• 대한토목학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.1139-1150
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• 2014

본 연구에서는 M-PRISM 모형을 이용하여 $1km{\times}1km$ 공간해상도 일강수량 추정에 대한 적용성을 검토하였다. 또한 회귀모형을 이용하여 M-PRISM 모형 매개변수를 추정하였으며, 잭나이프 방법을 이용하여 모형을 검증하였다. 기상청 385개 강수 관측지점에 대하여 M-PRISM을 이용하여 일강수량을 추정하고 PRISM 모형과 비교하였다. 비교결과, 강수의 정량적 크기를 추정에서는 두 모형에서 뚜렷한 차이를 찾아볼 수 없었으나, 강수의 발생빈도 추정에 있어서는 M-PRISM 모형이 더 우수한 결과를 나타내었다. 따라서 본 연구에서 제안한 M-PRISM 모형은 고해상도의 일강수량을 추정함에 있어서 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제57권2호
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• pp.1-13
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• 2015

The Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5), coordinated by the World Climate Research Programme in support of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) AR5, is the most recent, provides projections of future climate change using various global climate models under four major greenhouse gas emission scenarios. There is a wide selection of climate models available to provide projections of future climate change. These provide for a wide range of possible outcomes when trying to inform managers about possible climate changes. Hence, future agrometeorological indicators estimation will be much impacted by which global climate model and climate change scenarios are used. Decision makers are increasingly expected to use climate information, but the uncertainties associated with global climate models pose substantial hurdles for agricultural resources planning. Although it is the most reasonable that quantifying of the future uncertainty using climate change scenarios, preliminary analysis using reasonable factors for selecting a subset for decision making are needed. In order to narrow the projections to a handful of models that could be used in a climate change impact study, we could provide effective information for selecting climate model and scenarios for climate change impact assessment using maximum/minimum temperature, precipitation, reference evapotranspiration, and moisture index of nine Representative Concentration Pathways (RCP) scenarios.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권5호
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• pp.361-372
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• 2016

신뢰성 있는 댐유입량의 장기예측은 효율적인 댐운영에 필수적이다. 2000년대 이후 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후와의 원격상관성이 규명되면서, 이를 활용한 미래의 수문조건을 예측하기 위한 연구가 활발히 시도되고 있다. 본 연구에서는 안동댐유역을 대상으로 미국 NOAA에서 제공하는 40개 전구기후지수의 원격상관을 분석하고, 이를 기반으로 1개월 선행 댐유입량의 예측성능 및 활용성을 평가하였다. 본 연구에서는 1) 원격상관을 통해 강수와 기온을 예측하고 SWAT 모델을 이용하여 예측 댐유입량을 산정하는 방법(SWAT-Forecasted), 직접 댐유입량을 예측하는 기법(CIR-Forecasted), 예측시점의 관측값이 과거자료에서 해당하는 순위(rank)에 근거한 방법(Rank-Observed)을 비교하였다. 결과적으로 통계적 방법으로 댐유입량을 직접 예측하는 접근 방식(CIR-Forecasted)이 12월을 제외하고는 다른 방법에 비해 우수한 예측성을 보였다. 이것은 강수량 및 기온 예측정보를 일단위로 상세화하는 가정과 유출모델링과정에서 발생하는 불확실성이 예측결과에 포함되지 않기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구결과는 원격상관기반의 1개월 선행 댐유입량 예측이 안동댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것을 시사하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권11호
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• pp.735-743
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• 2017

기후변화에 대한 우려와 함께 증가하고 있는 극한호우의 피해를 줄이기 위해서는 호우사상 발생 이전에 홍수위험을 미리 파악하여 피해를 대비할 시간을 늘리는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기상청 동네예보를 기반으로 하는 간단한 확률적 홍수위험 산정방법을 제시하였다. 예보강수를 조건부로 하는 6시간 강수량의 확률밀도함수를 이용해 다수의 임의 강수량을 생성한 후 추계학적 모형으로 1시간 단위로 분해하여 간단한 강우-유출모형에 입력하는 방법을 사용하였다. 보청천 유역의 2017년 주요 강우사상에 제안된 방법을 적용한 결과, 7월 4일 최대홍수량이 나타났던 사상에 대해서는 예보강수를 이용한 모의는 홍수위험을 과소평가하였음을 확인하였고 반면 8월 15일 사상에 대한 동네예보는 강수량을 다소 과대추정 하였지만 홍수위험을 충분히 알릴 수 있는 정보로 평가되었다. 본 연구는 확정론적 모형과 확률론적 강수량을 결합하여 기상예보의 불확실성을 고려한 자료기반 홍수위험도 산정방법을 제시한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권2호
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• pp.108-125
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• 2015

다수의 기후요소를 지수화하고 특정지역의 기후 자원량을 분석하여, 종합 및 판단하는 과정은 특정지역의 농업기후자원의 특성을 한 눈에 알 수 있게 한다. 농업기후자원의 특징을 단순 명료하게 표현한 것을 농업기후지수라고 하는데, 이 지수는 기후자원(예, 기온, 일사, 강수)으로부터 작물의 생육과 수량 추측을 위한 가능성과 여러 가지 영농기술을 실시하는데 필요한 기초자료를 제공함으로써 농업생산성의 주요 지표가 될 수 있다. 그러나 농업기후지수는 절대적인 것이 아니기 때문에 기후변화에 따라 항상 변화할 수 있다. 최근 IPCC 제5차 평가보고서에서 온실가스 대표경로(RCP)에 따른 시나리오가 많은 연구에 이용됨에 따라서 기후정보의 역학 및 통계적 규모축소를 통한 미래기후변화전망정보의 불확실성을 고려한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 IPCC 제5차 평가 보고서에 사용된 RCP 시나리오를 기반으로 비모수적 분위사상법을 이용한 상세화된 기후변화 전망정보를 바탕으로 한반도의 농업기후지수(예, 식물기간 및 작물기간, 생장도일, 무상기간)의 시공간적인 변화와 불확실성을 평가하였다. 동일한 과거 기간에 대하여 기후모델(GCM)으로부터 계산된 농업기후지수와 관측자료에 의해 계산된 농업기후지수를 비교한 결과, KMA-12.5km를 제외하고 사용된 8개 개별 GCM의 농업기후지수의 각각의 평균은 4대강 유역 모두에서 관측자료에 의해 계산된 값의 평균과 비교적 잘 일치하여 개별 GCM 뿐만 아니라 다중모델앙상블(MME)의 과거기후 재현성에는 문제가 없는 것으로 확인하였다. 또한 불확실성을 고려하기 위한 MME 계산에서 사용되는 GCM의 개수가 무한적으로 증가한다고 해서 오차가 줄어들지 않았다. 추가 연구가 계속 필요하지만, 본 연구에서 3-4개의 GCM을 사용하는 경우 확실하게 오차가 개선되기 시작하였으며, 대체로 7-8개 이후부터는 더 이상 오차가 개선되지 않았다. 미래전망 결과에서, 4대강 유역 전체에 대하여 inmcm4가 과거 기간의 MME에 대한 RCP 4.5에서 1% 증가, RCP 8.5에서 2% 증가로 9개 개별 GCM 중에서 가장 낮았고, CanESM이 과거 기간의 MME에 대하여 RCP 4.5에서 10%, RCP 8.5에서 15% 증가로 가장 높은 증가를 보였다. 4대강 유역의 시공간분포의 변화에서 관측자료와 다른 경향을 보이는 개별 GCM이 있어서 지형 특성과 개별 GCM의 일변동 특성을 반영할 수 있는 상세화 방법의 개선 및 개발이 필요하다. 도출 및 평가된 본 연구의 농업기후지수는 농업용 상세 전자기후도와의 활용뿐만 아니라, 후속 연구를 위한 농업이상기후지수 및 생산성지수의 평가에 활용될 수 있을 것이다. 예를 들면, 낙동강 유역과 영산-섬진강 유역의 무상기간 증가로부터 '겨울기간이 짧아질 수 있다'라고 가정할 경우, 농업이상 기후지수(예, 저온발생빈도) 분석을 통해 겨울작물의 생산성지수의 불확실성 증감 혹은 재배시스템(예, 이모작 혹은 이기작 등)의 변화에 대한 불확실성 증감 등에 대한 평가에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권1호
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• pp.42-54
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• 2016

최근 국내에서 재배면적이 증가하고 있는 골드키위 해금의 개화시기를 예측할 수 있는 휴면시계모형의 모수를 추정하고 해금 주산지에서 미래 기후변화에 의한 개화시기의 변화와 불확실성을 전망하고자 본 연구를 수행하였다. 해금 개화시기 예측을 위한 휴면시계모형의 모수는 $6.3^{\circ}C$(base temperature, $T_b$), 102.5(chill requirement, $R_c$), 575(heat requirement, $R_h$)로 추정되었다. 2가지 방법으로 추정된 모수를 검증하였는데, 4개 표준기상관측소의 3년 동안(2013-2015)의 기상자료로부터 해금의 개화시기를 예측하고 25개 해금 노지 재배농가에서 수집된 2년 동안(2014-2015)의 관측 개화일과 비교한 결과 5.2일의 추정오차를 보였다. 또한 격자형 기후표면에 의해 계산된 격자형 개화시기 표면으로부터 25개 해금 노지 재배농가가 위치한 격자들의 예상 개화시기를 추출하여 비교한 결과, 3.4일의 추정오차를 보였다. 이 모수를 2021-2040년 동안의 6개 GCMs의 미래 기후변화 시나리오와 결합하여 해금의 미래 개화시기를 예측하였다. 전남 키위 주산지역에서 가장 빠른 개화시기는 4월 21일(111일), 가장 늦은 개화시기는 6월 2일(153일)로 나타났다. 6개 개별 GCM 중에서 RCP 4.5의 CanESM2과 GFDL-ESM2G, RCP 8.5의 HadGEM2-AO에서 20년 후 전남 키위 주산지역에서 해금의 개화시기는 현재보다 2-3일 단축될 뿐 현재와 큰 차이가 발생하지 않는 것으로 전망되었다. 그러나 RCP 4.5와 RCP 8.5의 6개 GCMs의 평균 미래 개화시기에서 현재보다 10일 이상 단축되고 현재와 같은 개화시기는 전북 및 충남 해안지역 등 북쪽으로 약 150km 이상까지 확대될 수 있는 것으로 전망되었다. 본 연구의 예비 결과는 국내 육종 과수의 생장발육 및 개화시기 예측 등을 위한 생물계절 연구와 기후변화에 대한 영향평가 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권2호
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• pp.155-169
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• 2016

본 연구에서는 2014년 8월 부산 경남 집중호우 사례를 대상으로 레이더와 위성결합 Multi-sensor Blending 초단기 강우예측을 실시하였다. 레이더 최적 Z-R관계는 열대형 강수 Z-R관계식($Z=32R^{1.65}$)을 적용하였으며, 20 mm/h 이상의 강한 강우에서 강수량 추정 정확도가 향상됨을 확인하였다. 또한 60 mm/h 이상 강한 폭우사상에 대하여 천리안 위성자료와 레이더자료를 합성한 결과 정량강수 추정 성능이 향상됨을 확인하였다. 지속시간별 강우예측 정확도 검증을 위하여 AWS, MAPLE 자료와 비교결과, 강우예측 1시간까지 약 50%이상의 지점강우예측 정확도를 확보하였으며, 10분 단위 예측시간별 상관계수는 0.80~0.53, 평균제곱근오차는 3.99~6.43 mm/h로 분석되었다. 본 연구 결과 레이더와 위성정보를 이용한 보다 신뢰성 있는 강우예측 정보 활용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 지속적인 사례연구와 레이더 위성 활용 정량강수량 추정 및 예측, 그리고 위성강수 추정 알고리즘 개선의 노력이 필요하다.

• 한국기후변화학회지
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• 제8권3호
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• pp.221-230
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• 2017

There are two main policies to meet the national goal of reducing Greenhouse Gases (GHGs) emissions in Korea towards Paris Agreement. From 2012 to 2014, Target Management System (TMS) was operated and the Emissions Trading Scheme (ETS) has been established since 2015. To compare the impact of TMS and ETS on reducing GHGs, we collected annual GHGs emission reports submitted by individual business entities, and normalized them using a z-variant normalized function. In order to evaluate the impact of those policies, we calculated the amount of GHGs emissions of 73 business entities from 15 business sectors. Those entities emitted $508million\;CO_2eq$, which is 74% of total national GHGs emissions in 2014. The main results of analysis indicate that accumulated GHGs emissions during the period 2012 to 2014 affected by TMS was higher than the national goal of GHGs emission reduction, and only the GHGs emissions in 2014 were in the range of allowed GHGs emissions, set by the Government. In 2015, when ETS initiated, total GHGs emission trading was $4.84million\;tCO_2eq$, which is only 0.9% of total allowance in 2015. However, more than 50% of business entities, who got the allowance of GHGs emission given by the Government, met the goal of GHGs emissions. Particularly, 27 of 73 business entities reduced GHGs more under the ETS rather than the TMS. Even though we analyzed only 4 years' data to demonstrate the impact of TMS and ETS, it is expected to commit the national goal of GHGs reduction target by TMS and ETS.

• 한국응용곤충학회지
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• 제55권2호
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• pp.139-148
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• 2016

작물 재배 시 주요 해충 발생에 대해 한두 달 이상 앞선 계절전망이 가능하다면 농가의 해충관리 의사결정이 보다 효율적으로 이루어질 수 있을 것이다. 본 연구에서는 국내 해충 발생과 통계적으로 유의미한 원격상관관계에 있는 기후현상을 찾기 위해 Moving Window Regression (MWR) 기법을 활용하였다. 벼멸구의 발생과 비래는 장기간에 걸쳐 여러 지역에서 연속적으로 일어나는 사건이기 때문에 비슷한 시공간적 규모를 갖는 기후현상과 통계적인 연관성을 가질 가능성이 높아 본 연구의 대상 해충으로 선택하였다. MWR 통계 분석의 반응변수로써 1983년부터 2014년까지 국내 벼멸구 발생면적 자료를 사용하였고, 10개의 기후모형에서 생산되는 10개의 기후변수를 예보 선행시간별로 추출하여 설명변수로 사용하였다. 최종적으로 선정된 각 MWR 모형의 특정 시기와 지역의 기후변수는 연간 벼멸구 발생면적 자료와 통계적으로 유의한 상관관계를 보였다. 결론적으로, 본 연구에서 개발한 MWR 통계 모형을 통해 국내 벼멸구 발생 위험도에 따른 선제적 대응을 위한 벼멸구 계절전망이 가능할 것으로 보인다.

• The Plant Pathology Journal
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• 제35권5호
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• pp.459-472
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• 2019

The increasing variation in climatic conditions under climate change directly influences plant-microbe interactions. To account for as many variables as possible that may play critical roles in such interactions, the use of an integrated modeling approach is necessary. Here, we report for the first time a local impact assessment and adaptation study of future epidemics of kiwifruit bacterial blossom blight (KBB) in Jeonnam province, Korea, using an integrated modeling approach. This study included a series of models that integrated both the phenological responses of kiwifruit and the epidemiological responses of KBB to climatic factors with a 1 km resolution, under the RCP8.5 climate change scenario. Our results indicate that the area suitable for kiwifruit cultivation in Jeonnam province will increase and that the flowering date of kiwifruit will occur increasingly earlier, mainly due to the warming climate. Future epidemics of KBB during the predicted flowering periods were estimated using the Pss-KBB Risk Model over the predicted suitable cultivation regions, and we found location-specific, periodic outbreaks of KBB in the province through 2100. Here, we further suggest a potential, scientifically-informed, long-term adaptation strategy using a cultivar of kiwifruit with a different maturity period to relieve the pressures of future KBB risk. Our results clearly show one of the possible options for a local impact assessment and adaptation study using multiple models in an integrated way.