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방사성탄소동위원소비 분석을 적용한 우리나라 환경과학 연구 (Applications of Radiocarbon Isotope Ratios in Environmental Sciences in South Korea)

  • 오능환;차지연
    • 생태와환경
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    • 제56권4호
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    • pp.281-302
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    • 2023
  • 탄소는 생명체의 구성 요소이자 기후변화에 중요한 역할을 하는 원소로, 생태계에서 다양한 형태로 순환한다. 기후변화가 생태계에 미치는 영향을 예측하고 대응하기 위해서는 탄소순환에 대한 정량적 이해가 필수적이다. 가속질량분석기를 이용한 생태계 탄소화합물의 방사성탄소동위원소비(Δ14C) 분석은 탄소순환 연구뿐만 아니라, 화석탄소 기원 오염원을 추적하는 환경과학, 환경공학 연구에도 세계적으로 널리 활용되고 있다. 우리나라에서도 여러 연구진에 의해 하천탄소, 강수, 수관통과우, 초미세먼지, 폐수처리장 또는 하수처리장 유출수에 포함된 탄소화합물의 Δ14C가 보고되었다. 연구 결과를 종합하면, (1) 우리나라 하천탄소의 양과 성분은, 크게 보면 암석과 토양의 풍화, 육상생태계 식생과 토양에 포함된 유기물의 유출 등 다양한 기원의 탄소화합물을 포함하며, 강수량에 따른 계절적 영향을 받는 것으로 이해할 수 있으나, 지역적으로는 산업단지의 폐수나 도시의 하수처리장 방류수 유입, 농업 등 토지 이용, 깊은 토양으로부터의 유출수와 지하수 유입 등 여러 요인에 의해 크게 달라질 수 있다. (2) 하천탄소에 영향을 줄 수 있는 우리나라 강수 용존유기탄소의 Δ14C도 보고되었고, 특히 겨울철에 이례적으로 Δ14C가 높았다. 국지적 오염 가능성을 배제할 수는 없으나, 이 연구 결과는 우리가 지금까지 생태계 탄소순환을 잘못 이해하고 있을 가능성을 내포하므로, 그 원인과 범위를 추적하는 후속연구가 필요하다. (3) 우리나라 산림의 수관통과우, 초미세먼지에 포함된 탄소화합물의 Δ14C를 분석하고 화석탄소의 기여도를 파악한 연구도 보고되는 등 14C 분석 방법은 생태학과 환경과학 분야에서 새로운 시사점을 제시하는 데 활용되고 있다. 시료량과 성상에 따라 다르긴 하지만, 원소분석기와 연결된 소형 가속질량분석기를 이용하면 상대적으로 빠르고 저렴하게 시료 분석이 가능하므로, 앞으로 14C 분석을 활용한 생태학과 환경과학 연구가 활발히 이뤄지길 기대한다. 성상별 14C 분석 자료는 화석탄소 오염원을 추적하고 제거하는 방법을 제시하는 데 활용될 수 있을 뿐만 아니라 기후변화에 취약한 영역을 식별하고 적절한 대응 전략을 마련하기 위해서도 필요할 것이다.

Sentinel 위성영상과 기계학습을 이용한 국내산불 피해강도 탐지 (Wildfire Severity Mapping Using Sentinel Satellite Data Based on Machine Learning Approaches)

  • 심성문;김우혁;이재세;강유진;임정호;권춘근;김성용
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_3호
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    • pp.1109-1123
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    • 2020
  • 국토 대부분이 산림으로 구성되어 있는 대한민국은 매 년 많은 산불이 발생한다. 산불은 토양의 전단강도를 약화시켜 산사태에 취약한 토양층을 만들기도 하고, 수목의 복구가능여부에 따라 다른 계획 설립이 필요하기 때문에 산불피해면적 뿐만 아니라 피해강도에 대한 파악도 중요하다. 위성 원격탐사를 통한 산불피해강도 추정 연구가 많이 수행되어 왔으나, NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 NBR(Normalized Burn Ratio) 등과 같은 단일 인자의 시계열 변화만을 이용하여 피해강도를 파악하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 Sentinel-1A SAR-C (Synthetic Aperture Radar-C)와 Sentinel-2A MSI(Multi Spectral Instrument)센서의 자료를 이용하여 기계학습방법을 통한 산불 피해강도 탐지 모델들을 제시하였다. 2017년 5월 삼척, 2019년 4월 강릉·동해, 2019년 4월 고성·속초 총 세개의 산불사례를 이용하여 RF(Random forest), LR(Logistic regression), SVM(Support Vector Machine)기계학습 모델을 구축하였다. 연구결과, random forest 모델이 82.3%의 총정확도로 가장 높은 성능을 보여주었다. 모델의 범용성 및 학습자료 민감도 확인을 위해 사례교차검증도 추가 시행하였는데, 그 결과 사례들의 시기적 차이에 의한 식생활력 및 재생도의 차이에 민감도가 높음을 확인하였다. 이는 추후 다양한 시공간적 사례를 추가할 시 개선이 될 것으로 보인다.

가막만 표층퇴적물중 유기물량의 시.공간적 분포 특성 (The Spatio-temporal Distribution of Organic Matter on the Surface Sediment and Its Origin in Gamak Bay, Korea)

  • 노일현;윤양호;김대일;박종식
    • 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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    • 제9권1호
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    • pp.1-13
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    • 2006
  • 가막만 표층퇴적물중 유기물량의 시 공간적 분포 특성 및 기원을 파악하고자 2000년 4윌부터 2002년 3월까지월간격으로 현장조사를 실시하였다. 강열감량(IL)은 $4.6{\sim}11.6%(7.1{\pm}1.6%)$, 화학적산소요구량(CODs)은 $2.25{\sim}99.26mgO_2/g-dry(30.98{\pm}19.09mgO_2/g-dry)$, 총 황화물량(AVS)은 $nd{\sim}10.29mgS/g-dry(1.02{\pm}0.58mgS/g-dry)$, 식물색소량은(phaeopigment) $6.84{\sim}116.18{\mu}g/g-dry(23.72{\pm}21.16{\mu}g/g-dry)$, 입자성유기탄소(POC)는 $5.45{\sim}23.24 mgC/g-dty(10.34{\pm}4.40C\;mgC/g-dry)$, 입자성유기질소(PON)는 $0.71{\sim}2.99mgN/g-dry(1.37{\pm}0.58mgN/g-dry)$, 함수율(water content)은 $43.1{\sim}77.6%(55.8{\pm}5.6%)$의 범위를 나타냈으며 펄 함량(mud content)은 모든 정점에서 95% 이상의 값을 나타냈다. 유기물질의 공간적인 분포는 북서 내만역, 만 중앙부와 동쪽해역 그리고 남쪽만 입구역으로 대별되어, 북서 내만역과 남쪽 만 입구역은 만 중앙부와 동쪽해역 및 백야도 인근해역보다 대부분 항목에서 높은 유기물 농도를 나타내었다. 특히 북서 내만역은 과도한 양식활동에 따른 과잉의 유기물 공급, 육상으로부터 생활하수 및 산업폐수 유입, 분지형태의 지형적 특성에 의한 물질의 장기체류로 유기오염이 매우 심각하게 나타났다. 그리고 그로인한 하계 수온약층에 의한 저층의 무산 소 환경이 형성되고 있다. 경시적인 변동양상은 북서 내만역과 남쪽 만 입구역에서 저수온기보다 고수온기에 주로 높은 농도를 보였다. 반면에 만 중앙부와 동쪽해역은 각 항목에서 변동양상의 일정한 규칙성은 보여지지 않으나 황 화물을 제외하면 주로 저수온기에 더 높은 농도를 나타내었다. 황화물 농도는 모든 정점에서 고수온기에 더 높게 나타났으며, 특히 만 중앙부와 동쪽해역은 화학적산소요구량이 $20mgO_2/g-dry$을 넘는 경우 고수온기를 중심으로 일시적인 황화물 증가양상이 나타났다. 가막만 표층퇴적물중 유기물질의 기원은 C/N 비가 평균 8 이하로, 육상기원보다 해양기원 유기물에 의한 것으로 나타났으나, POC/phaeopigment 비로부터 유기물 조성에 있어서 살아있는 식물플랑크톤보다 유기쇄설물이 우점하며, CODs/IL 비로부터 유기쇄설물은 해양자체 순환에 의해 생산되는 것보다 양식활동에서 발생하는 잉여사료와 생물의 배설물 등 인위적 활동에 의한 부분이 높은 것으로 추정되었다.

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건물배치도를 이용한 국가기본도 수시수정 방법 개선 (The Improvement of Real-time Updating Methods of the National Base Map Using Building Layout Drawing)

  • 신창수;박문재;최윤수;백규영;김재명
    • 지적과 국토정보
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    • 제48권1호
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    • pp.139-151
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    • 2018
  • 국가기본도 구축은 전국을 두 권역으로 나누어 2년 주기로 항공사진에 의한 수정도화를 실시하는 정시업무와 현지조사와 준공도면 등에 의하여 주요 변화 지형지물을 2주 이내에 수정하는 수시수정업무로 이루어지며, 이 중 국가기본도 수시수정 지형자료추출 업무에 활용되는 부동산종합공부시스템(일사편리) 건물배치도의 경우 지역측지계 기반의 좌표체계로 세계측지계 기반 국가기본도에 활용할 경우 좌표변환오차가 위치오차에 포함되는 문제점을 가지고 있다. 또한 국가기본도는 수치지형도 건물 등록선인 건물 최외곽선(처마선)을 기준으로 등록하고 있고, 지적 및 건축 분야는 건물 중심선을 기준으로 등록하고 있어 건물 객체 관리기준이 불일치하고 있다. 이에 개선방법연구를 위해 부동산종합공부시스템(일사편리)건물배치도 위치에 직접 네트워크 RTK 측량을 실시하여 국가기본도 평면 도화위치 기준과 비교하여 문제점을 분석하였다. 이중 벽체와 처마의 차이가 있는 일반건축물의 경우 위치정보가 상이한 것 이외에 벽체와 처마의 차이만큼 건물 객체 비율에 차이가 있었다. 결론적으로 부동산종합공부시스템(일사편리) 건물배치도를 수시수정업무에 활용하기 위해서는 건물 중심선과 건물 최외곽선(처마선)의 이중레이어의 기초자료 제공이 필요하다 판단된다. 또한, 최신성 및 정확성을 동시에 확보 가능한 유기적인 지도갱신 프로세스에 대한 연구가 필요하다.

머신러닝기반 범죄발생 위험지역 예측 (Predicting Crime Risky Area Using Machine Learning)

  • 허선영;김주영;문태헌
    • 한국지리정보학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.64-80
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    • 2018
  • 우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

영상품질별 학습기반 알고리즘 폐색영역 객체 검출 능력 분석 (Detection Ability of Occlusion Object in Deep Learning Algorithm depending on Image Qualities)

  • 이정민;함건우;배경호;박홍기
    • 한국지리정보학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.82-98
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    • 2019
  • 정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.

효과적인 비점오염원관리를 위한 접근 방향 (The Effective Approach for Non-Point Source Management)

  • 박재홍;류지철;신동석;이재관
    • 한국습지학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.140-146
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    • 2019
  • 비점오염원 관리를 위해 정책의 변환이 필요한 부분으로는 비점오염원관리는 국토의 이용 및 개발이 시작되는 시점부터 체계적으로 이루어지도록 제도의 패러다임이 전환되어야 한다. 비점관리지역의 국고지원 방식 및 운영방안을 전환하여 최저지원율은 보장해 주고 그 이상은 지자체의 비점오염저감사업의 추진현황과 성과등을 평가하여 추가로 지원해 줄 수 있는 방식으로의 전환을 통해 사업효과를 극대화할 필요가 있다. 신규 제도가 마련되어야 할 부분으로는 비점오염저감사업의 추진성과를 평가하고 운영효과를 모니터링 할 수 있도록 평가체계가 마련되어야 한다. 지자체가 비점오염원저감사업을 충실히 수행하여 계획된 성과를 달성하고 지속적인 유지관리가 될 수 있도록 지자체의 책임행정을 유도할 수 있는 관련 근거 규정이 필요시 된다. 대안마련이 필요한 요소로는 자동채수 분석에서 $100{\mu}m$ 필터의 사용에 따른 문제점, 강우시 채수 및 분석의 적시성 확보, 효율적인 비점측정망 운영관리 방안을 들 수 있다. 대안으로는 채수 분석장비의 성능개선, 권역별 비점오염물질측정망 모니터링통합센터 운영 등을 검토해볼 필요가 있다. 또한 국고보조사업으로 추진된 비점오염저감시설로 인한 오염물질의 삭감량을 수질오염총량제의 개발부하량으로 사용할 수 있도록 요구할 경우 삭감량에 따라 비점오염저감시설의 유지관리 비용 일부를 인센티브형식으로 지원하는 방안을 고려해 볼 수 있다.

천연기념물 제374호 제주 평대리 비자나무 숲의 보존·관리방향 설정을 위한 기초연구 (A Basic Study on the Establishment of Preservation and Management for Natural Monument(No.374) Pyeongdae-ri Torreya nucifera forest of Jeju)

  • 이원호;김동현;김재웅;오해성;최병기;이종성
    • 한국전통조경학회지
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    • 제32권1호
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    • pp.93-106
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    • 2014
  • 본 연구는 천연기념물 제374호 제주 평대리 비자나무 숲의 입지환경, 식생자원과 이용 및 관리현황을 조사하고, 현재 적용되는 관리구역에 대한 등급을 설정한 것으로써 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 제주 평대리 비자나무 숲은 토지이용형태가 농업지역으로 변화하면서 대상지 주변지역으로의 개발압력에 의한 영향이 우려되며, 비자나무 숲 내 곶자왈지대는 종 다양성을 확보할 수 있는 기반요소로 원형보존의 관리계획 설정 및 지형의 변화를 야기하는 개발행위는 배제되어야 한다. 둘째, 제주 평대리 비자나무 숲의 소산식물상은 총 91과 263속 353종 41변종 8품종의 402분류군이 조사되었다. 이 중 환경부 지정 법정 멸종위기식물종 중 멸종위기식물 I II급에 해당하는 식물의 분포가 확인되었으나 현재의 서식처 변화 및 종의 병해, 불법 남획 등에 따른 개체 소실에 의해 비자나무 숲 내 종의 절멸 위험도 존재하므로 제주 평대리 비자나무 숲의 관리방안 설정 시 우선적으로 보호되어야 할 대상으로 고려되어야 한다. 셋째, 비자나무가 상관을 대표하는 식생구조를 나타내고 있으나, 노거수 위주의 영속적 관리와 보존전략은 빈약한 연령구조를 야기하였으며, 일부 구역의 인위적 관리에 의한 숲의 건조화, 자연적 천이에 의한 비자나무의 입지 감소 등의 문제점이 발생하는 바, 수목밀도의 조절 및 후계목 증식 등 제주 평대리 비자나무 숲의 특성을 유지할 수 있는 방안의 마련이 필요하다. 넷째, 이용에 따른 탐방로의 훼손이 발견되었으며, 특히 화산송이길의 훼손 및 분담율이 높게 나타났다. 따라서 화산송이의 단순한 보충보다는 현행 탐방로 외에 추가적인 관광루트 개발을 통한 분담율 완화 방안이 고려되어야 한다. 섯째, 제주 평대리 비자나무 숲의 관광요소 중 높은 선호도를 나타내는 식물적 요소는 이용에 관한 압력이 민감하게 작용하고, 비영속적인 특성상 지속적 모니터링이 필요하며, 추가적 관광요소 개발과 동시에 현재 높은 선호도를 나타내는 요소를 적극 활용하는 등의 방안이 마련되어야 한다. 여섯째, 보호강도별 중요도에 따라 I등급 지역은 존속개체군의 유지와 서식처의 훼손을 방지하고, II등급 지역은 연차별 숲의 재생을 위주로 관리방향을 설정하며, III등급 지역은 비자나무 시범림이나 후계목 증식을 위한 지역으로 설정되어야 한다. IV등급 지역은 고유 식생의 교란이 많이 발생하는 곳으로 부분별 휴식년제의 도입이 필요하다. V등급 지역은 비자나무 숲의 관광활용을 위한 서비스 공간 적지에 속한다. 상이한 등급의 지역 인접에 따른 가장자리효과에 대한 방안으로는 상대적으로 등급이 낮은 곳에 환경간섭을 피하기 위한 버퍼존의 설치와 주기적 모니터링이 요구된다.

김제만경평야(金堤萬頃平野)의 답토양특성(沓土壤特性)과 그 분류(分類)에 관(關)한 연구(硏究) (Characteristics and classification of paddy soils on the Gimje-Mangyeong plains)

  • 신용화
    • 한국토양비료학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.1-38
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    • 1972
  • 우리나라 답토양(畓土壤)에 대(對)한 토지(土地)의 합리적(合理的) 이용(利用), 토지기반조성(土地基盤造成) 및 생산성 향상(向上) 그리고 토양(土壤)에 관(關)한 조사연구(調査硏究)의 방향(方向)을 뒷받침하기 위(爲)하여 김제만경평야(金堤萬頃平野)에 분포(分布)하고 있는 답토양(畓土壤)에 대(對)한 형태(形態) 및 이화학적(理化學的) 특성(特性) 그리고 그와 수도수량(水稻收量)과의 관계(關係)를 구명(究明)하고 이를 기초(基礎)로 하여 답토양(沓土壤)의 분류법(分類法)과 적성등급구분(適性等級區分)을 시안(試案)하였는 바 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 답토양(畓土壤)의 형태(形態), 이화학적(理化學的) 특성(特性) 및 그와 수도수량(水稻收量)과의 관계(關係) 김제(金堤) 만경평야(萬頃平野)에 분포(分布)하고 있는 15개(個) 답토양통(畓土壤統)에 대(對)하여 이들 토양(土壤)의 형태(形態), 이화학적(理化學的) 특성(特性)을 보면 다음과 같다. 토양단면(土壤斷面)의 발달정도(發達程度)를 보면 공덕(孔德), 김제(金堤), 만경(萬頃), 백구(白鷗), 봉남(鳳南), 부용(芙蓉), 수암(水岩), 전북(全北), 지산(芝山) 및 호남통(湖南統)는 B(Cambic B)층(層)이 있고 극락(極樂)과 화동통(華東統)은 Bt(Argillic B)층(層)이 있으나 광활(廣活), 신답(新踏) 및 화계통(華溪統)에는 B층(層) 혹(或)은 Bt층(層)이 없다. 특(特)히 공덕(孔德) 및 봉남통(鳳南統)은 흑니층(黑尼層)이 심토(心土) 하부(下部)에 개재(介在)되여 있다. 토양단면(土壤斷面)의 토색(土色)을 보면 공덕(孔德), 광활(廣活), 백구(白鷗) 및 신답통(新踏統)은 대체(大體)로 청회색(靑灰色), 암회색(暗灰色)을 띄우고 김제(金堤), 만경(萬頃), 봉남(鳳南), 부용(芙蓉), 수암(水岩), 전북(全北), 지산(芝山) 및 호남통(湖南統)은 회색(灰色), 회갈색(灰褐色)을 띠우며 극락(極樂), 화계(華溪) 및 화동통(華東統)은 표토(表土) 및 표토하부(表土下部)의 회색(灰色)을 제외(除外)하고 황갈색(黃褐色), 갈색(褐色)을 띠운다. 토양단면(土壤斷面)의 토성(土性)을 보면 공덕(孔德), 극락(極樂), 김제(金堤), 봉남부용(鳳南芙蓉), 호남(湖南) 및 화동통(華東統)은 식질(埴質)이고 백구(白鷗), 전북(全北) 및 지산통(芝山統)은 식양질(埴壤質) 혹은 미사식양질(微砂埴壤質)이며 광활(廣活), 만경(萬頃) 및 수암통(水岩統)은 미사사양질(微砂砂壤質) 그리고 신답(新踏) 및 화계통(華溪統)은 사질(砂質) 혹은 석력사질(石礫砂質)이다. 표토(表土)의 탄소함량(炭素含量)은 0.29%~2.18% 범위(範圍)에 있으나 1.0~2.0%인 것이 많으며 표토(表土)의 전질소함량(全窒素含量)은 0.03%~0.24% 범위(範圍)에 있다. 이들은 심토(心土) 혹은 기층(基層)으로 갈수록 감소(減少)되는 경향(傾向)이나 불규칙적(不規則的)이다. 표토(表土)의 탄질비(炭窒比)는 4.6~15.5 범위(範圍)인데 8~10인 것이 많으며 심토(心土) 및 기층(基層)에서는 표토(表土)에 비(比)하여 그 범위(範圍)가 커서 3.0~20.25이다. 토양반응(土壤反應)은 pH4.5~8.0 범위(範圍)에 있으나 광활(廣活) 및 만경통(萬頃統)을 제외(除外)하고는 모두 산성(酸性)이다. 염기치환용량(鹽基置換容量)은 표토(表土)에서는 5~13 me/100g 범위(範圍)이며 심토(心土) 및 기층(基層)에서는 사질토양(砂質土壤)을 제외(除外)하고 모두 10~20 me/100g 범위(範圍)에 있다. 염기포화도(鹽基飽和度)는 공덕(孔德) 및 백구통(白鷗統)을 제외(除外)하고는 모두 60% 이상(以上)이다. 표토(表土)의 활성철함량(活性鐵含量)은 0.45~1.81% 범위(範圍)이고 역환원성(易還元性)망간은 15~148ppm 범위(範圍)이며 유효규산은 36~366ppm 범위(範圍)에 있다. 이들 3성분(成分)의 용탈(溶脫) 및 집적(集積)은 토양배수(土壤排水), 토성조건(土性條件)에 따라 다르지만 대체(大體)로 10~70cm 범위(範圍)에 집적(集積)하고 있으나 규산(珪酸)은 경우(境遇)에 따라 철(鐵), 망간 보다 깊은 층위(層位)에 집적(集積)되여 있다. 각(各) 토양통(土壤統)의 주요특성(主要特性)은 해안(海岸)에서 부터 거리에 따라 점변(漸變)하고 있으며 점토(粘土), 유기탄소(有機炭素) 및 pH는 해안(海岸)으로 부터 내륙(內陸)으로 옮겨가는 거리와 다음과 같은 상관(相關)이 있다. y(표상(表上)의 점토함량(粘土含量)) = $$-0.2491x^2+6.0388x-1.1251$$ y (심토(心土) 및 표토하부(表土下部)의 점토함량(粘土含量)) = $$-0.31646x^+7.84818x-2.50008$$ y(표토(表土)의 유기탄소함량(有機炭素含量)) = $$-0.0089x^2+0.2192x+0.1366$$ 로서 내륙(內陸)으로 갈수록 높아지는 경향(傾向)이며 y(심토(心土) 및 표토하부(表土下部)의 pH) = $$0.0178x^2-0.4534x-8.353$$ 로서 내륙(內陸)으로 갈수록 낮다. 토양(土壤)의 형태(形態) 및 이화학적(理化學的) 특성(特性)에 있어 특기(特記)되는 것은 토양(土壤)의 발달도(發達度), 토색(土色), 모재(母材)의 다원적(多元的) 퇴적(堆積), 유기물층(有機物層)의 개입(介入), 토성(土性) 및 토양반응(土壤反應) 등(等)이였으며 이들은 답토양(畓土壤)의 분류(分類)에서 고려(考濾)되여야 할 사항(事項)이였다. 토양(土壤)의 몇가지 특성(特性)과 수도수량(水稻收量)과의 관계(關係)에서 토양배수(土壤排水)가 약간양호(若干良好) 내지(乃至) 불량(不良)한 식질토(埴質土), 양질토(壤質土) 그리고 유효심도가 낮은(50cm) 식질토(埴質土)들은 수량(收量)이 대부분(大部分) 10a당(當) 375kg 이상(以上)이며 사질토(砂質土), 배수(排水)가 양호(良好)한 식질토(埴質土), 유효심도가 낮은 양질토(壤質土) 및 함염토(含鹽土)들은 수량(收量)이 대부분(大部分) 10a당(當) 375kg미만(未滿)이다. 수도수량(水稻收量)에 영향(影響)을 미치는 토양(土壤)의 형태적(形態的) 특성(特性)은 토양배수(土壤排水), 토성(土性), 유효심도, 표토(表土) 및 표토하부(表土下部)의 회색화(灰色化) 그리고 염농도(鹽濃度) 등(等)이며 이들은 답토양(畓土壤)의 적성등급구분(適性等級區分)에서 고려(考慮)되여야 할 사항(事項)이였다. 2. 답토양(畓土壤)의 분류(分類) 및 적성등급구분(適性等級區分) 답토양(畓土壤)의 분류기준(分類基準)은 토양(土壤) 자체(自體)가 가지고 있는 성질(性質)에 근거(根據)를 두었다. 토양분류단위(土壤分類單位)는 토양대군(土壤大群), 토양군(土壤群), 토양아군(土壤亞群), 토양계(土壤系) 그리고 토양통(土壤統)의 5단계(段階)를 두고 분류(分類)의 기본(基本) 단위(單位)는 토양통(土壤統)으로 하였다. 토양분류(土壤分類)에 있어 형태적(形態的) 특성(特性)의 차이(差異)를 결정(決定)하기 위(爲)하여 2종류(種類)의 특징토층(特徵土層) 즉(卽) 숙성토층(熟成土層) 및 반숙토층(半熟土層)을 설정(設定)하여 이들의 유무(有無) 및 종류(種類)를 토양대군(土壤大群)의 분류기준(分類基準)으로 하였다. 토양군(土壤群) 및 토양아군(土壤亞群)의 분류(分類)에 있어 고려(考慮)되여야 할 특징적(特徵的) 토양특성(土壤特性)은 우선(于先), 토색(土色), 염농도(鹽濃度), 표토(表土) 및 표토(表土) 하부(下部)의 회색화(灰色化), 토사(土砂)의 다원적(多元的) 퇴적(堆積) 그리고 유기물층(有機物層)의 개입(介入)으로 하였으며 토양계(土壤系)의 분류(分類)에서 고려(考慮)한 토양특성(土壤特性)은 토양반응(土壤反應), 토성(土性) 및 석력함량(石礫含量)에 근거(根據)를 두어 분류(分類)하는 한편 이들에 대(對)한 정의(定義)를 내렸다. 그리고 필자(筆者)의 시안(試案)과 기존(旣存)의 분류안(分類案)을 상호비교(相互比較)하여 검토(檢討)하였다. 답토양(畓土壤)의 적성등급구분(適性等級區分)은 인위적(人爲的) 작용(作用)에 의(依)한 가변성(可變性)이 적은 토양특성(土壤特性)을 토대(土臺)로 하였으며 등급구분단위(等級區分單位)는 등급(等級) 및 아급(亞級)의 2단계(段階)를 두었다. 등급(等級)은 토양(土壤)의 잠재생산력(潛在生産力)이 어느 주어진 단위(範圍)에서 같고 토지이용(土地利用) 및 관리(管理)의 난이(難易)를 고려(考慮)한 토양조건(土壤條件)에 따라 1급(級)에서 4 급지(級地)까지의 4 등급(等級)으로 구분(區分)하였고 아급(亞級)은 동일등급내(同一等級內)에서 중요(重要)한 제한인자(制限因子)로 하였으며 그 인자(因子)는 경사(傾斜), 저염(低濕), 사질(砂質) 석력(石礫), 염해(鹽害), 미력(美熟)이다. 이들 등급(等級) 및 아급(亞級)을 각각(各各) 정의(定義)를 하였으며 아울러 분류시안(分類試案)과의 연관성(連關性)을 검토(檢討)하였다. 김제(金堤) 만경평야(萬頃平野)의 15개(個) 답토양통(畓土壤統)의 분류(分類) 및 적성등급(適性等級) 구분시안(區分試案)을 종합(綜合)하여 보면 다음과 같다.

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