An Improved Method for Phenology Model Parameterization Using Sequential Optimization

Accurate prediction of peak bloom dates (PBD) of flowering cherry trees is critical for organizing local cherry festivals and other associated cultural and economic activities. A two-step phenology model is commonly used for predicting flowering time depending on local temperatures as a result of two consecutive steps followed by chill and heat accumulations. However, an extensive computation requirement for parameter estimation has been a limitation for its practical use. We propose a sequential parameterization method by exploiting previously unused records of development stages. With an extra constraint formed by heat accumulation between two intervening stages, each parameter can then be solved sequentially in much shorter time than the brute-force method. The result was found to be almost identical to the previous solution known for cherry trees (Prunus ${\times}$ yedoensis) in the Tidal Basin, Washington D.C.

순차적인 최적화 기법에 의한 생물계절모형 모수추정 방식 개선

벚꽃의 만개일은 관련 행사일정을 결정하는 중요한 요소로써 생육기간 중 기온에 따른 변화의 폭이 크다. 이를 예측하기 위한 방법으로는 벚꽃의 발달을 휴면기와 생장기의 2단계로 구분하여 저온(chill)과 고온(heat) 요구에 대한 온도시간(thermal time) 누적을 기술하는 모형이 개발되어 있다. 하지만 모수 추정시 모수공간내 일정 간격의 격자 전체를 계산하여 많은 시간을 소모한다는 단점이 있었다. 본 연구에서는 기존모형이 고려하지 않던 벚꽃 발달의 중간단계 관측자료를 활용하여 고온요구에 대한 새로운 조건을 추가하고, 이를 기반으로 각 모수를 순차적으로 추정하여 최적화 시간을 단축하는 새로운 방법을 제안한다. 미국 워싱턴 DC 지역의 벚꽃개화 관측 자료를 기준으로 검증한 결과, 기존 모형에서 제안된 모수와 근사한 값을 단축된 시간 내에 계산해내는 것을 확인하였다.