질이 교통망과 교통망 주변지역에 미치는 영향을 분석하는데 유용 할 것으로 판단된다. 또한, 교통에 의해 발생된 대기오염원과 대기오염원이 인체에 미치는 영향을 본 분석에 근거하여 도로주변 고농도의 대기오염물질에 의한 위해성(危害性)을 평가하는데 유용할 것으로 판단된다.
In recent years, the proportion of arable land in the nation has grown from 36.2 percent in 1990 to 43.7 percent in 2013. The study first performed the vulnerability assessment of agricultural production, transportation, processing facilities, agricultural machinery leasing facilities, and water supply facilities. It was developed for the evaluation of the vulnerability of each gun of garlic and onions based on the distance from the three groups of arable bodies to the facility and the processing capacity of facilities. In view of these regional imbalances, the store, distribution and processing facilities in the main stream were found in Haenam, South Jeolla-do, and the relatively low regions of the gun were located in Goheung-gun and Hampyeong-gun. Among other regions, agricultural machinery rental facilities were high in Changnyeong-gun, Haenam, and two regions, while the water supply facilities were high in the southern area of Haenam and South Jeolla-do. The Gyeongsang-do showed relatively high levels of comparison vulnerability index compared to Jeolla-do regions. In particular, through the management plan to improve the facilities needed to improve agricultural production infrastructure, it is necessary to increase the competitiveness of agricultural productuivity through the planning of the need for additional support through the rural readjustment project.
물 부족을 해결하기 위한 방안으로 지표수-지하수 연계이용에 관한 연구가 최근 국내에서도 관심을 끌고 있다. 지역 여건을 최대한 활용하면서 동시에 친환경적인 지표수와 지하수 연계이용은 통합적인 수자원 관리에 기여하는 바가 클 것으로 예측된다. 본 연구에서는 선행 논문에서 개발된 방법론 즉, 지표수-지하수 연계이용이 시행되어야 할 지역의 선정, 가뭄분석을 통한 물 공급 시나리오 도출, 연계이용 결과 얻어지는 추가 수자원확보량 산정까지 전과정의 현장적용성을 검토하였다. 적지분석을 통해 속초시가 대상지역으로 선정되었고, 도출된 운영 시나리오를 적용한 결과, 가뭄빈도에 따라 약 490만∼740만 ㎥/year의 수자원이 추가적으로 확보되는 것으로 산정되었다. 개발된 방법론은 지표수-지하수 연계이용의 방안과 효과를 정량적으로 제시할 수 있으며, 물 관리 계획수립시 유용한 판단도구로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Universal Soil Loss Equation (USLE) is to estimate potential soil loss and has benefit in use with its simplicity. The equation is composed of five factors, one of the factors is the slope length and steepness factor (LS factor) that is for topographic property of fields to estimate potential soil loss. Since the USLE was developed, many equations to compute LS was suggested with field measurement. Nowadays the factor is often computed in GIS software with digital elevation model, however it was reported that the factor is very sensitive to the resolution of digital elevation model. In addition, the digital elevation model of high resolution less than 3 meter is required in small field application, however these inputs are not associate with the empirical models' backgrounds since the empirical models were derived in 22.1 meter field measurements. In the study, four equation to compute LS factor and two approaches to determine slope length and steepness were examined, and correction factor was suggested to provide reasonable precision in LS estimations. The correction factor is computed with field area and cell size of digital elevation model, thus the correction factor can be adapted in any USLE-based models using LS factor at field level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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