This study aims to establish the national strategy for biodiversity conservation by analyzing the current status of ecodiversity as the foundation of biodiversity conservation. Furthermore, this study has another purpose of preparing the measures for conservation and restoration of biodiversity. Ecodiversity was discussed as the basis for conserving biodiversity. Five climate zones and 14 climatic regions, eight plant geographic regions, three massifs and major geologic series, horizontal and vertical topographic conditions, 16 ecoregions, major ecosystems including forest, river and streams, wetlands, coast and marine, agriculture, and urban esosystems, and land use types were discussed as the element of the ecodiversity. In terms of biodiversity conservation, the actual conditions of each ecological unit were reviewed and measures were proposed to reduce biodiversity loss. Destruction and fragmentation of habitat, poor ecosystem management due to socioeconomic changes, the effects of exotic species and chemicals, and climate change were discussed as the major factors causing biodiversity loss. Systematic monitoring based on scientific principles and ecological restoration based on those monitoring results were recommended as measures for biodiversity conservation.
본 연구에서는 내장산국립공원의 산림지역을 대상으로 하여 식생의 구조에 영향을 미치는 입지환경 요소를 평가하고자 한다. 이를 위해서 식생의 구조변수로 엽면적지수(Leaf Area Index, LAI), 흉고직경, 수고로 하고 이에 영향을 주는 입지환경요소로 해발고도, 지형경사, 사면방향, 토양 수분조건, 지형적 위치, 그리고 일사량으로 하여 상호 관계성을 분석하기 위해 정준상관분석 방법을 적용하였다. 입지환경 특성과 식생구조 특성의 단순 상관관계를 살펴보면 전체적으로 상관계수가 0.6 미만으로 낮게 나타나고 상관성 방향을 보면 주로 고도가 높은 능선지역에 수분이 많고 태양복사량이 많을수록 LAI값이 낮아지는 것으로 나타났고 이와 달리 경사가 급하고 동쪽사면에서 북쪽사면으로 갈수록 LAI값은 높아지는 경향을 보였다. 흉고직경은 고도가 높고 경사가 급할수록 작아지는 경향이 나타나고 수분함유량과 태양복사에너지량이 많을수록 흉고직경은 커지는 것으로 나타났다. 수고는 수분이 많고 능선지역에 가까울수록 낮아지는 것으로 나타났다. 이러한 다양한 상관성은 국립공원의 다양한 입지환경 특성이 반영된 결과로 판단되고 식생구조변수는 단일요소가 아닌 복합적인 입지환경 요소에 영향을 받는다는 것을 간접적으로 판단할 수 있는 기준이 될 수 있다. 식생구조에 입지환경요소의 복합적인 영향을 정준상관분석 방법을 수행한 결과 식생구조에 미치는 입지환경의 영향은 일사량이 적고 수분이 적은 고도가 높을수록 흉고직경 및 수고는 작아지고 LAI 커지는 관계성이 나타났다. 비록 산림 식생구조에 미치는 기후를 포함한 다양한 요인에 대한 고려가 필요하지만 산림지역에서 일사량 및 수분조건이 열악한 고지대의 환경에서 적응할 수 있는 식생구조 특성을 통계적으로 유추해 보는데 의미가 있다고 판단된다. 본 연구에서 유도된 결과는 DEM기반의 입지환경 요소는 산림 식생 구조의 다양성을 평가하는 데 유용한 방법으로 적용될 수 있고, 국립공원에서 산림식생구조를 주기적으로 관찰하고 효과적인 공원관리대책을 수립하는데 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
1:25,000 수치정밀토양도와 (R)USLE를 이용하여 우리나라 전역의 토양침식 위험성을 평가하고 토양침식등급을 이용하여 등급에 따른 토양보전방법을 제시하고자 하였다. 우리나라에서 강우인자 값이 높은 지역은 경기의 김포, 강화, 전남 고흥, 여수, 장흥과 경남 고성, 사천, 진해, 통영 등으로 주로 전남, 경남의 남부 해안과 경기지역의 서부 해안에 밀집되어 있었으며 반면, 경북 영덕, 영천, 구미, 포항, 군위 등의 강우인자 값이 작았다. 토양침식성 인자는 경기, 충남, 전북, 전남의 서부해안지역이 컸으며 강원, 충북, 경북, 충남 내륙지역에서 작았다. 밭의 평균 경사도는 강원 평창이 30.1%로 가장 높았으며 태백산에서 지리산에 이르는 소백산맥 주변에 위치한 지역의 밭 평균 경사도가 높았다. 우리나라 밭토양의 연간 총유실량은 전남이 가장 많았고 경북, 경남의 순으로 나타났다. 밭토양의 단위면적당 연간 토양유실량은 경남이 가장 높았고 전남, 강원 순으로 높았다. 시군단위로 분석한 결과 강원 평창의 밭 단위면적당 토양유실량이 가장 많았으며 경남 남해, 고성, 강원 정선 등의 단위면적당 토양유실량이 많았다. 이는 경남과 전남의 경우 강우인자가 크며 경남과 강원지역의 밭이 경사도가 크기 때문이었다. 논은 토양침식 위험성이 대부분 "매우 적음" 또는 "적음" 등급에 해당하였으며 밭은 전체 밭 면적 중 23.5%가 "매우 심함" 등급이었다. "매우 심함" 등급에 해당하는 밭 중에서 경사가 15% 이상 (D-F slope)이 $133.6{\times}10^3ha$로 많았으나 7-15% (C slope) 경사임에도 "매우 심함" 등급에 해당하는 밭도 $34.5{\times}10^3ha$가 분포하였다. 또한 시군별 1:25,000 수치정밀토양도를 이용하여 토양상별 토양침식등급을 도시한 토양침식도를 작성하였다. 농경지로서 수용가능한 토양유실의 목표치를 $11Mg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$ (1년에 약 1 mm)로 규정할 때 "보통", "약간 심함" 등급인 밭은 농경학적 토양보전농법, "심함" 등급인 밭은 토목적인 토양보전농법을 통해 목표치를 달성할 수 있을 것으로 판단되었다.
본 연구는 우리나라의 침엽수와 활엽수림에서 발생하는 고사율(고사 입목의 재적량, %) 추정식을 개발하는 것이 목적이다. 고사율 추정을 위하여 적용한 모형은 지수식, Hamilton식 등 6개식이었으며, 이용한 변수는 흉고직경, 흉고단면적, 지위지수 등이었다. 고사율 추정에 이용한 원자료는 5차 및 6차 국가산림자원조사 자료였으며, 표본점별 고사목과 생존목의 재적량 비로서 고사율을 산정하였다. 적용한 식 중 침엽수와 활엽수의 고사율을 가장 잘 설명하는 식은 $P=(1+e^{(a+b{\times}DBH+c{\times}BA+d{\times}no\_ha+e{\times}density)})^{-1}$의 형태를 갖는 식이다. 침엽수는 약 34%, 활엽수는 약 51%의 적합도를 나타냈다. 두 식 모두 적합도가 높게 나타나지 않았는데, 이는 임목 고사에 영향을 미치는 인자가 지리적 환경, 토양, 기상, 지위, 경쟁 등 너무나 다양하기 때문이다. 따라서 본 분석에 이용한 흉고직경, 흉고단면적 등 2~3개의 변수로 산림 내 고사를 설명하기는 매우 어려운 일이라 판단된다. 그러나 전국적으로 활용될 수 있는 임상별 고사율 정보가 없는 현시점에서는 본 연구의 가치는 있다고 생각되며 추후 수관울폐도, 경쟁지수 등을 변수로 추가적으로 활용하여 고사율 추정식의 정도를 높여야 할 것이다.
이 연구의 목적은 확률모델의 2가지 방법인 Frequency Ratio(FR), Evidential Belief Functions(EBF) 모델을 사용하여 산사태 취약성을 작성하고 강릉시 사천면과 주문진읍에서의 결과 비교를 통해 각 지역에 적합한 모델을 선정하는 것이다. 사천면에서 762개, 주문진읍에서 548개의 산사태 위치를 항공 사진의 해석을 기반으로 작성되었다. 각각의 산사태 지점 중 절반을 모델링을 위해 무작위로 선택하였고 남은 산사태 지점은 검증 목적으로 사용하였다. 지형 요소, 수문 요소, 산림입지토양도(1:5,000), 임상도(1:5,000), 지질도(1:25,000)와 같은 5가지 범주로 분류된 20가지의 산사태 유발 요소가 연구에서 산사태 취약성 작성을 위해 고려되었다. 산사태 발생과 산사태 유발 요소 사이의 관계는 FR, EBF 모델을 사용하여 분석되었다. 그 후, 2 가지 모델을 AUC(curve under area) 방법을 사용하여 검증하였다. 검증 결과에 따르면 주문진읍에서 FR모델(AUC = 81.2%)이 EBF 모델(AUC = 78.9%)에 비해 정확도가 높았다. 사천면 지역에서는 EBF 모델(AUC = 83.6%)이 FR모델(AUC = 81.6%)보다 정확도가 높게 나타났다. 검증 결과 FR 모델과 EBF 모델은 정확도 80% 내외로 높은 정확도를 가지고 있음을 나타낸다.
본 연구의 목적은 인제읍을 대상으로 빈도비와 로지스틱 회귀분석 모델을 통합한 앙상블 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하고, 예측 정확도를 비교하는 것이다. 산사태 위치는 산사태 발생 전 후에 촬영된 항공사진을 이용하여 추출되었다. 추출된 총 422개의 산사태는 산사태 취약성 분석을 위해 훈련용 (70%)과 검증용 (30%) 자료로 랜덤하게 분류되었다. 산사태 관련인자는 고도, 경사도, 경사향, 배수로부터의 거리, 토양수분지수, 하천강도지수, 토질, 유효토심, 영급, 경급, 밀도, 임상 등 총 12개의 인자를 이용하였다. 산사태 및 산사태 관련인자는 공간데이터베이스로 구축된 뒤 빈도비와 앙상블 모델을 이용하여 산사태와 산사태 관련 인자 간 상관관계를 분석하였다. 그 결과를 바탕으로 각 모델별 산사태 취약성 지도를 작성하였고, relative operating characteristics(ROC) 곡선을 이용하여 예측 정확도를 검증 및 비교하였다. 분석 결과, 앙상블 모델에 의해 작성된 산사태 취약성 지도는 75.2%의 예측 정확도를 보였고, 이 결과는 빈도비 모델에 의해 작성된 산사태 취약성 지도와 비교하여 예측 정확도가 약 2% 향상된 것으로 나타났다. 본 연구에서 작성된 산사태 취약성 지도는 향후 효과적인 토지이용 계획을 수립하고, 재난재해로 인한 피해를 경감시키는데 활용 가능할 것으로 판단된다.
토양침식에 영향을 미치는 강우, 토양, 지형, 식생 등을 종합적으로 고려하여 단위면적당 토양유실량(土壤流失量)을 예측하는 범용토양유실식(汎用土壤流失式)(Universal Soil Loss Equation)을 지리정보(地理情報)시스템(GIS)에 접목시켰다. 경기도 광릉 임업연구원 시험림을 연구지역으로 선정하여 이곳에서 지난 12년 동안 측정된 시간별 강우자료를 이용하여 강우인자(强雨因子)(R) 값을 산출하였고, 토양도, 지형도, 위성자료 등을 이용하여 USLE 계산에 필요한 다른 인자들의 값을 $25{\times}25m^2$의 격자마다 입력하여 디지털공간정보 데이터베이스를 구축하였다. 각 격자단위로 USLE에 의하여 토양유실량이 계산된 후 그 결과를 종합하여 토양유실의 정도를 공간적으로 살펴볼 수 있는 디지털지도가 산출되었다. GIS에 의한 USLE의 적용은 일정한 테두리 안의 산림유역(山林流域)에서 발생되는 강우에 의한 토양유실량을 추정할 수 있을 뿐만아니라, 주변지역과 비교하여 토양유실의 위험이 높은 특정지점을 공간적으로 파악할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 접근 방법은 임지전용(林地轉用), 임도(林道)개설, 벌채, 산불 및 병충해에 의한 임지의 변화가 토양침식에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 도구로 사용될 수 있을 것이다.
계절 및 지형 등 다양한 환경요인으로 인하여 하천관리 전반에 대한 체계적인 관리가 어려워지고 있으며, 특히 여름철 집중호우와 하천개발사업 등 자연적 인위적인 요소에 의해 하천지형이 급격히 변화하는 특성을 보이고 있다. 이렇듯 변화하는 조건에서 효율적이고 능동적인 하천유지관리를 위해서는 하천지형 조사를 통한 데이터의 주기적인 획득과 조사 자료의 지속적인 관리업무지원을 위한 선진 하천유지관리체계 구축이 필요하다. 따라서 국가하천의 통합적인 정보제공 기반인 하천관리지리정보시스템(RIMGIS)의 기능개선 및 고도화를 통한 효율적인 체계구축의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 신규 하천지형 조사 자료의 체계적인 관리와 하천동적변화 관련 데이터의 효율적인 활용을 위하여 데이터베이스 및 시스템을 설계하여 하상변동 자료관리 프로그램을 개발하였다. 하천의 다양한 동적변화를 관리 및 분석하는 기능을 제공하고 있으며, 주요기능으로 하천조사자료 구축현황 조회, 하천 종 횡단면 모니터링, 하상변동 자료 분석 기능을 제공하여 하천 유지관리업무에 활용할 수 있도록 기반 아키텍처를 구성하였다. 하천동적변화와 관련된 유지관리업무에 본 프로그램을 활용함으로써 하천지형 조사 자료를 체계적으로 관리하고 효율적으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
2008년 10월부터 2009년 9월까지 유입수계 하천의 수질특성을 파악하고 통계적 처리를 통하여 수질자료를 해석하였다. 순천만 유입수계 중에서 순천서천, 순천동천, 옥천은 환경부고시 하천수질 평가항목 모두에서 I등급으로 비교적 양호한 수질상태를 보였으나, 하천에서 유기물 오염의 지표인 BOD 항목에 대해서 해룡천과 순천만 유입지점에서는 각각 "약간 나쁨"과 "보통"의 결과를 나타내었다. 한편 총질소과 총인의 경우는 하수종말처리장 방류지점과 해룡천에서 다른 하천에 비해서 상대적으로 높은 결과를 나타내었다. 요인분석 결과 수질특성을 설명하는 1요인으로는 인간기원의 오염물질로서 기여율은 53.7%, 2요인으로는 지형적인 인자로서 기여율은 25.0%로 나타났다. 그리고 3요인은 자연환경의해서 기인된 요인들로서 기여율은 14.2%이며, 누적기여율은 92.8%로 평가되었다. 요인분석 결과 해룡천과 하수종말처리장 방류수로부터 상대적으로 많은 오염물질이 배출되어 순천만으로 유입되고 있어, 순천만의 수질 보존을 위해서는 순천하수종말처리장과 해룡천의 수질오염물질 배출의 보다 철저한 관리와 정화노력이 필요하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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