• 한국산림과학회지
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• 제109권3호
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• pp.259-270
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• 2020

최근 20년 동안 고온, 건조 등 이상기상 현상이 빈발해지면서 병해충으로 인한 피해가 아닌 생리적 스트레스로 인한 소나무 피해 사례가 지속적으로 보고되고 있다. 2014년도에는 울진 소광리 산림유전자원보호구역 내에 금강소나무(Pinus densiflora for. erecta Uyeki)의 집단고사가 발견되어 이에 대한 원인 구명과 산림관리방안 마련이 요구되었다. 이에 본 연구는 2008~2015년 항공사진에서 발견된 울진 소광리 금강소나무 고사 피해 발생 지역의 지형 및 임분 특성을 파악하여 고사 발생의 영향 요인을 도출하고 이를 기반으로 전체 지역의 고사피해 발생 위험지역을 예측하는 것을 목표로 하였다. 소나무 고사발생 지점 정보와 해발고도, 경사 등의 지형정보, 영급, 경급 등의 임분 정보 등 총 14개의 설명변수를 이용하여 고사발생 예측모델을 구축하였다. 모형 개발에는 Decision Tree, Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) 등 기계학습 기법을 적용하였으며, RF와 SVM가 정확도 93% 이상으로 좋은 성능을 보였다. 소나무 고사와 관련된 주요 변수 분석 결과, 소나무 고사의 지형적인 취약지역은 해발고도가 높은 동시에 일사량이 높으며 수분 조건이 불리한 지역이었으며, 임분 특성 중에서는 특히 5~15m 높이의 수직적 임분밀도가 높은 소나무림, 그리고 영급이 높은 소나무림에서 고사 위험성이 높다고 평가되었다. RF와 SVM 모형 예측에 따라, 소나무 고사위험도가 높은 지역의 면적은 연구대상지 전체 소나무림 면적의 약 9.5%, 115ha로 평가되었다. 본 연구의 고사위험도 평가 결과는 금강소나무 취약지역의 현황을 조사하고 아직 피해가 발생하지 않은 취약지역에 대한 적극적인 기후변화 적응 산림관리를 수행하기 위한 기반자료로 활용될 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권10호
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• pp.905-916
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• 2018

본 연구의 목적은 금강유역($9,645.5km^2$)을 대상으로 극한 기후변화 사상에 따른 수문 및 유황의 변동을 평가하는 것이다. 본 연구에서는 객관적인 극한 기후변화 사상을 평가하기 위해 강우관련 극한지수(STARDEX)를 적용하고, GCM 10개의 RCP 8.5 기후변화 시나리오에 대해 4개의 평가기간별(Historical: 1975~2005, 2020s: 2011~2040, 2050s: 2041~2070, 2080s: 2071~2100)로 분석하였다. 분석 결과 5개의 습윤(CESM1-BGC, HadGEM2-ES), 중간(MPI-ESM-MR) 건조(INM-CM4, FGOALS-s2) 극한 기후변화 사상 시나리오를 선정하여 SWAT 모형에 적용하였다. 2080s 기간에서 중간시나리오 대비 2080s의 증발산은 -3.2~+3.1 mm로 변화하였고, 2080s의 총 유출량은 $+5.5{\sim}+128.4m^3/s$ 변화하였다. 건조한 시나리오의 경우 2020s 중간시나리오대비 큰 변화를 보였다. 건조한 시나리오에서의 2020s의 증발산량은 -16.8~-13.3 mm의 변화를 보였고, 총 유출량은 $-264.0{\sim}132.3m^3/s$의 변화를 보였다. 유황 변동의 경우, 2080s 기간의 습윤한 시나리오에서 CFR은 +4.2~+10.5, 2020s 기간의 건조한 시나리오에서는 +1.7~2.6으로 변화 하였다. 극한 기후변화 시나리오를 적용한 금강유역의 수문인자의 변화에 따라 유황분석을 실시한 결과, INM-CM4는 극한 건조상태를 나타내기에 적절한 시나리오로 나타났고 FGOALS-s2는 유황변동이 큰 가뭄 상태 분석에 적절한 시나리오로 나타났다. HadGEM2-ES는 유황변동이 작게 나타났기 때문에 최대유량 분석 시 활용 가능한 시나리오로 평가되었고, CESM1-BGC의 경우 유황변동이 큰 것으로 나타나 극한 홍수 분석 시 적용할 수 있는 시나리오로 평가되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권10호
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• pp.761-774
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• 2022

가뭄과 홍수의 예측, 기후변화가 유역 유출량, 더 나아가 수질 및 생태계에 미치는 영향의 정확한 분석을 위해서는 수문 모의 과정의 불확실성을 정량화하고 최소화하기 위한 노력이 필요하다. 수문자료동화는 수문모형의 상태량이나 매개변수를 갱신(update)하여 모의 초기 조건의 가장 가능성 있는 추정치를 생성하는 기법으로, 실시간 관측 정보를 이용하여 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 airGRdatassim 모형을 이용하여 앙상블 기반 순차 자료동화 기법인 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터로 용담댐 유역에 대해 일 유출을 모의하고, 자료동화 기법별 특성을 비교 및 분석하였다. 모의 결과, Kling-Gupta efficiency (KGE) 지표가 자료동화 적용 전 0.799에서 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 적용시 각각 0.826, 0.933으로 향상되었다. 또한 기상 강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 수 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼-매개변수(hyper-parameter)의 불확실성이 모의 예측 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 강수 및 잠재 증발산 강제력의 오차 범위에 대한 민감도 분석 결과, 모든 모의 범위에서 파티클 필터가 앙상블 칼만 필터보다 예측 성능이 우수하였다. 파티클 필터는 기상 강제력 오차 크기가 작을수록 모의 성능이 향상되었으며, 앙상블 칼만 필터는 상대적으로 오차가 큰 경우 최적 성능이 확인되었다. 한편, 자료동화시 갱신되는 상태량의 종류를 줄일수록 자료동화에 의한 모의 성능은 감소하였다. 본 연구의 모의 실험 결과는 앙상블 자료동화를 이용하여 일 유출 모의 정확도 향상이 가능하지만, 최적 성능을 발휘하기 위해서는 수문자료동화 기법별 하이퍼-매개변수의 적정한 조정이 필요함을 함의한다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제49권3호
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• pp.240-249
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• 2022

본 연구는 인삼 습해 피해 설정을 확립하고 유전자원을 대상으로 엽록소형광 기법을 이용하여 습해 스트레스 수준을 평가하기 위해 수행되었다. 습해 스트레스 평가는 2년생 묘삼 57개 유전자원 대상으로 25일간 지제부까지 담수처리를 하였다. 피해 정도에 따라 5개 등급으로 분류하여 저항성 유전자원 3개, 감수성 유전자원 3개를 선발하였다. 인삼 유전자원 57개의 지하부 생체중 및 엽록소 함량은 대부분 감소하였고 저항성 유전자원보다 감수성 유전자원의 감소율이 크게 나타났다. 5개의 엽록소형광 매개변수는 습해 스트레스에 노출되는 기간이 길어질수록 증감하는 경향을 보였으며, 특히, Fv/Fm값이 0.8보다 낮으면 광계II의 반응중심이 손상을 입은 상태로 감수성 유전자원의 경우 습해 스트레스에 노출될수록 감소하였다. 본 연구결과에서 유전자원 57개의 최대양자수율(Fv/Fm)은 습해 스트레스 하에서 차이를 보였으며, 습해 스트레스에 저항성을 가진 습해 저항성 유전자원과 감수성 유전자원 간의 차이를 확인할 수 있는 매개변수로 판단되어 인삼 유전자원에 대해 습해 스트레스 수준을 평가할 수 있는 도구로 활용 가능하다고 사료된다.