지금까지 우리 나라에서 배를 가해하는 나무이과(Psyllidae) 해충은 배나무이(Cacoosylla pyrisuga)와 꼬마배나무이(C. pyricola) 두 종으로 알려져 있었으나, 정확한 생태가 아직 밝혀지지 않았다. 본 연구는 꼬마배나무이의 생태를 구명하여 방제기초 자료를 마련하고자 월동생태 및 발생소장, 온도발육 실험 등을 수행하였다. 꼬마배나무이는 겨울형 성충태로 배나무 거친 껍질 밑에서 월동하였으며, 월동성충은 2월 중순경부터 활동을 시작하였다. 성충과 약충이 배나무 잎이나 과실을 흡즙하면서 그을음병을 유발시켜 피해가 발생하였다. 꼬마배나무이의 포장발생 정도는 이상저온이었던 1993년에는 연중 다발생되었고, 한발고온이었던 1994년에는 7월 이후 발생이 급격히 감소하였으며, 기온이 평년수준이었던 1995년에는 7~8월에 발생이 감소하는 경향이었으나 9, 10월 발생이 다시 증가하는 특성을 보였다. 꼬마배나무이 알의 온도별 발육기간은 15, 20, 25, 30, $35^{\circ}C$에거 각각 13.33, 9.32, 7.82, 6.60, 7.75일 이었으며, 1영에서 5영까지 온도별 발육기간은 15, 20, 25, $30^{\circ}C$에서 각각 33.75, 23.77, 15.21, 17.40일 이었다. 고온영역에서 꼬마배나무이의 발육기간은 증가하였고 사망률도 증가하였다. 또한 온도와 꼬마배나무이 발육율과의 관계를 비서형 발육모형과 선형발육모형을 통하여 검토하였다.
Cheong, Jae-Yeol;Hamm, Se-Yeong;Koh, Dong-Chan;Lee, Chung-Mo;Ryu, Sang Min;Lee, Soo-Hyoung
지질공학
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제26권1호
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pp.1-13
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2016
Groundwater flow paths and groundwater ages at a radioactive waste repository located in a coastal area of South Korea were evaluated using the hydrochemical and hydrogeological characteristics of groundwater, surface water, rain water, and seawater, as well as by numerical modeling. The average groundwater travel time in the top layer of the model, evaluated by numerical modeling and groundwater age (34 years), approximately corresponds to the groundwater age obtained by chlorofluorocarbon (CFC)-12 analysis (26-34 years). The data suggest that the groundwater in wells in the study area originated up-gradient at distances of 140-230 m. Results of CFC analyses, along with seasonal variations in the δ18O and δD values of groundwater and the relationships between 222Rn concentrations and δ18O values and between 222Rn concentrations and δD values, indicate that groundwater recharge occurs in the summer rainy season and discharge occurs in the winter dry season. Additionally, a linear relationship between dissolved SiO2 concentrations and groundwater ages indicates that natural mineralization is affected by the dilution of groundwater recharge in the rainy summer season.
The objectives of this study were to evaluate spatial and temporal variability of water quality in 10 reservoirs and identify the key nutrients (N, P) influencing chlorophyll-a (CHL) along with analysis of empirical models and zonal patterns of total phosphorus (TP) and CHL. We analyzed total nitrogen (TN), TP, CHL, water clarity (Secchi depth, SD), and evaluated potential limiting nutrient using ambient N:P ratios and previous criteria of ambient nutrients. Water clarity and CHL varied largely depending on the seasonal monsoon and type of reservoir, but trophic state was diagnosed as eutrophy, base on mean CHL in most reservoirs. The peak of TP did not match the contents of CHL due to rapid flushing during the high run-off period. In the reservoir of DR, regression coefficient in the $P_r$ was 0.510 but was 0.159 in the $M_o$, while the TP-CHL relation in the YR increased during the monsoon compared to the premonsoon. The regression coefficient in the $P_r$ was not statistically significant but the value of $M_o$ was 0.250. TP showed similar longitudinal zonal gradients among the reservoirs of DR, YR and JR. Empirical models of TP-CHL, based on overall data, showed that CHL was determined by phosphorus($R^2=0.244$, p=0.0019). Regression analysis of CHL-SD showed a stronger linear fit ($R^2=0.638$, p<0.001) than the TP-CHL model.
This study was performed to evaluate effects of physical characteristics of both watershed and reservoir on nutrient-chlorophyll relationship in Korean reservoirs. Simple linear models were developed with published data in Korea including 415 reservoirs and 11 multi-purpose dams, and physico-chemical parameters of reservoirs and characteristics relationship of models were analyzed. Theoretical residence time in Korean reservoirs was strongly correlated with the ratio of TA/ST (drainage area + surface area / storage volume) in the logarithmic function. As a result of monthly nutrients-chlorophyll-a regression analysis, significant Chl-a-TP relationship appeared during May~July. The high Chl-a yields per total phosphorus appeared during this time (R$\^$2/=0.51, p<0.001, N= 1088). Chlorophyll-a demonstrated much stronger relationship with TP. than TN. Seasonal algal-nutrient coupling were closely related with N:P ratio in the reservoir water, and it was, in turn, dependent on the monsoon climatic condition (precipitation). Based on the results of regression analysis and high N:P ratio, a major limiting factor of algal growth appeared to be phosphorus during this time. Unlikely TA/ST ratio, DA/SA ratio (drainage area f surface area) was likely to influence directly on the nutrient-Chl-a relationship, indicating that if storage volume and inflowing water volume were the same, algal biomass could be developed more in reservoirs with large surface area. Thus, DA/SA ratio seemed to be an important factor to affect the development of algal biomass in Korean reservoirs. With low determination coefficient of TP-Chl-a relationship, our findings indicated not only nutrient (phosphorus) but also other physical factors, such as DA/SA ratio, may affect algal biomass development in Korean reservoirs, where actual residence time appears to be more closely related to reservoir surface area rather than storage volume.
본 연구에서는 AERMOD 대기확산 모델을 이용하여 제주도에서 유해화학물질 중 불화수소의 소규모 유출사고 영향 범위를 산정하여 보다 빠르고 정확한 대응시스템을 확보하고자 하였다. 분석결과 영향범위는 권역별로 서귀포소방서, 동부소방서, 제주소방서, 서부소방서 순으로 넓게 나타났으며, 계절별로는 여름, 봄, 가을, 겨울 순으로 넓게 나타났다. 기상인자(풍속, 기온) 간의 상관성은 풍속이 0.998로 높은 양(+)의 상관성을 보인반면, 기온과는 -0.463으로 음(-)의 상관성을 보였다. 선형회귀분석을 통해 불화수소 누출사고 시 풍속에 따른 영향범위(m) = 13.922WS(풍속) - 5.195의 1차 방정식을 얻을 수 있었으며, 신뢰도($R^2$)가 0.995로 매우 높게 나타났다.
최근 이상기후로 인한 국부적인 혹은 광역적인 가뭄이 빈번하게 발생하고 있는 추세이며 발생횟수 뿐 아니라 가뭄 심도 및 지속기간이 과거보다 크게 증가하여 그에 따른 피해가 커질 것으로 예측되고 있다. 특히, 2014~2015년도의 유례없는 가뭄으로 인해 저수지 용수공급이 제한되면서 많은 농가들이 피해를 입었다. 본 연구의 목적은 전국 농업용 저수지를 대상으로 기상청 3개월 예보자료를 활용 할 수 있는 농업용 저수지 저수율 다중선형 회귀 모형을 개발하여 저수율 전망정보를 생산하는 것이다. 본 연구에서는 전국에 적용 가능한 저수율 다중선형 회귀 모형개발을 위해 5개의 기상요소(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균기온, 평균풍속)와 관측 저수지 저수율을 활용했다. 기상자료는 2002년부터 2017년까지의 기상청 63개 지상관측소로부터 기상관측자료를 수집하였다. 본 연구에서는 저수율 전망 단계를 세 단계로 나누었다. 첫 번째 단계로 농어촌공사에서 전국 511개 용수구역을 대상으로 군집분석 및 의사결정나무 분석을 통해 제시한 65개 대표저수지를 대상으로 기상자료 및 관측 저수율 자료를 이용하여 다중선형 회귀분석을 실시하였다. 수집한 기상요소와 저수율을 독립변수로 하여 월별 회귀식을 산정한 결과 결정계수($R^2$)는 0.51~0.95로 나타났다. 두 번째 단계로 대표저수지의 회귀분석 결과를 전국의 저수지로 확대하기 위해 나이브 베이즈 분류법을 적용하여 전국 3098개의 저수지를 65의 군집으로 분류하고 각각의 군집에 해당되는 월별 회귀식을 산정하였다. 마지막으로 전국 저수지로 산정된 회귀식과 농업 가뭄 예측을 위해 기상청의 GS5(Global Seasonal Forecasting System 5) 3개월 예보자료를 수집하여 회귀식에 적용해 2017년 전국 저수지의 3개월 저수율 전망정보를 생산하였다. 본 연구의 전국 저수지 군집결과 기반의 저수율 전망기술은 2017년도 관측 저수율과 비교한 결과 유의한 상관성을 나타냈으며 이 결과는 추후 농업용 저수지의 물 공급 및 농업가뭄 전망 자료로서 이용이 가능할 것으로 판단된다.
The present study was carried out from September 2007 to February 2008 in Umfakarin natural forest reserve, South Kordofan, Sudan. The objective was to analyze the effect of different management strategies on yield of gum talha from Acacia seyal. A total of 493 single target trees were selected, based on their diameters, and assigned to tapping treatments in three different stand densities (making a total of nine treatments per stand density). The treatments are as follows: tapping date with three levels (first of October, 15 October and first of November) and two levels of local tapping tools (sonki, and makmak). Untapped trees were used as control. The first picking of gum was started fifteen days after tapping while the subsequent pickings were done in intervals of fifteen days. Yield per tree throughout the season was obtained by summing up the gum yield from all pickings. Yield throughout the season (from first to the last picking) were analyzed. General linear model (GLM) was used to test the effect of different tapping treatments on the yield of gum talha. Post hoc test after analysis of variance (ANOVA) based on Scheffe test was performed to examine the differences in gum yield as a result of different management strategies. The results showed that tapping has a significant influence on gum yield. Analysis of pick-to-pick yield indicated that only three treatments in dense stand density showed a decreasing pattern while the rest of treatments either have constant or unclear patterns. The results of the present study were based on a single season data and that may underscore the real effect of Acacia seyal stands' management strategies on gum talha yield. Conducting gum yield experiments in permanent trial plots are highly recommended in order to analyze gum yield of seasonal time series.
대기오염이 인체에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위하여 1991년부터 1995년까지의 서울시 사망자료와 대기오염 자료를 general additive Poisson model 을 사용하여 분석하였다. 우리 나라에서도 외국의 연구 결과와 마찬가지로 대기 오염 물질의 증가가 사망자 수의 증가에 유의하게 영향을 미치는 것으로 평가되었다. 특히 본 연구에서 나타난 특성은 일반적으로 많이 알려진 분진에 의한 영향 보다는 오존에 의한 영향이 두드러진다는 것이다. 오존은 100ppb가 증가할 때 마다 사망자 수를 3-10% 증가시키는 것으로 평가되었다. 즉 오존주의보가 발령될 때마다 서울시에서는 많게는 평소보다 10%정도의 추가적인 사망이 발생하는 것으로 추정된다. 이러한 연구결과는 우리 나라의 대기오염 양상이 분진과 $SO_2$ 중심의 '런던스모그'형에서 오존과 $NO_2$ 등에 의한 광화학적 스모그로 바뀌고 있는 사실을 감안할 때 시사하는 바가 매우 크다고 할 수 있다. 따라서 앞으로는 병원입원율, 또는 응급실 내원환자수에 대한 오존의 영향을 평가할 수 있는 연구들이 이어져야 할 것으로 생각되며, 더불어 오존 오염을 감소시킬 수 있는 구체적인 정책들이 시급히 시행되어야 할 것으로 생각된다.
산림생태계에서 총일차생산성(Gross Primary Production, GPP)은 기후변화에 따른 산림의 생산성과 그에 영향을 미치는 식물계절, 건강성, 탄소 순환 등을 대표하는 지표이다. 총일차생산성을 추정하기 위해서는 에디공분산 타워 자료나 위성영상관측자료를 이용하기도 하고 물리지형적 한계나 기후변화 등을 고려하기 위해 기작기반모델링을 활용하기도 한다. 그러나 총일차생산성을 포함한 산림 탄소 순환의 기작기반 모델링은 식물의 생물, 생리, 화학적 기작들의 반응과 지형, 기후 및 시간 등과 같은 환경 조건들이 복잡하게 얽혀 있어 비선형적이고 유연성이 떨어져 반응에 영향을 주는 조건들을 모두 적용하기가 어렵다. 본 연구에서는 산림 생산성 추정 모델을 에디공분산 자료와 인공위성영상 정보를 사용하여 기계학습 알고리즘을 사용한 모델들로 구축해 보고 그 사용 및 확장 가능성을 검토해 보고자 하였다. 설명변수들로는 에디공분산자료와 인공위성자료에서 나온 대기기상인자들을 사용하였고 검증자료로 에디공분산 타워에서 관측된 총일차생산성을 사용하였다. 산림생산성 추정 모델은 1) 에디공분산 관측 기온($T_{air}$), 태양복사($R_d$), 상대습도(RH), 강수(PPT), 증발산(ET) 자료, 2) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD 자료(개량식생지수 제외), 3) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD, 개량식생지수(EVI) 자료를 사용하는 세 가지 경우로 나누어 구축하여 2006 - 2013년 자료로 훈련시키고 2014, 2015년 자료로 검증하였다. 기계학습 알고리즘은 support vector machine (SVM), random forest (RF), artificial neural network (ANN)를 사용하였고 단순 비교를 위해 고전적 방법인 multiple linear regression model (LM)을 사용하였다. 그 결과, 에디공분산 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 피어슨 상관계수 0.89 - 0.92 (MSE = 1.24 - 1.62), MODIS 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 개량식생지수 제외된 모델은 0.82 - 0.86 (MSE = 1.99 - 2.45), 개량식생지수가 포함된 모델은 0.92 - 0.93(MSE = 1.00 - 1.24)을 보였다. 이러한 결과는 산림총일차생산성 추정 모델 구축에 있어 MODIS인공위성 영상 정보 기반으로 기계학습 알고리즘을 사용하는 것에 대한 높은 활용가능성을 보여주었다.
최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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