• 한국농림기상학회지
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• 제18권3호
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• pp.162-169
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• 2016

기준기상위험이란 한 지역의 평년기후조건이 작물재배에 미칠 수 있는 '농업기상학적 피해가능성'으로서, 동일 작물 재배 시 지역에 따른 재해위험을 비교하는 기준이 된다. 지구온난화로 인하여 겨울 온도는 상승할 것으로 예상되지만, 기상이변의 빈도 또한 늘어날 것으로 전망되기 때문에 미래 기후조건에서 과수의 동해, 상해 등 저온에 의한 재해위험이 주목 받고 있다. 그러나 기후의 변화는 과수 생물계절도 변화시키므로 기상조건에 근거한 단순한 재해위험 전망은 기후변화적응의 실용측면에서 별 도움이 되지 못한다. 본 연구에서는 전국 주요 지역의 과거 및 기후변화시나리오를 이용하여 배, 복숭아, 사과의 생물계절을 예측하고 생육단계별 기온과의 상호작용에 근거하여 저온 유래 기준기상위험을 계산함으로써 미래의 재해가능성을 전망하였다. 휴면해제일은 미래로 갈수록 늦어질 것으로 전망되었으며, 발아일과 개화일의 경우 빨라질 것으로 예상되었다. 대구, 전주, 목포의 경우 휴면해제일의 지연 정도가 미래로 갈수록 커졌으며 발아일과 개화일의 경우 서울, 인천 지역이 다른 지역에 비해 늦게 나타났다. 서울과 인천, 대구와 전주, 부산과 목포가 서로 비슷한 양상을 나타내었다. 휴면기 동안에는 전 지역이 동해에 안전하였으나 휴면해제-발아기 동안에는 전 지역이 동해에 취약하였고, 발아기-개화기의 위험은 미래로 갈수록 대체로 낮아졌지만 지역에 따라 위험이 커지는 곳도 있었다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2016년도 추계 학술발표논문집
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• pp.201-205
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• 2016

• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.120-129
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• 2017

고해상도 전자기후도 기반의 농가맞춤 조기경보서비스를 구현하기 위해서는 실측기상자료가 없는 곳의 평년기후를 복원해야 한다. 일별 기상자료 복원에 드는 시간과 노력을 절약하기 위해 간이산출방식이 널리 사용되어 왔는데, 본 연구에서는 이렇게 간소화된 방식을 통해 제작된 평년 기후값이 어느 정도의 오차를 수반하는지를 분석하기 위하여, 평년기간(1981-2010)에 대한 일별 기상 값을 모두 복원하고, 이를 '시간적', '공간적' 간소화를 진행한 평년기후값과의 비교를 통해 기상위험의 예측 결과의 차이에 대해 분석하였다. 이를 위해 여러 재해관련 지수 중에서 많은 종류의 기상자료를 필요로 하는 농업가뭄지수를 이용하였으며, 섬진강 유역 일대의 10개 시군을 선정하였다. '시간'규모를 간소화한 평년 값은 30개년(1981-2010)에 대해 일별로 평균한 값을 이용하여 고해상도 분포를 제작하였으며, '공간'규모를 간소화 평년 값은 실험지역에 대하여 집수역 단위로 제작한 평년 값을 이용하였다. 먼저 '잔여수분지수'의 경우 '시간'규모 간소화 평년 값의 경우 과대 추정되었으며, '공간'규모 간소화 평년 값의 경우 과소 추정되는 경향을 나타냈다. 또한 2017년 1월부터 7월까지의 가뭄지수를 제작한 결과, 평년 자료 별로 가뭄의 정도를 모의한 결과에 차이가 있었으며, 지역적인 편차 또한 확인 되었다. 본 연구를 통하여 '간소화'된 제작방식을 통한 평년 기후 값이, 이를 이용해 재해위험을 산출한 결과에 영향을 미칠 수 있음을 확인하였다.

• 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.