[논문]공간분석 기법을 활용한 새만금 농업용지 토양 염도 분석

김영주; 이근상

doi:10.11108/kagis.2019.22.3.037

공간분석 기법을 활용한 새만금 농업용지 토양 염도 분석
The Analysis of Soil Salinity in Saemangeum Agricultural Land using Spatial Analysis Method 원문보기

한국지리정보학회지 = Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, v.22 no.3, 2019년, pp.37 - 50

김영주 (전주비전대학교 지적토목학과) , 이근상 (전주비전대학교 지적토목학과)

초록
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본 연구에서는 GIS 기반 공간보간법을 적용하여 새만금 농업용지의 토양 염도를 분석하였다. 연구 대상지 공시토양은 하해혼성 충적층을 모재로 한 문포통 이었으며 토양 표토(0~20cm)와 심토(20~40cm)로 구분하여 토양 시료를 채취하였다. 먼저 142 지점의 샘플을 이용하여 공간보간에 따른 EC, ESP, SAR의 분포특성을 파악하였으며, 143 지점의 검증점에 대한 오차분석을 통해 EC와 SAR은 IDW 방법 그리고 ESP는 Kriging 보간법을 최적의 보간법으로 선정할 수 있었다. 최적의 보간법을 이용하여 EC, ESP, SAR 염분농도 항목별로 2014년에서 2016년 동안의 토양 염도 변화특성을 분석하였다. 분석 결과 EC, ESP, SAR는 강우발생에 따른 희석효과 등으로 각각 0.26mg/L, 5.97mg/L, 0.73mg/L 만큼 감소한 것으로 분석되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, we analyzed the soil salinity of Saemangeum agricultural land using GIS spatial interpolation method. Dominant soils series of experimental sites were Munpo (coarseloamy, mixed, non-acid, mesic, typically fluvaquents), which was based on the fluvio-marine deposit. Soil samples were periodically collected at 0~20cm and 20~40cm layer from each site. First, the distribution characteristics of EC, ESP, and SAR according to spatial interpolation were analyzed using 142 sample points. Through the error analysis of 143 validation points, the IDW method for EC and SAR, and the Kriging interpolation method for ESP were selected as the optimal interpolation method. Using the optimal interpolation method, the characteristics of EC, ESP, and SAR were analyzed for the change of soil salinity from 2014 to 2016. As a result, EC, ESP and SAR were decreased by 0.26mg/L, 5.97mg/L and 0.73mg/L respectively due to the dilution effect caused by rainfall.

주제어

표/그림 (10)

그림 FIGURE 1. Saemangeum Agricultural Land and Sampling point position
표 TABLE 1. Statistical characteristics of soil salinity based on 142 sample points (Unit : mg/L)
표 TABLE 2. Analysis of error characteristics of soil salinity using 143 validation points (Unit : mg/L)
그림 FIGURE 2. Distribution of EC, ESP, SAR using IDW interpolation method
그림 FIGURE 3. Distribution of EC, ESP, SAR using Spline interpolation method
그림 FIGURE 4. Distribution of EC, ESP, SAR using Kriging interpolation method
표 TABLE 3. Yearly average soil salinity distribution using optimal spatial interpolation (Unit : mg/L)
그림 FIGURE 5. Distribution of EC, ESP, SAR using optimal interpolation method
그림 FIGURE 6. Distribution of soil salinity variation from 2014 to 2016
표 TABLE 4. Characteristics of soil salinity variation from 2014 to 2016 (Unit : mg/L)

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 공간분석 기법을 활용한 토양 염분농도의 경시적 변화 및 공간적 특성을 분석하기 위하여 새만금 간척용지 중 전라북도 부안군 계화면 계화도 인근에 위치한 새만금 농업용 지중에서 연구 대상 1,150ha를 200m 간격으로 GPS를 활용하여 시료 채취지점 285지점을 선정하여 2014년부터 2016년까지 3개년 동안의 토양 표토(0∼20㎝)와 심토(20∼40㎝)에 대해 토양 시료를 채취하고 분석하였다.
본 연구에서는 전라북도 부안군에 위치하고 있는 새만금 농업용지(35°75′N, 126°60′ E)를 연구대상지로 선정하였다(그림 1). 새만금 농업용지의 토양 특성별 염분농도의 공간적 분포 및 경시적인 변화를 분석하고, 농업용지의 각 관측점에서 측정된 염분농도 자료를 기초로 GIS(Geographic Information System) 공간 보간법을 활용한 염분농도의 분포특성을 평가하고자 하였다. 시험 대상지인 농업용지는 2006년 물막이 공사가 완공된 후 나지로 관리되고 있으며 연구 대상지 공시토양은 하해혼성 충적 층(Fluvio-marine deposit)을 모재로 한 문포 통(coarse loamy, mixed, nonacid, Mesic, Typic, Fluvaquents)이었다.

가설 설정

GIS 공간 자료를 기반으로 적용되는 가장 보편적인 공간 보간법인 IDW 보간법은 인접한 기 지점들에서 이 점까지의 거리에 따른 비선형적인 가중치를 계산하여 적용하게 된다. IDW 보간 방법의 기본 가정은 각기 다른 기지점이 한 미지점에 미치는 영향은 미지점으로부터 떨어진 거리에 반비례한다는 것으로 식 1과 같이 표현된다.

제안 방법

142지점 샘플점을 기반으로 다양한 공간보간법에 따른 연도별 EC, ESP, SAR 통계 특성을 표 1에 제시하였다. 먼저 EC의 평균값은 2014년 0.
선정된 이 점들을 바탕으로 공간보간법별로 염분농도의 공간적 분포도 작성에 활용하였다. GIS 적용 공간 보간법을 위해 선정된 142지점 샘플점에 대해 IDW, 스플라인 및 크리깅 보간법을 실시하였으며, 크리깅 보간법은 선형, 원형, 구형, 지수 형 및 가우스 형을 이용하여 보간법을 수행하였다. IDW는 관측점별로 거리에 반 비례해서 가중치를 부여하는 방법이며, 스플라인은 완화곡선을 적용하여 구간별로 서로 다른 다항식을 채택하여 적용하는 방식이다.
각 보간법에 따른 오차 특성을 분석하기 위해 그림 2∼4에 제시된 142지점 샘플점을 활용하여 구축한 EC, ESP, SAR 공간보간 분포도와 143지점 검증점에 대한 EC, ESP, SAR 측정값을 공간 중첩하였다.
보간법 분석은 우선 샘플점 142지점을 이용하여 GIS 공간 보간을 위해 Point data로 먼저 지정한 후 격자망 분석을 위해 ArcGIS 프로그 램의『Spatial Analyst』를 사용하여 여러 보간 법별로 공간 보간을 실시하였다. 격자 자료의 해상도를 10m로 지정하여 분석에 이용하였으며, 보간법 시행 후 연구 대상 지역의 쉐이프 파일 자료를 이용하여 Clipping을 수행하였다. 그림 2∼4는 공간보간법에 따른 EC, ESP, SAR 분포도를 연도별로 나타낸 것이다.
본 연구에서는 새만금 농업용지의 토양 시료를 분석한 후 염분농도 자료인 EC, ESP 및 SAR 자료를 이용하여 GIS 공간 보간법 오차 분석을 수행하였다. 공간보간법 오차 분석에 사용된 매개변수는 총 285지점의 토양 염분농도 자료를 이용하여 오차 분석을 위한 검정점으로 143지점을 선정하였고, 142지점은 샘플점으로 지정하여 공간보간법별로 염분농도 공간보간법 오차 분석을 실시하였다.
따라서 본 연구에서는 염분농도 항목에 따른 최적의 공간보간법 유형별로 총 285지점 관측점을 활용하여 2014∼2016년까지의 염분농도 분포 특성을 분석하여 표 3과 같이 제시하였다.
토양 특성을 분석하기 위하여 농촌진흥청 농업과학원 토양화학분석법 (NIAST, 2000)에 준하였으며, pH(Orion 520 ＋, Thermo)는 초자전극법(1:5), EC(Model 162A, Orion)는 측정기로 측정하였다. 또한, 토양 유기물은 CNS 원소분석기 또는 Tyurin 법, 치환성 양이온은 1 N-NH4OAC 으로 추출한 후 ICP(VISTA-MPX, Varian)로 분석하였다. 토양 염분 농도는 채취된 토양 시료를 EC meter로 토양과 증류수를 1:5 비율로 하여 EC를 측정하였고, 이 측정값에 5배수를 하여 토양의 EC로 환산하였으며, 습식 체벌법을 이용하여 토양 입단분석을 수행하였다.
보간법 분석은 우선 샘플점 142지점을 이용하여 GIS 공간 보간을 위해 Point data로 먼저 지정한 후 격자망 분석을 위해 ArcGIS 프로그 램의『Spatial Analyst』를 사용하여 여러 보간 법별로 공간 보간을 실시하였다. 격자 자료의 해상도를 10m로 지정하여 분석에 이용하였으며, 보간법 시행 후 연구 대상 지역의 쉐이프 파일 자료를 이용하여 Clipping을 수행하였다.
본 연구는 전라북도 부안군 계화면에 위치한 새만금 농업용지의 토양에서 시료를 채취하여 이화학적 특성을 분석한 후 염분농도 자료인 EC, ESP 및 SAR를 대상으로 총 285개의 토양시료 샘플점의 염분농도 자료를 이용하여 GIS 공간 보간법을 이용한 오차 분석을 수행하였다.
본 연구에서는 2014년부터 2016년까지의 염분농도 항목별로 시간 변화에 따른 공간적 변화 특성을 분석하였으며 분석 결과는 표 4 및 그림 6과 같다. 먼저 EC의 최적 보간법으로 선정된 IDW 보간법을 활용하여 분석한 결과에서는 2014년에서 2016년으로 오면서 EC가 평균 0.
본 연구에서는 GIS 공간보간법을 활용하여 새만금 농업용지의 해수에 의한 염분농도의 분포특성을 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다.
본 연구에서는 새만금 농업용지를 대상으로 토양샘플을 측정한 후 토양의 이화학적 특성을 파악하여 해수에 대한 영향성 및 농업용지의 염분농도의 공간적 분포 특성을 파악하기 위해 조사 항목인 EC, ESP 또는 SAR에 대한 IDW 보간법, Spline 보간법 및 Kriging 보간법 등을 이용하여 오차 분석을 3.1과 같이 분석하였다. 이를 통해 EC와 SAR는 IDW 방법 그리고 ESP는 Kriging 방법을 최적의 보간법으로 선정하였다.
본 연구에서는 새만금 농업용지의 토양 시료를 분석한 후 염분농도 자료인 EC, ESP 및 SAR 자료를 이용하여 GIS 공간 보간법 오차 분석을 수행하였다. 공간보간법 오차 분석에 사용된 매개변수는 총 285지점의 토양 염분농도 자료를 이용하여 오차 분석을 위한 검정점으로 143지점을 선정하였고, 142지점은 샘플점으로 지정하여 공간보간법별로 염분농도 공간보간법 오차 분석을 실시하였다.
본 연구에서는 공간분석 기법을 활용한 토양 염분농도의 경시적 변화 및 공간적 특성을 분석하기 위하여 새만금 간척용지 중 전라북도 부안군 계화면 계화도 인근에 위치한 새만금 농업용 지중에서 연구 대상 1,150ha를 200m 간격으로 GPS를 활용하여 시료 채취지점 285지점을 선정하여 2014년부터 2016년까지 3개년 동안의 토양 표토(0∼20㎝)와 심토(20∼40㎝)에 대해 토양 시료를 채취하고 분석하였다. 분석 항목은 pH, EC, 치환성 및 수용성 이온 분석을 통한 나트륨흡착비율(Sodium Adsorption Ratio, SAR) 및 교환성나트륨율(Exchangeable Sodium Percent, ESP) 등을 분석하였고, 전기전도도(Electrical Conductivity, EC)를 측정하여 토양 염분농도의 수준을 알아보았으며, 토양 염분 농도의 측정하기 위해 토양 시료를 채취하여 시료 봉투에 담아 밀봉하여 실험실로 운반하여 자연 건조 후 2㎜ 체로 분석 시료를 조제하여 실험에 사용하였다(USSL, 1954). 토양 특성을 분석하기 위하여 농촌진흥청 농업과학원 토양화학분석법 (NIAST, 2000)에 준하였으며, pH(Orion 520 ＋, Thermo)는 초자전극법(1:5), EC(Model 162A, Orion)는 측정기로 측정하였다.
먼저 총 285지점의 토양 염분농도 자료 중 오차 분석을 위한 검정점으로 143지점을 선정하였으며, 나머지 142지점은 샘플점으로 선정하였다. 선정된 이 점들을 바탕으로 공간보간법별로 염분농도의 공간적 분포도 작성에 활용하였다. GIS 적용 공간 보간법을 위해 선정된 142지점 샘플점에 대해 IDW, 스플라인 및 크리깅 보간법을 실시하였으며, 크리깅 보간법은 선형, 원형, 구형, 지수 형 및 가우스 형을 이용하여 보간법을 수행하였다.
셋째, EC, ESP, SAR 항목별로 2014년에서 2016년 동안의 염분농도 변화특성을 분석하였다. 분석 결과 EC, ESP, SAR의 평균 변화량은 각각 0.
첫째, 새만금 농업용지의 염분농도 추정을 위한 최적의 보간법을 선정하기 위해 142지점 샘플점을 이용하여 IDW, Spline, Kriging 방법별로 공간보간을 수행하였으며, 143지점 검증점에 대한 표준편차를 분석하였다. 이를 통해 EC와 SAR은 IDW 방법, ESP는 Kriging 보간법이 해수의 영향에 의한 염분농도 분포를 추정하는 데 가장 적합한 보간법으로 나타내었다.
또한, 토양 유기물은 CNS 원소분석기 또는 Tyurin 법, 치환성 양이온은 1 N-NH4OAC 으로 추출한 후 ICP(VISTA-MPX, Varian)로 분석하였다. 토양 염분 농도는 채취된 토양 시료를 EC meter로 토양과 증류수를 1:5 비율로 하여 EC를 측정하였고, 이 측정값에 5배수를 하여 토양의 EC로 환산하였으며, 습식 체벌법을 이용하여 토양 입단분석을 수행하였다.
본 연구에서는 공간보간법을 이용하여 새만금 간척지 중 농업용지의 285지점을 대상으로 2014년부터 2016년까지 3개년 동안 토양 염분 농도를 분석하였다. 특히 새만금 농업용지의 염분농도 영향의 주원인이 되는 해수의 Na 함량 성분으로 인한 영향 범위를 효율적으로 분석하여 미래 농업용지에서 작물 재배 시 염분 피해를 최소화하기 위해, 농업용지의 각 관측점에서 측정된 염분농도를 기초로 지형 공간정보 기반의 공간 보간법을 활용한 염분농도의 분포 특성을 평가하였다. 특히 염분농도의 분포의 신뢰성을 평가하기 위해 염분농도 관측점 중에서 측점의 일부 점들을 검정점(Validation Point)으로 분류하여 스플라인, 역거리가중치(IDW; Inverse Distance Weight) 및 크리깅의 공간 보간법에 대한 오차 특성을 파악하였으며 이를 통해 최적의 공간보간법을 선정하여 연도별 토양 염도의 변화 특성을 함께 평가하였다.
특히 새만금 농업용지의 염분농도 영향의 주원인이 되는 해수의 Na 함량 성분으로 인한 영향 범위를 효율적으로 분석하여 미래 농업용지에서 작물 재배 시 염분 피해를 최소화하기 위해, 농업용지의 각 관측점에서 측정된 염분농도를 기초로 지형 공간정보 기반의 공간 보간법을 활용한 염분농도의 분포 특성을 평가하였다. 특히 염분농도의 분포의 신뢰성을 평가하기 위해 염분농도 관측점 중에서 측점의 일부 점들을 검정점(Validation Point)으로 분류하여 스플라인, 역거리가중치(IDW; Inverse Distance Weight) 및 크리깅의 공간 보간법에 대한 오차 특성을 파악하였으며 이를 통해 최적의 공간보간법을 선정하여 연도별 토양 염도의 변화 특성을 함께 평가하였다.

대상 데이터

먼저 총 285지점의 토양 염분농도 자료 중 오차 분석을 위한 검정점으로 143지점을 선정하였으며, 나머지 142지점은 샘플점으로 선정하였다. 선정된 이 점들을 바탕으로 공간보간법별로 염분농도의 공간적 분포도 작성에 활용하였다.
본 연구에서는 공간보간법을 이용하여 새만금 간척지 중 농업용지의 285지점을 대상으로 2014년부터 2016년까지 3개년 동안 토양 염분 농도를 분석하였다. 특히 새만금 농업용지의 염분농도 영향의 주원인이 되는 해수의 Na 함량 성분으로 인한 영향 범위를 효율적으로 분석하여 미래 농업용지에서 작물 재배 시 염분 피해를 최소화하기 위해, 농업용지의 각 관측점에서 측정된 염분농도를 기초로 지형 공간정보 기반의 공간 보간법을 활용한 염분농도의 분포 특성을 평가하였다.
본 연구에서는 전라북도 부안군에 위치하고 있는 새만금 농업용지(35°75′N, 126°60′ E)를 연구대상지로 선정하였다(그림 1).
새만금 농업용지의 토양 특성별 염분농도의 공간적 분포 및 경시적인 변화를 분석하고, 농업용지의 각 관측점에서 측정된 염분농도 자료를 기초로 GIS(Geographic Information System) 공간 보간법을 활용한 염분농도의 분포특성을 평가하고자 하였다. 시험 대상지인 농업용지는 2006년 물막이 공사가 완공된 후 나지로 관리되고 있으며 연구 대상지 공시토양은 하해혼성 충적 층(Fluvio-marine deposit)을 모재로 한 문포 통(coarse loamy, mixed, nonacid, Mesic, Typic, Fluvaquents)이었다. 공시 토양의 pH는 6.

데이터처리

각 보간법에 따른 오차 특성을 분석하기 위해 그림 2∼4에 제시된 142지점 샘플점을 활용하여 구축한 EC, ESP, SAR 공간보간 분포도와 143지점 검증점에 대한 EC, ESP, SAR 측정값을 공간 중첩하였다. 이를 통해 143지점 검증점 위치에 대한 실제 측정값과 보간한 값을 상호 비교하여 표 2와 같이 각 연도별 표준편차와 3년 평균 표준편차를 계산하였다. 분석 결과 EC와 SAR는 IDW 보간법을 적용한 3년 평균 표준편차가 각각 0.

이론/모형

공간보간법 오차 분석에 활용한 GIS 공간 보간 방법은 IDW, 스플라인 및 선형, 원형, 구형, 지수형, 가우스 형을 활용할 수 있는 크리깅 보간법을 적용하였다(Lin et al., 2017).
따라서 경중률 λi를 계산하기 전에 점 관측 자료들의 공간적 구조 및 상호관련성을 검증하는 Semivariogram 모형을 이용하게 된다(Lin et al., 2017; Paramasivam, 2019).
1과 같이 분석하였다. 이를 통해 EC와 SAR는 IDW 방법 그리고 ESP는 Kriging 방법을 최적의 보간법으로 선정하였다.
분석 항목은 pH, EC, 치환성 및 수용성 이온 분석을 통한 나트륨흡착비율(Sodium Adsorption Ratio, SAR) 및 교환성나트륨율(Exchangeable Sodium Percent, ESP) 등을 분석하였고, 전기전도도(Electrical Conductivity, EC)를 측정하여 토양 염분농도의 수준을 알아보았으며, 토양 염분 농도의 측정하기 위해 토양 시료를 채취하여 시료 봉투에 담아 밀봉하여 실험실로 운반하여 자연 건조 후 2㎜ 체로 분석 시료를 조제하여 실험에 사용하였다(USSL, 1954). 토양 특성을 분석하기 위하여 농촌진흥청 농업과학원 토양화학분석법 (NIAST, 2000)에 준하였으며, pH(Orion 520 ＋, Thermo)는 초자전극법(1:5), EC(Model 162A, Orion)는 측정기로 측정하였다. 또한, 토양 유기물은 CNS 원소분석기 또는 Tyurin 법, 치환성 양이온은 1 N-NH4OAC 으로 추출한 후 ICP(VISTA-MPX, Varian)로 분석하였다.

성능/효과

26mg/L 만큼 감소한 것으로 분석되었다. EC의 변화량은 공간적으로 최대 2.77mg/L 만큼 감소한 지역도 있었으며 반대로 최대 1.27mg/L 만큼 증가한 지역도 있는 것으로 분석되었다. 또한 최적 보간법으로 선정된 Kriging 보간법을 활용하여 분석한 결과에서는 2014년에서 2016년으로 오면서 ESP가 평균 5.
97mg/L 만큼 감소한 것으로 분석되었다. ESP의 변화량은 공간적으로 최대 63.68mg/L 만큼 감소한 지역도 있었으며 반대로 최대 39.05mg/L 만큼 증가한 지역도 있는 것으로 분석되어 지역별 편차가 매우 크게 나타났다. 그리고 SAR의 최적 보간법으로 선정된 IDW 보간법을 활용하여 분석한 결과에서는 2014년에서 2016년으로 오면서 SAR가 평균 0.
73mg/L 만큼 감소한 것으로 분석되었다. SAR의 변화량은 공간적으로 최대 8.20mg/L 만큼 감소한 지역도 있었으며 반대로 최대 10.57mg/L 만큼 증가한 지역도 있는 것으로 분석되었다.
73mg/L 만큼 감소한 것으로 분석되었다. SAR의 변화량은 공간적으로 최대 8.20mg/L 만큼 감소한 지역도 있었으며 반대로 최대 10.57mg/L 만큼 증가한 지역도 있는 것으로 분석되었다.
시험 대상지인 농업용지는 2006년 물막이 공사가 완공된 후 나지로 관리되고 있으며 연구 대상지 공시토양은 하해혼성 충적 층(Fluvio-marine deposit)을 모재로 한 문포 통(coarse loamy, mixed, nonacid, Mesic, Typic, Fluvaquents)이었다. 공시 토양의 pH는 6.7로서 중성을 나타내었고, 점토함양이 10% 내외의 사양질 토성을 보였다. 연구대상지의 일반적인 기상 특성은 서해바다에 접해있어 해양성 기후 특성을 보이며 연평균 풍속은 1.
05mg/L 만큼 증가한 지역도 있는 것으로 분석되어 지역별 편차가 매우 크게 나타났다. 그리고 SAR의 최적 보간법으로 선정된 IDW 보간법을 활용하여 분석한 결과에서는 2014년에서 2016년으로 오면서 SAR가 평균 0.73mg/L 만큼 감소한 것으로 분석되었다. SAR의 변화량은 공간적으로 최대 8.
둘째, 최적의 보간법을 이용하여 EC, ESP, SAR 염분농도 항목별 분포 특성을 분석한 결과 EC의 평균값은 2014년 0.45mg/L에서 2015년과 2016년에 각각 0.32mg/L 와 0.19mg/L로 감소하는 것으로 분석되었다. 또한 ESP의 평균값은 2014년 22.
57mg/L만큼 증가한 지역도 있는 것으로 분석되었다. 따라서 EC, ESP, SAR 항목 모두 2014년에서 2016년으로 오면서 강우 발생에 따른 토양층의 염기 용탈 및 희석효과 등으로 염분농도가 감소한 것을 알 수 있었다. 이렇듯 새만금 농업용지의 염농도 분포 특성 결과는 향후 농업용지에서 원활한 농업활동을 위한 영농이 가능한 지역을 쉽게 파악할 수 있으며 작부체계를 신속히 설정하는데 필요한 정보를 제공할 수 있을 것으로 사료된다
76mg/L로 가장 낮게 나타났다. 따라서 본 연구대상지의 경우 EC와 SAR는 IDW 방법이 가장 최적의 공간보간법으로 선정되었으며, ESP는 Kriging 보간법이 가장 우수한 것으로 나타났다.
27mg/L 만큼 증가한 지역도 있는 것으로 분석되었다. 또한 최적 보간법으로 선정된 Kriging 보간법을 활용하여 분석한 결과에서는 2014년에서 2016년으로 오면서 ESP가 평균 5.97mg/L 만큼 감소한 것으로 분석되었다. ESP의 변화량은 공간적으로 최대 63.
본 연구에서는 2014년부터 2016년까지의 염분농도 항목별로 시간 변화에 따른 공간적 변화 특성을 분석하였으며 분석 결과는 표 4 및 그림 6과 같다. 먼저 EC의 최적 보간법으로 선정된 IDW 보간법을 활용하여 분석한 결과에서는 2014년에서 2016년으로 오면서 EC가 평균 0.26mg/L 만큼 감소한 것으로 분석되었다. EC의 변화량은 공간적으로 최대 2.
분석 결과 EC, ESP, SAR의 평균 변화량은 각각 0.26mg/L, 5.97mg/L, 0.73mg/L 만큼 감소한 것으로 나타났다.
이를 통해 143지점 검증점 위치에 대한 실제 측정값과 보간한 값을 상호 비교하여 표 2와 같이 각 연도별 표준편차와 3년 평균 표준편차를 계산하였다. 분석 결과 EC와 SAR는 IDW 보간법을 적용한 3년 평균 표준편차가 각각 0.52mg/L 와 1.97mg/L로 가장 낮게 나타났으며, ESP는 Kriging 보간법을 적용한 3년 평균 표준편차가 4.76mg/L로 가장 낮게 나타났다. 따라서 본 연구대상지의 경우 EC와 SAR는 IDW 방법이 가장 최적의 공간보간법으로 선정되었으며, ESP는 Kriging 보간법이 가장 우수한 것으로 나타났다.
따라서 본 연구에서는 염분농도 항목에 따른 최적의 공간보간법 유형별로 총 285지점 관측점을 활용하여 2014∼2016년까지의 염분농도 분포 특성을 분석하여 표 3과 같이 제시하였다. 분석 결과, 먼저 EC의 평균값은 2014년 0.45mg/L에서 2015년과 2016년에 각각 0.32mg/L 와 0.19mg/L로 감소하는 추세를 보였다. 또한 ESP의 평균값은 2014년 22.
7로서 중성을 나타내었고, 점토함양이 10% 내외의 사양질 토성을 보였다. 연구대상지의 일반적인 기상 특성은 서해바다에 접해있어 해양성 기후 특성을 보이며 연평균 풍속은 1.6 m/s로 다른 해안지역에 비해 낮으며 1981년부터 2010년까지 30년 연평균 대기 기온은 12. 6℃로서 1월에 최저기온 -0.
첫째, 새만금 농업용지의 염분농도 추정을 위한 최적의 보간법을 선정하기 위해 142지점 샘플점을 이용하여 IDW, Spline, Kriging 방법별로 공간보간을 수행하였으며, 143지점 검증점에 대한 표준편차를 분석하였다. 이를 통해 EC와 SAR은 IDW 방법, ESP는 Kriging 보간법이 해수의 영향에 의한 염분농도 분포를 추정하는 데 가장 적합한 보간법으로 나타내었다.
전체적으로 볼 때, EC, ESP, SAR 항목 모두 2014년에서 2016년으로 오면서 감소하는 특성을 나타내었다. 이는 강우 발생에 따른 염분농도 희석효과로 해석되며, 이와 같이 새만금 농업용지 토양은 시간이 지날수록 자연 강우에 의한 염기 용탈로 자연 제염 효과가 발생될 것이며 농업용지로 구획정리를 하는 과정에서 토성의 개량, 토양의 단립화 촉진, 토양 내의 투수성, 통기성 및 배수성 개량 등의 토양 물리성 개량 효과에 의해 염분농도가 낮아질 것으로 예상된다.

후속연구

따라서 EC, ESP, SAR 항목 모두 2014년에서 2016년으로 오면서 강우 발생에 따른 토양층의 염기 용탈 및 희석효과 등으로 염분농도가 감소한 것을 알 수 있었다. 이렇듯 새만금 농업용지의 염농도 분포 특성 결과는 향후 농업용지에서 원활한 농업활동을 위한 영농이 가능한 지역을 쉽게 파악할 수 있으며 작부체계를 신속히 설정하는데 필요한 정보를 제공할 수 있을 것으로 사료된다
(2011)은 간척지에서 염류 이동과 공간적 특성을 파악하기 위해 낙동강 간척지 하구를 대상으로 염분 농도 분포를 조사하기 위해 유입 유량에 따른 조위 조건과 ECOMSED 모형을 이용하여 염분 침투 길이의 변화를 분석하여 낙동강 강어귀 둑 하류에서 상류 쪽으로 염수 쐐기 현상 이 활발하고 염수와 담수의 층 분할 현상인 밀도차가 발생하고 하천 유량의 차이에 의해 밀도 차의 혼합의 차이를 나타낸다고 하였다. 이와 같이 간척 농업용지에서 안정적인 작물 재배를 위해서는 간척 농지를 대상으로 염분농도의 변화 특성을 분석하는 연구가 필요하며, 아울러 토양에 포함된 염류 현황 및 변화량을 예측하고 더 나아가 기후변화와 토양 특성에 따라 작물의 염 피해 정도 및 양상을 파악하기 위한 토양 특성과 염분농도 공간적 패턴을 분석할 필요가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스플라인 보간은 어떤 방법인가?	스플라인 보간은 주어진 좌표점을 소구간으로 나누어 각 소구간에서 사용되는 다항식으로 차례로 이어가는 방법으로, 주어진 구간에서 연속이어야 하며 이 조건을 만족하는 최소의 차수가 3차이므로 3차 스플라인 함수가 일반적으로 사용된다. 그러므로 보간되어지는 함수의 첫번째 미분항들이 주어지지 않거나 계산될 수 없을 때 스플라인 보간법을 이용하는 것이 효과적이다.
	크리깅 보간법은 경중률을 계산하기 전에 무엇을 이용하게 되는가?	크리깅 보간법은 IDW 보간법과 같이 분석학자 하는 주변 지역의 관측값을 이용하여 미지점 을 분석하는 방법이지만, 위의 식 1에서 경중률 λi를 결정함에 있어 크리깅 보간법은 IDW 보간 법과 같이 단순히 기하학적 관점의 거리함수를 이용하기보다는 통계학적인 의미의 거리인 반 분산을 활용하는 특징이 있다. 따라서 경중률 λi를 계산하기 전에 점 관측 자료들의 공간적 구조 및 상호관련성을 검증하는 Semivariogram 모형을 이용하게 된다(Lin et al., 2017; Paramasivam, 2019).
	간척 농업용지에서 작물을 안정적으로 재배하기 위해서는 무엇이 우선적으로 필요한가?	간척 농업용지에서 작물을 안정적으로 재배하기 위해서는 먼저 염분 농도의 공간적 분포도와 변이성의 검토가 우선적으로 필요하며 간척 농지는 염분농도의 공간적인 변이가 다양하게 분포하고 있어 조사지점별로 작물의 성장상태에 큰 차이를 보이게 된다(Jung et al., 2003).

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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