지상 관측으로부터 수집된 시계열 원격탐사 자료는 관측환경의 악화와 감지 시스템의 기계적 고장과 같은 관측 장애요인에 의해 많은 미관측 및 악성 자료를 가지게 된다. 육상의 지표면 parameters는 기후와 주로 연관되어 있으므로 육상 관측 위성 영상에 나타나는 많은 물리적 과정은 계절 주기에 따른 시간적 변화를 보인다. 본 연구에서 제안된 적응 feedback 시스템은 계절에 따라 변하는 물리적 과정을 포함하는 시계열 원격 탐사 영상 시리즈를 재구축한다. 이 시스템에서는 계절적 변화를 추적하기 위하여 하모닉 모형을 사용하고 수치 영상 모형의 공간적 의존성을 나타내기 위해 Gibbs Random Field를 사용한다. 재구축 과정을 통하여 구성된 적응 하모닉 모형을 사용하여 지표면 연속적 변화를 감시할 수 있다. 본 연구에서는 1996년부터 2000년까지 한반도로부터 관측된 AVHRR 영상 시리즈를 일 주일 간격으로 정적 합성하여 NDVI 시리즈를 구하고 하모닉 모형을 사용하는 적응 재구축 시스템을 이 NDVI 시리즈에 적용하여 한반도 식생 변화를 추적하였다. 연구 결과는 하모닉 적응 재구축 시스템이 실시간 지표면 변화 감시를 하는데 매우 효과적인 수단이 될 것이라는 잠재성을 보여준다.
여수 돌산 연안에서 소형기선저인망에 어획된 어류의 종조성 및 계절변동을 연구하기 2012년에 계절별로 4개의 정점에서 조사하였다. 어획된 어류는 총 7목 29과 52종이었고, 4,848개체가 어획되었다. 이 중 농어목이 12과 20종으로 가장 많은 출현 종수를 보였고, 우점종은 주둥치(2,786개체, 57.5%), 도화망둑(164개체, 3.4%), 준치(141개체, 2.9%) 순이었다. 가장 많은 개체수가 출현한 계절은 2,174개체가 어획된 여름이었고, 겨울에 321개체로 가장 적은 개체가 어획되었다. 다양도 지수는 봄에 3.06으로 가장 높았고, 여름과 가을에 1.77로 낮게 나타났다. 또한, 수온은 출현 개체수 (r=0.94)와 출현종 (r=0.83)을 결정하는 주요 요인이었다.
This study applied a real-time IoT (Internet of Things) environmental monitoring system to wooden cultural heritages (WCHs) located in suburbs and forests in Korea. It automated the graphs of seasonal Temperature (T) and relative humidity (RH) changes inside the heritage structures and seasonal Performance Index (PI) values. While utilizing line graphs of the existing T and RH change trends and a bar graph expressing the PI values, this study examined the current status of the conservation environment inside the WCHs throughout the year and its diagnosis. Consequently, at higher latitudes, the organic cultural heritage repeatedly experienced large T fluctuations, and the risk of physical and chemical degradation of the materials was greater. However, the RH showed significant seasonal differences, even within the same latitude, indicating that the impact of latitude was not significant. Therefore, the staff in charge must manage RH by considering the surrounding environmental conditions and adjusting the internal environment of the structures. The PI values for the year-round T and RH inside the heritages were confirmed to only be a maximum of approximately 60% of the environmental suitability for conservation throughout the year, depending on the season. The relationship between the germination and growth potential period of xerophilic fungi and the monthly internal temperature and humidity in five heritages located at different latitudes was analyzed. As a result, we could thus determine that four particular months of the year (June-September) represent the periods with the highest risk of damage from xerophilic fungi in the country, regardless of latitude.
본 시험은 전국의 광역친환경 농업단지 중에서 모범적으로 친환경 농업을 실천하고 있는 3곳(장흥, 순천, 옥천)의 벼 농가를 대상으로 시기별로 양분 분석을 하였다. 장흥지역 농가만이 경축자원 순환농업을 실천하고 있는 것으로 관찰되었다. 광역친환경 벼 농업단지의 3~9월 사이의 시기별 토양 pH는 5.5~6.7의 분포를 보였고, EC는 $0.4{\sim}1.0dS\;m^{-1}$으로 나타났다. 시기별 토양 전질소는 순천 농가에서 높았고 칼륨은 옥천 농가에서 낮은 수준을 보였다. 시기별 토양 암모늄태 질소는 봄철 비료 시용으로 6월 전후에 상승하였고, 장흥 농가에서 가장 높은 수준을 보이다가 이후 크게 감소하였다. 수량과 수확지수가 가장 높았던 옥천 농가에서 ha당 연간 조수입이 다른 농가보다 세배 가까이 높은 수준을 보였다. 비교적 많은 비료를 투입한 옥천 농가에서 시기별 양분수지가 높았고, 순천 농가의 ha당 칼륨 수지는 9월에 약 -60 kg까지 관찰되어 칼륨 결핍에 따른 생산성 저하에 일부 영향을 주었을 것으로 추정되었다. 시기별 전질소와 인산수지는 장흥 농가에서 가장 낮은 수준을 보였고 벼 낟알의 질소이용효율도 가장 높아서 광역친환경 농업단지의 추천할 만한 사례 농가로 평가되었다.
해수면 온도는 기후와 바다의 생태계 그리고 인간의 활동에까지 중요한 영향을 미치는 해수의 특성 중 하나로 이를 예측하는 것은 항상 중요하게 다뤄지는 문제다. 최근 들어 과거의 패턴을 학습하여 예측값을 생성할 수 있는 딥러닝을 활용한 해수면 온도 예측이 복잡한 수치모델을 이용한 예측의 대안으로 주목받고 있다. 딥러닝은 입력 자료 간의 비선형적인 관계를 추정할 수 있는 것이 큰 장점이며, 최근 컴퓨터 그래픽카드의 발달로 많은 양의 데이터를 반복적이고 빠르게 계산할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 기존의 딥러닝 모델의 단점들을 보완하면서 시공간 자료를 다룰 수 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 U-Net을 통해 단기 해수면 온도 예측을 수행하였다. 개발한 딥러닝 모델을 이용한 한국 남부 근해 해수면 온도의 단기 예측은 예측일의 해수면 온도의 중장기 변동성에 따라 달라지는 성능을 보였다. 해수면 온도 변동성의 증감은 계절적 변동 뿐 아니라 Pacific Decadal Oscillation (PDO) 지수의 변동과도 유의미한 상관관계를 보였는데, 이는 계절 변동 및 PDO에 따른 기후 변화에 기인한 수온 전선의 강도 변화가 해수면 온도의 시공간적 변동성에 영향을 줌으로써 발생했음을 확인하였다. 본 연구는 해수면 수온 자료가 가지고 있는 계절적 변동성과 경년 변동성이 딥러닝 모델의 해수면 단기 수온 예측 성능에 기여함을 밝힌 것에 그 의의가 있다.
우리나라의 전국 해안가 대기중 염분량 1차 조사는 2003년에 3년 동안 실시되었으며, 그 결과인 해안가 비래염분 지역계수 및 염해환경 등급은 국내 구조물의 설계/시공/유지관리에 반영되어 활용되고 있다. 그러나 그 동안 기후 변화와 해안가 지형 변화 등에 의한 환경변화로 지역별, 해역별 해안가 대기중 염분량에도 변화가 예상되어 2021년부터 2차 조사를 실시중이다. 본 논문에서는 2차 조사의 1년 동안의 지역별, 해역별로 해안가 대기중 염분량의 계절적 변동에 대한 특징을 분석하였다. 또한 우리나라와 가까이 위치해 있고, 기후가 비슷한 일본의 해안가 비래염분량 조사 결과와 비교하여 분석 결과의 객관성을 높이고자 하였다. 2차 조사 결과 평균 비래염분량은 서해안이 가장 높았으며, 계절적 변동 또한 서해안이 가장 크게 나타났다. 해역별 계절적 변동을 보면, 동해안은 여름과 가을철에, 서해안은 가을과 겨울철에, 남해안은 여름에 비래염분량이 높게 나타났으며, 1차 조사에 비해 모든 해역에서 비래염분량이 월등히 높은 기간이 짧게 나타나 계절적 변동이 더 뚜렷하게 나타났다.
광양만 해수의 세균 군집의 계절적 변화를 배양법과 비배양법을 사용하여 분석하였다. 200개의 분리 균주에 대해 Amplified rDNA restriction 방법을 적용한 경우 분리 균은 Firmicutes, Proteobacteria, Actinobacteria, Bacteroidetes의 4개의 문에 속함을 확인하였다. 비 배양방법으로는 해수로부터 직접 추출한 DNA를 사용하여 pyrosequencing과 변성 농도구배 전기영동(DGGE)을 실시하였다. Pyrosequencing에 의한 16S rRNA 유전자의 염기서열 분석 결과 세균 군집은 춘계와 하계에 각각 24개, 추계에 39개 그리고 동계에 32개의 문으로 구성되었다. 다양도 지수는 추계에 높았으며 춘계에는 우점도 지수가 높았다. Firmicutes 문의 세균이 춘계에 예외적으로 많은 비율을 차지하였으며 나머지 계절에는 Proteobacteria 문의 세균이 우점하였다. 차 우점 분류군은 춘계에는 Proteobacteria 문의 세균인 반면 하계에는 Firmicutes 문, 추계와 동계에는 Bacteroidetes 문의 세균이 차지하였다. 과 수준에서의 우점 분류군은 Bacilliaceae가 춘계에, Rhodobacteraceae와 Bacilliaceae가 하계에, Rhodobacteraceae가 동계에 나타났으나 추계에는 우점 분류군이 없었다. DGGE 에서 확인된 27개의 DNA 절편을 추출하여 계통분석을 실시한 결과 춘계에는 Firmicutes 문에 이어 Proteobacteria 문이 우점하였으며 다른 계절에는 Proteobacteria 문이 우점하였다. 두 가지의 비배양법에 의한 군집 분석 결과 문 수준에서의 세균 군집의 계절적 변화는 유사한 경향이 나타났다.
The studies on community structure of benthic macroinvertebrates and environmental survey in selected four sites were performed on wetland Upo from 2008 to 2009. The lowest water temperature was measured at Upo and Mokpo showing $7^{\circ}C$ in February of 2008 and 2009 respectively. The highest water temperature was measured at Upo showing $32^{\circ}C$ in August of 2009. The lowest pH was measured at Topyeong with 5.3 in August of 2009, and the highest pH was measured at Mokpo with 10.1 in August of 2008. Generally the levels pH of 2008 were higher than those of 2009. The range of electric conductivity to the sites was big. Overall, the higher electric conductivity was seen at Sajipo and the lower one was seen at Mokpo. The level of Dissolved oxygen was lowest at Upo with $5.53mg/\ell$ in August 2008, and it was highest at Upo with $14.76mg/\ell$ in February of 2008. The investigation was performed with both quantitative and qualitative collecting methods from four surveying sites, Upo, Mokpo, Sajipo and Topyeong. Through the eight times of seasonal survey, 6 classes, 17 orders, 59 families, 131 species and 5460 individuals of benthic macroinvertebrates were collected. 6 classes, 17 orders, 53 families 106 species and 2439 individuals were identified in 2008, and 6 classes, 16 orders, 44 families, 93 species and 3021 individuals were collected in 2009. The number of species was decreased in 2009 comparing that of 2008, however, the number of individuals were increased in 2009. The dominant species and the subdominant species was Plea (Paraplea) indistinguenda and Diplonychus esakii with 20.16% and 11.90% of dominant indices respectively. From the community analysis, both the species diversity index and the species richness index were highest in Topyeong showing 4.743 and 9.054 respectively. The similarity evaluation to the investigation sites with the species in there showed very high similarity among Upo, Mokpo and Sajipo showing 5 or lower levels of distance cluster combine.
In general precise estimation of hourly of daily distribution of the long-term run-off should be very important in a design of source of irrigation. However, there have not been a satisfying method for forecasting of stationar'y long-term run-off in Korea. Solving this problem, this study introduces unit-hydrograph method frequently used in short-term run-off analysis into the long-term run-off analysis, of which model basin was selected to be Sumgin-river catchment area. In the estimation of effective rainfall, conventional method neglects the Soil moisture condition of catchment area, but in this study, the initial discharge (qb) occurred just before rising phase of the hydrograph was selected as the index of a basin soil moisture condition and then introduced as 3rd variable in the analysis of the reationship between cumulative rainfall and cumulative loss of rainfall, which built a new type of separation method of effective rainfall. In next step, in order to normalize significant potential error included in hydrological data, especially in vast catchment area, Snyder's correlation method was applied. A key to solution in this study is multiple correlation method or multiple regressional analysis, which is primarily based on the method of least squres and which is solved by the form of systems of linear equations. And for verification of the change of characteristics of unit hydrograph according to the variation of a various kind of hydrological charateristics (for example, precipitation, tree cover, soil condition, etc),seasonal unit hydrograph models of dry season(autumn, winter), semi-dry season (spring), rainy season (summer) were made respectively. The results obtained in this study were summarized as follows; 1.During the test period of 1966-1971, effective rainfall was estimated for the total 114 run-off hydrograph. From this estimation results, relative error of estimation to the ovservation value was 6%, -which is mush smaller than 12% of the error of conventional method. 2.During the test period, daily distribution of long-term run-off discharge was estimated by the unit hydrograph model. From this estimation results, relative error of estimation by the application of standard unit hydrograph model was 12%. When estimating by each seasonal unit bydrograph model, the relative error was 14% during dry season 10% during semi-dry season and 7% during rainy season, which is much smaller than 37% of conventional method. Summing up the analysis results obtained above, it is convinced that qb-index method of this study for the estimation of effective rainfall be preciser than any other method developed before. Because even recently no method has been developed for the estimation of daily distribution of long-term run-off dicharge, therefore estimation value by unit hydrograph model was only compared with that due to kaziyama method which estimates monthly run-off discharge. However this method due to this study turns out to have high accuracy. If specially mentioned from the results of this study, there is no need to use each seasonal unit hydrograph model separately except the case of semi-dry season. The author hopes to analyze the latter case in future sudies.
This study is to assess the applicability of the Extreme Forecast Index (EFI) algorithm of the ECMWF seasonal forecast system to the Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5), operational seasonal forecast system of the Korea Meteorological Administration (KMA). The EFI is based on the difference between Cumulative Distribution Function (CDF) curves of the model's climate data and the current ensemble forecast distribution, which is essential to diagnose the predictability in the extreme cases. To investigate its applicability, the experiment was conducted during the heat-wave cases (the year of 1994 and 2003) and compared GloSea5 hindcast data based EFI with anomaly data of ERA-Interim. The data also used to determine quantitative estimates of Probability Of Detection (POD), False Alarm Ratio (FAR), and spatial pattern correlation. The results showed that the area of ERA-Interim indicating above 4-degree temperature corresponded to the area of EFI 0.8 and above. POD showed high ratio (0.7 and 0.9, respectively), when ERA-Interim anomaly data were the highest (on Jul. 11, 1994 (> $5^{\circ}C$) and Aug. 8, 2003 (> $7^{\circ}C$), respectively). The spatial pattern showed a high correlation in the range of 0.5~0.9. However, the correlation decreased as the lead time increased. Furthermore, the case of Korea heat wave in 2018 was conducted using GloSea5 forecast data to validate EFI showed successful prediction for two to three weeks lead time. As a result, the EFI forecasts can be used to predict the probability that an extreme weather event of interest might occur. Overall, we expected these results to be available for extreme weather forecasting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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