DOI QR코드

DOI QR Code

흙토람 데이터베이스를 활용한 작물 모델의 토양입력자료 생성

Preparation of Soil Input Files to a Crop Model Using the Korean Soil Information System

  • 유병현 (서울대학교 식물생산과학부) ;
  • 김광수 (서울대학교 식물생산과학부)
  • 투고 : 2017.05.30
  • 심사 : 2017.09.19
  • 발행 : 2017.09.30

초록

토양 변수는 작물 모형을 통한 기후변화 시나리오 조건에서의 작황 예측에 있어 중요한 환경적 요소이다. 토양 환경 정보 시스템 (Korean Soil Information System; KSIS)에서는 390 개의 토양통에 대한 자세한 정보를 제공하고 있다. 그러나, 이러한 토양 정보는 HTML (Hyper Text Markup Language) 문서 형식으로 제공되고 있어 작물 모형용 토양입력 자료로 변환하는 데에 어려움이 있다. 이에 따라 KSIS의 토양정보를 기반으로 작물모델의 토양 입력자료를 생산하는 도구인 Korean Soil Information System Processing Tool (KSISPT) 를 개발하였다. 이 도구는 객체 지향 프로그래밍 언어인 JAVA로 작성되었으며 여러 개의 모듈로 구성되었다. 이 모듈들을 통해 각각 KSIS 웹 페이지 문서 분석, 토양 자료 저장, 추가 변수 생성, 토양 입력자료 출력 등의 기능이 구현되었다. 각 토양통의 특성을 고려한 총 940여개의 토양 입력 자료가 생성되었다. 이 토양 자료를 KSIS에서 제공하는 30m 해상도의 토양통 공간적 분포 지도와 함께 활용된다면, 미래 기후 조건에서 작물 생산성의 시공간적 분석이 용이해지고 이를 기반으로 기후 변화 적응 대책수립에 도움을 줄 수 있을 것이다.

Soil parameters are required inputs to crop models, which estimate crop yield under a given environment condition. The Korean Soil Information System (KSIS), which provides detailed soil profile record of 390 soil series in the HTML (HyperText Markup Language) format, would be useful to prepare soil input files. Korean Soil Information System Processing Tool (KSISPT) was developed to aid generation of soil input data based on the KSIS database. Java was used to implement the tool that consists of a set of modules for parsing the HTML document of the KSIS, storing data required for preparing soil input file, calculating additional soil parameter, and writing soil input file to a local disk. Using the automated soil data preparation tool, about 940 soil input data were created for the DSSAT model and the ORYZA 2000 model, respectively. In combination with soil series distribution map at 30m resolution, spatial analysis of crop yield could be projected under climate change, which would help the development of adaptation strategies.

키워드

참고문헌

  1. Saxton, K. E., and W. J. Rawls, 2006: Soil water characteristic estimates by texture and organic matter for hydrologic solutions. Soil Science Society of America Journal 70, 1569-1578. https://doi.org/10.2136/sssaj2005.0117
  2. Gijsman, A. J., P. K. Thornton, and G. Hoogenboom, 2007: Using the WISE database to parameterize soil inputs for crop simulation models. Computers and Electronics in Agriculture 56, 85-100. https://doi.org/10.1016/j.compag.2007.01.001
  3. Seo, H. C., S. K. Kim, Y. S. Lee, and Y. C. Cho, 2006: Geographical shift of quality soybean production area in northern Gyeonggi province by year 2100. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 8(4), 242-249.
  4. Kim, D. J., S. O. Kim, K. H. Moon, and J. I. Yun, 2012: An outlook on cereal grains production in South Korea based on crop growth simulation under the RCP8.5 climate change scenarios. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 14(3), 132-141. https://doi.org/10.5532/KJAFM.2012.14.3.132
  5. Kim, H. Y., J. Ko, S. Kang, and J. Tenhunen, 2013: Impacts of climate change on paddy rice yield in a temperate climate. Global change biology 19(2), 548-562. https://doi.org/10.1111/gcb.12047
  6. Lee, C. K., J. Kim, J. Shon, W. H. Yang, Y. H. Yoon, K. J. Choi, and K. S. Kim, 2012: Impacts of climate change on rice production and adaptation method in Korea as evaluated by simulation study. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 14(4), 207-221. https://doi.org/10.5532/KJAFM.2012.14.4.207
  7. Varella, H., M. Guérif, and S. Buis, 2010: Global sensitivity analysis measures the quality of parameter estimation: The case of soil parameters and a crop model. Environmental Modelling & Software 25(3), 310-319. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2009.09.012