본 연구는 해안림의 식생특성을 분석함으로써 다층구조의 혼효림으로 발전할 수 있는 가능성을 파악하고, 관리방안을 제시할 목적으로 수행되었다. 본 연구에서는 서해안에 위치한 기지포, 춘장대, 장항 및 구시포 등 4개 지역의 해안림을 대상으로 식생구조와 식물상을 조사 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 4개의 조사지역 교목층에서 곰솔이 우점하고 있으며 조사지역에 따라 일부 교목층과 아교목층에서 소나무, 아까시나무, 졸참나무, 산벚나무, 상수리나무 및 밤나무가 우점하고 있었다. 4개 지역 해안림의 곰솔군락은 전반적으로 어린 개체와 큰 개체의 밀도보다 중간 개체의 밀도가 높아 곰솔군락으로 계속 유지될 것으로 판단된다. 구시포 해안림의 경우는 지형적인 입지여건에 따라 장기적으로 참나무류의 군락으로 천이가 진행될 가능성이 있다. 조사대상지에서 총 205종의 식물 종이 조사되어 다양성이 높은 것으로 나타났다. 다층구조의 해안림으로 유도하기 위해서는 곰솔림의 간벌, 통행로 설치, 이용구역 제한 등의 관리를 통해 다양한 식생이 침입하여 생육할 수 있는 환경을 조성할 필요가 있다.
식물사회를 이해하기 위한 새로운 방법으로 식물사회와 사회 연결망 분석을 결합한 식물사회네트워크 분석이 시도되고 있다. 본 연구는 부산 태종대를 대상으로 식물사회네트워크 분석을 활용하여 종간 관계를 살펴보고 이를 관리에 활용하기 위한 기초자료 구축의 목적으로 수행하였다. 우리나라 난온대림에 위치한 태종대는 부산광역시의 대표적인 해안림으로 곰솔-사스레피나무군락이 폭넓게 분포하고 있다. 태종대를 대상으로 100m2 크기의 방형구 100개소를 설치하여 출현수종을 조사하였고, 주요 종을 중심으로 종간결합 분석을 실시하였다. 그 결과를 바탕으로 Gephi 0.9.2를 활용하여 소시오그램을 작성하였으며, 네트워크 중심성 및 구조를 분석하였다. 연구결과, 곰솔, 사스레피나무, 졸참나무, 팥배나무, 광나무, 때죽나무 순으로 출현빈도가 높았으며, 대상지의 환경적 특성상 상록활엽수가 다수 출현하였다. 태종대 식물 사회네트워크는 노드수가 50개, 연결정도가 172개의 소규모 네트워크로 구축되었으며, 모듈화를 통해 4개그룹으로 나누어졌다. 구축된 소시오그램을 통해 천이계열을 살펴보면, 현재 곰솔, 사스레피나무가 포함된 그룹은 벚나무, 개옻나무를 매개자로 하여 졸참나무, 개서어나무가 우점하는 낙엽활엽수군락으로, 후박나무를 매개자로 하여 후박나무, 참식나무가 우점하는 상록활엽수군락으로 천이될 가능성이 높았고, 일부지역에서는 생강나무, 팽나무를 매개자로 하여 팽나무, 굴참나무, 느티나무가 우점하는 낙엽활엽수군락으로 천이가 예상된다.
산악지역의 기상정보를 상세하고 적절히 제공하기 위해 산림청에서는 2012년부터 전국 주요 산악지역을 대상으로 산악기상관측망(Automatic Mountain Meteorology Observation Station, AMOS)을 구축하여, 2022년 현재 464개의 관측소가 운영되고 있다. 본 연구에서는 AMOS 지점 관측을 이용하여 우리나라 산림에 적합한 기온 격자자료를 산출하기 위해서, 기온감률 보정을 적용한 최적의 크리깅(kriging) 기법을 제안하고 그 가용성을 평가하였다. 우선 통계적 처리를 통해 AMOS 기온자료의 이상치를 제거하였고, 이 자료를 이용하여 경험 베리오그램(variogram)에 가장 근사하는 이론 베리오그램을 도출하여 최적화 크리깅을 수행하였다. 이 때 기온감률 보정(lapse rate correction)을 적용하여 산악지형의 고도 변이가 반영되는 500 m 해상도의 기온격자지도를 생성하였다. 공간적으로 치우치지 않은 검증샘플을 이용한 암맹평가를 통해 본 기법의 가용성을 평가한 결과, 0.899-0.953의 상관계수 및 0.933-1.230℃의 오차를 나타내 기온감률 보정을 적용하지 않은 정규크리깅에 비해 정확도가 다소 향상되었다. 또한 기온감률 크리깅은 우리나라 산림의 복잡지형을 잘 표현하여, 강원도 산간지역과 해안산림지역의 국지적인 변이 및 지리산·내장산과 그 주변 산림의 지형적 차이와 같은 미세한 지역특성을 살릴 수 있다는 것이 가장 큰 장점이라고 할 수 있다.
고래불 해안사구에서 2012년 6월에 염생식물의 공간분포에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 해안에 인접하여 일차사구가 그리고 초본식생과 송림이 만나는 경계선에 2차사구가 형성되어 있다. 고래불 사구에서 염생식물은 크게 전사구와 사구저지에 분포하는 갯그령, 통보리사초, 갯메꽃, 갯씀바귀 및 갯방풍의 한 그룹, 사구저지에 주로 분포하는 갯완두와 왕잔디의 두 번째 그룹, 그리고 배후사구인 송림 내에 분포하는 곰솔, 순비기나무 및 해란초의 세 번째 그룹으로 구분할 수 있다. 해안으로부터 거리에 따른 염생식물의 분포는 갯씀바귀 - 갯그령 - 통보리사초 - 갯메꽃 - 갯방풍 - 왕잔디 - 갯완두 - 해란초 - 순비기나무의 순이었다. 모래의 이동이 많아서 사구 내에서 비교적 불안정하고 변화가 많은 서식지에는 갯그령, 통보리사초, 갯메꽃, 갯씀바귀 및 갯방풍이 주로 분포하였다. 순비기나무는 안정된 서식지에 분포하였다. 고래불 사구에서 염생식물의 분포에 가장 중요하게 영향을 주는 요인은 해안으로부터 거리, 지형 그리고 송림의 분포라고 결론지을 수 있다. 고래불 사구는 상대적으로 인간의 간섭이 적고 식생이 잘 보전된 지역이다. 따라서 다른 사구 지역에 비해 인간의 간섭보다는 자연적인 과정들에 의한 물리화학적 요인들의 상이한 분포가 염생식물의 공간분포에 더욱 중요하다. 고래불 사구에서 중요한 자연적인 과정들은 파랑에 의한 해안선의 전진과 후퇴, 바람과 파랑으로 인한 모래의 침식과 퇴적 그리고 해수의 산포이다.
본 연구는 국내 생태분야 리스크 평가 및 적응대책 수립의 공간적 기준이 될 수 있는 생태계 유형분류방안 검토를 목적으로 하였다. 이를 위해, 생태분야 기후변화 리스크 평가와 적응대책의 특징, 국내외 리스크 평가에서 적용하는 생태계/서식지 유형분류 현황 및 관련 데이터를 조사하였다. 영국을 비롯하여 유럽 등지에서 일반적으로 생물종다양성 및 생태계서비스 평가를 위한 공간정보DB로 토지피복분류가 널리 활용되고 있음에 착안하여, 국내 토지피복분류의 적용성을 정량적으로 검토하였다. 그 결과, 기후변화 리스크 평가 및 적응대책 수립을 위한 생태계 유형분류 시 현재 국내 대분류 토지피복 체계만으로는 분류군별 서식 경향성을 거의 알 수 없기에 대분류를 그대로 적용하는 것은 한계가 있을 것으로 생각된다. 우리나라 국토 피복 전반을 차지하는 산림 생태계(62.3%) 및 농경지 생태계(25.0%) 유형의 세분화와 함께, 국토대비 면적은 작지만 다양한 분류군이 서식하는 습지생태계(2.9%), 특수 분류군이 서식하는 연안(0.4%) 및 해양생태계(0.6%), 도시생태계(6.1%)에 대한 분류가 고려되어야 한다. 추후 산림, 농경지 피복분류에 있어 중분류 체계 이하의 세분화가 필요하며, 국토 대비 면적에 비해 분류군의 서식지 선호비율이 높은 내륙습지, 해양/해안 서식지, 도시와 자연생태계의 전이지역 등에 대한 반영 역시 필요할 것으로 생각된다.
본 연구는 1980년부터 2015년까지 논 농업기후지대에 대한 연 기준 증발산량(annual reference evapotranspiration, ET0)을 추정하고 분석하였다. 기상청에서 수집한 61개 지점의 기상자료에 Penman-Monteith 방법을 적용하여 일별 기준 증발산량을 계산하였다. 1980년부터 2015년 동안의 연 기준 증발산량은 평균 1334.1±33.89 mm 이였으며, 해안 지대에서 가장 높게 나타났다. 기준 증발산량은 전체 지대에 대해서 약 2.81 mm/yr의 추세로 증가하였다. 하지만 변화율은 농업기후지대별로 다르게 나타났다. 특히 중부지대와 동부 해안 지대에서 연 기준 증발산량은 가장 크게 증가하였다. 상관계수 분석에 의하면, 연 기준 증발산량의 연 변화는 네가지 기후 요소(평균, 최저기온, 일조시간, 상대습도)와 가장 크게 연관이 있었다. 이 연구는 36년 동안 전체 한국 농업지대에서 연 기준증발산량의 변화를 겪고 있다는 것을 보여주고 있다. 온난화와 관련된 장기간의 연기준 온도의 변화와 공간적 패턴을 이해하는 것은 각 농업기후지대별 수자원 및 작물 관리를 효율적으로 할 수 있도록 도와줄 것으로 생각된다.
제주도의 새로운 소득 과수인 참다래 '헤이워드'를 대상으로 IPCC의 미래 시나리오 기후조건에서 개화기 분포를 정밀하게 추정함으로써 도내 재배적지의 지리적 이동을 가시화 하였다. 개화기 예측을 위해 휴면시계모형과 발육속도모형을 각각 '헤이워드' 품종에 맞도록 조정하였으며, 시공간적으로 독립적인 자료(해남 2006-2009, 제주 2010-2011)에 의해 검증한 결과 개화일 추정오차는 RMSE = 2.5일(휴면시계모형)과 4.0일(발육속도모형)로 나타났다. 제주도의 현재평년(1981-2010) 기온 및 A1B 시나리오에 따른 10년 단위 미래 기온을 종관기상자료와 공간기후추정기술에 의해 상세 격자형 분포도로 제작하였다. 일별 기온분포도를 이용하여 휴면시계모형을 구동시켰으며 그 결과를 30m 해상도의 상세 개화일분포도로 가시화 하였다. 이 모의결과에 따르면 미래로 갈수록 현재평년에 비해 개화일이 앞당겨지는 한편, 저온요구도의 부족으로 개화불량인 지역이 늘어날 것으로 추정된다. 개화기에 근거한 재배적지의 면적은 가까운 미래에는 증가하지만 먼 미래로 갈수록 급격히 줄어들어 21세기 말에는 현재의 절반이 될 것이며, 같은 기간 재배적지는 해안지대로부터 해발 250m 정도 한라산 방향으로 이동할 것으로 예측된다.
We created species richness maps of mammals, birds and plants using "Nnational Ecosystem Survey" data and identified correlations between species richness maps of each taxa. We examine the distribution of species richness of each taxa and calculated conservation priority rank through plotting species-area curves using an additive benefit function in Zonation. The conclusions of this study are as follows. First, plant showed high species richness in Gangwon province and Baekdudaegan, and mammals showed high species richness at eastern slope of Baekdudaegan in Gangwon province unusually and the species richness of mammals distributed equally except Gyeonggi and Chungnam province. However, birds showed high species richness in the west costal because the area is the major route of winter migratory birds. Second, correlation of each taxa's distribution is not significant. Correlation between mammals and birds is positive but correlations between birds and others are negative. Because mammals inhabit in forest but birds mostly live in coastal wetlands and rivers. Therefore, bird's habitats are not shared with other habitats. Third, the probability of mammals occurrence is very low under 25% in species-area curve, others increase proportionally to area. Birds increase dramatically richness at 10% because bird's habitat is concentrated in coastal wetlands and rivers. Plants increased gently species richness due to large forest in Gangwon province. We can calculate the predicted number of species in curves and plan various conservation strategies using the marginal number of species. Finally, high priority ranks for conservation distributed mainly in Gangwon province and Baekdudaegan. When we compared with priority map and terrestrial national parks, the parks were evaluated as high priority ranks. However, the rank of parks away from Baekdudaegan was low. This study has the meaning of selecting conservation priority area using National Ecosystem Survey. In spite of the omission of survey data in national parks and Baekdudaegan, the results were good. Therefore, the priority rank method using species distribution models is useful to selecting protected areas and improving conservation plans. However, it is needed to select protected areas considering various evaluation factors, such as rarity, connectivity, representativeness, focal species and so on because there is a limit to select protected area only using species richness.
대규모 교란현상 이후 형성된 대형갈조류 감태 개체군의 계절적 변동과 회복양상을 이해하기 위해서 감태의 형태학적 특성, 가입, 사망률, 밀도와 생물량을 2013년 6월부터 2015년 6월까지 조사하였다. 감태의 전체 길이, 가장 긴 측엽의 길이와 개체당 무게는 뚜렷한 계절적 경향성을 보였다. 줄기부의 길이는 겨울부터 봄까지 증가하였으나, 여름부터 가을까지는 변화가 없었다. 이러한 결과는 감태의 형태적 변화가 주로 엽상부의 변화에 의해 나타난다는 것을 의미한다. 감태의 성장은 수온이 $15{\sim}18^{\circ}C$인 겨울부터 봄까지 매우 활발하게 일어나지만, $20^{\circ}C$ 이상의 수온에서는 저해되는 것으로 나타났다. 가입은 실험이 진행되는 기간 동안 봄부터 여름에 걸쳐 매우 낮았다. 그러나 2015년 4월 생육밀도의 감소로 인해 감태의 피도가 매우 낮아진 시점에 대량의 가입이 발생하였으며, 이것은 감태의 가입이 계절적 요인 보다는 공간과 차광효과 같은 물리적 요인에 의해 조절된다는 것을 시사한다. 어린 개체는 부착기질의 불안정성으로 인해 매우 높은 사망률을 보였다. 태풍 '볼라벤'에 의한 교란 이후 34개월이 되는 2015년 6월에 이르러 개체군의 구조가 교란 이전 수준으로 회복되었다. 따라서 대규모 교란현상 이후 감태 개체군이 교란 이전의 개체군 구조로 회복되는 데에는 3년 이상의 시간이 소요되는 것으로 판단된다. 이 연구는 해중림을 구성하는 대형갈조류의 관리, 복원 및 보호 전략을 수립하는데 매우 귀중한 생태학적 자료를 제공할 것이다.
정점 표층 수온 관측 데이터 중 결측 구간의 데이터를 양방향 순환신경망(Bidirectional Recurrent Neural Network, BiRNN) 기법을 이용하여 보간하였다. 인공지능 기법 중 시계열 데이터에 일반적으로 활용되는 Recurrent Neural Networks(RNNs)은 결측 추정 위치까지의 시간 흐름 방향 또는 역방향으로만 추정하기 때문에 장기 결측 구간에는 추정 성능이 떨어진다. 반면, 본 연구에서는 결측 구간 전후의 양방향으로 추정을 하여 장기 결측 데이터에 대해서도 추정 성능을 높일 수 있다. 또한 관측점 주위의 가용한 모든 데이터(수온, 기온, 바람장, 기압, 습도)를 사용함으로써, 이들 상관관계로부터 보간 데이터를 함께 추정하도록 하여 보간 성능을 더욱 높이고자 하였다. 성능 검증을 위하여 통계 기반 모델인 Multivariate Imputation by Chained Equations(MICE)와 기계학습 기반의 Random Forest 모델, 그리고 Long Short-Term Memory(LSTM)을 이용한 RNN 모델과 비교하였다. 7일간의 장기 결측에 대한 보간에 대해서 BiRNN/통계 모델들의 평균 정확도가 각각 70.8%/61.2%이며 평균 오차가 각각 0.28도/0.44도로 BiRNN 모델이 다른 모델보다 좋은 성능을 보인다. 결측 패턴을 나타내는 temporal decay factor를 적용함으로써 BiRNN 기법이 결측 구간이 길어질수록 보간 성능이 기존 방법보다 우수한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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