본 연구는 산불이 토양 동물에 미치는 영향을 조사한 것으로써 1997년 4월 11일에 약 50 ha 정도 화재가 발생한 경남 하동군 횡천면 전대리에 위치한 야산에서 실시되었다. 조사 지역의 식생은 흉고직경 7-14cm, 20-30넌생 소나무가 절대적인 우점종이며 그 밖에 참나무와 수목과 때죽나무, 개옻나무, 진달래, 관목류 등의 혼합림이며, 초본류로 구성되어 있는 지표층은 비교적 단순한 지역이며, 화재지역은 부엽층(약 10cm)이지만, 비화재지역은 낙엽.낙지와 부식층 및 지피식물들이 풍부한지역이다. 토양미소절지동물들은 계절에 따른 밀도와 환경 인자와의 관계를 연구하였으며, 중.대형 동물은 계절에 따른 밀도와 생체중이 환경 인자와 어떠한 관계가 있는지 알아보았다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 토양미소절지동물은 7강 24목에 257,087개체수이며, 중.대형 동물은 7강 22목에 8,006개체수가 검출되었으며, 검출된 개체군은 거미강, 곤충강, 지네강, 결합강, 노래기강, 연갑강, 빈모 강등이었다. 2. 토양미소절지동물은 전체 257,057개체수중에서 거미강이 70.9%로 가장 높은 개체수 비율을 나타냈으며, 곤충강이 28.4%로 나타나 이들 2군의 합계가 99.45%로 절대적인 우위를 보였고, 중.대형동물에서는 전체 8.006개체수중에서 곤충강이 57.6%로 가장 높은 개체수비율을 보였으며 다음이 지네강으로서 23.8%의 비교적 높은 비율을 나타냈다.
본 연구에서는 위성 기반의 지표면 온도 자료를 이용하여 기상관측소의 열적 공간 대표성을 조사하였다. 전국에는 총 76개의 기상관측소가 있으며, 그 중에서 서울, 부산, 대전, 대구, 광주, 춘천을 선택하여 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST(Land Surface Temperature) 자료와 비교를 하였다. 비교 방법은 위성 자료의 window size를 지상 기온 관측소에 해당하는 화소를 중심으로 $1km{\times}1km$, $3km{\times}3km$, $5km{\times}5km$, $7km{\times}7km$, $9km{\times}9km$, $11km{\times}11km$, $15km{\times}15km$, $19km{\times}19km$, $25km{\times}25km$로 변환하여 만들어진 window size별 평균값을 계산하고, 지상기온과 MODIS LST를 비교하여 선형회귀분석을 하였다. 분석의 요소로 FVC(Fraction Vegetation Cover)와 DEM(Digital Elevation Model)을 순차적으로 사용하였다. 선형회귀분석으로 도출한 식으로 LST를 기온값으로 추정하여 지상관측 기온과의 RMSE를 계산하였다. 기상관측소의 열적 대표성 조사를 위한 RMSE의 임계값은 일 최고 기온 산출 모델에 관한 연구를 참고하여 $4^{\circ}C$이하로 결정하였다. 분석결과 6곳의 기상관측소의 대표성은 대전이 $15km{\times}15km$, 춘천 $11km{\times}11km$, 서울 $7km{\times}7km$, 대구 $5km{\times}5km$, 광주 $3km{\times}3km$, 부산 $3km{\times}3km$로 나타났다.
본 연구는 식생경관의 생태학적 해석을 통한 질적 경관평가방법의 모색을 위해 설악산국립공원을 대상으로 생태계 형성위계에 따른 우수 경관자원을 추출한 후 추출된 자원의 시각적 노출량과 탐방객의 탐방로 선호도와의 관계성을 분석하였다. 설악산국립공원을 대상으로 생태학적 해석을 통해 선정한 우수경관 요소로는 아고산식생대와 고지대 바위군, 계곡 낙엽활엽수림, 암반지역 소나무 토지극상, 대경목군락지, 화목류 및 단풍류 우점군락지, 아고산대 침엽수 군락지이다. 연구 결과 탐방로 선호도와 상관성이 있는 우수 경관자원으로는 대경목군락지의 면적, 화목류 우점군락의 면적, 아고산 침엽수군락의 면적이 탐방로의 선호도에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 탐방로의 가시권과 우수 경관자원의 분석을 통해 자연지역에서의 일반적 탐방로의 소개에서 나아가 경관자원의 가시성을 바탕으로 특정 탐방로의 특정 탐방시기를 제시할 수 있음을 확인하였다. 일부 경관자원의 가시성이 탐방로 선호에 긍정적 역할을 하고 있었는데 자연환경에서 복잡한 경관요소의 종합적인 가시권 면적보다는 특정 경관의 가시권 면적이 탐방로 선호도에 영향을 주며 단순히 자연지역의 넓은 면적이 시야에 들어오는 지역을 선호하지는 않는 것으로 나타났다.
토양침식에 영향을 미치는 강우, 토양, 지형, 식생 등을 종합적으로 고려하여 단위면적당 토양유실량(土壤流失量)을 예측하는 범용토양유실식(汎用土壤流失式)(Universal Soil Loss Equation)을 지리정보(地理情報)시스템(GIS)에 접목시켰다. 경기도 광릉 임업연구원 시험림을 연구지역으로 선정하여 이곳에서 지난 12년 동안 측정된 시간별 강우자료를 이용하여 강우인자(强雨因子)(R) 값을 산출하였고, 토양도, 지형도, 위성자료 등을 이용하여 USLE 계산에 필요한 다른 인자들의 값을 $25{\times}25m^2$의 격자마다 입력하여 디지털공간정보 데이터베이스를 구축하였다. 각 격자단위로 USLE에 의하여 토양유실량이 계산된 후 그 결과를 종합하여 토양유실의 정도를 공간적으로 살펴볼 수 있는 디지털지도가 산출되었다. GIS에 의한 USLE의 적용은 일정한 테두리 안의 산림유역(山林流域)에서 발생되는 강우에 의한 토양유실량을 추정할 수 있을 뿐만아니라, 주변지역과 비교하여 토양유실의 위험이 높은 특정지점을 공간적으로 파악할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 접근 방법은 임지전용(林地轉用), 임도(林道)개설, 벌채, 산불 및 병충해에 의한 임지의 변화가 토양침식에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 도구로 사용될 수 있을 것이다.
지리산국립공원(智異山國立公園)의 도로(道路) 비탈면을 대상(對象)으로 물리적(物理的) 환경(環境)이 지닌 시각적(視覺的) 질(質)을 계량적(計量的) 접근방법(接近方法)으로 분석하여 합리적인 계획(計劃), 설계(設計) 및 보전관리(保全管理)에 필요한 기초자료(基礎資料)를 제시하는 것을 목적(目的)으로, 도로(道路) 비탈면 구성요소의 물리량을 Mesh 분석법(分析法)에 의하여 측정(測定)하였다 또한 심리량 분석(分析)을 위해 S.D Scale을 측정하고 인지분석 Algorithm을 통하여 물리적 환경(環境)의 공간(空間) 이미지 구조(構造)를 밝혔으며, 시각적(視覺的) 선호도(選好度)를 측정하여 결정인자(決定因子) 추출(抽出)과 각(各) 인자(因子) 상호간(相互間) 중요성(重要性)을 규명하였다. Mesh 분석(分析)에 의한 시각량조사(視覺量調査) 결과(結果), 각(各) 지점 공(共)히 이지(裡地)와 암석 비탈면, seed spray 등에 의한 지피식생지(池被植生地), 인공식생지등(人工植生地等)이 상대적으로 높은 측정치를 보였다. 국립공원(國立公園) 도로비탈면의 공간 이미지를 함축하는 변인(變因)은 종합평가(綜合評價) 차원(次元), 공간적(空間的) 차원(次元), 호감성(好感性) 차원(次元), 물리적(物理的) 차원(次元), 개방적(開放的) 차원(次元) 및 품격(品格) 차원(次元) 등 6개 인자군(因子群)으로 분석되었으며, 공간적 차원, 물리적 차원 및 개방성 차원(次元)의 인자가 공간 이미지를 대표하는 인자군으로 나타났다. 비탈면 경관(景觀)에 대한 시각적(視覺的) 선호도(選好度)를 결정(決定)짓는 주요(主要) 설명변수는 비탈면내 구조물의 유지관리정도와 비탈면내의 주변 경관과의 어울림과 조화(調和)로움, 비탈면내 인공식생(人工植生)과 구조물(構造物) 등(等)으로 시각적(視覺的) 선호도(選好度) 결정(決定)의 주요(主要) 설명변수로 나타났다.
GOCI 영상은 육상 관측에 적합한 공간해상도와 빠른 관측주기를 가지고 있지만, 현재까지 육상분야에 활용된 예가 많지 않다. GOCI 영상이 육상분야에 활용되기 위해서는 정교한 전처리가 수행되어 신뢰성을 갖춘 기본적인 산출물 형태로 제공되어야 한다. 본 연구에서는 GOCI 영상의 육상 활용을 위하여 구름의 영향이 최소화된 기본 산출물 제작에 필요한 구름 탐지 기법을 제안하였다. GOCI 영상은 구름 탐지에 효과적인 단파적외선(SWIR)과 열적외선(TIR) 밴드가 없기 때문에, 이 연구에서는 GOCI 영상의 장점인 빠른 관측 주기로 얻어지는 많은 다중시기영상을 이용하여 구름을 탐지하는 방법을 개발하였다. 제안한 구름탐지 기법은 세 단계로 구성된다. 1단계와 2단계에서는 1번 밴드 반사율과 1번과 8번 밴드의 반사율 비(b1/b8)에 임계값을 적용하여 완전 맑음(confident clear)과 두꺼운 구름(thick cloud)을 구분했다. 마지막 단계에서는 3일 동안 얻어진 b1/b8 값의 평균을 임계값으로 하여 얇은 구름(thin cloud)을 구분하였다. 이러한 순차적인 구름탐지 알고리즘을 적용하여 모두 4개의 등급으로 분류하였다. 본 연구에서 제안한 기법을 GOCI 영상에 적용 후 그 결과를 MODIS 구름 산출물(cloud mask products)과 비교 검증하였다. 여러 시기의 영상에서 추출된 구름 면적을 비교한 결과 평균제곱근오차(RMSE)가 10% 미만으로 MODIS 구름 산출물과 유사한 결과를 얻었다. 육안 분석을 통해 구름의 공간적인 분포를 비교한 결과, MODIS 산출물과 비슷한 구름 분포를 보여주었다.
강우는 물과 에너지 순환에서 가장 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 두개의 다른 원격탐사 센서를 이용하여 추출한 강우자료의 불확실성 (uncertainty)에 대하여 검토해 보았으며, 이에 의한 오차가 비선형 수치수문모형에서 수문인자(유출)를 모의할 때 어떻게 영향을 미치는가를 살펴보았다. 지상에서 관측된 강우 관측을 이용하여 WSR-88D (NEXRAD)에 의해 추출한 레이더 강우, 그리고 IR (Infrared) 밴드를 기반으로 하는 인공위성 강우관측을 비교 검토하였으며, 세 가지의 서로 다른 강우와 현장에서 측정된 기상자료를 입력 자료로 사용하여, 오프라인 CLM (Community Land Model) 수문모형으로 유출량을 모의하였다. 이 연구에서 물리적 이론을 기반으로 하는 CLM수문 모형의 매개변수는 지표면-대기의 수문반응 (land-atmosphere interaction)을 적절하게 묘사하도록 정의되었다고 가정한다. 다른 원격탐사 센서를 이용하여 추출한 강우자료는 시공간적으로 다른 양상을 보여 주며, 수치모형의 실험 결과는 강우입력의 불확실성이 수문반응의 결과에 어떻게 영향을 미치는지를 보여준다. 이 연구는 앞으로 우리나라에서 개발 및 활용가능성이 있는 레이더 강우와 인공위성 강우에 대한 사전 지식을 제공하고, 동시에 수치 수문모형을 수행할 때 수문반응의 불확실성에 대한 정보를 제공해 주며, 결국은 기후 변화에 따른 수자원의 재분배를 이해하는데 이바지할 것이다.
아파트단지 내부녹지가 온도변화에 미치는 영향을 파악하고자 서울시 서초구, 강남구, 송파구 등 한강 이남지역에 위치한 아파트단지중 36개 지역을 대상으로 연구를 수행하였다. 아파트단지 내부온도는 Landsat ETM+영상 2scene을 분석하여 추정하였으며 온도변화 영 향요인으로는 토양피복유형과 건물밀도, 식생활력도로 구분하였다. 토양피복유형과 아파트단지내 온도와의 상관관계 분석결과 녹지율은 음(-)의 상관관계를, 불투수포장율은 양(+)의 상관관계를 보였으며 건폐율은 유의성이 인정되지 않았다. 투수포장지를 녹지면적과 불투수포장면적에 각각 합산한 값과 온도값의 상관관계 분석결과 투수포장면적을 불투수포장면적에 합산하여 산출한 상관계수보다 녹지면적에 합산하는 것이 상관계수가 보다 높게 나타나 투수포장지역도 녹지지역과 함께 도시온도를 낮추는 요소로 작용하는 것으로 판단되었다. 건물밀도의 요소로 선정한 용적율은 온도값과 유의성이 없었으며 NDVl는 값이 높을수록 온도가 낮았다. 아파트단지내 온도분포모형 구축을 위해 투수+녹지율, 녹지율, 건폐율, NDVI값을 독립변수로, 대상지온도를 종속변수로 한 회귀분석 결과 두 시기 영상 모두 독립변수 중 투수+녹지율만이 회귀식에 채택되었으며 회귀식의 수정 결정 계수($R^2$)는 각각 41.4(2000년 9월)와 40.4(2001년 6월)이었다.
본 연구에서는 소양강댐 유역의 수문기상인자들의 시공간적 변동성을 명확히 파악하기 위하여 지표해석모형을 구축하였다. 지표해석 모형으로는 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형을 사용하였으며, 모형의 공간 해상도는 10 km, 시간 해상도는 1일로 정하였다. 2007~2010년 기간의 일유량자료를 바탕으로 Isolated Particle Swarm Optimization 알고리즘을 사용하여 모형의 7개 매개변수를 보정하였고, 2011~2014년 기간의 일유량자료를 사용하여 모형을 검증하였다. 보정된 모형은 보정기간과 검증기간 모두에 대하여 0.90의 Nash-Sutcliffe Coefficient값과 0.95의 상관계수를 보였다. 소양강댐유역에 대하여 산출된 인자들은 여름철에 강우가 집중되어있는 우리나라의 계절적인 특성과 기온변화로 인한 장 단파 복사량의 변화와, 지표면 온도의 변화, 이로 인해 피복층에서의 증발과 식생 증산의 변화가 고려되어 총 증발산이 변화하는 경향이 잘 반영된 것으로 나타났다. 산출된 수문인자를 검증하기 위하여 지상관측토양수분자료와 비교하였다. 겨울철을 제외한 4~11월의 비교결과 두 자료의 추세선의 기울기는 1.087로 나타났고, 상관계수는 0.723의 값을 나타냈다. 이러한 본 연구의 결과는 지표해석모형이 우리나라 주요 댐 유역의 수문기상인자의 시공간적인 변화를 정확히 파악하는데 활용될 수 있으며, 나아가서는 더욱 정밀하고 효율적인 수자원계획을 수립하는 데에도 활용될 수 있다는 점을 시사한다.
현재 1 km 해상도의 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 총일차생산성(GPP) 영상이 8일 간격으로 제공되고 있다. 본 연구에서 MODIS GPP 산출에 사용되는 입력기상(DAO)자료와 광합성유효복사흡수율(FPAR) 자료의 오차를 정량화 하였고, 이들 오차가 MODIS GPP의 불확실성에 미치는 영향을 분석하였다. 입력자료의 평가를 위해 지상기상관측소의 기상자료를 사용하였고, 구름효과 등을 저감한 FPAR의 시계열을 복원하였다. 평가 결과 입력자료의 오차는 MODIS GPP에서 17% 정도 과대평가되었다. 두 오차 중에서 기상자료의 오차가 주요 원인이었으며, FPAR의 오차는 부차적인 것으로 판명되었다. 다양한 토지피복 중에서 혼효림의 MODIS GPP 오차가 약 20%로 가장 크고, 농경지는 약 11%의 오차를 보였다. 입력자료에 의한 MODIS GPP의 오차는 GPP의 계절변화뿐만 아니라 연간 GPP 변화에도 상이한 결과를 초래하였다. 따라서 MODIS GPP에 내재한 오차는 상당하다고 판단되며, 향후 GPP 모니터링에 응용하기 위해선 상기 기술한 오차 요인들을 저감한 입력자료에 의거해 MODIS GPP를 재가공할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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