생물학에서 마르코브 프로세스 (Markov processes)는 DNA 서열, 생태계 천이 등 복잡하며 연속된 서열 자료를 분석하기 위해 사용되어져 왔다. 특히 은닉마르코프모델(Hidden Markov Model; HMM)은 관찰 가능한 시계열 자료(observable event)가 가진 상태(hidden state)의 변화를 예측하기 위해 사용되었다. 본 연구에서는 2012년 5월부터 12월까지 영등포구 일대 토지 피복/이용(주거지역, 상업지역, 문화체육, 공공시설, 초지, 내륙습지, 나지, 내륙수, 공업지역, 교통지역) 정도가 다른 12 지점에서 관측된 모기 발생량을 예측하기 위하여 HMM을 사용하였다. 추가적으로 3개의 기상 관측소에서 측정된 기상요인(온도, 습도, 풍속, 강수량, 일사량, 일조량)이 관찰 자료로 사용되었다. 모기 발생의 정도를 HMM의 상태(state)로 지정하고 동일한 값의 시작 전이확률(transition probability matrix; TPM)을 적용하였다. 그리고 앞서 제시된 기상요인과 출현 정도의 관계인 출력 전이확률 (emission probability matrix; EPM)을 지정하여 HMM(100 iteration)에 적용하였다. 모델을 통해 예측된 전이확률을 통해 각 기상요인에 따른 모기 발생 확률의 측정이 가능했다. 또한 발생단계에 따라 기상요인이 가지는 예측 확률이 계산되었다. 또한 토지 피복 상태에 따라 높은 예측 확률을 보이는 기상인자의 추출이 가능하였다.

이 연구의 목적은 2008년 5월 29일 우리나라에 영향을 미치는 황사를 예측하기 위해 WRF-Chem 모델 내 에어로졸 스킴과 광물성 먼지 옵션에 따른 미세먼지 농도 변화와 그에 따른 기상장의 민감도를 분석하는 것이다. 미세먼지의 인위적 배출량에 대해서는 0.5˚±0.5˚ RETRO 전구 배출량을, 광해리의 경우 Fast-J 광해리 스킴을, 그리고 황사 발생량을 추정하기 위해 RADM2 화학메커니즘 및 MADE/SORGAM 에어로졸 시나리오, MOSAIC 8 섹션 에어로졸 시나리오, 그리고 GOCART 먼지 침식 시나리오를 각각 적용하였다. 그 결과 RADM2 화학메커니즘 및 MADE/SORGAM 에어로졸 시나리오가 다른 시나리오들보다 우리나라 황사 먼지 농도와 배경 PM 농도를 더 높게 모사하였다. 그리고 이 시나리오와 서울의 각 대기질 측정망의 평균 PM10 농도와의 비교 결과, 상관계수는 0.67, 평균제곱근오차는 44μgm-3으로 나타났다. 또한 WRF-Chem 모델에서 상기 3가지 시나리오와 이들 시나리오가 없는 순수 기상에서의 온도, 풍속, 경계층 높이, 장파복사의 기상 민감도를 분석한 결과, 1,800-3,000 m 경계층 높이와 2-16ms-1 풍속 U 성분의 공간적 분포가 황사 먼지 발생의 공간적 분포와 유사하게 나타났다. 그리고 GOCART 먼지 침식 시나리오와 RADM2 화학메커니즘 및 MADE/SORGAM 에어로졸 시나리오는 황사 먼지 또는 에어로졸과 기상이 온라인으로 상호작용함으로써 지구장파복사가 더 낮게 모사되었다.

이 연구는 북서태평양에서 여름철(7-9월) 동안 발생하는 태풍 빈도를 예측하기 위한 다중회귀모델을 4가지 원격패턴을 이용하여 개발하였다. 이 패턴은 4-5월 동안 동아시아 대륙에서의 시베리아 고기압 진동, 북태평양에서의 북태평양 진동, 호주근처의 남극진동, 적도 중앙태평양에서의 대기순환으로 대표된다. 이 통계모델은 이 모델로부터 예측된 높은 태풍발생빈도의 해와 낮은 태풍발생빈도의 해 사이에 차를 분석함으로써 검증되었다. 높은 태풍발생빈도의 해에는 다음과 같은 4가지의 아노말리 특성을 나타내었다: i) 동아시아 대륙에 고기압성 순환 아노말리(양의 시베리아 고기압진동), ii) 북태평양에 남저북고의 기압계 아노말리, iii) 호주 근처에 저기압성 순환 아노말리(양의 남극진동), iv) 봄부터 여름 동안 니뇨3.4 지역에 저기압성 순환 아노말리. 따라서 적도 서태평양에서 무역풍 아노말리는 양반구의 아열대 서태평양에 위치한 저기압성 순환 아노말리에 의해 약화되었다. 결국, 이러한 기압계 아노말리의 공간분포는 열대 서태평양에 대류를 억제하는 대신 아열대 서태평양에 대류를 강화시켰다.

 ,  , The developmental period of Laodelphax striatellus Fallen, a vector of rice stripe virus (RSV), was investigated at ten constant temperatures from 12.5 to 35±1℃ at 30 to 40% RH, and a photoperiod of 14:10 (L:D) h. Eggs developed successfully at each temperature tested and their developmental time decreased as temperature increased. Egg development was fasted at 35℃(5.8 days), and slowest at 12.5℃ (44.5 days). Nymphs could not develop to the adult stage at 32.5 or 35℃. The mean total developmental time of nymphal stages at 12.5, 15, 17.5, 20, 22.5, 25, 27.5 and 30℃ were 132.7, 55.9, 37.7, 26.9, 20.2, 15.8, 14.9 and 17.4 days, respectively. One linear model and four nonlinear models (Briere 1, Lactin 2, Logan 6 and Poikilotherm rate) were used to determine the response of developmental rate to temperature. The lower threshold temperatures of egg and total nymphal stage of L. striatellus were 10.2℃ and 10.7℃, respectively. The thermal constants (degree-days) for eggs and nymphs were 122.0 and 238.1DD, respectively. Among the four nonlinear models, the Poikilotherm rate model had the best fit for all developmental stages (r<, SUP>, 2<, /SUP>, =0.98∼0.99). The distribution of completion of each development stage was well described by the two-parameter Weibull function (r<, SUP>, 2<, /SUP>, =0.84∼0.94). The emergence rate of L. striatellus adults using DYMEX<, SUP>, ®<, /SUP>, was predicted under the assumption that the physiological age of over-wintered nymphs was 0.2 and that the Poikilotherm rate model was applied to describe temperature-dependent development. The result presented higher predictability than other conditions.

폐기물매립지에서 온실가스 발생량 예측을 위하여 사용되는 1차 반응모델(First-order decay, FOD)에 적용되는 중요한 변수 중 하나는 메탄발생잠재량(Methane generation potential, L0)이다. L0는 메탄생성에 가장 이상적인 조건에서 폐기물 중량단위 당 발생할 수 있는 메탄의 양으로 일반적으로 메탄수율이라고 나타내기도 한다. 그러나 폐기물매립지에서의 L0는 매립지 내부의 수분, 온도 등의 환경적 조건과 폐기물 크기 등의 물리적 특성에 의해 메탄발생이 영향을 받기 때문에 일반적으로 정의되는 L0와 혼동을 나타낼 수 있다. 이러한 물리적 및 환경적 요인 때문에 폐기물매립지에서의 L0는 실내실험 결과보다 낮게 나타나며, 따라서 폐기물매립지에서의 사용되는 L0 용어에 대한 기본적 가정은 메탄발생을 위한 이상적 조건이 아닌 실제 매립지 조건으로 고려되어야 한다. 이에 본 연구에서는 앞에서 나타낸 용어의 정의를 기준으로 기존 연구문헌에서 폐기물매립지의 L0산정을 위해 적용한 방법들을 고찰하여 향후 L0 산정 및 방법론 개발에 기초자료로 활용되고자 하였다. L0 산정방법을 크게 구분하면 화학양론적 방법(Stoichiometric method), 실내실험 방법, 모델일치(Model fitting) 및 회귀분석, IPCC(Intergovernmental panel on climate change) 방법론으로 구분할 수 있다. 화학양론적 방법은 폐기물의 원소조성에 기초한 Buswell 식 또는 폐기물의 탄수화물(Carbohydrates), 단백질(Proteins), 지질(Lipid)의 함량에 기초하여 이론적인 L0값을 산정 후 생분해가능 비율(Biodegradable portion, BF)을 곱하여 L0값을 계산할 수 있으나 BF 산정에 어려움이 있다. 실내실험은 일반적으로 폐기물 성상별 L0에 폐기물 조성 가중치를 적용하여 L0값을 산정하고 있다. 성상별 L0값을 산정하기 위해서는 일반적으로 BMP(Biochemical methane potential) 실험이 사용되나 BMP 결과를 L0로 나타내기에는 문제점이 있다. 이는 BMP 결과는 혐기성 분해의 이상적 조건에서 도출되었기 때문에 L0 보다는 DOC(Degradable organic carbon)와 의미가 매우 유사하며, 모의매립조(Lysimeter) 또는 현장 실험보다 높은 값을 나타내기 때문에 조정계수를 적용하여 L0값을 산정하여야 한다. 모의매립조 실험의 경우에는 수리전도도(Hydraulic conductivity)와 연관되어 실제 매립지보다 짧은 수리학적 체류시간을 가지게 되는 문제점이 있다. 이는 매립지에서 침출수로 유출되는 DOC 비율은 2% 미만으로 보고되고 있으나 모의매립조는 상당비율의 DOC가 침출수로 유출되기 때문에 L0 산정 시 침출수로 유출되는 DOC비율을 고려하여야 한다. 모델 일치 및 회귀분석은 실제 매립지에서의 측정 데이터를 기초하기 때문에 가장 정확하나 데이터 확보를 위한 장기간의 시간이 소요된다. IPCC 방법론의 경우 DOC 및 DOCf를 산정하여 L0를 산정할 수 있으며, DOC 산정을 위해서는 BMP 실험을 이용한 방법과 폐기물의 방사성 탄소함유량(Radiocarbon content)에 기초한 생물학적 기원 탄소량 산정방법이 있다. DOCf는 셀룰로오스(Cellulose)와 헤미셀룰로오스(Hemi-cellulose)가 전부 메탄으로 전환된다는 가정 하에 측정된 메탄수율로 나누어 계산할 수 있다.

폐기물매립지는 대기 중으로 배출되는 인위적인 메탄 배출량의 상당 비율을 차지하고 있으며, 메탄은 기후변화에 상당부분 기여하는 물질 중 하나로 잘 알려져 있다. 이에 폐기물매립지에서 발생되는 온실가스로 인한 주변 환경오염 저감과 온실가스 관리 등을 위해서는 먼저 정확한 온실가스 배출량 산정이 필요하다. 그러나 폐기물매립지에 매립되는 폐기물의 불균질성과 매립된 폐기물의 분해에 관여하는 인자가 많기 때문에 장기간에 걸쳐 물리화학적 및 생물학적 반응을 통해 발생되는 온실가스의 배출량을 정확히 측정한다는 것은 매우 어렵다. 지금까지 폐기물매립지에서의 온실가스 발생량 예측을 위하여 다양한 모델들이 제안되었는데, 대부분의 모델은 1차 반응모델(First-order decay, FOD)에 기초하고 있다. 1차 반응모델로 가장 대표적인 모델은 IPCC(Intergovernmental panel on climate change)에서 제시한 FOD 모델과 미국 EPA(Environmental protection agency)에서 개발한 LandGEM(Landfill gas emissions estimation model) 등이다. 1차 반응모델에 적용되는 모델 변수들은 일반적으로 2006 IPCC 가이드라인에서 제시하고 있는 기본값을 적용하고 있으나 모델 변수는 온실가스 배출량 산정의 정확성에 결정적 영향을 미치기 때문에 폐기물매립지에서 모델을 이용한 온실가스 배출량 산정 결과의 신뢰도를 향상시키기 위해서 해당 매립지 특성에 맞는 변수값을 산정할 수 있는 방법론이 우선적으로 개발되어야 한다. 이에 본 연구에서는 장기간 동안 S 폐기물매립지에서 발생하는 온실가스를 측정한 결과를 기초로 메탄 및 탄소 물질수지를 이용하여 1차 반응 모델의 주요 변수인 DOC(Degradable organic carbon), DOCf(Fraction of degradable organic carbon which decomposes), R(CH4 recovery efficiency), OX(Oxidation factor), k(CH4 generation rate constant), Lo(CH4 generation potential)를 산정하고 산정된 변수값을 검증하여 온실가스 모델변수 산정방법론을 개발하고자 하였다. 연구결과 BMP(Biochemical methane potential) 실험을 통해 산정된 메탄발생량값은 최적 조건에서 평가된 값이기 때문에 DOCf를 1.0로 가정하였을 경우 DOC를 산정할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서 메탄 및 탄소 물질수지를 이용하여 도출된 주요 변수값들을 모델에 적용하여 평가된 온실가스 발생량과 기존에 측정된 온실가스 발생량을 비교하였을 때 매우 유사하게 나타나 탄소물질 수지를 이용하여 1찬 반응모델의 변수들을 매우 정확하게 산정할 수 있는 것으로 나타났다. 이외에도 1g의 폐기물(습윤기준) 중 매립지에 저장되는 DOC는 0.07g으로 분석되었으며, 침출수로 유출되는 DOC 비율은 전체 DOC 중 1.3%로 계산되었다. 따라서 본 연구를 통해 제안된 탄소 물질수지를 이용한 모델 변수 산정 방법은 폐기물매립지 온실가스 모델 적용에서 모델 변수들 및 예측값의 정확성을 향상시킬 수 있게 되었다.