• 환경영향평가
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• 제27권2호
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• pp.124-138
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• 2018

본 연구는 안산시 산림을 대상으로 연간 $CO_2$ 흡수량 평가를 위한 통계 및 공간자료의 활용성을 검토하였다. 통계자료, 임상도(1:5,000), 산림수종 표준 탄소흡수량 자료들을 활용해 산림의 연간 $CO_2$ 흡수량을 산정하였다. 또한 세분류토지피복도를 이용한 연간 $CO_2$ 흡수량 분석 및 활용성을 검증하였다. 통계자료를 이용한 경우 2010년을 기준으로 연간 $CO_2$ 흡수량의 차이가 컸다. 이는 2010년부터 산림기본통계의 작성 방법이 고도화됨에 따라 임목축적이 급격히 증가한 결과이다. 향후 통계자료를 활용할 경우 최근의 산림기본통계를 이용한 보정이 필요하다. 임상도(1:5,000)와 산림기본통계(2015, 2010)의 시기 차이를 이용한 방법은 수종들의 생장량에 따른 $CO_2$ 흡수량이 반영되지 않았다. 산림수종 표준 탄소흡수량 자료와 임상도(1:5,000)를 이용한 결과 연간 42,369 ton을 흡수하였다. 세분류토지피복도와 산림수종 표준탄소흡수량 자료를 이용한 결과는 40,696 ton이었다. 임상도(1:5,000)를 이용하여 세분류토지피복도를 검증한 결과 p<0.01 수준에서 유의했고, 흡수량 차이는 1,673 ton이었다. 본 연구는 다양한 산림활동의 온실가스 감축 효과 평가에 있어 객관적 기준을 적용하는 일환으로서 의의를 지닌다. 나아가 탄소흡수원과 관련된 토지이용 및 관리 등의 의사결정 지원을 위한 기초자료로 활용이 가능할 것이다.

• 한국환경과학회지
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• 제13권12호
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• pp.1033-1039
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• 2004

The methodology developed by Soil Conservation Service for determination of runoff value from precipitation is applied to estimate the precipitation recharge in the Pyungchang river basin. Two small areas of the basin are selected for this study. The CN values are determined by considering the type of soil, soil cover and land use with the digital map of 1:25,000. Forest covers more than $94{\%}$ of the study area.. The CN values for the study area vary between 47 in the forest area and 94 in the bare soil under AMC 2 condition. The precipitation recharge rate is calculated for the year when the precipitation data is available since 1990. To obtain the infiltration rate, the index of CN and five day antecedent moisture conditions are applied to each precipitation event during the study period. As a result of estimation, the value of precipitation recharge ratio in the study area vary between $15.2{\%}\;and\;35.7{\%}$ for the total precipitation of the year. The average annual precipitation recharge rate is $26.4{\%}\;and\;26.8{\%}$, meaning 377.9mm/year and 397.5mm/year in each basin.

• 한국농림기상학회지
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• 제3권1호
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• pp.5-15
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• 2001

논의 시기별 파장별 분광반사특성을 조사하기 위해, Landsat TM 밴드, RVI, 습윤도의 특성을 분산분석한 결과, 가시광선 영역의 TM 밴드 1, 2, 3의 논지역 평균 자료값은 식물색소에 의한 광흡수와 관련이 많아 군락형성이 최대인 8월 19일과 9월 1일에 가장 낮아졌다가 등숙기인 9월 중 하순에 다시 높아졌다. 중간 적외선 영역인 TM 밴드 5와 7은 수분에 민감하여, 담수상태로 수체의 영향이 컸던 5월 31일과 6월 2일의 자료값이 가장 낮았고, 군락의 최성기에서 성숙기로 접어들면서 식물체의 수분함량이 줄어들어 자료값이 점점 높아졌다. 한편, RVI는 출수ㆍ개화기인 8월 19일과 9월 1일에 가장 높았고, 습윤도는 벼의 생육초기에서 성숙기로 갈수록 계속 낮아졌다. 이앙기인 5월 31일, 출수기인 8월 19일 두시기 자료에서 수분에 민감한 TM 밴드 5, 식생의 특징이 드러나는 RVI, 또한 모든 밴드의 특성이 포함된 습윤도를 벼 재배면적 추정을 위한 정보로 이용하여, 이앙기에 담수상태이고 같은 지역이 출수기에 무성한 식생의 특징을 보이는 곳을 벼 재배지역으로 정하여 벼 재배면적 지도를 작성하였다. 벼 재배면적은 7291.19ha 추정되었고, 지형도를 이용한 100지점의 정확도 검증 결과 92%로 나타났다. 1991년 5월 31일과 8월 19일 두 시기의 Landsat TM 밴드 3, 4, 5, RVI 및 습윤도를 각각 유효밴드로 선정하여 중첩한 총 10개의 밴드를 가진 화상을 생성하여 기존의 분류법에 이용하였다. 최대우도법에 의한 감독분류 결과 벼 재배면적은 9100.98 ha였다. Error matrix에 의한 분류정확도는 97.2%로 나타났고, 지형도를 이용한 정확도는 95%로 나타났다. 분류항목수를 15개와 20개로 한 ISODATA법에 의한 비교사 분류결과 벼 재배면적이 각각 6663.60ha와 5704.56 ha로 추정되었고, 지형도에 의한 분류정확도는 각각 87%와 82%로 나타났다. 통계연보를 기준자료로 하여 분류방법간 비교를 위하여 당진군 우강면에 대하여 벼 재배면적 비교를 한 바 감독분류에 의해 2522.97ha로 가장 크게 추정되었고, 다음이 규칙기반분류와 분류항목수를 20으로 한 무감독분류법으로 각각 1567.31 ha와 1865.61 ha로 추정되었다. 분류항목수를 15로 한 무감독분류에 의한 벼 재배면적이 1638.72 ha로 가장 작게 추정되었다. 이때, 통계연보 자료상의 우강면의 논면적(2242.69ha)에 가장 가깝게 추정된 결과는 규칙기반분류이었다. 벼 재배지역은 추정방법에 관계없이 이앙기와 출수기, 두 시기의 자료를 이용한 경우 다소 차이는 있으나 정확하게 구분되었다. 위성의 분광반사 특성을 이용한 규칙기반분류는 매우 쉽고, 재현성이 있으며, 넓은 지역에 대한 신속한 작업이 가능하다.