도시화로 인하여 농경지가 기속적으로 줄어듦에 따라 농업의 환경적 공익기능도 축소되고 있다. 따라서 농업의 공익기능 관련 실증 분석사례를 제공함으로써 식량안보 및 공업의 공익기능을 유지하고 농지보전 정책 논리를 제공하고자, 용인시를 대상으로 토지이용도를 이용한 연차별 농경치 이용면적과 변화를 분석하고 지표면 온도 추정을 통하여 환경보전 기능을 평가하였다. 최근 10년간 도시화가 현저히 진행된 용인시를 대상으로 세부정밀토양도에 기반한 1999년 토지이용 현황과 위성영상에서 추출한 농경지 지도와 지적도에 기반한 2006년의 농경지를 중심으로 한 토지이용 현황을 비교해 보면 논, 밭, 과수원 등 농경지와 산림의 분포가 현저히 감소한 반면, 주거 도심지의 면적이 크게 확대된 것으로 나타났다. 특히 처인구에서 농경지 감소와 도심지 확장 현상이 눈에 띄게 나타났다. 토지이용 면적 및 지목별 변화를 보면 1999년 용인시 토지이용 면적은 산림 > 논 > 밭 > 주거 도심지 순으로 나타났으나 2006년의 토지이용 면적은 산림 > 주거 도심지 > 논 > 밭 순으로 바뀌었다. 논과 밭의 면적은 1999년에 비해 2006년에 각각 34%와 41%, 감소하였고, 주거 도심지 면적은 245% 증가하였다. 논이 주거 도심지로 전용된 면적이 1,751.1 ha이며, 밭이 주거.도심지로 전용된 면적이 1,242.1 ha로 나타나 전용된 면적의 가장 많은 부분을 차지하는 것으로 나타났다. 용인시의 농경지 면적 변화에 따른 농업의 환경적 기능변화에 대하여 계량화한 결과는 논 면적이 1999년에 8,063.3 ha에서 2006년에 5,309.3 ha로 감소한 결과, 농경지의 환경적 공익기능이 34% 감소한 것으로 나타났다. 마찬가지로 밭 면적이 1999년에 3,572.1 ha에서 2006년 2,112.5 ha로 줄어듦에 따라 환경적 공익기능이 41% 감소된 것으로 나타났나. Landsat TM 열상의 열 적외광을 이용하여 용인시의 두시기별 지표면 온도 분포를 비교 분석하였다. 1994년 9월에는 $20^{\circ}C$ 이하가 대부분이었으나, 농경지 및 산림 감소와 도시 확장 이후인 2006년 9월에는 $25^{\circ}C$ 이상 되는 지역의 면적이 현저히 넓게 분포하는 것으로 변화하였다. 시기별 토지이용별 지표면 온도분포 비교를 하였을 때 1994년 9월 지표면 온도 영상에서 $25^{\circ}C$ 이상인 지역은 전체 면적의 0.3%로 나타났고, 2006년 9월은 11.2%로 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 2006년 9월에 지표면 온도가 $25^{\circ}C$ 이상 되는 지역에 분포하는 주거.도심지의 면적이 37.7%로 가장 높게 나타났으며, 논과 산림의 분포면적 비율이 각각 5.6%와 4%로 나타났다. 위의 결과로 여름철 고온기에 논과 산림이 주변의 지표면 온도를 낮춰주는 기후순화 기능이 크다는 것으로 추정할 수 있었다.
경기도 태화산 서울대학술림에 위치한 대기관측타워에서 BVOCs 중 이소프렌, 모노테르펜을 2013년 5월, 6월, 8월에 PTR-MS를 이용하여 측정하고 이들의 분포 특성을 분석하였다. $O_3$과 온도, 습도 그리고 광합성유효복사와 잎면적지수를 측정하였다. 측정기간 동안 BVOCs 농도는 온도가 가장 높은 8월보다는 6월에 더 높았다. 태화산에서 측정된 침엽수와 활엽수의 광합성량(NPP, net primary production) 모두 6월에 가장 높았다. 이는 식생의 활동이 6월에 더 활발함을 의미하는데 이는 동북아시아 몬순의 영향으로 생각된다. 이소프렌은 늦은 오후에 최고 농도를, 모노테르펜은 저녁부터 농도가 높아져 밤 늦게 최고 농도를 보였다. 이들 모두 높이에 따라 평균 농도에 차이가 있었는데, 이소프렌과 모노테르펜 모두 캐노피 아래에서 높은 농도를 보였다. 반면, 온도는 캐노피 아래가 위보다 낮았고 $O_3$ 또한 캐노피 위에서 높아 산림 내와 산림 밖의 대기 간에 차이가 있었다. 특히, 이소프렌은 오후시간에 $O_3$과 같은 시간에 최고농도 보여 $O_3$ 생성에, 반대로 $O_3$은 농도가 급격히 감소하는 저녁시간에 캐노피 아래에서 농도가 크게 증가하는 모노테르펜은 $O_3$의 소멸에 영향을 미치는 것으로 나타났다. MEGAN을 이용하여 태화산에서 산정된 이소프렌과 모노테르펜의 배출계수는 각각 $641.9g\;km^{-2}h^{-1}$, $116.8g\;km^{-2}h^{-1}$로 CAPSS에서 산정된 잣나무 배출계수와 비교하면 이소프렌은 높고 반대로 모노테르펜은 낮았다. 이를 바탕으로 연간 배출량은 이소프렌은 1.1(톤/년), 모노테르펜은 0.9(톤/년)으로 산정되었다.
콩은 논 대표적인 밭작물로써 온도, 수분, 토양과 같은 환경 조건에 민감하기 때문에 재배 시 포장 관리가 매우 중요하다. 작물 상태를 비파괴적, 비접촉적 방법으로 측정할 수 있는 분광 기술을 활용한다면 작황 예측, 작물 스트레스 및 병충해 판별 등 생육 진단 및 처방을 통해 품질과 수확량을 높일 수 있다. 본 연구에서는 회전익 무인기에 탑재된 다중분광 센서를 이용하여 시험 포장에서 콩 생육 추정 모델 개발하고 재현성을 확인하기 위해 농가 포장에 검증을 수행하였다. 분광 데이터로 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI), 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, LAI)를 선형회귀분석을 실시하여 모델을 개발하였으며 괴산에 위치한 농가포장에서 검증을 실시하였다. 그 결과 생체중의 경우 정규화 식생지수를 이용 시 포화되기 때문에 단순비 식생지수 GRVI를 이용한 모델의 성능이 가장 높았다(R2=0.74, RMSE=246 g/m2, RE=34.2%). 괴산 농가 포장에 생체중 모델 검증 결과 RMSE=392 g/m2, RE=32%로 나타났으며 작부 체계별 나누어 검증 결과 단작 포장과 이모작 포장 생체중 모델은 RMSE=315 g/m2, RE=26% 및 RMSE=381 g/m2, RE=31%로 나타났다. 작부 체계별 포장과 적산온도가 유사한 연도별 시험 포장(2018+2020년, 2019년)을 나누어 생체중 모델 개발한 결과 단년도(2019년)의 성능이 높게 나타났다. 작부 체계별 적산온도가 유사한 검증과 기존 검증 간 비교 결과 단작 포장은 RMSE 및 RE를 기준으로 각각 29.1%와 34.3%로 개선되었으나 이모작 포장은 -19.6%, -31.3%로 저하되었다. 적산온도 이외의 환경 요인, 분광 및 생육 데이터 추가 시 다양한 환경 조건에서 재배되는 콩 생육을 추정 가능할 것으로 판단된다.
콩은 식량작물 중 단백질 함량이 매우 높고 식생활에서 여러가지 형태로 소비되기 때문에 매우 중요한 식량자원 중 하나이다. 콩은 일반적으로 노지에서 재배되기 때문에 콩의 생산량 및 품질은 갑작스런 기후 변화에 큰 영향을 받는다. 최근 폭염 및 폭우 등과 같은 이상기후로 인해 콩의 생산량이 불안정해짐에 따라 콩의 생육을 실시간으로 추정하여 품질저하를 예방할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 회전익무인기에 장착된 다중분광 센서를 이용하여 콩 생육을 추정하기 위해 수행되었다. 반사값을 이용하여 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI)와 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, 건물중, 엽면적지수)로 선형회귀분석을 실시하여 생육 추정 모델을 개발하였다. 그 결과, 정규화 식생지수인 NDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R2=0.587, RMSE=1.01 ㎡/㎡, RE=48.98%)보다 GNDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R2=0.789, RMSE=0.73 ㎡/㎡, RE=34.91%)이 높은 정밀도가 나타났으며, 단순비 식생지수를 이용한 엽면적 지수 추정 모델 RRVI (R2=0.760, RMSE=0.78 ㎡/㎡, RE=37.26%) GRVI (R2=0.828, RMSE=0.66 ㎡/㎡, RE=31.59%)과 비교 했을 때, 단순비 식생지수에서 높은 정밀도가 나타났다. 기후변화에 대체하기 위해 재식밀도 및 변량 시비와 같은 재배관리법이 적용된다면, 고품질의 콩을 생산하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
KMAPP은 규모상세화 과정을 통해 100 m 단위의 초고해상도 기상 예측을 산출하는 체계로써 최근 수문, 농업, 신재생에너지 등 다양한 분야에서 활용되기 시작됨에 따라 각 분야별로 예측성능을 검증할 필요가 있다. 철원 지역과 전북 지역은 산지가 많은 우리나라에서 비교적 넓은 범위에 걸쳐서 수평면을 보유하고 있으며, 특히 철원은 대규모 벼 논 재배지역 중에서 실측 및 원격탐사 생물계절 자료가 많은 지역으로 KMAPP 예측 성능을 검증하는데 필요한 관측자료를 사용하기에 적절한 지점으로 판단된다. 이번 연구에서는 철원 내 농경지역의 생태적 변화에 따라 변화하는 KMAPP 기온 예측 성능을 AWS와 ASOS 관측자료를 이용하여 비교 검증하였다. 그리고 전북지역 폭염 기간 동안 가축 고온스트레스 모델과 같은 응용모델에 KMAPP 예측 자료를 입력자료로 활용하는 것을 검토하고자 일사량 예측을 ASOS 자료를 이용하여 검증하였다. 더 많은 사례의 수집과 선정이 필요하다는 한계가 있지만 농경지역에서 추수 후 기온 예측 성능이 일반 주택지 에서보다 더 크게 향상된 것을 통해 생물리적 효과가 예측 정확도에 미치는 영향을 간접적으로 추측해 볼 수 있었다. 한편, 일사량 예측의 경우 단위 변환에 따른 오차가 발생하지만 관측값과 일치하는 경향을 보여 KMAPP 자료가 지역규모의 상세 예측 자료로 응용모델에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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