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저자정보
심우진 (서울대학교) 안유순 (서울대학교) 정관용 (전남대학교)
저널정보
국토지리학회 국토지리학회지 국토지리학회지 제58권 제1호
발행연도
2024.3
수록면
109 - 120 (12page)
DOI
10.22905/kaopqj.2024.58.1.7

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한반도는 지질과 기후의 영향으로 산성 토양 비율이 높으며, 최근 대기오염물질에 의한 산성비의 유입으로 산림 토양의 산성화가 심해지고 있다. 본 연구에서는 산림 토양 특성의 지리적 분포를 예측할 수 있는 디지털 토양도 작성 기법을 적용하여 남한 전역의 산림 토양 pH 디지털 토양도를 구축하였다. 다양한 머신러닝 기법을 적용한 결과, 랜덤 포레스트 알고리즘이 가장 정확도가 높았다. 산림 토양 pH의 분포와 관련된 주요 환경 요인으로 지리변수, 지형변수, 모재변수가 도출되었다. 이 결과를 바탕으로 남한 일대의 산림 토양 pH 분포를 확인한 결과, 석회암과 현무암 등 염기성 모재가 분포한 지역에서 pH가 높게, 주로 편마암 모재가 주로 분포하는 지역에서 토양 pH가 낮게 나타났다. 이 중 강산성(pH 4.5 이하) 토양은 수도권과 충청권 서남부, 남해안 등에 주로 분포했다. 강산성 토양은 식생의 생육 환경과 탄소 격리 능력에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 산성화를 가속화하는 인위적 요인을 저감하고 주기적인 모니터링을 통해 지속적으로 관리해야 할 것이다.
#산림 토양 pH #토양 산성화 #디지털 토양도 작성 #인공지능 #랜덤 포레스트 #Forest soil pH #Soil acidification #Digital soil mapping #Artificial intelligence #Random forest

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 연구방법
III. 결과
IV. 결론
文獻

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