후방산란계수(${\sigma}^0$) 방정식은 지상표적 탐지, 토지피복 분류, 해상풍 산출, 토양 수분함량 예측 등 Synthetic Aperture Radar(SAR) 영상의 활용을 위해 영상으로부터 지구물리적인 특성을 예측하는 과정에서 요구되는 필수 요소이다. 본 논문에서는 최종 업데이트된 SAR 프로세서와 절대방사보정의 특성을 반영하는 Kompsat-5 (K5)의 Radar Cross Section(RCS) 및 ${\sigma}^0$ 방정식을 제시하고 이를 검증하여 K5 SAR 영상의 활용도를 높이고자 한다. 우선, K5 RCS 방정식을 산출하고 이의 정밀도를 몽골의 검보정 사이트에 설치되어 있는 삼면판 반사기를 이용하여 검증하였다. K5 Spotlight 및 Stripmap 모드의 다양한 빔 영상에 대해서 RCS 방정식을 이용하여 측정한 RCS 값과 K5 SAR 프로세서를 이용하여 관측한 표준 RCS 값을 비교하였을 때 평균 $0.2dBm^2$ 이하의 차이를 보였다. 레이더 방정식과 K5 RCS 방정식을 이용하여 유도한 K5 ${\sigma}^0$ 방정식에 대한 검증은 계절에 따른 후방 산란 특성의 변화가 적은 아마존 열대 우림의 TerraSAR-X(TSX) 및 Sentinel-1A(S-1A) SAR 영상에서 얻은 ${\sigma}^0$과 비교하여 수행하였다. TSX/S-1A 대비 K5 ${\sigma}^0$ 값의 차이는 최대 0.6 dB 이하였다. K5의 절대방사보정에 대한 요구 값이 2.0 dB($1{\sigma}$)을 감안하면 K5 RCS 방정식의 평균 $0.2dBm^2$ 이하의 오차와 K5 ${\sigma}^0$ 방정식의 최대 0.6 dB 이하의 오차는 제시한 방정식들의 정밀도 및 유효성이 높음을 입증하여 준다. 향후, 본 논문에서 제시한 K5 RCS 방정식과 K5 ${\sigma}^0$ 방정식을 이용하여 해상풍 산출 등 정량적인 분석이 가능한 활용을 통한 검증이 추가적으로 이루어져야 할 것으로 생각된다.
최근 유기농법이 확산되며 벼농사와 더불어 맛과 영양소 측면에서 월등하게 높은 가치를 평가받는 미꾸리를 활용한 생태농법이 농업과 어업이 결합된 차세대 산업으로 급부상하고 있는 추세이다. 본 연구는 복합생태농업이 식생다양성 기능에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행하였다. 연구방법은 식생조사를 통한 식물학적 분류를 통해 분석하였다. 전체 연구대상지에서 식생조사 결과 38과 100속 107종 20변종 127종류가 출현하였다. 둠벙이 있는 복합생태논에서는 출현하였으나 둠벙이 없는 대조논에서 출현하지 않은 종은 총 15종류(Taxa)의 차이로 확인되어 둠벙의 유무에 따라 식생의 수분요구도 차이로 나타난 결과로 판단된다. 또한 생활형 분석결과 둠벙의 유무에 따라 접지, 일년생, 수생식물의 차이도 확인되었다. 출현한 귀화식물도 전국적으로 널리 분포하는 종으로 분석되었다. 습지출현빈도 분석결과 둠벙이 있는 복합생태논이 대조논에 비해 절대습지식물과 임의습지식물의 비율이 높게 나타났다. 본 연구결과 생육환경이 다양할수록 식생다양성은 높아질 것으로 판단된다. 하지만 유형별 통계적 유의성은 확인되지 않아 식생다양성 및 생물다양성 증진을 위해서 향후 둠벙의 유무, 면적, 둠벙의 깊이, 수문, 수질환경, 토양환경 등 다양한 환경적 요인 찾는 추가적인 연구가 필요하다고 판단된다.
본 연구에서는 기상청에서 2018년부터 운영 중인 전지구 해양자료동화시스템 GODAPS에 대하여 소개하였으며, 2015년 2월부터 2016년 1월까지 일년간의 실험 수행을 통한 결과를 분석하여 이 시스템의 특성을 살펴보았다. GODAPS는 크게 해양-해빙 모델과 3차원 변분법 기반의 자료동화 시스템으로 구성되어 있고, 전지구적으로 수집된 현장 및 위성 관측자료를 자료동화하여 매일 1회 분석장과 예측장을 생산한다. 이때 해수면온도, 수온과 염분 프로파일, 해수면고도 변이, 그리고 해빙농도 관측자료를 자료동화한다. 분석증분 및 배경장/분석장으로부터의 관측증분에 대한 분석, 자료동화를 적용하지 않은 실험과의 비교 등을 통해 GODAPS 자료동화 결과를 비교검증하였다. 자료동화는 관측자료들을 효과적으로 활용하고 있었으며, 전지구 규모에서 편차를 줄인 분석장과 예측장을 생산하고 있는 것으로 나타났다. 이외에도, 변동성이 강한 중위도 해역의 쿠로시오와 걸프만 해류의 중규모 현상을 재현하는데 있어서도 결정적인 영향을 미치는 것으로 확인하였다. 해양초기장을 향상시키기 위해서는 모델과 자료동화 기술의 개발과 더불어, 다양한 관측자료를 활용하는 것이 중요하다. 하지만, 현업에서 활용할 수 있는 해양관측자료는 한계가 있으며, 따라서 가용한 자료를 자료동화 과정에 포함시키는 노력이 요구된다. 수온에 비해 염분의 경우 상대적으로 관측자료가 부족한데, 최근에는 SMAP (Soil Moisture Active Passive) 등 인공위성을 활용한 표층 염분자료가 제공되고 있으며, 기상청에서도 자료동화 과정에 독립적인 위성 염분자료를 활용한 분석장 검증 및 자료동화에 직접적용하는 연구를 추진하고 있다. 특히, 표층 염분의 자료동화를 통해 열대해역의 혼합층 깊이가 개선되고, 결과적으로 기후예측성을 향상시키는 연구결과(Hackert et al., 2020) 등을 고려할 때, 향후 위성관측 표층염분의 자료동화는 기후예측 분야에 있어서 점차 중요해질 것으로 판단된다. 본 연구의 실험결과에서도 GODAPS의 염분 관측증분 오차가 표층에서 상대적으로 크게 나타나고 있어, 해양초기장의 정확성을 높이고 나아가 기후예측성을 높이는데 위성 염분자료가 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 지속가능한 수자원 이용 및 관리대책을 수립하는 데에 필요한 수문학적 자료를 제공할 목적으로 2017~2020년 홍수기 (6~9월)에 발생한 총 59회의 강우사상에 대한 강우-유출 특성을 파악하였다. 그 결과, 강우량은 5.0~400.8 mm, 유출고는 0.1~176.5 mm, 유출률은 0.1~242.9%의 범위로 나타났다. 그리고 유출수문곡선에서 직접유출과 기저유출을 분리한 결과, 홍수기의 총 유출일 대비 기저유출(139.3일)이 직접유출(78.3일)보다 유출기간이 길었지만, 총 유출고에 대한 기여도는 직접유출 (54.2%)이 기저유출 (45.8%)보다 높게 나타났다. 또한, 유출에 영향을 미치는 강우조건을 분석한 결과, 직접유출과 기저유출의 유출고 및 첨두유출고에 높은 유의성(p<0.05)을 보이는 강우조건은 강우량과 강우지속시간으로 나타났다. 특히, 유출고와 첨두유출고의 강우량은 각각 5.0~200.4, 10.5~110.5 mm의 범위에서는 기저유출이 우세한 강우사상이 나타났지만, 유출고와 첨두유출고의 강우량이 각각 267.4~400.8, 169.0~400.8 mm의 범위에서는 직접유출이 우세한 강우사상이 나타났다. 앞으로 극한 기후현상에 따른 물 부족이 심화할 것으로 예상되는 가운데, 산지계류의 직접유출 및 기저유출에 대한 장기적이고도 지속적인 분석이 이루어진다면 지표수-지하수의 이용 및 관리 측면에서의 활용과 자료의 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
원격 탐사 기반의 식생지수들은 광합성을 조절하는 식물생리적 특성과 경험적 상관관계를 보이며, 여러공간 규모에서의 총일차생산량(GPP) 추정에 활용되고 있다. 하지만 시간 해상도가 높아질수록 식생지수를 이용한 GPP 추정의 불확실성이 커지는 한계가 존재한다. 또한 식생지수 관련 분석에 주로 사용되는 에디공분산법을 이용하여 추정한 GPP 역시 실제 측정한 순생태계교환량(NEE)을 GPP와 생태계 호흡(RE)으로 배분하는 데 사용하는 방법에 따라 추정값이 달라지는 불확실성이 존재한다. 본 연구에서는 플럭스 타워가 설치된 네 곳의 농림생태계를 대상으로 근지표에서 관측한 식생의 분광 특성을 이용한 다양한 식생지수를 계산하였고, 이를 다양한 시간 해상도에서 GPP 추정에 적용가능한 지를 분석하였다. 동시에 이를 이용하여 NEE 배분 방법의 불확실성을 평가하였다. 비교에 사용한 정규식생지수, 개량식생지수, 적외반사식생지수(NIRv)에 비해 적외반사식생지수와 광합성유효광(PAR)을 결합한 NIRvP이 식생 및 지형 조건에 의한 공간 이질성으로 인해 관측지에 따라 약간의 차이가 나타났지만, 농경지와 산림에서 모두 30분과 일 단위 시간 해상도에서 GPP와 높은 상관성(r2 = 0.63, 0.68)을 보였다. 또한 기존 KoFlux 표준 NEE 배분방법에 비해 기계학습 기반의 NEE 배분 방법을 적용할 경우, 산림에서 30분 단위의 GPP와 NIRvP 사이의 상관성이 향상되었지만, 일 단위에는 그 차이가 크지 않았다. 하지만 광조건 이외에 다른 요인에 의해 광합성이 제한되는 경우 NIRvP와 GPP 간의 상관성이 떨어져 NIRvP를 이용해 실제 배분 결과를 직접 평가하긴 어려웠으며, 주로 광 조건에 의해 광합성이 제한되는 흐린 날의 경우 NEE 배분 정확도를 평가할 수 있는 가능성이 존재하였다. 그러나 높은 시간해상도의 Vis 기반의 GPP 추정이 의미를 가지려면, VIs와 GPP간의 경험적 관계를 넘어서는 시스템 사고 및 자기-조직화와 관련된 복잡계 기반의 분석 방법이 요구된다.
In this paper, the performance improvement for the new KMA's Climate Prediction System (GloSea6), which has been built and tested in 2021, is presented by assessing the bias distribution of basic variables from 24 years of GloSea6 hindcasts. Along with the upgrade from GloSea5 to GloSea6, the performance of GloSea6 can be regarded as notable in many respects: improvements in (i) negative bias of geopotential height over the tropical and mid-latitude troposphere and over polar stratosphere in boreal summer; (ii) cold bias of tropospheric temperature; (iii) underestimation of mid-latitude jets; (iv) dry bias in the lower troposphere; (v) cold tongue bias in the equatorial SST and the warm bias of Southern Ocean, suggesting the potential of improvements to the major climate variability in GloSea6. The warm surface temperature in the northern hemisphere continent in summer is eliminated by using CDF-matched soil-moisture initials. However, the cold bias in high latitude snow-covered area in winter still needs to be improved in the future. The intensification of the westerly winds of the summer Asian monsoon and the weakening of the northwest Pacific high, which are considered to be major errors in the GloSea system, had not been significantly improved. However, both the use of increased number of ensembles and the initial conditions at the closest initial dates reveals possibility to improve these biases. It is also noted that the effect of ensemble expansion mainly contributes to the improvement of annual variability over high latitudes and polar regions.
비곡종법은 중국의 $\ulcorner$범승지서$\lrcorner$부터 이미 확립 된 체계가 있어서 우리나라도 대부분 이를 인용하여 따르는 경향이 있었으며, 취종법은 비정상형의 종자를 선별해 버리고 우량종자를 선택하는 방식이었고, 선종법도 중국은 수선법을 따랐으나 우리나라는 풍선$\longrightarrow$절별$\longrightarrow$수선법을 창안발전시켰고, 최근에는 염수선이 첨가되었을 뿐, 모두가 완벽한 기술이었다. 종자흡습도 측정법이나 종자의 설즙 및 요분, 골즙처리법 등은 그 근간이 고대중국에서 유래된 것으로 우리나라의 농서들도 대체로 이를 인용하거나 다소의 가감을 통하여 수용하고 있었으나 이들 기술이 갖는 타당성은 합리성에 비하여 번거롭고 비현실적이며, 이는 우리나라 입지보다 중국의 한지, Alkali토양에서 오히려 수긍도가 높은 기술로 해석된다. 경지는 농사의 시작을 알리는 작업으로서 천지간에 기통하는 때를 기다려 시행한다는 고래 중국의 농업관을 거의 가감없이 선초부터 선말의 농서에까지 인용하고 있었다. 초경, 추경(혹은 춘경), 기경은 깊게하고 재경, 춘경(흑은 하경), 중경은 얕게 하며, 전자는 저수와 정지를 목적으로 하고 후자는 중경제초를 목적으로 하도록 기술분화 하고 있었다. 그러나 한전의 세역법에서 와 달리 상경하는 우리나라에서는 추경이 권장되고 있었으나 실제로 추경하지는 못하고 있었으며 이런 상황으로부터 시대를 경과하며 우리나라의 기경법은 녹비작물이용법, 엄경법, 분양법, 때에 따라서 건경법 등과 연계시켜 수행토록 종합처리법으로 발전을 이룩하였다. 뿐만 아니라 15세기까지는 새로운 산전과 연안지로의 경지확장을 위한 개간법을 지원하기 위한 농기구로서 윤목사용법이 창안되었고 17-18세기부터는 내외환으로 황무지화한 농경지를 대상으로 우선적으로 노동생산성을 제고시킴으로써 생산력까지 회복시키고자 하였으며, 이를 위하여 중국고대농법인 반종법과 소누법을 재인용 소개하여 왔으나 큰 성과는 불분명하며 드디어 선말에는 이에 대한 현실성을 평가하기에 이르렀다.
구상나무는 한반도 아고산대 생태계에 미치는 기후변화 영향 평가에 중요한 환경지표종이다. 하지만 아고산대의 특성상 해발고도 약 1,000 m 이상에 주로 분포한 구상나무를 주기적으로 현장 조사하는 것은 많은 인력을 요구한다. 따라서 본 연구는 주기적인 관측이 가능한 원격탐사 자료를 활용하여 한라산과 지리산을 대상으로 2003년부터 2020년까지의 9월 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 normalized difference vegetation index (NDVI)와 지표면 온도 그리고 Global Precipitation Measurement (GPM)Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM의 강수량 자료를 이용해 구상나무의 식생 변동 및 환경변수와의 연관성을 분석하였다. 2003년과 비교하여 2020년에 구상나무 서식지역의 식생지수 감소를 확인하였으며, 이를 바탕으로 구상나무 생육 우수 지역과 구상나무 고사율이 높은 지역을 선별하였다. 이러한 지역들에 대한 장기간 식생지수 시계열 분석 결과, 한라산과 지리산 모두 고사지역에서 식생지수가 감소하는 경향을 보였다(한라산: -0.46, 지리산: -0.43). 또한 Hodrick-Prescott 필터를 통해 추출된 식생지수와 지표면온도 그리고 강수량의 추세변화를 통해 구상나무의 장기간 변동을 분석한 결과, 한라산의 경우 지표면온도가 증가하고 강수량이 감소하는 시기에 구상나무 생육 우수 지역과 구상나무 고사율이 높은 지역의 식생지수 차이가 증가하였다. 이는 온도 상승과 강수량 감소가 한라산 구상나무 생육쇠퇴에 영향을 미치는 것으로 해석된다. 반면 지리산은 장기적으로 구상나무 고사지역의 장기적인 식생지수 감소 추세를 보여주었으나, 식생지수 변화 패턴이 지표면온도와 강수량과는 유의미한 상관성을 발견하지 못하였다. 추후 지표면 온도와 강수량 외에 선행연구에서 구상나무 생육쇠퇴와 연관이 있다고 알려진 환경인자(토양수분, 일사량, 강풍 등)에 대한 추가 분석이 필요하다. 본 연구를 통해 위성 자료로 구상나무 생태계의 장기간 모니터링 및 환경 변수들의 상관성 분석에 대한 가능성을 제시하였다. 본 연구를 토대로 위성 기반 모니터링이 구상나무의 생태학적 연구에 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 이해를 높이는데 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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