Hyeon Ji Yang;Joo Hyun Park;Mun-Il Ahn;Min Gu Kang;Yong Kyu Han;Eun Woo Park
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.25
no.2
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pp.99-107
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2023
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.
Kim, Jin Uk;Jung, Chung Gil;Lee, Ji Wan;Kim, Seong Joon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.112-112
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2018
최근 이상기후로 인한 국부적인 혹은 광역적인 가뭄이 빈번하게 발생하고 있는 추세이며 발생횟수 뿐 아니라 가뭄 심도 및 지속기간이 과거보다 크게 증가하여 그에 따른 피해가 커질 것으로 예측되고 있다. 특히, 2014~2015년도의 유례없는 가뭄으로 인해 저수지 용수공급이 제한되면서 많은 농가들이 피해를 입었다. 본 연구의 목적은 전국 농업용 저수지를 대상으로 기상청 3개월 예보자료를 활용 할 수 있는 농업용 저수지 저수율 다중선형 회귀 모형을 개발하여 저수율 전망정보를 생산하는 것이다. 본 연구에서는 전국에 적용 가능한 저수율 다중선형 회귀 모형개발을 위해 5개의 기상요소(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균기온, 평균풍속)와 관측 저수지 저수율을 활용했다. 기상자료는 2002년부터 2017년까지의 기상청 63개 지상관측소로부터 기상관측자료를 수집하였다. 본 연구에서는 저수율 전망 단계를 세 단계로 나누었다. 첫 번째 단계로 농어촌공사에서 전국 511개 용수구역을 대상으로 군집분석 및 의사결정나무 분석을 통해 제시한 65개 대표저수지를 대상으로 기상자료 및 관측 저수율 자료를 이용하여 다중선형 회귀분석을 실시하였다. 수집한 기상요소와 저수율을 독립변수로 하여 월별 회귀식을 산정한 결과 결정계수($R^2$)는 0.51~0.95로 나타났다. 두 번째 단계로 대표저수지의 회귀분석 결과를 전국의 저수지로 확대하기 위해 나이브 베이즈 분류법을 적용하여 전국 3098개의 저수지를 65의 군집으로 분류하고 각각의 군집에 해당되는 월별 회귀식을 산정하였다. 마지막으로 전국 저수지로 산정된 회귀식과 농업 가뭄 예측을 위해 기상청의 GS5(Global Seasonal Forecasting System 5) 3개월 예보자료를 수집하여 회귀식에 적용해 2017년 전국 저수지의 3개월 저수율 전망정보를 생산하였다. 본 연구의 전국 저수지 군집결과 기반의 저수율 전망기술은 2017년도 관측 저수율과 비교한 결과 유의한 상관성을 나타냈으며 이 결과는 추후 농업용 저수지의 물 공급 및 농업가뭄 전망 자료로서 이용이 가능할 것으로 판단된다.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.17
no.2
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pp.144-155
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2015
Since the relocation project of equipment in 2011, the overall circumstances of KMA's agrometeorological observation have been significantly improved. Some concerns, however, emerged as a result of the evaluation of observational circumstances in terms of quality assurance after the field surveys on all stations. In order to improve the situation, we suggest: (1) establishment of clear management responsibilities, (2) enhancement of mutual cooperation system between relevant organizations, (3) detailed records of the changes in the observational circumstances, (4) standardization of equipment and sensors, (5) installation of unified information boards, (6) transfer of inappropriate facilities to an adjacent cropland and (7) setup of automated evaporation pan. In order to effectively utilize the high-quality data obtained through improvement of observational circumstances and an elaborate quality control, it is recommended to publish and disseminate regular reports on agrometeorological observations. To produce such a report on a trial basis, we have investigated different types of regular reports issued by domestic and foreign organizations, publication periods, geographical scope, main contents and amount. Based on our current situation, it would be beneficial to learn from the cases of Germany and Canada, which summarize mainly the distinctive agrometeorological phenomena occurred over the past years across the country.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.525-525
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2015
국립기상과학원은 국가 물관리를 효율적으로 지원하기 위하여 TOPLATS(TOPmodel based Land-Atmosphere Transfer Scheme) 지면모델 기반을 활용한 전국 수문기상 분석 및 예측정보 생산체계를 구축하였다. TOPLATS 지면모델에서는 토양, 식생 등을 표현하기 위한 다양한 매개변수들이 사용되고 있으며, 그 중에서도 토양 속성과 관련 매개변수들은 토양수분, 증발산 등의 수문기상요소 생산에 큰 영향을 미치고 있어 현실적인 토양 특성에 대한 고려가 요구된다. 본 연구는 국립농업과학원의 토양도 정보를 이용하여 TOPLATS 지면모델에서 요구되는 토양 속성 및 관련 매개변수를 산정하고 이를 모델에 적용하고자 하였다. TOPLATS 모델에 사용되는 토양 매개변수는 총 22개 이며, 본 연구에서는 국립농업과학원에서 제공한 총 405개의 토양통에 대한 매개변수를 각각 산정하였다. TOPLATS 모델을 강제하기 위한 기상자료는 동네예보 분석자료, KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) 분석자료, 입사 단 장파 복사량은 ASOS 관측자료를 기반으로 한 5km 해상도의 남한 격자자료이며, 2010~2013년 기간의 토양수분, 증발산량에 대한 검증 연구를 수행하였다. 본 연구의 결과는 기존의 11개 토양속성정보로 산출된 결과와 비교 분석하여 추후 제시할 예정이며, 본 연구에서 산출된 국내 토양 특성을 반영한 고해상도 수문기상정보는 향후 홍수 예측 및 가뭄 평가에 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.127-127
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2019
농어촌 공사 주관 3,000여개가 넘는 농업 저수지가 있지만, 대부분의 저수지 공급량은 수문관리원에 의해 관행적 방법에 의해 관리되고 있다. 수문상황은 악화되고, 농업용수의 관개목적 외에 다목적용수로 고려됨에 따라 효율적인 농업용수의 사용은 필수적이게 되었다. 효율적인 농업용수 관리를 위해서는 정량적 자료가 필수적이나 현재로서는 관행적 방법으로 관리가 되기에 공급량 자료를 갖고 있는 저수지는 극히 드문 실정이다. 따라서 일반적으로 농업용수의 공급량은 필요수량에 근거하여 추정하는 방법이 사용되고 있다. 그러나 이러한 방법으로 추정된 공급량과 실제 공급량에서는 많은 차이가 있어 농업용수의 정략적인 관리에 어려움이 되고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고자 데이터에 기반하여 관행을 반영한 공급량을 추정하고자 하였다. 농업용수 공급량은 물수지식에 기반한 순별 강수량-공급량 회귀식을 구축하여 추정하였다. 선형계수를 도입하여 유입량을 불확실성을 고려하였으며, 가뭄년도의 평년관행과는 다른 가뭄년도의 물공급 관행을 반영할 수 있도록 평년 공급량에 공급량 보정계수를 적용하는 방법을 제시하였다. 모형의 검증을 위해 충청남도 홍성군에 위치한 대사, 공리 저수지와 경기도 안성시에 위치한 만수 저수지를 선정하였으며, 대사, 공리저수지의 인근 기상청인 서산과 만수저수지의 인근 기상청인 이천 기상청에서 기상관측 자료를 수집하였다. 과거 15년간(2002년~2016년)의 관측저수율과 공급량모의를 활용한 모의 저수율 추적을 통해 비교해보았다.
Kim, Kwang Soo;Yoo, Byoung Hyun;Hyun, Shinwoo;Kang, DaeGyoon
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.21
no.3
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pp.175-186
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2019
Efforts have been made to introduce the climate smart agriculture (CSA) for adaptation to future climate conditions, which would require collection and management of site specific meteorological data. The objectives of this study were to identify requirements for construction of agricultural meteorology information service system (AMISS) using technologies that lead to the fourth industrial revolution, e.g., internet of things (IoT), artificial intelligence, and cloud computing. The IoT sensors that require low cost and low operating current would be useful to organize wireless sensor network (WSN) for collection and analysis of weather measurement data, which would help assessment of productivity for an agricultural ecosystem. It would be recommended to extend the spatial extent of the WSN to a rural community, which would benefit a greater number of farms. It is preferred to create the big data for agricultural meteorology in order to produce and evaluate the site specific data in rural areas. The digital climate map can be improved using artificial intelligence such as deep neural networks. Furthermore, cloud computing and fog computing would help reduce costs and enhance the user experience of the AMISS. In addition, it would be advantageous to combine environmental data and farm management data, e.g., price data for the produce of interest. It would also be needed to develop a mobile application whose user interface could meet the needs of stakeholders. These fourth industrial revolution technologies would facilitate the development of the AMISS and wide application of the CSA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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