Ecology and Resilient Infrastructure ISSN:2288-8527(Online) 응용생태공학회 논문집

장항 송림 비소오염토양의 식물재배정화법에 적합한 식물종 선별을 위한 일련의 화분 실험을 수행하였다. 식물종은 비소를 흡수/제거할 수 있는 자생식물로, 송림의 타감작용, 사토 및 반양지의 환경 조건에서 생장가능해야 한다. 총 11종의 식물을 송림토양을 넣은 화분에 정식하고 온실에서 3개월 재배하고, 비소축적, 생체량 및 bioconcentration factor (BCF) 및 비소제거량을 측정하였다. 수크령이 지상부에 111.95 mg/kg의 비소를 축적하였고, 송엽국은 BCF가 3.52이었고, 고생체량 식물인 송엽국과 인동덩굴은 지상부에 각각 8.49 mg/kg 및 2.87 mg/kg의 비소를 축적하였다. 비소 흡수 증진을 위해 선정한 3종 식물의 화분에 oxalate를 1개월간 10, 20 및 40 mmol/kg-soil의 비율로 분할 주입하였다. 그 결과, 식물 생장 및 토양 미생물 활성에는 영향을 주지 않았으며, 40 mmol/kg-soil에서 수크령의 지하부 비소 농도가 유의하게(p<0.05) 증가하였다.

하구역은 담수와 해수가 섞여 염분 농도와 퇴적물 변화 양상이 특이한 환경 조건을 제공하며, 이와 같은 환경 조건은 타 생태계에서 볼 수 없는 생물다양성을 보유하게 된다. 본 연구는 기수역인 곤양천하구습지를 대상으로 식생의 분포 특성과 생물상을 조사·분석하여, 하구습지의 보전 및 지속가능한 이용을 위한 기초자료를 마련하려는 목적으로 수행되었다. 정수 및 유수역 다년생 초본식생, 염습지식생, 경작지식생, 대상식생 등 총 6개 상관식생형의 25개 식물군락으로 분류되었다. 특히, 하류부에 넓게 분포하는 갯잔디군락이 전형적인 만조 염습지의 특성을 나타내며, 이로 인해 보전 가치가 더욱 높아지고 있습니다. 생물다양성 측면에서는 2012년에 비해 53종이 증가하여 총 1,067종의 생물이 확인되었으며, 멸종위기 야생생물은 15종이 확인되었다. 열린 하구로서 생태적 연결성이 우수하며, 논, 산림, 염습지 등 다양한 지형과 경관이 유기적으로 발달 및 분포하여 기수성 생물 포함 생물다양성 증진에 긍정적으로 역할을 하고 있었다. 따라서 곤양천하구습지의 체계적 보전은 연안까지 연결되는 습지 생태축을 확보하여 생물의 이동 경로를 보호하고 생태적 안정성을 증진시키는 데 기여할 것이다.

본 연구에서는 내성천 내 식생사주의 공간적 분포 형태를 분류하고, 이를 기반으로 범용적 적용이 가능한 평면 기하학적 변수를 정의하여 우점 분포 형태의 식생사주 특성을 정량화하였다. 분석 결과, 식생사주의 공간적 분포는 크게 네 가지 유형으로 분류할 수 있었으며, 그 중 식생이 분포하는 교호사주 및 점사주 유형과 하도 내 단일 또는 다수의 식생사주가 식생이 우거진 홍수터와 함께 분포하는 유형이 연구 대상 구간의 90% 이상을 차지하는 것으로 나타났다. 내성천은 비교적 큰 규모의 식생사주가 넓은 간격으로 연이어 분포하거나 중첩된 다수의 소규모 식생사주와 복합적으로 분포하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 도출된 내성천의 정량화된 식생사주의 공간적 분포 특성은 유사한 하천에서의 식생 관리에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 이러한 식생사주의 평면 기하학적 변수와 공간적 분포 형태에 대한 분석 결과는 홍수 관리와 생태수리학적 연구에서 실제 모습에 가까운 하천의 형태를 모사한 실험 설계가 가능하게 하여 식생사주와 흐름 및 하상변동의 복잡한 상호작용 특성을 해석하는 데 기여할 수 있을 것이다.

하천표면의 동영상을 이용하여 하천표면유속을 측정하는 표면영상유속계에는 다양한 방법들이 있으며, 그 중 시공간영상(STI)을 이용한 분석법(STIV)이 널리 쓰이고 있다. 본고는 저자들이 개발한 두 가지 방법인 상호상관법기반 시공간영상분석법(C-STIV)과 FFT-기반 시공간영상분석법(F-STIV)의 장단점을 분석하고, 이를 조합하여 두 방법의 장단점을 보완할 수 있는 혼합형 시공간영상분석법(H-STIV)을 제안하였다. 분석을 위해 영상변위 0.1 px/fr부터 19.0 px/fr에 이르는 20종의 인공 시공간영상을 작성하였다. 이 인공시공간영상을 분석한 결과 영상변위가 작은 영역은 F-STIV가 정확하고, 영상변위가 큰 영역은 C-STIV가 정확하며, 중간 정도의 영상변위를 가진 영상들은 두 방법 모두 비슷한 경향을 보였다. 이 결과에 기반하여 2.0 px/fr(줄무늬 기울기 63.4°) 보다 작은 범위에서는 F-STIV의 결과를, 이보다 큰 범위에서는 C-STIV의 결과를 채택하는 H-STIV를 제안하였다. 제안된 방법을 인수천에 적용한 결과, H-STIV가 상황에 맞게 효율적으로 유속을 산정함을 입증하였다.