• 한국농림기상학회지
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• 제12권4호
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• pp.217-224
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• 2010

본 연구는 3면이 바다로 둘러싸인 우리나라에서 해안지대 기온 관측자료에 포함되어있지도 모르는 바다의 영향을 정량적으로 추정하기 위해 수행하였다. 1981-2009 기간 중 전국 66개 기상관서에서 관측한 일별 최고 및 최저기온자료를 수집하여 월별 평균을 계산하고 이들 가운데 27개 내륙지점 자료만을 이용하여 거리역산가중평균법에 의해 남한 전역의 가상기온 분포도를 제작하였다. 이 가상기온분포도 상에서 해안에 가까운 나머지 39개 지점의 국지기온을 지리지형정보 및 소기후모형에 의해 정밀하게 추정하였다. 실측 기온과 이 추정기온과의 편차를 '외견상의 바다효과'로 간주하고 39개 지점의 해안거리 대수를 독립변수로 하는 회귀모형을 월별로 작성하였다. 이 모형에 의하면 우리나라의 바다는 잠재적으로 여름철 일 최고기온에 $6^{\circ}C$ 냉각효과, 겨울철 일 최저기온에는 $7.5^{\circ}C$의 가온 효과가 있다. 해안은 물론 내륙의 기온자료에도 포함된 공통오차를 제거한 '실제의 바다효과'를 추정한 결과 서해안의 경우 여름철 냉각효과는 $1.5^{\circ}C$, 겨울철 가온효과는 $1.0^{\circ}C$인 반면, 남해안과 동해안은 각각 $3.0^{\circ}C$ 및 $3.5^{\circ}C$ 내외로 판명된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권4호
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• pp.320-331
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• 2013

재단법인 국가농림기상센터는 지난 3년간 기상청의 재정지원으로 기후스마트농업의 전제조건인 개별농장 수준의 기상위험 관리서비스를 설계하였다. 이 서비스는 기존 기상청 관측 및 예보시스템 외에 추가적인 자원소모 없이 해당 농지에 주어진 기상조건을 재배중인 작물의 종류와 그 발육단계에 맞게 '기상위험지수'로 정량화하고, 이를 평년기준과 비교하여 재해발생 가능성을 농민에게 일대일로 전달한다. 서비스 실용화에 필요한 기상실황 및 예보의 경관규모 추정기술, 시범 집수역 내 필지별 경과기상 및 예보에 근거한 작목 맞춤형 기상위험 산정기술을 개발하고, 이들 기술의 통합 및 시스템화를 완료하였다. 단일 집수역인 경남 하동군 악양면을 선정하여 이 시스템을 설치하고 230농가 400필지를 대상으로 시범서비스를 구현하였다. 이 과정에서 얻어진 경험을 공유함으로써 향후 농업부문의 기상이변 대응 조기경보서비스 구축에 기여하고자 한다.

• 대기
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• 제26권1호
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• pp.127-140
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• 2016

In this study, the correlations between AST850 and precipitation, and those between WDT and precipitation in the Yeongdong coastal region under the direct/indirect influence of the expansion of cP (continental polar air mass) high were quantitatively analyzed based on the winter season data for the last 20 years, according to surface pressure patterns such as Type 1 (cP high expansion type), Type 2 (cP high expansion + trough type), Type 4 (South trough type), and Type 5 (East Sea trough type). Here, AST850 represents 'sea surface temperature minus temperature on 850 hPa level' and WDT represents 'a speed of 1000 hPa wind projected onto a certain wind direction times precipitation duration in hour'. First, the correlation coefficients between AST850 and precipitation in Type 1, Type 2, and Type 5 cases were 0.253, 0.384, and 0.398 respectively, indicating that a tendency of increasing precipitation linearly with the value of AST850 is slightly presented. In the case of Type 4, however, the coefficient was -0.15, representing almost no linear correlation between AST850 and precipitation. In the correlation between WDT and precipitation, there was the largest correlation coefficient (0.464) between WDT along a direction of $90^{\circ}$ and at EN1 in Type 1 cases. In the case of Type 2, there was the largest correlation coefficient (0.767) between WDT along a direction of $67.5^{\circ}$ and at ES1. In the case of Type 4, there was the largest correlation coefficient (0.559) between WDT along a direction of $22.5^{\circ}$ and at EN2. Finally, in the case of Type 5, there was the largest correlation coefficient (0.945) between WDT along a direction of $315^{\circ}$ and at SE1, representing the largest coefficient among the types. It was found that surface wind directions with the highest correlations to precipitation in the Yeongdong coastal area on winter season were varied according to surface pressure patterns, and that the correlations between WDT and precipitation were higher than those between AST850 and precipitation.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권3호
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• pp.236-244
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• 2023

본 연구는 조기경보서비스의 전국 확대에 따른 서비스 제공의 경제적 타당성을 검토하는데 목적이 있다. 분석방법으로는 비용편익분석법의 하나인 순현재가치법을 준용하였다. 순현재가치를 구성하는 편익항목으로 농작물재해보험 실적자료를 이용한 피해경감액과 농가의 조기경보서비스 이용에 따른 지불의사액을 이용하였으며, 비용항목은 시스템 구축 및 유지비용, 그리고 문자발송 비용 등을 포함하였다. 분석결과, 조기경보서비스의 전국 확대는 경제적 타당성이 있으며, 그 효과는 참여농가의 문자이용 수준(10%~40%까지, 10%p간격)에 따라 달라지는 것으로 분석되었다. 향후, 조기경보서비스 참여농가가 증가할 경우 조기경보서비스의 경제적 효과는 더욱 커질 것으로 예상된다. 효과적인 정보의 전달 및 활용을 위해 문자뿐만 아니라 앱이나 웹을 통한 정보전달 수단을 적극 활용함으로써 조기경보서비스의 경제적 효과를 더욱 증진시킬 필요가 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.75-85
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• 2017

청명미풍 조건에서 기온역전층 높이와 기온역전강도의 매시 변화를 정량적인 경험식으로 나타내어 야간의 매시 기온을 추정하는 방법을 고안하였다. 2007년 5월부터 2008년 3월까지 강원도 평창군 대관령면 고령지농업연구소에서 초단파 온도 프로파일러 (Model MTP5H)로 지면으로부터 높이 600m까지 50m 간격의 기온 연직 분포를 한 시간 간격으로 측정하였다. 연직기온에서 가장 기온이 높은 고도를 기온역전층 높이로, 역전층의 기온과 지면 위 100m의 기온 편차를 역전강도로 간주하고 야간 동안 시간에 따라 기온 역전층이 발달되는 정도를 모의하는 추정식을 작성하였다. 산사면에서 작물이 실제 경험하는 기온을 추정하기 위해 2014년 10월부터 2015년 11월 23일까지 전남 구례군과 광양시 사이의 중대리 계곡에서 사면의 고도별 기온을 수집하여 연직기온의 역전층 높이 및 역전강도 추정모수를 보정하였다. 지리산 남쪽의 집수역 3개 내에 구축된 검증관측망으로부터 2015년 한 해 동안의 기상자료를 수집하였고, 기상청 방재 및 종관기상관측망으로부터 배경기온을 제작, 기온감률과 함께 기온역전 조건하의 매시 기온을 추정한 다음 검증을 실시하였다. 그 결과, 청명미풍 조건에 대해 19지점 평균 ME $-0.69^{\circ}C$, 평균 RMSE $1.61^{\circ}C$이었고 2000-0100 시간대에서 과소추정오차가 증가되었다. 기존에 사용되어 왔던 최저기온 모형으로 0600 기온을 추정하고 새로운 모의 방법으로 산출된 결과와 추정 오차를 비교한 결과, 평균 ME는 기존 $-0.86^{\circ}C$에서 $-0.12^{\circ}C$로, 평균 RMSE는 $1.72^{\circ}C$에서 $1.34^{\circ}C$로 개선되었다. 청명미풍 조건에서 도출된 기온 추정식의 활용도를 높이기 위해서는 추정 오차를 개선하고 다양한 기상조건에 대한 영향을 반영하는 후속 연구가 필요하다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권3호
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• pp.135-142
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• 2016

운량 기반 기온감률 추정모형을 이용하여 0600과 1500의 기온감률을 모의하고, 최저 및 최고기온 추정과정에 활용되었던 기존의 단일 기온감률($-6.5^{\circ}C/km$, $-9^{\circ}C/km$)에 비해 추정 기온감률이 0600, 1500 기온의 추정오차를 개선할 수 있는지 확인하였다. 경남 하동과 전남 구례, 광양 지역의 '하동 2 수위표' 집수역을 기온감률 추정기법의 실용성 평가 지역으로 선정하고, 이 집수역 내 기상관측지점 12곳의 0600, 1500 기온자료를 2015년 한 해에 대해 수집하였다. 또한 2015년의 기상청 하늘상태 초단기예보 5km 격자자료를 이용, 대상 집수역의 0600, 1500 운량(0~10) 공간평균값을 계산하여 기온감률을 추정하였다. 검증지점의 0600 기온 추정오차는 기존 기온감률을 적용한 경우 평균 ME $-0.39^{\circ}C$, RMSE $1.45^{\circ}C$ 였으나, 새로운 기온감률로 변경한 결과 ME $-0.19^{\circ}C$, RMSE $1.32^{\circ}C$로 개선되었으며, 맑은 날은 ME $-0.8^{\circ}C$에서 $-0.57^{\circ}C$로, RMSE는 $1.72^{\circ}C$에서 $1.42^{\circ}C$로 감소되었고 흐린 날은 ME $-0.17^{\circ}C$에서 $-0.06^{\circ}C$, RMSE $1.16^{\circ}C$에서 $1.01^{\circ}C$로 줄어들었다. 또한 1500 기온에서 기존의 단일 기온감률과 추정 기온감률의 적용결과를 비교하면 맑은 날은 기온 추정오차에 거의 차이가 없었지만, 흐린 날은 기존 ME $-0.69^{\circ}C$, RMSE $1.54^{\circ}C$에서 ME $-0.51^{\circ}C$, RMSE $1.19^{\circ}C$로 개선되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.29-41
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• 2019

산림생태계에서 총일차생산성(Gross Primary Production, GPP)은 기후변화에 따른 산림의 생산성과 그에 영향을 미치는 식물계절, 건강성, 탄소 순환 등을 대표하는 지표이다. 총일차생산성을 추정하기 위해서는 에디공분산 타워 자료나 위성영상관측자료를 이용하기도 하고 물리지형적 한계나 기후변화 등을 고려하기 위해 기작기반모델링을 활용하기도 한다. 그러나 총일차생산성을 포함한 산림 탄소 순환의 기작기반 모델링은 식물의 생물, 생리, 화학적 기작들의 반응과 지형, 기후 및 시간 등과 같은 환경 조건들이 복잡하게 얽혀 있어 비선형적이고 유연성이 떨어져 반응에 영향을 주는 조건들을 모두 적용하기가 어렵다. 본 연구에서는 산림 생산성 추정 모델을 에디공분산 자료와 인공위성영상 정보를 사용하여 기계학습 알고리즘을 사용한 모델들로 구축해 보고 그 사용 및 확장 가능성을 검토해 보고자 하였다. 설명변수들로는 에디공분산자료와 인공위성자료에서 나온 대기기상인자들을 사용하였고 검증자료로 에디공분산 타워에서 관측된 총일차생산성을 사용하였다. 산림생산성 추정 모델은 1) 에디공분산 관측 기온($T_{air}$), 태양복사($R_d$), 상대습도(RH), 강수(PPT), 증발산(ET) 자료, 2) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD 자료(개량식생지수 제외), 3) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD, 개량식생지수(EVI) 자료를 사용하는 세 가지 경우로 나누어 구축하여 2006 - 2013년 자료로 훈련시키고 2014, 2015년 자료로 검증하였다. 기계학습 알고리즘은 support vector machine (SVM), random forest (RF), artificial neural network (ANN)를 사용하였고 단순 비교를 위해 고전적 방법인 multiple linear regression model (LM)을 사용하였다. 그 결과, 에디공분산 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 피어슨 상관계수 0.89 - 0.92 (MSE = 1.24 - 1.62), MODIS 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 개량식생지수 제외된 모델은 0.82 - 0.86 (MSE = 1.99 - 2.45), 개량식생지수가 포함된 모델은 0.92 - 0.93(MSE = 1.00 - 1.24)을 보였다. 이러한 결과는 산림총일차생산성 추정 모델 구축에 있어 MODIS인공위성 영상 정보 기반으로 기계학습 알고리즘을 사용하는 것에 대한 높은 활용가능성을 보여주었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제39권5호
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• pp.321-327
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• 2006

농업환경지표가 OECD 회원국간의 농업환경 비교와 이를 통한 농업환경 개선과 농업정책 수립에 대한 권고의 수단으로만 작용을 하지만 이것이 향후 통상 무역과 연계될 것은 추측 가능한 사실이다. OECD 농업환경지표를 우리나라에 그대로 적용했을 때 얻어진 지표 값이 우리나라의 농업환경을 사실대로 반영하지 못한다면 우리가 받을 피해는 미래에도 작용할 것이므로 이에 대한 새로운 제안을 통해 우리나라에 적합한 지표를 설정해야 한다. OECD에 의해 제안된 농업용수 사용 강도 지표는 논이나 밭에서 이용되거나 배수 유출되는 물의 특성을 모두 반영한 방법이 아니므로 몬순 기후지대에 속하는 한국에 적당하지 않다. 특히, 여름철 집중호우시기에 년 강우량의 2/3가 내리는 강우 특성은 이를 담수해 저장하는 능력을 가진 농경지의 수자원 보유능과 기타의 농업적 특성을 고려한 계산방법으로 농업용수를 산정해야 한다. 논의 경우 강우가 내리거나 관개가 되었을 때 담수나 침투를 통해 물을 지하로 배수해 지하수를 형성하거나 지표의 배수로나 하천을 통해 강이나 저수지로 상당량의 물을 흘려보내 다시 이용할 수 있도록 해준다. 즉, 농업용수로 계산되어 있는 물의 상당량은 다른 농경지나 생활용수 또는 공업용수나 하천 유지용수로 다시 이용된다. 따라서, 물 사용강도에 이용되는 농업용수는 농경지에서 소모되지 않고 지하수로 흘러 들어가거나 하천으로 유입되는 배출수를 고려하여 계산하는 것이 합리적이다. 이렇게 계산하면 22.9%(2001년)로 OECD 계산방법으로 얻어진 47%보다 24.1%가 낮아진다. 합리적인 농업용수 스트레스 지표를 산출하기 위해서는 각 나라마다 다른 나라와 강을 공유하고 있는지의 여부와 농업을 위한 주 취수원이 무엇인지를 살펴보아 그 나라에 적합한 스트레스 지표를 산출하도록 유도하는 것이 바람직할 것이다. 그러나, 실제 물에 대한 스트레스는 강우량, 수계별 수자원 부존량, 사용가능량, 농업용수 총공급수량, 환경 유지용수를 위한 기준 갈수량 확보 가능성, 농업용수 관리현황 및 저수율 분석, 수계별 농업용수 사용 가능량 및 기상 등이 복잡하게 작용할 것이므로 이 모든 인자들을 포함한 지표를 만들기는 쉬운 일이 아니다. 따라서, 우리나라는 OECD의 스트레스 지표와는 달리 환경 위해성 판단이 필요 없고, 계산이 복잡하지 않으며 우리의 환경에 적합하도록 주 취수원인 농업용 저수지의 저수율로 농업용수 스트레스 지표를 산정 했다. 농업용수 사용 기술적 효율지표는 작물의 재배 생리특성 및 이용특성과 지역마다 차이가 나는 기후의 특성을 반영하지 않은 계산의 결과이다. 그러므로 이러한 특성들을 반영하는 기술적 물 이용효율 지표를 만들기 위해서는 각 지역 또는 나라마다 작물별로 기준이 되는 물 소요량을 산정한 후 그 소요량에 대한 공급된 양의 비율로 WUTE를 결정하는 것이 합리적이다. 지역별, 작물별 특성을 포함해야 하는 농업용수 사용 경제적 효율 지표는 소비된 물을 분모로 삼아 계산에 이용하는 대신에 농업용수 사용 기술적 효율에서 제안한 각 지역 또는 나라마다 작물별로 기준이 되는 물 소요량을 산정한 후 그 소요량에 대한 공급된 양의 비율을 계산식의 분모에 적용하고, 벼의 경우는 생산물의 가격 대신에 지하수가 되는 양과 하천수가 되는 양에 대한 경제적 평가에 더해 논에 많은 양의 물이 관개됨으로서 발생하는 수변 생태계에 의한 환경유지 기능과 온도와 습도가 높은 한국의 기후 특성에서 전체 에너지 밸런스를 유지하는데 기여하는 관개수의 가치에 대한 평가와 더불어 생산물의 가격을 포함하는 것이 합리적일 것이다.