• 한국농림기상학회지
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• 제24권3호
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• pp.164-178
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• 2022

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.

• 방사성폐기물학회지
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• 제15권1호
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• pp.35-44
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• 2017

감마분광분석 시스템 상에서는 $^{226}Ra$(186.2 keV)과 $^{235}U$(185.7 keV)가 방출하는 감마선 에너지의 피크 중첩이 발생한다. $^{226}Ra$의 직접분석을 위해서는 중첩된 피크로부터 $^{235}U$의 기여를 제거해주거나 보정상수를 이용하여 실제 $^{226}Ra$의 방사능 값으로 보정 해주어야 한다. $^{235}U$가 방출하는 다른 감마선 피크를 참조하여 $^{235}U$의 기여를 제거할 경우 복잡한 수계산이 필요하며, 참조피크에서 기인하는 큰 불확도로 인해 높은 정량한계를 갖는다. 반면에 보정상수를 이용하여 $^{226}Ra$을 평가할 경우 간단한 계산으로 평가가 가능하며, 간접측정시 요구되는 $^{222}Rn$의 용기건전성과 방사평형 복구기간이 필요하지 않아 $^{226}Ra$의 신속 측정시 유용한 방법이다. 따라서 해당 방법을 통해 원료물질 3종과 공정부산물 3종, 총 93여개 시료에 대해서 보정상수로 산출된 $^{226}Ra$의 방사능 농도와 방사평형 된 $^{214}Bi$의 방사능 농도의 비교를 통해 유효성을 확인하였다. 대부분 ${\pm}20%$ 내에서 유효하였지만 인산석고의 경우 약 50%의 오차를 보였다. 이는 보정상수를 유도하기 위한 가정 중 $^{238}U$과 $^{226}Ra$의 방사평형 관계가 달라진 것으로 판단된다. 특이성을 반영한 보정상수를 적용하여 $^{226}Ra$의 방사능 농도에 대한 유효성을 평가한 결과 약 ${\pm}10%$로 좀 더 정밀한 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 산출된 보정상수를 통한 $^{226}Ra$의 방사능 농도 평가 방법은 복잡한 수계산이 필요하지 않고 용기선택으로부터 자유로우며 방사평형 복구를 위한 기간이 필요하지 않아 원료물질 및 공정부산물의 $^{226}Ra$의 신속한 농도 분포 평가시 유효한 방법이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권1호
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• pp.28-36
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• 2023

일사량은 작물 생산성 평가를 위한 작물 생육 모델의 주요 입력 변수 중 하나로 사용되지만 관측이 어려워 다른 기상 변수들에 비해 관측값의 확보가 어렵다. 천리안 2A호와 히마와리 8호 위성 일사량 자료가 제공되기 시작하면서, 작물 생육과 태양광 발전을 결합한 영농형 태양광 시설 하에서의 작물 생산성 평가를 위한 일사량 자료를 확보하기 용이해졌다. 본 연구의 목적은 이들 인공위성 일사량 자료의 신뢰도를 비교하는 것이다. 이를 위해 2020년 5월부터 10월까지 인공위성 일사량 자료를 수집하여 일별 일사량의 평균 제곱근 편차(RMSE)와 정규 평균 제곱근 편차(NRMSE)를 계산하였다. 인공위성 일사량 자료가 작물 생육 모의 결과의 신뢰도에 미치는 영향을 파악하기 위해 연구기간 동안의 일사량 누적값을 비교하였다. 본 연구의 결과 히마와리 8호 일사량 자료가 천리안 2A호 일사량 자료보다 RMSE와 NRMSE가 작은 것으로 나타났다. 누적 일사량을 비교한 결과에서도 히마와리 8호 일사량 자료 누적값이 천리안 2A호 일사량 자료 누적값보다 오차가 작았다. 본 연구의 결과는 작물 생산성 평가에 히마와리 8호 일사량 자료를 사용하는 것이 천리안 2A호 일사량 자료를 사용하는 것보다 불확도를 줄일 수 있다는 것을 시사한다. 후속 연구에서 히마와리 8호 일사량 자료를 사용한 영농형 태양광 시설 하에서의 작물 생산성 및 태양광 발전량에 대한 분석이 이루어져야 할 것이다.