최근 전 지구적으로 기후변화에 따른 기상이변으로 인해 지구환경재해 발생 건수가 급속도로 증가하고 있으며, 이에 따른 경제적 손실 및 인명 피해의 규모가 대형화되고 있는 추세이다. 또한, 도시화 및 산업화에 따라 이상기후의 출현 특성 및 규모가 과거와 다른 양상으로 더욱 복합적이고 대형화되고 있어 지구환경재해 대응 및 관리에 원격탐사와 인공지능 기술의 필요성이 더욱 증대되고 있다. 본 특별호는 원격탐사 및 인공지능 기술을 활용한 지구환경재해·재난 관측 및 관리 연구를 살펴보고, 부경대학교 i-SEED 지구환경교육연구단에서 진행하고 있는 가뭄 및 홍수, 대기오염, 해양오염 등 국내에서 발생되는 재해·재난 관련 연구들의 내용 및 결과를 소개하고자 한다. 본 특별호에서 국내 자연재해 관측 및 관리 기술에 대한 정보 공유를 통해 사전에 재해를 예방하고 피해를 저감시킬 수 있는 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
인공위성 영상을 기반으로 한 기계판독(machine interpretation) 원격탐사 수계 탐지는 효율적인 수자원 관리, 가뭄 탐지, 홍수 모니터링 등에 큰 도움이 된다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 기반으로 한 SAR 위성 영상 기반 수계 탐지를 시행하였다. 그러나 SAR 위성 영상만을 사용하였을 경우 음영 효과 또는 도로 등의 수계와 비슷한 산란특성을 가지는 물체로 인하여 비수계가 수계로 오탐지 될 수 있다. 이러한 오탐지를 줄이기 위하여 목포 지역을 촬영한 Cosmo-SkyMed SAR 위성 영상에 모폴로지(Morphology)의 open 연산을 거친 밴드와 DEM(수치표고모델) 밴드, Curvature(곡률) 밴드를 조합하여 중첩한 8가지 경우에 대하여 의미 분할 기법 머신러닝 모델을 학습시켰다. 8가지 머신러닝 모델에 대한 최종 테스트 결과인 Global Accuracy를 구하였으며, 목포 지역의 토지피복지도와의 일치율 역시 비교하였다. 그 결과 SAR 위성 영상과 모폴로지 open 필터를 적용한 밴드, DEM 밴드, Curvature 밴드를 모두 사용한 경우가 Global Accuracy뿐만 아니라 토지피복지도와의 일치율 역시 가장 높음을 확인할 수 있었다. 이때 Global Accuracy는 95.07%였으며, 토지피복지도와의 일치율은 89.93%로 나타났다.
In a climate change environment where heat damage and drought occur during a rainy season such as in 2018, a vegetation-based LID system that enables disaster prevention as well as environment improvement is suggested in lieu of an installation-type LID system that is limited to the prevention of floods. However, the quantification of its performance as against construction cost is limited. This study aims to present an experiment environment and evaluation method on quantitative performance, which is required in order to disseminate the vegetation-based LID system. To this end, a 3rd quartile huff time distribution mass curve was generated for 20-year frequency, 60-minute probable rainfall of 68mm/hr in Cheonan, and effluent was analyzed by recreating artificial rainfall. In order to assess the reliability of the rainfall event simulator, 10 repeat tests were conducted at one-minute intervals for 20 minutes with minimum rainfall intensity of 22.29mm/hr and the maximum rainfall intensity of 140.69mm/hr from the calculated probable rainfall. Effective rainfall as against influent flow was 21.83mm/hr (sd=0.17~1.36, n=20) on average at the minimum rainfall intensity and 142.27mm/hr (sd=1.02~3.25, n=20) on average at the maximum rainfall intensity. In artificial rainfall recreation experiments repeated for three times, the most frequent quartile was found to be the third quartile, which is around 40 minutes after beginning the experiment. The peak flow was observed 70 minutes after beginning the experiment in the experiment zone and after 50 minutes in the control zone. While the control zone recorded the maximum runoff intensity of 2.26mm/min(sd=0.25) 50 minutes after beginning the experiment, the experiment zone recorded the maximum runoff intensity of 0.77mm/min (sd=0.15) 70 minutes after beginning the experiment, which is 20 minutes later than the control zone. Also, the maximum runoff intensity of the experiment zone was 79.6% lower than that of the control zone, which confirmed that vegetation unit-type LID system had rainfall runoff reduction and delay effects. Based on the above findings, the reliability of a lab-level rainfall simulator for monitoring the vegetation-based LID system was reviewed, and maximum runoff intensity reduction and runoff time delay were confirmed. As a result, the study presented a performance evaluation method that can be applied to the pre-design of the vegetation-based LID system for rainfall events on a location before construction.
The production of grain for export and domestic use is one of Australia's most important agricultural industries, and the NIR technique has been used extensively over many years for the routine monitoring of grain quality, particularly moisture and protein content. Because most Australian grain is intended for human food production, the determinants of grain quality for livestock feed, apart from protein, have been largely ignored. However the increasing use of grain for feeding to pigs, poultry, beef cattle and dairy cows has led to an important national research project entitled “Premium Grains for Livestock”. Two of the objectives of this project are to determine the compositional and functional characteristics of grains which influence their nutritional quality for the various classes of livestock, and to adopt rapid and objective analytical tests for these quality criteria. NIR has been used in this project firstly to identify a set of grain samples from a large population of breeders' lines which showed a wide spectral variation, and hence a potentially wide variation in nutritional value. The selected samples were not only subjected to an extensive array of chemical, physical and in vitro analyses, but also were grown out to produce sufficient quantities of grain to feed to animals in vivo studies. Additional grains were also strategically selected from farms in order to include the effect of weather damage, such as rain, drought and frost. In this study to date, NIR calibrations have been derived or attempted, on both ground and whole grains, for in vivo dry matter digestibility (DMD), pepsin-cellulase dry matter disappearance, protein, fat, acid detergent fibre, neutral detergent fibre, starch, in sacco DMD and in vitro assays to simulate starch digestion in the lumen and small intestine. Results so far indicate high calibration accuracy for chemical components (SECV 0.3 to 2.6%) and very promising statistics for in vivo DMD (SECV 1.8, $R^2$ 0.93, SD 7.0, range 61.9 to 92.3, n=60). There appears to be some potential for NIR to estimate some in vitro properties, depending upon the accuracy of reference methods and appropriate sample populations. Current work is in progress to extend the range of grains with in vivo DMD values (a very laborious and expensive process) and to increase the robustness of the various NIR calibrations, with the aim of implementing uniform testing procedures for nutritional value of grains throughout Australia.
본 연구는 몽골 반건조 지역 현지에서 토양 개량이 묘목의 활착 및 생장에 미치는 효과를 알아보기 위해 수행되었다. 이를 위하여 알칼리성 사질 토양인 연구대상지에 2년생 백양나무(Populus sibirica)와 비술나무(Ulmus pumila) 묘목을 심고 질소(시비량에 따라 2수준), 황, 인공보습제, 황토가공소재 등을 처리하였다. 4개월 뒤, 두 수종의 묘목 활착률은 질소 시비량의 증가에 따라 감소하였다. 일반적으로 질소의 시비는 양분을 공급하여 묘목의 활착률 및 생장을 높이는 것으로 알려져 있다. 그러나 본 연구 결과에서 나타난 활착률 감소는 과다시비로 인한 토양 삼투압의 증가에 의한 것으로 보인다. 두 수종 모두 황토가공물질 처리구에서 근원경 생장에 유의한 증가가 나타났다. 그리고 백양나무의 경우 인공보습제 처리구에서도 근원경 생장이 유의하게 증가하였는데, 이는 백양나무가 건조에 내성이 있음에도 불구하고 수분 요구도가 높은 포플러속에 속하기 때문인 것으로 보인다. 반면 황 처리는 두 수종의 활착률과 근원경 생장 모두에서 효과가 없는 경향이 나타났는데, 이는 건조지 토양의 낮은 황산화율 때문으로 추정된다. 향후 건조/반건조 지역에서 토양 개량의 장기적인 효과를 알아보기 위하여 묘목 생장 및 토양 특성에 대한 지속적인 모니터링이 요구되며, 연구 수종에 적합한 시비량 산정을 위한 추가 연구가 필요한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 고추의 수분스트레스 반응을 최적으로 계측할 수 있는 알고리즘을 개발하기 위해 초분광 단파 적외선 영상기술을 적용하였다. 수분스트레스에 노출된 고춧잎의 단파적외선 분광영상을 획득하고 ANOVA 분석을 이용하여 수분스트레스 반응을 가장 잘 반영하는 파장영역을 선정하였다. 고춧잎의 단파적외선 초분광 영상을 이용하여 ANOVA 분석을 수행한 결과 수분스트레스 판별을 위한 최적 파장은 1449nm으로 물분자의 광흡수 영역대와 거의 일치하였다. 최적 파장에서의 고춧잎 상대반사값을 가우시안 회귀분석을 통해 정상군과 토양흡착수압이 -20kPa과 -50kPa일 때의 스트레스군을 구분할 수 있는 임계값을 계산하고 이 값을 기준으로 단파적외선 영상을 이진화하여 수분스트레스 반응을 판단할 수 있는 최종영상을 구축하였다. 결과 영상에서 정상군과 스트레스군의 토양흡착수압이 -20kPa인 잎의 경우 스트레스 반응을 보인 픽셀이 72%이었고, -50kPa인 잎에서는 스트레스 반응을 보인 픽셀이 84%로 12%차이가 났다. 정상군과 스트레스 강도가 다른 시료의 경우 영상의 결과가 명확히 구분되는 것으로 나타나 단파적외선 영상기술이 고춧잎의 수분스트레스 상태를 정량적으로 나타낼 수 있는 기술임을 확인할 수 있었다.
점토경반층 토양에서 수량 변이의 특성을 파악하기 위하여 센서를 통하여 관측된 깊이별 토양경도 및 ECa와 작물의 수량과의 관련성을 분석한 결과, 깊이별 토양의 경도는 점토가 집적된 지표면으로부터 15-30 cm 지점의 점토경반층 (argillic horizon)에서 높게 나타내고 있으며 토양의 깊이가 깊은 지점에서 토양경도의 변이가 작게 나타났다. 1994년부터 2002년까지 콩과 옥수수 수량과 작물생육기의 강우량을 분석한 결과 7-8월의 강우량이 작물의 수량과 매우 밀접한 관계를 가지고 있으며 이 기간의 강우량이 150 mm 이하이면 작물이 수분 부족으로 수량이 낮아지는 것으로 나타났다. 지표로부터 15-45 cm 지점에서 토양의 경도와 ECa 가 작물의 수량과 매우 유의한 상관을 갖는 것으로 나타났으며 "drought boundary" 인 7-8월의 강우량이 150 mm를 기점으로 각기 반대의 상관을 보이는 것으로 나타났다. 측정된 토양의 깊이별 경도 값과 ECa 를 이용하여 수량 추정식을 계산 하였으며 추정식의 검증을 위하여 별도의 독립적인 자료를 이용하여 추정된 수량과 측정된 수량의 표준오차를 비교한 결과 측정된 수량에 대한 표준오차의 비율이 4-16% 로 나타났으며 7-8월의 강우량이 150 mm 이하로 건조한 경우에 표준오차가 같은 시기에 강우량이 150 mm 이상으로 습윤한 경우보다 현저하게 표준오차가 크게 나타났다. 결론적으로 신속하고 경제적으로 이용할 수 있는 센서 측정자료와 작물수량과의 관련성을 분석한 결과, 연구에 이용된 점토경반층 토양에서 센서를 이용하여 측정한 ECa 및 깊이별 토양경도와 작물 수량간에 통계적으로 유의한 상관이 있음을 알 수 있다.
본 연구에서는 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) 센서의 토양수분 자료를 Land Parameter Retrieval Model (LPRM) 알고리즘을 통해 전처리하여 2014년도 한반도 지점관측 자료와의 비교 분석을 수행, 위성 토양수분 자료의 적합성을 평가하였다. 통계 분석 결과 AMSR2 X-band의 토양수분 자료는 38개의 지점관측 자료와 비교해 0.03의 평균 bias, 0.16의 평균 RMSE의 낮은 오차 수준을 보였으며, 최대상관계수는 0.67로 나타났다. 또한 AMSR2 센서의 ascending, descending 시간대별 위성 토양수분자료 분석과 X, C1, C2-band의 주파수 영역별 위성 토양수분 자료 분석 결과, ascending overpass time 시간대와, X-band 주파수의 토양수분자료가 지점 관측 자료와 더 좋은 상관관계를 보였다. 본 연구의 분석 결과는 한반도에서 최근 문제가 되고 있는 가뭄을 비롯한 각종 재해 분석 시 토양수분의 공간적 분포를 연구하는데 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
Zemansky, Gil;Hong, Yoon-Seeok Timothy;Rose, Jennifer;Song, Sung-Ho;Thomas, Joseph
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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pp.18-18
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2011
Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.
SOW-0010의 어도 개보수 전·후 자원량을 분석한 결과 개보수 이후 평균자원량은 약 4.6배 증가한 것으로 나타났다. 경제적 가치는 어도 개보수 전 2014년 약 5.3백만원에서 어도 개보수 후 2015년 약 23.9백만원, 2016년 약 3.0백만원, 2017년 약 10.4백만원, 2018년 약 22.4백만원, 2019년 약 27.1백만원으로 매년 증감패턴이 다르게 나타났다. 2016년을 제외하고 전체적으로 개보수 이후 경제적 가치는 증가한 것으로 나타났다. 이는 다양한 회유성어종의 유입과 담수어류의 국지적 이동이 증가했기 때문으로 판단한다. 자원량 변화에 따른 경제적 가치변동을 지수함수를 적용하여 분석한 결과 모델계수는 0.582였으며, 이에 따른 최대 경제적 가치는 30.4백만원인 것으로 추정되었다. 군집 내 경제성어종의 비율과 점유율이 높을수록 계수값이 증가하고 이에 따라 경제적 가치가 높아질 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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