전지구 기후 재분석자료 및 인공지능을 활용한 남한의 마늘 생산량 장기예측

조세라 ( Sera Jo ),이준리 ( Joonlee Lee ),심교문 ( Kyo Moon Shim ),김용석 ( Yong Seok Kim ),허지나 ( Jina Hur ),강민구 ( Mingu Kang ),최원준 ( Won Jun Choi ) 한국농림기상학회 2021 한국농림기상학회지 Vol.23 No.4

본 연구에서는 최신의 연구 트렌드인 빅데이터와 인공지능을 농업분야에 접목하여 유전자 알고리즘(GA)과 전지구 기후 재분석 자료를 활용한 마늘 생산량의 장기 예측 모형을 개발하고 그 예측성능을 평가해 보았다. 해당 모형은 마늘의 파종량을 수정할 수 있는 11월에 예측 자료를 생산하므로, 마늘의 생산 시기와 시간 공간적으로 떨어진 전지구 기후 재분석 자료로부터 마늘생산량의 예측 인자로 활용할 수 있는 시그널을 찾아 장기적 마늘 생산량 예측에 활용하였다. 그 결과 결정론적 예측과 확률론적 예측 모두 마늘 생산량의 경년변동성을 통계적으로 99% 신뢰수준에서 관측과 유사하게 모의하였으며, 범주형 예측에서도 이분위 예측에서 93.3%, 삼분위 예측에서 73.3%의 적중률을 보이며 우수한 예측 성능을 나타내었다. 또한, 예측인자들 사이의 선형 및 비선형적 관계를 모두 고려하는 GA방법을 사용하였을 때, 선형적 앙상블 방법을 적용하였을 때 보다 높은 예측성능과 안정적인 예측결과를 보이는 것을 알 수 있다. 본 연구에서 개발된 마늘 생산량 예측 모형은 기존의 단기예측 위주의 농산물 생산량 예측의 한계를 극복하고 한 해의 농사가 시작되기 전 잠재 생산량을 전망 정보를 생산하여 농산물의 수요⋅공급 및 가격 안정화를 위한 장기적 계획을 수립하는 것에 도움이 될 것으로 생각된다. This study developed a long-term prediction model for the potential yield of garlic based on a genetic algorithm (GA) by utilizing global climate reanalysis data. The GA is used for digging the inherent signals from global climate reanalysis data which are both directly and indirectly connected with the garlic yield potential. Our results indicate that both deterministic and probabilistic forecasts reasonably capture the inter-annual variability of crop yields with temporal correlation coefficients significant at 99% confidence level and superior categorical forecast skill with a hit rate of 93.3% for 2 × 2 and 73.3% for 3 × 3 contingency tables. Furthermore, the GA method, which considers linear and non-linear relationships between predictors and predictands, shows superiority of forecast skill in terms of both stability and skill scores compared with linear method. Since our result can predict the potential yield before the start of farming, it is expected to help establish a long-term plan to stabilize the demand and price of agricultural products and prepare countermeasures for possible problems in advance.

농업적 활용성 제고를 위한 분위사상법 기반의 앙상블 장기기후예측자료 보정방법 개선연구

조세라,이준리,심교문,안중배,허지나,김용석,최원준,강민구,Jo, Sera,Lee, Joonlee,Shim, Kyo Moon,Ahn, Joong-Bae,Hur, Jina,Kim, Yong Seok,Choi, Won Jun,Kang, Mingu 한국농림기상학회 2022 한국농림기상학회지 Vol.24 No.3

본 연구에서는 벼의 생물계절 예측 모형을 예시로 하여 해당 모형의 구동에 필요한 맞춤형 앙상블 상세기후예측자료를 구축하고 해당 자료의 보정방법을 고도화 하였을 때 농업적 활용 분야에서 가지는 부가가치를 확인해 보았다. 이를 위해, 벼의 생물계절 모의를 위해 집중적으로 필요한 기상자료인 1~10월의 일 평균/최저/최고 기온의 앙상블 장기(6개월) 전망자료를 생산하고 해당자료의 질을 높이기 위해 분위사상법 기반의 보정방법의 개선을 수행하였다. 그 결과 최저/최고/평균 기온 모두 대부분의 월에서 20일을 버퍼기간으로 선정하였을 때 4.51~15.37%까지 RMSE가 감소하는 것을 확인하였으며, 8~10월은 변수 및 월 별로 최적 버퍼기간이 다른 것을 확인하였다. 또한, 이러한 기상학적 변수의 개선은 벼의 생육단계별 시작일 예측이 모든 단계에서 7.82~10.60% 감소하였으며, 61개 ASOS 지점 가운데서도 생육단계에 따라 75~100%의 지점에서 RMSE가 감소하는 결과를 확인하였다. 본 연구 결과는 벼의 생물계절뿐만 아니라 감자, 고구마, 옥수수 등 타 작물로의 적용도 가능할 것으로 생각된다. 나아가, 일조시간, 습도, 풍속과 같은 예측변수들의 보정자료가 구축되면 농산물 작황전망, 병해충 예찰 등 다양한 분야의 학제간 연구에 적용하여 더 많은 부가가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.

장기 계절예측 정보를 활용한 증발산량 예측 및 불확실성 평가

최순군 ( Soon-kun Choi ),조세라 ( Sera Jo ),김응섭 ( Eung-sup Kim ),양예린 ( Yerin Yang ),어진우 ( Jinu Eo ),전상민 ( Sang-min Jun ),안난희 ( Nan Hee An ) 한국농공학회 2023 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2023 No.0

제1차 국가물관리기본계획(2021~2030)에 따르면 우리나라 용수 이용량 중의 약 63%가 농업용수이며 집중호우는 증가추세이나 가뭄발생 주기는 짧아지는 경향을 보인다. 한편, 농업 가뭄은 장기적인 물부족으로 인해 발생하기 때문에 중ㆍ장기적인 계획을 수립한다면 풍수해 등의 초단기적인 재해와 달리 선제적인 대응이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 중장기 계절예측 정보(1~6개월)를 활용하여 농경지의 증발산량을 추정하고 예측의 불확실성을 평가 하고자 하였다. 계절예측 정보는 PNU CGCM-WRF model chain을 통해 생산된 3~6월 일별 농업기상예측 자료이며, 최근 30년 과거예측 실험 결과를 통해 모형의 계통적 오차를 보정한 5 km 수준의 자료로서 오차보정 방법별 4개의 시나리오를 사용하였다. 농경지 토양특성정보는 환경부의 토지피복도와 국립농업과학원 정밀토양도를 활용하여 추출하였으며 농업기상예측 자료 해상도에 맞춰 일반적인 표토 토성 정보를 구축하여 기상정보와 토양정보가 공간적으로 일치하도록 하였다. 대상작물로서 하계작물은 콩을, 동계작물은 보리를 선정하였다. 기준작물증발산량의 추정은 Hargreaves 공식을 사용하였으며 작물의 유효적산온도(GDD, growing degree day)와 작물계수(Kc, Crop coefficient), 토양수분 함량에 따른 물 스트레스 지수(Ks, water stress coefficient)를 고려하여 작물의 증발산량을 산정하였다. 장기 계절예측 시나리오 별 실 증발산량 결과를 도출하였으며 증발산량 산정의 불확실성을 평가하였다.

PNU CGCM-WRF Chain을 활용한 남한지역 찰옥수수 수확일 추정

허지나 ( Jina Hur ),김용석 ( Yong Seok Kim ),조세라 ( Sera Jo ),심교문 ( Kyo Moon Shim ),안중배 ( Joong-bae Ahn ),최명주 ( Myeong-ju Choi ),김영현 ( Young-hyun Kim ),강민구 ( Mingu Kang ),최원준 ( Won Jun Choi ) 한국농림기상학회 2021 한국농림기상학회지 Vol.23 No.4

본 연구에서는 30년(1991-2020)에 대한 PNU CGCM-WRF chain에서 생산된 6개월 과거예측 자료를 이용하여 남한 전역에 대한 찰옥수수 수확일을 추정하고 평가하였다. 찰옥수수 수확일을 추정하기 위해 61개 지점의 기온 관측 자료와 모형의 기온 예측 자료를 파종일부터 수확 기준 온도까지 적산하는 적산온도 방법을 이용하였다. 평균 기온의 경우, 모형예측 자료는 분석 기간(4∼9월)에 대해 관측과 비교하여 약 2.9℃도 정도 기온을 과소모의하였다. 이러한 모형의 기온 오차가 적산온도에 반영되어, 관측으로 추정한 수확일과 비교하여 모형은 약 14.4∼16.9일 늦게 찰옥수수 수확일을 모의하였다. 오차가 개선된 모형 결과는 기온 예측 자료의 평균 오차가 0.1℃로 감소되고, 수확일 지연이 약 1.1∼1.3일로 감소되어 정량적으로 관측과 유사하게 모의하였다. 따라서, 본 연구에서는 PNU CGCM-WRF chain의 미래 기온 예측자료에 적산온도 생육추정 방법을 적용하여 찰옥수수 수확일을 추정함으로써 기후예측자료의 농업부문 활용성을 확인하였다. 찰옥수수와 같이 적산온도가 생육에 큰 영향을 미치는 작물의 경우, 본 연구에서 사용된 방법에 적합한 파종시기와 적산온도 기준값을 설정한다면 다양한 작물에 대한 생육시기 정보를 6개월 사전에 예측하고 활용할 수 있을 것으로 생각된다. This study predicted waxy corn harvest date in South Korea using 30-year (1991-2020) hindcasts (1-6 month lead) produced by the Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM)-Weather Research and Forecasting (WRF) chain. To estimate corn harvest date, the cumulative temperature is used, which accumulated the daily observed and predicted temperatures from the seeding date (5 April) to the reference temperature (1,650∼2,200℃) for harvest. In terms of the mean air temperature, the hindcasts with a bias correction (20.2℃) tends to have a cold bias of about 0.1℃ for the 6 months (April to September) compared to the observation (20.3℃). The harvest date derived from bias-corrected hindcasts (DOY 187∼210) well simulates one from observation (DOY 188∼211), despite a slight margin of 1.1∼1.3 days. The study shows the possibility of obtaining the gridded (5 km) daily temperature and corn harvest date information based on the cumulative temperature in advance for all regions of South Korea.

PNU CGCM 앙상블 예보 시스템의 겨울철 남한 기온 예측 성능 평가

안중배(Joong-Bae Ahn),이준리(Joonlee Lee),조세라(Sera Jo) 한국기상학회 2018 대기 Vol.28 No.4

21세기 한반도 기후변화 전망

안중배(Joong-Bae Ahn),최연우(Yeon-Woo Choi),조세라(Sera Jo),홍자영(Ja-Young Hong) 한국기상학회 2014 대기 Vol.24 No.4

CORDEX-동아시아 2단계 영역 재현실험을 통한 WRF 강수 모의성능 평가

안중배(Joong-Bae Ahn),최연우(Yeon-Woo Choi),조세라(Sera Jo) 한국기상학회 2018 대기 Vol.28 No.1

국내 고랭지배추 생산량에 대한 엘니뇨 영향

심교문 ( Kyo-moon Shim ),김용석 ( Yongseok Kim ),허지나 ( Jina Hur ),조세라 ( Sera Jo ),강기경 ( Kee-kyung Kang ) 한국농림기상학회 2020 한국농림기상학회지 Vol.22 No.4

본 논문에서는 1991년 이후 중간 강도 이상의 엘니뇨가 발생한 해의 고랭지배추의 단위면적당 생산량의 변화를 비교 분석하였다. 엘니뇨가 발생한 해 (n=12)의 고랭지배추의 전국 평균 생산량 (3,444±384kg 10a^-1)은 미 발생한 해 (n=14)의 생산량 (3,722±277kg 10a^-1)보다 적었으며, 통계적으로도 유의하였다(t=2.140, p=0.042). 또한, 엘니뇨가 종료한 해의 고랭지배추의 전국 평균 생산량은 엘니뇨가 시작한 해와 엘니뇨가 미 발생한 해보다 낮은 경향을 보였고, 이 또한 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다(df=2, f=3.874, p=0.035). 이것은 고랭지 배추 재배기간의 저온, 일조부족, 강수량 증가 현상이 1차적 원인으로 사료되나, 앞으로 엘니뇨 발생에 따른 악기상 등 각종 농업환경 변화와 고랭지배추의 생산성의 관계 등 추가 연구가 필요하다. The objective of this study was to assess the impact of El Nino on highland kimchi cabbage production for the period from 1991-2016 in South Korea. Years with less than 1.0 Oceanic Nino index (ONI) were classified into non El Nino years, while years with equal to or greater than 1.0 ONI were defined as El Nino years. The national average production (3,444 ㎏ 10a^-1) of high kimchi cabbage in El Nino years tended to be less than that in non El Nino years (3,722 kg 10a^-1) with significant differences (p = 0.0042) in the production between these groups of years. The averaged production of highland kimchi cabbage of El Nino end years (3,289 ㎏ 10a^-1) was less than those of El Nino start years and non El Nino years by 310 and 433 ㎏ 10a^-1, respectively. Such difference was significant statistically (p=0.035). According to our analysis, the differences in kimchi cabbage productions resulted from low temperature, short sunshine duration, and precipitation increase during the cultivation period of highland kimchi cabbage. This study may help for further analysis on the impact of extreme weather conditions during El Nino years on crop production.

비선형회귀 분석을 통한 난지형 마늘의 적지기준 설정연구

최원준 ( Won Jun Choi ),김용석 ( Yong Seok Kim ),심교문 ( Kyo Moon Shim ),허지나 ( Jina Hur ),조세라 ( Sera Jo ),강민구 ( Mingu Kang ) 한국농림기상학회 2021 한국농림기상학회지 Vol.23 No.4

본 연구는 현장관측자료의 분석을 통해 현장데이터 기반 생육적온 분석 및 재배적지 분석 기준을 제시하고자 하였다. 연구에 활용된 현장 데이터는 고흥, 남해, 신안, 창녕, 해남 등 5개 지역의 난지형 마늘 생산량데이터를 구득하였으며, 관측소별 관측값을 역거리 가중법(Inverse Distance Weighted)를 통해 지역내 농경지 기온데이터를 추출하였다. 데이터 분석에 활용된 기간은 2010년부터 2019년까지 10년간 데이터를 활용하였다. 조사된 생산량과 기온의 국소(Kernel)회귀분석을 통해 생육적온을 분석하였으며, 대역폭에 따라 0.8(18.781℃), 0.9(18.930℃), 1.0(19.542℃), 1.1(20.165℃), 1.2(21.042℃)이었다. 생육적온의 검증 및 재배적지 기준 적용을 위해 온도반응모델을 진행하였다. 분석된 생육적온과 생산량데이터 간의 회귀 분석 및 상관 분석을 수행결과 결정계수(R²)는 0.325∼0.438로 분석되었으며, 상관관계 분석에서는 유의 확률 0.001 수준에서 상관계수 0.57∼0.66로 분석되었다. 전체적으로 대역폭이 증가함에 따라 결정 계수가 더 높아졌으나 대역폭 1.0을 제외한 모든 대역폭에서는 편향된 결과로 일부 데이터가 모델에 크게 영향을 주는 것으로 나타났다. 이에 비선형분석을 통해 모든 데이터가 평이하게 반영된 모델인 대역폭 1.0이 본 연구 목적에 적합한 것으로 분석되었다. This study attempted to establish a field data-based write analysis standard by analyzing field observation data, which is non-linear data of southern garlic. Five regions, including Goheung, Namhae, Sinan, Changnyeong, and Haenam, were selected for analysis. Observation values for each observation station were extracted from the temperature data of farmland in the region through inverse distance weighted. Southern-type garlic production and temperature data were collected for 10 years, from 2010 to 2019. Local regression analysis (Kernel) of the obtained data was performed, and growth temperatures were analyzed, such as 0.8 (18.781℃), 0.9 (18.930℃), 1.0 (19.542℃), 1.1 (20.165℃), and 1.2 (21.042℃) depending on the bandwidth. The analyzed optimum temperature and the grown temperature (4℃/25℃) were applied to extract the growth temperature for each temperature by using the temperature response model analysis. Regression analysis and correlation analysis were performed between the analyzed growth temperature and production data. The coefficient of determination(R²) was analyzed as 0.325 to 0.438, and in the correlation analysis, the correlation coefficient of 0.57 to 0.66 was analyzed at the significance probability 0.001 level. Overall, as the bandwidth increased, the coefficient of determination was higher. However, in all analyses except bandwidth 1.0, it was analyzed that all variables were not used due to bias. The purpose of this study is to accommodate all data through non-linear data. It was analyzed that bandwidth 1.0 with a high coefficient of determination while accepting modeling as a whole is the most suitable.

APEX-paddy 모델을 활용한 SSPs 시나리오에 따른 논 필요수량 변동 평가

최순군 ( Choi Soon-kun ),조재필 ( Cho Jaepil ),정재학 ( Jeong Jaehak ),김민경 ( Kim Min-kyeong ),엽소진 ( Yeob So-jin ),조세라 ( Jo Sera ),오수당콰에릭 ( Owusu Danquah Eric ),방정환 ( Bang Jeong Hwan ) 한국농공학회 2021 한국농공학회논문집 Vol.63 No.6

Global warming due to climate change is expected to significantly affect the hydrological cycle of agriculture. Therefore, in order to predict the magnitude of climate impact on agricultural water resources in the future, it is necessary to estimate the water demand for irrigation as the climate change. This study aimed at evaluating the future changes in water demand for irrigation under two Shared Socioeconomic Pathways (SSPs) (SSP2-4.5 and SSP5-8.5) scenarios for paddy rice in Gimje, South Korea. The APEX-Paddy model developed for the simulation of paddy environment was used. The model was calibrated and validated using the H2O flux observation data by the eddy covariance system installed at the field. Sixteen General Circulation Models (GCMs) collected from the Climate Model Intercomparison Project phase 6 (CMIP6) and downscaled using Simple Quantile Mapping (SQM) were used. The future climate data obtained were subjected to APEX-Paddy model simulation to evaluate the future water demand for irrigation at the paddy field. Changes in water demand for irrigation were evaluated for Near-future-NF (2011-2040), Mid-future-MF (2041-2070), and Far-future-FF (2071-2100) by comparing with historical data (1981-2010). The result revealed that, water demand for irrigation would increase by 2.3%, 4.8%, and 7.5% for NF, MF and FF respectively under SSP2-4.5 as compared to the historical demand. Under SSP5-8.5, the water demand for irrigation will worsen by 1.6%, 5.7%, 9.7%, for NF, MF and FF respectively. The increasing water demand for irrigating paddy field into the future is due to increasing evapotranspiration resulting from rising daily mean temperatures and solar radiation under the changing climate.