• 한국토양비료학회지
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• 제40권5호
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• pp.429-434
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• 2007

This study was conducted to estimate site productivity of Quercus acutissima and Quercus mongolica by four forest climatic zones. We used site environmental variables (28 geographical and pedological factors) and site index as a site productivity indicator from nation-wide 23,315 stands. Based on multiple regression analysis between site index and major environmental variables, the best-fit multivaliate models were made by each species and forest climatic zone. Most of site index prediction models by species were regressed with seven to eight factors, including altitude, relief, soil depth, and soil moisture etc. For those models, three evaluation statistics such as mean difference, standard deviation of difference, and standard error of difference were applied to the test data set for the validation of the results. According to the evaluation statistics, it was found that the models by climatic zones and species fitted well to the test data set with relatively low bias and variation. Also having above middle of site index range, total area of productive sites for the two Quercus spp. estimated by those models would be about 6% of total forest area. Northern temperate forest zone and central temperate forest zone had more productive area than southern temperate forest zone and warm temperate forest zone. As a result, it was concluded that the regressive prediction with site environmental variables by climatic zones and species had enough estimation capability of forest site productivity.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권4호
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• pp.384-388
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• 2014

과거 12년동안(2001~2012년)의 벼 등숙기간인 8~9월의 기상변화 특징은 기온이 높아지고 일조시간이 줄어드는 경향이었다. 이와 같은 벼 등숙기간의 고온과 일조시간의 부족은 벼 기준의 기후생산력지수(CPI)의 감소의 원인이었고, 감소의 정도는 벼 출수기가 빠를수록 더 크게 나타나는 것으로 분석되었다. 따라서, 안정적인 벼생산량을 확보하기 위해서는 벼 출수기를 늦추는 재배적인 조치가 필요할 것으로 판단되었다. 그리고, 과거 12년동안의 벼 수량의 변화는 특별한 경향을 나타내지는 않았으나, 벼 수량의 연간 변화는 CPI의 연간 변화와 유사한 패턴을 보였다. 특히, 출수기가 8월 11일 조건에서, 벼 수량에 대한 CPI의 일차함수는 전국 벼 수량 변이의 63%정도 설명하는 것으로 분석되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제14권2호
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• pp.89-97
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• 2012

우리나라의 자생 활엽수종 중에서 상수리나무와 신갈나무는 분포면적이나 자원으로서의 잠재적 효용성을 고려할 때 매우 중요한 수종이다. 본 연구는 다양한 환경인자를 독립변수로 하는 상수리나무와 신갈나무의 지위지수 추정식을 개발하고, 이에 근거한 수종별 적지를 추정하기 위해 수행하였다. 본 연구에서 개발한 상수리나무와 신갈나무의 수종별 최종 지위지수 추정식은 모두 5~6개의 환경 인자에 의하여 지위지수를 추정하는 것으로 평가 되었다.수종별 지위지수 추정식에서 채택된 독립변수는 지형인자, 토양인자, 그리고 기후인자를 포괄하고 있어 임지생산력에 영향을 미치는 산림생태계의 특성을 비교적 잘 반영하고 있으며, 설명력을 나타내는 결정계수의 범위는 034~0.50인 것으로 나타났다. 이 결과는 임목의 생육에 다양한 입지조건과 생물환경 인자들이 복합적으로 작용하는 것을 고려하면 지위지수 추정에 큰 무리가 없는 것으로 평가된다. 이와 함께 본 연구에서 개발된 수종별 지위지수 추정식에는 그동안 반영하지 못하였던 기후인자를 독립변수에 포함시켰다는데 의의가 있다. 또한 본 연구에서는 수종별 지위지수 추정식에 근거하여 수종별 적지면적뿐만 아니라 적지의 공간적 분포를 파악하였다. 따라서 앞으로 기후변화시나리오에 따른 수종별 적지분포의 변화를 예측할 수 있는 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Safety and Health at Work
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• 제9권1호
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• pp.10-16
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• 2018

Background: A detailed evaluation of the underground mine climate requires extensive measurements to be performed coupled to climatic modeling work. This can be labor-intensive and time-consuming, and consequently impractical for daily work comfort assessments. Therefore, a simple indicator like a heat stress index is needed to enable a quick, valid, and acceptable evaluation of underground climatic conditions on a regular basis. This can be explained by the unending quest to develop a "universal index," which has led to the proliferation of many proposed heat stress indices. Methods: The aim of this research study is to discuss the challenges in identifying and selecting an appropriate heat stress index for thermal planning and management purposes in underground mines. A method is proposed coupled to a defined strategy for selecting and recommending heat stress indices to be used in underground metal mines in the United States and worldwide based on a thermal comfort model. Results: The performance of current heat stress indices used in underground mines varies based on the climatic conditions and the level of activities. Therefore, carefully selecting or establishing an appropriate heat stress index is of paramount importance to ensure the safety, health, and increasing productivity of the underground workers. Conclusion: This method presents an important tool to assess and select the most appropriate index for certain climatic conditions to protect the underground workers from heat-related illnesses. Although complex, the method presents results that are easy to interpret and understand than any of the currently available evaluation methods.

• 한국농림기상학회지
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• 제9권3호
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• pp.179-187
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• 2007

본 연구는 산림입지 자료를 이용하여 주요 소나무 수종의 기후대별 산림생산력을 추정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 강원지방소나무, 중부지방소나무, 그리고 해송의 3개 소나무 수종을 대상으로 입지환경인자에 의한 기후대별 지위지수 추정식을 만들고, 적지 판정 기준에 따라 수종별 적지면적을 산출하였다. 기후대는 수종분포에 따라 온대북부, 온대중부, 온대남부, 그리고 난대의 4개 지역으로 구분하였다. 이를 위해 전국의 산림입지 자료를 기후대별 수종별로 분류한 후, 지위지수 추정식 산출에 필요한 추정자료와 통계 검증에 필요한 검증자료로 분류하였다. 산림입지 자료에 포함된 임령 및 수고에 근거하여 기준 임령을 30년으로 하는 기후대별 수종별 지위지수를 추정하였다. 이를 통해 입지환경 인자에 의한 기준임령 30년에서의 기후대별 수종별 지위지수 추정식을 도출하였으며, 검증자료를 사용하여 통계적 검증을 실시한 후 검증 결과에 따라 최종 기후대별 수종별 지위지수 추정식을 산출하였다. 본 연구에서 산출된 기후대별 소나무 수종의 지위지수 추정식은 $4{\sim}8$개의 입지환경 인자에 의해 산림생산력을 비교적 잘 추정하는 것으로 판명되었다. 이와 같은 방법으로 도출된 지위지수 추정식을 산림입지 자료에 적용하여 기후대별 수종별 산림생산력을 추정하고, 이에 근거하여 적지를 판정한 후 적지 면적을 산출하였다. 수종별 적지 면적은 강원지방소나무는 온대북부와 온대중부에서 약 24만ha로 추정되었으며, 중부지방소나무는 전체 기후대에 걸쳐 약 49만ha가 적지인 것으로 분석되었다. 온대북부를 제외한 지역에 분포하고 있는 해송의 경우에도 전체 산림면적의 약 4%인 23만ha가 적지인 것으로 판명되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권2호
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• pp.108-125
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• 2015

다수의 기후요소를 지수화하고 특정지역의 기후 자원량을 분석하여, 종합 및 판단하는 과정은 특정지역의 농업기후자원의 특성을 한 눈에 알 수 있게 한다. 농업기후자원의 특징을 단순 명료하게 표현한 것을 농업기후지수라고 하는데, 이 지수는 기후자원(예, 기온, 일사, 강수)으로부터 작물의 생육과 수량 추측을 위한 가능성과 여러 가지 영농기술을 실시하는데 필요한 기초자료를 제공함으로써 농업생산성의 주요 지표가 될 수 있다. 그러나 농업기후지수는 절대적인 것이 아니기 때문에 기후변화에 따라 항상 변화할 수 있다. 최근 IPCC 제5차 평가보고서에서 온실가스 대표경로(RCP)에 따른 시나리오가 많은 연구에 이용됨에 따라서 기후정보의 역학 및 통계적 규모축소를 통한 미래기후변화전망정보의 불확실성을 고려한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 IPCC 제5차 평가 보고서에 사용된 RCP 시나리오를 기반으로 비모수적 분위사상법을 이용한 상세화된 기후변화 전망정보를 바탕으로 한반도의 농업기후지수(예, 식물기간 및 작물기간, 생장도일, 무상기간)의 시공간적인 변화와 불확실성을 평가하였다. 동일한 과거 기간에 대하여 기후모델(GCM)으로부터 계산된 농업기후지수와 관측자료에 의해 계산된 농업기후지수를 비교한 결과, KMA-12.5km를 제외하고 사용된 8개 개별 GCM의 농업기후지수의 각각의 평균은 4대강 유역 모두에서 관측자료에 의해 계산된 값의 평균과 비교적 잘 일치하여 개별 GCM 뿐만 아니라 다중모델앙상블(MME)의 과거기후 재현성에는 문제가 없는 것으로 확인하였다. 또한 불확실성을 고려하기 위한 MME 계산에서 사용되는 GCM의 개수가 무한적으로 증가한다고 해서 오차가 줄어들지 않았다. 추가 연구가 계속 필요하지만, 본 연구에서 3-4개의 GCM을 사용하는 경우 확실하게 오차가 개선되기 시작하였으며, 대체로 7-8개 이후부터는 더 이상 오차가 개선되지 않았다. 미래전망 결과에서, 4대강 유역 전체에 대하여 inmcm4가 과거 기간의 MME에 대한 RCP 4.5에서 1% 증가, RCP 8.5에서 2% 증가로 9개 개별 GCM 중에서 가장 낮았고, CanESM이 과거 기간의 MME에 대하여 RCP 4.5에서 10%, RCP 8.5에서 15% 증가로 가장 높은 증가를 보였다. 4대강 유역의 시공간분포의 변화에서 관측자료와 다른 경향을 보이는 개별 GCM이 있어서 지형 특성과 개별 GCM의 일변동 특성을 반영할 수 있는 상세화 방법의 개선 및 개발이 필요하다. 도출 및 평가된 본 연구의 농업기후지수는 농업용 상세 전자기후도와의 활용뿐만 아니라, 후속 연구를 위한 농업이상기후지수 및 생산성지수의 평가에 활용될 수 있을 것이다. 예를 들면, 낙동강 유역과 영산-섬진강 유역의 무상기간 증가로부터 '겨울기간이 짧아질 수 있다'라고 가정할 경우, 농업이상 기후지수(예, 저온발생빈도) 분석을 통해 겨울작물의 생산성지수의 불확실성 증감 혹은 재배시스템(예, 이모작 혹은 이기작 등)의 변화에 대한 불확실성 증감 등에 대한 평가에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제101권3호
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• pp.395-404
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• 2012

본 연구는 환경인자를 이용하여 우리나라에 분포하는 주요 침엽수종(중부지방소나무, 강원지방소나무, 낙엽송, 잣나무)의 지위지수 추정식을 개발하고 적지면적을 추정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 산림입지도와 산림기후도로부터 산림생산력에 영향을 미칠 것으로 판단되는 43개 환경인자를 도출한 후, 최적 조합에 의해 수종별 지위지수 추정식을 조제하였다. 최종 수종별 지위지수 추정식에는 각각 6개의 환경인자가 독립변수로 사용되었으며, 경사형태, 유효 토심, 연 평균기온, 연 최고기온, 연 최저기온, 그리고 생장기간 동안의 총강수량 등의 변수가 지위지수 추정에 가장 영향을 미치는 것으로 나타났다. 수종별 지위지수 추정식의 설명력을 나타내는 결정계수는 0.36~0.56의 범위에 있는 것으로 분석되었으며, 모형의 평균편의, 정도, 표준오차의 3가지 평가통계량에 근거하여 검증을 실시한 결과 비교적 지위 추정능력이 높은 것으로 판명되었다. 또한 본 연구에서는 수종별 지위지수 추정식을 이용하여 각 수종의 적지면적을 산출하고 적지분포를 도해하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제102권3호
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• pp.437-445
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• 2013

본 연구는 환경인자를 이용하여 우리나라에 생태권역별로 분포하는 상수리나무의 지위지수 추정식을 개발하고 적지면적 및 분포를 추정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 산림입지도와 전자기후도로부터 산림생산력에 영향을 미칠 것으로 판단되는 19개의 기후변수를 포함한 총 48개 환경인자를 도출한 후, 최적 조합에 의해 지위지수 추정식을 개발하였다. 최종 생태권역별 상수리나무의 지위지수 추정식에는 각각 4~6개의 환경인자가 독립변수로 사용 되었고, 지위지수 추정식의 설명력을 나타내는 결정계수는 0.30~0.41의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 또한 모형의 평균편의, 정도(精度), 표준오차의 3가지 평가통계량을 이용하여 검증을 실시한 결과 비교적 지위 추정능력이 높은 것으로 판명되었다. 본 연구에서는 이와 같이 개발된 생태권역별 상수리나무의 지위지수 추정식을 이용하여 적지면적을 산출하고 적지분포를 도해하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제8권2호
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• pp.97-106
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• 2006

Site index is an essential tool to estimate forest productivity. Generally, a site index equation is developed and used from the relationship between stand age and dominant tree heights. However, there is a limit to the use of the site index equation in the application of variable ages, environmental influence, and estimation of site index for the unstocked forest. Therefore, it has been attempted to develop a new site index equation based on various environmental factors including site, climate, and topographical variables. This study was conducted to develop a site index equation based on the relationship between site index and environmental factors for the species of Pinus koraiensis in Yangpyung-Gun, Gyunggi Province. The influence of climatic factors (temperature and solar irradiation ratio), topographical factors (elevation, slope, ratio of slope to valley and aspect) and soil profiles (soil depth by layer and soil consistency) on site index were evaluated by multiple regression analysis. Five environmental factors were selected in the final site index equation for Pinus koraiensis. The site index equation developed in this study was also verified by three evaluation statistics: model's estimation bias, model's precision, and mean square error of measurement. Based on the site index equation, the number of productive areas for Pinus koraiensis were estimated by applying GIS technique to digitized forest maps. In addition, the distribution of productive areas was compared with the areas of current distribution of Pinus koraiensis. It is expected that the results obtained in this study could provide valuable information about the amount and distribution of productive areas for Pinus koraiensis reforestation.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.107-114
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• 1999

The large-scale distribution of crops Is usually determined by climate. We present the results of a climate-crop prediction based on spatial bio-physical process model approach, implemented in a GIS (Geographic Information System) environment using several regional and global agriculture-environmental databases. The model utilizes daily climate data like temperature, rainfall, solar radiation being generated stocastically by in-built model weather generator to determine the daily biomass and finally the crop yield. Crops are characterized by their specific growing period requirements, photosynthesis, respiration properties and harvesting index properties. Temperature and radiation during the growing period controls the development of each crop. The model simulates geographic/spatial distribution of climate by which a crop-growing belt can also be determined. The model takes both irrigated and non-irrigated area crop productivity into account and the potential increase in productivity by the technical means like mechanization is not considered. All the management input given at the base year 1995 was kept same for the next twenty-year changes until 2015. The simulated distributions of crops under current climatic conditions coincide largely with the current agricultural or specific crop growing regions. Simulation with assumed weather generated derived climate change scenario illustrate changes in the agricultural potential. There are large regional differences in the response across the country. The north-south and east-west regions responded differently with projected climate changes with increased and decreased productivity depending upon the crops and scenarios separately. When water was limiting or facilitating as non-irrigated and irrigated area crop-production effects of temperature rise and higher $CO_2$ levels were different depending on the crops and accordingly their production. Rise in temperature led to yield reduction in case of maize and rice whereas a gain was observed for wheat crop, doubled $CO_2$ concentration enhanced yield for all crops and their several combinations behaved differently with increase or decrease in yields. Finally, with this spatial modeling approach we succeeded in quantifying the crop productivity which may bring regional disparities under the different climatic scenarios where one region may become better off and the other may go worse off.