• 한국수산과학회지
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• 제34권1호
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• pp.57-69
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• 2001

한반도 남해 내만역에서 계절별로 4회에 걸친 입자유기물질 농도분포를 조사한 결과 입자유기물질은 대체로 봄철과 여름철 농도가 가을과 겨울철에 비해 비교적 높다는 것을 나타내었다. 입자유기물질 농도가 높은 봄과 여름철 C : Chl a나 C . N비는 해양의 식물플랑크톤의 전형적인 비값들을 나타내고 Chl a농도 역시 이기간 중에 높게 나타나 이들 내만역에서 입자유기물질 계절 변동은 식물플랑크톤 생물량과 밀접한 상관을 갖는다는 것을 보였다. 조사 해역별 입자유기물질 성분의 농도 분포는 진해만에서 고성만과 강진만에 비해서 높은 농도를 나타내었는데, 다른 해역에 비해서 진해만에서 높은 Chl a: PPr-N비 값들은 진해만이 다른 내만역들 보다 더욱 부영양화 되었다는 것을 나타내어 부영양화 수준에 따른 식물플랑크톤 생산력이 각 내만역 사이 입자유기물질 농도의 공간적 차이를 결정하는 중요한 요인이라는 것을 시사했다. 각 내만역 내에서 입자유기물질 수평농도 분포는 소규모 내만역내에서도 공간적으로 큰 농도차를 보일 수 친다는 것을 나타내었는데, 대도시에 인접한 수역에서 높은 입자유기물질 농도와 높은 식물플랑크톤 기여는 이들 도시로부터 다량의 영양염 유입을 시사하였고, 양식장이 밀집한 수역에서 상대적으로 낮은 입자유기 물질 농도는 양식생물의 높은 섭이활동을 반영하는 것으로 고려되었다. 식물플랑크톤 성장 제한 영양염은 계절별로 각 내만역내에서 입자유기물질 C : N : P 원소 변동비로부터 평가되었는데, 진해만과 고성만에서 Redfield비와 일치하는 C : N 변동비 (6.6)는 이 해역의 입자유기물질이 식물플랑크톤에서 유래하고 있다는 것을 나타내었던 반면, 강진만에서는 5.0의 다소 낮은 C : N비를 보였다. 진해만과 고성만에서 여름철 18.2와 24.6의 높은 N : P 변동비는 인산염이 이 해역들의 식물플랑크톤 성장을 제한할 수 있는 것으로 나타나지만 봄철 10.8과 14.7의 낮은 비값은 오히려 질소계 영양염에 의한 제한을 시사한 반면, 강진만에서 N : P 변동비는 $6.3\~12.8$로 조사기간 모두 질소계 영양염이 제한 영양염으로 작용한다는 것을 시사하였다.

• 자원환경지질
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• 제45권3호
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• pp.277-294
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• 2012

부산의 지역의 암석 종류에 따른 토양 내 라돈 농도의 시 공간적 변화 특성과 변화 요인에 대하여 연구하였다. 토양 내 라돈($^{222}Rn$)농도와 암석 및 토양의 모원소($^{226}Ra$,$^{228}Ra$ U, Th)의 농도를 부산지역 24개 지점에서 측정하였다. 모암과 토양 내 이들 모원소들의 분포와 거동 특징을 분석하고 라돈과의 상관성을 상세히 규명하였으며, 지형에 대한 영향도 평가하였다. 토양 내 라돈 농도 측정에는 두 가지 in-situ 방법(soil probe 방법과 지중매설튜브 방법)을 적용하여 측정의 정확성에 대하여 비교하였다. 토양 내 라돈의 공간적 분포는 모암의 암석 종류에 따른 U의 농도를 전반적으로 반영하여, 화산암에 비해 심성암에 높고, 산성암>중성암>염기성암 순으로 높은 변화양상을 보였다. 그러나 동일한 모암에서 유래된 토양내의 라돈 농도에서 큰 폭의 변화가 나타나며, 이는 라돈의 모원소인 U와 $^{226}Ra$의 암석과 토양에서의 현저한 방사능 비평형 결과이다. 따라서 토양 내 라돈 농도는 이들 모원소의 암석과 토양 내 농도와의 상관성은 매우 낮게 나타나며, 암석 내 농도에 비해 토양 내 농도와 더 높은 상관성을 보였다. Th과 $^{228}Ra$은 풍화작용과 토양 발달 특성에 따라 U와 지구화학적 거동 및 부하 특징을 달리하기 때문에, 동일한 모암에서 유래된 토양에서도 토양 특징에 따라 U와 현저히 다른 복잡한 농도 변화 양상을 나타내었다. 지형구배를 이루는 경사지의 동일 심도의 토양 내 라돈농도는 위치에 따라 차이를 나타내며, 모암을 같이하는 잔류토양(부산대 내 19개 지점)내에서는 소규모 지형 변화에 의해 토양 내 라돈 농도가 6.8~29.8Bq/L 범위로 변화하였다. 토양 내 라돈 농도는 토양 특성에 따라, 정반대의 계절적 변화 양상을 보인다. 지중매설튜브 방법이 soil probe 방법에 비해 더욱 정확히 토양 내 라돈농도를 측정할 수 있어, 토양 내 라돈의 시 공간적 변화 특성에 대한 분석에 매우 유용한 것으로 나타났다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제13권4호
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• pp.223-233
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• 2010

금강호의 시.공간적인 수질변화와 이러한 변화에 영향을 주는 요인을 알아보기 위해 강경과 하구언에서 2001년 8월부터 2008년 7월까지 보고된 수질자료(COD, SS, $Chl-{\alpha}$, TN, TDN, $NO_3^-$, $NH_4^-$, TP, TDP, $PO_4^{3-}$)를 통계적으로 비교 분석하였다. 통계분석으로는 평균비교, 요인분석, 중회귀분석 등을 수행하였으며 TP에 관하여 물질수지를 계산하였다. 조사기간 동안 금강호 내에서 각 수질항목들의 시간적인 변화를 평균농도변화로서 살펴보면 2002년에 비하여 2007년에 $NH_4^+$는 60%, $PO_4^{3-}$는 24%, 그리고 TDP는 52% 감소한 반면, TP와 $Chl-{\alpha}$는 각각 99%, 423% 증가하였다. 공간적으로는 강경이 하구언보다 질소계열과 인계열의 농도가 높은 반면, $Chl-{\alpha}$는 반대경향을 보였다. 금강호내에서 수질에 영향을 미치는 가장 중요한 요인들을 판단하기 위하여 요인분석을 수행한 결과, "질소계열(TN, TDN, $NO_3^-$, $NH_4^+$)과 인계열(TP, TDP, $PO_4^{3-}$)의 계절적인 변화"가 전체분석 자료의 49%를 설명할 수 있는 것으로 나타나 가장 중요한 수질요인으로 분석되었다. 이중 금강호에서 최근 농도가 증가하고 있는 TP와 이로 인한 $Chl-{\alpha}$의 변화에 대한 중회귀분석결과, TP의 농도변화에 가장 큰 영향을 미치는 항목은 계절적으로 풍수기에는 SS, 갈수기에는 $Chl-{\alpha}$인 것으로 밝혀졌다. 이는 풍수기에는 강물에 포함된 입자성인에 의한 TP의 유입이, 갈수기에는 식물플랑크톤의 성장에 의한 TP의 소모가 TP의 농도변화에 영향을 준다고 해석되었다. 반면 $Chl-{\alpha}$의 농도는 풍수기에는 COD가, 갈수기에는 TP가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타남으로서 풍수기에는 상류측에서 물리적으로 유입된 식물 플랑크톤의 영향이 하류측에 직접된 것으로 판단되며, 갈수기의 $Chl-{\alpha}$의 농도변화는 TP의 농도에 의해 결정됨을 보였다. 결과적으로 금강호에서 TP는 지속적으로 증가하고 있고, 계절적으로 갈수기에 $Chl-{\alpha}$의 증가에 중요한 인자인것으로 나타났다. 이러한 TP의 호수 내 유출입양을 정량적으로 파악하기 위해 계절적으로 풍수기와 갈수기로 구분하여 물질수지를 계산한 결과, 풍수기 동안 가장 중요한 공급원은 강물에 의한 유입량(38%)이었고, 대부분은 이외의 기타공급원(Other Sources)이 60%를 차지하였으며 퇴적물로부터 공급량은 1% 정도로 미미하였다. 그 반면, 갈수기 동안에는 강물과 기타 공급원에 인한 부하량이 각각 48%와 47%로 유사하게 차지하였고, 퇴적물로부터의 공급량은 5%로 증가하였다. 수질이 악화되는 갈수기인 경우 기타 공급원 중 특히 철새로 인한 공급량은 유입 TP공급량의 최대 8%, 기타 공급원의 최대 21%를 차지하는 것으로 추산되었다.

• 대한지리학회지
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• 제41권5호
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• pp.527-544
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• 2006

본 연구는 우리나라 실정에 맞는 여름철 강한 무더위인 열파(Heat Wave)를 정의하고, 각 강도별 장기간(1973-2006) 평균적인 열파 발생빈도의 시공간적 분포 특징을 밝히고자 하였다. 고온다습한 한반도 여름몬순 기후하에서 체감온도와 사망자의 관계를 분석하여, 최소 $32.5^{\circ}C$ 및 $35.5^{\circ}C,\;38.5^{\circ}C,\;41.5^{\circ}C$의 일최고 열지수(Heat Index)가 3일간 지속되었을 때를 더운기간(Hot Spell) 및 열파(Heat Wave), 강한열파(Strong Heat Wave), 매우강한열파(Extreme Heat Wave) 발생일로 정의하였다. 이를 바탕으로 모든 단계별 열파 연평균 발생빈도를 살펴보면, 해발고도가 높은 고지대나 바다에 인접한 도서지역에서는 낮게 나타나는 반면, 주요 대하천에 인접한 내륙 저지대에서는 연평균 열파 발생빈도 뿐만 아니라 연구기간중 연 최다 열파 발생일수도 장마휴지기(7월 하순-8월 초순)를 중심으로 높게 나타난다 연구기간(1973-2006) 동안 각 단계별 열파일 발생빈도에는 뚜렷한 변화가 없었으나, 더운기간 (Hot Spell)의 최고 발생빈도를 기록한 연도는 1970년대에, 열파(Heat Waves)와 강한열파(Strong Heat Wave)의 최고 발생빈도를 기록한 연도는 1990년대에 각 집중되어 나타났다. 한편, 우리나라의 열파 발생시에는 기온 이외에도 습도의 부가적인 영향이 $4.3-9.5^{\circ}C$ 정도 열파(Heat Wave)의 강도를 높이고 있음을 알 수 있다. 이러한 연구 결과들은 우리나라에 맞는 국가 열파 경보 체계를 구축하는데 기초자료로써 활용될 수 있을 것으로 생각된다.커마 세기를 구할 수 있었다. 이러한 물 흡수선량을 통한 Ir-192 선원의 검교정 방법들은 미국의학물리학회(AAPM) 보고서 TG-43에서 권고한 흡수선량 계산 알고리즘에 바로 적용할 수 있는 것으로 사료된다. 성장 억제 작용은 G0/Gl기를 지체시켜 암세포 증식을 억제하고 apoptosis에 의해 암세포를 사멸시키는 항암 활성을 나타내는 것으로 확인되었으며, 특허 AO가 AG보다 현저한 활성을 보였다. 더 나아가 아가리쿠스 $\beta$-glucan (AG)과 올리고당류 (AO)는 항암 활성을 가진 대체 의약 소재로 개발될 수 있을 것으로 기대된다.eruginosa rhlI의 경우 단일배양보다 혼합배양시 최고 약 40배, P. aeruginosa lasI의 경우 최고 약 250배 그리고 S. aureus luxS의 경우는 단일배양보다 혼합배양시 최고 약 5배 이상 mRNA 발현량이 증가하였다. 또한 세 균주의 4가지 유전자 중 P. aeruginosa의 rhlI와 lasI의 mRNA가 가장 많은 양으로 발현됨을 확인하였다.석되었다. 6. 연 강수량이 17.4% 증가해 월별 평균 강수량 변화가 가장 큰 시나리오 Al은 연 유출량이 24.6% 증가하고, 유사량과 TN, IP 부하량은 각각 60.1%, 14.4%, 27.1%증가하는 것으로 나타났으며, 이에 비하여 연 강수량 증가가 2.5%로 가장 작은 시나리오 B1의 연 유출량 변화는 -0.4% 감소하는 것으로 나타났고, 유사량과 TN, TP 부하량은 각각 14.6%, 3.0%, 7.2% 증가하는 것으로 모의되었다. 7. 강우 발생 일수 변화를 가정한 시나리오에 대한 모의 결과, 연강우일수가 약 10일 감소한 A1-1, A2-1, B1-1, B2-1의 경우, 강우 일수 감소 이전과 연 유출량 변화는 거의

• 한국해양학회지:바다
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• 제5권1호
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• pp.37-46
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• 2000

1995년 이후 해마다 8월부터 10월까지 남해안에서 대규모로 발생되는 유해성 적조가 가장 먼저 발견되는 전남 고흥군 나로도 해역에서 적조원인생물을 포함한 식물플랑크톤의 포식자로써 적조역학(red tide dynamics)에 큰 영향을 줄 수 있는 종속영양성 와편모류(heterotraphic dinoflagellate; 이하 HTD)와 섬모류의 시공간적 분포를 연구하기 위하여, 1997년 6월 20일부터 9월 22일까지 모두 5차례에 걸쳐 3개의 정점, 5${\sim}$7개의 깊이에서 시료를 채집한 뒤 분석하였다. 연구기간 동안 총 17종의 HTD가 발견되었는데 그 중 Protoperidinium 속에 속하는 종이 11종으로 65% 정도를 차지하였다. 섬모류의 경우 종피류(tintinnid; 이하 TIN)가 총 15종 출현하였으며, 다수의 무피성 섬모류(naked ciliate; 이하 NC)가 출현하였다. 출현 종 수의 시간적 변화를 볼 때 HTD와 TIN모두 8월 1일과 21일 사이에 가장 많이 증가하였으나 최대 출현종 수는 Gyrodinium impudicum이 우점한 유해성 적조가발생한 직후인 8월 27일에 나타났는데 각각 13종과 10종이었다. 9월 22일에는 출현종 수가 급감하였다. 연구기간 중 나타난 HTD, TIN, NC의 최대 밀도는 각각 45, 39, 57 cells $ml^{-1}$었다. 한 시기에 채집한 모든 시료의 평균밀도(Average Density at All Station; 이하 ADAS)를 구한 결과 HTD의 ADAS는 출현종 수와 마찬가지로 8월 1일과 21일 사이에 가장 큰 폭으로 증가하다가 8월 27일에 약 6 cells $ml^{-1}$의 최대값에 도달하였으나, TIN의 ADAS는 8월 21일과 8월 27일 사이에 급증하여 최대값 7 cells $ml^{-1}$에 도달하였다. NC의 ADAS는 HTD나 TIN처럼 뚜렷한 시간적 변화를 나타내지 않았으나 8월 27일에 최대값 8 cells $ml^{-1}$을 나타냈다. 이러한 출현 종수와 평균밀도의 증가율을 볼 때 HTD의 경우 규조류의 변화 양상과 비슷하여 HTD가 규조류의 포식자일 가능성을 제시할 수 있는데, 특히 8월 27일의 경우 Protoperidinium 속의 수평, 수직적 분포는 규조류의 분포와 높은 상관관계를 가져 이들이 규조류의 주요 포식자임을 유추할 수 있다. 공간적 분포에 있어서 일반적으로 HTD와 섬모류 모두 내만에서 높은 값을 가졌으며 외만으로 갈수록 감소하였으므로, 본 연구는 HTD와 섬모류의 시공간적분포가 연안으로부터의 거리 및 먹이인 식물플랑크톤의 시공간적 분포와 밀접한 관계를 갖고 있음을 제시할 수 있고, 본 연구결과는 앞으로 주요 원생동물들의 적조원인생물을 포함한 우점 식물플랑크톤에 대한 포식실험의 기초자료로 이용되어 적조발생시와 발생 전후의 하부 먹이망을 완성하는데 기여될 것이다.

• 대기
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• 제21권4호
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• pp.349-359
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• 2011

The climatology in stratospheric ozone over the Korean Peninsula, presented in previous studies (e.g., Cho et al., 2003; Kim et al., 2005), is updated by using daily and monthly data from satellite and ground-based data through December 2009. In addition, long-term satellite data [Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS), Ozone Monitoring Instrument (OMI), 1979~2009] have been also analyzed in order to deduce the spatial distributions and temporal variations of the global total ozone. The global average of total ozone (1979~2009) is 298 DU which shows a minimum of about 244 DU in equatorial latitudes and increases poleward in both hemispheres to a maximum of about 391 DU in Okhotsk region. The recent period, from 2006 to 2009, shows reduction in total ozone by 6% relative to the values for the pre-1980s (1979~1982). The long-term trends were estimated by using a multiple linear regression model (e.g., WMO, 1999; Cho et al., 2003) including explanatory variables for the seasonal variation, Quasi-Biennial Oscillation (QBO) and solar cycle over three different time intervals: a whole interval from 1979 to 2009, the former interval from 1979 to 1992, and the later interval from 1993 to 2009 with a turnaround point of deep minimum in 1993 is related to the effect of Mt. Pinatubo eruption. The global trend shows -0.93% $decade^{-1}$ for the whole interval, whereas the former and the later interval trends amount to -2.59% $decade^{-1}$ and +0.95% $decade^{-1}$, respectively. Therefore, the long-term total ozone variations indicate that there are positive trends showing a recovery sign of the ozone layer in both North/South hemispheres since around 1993. Annual mean total ozone (1985~2009) is distributed from 298 DU for Jeju ($33.52^{\circ}N$) to 352 DU for Unggi ($42.32^{\circ}N$) in almost zonally symmetric pattern over the Korean Peninsula, with the latitudinal gradient of 6 DU $degree^{-1}$. It is apparent that seasonal variability of total ozone increases from Jeju toward Unggi. The annual mean total ozone for Seoul shows 323 DU, with the maximum of 359 DU in March and the minimum of 291 DU in October. It is found that the day to day variability in total ozone exhibits annual mean of 5.7% in increase and -5.2% in decrease. The variability as large as 38.4% in increase and 30.3% in decrease has been observed, respectively. The long-term trend analysis (e.g., WMO, 1999) of monthly total ozone data (1985~2009) merged by satellite and ground-based measurements over the Korean Peninsula shows increase of 1.27% $decade^{-1}$ to 0.80% $decade^{-1}$ from Jeju to Unggi, respectively, showing systematic decrease of the trend magnitude with latitude. This study also presents a new analysis of ozone density and trends in the vertical distribution of ozone for Seoul with data up to the end of 2009. The mean vertical distributions of ozone show that the maximum value of the ozone density is 16.5 DU $km^{-1}$ in the middle stratospheric layer between 24 km and 28 km. About 90.0% and 71.5% of total ozone are found in the troposphere and in the stratosphere between 15 and 33 km, respectively. The trend analysis reconfirms the previous results of significant positive ozone trend, of up to 5% $decade^{-1}$, in the troposphere and the lower stratosphere (0~24 km), with negative trend, of up to -5% $decade^{-1}$, in the stratosphere (24~38 km). In addition, the Umkehr data show a positive trend of about 3% $decade^{-1}$ in the upper stratosphere (38~48 km).

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권5호
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• pp.449-459
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• 2015

기존의 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)에 의한 산림탄소저장량 추정 방법은 국가 규모의 평균 탄소저장량 추정에는 충분하지만 표본점 개수가 부족한 시 군 단위의 세밀한 추정은 어렵다. 본 연구에서는 시 군별 산림탄소저장량 추정을 위해 공간 자료를 보조 자료로 이용하고 2가지 업스케일링 방법을 적용하여 격자별 산림탄소저장량 정보를 가진 산림탄소지도를 제작하였다. 대상지역은 충청남도로 2가지 방법 모두 제 5차 NFI(2006~2009) 자료를 활용하였다. 방법 1은 임상도를 보조 자료로 선택하고 NFI 기반 산림탄소저장량 회귀모델을 이용하였다. 방법 2는 위성영상을 보조 자료로 선택하고 k-NN을 이용하여 산림탄소저장량을 추정하였다. 불확실성을 고려하기 위해 200회 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 최종 AGB 탄소지도를 산출하였다. 방법 1에서는 충청남도의 총 산림탄소저장량이 22,948,151 tonC으로 기존의 현지조사표본 기반 추정치(21,136,911 tonC)에 비해 과대추정을, 방법 2에서는 19,750,315 tonC로 과소추정되는 경향을 나타내었다. 독립검증 지점(n=186)의 탄소저장량에 대한 대응표본 T-검정 결과, 방법 2의 평균 추정치와 NFI 표본 기반 평균 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 있는 반면(p<0.01), 방법 1의 평균 추정치는 NFI 표본 기반 평균 추정치와 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 평가되었다(p>0.01). 특히, 방법 2의 경우 k-NN의 스무딩 효과 및 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위성영상과 표본점의 mis-registration 오차가 추정오차에 큰 영향을 미칠 수 있음이 발견되었다. 임상도를 활용한 방법 1이 임분 구조가 복잡한 우리나라 산림의 탄소량 추정에 효과적일 수 있지만, 미조사 지점의 주기적인 갱신 및 대면적 추정에 유리한 위성영상의 활용은 여전히 필수적이다, 따라서 시공간적인 확장과 함께 보다 신뢰할 수 있는 산림탄소저장량 추정을 위해 다양한 위성영상 자료 및 활용 기법에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 생태와환경
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• 제39권3호통권117호
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• pp.378-389
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• 2006

본 연구는 2005년 4월부터 12월까지 팔당댐과 경안천에서 박테리아와 원생생물 생물량과 개체크기의 계절적 변화와 이에 영향을 미치는 요인들에 대하여 분석하였다. 조사기간 동안 박테리아의 밀도는 팔당댐과 경안천에서 각각 $2.8{\sim}64.6\;{\times}\;10^6$, $6.1{\sim}43.3\;{\times}\;10^6\;cells\;{\cdot}\;mL^{-1}$로서 두 지점에서 비슷한 분포를 보였고, 수온이 높은 여름동안에도 증가하지 않았다. 원생생물의 총생물량은 팔당호 ($12{\sim}73\;{\mu}gC\;{\cdot}\;L^{-1}$)에 비해 경안천 ($26{\sim}169\;{\mu}gC\;{\cdot}\;L^{-1}$)에서 훨씬 높았으며, 평균 세포크기도 경안천에서 크게 나타났다. 원생생물의 총생물량 중에서 HNAN이 전반적으로 가장 큰 비중을 차지하였으나, 팔당댐에서 4, 10, 11월에 경안천에서 6월에는 섬모충류의 비중이 가장 컸다. PNAN은 상대적으로 매우 낮은 생물량을 보였으나 봄과 가을동안에는 높게 나타났다. HNAN은 두 지점에서 모두 3{\sim}7\;{\mu}m$ 크기의 작은 개체들이 우점하였다. HNAN 평균 세포의 크기는 영양염의 농도가 훨씬 높았던 경안천에서 더 크게 나타났다. 섬모충의 세포당 평균 크기는 여름 동안에 작았다. 팔당댐에서 HNAN 생물량은 Chl-a 농도와 상관성이 있었으며, 또한 섬모충류의 생물량과 관련이 높게 나타나 HNAN의 증가가 섬모충류의 높은 생물량으로 연결된 것으로 판단되었다. 경안천에서 PNAN과 HNAN은 Chl-a 농도와 높은 상관성을 보였고, PNAN의 생물량이 증가할수록 HNAN의 생물량도 증가하였다. 섬모충류의 생물량은 다른 생물보다는 영양염 (TN, TP)과 입자성 물질(SS)과 높은 상관성을 보였다. 또한 두 지점 모두에서 원생생물의 생물량은 박테리아 생물량과 밀접한 관계를 보였고, 섬모충류는 박테리아 뿐만 아니라 편모류의 생물량과도 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났다. 팔당호 생태계에서 본 연구의 결과가 보여준 microbial loop 구성요인들의 높은 생물량과 이들 간의 밀접한 상관관계는 팔당호 생태계 플랑크톤 먹이망 내에서 microbial loop를 통한 먹이망 기능이 중요함을 시사한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권9호
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• pp.701-715
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• 2020

본 연구에서는 FAO-56 Penman-Monteith (FAO PM)를 비롯하여 Hamon, Hansen, Hargreaves-Samani, Jensen-Haise, Makkink, Priestley-Taylor, Thornthwaite 등 총 8가지 기준증발산량 산정방법을 이용하여 전국 기상청 ASOS 지점을 대상으로 각 방법에 따른 기준증발산량을 산정하여 비교하였다. 또한 가장 신뢰성이 높은 것으로 알려진 FAO PM값을 기준으로 나머지 7가지 방법에 의한 월별 편차를 분석하여 지점별 월별 보정계수를 도출하고, 보정에 따른 개선효과를 평가하였다. 먼저 각 방법의 기본계수를 적용하여 기준증발산량을 산정한 결과, 방법에 따라 큰 편차를 나타내었으며 Hansen 방법이 상대적으로 FAO PM과 유사한 것으로 나타났다. 반면, Hamon과 Jensen-Haise 방법은 여름철을 중심으로 타 방법대비 매우 큰 값을 보였으며, FAO PM과의 편차도 크게 나타났다. 지역별로는 동해안 일부지역을 제외하고 대부분의 지역에서 FAO PM과 비교하여 기준증발산량을 과다하게 산정하는 것으로 분석되었다. FAO PM 결과와의 편차를 기반으로 지점별 월별 최적화된 보정계수를 도출하고 기준증발산량을 다시 비교한 결과, 지점에 따라 보정 전에 -46 mm~+88 mm의 범위를 보였던 월 평균값은 보정 후 -11 mm~+1 mm로 나타났으며, 연 평균값도 -393 mm~+354 mm (보정 전)에서 -33 mm~+9 mm (보정 후)로 보정을 통하여 편차가 크게 감소되었다. 또한, 기온자료만을 이용하는 Hamon, Hargreave-Samani, Thornthwaite 방법들도 보정을 통하여 FAO PM과 큰 차이없는 결과를 도출하였다. 특히 기온기반의 방법들은 기후변화 시나리오 중 상대적으로 불확실성이 낮은 기온자료만을 이용하여 미래의 장기간의 기준증발산량을 전망하거나, 월 또는 계절예측 기온정보를 이용하여 수개월간의 기준증발산량을 예측하는 경우에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1243-1254
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• 2021

수자원 운영이나 농업용수 관리 등을 위해서는 계절 또는 월 단위 이상의 장기간의 미래에 대한 증발산량의 정확한 예측이 중요하다. 본 연구에서는 한강권역을 대상으로 통계적으로 예측된 월 기온자료와, 기온자료를 기반으로 한 Hamon 증발산량 추정식을 활용하여 기준증발산량에 대한 장기전망(최대 12개월까지)을 수행하였다. 먼저 한강권역의 월 단위 기온예측정보를 시공간적으로 상세화하여 한강권역 내 15개 지점에 대한 일 단위 기온자료를 도출하였다. 지점별 상세화된 기온자료의 적합도를 분석한 결과, 월평균 최고기온에 대해서는 PBIAS는 1.3~6.9%, RSR은 0.22~0.27, NSE는 0.93~0.95, r은 0.97~0.98이었으며, 월평균 최저기온에 대해서는 PBIAS는 7.8~44.7%, RSR은 0.21~0.25, NSE는 0.94~0.96, r은 0.98~0.99로 대체로 관측값과 유사하게 상세화가 수행되었다. 상세화된 기온자료를 이용하여 Hamon 방법에 의한 기준증발산량을 산정하고 한강권역 전체에 대해 면적평균하여 관측값과 비교한 결과, PBIAS는 2.2~5.4%, RSR은 0.21~0.28, NSE는 0.92~0.96, r은 0.96~0.98로 매우 높은 적합도를 나타내었다. 통계적 모형의 특성상 과거와 전혀 다른 기온이 관측되는 경우의 예측성 저하, 시공간적 상세화 과정에서의 불확실성 등으로 인해 일부 기간에 대해서는 예측된 기준증발산량이 관측치와 다소 편차를 나타내기도 하지만 미래기간에 대한 예측결과라는 점을 고려할 때, 미래의 가용수자원에 대한 평가 및 수자원 관리를 위한 정보로 충분히 활용성이 있을 것이다.