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      • KCI등재

        풍력발전단지 개발이 조류분포에 미치는 영향

        김정수,남궁형,진승주,임재균,김용,전준형,김동민 한국풍력에너지학회 2021 풍력에너지저널 Vol.12 No.2

        This study was carried out fives time from February to May 2019 and May 2020 to understand the distribution of birds and effects of offshore wind power plants in Yeonggwang, Jeollanam-do. In this study, 53 species and 4,925 individuals were observed. The dominant species were Larus crassirostris (56.0 %), Calidris alpina (10.8 %), Numenius madagascariensis (4.81 %) and Numenius phaeopus (3.75 %). During the study periods, the dominant species were waterbirds except for Passer montanus in the fifth period. The number of species varied from 21 to 33 over period, and in May 2019 it was 23 species and in 2020 it was 33 species. The number of individuals fluctuated from 996 to 3,510, and in May 2019 there were 2,076 individuals and in 2020 there were 2,235 individuals. Bird species and individuals did not decline over the study periods. In May 2020, bird species and individuals increased approximately 40 % and 10 %, respectively, compared with May 2019. In conclusion, these results show that the effects of wind power plants on the distribution of birds in this study site were not significant. Also, we did not find bird carcasses near wind turbines at the study site during these periods.

      • KCI등재

        서남해 해상풍력 실증단지 해역의 해양 환경 특성

        서진성,김태윤,맹준호,임은표,진승주,김현민 한국환경영향평가학회 2019 환경영향평가 Vol.28 No.5

        This study aims to present the characteristics of marine physics, water quality, and sediment quality around offshore wind farm near the Gochang and Buan sea areas through the analysis of monitoring data. The relationships between suspended solid and wave height as well as suspended solid and flow velocity were analyzed. We found that Correlation Coefficient values of 0.61~0.69 between wave height and suspended solid, and suspended solid concentration reaches 75 mg/L or higher when wave height of more than 1m occurred in the spring (1 month). The water quality index (WQI) was used to identify the status of the water quality in the study area. Most of the measured points were rated first grade (very good). The variation of chlorophyll-a was relatively hight compared to the other criteria, indicating that it is a major factor affecting the quality index. In the sediment column, all heavy metals were detected below the Threshold Effects Level(TEL), and ignition loss and grain size show a positive correlation. 서남해 해상풍력 실증단지 해역을 중심으로 구축된 모니터링 자료를 분석하여 해양물리, 해양수질, 해저퇴적물의 환경 특성을 파악하고 현황을 제시하였다. 파고와 부유사 농도, 유속과 부유사 농도의 상관관계를 분석하여 연구 해역 토사의 부유 특성을 고찰하였다. 춘계 시(1 개월) 파고와 부유사 농도 사이에는 상관계수 0.61~0.69의 상관성을 보였으며, 1 m 이상의 높은 파고가 발생하면 75 mg/L 이상의 부유사 농도가 관측되었다. 수질평가지수 산정 시 필요한 항목을 중심으로 수질 현황을 분석하였으며 대부분의 정점에서 1등급(매우 좋음)을 보이고 있었다. 클로로필-a의 변동폭이 다른 항목에 비해 상대적으로 높게 나타나 수질평가지수에 영향을 주는 중요 인자로 파악되었다. 해저퇴적물 내 중금속 현황은 모든 항목의 평균값이 해양환경 주의기준 이하로 검출되었으며 강열감량과 입도분포는 높은 연관성을 보였다.

      • KCI등재

        지식기반적 방법을 활용한 저서생태계 평가의 유효 조사정점 개수 산정

        유재원,김창수,정회인,이용우,이만우,이창근,진승주,맹준호,홍재상,Yoo, Jae-Won,Kim, Chang-Soo,Jung, Hoe-In,Lee, Yong-Woo,Lee, Man-Woo,Lee, Chang-Gun,Jin, Sung-Ju,Maeng, Jun-Ho,Hong, Jae-Sang 한국해양학회 2011 바다 Vol.16 No.3

        환경영향평가와 해역이용협의의 의사결정은 보고서에 기초하는 것이며, 이는 자연 서식처에 대한 구체적이고 정확한 정보를 필요로 한다. 생태학적 질과 상태에 대한 보고가 갖는 높은 중요성에도 불구하고, 생태학 분야의 축적된 연구 지식과 최근 기술(즉 연구 사례나 지시자/지표 기술의 활용 등) 등은 평가 현장에서 활용되고 있지 않으며, 환경영향평가서 조차 보존과 개발의 여부를 판단하는 데에 활용 가능한 정보를 담아내지 못하고 있다. 게다가 현장에서 행해지는 채집 노력량은 매우 제한적이며, 해역이용협의의 경우, 대부분의 사례가 2개 이상의 소수 표본만을 활용하는 것으로 나타났다. 이는 전문가 검토나 의사 결정에 활용될 중요한 생태학적 정보의 이해와 전달을 어렵게 하는 것이다. 따라서 보다 정확한 평가를 위해서는 효율적인 채집 정점 수의 설정이 우선 해결되어야 할 문제인 것으로 인식할 수 있었다. 본 연구에서 저자들은 대형저서동물 조사에서 채집 정점 수를 결정할 수 있는 몇 가지 통계 기법을 소개하였다. 그러나 이 기법들은 반드시 예비 조사를 통한 정보를 필요로 하므로 국내에서의 활용은 현실적으로 불가능할 것으로 판단되었다. 본 연구는 과학적 저널에 보고된 연구의 정점 배치가 환경영향평가 또는 해역이용협의 등에서 활용될 수 있는 생태학적 현상을 성공적으로 이해한 데에 기여한 것으로 볼 수 있다는 가정을 바탕으로 19개의 기존 연구에서 활용된 정점 배치 사례(총 19개 사례)를 분석하였다. 이로부터 추정된 정점 간 거리와 $4{\times}4$ km의 단위면적 내 정점수를 계산하였고, 각각의 중위수는 2.3 km, 3개로 추정되었다. 본 연구는 각 사례별 단위면적 내 정점수(NSSU)와 총 조사 정점수(TNSS)를 이용하여 어림 조사지역 면적 (ASA, $km^2$)을 계산하고, 적절한 규모의 ASA 또는 NSSU/TNSS의 예측에 활용하기 위해 ASA와 조사 목적 그리고 NSSU 간 통계적으로 유의한 함수 관계를 추정하고, 제시하였다. 이와 같은 경험적 접근 방식에 의한 추정은 환경영향평가와 해역이용협의 현장 조사 시 채집 노력량을 늘리고 타당한 자료와 정보를 근거로 의사를 교환하는 데에 기여할 것으로 판단된다. Decision making in Environmental Impact Assessment (EIA) and Consultation on the Coastal Area Utilization (CCAU) is footing on the survey reports, thus requires concrete and accurate information on the natural habitats. In spite of the importance of reporting the ecological quality and status of habitats, the accumulated knowledge and recent techniques in ecology such as the use of investigated cases and indicators/indices have not been utilized in evaluation processes. Even the EIA report does not contain sufficient information required in a decision making process for conservation and development. In addition, for CCAU, sampling efforts were so limited that only two or a few stations were set in most study cases. This hampers transferring key ecological information to both specialist review and decision making processes. Hence, setting the effective number of sampling stations can be said as a prior step for better assessment. We introduced a few statistical techniques to determine the number of sampling stations in macrobenthos surveys. However, the application of the techniques requires a preliminary study that cannot be performed under the current assessment frame. An analysis of the spatial configuration of sampling stations from 19 previous studies was carried out as an alternative approach, based on the assumption that those configurations reported in scientific journal contribute to successful understanding of the ecological phenomena. The distance between stations and number of sampling stations in a $4{\times}4$ km unit area were calculated, and the medians of each parameter were 2.3 km, and 3, respectively. For each study, approximated survey area (ASA, $km^2$) was obtained by using the number of sampling stations in a unit area (NSSU) and total number of sampling stations (TNSS). To predict either appropriate ASA or NSSU/TNSS, we found and suggested statistically significant functional relationship among ASA, survey purpose and NSSU. This empirical approach will contribute to increasing sampling effort in a field survey and communicating with reasonable data and information in EIA and CCAU.

      • KCI등재

        서해 해상풍력단지 조성 예정해역의 대형저서동물 군집 생체량에 대한 생태학적 평가

        정수영,이채린,김성현,김성태,명정구,오승용,박진우,진승주,유재원 한국해양과학기술원 2019 Ocean and Polar Research Vol.41 No.4

        We analyzed the preliminary survey data (2014−2016) of macrobenthic community biomass (n = 112) from the wind farm area located in the southern part of the west coast of Korea and compared this data with data from the entire west coast (n = 369; 2006−2008). Modal classes from frequency distributions were 6 times higher in the latter (5 vs. 32 g/m2). The mean and median values of the latter were 1.3 and 1.7 times higher (mean, 20.7 vs. 27.8 g/m2; median, 17.1 vs. 29.5 g/m2), and the maximum value was 3.4 times higher. Mood’s median test showed significant difference at p-value = 0.01. We estimated the biomass-todepth relationships from each data set by using Akaike Information Criterion and regarded the non-overlap of the 95% confidence intervals as indicating significant difference. The biomass was different from a 10 m depth below, and 3 times higher in the west coast at around 20 m compared with the maximum depth of the wind farm area. A local event of catastrophic sedimentation ranging from 1 to 2 m was observed in the wind farm during winter surveys. This could be a probable source of the lower biomass, but information on biomass seasonality and a natural experimental approach seem to be needed for the conduct of further studies. This study is meaningful in that it provided the background to assess future changes by understanding the lower level of benthic productivity in the area. We expect this study will contribute to the preparation of measures that can remove or mitigate the source of the lower biomass and improve the productivity of fishery resources in the area.

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