적응관리는 불확실성이 존재하는 상황에서 자연자원을 관리하는 최적의 관리방법들 중의 하나이다. 여러 가지 한계에도 불구하고, 자연자원 관리에 대한 정책 및 계획수립에 있어 적응관리방법 활용의 필요성은 국제적으로 증가하고 있다. 그러나 우리나라의 자연자원 관리분야에서는 적응관리의 활용사례가 매우 드물다. 본 연구에서는 적응관리의 정의, 절차, 장애요인들과 적용시 고려할 점에 대한 고찰 및 적응관리방법에서 필수적인 요소인 생태모델에 대하여 리뷰하였다. 또한, 적응관리의 도입이 권장되는 바다숲, 연안습지 및 수산자원관리분야에 적응관리방법을 적용할 경우 고려해야 할 사항들에 대하여도 고찰하였다.
This study was carried out to investigate the current urban forest network and future plan of forest framework using nearest features program where stepping stones within 5km from the core forest were selected in the program. We found several conclusions as follows: First, we found that cities in inland area including Daegu, Dajeon and Gwangju have quite different types of forest network with comparing to the cities nearby coastline including Busan, Incheon and Ulsan. The cities in inland area have large mountain patch around each city. However they have small and lower number of island forests within their urban area. Otherwise, cities nearby coastline have more forest patches than in the cities in inland area, and Busan and Incheon especially have strong forest network using various size of forest patches. Second, Daegu and Daejeon have much smaller forest patches distributed in each urban area. So additional forest patches should be added to have highly strong forest network within urban area. Third, Ulsan and Gwangju have most stepping-stone forests close to the large mountain patches in suburban area, which are not able to connect to the forest patches in the central area of each city So additional forest patches are needed to be added in the central area of each city for reinforcing the effect of stepping stone in the central area. Though there should be an addition approach except for forest size and its isolation to construct the ecological network in an urban area, this indices can be a good method to check an environmental and ecological status in an urban area.
인간활동으로 인해 서식처의 변화, 서식처의 파편화를 비롯하여 기후변화, 토지이용의 변화 등으로 생태계 생물 다양성은 빠르게 손실되고있는 상황이다. 최근 들어 유역의 건전성을 확보하기 위해 유역관리 차원에서 접근하려는 시도가 시작되었으나 어떠한 수단을 통해 생물다양성과 서식처 관리에 대하여 접근할 수 있는지에 대한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 금강유역을 대상으로 Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs (InVEST) habitat quality model을 이용하여 유역의 서식처 질을 평가하는 것이다. 서식처 평가결과는 생태·자연도 및 수생태 건전성 평가결과와의 비교분석을 통해 검증되었다. 금강유역의 서식처 질은 0.0 ~ 0.86으로 분석되었으며, 유역의 하류보다 상류에서 서식처 질이 더 높은 것으로 나타났다. 생태·자연도 등급별 평균 서식처 질을 비교한 결과 1등급, 2등급, 3등급에서 각각 0.80, 0.76, 0.71이었다. 수생태 건전성 결과와의 상관성 분석결과 R2은 0.58, Pearson 상관계수는 0.76 였다. 본 연구의 결과는 향후 서식처 보호의 강화와 장기적인 생물 다양성 관련 정책의 실행을 지원하는 기초자료로 활용될 수 있다.
전 지구적인 기후변화에 따라 산림 및 토양탄소의 역할은 탄소 저장고로서 매우 중요하며, 이들의 동태를 연구하기 위해서는 기존의 현장연구뿐만 아니라 적용 가능한 산림모델 연구가 필요하다. 본 연구에서는 산림토양탄 소모델인 Yasso의 주요 입력자료인 과거의 연간 낙엽량 자료를 연륜연대학적 자료구축과정을 통해 생산하고, 위 모델을 이용하여 광릉지역 천연소나무림(Pinus densiflora)의 토양탄소동태를 모의하였다. 연륜연대학적 자료구축과정을 통해 계산된 임분 내 낙엽(침엽, 가지, 줄기, 세근)의 생산량은 1971년부터 2006년까지 지속적으로 증가해왔다. 또한 2006년 낙엽 생산량(침엽, 가지)의 실측값과 추정값을 비교한 결과 유의적인 오차는 없었다. 모의된 30 cm 깊이까지의 토양탄소 저장량의 임분 전체평균은 $46.30{\pm}4.28tCha^{-1}$로 산림의 임목 내 탄소 저장량의 약 53%를 차지했으며, 실측값과 비교하여 유의한 차이 및 오차가 없었다. IPCC A1B 시나리오에 따른 한반도 기후변화추세를 반영한 이 지역의 모의된 토양탄소 추정량은 1971년부터 2041년까지 지속적으로 증가한 후 2100년까지 감소되는 것으로 나타났다. 기후변화를 고려하지 않는 시나리오의 결과와 비교하면 2100년에 이르러 최고 7.58%까지 토양탄소량이 감소될 수 있다. 본 연륜연대학적 자료 구축방법과 Yasso 모델을 이용한 모의과정은 천연소나무림의 토양탄소동태를 추정하는데 유용한 것으로 판단되었다. 향후 더욱 신뢰성 있는 결과를 생산할 수 있도록 연륜연대학적 방법 및 Yasso 모델의 개선과 다양한 환경에서의 적용 및 타당성평가와 같은 후속연구가 필요한 것으로 사료된다.
본 연구는 1999년 6월과 8월에 남한강 상류수계의 15개 조사지점으로부터 어류의 다변수 모델을 이용하여 생태건강성을 평가하였고, 전통적인 군집분석에 의한 지수와 서로 비교 평가하였다. 본 연구를 위해 우리나라의 생태적 특성에 맞게 보완된 10-메트릭 건강성 평가 모델을 적용하였다. 어류조사에 따르면, 총 6과 24종이 출현하였고, 생태적인 교란정도와 하천차수에 따라 일부 변이를 보였다. 생태길드분석에 따르면, 민감종과 충식종은 각각 91%, 56%로서 생태적으로 수환경이 건강한 상태로 나타났다. 그러나 S1과 S2의 2차 하천에서는 내성종이 66%, 잡식종이 76%가 채집되어 물리적 서식지의 질적 저하가 영향을 나타낸 것으로 판단되었다. 본 수계에서 생태건강도의 평균 모델값은 38로서 양호상태를 보였고, 개별적 IBI 값의 패턴은 다른 산간계류형 하천들과 유사하여 비교적 이화학적 오염에 의한 영향이 적은 것으로 사료되었다. 하천차수에 따른 IBI 값과 종다양성 지수와의 비교에 따르면, 두 변수 값은 분명한 차이가 있음을 보여주었다 Shannon-Weaver의 종다양성 지수는 실제 군집상태를 잘 반영하지 못했으며, 특히 2차 하천에서의 종다양성 지수 변이의 폭은 IBI 값으로 산정한 생태 건강도에 비해 훨씬 크게 나타났다. 본 연구결과는 다변수 메트릭에 의한 연구 접근방식은 수생태계 관리에 유용한 도구로 사용될 수 있으나, 기존의 종 다양도 지수와 같은 군집 분석법은 하천차수를 고려하지 않을 경우 비효율적인 것으로 사료되었다.
The purpose of this study was to identify how characteristics of children, parents, and the family context relate to parental disciplinary practices and to examine the effects of cumulative positive variables on effective parental disciplinary practices. Subjects were 220 each mothers and fathers of 6-year-old children. Data were analyzed with correlation, multiple regression, and chi-square. Both Maternal and paternal disciplinary practices were correlated with child birth order, child emotionality, attention span and persistence, perceived social support and quality of life, and retrospective punitive parenting. Perceived quality of life and social support were predictive of maternal disciplinary practices and child emotionality was predictive of paternal disciplinary practices. Both mothers and fathers exposed to several positive variables were much more likely to exhibit effective disciplinary practices than parents exposed to no positive variables. Findings were generally consistent with Belsky's(1984) process model of parenting.
Litterfall dynamics in forests are assessed by estimating biomass production and decomposition. However, there have been few studies on how litter dynamics impact the health and management of ecosystems. Here, a new approach to measure and assess ecosystem function is presented based on conventional methods using littertraps, litterbags, and the mass on the forest floor. To assess the status of litter dynamics, the decay rate (k) was estimated from a litterbag experiment, and removal rates ($k_i$) were determined from mass balance on the forest floor at 21 sites on three mountains in South Korea. The $k_3$ (organic mass ratio of $O_i$ and $O_e+O_a$ + A horizons in November) values in an equilibrium state in South Korea were within the range of $k{\pm}0.174$ when considering the annual variation of litterfall production. This study also suggests that sampling sites for these types of studies should be in the middle, not at the ends, of steady slopes on the forest floor.
Application of artificial intelligence (AI) approaches in eco-environmental modeling has gradually increased for the last decade. Comprehensive understanding and evaluation on the applicability of this approach to eco-environmental modeling are needed. In this study, we reviewed the previous studies that used AI-techniques in eco-environmental modeling. Decision Tree (DT) and Artificial Neural Network (ANN) were found to be major AI algorithms preferred by researchers in ecological and environmental modeling areas. When the effect of the size of training data on model prediction accuracy was explored using the data from the previous studies, the prediction accuracy and the size of training data showed nonlinear correlation, which was best-described by hyperbolic saturation function among the tested nonlinear functions including power and logarithmic functions. The hyperbolic saturation equations were proposed to be used as a guideline for optimizing the size of training data set, which is critically important in designing the field experiments required for training AI-based eco-environmental modeling.
Consumer neuroscience methods have become prevalent in marketing research. Despite their proven significance, very little marketing research has addressed their applications in Asia. Thus, this review aims to introduce practical integrations with consumer neuroscience and marketing research and how they can be carefully applied to these fields, with some identified caveats. Specifically, I review the recent literature from top marketing and science journals to (1) highlight substantial applications of updated neuroscientific methods to marketing research and neuroforecasting approaches, (2) discuss the additional potential of computational models in these applications, and (3) offer a simple framework that adopts a multi-method approach intended to enhance both the external and ecological validity of neuroscientific findings. Along with the need for embracing scientific rigor and marketing theory, more guidelines are also needed to improve the validity issues of neuroimaging uses and highlight practical directions in the nascent field of consumer neuroscience.
Over the last few decades, the atmospheric carbon dioxide emission has been amplified to a great extent in Turkey. This amplification may cause global warming, climate change and environmental degradation in Turkey. Consequently, ecological condition and human life may suffer in the near future from these indicated threats. Therefore, an attempt was made to test the relationship among a number of expected factors and carbon dioxide emissions in the case of Turkey. The study covers the time series data over the period of 1970-2017. We employed the modern econometric techniques such as Johansen co-integration, ARDL bound testing approach and the block exogeneity. The results of the Johansen co-integration test show that there is a significant long-run relationship between carbon dioxide emissions and expected factors. The long-run elasticities of the ARDL model show that a 1% increase in the GDP per capita, electric consumption, fiscal development and trade openness will increase carbon dioxide emissions by 0.14, 0.52, 0.09 and 0.20% respectively. Further, our findings reveal that the environmental Kuznets curve (EKC) hypothesis and inverted U-shaped relationship between carbon dioxide emission and economic growth prevails. Therefore, the EKC hypothesis is valid and prevailing in the Turkish economy. The diagnostic test results show that the parameters of the ARDL model are credible, sTable and reliable in the current form. Finally, Block exogeneity analysis displays that all the expected factors are contributing significantly to carbon dioxide emissions in the Turkish economy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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