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NTIS 바로가기한국산림과학회지 = Journal of korean society of forest science, v.109 no.3, 2020년, pp.259 - 270
김은숙 (국립산림과학원 기후변화생태연구과) , 이보라 (국립산림과학원 기후변화생태연구과) , 김재범 (강원연구원) , 조낭현 (강원대학교 환경학과) , 임종환 (국립산림과학원 기후변화생태연구과)
Extreme weather events, such as heat and drought, have occurred frequently over the past two decades. This has led to continuous reports of cases of forest damage due to physiological stress, not pest damage. In 2014, pine trees were collectively damaged in the forest genetic resources reserve of So...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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소나무 고사지역과 생육지역을 구분하기 위한 모형을 구축하기 위해 사용한 기계학습 모형은 무엇인가? | 소나무 고사지역과 생육지역을 구분하기 위한 모형을 구축하기 위해 Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) 등 3가지 기계학습 모형을 이용하였다. DT(의사결정트리)는 특정 항목에 대한 의사결정 규칙을 나무 형태로 분류해 나가는 분석기법을 말한다. | |
기상ㆍ기후적인 요인에 따른 전 세계 수목 고사 피해의 예에는 무엇이 있는가? | , 2010; Klein and Hartmann, 2018). 1980년대부터 발생한 스위스 알프스 지역의 Scots pine(Pinus sylvestris) 고사(Mobbertin et al., 2005), 1990년대 말부터 지속되고 있는 브리티쉬 콜로비아 lodgepole pine(Pinus contorta)의 Mountain pine beetle 피해(Kurz et al., 2008). 2002~2004년 미국 남서부 Pinyon Pine 집단 고사(Allen-Reid, 2008), 2018년 미국 애리조나 전역에서 ponderosa pine(Pinus ponderosa)의 집단 고사 (USDA, 2018) 이외에도 수많은 피해 사례들이 발생했다. 대부분의 경우, 지구온난화로 인한 기온상승과 가뭄의 심화로 산림수목이 건조 스트레스 피해를 받았으며 건강성이 저하된 수목에 병해충이 가세하여 큰 피해가 발생하였다. | |
소나무 고사와 관련된 주요 변수 분석 결과는 어떠한가? | 모형 개발에는 Decision Tree, Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) 등 기계학습 기법을 적용하였으며, RF와 SVM가 정확도 93% 이상으로 좋은 성능을 보였다. 소나무 고사와 관련된 주요 변수 분석 결과, 소나무 고사의 지형적인 취약지역은 해발고도가 높은 동시에 일사량이 높으며 수분 조건이 불리한 지역이었으며, 임분 특성 중에서는 특히 5~15m 높이의 수직적 임분밀도가 높은 소나무림, 그리고 영급이 높은 소나무림에서 고사 위험성이 높다고 평가되었다. RF와 SVM 모형 예측에 따라, 소나무 고사위험도가 높은 지역의 면적은 연구대상지 전체 소나무림 면적의 약 9. |
Allen, C.D., Macalady, A.K., Chenchouni, H., Bachelet, D., McDowell, N., Vennetier, M., Kitzberger, T., Rigling, A., Breshears, D.D., Hogg, E.H., Gonzalez, P., Fensham, R., Zhang, Z., Castro, J., Demidova, N., Lim, J.-H., Allard, G., Running, S.W., Semerci, A. and Cobb, N. 2010. A global overview of drought and heat-induced tree mortality reveals emerging climate change risks for forests. Forest Ecology and Management 259(4): 660-684.
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