• 한국농림기상학회지
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• 제7권1호
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• pp.115-123
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• 2005

농림생태계에서의 물과 탄소의 순환을 연구하려면, 먼저 관측지의 공간적 특성을 정량적으로 이해해야 한다 특히, 우리나라와 같은 복잡한 경관에 관측지가 위치한 경우에는 공간 특성의 이해가 더욱 더 중요하다. 본 연구에서는 광릉 산림 소유역의 지형, 식생 및 토양과 관련된 변수들의 공간적 특성을 정량화하였다 지형의 공간 특성을 산출하기 위해 수치고도 모형 (DEM)에서 계산된 고도, 경사 및 사면 정보를 분석하였다. 식생과 토양 정보는 LANDSAT TM 영상으로부터 제작된 지표 피복 지도를 사용하였다. 계절 특성을 살펴보기 위해 1999년 6월 30일, 2000년 9월 4일, 2001년 9월 23일, 2002년 2월 14일의 네 위성 영상을 사용하였다. CO₂와 수증기의 플럭스 지수로서, 위성 영상으로부터 식생지수 NDVI를 세 격자 크기 (7km x 7km MODIS 격자, 3km x 3km 집중관측 격자, 1km x 1km 단위 격자)에 대해 각각 도출하였다. 반분산 분석에 근거해서 이 자료들을 사용하여 관측지의 비균질성의 공간 규모를 계산하였다. 예상한대로, 격자의 크기가 작아질수록 비균질성의 규모가 작아졌고, 식생의 계절 변화에 민감하였다. 40m 플럭스 타워가 위치한 두 단위 격자의 경우, 비균질성의 공간 규모는 200～1000m 이었고, 이러한 공간 규모는 모형에서 계산된 타워 플럭스 발자국의 기후도와 잘 일치하였다.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제9권4호
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• pp.247-258
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• 2015

Exposure of high concentration of ground-level ozone (GLO) can trigger a variety of health problems including chest pain, coughing, throat irritation, asthma, bronchitis and congestion. There are substantial human and animal toxicological data that support health effects associated with exposure to ozone and associations have been observed with a wide range of outcomes in epidemiological studies. The aim of the present study is to estimate the spatial distributions of GLO using geostatistical method (ordinary kriging) for assessing the exposure level of ozone in the eastern part of Texas, U.S.A. GLO data were obtained from 63 U.S. EPA's monitoring stations distributed in the region of study during the period January, 2012 to December, 2012. The descriptive statistics indicate that the spatial monthly mean of daily maximum 8 hour ozone concentrations ranged from 30.33 ppb (in January) to 48.05 (in June). The monthly mean of daily maximum 8 hour ozone concentrations was relatively low during the winter months (December, January, and February) and the higher values observed during the summer months (April, May, and June). The higher level of spatial variations observed in the months of July (Standard Deviation: 10.33) and August (Standard Deviation: 10.02). This indicates the existence of regional variations in climatic conditions in the study area. The range of the semivariogram models varied from 0.372 (in November) to 15.59 (in April). The value of the range represents the spatial patterns of ozone concentrations. Kriging maps revealed that the spatial patterns of ozone concentration were not uniform in each month. This may be due to uneven fluctuation in the local climatic conditions from one region to another. Thus, the formation and dispersion processes of ozone also change unevenly from one region to another. The ozone maps clearly indicate that the concentration values found maximum in the north-east region of the study area in most of the months. Part of the coastal area also showed maximum concentrations during the months of October, November, December, and January.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제29권3호
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• pp.267-274
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• 2004

논 포장에 있어서 벼 수량의 연차별 공간변이를 살펴보기 위해 포장면적, 조사 년도, 조사방법 및 재배품종 등이 각각 다른 안성포장, 수원포장, 쿄토포장에서 수집된 수량정보를 이용하여 기술통계와 함께 공간통계학적 개념을 도입하여 해석한 결과 아래와 같은 결과를 얻었다. (1) 포장면적, 조사 년도, 조사방법 그리고 품종에 따라 한 필지의 포장 내 수량분포는 100-946 kg/10a의 큰 변이를 보였고, 최대수량과 최소수량의 차이는 272-653 kg/10a를 보였으며, 변이계수는 5.9-22.4%의 큰 공간변이를 보였다. (2) 수량빈도 분포로부터 보면 약 90 % 이상의 수량이 10 a당 350-850kg의 수량범위를 나타내었다. 이 결과에 따르면 4조식 콤바인의 평균 작업속도를 0.8 m/s로 가정하고 평균수량이 350-850kg/10a이라고 한다면, 수확량 모니터링 시스템 개발에 있어서 초당 곡립유량은 0.34-0.82kg으로 산정 되므로 곡물유량센서를 개발함에 있어서 이 수량범위를 작동범위에 포함시켜야 할 것으로 판단되었다. (3) 수량정보의 공간의존성 해석결과에 의하면 수량의 공간구조를 나타내는 Q값은 0.20-0.97이며, 그 의존거리를 표시하는 범위는 6.9-53.3m로 나타났다. 따라서, 이 시험결과에 의하면 수량정보의 이론적인 샘플링 간격은 6.9 m 이내가 적정하다고 판단되었다. (4) 논 포장에 있어서 유사한 포장관리를 함에도 불구하고 수량의 연차별 차이가 발생하는 또 다른 주원인은 연차별 기상조건과 병$.$해충 발생 정도로 생각되며, 정밀농업을 논 포장에 적용함에 있어서 포장정보 외의 이러한 외적인 정보들도 데이터베이스화할 필요성이 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권1호
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• pp.1-12
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• 2002

본 연구에서는 공간적으로 분포된 강우자료를 바탕으로 한 강우유출관계를 고찰하고, 기존의 공간 평균된 강우유출모형과 비교하여 유역을 공간 평균함으로써 내재되는 불확실성을 분석하여 이를 정량화시킬 수 있는 방법을 모색하였다. 과거 관측된 호우사상을 단순 크리깅 기법을 이용하여 공간적으로 분포된 강우자료를 구축하였다. 공간 분포된 강우와 공간평균강우의 유출을 비교하기 위하여 공간 분포된 강우를 수정 Clark 방법에 의해서 유출계산을 수행한 결과와 지점 강우자료를 추출하여 티센 평균한 공간평균강우를 Clark방법에 의해서 유출 계산한 결과를 서로 비교하였다. 또한 강우의 관측오차와 이로부터 발생되는 유출오차를 정의한 후, 강우관측소의 밀도를 다양하게 변화시켜가며 모의하여 강우의 관측오차가 유출해석에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구결과 다음과 같은 결론을 도출하였다. 1) 공간 분포된 강우자료가 이용될 경우 기존에 추정된 Clark방법 유출 매개변수의 사용이 가능할 것으로 판단된다. 2) 수정 Clark 방법의 경우는 강우는 공간적인 변동성을 고려한 유출 계산이 가능하기 때문에 이에 대한 불확실성이 일부 제거된 상태에서 매개변수 추정이 가능하게 되며, 따라서 전통적인 Clark방법의 경우보다 인정적인 매개변수를 추정할수 있을 것으로 판단된다. 3) 강우오차 및 유출오차는 강우관측소의 밀도가 높아짐에 따라 지수함수적으로 감소하고 있으며, 오차의 범위 또한 밀도가 증가할수록 평균오차 주위로 수렴하는 것으로 보여진다. 4) 강우오차는 강우관측소의 밀도가 작을수록 유출에 보다 큰 영향력을 미치고 있음을 알 수 있었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권6호
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• pp.804-811
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• 2010

경사지 논토양에서 밭작물 재배확대를 위한 합리적인 배수개선 방법을 개발하기 위하여 "배수불량"인 경사지 논토양 (경사 7-15%, 지산통)을 대상으로 배수조건에 따라 "매우불량"인 논 2개 필지, "약간불량"인 논 2개 필지의 논둑아래 기저부에 1열로 명거 (겉도랑 배수), 비닐차단막, 암거 (속도랑 배수), 관다발 등 네 가지 종류의 배수시설을 설치하여 공간상의 위치에 대한 상관관계를 분석하는 지구통계적 방법 (Geostatistical methods)를 이용하여 저비용의 실용적 배수방법을 개발하기 위해 배수개선 방법에 따른 배수개선 효과를 비교 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. TDR 이용하여 측정한 배수방법별 토양수분함량의 기술통계량을 분석한 결과 배수개선 방법별 평균수분함량은 명거배수 (36.17 mm), 비닐차단막 (32.87 mm), 관다발 (28.71 mm), 암거배수 (23.21 mm) 순으로 낮은 경향을 보였으며, 또한 암거배수 처리구에서의 변이계수가 13.0%로 명거배수 (23.4%), 비닐차단막 (22.2%), 관다발 (15.1%)에 비해 포장 내에서 수분함량이 균일한 것으로 나타났다. 토양수분함량의 이론적 반베리오그램을 분석한 결과 배수등급별 문턱값 (sill)은 배수가 약간불량지에 비해 매우 불량지에서 배수개선 방법별 차이가 뚜렷하였으며, 특히 배수 매우불량지의 암거배수 처리구에서 문턱값은 9.7로 명거배수 (86.2), 비닐차단막 (66.8), 관다발 (15.7)에 비해 낮아 변이가 적고 균일성이 높아 암거배수에 의한 배수개선 효과가 큰 것으로 나타났다. 따라서 "배수불량"인 경사지 논에서는 논둑 밑 1열의 암거배수시설을 설치로 논에서 밭작물의 안정적인 생산과 농지자원의 이용전환 즉 논을 밭으로 이용해야 하는 범용농지 기반조성에 조성을 위한 저비용의 실용적인 배수개선 방법개발에 기여할 것으로 본다.