본 연구는 포항지역 대기 중 PM$_{2.5}$의 물리 화학적 성분들의 농도분포특성을 파악하여 PM$_{2.5}$에 대한 배출원 기여도를 정량적으로 추정하고 PM$_{2.5}$농도 변동에 영향을 미치는 배출원을 알아보고자 하였다. 시료채취지점은 포항지역 내의 대조적인 두 지점인 공업지역과 주거지역에서 각 1개 지점을 선정하였다. 시료채취는 2003년 3월부터 12월에 걸쳐서 계절별 10$\sim$15일 동안 고용량공기시료채취기를 이용하여 24시간 연속 채취였다. PM$_{2.5}$ 시료에 함유된 화학성분들은 산추출하여 ICP와 이온크로마토그래피로 분석하였다. PM$_{2.5}$의 전체평균은 공업지역이 36.6 $\mu$g/m$^3$, 주거지역에서 30.6 $\mu$g/m$^3$로 나타났다. 계절별로는 두 지점 모두 봄철에 가장 높은 농도를 보이고 있으며 다음으로 겨울철, 가을철, 여름철의 순으로 나타났다. 두 측정지점에서 PM$_{2.5}$ 중 가장 많이 함유된 화학성분들은 이차생성입자를 형성하는 성분인 NO$_3^-$, SO$_4^{2-}$으로 나타났으며 각각의 농도는 공업지역에서 4.2 및 8.6 $\mu$g/m$^3$, 주거지역에서 3.7 및 6.9 $\mu$g/m$^3$로 나타났다. 반면, 공업지역에서는 Fe, Mn, Cr 등의 금속성분 농도가 주거지역에 비해 상당히 높게 나타나 공업지역이 철강산업의 영향을 반영하고 있는 것으로 추측된다. 포항지역 대기 중 PM$_{2.5}$의 농도 변동에 미치는 주요 영향인자를 파악하기 위하여 주성분 분석 및 다중회귀분석을 실시한 결과, 공업지역과 주거지역에서 가장 중요한 변수는 도로 비산먼지와 이차생성입자인 것으로 나타났으며, 이들 변수의 변동이 전체 PM$_{2.5}$ 농도변동에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 또한 포항지역 PM$_{2.5}$에 대한 주요 발생원의 기여도를 평가하기 위하여 CMB 모델링을 수행한 결과 공업지역의 경우 기여도가 큰 발생원은 토사 및 도로상의 비산먼지로 나타났고 그 다음으로 이차생성입자, 자동차, 해염입자, 금속산업의 순을 보였으며 주거지역도 이와 유사한 양상을 보였다. 이와 같은 결과를 토대로 국내에서 측정된 먼지시료를 대상으로 CMB 모델링 수행 시 그 적용한계성과 문제점 등을 고찰하였다.
본 연구에서는 두 가지 방법으로 작물계수를 산정하고, 그 결과를 평가하였다. 첫 번째 방법에서는 GLDAS 자료를 청미천 플럭스타워의 증발산량 실측값과 비교하여 적정성을 평가한 뒤 GLDAS 기반 실제증발산량을 잠재증발산량으로 나눠 작물계수(GLDAS Kc)를 산정하였으며, 두 번째 방법에서는 MODIS기반 식생지수(NDVI, EVI, LAI, SAVI)와 플럭스타워에서의 토양수분 실측치를 이용해 다중선형회귀분석으로 작물 계수(SM&VI Kc)를 산정하였다. 전체기간에 대한 두 가지 작물계수(GLDAS Kc, SM&VI Kc)를 통계(mean, bias, RMSE, IOA)를 통해 비교해 본 결과 평균값은 각각 0.412와 0.378, bias는 0.031과 -0.004, RMSE는 0.092와 0.069, 적합도 지표(IOA)는 0.944와 0.958로 두 방식 모두 전반적으로 실측값과 유사한 패턴을 보여주었다. 그라나 SM&VI 회귀모형 방식이 더 우수한 것으로 나타났다. 또한, 벼의 생장 단계별로 GLDAS Kc와 SM&VI Kc에 대한 통계적 평가를 수행해본 결과 초기와 중기에는 GLDAS 기반의 Kc가 더 우수했으며, 후기에는 SM&VI 기반의 Kc가 더 우수한 것으로 나타났다. 이는 봄철에는 황사, 여름철에는 비구름으로 MODIS 센서의 정확성이 감소했기 때문인 것으로 판단된다. 향후 연구를 통해 MODIS 센서의 관측 정확성이 향상된다면, SM&VI 기반 작물계수 산정방식의 정확성 역시 향상될 것으로 판단되며, 미계측 유역의 작물계수 산정이나 작물계수의 예측에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 소나무 임분을 대상으로 토양 코어 샘플링과 미니라이조트론 방법을 이용하여 세근의 분포를 파악하고, 미니라이조트론 자료를 세근 바이오매스로 환산할 수 있는 변환계수와 회귀식을 개발하는 목적으로 수행되었다. 토양 코어 샘플링은 2012년 10월부터 2013년 9월까지 겨울을 제외하고 매월 1회씩 총 9회 실시하여 세근 바이오매스를 측정하였고, 미니라이조트론을 이용하여 2013년 5월부터 8월까지 매월 1회씩 총 4회 세근 표면적을 측정하였다. 0-30 cm 토양 깊이에서 세근 바이오매스와 표면적은 지표에 가까울수록 유의하게 높았으며, 계절별 바이오매스($kg{\cdot}ha^{-1}$)는 여름(3,762.4)과 봄(3,398.0)에 가을(2,551.6)보다 유의하게 높은 값을 보였다. 이와 같은 토양 깊이별 분포는 토양의 양분, 용적밀도 그리고 온도 등의 차이 때문으로 사료되며, 계절적 경향은 대기 온도 및 토양 온도변화에 의해 나타나는 것으로 보인다. 또한 토양 깊이별 세근 표면적과 바이오매스 사이의 변환계수를 구하고, 이를 통하여 미니라이조트론 자료를 환산한 세근 바이오매스와 토양 코어 샘플링 자료인 실측값 사이의 선형회귀식(y = 79.7 + 0.93x, $R^2=0.81$)을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 변환계수 및 회귀식은 추후 국내 소나무림의 장기적인 세근 동태를 추정하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근에 관광기후지수가 생리등가온도(PET)와 범용열기후지수(UTCI)와 같은 완전한 인간 에너지 균형 모델들을 포함함으로써 발전되어 오고 있다. 이 연구는 해변에서의 조경계획 및 설계를 위해, 2015년 봄과 여름에 대한민국 제주특별자치도 월정리해변에서 인간 열환경지수 및 열쾌적성을 조사하였다. 미기후 측정과 국제표준화기구 10551을 바탕으로 만들어진 설문조사를 동시에 실시하였으며, 성인 869명이 참가하였다. 그 결과, 생리적인 요소만 고려된 '열환경 지각'과 '열환경 선호도'가 선형 회귀 분석에서 생리등가온도와 92.8과 87.6%의 높은 결정계수를 나타내었다. 그러나, 생리적 요소와 심리적 요소 둘 다 고려된 '열환경 평가', '열환경 수용도'와 '열환경 부담도'에서는 60.0, 21.1, 46.4%로 낮은 결정계수를 보였다. 그렇지만, 생리등가온도와의 상관성 분석에서는 모두 0.01 레벨에서 유의성이 있는 것으로 나타났다. 인간 열환경 지수를 나타내는 '열환경 지각'에서 덥지도 춥지도 않는 '중간'의 생리등가온도의 범위는 $25{\sim}27^{\circ}C$로 나타났으나, 미국의 냉온난방협회 표준 55에서 추천한 20% 이하의 불만족성 범위는 없었다. 다만, '열환경 평가'와 '열환경 부담도'에서 $21{\sim}32^{\circ}C$와 $17{\sim}37^{\circ}C$의 생리등가온도 범위들이 그 추천범위에 속하는 것으로 나타났다. 그러므로, $21{\sim}32^{\circ}C$의 생리등가온도를 해변지역의 조경계획 및 디자인뿐만 아니라 관광 및 레크리에이션 계획을 위한 인간 열쾌적성 범위로 적용될 수 있을 것이다. 해변에서의 열 스트레스 레벨들은 한국의 내륙들보다 $2{\sim}5^{\circ}C$ 높게 나타났으며, 대만과 나이지리아와 같은 열대지역과 유사한 높은 결과들을 보였고, 서 중유럽과 이스라엘의 텔아비브보다 높은 것으로 나타났다.
조석에 따른 마산만의 수질의 차이를 파악하기 위하여 2016년 초여름(6월)과 여름(7, 8월)의 대조기 1 조석주기 내의 만조와 간조시에 6개의 조사정점에서 slack-tide sampling을 실시하였다. 조사된 모든 수질성분들의 혼합 상태는 SAL과의 사이의 상관관계를 통하여 잘 설명되고 있다. 초여름과 여름철 공통적으로 하천수 유입 물질인 TURB, DSi, NNN은 주로 보존성 혼합을, 내부증감 물질인 SS, COD, AMN, $H_2S$는 주로 비보존성 혼합을 나타내었다. 보존성 혼합은 만조와 간조의 수질 사이에 좋은 선형 관계를 나타내었고, 비보존성 혼합은 양자가 각기 다른 변동 양상을 나타내었다. 요인분석을 통하여 만조와 간조의 농도차의 시공간적 변화에 주요한 잠재변수들을 확인할 수 있었다. 초여름의 경우는 갈수기로서 외부유입 물질(allochthonous inputs)이 적으므로 농도차 변화에 주도적으로 영향을 미치는 오염원이 없이 조석, 유역으로부터 자연유입, 내부증감 등의 영향이 복합적으로 작용하여 4개의 요인(VF1~4)에 고루 분포되어 나타났다. 반면에 여름철의 경우는 하천수의 영향을 받는 ST-1에서 큰 농도차를 나타내는 지표들은 VF1 요인에 집중적으로 포함되어 나타났고, 그 밖에 내부 증감을 나타내는 지표들로 극명히 구분되어 나타났다. 실제로 항상 안정된 상태의 하구는 존재하지 않는다. Flushing time의 변화 등에 의하여 혼합양상은 항상 변할 수 있고, 여기에 내부증감으로 end-members의 조건이 변함에 따라 농도차의 발생은 불가피하다. 그러므로 하구의 수질을 조사할 때 평균적인 수질 자료를 확보하기 위한 시료 채취 방법을 항상 강구할 필요가 있다.
최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 분만간격과 비유곡선 모수들 간의 상관관계를 규명하기 위하여 농협중앙회 젖소개량사업소에서 진행하고 있는 유우군 능력검정사업에 참여하고 있는 홀스타인 젖소로부터 조사한 착유기록 36,505개를 분석하였는데, 분석에 이용된 착유기록은 모두 2011년부터 2013년 사이에 분만한 경산우로부터 조사하였다. 비유곡선 모수는 Wood 모형을 적용하여, SAS 9.2 NLIN Procedure를 이용해 추정하였다. 분만년도-계절(봄, 여름, 가을, 겨울)효과와 산차(2, 3, 4산차)의 효과를 고정효과로 한 다형질 일반선형모형으로 SAS(GLM procedure)를 이용하였다. 분만간격, 305일 유량, 비유곡선모수(A, b, c), 비유지속성, Peak 일시 및 Peak기 유량에 대해 분만년도-계절과 산차의 효과는 모두 유의적으로 나타났다(p<0.05). Wood 모형으로 추정한 비유곡선 함수는 2, 3 및 4산차에 대해 각각 yt=24.66t0.175e-0.00302t, yt=24.69t0.192e-0.00334t 및 yt=24.22t0.200e-0.00341t으로 추정되었다. 분만간격과 305일 유량, 모수값 A, b, c, 비유지속성, Peak 일시 및 Peak기 유량과의 표현형상관(잔차상관)은 각각 0.093, -0.014, 0.028, -0.046, 0.099, 0.085 및 0.052으로 나타났다. 분만간격이 길어지면 비유곡선의 상향경사도, 비유지속성, Peak 일시, Peak기 유량은 증가하고, 비유곡선의 하향경사도는 감소하여, 305일 유량은 증가할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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