As climate changes and global trade volume increases, the spread of invasive alien species accelerates. Early prevention before occurrence is crucial for invasive pest control. Therefore, this study modeled the current and future potential distribution of the tomato leafminer(Tuta absoluta) (Meyrick) (Lepidoptera: Gelechiidae), the most significant pest affecting tomatoes, in Korea. This pest primarily feeds on Solanaceae crops and can cause extensive damage, resulting in 50-100% loss of crops in greenhouses or fields. While previously unreported in Korea, it invaded China in 2017, indicating a potential threat to Korea. The potential distribution of the tomato leafminer in Korea under current and three future climate scenarios (SSP1-26, SSP3-70, SSP5-85) was predicted using the MaxEnt model. Additionally, elevation and land cover were incorporated as abiotic factors considering the ecological characteristics of the pest.

유역 내 산림은 생태계 유지에 있어 중요한 역할을 맡고 있으며 생태네트워크 체계를 구성하는 주요 기반 환경이다. 그러나 지난 수십여 년간 행해진 무분별한 개발사업으로 인해 산림 파편화 및 토지이용 변화가 가속화되었으며 본래의 기능을 상실하게 되었다. 산림 생태계를 파악하는 데 있어 산림의 구조적 패턴은 생태적 과정과 기능에 직접적인 영향을 미치기 때문에 변화패턴을 파악하고 분석하는 것은 중요한 인자라 할 수 있다. 이에 본 연구는 금강 상류 댐 유역을 대상으로 FRAGSTATS 모델을 통해 시계열적인 토지피복변화에 따른 산림 경관의 구조적 변화를 분석하였다. 토지피복 변화탐지를 통한 금강 상류 댐 유역 내 토지피복변화는 1980년대부터 2010년대까지 산림 33.12㎢(0.62%), 시가화건조지역 67.26㎢ (1.26%) 증가하였고 농업지역 148.25㎢(2.79%) 감소하였다. 유역 내 산림 경관분석결과 No sampling 분석에서는 경관백분 율(PLAND), 면적가중근접지수(CONTIG_AM), 평균 중심지 면적(CORE_MN), 인접지수(PLADJ)가 증가하였고 패치 수(NP), 경관형태지수(LSI), 응집지수(COHESION)가 감소하였다. Moving window 분석을 통해 구조적 변화패턴을 파악한 결과, 경상북도 상주시, 충청북도 보은군, 전라북도 진안군 내 산림 경관은 상대적으로 잘 보전되어 있었으나 충청북도 옥천군, 영동군 그리고 충청남도 금산군 사이의 경계부와 전라북도 무주군과 장수군 인접 지역의 산림 경관에서는 파편화가 진행되고 있었다. 결과를 토대로 추후 해당 지역의 산림 관리전략 수립 시 파편화 지역을 대상으로 조림사업을 수립할 필요가 있을 것으로 사료된다. 본 연구를 통해 산림 경관의 파편화가 예상되는 지역을 도출할 수 있었으며, 유역 산림의 건전성 평가 및 관리계획 수립을 위한 기초자료로써 활용될 가능성을 기대할 수 있다.

Among migratory insect pests, Mythimna seperata and Cnaphalocrocis medinalis are invasive pests introduced into South Korea through westerlies from southern China. M. seperata and C. medinalis are insect pests that use rice as a host. They injure rice leaves and inhibit rice growth. To understand the distribution of M. seperata and C. medinalis, it is important to understand environmental factors such as temperature and humidity of their habitat. This study predicted current and future habitat suitability models for understanding the distribution of M. seperata and C. medinalis. Occurrence data, SSPs (Shared Socio-economic Pathways) scenario, and RCP (Representative Concentration Pathway) were applied to MaxEnt (Maximum Entropy), a machine learning model among SDM (Species Distribution Model). As a result, M. seperata and C. medinalis are aggregated on the west and south coasts where they have a host after migration from China. As a result of MaxEnt analysis, the contribution was high in the order of Land-cover data and DEM (Digital Elevation Model). In bioclimatic variables, BIO_4 (Temperature seasonality) was high in M. seperata and BIO_2 (Mean Diurnal Range) was found in C. medinalis. The habitat suitability model predicted that M. seperata and C. medinalis could inhabit most rice paddies.

Rainfall infiltration velocity into the surface of the earth is influenced by time sequential change of the urban surface spatial structure following urban expansion, and is the key factor in determining runoff discharge. In this regard, a comprehensive assessment and understanding of surface runoff associated with land cover change, as well as the changed structure of the landscape, is required to establish landscape planning. Sustainable development, planning and maintenance of the green space inside the city, based on results of the above, are a fundamental countermeasure for relieving fragmentation of the urban green space and increasing urban flood damage, directly or indirectly. In this study, we conducted analysis of landscape structure and change of Surface Runoff Reduction Capacity (SRRC) using the land cover maps from 1975 to 2000 at the lower reaches of the Jungrang stream (LRJS). The results are expected to provide baseline data for sustainable landscape planning that is ecologically healthy and can improve SRRC during torrential rains. The results of this study are as follows. Analysis of the results showed that land cover type underwent a remarkable change in terms of the total area of farm and urban types from 1975 to 2000. The total area of farm decreased by approximately 27.05% during the 25 years, while that of urban increased by approximately 25.61%. In this regard, the results of the landscape structure assessment using FRAGSTATS showed reciprocal tendencies, which intensified fragmentation of the landscape, as measured by all 6 of the selected factors, including LPI, NP, PD, LSI, AI and PLADJ. The Runoff Curve Number (CN) value steadily increased in the results of the time series landscape change assessment of the SRRC from 1975 to 2000. Based on analysis of the changed area associated with SRRC classes, the high SRRC class 1 area showed a steady decrease in accordance with the progression of the time series land use change associated with urban development.

비점원 오염은 점원 오염처럼 고정된 배출원이 존재하는 것이 아니라 불특정 장소에서 오염물질이 광역에 걸쳐 배출되는 것으로서, 대표적으로 지면피복 그 자체가 오염원으로 작용할 수 있다. 최근 우리나라 일부 지역에서는 여러 가지 원인으로 지면피복 변화가 급격히 발생하였는데, 이는 위성원격탐사를 통해 연속적 시공간에서 효과적으로 파악 가능하다. 본 연구에서는 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 위성자료에 공간통계기법을 적용하여 우리나라 지면피복변화의 핫스팟을 추출하고, 실제 오염측정치를 이용하여 비점원 오염 특성을 지면피복변화와 관련하여 살펴보았다. 2003년과 2011년의 비교에서는 4군데의 지면피복변화 핫스팟이 탐지되었는데, 이 중 오염부하량 자료가 충분히 존재하는 새만금 핫스팟과 화성호 핫스팟 유역에 대한 분석 결과, 비점원 오염의 유출이 집중되는 하구 부분에서 오염부하량의 상당한 증가가 발견되었고, 특히 화성호 핫스팟의 경우 농지 증가의 영향이 컸던 것으로 나타났다. 이처럼 지면피복변화의 핫스팟 추출을 통해 국토변화를 모니터링하고 핫스팟 유역의 비점원 오염부하량이 지역적으로 어떠한 특성을 보이는지 분석하는 것은, 국토 보전 및 개발에 있어 유용한 참고자료가 될 것으로 사료된다.

지구 표면의 물리적 형태를 표현한 토지피복도는 다양한 연구에 기초자료로 활용되어져 왔다. 따라서 토지피복도의 정확도는 중요한 이슈 중 하나이다. 본 연구는 환경부에서 배포한 2000년과 2009년의 다중시기 국가 토지피복도를 활용하여 전라북도에 위치한 구량천 유역의 토지피복 변화를 탐지하고, 그 결과의 정확도를 평가하였다. 그 결과 토지피복 변화 지역의 전반적인 정확도는 33.2%로 매우 낮게 나타났으며, 시기별 토지피복도의 전반적인 정확도는 44.2%(2000년)와 84.4%(2009년)이었다. 2000년 토지피 복도의 낮은 정확도는 토지피복 변화의 정확도를 떨어뜨리는 원인이었다. 2000년 토지피복도의 정확도가 낮은 원인은 기하보정과 정사보정 같은 원시자료의 전처리 과정에서 발생한 정확도 결여에 있었다. 정확도에 영향을 미친 또 다른 원인으로는 초지와 사력퇴 지역의 오분류가 있었다. 국가토지피복도의 토지피복 변화 정확도를 향상시키기 위해서는 원시자료의 전처리 정확도를 향상시킬 필요가 있으며, 오분류 가능성이 높은 지역에 대한 검증을 강화할 필요가 있을 것이다.

This study analyzes relationship between land cover change and local climate data of 46 weather stations in South Korea from the 1980s to 2000s. The used area shows proportional relationships to mean daily min. temperature and mean temperature, and a reverse relationship is found between the used area and relative humidity. However, the forest indicates reverse relationships to mean daily min. temperature and mean temperature. The agricultural land causes to increase in relative humidity and decrease in mean wind speed, while the water increases mean daily min. temperature, daily min. temperature and mean temperature as well as mean wind speed. The urbanization type (used area + barren) shows high correlations with temperature and humidity. The suburbanization type (agricultural land + forest + grass + wetland) has high correlations with temperature and wind speed. High correlations are also found between the waterfront type (wetland + water), and temperature and wind speed. It can be concluded that change in land cover around weather station obviously influences on climate data of the weather station and it is also expected that reliability and homogeneity of climate data from a weather station can be enhanced by this study.

토지피복은 물리적인 지표면의 상태를 나타내며, 재난, 수자원, 환경생태, 행정 등의 관리에 이용되는 중요한 지표이다. 이는 지표수의 증발, 강우에 의한 유출이나 해안 침식 등 인간의 생활에 큰 영향을 주는 인자이며, 또한, 인간의 활동에 의해 많은 변화를 받기도 한다. 따라서 정확한 토지피복의 상태와 변화를 파악을 위한 연구가 오래 전부터 진행되었다. 최근에는 토지피복의 변화를 감지하기 위해 넓은 지역을 일관되게 관측하며 오래된 자료의 획득이 가능한 인공위성 영상을 이용한 토지피복 분석 방법이 실행되고 있다. 본 연구에서는 지표에 대한 인간의 활동에 의한 토지피복의 변화를 파악하기 위해 Landsat 인공위성을 이용하여 대규모 간척사업인 새만금 지역의 공사 진행에 따른 토지피복 변화를 분석하였다. 본 연구의 결과로 공사의 전후에 따라 수역의 영역이 감소하며 반면 습지의 영역이 증가한 것을 확인하였다. 또한 시간의 흐름에 따른 도시화의 영향으로 시가의 증가와 농지 및 산림의 감소를 확인하였다.

Land cover and land use change data are important in many studies including climate change and hydrological studies. Although the various theories and models have been developed, it is difficult to identify the driving factors of the land use change because land use change is related to policy options and natural and socio-economic conditions. This study is to attempt to simulate the land cover change using the CLUE model based on a statistical analysis of land-use change. CLUE model has dynamic modeling tools from the competition among land use change in between driving force and land use, so that this model depends on statistical relations between land use change and driving factors. In this study, Yongin, Icheon and Anseong were selected for the study areas, and binary logistic regression and factor analysis were performed verifying with ROC curve. Land cover probability map was also prepared to compare with the land cover data and higher probability areas are well matched with the present land cover demonstrating CLUE model applicability.

본 연구의 목적은 HSPF 모형과 Landsat 영상을 이용하여 토지피복 변화에 따른 유출의 변화를 분석하는 것이다. 토지피복도는 경안수위관측소 상류유역()에 대하여 10년 단위로 3개의 토지피복도(1980, 1990, 2000)를 준비하였다. HSPF의 수문학적 인자들의 보정에는 1999년부터 2000년의 경안수위관측소의 자료를 사용하였고, 검증에는 2001년과 2003년의 자료를 사용하였다. 토지피복도를 입력자료로 한 유출변화의 모의 결과, 20년

본 연구는 안성천의 평택수위관측소 상류유역을 대상으로 점진적인 도시화로 인한 토지피복변화가 수문변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 WMS HEC-1모형을 사용하였고, 격자크기 200200m DEM과 1:50,000토양도로부터의 수문학적 토양군을 이용하였다. 1986, 1990, 1994, 1999년 Landsat TM 영상을 최우도법에 의해 피복분류를 실시한 결과, 이 기간동안 유역내에 산림과 논은 지속적으로 감소하여 왔고, 도시/주거지