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.

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.

2015년 쌀풍년 발생 조건에 대한 기상학적 분석

김준환,상완규,신평,조현숙,서명철,Kim, Junhwan,Sang, Wangyu,Shin, Pyeong,Cho, Hyeounsuk,Seo, Myungchul 한국농림기상학회 2017 한국농림기상학회지 Vol.19 No.2

2015년 한국의 쌀 수량은 지난 30년 중 최고치를 보였다. 이러한 수량이 계속 될 수 있는지 아니면 일회성 사건일지에 따라서 앞으로의 식량정책의 방향이 변화될 수 있다. 따라서 본 연구는 2003년부터 2015년까지의 농촌진흥청 국립식량과학원 작황시험 자료와 기상청에서 제공 하는 기상 자료를 이용하여 어떤 기상 조건에서 이러한 높은 수량이 유발될 수 있는지를 결정하고 과거에 얼마나 자주 이러한 조건이 발생했는지를 확인하여 보았다. 본 연구 결과에 따르면 2015 년 수준의 높은 수량은 최소한 7월 평균 일조 시간과 8월 말에서 9월 초 평균 일조 시간이 각각 5.1시간과 6시간 이상인 경우에 발생 가능하였다. 이를 바탕으로 과거 35년간(1981-2015) 이러한 기상 조건을 만족했던 해의 빈도를 계산한 결과 8/35 (23 %)로 비교적 자주 발생하는 사건임을 알 수 있었다. 그리고 2 년간 연속적으로 높은 수량이 발생할 수 있는 기상조건 빈도는 1/35 (2.9 %)이었으며 비교적 희박하게 발생하였다. 2015년 수준의 대풍 가능 기상이 발생한 후 향후 5 년 이내에 다시 그러한 기상이 발생할 가능성은 4/35 (11.4 %)였다. 이러한 대풍가능 기상 조건과 빈도에 대한 접근법을 이용하여 사전에 풍년 가능성에 대한 합리적 접근이 가능할 것으로 생각된다.

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.

고랭지배추 생육을 위한 유비쿼터스 센서 네트워크 품질관리 알고리즘 개발

조창제,황근보,윤상후 한국농림기상학회 2018 한국농림기상학회지 Vol.20 No.4

Weather causes much of the risk of agricultural activity. For efficient farming, we need to use weather information. Modern agriculture has been developed to create high added value through convergence with state-of-the-art Information and Communication Technology (ICT). This study deals with the quality control algorithms of weather monitoring equipment through Ubiquitous Sensor Network (USN) observational equipment for efficient cultivation of cabbage. Accurate weather observations are important. To achieve this goal, the Korea Meteorological Administration, for example, developed various quality control algorithms to determine regularity of the observation. The research data of this study were obtained from five USN stations, which were installed in Anbandegi and Gwinemi from 2015 to 2017. Quality control algorithms were developed for flat line check, temporal outliers check, time series consistency check and spatial outliers check. Finally, the quality control algorithms proposed in this study can also identify potential abnormal observations taking into account the temporal and spatial characteristics of weather data. It is expected to be useful for efficient management of highland cabbage production by providing quality-controlled weather data. 농업활동의 위험은 대부분은 기상에 의해 발생한다. 효율적인 농작업을 위해선 기상정보를 활용해야 한다. 현대 농업은 첨단 기술인 ICT와 융합을 통해 고부가가치를 창출하는 방향으로 발전하고 있다. 본 연구에서는 고랭지배추의 효율적인 재배를 위한 USN 관측장비를 통한 기상관측장비의 품질관리 알고리즘을 다룬다. 기상관측에서 정확한 관측이 중요하다. 이를 위해서 기상청에서는 기상관측 장비별로 품질관리 알고리즘을 개발하여 기상정보의 정확성 검증을 통해 정상자료 여부를 판정한 후 이를 활용한다. 연구자료는 2015년부터 2017년까지 3년간 대표적인 고랭지배추 재배지인 안반덕, 귀네미에 설치된 5개 USN 자료이다. 품질관리 알고리즘은 지속성검사, 기후범위검사, 시간변동성검사, 공간분포검사로 구성되어 있다. 마지막으로 본 연구에서 제안하는 품질관리 알고리즘은 기상자료의 공간적 특성을 고려한 잠재적 이상관측 여부도 확인할 수 있다. 또한 품질관리를 거친 자료를 토대로 고랭지배추와 기상관측자료의 상관성을 분석함으로써 효율적 농산업 관리에 도움이 될 것으로 보여진다.

농업연구자의 기상자료 활용을 위한 파이썬 패키지 제작

양현지,박주현,안문일,강민구,한용규,박은우 한국농림기상학회 2023 한국농림기상학회지 Vol.25 No.2

Recently, the abnormal weather events and crop damages occurred frequently likely due to climate change. The importance of meteorological data in agricultural research is increasing. Researchers can download weather observation data by accessing the websites provided by the KMA (Korea Meteorological Administration) and the RDA (Rural Development Administration). However, there is a disadvantage that multiple inquiry work is required when a large amount of meteorological data needs to be received. It is inefficient for each researcher to store and manage the data needed for research on an independent local computer in order to avoid this work. In addition, even if all the data were downloaded, additional work is required to find and open several files for research. In this study, data collected by the KMA and RDA were uploaded to GitHub, a remote storage service, and a package was created that allows easy access to weather data using Python. Through this, we propose a method to increase the accessibility and usability of meteorological data for agricultural personnel by adopting a method that allows anyone to take data without an additional authentication process. 농업은 기상에 매우 민감한 산업으로, 따라서 농업 분야의 기상을 이용한 연구는 더욱 중요해지고 있다. 연구자들은 기상청과 농촌진흥청에서 제공하는 기상 정보서비스 웹사이트에 접속해 기상관측자료를 다운로드할 수 있다. 그러나 대량의 기상자료를 받아야 할 때는 여러 번의 조회작업이 필요한 단점이 있다. 본 데이터 논문은 기상청과 농촌진흥청에서 수집한 자료를 원격 저장소 서비스인 깃허브에 업로드하고 소프트웨어 프로그램인 파이썬을 이용해 기상자료에 쉽게 접 근할 수 있는 패키지를 제작했다. 이를 통해 추가적인 인증 절차 없이 누구나 자료를 가져갈 수 있는 방식을 채택하여 농업 관계자들의 기상자료에 대한 접근성 및 활용성을 높이는 방법을 제안한다. 자료와 패키지는 분산 버전 관리 시스템인 깃에 업로드하여 수정 및 관리가 용이하게 하였다.

농장맞춤형 농업기상정보 생산을 위한 소기후 모형 구축

김대준,김수옥,김진희,윤은정 한국농림기상학회 2019 한국농림기상학회지 Vol.21 No.3

One of the most distinctive features of the South Korean rural environment is that the variation of weather or climate is large even within a small area due to complex terrains. The Geospatial Schemes based on Topo-Climatology (GSTP) was developed to simulate such variations effectively. In the present study, we reviewed the progress of the geospatial schemes for production of farm-scale agricultural weather data. Efforts have been made to improve the GSTP since 2000s. The schemes were used to provide climate information based on the current normal year and future climate scenarios at a landscape scale. The digital climate maps for the normal year include the maps of the monthly minimum temperature, maximum temperature, precipitation, and solar radiation in the past 30 years at 30 m or 270 m spatial resolution. Based on these digital climate maps, future climate change scenario maps were also produced at the high spatial resolution. These maps have been used for climate change impact assessment at the field scale by reprocessing them and transforming them into various forms. In the 2010s, the GSTP model was used to produce information for farm-specific weather conditions and weather forecast data on a landscape scale. The microclimate models of which the GSTP model consists have been improved to provide detailed weather condition data based on daily weather observation data in recent development. Using such daily data, the Early warning service for agrometeorological hazard has been developed to provide weather forecasts in real-time by processing a digital forecast and mid-term weather forecast data (KMA) at 30 m spatial resolution. Currently, daily minimum temperature, maximum temperature, precipitation, solar radiation quantity, and the duration of sunshine are forecasted as detailed weather conditions and forecast information. Moreover, based on farm-specific past-current-future weather information, growth information for various crops and agrometeorological disaster forecasts have been produced. 우리나라 농산촌 환경의 가장 큰 특징 중 하나는 지형이 복잡하여 좁은 지역 내에서도 기상/기후 분포 변이가 크다는 점이다. 이를 효과적으로 모의하기 위하여 ‘소기후 모형’이 개발되었고 현재까지 지속적으로 개선 연구가 진행되고 있다. 소기후 모형은 우리나라 전역에 대해 농장필지 단위까지 공간적으로 정밀한 농업기상/기후 정보를 표현할 수 있는 모형으로 기후 요소별로 독자적으로 개발되었다. 소기후모형을 이용하여 2000년대에는 국지규모의 현재평년 및 미래 시나리오 기반 기후정보를 산출하였다. 평년 전자기후도는 과거 30년 기간의 월별 최저기온, 최고기온, 강수량, 일사량을 30 m 격자해상도로 상세화 한 분포도이며, 이 전자기후도를 기반으로 미래 기후변화 시나리오를 고해상도로 상세화하여 제작하였다. 이 들 전자기후도는 농업분야 기후변화 영향평가에 다양한 형태로 재가공 되어 이용되었다. 2010년대에는 농장맞춤형 기상 실황 및 예보자료를 국지규모로 생성하고 있다. 소기후 모형은 지속적인 개선 과정을 통해 일별 관측기상자료를 기반으로 실황정보를 상세화하는 기술로 발전하고 있으며, 기상청 동네예보 및 중기예보를 30 m 격자해상도로 상세 모의하여 농업분야 종사자에게 예측 정보를 실시간 제공할 수 있는 ‘농업기상재해 조기경보 서비스’ 기반의 핵심기술로 인정 받고 있다. 현재 상세 기상 실황 및 예보정보로는 일 최저 및 최고기온과 강수량, 일사량, 일조시간 등이 산출되고 있으며, 과거-현재-미래의 농장규모 기상정보를 토대로 각종 농작물의 생육정보와 기상재해 예측정보를 생산하고 있다.

2021년 전라북도 지역에서 벼 이삭도열병 대규모 발생의 기상 요인 분석

심교문,조세라,허지나 한국농림기상학회 2025 한국농림기상학회지 Vol.27 No.3

본 연구에서는 2021년 전라북도 지역에서 대규모로 발생한 이삭도열병의 기상 요인을 분석하기 위해서 전라북도의 대표 벼 재배 지역(군산, 김제, 부안, 정읍)과 비교 대상으로 인근 전라남도의 대표 벼 재배 지역(해남, 나주, 영광, 장흥)의 일별 기상관측자료를 기상청의 기상자료개방포털(http://data.kma.go.kr)과 농촌진흥청의 농업기상정보시스템(http://weather.rda.go.kr)로부터 수집하여 대규모로 발생한 2021년 기상과 크게 발생하지 않은 최근 5년(2016∼2020년) 평균 기상을 비교하였다. 또한, 기상 입력 자료 기반의 예측 모형을 활용하여 전라북도와 전라남도 지역의 벼 이삭도열병 감염위험도를 분석하였다. 2021년 전라북도 지역의 벼 생육 후기 기상 특징은 최근 5년에 비해 가을 장마와 태풍 등에 의해 강우 일수가 많았고, 기온은 낮았으며 일조시간이 적어서 벼 이삭도열병 발생에 유리한 기상조건으로 분석되었다. 특히 전라북도 4개 지역의 2021년 평균 강우량은 284.9mm로 최근 5년 평균에 비해 89.6mm 많았다. 반면에 전라남도 4개 지역의 평균 강우량은 174.9mm로 최근 5년 평균에 비해 66.6mm 적은 것으로 분석되었다. 기온, 상대습도, 강우량 등의 기상 요인을 반영한 2021년 벼 이삭도열병 감염위험도는 전라북도 지역이 인근 전라남도 지역보다 34% 높고, 과거 5년 평균에 비해 2.7배 높게 분석되었다. To analyze the meteorological factors contributing to the widespread occurrence of rice panicle blast disease in Jeollabuk-do province in 2021, this study collected daily meteorological observation data from four locations in Jeollabuk-do (Gunsan, Gimje, Buan, and Jeongeup) and, for comparison, four nearby locations in Jeollanam-do province (Haenam, Naju, Yeonggwang, and Jangheung). The data was sourced from the Korea Meteorological Administration's Weather Data Open Portal (http://data.kma.go.kr) and the Rural Development Administration's Agricultural Weather Information System (http://weather.rda.go.kr). The meteorological conditions of 2021, when the disease was prevalent, were then compared with the average meteorological conditions of the preceding five years (2016-2020), during which the disease did not occur as significantly. We also analyzed the rice panicle blast infection risk in Jeollabuk-do and Jeollanam-do locations using a predictive model. In 2021, the meteorological conditions during the late stage of rice growth in Jeollabuk-do locations were favorable for rice panicle blast development. Compared to the previous five years, Jeollabuk-do locations experienced more rainy days due to the autumn rainy season and typhoons, along with lower temperatures and reduced sunshine hours. Specifically, the average rainfall in the four Jeollabuk-do locations during the study period of 2021 was 284.9 mm, which is 89.6 mm higher than the average of the preceding five years. Conversely, the average rainfall in the four Jeollanam-do locations was 174.9 mm, which was 89.6 mm lower than their five-year average. Considering meteorological factors like temperature, relative humidity, and rainfall, the rice panicle blast infection risk in 2021 was analyzed to be 34% higher in Jeollabuk-do locations compared to the neighboring Jeollanam-do locations. Furthermore, the risk in Jeollabuk-do locations was 2.7 times higher than its own average over the past five years.

한국농림기상학회지 신임 편집위원 소개

김준 한국농림기상학회 2009 한국농림기상학회지 Vol.11 No.1

한국농림기상학회지는 농업기상학 및 산림기상학 전반에 관한 이론과 기술의 연구와 그 응용을 촉진 및 보급시키며 학술과 사업을 연계 시키고 나아가 국가 식량 안보 및 국토보전에 기여하기 위해 1999년 9월에 창간되었습니다. 그동안 회원님들의 끊임없는 노고로 본 학회지는 경지미기후, 국지기후, 농업기후개조, 산림기상, 식물 병해충, 환경계측, 생태모형, 영농 활용, 수문기상, 농업원격탐사 등의 선진 연구 활동을 담은 논문을 연 4회 발간하여 현재 11권 1호를 발간하게 되었습니다. 본 지면을 통해 그동안 학회지 발간에 노고가 많으신 회원님과 편집위원님들께 감사의 말씀을 드리며, 2009년부터는 학회지 편집위원회를 새롭게 구성하였음을 회원님께 공지해 드립니다. 이번 편집위원회 구조 개편에서는 신규로 부편집자(Assistant editor)와 분과편집자(Subject editor)를 개설하여 각 분과별로 신속하고 공정한 심사를 진행하고자 함이 목적입니다. 신임 편집위원회는 편집장(Chief editor) 1인, 부편집자(Assistant editor) 1인, 분과편집자(Subject editor) 3인, 편집위원(Editor) 11인으로 각 전문분야의 심사과정을 전담하게 되었습니다. 신규로 임명된 4인 위원의 약력은 아래와 같습니다.

철원 자동농업기상관측자료의 품질보증 및 대표성 향상을 위한 제언

박주한,이승재,강민석,김준,양일규,김병국,유근기 한국농림기상학회 2018 한국농림기상학회지 Vol.20 No.1

For useful agrometeorological services, providing qualified meteorological observation data at sites that represent actual farming environment is essential. Automated Agricultural Observing System (AAOS) of Korean Meteorological Administration, however, has deployed in lawns rather than actual farm land. In this study, we show the problems in AAOS data by analyzing temporal and vertical variation and by comparing with the data recorded by the National Center for AgroMeteorology (NCAM) tower installed at an actual farming site near the AAOS tower. The data in August and October (before and after harvest time, respectively) were analyzed. Air temperature and water vapor pressure observed at AAOS were lower than those observed at NCAM tower before and after harvest time. Reflected shortwave radiation observed at AAOS tended to be higher than that observed at NCAM tower. The soil variables showed bigger differences compared to the meteorological variables. In August, soil temperature observed at NCAM tower was lower than that those at AAOS with smaller diurnal changes due to irrigation. The soil moisture observed at NCAM tower continuously maintained its saturation state, but that at AAOS showed a decreasing trend, following an increase after rainfall. The trend changed in October. Soil temperature observed at NCAM showed similar daily means with higher diurnal changes than that at AAOS. Soil moisture observed at NCAM was continuously higher, but both AAOS and NCAM showed similar trends. The above results show that there are the quality problems in AAOS data and a considerable difference is generated in the meteorological and soil environments by the ground surface cover and farming activities. We propose that the equipment be shifted to actual farming sites such as rice paddies, farms, and orchards, instead of lawns, so that the results can be representative of the actual agrometeorological observations. 농업은 인간의 활동 중 기상 활동에 가장 종속적이며, 기후 변화 및 기상 재해와 같은 대기 변동성의 증가 속에서 농업기상서비스의 중요성은 점점 증가하고 있다. 유용한 농업기상서비스를 제공하기 위해서는 관측 자료의 품질 관리와 더불어 실제 농경 활동 현장을 대표할 수 있는 곳에서의 기상 관측이 필수적이다. 이를 위해 기상청에서는 자동농업기상관측망(AAOS)을 실제 농경지 근처로 재배치하는 등 관측망 환경을 개선하고 있지만, 아직까지 모든 농업기상관측이 실제 영농 환경이 아닌 잔디밭에서 이루어지고 있는 문제가 남아 있다. 기온, 상대 습도, 토양 온도, 토양 수분 관측 요소는 지표면의 식생 형태와 관개 등의 영농 활동에 큰 영향을 받는데, 현재의 농업기상관측은 이러한 요소들의 영향을 관측하는데 근본적인 한계가 있다. 본 연구에서는 AAOS 관측 자료의 시간적, 연직적 변이를 분석하고, 실제 농경지 위에 설치된 국가농림기상센터(NCAM) 타워에서 관측하고 있는 공통 기상 및 토양 관측 요소를 비교하여, AAOS 관측 자료의 특성 및 문제점을 분석하였다. 분석 시기는 결측이 가장 적고 추수 이전인 8월과 추수 이후인 10월로 선정하였다. 각 관측 요소별로 관측 높이 및 깊이에 차이가 있었으므로, 차이가 가장 적은 높이 또는 깊이 값을 비교 대상으로 선정하였다. 기온의 경우 AAOS 4 m 관측 값이 NCAM타워 관측 값이 비해 낮과 밤 또는 추수 이전과 이후 모두 낮았으며, 큰 일중 변화 없이 일정한 차이를 유지하였다. 수증기압 역시 NCAM 관측 값이AAOS 관측 값에 비해 항상 높았으며, 8월이 10월에 비해 더 큰 차이를 보였다. AAOS 순단파복사의 경우AAOS 관측 반사복사량이 NCAM 관측 값에 비해 높은 경향을 보였다. 한편, 토양 관측 요소는 대기 관측 요소에 비해 더 큰 차이를 보였다. 추수 이전인 8월에는 대부분 논에 물이 차 있었으며, 그로 인해 NCAM관측 토양 온도가 AAOS 관측 토양 온도에 비해 낮았으며, 일 변화 폭 역시 작았다. NCAM 관측 토양 수분은 강수 여부와 관계 없이 지속적으로 포화상태를 유지하는 반면, AAOS 관측 토양 수분은 강수에 의해 증가한 뒤 감소하는 경향을 보였다. 추수 이후인 10월에는 8월과 다른 경향을 보였다. 토양 온도의 경우, NCAM 관측 값과 AAOS 관측 값의 일 평균값은 비슷하였으나 일 변화 폭은 NCAM 관측 값이 더 컸다. 토양 수분은 NCAM 관측 값이 지속적으로 높았으나, 두 관측 값 모두 강수에 의해 상승하고 증발 또는 배수에 의해 감소하는 경향을 보였다. 이상의 결과는AAOS 관측 자료의 품질 관리 문제와 함께 논과 잔디밭이라는 지표면 피복 및 영농 활동의 영향을 반영하지 못하는 대표성 문제를 보여주는 것으로서, 본 연구는 2011년 이후 이루어지고 있는 기상청 농업기상관측장비의 농지 부근 이동 작업에 이은 후속 조치로, 농업기상 관측을 대표할 수 있도록 잔디밭이 아닌 논, 밭, 과수원 등 실제 지역 대표 농업 현장에 설치되어야 함을 제언한다.