하천은 식수원 및 생태공간, 그리고 생활공간으로서 중요한 역할을 한다. 하지만 오늘날의 도시하천은 복개, 콘크리트 제방 설치, 둔치 정비로 인하여 생태계가 파괴되고 수질오염이 심하여 하천으로서의 기능을 상실하였다. 따라서 본 논문에서는 도시하천이 생태학적으로 수행하는 역할을 밝히고 그 개선방안을 모색하였다. 하천은 다양한 형태의 태양 복사 에너지를 전달하는 통로이어서 항상 생명력이 충만한 장소이다. 하천 연변은 1차 생산성이 높아 인구의 부양능력도 크기 때문에, 농업을 기초로 한 고대 도시들은 비옥한 하천 연변에서 발달하였다. 우리나라의 경우 농업에 기반을 둔 조선시대의 도시들은 태양 에너지가 결집된 침식분지에서 발달하였다. 이러한 농촌생태계에서 하천의 역할은 에너지와 물질(물과 퇴적물질)의 공급원이자 생명선이다. 산업혁명 이후 도시의 성장과 더불어 물의 수요가 급증함으로써, 하천은 도시의 더욱 중요한 입지요소가 되었다. 그러나 도시에서 더 이상 도시하천의 에너지를 필요로 하지 않으므로써 도시하천은 생명선의 구실을 하지 못하고, 외부하천의 물을 이용한 후 오폐수를 도시하천에 방류함으로써 도시하천은 하수구로 전락하고 말았다. 도시화가 진행됨에 따라 하천의 범람 위험성은 증가하였으며 수질은 악화되었다. 이를 억제하기 위하여 콘크리트 제방을 설치하고 둔치를 정비하였으며 하천을 복개하였다. 그러나 이러한 하천개수 결과 하천의 생태계는 파괴되었고 수질오염은 더욱 심해졌다. 도시하천의 이러한 문제들을 해결하기 위해서는 농촌하천에서처럼 하천내의 많은 에너지를 육상으로 이동시켜야 한다. 이를 위하여 하천 연변에서 둔치에 이르기까지 습지를 가꾸어 하천내의 에너지를 소모시키고, 생태공원을 조성하여 원시적 자연의 생명력을 되찾아야 한다.
산림생태계에서 총일차생산성(Gross Primary Production, GPP)은 기후변화에 따른 산림의 생산성과 그에 영향을 미치는 식물계절, 건강성, 탄소 순환 등을 대표하는 지표이다. 총일차생산성을 추정하기 위해서는 에디공분산 타워 자료나 위성영상관측자료를 이용하기도 하고 물리지형적 한계나 기후변화 등을 고려하기 위해 기작기반모델링을 활용하기도 한다. 그러나 총일차생산성을 포함한 산림 탄소 순환의 기작기반 모델링은 식물의 생물, 생리, 화학적 기작들의 반응과 지형, 기후 및 시간 등과 같은 환경 조건들이 복잡하게 얽혀 있어 비선형적이고 유연성이 떨어져 반응에 영향을 주는 조건들을 모두 적용하기가 어렵다. 본 연구에서는 산림 생산성 추정 모델을 에디공분산 자료와 인공위성영상 정보를 사용하여 기계학습 알고리즘을 사용한 모델들로 구축해 보고 그 사용 및 확장 가능성을 검토해 보고자 하였다. 설명변수들로는 에디공분산자료와 인공위성자료에서 나온 대기기상인자들을 사용하였고 검증자료로 에디공분산 타워에서 관측된 총일차생산성을 사용하였다. 산림생산성 추정 모델은 1) 에디공분산 관측 기온($T_{air}$), 태양복사($R_d$), 상대습도(RH), 강수(PPT), 증발산(ET) 자료, 2) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD 자료(개량식생지수 제외), 3) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD, 개량식생지수(EVI) 자료를 사용하는 세 가지 경우로 나누어 구축하여 2006 - 2013년 자료로 훈련시키고 2014, 2015년 자료로 검증하였다. 기계학습 알고리즘은 support vector machine (SVM), random forest (RF), artificial neural network (ANN)를 사용하였고 단순 비교를 위해 고전적 방법인 multiple linear regression model (LM)을 사용하였다. 그 결과, 에디공분산 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 피어슨 상관계수 0.89 - 0.92 (MSE = 1.24 - 1.62), MODIS 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 개량식생지수 제외된 모델은 0.82 - 0.86 (MSE = 1.99 - 2.45), 개량식생지수가 포함된 모델은 0.92 - 0.93(MSE = 1.00 - 1.24)을 보였다. 이러한 결과는 산림총일차생산성 추정 모델 구축에 있어 MODIS인공위성 영상 정보 기반으로 기계학습 알고리즘을 사용하는 것에 대한 높은 활용가능성을 보여주었다.
한국은 국토의 약 63%가 산림으로 구성되어 있고, 16%가 농경지로 구성되어 있어 도심에서 발생하는 NOx가 산림지역과 농경지에서 발생하는 BVOCs와 결합하여 오존을 생성할 가능성이 높다. 그래서 본 연구에서는 한국의 자연 식생 BVOCs 배출을 추정하기 위해 MODIS의 토지피복 자료와 엽면적지수 자료를 이용하여 입력자료를 생성한 후 MEGAN 모델로 BVOCs의 주요 배출 물질인 이소프렌과 모노테르펜을 대상으로 2012년 6월 한 달 간 모델링을 실시하였다. 그 결과, 해당기간 동안 이소프렌은 10,495 ton, 모노테르펜은 2,709 ton이 배출되었다. 기존 국내에서 BEIS와 CORINAR를 이용하여 연구된 이소프렌의 배출량은 약 24,000 ton, 모노테르펜은 25,000 ton으로 나타났는데, 본 연구와 배출량 차이가 나타난 주된 이유는 모델 알고리즘 차이와 모델 구동 시점에서의 일사량과 기온 등 기상 조건의 차이에 의한 것으로 추정된다. 그리고 모델링 결과와 측정 값의 비교를 위하여, 6월 11일부터 12일까지 이틀 간에 걸쳐, 한국 태화산에서 활엽수의 이소프렌과 침엽수의 모노테르펜 챔버 측정 값을 항공라이다와 방형구 식생자료를 기반으로 산정된 엽생체량 값을 이용하여 산림 단위의 BVOCs 배출량으로 환산하였다. 태화산 지역에서의 MEGAN 모델과 측정 간 BVOCs 배출량을 비교한 결과, 시간적인 배출 경향은 유사했으나 이소프렌은 MEGAN 모델에서 최대 6.4배 정도 배출량이 높게 나타났고, 모노테르펜은 최대 5.6배 정도 배출량이 높게 나타났다. MODIS에서 제공되는 토지피복 자료가 한국의 토지피복 특성을 잘 반영하지 못함에도 불구하고 MEGAN 모델링 결과가 측정 값과 다른 모델에 비해 상대적으로 큰 차이를 보이지 않은 것은 MEGAN 내에 기온, 일사량 등에 의해 식생의 BVOCs 배출량을 변환시키는 파라미터들이 현실을 비교적 적절하게 반영하고 있는 것으로 사료된다. 본 연구는 국내의 BVOCs 배출량을 MEGAN 모델을 활용하여 산정하였고, 산림지에서의 실측 자료와 비교를 통해 배출량을 평가하였다는데 의의가 있으며, 산림과 대기 간의 BVOCs 상호작용 연구에 작은 도움이 될 것으로 기대된다. 국내 BVOCs 배출량을 더 정확하게 추정하기 위해서는 지형과 식생의 특성을 더욱 최신으로 반영한 토지피복 및 엽면적지수 자료의 이용, 그리고 수목 및 농작물 등과 같이 개별 식생에 따른 배출계수 등의 대한 연구가 향후에 심도 있게 이루어져야 할 것이다.
간척은 인구 증가에 따른 식량 확보를 위한 경작지 등 다양한 용도로 활용하기 위하여 근해의 간석지에 제방을 축조하여 새롭게 토지를 창출하는 행위이다. 고대부터 간척으로 인하여 토지의 확대 및 개발, 인구의 이동, 도시의 형성이라는 환경적, 경제적, 사회적, 문화적인 측면에서 급격한 변화가 초래되었다는 사실에 기반하여 간척 시설물의 가치를 검토하고 보존 및 활용 방안을 다루었다. 간척 문화는 간척에 따른 제반 환경의 변화에서 생성된 사람들의 인식과 관념 체계, 행위 양식, 문화적 생성물을 총칭하며, 간척에 의해 직·간접적으로 생성된 유형 유산과 무형 유산, 그리고 자연 유산을 간척문화유산으로 정의하였다. 간척을 추진했던 역사적 배경이 시간의 추이에 따라 다르며, 간척 시설물은 역사성, 학술성, 희소성이 있기 때문에 문화유산으로서의 가치가 있음을 확인하였다. 새만금 방조제 건설 이후 그 본래의 기능을 마감한 광활, 계화 방조제를 중심으로 수많은 간척문화유산이 멸실 위기에 놓여 있다. 활용은 보존을 기본 전제로 한다는 생각 아래 제도적 측면에서의 보존 방안을 제시하였다. 먼저 근현대 간척 시설물에 대해 등록문화재, 향토문화유산, 미래유산, 농업유산으로 지정하여 관리할 필요가 있다. 특히 고려~조선시대 및 1950년대 이후에 조성된 간척 시설물이 문화재로 지정되지 않은 것으로 확인되어, 이 시기를 비롯하여 전국 간척자료에 대한 전수 조사를 통해 간척 시설물의 특징과 가치에 대한 검토가 요구된다. 우리 삶과 밀착되어 그간 주목받지 못했던 간척문화유산의 효율적이고 지속 가능한 활용 방안으로는 그 유산에 내재된 스토리 발굴, 간척 자원의 효율적인 활용을 위한 거버넌스의 구성, 해당 간척 지역의 역사와 문화를 수집하고 전시하는 박물관 건립이 필요하다. 마지막으로 간척사업의 경험이 있는 국가들과의 연계를 통해 간척에 따른 사회, 문화, 환경 등 국제적 이슈에 대해 공동으로 대처하고 인류 발전을 위한 다양한 사업을 실행할 수 있을 것이다.
위성에서 보다 미세한 공간 분해능으로 신뢰할 수 있는 지상 강우 관측은 도시 수문학적 및 미시적 농업 수요에 필수적이다. 전통적으로 "톱다운" 접근 방식 기반 위성 강우 산출물이 널리 사용되고 있지만 공간 분해능에 한계가 있다. 본 연구는 C-밴드 SAR Sentinel-1 위성 데이터(SM2RAIN-S1)에 적용되는 매개 변수화된 SM2RAIN 모델인 강우 추정을 위한 새로운 "상향식" 접근 방식의 가능성을 평가하여 중부지방에 대한 높은 공간 분해능 지상 강우 추정치(0.01° 그리드/6일)를 생성하는 것을 목표로 한다. 그것의 성능은 중부지방 두 개의 다른 하위 지역, 즉 혼합 산림 중심, 중간 하위 지역, 그리고 경작 중심, 서해안 하위 지역의 1년 기간 동안 기존의 재분석 프로덕트와 우량계 네트워크의 각각의 강우 데이터를 사용하여 공간 및 시간적 가변성에 대해 평가되었다. 평가결과에 따르면 SM2RAIN-S1 프로덕트는 중부지방의 일반적인 강우 패턴을 포착할 수 있고, 서로 다른 토지 피복으로 지역 규모에서 공간 분해능 강우량 측정 가능성을 보유할 수 있으며, 강우량 관측치에 대한 편중된 강우량 추정치가 제공되었다. 또한 SM2RAIN-S1 강우량은 피어슨의 상관 계수(R = 0.69)를 고려할 때 혼합림에서 더 우수했으며, 이는 혼합림에서 토양 수분과 강우의 시간 역학을 포착하는 데 6일 SM2RAIN-S1 데이터의 적합성을 암시했다. 그러나, RMSE와 바이어스 측면에서, 혼합림보다는 경작지의 SM2RAIN-S1 강우 생성물에서 더 나은 성능을 얻었으며, 이는 높은 증발증산 손실(특히 혼합림)에 의해 유도된 더 큰 오류를 SM2RAIN의 추가 개선에 포함해야 한다는 것을 나타낸다.
이촌향도형(離村向都型) 인구이동(人口移動) 농촌지역경제(農村地域經濟)에 미치는 영향(影響)에 관해 두가지 상반(相反)된 견해(見解)가 있다. 신고전학파적(新古典學派的) 낙관론(樂觀論) 따르면 이농현상(離農現象)은 농촌지역(農村地域)의 소득(所得)이나 후생수준(厚生水準)을 저해(沮害)하지 않는다고 보는 반면 Lipton (1980)은 그 반대의 견해(見解)를 취하고 있다. 본고(本稿)에서는 비교역재(非交易財)(nontraded goods)에 대한 국제무역이론(國濟貿易理論)과 화란병(和蘭病)(Dutch Disease)의 이론(理論)을 원용하여 농촌(農村)에서 도시(都市)로의 인구이동모형을 개발했다. 이 모형은 이농인구이동(離農人口移動)이 농촌지역(農村地域)의 소득(所得)과 후생수준(厚生水準)을 저해(沮害)한다는 점에서는 Lipton의 견해(見解)와 일치하나 소득(所得)을 감소(減少)시키는 요인들은 Lipton의 모형(模型)에서 지적(指摘)된 것들과는 다르다. 본고(本稿)는 이농현상(離農現象)이 농촌소득(農村所得)을 감소(減少)시키는 이유가 농업생산성(農業生産性)의 하락(下落) 때문이 아니라 농촌노동 및 소비인구의 격감으로 인한 농업부문(農業部門)의 이윤감소(利潤減少)와 농촌(農村) 서비스부문(部門)와 쇠퇴(衰退)때문이라고 주장한다. 1966, 1970, 1975, 1980 및 1985년의 한국인구(韓國人口)센서스 통계자료(統計資料)를 이용하여 주요가설(主要假說)들에 대해 실증분석(實證分析)을 한 결과 신고전학파(新古典學派)의 주장(主張)이나 Lipton의 견해(見解)보다 본(本) 연구모형(硏究模型)의 설명력(說明力)이 더 높은 것으로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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