본 연구에서는 30년(1991-2020)에 대한 PNU CGCM-WRF chain에서 생산된 6개월 과거예측 자료를 이용하여 남한 전역에 대한 찰옥수수 수확일을 추정하고 평가하였다. 찰옥수수 수확일을 추정하기 위해 61개 지점의 기온 관측 자료와 모형의 기온 예측 자료를 파종일부터 수확 기준 온도까지 적산하는 적산온도 방법을 이용하였다. 평균 기온의 경우, 모형예측 자료는 분석기간(4~9월)에 대해 관측과 비교하여 약 2.9℃도 정도 기온을 과소모의하였다. 이러한 모형의 기온 오차가 적산온도에 반영되어, 관측으로 추정한 수확일과 비교하여 모형은 약 14.4~16.9일 늦게 찰옥수수 수확일을 모의하였다. 오차가 개선된 모형 결과는 기온 예측 자료의 평균 오차가 0.1℃로 감소되고, 수확일 지연이 약 1.1~1.3일로 감소되어 정량적으로 관측과 유사하게 모의하였다. 따라서, 본 연구에서는 PNU CGCM-WRF chain의 미래 기온 예측자료에 적산온도 생육추정 방법을 적용하여 찰옥수수 수확일을 추정함으로써 기후예측자료의 농업부문 활용성을 확인하였다. 찰옥수수와 같이 적산온도가 생육에 큰 영향을 미치는 작물의 경우, 본 연구에서 사용된 방법에 적합한 파종시기와 적산온도 기준값을 설정한다면 다양한 작물에 대한 생육시기 정보를 6개월 사전에 예측하고 활용할 수 있을 것으로 생각된다.
농업분야에서 드론을 활용하여 작물의 생육을 진단하고 정보를 영상으로 제공하고 있다. 들녘 단위에 대한 고해상도 드론 영상을 활용하는 경우 객체별 생육정보를 생산할 수 있으나 정확하게 작물을 탐지하고 인접한 객체를 효율적으로 구분하기 위한 작업이 요구된다. 본 연구에서는 작물 객체를 탐지하고 위치 정보를 추출하는 알고리즘을 개발하는 것이 목적이다. 드론 다중분광영상과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 객체 탐지를 위한 알고리즘을 개발하였으며, 대상 작물은 가을배추로 선정하였다. 2018년~2020년까지 가을배추를 대상으로 정식 후 7일~15일 사이의 드론 영상을 취득하였으며, 2019년 영상 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 개발한 뒤 2018년, 2020년 영상을 기반으로 알고리즘 평가를 수행하였다. 분광반사도 기반 지수와 식생의 분광반사도 특성을 고려하여 식생 지역을 추출하였다. 이후 추출된 식생 지역에서 객체의 크기를 고려하여 팽창(Dilatation), 침식(Erosion), 이미지 분할 등과 같은 모폴로지(Morphology) 기법을 통해 객체 탐지 정확도를 향상시켰다. 개발된 객체 탐지 알고리즘의 정밀도는 95.19% 이상이었으며, 재현율과 정확도는 각각 95.4%, 93.68% 이상이었다. 객체 탐지 알고리즘의 F1-Score는 0.967 이상으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 알고리즘을 이용하여 추출된 배추 객체 중심에 대한 위치 정보는 작물의 재배시기에 따라 영농단계별 의사결정 정보를 제공하기 위한 자료로써 활용될 것이다.
본 연구에서는 농촌진흥청과 홍콩과학기술대학교의 공동 개발로 생산된 1개월 예측 자료의 오차를 분석하고, 통계적 보정 기법을 활용한 오차 개선 효과를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 2013년부터 2021년까지의 과거 예측(hindcast) 자료, 기상관측자료, 다양한 환경정보들을 수집하고 다양한 환경 조건에서의 오차 특성을 분석하였다. 최고기온과 최저기온의 경우, 해발고도와 위도가 높을 수록 예측 오차가 더 크게 나타났다. 평균적으로, 선형회귀모형과 XGBoost로 보정한 예측자료는 보정 전 예측자료보다 각각 0.203, 0.438(최고기온) 및 0.069, 0.390(최저기온) 정도의 RMSE가 감소했으며, 높은 고도와 위도에서의 오차 개선이 더 크게 나타났다. 모든 분석 조건에서 XGBoost가 선형회귀모형보다 우수한 오차 개선 효과를 나타냈다. 본 연구를 통해 예측 자료의 오차가 지형적 조건에 영향을 받는다는 사실을 확인하였고, XGBoost와 같은 기계학습법이 다양한 환경인자들을 고려하여 효과적으로 오차를 개선할 수 있다는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 딥러닝을 이용한 모형을 이용해서 우리나라 지역에 대한 서리 발생 예측 모형을 구축하였다. 딥러닝 모형의 학습 데이터로 다양한 기상인자들(최저기온, 풍속, 상대습도, 구름량, 강수량)을 사용하였으며, 기상인자들에 대한 통계적 분석 결과, 서리가 발생한 날과 서리가 발생하지 않은 날에 대해 각 요소별로 유의한 차이가 있는 것을 볼 수 있었다. 단일 딥러닝 모형 3가지와 다중 입력 딥러닝 모형 3가지를 이용하여 서리발생을 추정한 결과, 평균적으로 MLP가 가장 정확도가 낮았으며, LSTM, GRU 순으로 정확도가 높게 나타났고, 다중 입력 딥러닝 모형의 경우 3가지 모형이 거의 비슷한 결과가 나타났지만 그 중 평균적으로 GRU와 MLP를 이용한 모형이 가장 정확도가 높았다. 또한, 단일 딥러닝이 다중 입력 딥러닝에 비해 샘플에 따라 정확도 편차도 더 컸다. 이에 따라 결과적으로 단일 딥러닝 기반의 서리발생 예측 모형보다 다중 입력 딥러닝 기반의 서리발생 예측 모형이 안정성과 정확도와 재현율 측면에서 다소 우수한 것을 확인할 수 있었다.
The expansion of upland crop cultivation in rice paddy fields is recommended by the Korean government to solve the problem of falling rice price and reduction of rice farmer's income due to oversupply of rice. However, water use efficiency is significantly influenced by the land use change from paddy field to upland. Therefore, this study aimed to evaluate the water budget of soybean grown in using APEX (Agricultural Policy and Environmental eXtender) model. The amount of runoff was measured in a test bed located in Iksan, Jeollabu-do and used to calibrate and validate the simulated runoff by APEX model. From 2019 to 2020, the water budget of soybean grown in uplands were estimated and compared with the one grown in paddy fields. The calibration result of AP EX model for runoff showed that R2 (Coefficient of determination) and NSE (Nash-Sutcliffe efficiency) were 0.90 and 0.89, respectively. In addition, the validated results of R2 and NSE were 0.81 and 0.62, respectively. The comparative study of each component in water budget showed that the amounts of evapotranspiration and percolation estimated by APEX model were 549.1 mm and 375.8mm, respectively. The direct runoff amount from upland was 390.1 mm, which was less than that from paddy fields. The average amount of irrigation water was 28.7 mm, which was very small compared to the one from paddy fields.
기후변화에 대한 영향 및 위험은 지역적, 국지적 차원에서 더욱 확장되므로 기후변화에 따른 지역적 영향 및 특성을 반영한 기후변화 적응대책 마련의 필요성이 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 기초지자체 적응대책의 분야별 사업 수 및 예산의 특성을 분석하고 피해사례와 비교 검토하여 기후변화 적응대책의 개선방향을 제시하고자 했다. 기초지자체 적응대책 특성 분석을 위해 군집분석을 통하여 지자체 적응대책의 유형별 특성을 파악 했다. 적응대책의 계획이 실제 기후변화로 인한 피해 내용을 잘 반영하고 있는지 검토하기 위하여 과거 24년 동안 지자체별 관측 영향 결과(신문기사 2,565건)와 비교 분석을 수행했다. 군집분석 수행 결과 군집은 4가지 유형으로 구분되었다. 전국 피해 유형으로 재난재해, 건강 부분에서 공통적으로 피해 빈도가 높은 것으로 분석되었으며, 적응계획 또한 재난재해, 건강, 농업, 물 관리 순서로 높은 비율을 보였다. 하지만 피해 사례 반영의 비중과 단기 및 장기 미래에 대한 고려 수준에 따라서 각 군집별로 피해빈도와 적응계획의 특성에서 차이를 보였다. 본 연구의 결과는 향후 기초지자체 특성 및 지역별 실질적 피해에 기반 한 적응대책 마련의 기초자료로 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.
The Environmental Conservation Value Assessment Map (ECVAM) is a five grade assessment map created with nationally integrated environmental information and environmental values. The map is made through the evaluation of 67 items, including greenbelt area and bio-diversity. The ECVAM assesses the stability of the community using forest maps. However, the existing assessment method is problematic because the assessment grades are evaluated using higher than practical values; in part because it uses even-valued overlay and minimal indicator methods. This study was performed in order to suggest an integrated assessment method that could complement the stability evaluation based on existing methods. Accordingly, this study added forest type information, including whether the forest was natural or artificial, to the overlay method using forest diameter maps and forest density maps. As a result, the proposed ECVAM indicated a drastic grade change. After applying the method in South Korea, Grade I areas decreased 12.1%, from 52.6% to 40.6%, Grade II areas increased 11.9%, from 17.4% to 29.2%, and Grade III areas increased 0.2%, from 17.1% to 17.4%, respectively. From the results of the field survey, we found differences between natural forest and planted forest with regard to the number of mortality, species of shrubs, and vine cover. This means that natural forests are more stable than planted forests. This study suggests an improved assessment methodology to complement the existing EVCAM method. The results are expected to be used in environmental evaluations and forest conservation value assessments in ecology and environmental fields.
본 논문에서는 가뭄에 의한 용수, 가뭄에 의한 수질과 폭염에 의한 온열질환에 대한 취약성 평가 항목에 대한 선정 배경을 기술하였고, 선정된 취약성 평가 항목에 대해 취약성 평가 가중치 산정을 수행하였다. 또한 취약성 평가절차에서는 단계적으로 적용되는 계산 방법과 실제 사례를 함께 서술하였다. 취약성 평가 데이터베이스 구축에 대해 분석하고, 이러한 취약성 평가 절차를 적용한 폭염과 가뭄을 위한 기후변화 취약성 평가 시스템을 설계하였다.
South Korean central government has launched the first comprehensive climate change policies in 1999, and they have been renewed every three year. The third policies ended in 2007. However, it is quite rare to analyze whether the climate change policies are effective against climate change. In this context, this paper aims at analyzing the effectiveness of climate change policy which was launched for seven years from 1999 to 2007 in South Korea. The effectiveness analysis of policy can be done in terms of the individual policy and/or all policies being synthesized as a comprehensive unit. Employing the latter methodology, this paper analyzed the effectiveness on the basis of economic growth as independent variable, greenhouse gas emission as dependent variable, and energy use and its process as intervening variable. Seven analytic indicators covering the three variables were selected on the basis of two points in time before and after climate change policy having been launched. The seven indicators were analyzed in terms of three aspects. They were the change in the state of each indicator, the effectiveness of climate change policy from 1999 to 2007, and the effectiveness process from 1999 to 2007. The effectiveness process was analyzed in terms of the relational context and its flow processing path. Economic growth was advanced remarkably with increase in the total consumption of energy. As a result, greenhouse gas emission increased. However, energy efficiency increased with significant decrease in energy intensity, carbon intensity, and energy elasticity. The expansion of new and renewable energy over total energy supply was not effective significantly on the decrease in greenhouse gas emission. The processing path of climate change policy being effective advanced toward increase in energy efficiency through energy intensity rather than toward sustainable development. Such a way of the effectiveness of climate change policy implies that most policies focused on adaptation rather than on mitigation.
Lee, Bae Hun;Cheon, Dong Won;Park, Hyung Soo;Choi, Ki Choon;Shin, Jeong Seop;Oh, Mi Rae;Jung, Jeong Sung
한국초지조사료학회지
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제41권3호
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pp.189-197
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2021
Climate change effects are particularly apparent in many cool-season grasslands in South Korea. Moreover, the probability of climate extremes has intensified and is expected to increase further. In this study, we performed climate change vulnerability assessments in cool-season grasslands based on the analytic hierarchy process method to contribute toward effective decision-making to help reduce grassland damage caused by climate change and extreme weather conditions. In the analytic hierarchy process analysis, vulnerability was found to be influenced in the order of climate exposure (0.575), adaptive capacity (0.283), and sensitivity (0.141). The climate exposure rating value was low in Jeju-do Province and high in Daegu (0.36-0.39) and Incheon (0.33-0.5). The adaptive capacity index showed that grassland compatibility (0.616) is more important than other indicators. The adaptation index of Jeollanam-do Province was higher than that of other regions and relatively low in Gangwon-do Province. In terms of sensitivity, grassland area and unused grassland area were found to affect sensitivity the most with index values of 0.487 and 0.513, respectively. The grassland area rating value was low in Jeju-do and Gangwon-do Province, which had large grassland areas. In terms of vulnerability, that of Jeju-do Province was lower and of Gyeongsangbuk-do Province higher than of other regions. These results suggest that integrating the three aspects of vulnerability (climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity) may offer comprehensive and spatially explicit adaptation plans to reduce the impacts of climate change on the cool-season grasslands of South Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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