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프로세스 네트워크를 활용한 논의 생태수문 복잡계 분석 : ANALYSIS OF ECOHYDROLOGICAL COMPLEX SYSTEMS OF RICE PADDIES USING PROCESS NETWORK

DC Field Value Language
dc.contributor.advisor김준-
dc.contributor.author윤주열-
dc.date.accessioned2017-07-14T06:18:37Z-
dc.date.available2017-07-14T06:18:37Z-
dc.date.issued2015-02-
dc.identifier.other000000026045-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/125468-
dc.description학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 생태조경·지역시스템공학부, 2015. 2. 김준.-
dc.description.abstract본 논문에서는 농림생태계의 생태수문계를 복잡계의 관점에서 바라 보았을 때, (1) 생태수문계의 구성 요소들이 상호작용을 통해 네트워크를 형성하여 집단행동을 하며, (2) 복잡정교한 정보 처리를 수행하고, (3) 자기-조직화(self-organization) 과정을 통해 적응해 가는 복잡계의 특징들을 볼 수 있을 것이라고 가정하였다. 이러한 가정을 확인하기 위해 최근 제안된 프로세스 네트워크 접근방법을 국내의 논에 적용 하였다. 이를 위해 30분 평균된 에너지 및 물질 플럭스와 기상변수들을 5.2 m 높이의 타워에서 측정하였다. 생태수문계와 관련된 11개의 변수를 선택하여 분석하였으며, 사용된 변수는 메탄 플럭스(FCH4), 총일차생산(GPP), 현열 플럭스(H), 잠열 플럭스(LE), 전천일사(Rg), 강수량(Precip), 생태계호흡(RE), 포차(VPD), 기온(T), 지온(Ts), 기압(Pa) 이다. 제시된 프로세스 네트워크 그리기의 결과에 따르면, 생태수문계에 관여하는 다양한 시공간 규모의 과정들이 실제로 관련 변수들 간의 피드백과 정보 흐름의 네트워크를 형성하고 있음을 명확히 보여준다. 또한 구성 변수들이 독특한 형태(즉, 차별화된 결합 형태, 방향성 및 시간 지연 규모)로 정보를 교환함으로써, 네트워크크 내부에 또 다른 네트워크를 형성하며 일관되게 조직화되어 특정한 하부계들을 구성하는 계층적(hierarchical) 구조를 나타낸다. 확인된 하부계들은 종관 하부계(synoptic subsystem, SS), 대기경계층 하부계(atmosphereic boundary layer subsystem, ABLS), 생물리 하부계(biophysical subsystem, BPS), 생물리화학 하부계(biophsicochemical subsystem, BPCS) 등으로 다양하게 나타났다. 주목할 점은, 이러한 하부계들이 서로 피드백 고리들을 맺거나 끊음으로써 지역 하부계(regional subsystem, RS)와 같은 새로운 하부계의 집합체를 생성하거나, 또는 분리시키는 것이다. 이러한 과정은 바로 복잡계의 특성인 자기-조직화 과정의 증거로서, 생태계가 계층적으로 조직화되어 자연적/인위적 교란 속에서도 자기-조직화를 통해 변화에 적응해 나감을 의미한다. 생태계의 건전성은 시스템의 자기-조직화 과정들이 유지될 때에 비로소 보존된다고 보기 때문에, 이러한 관점에서 프로세스 네트워크 접근법은 지속가능성에 대한 새로운 방법을 제시할 것으로 기대된다.-
dc.description.tableofcontents국문초록 Ⅰ
목 차 Ⅲ
List of Tables Ⅵ
List of Figures Ⅷ
제 1 장 서 론 1
제 2 장 연 구 배 경 4
제 3 장 연구방법 8
3.1 실험개요 8
3.1.1 관측지 정보 8
3.1.2 관측 방법 11
3.2 자료처리 13
3.2.1 좌표보정 15
3.2.2 수증기보정 17
3.2.3 주파수보정 18
3.2.4 공기밀도보정 20
3.2.5 분광보정 21
3.2.6 QC자료처리 23
3.2.6.1 QC flag 23
3.2.6.2 튀는 자료 제거 26
3.2.7 빈 자료 메우기 28
3.3 프로세스 네트워크 분석 31
3.3.1 변수선정 34
3.3.2 시간규모와 자료의 선처리 37
3.3.3 확률밀도추정 40
3.3.4 상호정보와 이전엔트로피계산 42
3.3.5 Threshold 값 45
3.3.6 동기화비 47
3.3.7 네트워크행렬 49
3.3.8 프로세스 네트워크 그리기 55
제 4 장 결과 및 고찰 57
4.1 관측자료 57
4.1.1 미기상학적 환경 57
4.1.2 멱스펙트럼 분석 59
4.1.3 메탄 농도 및 플럭스 시계열 61
4.1.4 메탄 플럭스 보정 결과 63
4.2 프로세스 네트워크 분석 결과 66
4.2.1 정규 결합 형태 66
4.2.2 프로세스 네트워크 그림 70
4.3 프로세스 네트워크의 함축적 의미 76
제 5 장 결론 및 요약 79
References 82
부 록 91
Abstract 115
-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent3502123 bytes-
dc.format.mediumapplication/pdf-
dc.language.isoko-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subject프로세스 네트워크-
dc.subject복잡계-
dc.subject생태수문계-
dc.subject정보이론-
dc.subject피드백-
dc.subject자기-조직화-
dc.subject에디공분산-
dc.subject.ddc712-
dc.title프로세스 네트워크를 활용한 논의 생태수문 복잡계 분석-
dc.title.alternativeANALYSIS OF ECOHYDROLOGICAL COMPLEX SYSTEMS OF RICE PADDIES USING PROCESS NETWORK-
dc.typeThesis-
dc.contributor.AlternativeAuthorJuyeol Yun-
dc.description.degreeMaster-
dc.citation.pagesix, 117-
dc.contributor.affiliation농업생명과학대학 생태조경·지역시스템공학부-
dc.date.awarded2015-02-
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