회의보고 : 선도적 농림기상 국제협력을 통한 농업과 식량안보분야 전지구기후 서비스체계 구축 전략

이병열 ( Byong Lyol Lee ),페데리카로씨 ( Federica Rossi ),레이몬드모타 ( Raymond Motha ),로버트스테판스키 ( Robert Stefanski ) 한국농림기상학회 2013 한국농림기상학회지 Vol.15 No.2

“전지구기후서비스체계” (GFCS)는 2009년 제3차 세계기후회의에서 기후변화 대응 취약 국가와 소외계층에 대해 보다 효율적인 기후정보를 제공하기 위한 전지구차원의 서비스 제공체계 구축 필요성에 대한 공감을 바탕으로 제안되어, 현재 세계기싱기구를 중심으로 관련 UN 및 국제기구간 공조를 통해 향후 약 10년 동안에 걸쳐 이를 이행하기 위한 노력을 기울일 예정이다. GFCS는 과학적 기후정보와 기후예측을 기후변화 적응과 기후위기관리를 상호 연계할 수 있는 기후서비스 개발을 주도하게 된다. GFCS의 기본구조는 5개 주요 요소로 구성되어 있는데, 이에는 관측/모니터링, 연구/모형/예측, 기후서비스정보시스템 및 사용자인터페이스 플랫폼과 함께 이들 모두를 포괄하는 역량개발이 포함되어 있다. 현재 GFCS의 편익분야 중 자연재해경감, 수자원, 보건 분야와 함께 농업/식량안보분야가 4대 우선순위에 포함되어 있는데, WMO의 농업기상위원회(CAgM)은 동분야에 대한 GFCS의 효율적 이행을 지원하기 위해 GFCS의 5개 요소별로 이를 보완하기 위한 전구차원 선도적 협력방안(GIAM)을 제안 추진하고 있다. GIAM의 취지는 기존의 기후서비스체계의 개별적 서비스 구조를 통합하거나 미흡한 부분을 보완하는 방법 등 최소한의 추가적인 자원 투입으로 최대 시너지효과를 도출하는데 중점을 두고 있다. 관측분야는 전구생물계절관측협의체 구축, 연구분야는 지역/전구 농림기상 파일롯프로젝트 도출, 기후서비스분야는 기존농업기상웹서버인 WAMIS의 지역 및 기능 확대, 사용자인터페이스분야는 기존 사이버농업기상협의체를 보완하기 위한 전구 농림기상학술협의체 구축, 그리고 역량개발분야는 전구농림기상교육훈련센터 구축 등이 추진 중에 있으며, 이들간의 유기적인 연동 지원을 위한 조정기구와 지원사무국의 설립도 기상청에 의해 가시화되고 있으며, 효율적인 운영을 위한 새로운 거버넌스도 미국 조지메이슨대를 중심으로 구축 중에 있다. 한편 GIAM의 성공적인 이행을 위해서는 전산자원 인프라 구축이 선행되어야 함으로 현재 WAMIS를 지원하기 위해서 세계기상기구 정보시스템(WIS)의 자료수집/생산센터(DCPC-WAMIS) 구축 및 회원국간 전산자원 공유를 위한 클라우드 및 그리드 환경 구축도 기상청과 KISTI/부경대 등의 협조를 얻어 추진 중에 있다, GIAM의 궁극적인 목표의 하나는 차세대 기후변화 대응 농림기상전문가의 양성에 있는데 이를 구현하는 방안으로 회원국의 추천을 받은 후보자를 전구농림기상 교육훈련센터 대학원 과정에 학비/수업료 면제조건으로 입학시킨 후, 지역 파일롯프로젝트에 연구원으로 참여, 이를 통해 생활비 등 지원을 받는 한편 농림기상 학술협의체 회원 활동, 국내외 실무그룹 활동 등을 통해 농림기상분야 국제전문가로 양성함으로써 향후 회원국 농업/식량안보분야 기후변화 대응에 절대적으로 필요한 핵심정책연구 담당자로서의 역할을 기대할 수 있을 것이다. The Global Framework on Climate Services (GFCS) will guide the development of climate services that link science-based climate information and predictions with climate-risk management and adaptation to climate change. GFCS structure is made up of 5 pillars; Observations/Monitoring (OBS), Research/ Modeling/Prediction (RES), Climate Services Information System (CSIS) and User Interface Platform (UIP) which are all supplemented with Capacity Development (CD). Corresponding to each GFCS pillar, the Commission for Agricultural Meteorology (CAgM) has been proposing “Global Initiatives in AgroMeteorology” (GIAM) in order to facilitate GFCS implementation scheme from the perspective of AgroMeteorology - Global AgroMeteorological Outlook System (GAMOS) for OBS, Global AgroMeteorological Pilot Projects (GAMPP) for RES, Global Federation of AgroMeteorological Society (GFAMS) for UIP/RES, WAMIS next phase for CSIS/UIP, and Global Centers of Research and Excellence in AgroMeteorology (GCREAM) for CD, through which next generation experts will be brought up as virtuous cycle for human resource procurements. The World AgroMeteorological Information Service (WAMIS) is a dedicated web server in which agrometeorological bulletins and advisories from members are placed. CAgM is about to extend its service into a Grid portal to share computer resources, information and human resources with user communities as a part of GFCS. To facilitate ICT resources sharing, a specialized or dedicated Data Center or Production Center (DCPC) of WMO Information System for WAMIS is under implementation by Korea Meteorological Administration. CAgM will provide land surface information to support LDAS (Land Data Assimilation System) of next generation Earth System as an information provider. The International Society for Agricultural Meteorology (INSAM) is an Internet market place for agrometeorologists. In an effort to strengthen INSAM as UIP for research community in AgroMeteorology, it was proposed by CAgM to establish Global Federation of AgroMeteorological Society (GFAMS). CAgM will try to encourage the next generation agrometeorological experts through Global Center of Excellence in Research and Education in AgroMeteorology (GCREAM) including graduate programmes under the framework of GENRI as a governing hub of Global Initiatives in AgroMeteorology (GIAM of CAgM). It would be coordinated under the framework of GENRI as a governing hub for all global initiatives such as GFAMS, GAMPP, GAPON including WAMIS II, primarily targeting on GFCS implementations.

한국농림기상학회지 수록 논문에 기반한 산림기상 연구 추세와 전망

문나현,신만용,문가현,천정화 한국농림기상학회 2019 한국농림기상학회지 Vol.21 No.3

This study was conducted to review the trends of forest meteorological studies based on the publications for last 20 years in Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology (KJAFM), and to provide insight for future prospect for researches in the field of forest meteorology. A total of 220 papers related to forest meteorology were published in KJAFM for the last 20 years. That corresponds to 33.5% out of all the papers including agricultural meteorology papers. To review the trends of forest meteorology studies, the 220 published papers were classified into seven categories. They are forest meteorology and forest fire, forest meteorology and tree physiology, forest meteorology and forest protection, micrometeorology in mountain area, climate and forest growth, climate and forest vegetation distribution, and climate change and forest ecosystem. Even if there were differences in paper numbers among the seven categories, it was found that various and very specific studies were conducted in the field of forest meteorology for the last 20 years. It was also expected that the accumulation and utilization of various and accurate forest meteorological information would bring remarkable progress of forest meteorological studies in the near future. 본 논문은 한국농림기상학회지 발간 20주년을 맞이하여 지난 20년 동안 학회지에 게재된 산림기상 관련 논문을 분석함으로써 그동안 수행된 산림기상 분야의 연구 추세를 진단함과 동시에, 앞으로의 산림기상 연구의 방향을 전망하고자 하였다. 산림기상 관련 논문은 총 220편으로 전체 게재된 논문의 35.5%인 것으로 분석되었다. 그동안 구체적으로 어느 분야의 연구가 수행되었는지를 평가하기 위해 전체 220편의 산림기상 논문을 7개 영역으로 분류하여 분석하였다. 분류된 연구 주제는 산림기상과 산불, 산림기상과 수목생리, 산림기상과 산림보호, 산악지역 미기상, 기후와 산림 생장, 기후와 산림식생분포, 그리고 기후변화와 산림 생태계의 7개 영역이다. 게재된 220편의 산림기상 관련 논문은 앞에서 분류한 7개 영역에 복수로 포함될 수도 있는 주제를 다루고 있어, 일부 논문의 경우에는 분류에 어려움이 있었다. 이러한 경우 가장 유사한 영역에 포함되도록 조치하였으며, 또한 일부 논문의 경우 저자가 산림분야의 연구자가 아님에도 불구하고 산림을 대상으로 산림기상 연구를 수행한 경우가 많았다. 이 경우에는 저자에 상관없이 모두 산림기상 관련 논문으로 취급하여 분류하였다. 전체적으로 보면, 산림기상과 수목생리 관련 논문이 총 54편으로 가장 많고, 기후와 산림생장이 49편, 산악지역 미기상이 47편으로 이 3개 분야의 논문이 전체의 68.2%를 차지하고 있다. 반면에 기후변화와 산림생태계 관련 논문이 10편으로 가장 적었고, 다음은 산림기상과 산불이 16편, 산림기상과 산림보호가 21편, 그리고 기후와 산림식생분포가 23편인 것으로 분석되었다. 이상의 7개 영역의 논문을 세부적으로 분석한 결과, 해당 영역 내에서 다양한 주제의 연구가 수행된 것으로 파악되었다. 산림생태계의 현상은 기상조건과 밀접한 관계를 맺고 있다. 따라서 다양한 산림분야의 연구는 기상조건을 고려하여 수행되어야 좀 더 정확한 결과를 도출할 수 있다. 그동안 사용가능한 산림기상 자료의 부족 등으로 인하여 산림기상 관련 연구에 한계가 있었던 것이 사실이다. 하지만 최근에 이루어진 산림수치기후도의 제작, 산림기상관측망의 확충, 산악 지역 내의 플럭스 관측망 설치, 기후변화 시나리오의 사용 등은 앞으로 산림기상 관련 연구의 활성화에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 판단된다. 뿐만 아니라 위성영상이나 산림지리정보시스템 등과 같은 과학기술의 접목과 함께 첨단 통계기법의 적용은 산림기상 분야의 연구를 양적 그리고 질적으로 크게 성장시킬 수 있을 것으로 기대된다.

기상청 수원기상대 농업기상 관측요소의 품질관리

오규림 ( Gyu Lim Oh ),이승재 ( Seung Jae Lee ),최병철 ( Byoung Choel Choi ),김준 ( Joon Kim ),김규랑 ( Kyu Rang Kim ),최성원 ( Sung Won Choi ),이병렬 ( Byong Lyol Lee ) 한국농림기상학회 2015 한국농림기상학회지 Vol.17 No.1

농업기상 관측자료의 QC는 원자료의 튀는 값을 의심자료로 분류하거나 제거하는 사후 성격의 작업이다. 본 연구에서는 수원기상대의 2012, 2013년 농업기상관측요소에 대하여 처음으로 QC를 시행하고, 관련 절차를 문서화하였다. QC 방법은 기상청의 실시간 품질관리 시스템을 참고하였고, 토양수분은 국제 토양수분관측망 QC 모듈을 참고하였으며, 그 외의 경우는 경험에 근거하여 자체적으로 고안한 기준을 적용하였다. 농업기상 관측자료에 이상의 품질검사 알고리즘들을 적용한 결과, 튀는 값과 비정상적인 값들이 사라지고, 보다 신뢰할 수 있는 시계열 자료가 확보되었으며, 보다 정확한 통계값이 산출되었다. 연직 기온, 토양온도 등의 온도 요소는 품질관리가 상대적으로 용이하게 이루어졌다. 그러나 토양온도의 튀는 값이 여름철에 집중된 것으로 볼 때, 강우에 따른 대비와 관측 장비의 철저한 관리가 필요하다고 사료된다. 한편, 온도 요소를 제외한 나머지 요소에는 각각의 자료 특성에 맞는 품질관리 방법의 개발이 시급하다. 특히 토양수분은 연직으로 깊이 들어가더라도 그 정도에 차이가 있을 뿐 강수량의 영향을 받음에도 불구하고, 앞에 제시한 일부 QC 방법은 0.10m 토양수분에 한정되어 있는 점이 한계로 작용하였다. 수원기상대에서 나타나는 토양수분의 겨울철 이상 변동은 ISMN 방식의 QC 모듈로도 걸러지지 않았으므로, 이에 대한 원인 분석이 이루어져야 할 것이다. 또한, 토양수분 QC에서 플래그가 부여된 의심자료들을 오류값으로 분류하기 위해서는 더욱 확실한 근거가 필요하다. 예를 들어 수원기상대의 경우, 여러 해 동안 측정된 토양수분 관측자료를 종합적으로 분석하여 수원기상대에서의 토양수분의 변화 양상이 매년 어떻게 반복되고 있는지 파악하는 것이 중요하다. 향후 단기적으로는 이번 QC 연구에서 자료의 신뢰도가 낮아 제외되었던 복사 변수와 지면온도 변수에 대한 QC가 이루어져야 하며, 수원 이외의 다른 농관 지점의 관측자료에 대해서도 QC가 속히 실시되어야 할 것이다. 중기적으로는 QC된 자료를 바탕으로 농업기상 정기보고서 작성 및 배포가 가능하다. 장기적으로는 기상청 및 KoFlux의 자동화 QC 프로그램, 수치모형을 이용한 비선형 변분 QC(예로, Lee et al., 2011) 등을 기반으로 농업기상 관측요소별 QC 수행의 고도화 및 자동화가 필요하다. 이러한 체계적인 개선을 통해 농업기상 관측자료의 품질경영이 한층 더 성취되면, 지상기상 관측자료에 버금가는 고품질의 농업기상 관측자료가 생산되어, 국내 유관기관, 학술 연 구자, 농림업 현장 종사자 등 많은 이용자들에게 제공 및 활용될 것으로 기대된다. 이 연구에서 사용된 원자료 및 품질관리 결과 자료는 국가농림기상센터의 웹사이트(http://ncam.kr/page/req/agri_weather.php)에서 소정의 절차를 거쳐 이용할 수 있다. In this research, we applied a procedure of quality control (QC) to the agro-meteorological data measured at the Suwon weather station of Korea Meteorological Administration (KMA). The QC was conducted through six steps based on the KMA Real-time Quality control system for Meteorological Observation Data (RQMOD) and four steps based on the International Soil Moisture Network (ISMN) QC modules. In addition, we set up our own empirical method to remove erroneous data which could not be filtered by the RQMOD and ISMN methods. After all these QC procedures, a well-refined agro-meteorological dataset was complied at both air and soil temperatures. Our research suggests that soil moisture requires more detailed and reliable grounds to remove doubtful data, especially in winter with its abnormal variations. The raw data and the data after QC are now available at the NCAM website (http://ncam.kr/page/req/agri_weather.php).

엘니뇨 발생연도의 우리나라의 이상기상 특징과 쌀 수량과의 관계

심교문 ( Kyo-moon Shim ),정명표 ( Myung-pyo Jung ),김용석 ( Yong-seok Kim ),최인태 ( In-tae Choi ),김호정 ( Ho-jung Kim ),강기경 ( Kee-kyung Kang ) 한국농림기상학회 2016 한국농림기상학회지 Vol.18 No.3

본 논문에서는 1980년 이후 중간 강도 이상의 엘니뇨가 발생한 해의 이상기상 특징과 쌀 수량과의 관계를 분석하였다. 엘니뇨가 발생한 해(n=14)의 전국 평균 쌀 생산량은 466.3kg 10a^-1으로 미발생한 해(n=16)의 전국평균 쌀 생산량 476.5kg 10a^-1 보다 단위면적당 10.2kg적었지만, 통계적으로는 유의하지 않았다(t=1.215, p=0.234). 또한, 엘니뇨 종료해의 전국 평균 쌀 생산량이엘니뇨 시작해와 엘니뇨 미발생해의 쌀 생산량보다 낮은 경향을 보였지만, 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석되었다(df=2, f=2.355, p=0.114). 엘니뇨 발생해의 이상기상 발생횟수는 0.57회/년으로 엘니뇨 미발생해의 이상기상 발생횟수(0.63회/년) 보다 다소 적은 것으로 분석되었다. 그러나 엘니뇨 발생해를 시작해와 종료해로 구분하여 이상기상 발생횟수를 조사하면, 엘니뇨종료해의 이상기상 발생횟수가 0.71회/년으로 엘니뇨시작해의 이상기상 발생횟수(0.43회/년)와, 엘니뇨 미발생해의 이상기상 발생횟수(0.63회/년) 보다 많은 것으로 조사되었다. 하지만, 이들은 통계적으로 유의한 차이를 나타내지는 않았다(df=2, f=0.321, p=0.727). In this study, we analyzed the relationship between rice yield and abnormal meteorological features for El Nino years (with more than 1.0 Oceanic Nino Index) since 1980 in South Korea. The national averaged rice yield of El Nino years (n=14) was 4,663 kg ha^-1, which was less than that of non El Nino years (n=16) by 102 kg ha^-1, but the difference was not significant statistically (t=1.215, p=0.234). The averaged rice yield of El Nino end years (4,558 kg ha^-1) was analyzed to be less than those of El Nino start years and non El Nino years by 209 and 206 kg ha-1, respectively. But, the trend was not significant statistically (df=2, f=2.355, p=0.114). When meteorological anomalies were analyzed based on seasonal meteorological values, 18 meteorological events in total were observed for the past 30 years (1981-2010). In detail, abnormally much precipitation occurred 6 times, most often, followed by 5 times of abnormally low temperature during the past 30 years. Occurrence of meteorological anormalies of El Nino end years was 0.71 events per year on average, which was higher than those of El Nino start years (0.43 yr^-1) and non El Nino years (0.63 yr^-1), even if the differences were not significant statistically (df=2, f=0.321, p=0.727).

월동작형 배추와 무의 생산량에 영향을 미치는 기상요인 분석

김인겸 ( In Gyum Kim ),박기준 ( Ki Jun Park ),김백조 ( Baek Jo Kim ) 한국농림기상학회 2013 한국농림기상학회지 Vol.15 No.2

본 연구는 급격한 가격변동으로 소비자 물가에 직접적인 영향을 미치고 있는 배추와 무를 선정하여 단위 면적당 수확량과 기상요소의 관계를 밝히고자 하였다. 기존에 농작물과 기상요소의 관계를 분석한 연구들은 넓은 지역을 대표하는 특정 지점의 기상자료를 사용하였으나 본 연구에서는 개별 농경지에서 가장 가까운 지점의 기상자료를 사용하였다. 특히 지역의 계약재배 담당자들과의 인터뷰에 기반하여 수집된 농업자료를 그대로 사용하지 않고, 농업과 기상자료의 가공을 통해 좀 더 세부적인 분석을 시도하였으며, 도출된 유의한 기상요소들은 기존의 연구들에서 제시한 상관계수들보다 높게 나타나 농산물의 단수추정에 기상요소가 중요하게 활용될 수 있음을 보였다. 분석 결과 월동배추·무의 생육기간 동안 각각 최저기온과 최고기온이 단수와 관련이 많은 것으로 드러났는데, 향후 기상청과 같은 기상정보 제공자들은 재배 지역에 농업기상정보를 제공하고자 할 때, 농산물과 지역의 특성을 고려한 세부기상요소를 중점적으로 제공하면 효과를 거둘 수 있을 것으로 기대된다. Among many factors, especially meteorological conditions can impact agricultural productivities. This study was conducted to analyze the relationships between crop yield and meteorological factors. We collected meteorological data (i.e., temperature and precipitation) from Automatic Weather Station (AWS) of Korea Meteorological Administration (KMA) and yield data of Chinese cabbage and Radish from local Nonghyup (NCAF: National Agricultural Cooperative Federation) and Farmers` Corporate Association. The agricultural data were classified into two groups. These groups are comprised of the farmers who produced a crop under 29kg/3.3㎡ and over 29kg/3.3㎡ respectively. The daily meteorological data were calculated from the average value for ten days. After the regression analysis, we drew a conclusion that the yield of Chinese cabbage (Haenam) is related to average temperature, minimum temperature, precipitation, number of days with precipitation, while that of Radish (Jeju) is related to average temperature, maximum temperature, minimum temperature. The result suggests that the meteorological data will be used more effectively for the prediction of crop yield.

산악기상정보 융합 기반 재분석 기온 데이터의 추정 및 검증

민성현,윤석희,원명수,천정화,장근창 한국농림기상학회 2022 한국농림기상학회지 Vol.24 No.4

This study estimated and evaluated the high resolution (1km) gridded mountain meteorology data of daily mean, maximum and minimum temperature based on ASOS (Automated Surface Observing System), AWS (Automatic Weather Stations) and AMOS (Automatic Mountain Meteorology Observation System) in South Korea. The ASOS, AWS, and AMOS meteorology data which were located above 200m was classified as mountainous area. And the ASOS, AWS, and AMOS meteorology data which were located under 200m was c lassified as non-mountainous area. The bias-correction method was used for correct air temperature over complex mountainous area and the performance of enhanced daily coefficients based on the AMOS and mountainous area observing meteorology data was evaluated using the observed daily mean, maximum and minimum temperature. As a result, the evaluation results show that RMSE (Root Mean Square Error) of air temperature using the enhanced coefficients based on the mountainous area observed meteorology data is smaller as 30% (mean), 50% (minimum), and 37% (maximum) than that of using non-mountainous area observed meteorology data. It indicates that the enhanced weather coefficients based on the AMOS and mountain ASOS can estimate mean, maximum, and minimum temperature data reasonably and the temperature results can provide useful input data on several climatological and forest disaster prediction studies. 본 연구는 국내의 ASOS 및 AWS와 AMOS 관측 값을 사용하여 1km 고해상도의 산악기상 격자 값을 추정하고 평가하였다. 해발고도 200m이상을 산악지역으로 정의하고 ASOS, AWS, AMOS 기상관측소를 산악기상이 반영된 기상데이터와 산악기상이 반영되지 않는 기상데이터로 나누었다. 2013년에서 2020년까지 산악기상 데이터를 적용하고 편의보정기법(bias correction method)방법을 통하여 산악기상 적용에 따른 보정계수를 산출하고 적용하여 보정계수 및 산악기상 데이터가 반영된 고해상도 산악기상기온 격자 데이터를 생성하였다. 추정된 산악기상기온 격자데이터는 검증지점의 기상 기온 실측 값과 비교하여 평가하였다. 산악기상 데이터 반영 및 보정계수가 반영된 산악기상 고해상도 격자 기온은 산악기상이 반영되지 않는 격자기온보다 RMSE가 34%(평균기온), 50%(최저기온), 31%(최고기온)가 감소하였다. 이는 산악기상 정보기반과 산악기상 보정계수를 적용이 국내 산악기상 고해상도 격자 생성에 있어서 정확도를 크게 개선시킬 수 있음을 시사하였다. 이러한 1km 고해상도의 기온 격자데이터는 추후 기후변화에 대한 산림생태계 변화 및 산림재해 모델의 검증을 위한 데이터로 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

농가맞춤형 기상서비스 시범사업

윤진일 ( Jin I Yun ),김수옥 ( Soo Ock Kim ),김진희 ( Jin Hee Kim ),김대준 ( Dae Jun Kim ) 한국농림기상학회 2013 한국농림기상학회지 Vol.15 No.4

재단법인 국가농림기상센터는 지난 3년간 기상청의 재정지원으로 기후스마트농업의 전제조건인 개별농장수준의 기상위험 관리서비스를 설계하였다. 이 서비스는 기존 기상청 관측 및 예보시스템 외에 추가적인 자원소모 없이 해당 농지에 주어진 기상조건을 재배중인 작물의 종류와 그 발육단계에 맞게 ‘기상위험지수’로 정량화하고, 이를 평년기준과 비교하여 재해발생가능성을 농민에게 일대일로 전달한다. 서비스 실용화에 필요한 기상실황 및 예보의 경관규모 추정기술, 시범 집수역 내 필지별 경과기상 및 예보에 근거한 작목 맞춤형 기상위험 산정기술을 개발하고, 이들 기술의 통합 및 시스템화를 완료하였다. 단일 집수역인 경남 하동군 악양면을 선정하여 이 시스템을 설치하고 230농가 400필지를 대상으로 시범서비스를 구현하였다. 이 과정에서 얻어진 경험을 공유함으로써 향후 농업부문의 기상이변 대응 조기경보서비스 구축에 기여하고자 한다. The National Center for AgroMeteorology (NCAM) has designed a risk management solution for individual farms threatened by the climate change and variability. The new service produces weather risk indices tailored to the crop species and phenology by using site-specific weather forecasts and analysis derived from digital products of the Korea Meteorological Administration (KMA). If the risk is high enough to cause any damage to the crops, agrometeorological warnings or watches are delivered to the growers` cellular phones with relevant countermeasures to help protect their crops against the potential damage. Core techniques such as scaling down of weather data to individual farm level and the crop specific risk assessment for operational service were developed and integrated into a cloud based service system. The system was employed and implemented in a rural catchment of 50 km2 with diverse agricultural activities and 230 volunteer farmers are participating in this project to get the user-specific weather information from and to feed their evaluations back to NCAM. The experience obtained through this project will be useful in planning and developing the nation-wide early warning service in agricultural sector exposed to the climate and weather extremes under climate change and climate variability.

CERES-Rice 모형의 품종 모수 추정을 위한 국내 기상관측망 비교

현신우 ( Shinwoo Hyun ),김태경 ( Tae Kyung Kim ),김광수 ( Kwang Soo Kim ) 한국농림기상학회 2021 한국농림기상학회지 Vol.23 No.2

작물 모형의 품종모수를 추정하기 위한 기상자료는 일반적으로 생육 관측 자료가 수집된 시험지의 인근에 위치한 종관기상 관측자료가 사용되어왔으나, 지형적 인 원인이나 시험지와 기상관측소 사이의 거리로 인해 실제 시험지의 기상과 차이가 발생할 수 있다. 반면, 비교적 높은 밀도로 분포하는 방재기상 관측자료를 활용할 경우 이러한 문제점을 보완할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 종관기상 관측자료와 방재기상 관측자료를 각각 사용하여 출수기에 영향을 미치는 DSSAT 모형의 모수들을 추정하고, 추정된 모수들의 신뢰도를 비교하고자 하였다. 모수 추정을 위해 사용한 재배관리 및 생육 관측값은 지역장려품종 선발시험과 작황시험으로부터 수집하였다. 모수 추정은 Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) 방법을 사용하였으며, 불확실성을 고려하여 100번의 반복 추정을 통해 100개의 모수 집합을 생성하였다. 모수 추정에 소요되는 시간을 단축하기 위해 도커 컨테이너를 기반으로 병렬적으로 GLUE를 구동하였다. 추정된 모수들을 사용하여 모의된 출수기의 평균은, 방재기상자료를 사용하였을 때 최대 4일로, 종관기상자료를 사용하였을 때 최대 오차가 7일이었던 것에 비하여 크게 개선되었다. 그러나, 방재기상자료의 원활한 활용을 위해서는 해당 자료에 대한 접근성이 향상되어야 할 것으로 예상되었다. Cultivar parameter calibration can be affected by the reliability of the input data to a crop growth model. In South Korea, two sets of weather stations, which are included in the automated synoptic observing system (ASOS) or the automatic weather system (AWS), are available for preparation of the weather input data. The objectives of this study were to estimate the cultivar parameter using those sets of weather data and to compare the uncertainty of these parameters. The cultivar parameters of CERES-Rice model for Shindongjin cultivar was calibrated using the weather data measured at the weather stations included in either ASOS or AWS. The observation data of crop growth and management at the experiment farms were retrieved from the report of new cultivar development and research published by Rural Development Administration. The weather stations were chosen to be the nearest neighbor to the experiment farms where crop data were collected. The Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) method was used to calibrate the cultivar parameters for 100 times, which resulted in the distribution of parameter values. On average, the errors of the heading date decreased by one day when the weather input data were obtained from the weather stations included in AWS compared with ASOS. In particular, reduction of the estimation error was observed even when the distance between the experiment farm and the ASOS stations was about 15 km. These results suggest that the use of the AWS stations would improve the reliability and applicability of the crop growth models for decision support as well as parameter calibration.

격자기상예보자료 종류에 따른 미국 콘벨트 지역 DSSAT CROPGRO-SOYBEAN 모형 구동 결과 비교

유병현,김광수,허지나,송찬영,안중배 한국농림기상학회 2022 한국농림기상학회지 Vol.24 No.3

Uncertainties in weather forecasts would affect the reliability of yield prediction using crop models. The objective of this study was to compare uncertainty in crop yield prediction caused by the use of the weather forecast data. Daily weather data were produced at 10 km spatial resolution using Weather Research and Forecasting (WRF) model. The nearest neighbor method was used to downscale these data at the resolution of 5 km (WRF5K). Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM) was also applied to the WRF data to produce the weather data at the same resolution. WRF5K and PRISM data were used as inputs to the CROPGRO-SOYBEAN model to predict crop yield. The uncertainties of the gridded data were analyzed using cumulative growing degree days (CGDD) and cumulative solar radiation (CSRAD) during the soybean growing seasons for the crop of interest. The degree of agreement (DOA) statistics including structural similarity index were determined for the crop model outputs. Our results indicated that the DOA statistics for CGDD were correlated with that for the maturity dates predicted using WRF5K and PRISM data. Yield forecasts had small values of the DOA statistics when large spatial disagreement occured between maturity dates predicted using WRF5K and PRISM. These results suggest that the spatial uncertainties in temperature data would affect the reliability of the phenology and, as a result, yield predictions at a greater degree than those in solar radiation data. This merits further studies to assess the uncertainties of crop yield forecasts using a wide range of crop calendars. 주요 곡물 생산 지역에 대한 작황 계절 예측을 위해 작물모형과 기상 예보자료들이 활용되고 있다. 이 때, 작물모형의 입력자료로 활용되는 기상자료의 불확실성이 작황 예측 결과에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 기상 예보자료에 따른 작물모형 결과에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 주요 곡물 생산 지역인 미국의 콘벨트 지역을 대상으로 중규모 수치예보 모형인 Weather Research and Forecasting (WRF)로 10km 해상도의 계절 예측 자료를 생산하였다. 보다 상세한 기상 예보자료 생산을 가정하기 위해 통계적 기법인 Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM) 기법을 활용하여 WRF 자료를 기반으로 5km 해상도로 예측 자료를 생산하였다. WRF와 PRISM 계절 예측 자료로 CROPGRO-SOYBEAN 모형을 구동하여 두 기상 예보자료에 따른 작물 생육 모의 결과를 얻었다. 2011~2018 기간에 대하여 4월 10일부터 8일 간격으로 11개의 파종일을 설정하였으며, 3개의 콩 성숙군에 대한 품종 모수가 사용되었다. 기상 자료의 불확실성을 파악하기 위해 작물 재배기간 동안의 누적 생육도일과 누적 일사량을 비교하였다. 예측된 수량 및 성숙일 등의 주요 변수들을 비교하였다. 두 기상 자료로부터 얻어진 변수들 사이의 일치도 통계량 계산을 위해 root mean square error (RMSE), normalized root mean square error (NRMSE) 및 structural similarity (SSIM) index가 사용되었다. WRF와 PRISM에서 계산된 누적 생육도일 사이의 일치도가 낮았던 연도에 콩 성숙일 모의 값에 대한 오차가 크게 나타났다. 콩 모의 수량 또한 성숙일 및 온도의 오차가 크게 나타났던 연도에 상대적으로 낮은 일치도를 가졌다. 또한 파종일이 수량 및 성숙일 예측의 일치도에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 WRF와 PRISM 자료 사이에 온도 자료의 불확실성이 작황 예측의 불확실성에 영향을 주었으며, 재배 시기에 따라 그 불확도의 크기가 상이할 수 있음을 암시하였다. 따라서 신뢰도 높은 작황 예측 자료 생산을 위해 작물별 재배기간을 고려한 불확실성 평가 등의 추가적인 연구가 진행되어야 할 것으로 보인다.

고해상도 소기후모형을 이용한 국내 167개 시⋅군별 이상기상 발생빈도 자료

조세라,심교문,박주현,김용석,허지나 한국농림기상학회 2020 한국농림기상학회지 Vol.22 No.3

기상조건은 농업에 영향을 미치는 주요 환경요인이며, 특히 이상기상의 발생은 작물의 성장 및 작황에 큰 영향을 미친다. 그러므로 이상기상으로 인한 농업적 피해를 줄이기 위해 관측을 바탕으로 한 이상기상의 발생 빈도 분석 및 통계자료가 필요하다. 본 연구에서는 30m 및 270m 해상도의 고해상도 소기후 모형을 통해 상세화된 3종의 주요 기상변수(기온, 강수, 일사량)를 이용해, 남한의 167개 시⋅군의 1981년부터 2019년 동안 발생한 이상기상 발생에 대한 통계자료를 소개하였다. 소기후 모형을 통해 추정된 167개 시⋅군 이상기상 현상 발생 특징은 기상청의 종관 기상 관측자료와 비교해 보았을 때 전국적인 분포 및 변화 경향을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한, 기상청 종관기상 관측 시스템에서 관측하지 못하는 지역의 기상까지 반영한 고해상도의 자료를 활용하였으므로 해당 시⋅군의 이상기상을 더욱 현실적으로 나타내었다. 본 연구에서 소개하는 시⋅군별 이상기상 통계자료는 농업부문의 기상재해 취약성 평가 및 피해 저감을 위한 정책 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 생각된다. The weather conditions, such as temperature, precipitation, and sunshine duration, play one of the key roles in Agriculture. In particular, extreme weather events have crucial impacts on growth and yields of crops. This study estimates statistics of extreme weather events in 167 Si-gun over South Korea derived from high-resolution(30 and 270m) topo-climatology model for key three meteorological variables(temperature, precipitation and sunshine duration). It is shown that the characteristic of each extreme weather frequency in the topo-climatology model is in good agreement with observation from Korean Meteorological Administration’s Automatic Surface Observing System. Moreover, it is possible to analyze the statistics of extreme weather more realistically because this data can cover the weather at not-observed regions. Hence, this data is expected to be used as baseline data for assessing vulnerability to extreme weather and politic decisions for damage reduction in agricultural sector.