大 韓 土 木 學 會 論 文 集 第28卷 第3D 號·2008年 5月 pp. 423~429
測量및地形空間情報工學
기후변화에 따른 임하댐 유역의 GIS 기반 토양침식 추정
GIS-based Estimation of Climate-induced Soil Erosion in Imha Basin
이길하*·이근상**·조홍연***
Lee, Khil Ha·Lee, Geun Sang·Cho, Hong Yeon
···
Abstract
The object of the present study is to estimate the potential effects of climate change and land use on soil erosion in the mid- east Korea. Simulated precipitation by CCCma climate model during 2030-2050 is used to model predicted soil erosion, and results are compared to observation. Simulation results allow relative comparison of the impact of climate change on soil ero- sion between current and predicted future condition. Expected land use changes driven by socio-economic change and plant growth driven by the increase of temperature and are taken into accounts in a comprehensive way. Mean precipitation increases by 17.7% (24.5%) for A2 (B2) during 2030-2050 compared to the observation period (1966-1998). In general predicted soil erosion for the B2 scenario is larger than that for the A2 scenario. Predicted soil erosion increases by 48%~90% under climate change except the scenario 1 and 2. Predicted soil erosion under the influence of temperature-induced fast plant growth, higher evapotranspiration rate, and fertilization effect (scenario 5 and 6) is approximately 25% less than that in the scenario 3 and 4.
On the basis of the results it is said that precipitation and the corresponding soil erosion is likely to increase in the future and care needs to be taken in the study area.
Keywords :climate change, soil erosion, CCcma, scenario, data correction
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요 지
본 연구의 목적은 기후변화와 토지이용에 의한 미래 토양침식을 추정하는 것이다. 기후모형인 CCCma (Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis)에 의해 예측된 강우자료 중 2030년에서 2050년까지의 자료를 이용하여 토양침식 모 의를 수행한 후 관측값과 비교하였다. 즉, 현재의 토양침식 관측값과 예측된 미래의 조건에 따른 토양침식 결과에 대한 상 대비교를 통해 기후변화가 토양침식에 미치는 영향을 분석하였다. 사회-경제 변화에 의해 예상되는 토지이용 변화와 기온 및 의 증가에 따른 식물성장에 대하여 포괄적으로 고려하였다. A2 시나리오와 B2 시나리오에 의해 예측된 2030년에서 2050년 기간의 모의된 강우평균을 1966년에서 1998년 사이의 관측 강우평균과 비교한 결과 각각 17.7%와 24.5% 증가하는 것으로 나타났다. B2 시나리오에 의한 토양침식량이 A2 시나리오에 의한 값보다 크게 예측되는 것을 확인할 수 있었으며, 총 6개 시나리오(일부 농촌 지역의 도시화 2개 시나리오, 전 농촌 지역의 도시화 2개 시나리오, 식물성장을 가정한 시나리오 2개) 중 일부 농촌 지역이 순차적 도시화가 이루어지는 시나리오를 제외한 나머지의 경우 토양침식이 48%에서 90%까지 증가하 는 것을 알 수 있었다. 온도에 의한 식물성장속도의 가속, 높은 증발산을, 그리고 거름효과가 미치는 영향 등을 가정한 시 나리오가 토양침식결과는 이를 가정하지 않은 시나리오보다 약 25% 정도 작게 예측되는 것을 확인할 수 있었다. 연구결과 본 대상유역의 미래에는 강우량과 토양침식량이 증가할 것으로 사료되므로, 이에 대한 관심을 가져야 할 것이다.
핵심용어 : 기후변화, 토양침식, CCCma, 시나리오, 자료보정
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1. 서 론
토양침식은 자연과 인위개변의 요소들에 영향을 받는 자연 적 현상이며 흡착된 화학물을 강의 하류나 저수지로 이송한 다. 상층토양의 제거는 토지의 생산성을 감소시키며, 부착된 퇴적물과 영양퇴적물은 조류와 같은 수생 생물의 성장과 확 산을 증가시킨다(Pionke와 Blanchard, 1975).
극심한 강우사상이 지난 수십 년 동안 증가하고 있으며
(IPCC, 2001), 한국 역시 이러한 강우사상의 증가가 관측됨
으로써 이러한 주장을 뒷받침하고 있다. 기후변화의 가장 중 요한 결과 중 하나가 기온, 강우, 증발산 등의 주요한 기후 인자들의 변화일 것이다. 이것은 토지피복의 유형, 생체량, 그리고 수문학적 상황들의 변화를 가져오고, 이어서 산지의 침식에도 영향을 미칠 것이다. 공기온도의 증가는 토양침식
*한국해양연구원연안개발연구본부연구원 (E-mail : [email protected])
**정회원·교신저자·한국수자원공사 수자원연구원 책임연구원 (E-mail : [email protected])
***정회원·한국해양연구원연안개발연구본부책임연구원 (E-mail : [email protected])
에 여러 요인으로 간접적인 영향을 미친다. 기온 증가는 식 물의 성장을 촉진시키게 된다. 강우와 뿐만 아니라 기온 역 시 토양수분과 관련된 증발산율에 영향을 미쳐, 결과적으로 침투와 유출량 및 유출률에 영향을 주게 된다(Pruski와
Nearing, 2002). 공기 중 의 수준은 직접적인 거름효과
(fertilization effects)를 통해 다양한 식물들에 의해 생산되는
생체량에 직접적으로 영향을 미친다. 따라서 토양침식은 인 간에 의한 기후변화 때문에 더욱 가속화될 가능성이 높다
(IPCC, 2001). 그러므로 토양침식에 대한 기후변화의 영향은
토목 기술자, 농업 기술자, 수문학자, 그리고 의사결정 및 실행기관 등에서 중요하게 고려해야하는 문제 중 하나이다.
왜냐하면, 물 관련 시스템에 대한 기후 변화의 영향에 대한 지식은 지역별 최적 및 지속가능한 보존 정책과 생산 전략 의 개발을 필요로 하기 때문이다.
전지구적모형(GCM)에 의해 모의된 기후자료를 이용하여 토양침식을 모의하는 연구사례들이 발표되었다(Michael 등,
2005). 이들 연구 중 대부분은 수치모델링 기법을 기초로 하
여 미래의 토양침식의 증가 경향을 모의하였다. 국내에서도 미래의 토지이용변화에 따른 다양한 수문학적 또는 농공학 적인 반응을 연구하기 위한 시도가 있었다(김성준과 이용준,
2007; 이용준과 김성준, 2007).
본 연구에서는 CCCma(Canadian Centre for Climate
Modelling and Analysis) 모형에서 A2 및 B2 시나리오를
적용하여 예측한 모의결과 중 2030년에서 2050년 기간 동 안의 기후변화가 한국의 토양침식에 미치는 잠재영향을 GIS 와 연계된 토양침식을 추정해 보고자 하였다.
2. 연구대상지와이론적고찰
2.1 연구대상지
임하댐유역은 낙동강 유역의 북동쪽(129°E/37.25°N) 그리
고 서울에서 남동쪽으로 약 200에 위치하고 있다. 유역면적 은 1367, 연평균온도는 약 11.5, 습도는 61.5%, 연평균 강 우량은 1,158이다. 강우에 의해 발생되는 토양침식은 다소 심각한 상태이며, 이러한 심각한 침식은 지질적인 특성과 함 께 영향을 미치면서 임하호의 고탁수 발생에 직접적인 영향 을 주는 것으로 나타났다(이근상, 2006). 그림 1은 연구대상 지로서, +로 표시된 지점은 강우관측소 위치이다. 그림 2는 임하호의 부유사농도(Suspended Sediment Concentration, SSC)의 시간적 추이를 나타내고 있으며, 특히 2003년 9월에 발생한 태풍 매미의 영향으로 부유사농도가 급격히 증가하 였음을 알 수 있다.
2.2 기후모의
기후를 예측하는데 활용된 자료는 CCCma의 2세대
CGCM2(Coupled Global Climate Model)에 의해 생성된
것으로써 IPCC의 A2와 B2 시나리오(IPCC, 2001)에 근거 하여 앙상블 기후변화를 모의한 것이다. A2와 B2 시나리오 모두 1961년에서 1990년까지는 Hadley 센터에서 관측한 온 실가스를 기초로 모의하였기 때문에 1961년에서 1990년 사 이의 모의결과는 두 시나리오가 모두 같으며, 1991년부터 2100년까지의 일 자료가 이용 가능하다. A2 시나리오는 IPCC의 A2 온실가스 시나리오와 대기부유물질의 모의를 이 용하여 1990년부터 2100년까지 111년 동안의 하나의 앙상 블 자료로 구성되며, B2 시나리오는 IPCC의 B2 온실가스 시나리오와 대기부유물질의 모의를 이용하여 1990년부터 2100년까지 111년 동안의 하나의 앙상블 자료로 구성된다.
간단하게 설명하면, A2 시나리오는 2100년까지 지구의 인구 가 150억으로 증가하며 경제적으로나 기술적으로는 다소 느 린 성장을 한다는 시나리오이며, B2 시나리오는 2100년까지 지구의 인구가 104억으로 증가하며 경제적으로나 기술적으 로는 다소 빠른 성장을 하나 환경적인 문제를 강조하며 조
그림 1. 연구대상지
화를 이룬다는 시나리오이다.
CCCma는 캐나다의 빅토리아 대학(University of Victoria)
에 위치한 기상관련 연구소이며 본 연구에서는 인터넷사이 트(http://www.cccma.bc.ec.gc.ca)를 통해 자료를 수집하였다.
그림 3은 1960년대부터 2100년대까지의 CCCma에 의하여 모의된 강우량을 보여준다.
2.3 토양침식과정
연 평균 총 토양침식은 셀 기반으로 하여 다음 5개의 요 소들의 곱에 의해 계산된다.
(1)
여기서, A는 연평균 토양침식량(t/ha/yr), R은 강우침식인자
(MJ/ha·mm/yr), K는 토양침식인자(t/ha/R)이다. 또한 L과 S
는 침식사면의 길이 및 경사인자이며, C는 식생피복인자이 고 P는 경작인자이다.
GIS 기반 RUSLE 모형은 토양침식량을 예측하는데 있어 서 셀 기반의 계산이 가능하다. 셀 기반의 지도 표현을 위 해 RUSLE는 연속적인 자료의 해석적 능력을 제공하며 지 도 레이어의 빠른 처리를 가능하게 한다. 토양침식성 인자 K는 토양 입자의 구조, 유기물 함량 투수성, 그리고 다른 요소들에 따라 다르다. K는 종종 입자 크기분포와 관련된 토양입자의 구조자료로부터 변환될 수 있으며, Erickson
(1997)의 삼각형 도표를 이용하여 추정할 수도 있다. L, S,
C, 그리고 P는 모두 무차원이다. GIS와 연동되는 RUSLE은 잠재침식성에 대한 유역의 공간적인 패턴을 제공하고, 토양 손실의 예측량은 토양보존 계획 및 운영에 유용한 기초정보 를 제공할 것이다.
A=R K× ×LS×C×P
그림 2. 임하호의시계열 SS 농도
그림 3. CCCma 모의강우량
그림 4. 토사유실평가과정
RUSLE은 원래 미국 록키산맥의 동부지역의 과거자료를 기반으로 필드(filed) 스케일에서만의 적용을 위해 개발되었 으며, 넓은 유역에 적용되는 것이기 때문에 약간의 스케일적 인 논쟁이 존재할 수 있다. 그러나, GIS와의 연계가 가능하 고 유역이라는 복잡한 지형특성을 효과적으로 고려할 수 있 기 때문에 전세계적으로 좋은 연구성과를 보여주고 있다 (Kim 등, 2005).
2.4 토지이용변화시나리오
기후변화를 고려한 토양침식 모의를 위해 본 연구에서는 지역적인 사회-경제 상황을 고려한 다음의 6개 시나리오를 가정하였다.
앞에서 언급한 것과 같이, 기온 및 CO2의 증가에 의한 식물성장속도의 가속, 높은 증발산률, 그리고 거름효과
CO2(fertilization effects) 등은 간접적으로 토양침식에 영향
을 미친다. 본 연구지역은 많은 재배지가 예상되므로, 이 영 향들은 10%의 식물성장이라는 임의 선택에 의해 시나리오 5와 6에 포괄적으로 고려되었다. 그러나 이러한 가정은 앞으 로 생태모형과 연계하여 집중적으로 더 많은 연구가 필요한 게 사실이다.
도시개발과 성장은 과거 토지이용 관측에 기초하여
Marcov-Chain 기법을 적용하여 예측하였다(김성준과 이용준,
2007; 이용준과 김성준, 2007; Dietzel와 Clarke, 2006). 도
시지역의 경우 계속해서 증가되는 경향이 발견되는 반면에 농업지역은 감소하는 경향을 발견할 수 있었다. 이러한 경향 은 미래에 가속화될 지역 개발과도 일치한다. 본 연구의 예 측년도는 2030년에서 2050년이며, 토양침식결과의 평균값은 예측년 동안에만 고려되었다. 표 2는 환경부의 토지피복도를 기반으로 분석한 1980년도부터 2000년도까지의 5년 단위의
임하댐유역 토지피복특성을 정리한 것이다.
3. 강우자료의처리
3.1 자료의동질성확보
자료처리를 위해 사용되는 discordancy measure test
(Hosking, 1997)란 한 유역의 그룹과 그 지역을 포함한 전
체 유역의 그룹과의 일치성을 확인하는 것이며, 이를 통해 오차가 큰 유역은 분석에서 배제시킨다. 이러한 점검을 수행 하기 위해 L-모멘트 빈도분석이 사용되며, 불일치성 인자
(discordancy index, D)가 큰 지점은 분석에서 배제된다
(Hosking, 1997). 표 3에서와 같이 본 연구에서 선정한 12
개 지점의 D값은 모두 12개 지점(그림 1 참조) 에 대한 한 계값 2.757(Hosking, 1997)보다 작으므로 본 연구에 포함되 었다.
3.2 SPI 추정
연중 특정한 월, 시간 스케일, 그리고 임의의 지역에 대해 서 SPI(Standardized Precipitation Index)를 적용하기 위해 서는 긴 기간의 월강우량이 필요하며, WHO는 최소 30년 또는 그 이상의 자료를 추천하고 있다. SPI는 확률통계에 근거하며 지역성에 의존하지 않는 가뭄 지표로 고안되었다.
SPI는 어느 지속기간이라도 관측강우 확률의 표준화에 의해 서 제시될 수 있다. 주 또는 월의 지속기간은 농업 분야에 적용할 수 있으며, 년 이상의 지속기간은 수자원 공급 및 운영에 적용할 수 있다. SPI는 기록강우자료를 감마확률 분 포함수에 적합시킨 후, 평균 0과 표준편차 1의 정규분포에 적용하여 계산할 수 있다(Mckee 등, 1993).
표 1. 시나리오구성내용
시나리오 내 용
1 해발 500 m 이하 농업지역은 다음과 같이 도시지역 으로 전환됨; 2010년까지 20%, 2020년까지 40%, 2030년까지 50%, 이후는 일정한 값을 유지 2 해발 500 m 이하 농업지역은 다음과 같이 도시지역
으로 전환됨; 2010년까지 10%, 2020년까지 20%, 2030년까지 30%, ,이후는 일정한 값을 유지 3 2030년까지 해발 500 m 이하의 전 지역이 도시지역
으로 전환됨, ,이후는 일정한 값을 유지
4 2050년까지 해발 500 m 이하의 전 지역이 도시지역 으로 전환됨
5 case 3에 추가적으로 식물성장이 2050년까지 선형적
으로 10% 증가
6 case 4에 추가적으로 식물성장이 2050년까지 선형적
으로 10% 증가
표 2. 임하댐유역의토지피복분포특성
연도 수계 도심지 나대지 산림 밭 논 합계()
1980 2.1 1.6 5.7 1088.0 112.1 157.1 1366.6
1985 2.1 1.9 2.7 1130.9 111.9 117.1 1366.6
1990 2.9 2.8 3.3 1083.4 160.4 113.8 1366.6
1995 13.4 11.8 1.8 1122.4 130.8 86.4 1366.6
2000 14.9 13.9 13.9 1124.3 145.7 62.8 1366.6
표 3. 관측자료의통계특성 관측소 관측갯수 L-CV L-
SKEWNESS
L-
KURTOSIS D
1 33 0.1536 -0.1434 0.1326 2.46
2 33 0.1481 -0.0210 0.1789 0.17
3 33 0.1469 0.0474 0.1820 0.51
4 33 0.1364 -0.0559 0.1712 0.50
5 33 0.1507 0.1021 0.2621 1.64
6 33 0.1655 0.0063 0.0732 1.14
7 33 0.1308 -0.0599 0.1451 1.13
8 33 0.1688 0.0530 0.2259 1.38
9 33 0.1492 0.0157 0.1855 0.14
10 33 0.1827 0.0880 0.1246 0.52
11 33 0.1792 0.1314 0.1217 0.98
12 33 0.1990 0.1225 0.1150 1.43
그림 5는 가뭄을 정의하고 모니터링 하기 위해 Mckee 등
(1993)이 제시한 SPI를 보여주고 있다. SPI를 수직축에 시
간의 함수로 나타내었으며 부분적으로 양호한 결과를 보여 주고 있다. 월 가뭄경향을 보면 1개월 SPI에서는 일치가 잘 되지 않는 시점이 많이 발견됨을 알 수 있다(예: 1981년, 1984년, 1987년 등). 그러나 12개월(년) 스케일에서의 SPI는 홍수기는 미미하게 과다추정 되고, 갈수기에는 미미하게 과 소추정 되지만 상대적으로 양호한 경향을 표현하는 것을 발 견할 수 있다. 그래서 GCM 강우자료에 의한 미래 기후변 화의 반응을 연구하는데 있어서는 일 또는 월 평균값보다는 연 평균값에 초점을 두고 의미를 부여하여 해석하는 게 바 람직 할 것이다.
3.3 자료보정
자료의 검정을 수행하기 위한 강우 관측자료를 임하댐유역 으로부터 추출하였는데, 그림 6(a)에서 보듯이 CCCma 모의 강우자료는 관측값보다 일률적으로(systematically) 과소 추정 된 것을 확인할 수 있다. 따라서 과거와 미래의 모의결과의 상대적인 차이를 다음과 같은 방법으로 보정하였다.
(Droogers와 Aerts, 2005).
(1)
여기서, 는 미래의 시간 i에서의 보정된 강우량, 는 미래의 시간 i에서의 모의된 강우량, Pobs는 관측기 간 동안의 관측강우량의 평균, 그리고, Psim은 관측기간 동안 의 모의강우량의 평균을 의미한다. 이 방법은 일반적으로 전 지구적 변화 연구 공동체에서 인정된 보정 방법이다. 그림 5(b)에서 굵은 선은 관측값, 가는 선은 CCCma의 모의값을 나타내며 bias correction을 모의값에 적용하였다(bias correction factor, 0.67).
GCM자료를 이용하여 영향평가를 수행하는데 있어 중요한 문제점은 낮은 해상도의 GCM 모의와 정밀한 해상도를 요 구하는 토양침식 모형의 공간적인 스케일이 일치하지 않는 다는 점이다.
CCCma는 낮은 수준의 해상도(3o×3o)를 제공하기 때문에,
국부적인 조건으로의 다운스케일링(downscaling)이 필요하 다. 오래 지속되는 강우의 특성은 산악효과에 강한 영향을 받으므로 GCM 셀 기반의 평균 강우량을 Molders 등
(1996)이 제시한 경험적 방법을 이용하여 국부적인 해상도로
다음의 식을 이용하여 변환하였다.
(2)
식 (2)에서 Pi는 격자의 평균 강우량, P는 전체 평균 강 우량, Zi는 격자의 평균 고도, Z는 전체 평균 고도를 나타낸 다. 식 (2)는 고도에 따라 강우량이 비례한다는 가정에 근거 한 경험식으로서 강우의 산악효과(orographic effect)를 잘 반영한 간단하면서도 유용한 식으로 알려져 있다.
4. 미래토양침식 예측
강우가 발생하면, 물은 다양한 경로를 따라 하천 및 지하 수로 이동하게 된다. 토양침식량은 결과적으로 직접유출에 도달하는 물의 양에 의존되며, 이러한 직접유출은 식생의 양 과 종류 그리고 토양의 종류에 의해 조절된다. 강우량의 증 가는 직접적으로 유출량의 증가를 가져오며, 이는 전단응력 의 증가와 더불어 분리능력의 증가를 가져와 결과적으로 토 양침식을 증가시킨다. 그러므로 토양침식 패턴은 연강수량의 패턴을 따른다고 할 수 있으며, 이는 미래의 강우량 증가 경향이 직접적으로 토양침식 증가에 영향을 주는 것으로 해 석할 수 있다. 본 연구결과 A2 시나리오와 B2 시나리오에 Padji Psimi Pobs
Psim ---
=
Padji Psimi
Pi P --- Zi
Z
=---- 그림 5. 시간스케일별 SPI 분포
의해 예측된 2030년에서 2050년 기간의 모의된 강우평균을 1966년에서 1998년 사이의 관측 강우평균과 비교해 본 결과 각각 17.7%와 24.5% 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 임하호 저수지의 유사량 관측 자료가 없기 때문에 저수지의 토양손실을 계산하는데 사용하는 Singh
(1992)의 공식을 이용하여 1991년에서 1997년 동안 저수지
에 축적된 유사량을 계산하였다. SDR(Soil Delivery Ratio)
0.237를 적용시 연평균 유사량은 6.77ton/ha/yr로 평가되었으
며, 같은 기간 동안 CCCma에 의해 모의된 강우량에 의한 유사량은 연평균 7.17ton/ha/yr로 계산되었다. 즉, 관측값과 모의값에 5.8%의 오차가 존재하며, 이것은 모의 강우자료 를 이용하여 예측한 토양침식 결과를 해석할 때 고려되어 야 한다.
표 4는 예측기간 동안 관측값에 비해 변화된 토양 침식량 의 평균값을 보여주고 있으며, 그림 7은 예측된 토양침식결 과의 시간적 추이를 보여준다. 수평축은 매 10년의 기간을
나타내며, 수직축은 예측된 토양 침식량(ton)을 나타낸다.
5. 결 론
본 연구에서는 기후변화와 토지이용이 토양침식에 미치는 잠재영향을 GIS와 연계하여 평가하였다. 이를 위해 강우자 료는 CCCma에 의해 예측된 2030년에서 2050년의 자료를 이용하였으며, 총 6개의 다른 시나리오에 의한 토양침식을 모의한 후 관측값과 비교하였다. 그리고 현 상태의 토양침식 관측값과 예측된 미래의 조건에 따른 토양침식 결과의 상대 그림 6. 관측값과 CCCma에의해모의된연평균강우량비교
표4. 2030~2050년동안의관측값과비교한토양침식의평균값
변화(%)
시나리오 1 2 3 4 5 6
A2 -8.5 -8.2 66.5 64.8 50.0 48.0
B2 4.4 4.7 90.0 87.3 69.8 67.5
그림 7. 시나리오별시계열토양침식예측결과 : (a) A2, (b) B2 시나리오
비교를 통해 기후변화가 토양침식에 미치는 영향을 분석하 였다. 본 연구의 주요한 결론은 다음과 같다.
1. DEM 자료를 이용하여 GCM 모델에 의한 강우자료를 토
양침식모의에 적합한 해상도로 다운스케일링 하였으며, 토 양도 및 토지피복도와 같은 GIS 자료와 연계하여 토양침 식을 모의하는 기법을 제시하였다.
2. A2 시나리오와 B2 시나리오에 의해 예측된 2030년에서
2050년 기간의 모의 강우평균은 관측값과 비교해 본 결과 각각 17.7% 및 24.5%까지 증가하였으며, 일반적으로 B2 시나리오에 의한 토양침식 결과가 A2 시나리오에 의한 값 보다 크게 예측되었다.
3. A2에 시나리오 1과 2를 적용하여 예측한 토양침식결과는
8.2%에서 8.5%까지 감소하였으며, B2에 적용하여 예측한 결과는 4.4%에서 4.7%까지 약간 증가하였다. 또한 시나 리오 3에서 6을 적용하여 예측한 토양침식결과는 48%에 서 90%까지 증가하는 것으로 나타났으며, 따라서 이에 대한 관심을 가져야 할 것이다.
4.온도에 의한 식물성장속도의 가속, 높은 증발산률, 그리고 거름효과(fertilization effects)가 미치는 영향 등을 고려한 시나리오 5와 6을 적용한 토양침식결과는 이를 적용하지 않은 시나리오 3과 4에 의한 결과보다 약 25% 정도 작 게 예측되는 것을 확인할 수 있었다.
감사의글
본 연구는 한국해양연구원 기본연구사업(하구 관리 및 복 원기술개발, PE-981-1A) 지원으로 수행되었으며, 연구비 지 원에 감사드립니다. 또한 본 연구를 수행함에 있어 토지피복 도를 제공해 준 환경부 정보화담당관실과 토양도를 제공해 준 농촌진흥청 농업과학기술원에도 감사드립니다.
참고문헌
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(접수일: 2008.1.7/심사일: 2008.2.16/심사완료일: 2008.2.28)
