생태계내에서 중요한 수분매개체인 야생벌을 보전하기 위해서는 풍부도와 다양성을 모니터링 하는 것이 중 요하다. 충청남도 서천군의 마을숲에서 야생벌을 2년간 조사한 결과 총 9과 57종 3,258개체를 채집하였다. 우점 종은 애꽃벌과의 꼬마애꽃벌이 가장 많았으며, 다음으로 양봉꿀벌, 수염줄벌, 구리꼬마꽃벌이었다. 종수는 2월 부터 증가하다가 8월에 가장 많았으며, 개체수는 4월에 가장 많고 이후 줄어들었다. 야생벌의 종 목록 살펴보면, 꿀벌과가 16종으로 가장 많았으며, 애꽃벌과의 꼬마애꽃벌은 1종이지만 개체수는 2,084개체로 본 연구에서 가 장 많이 나타났다. 본 연구에서 조사된 결과는 향후 기후변화로 인한 수분매개 곤충의 영향을 파악하는데 유용하 게 쓰일 것이다.

2020년 9월 23일 새벽 1시 39분경 전국 여러 곳에서 목격된 서천 화구는 대기권에 진입 후 두 차례 폭발했음 이 전천 카메라 영상에 확인되었으며, 충격파는 한반도 서남부 지역 지진 및 인프라사운드 관측소에 기록되었다. 17개 관측소에서 측정된 화구 지진파 및 음파의 도달 시간 정보와 베이지안에 기초한 격자탐색법으로 화구 발생 위치를 추정하였다. 위치결정에는 대기권 바람 분포에 따른 음파 속도 변화를 반영하여 계산 결과의 신뢰도를 높였다. 화구 발생 위치는 36.050°N, 126.855°E, 고도 35 km로 전천 카메라 영상에서 관측된 두번째 화구 위치와 유사하였다. 서해 상공에서 한반도 내륙으로 입사하며 발생한 두 차례의 폭발이 근거리 인프라사운드 관측소에서 확인되었다. 또한 서천 화구 폭발 충격음은 장거리를 전파하여 최대 ~266 km에 위치하는 관측소에서도 기록되었으며 파형 모델링이 관측 결과를 뒷받침하였다. 인프라사운드 5개 관측소에서 측정된 두번째 화구 폭발 신호의 평균 주기는 ~0.4 s이며, 주기-폭발 에너 지 관계식을 적용했을 때 서천 화구의 폭발 에너지는 약 0.3 ton TNT 폭발에 상응한다.

중요도-만족도 분석방법은 만족도 향상을 위해 관리 우선순위를 선정할 수 있는 간단하고 효과적인 방법이다. 본 연구는 이중에서 IPA-Kano 모델을 적용하여 천연기념물의 방문 만족 속성과 관리 방안을 연계하고 방문 만족도 향상을 위한 관리 개선 우선순위 선정을 목적으로 한다. 방문 만족 속성 14개를 기본요소, 실행요소, 매력요소로 구분하고 요소별 성취도(만족도)에 따른 개선 우선순위를 도출하였다. 서천 마량리 동백나무 숲 관리의 기본요소는 ‘자연환경’, ‘안내소･안내직원’이며, 중요 실행요소에는 ‘아름다운 경관’, ‘탐방시설’, ‘숲의 관리상태’, ‘접근성’, ‘역사문화자원’이 해당된다. 매력요소는 ‘천연기념물의 가치’, ‘주변 관광지’, ‘적정 입장료’로 나타났다. 성취도에 따른 개선 우선순위는 ‘안내소･안내직원’ > ‘접근성’ > ‘자연환경’ > ‘탐방시설’, ‘역사문화자원’, ‘숲 관리상태’, ‘아름다운 경관’ > ‘적정 입장료’, ‘주변 관광지’ > ‘천연기념물의 가치’ 순으로 나타났다. 연구결과를 바탕으로 천연기념물 관리 시 한정된 자원과 예산, 인력을 효율적으로 배치하기 위한 우선순위를 제안하였다.

차나무과(Theaceae)의 동백나무(Camellia japonica L.)는 우리나라 주요 상록활엽수 중 하나다. 동백나무는 아교목성상의 수종이고, 인위적인 관리가 없는 경우 천이가 진행되어 순림이 유지되기 힘들다. 또한 난대성 수종으로 우리나라에서는 분포 북한계선이 동해의 울릉도, 울산시의 목도, 전라남도 광양시, 경상남도 하동군, 전라남도 구례군, 충청남도 서천군, 서해의 대청도를 잇는 선으로 확인되었다. 또한 사찰림으로 보호하고 있어 유지되는 전라남도 광양군 옥룡면의 옥룡사지, 강진군의 백련사, 해남군의 미황사, 구례군의 화엄사와 경남 하동군의 쌍계사, 전북 고창군의 선운사 등의 순림이 남아있다. 천연기념물 제 169호 서천 마량리 동백나무 숲은 자생하는 동백나무의 내륙 북쪽 한계지역으로 학술적인 가치와 함께 아들과 자식을 잃지 않기 위한 동백나무를 심고 신당을 만들어 용왕에 제를 올린 노파의 전설이나, 풍어제 등 문화적 역사적 가치 또한 인정받아 1965년 천연기념물로 지정되었다. 최초 지정 수량은 74주이며, 현재 885주가 지정되어 있으나 노거수는 82주가 확인되었다. 숲은 충청남도 서천군 서측 바닷가에 끝자락에 위치하고 있다. 숲 동쪽으로 가동이 중단된 서천화력발전소 1,2호기가 위치하고 있으며 서쪽으로는 바다를 사이에 두고 오력도가 있다. 북쪽으로는 신서천화력발전소가 건설중이며, 남쪽으로 마량포 마을이 입지하고 있다. 천연기념물 제 169호 서천 마량리 동백나무 숲의 주요군집은 조사대상지 내부의 동백나무 노거수와 동백나무 식재지, 서쪽 방풍림 역할의 곰솔림으로 나뉘며, 주요 식생은 동백나무, 곰솔, 예덕나무, 자귀나무, 토끼풀, 꿩의밥, 부채마, 계요등, 송악 등이 분포 하고 있다. 서천 마량리 동백나무 자생지 내부에 2006년 이후 동백나무 열매를 발아시키거나 외부종을 도입하여 노거수 주변에 보식을 진행한 것으로 확인되어 동백나무림의 노거수와 식재수종의 면적 분포의 변화를 확인하였다. 그 결과 2008년에 비해 2018년 조사시 노거수의 수관폭의 생장은 크지 않지만 식재수목의 경우 수관폭의 변화가 커 한동안 수간 및 수관의 생장이 진행될 것으로 판단된다. 대상지 내부에 치수발생량을 방형구(3m×3m)를 설치하여 확인한 결과 9㎡당 158개체~1,107개체의 분포를 보였으나 동백나무림 하층은 지속적으로 관리가 진행되어 이후 생장하는 개체는 확인이 불가능하였다. 한편 서천 마량리 동백나무숲 동쪽으로 서천화력발전소 1,2호기가 1983년 건설된 이후 34년간 가동되었다. 따라서 주변 토양오염 및 식물체의 생장에 문제가 될 수 있는 중금속 축적을 확인하기 위하여 중금속 분석을 진행한 결과 구리(Cu), 니켈(Ni), 아연(Zn), 크롬(Cr)등이 검출 되었으나 기준치 이하로 확인되었다. 하지만 구리(Cu)와 크롬(Cr)의 경우 다른 동백나무림과의 비교나 장기적인 모니터닝을 통해 축적에 의한 오염을 관찰할 필요가 있다고 판단된다. 서천 마량리 동백나무 숲의 경우 천연기념물 중 분포한계지지만 자연적 가치 보다 역사적, 문화적인 가치가 크게 인정 받아 천연기념물로 지정된 것으로 판단되며, 지금도 많은 사람들이 동백나무를 감상하기 위해 방문하는 곳이다. 하지만 기존 분포하고 있는 노거수 주변으로 식재된 동백나무의 인위적인 식재방법(열식과 밀식 등)과 출처가 불분명한 식재 동백나무 등 역사적, 문화적인 가치에 맞는 관리가 이루어지지 않는 것으로 판단된다.

Since greenhouse gas emissions increase continuously, the authorities have needed climate change countermeasure for adapting the acceleration of climate change damages. According to "Framework Act on Low Carbon, Green Growth", Korean local governments should have established the implementation plan of climate change adaptation. These guidelines which is the implementation plan of climate change adaptation should be established countermeasure in 7 fields such as Health, Digester/Catastrophe, Agriculture, Forest, Ecosystem, Water Management and Marine/Fisheries. Basically the Korean local governments expose vulnerable financial condition, therefore the authorities might be assessed the vulnerability by local regions and fields, in order to establish an efficient implementation plan of climate change adaptation. Based on this concepts, this research used 3 methods which are LCCGIS, questionnaire survey analysis and analysis of existing data for the multiphasic vulnerable assessment. This study was verified the correlation among 7 elements of climate change vulnerability by 3 analysis methods, in order to respond climate change vulnerability in rural areas, Seocheon-gun. If the regions were evaluated as a vulnerable area by two or more evaluation methods in the results of 3 methods' comparison and evaluation, those areas were selected by vulnerable area. As a result, the vulnerable area of heavy rain and flood was Janghang-eup and Maseo-myeon, the vulnerable area of typhoon was Janghang-eup, Masan-myeon and Seo-myeon. 3 regions (i.e. Janghang-eup, Biin-myeon, Seo-myeon) were vulnerable to coastal flooding, moreover Masan-myeon, Pangyo-myeon and Biin-myeon exposed to vulnerability of landslide. In addition, Pangyo-myeon, Biin-myeon and Masan-myeon was evaluated vulnerable to forest fire, as well as the 3 sites; Masan-myeon, Masan-myeon and Pangyo-myeon was identified vulnerable to ecosystem. Lastly, 3 regions (i.e. Janghang-eup, Masan-myeon and Masan-myeon) showed vulnerable to flood control, additionally Janghang-eup and Seo-myeon was vulnerable to water supply. However, all region was evaluated vulnerable to water quality separately. In a nutshell this paper aims at deriving regions which expose climate change vulnerabilities by multiphasic vulnerable assessment of climate change, and comparing-evaluating the assessments.

The characteristics of the basic statistics and steadiness of wind and the monthly normality test of surface wind distribution are investigated by using the observed wind data compiled from 10m meteorological observation tower at Seocheon district, where is located in the western coastal region of Korea, during the period from Feb. 7, 1996 to Feb. 7 1997. The northerly is appeared to be even in August and Sepember due to the influences of local circulation such as land and sea breeze. The correlation coefficients(γuv) between two wind components are seemed to be positive during the in the period of from June to September and negative from October to April, respectively. The constancy of wind is high in winter and low in summer. It is evident that the modal values of S decrease and their maximum values shifts to lower values with increasing sampling time. It is found from monthly normality test based on the skewness and the excess of kurtosis coefficients that the distribution of zonal wind component is normal in spring and meridional one is normal in late summer and early autumn.