• 한국대기환경학회지
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• 제28권3호
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• pp.233-248
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• 2012

The national emission from energy sector accounted for 84.7% of all domestic emissions in 2007. Of the energy-use emissions, the emission from mobile source as one of key categories accounted for 19.4% and further the road transport emission occupied the most dominant portion in the category. The road transport emissions can be estimated on the basis of either the fuel consumed (Tier 1) or the distance travelled by the vehicle types and road types (higher Tiers). The latter approach must be suitable for simultaneously estimating $CO_2$, $CH_4$, and $N_2O$ emissions in local administrative districts. The objective of this study was to estimate 31 municipal GHG emissions from road transportation in Gyeonggi Province, Korea. In 2008, the municipalities were consisted of 2,014 towns expressed as Dong and Ri, the smallest administrative district unit. Since mobile sources are moving across other city and province borders, the emission estimated by fuel sold is in fact impossible to ensure consistency between neighbouring cities and provinces. On the other hand, the emission estimated by distance travelled is also impossible to acquire key activity data such as traffic volume, vehicle type and model, and road type in small towns. To solve the problem, we applied a hierarchical cluster analysis to separate town-by-town road patterns (clusters) based on a priori activity information including traffic volume, population, area, and branch road length obtained from small 151 towns. After identifying 10 road patterns, a rule building expert system was developed by visual basic application (VBA) to assort various unknown road patterns into one of 10 known patterns. The expert system was self-verified with original reference information and then objects in each homogeneous pattern were used to regress traffic volume based on the variables of population, area, and branch road length. The program was then applied to assign all the unknown towns into a known pattern and to automatically estimate traffic volumes by regression equations for each town. Further VKT (vehicle kilometer travelled) for each vehicle type in each town was calculated to be mapped by GIS (geological information system) and road transport emission on the corresponding road section was estimated by multiplying emission factors for each vehicle type. Finally all emissions from local branch roads in Gyeonggi Province could be estimated by summing up emissions from 1,902 towns where road information was registered. As a result of the study, the GHG average emission rate by the branch road transport was 6,101 kilotons of $CO_2$ equivalent per year (kt-$CO_2$ Eq/yr) and the total emissions from both main and branch roads was 24,152 kt-$CO_2$ Eq/yr in Gyeonggi Province. The ratio of branch roads emission to the total was 0.28 in 2008.

• 환경영향평가
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• 제30권1호
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• pp.13-23
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• 2021

본 연구는 수달의 주요이동 패턴을 예측하기 위하여 EN-Simulator프로그램을 활용하여 주요 이동경로 분석을 실시하였다. 연구범위는 대구시 안심습지를 중심으로 반경 7.5 km를 최종 범위로 설정하여 시뮬레이션 분석을 하였으며, 모형 검증을 위해 현지조사를 활용하였다. 가상의 수달 개체수는 1,000마리, 이동 스텝 수는 격자 당 1,000 스텝으로 설정하였으며, 총 841개 격자에 대하여 시뮬레이션을 실행하였다. 분석결과, 평균 147.6±112.1 개체가 간격 50m 조건에서 분석범위 경계 지점에 도착하였다. 시뮬레이션 검증결과, 수달의 주요 이동 확률이 높은 지역 가운데 시뮬레이션의 '매우 높음 지역'에서 8개 수달흔적 지점(13.1%), '높음 지역'에서 9개 지점(14.8%)으로 나타났다. 반면 이동확률이 낮은 지역에서는 '낮음 지역' 8개 지점(13.1%)과 '매우 낮음 지역' 4개 지점(6.6%)으로 나타났다. 시뮬레이션의 검증결과 높음 결과값을 가지는 지역에서 특히 실제 수달의 서식 흔적이 많이 나타났다. 또한 이동확률의 등급 별 단위 면적(1×1㎢ 당)에 따른 수달 출현지점과의 상관관계를 알아본 결과, 가장 높은 확률로 이동하는 지역에서 단위 면적당 6.8개 흔적이 발견된 반면, 이동 확률이 낮은 지역은 0.1개 지점으로 분석되었다. 수달이 하천 지역의 주요경로를 이용하는 측면에서 보통 수준 이상 결과 지역에서는 23개(63.9%)로 많은 서식흔적이 발견되어 시뮬레이션의 주요 이동경로가 실제 수달 개체의 이동로로 활용되고 있는 것으로 나타났다. EN-Simulator 분석은 수달의 이동경로 선택에 있어서 공간특성이 이동가능성에 어떤 영향을 미치는지 예측 가능하고 분석값을 활용하여 주요 이동경로 내 추가 서식지 조성 및 로드킬 위험 지역을 사전에 파악하여 예방 가능하도록 하는 등의 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.