토양수분의 시공간적 변동성은 유역의 수문학적인 반응과 지표 대기간의 상호작용에서 중요한 관심사로 특히, 강우유출 예측 시 유역의 강우사상에서 사전 토양수분 상태 즉, 선행습윤조건(antecedent wetness conditions, AWC)이 고려되어야 한다. 본 연구에서는 선행습윤조건을 알아보기 위한 지표로 토양 습윤지수(SWI), 5일 선행강우지수($API_5$), 위성토양수분($SM_{rs}$), 5일 지점토양수분($SM_{g5}$)을 선정하여 한반도 4개 지점에 대한 선행수분조건을 파악하였다. 토양수분 자료는 AMSR-E로 관측된 자료를 활용하였으며, 이에 따라 각 지역별로 2011년의 강우사상을 선택하여 Soil Conservation Service-Curve Number (SCS-CN)법과 강우량을 활용하여 직접유출고와 최대잠재보유량을 산정하였다. 이를 토양의 습윤상태를 나타내는 4개 지표와의 관계를 살펴본 결과 최대잠재보유량과 SWI가 평균 -0.73의 높은 상관계수를 보였다. 또한 토양수분의 시간적 변동성을 나타내는 time length를 산정한 결과 지역 별로 상이하게 나타났으며 이는 연구지역 및 토양 특성을 반영한 것으로 판단된다. 추후 관측된 토양수분이 지표의 습윤상태를 예측하는데 정량적인 정보를 제공할 수 있으므로 이에 대한 지속적인 모니터링 및 분석이 필요할 것으로 사료된다.
특이산성토와 잠재성 특이산성토 물질은 전 세계적으로 분포하며, 산성으로 인하여 농업과 환경에서 문제시되어왔다. 대부분이 퇴적기원이며 소수의 경우에 화산기원으로 보고되어왔다. 산성은 잠재성 특이산성토 물질에 함유된 유황광물의 산화과정에서 생성된 황산에 기인한다. 우리나라에서는 보고가 된바 없는 중생대 화산활동에 의하여 생성된 잠재성 특이 산성토 물질을 보고하고저 한다. 봉산통-황철석을 함유하지 않은 안산암질 모재층-황철석을 다량 함유한 안산암의 단면을 야외조사와 화학적 및 광물학적 분석을 통하여 연구하였다. 한때 택지조성과정에 황철석을 함유한 안산암이 지표에 노출되어 황철석의 산화에의한 토양과 지표수의 산성화문제가 제기된 적도 있다. 봉산통과 모재에서는 황철석과 특이산성토의 생성과정에서 나타나는 노란색 반문과 같은 특징들이 나타나지 않았다. 열수변질에 의하여 생성된 안산에 존재하는 황철석이 화산활동에 의한 열수변질 기원임을 지시해주는 육각형 또는 주사위형의 모양과 암석의 갈라진 틈을 따라 산출되는 양상 등을 보여주었다.
대부분 전기로 분진 처리공정은 전기로 분진으로부터 아연을 회수하기 위하여 전기로 분진에 함유된 산화아연의 환원제로 탄소를 사용한다. 본 연구에서는 산화아연의 탄소열환원반응에 관한 전기로 분진의 주성분 중의 하나인 산화철의 영향에 대하여 속도론적으로 조사되었다. 실험은 반응온도 1173 K-1373 K 범위에서 중량감량법을 이용하여 수행되었다. 실험결과, 적절한 량의 산화철 첨가는 산화아연의 탄소열환원반응 속도를 증진시키는 것으로 나타났다. 이것은 산화철이 산화아연의 탄소열환원반응에서 탄소의 gasification 반응을 촉진시키기 때문으로 관찰되었다. 표면화학반응이 율속인 shrinking core model 1173 - 1373 K 범위에서 고체 탄소에 의한 산화아연의 환원반응 속도 데이터를 분석하는데 유용한 것으로 분석되었다. ZnO-C 반응계에서 활성화 에너지는 224kJ/mol (53 kcal/nol)로, $ZnO-Fe_{2}O_{3}-C$ 반응계에서 활성화 에너지는 175kJ/mol(42kca1/mol)로 그리고 ZnO-밀스케일-C 반응계에서 활성화 에너지는 184 kJ/mol (44 kcal/mol)로 각각 계산되었다.
탄화철을 합성하는 공정을 수소($H_2$) 환원과 $CO-H_2$ 혼합가스에 의한 탄화의 2단계 과정으로 나누어서 수행했다. 환원종료 후 미량의 암모니아 가스를 첨가하여 환원철의 표면을 개질한 후, 탄화시간 경과별 탄화상태를 C/S 분석기(Low C/S determinator), 뫼스바우어 분광 분석기(Mossbauer spectroscopy), XRD(X-ray diffraction patterns), SEM(Scanning electron microscopy), TEM(Transmission electron microscopy), XPS(Photoelectron spectroscopy), 및 라만분광기 (Raman spectroscopy)를 사용하여 조사하였다. 연구결과, 미량의 암모니아가스로 환원철 표면을 개질함으로써 탄화철의 분해 및 유리탄소의 석출을 방지할 수 있을 뿐만아니라 6.68wt% 이상 10wt% 까지 탄소가 과고용된 상태에서도 분해되거나 유리탄소를 석출하지 않고 안정상태를 유지하였다. 이러한 결과로부터 철(Fe)과 세멘타이트(cementite, $Fe_3C$)가 혼합되지 않고 고탄화철(SIC, super iron carbide)인 Fe5C2 상태의 안정한 단일상을 얻는데 성공하였다.
위성 센서의 대리 검정은 다양한 표적을 이용하여 모의된 대기 상단의 복사휘도를 이용하여 수행된다. 본 연구에서는 인도양과 태평양상에 있는 다섯 개의 해양 표적을 통해 대기상단 가시영역에서의 복사휘도를 계산하고, 위성 센서 검보정에의 활용 가능성에 대해서 알아보았다. 복사전달모델인 65를 통해 계산된 대기상단의 복사휘도를 MODIS/Terra와 SeaWiFS 관측 값과 비교하였으며, 모의를 위하여 이들 위성의 기하정보와 복사계의 특징들이 사용되었다. MODIS/Terra의 에어로솔 광학적 두께 (AOT: Aeroso) Optical Thickness)와 SeaWiFS의 pigment concentrations, OMI의 오존 자료가 모델 입력 값으로 사용되었고 NCEP/NCAR 재분석 자료로부터 바람과 총가강수량에 대한 정보를 얻었다. 전 표적 지역에 대해서 5일 평균한 결과, 2005년 한 해 동안 계산된 복사휘도와 관측된 복사휘도와의 백분율 차이는 약 ${\pm}5%$의 수준으로 나타났고 이것은 계산된 복사휘도가 위성에서의 관측 값과 잘 일치함을 의미한다. 또한 동일 알고리즘으로 약 ${\pm}5%$의 오차수준 이내의 결과를 SeaWiFS를 통해 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 위성의 가시채널 검보정이 본 연구의 복사휘도 모의 방법을 통해서 ${\pm}5%$의 오차범위 안에서 이루어질 수 있음을 보여준다.
Terra/Aqua MODIS의 적외관측 자료를 이용하여 동아시아 지역에서 물리적 방법과 split-window 방법으로 총가강수량을 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 물리적 방법에서는 동아시아 지역에 대한 분석 예측 자료를 생산하는 RDAPS 자료를 알고리즘의 초기 추정치로 사용하였다. 이 과정에서 복사전달계산을 위해 빠르고 정확도가 높은 RTTOV-7 모델을 이용하였다. Split-window를 이용한 총가강수량 산출에서는 동아시아 지역의 라디오존데 관측자료를 훈련자료로 사용하여 밝기온도를 계산하였고, 이로부터 관측된 밝기온도로부터 총가강수량을 산출할 수 있는 회귀식을 도출하였다. 위의 두 알고리즘을 2004년 8월과 12월의 MODIS 적외 자료에 적용하여 산출한 결과를 해양에서는 DMSP SSM/I 결과와 육지에서는 라디오존데 관측 결과와 비교하여 검증하였고, 이를 바탕으로 총가강수량의 정확성에 영향을 미치는 요인과 산출과정에 중요한 물리과정을 분석하였다. 비교결과 RDAPS, MODIS, split-window 방법에 비해 물리적 방법을 이용한 총가강수량의 산출 정확성이 높은 것으로 나타났다. 그러나 물리적 방법은 초기 추정치에 따라 산출결과가 상이하게 나타나는 단점을 가지고 있는 것으로 파악되었다. 따라서 TIGR 자료와 같은 기후 평균값을 초기치로 적용함에 있어 주의가 요구된다. 이러한 원인으로 지표 부근의 수증기에 대한 정보 부족 등을 들 수 있다. 이러한 단점에도 불구하고 지표와 지형의 변화가 큰 한반도를 포함한 동아시아 지역에서는 물리적 방법에 의한 총가강수량 산출의 효율성이 큰 것으로 사료된다.
토양수분은 수문순환에 핵심적인 역할을 하는 대표적인 인자로써 대기와 지표 사이의 상호작용에 관여하며, 농업, 수자원, 대기 등의 분야에서 활용되고 있다. 한반도 영역의 위성기반 토양수분의 적용성 및 불확실성 분석을 위하여 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2), Advanced SCATterometer (ASCAT), European SpaceAgency Climate Change Initiative (ESACCI) 데이터가 사용되었다. 상기 데이터를 사용한 Cumulative Distribution Function (CDF) Matching과 Triple collocation (TC) 분석을 수행하여 위성 토양수분 데이터 보정 및 불확실성에 관한 연구를 진행하였다. 보정 전의 인공위성 기반 토양수분자료를 Automated Agriculture Observing System (AAOS) 관측지점과 비교한 결과, ESACCI와 ASCAT자료는 AAOS의 경향을 잘 반영하였다. 그에 비해 AMSR2 위성 자료는 동결기간에 과대 산정되었다. CDF Matching을 이용하여 인공위성 토양수분 자료를 보정한 결과, 보정 전보다 오차 및 상관성이 개선되었다. 마지막으로, TC 방법을 이용하여 토양수분 자료의 불확실성 분석을 실시하였다. CDF Matching 보정을 실시한 인공위성 토양수분의 불확실성이 동결과 융해 기간에서 확연하게 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 한반도에서는 보정을 실시하였을 때, AMSR2 토양수분 자료보다 ASCAT과 ESACCI를 활용하는 것이 보다 정확한 토양수분 결과를 나타낼 수 있을 것으로 나타났다.
Background: Studying the ecosystem carbon cycle requires analysis of interrelationships between soil respiration (Rs) and the environment to evaluate the balance. Various methods and instruments have been used to measure Rs. The closed chamber method, which is currently widely used to determine Rs, creates a closed space on the soil surface, measures $CO_2$ concentration in the inner space, and calculates Rs from the increase. Accordingly, the method is divided into automatic or manual chamber methods (ACM and MCM, respectively). However, errors of these methods and differences in instruments are unclear. Therefore, we evaluated the characteristics and difference of Rs values calculated using both methods with actual data. Results: Both methods determined seasonal variation patterns of Rs, reflecting overall changes in soil temperature (Ts). ACM clearly showed detailed changes in Rs, but MCM did not, because such small changes are unknown as Rs values are collected monthly. Additionally, Rs measured using MCM was higher than that using ACM and differed depending on measured plots, but showed similar tendencies with all measurement times and plots. Contrastingly, MCM Rs values in August for plot 4 were very high compared with ACM Rs values because of soil disturbances that easily occur during MCM measurements. Comparing Rs values calculated using monthly means with those calculated using MCM, the ACM calculated values for monthly averages were higher or lower than those of similar measurement times using the MCM. The difference between the ACM and MCM was attributed to greater or lesser differences. These Rs values estimated the carbon released into the atmosphere during measurement periods to be approximately 57% higher with MCM than with ACM, at 5.1 and $7.9C\;ton\;ha^{-1}$, respectively. Conclusion: ACM calculated average values based on various Rs values as high and low for measurement periods, but the MCM produced only specific values for measurement times as representative values. Therefore, MCM may exhibit large errors in selection differences during Rs measurements. Therefore, to reduce this error using MCM, the time and frequency of measurement should be set to obtain Rs under various environmental conditions. Contrastingly, the MCM measurement is obtained during $CO_2$ evaluation in the soil owing to soil disturbance caused by measuring equipment, so close attention should be paid to measurements. This is because the measurement process is disturbed by high $CO_2$ soil concentration, and even small soil disturbances could release high levels into the chamber, causing large Rs errors. Therefore, the MCM should be adequately mastered before using the device to measure Rs.
공기 분위기하 $UO_2$의 독특한 산화거동을 모사하기 위해 기존 Crackling Core Model (CCM)을 개선하였다. $UO_2$가 $U_3O_8$으로 전환될 때 시간-전환율 곡선에서 나타나는 실험적 sigmoid 거동을 근사하게 재현할 수 있도록 모델 개선에 파편화 효과로 인한 반응 표면적 증대 및 결정립 가변 전환시간 개념을 고려하였다. $UO_2$는 $U_3O_7$을 거쳐 $U_3O_8$으로 전환되며 최종 결정립 산화소요 시간은 초기 결정립 산화 소요 시간의 10배에 해당한다는 가정을 도입했을 때, 개선된 모델은 599 - 674 K에서의 $UO_2$ 구형 입자의 실험적 산화거동과 근사한 계산결과를 나타내었으며 핵종성장모델(Nucleation and Growth Model) 및 자촉매반응모델(AutoCatalytic Reaction Model)과 비교할 때 가장 작은 오차를 보여주었다. 개선된 모델을 통해 $U_3O_8$으로의 100% 전환시 계산된 활성화에너지값은 $57.6kJ{\cdot}mol^{-1}$로 자촉매반응모델로 계산된 값인 $48.6kJ{\cdot}mol^{-1}$보다 크며, 외삽에 의해 결정된 실험값에 더 근사함이 밝혀졌다.
엽면적지수(LAI: Leaf Area Index)는 식생의 광합성, 증발산, 지표면과 대기사이의 에너지 교환 등을 설명하는 주요 인자로서, 정확하고 활용성 높은 LAI 추정 기법에 대한 연구들이 진행되었다. 본 연구에서는 UAV를 이용한 LAI 추정 방법을 모색하기 위하여 현장 실측된 LAI 자료와 UAV 영상기반의 식생지수, 수고 및 위성영상(Sentinel-2) LAI 간의 관계성을 파악하고 효과적인 UAV LAI 산정방법을 제시하고자 하였다. 그 결과 연구에 활용된 6종의 식생지수 중 Red-edge band를 포함하고 있는 NDRE ($R^2=0.496$), CIRE ($R^2=0.443$)가 LAI 추정에 효과적인 식생지수로 나타났다. 수고(Canopy Height Model) 자료를 식생지수에 적용하였을 때 LAI에 대한 설명력이 향상되었으며, NDVI의 경우에 LAI와의 선형관계에서 발생되는 포화문제(saturation problem)를 보였던 구간(0.85)이 일부 해소됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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