도시지역의 높은 불투수면은 강우시 지표 유출량을 증가시키고 지하침투량을 줄이면서 물순환을 왜곡시킨다. 왜곡된 물순환은 도시침수와 가뭄, 비점오염유출로 인한 수질오염 및 수생태계 훼손 등의 다양한 도시환경 문제 등을 유발시킨다. 기후변화는 도시강우의 계절적 편중현상을 더욱 심화시키고 도시 미기후에 영향을 줌으로써 도시침수와 가뭄의 강도 및 빈도를 증가시킨다. LID(Low Impact Development) 기법은 도시내 자연적 물순환 체계를 회복함으로써 물로 인하여 발생하는 도시환경문제를 줄일 수 있는 기법으로 다양하게 적용되고 있다. 본 연구에서는 도시지역 내 적용된 다양한 LID 기법의 장기 모니터링 결과를 활용하여 LID 적용 이후 수문특성의 변화와 물순환 회복에 기여도를 평가하기 위하여 수행되었다. LID 시설의 높은 저류량과 침투능력은 강우시 첨두유출 저감과 유출지연에 크게 기여하는 것으로 나타났다. LID 시설에서 강우시 평균 유출저감효과는 60% 이상으로 나타났으며, 유역면적 대비 LID 시설 면적비(Surface area of Catuchment area, SA/CA)와 LID 저류 용량은 첨두유출 저감과 유출지연 효과에 영향을 끼치는 중요한 인자로 평가되었다.
기후변화와 기상조건의 영향을 가장 많이 받는 분야는 농업이며, 특히 온도는 작물 생육에 영향을 미치는 가장 중요한 요인 중 하나이다. 본 연구는 수원에서 관개 조건 콩, 한발조건 콩, 배추, 노지 고추 및 비닐멀칭 고추 등 5개 작물에 대하여 기온과 작물 잎 및 토양의 표면온도를 monitoring 하여 이들 온도의 일중 변화 양상과 생육기간 동안의 온도 변화 양상 및 온도 요인 별 상호관계를 분석하였다. 시기별 기온과 작물잎 및 토양 표면온도에 대한 scale factor[Tsc]의 일중 변화 양상은 $[Tsc]=0.5{\times}sin(X+C)+0.5$와 같이 일중 시각(X : E&E time)에 대한 sine 함수로 나타낼 수 있었으며, scaling technique과 시기별 일 평균기온(Tavg), 최고기온(Tm) 및 최저기온(Tn)의 값을 이용하여 아래 식에 의해 시기별 일중시각(X)별 기온을 추정(E[Ti])할 수 있다. $E[Ti]=Tn+(Tm-Tn){\times}[0.5{\times}sin\;\{X+(9.646Tavg+703.65)\}+0.5]$. 또한 2014년 6월 24일의 작물별 일평균잎 표면온도는 노지 고추 > 멀칭 고추 > 한발 콩 > 관개 콩 > 배추 순이었다. 작물의 잎 표면온도를 추정할 경우, 멀칭 고추와 관개 및 한발 콩의 경우는 기온을 이용하여 가능하였으나, 배추와 노지 고추의 경우는 기온과 토양표면 온도의 두 변량을 이용하는 경우가 기온 한 변량을 이용하는 경우보다 작물 잎 표면온도의 실측치에 대한 편차가 더 작았다. Scale factor를 이용한 시기별 일중시각별 기온을 추정하는 방법과 작물별 잎 표면온도의 변화 양상을 구명한 본 연구결과는, 온도 등 기상자료를 이용한 작물 수량 예측 모형의 입력자료 산정 등에 활용 될 수 있다.
전 세계적인 기후변화로 재해발생빈도가 증가하고 있으며, 국내에서도 이례적인 폭우 및 장마현상이 발생되고 있다. 이러한 기상이변현상은 가뭄, 홍수 등으로 이어져 2차피해를 유발할 수 있으므로 주기적인 모니터링과 신속한 탐지가 중요하다. 수체탐지를 위하여 광학영상을 활용한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나, 폭우를 동반하여 발생하는 홍수를 탐지하기 위해서는 구름의 영향으로 탐지하기 어렵다는 한계를 대변하기 위해 전천후 주야에 관계없이 관측가능한 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 활용한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 개방데이터로서 24시간 이내에 수집 가능한 Sentinel-1 SAR 영상을 활용하여 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 알고리즘인 UNet을 적용하였다. 선행연구에서 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 이용하여 수체탐지 연구가 진행되고 있지만, 국내를 대상으로 소수의 연구만이 진행되었다. 따라서 SAR 영상의 딥러닝 적용가능성을 파악해보고자 UNet과 기존의 알고리즘인 임계값(thresholding) 방법을 비교하였으며, 5가지 지수와 Sentinel-2 normalized difference water index (NDWI)로 평가하였다. Intersect of union (IoU)로 정확도를 평가해 본 결과 UNet은 0.894, 임계값 방법은 0.699로 UNet의 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 딥러닝 기반 SAR영상의 적용가능성을 확인할 수 있었으며, 고해상도의 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 적용한다면, 국내를 대상으로 주기적이고 정확한 수체의 변화탐지가 가능할 것이라 기대된다.
작물의 수분 스트레스는 생육 단계와 온도 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이는 생육에 부정적이고 생산량에 피해를 줄 수 있다. 원격탐사 기법을 이용한 보다 정확한 스트레스 탐지를 위해서는 수분 결핍의 가뭄뿐만 아니라 폭염 조건도 함께 고려할 필요가 있으며, 작물 반응을 민감히 표현할 식생지수를 선정하고 그 변화 값을 이해해야 한다. 본 연구는 콩을 대상으로 영양생장기와 생식생장기로 구분해 가뭄과 폭염 조건에서의 MERIS terrestrial chlorophyll index (MTCI)와 chlorophyll/carotenoid index (CCI)를 측정하였다. 엽록소 농도에 민감한 MTCI는 가뭄에 민감하게 감소했으며, 폭염이 동시에 발생했을 때는 그 정도가 컸다. 광합성능과 상관이 있는 CCI는 비교적 가뭄에 민감하지 않으나, 폭염을 동반하면 큰 폭으로 감소했다. 수분 결핍 회복 후 MTCI는 피해 전보다 값이 증가했으며, CCI는 열 스트레스에 민감해졌다. 이러한 결과는 원격탐사를 활용해 콩의 수분 스트레스를 평가하고 관수 일정을 조정하는 데에 기여할 것으로 기대된다.
농업용수는 용수수요의 48%를 차지하고 있으며, 농업 유역내의 유량관리를 위해서는 농업저수지의 관리가 중요하다. 효율적인 농업용수의 활용을 위해서는 농업저수지 및 농업 유역 내 수자원의 분포를 모니터링 할 수 있는 기술이 요구된다. 이에 본 연구에서는 2018년부터 2020년까지 3년간의 Sentinel-1 영상을 활용하여 지상의 수체를 탐지하기 위한 임계값 결정 방법 세 가지(고정 임계값, Otsu 임계값, Kittler-Illingworth (KI) 임계값)을 비교하여, 정확한 저수면적을 산정하기 위한 임계값 결정 방법을 평가하고자 하였다. 또한 이동, 고삼, 기흥저수지에서 저수면적과 저수량의 관계를 분석하여, SAR 영상 기반의 저수량을 산정하였고 지상관측 자료와의 검증을 수행하였다. 수체를 탐지하기 위한 임계값 결정 방법은 KI 임계값의 경우가 가장 정확한 것으로 나타났으며, KI 임계값을 활용하여 산정된 저수량은 이동, 고삼, 기흥저수지의 지상관측 자료와의 검증에서 평균 r = 0.9235, KGE' = 0.8691 로 높은 일치도를 나타냈다. 계절에 따른 오차 특성은 충분히 관측되지 않았으나, 저수면적과 저수량 간의 관계가 급격하게 바뀌는 고수위에서의 과소 산정 문제가 발생할 수 있다. 따라서 정확한 저수량 추정을 위해서는 지상관측 자료를 통한 저수면적-저수량 관계 파악이 선행되어야 한다. 추후 수자원위성을 통한 SAR 자료의 활용이 가능해지면, 본 연구의 결과를 바탕으로 저수량 모니터링 및 가뭄 대응을 위한 활용에서 유용할 것으로 판단되나, 홍수예방 등의 목적으로 활용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요하다.
농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.
국내 하천에서 사주 상 식생 활착 현상이 급속하게 진행되고 있다. 1960년대 산업화와 도시화 이전 우리나라 하천은 모래, 자갈이대부분인이른바 'White River (백사장하천)'이었으나, 1970년대이후댐건설, 하천정비등으로유황과유사이 송특성이 교란되어수변에 식생이번무하게 되는이른바 'Green River (식생하천)'가진행중이다. 본 연구는비조절하천사주 상 식생활착에 영향을 미치는 인자 중에서 수위, 수온, 강우, 토양수분, 토양입경 등의 상호연관성을 파악하고자하였다. 이를 위해 우리나라 모래하천인 내성천의 하류를 시험하천구간으로 선정하고, 289일간 모니터링 및 조사 분석을 실시하였다. 또한 과거로부터 현재까지 식생의 경년변화를 파악하기 위해 1970년부터 2009년까지의 항공사진을 분석하였다. 시험하천구간의 범위는 횡단길이 361m, 종단길이 약 2 km이다. 조사 분석 결과 내성천 시험하천구간은 지하수위가 하천수위보다 20~30 cm 가량 높게 나타나는 이득하천이었다. 지하수온은 일별, 계절별 차이가 $5^{\circ}C$ 미만이었고, 하천수온은 식생활착이 본격적으로 시작되는 5월부터 $10^{\circ}C$ 이하로 떨어지지 않았다. 토양수분의 영향인자는 하층은 지하수위, 상층은 강우이며, 상하층은 모두 토양입경에 영향을 받는 것으로 나타났다. 토양수분측정지점 6곳의 지표면~지하 1m까지의 토양은 $D_{50}$ 입경 0.07~1.37mm의 모래이며, 이 입경에서 가능한 모세관 높이는 약 14~43 cm 범위로 추정된다. 한편 비 조절하천인 시험하천구간의 40년간 공간분석 결과, 인위적인 하천교란과 가뭄은 식생활착을 촉진하며, 홍수로 인해 식생군락이 자주 소멸될 수 있음을 확인하였다. 1970년부터 식생의 크고 작은 활착과 소멸이 반복되고 있지만 현재의 식생면적은 과거에 비해 뚜렷하게 증가되어 있다. 식생면적은 시간에 따라 점진적으로 증가하고 있는 것으로 판단된다.
본 연구는 월악산에 식재된 잣나무와 화백나무의 형성층 활동을 모니터링 하여, 1) 수종에 따른 형성층 활동 기간을 확인하고, 2) 적산온도가 형성층 활동 개시에 미치는 영향과 3) 생육기간 중 강수량이 연륜생장에 미치는 영향을 분석하기 위하여 수행되었다. 또한, 식재연도가 동일하지만 직경생장이 다른 두 그룹(DBH 평균 30 cm (CPL)와 15 cm(CPS))의 화백나무 생장패턴도 함께 조사하였다. 형성층 활동 모니터링을 위해 미니코어를 활용하였으며, 시료채취는 2015년 4월부터 10월까지 2주 간격으로 실시되었다. 형성층 활동 개시와 종료가 기대되는 4-5월과 9월 중순-10월은 일주일 간격으로 실시하였다. 연륜분석 결과 잣나무의 평균 연륜 수는 30개로 CPS와 CPL보다 7 (CPS) 또는 8 (CPL)개 적었다. 반면, 잣나무의 평균 연륜폭은 4.12 mm로 CPL (3.97 mm)과 CPS (1.84 mm)보다 넓은 것으로 확인되었다. 화백나무 상호비교에서는 CPL의 평균 연륜폭이 CPS보다 2.13 mm 넓은 것으로 확인되었으나, 최근 3년간 평균 연륜폭을 비교한 결과 CPS1 (0.83 mm)를 제외한 CPS2 (2.42 mm)와 CPS3 (2.73 mm)은 CPL (2.71 mm) 그룹과 유사하였다. PK의 형성층 활동 개시는 4월 13일과 21일 사이로 CPS1를 제외한 화백나무보다 일주일 정도 빨랐으며, 종료는 9월 1일과 22일 사이로 형성층 활동 최대기간이 157.3 (${\pm}3.3$)일이었으며, CPS ($145.7{\pm}6.6$일)와 CPL ($148.0{\pm}15.1$일)보다 길었다. 화백나무의 경우 형성층 활동 종료 시기에 차이가 많았으며, 형성층 활동기간과 연륜폭 상호간 상관분석에서는 유의수준에 근접한 결과(r = 0.69, p < 0.064)를 보였다. 잣나무의 형성층 활동을 유도하는 적산온도는 99와 134 사이였으며, CPS1 (274)을 제외한 화백나무는 134와 200 사이었다. CPS3을 제외한 모든 수목은 7월 21일에 채취한 시료에서 위연륜(false ring)이 관찰되었으며, 그 원인이 여름철 강수량 부족인 것으로 판단되었다.
본 연구는 수상 태양광 발전시설의 설치로 인한 농업용 저수지의 수질변화를 평가하기 위해 경기도 안성시 금광저수지에 위치한 수상 회전식 태양광 발전시설에서 발전시설 설치에 따른 차광구역 6지점과 비차광구역 4지점을 선정하여 1년 동안 총 16회에 걸쳐 차광으로 인한 수질변화를 시간과 수심 별로 분석하였다. 이를 위해 수온, pH, DO, Chl-a, BGA 항목을 0.3 m, 1 m, 3 m, 5 m의 수심별로 측정하고, 표층의 시료를 채수하여 COD, TN, TP 항목을 분석하였다. 연구결과, 금광저수지 내 10곳의 측정지점 간의 관측된 전 수질항목에서 차이는 유의확률(p - value) 0.05 이상으로 유의수준(${\alpha}=0.05$)에서 서로 다르지 않다고 통계학적으로 분석되었다. 이러한 결과를 토대로 측정지점을 차광구역(site 1~6)과 비차광구역(site 7~10)으로 그룹화 후 시간 및 수심에 따른 변화를 확인하였다. 차광구역과 비차광구역 간의 수온, pH, DO, COD, TN, TP, Chl-a, BGA의 계절 및 수심에 따른 차이는 유의한 수준에서 통계학적으로 다르지 않았다(p > 0.05). Chl-a와 BGA의 경우, 7월에 비차광구역보다 차광구역에서 일부 높은 농도가 관측되었으나 이는 기록적인 가뭄과 낮은 저수량, 발전시설 구조물에 부착된 부착조류의 과다성장으로 인한 일시적 현상으로 전체 수질은 통계학적으로 유의할 만한 차이가 없는 것으로 조사되었다. 이러한 결과는 수상 회전식 태양광 발전시설의 설치로 인한 저수지 수면의 차광이 전체 수면적 대비 0.5% 미만으로 일사량 유입 감소효과는 취송 및 방류를 통한 저수지 수체의 혼합 효과 대비 미미했기 때문인 것으로 판단된다. 향후, 수상 태양광 발전시설 설치로 인한 수질변화를 면밀히 연구하기 위해서는 보다 넓은 면적의 태양광 발전시설의 설치로 인한 차광과 함께 장기적인 수질 및 수생태계 관측이 필요할 것으로 판단된다.
증발산은 토양으로부터 발생하는 증발과 식물의 잎에서 발생하는 증산을 통칭하는 것으로, 물 수지, 가뭄, 작물생장, 기후변화 등의 모니터링에 있어 중요한 요소이다. 실제증발산은 식생 지표면의 물 소비량 또는 물 필요량이며 기준증발산에 작물계수를 곱하여 구하므로, 농지의 실제증발산을 구하기 위해서는 기준증발산의 계산이 정확히 이루어져야 한다. 격자형 기준증발산을 합리적으로 산출하기 위하여 그동안 많은 노력들이 있었고 복수의 산출물이 제공되고 있다. 이에 본 연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, PKNU-NMSC, MODIS 기준증발산 산출물을 비교평가 함으로써, 우리나라처럼 복합적이고 이질적인 지표면에서 국지적 규모의 수문 및 농업 분야에 활용하기 위하여 어떤 기준증발산 산출 방법이 적합한지 살펴보고자 한다. 2016~2019년 3~11월의 1일 단위 자료와 8일 합성 자료를 기상청 현장관측치와 비교하여 지점별, 연도별, 월별로 분석하고 시계열변화를 검토한 결과, 기계학습을 통해 우리나라 농지에 대한 지역최적화가 상당히 잘 수행된 PKNU-NMSC 자료의 정확도가 월등히 높게 나타났으며, 시간과 장소에 상관없이 안정적인 산출이 이루어졌음을 확인하였다. 또한 본연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, MODIS 산출물에 내재한 정확도 특성을 제시하였으며, 이는 기준증발산 자료 사용에 있어 중요한 정보가 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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