• 한국농림기상학회지
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• 제15권2호
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• pp.109-117
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• 2013

"전지구기후서비스체계" (GFCS)는 2009년 제3차 세계기후회의에서 기후변화 대응 취약 국가와 소외계층에 대해 보다 효율적인 기후정보를 제공하기 위한 전지구차원의 서비스 제공체계 구축 필요성에 대한 공감을 바탕으로 제안되어, 현재 세계기싱기구를 중심으로 관련 UN 및 국제기구간 공조를 통해 향후 약 10년 동안에 걸쳐 이를 이행하기 위한 노력을 기울일 예정이다. GFCS는 과학적 기후정보와 기후예측을 기후변화 적응과 기후위기관리를 상호 연계할 수 있는 기후서비스 개발을 주도하게 된다. GFCS의 기본구조는 5개 주요 요소로 구성되어 있는데, 이에는 관측/모니터링, 연구/모형/예측, 기후서비스정보시스템 및 사용자인터페이스 플랫폼과 함께 이들 모두를 포괄하는 역량개발이 포함되어 있다. 현재 GFCS의 편익분야 중 자연재해경감, 수자원, 보건 분야와 함께 농업/식량안보분야가 4대 우선순위에 포함되어 있는데, WMO의 농업기상위원회(CAgM)은 동분야에 대한 GFCS의 효율적 이행을 지원하기 위해 GFCS의 5개 요소별로 이를 보완하기 위한 전구차원 선도적 협력방안(GIAM)을 제안 추진하고 있다. GIAM의 취지는 기존의 기후서비스체계의 개별적 서비스 구조를 통합하거나 미흡한 부분을 보완하는 방법 등 최소한의 추가적인 자원 투입으로 최대 시너지효과를 도출하는데 중점을 두고 있다. 관측분야는 전구생물계절관측협의체 구축, 연구분야는 지역/전구 농림기상 파일롯프로젝트 도출, 기후서비스분야는 기존 농업기상웹서버인 WAMIS의 지역 및 기능 확대, 사용자인터페이스분야는 기존 사이버농업기상협의체를 보완하기 위한 전구 농림기상학술협의체 구축, 그리고 역량개발분야는 전구농림기상교육훈련센터 구축 등이 추진 중에 있으며, 이들간의 유기적인 연동 지원을 위한 조정기구와 지원사무국의 설립도 기상청에 의해 가시화되고 있으며, 효율적인 운영을 위한 새로운 거버넌스도 미국 조지메이슨대를 중심으로 구축 중에 있다. 한편 GIAM의 성공적인 이행을 위해서는 전산자원 인프라 구축이 선행되어야 함으로 현재 WAMIS를 지원하기 위해서 세계기상기구 정보시스템(WIS)의 자료수집/생산센터(DCPC-WAMIS) 구축 및 회원국간 전산자원공유를 위한 클라우드 및 그리드 환경 구축도 기상청과 KISTI/부경대 등의 협조를 얻어 추진 중에 있다, GIAM의 궁극적인 목표의 하나는 차세대 기후변화 대응 농림기상전문가의 양성에 있는데 이를 구현하는 방안으로 회원국의 추천을 받은 후보자를 전구농림기상 교육훈련센터 대학원 과정에 학비/수업료 면제조건으로 입학시킨 후, 지역 파일롯프로젝트에 연구원으로 참여, 이를 통해 생활비 등 지원을 받는 한편 농림기상 학술협의체 회원 활동, 국내외 실무그룹 활동 등을 통해 농림기상분야 국제전문가로 양성함으로써 향후 회원국 농업/식량안보분야 기후변화 대응에 절대적으로 필요한 핵심정책연구 담당자로서의 역할을 기대할 수 있을 것이다.

• 한국기후변화학회지
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• 제6권1호
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• pp.55-60
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• 2015

Agro-Meteorological Information Service (AMIS) network has been established since 2001 by Rural Development Administration (RDA) in Korea, and has provided access to current and historical weather data with useful information for agricultural activities. AMIS network includes 158 automated weather stations located mostly in farm region, with planning to increase by 200 stations until 2017. Agrometeorological information is disseminated via the web site (http://weather.rda.go.kr) to growers, researchers, and extension service officials. Our services will give enhanced information from observation data (temperature, precipitation, etc.) to application information, such as drought index, agro-climatic map, and early warning service. AMIS network of RDA will help the implementation of an early warning service for weather risk management.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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• pp.303-303
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• 2017

Japanese agriculture has faced to several threats: aging and decrease of farmer population, global competition, and the risk of climate change as well as harsh and variable weather. On the other hands, the number of large scale farms is increasing, because farm lands have been being aggregated to fewer numbers of farms. Cost cutting, development of efficient ways to manage complicatedly scattered farm lands, maintaining yield and quality under variable weather conditions, are required to adapt to changing environments. Information and communications technology (ICT) would contribute to solve such problems and to create innovative technologies. Thus we have been developing an early warning and decision support system to reduce weather and climate risks for rice, wheat and soybean production in Japan. The concept and prototype of the system will be shown. The system consists of a weather data system (Agro-Meteorological Grid Square Data System, AMGSDS), decision support contents where information is automatically created by crop models and delivers information to users via internet. AMGSDS combines JMA's Automated Meteorological Data Acquisition System (AMeDAS) data, numerical weather forecast data and normal values, for all of Japan with about 1km Grid Square throughout years. Our climate-smart system provides information on the prediction of crop phenology, created with weather forecast data and crop phenology models, as an important function. The system also makes recommendations for crop management, such as nitrogen-topdressing, suitable harvest time, water control, pesticide spray. We are also developing methods to perform risk analysis on weather-related damage to crop production. For example, we have developed an algorism to determine the best transplanting date in rice under a given environment, using the results of multi-year simulation, in order to answer the question "when is the best transplanting date to minimize yield loss, to avoid low temperature damage and to avoid high temperature damage?".

• 한국토양비료학회지
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• 제50권4호
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• pp.306-317
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• 2017

Unmanned aerial vehicles (UAVs) became popular platforms for the collection of remotely sensed data in the last years. This study deals with the monitoring of multi-temporal onion growth with very high resolution by means of low-cost equipment. The concept of the monitoring was estimation of multi-temporal onion growth using normalized difference vegetation index (NDVI) and meteorological factors. For this study, UAV imagery was taken on the Changnyeong, Hapcheon and Muan regions eight times from early February to late June during the onion growing season. In precision agriculture frequent remote sensing on such scales during the vegetation period provided important spatial information on the crop status. Meanwhile, four plant growth parameters, plant height (P.H.), leaf number (L.N.), plant diameter (P.D.) and fresh weight (F.W.) were measured for about three hundred plants (twenty plants per plot) for each field campaign. Three meteorological factors included average temperature, rainfall and irradiation over an entire onion growth period. The multiple linear regression models were suggested by using stepwise regression in the extraction of independent variables. As a result, $NDVI_{UAV}$ and rainfall in the model explain 88% and 68% of the P.H. and F.W. with a root mean square error (RMSE) of 7.29 cm and 59.47 g, respectively. And $NDVI_{UAV}$ in the model explain 43% of the L.N. with a RMSE of 0.96. These lead to the result that the characteristics of variations in onion growth according to $NDVI_{UAV}$ and other meteorological factors were well reflected in the model.

• 한국농림기상학회지
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• 제5권4호
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• pp.255-260
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• 2003

최근 기후변동의 폭이 커지고 잦은 이상기상으로 기상재해가 빈발하여 농업생산에 큰 영향을 주고, 때로는 농업의 생산기반 자체를 파괴하는 경우가 있으므로 이에 대한 농업분야의 대책이 시급한 상황이다. 시ㆍ군 별로 분석된 기상재해의 유형과 출현빈도를 참고하여 국가차원의 장기적 방재체제를 구축하는 일이 무엇보다 시급하다고 할 수 있다. 따라서, 본 연구는 지난 97년 간 우리나라에 영향을 주었던 기상재해의 유형과 이들의 발생현황을 살펴보고 최근 10년 동안(1991-2000년)농작물에 피해를 준 기상재해의 유형별 발생 횟수를 시 군별로 정리ㆍ분석하여 안정된 농업생산을 위한 기초자료로 제시하고자 하였다. 그 결과를 요약하면 아래와 같다. 1. 지난 97년 간(1904∼2000년) 우리나라에 발생한 기상재해의 현황을 연대별로 살펴보면, 1940년대 이전에는 기상재해유형별 발생수가 극히 적게 조사된 반면에, 1940년대 이후에는 상대적으로 많아 연간 평균 19회 발생한 것으로 조사되었다. 2. 계절별 기상재해 발생수는 8월에 가장 많았고 다음은 7월이었으며, 10월에 가장 적었다. 그리고, 기상 재해가 많이 발생한 지역은 강원도와 전라남도로 각각 751회, 703회 발생하였으며, 가장 적게 발생한 지역은 제주도로 총 459회 발생하였다. 3. 최근 10년(1991-2000년)간 농작물에 피해를 준 기상재해유형을 살펴보면, 폭풍우에 의한 농작물 피해가 가장 많이 발생하였는데, 지난 10년 간 총 52회였으며, 다음으로 태풍이 18회, 강풍과 우박은 각각 11회, 대설은 9회 발생한 것으로 조사되었다. 4. 최근 10년 간 농작물에 피해를 준 기상재해는 주요 농작물의 재배기간인 6-9월 사이에 집중적으로 발생하였는데, 전체 기상재해 발생의 약 78%에 해당하였고, 시ㆍ군별로 살펴보면 김해지역이 32회로 가장 많이 발생하였으며, 다음으로 밀양과 나주지역이 29회, 김제지역이 28회 등으로 많은 발생빈도를 보였다.

• 한국기후변화학회지
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• 제7권2호
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• pp.193-203
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• 2016

The importance of forecasting agricultural production is receiving attention while climate change is accelerating. This study suggested three types of crop yield forecasting model for major vegetable crops by using downscaled meteorological information of main production area on farmland level, which identified as limitation from previous studies. First, this study conducted correlation analysis with seven types of farm level downscaled meteorological informations and reported crop yield of main production area. After, we selected three types of meteorological factors which showed the highest relation with each crop species and regions. Parameters were deducted from meterological factor with high correlation but crop species number was neglected. After, crop yield of each crops was estimated by using the three suggested types of models. Chinese cabbage showed high accuracy in overall, while the accuracy of daikon and onion was quiet revised by neglecting the outlier. Chili and garlic showed differences by region, but Kyungbuk chili and Chungnam, Kyungsang garlic appeared significant accuracy. We also selected key meteorological factor of each crops which has the highest relation with crop yield. If the factor had significant relation with the quantity, it explains better about the variations of key meteorological factor. This study will contribute to establishing the methodology of future studies by estimating the crop yield of different species by using farmland meterological information and relatively simplify multiple linear regression models.

• 한국기후변화학회지
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• 제9권3호
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• pp.283-291
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• 2018

The purpose of this study is to analyze the effects of useof weather and climate information on farmer income. To accomplish the objective of the study a farm survey was conducted, whose target respondents were local correspondents and reporters of the Korea Rural Economic Institute. The ordered logit model was employed for empirical analysis on determining whether use of weather and climate information affects farmer income. The analysis results show that the greater is farmer use of short-range weather forecasts, the higher is the income. The results also show higher farmers income with use of short-range special weather forecasts. Based upon the empirical results, the dissemination of more precise weather and climate information is suggested to increase farmer income.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.158-166
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• 2019

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.

• 한국환경농학회지
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• 제38권1호
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• pp.34-37
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• 2019

BACKGROUND: A region can be divided into agroclimatic zones based on homogeneity in weather variables that have greatest influence on crop growth and yield. The agro-climatic zone has been used to identify yield variability and limiting factors for crop growth. This study was conducted to classify agro-climatic zones in the state of Mato Grosso in Brazil for predicting crop productivity and assessing crop suitability etc. METHODS AND RESULTS: For agro-climatic zonation, monthly mean temperature, precipitation, and solar radiation data from Global Modeling and Assimilation Office (GMAO) of National Aeronautics and Space Administration (NASA, USA) between 1980 and 2010 were collected. Altitude and vegetation fraction of Brazil from Weather Research and Forecasting (WRF) were also used to classify them. The criteria of agro-climatic classification were temperature in the hottest month ($30^{\circ}C$), annual precipitation (600 mm and 1000 mm), and altitude (200 m and 500 m). The state of Mato Gross in Brazil was divided into 9 agro-climatic zones according to these criteria by using matrix classification method. CONCLUSION: The results could be useful as information for estimating agro-meteorological characteristics and predicting crop development and crop yield in the state of Mato Grosso in Brazil.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권3호
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• pp.128-134
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• 2020

국립농업과학원은 공동연구를 통해 기상청 소속 94개 종관기상관측소의 일별 기상자료를 기반으로 6가지 기상요소(최고·최저·평균 기온, 강수량, 일사량, 일조시간)에 대한 30m 및 270m 해상도의 격자형 일별 상세 기후 자료를 약 50년(1971-현재) 기간에 대해 생산하였고, 평년 기후값(1981-2010) 및 평년 대비 상세 기후 변화량 정보를 생산하였다. 이러한 일별 자료, 평년 자료 그리고 평년 대비 변화량 자료는 GeoTiff 형식으로 제공되며, 구글 크롬(Google Chrome) 에서 최적화된 https://agecoclim.agmet.kr 사이트에서 다운받을 수 있다. 본 연구 결과물은 현재 주식회사 에피넷과 국립농업과학원에서 공동으로 관리 중이며, 향후 기후·이상기상 변화량 분석 자동화 체계를 추가 보완을 통해 활용성을 제고하고, 기후 정보의 정확성을 향상시킬 예정이다.