• 한국산림과학회지
• /
• 제109권3호
• /
• pp.259-270
• /
• 2020

최근 20년 동안 고온, 건조 등 이상기상 현상이 빈발해지면서 병해충으로 인한 피해가 아닌 생리적 스트레스로 인한 소나무 피해 사례가 지속적으로 보고되고 있다. 2014년도에는 울진 소광리 산림유전자원보호구역 내에 금강소나무(Pinus densiflora for. erecta Uyeki)의 집단고사가 발견되어 이에 대한 원인 구명과 산림관리방안 마련이 요구되었다. 이에 본 연구는 2008~2015년 항공사진에서 발견된 울진 소광리 금강소나무 고사 피해 발생 지역의 지형 및 임분 특성을 파악하여 고사 발생의 영향 요인을 도출하고 이를 기반으로 전체 지역의 고사피해 발생 위험지역을 예측하는 것을 목표로 하였다. 소나무 고사발생 지점 정보와 해발고도, 경사 등의 지형정보, 영급, 경급 등의 임분 정보 등 총 14개의 설명변수를 이용하여 고사발생 예측모델을 구축하였다. 모형 개발에는 Decision Tree, Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) 등 기계학습 기법을 적용하였으며, RF와 SVM가 정확도 93% 이상으로 좋은 성능을 보였다. 소나무 고사와 관련된 주요 변수 분석 결과, 소나무 고사의 지형적인 취약지역은 해발고도가 높은 동시에 일사량이 높으며 수분 조건이 불리한 지역이었으며, 임분 특성 중에서는 특히 5~15m 높이의 수직적 임분밀도가 높은 소나무림, 그리고 영급이 높은 소나무림에서 고사 위험성이 높다고 평가되었다. RF와 SVM 모형 예측에 따라, 소나무 고사위험도가 높은 지역의 면적은 연구대상지 전체 소나무림 면적의 약 9.5%, 115ha로 평가되었다. 본 연구의 고사위험도 평가 결과는 금강소나무 취약지역의 현황을 조사하고 아직 피해가 발생하지 않은 취약지역에 대한 적극적인 기후변화 적응 산림관리를 수행하기 위한 기반자료로 활용될 수 있다.

• 한국응용과학기술학회지
• /
• 제35권4호
• /
• pp.1108-1119
• /
• 2018

대기오염에 대한 관심은 국내 외에서 점진적으로 상승하고 있으며, 자동차 및 연료 연구자들은 청정(친환경 대체연료) 연료와 연료품질 향상 등을 위해 새로운 엔진 설계, 혁신적인 후 처리 시스템 등의 많은 접근을 통하여 차량 배출가스와 온실가스를 감소시키려고 노력하고 있다. 이러한 연구들은 주로 차량의 배출가스 (규제 및 미규제물질, PM 입자 배출 등)와 온실가스의 두 가지 이슈로 진행되고 있다. 자동차의 배출가스는 환경오염과 인체에 악영향을 주는 많은 문제를 일으키고 있다. 이러한 배출가스를 줄이기 위하여 각국에서는 배출가스 시험모드를 새로 만들어 규제하고 있다. 2007 년부터 UN ECE의 WP.29 포럼에서 배출가스 인증을 위한 전 세계의 조화된 light-duty 차량 시험 절차 (WLTP)가 개발되었다. 이 시험 절차는 유럽과 동시에 국내 light-duty 디젤 차량에도 적용되어졌다. Light-duty 차량의 대기오염 물질 배출량은 거리 당 무게로 규제되어 있어 주행주기가 결과에 영향을 미칠 수 있다. 차량의 배출가스는 주행 및 환경조건, 주행습관 등에 따라 크게 달라진다. 극단적인 외기온도는 배출가스를 증가시키는데, 이것은 더 많은 연료가 실내를 가열하거나 냉각해야하기 때문이다. 또한 높은 주행속도는 증가된 항력을 극복하기 위해 필요한 에너지로 인해 배출가스 량을 증가시킨다. 일반적으로 상승하는 차량속도와 비교할 때, 급격한 차량가속도도 배출가스를 증가시킨다. 부가적인 장치 (에어컨 또는 히터)와 도로경사 또한 배출가스를 증가시킨다. 본 연구에서는 3대의 light-duty 차량을 가지고 light-duty 차량의 배출가스 규제에 사용되는 WLTP, NEDC 및 FTP-75로 시험을 하였으며, 배출가스가 다른 주행 사이클에 의해 얼마나 많은 영향을 받을 수 있는지를 측정하였다. 배출 가스는 통계적으로 의미있는 차이를 보이지 않았다. 최대 배출 가스는 주로 냉각 된 엔진 조건에 의해 야기되는 WLTP의 저속 단계에서 발견된다. 냉각 된 엔진 상태에서 배출가스의 양은 시험 차량과 크게 다르다. 이는 WLTP 구동 사이클에 대처하기 위해 다른 기술적 솔루션이 필요하다는 것을 의미한다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제43권3호
• /
• pp.367-385
• /
• 2022

본 연구는 영국기상청에서 개발된 지역기후모델 Hadley Centre Global Environmental Model version 3 regional climate model (HadGEM3-RA)로부터 모의된 동아시아 지역의 기온과 강수 결과를 평가하였다. HadGEM3-RA는 Coordinated Regional climate Downscaling Experiment-East Asia (CORDEX-EA) Phase II 영역에서 15년 (2000-2014년) 모의되었다. 동아시아 여름 몬순에 의한 HadGEM3-RA 강수대 분포는 Asian Precipitation Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of water resources (APHRODITE) 자료와 잘 일치한다. 그러나, 동남아시아 강수는 과대 모의하며 남한에서는 과소 모의한다. 특히 모의된 여름철 강수량과 APHRODITE 강수량은 남한지역에서 가장 낮은 상관 계수와 가장 큰 오차크기(RMSE)를 보인다. 동아시아 기온 예측은 과소 모의하며 겨울철 오차가 가장 크다. 남한 기온 예측은 봄 동안 가장 큰 과소 모의 오차를 나타냈다. 국지적 예측성을 평가하기 위하여 서울기상관측소 ASOS 자료와 비교한 기온과 강수의 시계열은 여름철 강수와 겨울철 기온이 과소 모의하는 공간 평균된 검증 결과와 유사하였다. 특히 여름철 강수량 증가시 과소 모의 오차가 증가하였다. 겨울철 기온은 저온에서는 과소 모의하나 고온은 과대 모의하는 경향이 나타났다. 극한기후지수 비교 결과는 폭염은 과대 모의하여, 집중호우는 과소 모의하는 오차가 나타났다. 수평해상도25km로 모의된 HadGEM3-RA는 중규모 대류계와 지형성 강수 예측에서 한계를 보였다. 본 연구는 지역기후모델 예측성 개선을 위한 초기 자료 개선, 해상도 향상, 물리 과정의 개선이 필요함을 지시한다.

• 한국작물학회지
• /
• 제68권2호
• /
• pp.47-58
• /
• 2023

본 연구는 최근 빈번한 고온 노지 재배 피해가 빈번함에 따라 팥 대표 품종 '아라리'의 2021과 2022년 고온구배온실에서 수행된 고온 반응 실험이다. 적정 온도 보다 높은온도 범위에서 팥의 노지 재배시 고온 연구로 국내 품종 '아라리'의 생육 반응, 수량, 화분 활력, 종실 성분 등을 최초로 비교분석 하였다. 1. 세부적인 기상 조건은 2021과 2022년의 최저, 평균, 최고기온 연차간 차이는 2022년 보다 2021년이 전생육기는 0 - 1.0℃로 차이가 적었고 영양생장기 0 - 3.7℃, 개화기는 0.4 - 2.4℃로 높았다. 2021년 보다 2022년에서 등숙기는 최저, 평균 온도는 낮았지만 최고온도는 1.7 - 3.9℃로 높아 연차별 온도에 따라 생육특성이 다르게 나타났다. 2. 연차별 생육기간을 비교해 보면 개화기는 평균 기온차에 의해 2021년 13일, 2022년 27일로 차이가 있었으며 등숙기는 2021년 30일, 2022년 19일로 차이가 있었다. 영양생장기에는 최고 온도가 40.3서도 생육이 양호하였지만 개화기 고온 처리는 평균온도가 27.0℃ 이상이 되면 생육이 불량하여 수량이 낮아지는 경향을 보였다. 2021년에 비해 2022년 등숙기 온도가 최저 온도 1.6 - 1.9℃ 낮고 최고 온도 1.7 - 3.9℃로 높고 기간이 늘어나니 팥의 수량성이 높았다. 3. 전생육기와 영양생장기의 고온 스트레스시 총폴리페놀과 총플라보노이드 함량이 증가하였고 화분 형태와 활력은 대조구와 전생육기T1에서는 통계적으로 차이가 없었지만 T4 (최저온도 22.9℃; 평균온도 28.8℃; 최고온도 36.9℃)에서는 비정상 화분 형태가 45.62%, 급격히 화분 활력이 40.75%로 떨어졌다. 4. 고온 스트레스시 수량은 2021년 개화기 T4 (최저온도 23.6℃; 평균온도 28.5℃; 최고온도 35.8℃)에 2022년은 수량과 화분 임성은 전생육기 T4 (최저온도 22.9℃; 평균온도 28.8℃; 최고온도 36.9℃)에 가장 낮았으며 반면 총폴리페놀과 총플라보노이드는 영양생장기 T4 고온 스트레스가 높은 시기일 때 가장 높았다.