Abstract
Agroclimatic zoning was done for paddy rice culture in North Korea based on a simulation experiment. Daily weather data for the experiment were generated by 3 steps consisting of spatial interpolation based on topoclimatological relationships, zonal summarization of grid cell values, and conversion of monthly climate data to daily weather data. Regression models for monthly climatological temperature estimation were derived from a statistical procedure using monthly averages of 51 standard weather stations in South and North Korea (1981-1994) and their spatial variables such as latitude, altitude, distance from the coast, sloping angle, and aspect-dependent field of view (openness). Selected models (0.4 to 1.6$^{\circ}C$ RMSE) were applied to the generation of monthly temperature surface over the entire North Korean territory on 1 km$\times$l km grid spacing. Monthly precipitation data were prepared by a procedure described in Yun (2000). Solar radiation data for 27 North Korean stations were reproduced by applying a relationship found in South Korea ([Solar Radiation, MJ m$^{-2}$ day$^{-1}$ ] =0.344 + 0.4756 [Extraterrestrial Solar Irradiance) + 0.0299 [Openness toward south, 0 - 255) - 1.307 [Cloud amount, 0 - 10) - 0.01 [Relative humidity, %), $r^2$=0.92, RMSE = 0.95 ). Monthly solar irradiance data of 27 points calculated from the reproduced data set were converted to 1 km$\times$1 km grid data by inverse distance weighted interpolation. The grid cell values of monthly temperature, solar radiation, and precipitation were summed up to represent corresponding county, which will serve as a land unit for the growth simulation. Finally, we randomly generated daily maximum and minimum temperature, solar irradiance and precipitation data for 30 years from the monthly climatic data for each county based on a statistical method suggested by Pickering et a1. (1994). CERES-rice, a rice growth simulation model, was tuned to accommodate agronomic characteristics of major North Korean cultivars based on observed phenological and yield data at two sites in South Korea during 1995~1998. Daily weather data were fed into the model to simulate the crop status at 183 counties in North Korea for 30 years. Results were analyzed with respect to spatial and temporal variation in yield and maturity, and used to score the suitability of the county for paddy rice culture.
북한 시ㆍ군별 벼 생육모의결과를 토대로 벼 재배 적합성 여부를 판정하였다. 생육모의에 필요한 시ㆍ군 별 일 기상자료는 지형기후학적 공간내삽기법을 근거로 한 3단계 과정을 통해 생산하였다. 우선 기온의 경우 51개 남북한 표준관측소의 14년간(1981~1994) 월평균값을 관측지점 위도, 해발고도, 해안거리, 경사도, 개방도 등 지리지형변수에 회귀시켜 얻은 통계모형(RMSE=0.4~1.6$^{\circ}C$)을 북한전역에 적용시켜 1 km$\times$1 km수평 격자점 단위로 월별 평균값을 추정하였다. 강수량의 경우 상대적으로 자료가 풍부한 남한의 지형-강수 관계를 도출하여 이를 북한지방에 적용한 윤 (2000)의 방법에 의해 월별 강수량 분포도를 작성하였다. 일사량의 경우 남한 19개 관측소의 14년간(1984~1997) 월 평균 수평면 전천일사량 관측값의 추정식([일사량, MJ m$^{-2}$ day$^{-1}$)=0.344+0.4756[대기외 일사량]+0.0299[남쪽 개방도]-1.307[운량]-0.01[상대습도], 결정계수 0.92, RMS error 0.95)에 의해 북한 지방 27개 지점의 일사량 자료를 복원하였다. 이를 거리역산가중법으로 공간내삽하여 북한전역의 월별 일사량 분포도를 작성하였다. 두 번째 단계에서는 얻어진 1 km$\times$1km 격자점 기후값을 183개 북한 시ㆍ군별로 공간평균값을 취했다. 마지막으로 시ㆍ군 단위 월별 기후값을 이용하여 통계적인 방법 (Pickering et al., 1994)에 의해 30년간의 일별 기상자료를 생성하였다. 북한의 대표적인 벼 품종 생육조사자료를 토대로 CERES-rice 모형의 유전적 모수를 조정하고, 준비된 기상자료를 입력시켜 183개 시ㆍ군별 벼의 생육을 30년치씩 모의하였다. 생육모의결과 중 성숙기와 수량 관련 특성을 점수화 하여 각 시ㆍ군의 벼 재배용 농업기후학적 잠재력을 정량적으로 표현하였다.
