토양의 생성에는 모재, 기후, 지형, 생물요인, 시간 등의 5가지 요인이 작용하고 있다고 알려져 왔다. 이 연구는 제주도 토양을 대상으로 환경요인만으로 토양통을 예측하는 알고리즘을 이용하여, 정량적인 분석 방법을 이용해 환경요인과 토양분포의 관계를 알아보고자 하였다. 분석을 위한 환경요인으로는 온도, 강수량, 지표지질, 해발고도, 경사도, 경사향, 주변과의 고도차, 지형습윤지수, 해안으로부터의 거리, 산정상으로부터의 거리, 토지이용현황을 선택하였다. 토양통별로 각각의 환경요인의 평균과 표준편차 또는 면적비를 구하고, 이를 이용하여 토양통이 분포할 수 있는 환경요인의 범위와 확률을 구하였다. 환경요인별 확률을 결합시켜 분포 가능한 토양통의 순위를 제시하는 알고리즘을 작성하였고, 이를 이용하여 토양통을 예측한 결과 1순위 내에 33%, 2순위 내에 62%, 5순위 내에 74%를 정확하게 기존의 토양도와 일치시킬 수 있었다. 알고리즘을 이용하여 제주 전 지역의 환경요인을 이용하여 예측되는 토양도를 토양목, 대군 등으로 분류하 여 나타낸 결과 북부 해안가에 Entisols이 분포하고 해발고도가 높아지면서 Alfisols, Andisols이 나타난 반면, 서부지역에서는 해안가의 Alfisols에서 해발고도가 높아지면서 Ultisols, Andisols의 순으로 나타나고 있어, 토양의 생성과 관련되어 모형을 이용한 추가적인 연구가 필요하였다.
토양의 생성에는 모재, 기후, 지형, 생물요인, 시간 등의 5가지 요인이 작용하고 있다고 알려져 왔다. 이 연구는 제주도 토양을 대상으로 환경요인만으로 토양통을 예측하는 알고리즘을 이용하여, 정량적인 분석 방법을 이용해 환경요인과 토양분포의 관계를 알아보고자 하였다. 분석을 위한 환경요인으로는 온도, 강수량, 지표지질, 해발고도, 경사도, 경사향, 주변과의 고도차, 지형습윤지수, 해안으로부터의 거리, 산정상으로부터의 거리, 토지이용현황을 선택하였다. 토양통별로 각각의 환경요인의 평균과 표준편차 또는 면적비를 구하고, 이를 이용하여 토양통이 분포할 수 있는 환경요인의 범위와 확률을 구하였다. 환경요인별 확률을 결합시켜 분포 가능한 토양통의 순위를 제시하는 알고리즘을 작성하였고, 이를 이용하여 토양통을 예측한 결과 1순위 내에 33%, 2순위 내에 62%, 5순위 내에 74%를 정확하게 기존의 토양도와 일치시킬 수 있었다. 알고리즘을 이용하여 제주 전 지역의 환경요인을 이용하여 예측되는 토양도를 토양목, 대군 등으로 분류하 여 나타낸 결과 북부 해안가에 Entisols이 분포하고 해발고도가 높아지면서 Alfisols, Andisols이 나타난 반면, 서부지역에서는 해안가의 Alfisols에서 해발고도가 높아지면서 Ultisols, Andisols의 순으로 나타나고 있어, 토양의 생성과 관련되어 모형을 이용한 추가적인 연구가 필요하였다.
Parent material, climate, topography, biological factors, and time are considered five soil forming factors. This study was conducted to elucidate the effects of several environment factors on soil distribution using quantitative analysis method, called soil series estimation algorithm in the soils ...
Parent material, climate, topography, biological factors, and time are considered five soil forming factors. This study was conducted to elucidate the effects of several environment factors on soil distribution using quantitative analysis method, called soil series estimation algorithm in the soils of Jeju Island. We selected environment factors including mean temperature, annual precipitation, surface geology, altitude, slope, aspect, altitude difference within 1 $km^2$ area, topographic wetness index, distance from the shore, distance from the mountain peak, and landuse for a quantitative analysis. We analyzed the ranges of environment factors for each soil series and calculated probabilities of possible-soil series for certain locations using estimation algorithm. The algorithm can predicted exact soil series on the soil map with correctness of 33% on $1^{st}$ ranking, 62% within $2^{nd}$ ranking, 74% within $5^{th}$ ranking after estimating using randomly extracted environment factors. In predicted soil map, soil sequences of Entisols-Alfisols-Andisols on northern area and Alfisols-Ultisols-Andisols on western area can be suggested along increasing altitude. More modeling studies will be needed for the genesis process of soils in Jeju Island.
Parent material, climate, topography, biological factors, and time are considered five soil forming factors. This study was conducted to elucidate the effects of several environment factors on soil distribution using quantitative analysis method, called soil series estimation algorithm in the soils of Jeju Island. We selected environment factors including mean temperature, annual precipitation, surface geology, altitude, slope, aspect, altitude difference within 1 $km^2$ area, topographic wetness index, distance from the shore, distance from the mountain peak, and landuse for a quantitative analysis. We analyzed the ranges of environment factors for each soil series and calculated probabilities of possible-soil series for certain locations using estimation algorithm. The algorithm can predicted exact soil series on the soil map with correctness of 33% on $1^{st}$ ranking, 62% within $2^{nd}$ ranking, 74% within $5^{th}$ ranking after estimating using randomly extracted environment factors. In predicted soil map, soil sequences of Entisols-Alfisols-Andisols on northern area and Alfisols-Ultisols-Andisols on western area can be suggested along increasing altitude. More modeling studies will be needed for the genesis process of soils in Jeju Island.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
이 연구는 제주도에 분포하는 토양을 대상으로 공간분석기술을 이용하여 생성에 영향을 주는 여러 가지 환경요인들과 토양분포가 어떠한 관계가 있는 지를 정량적으로 구명하고, 이로부터 분포될 수 있는 토양통을 확률적으로 예측하는 알고리즘을 개발하여, 제주도 토양의 생성과 앞으로의 변화를 이해하고자 수행되었다.
토양의 생성에는 모재, 기후, 지형, 생물요인, 시간 등의 5가지 요인이 작용하고 있다고 알려져 왔다. 이 연구는 제주도토양을 대상으로 환경요인만으로 토양통을 예측하는 알고리즘을 이용하여, 정량적인 분석 방법을 이용해 환경요인과 토양분포의 관계를 알아보고자 하였다. 분석을 위한 환경요인으로는 온도, 강수량, 지표지질, 해발고도, 경사도, 경사향, 주변과의 고도차, 지형습윤지수, 해안으로부터의 거리, 산 정상으로부터의 거리, 토지이용현황을 선택하였다.
가설 설정
출현이 기대되는 토양통은 여러 가지 환경 요인들의 범위와 기대확률에 따라 결정된다고 볼 수 있다. 따라서 전체적인 토양통 예측 알고리즘에서는 각각의 환경요인에 따른 기대되는 토양통의 확률들은 동일하다고 가정하여, 각각의 환경 요인별 기대확률을 모두 곱하여 이 중 가장 값이 높은 순으로 토양통의 출현가능성이 크다고 간주하였다.
토양생성요인으로 알려진 기후, 모재, 지형, 식생 (생물요인), 시간요인을 정량적으로 표현하기 위해서는 각 요인에 해당하는 항목들을 구체화해야 한다. 이 연구에서는 기후요인으로는 연평균기온, 강수량, 모재요인으로는 지표지질, 지형요인으로는 해발고도, 경사도, 경사향, 주변 지역과의 고도차이, 지형습윤지수, 해안으로부터의 거리, 한라산 정상으로부터의 거리, 식생요인으로는 토지이용형태 등을 이용하였으며, 시간요인은 지표지질에 반영이 되어있다고 가정하여 구체화시키지 않았다.
제안 방법
해발고도, 경사도, 경사향, 지형습윤거리, 주변 지역과의 고도차이, 해안으로부터의 거리, 한라산 정상으로부터의 거리 등 여러 가지 요인들을 나타내는 지도는 국토지리정보원에서 발간한 1/5000 지형도를 이용하여 제작하였다. 경사도, 경사향, 해안으로부터의 거리, 한라산 정상으로부터의 거리를 나타내는지도는 지형도로부터 추출한 등고선으로부터 30 m x 30 m 격자 해발고도 (DEM, digital elevation model) 지도를 제작하고, 이를 기본 지도로 삼아 공간분석 프로그램인 ArcView(ver. 9.1)를 이용하여 변환시켜 제작하였다 (Moon et al., 2010). 지형이 급격하게 변하는 정도를 나타내기 위하여 주변 지역과의 고도차이를 나타내는 지도를 제작하였는데 이는 사방으로 1 km 내의 지역 내에서 가장 저지대이면 0이고 고지대일수록 값이 커지도록 계산하여 격자형태의 지도로 제작되었다.
Table 5에서와 같이 각 토양통에 분포하는 토지이용형태의 면적비를 분석한 결과, 하모, 하원, 정방, 무릉통 등은 주로 해안가의 밭농사가 이루어지는 농경지에 분포하였고, 평대, 표선, 김녕통 등 중산간의 초지로 많이 이용되고 있었으며, 군산, 흑악, 논고, 노로통은 산악지의 삼림지역에 분포하고 있었다. 경사향은 주 경사향을 북동, 동, 남동, 남, 남서, 서, 북서, 북, 평면의 9가지로 구분하고 각 경사향에 대응하는 토양통의 면적비율을 구하였다.
예를 들어 오라통 분포지역의 해발고도 평균값이 202 m 이고 표준편차가 130 m일 경우 제주도의 해발고도 202 m가 되는 주변 지역에는 오라통이 분포할 확률이 높게 나타날 것으로 유추하는 방식이다. 다만 대부분의 환경요인에서 표준편차의 값이 평균값에 비하여 매우 크게 나타나므로 토양통이 분포될 확률을 단순하게 정규분포에 따른다고 가정하기보다는, 계산된 확률값의 4제곱근을 구하여 기대확률을 계산하였다. 각 환경요인 i의 평균 (μ)과 표준편차 (σ)가 주어지고, 그 지점의 환경요인의 값이 xi일 때 기대확률 Pi는 다음의 식으로 계산하였다.
벡터형태로 제작된 토양도는 270 m × 270 m의 격자형태로 분리하여 그 중심점을 분석의 기본점으로 하였고, 이 토양도와 해발고도, 기온, 강수량, 경사도, 주변 지역과의 고도차이, 해안으로부터의 거리, 한라산 정상으로부터의 거리 등 환경요인 지도를 중첩하여, 각 토양통에 해당하는 지역의 환경요인 값들을 추출하여 전체의 평균과 표준편차를 구하였고, 이를 각 토양통의 분포를 나타내는 대표적인 특성값으로 간주하였다.
이 연구는 제주도토양을 대상으로 환경요인만으로 토양통을 예측하는 알고리즘을 이용하여, 정량적인 분석 방법을 이용해 환경요인과 토양분포의 관계를 알아보고자 하였다. 분석을 위한 환경요인으로는 온도, 강수량, 지표지질, 해발고도, 경사도, 경사향, 주변과의 고도차, 지형습윤지수, 해안으로부터의 거리, 산 정상으로부터의 거리, 토지이용현황을 선택하였다. 토양통별로 각각의 환경요인의 평균과 표준편차 또는 면적비를 구하고, 이를 이용하여 토양통이 분포할 수 있는 환경요인의 범위와 확률을 구하였다.
연평균기온과 강수량은 제주도 4개 기상관측관서의 1971∼2000년 30년 간의 평년 자료를 이용하여 해발고도에 따른 기온이나 강수량 편차를 조정하여 30 m × 30 m 해상도의 도면을 제작하였다 (Moon et al., 2010).
예측을 통한 제주도 토양분포를 이해하기 위하여 제주도전 지역을 270 m x 270 m 단위의 격자로 세분하여 각 격자에 해당하는 환경요인의 값을 추출하였다. Fig.
, 2010). 지형이 급격하게 변하는 정도를 나타내기 위하여 주변 지역과의 고도차이를 나타내는 지도를 제작하였는데 이는 사방으로 1 km 내의 지역 내에서 가장 저지대이면 0이고 고지대일수록 값이 커지도록 계산하여 격자형태의 지도로 제작되었다. 물의 흐름과 계곡의 형성 등의 지형 특성을 나타내기 위한 지형습윤지수 (TWI, topographic wetness index) 지도는 Peterson et al.
분석을 위한 환경요인으로는 온도, 강수량, 지표지질, 해발고도, 경사도, 경사향, 주변과의 고도차, 지형습윤지수, 해안으로부터의 거리, 산 정상으로부터의 거리, 토지이용현황을 선택하였다. 토양통별로 각각의 환경요인의 평균과 표준편차 또는 면적비를 구하고, 이를 이용하여 토양통이 분포할 수 있는 환경요인의 범위와 확률을 구하였다. 환경요인별 확률을 결합시켜 분포 가능한 토양통의 순위를 제시하는 알고리즘을 작성하였고, 이를 이용하여 토양통을 예측한 결과 1순위 내에 33%, 2순위 내에 62%, 5순위 내에 74%를 정확하게 기존의 토양도와 일치시킬 수 있었다.
(1993)가 제안한 방식에 의해 계산하여 지도로 나타내었다. 토지이용형태는 환경부에서 제공하는 지표피복도를 이용하여, 시가지, 농업지역, 초지, 산림지역, 나지 등으로 구분하였다. 마지막으로 환경요인들과 비교 분석하기 위한 토양도는 국립농업과학원이 2000년에 작성한 수치세부정밀토양도를 이용하였다 (Hong et al.
지표지질은 한국농촌공사에서 제작한 지표지질도를 수집하여 이용하였다. 해발고도, 경사도, 경사향, 지형습윤거리, 주변 지역과의 고도차이, 해안으로부터의 거리, 한라산 정상으로부터의 거리 등 여러 가지 요인들을 나타내는 지도는 국토지리정보원에서 발간한 1/5000 지형도를 이용하여 제작하였다. 경사도, 경사향, 해안으로부터의 거리, 한라산 정상으로부터의 거리를 나타내는지도는 지형도로부터 추출한 등고선으로부터 30 m x 30 m 격자 해발고도 (DEM, digital elevation model) 지도를 제작하고, 이를 기본 지도로 삼아 공간분석 프로그램인 ArcView(ver.
대상 데이터
, 2010). 지표지질은 한국농촌공사에서 제작한 지표지질도를 수집하여 이용하였다. 해발고도, 경사도, 경사향, 지형습윤거리, 주변 지역과의 고도차이, 해안으로부터의 거리, 한라산 정상으로부터의 거리 등 여러 가지 요인들을 나타내는 지도는 국토지리정보원에서 발간한 1/5000 지형도를 이용하여 제작하였다.
이론/모형
토지이용형태는 환경부에서 제공하는 지표피복도를 이용하여, 시가지, 농업지역, 초지, 산림지역, 나지 등으로 구분하였다. 마지막으로 환경요인들과 비교 분석하기 위한 토양도는 국립농업과학원이 2000년에 작성한 수치세부정밀토양도를 이용하였다 (Hong et al., 2009).
지형이 급격하게 변하는 정도를 나타내기 위하여 주변 지역과의 고도차이를 나타내는 지도를 제작하였는데 이는 사방으로 1 km 내의 지역 내에서 가장 저지대이면 0이고 고지대일수록 값이 커지도록 계산하여 격자형태의 지도로 제작되었다. 물의 흐름과 계곡의 형성 등의 지형 특성을 나타내기 위한 지형습윤지수 (TWI, topographic wetness index) 지도는 Peterson et al. (1993)가 제안한 방식에 의해 계산하여 지도로 나타내었다. 토지이용형태는 환경부에서 제공하는 지표피복도를 이용하여, 시가지, 농업지역, 초지, 산림지역, 나지 등으로 구분하였다.
이 평균과 표준편차는 반대로 어떤 환경요인의 값이 주어졌을 때 각각의 토양통이 분포할 수 있는 확률을 계산하는 토양통 예측 알고리즘을 만드는데 이용하였다. 예를 들어 오라통 분포지역의 해발고도 평균값이 202 m 이고 표준편차가 130 m일 경우 제주도의 해발고도 202 m가 되는 주변 지역에는 오라통이 분포할 확률이 높게 나타날 것으로 유추하는 방식이다.
성능/효과
Table 5에서와 같이 각 토양통에 분포하는 토지이용형태의 면적비를 분석한 결과, 하모, 하원, 정방, 무릉통 등은 주로 해안가의 밭농사가 이루어지는 농경지에 분포하였고, 평대, 표선, 김녕통 등 중산간의 초지로 많이 이용되고 있었으며, 군산, 흑악, 논고, 노로통은 산악지의 삼림지역에 분포하고 있었다. 경사향은 주 경사향을 북동, 동, 남동, 남, 남서, 서, 북서, 북, 평면의 9가지로 구분하고 각 경사향에 대응하는 토양통의 면적비율을 구하였다.
Melanudands는 제주 중산간지 상부와 동부 중산간지에 폭넓게 분포하고 있었다. 동부지역의 해발고도가 낮은 지역은 신엄통, 토평통 등이 보다 위에는 남원통, 표선통 등이 더 높은 지역은 평대통 등이 분포하고 있었고, 북부지역은 한경통이, 서부지역은 하부에는 남원통, 상부에는 송당통이 분포되며, 남부지역에서는 주로 정방통이 Melanudands 지역에 분포될 것으로 예상되었다. Fulvudands는 주로 서부와 동부에서 Melanudands의 하부에 해안쪽과 한라산 정상이 있는 중심 산악지역에 분포될 것으로 예상되었는데, 동북부지역에는 주로 구좌통, 서북부 지역에는 아라통, 동남부 지역에는 중엄통이 많이 분포될 것으로 예상되었다.
제주도 북부와 서부 해안지역을 제외하면 전 지역에 걸쳐 Andisols이 넓게 분포하고 있었으며, 북부의 해안가에는 길게 Entisols이 분포하는 것으로 예측되었다. 목단위 예측지도에서 특이한 점은 제주도 북부지역은 해안으로부터 한라산 방향으로 Entisols, Alfisols, Andisols 순으로, 서부지역에서는 Alfisols, Ultisols, Andisols 순으로 토양이 형성되는 것으로 예측되었으나, 실제 토양도에서는 각 토양목이 혼재되어 분포되는 것으로 나타났다. 이러한 환경요인에 의한 토양의 분포에 대해서는 토양생성과 관련된 것으로 예측되며 이에 대해서는 앞으로 추가적인 연구가 필요할 것이다.
앞서 제시된 토양통 예측 알고리즘에 따라 제주도 지형도에서 각 토양통별로 임의의 지점을 10개씩 추출한 후 해당되는 환경요인 값을 입력하여 토양통 예측의 정확도를 검정한 결과 Table 6에 나타낸 바와 같이 1순위에서 정확하게 예측할 확률은 33.7%, 3순위 이내에서 맞출 확률은 62%이었고, 10순위 이내에는 90 % 이상의 예측 정확도를 나타내었다. 특히 환경요인의 특성이 복잡하지 않은 산악지에 위치한 토양통은 정확하게 예측하였으나, 해안가 등 유사한 환경요인이 분포한 지역의 토양통 예측확률은 낮은 경향이었다.
제주도 북부와 서부 해안지역을 제외하면 전 지역에 걸쳐 Andisols이 넓게 분포하고 있었으며, 북부의 해안가에는 길게 Entisols이 분포하는 것으로 예측되었다. 목단위 예측지도에서 특이한 점은 제주도 북부지역은 해안으로부터 한라산 방향으로 Entisols, Alfisols, Andisols 순으로, 서부지역에서는 Alfisols, Ultisols, Andisols 순으로 토양이 형성되는 것으로 예측되었으나, 실제 토양도에서는 각 토양목이 혼재되어 분포되는 것으로 나타났다.
2 m의 낮은 값을 나타내었다. 제주도의 기생화산인 분석구에 분포하는 미악, 송악, 녹산통은 비교적 높은 경사도 및 높은 주변과의 고도차이를 보이고 있어, 이러한 환경요소는 분석구에 분포하는 토양을 다른 토양과 구분할 수 있는 기준이 될 수 있었다.
지형습윤지수는 지형을 하천의 흐름을 정량화 할 수 있는 지표로 하천을 따라 상류지역 및 하류지역에 분포하는 토양을 구별하는데 유용하며, 제주도 전 지역에서는 가장 높은 값은 22.6이고, 가장 낮은 값은 6.7이었으나, 대부분의 토양통 평균값은 10∼13의 범위에 있어, 제주도 토양의 발달에는 하천이 흐름에 의한 차이가 크지 않을 것으로 예상되었다.
연평균기온은 지온과 관련이 있고, 지온은 토양을 분류하는 기준으로도 활용되기도 한다 (Soil Survey Staff, 2006). 토양통 분포를 분석한 결과 갈색삼림토로 알려진 노로, 논고, 적악, 토산, 흑악, 군산통은 연평균기온이 11℃이하인 고산 지대에 주로 분포하고 있었다. 제주지역에서 평년에 측정된 지중 50 cm 지온은 기온보다 약 4℃정도 높았는데, 이 결과는 갈색삼림토가 온도상이 mesic으로 분류되는 토양이라는 점에서 일치하는 결과로 해석된다.
토양통별로 각각의 환경요인의 평균과 표준편차 또는 면적비를 구하고, 이를 이용하여 토양통이 분포할 수 있는 환경요인의 범위와 확률을 구하였다. 환경요인별 확률을 결합시켜 분포 가능한 토양통의 순위를 제시하는 알고리즘을 작성하였고, 이를 이용하여 토양통을 예측한 결과 1순위 내에 33%, 2순위 내에 62%, 5순위 내에 74%를 정확하게 기존의 토양도와 일치시킬 수 있었다. 알고리즘을 이용하여 제주 전 지역의 환경요인을 이용하여 예측되는 토양도를 토양목, 대군 등으로 분류하여 나타낸 결과 북부 해안가에 Entisols이 분포하고 해발고도가 높아지면서 Alfisols, Andisols이 나타난 반면, 서부지역에서는 해안가의 Alfisols에서 해발고도가 높아지면서 Ultisols, Andisols의 순으로 나타나고 있어, 토양의 생성과 관련되어 모형을 이용한 추가적인 연구가 필요하였다.
후속연구
이러한 환경요인에 의한 토양의 분포에 대해서는 토양생성과 관련된 것으로 예측되며 이에 대해서는 앞으로 추가적인 연구가 필요할 것이다. 또 예측 알고리즘에 의한 결과는 환경요인만으로도 토양의 분포특성을 보다 간결하게 나타내고 있어, 앞으로 환경에 따른 토양의 생성, 발달, 연쇄를 이해하는데 도움이 될 것으로 판단되었다.
환경요인별 확률을 결합시켜 분포 가능한 토양통의 순위를 제시하는 알고리즘을 작성하였고, 이를 이용하여 토양통을 예측한 결과 1순위 내에 33%, 2순위 내에 62%, 5순위 내에 74%를 정확하게 기존의 토양도와 일치시킬 수 있었다. 알고리즘을 이용하여 제주 전 지역의 환경요인을 이용하여 예측되는 토양도를 토양목, 대군 등으로 분류하여 나타낸 결과 북부 해안가에 Entisols이 분포하고 해발고도가 높아지면서 Alfisols, Andisols이 나타난 반면, 서부지역에서는 해안가의 Alfisols에서 해발고도가 높아지면서 Ultisols, Andisols의 순으로 나타나고 있어, 토양의 생성과 관련되어 모형을 이용한 추가적인 연구가 필요하였다.
목단위 예측지도에서 특이한 점은 제주도 북부지역은 해안으로부터 한라산 방향으로 Entisols, Alfisols, Andisols 순으로, 서부지역에서는 Alfisols, Ultisols, Andisols 순으로 토양이 형성되는 것으로 예측되었으나, 실제 토양도에서는 각 토양목이 혼재되어 분포되는 것으로 나타났다. 이러한 환경요인에 의한 토양의 분포에 대해서는 토양생성과 관련된 것으로 예측되며 이에 대해서는 앞으로 추가적인 연구가 필요할 것이다. 또 예측 알고리즘에 의한 결과는 환경요인만으로도 토양의 분포특성을 보다 간결하게 나타내고 있어, 앞으로 환경에 따른 토양의 생성, 발달, 연쇄를 이해하는데 도움이 될 것으로 판단되었다.
(2009)은 해발고도를 기준으로 제주도 용암류 대지 지형을 세분화하여 분포되는 토양통들의 특성을 구분하고자 시도하기도 하였으나, 토양관리를 용이하게 하고자 하는 목적이 더욱 강조된 측면이 있다. 토양 생성에 관한 연구는 현재 토양의 상태를 생성 요인을 이용하여 해석하고, 이를 바탕으로 토양특성의 출현과 발달과정을 이해하고, 나아가 앞으로 어떻게 변해갈 것인지를 설명할 수 있는 것까지 포함되어야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
토양의 생성에 작용하는 5가지 요인은?
토양의 생성에는 모재, 기후, 지형, 생물요인, 시간 등의 5가지 요인이 작용하고 있다고 알려져 왔다. 이 연구는 제주도 토양을 대상으로 환경요인만으로 토양통을 예측하는 알고리즘을 이용하여, 정량적인 분석 방법을 이용해 환경요인과 토양분포의 관계를 알아보고자 하였다.
이 연구에서 토양생성의 기후요인으로 이용한 것은?
토양생성요인으로 알려진 기후, 모재, 지형, 식생 (생물요인), 시간요인을 정량적으로 표현하기 위해서는 각 요인에 해당하는 항목들을 구체화해야 한다. 이 연구에서는 기후요인으로는 연평균기온, 강수량, 모재요인으로는 지표지질, 지형요인으로는 해발고도, 경사도, 경사향, 주변 지역과의 고도차이, 지형습윤지수, 해안으로부터의 거리, 한라산 정상으로부터의 거리, 식생요인으로는 토지이용형태 등을 이용하였으며, 시간요인은 지표지질에 반영이 되어있다고 가정하여 구체화시키지 않았다.
제주도 토양의 발달에 하천에 의한 영향이 크지 않을 것으로 예상되는 실제 이유는?
7이었으나, 대부분의 토양통 평균값은 10∼13의 범위에 있어, 제주도 토양의 발달에는 하천이 흐름에 의한 차이가 크지 않을 것으로 예상되었다. 실제로 제주지역에 분포하는 대부분의 하천은 평시에는 물 흐름이 없다가 강우 시에만 홍수가 발생하는 건천이 많이 분포하고 있어, 토양의 발달에는 영향은 크지 않을 것으로 예측된다.
참고문헌 (12)
Carre, F., A.B. McBratney, T. Mayr, and L. Montanarella. 2007. Digital soil assessments: Beyond DSM. Geoderma 142:69-79.
Hong, S.Y., Y.S. Zhang, B.K. Hyun, Y.K. Sonn, Y.H. Kim, S.J. Jung, C.W. Park, K. C. Song, B.C. Jang, and E.Y. Choe. 2009 An introduction of Korean soil information system. Korean J. Soil Sci. Fert. 42(1):21-28.
Hyun, B.K, Y.T. Jung, G.S. Hyun, K.H. Moon, K.C. Song, Y.K. Sonn, Y.S. Zhang, C.W. Park, S.Y. Hong, and L.H. Kim. 2009. A study on the lava terraces with different elevation in Jeju. Korean J. Soil Sci. Fert. 42(2):88-97.
Moon, K.H., H.C. Lim, and H.N. Hyun. 2007. Distribution of soil series in Jeju Island by proximity and altitude. Korean J. Soil Sci. Fert. 40(3):221-228.
Moon, K.H., H.C. Lim, and H.N. Hyun. 2010. Distribution of organic matter and Alo+1/2Feo contents in soils using principalcomponent and multiple regression analysis in Jeju Island. Korean J. Soil Sci. Fert. 43(5):626-632.
Peterson, G.A., I.D. Moore, G.A. Nielsen, and P.E. Gessler. 1993. Soil attribute prediction using terrain analysis. Soil Sci. Soc. Am. J. 57:443-452.
Shoji, S., M. Nanzyo, and R. Dahlgren. 1993. Volcanic ash soils: genesis, properties, and utilization. Elsevier Science.
Soil Survey Staff, USA. 2006. Keys to soil taxonomy.
Song, K.C. and S.H. Yoo. 1994. Andic properties of major soils in Cheju island (3). Conditions for formation of allophane. Korean J. Soil Sci. Fert. 27(3):149-157.
Won, J.H., J.W. Kim, G.W. Koh, and J.Y. Lee. 2005. Evaluation of hydrogeological characteristics in Jeju Island, Korea. Geo. J. 9:33-46.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.