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한국환경영향평가학회> 환경영향평가> 기후변화 영향평가와 사업심사 연계를 위한 다자개발은행의 방법론 고찰

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기후변화 영향평가와 사업심사 연계를 위한 다자개발은행의 방법론 고찰

Review of Multilateral Development Bank’s Methodologies for Consideration of Climate Change Impacts in Project Due Diligence

장유정 ( Yoojung Jang )
  • : 한국환경영향평가학회
  • : 환경영향평가 31권2호
  • : 연속간행물
  • : 2022년 04월
  • : 106-116(11pages)
환경영향평가

DOI


목차

I. 서론
II. 연구의 범위와 방법
III. 결과 및 고찰
IV. 결론
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다자개발은행들은 기후변화 대응에 적극적으로 동참하고 있으며, 기존 환경·사회 영향평가에서 한발자국 더 나아가 저탄소 기후금융(Climate Finance) 제공을 위한 공동의 기후금융 평가방안(Common Principles for Climate Finance Tracking)을 마련하여 운용하고 있다. 이들은 보수적인 시각에서 전체사업 중 기후변화 적응 또는 저감으로 인정할 수 있는 부분을 단위화하여 평가하고 있으며, 그 결과를 취합하여 2012년부터 2021년도까지 총 10회에 걸쳐 기후금융 보고서를 발간하였다. 기후금융으로 판단하는 방법은 저감인지 적응인지에 따라서 다소 상이하다. 기후변화 적응 금융의 경우에는 사업의 맥락, 전후사정을 살펴 적응 금융으로 산정하며, 저감 금융의 경우에는 적용이 가능한 사업에 대한 포괄적인 리스트가 마련되어 이에 해당하는 경우 저감 금융으로 인정한다. 다자개발은행은 기후금융 평가 내용을 환경·사회 영향평가 결과와 함께 사업 심사의 주요 항목으로 활용하고 있다. 세계 각국이 사업 수준에서 기후변화를 다루기 위한 다양한 노력을 기울이고 있는 상황에서, 다자개발은행이 사업 승인 시 기후변화를 어떻게 고려하고 있는지 살펴보고 그 시사점에 대해서 고찰해 보는 것은 향후 기후변화 대응 방법론 마련 및 관련한 환경·사회 영향평가의 역할 확대에 도움이 될 것이라고 생각한다.
Multilateral Development Banks (MDBs) have actively responded to global climate change, and developed and operated the Common Principles for Climate Finance Tracking. They estimate climate finance in a granular manner with a conservative view. In other words, the MDBs track their financing only for those elements or proportions of projects that directly contribute to or promote climate adaptation or mitigation. The MDBs have reported jointly on climate finance since the first edition in 2012, which reported for 2011 and up to the 10th edition in 2021, which reported for 2020. MDBs apply two difference methodologies for adaptation and mitigation. For adaptation, the methodology is based on a context and location specific approach and captures the amounts associated with activities directly linked to vulnerability to climate change. For mitigation, it is evaluated in accordance with a comprehensive list of activities that reduce greenhouse gas emissions. The result of climate risk assessment is one of the major due diligence items for MDBs alongside with that of environmental and social impact assessment. Under the circumstance that many countries endeavor to deal with climate change at project level, it is meaningful to understand how MDBs have addressed climate change issues in their project approval process. This would be a good reference to establish a methodology for responding to climate change and to expand scope of environmental and social impact assessment.

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  • : 공학분야  > 환경공학
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  • : 학술지
  • : 연속간행물
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31권2호(2022년 04월) 수록논문
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1Deep Neural Network를 활용한 초미세먼지 농도 예측에 관한 연구

저자 : 최인호 ( Inho Choi ) , 이원영 ( Wonyoung Lee ) , 은범진 ( Beomjin Eun ) , 허정숙 ( Jeongsook Heo ) , 장광현 ( Kwang-hyeon Chang ) , 오종민 ( Jongmin Oh )

발행기관 : 한국환경영향평가학회 간행물 : 환경영향평가 31권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 83-94 (12 pages)

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본 연구는 국가측정망(에어코리아)에서 제공하는 2017년, 2019년 및 2020년도 대기질확정 데이터를 이용하여 Deep Neural Network(DNN) 모델을 학습하고, 2016년과 2018년도 데이터를 이용하여 학습된 모델을 평가·검증하였다. 피어슨 상관계수 0.2를 기준으로 SO2, CO, NO2, PM10 항목을 독립변수로 하여 초기 모델링을 진행하였고, 예측의 정확도를 높이기 위한 방법으로 시계열적 요소를 반영한 월별 모델링(개선모델)을 진행하여 초기모델과 비교·분석하였다. 분석에 사용한 지표는 RMSE(Root mean square error) 방법으로 오차를 계산하였으며, 예측 결과 초기모델의 RMSE값은 5.78로 국가측정망의 예측이동 평균모델의 결과(10.77)와 비교하여 초기모델에서 약 46% 오차가 감소하였다. 또한, 개선모델의 경우, 초기모델 대비 11월 모델을 제외한 모든 월별모델에서 정확도 향상이 있었다. 따라서, 본 연구에서는 DNN 모델링이 PM2.5 농도 예측에 효과적인 방법임을 제안할 수 있었으며, 향후 추가적인 독립변수 선정 및 시계열 요소를 고려한 방법으로 모델의 정확도 개선 가능성을 확인할 수 있었다.


In this study, DNN-based models were learned using air quality determination data for 2017, 2019, and 2020 provided by the National Measurement Network (Air Korea), and this models evaluated using data from 2016 and 2018. Based on Pearson correlation coefficient 0.2, four items (SO2, CO, NO2, PM10) were initially modeled as independent variables. In order to improve the accuracy of prediction, monthly independent modeling was carried out. The error was calculated by RMSE (Root Mean Square Error) method, and the initial model of RMSE was 5.78, which was about 46% better than the national moving average model result (10.77). In addition, the performance improvement of the independent monthly model was observed in months other than November compared to the initial model. Therefore, this study confirms that DNN modeling was effective in predicting PM2.5 concentrations based on air pollutants concentrations, and that the learning performance of the model could be improved by selecting additional independent variables.

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2부산 연안역의 서식지 질 및 위험도 평가

저자 : 정세화 ( Sehwa Jeong ) , 성기준 ( Kijune Sung )

발행기관 : 한국환경영향평가학회 간행물 : 환경영향평가 31권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 95-105 (11 pages)

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높은 개발 압력과 이용 강도로 인해 연안생태계 건강성이 악화되고 있는 부산은 연안역의 지속가능한 이용 및 생태계 보전을 위해 인간과 자연환경을 함께 고려하는 생태계 관리가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 서식지 중심의 생태계 기반 관리를 위하여 InVEST 서식지 질 및 위험도 모델을 적용하여 부산 연안 육역과 연안 해역의 서식지를 평가하였다. 평가 결과 연안 육역은 강서구 가덕도, 남구 이기대·신선대, 기장군 일대 지역의 서식지의 질이 높고, 서구, 중구, 동구, 수영구는 낮은 것으로 나타났다. 연안 해역의 경우 낙동강 하굿둑 하부 지역의 위험도가 낮았으며, 영도구, 사하구, 강서구 일부 지역의 위험도가 높은 것으로 나타났다. 이에 연안 생태계 서식지의 가치를 높이고 지속가능한 이용 및 보전을 위하여 훼손된 서식지를 개선하고 위협요인을 줄여 생태계서비스를 증진할 수 있는 관리 방안을 마련해야 할 것으로 판단된다. 또한 연안 육역의 개발사업 계획 시 연안 해역에 미치는 영향을 충분히 고려하여야 할 것이다. 본 연구의 연안 육역의 서식질 질 모형 결과는 도시생태현황지도와 국토환경성평가지도와 유사한 경향성을 가지는 것으로 파악되었으며, 연안 해역의 서식지 위험도 평가 결과 또한 해역의 서식지 파악, 위협요인 관리 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.


Busan, where the coastal ecosystem health is deteriorating due to high development pressure and intensity of use, needs ecosystem management that considers humans and the natural environment together for sustainable use and ecosystem preservation of the coastal areas. In this study, the InVEST model was applied to assess the habitat status of the coastal land and coastal sea to manage the ecosystem based on habitats. As a result of the assessment of the coastal land, the habitat quality of Gadeok-do, Igidae, and Sinseondae, Gijang-gun are high, and Seo-gu, Jung-gu, Dong-gu, and Suyeong-gu are low. In the case of the coastal sea, the habitat risk of the Nakdong river estuary is low, and some areas of Yeongdo-gu, Saha-gu, Gangseo-gu are high. Therefore, for the sustainable use and preservation of coastal ecosystems, it is necessary to prepare ecosystem- based management measures to improve damaged habitats and reduce threats. In addition, the impact on coastal seas should be fully considered when planning coastal land development. The results of the InVEST habitat quality model in coastal land show similar tendencies to the biotope and environmental conservation value assessment map. The results of the habitat risk assessment in the coastal sea are expected to be utilized to identify habitats in the coastal sea and management of threat factors.

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3기후변화 영향평가와 사업심사 연계를 위한 다자개발은행의 방법론 고찰

저자 : 장유정 ( Yoojung Jang )

발행기관 : 한국환경영향평가학회 간행물 : 환경영향평가 31권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 106-116 (11 pages)

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다자개발은행들은 기후변화 대응에 적극적으로 동참하고 있으며, 기존 환경·사회 영향평가에서 한발자국 더 나아가 저탄소 기후금융(Climate Finance) 제공을 위한 공동의 기후금융 평가방안(Common Principles for Climate Finance Tracking)을 마련하여 운용하고 있다. 이들은 보수적인 시각에서 전체사업 중 기후변화 적응 또는 저감으로 인정할 수 있는 부분을 단위화하여 평가하고 있으며, 그 결과를 취합하여 2012년부터 2021년도까지 총 10회에 걸쳐 기후금융 보고서를 발간하였다. 기후금융으로 판단하는 방법은 저감인지 적응인지에 따라서 다소 상이하다. 기후변화 적응 금융의 경우에는 사업의 맥락, 전후사정을 살펴 적응 금융으로 산정하며, 저감 금융의 경우에는 적용이 가능한 사업에 대한 포괄적인 리스트가 마련되어 이에 해당하는 경우 저감 금융으로 인정한다. 다자개발은행은 기후금융 평가 내용을 환경·사회 영향평가 결과와 함께 사업 심사의 주요 항목으로 활용하고 있다. 세계 각국이 사업 수준에서 기후변화를 다루기 위한 다양한 노력을 기울이고 있는 상황에서, 다자개발은행이 사업 승인 시 기후변화를 어떻게 고려하고 있는지 살펴보고 그 시사점에 대해서 고찰해 보는 것은 향후 기후변화 대응 방법론 마련 및 관련한 환경·사회 영향평가의 역할 확대에 도움이 될 것이라고 생각한다.


Multilateral Development Banks (MDBs) have actively responded to global climate change, and developed and operated the Common Principles for Climate Finance Tracking. They estimate climate finance in a granular manner with a conservative view. In other words, the MDBs track their financing only for those elements or proportions of projects that directly contribute to or promote climate adaptation or mitigation. The MDBs have reported jointly on climate finance since the first edition in 2012, which reported for 2011 and up to the 10th edition in 2021, which reported for 2020. MDBs apply two difference methodologies for adaptation and mitigation. For adaptation, the methodology is based on a context and location specific approach and captures the amounts associated with activities directly linked to vulnerability to climate change. For mitigation, it is evaluated in accordance with a comprehensive list of activities that reduce greenhouse gas emissions. The result of climate risk assessment is one of the major due diligence items for MDBs alongside with that of environmental and social impact assessment. Under the circumstance that many countries endeavor to deal with climate change at project level, it is meaningful to understand how MDBs have addressed climate change issues in their project approval process. This would be a good reference to establish a methodology for responding to climate change and to expand scope of environmental and social impact assessment.

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4안성 도시 소생태계 조성사업 지역의 조류 군집 특성과 서식지 조성 효과

저자 : 김정수 ( Jungsoo Kim ) , 강미현 ( Mi-hyun Kang ) , 남궁형 ( Hyung Namgung )

발행기관 : 한국환경영향평가학회 간행물 : 환경영향평가 31권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 117-127 (11 pages)

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안성 도시 소생태계 조성사업이 조류 군집 특성과 서식지 조성에 미치는 효과를 확인하기 위하여 2016년과 2017년 5월과 10월 4회에 걸쳐 조류 군집 특성 조사를 실시하였다. 이번 조사를 통하여 연구지역에서 모두 24종 94개체의 조류가 관찰되었다. 우점종은 참새 Passer montanus 19.1%, 까치 Pica pica 12.8%, 물까치 Cyanopica cyana 8.51% 그리고 붉은머리오목눈이 Sinosuthora webbiana와 방울새 Carduelis sinica ussuriensis 각 7.45%였고, 종다양도는 2.787이었다. 관찰된 조류 25종을 이동성에 따라 나누어 보면 텃새 72.0%, 여름철새 20.0% 그리고 겨울철새 8.00%이었다. 번식조류(확인 또는 가능성) 22종의 영소길드는 수관층(C)을 이용하는 종 54.5%, 수동(H)을 이용하는 종 31.8%, 덤불(B)을 이용하는 종 9.09% 그리고 지표면(G)을 이용하는 종 4.55%이었다. 채이길드는 번식기와 비번식기로 나누었으며, 번식기에 관찰된 조류 23종은 수관층(C)을 이용하는 종 69.6%, 덤불(b)을 이용하는 종 21.7% 그리고 물(W)과 지표면(G)을 이용하는 종 각 4.35%였고, 비번식기에 관찰된 조류 25종은 수관층을 이용하는 종64.0%, 덤불을 이용하는 종 24.0%, 지표면을 이용하는 종 8.00% 그리고 물을 이용하는 종 4.00%였다. 연구지역에서 조성된 대표적인 조류 서식지는 인공둥지와 습지(빗물정원)이다. 둥지는 연구지역에 모두 7개를 설치하였다. 박새 Parus major가 2016년과 2017년 각 한 둥지에서 번식하였고, 참새 Passer montanus가 2017년 한 둥지에서 번식하였다. 빗물 정원에서 지속 가능한 우수(rainwater)의 공급은 조류가 습지를 서식지로 이용하는데 중요한 요인으로 간주되었으나, 이번 조사에서는 습지로 조성된 빗물정원은 수량의 부족으로 이를 서식지로 이용하는 조류는 확인되지 않았다.


The survey of bird community characteristics was carried out four times on 2016 and 2017, respectively May and October to figure out effects of the manmade small ecosystem, Anseong. Twenty five species and 94 individuals were observed in the study area. The dominant species were Passer montanus 19.1%, Pica pica 12.8%, Cyanopica cyana 8.51%, Sinosuthora webbiana and Carduelis sinica ussuriensis respectively 7.45%, the diversity of the species was 2.787. With migration, the highest number and percentage to the lowest was residents 72.0%, summer visitors 20.0% and winter visitors 8.00%. Among 22 species which bred (check or possibility) in the manmade small ecology, Anseong, canopy (C) was 54.5%, hole (H) was 31.8%, bush (B) was 9.09% and ground (G) was 4.55% in their nesting guilds. In foraging guilds in breeding season was canopy (C) was 69.6%, bush (C) was 21.7%, water (W) and ground (G) was respectively 4.35%, and in non-breeding season, canopy was 64.0%, bush 24.0%, ground was 8.00% and water 4.00%. In the study site, the manmade habitats for birds were nest box and wetland (rain garden). In 7 nest box, Parus major was uesd 1 nest box as their breeding on 2016 and 2017, and Passer montanus was used 1 nest box on 2017. We assumed that sustainable rainwater supply may be important to attract many birds in rain garden, the manmade habitat for birds.Unfortunately, however, no birds used rain garden (wetland) as their habitats due to water shortage.

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1Deep Neural Network를 활용한 초미세먼지 농도 예측에 관한 연구

저자 : 최인호 ( Inho Choi ) , 이원영 ( Wonyoung Lee ) , 은범진 ( Beomjin Eun ) , 허정숙 ( Jeongsook Heo ) , 장광현 ( Kwang-hyeon Chang ) , 오종민 ( Jongmin Oh )

발행기관 : 한국환경영향평가학회 간행물 : 환경영향평가 31권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 83-94 (12 pages)

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본 연구는 국가측정망(에어코리아)에서 제공하는 2017년, 2019년 및 2020년도 대기질확정 데이터를 이용하여 Deep Neural Network(DNN) 모델을 학습하고, 2016년과 2018년도 데이터를 이용하여 학습된 모델을 평가·검증하였다. 피어슨 상관계수 0.2를 기준으로 SO2, CO, NO2, PM10 항목을 독립변수로 하여 초기 모델링을 진행하였고, 예측의 정확도를 높이기 위한 방법으로 시계열적 요소를 반영한 월별 모델링(개선모델)을 진행하여 초기모델과 비교·분석하였다. 분석에 사용한 지표는 RMSE(Root mean square error) 방법으로 오차를 계산하였으며, 예측 결과 초기모델의 RMSE값은 5.78로 국가측정망의 예측이동 평균모델의 결과(10.77)와 비교하여 초기모델에서 약 46% 오차가 감소하였다. 또한, 개선모델의 경우, 초기모델 대비 11월 모델을 제외한 모든 월별모델에서 정확도 향상이 있었다. 따라서, 본 연구에서는 DNN 모델링이 PM2.5 농도 예측에 효과적인 방법임을 제안할 수 있었으며, 향후 추가적인 독립변수 선정 및 시계열 요소를 고려한 방법으로 모델의 정확도 개선 가능성을 확인할 수 있었다.

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2부산 연안역의 서식지 질 및 위험도 평가

저자 : 정세화 ( Sehwa Jeong ) , 성기준 ( Kijune Sung )

발행기관 : 한국환경영향평가학회 간행물 : 환경영향평가 31권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 95-105 (11 pages)

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높은 개발 압력과 이용 강도로 인해 연안생태계 건강성이 악화되고 있는 부산은 연안역의 지속가능한 이용 및 생태계 보전을 위해 인간과 자연환경을 함께 고려하는 생태계 관리가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 서식지 중심의 생태계 기반 관리를 위하여 InVEST 서식지 질 및 위험도 모델을 적용하여 부산 연안 육역과 연안 해역의 서식지를 평가하였다. 평가 결과 연안 육역은 강서구 가덕도, 남구 이기대·신선대, 기장군 일대 지역의 서식지의 질이 높고, 서구, 중구, 동구, 수영구는 낮은 것으로 나타났다. 연안 해역의 경우 낙동강 하굿둑 하부 지역의 위험도가 낮았으며, 영도구, 사하구, 강서구 일부 지역의 위험도가 높은 것으로 나타났다. 이에 연안 생태계 서식지의 가치를 높이고 지속가능한 이용 및 보전을 위하여 훼손된 서식지를 개선하고 위협요인을 줄여 생태계서비스를 증진할 수 있는 관리 방안을 마련해야 할 것으로 판단된다. 또한 연안 육역의 개발사업 계획 시 연안 해역에 미치는 영향을 충분히 고려하여야 할 것이다. 본 연구의 연안 육역의 서식질 질 모형 결과는 도시생태현황지도와 국토환경성평가지도와 유사한 경향성을 가지는 것으로 파악되었으며, 연안 해역의 서식지 위험도 평가 결과 또한 해역의 서식지 파악, 위협요인 관리 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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3기후변화 영향평가와 사업심사 연계를 위한 다자개발은행의 방법론 고찰

저자 : 장유정 ( Yoojung Jang )

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다자개발은행들은 기후변화 대응에 적극적으로 동참하고 있으며, 기존 환경·사회 영향평가에서 한발자국 더 나아가 저탄소 기후금융(Climate Finance) 제공을 위한 공동의 기후금융 평가방안(Common Principles for Climate Finance Tracking)을 마련하여 운용하고 있다. 이들은 보수적인 시각에서 전체사업 중 기후변화 적응 또는 저감으로 인정할 수 있는 부분을 단위화하여 평가하고 있으며, 그 결과를 취합하여 2012년부터 2021년도까지 총 10회에 걸쳐 기후금융 보고서를 발간하였다. 기후금융으로 판단하는 방법은 저감인지 적응인지에 따라서 다소 상이하다. 기후변화 적응 금융의 경우에는 사업의 맥락, 전후사정을 살펴 적응 금융으로 산정하며, 저감 금융의 경우에는 적용이 가능한 사업에 대한 포괄적인 리스트가 마련되어 이에 해당하는 경우 저감 금융으로 인정한다. 다자개발은행은 기후금융 평가 내용을 환경·사회 영향평가 결과와 함께 사업 심사의 주요 항목으로 활용하고 있다. 세계 각국이 사업 수준에서 기후변화를 다루기 위한 다양한 노력을 기울이고 있는 상황에서, 다자개발은행이 사업 승인 시 기후변화를 어떻게 고려하고 있는지 살펴보고 그 시사점에 대해서 고찰해 보는 것은 향후 기후변화 대응 방법론 마련 및 관련한 환경·사회 영향평가의 역할 확대에 도움이 될 것이라고 생각한다.

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4안성 도시 소생태계 조성사업 지역의 조류 군집 특성과 서식지 조성 효과

저자 : 김정수 ( Jungsoo Kim ) , 강미현 ( Mi-hyun Kang ) , 남궁형 ( Hyung Namgung )

발행기관 : 한국환경영향평가학회 간행물 : 환경영향평가 31권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 117-127 (11 pages)

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안성 도시 소생태계 조성사업이 조류 군집 특성과 서식지 조성에 미치는 효과를 확인하기 위하여 2016년과 2017년 5월과 10월 4회에 걸쳐 조류 군집 특성 조사를 실시하였다. 이번 조사를 통하여 연구지역에서 모두 24종 94개체의 조류가 관찰되었다. 우점종은 참새 Passer montanus 19.1%, 까치 Pica pica 12.8%, 물까치 Cyanopica cyana 8.51% 그리고 붉은머리오목눈이 Sinosuthora webbiana와 방울새 Carduelis sinica ussuriensis 각 7.45%였고, 종다양도는 2.787이었다. 관찰된 조류 25종을 이동성에 따라 나누어 보면 텃새 72.0%, 여름철새 20.0% 그리고 겨울철새 8.00%이었다. 번식조류(확인 또는 가능성) 22종의 영소길드는 수관층(C)을 이용하는 종 54.5%, 수동(H)을 이용하는 종 31.8%, 덤불(B)을 이용하는 종 9.09% 그리고 지표면(G)을 이용하는 종 4.55%이었다. 채이길드는 번식기와 비번식기로 나누었으며, 번식기에 관찰된 조류 23종은 수관층(C)을 이용하는 종 69.6%, 덤불(b)을 이용하는 종 21.7% 그리고 물(W)과 지표면(G)을 이용하는 종 각 4.35%였고, 비번식기에 관찰된 조류 25종은 수관층을 이용하는 종64.0%, 덤불을 이용하는 종 24.0%, 지표면을 이용하는 종 8.00% 그리고 물을 이용하는 종 4.00%였다. 연구지역에서 조성된 대표적인 조류 서식지는 인공둥지와 습지(빗물정원)이다. 둥지는 연구지역에 모두 7개를 설치하였다. 박새 Parus major가 2016년과 2017년 각 한 둥지에서 번식하였고, 참새 Passer montanus가 2017년 한 둥지에서 번식하였다. 빗물 정원에서 지속 가능한 우수(rainwater)의 공급은 조류가 습지를 서식지로 이용하는데 중요한 요인으로 간주되었으나, 이번 조사에서는 습지로 조성된 빗물정원은 수량의 부족으로 이를 서식지로 이용하는 조류는 확인되지 않았다.

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