우리나라 농산촌 환경의 가장 큰 특징 중 하나는 지형이 복잡하여 좁은 지역 내에서도 기상/기후 분포변이가 크다는 점이다. 이를 효과적으로 모의하기 위하여 '소기후 모형'이 개발되었고 현재까지 지속적으로 개선 연구가 진행되고 있다. 소기후 모형은 우리나라 전역에 대해 농장필지 단위까지 공간적으로 정밀한 농업기상/기후 정보를 표현할 수 있는 모형으로 기후요소별로 독자적으로 개발되었다. 소기후모형을 이용하여 2000년대에는 국지규모의 현재평년 및 미래 시나리오 기반 기후정보를 산출하였다. 평년 전자기후도는 과거 30년 기간의 월별 최저기온, 최고기온, 강수량, 일사량을 30 m 격자해상도로 상세화 한 분포도이며, 이 전자기후도를 기반으로 미래 기후변화 시나리오를 고해상도로 상세화하여 제작하였다. 이 들 전자기후도는 농업분야 기후변화 영향평가에 다양한 형태로 재가공 되어 이용되었다. 2010년대에는 농장맞춤형 기상 실황 및 예보자료를 국지규모로 생성하고 있다. 소기후 모형은 지속적인 개선 과정을 통해 일별 관측기상자료를 기반으로 실황정보를 상세화하는 기술로 발전하고 있으며, 기상청 동네예보 및 중기예보를 30 m 격자해상도로 상세 모의하여 농업분야 종사자에게 예측 정보를 실시간 제공할 수 있는 '농업기상 재해 조기경보 서비스' 기반의 핵심기술로 인정 받고 있다. 현재 상세 기상 실황 및 예보정보로는 일 최저 및 최고기온과 강수량, 일사량, 일조시간 등이 산출되고 있으며, 과거-현재-미래의 농장규모 기상정보를 토대로 각종 농작물의 생육정보와 기상재해 예측정보를 생산하고 있다.
The increase of meteorological uncertainty and unstable fluctuation of its behavior due to the global warming affect the temporal variation and spatial distribution of water resources and water use patterns in agriculture. There have been steady efforts to understand hydrological components and deal with such water related problems. This paper reviews firstly, the future effect of water resources due to climate changes, secondly, recent progress for precipitation, evapotranspiration, soil moisture, and thirdly, GIS/RS based integrated information systems conducted by both researchers and government ministries. There should be continuous studies and investments to cope with climate changes, and to accomplish sustainable development with the help of agricultural water resources. Some research topics were suggested to attempt with substantial contents considering our present capability and situation.
지형기후학을 기반으로 한 소기후모형은 전자기후도를 제작하기 위해 개발되었고 농림업 현장의 농장단위로 적용이 가능한 고해상도 규모로 발전하였다. 본 총설에서는 이러한 소기후모형의 미래 발전방향을 제시하고자, 그동안의 개발 및 발전과정을 다시 조망하였다. 우리나라 농산촌의 특징은 지형이 복잡 다양하며, 소규모로 구성되어 있어 기상과 기후의 공간적인 변이가 크다. 식물의 생육을 지배하는 농림기후는 공간 규모에서 소기후로 분류되어, 중규모인 기상청 종관기상관측(ASOS) 정보만으로는 활용이 제한된다. 이에 농림업에서 활용 가능한 기후정보를 효과적으로 모의하기 위해 소기후모형이 개발되고 발전되어 왔다. 작은 집수역을 대상으로 연구된 전자기후도는 전산처리 기술의 발전과 더불어 전국 범위의 고해상도 분포도 제작이 가능하게 되었으며, 과거 평년뿐 아니라, 미래 기후변화 시나리오, 나아가 실황과 예보자료를 실시간으로 처리하는 데 이르렀다. 최종적으로 상세화된 기상예보를 바탕으로 농장 단위로 재배작물의 생육진행과 재해예보를 제공할 수 있는 농업기상재해 조기경보서비스로 완성되었다. 기후위기 시대에 재해로 인한 피해를 경감하기 위해 세계적으로 조기경보시스템의 확대를 추진하고 있는 바, 진보된 소기후모형을 적용한 농업기상재해 조기경보서비스는 기술발전을 통해 적용대상 지역을 확대해 나아가야 할 것이다. 조기경보서비스가 디지털 기반의 지속가능한 농림생태-사회시스템에 기여하는 핵심 기술이 되기 위해서는, 실측 기반의 다양한 검보정 자료가 구축되어 적용되어야 하며, 사용자들과 농림업 현장의 목소리를 반영하여 지속가능발전의 패러다임을 담아내는 유기적인 플랫폼이 되어야 할 것이다.
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.
북한지역에 대해 좌표내장 수치기후지도를 제작하기 위한 선결조건으로서 국지 소기후 추정모형의 최소 공간적용단위인 표준유역(Hydrologic Unit)이 설정되어야 한다. Arc Hydro 기반의 유역추출 알고리즘을 ASTER GDEM에 적용하고, 북한의 5대강(예성강, 대동강, 청천강, 압록강, 두만강) 및 산경도에 나타난 산맥체계에 의해 보완함으로써 신뢰성 높은 북한지역 표준유역도를 제작하였다. 이 표준유역도에 의하면 북한지역은 21개의 대권역, 93개의 중권역, 885개의 소유역으로 구성된다. 기존 남한 표준유역도 840개와 결합하고 각각 소기후모형을 적용할 경우 한반도 전역을 1,725개의 소기후구로 하는 상세 농업기후지대구분이 가능해진다.
농민이 농장에서 적지적작 기술을 구현하는 것은 기후변화에 적응하기 위한 효과적인 방법이 된다. 농민이 농장 수준에서부터 최적의 작물을 선택하고 최적의 재배기술을 구사하는데 농장의 기상과 작물의 생육상태를 실시간으로 파악하고 다양한 기술의 적용 결과를 사전에 모의해 볼 수 있다면 큰 도움이 될 것이다. 이를 시험하기 위하여 고랭지배추 주산지역을 대상으로 농업용 전자기후도와 작물 생육모형 기술을 결합하여 농장의 상세 기상과 작물 생육정보를 생산하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 농장 수준의 농업 실황정보를 생산하여 농민에게 직접 제공할 수 있는 유력한 도구로 활용될 수 있다는 결과를 얻었다. 이러한 방식으로 농민이 직접 이용할 수 있도록 하기 위해서는 앞으로도 정보 생산 속도의 개선, 일부 기상요소에 대한 소기후 모형의 개발 및 여러 옵션을 시험해 볼 수 있도록 작물 생육모형을 개선하는 것 등이 필요하였다.
1. 연구목적 : 지면에서 관측되는 질량 및 에너지 플럭스 등의 검증을 위해 지면 모형이 사용된다. 이러한 지면 모형 중의 하나인, Simple Biosphere model 2(SiB2)의 입력 정보와 모형의 검정을 위해 필요한 자료를 중심으로 야외 관측시 고려할 점을 논의한다.(중략)
농업부문의 기후변화 적응은 농작물의 생육과 수량에 미치는 기후변화 영향의 정량평가로부터 시작된다. 이를 위한 조건으로서 작물모형 외에 과거-미래 간 이음새 없는 기후자료가 필요하지만, 기후시나리오에서 산출된 과거 기간의 자료는 실측 기후와 차이가 난다. 이것을 보정 없이 작물모형 구동에 사용한다면 농작물의 생육과 수량예측이 현실과 동떨어진 것이 되어 모의결과를 바탕으로 마련된 적응대책은 실효성이 낮아진다. 또한 동일한 기후시나리오를 사용자에 따라 서로 다른 시공간적 상세화 작업이나 기후모델의 편의보정을 위한 후처리 작업을 수행한다면 작물모형 구동결과는 달라질 수 있다. 농업부문에서 불확실성을 최소화한 영향평가결과를 도출하기 위해서는 먼저 최종 사용자의 목적에 적합한 공간적 및 시간적 규모를 설정하는 일이다. 나아가 과거기후의 재현성을 포함한 시나리오기후의 불확실성을 정확히 파악하여 영향평가결과의 불확실성을 정량적으로 제시할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 기후시나리오의 농업분야 활용과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 요인별로 추적하고, 이를 줄이기 위한 자료처리기법을 소개하며, 연구목적에 따른 최적 시나리오 자료를 추천함으로써 기후변화 적응을 위한 기초정보를 제공하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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