This study aims to investigate the changes in the riparian vegetated area in the Naeseong stream, an unregulated river, in order to analyze the main factors leading to these changes. For this purpose, the land surface cover in the channel area of the Naeseong stream was classified into 9 categories using past aerial photographs collected between 1970 and 2016, which recorded the long-term changes of the Naeseong stream. The increase or decrease in the vegetated area was calculated for each category using a pair of before and after images. The changes in the vegetated area were divided into 6 periods: the unvegetated channel period (1970 - 1980), the first rapid increase (1980 - 1986), the period of decrease due to flood (1986 - 1988), the period of repetitive man-induced disturbance and vegetation increase (1988 - 2008), the period of gradual vegetation increase (2008 - 2013), and the period of second rapid increase (2013 - 2016). Multiple regression analysis was performed using independent variables representing hydrology, climate, and geomorphology. The major variables found to be involved in the changes in the vegetated area of the Naeseong stream were the discharge during June - July, channel width, and temperature during April - June. Among the three variables, discharge and temperature were respectively the main independent variables in the downstream and the upstream reaches as per a single variable model. Channel width was the variable that distinguished the upstream and downstream reaches of the stream. The implication of the long-term increase in the vegetated area in the Naeseong stream was discussed based on the result of this study.
본 연구는 산악에서 발생되는 비상응급 상황에 대한 응급 구조 헬리콥터의 착륙 지점 및 착륙 불가시 강하 지점을 선정하는 것으로 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 비상응급 구조 체제의 의사결정을 지원하는데 목적이 있다. 연구지역은 경기도 포천시 일대로 한정하였다. 산악 내 헬리콥터의 착륙 지점 및 강하지점 2가지 결과 값으로 분류하였으며 수치지형도, 임상도, 산림입지토양도를 기초 자료로 활용하였다. 착륙지점은 경사, 지형특성, 식생특성 및 헬리콥터 제원에 따른 헬리콥터 착륙지점 면적값을 요인으로 하였고, 강하지점은 경사, 식생특성을 요인으로 분류하여 GIS의 중첩기능 기법을 활용하여 분석하였다. 다만, 본 연구는 풍향 및 풍속 요인 등의 인자값을 배재하고 수행되었다. 향후, 기상청 DB와 연계함으로써, 좀 더 분석의 효율을 높일 필요가 있다.
환경영향평가의 훼손수목량은 온실가스 배출량, 임목폐기물 산정 등 다양한 부분에 활용되는 환경지표이다. 지금까지 훼손수목량은 식생조사표의 임목밀도에 의존하였고, 이에 따른 표본편향으로 훼손수목량 추정의 불확실성이 가중되었다. 훼손수목량 추정의 정확성을 높이려면 전수조사를 대안으로 제시할 수 있으나 불가능한 것이 현실이다. 대안으로 드론영상을 이용한 개별 수목 탐지 방법이 있으며, 이 연구는 개별 수목 탐지 방법론으로 표본조사(방형구법)와 드론영상 분석법으로 추정된 훼손수목량을 전수조사 결과와 비교하였다. 연구 결과 전수조사 기준으로 드론 영상 분석법은 25주 과대추정 하였고 방형구법(평균)은 58주 과대 추정하였다. 그러나 기존 환경영향평가에서 시행하는 방형구법은 방형구의 개수, 방형구의 위치에 따른 표본편향의 영향을 많이 받을 것으로 예상된다.
수변식생(riparian vegetation)은 하천 지형학적 프로세스에 영향을 미치는 요인 중 하나로, 최근 기후변화와 더불어 중요성이 커지고 있다. 내성천은 사질 곡류 하천으로, 2014년과 2015년 유량 감소에 의해 급격한 식생의 정착이 나타났다. 내성천 수변식생의 정착 및 활착은 수문-지형학적 프로세스에 영향을 미쳤고, 결과적으로 하도와 범람원의 형태를 변화시켰다. 이와 같은 변화를 예측하고 분석하는 것은 이수, 치수 및 방재 정책과 생태계 사이의 균형 및 조화를 추구하는 정책결정에 필수적이다. 그러나 식생을 고려하지 않은 기존의 수문-지형 모델링에서는 이와 같은 변화를 재현할 수 없다. 본 연구의 목적은 흐름, 식생, 지형의 상호작용이 하천 지형에 미치는 영향을 시각화 및 분석하고, 식생을 고려하지 않은 기존의 모델들의 결과와 비교하고자 한다. 본 초록은 이를 위해 수문-지형학 모델인 D-Flow-FM을 수변 식생 모델과 결합한 커플링 모델(Van Oorschot et al., 2016)을 활용하여 내성천에서 2013년부터 2019년까지의 발생한 지형학적 프로세스와 식생 사이의 상호작용을 재현한 예비결과이다. 식생 모델 결과는 내성천 현장조사 자료와 원격탐사 자료를 이용해 검보정하였다. 식생을 고려한 모델의 하천 형태는 식생을 고려하지 않은 모델의 결과에 비해 좁고 깊은 형태로 나타났으며, 지형학적 변동성이 적게 나타났다. 이는 유량 변화와 관련하여 생태-지형학적 프로세스로 인한 수변 식생 변동성이 강의 형태에 영향을 미쳤다는 것을 보여준다. 모의된 하천의 형태학적 특성이나 식생의 분포 특성은 항공사진과 비교했을 때 준수한 수준이다. 본 모델은 기후변화에 따른 식생의 변동성이 하천에 미치는 영향을 연구하는 데에 활용할 수 있으며, 수문-생태-지형학적 프로세스에 의한 하천의 변화를 예측하고 분석하는 데에 유용하게 활용할 수 있을 것이다.
우리나라는 전 국토의 약 70%가 산지로 구성되어 있고, 장마 및 태풍 등에 의해 산사태가 매년 발생하여 큰 피해를 주고 있는 실정이다. 이것은 또한, 도시의 팽창과 더불어 산업화의 발전에 의해서도 해마다 그 발생횟수가 증가하고 있다. 2002년 8월 발생한 태풍 루사는 우리나라 곳곳에 심각한 영향을 끼쳤으며, 특히 강원도 강릉 지역에 가장 큰 피해를 야기했다. 이런 위험 지역의 삼림이나 산사태 관리를 위해 산사태 위험도가 반드시 필요하다고 여겨진다. 지리정보 시스템(GIS)은 산사태 위험도를 제작하기에 시간 뿐 아니라, 노동력과 비용을 경감시킬 수 있을 뿐만 아니라, 위험 지역에 대한 조사와 공간적 예측 모델을 구축하는데 효과적으로 활용될 수 있다. 다양한 방법들로 산사태 위험도를 제작할 수 있다. 본 연구에서는, 뿌리보강 모델을 활용하였다. 이 모델은 경사도, 토심, 토양의 특성과 식생과 같은 인자들을 활용하여 산사태 위험도를 작성하였다.
Vegetation canopy plays an important role in $CO_2$/$H_2$O exchange between the biosphere and the atmosphere by controlling leaf stomata. In this study, rice (Oryza sativa L.), a staple crop in Asia was investigated to formulate its single leaf model of photosynthesis and stomatal conductance. Photosynthesis and stomatal conductance were measured with a portable infrared gas analyzer system. Other plant and meteorological variables were also measured. To evaluate empirical constants in this biochemical leaf model, nonlinear least squares technique was used. The maximum catalytic activity of enzyme and the maximum rate of electron transport were $ 100\mu$㏖ $m^{-2}$$s^{-1}$ and $140 \mu$㏖ m$^{-2}$ s$^{-1}$ (@ 35$^{\circ}C$), respectively. The empirical constants, m and b, associated with stomatal conductance model were 9.7 and $0.06 m^{-2}$$s^{-1}$ , respectively. On a leaf scale, agreements between the modeled and the measured values of photosynthesis and stomatal conductance were on average within 20%, and the simulation of diurnal variation was also satisfactory On a canopy scale, the Simple Biosphere model(SiB2) was tested using the derived parameters. The modeled energy fluxes were compared against the micrometeorologically measured fluxes over a rice canopy. Agreements between the modeled and the measured values of net radiation, sensible heat and latent heat fluxes, and $CO_2$ flux (i.e., net canopy photosynthesis) were on average within 25%.
차세대중형위성(Compact Advanced Satellite 500, CAS500)은 식생, 산림, 농업 등의 분야를 포함한 다양한 목적을 위하여 사용될 수 있으며, 다양한 영역에 대한 빠른 위성영상의 취득이 가능할 것으로 기대되고 있다. 차세대중형위성을 통하여 취득된 위성영상을 농업분야에서 활용하기 위해서는 위성영상 기반 작물재배지역 추출 기법에 대한 개발이 필요하다. 특히, 최근 들어 딥러닝 분야에 대한 연구가 활발해짐에 따라서, 작물재배지역 추출을 위한 딥러닝 모델의 개발 및 훈련자료 생성에 관한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 PlanetScope 위성영상과 팜맵을 이용하여 합천군 지역의 양파 및 마늘 재배지역을 분류하고자 하였다. 특히, 효과적인 모델의 학습을 위하여 작물재배지역의 비율에 따른 모델 성능을 분석하고자 하였다. 실험에 사용한 딥러닝 모델은 Fully Convolutional Densely Connected Convolutional Network (FC-DenseNet)을 작물재배지역 분류의 목적에 맞도록 재구성하여 활용하였다. 실험결과, 훈련자료 내 작물재배지역의 비율이 딥러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 것을 확인하였다.
Mehboob, Muhammad Shafqat;Lee, Jaehyeong;Kim, Yeonjoo
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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pp.137-137
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2021
In this study we aimed to enhance streamflow prediction skill of a land-surface hydrological model, WRF-Hydro, over one of the snow dominated catchments lies in Himalayan mountainous range, Astore. To assess the response of the Himalayan river flows to climate change is complex due to multiple contributors: precipitation, snow, and glacier melt. WRF-Hydro model with default glacier module lacks generating streamflow in summer period but recently developed WRF-Hydro-CROCUS model overcomes this issue by melting snow/ice from the glaciers. We showed that by implementing WRF-Hydro-CROCUS model over Astore the results were significantly improved in comparison to WRF-Hydro with default glacier module. To constraint the model with the observed streamflow we chose 17 sensitive parameters of WRF-Hydro, which include groundwater parameters, surface runoff parameters, channel parameters, soil parameters, vegetation parameters and snowmelt parameters. We used Dynamically Dimensioned Search (DDS) method to calibrate the daily streamflow with the Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) being greater than 0.7 both in calibration (2009-2010) and validation (2011-2013) period. Based on the number of iterations per parameter, we found that the parameters related to channel and runoff process are most sensitive to streamflow. The attempts to address the responses of the streamflows to climate change are still very weak and vague especially northwest Himalayan Part of Pakistan and this study is one of a few successful applications of process-based land-surface hydrologic model over this mountainous region of UIB that can be utilized to have an in-depth understanding of hydrological responses of climate change.
Kim, Ju-Hyoung;Kang, Eun Ju;Kim, Keunyong;Jeong, Hae Jin;Lee, Kitack;Edwards, Matthew S.;Park, Myung Gil;Lee, Byeong-Gweon;Kim, Kwang Young
ALGAE
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제30권2호
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pp.121-137
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2015
Studies on carbon flux in the oceans have been highlighted in recent years due to increasing awareness about climate change, but the coastal ecosystem remains one of the unexplored fields in this regard. In this study, the dynamics of carbon flux in a vegetative coastal ecosystem were examined by an evaluation of net and gross ecosystem production (NEP and GEP) and $CO_2$ exchange rates (net ecosystem exchange, NEE). To estimate NEP and GEP, community production and respiration were measured along different habitat types (eelgrass and macroalgal beds, shallow and deep sedimentary, and deep rocky shore) at Gwangyang Bay, Korea from 20 June to 20 July 2007. Vegetative areas showed significantly higher ecosystem production than the other habitat types. Specifically, eelgrass beds had the highest daily GEP ($6.97{\pm}0.02g\;C\;m^{-2}\;d^{-1}$), with a large amount of biomass and high productivity of eelgrass, whereas the outer macroalgal vegetation had the lowest GEP ($0.97{\pm}0.04g\;C\;m^{-2}\;d^{-1}$). In addition, macroalgal vegetation showed the highest daily NEP ($3.31{\pm}0.45g\;C\;m^{-2}\;d^{-1}$) due to its highest P : R ratio (2.33). Furthermore, the eelgrass beds acted as a $CO_2$ sink through the air-seawater interface according to NEE data, with a carbon sink rate of $0.63mg\;C\;m^{-2}\;d^{-1}$. Overall, ecosystem production was found to be extremely high in the vegetated systems (eelgrass and macroalgal beds), which occupy a relatively small area compared to the unvegetated systems according to our conceptual diagram of a carbon-flux box model. These results indicate that the vegetative ecosystems showed significantly high capturing efficiency of inorganic carbon through coastal primary production.
산림조사는 산림보전 및 산림자원개발을 위한 기초자료로 주기적인 데이터 취득과 관리가 이루어지고 있다. 하지만 현재 우리나라의 산림조사는 단순한 산림의 현황을 파악하는 조사가 대부분이며, 공간정보로서 다양한 활용이 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 무인항공 스캐너를 이용하여 산림지역의 자료취득 및 처리를 수행하고, 성과물의 분석을 통해 효율적 산림조사 방안을 제시하고자 하였다. 무인항공 스캐너는 식생 하부의 지면을 추출할 수 있기 때문에 산림지역 관리를 위한 DEM을 효과적으로 생성할 수 있으며, 기존의 사진측량방법에서 불가능한 정확한 지형 데이터의 생성으로 산림조사 및 관리를 위한 공간정보로써 활용이 가능하다. 또한 산림지역에서 전력선과 식생간의 간격 측정이나 송전선로 관리에 이용될 수 있다. 식생의 조사를 위한 정확한 연직방향의 거리 측정이 가능하기 때문에 기존 방법에 비해 수고측정의 정확도 및 작업의 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 향후 무인항공 스캐너의 활용은 산림지역에서의 데이터 취득 효율성을 향상시킬 것이며, 기존의 인력에 의한 조사에 비해 정확도 개선 및 경제성 확보에 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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