토양유기탄소는 산림의 형성에 도움을 주며, 대기 중의 이산화탄소양을 조절함으로써 지구 온난화에 영향을 미치는 중요한 인자 중 하나이다. 토양에 존재하는 인자의 분포를 정확히 파악하려면 모든 지역에 대해 샘플링을 수행 해야하나 이는 매우 비현실적인 방법이다. 따라서 알맞은 모델을 제작하여 토양유기탄소의 분포를 추정할 수 있다면 그 활용도가 높을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 의사결정나무 알고리즘을 이용해 경사 데이터, 경사향 데이터, Digital Elevation Model (DEM), 식생의 형태 데이터로부터 토양유기탄소를 상대적으로 다량 함유하고 있는 환경 인자를 파악할 수 있는 모델을 제작했으며, 정확도 검증은 10 집단 교차 검정을 통해 수행하였다. 이를 위하여 See 5와 Weka 소프트웨어를 이용하였다. See5 소프트웨어의 경우, 토양유기탄소 표층에 대해 식생의 형태에 의해 토양유기탄소량이 결정되는 것으로 나타났으며, 중간층에 대해서는 DEM에 의해 토양유기탄소량이 달라진다는 결론이 도출됐다. 생성된 모델의 정확도는 표층에 대해 70.8%, 중간층에 대해 64.7%인 것으로 나타났다. Weka 소프트웨어의 경우, 토양유기탄소 샘플의 표층에 대해 See5와 동일한 결과가 도출되었지만, 중간층에 대해서는 DEM이나 식생의 형태뿐만 아니라 경사향도 영향을 미친다는 결론이 도출되었다. 생성된 모델의 정확도는 표층에 대해 68.98%, 중간층에 대해 60.65%인 것으로 나타났다. 본 연구는 토양유기탄소량의 파악 및 토양유기탄소 지도 제작에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
전지구적인 생태시스템 안에서 탄소와 물의 흐름은 아주 밀접하게 관련되어 있다. 생태계 물질순환과정을 모사해 주는 모형들은 연구자들이 직접 측정하기 어려운 복잡한 생태계에서의 물질순환 과정들의 상호작용과 그 변화를 예측할 수 있는 도구이다. 이 연구에서는 생태수문모형 RHESSys(Regional Hydro Ecological Simulation System)를 광릉시험림 유역에서 모수화한 후, 다른 지형 조건과 기후 및 식생을 가진 점봉산 강선리 유역에 적용함으로써 RHESSys모수화의 다유역으로의 확장가능성과 문제점 등을 조사하였다. RHESSys는 Geographic Information System(GIS)를 바탕으로 공간적인 탄소와 물 및 영양분의 흐름을 모사하는 생태수문모형이다. 모수화는 광릉시험림 유역의 1982-1999년간 일유량과 나이테 자료로 추정한 임목생장량을 사용하였다. 수직 및 수평 방향의 수리전도도에 관련된 중요 모수들과 임목 생장과 관련된 분배 모수들을 Monte-Carlo 접근법을 사용하여 최적화하였다. 모형결과를 광릉연구지의 실측 토양수분과 비교해 본 결과 RHESSys는 토양수분을 다소 과소평가하는 경향이 있으나, 일변화를 유의하게 잘 모사하였으며, 임목생장량의 연변화를 잘 모사하였다. 광릉연구지에서 개발한 모수를 점봉산 강선리 유역에 적용한 결과, 광릉과 마찬가지로 RHESSys는 토양수분을 다소 과소평가하나 여름철의 중요한 시계열 경향을 유의하게 잘 모사하였다. 또한 실측 공극률의 사용이 모형의 토양수분예측력에 중요함을 확인하였다. 반면에 강선리 유역의 임목생장량에 대해선 모형의 예측력이 높지 않았다. 수문과정 모수에 비해 식생성장 및 분배관련 모수의 경우 단일 유역의 모수화를 타 유역으로 확장하는 데에 상당한 불확실성이 있음을 확인하였다. 각 유역의 임목생장 및 분배 특성을 반영하는 독립적인 모수화 과정이 필요하며 이를 뒷받침해 줄 최소한의 현장측정항목을 발굴하는 후속연구가 필요하다.
본 연구의 목적은 산림생태계 분포 모델인 HyTAG모델(Hydrological and Thermal Analogy Group)과 기능 모델인 MC1 모델(MAPSS-CENTURY 1) 그리고 사회 환경적 지표를 이용하여 기후변화가 한반도 산림생태계에 미치는 영향을 파악하는 것이다. HyTAG의 식생유형분포 변화 빈도와 방향으로부터 산림식생의 민감성과 적응성을 정량화하였다. 또한 MC1으로부터 추정되는 순일차생산량 및 토양탄소저장량의 변이 및 경향으로부터 산림기능의 민감성과 적응성을 정량화하였다. 사회 환경적 지표로는 재정자주도 또는 산림관련 공무원 수 등과 같은 통계자료를 포함하였다. 모든 지표들을 정규화하고 취약성 평가식에 적용하여 취약성 결과를 도출하였다. 취약성 평가의 시간적 범위는 현재(1971-2000)와 미래(2021-2050)로 구분하였다. 국가 기후변화 정책의 우선순위를 판단하기 위해 지표 별 공간 분포 지도를 작성하고 행정구역간의 취약성을 비교한 결과, 지역별로 취약성의 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 취약성 차이는 적응능력에 따라 가장 크게 좌우되는 것으로 판단되었다. 본 연구의 취약성 평가 방법 및 결과는 산림 경영적 측면에서 의사결정 시스템 개발과 기후변화에 대한 적응정책 수립의 판단 자료로 활용될 것이다.
점차 심각해지고 있는 기후변화 문제에 대응하기 위해서는 기후변화에 따른 영향(impacts), 취약성(vulnerability), 적응(adaptation)등에 관한 연구가 필요하다. 그러나 기후변화 연구는 미래 시점에 대면적을 대상으혹 다양한 변수를 포함하여 수행해야 하는 어려움이 있기 때문에 현재 대부분의 연구는 영향평가에 주안점을 두고 있다. 따라서 본 연구에서는 시점과 면적,변수 사용이 용이한 GIS 기반의 CEVSA(Carbon Exchange between Vegetation , Soil , and Atmosphere)모형을 이용하여 기후변화가 산림부문에 미치는 취약성을 평가하였다. 평가결과 미 래 기후변화에 취약한 지역의 면적은 $44,201.95\;km^2$로 전체 연구대상지 면적 $146,187.45\;km^2$의 30.24%에 달하는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 RHESSys (Regional Hydro-Ecologic Simulation System) 모형과 관측 자료를 이용하여 유출량, 증발산량, 토양수분량, 총일차생산량과 순광합성량을 평가하고자 한다. 수문생태모형인 RHESSys는물, 탄소 및 질소순환과 지형 공간적 변화에 따른 물질이동을 모의할 수 있다. 대상유역은 설마천 유역(8.5 $km^2$)으로 우리나라 북서쪽에 위치하고 있다. 유역의 90%이상이 산림유역이고, 토양은 대부분 사양토이다. 2007~2009년의 관측 일유출량을 이용하여 유출량을 검 보정하였고, 증발산량은 에디 공분산 방법에 의한 플럭스 타워로부터 관측되었으며 토양수분은 신뢰할 만한 실측자료를 바탕으로 모형의 보정(2007~2008) 및 검증(2009)을 실시하였다. 또한 지구의 탄소순환을 규명할 수 있는 식생의 순광합성량과 총일차생산량에 대한 모형의 검 보정은 Terra 위성의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 센서를 이용한 산출물인 순광합성량과 총일차생산량 자료를 바탕으로 모형의 보정(2007) 및 검증(2008)을 실시하였다. 모의 결과 보정기간 동안의 상관계수와 Nash-Sutcliffe 모형 효율은 유출량은 0.74와 0.63이었고, 증발산량과 총일차생산량의 상관계수는 각각 0.54와 0.93이었다. 모형 검정결과 유출량의 상관계수와 Nash-Sutcliffe 모형효율 각각 0.92와 0.84였으며, 총일차 생산량의 상관계수는 0.93이었다.
본 연구에서는 접근이 어려운 장백산 중국 지역의 바이오매스를 현장조사 자료와 IKONOS 위성영상을 이용하여 추정하였다. IKONOS 위성영상을 이용하여 임상단위로 수종구분을 하고, 위성영상으로부터 추정된 식생지수와 기존 연구에서 추정된 장백산 일부 지역의 바이오매스(Biomass)를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 이때, 위성영상으로부터 추정된 식생지수 5가지(SAVI, NDVI, SR, ARVI, EVI)와 현장정보가 이용되었다. 그 결과 5가지 식생지수와 바이오매스간의 상관관계의 결정계수의 순위는 다음과 같이 SAVI(0.84), NDVI(0.73), SR(0.59), ARVI(0.0036), EVI(0.0026) 나타났다. 이와 같은 결과를 바탕으로 최종적으로, 장백산 일부 지역에 대한 수종별 바이오매스 분포량을 산출함으로써 천연림의 탄소흡수원 추정을 위한 기초자료를 마련하였다.
본 연구는 다년생 목본작물 바이오매스에 대한 해외 주요국가들의 산정 방법과 연구사례를 분석하였다. 주요국별 다년생 목본작물의 탄소축적 변화량 산정 방법을 살펴본 결과, 호주, 캐나다, 일본, 불가리아 등은 축적차이법을 적용하고 있는 것으로 확인되었으며, 독일, 오스트리아와 덴마크 등은 획득손실법을 기반으로 탄소축적 변화량을 산정하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 해외의 경우, 2단계 고도화연구를 통해 계수를 자체 개발하는 단계를 넘어 영상자료를 활용한 탄소축적 변화량 추정 연구를 진행하고 있는 반면, 국내의 경우 2단계 고도화연구를 시작하는 단계인 것으로 나타났다. 이러한 결과를 기반으로, 국내에서 향후 필요한 연구 네 가지를 제안하고자 한다: 1) 배출·흡수량 통계의 완전성 제고를 위한 과수별 바이오매스 상대생장식 및 탄소전환계수와 이를 활용하여 산출된 단위면적(ha)당 탄소축적량 같은 국가고유계수에 대한 자체 개발, 2) 과수별 바이오매스 기준 성목 및 벌채 주기에 대한 정의와 고도화된 연령별 재배면적 산정방법론에 대한 정책연구, 3) 2025년 발사 예정인 농림위성을 기반으로 상대생장식 및 원격탐사기법을 활용하여 농경지 부문 다년생 목본작물의 고도화된 산정기법을 개발하는 연구, 그리고 농경지 부문 다년생 목본작물 재배지 매트릭스 구축 및 모니터링 체계를 확립하는 연구, 마지막으로, 4) 동적탄소순환모형을 구현하기 위해, 현재 전체 농경지들을 하나로 취급하여 산정하고 있는 토양의 탄소축적 변화량을 하위 토지분류별로 구분하여 산정하는 연구들이 반드시 필요할 것이다. 본 연구는 비교대상 국가가 8개국으로 한정되어 전세계 국가의 다년생 목본작물에 대한 정의 및 탄소축적 변화량 연구에 대한 일반화에 한계점이 존재한다. 그러나, 주요국별 다년생 목본작물 탄소축적 변화량 산정방법 비교·분석을 통해, 국내 다년생 목본작물의 관련 연구를 위해 필요한 단계별 접근방식과 탄소축적 변화량 산정방법을 제안하였다. 이는 2050 농식품부 탄소중립 추진전략, 농업분야 탄소중립 실현을 위한 기반 구축 및 관련 연구 활성화에 기여할 것으로 기대된다.
기후변화에 따른 환경 스트레스 대응 기술과 영농의사결정 플랫폼 개발을 위해서는 환경 조건에 따른 작물의 반응을 이해하기 위한 시스템 개발이 매우 중요하다. 본 연구는 한국형 SPAR 시스템이 다양한 환경 조건에서 작물 생육 반응을 어떻게 정량화하고, 향후 작물 생육 모형 개발에 어떻게 연계될 수 있는지에 대해 방향을 제시하고자 수행되었다. 한국형 SPAR 시스템은 온도, $CO_2$ 농도 등의 기상요소와 양 수분 관리 등 재배요소를 동시에 정밀 조절할 수 있을 뿐 만 아니라 군락수준에서 광합성 및 호흡 등 작물의 생육 반응을 실시간으로 정량화하기에 최적화되어 있다. 본 시스템을 통해 수집된 군락 광합성 정보는 실제 작물의 환경조건에 따른 생육량 변동을 매우 유의하게 반영하여 향후 작물 생육 모형에 실질적으로 적용 가능한 환경-유전 요인간 특이적 반응 함수 개발에 크게 활용될 것으로 기대된다.
작물과 산림을 포함한 식생에 대한 순1차 생산(net primary production, NPP)와 총1차 생산(gross primary production, GPP)은 바이오매스와 식생의 탄소저장과 밀접한 관련이 있으며, 원격탐사를 이용해 바이오매스를 추정하는 많은 노력이 이루어지고 있다. 바이오매스는 광합성에 매우 중요한 요소인 클로로필(엽록소)의 총 함유량으로 추정할 수 있는데, 클로로필을 추정하기 위해서 다양한 식생지수들이 개발되었다. 식생지수들은 개발에 사용된 식생의 종류와 원격탐사 데이터에 따라 조금씩 차이를 가지고 있다. 하이퍼스펙트럴 영상은 다중분광 영상에 비하여 세분화된 각 파장대마다 물질에 따른 반사 및 흡수 특성이 다르기 때문에, 기존의 식생지수를 그대로 사용하기에 무리가 따른다. 본 연구는 항공기 탑재 하이퍼스펙트럴 영상을 이용하여 산림에 대한 바이오매스 추정을 위한 매개변수로 활용되는 적합한 식생지수는 무엇인지 평가하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 하이퍼스펙트럴 영상의 밴드 특성을 고려하여 다수의 식생지수 산출식 중 9개를 선정하고, SMA(spectral mixture analysis)를 통하여 대상지역의 산림을 대표하는 3개의 endmember를 추출하였다. 9개의 식생지수와 추출된 endmembers의 상관관계를 분석하였다. 상관분석 결과는 산림이 분포된 지역에서 Pearson 상관계수는 MTVI1과 TVI가 0.877의 상관계수를 가졌으며, 식생이 적고 토양의 분포가 확연한 지역에서는 MCARI가 0.9061로 매우 높은 상관계수를 보였다. 전반적으로 MTVI1과 TVI이 0.757의 동일한 상관계수를 가지며 식생에 대한 3개의 endmember를 가장 잘 설명하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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