기후변화에 취약한 한반도 아고산대는 한대성 북방계식물의 서식처이다. 본 연구는 아고산대 산림의 군집생태학적 접근을 통한 복원 및 관리방안의 기초자료 제공목적으로 설악산 대청봉 일대 산림식생의 군집구조 및 식물상을 구명하였다. 2016년 5월부터 10월까지 31개소의 식생조사를 실시하였고, 식물사회학적 식생유형분류, 중요치, CCA를 분석하였다. 그 결과 식생유형분류체계는 분비나무군락에서 군단위로 눈잣나무군, 만병초군, 바디나물군, 이상 총 3개의 식생유형(VU)으로 분류되었다. 식별종군으로는 눈측백 식별종군, 자주솜대 식별종군을 포함하여 총 7개 종군유형으로 분류되었다. 평균 상대우점치 분석(MIP) 결과, VU 1의 MIP는 잣나무(24.1), 분비나무(23.6), 사스래나무(10.5) 등, VU 2의 MIP는 잣나무(26.2), 분비나무(20.8), 사스래나무(10.5) 등, VU 3의 MIP는 잣나무(22.2), 분비나무(16.4), 사스래나무(13.5) 등의 순이었다. 층위별 주요 경쟁수종인 잣나무와 분비나무의 중요치는 VU 1의 교목층에서 잣나무가 46.7, 분비나무는 26.1로 잣나무가 우세하나 아교목층, 관목층, 초본층에서는 분비나무의 중요치가 잣나무에 비해 높았고, VU 2와 VU 3에서도 교목층은 잣나무의 중요치가 높았지만 아교목층 이하에서는 낮은 값을 나타냈다. CCA ordination 분석 결과, 눈잣나무군은 해발고, 바디나물군은 출현종수와 다소 정의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 산림청 지정 특산식물은 11분류군, 희귀식물은 24분류군으로 북방계 식물의 비율이 62.5%로 나타났다. 결론적으로 본 연구에서 분류된 3개의 식생단위와 분비나무 및 잣나무의 층위별 중요치 변화에 대한 식생학적 접근의 장기 모니터링이 필요하고, 희귀특산식물에 대한 개체군 및 군집생태학적 관리가 필요할 것으로 사료되었다.
2018년 유엔 개발 계획(United Nations Development Programme; UNDP)의 보고서에 따르면 북한의 산림 황폐화는 매우 극단적이며, 지금까지도 진행되고 있다. 기후변화 측면에서 산림 황폐화는 단순히 한 국가만의 문제가 아닌 전 지구적인 스케일의 문제로 여겨지며, 이러한 북한 산림 황폐화의 원인은 만성적인 식량난과 개간 산지의 확대, 산림 병해충의 영향으로 알려져 있다. 산림 황폐화에 대응하기 위한 연구와 정책 사업들은 원격탐사와 산림 관련 국가 공간자료들을 이용하여 진행되지만, 북한의 경우 국가 공공 자료들의 접근이 제한적이며, 객관성이 보장되기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 Landsat 위성영상을 사용하여 통계적 확률밀도 추정 방법을 통해 한반도에서 유일하게 행정구역상으로 분단된 강원도에 대한 산림면적을 탐지 및 평가하고자 하였다. 남한의 산림 공간자료와 정규화식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI)를 이용하여, 산림 비산림의 NDVI 값에 대한 범주별 가우시안 확률밀도함수를 추정하고 산림 탐지를 위한 NDVI 임계점(0.6658)을 설정하였다. 설정된 임계점을 이용하여 남 북 강원도에 대한 다중시기 산림면적 탐지를 진행한 결과 남 북 모두 2000년대까지 산림 면적이 감소하였으나, 2010년대에는 면적이 증가하는 경향이 나타났다. 또한, 지역적 규모에서 산림 면적의 감소는 국가별 도시화, 산업화의 정책 방향과 일치함을 확인하였다. 검증을 위한 Kappa value의 경우 대부분 강적합(0.8)과 중적합(0.6) 수준을 나타내었으며, 탐지된 면적과 국가 통계와의 비교 결과도 약소한 차이를 나타내었다. 본 연구는 북한 산림 황폐화에 대응하는 기반 자료로 사용될 수 있으며, 탐지된 결과를 바탕으로 산림자원의 보호와 복구의 필요성이 제기된다.
지난 수십년 동안 인공위성을 통해 광범위하고 주기적으로 관측된 해수면온도 자료를 사용하여 일별 해수면온도 합성장이 생산되고 있으며 기후변화 감시와 해양 대기 예측 등 다양한 목적으로 활용되어 왔다. 본 연구에서는 지역적인 해역에서 최적화된 활용을 위해 한반도 주변해역에서 해수면온도 합성장 자료의 정확도 평가와 오차 특성 분석을 수행하였다. 2016년 1월부터 12월까지 이어도 해양과학기지 관측 수온 자료를 활용하여 4종의 다중 인공위성 기반 해수면온도 합성장 자료(OSTIA (Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis), OISST (Optimum Interpolation Sea Surface Temperature), CMC (Canadian Meteorological Centre) 해수면온도 및 MURSST (Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature))를 비교하여 각 해수면온도 합성장의 정확도를 평가하였다. 이어도 해양과학기지 수온 자료에 대하여 각 해수면온도 합성장은 최소 0.12℃ (OISST)와 최대 0.55℃ (MURSST)의 편차와 최소 0.77℃ (CMC 해수면온도)와 최대 0.96℃ (MURSST)의 평균 제곱근 오차를 나타냈다. 해수면온도 합성장 사이의 상호 비교 결과에서는 -0.38-0.38℃의 편차와 0.55-0.82℃의 평균 제곱근 오차의 범위를 보였으며 OSTIA와 CMC 해수면온도 자료가 가장 작은 오차 특성을 보인 반면 OISST와 MURSST 자료는 가장 큰 오차 특성을 나타내었다. 이어도 해양과학기지와 가장 가까운 지점에서 해수면온도 합성장 자료를 추출하여 시계열을 비교한 결과에서는 이어도 해양과학기지 관측 수온 뿐만 아니라 모든 해수면온도 합성장 자료에서 뚜렷한 계절 변동을 보였으나 봄철 해수면온도 합성장은 이어도 해양과학기지 관측 수온에 비해 과대추정되는 경향이 나타났다.
중등학교 과학 및 지구과학 교과서의 해류도는 급변하는 기후변화와 지구상의 에너지 균형에 대한 해류의 역할에 대해 학생들이 중요한 학습 기회를 제공한다. 2007 개정 교육과정과 2009 개정 교육과정에 따른 중·고등학교 교과서에 게재된 해류도는 과학적 측면에서 볼 때 다양한 오류를 포함하고 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 해양 전문가들은 2010년 이후 오랜 기간에 걸쳐 지속적인 토론과정을 통하여 2015년에 한반도 주변해의 통일된 해류모식도를 완성하였다. 광범위한 의견수렴과 검증과정을 통하여 과학적인 해류모식도로서의 대표성을 확보하였으며, 이를 기반으로 중·고등학교 학생들의 이해도를 고려하여 교육용 해류모식도도 제작하였다. 이 교육용 해류모식도는 2015 개정 교육과정에 따라 2018년부터 중·고등학교 교과서에 적용되었다. 본 연구에서는 우리나라 주변의 해류를 다루고 있는 2019년 출판된 중학교 과학 교과서 5종, 고등학교 지구과학 교과서 6종에 사용된 해류모식도를 분석하였다. 교과서의 모든 해류도가 제안된 해류도를 기반으로 모두 통일되어 있으나, 해류도에서 일부 해류들을 생략하거나, 점선과 실선을 혼용하여 사용하는 등 문제점이 발견되었다. 또한 통일된 해류명칭과 다른 잘못된 해류명칭을 사용한 교과서도 다수 발견되었다. 이 연구는 학습자의 오개념 유발을 방지하기 위하여 과학적 지식을 통합하여 제작된 해류도가 다양한 측면에서 시각적으로 정확히 작성되고 활용되어야 함을 제안한다.
수심이 낮고 대륙붕의 경사가 완만하여 빙기의 저해수면기에 하천의 길이가 크게 연장되었던 서해안지역에 있어서, 웅천천과 같은 소하천의 경우 후빙기의 유로는 빙기 유로의 최상류부와 중복된다. 이 경우 주로 상류부에 분포하는 빙기 형성의 기후단구와 하류부에 발달되는 간빙기 형성의 해면변동단구가, 동해안의 하천에서와는 달리, 현 하천의 상류부와 하류부의 어디에나 나타날 수 있다 따라서 동해안에서는 가능한, 교차단구의 개념을 이용한 제4기의 환경변화 및 지형발달과정 고찰이, 서해안의 소하천에서는 불가능하게 될 것으로 생각된다. 웅천천 유역의 제4기 단구지형 연구에 있어서는 단구 구성층의 퇴적상으로부터 유량의 대소를 판정하여 빙기와 간빙기의 지형면을 동정하고, 여기에 지형면의 하상비고, 퇴적물의 풍화도와 고토양 등을 이용하여 지형면의 신구관계를 대비하는 방법이 효과적일 것으로 생각된다. 웅천천 유역에 발달되어 있는 하상비고 80m, 50${\sim}$60m, 40${\sim}$45m, 30m, 25m(?), 15${\sim}$20m, 10m의 원력으로 구성되는 하성단구는 동해안 하천의 간빙기 해면변동단구에 해당되는것 같다. 따라서 이 수치들은 바로 당시의 구정선 고도로 해석될 수 있다. 이들 구정선의 수와 절대 고도만으로 볼때, 동. 서해안 간에 있어서 제 4기 구정선의 수와 고도는 대략 일치하는 것으로 보인다. 특히 웅천천 유역의 저위의 두 단구(15~20m와 10m 지형면)는 퇴적물의 풍화도와 고화도, 적색토의 발달 상태 및 토색 등에 있어서 동해안 지역의 최종 간빙기 극상기와 후기의 지형면과 잘 대비된다. 이는 이 두지형면보다 상위에 분포하는 동. 서해안의 지형면들도 상호 대비될 가능성이 높음을 시사한다. 본 연구의 결과 서해안의 제4기 구정선 고도 분포가 상향 수정될 가능성이 높아졌다. 그리고 적어도 웅천천 유역에 분포하는 최고위 하성단구의 형성기 이후에는 한반도의 동. 서해안이 거의 같은 양의 지반융기를 받았을 가능성도 높아졌다.
지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
기후변화에 따라 폭염, 폭우 및 가뭄을 포함하여 극단적인 기상 현상의 빈도가 증가하고 있다. 가뭄은 다른 자연재해와 달리 점진적으로 진행되고 장시간에 걸쳐 피해가 증가하는 특징을 갖고 있기 때문에 가뭄 발생의 특징을 이해하는 것이 매우 중요하다. 농업 가뭄, 특히 밭가뭄은 토양 수분의 부족으로 인해 농작물이 필요로 하는 물의 공급이 부족해짐으로써 발생한다. 이에 농업 가뭄에 영향을 미치는 주요 변수로 토양 수분을 활용하고 있다. 본 연구는 토양, 기상 및 작물 데이터를 통합한 모델을 활용하여 토양유효수분율을 산정함으로써 한반도 가뭄의 시공간적 분포와 경향성을 분석하였다. 또한, 기상인자와 토양유효수분율의 상관관계를 분석하여 기상 특성이 가뭄 발생 특성에 미치는 영향을 평가하였다. 콩 재배기간 동안의 평균 토양유효수분율은 2018년에 88.6%로 가장 낮았으며, 2021년에는 103.2%로 가장 높았다. 콩 생육단계별 토양유효수분율 공간 분포를 분석한 결과, 2018년 개화기(S3), 2019년 잎 경엽신장기(S2), 2020년 유묘기(S1), 2021년 개화기(S3)와 2022년 유묘기(S1)에 가장 낮았다. 콩 생육단계별 평균 토양유효수분율을 기준으로 밭가뭄 빈도수를 평가한 결과 2018년 개화기(S3)에 22회로 빈도수가 가장 높았다. 토양유효수분율이 가장 낮을 때는 강우량과 증발산량과의 가장 큰 부(-)의 상관관계를 나타낸 반면, 토양유효수분율이 가장 높을 때는 강우량과 상대습도와 가장 큰 정(+)의 상관관계를 보였으며, 기준증발산량과는 가장 큰 부(-)의 상관관계를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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