• 한국조경학회지
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• 제49권2호
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• pp.128-140
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• 2021

본 연구는 도보관광의 대표적 대상인 제주 올레길의 유형별 대표자원을 대상으로 Landscape Ecology 이론을 적용하여 생태문화적 특성을 파악하였고, 올레길 자원의 경관생태학적 해석 기법을 정립하였다. 제주 올레길 유형분류는 올레길 주변 대표경관, 주요 토지이용, 식생현황을 중심으로 비오톱유형을 조사하여 12개 유형으로 구분하였다. 제주 올레길 도보 관광자원 유형분류는 생태관광 자원분류 유형을 토대로 자연자원 7개 중분류 유형, 인문자원 7개 중분류 유형으로 구분하였고, 각 자원을 경관생태학 구성 체계와 동일하게 Geotope, Biotope, Anthropotope으로 특성화하여 유형별 특성을 파악하였다. Geotope 자원은 해안 및 해변, 바위, 암반, 폭포, 지질 및 주상절리, 오름 및 분화구, 수자원, 지형경관 조망점 등이 해당되어 시각적 경관특성, Biotope 자원은 대경목 및 보호수, 곶자왈, 숲길 및 식생군락지, 생물서식지, 식생경관 조망점 등이 해당되어 생태특성, Anthropotope 자원은 해녀 및 전통문화, 포구 및 등대, 체험시설, 사찰 및 교회, 군사 및 봉수시설, 기타 역사·문화시설, 문화경관 조망점이 해당되어 지역문화 특성이 강하였다. 제주 올레길 유형별 대표자원은 제주에서만 볼 수 있는 해안, 오름, 곶자왈, 밭과 밭담, 제주가옥과 돌담이고, 제주 올레길의 생태문화를 알아보기 위해 올레길 유형을 대표하는 자원들의 구성요소와 다양한 기능들을 경관생태학적으로 해석하였다. 제주 해안의 생태문화적 특성을 살펴보면 해안은 검은 현무암 암반, 해안가 식생, 해안초지, 해안암반 식생, 겨울철새, 제주해녀 등이 있다. 오름은 독특한 화산지형으로 원형과 타원형의 산체, 오름 식생, 분화구 습지, 오름 지명 유래 및 전설, 설문대할망 설화, 말 방목 문화, 군사 목적의 사용, 민간신앙의 대상, 정상에서 조망경관 등이 있다. 곶자왈은 바위 요철 지형, 독특한 미기후 형성, 곶자왈 식생, 지명 유래, 과거 숯을 구웠던 문화, 기이한 형상의 나무와 덩굴식생이 특징이다. 밭담은 밭담구조 및 형태, 밭 재배 농작물, 밭담 서식생물, 제주 농업문화, 밭담경관 등이 있다. 마을은 현무암으로 쌓은 돌담과 지붕구조, 마을 어귀 정자목, 가옥내부 마당과 텃밭, 지역민들의 삶의 모습, 골목길 경관 등이 있다. 이런 자원들은 인간의 오랜 삶과 함께 서서히 변해왔고, 지금은 제주에서만 경험할 수 있는 독특한 경관이 되었다. 자원을 통합적으로 해석하여 특화된 콘텐츠를 제공함으로써 올레를 걷는 도보 관광객들은 자원들의 스토리를 알아가면서 깊이 있게 체험할 수 있고, 올레길의 지속가능한 이용 및 이용객 만족도를 높일 수 있을 것이다.

• 한국환경생태학회지
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• 제35권2호
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• pp.135-153
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• 2021

비무장지대는 한반도 동-서 248km를 횡단하는 군사분계선을 기준으로 남, 북 각각 2km씩 무장이 금지된 지역이다. 그 중 남쪽으로 2km 떨어진 경계를 남방한계선이라고 한다. 비무장지대는 정전협정 이후 자연천이과정을 거치며 독특한 생태계를 형성한 지역으로 보전가치가 높다. 그러나 남방한계선 철책주변과 일부 지역은 군작전수행을 위한 각종 시설이용과 제초작업으로 인한 훼손이 빈번하게 발생하고 있다. 본 연구는 훼손된 불모지 식생복원을 위한 기초자료 마련을 목적으로 시행되었다. 불모지 식생구조 파악을 위해 지표종을 중심으로 식생군락을 분류한 결과 뱀딸기군락, 비비추군락, 기린초-돌나물군락, 가락지나물군락, 양지꽃군락, 꿀풀군락, 구절초-그늘사초군락, 산구절초군락, 질경이-토끼풀군락, 좀씀바귀-매듭풀군락 등 10개 군락으로 구분되었다. 남방한계선 내 불모지는 군사적 활동으로 인한 토양침식, 지형변화, 산불 등 인위적인 교란이 지속적으로 발생하기 때문에 교란된 환경에 대한 적응성이 높은 종을 중심으로 식생이 발달하는 특성을 나타냈다. 분류된 군락 내 우점종은 대부분 우리나라 전국에 분포하는 종으로 길 또는 길가, 나지, 훼손지, 초지 등 주변에서 흔히 볼 수 있는 식물로 구성되어 있다. 현재 비무장지대 불모지 식생은 나지에서 초본식생으로 발달하는 천이 초기의 형태를 보인다. 불모지 내 분포하는 우점종은 특별한 유지·관리 없이도 자생할 수 있으므로 향후 복원소재 개발에 활용하거나 복원 종 선정 등에 유용하게 사용될 수 있을 것이다

• 한국전통조경학회지
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• 제40권1호
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• pp.74-80
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• 2022

유적지의 식생은 일부 과거부터 잔존하는 식생형태이지만 근·현대 이르러 산업화에 따른 도시개발로 인해 식생과 지형이 변형되거나 훼손이 많아졌다. 이에 대한 해결방안으로 유적지 내 잔존하는 식생과 경관을 지표로 참고하여 복원 및 관리를 위한 계획을 수립하는 것이 필요하다. 본 연구는 서울 백제역사유적지인 풍납토성과 몽촌토성을 대상으로 입지 특성, 현존식생, 과거 대상식생의 잔존식생을 비교·분석하여 서울 백제역사유적지 식생 및 경관 관리를 위한 기초자료로 제공하기 위해 수행되었다. 연구 결과 풍납토성과 몽촌토성의 입지 특성은 한강 본류 부근에 위치하며 풍납토성은 자연제방과 범람원으로 구성된 평지에, 몽촌토성은 구릉지에 입지하고 있다. 현존식생의 경우, 풍납토성은 조경수목식재지가 주로 나타나는 반면 몽촌토성은 마을과 구릉 저지대에 생육하는 과거의 잔존수종이 분포하는 것으로 확인되었다. 과거 풍납토성과 몽촌토성 주민들에 의해 관리된 대상식생은 입지 특성과 현존식생을 바탕으로 종합한 결과 구릉지에는 갈참나무, 신갈나무 등, 건조지에는 소나무, 하천 및 지류에는 버드나무, 가래나무, 오리나무, 산림 주연부에는 상수리나무, 마을 초입에는 신목으로 소나무, 버드나무, 느티나무 등이 분포하였을 것으로 추정된다. 1960년대 이후 풍납토성과 몽촌토성 내에 외래수종의 도입과 시가지 조성 등으로 과거의 대상식생은 모두 사라졌으며 경관 또한 훼손되었다. 다행히도 성벽을 따라 일부 분포하는 잔존수종과 기후, 입지 특성, 시대상을 고려하여 대상식생을 추정하였으나 본 연구는 문헌과 현존식생 조사를 중심으로 진행된 연구이므로 향후 식물 유체 분석 등 정량적인 실험을 통해 서울 백제역사유적지 내 과거의 대상식생을 보완하는 과정이 필요하다.

• 한국환경생태학회지
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• 제36권6호
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• pp.553-565
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• 2022

보호지역의 생태적 가치와 중요성에 대한 인식이 증가함에 따라 자연이 제공하는 생태계서비스에 관한 연구의 필요성이 요구되고 있다. 우리나라의 대표적인 보호지역인 자연공원은 국립공원, 도립공원, 군립공원의 체계를 가지고 있다. 국립공원은 국립공원공단에서 체계적으로 관리를 하고 있으나 도립공원과 군립공원은 지방자체단체가 관리하고 있다. 자연공원의 위계에 따라 자연성 또한 같은 위계적 차이가 있을 것으로 생각되나 이에 대한 검증은 이뤄지지 않았다. 이에 대한 차이를 알아보기 위하여 자연공원 중 산악형 22개소를 대상으로 InVEST 모델 중 서식지질(habitat quality)을 이용하여 차이를 알아보았다. 자연공원의 종류와 면적에 관계없이 서식지질을 분석한 결과 태백산국립공원(0.89), 주왕산국립공원(0.87), 웅석봉군립공원(0.86), 가야산국립공원(0.85) 순으로 높게 나타났다. 서식지질은 면적인 넓을수록 높은 값을 나타내었다. 면적이 유사한 자연공원을 대상으로 분석한 결과 국립공원의 서식지질은 도립공원과 군립공원에 비해 높았다. 반면 군립공원의 서식지질 평균은 0.83±0.02으로 도립공원의 서식지질 평균 0.78±0.03보다 0.05 더 높게 나타났다. 아울러 자연공원내에서 산림지역 비율이 높을수록 서식지질 또한 비례하여 높게 나타났다. 이상의 결과를 종합하면, 자연공원의 자연성은 자연공원의 위계와 같지 않고 토지이용, 토지피복 그리고 공원관리 등에 따라 자연성에 차이가 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1031-1042
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• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권1호
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• pp.47-56
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• 2018

농업은 인간의 활동 중 기상 활동에 가장 종속적이며, 기후 변화 및 기상 재해와 같은 대기 변동성의 증가 속에서 농업기상서비스의 중요성은 점점 증가하고 있다. 유용한 농업기상서비스를 제공하기 위해서는 관측 자료의 품질 관리와 더불어 실제 농경 활동 현장을 대표할 수 있는 곳에서의 기상 관측이 필수적이다. 이를 위해 기상청에서는 자동농업기상관측망(AAOS)을 실제 농경지 근처로 재배치하는 등 관측망 환경을 개선하고 있지만, 아직까지 모든 농업기상관측이 실제영농 환경이 아닌 잔디밭에서 이루어지고 있는 문제가 남아 있다. 기온, 상대 습도, 토양 온도, 토양 수분 관측요소는 지표면의 식생 형태와 관개 등의 영농 활동에 큰 영향을 받는데, 현재의 농업기상관측은 이러한 요소들의 영향을 관측하는데 근본적인 한계가 있다. 본 연구에서는 AAOS 관측 자료의 시간적, 연직적 변이를 분석하고, 실제 농경지 위에 설치된 국가농림기상센터(NCAM) 타워에서 관측하고 있는 공통 기상 및 토양 관측 요소를 비교하여, AAOS 관측 자료의 특성 및 문제점을 분석하였다. 분석 시기는 결측이 가장 적고 추수 이전인 8월과 추수 이후인 10월로 선정하였다. 각 관측 요소별로 관측 높이 및 깊이에 차이가 있었으므로, 차이가 가장 적은 높이 또는 깊이 값을 비교대상으로 선정하였다. 기온의 경우 AAOS 4 m 관측 값이 NCAM타워 관측 값이 비해 낮과 밤 또는 추수이전과 이후 모두 낮았으며, 큰 일중 변화 없이 일정한 차이를 유지하였다. 수증기압 역시 NCAM 관측 값이 AAOS 관측 값에 비해 항상 높았으며, 8월이 10월에 비해 더 큰 차이를 보였다. AAOS 순단파복사의 경우 AAOS 관측 반사복사량이 NCAM 관측 값에 비해 높은 경향을 보였다. 한편, 토양 관측 요소는 대기 관측요소에 비해 더 큰 차이를 보였다. 추수 이전인 8월에는 대부분 논에 물이 차 있었으며, 그로 인해 NCAM 관측 토양 온도가 AAOS 관측 토양 온도에 비해 낮았으며, 일 변화 폭 역시 작았다. NCAM 관측 토양 수분은 강수 여부와 관계 없이 지속적으로 포화상태를 유지하는 반면, AAOS 관측 토양 수분은 강수에 의해 증가한 뒤 감소하는 경향을 보였다. 추수 이후인 10월에는 8월과 다른 경향을 보였다. 토양 온도의 경우, NCAM 관측 값과 AAOS 관측 값의 일 평균값은 비슷하였으나 일 변화 폭은 NCAM 관측 값이 더 컸다. 토양 수분은 NCAM 관측 값이 지속적으로 높았으나, 두 관측 값 모두 강수에 의해 상승하고 증발 또는 배수에 의해 감소하는 경향을 보였다. 이상의 결과는 AAOS 관측 자료의 품질 관리 문제와 함께 논과 잔디밭이라는 지표면 피복 및 영농 활동의 영향을 반영하지 못하는 대표성 문제를 보여주는 것으로서, 본 연구는 2011년 이후 이루어지고 있는 기상청 농업기상관측장비의 농지 부근 이동 작업에 이은 후속 조치로, 농업기상 관측을 대표할 수 있도록 잔디밭이 아닌 논, 밭, 과수원 등 실제 지역 대표 농업 현장에 설치되어야 함을 제언한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권3호
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• pp.221-234
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• 2016

우리나라는 대규모 산업단지와 대도시들이 연안에 집중되면서 연안의 오염이 날로 심각해지고 있다. 이러한 연안 오염을 모니터링하기 위해서 위성 영상을 이용한 연안 수질평가지수 모니터링 연구가 수행될 필요가 있다. 수질평가지수란 저층 산소포화도, 엽록소 농도, 투명도, 용존무기질소 및 용존무기인 농도를 수질평가 항목으로 구성하여 해양환경관리법에 따른 해양환경기준을 통해 해역별로 기준을 설정하여 산출하는 지수이다. 이 연구는 한반도 주변의 연안지역을 대상으로 2011년부터 2013년까지의 현장관측 자료 및 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 위성 영상을 이용하여 연안 표층 해수에 대한 기계학습 기반의 두 가지 수질평가지수 추정 기법을 개발하였다. 첫 번째 방법으로는 GOCI 반사도를 이용하여 추정된 수질평가 항목들로 수질평가지수를 계산하였고, 두 번째 방법은 GOCI 반사도 및 산출물(엽록소 농도, 총 부유물질, 용존유기물)을 이용하여 수질평가지수를 추정하였다. 기계학습으로는 Random Forest(RF), Support Vector Regression (SVR), Cubist를 사용하였다. 수질평가 항목 추정에서 투명도의 정확도가 가장 높게 나타났으며, 모든 수질평가 항목 추정에서 세 가지 기계학습 중 RF의 정확도가 가장 높았다. 하지만 추정된 수질평가 항목들로 계산한 수질평가지수는 추정된 수질평가 항목들의 오차와 저층 산소포화도의 불확실성으로 인해 정확도가 높지는 않았다. 반면 GOCI 반사도와 산출물을 이용하여 추정한 수질평가지수는 현장 관측 기반 수질평가지수와 비교했을 때 첫 번째 방법보다 정확도가 높게 나타났다. 또한 엽록소 농도가 수질평가지수 추정에 가장 중요한 변수로 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-24
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• 1974

사면나지(斜面裸地)를 속(速)히 녹화(綠化) 보호(保護) 안정(安定)시킬 수 있는 효과적(効果的)인 속성녹화공법(速成綠化工法)을 개발(開發)하고저 녹화종자(綠化種子)의 파종(播種)과 지표피복(地表被覆)을 위주(爲主)로 하는 6개(個) 녹화공법(綠化工法)의 사방효과(砂防効果) 즉(卽) 유수유토(流水流土)의 유출방지효과(流出防止効果), 식피조성효과(植被造成効果), 그리고 시공성(施工性) 및 경관적(景觀的) 효과등(効果等)에 관(關)한 시험(試驗)을 한 결과(結果)는 다음과 같이 요약(要約)될수 있다. 본(本) 시험(試驗)은 1974년(年) 5월(月)부터 11월(月)까지 7개월간(個月間)에 인공성토사면(人工盛土斜面)(1:1.2) 조사토(粗砂土)에서 수행(遂行)되었으며 1시험구(試驗區)의 크기는 사면적(斜面的) $1.6m^2$(폭(幅) 1m, 사면장(斜面長) 1.6m)이었다. 1. 토사유실량(土砂流失量)에 있어서는 각(各) 처리간(處理間)에 모두 유의성(有意性)이 인정(認定)되었다. 2. 지표유법수(地表流法水)의 유출율(流出率)에 있어서는 처리(處理) III과 처리(處理)VI간(間)을 제외(除外)하고 다른 각(各) 처리간(處理間)에 유의성(有意性)이 인정(認定)되었다. 3. 유수유토방지(流水流土防止) 및 식피조성면(植被造成面)에서 처리(處理) II 및 처리(處理)IV구(區)의 시공(施工)이 다같이 효과적(効果的)인 녹화공법(綠化工法)이라고 볼 수 있다. 그러나 시공성(施工性)과 경관적(景觀的) 효과(効果)를 배려(配慮)할 때에는 처리(處理)II공법(工法)은 황폐산지사면(荒廢山地斜面)의 속성녹화공법(速成綠化工法)으로서 적절(適切)하며 처리(處理)IV공법(工法) 노변(路邊)과 같은 인공사면(人工斜面)의 속성녹화공법(速成綠化工法)으로서 보다 효과적(効果的)일 것으로 생각된다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.107-120
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• 2017

산불은 한번 발생하면 기상, 지형 등 여러 악조건으로 인해 효과적인 진화가 어려워 넓은 면적으로 확대되는 경우가 많다. 따라서 산불의 예방이 중요하기 때문에 세계 각국에 다양한 산불위험지수와 예측시스템이 존재한다. 그러나 이러한 산불위험지수 및 지면건조지수가 우리나라의 산불발생에 적용가능한지에 대한 객관적인 평가는 이루어진 바 없다. 이에 본 연구에서는 1.5km 격자의 LDAPS(Local Analysis and Prediction System) 기상자료 및 1km 격자의 MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) 위성자료를 활용하여 각종 산불위험지수와 지면건조지수의 우리나라 산불발생에 대한 민감도분석을 수행하고자 한다. 기상기반 산불위험지수로는 호주의 FFDI(forest fire danger index), 캐나다의 FFMC(fine fuel moisture code), 미국의 HI(Haines index), 그리고 학술연구에서 제시된 MNI(modified Nesterov index)를 산출하였고, 위성기반 지면건조지수인 NDDI(normalized difference drought index)와 TVDI(temperature vegetation dryness index)를 산출하여 우리나라 산불발생에 대한 적용가능성 실험을 수행하였다. 2013년 1월부터 2017년 5월까지 발생한 피해면적 1ha가 넘는 산불 120건과 6종류의 지수를 비교한 결과, FFDI는 피해면적 10ha가 넘는 모든 산불에 대하여 극도로 높은 CDF(cumulative density function) 값을 나타냈으며, FFDI와 FFMC는 피해면적 3ha가 넘는 산불에 대하여 평균 CDF 값이 0.95가 넘게 나타나는 등 매우 우수한 성능을 보였다. 반면, MNI는 이슬점온도와 기온의 차이가 크지 않은 우리나라의 계절적 특성 때문에 2월의 산불예측을 거의 하지 못하였고, TVDI는 전체적으로 산불발생에 대한 민감도가 낮은 것으로 나타났다. NDDI는 피해면적의 크기에 상관없이 평균 CDF 값이 안정적으로 높게 산출되어 위성기반 지면건조지수로서 보조적인 활용가능성이 있을 것으로 보인다. 이러한 산불위험지수와 지면건조지수를 취사선택 및 융합하여 활용한다면, 우리나라 산불예측에 일조할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제4권1호
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• pp.38-48
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• 2002

근래 지구 온난화 현상과 더불어 우리나라에 '춥지 않은 겨울' 날씨가 지속되어 가을보리를 비롯한 겨울(월동)작물의 생육과 수량에 큰 변동이 있을 것으로 예상되는 바, 최근의 기상환경 변화에 따른 가을보리의 생육시기, 생육기간, 수량, 수량구성요소의 변동양상을 분석하였으며, 각 생육단계별 기상요소가 보리의 수량과 관련되는 재배적 형질에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1. 수원에서 14년(1987∼2000년)동안 올보리 품종의 평균수량은 지난 21년(1974∼2000년) 평균보다 헥타르(ha)당 0.42톤이 증수되었다. 증수의 요인은 단위면적당 수수 확보이고, 1수입수의 증가도 다소 기여하였으나, 천립중은 평균보다 오히려 0.6그램(g)정도 가벼워졌다. 2. 풍년에는 흉년보다 단위면적당 수수는 많았고, 1수입수는 비슷하였으나, 천립중은 가벼웠다. 그리고, 월동기간은 짧았고, 유묘기간과 분얼기간이 길어졌다. 출현기간에 기온이 높아 발아율이 높았으며, 단위면적당 수수가 증가되었다. 반면에 흉년에는 월동기간의 저온과 분얼 및 등숙기간의 많은 강수량으로 단위면적당 수수가 감소하였다. 3. 올보리 품종에서 수량은 단위면적당 수수와는 밀접한 정의 상관이었지만, 1수입수 및 천립중 하고는 유의성이 보이지 않았다. 반면에 단위면적당 수수는 천립중 및 수장과 부의 상관을 나타냈다. 4. '춥지 않은 겨울' 날씨로 지속된 14년(1987∼2000년) 동안에 생육재생기의 출현초일은 평균(1974∼2000년) 출현초일 보다 5일 일찍 나타났다. 또한 생육재생기는 출수기 및 성숙기의 출현초일과 높은 정의상관을 보였다. 그리고, 이 기간의 등숙기간은 평균 등숙기간과 비슷하였으나 월동기간은 평균보다 9일 짧아졌다. 반면에, 유묘기간과 분얼기간은 평균보다 3일 길어졌다. 5. 올보리 품종의 수량에 영향을 주었던 생육단계별 기상요소는 월동기간의 기온(+상관)과 일조시간(-상관), 분얼기간의 강수량(-상관), 등숙기간의 증발산위(+상관) 였다. 천립중에 유의적 영향을 주는 생육단계별 기상요소는 발견되지 않았으며, 분얼기간의 고온과 건조한 대기는 줄기의 신장에 불리하였지만, 이삭의 신장에는 유리하였다. 즉, 올보리 품종의 수량에는 월동기간과 그 이후 생육단계에서 기상요소의 영향이 크게 작용하였다.