• 한국농림기상학회지
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• 제8권1호
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• pp.28-35
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• 2006

근년에 자주 나타나고 있는 봄철 과원의 서리피해는 관측된 기온이 비슷한 지역일지라도 개화 혹은 발아 단계의 과원에서 집중되고 있어 효율적인 상해 경보시스템 운영을 위해서는 발아기 혹은 만개기의 정확한 예측이 필요하다. 품종별 모수가 알려져 있는 포도 거봉, Campbell Early를 대상으로 생물계절모형을 적용하여 발아기를 추정하고 최저기온 예상치와 함께 늦서리 위험도 추정방법을 제시하였다. 이 방법은 발아 이후에 최저기온이 영하로 내려가면 상해가 발생한다고 가정하는데, 추정값의 오차범위를 고려한 발아일 이후 일 최저기온이 $-1.5^{\circ}C$ 이하로 떨어지면 경보(Warning), ${\pm}1.5^{\circ}C$ 사이면 주의보(Watch)를 발령한다. 이 방법을 2004년과 2005년 4월 경기 안성의 포도원에 적용하여 결과의 신뢰도를 확인하였다. 같은 방법으로 1971-2000평년의 기후조건에서 예상되는 안성지역의 포도 늦서리피해 위험지역을 30 m의 고해상도 전자기후도로 표현하였다. 안성시 전역을 30 m 격자점으로 표현하면 총 608,585개로 구성되는데, 평년의 포도 상해위험지역 판정결과 거봉은 1,059지역이, Campbell Early는 2,788지역이 주의지대로 예상된다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2014년도 추계 학술발표논문집
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• pp.25-48
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• 2014

기상이변의 증가추세는 인류가 직면한 기후변화의 또 다른 속성이며 농업부문에서는 이미 심각한 재해로 이어지고 있다. 기상이변은 다양한 공간규모에 걸쳐 일어나지만 그 영향을 완화시킬 처방은 국지적인 규모에서만 가능하다. 따라서 기후변화 대응을 위한 조기경보체계는 반드시 '위치와 장소'를 기반으로 그곳의 영농정보를 바탕으로 할 때만 효율적이다. 기존 조기경보체계는 다양한 영농현장에 대한 구체적 위험을 알려주지 못하며, 농가의 개별적 상황이 대응조치에 반영되지 못하고, 악기상의 장기 누적효과에 의해 발생하는 '지발재해'나 둘 이상의 기상요소가 동시에 작용하는 '복합재해'에 대한 고려가 없다. 본 강좌에서는 선행연구들에 의해 확보된 '농가맞춤형 기상위험 관리기술'을 토대로, 필지단위 국지기상조건을 재배중인 작물의 종류와 발육단계에 맞춘 '재해위험지수'로 정량화하고, 이를 평년기준과 비교하여 재해발생 가능성을 판단하며, 적절한 대응방안과 함께 재배농가에게 일대일로 전달하는 '맞춤형 농업기상서비스' 구축에 관하여 논의한다. 이 서비스를 현업화하기 위한 1단계 4년의 조기경보체계 실증연구가 2014년에 시작되었고, 2017년까지는 남한 21개 대권역 가운데 하나인 유역면적 4,914km2에 60,202호의 농가로 이루어진 섬진강권역을 대상으로 현업서비스를 구축하게 된다. 연구수행과정에서 얻어지는 경험은 2단계 전국 대상 사업으로 확대되어 기후변화와 기상이변 증가에 따른 농업부문 재해위험을 개별농가 차원에서 실질적으로 경감시키는 데 기여할 것이다. 금세기 농업분야 최대의 도전인 기후변화를 슬기롭게 극복하기 위해 '기후스마트농업'이 학계의 대안으로 자리 잡았지만, 국내 성공의 전제조건으로서 농업기상 조기경보체계의 지속적인 개발과 이를 토대로 한 맞춤형 농업기상서비스의 전국 확대가 필요하다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권1B호
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• pp.65-77
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• 2008

본 연구에서는 지리 및 지형적 특성과 도시화에 따른 기후변화가 기준증발산량에 미치는 영향을 파악하기 위하여 FAO P-M 기준증발산식을 이용하여 연별 및 각 월별 기준증발산량과 기준증발산식의 에너지항 및 공기동력항 변화추세를 분석하였다. 추세분석을 위하여 전국 21개 연구지역에서 일별 기후자료를 수집하여 Spearman 순위상관분석, Sen분석(Sen's estimator of slope) 그리고 실제변화율분석과 선형회귀분석 등을 실시하였다. 또한 도시지역 특성에 따라 21개 연구지역을 군집화하였고, 각 군집에 따른 기준증발산과 기준증발산식의 에너지항 및 공기동력항의 변화를 분석하였다. 연구결과에 의하면 도시화정도는 기준증발산, 에너지항 및 공기동력항의 변화추세 및 크기에 밀접한 영향이 있으나, 변화추세 정도(Sen's slope)에는 큰 영향이 없는 것으로 나타났다. 에너지항의 경우 해안지역에서는 주로 증가추세를 보이는 반면, 내륙지역에서는 일부 월을 제외하고 감소추세를 보이고 있다. 또한 지역 경사도는 에너지항보다는 공기동력항 변화추세 정도(Sen's slope)에 더 큰 영향력을 보이는 것으로 판단된다. 공기동력항의 경우 해안 및 내륙지역에서 증가추세를 보이고 있고, 내륙지역이 해안지역보다 더 큰 공기동력항의 증가추세를 보이고 있다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.199-207
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• 2024

지역 저수지들은 농업용수 공급의 중요한 수원공으로 가뭄과 같은 극단적 기후 조건을 대비하여 안정적인 저수율 관리가 필수적이다. 저수율 예측은 국지적 강우와 같은 지역적 기후 특성뿐만 아니라 작부시기를 포함하는 계절적 요인 등에 크게 영향을 받기 때문에 적절한 예측 모델을 선정하는 것만큼 입/출력 데이터 간 상관관계 파악이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 1991년부터 2022년까지의 전라북도 400여 개 저수지의 광범위한 다변량 데이터를 활용하여 각 저수지의 복잡한 수문학·기후학적 환경요인을 포괄적으로 반영한 저수율 예측 모델을 학습 및 검증하고, 각 입력 특성이 저수율 예측 성능에 미치는 영향력을 분석하고자 한다. 신경망 구조에 따른 저수율 예측 성능 개선이 아닌 다변량의 입력 데이터와 예측 성능 간의 상관관계에 초점을 맞추기 위하여 실험에 사용된 예측 모델로 합성곱신경망 또는 순환신경망과 같은 복잡한 형태가 아닌 완전연결계층, 배치정규화, 드롭아웃, 활성화 함수 등의 조합으로 구성된 기본적인 순방향 신경망을 채택하였다. 추가적으로 대부분의 기존 연구에서는 하루 단위의 단기 예측 성능만을 제시하고 있으며 이러한 단기 예측 방식은 10일, 한 달 단위 등 중장기적 예측이 필요한 실무환경에 적합하지 않기 때문에, 본 연구에서는 하루 단위 예측값을 다음 입력으로 사용하는 재귀적 방식을 통해 최대 한 달 뒤 저수율 예측 성능을 측정하였다. 실험을 통해 예측 기간에 따른 성능 변화 양상을 파악하였으며, Ablation study를 바탕으로 예측 모델의 각 입력 특성이 전체 성능에 끼치는 영향을 분석하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제13권4호
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• pp.192-203
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• 2011

보리생육모형인 CERES-Barley 모형을 적용하여, 한반도 A1B 기후시나리오에 따른 국내 쌀보리의 잠재수량 변화를 평가하였다. 생육 모의 지역은 30년 평년의 기상자료가 구축되어 있는 56개 지역으로 하였고, 생육모의 연도는 현재 30년 평년(1971-2000년, 기준 연도)과 세가지의 미래 30년 평년(2011-2040, 2041-2070, 2071-2100년)으로 하였다. 그리고 온도 효과(온도 변화 및 $CO_2$ 농도 고정), $CO_2$ 효과(온도 고정 및 $CO_2$ 농도 변화), 온난화 효과(온도 및 $CO_2$ 농도 변화) 등 세가지 생육모의 환경으로 구분하여 기후변화에 따른 쌀보리의 잠재수량 변화를 평가하였다. CERES-Barly 모형은 국내 쌀보리의 발육단계뿐 아니라 수량을 실제 관측값과 아주 유사하게 모의하여 ($R^2$=0.78), 기후변화시나리오에 따른 쌀보리 잠재수량의 변화 예측에 활용하는데 큰 무리가 없다고 판단되었다. 온도효과 분석에서는 미래의 온도상승으로 쌀보리의 잠재수량이 크게 감소하는 것으로 평가되었다. 즉, 세가지 미래 기후조건에서 쌀보리의 평균 잠재수량은 기준연도에 비해 각각 9, 17, 34%씩 감소하는 것으로 예측되었다. 반면에, $CO_2$ 효과분석에는 세가지 미래 기후조건에서 쌀보리의 평균 잠재수량이 기준연도에 비해 각각 6, 20, 31%씩 증가하는 것으로 예측되었다. 마지막으로, 온난화 효과 분석에서는 미래 기후조건에서 쌀보리의 평균 잠재수량이 기준연도에 비해 각각 8, 15, 13%씩 증가하는 것으로 예측되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.208-220
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• 2016

본 연구는 매년 발생하고 있는 산불, 산사태 등의 산림 재해방지를 위해 호남과 제주의 산악지역을 대상으로 최적의 산악기상관측망 입지를 선정하는 연구를 수행하였다. 먼저 적정위치 선정을 위해 고려해야 하는 항목들을 공간자료화한 후 공간 분석을 통해서 후보지를 선정하고 현장 조사를 통해 정량적 평가를 수행함으로써 최종적인 적정위치를 선정하였다. 공간자료는 과거 10년간의 산불발생 정보와 과거 7년간의 산사태위험등급 정보, 산림청의 국사경계도, 국유지의 임도와 등산로 그리고 기상청의 자동기상관측소(AWS)와 산림청의 산악기상관측소 위치정보, 30m 해상도의 수치표고모델(DEM)을 사용하였다. 공간분석은 산불과 산사태의 1-2등급의 위험지에 대한 추출 및 중첩 분석, 산림청 국유지 내에 100m 버퍼를 준 임도와 등산로의 접근성 분석, 기상관측소의 2.5km 버퍼를 준 중복성 분석, 산악기상관측 입지 환경 조성을 위한 고도 200m 이상의 지형특성 분석을 통해 종합적인 중첩분석을 수행하였다. 공간분석 결과, 총 159개의 중첩 폴리곤이 추출되었고 구글어스 등을 활용하여 능선과 정상부에 총 64개의 적정위치 후보지를 선정하였다. 선정된 후보지는 기상관측환경, 접근성, 통신 및 전력공급 환경, 기상관측소의 중복성에 대한 정량적인 현장 평가를 통해서 총점이 70점 이상인 지점을 '적합'으로 판정하여 고득점 순으로 산악기상관측망의 적정위치 26개소를 선정하였다. 따라서 적정위치 선정 기법에 의해 구축된 산악기상관측망의 기상정보는 향후 산불, 산사태 등과 같은 산림재해위험 예측력의 향상과 산림 복잡 지형에 대한 미기상 연구에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대기
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• 제32권2호
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• pp.87-101
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• 2022

In this paper, the performance improvement for the new KMA's Climate Prediction System (GloSea6), which has been built and tested in 2021, is presented by assessing the bias distribution of basic variables from 24 years of GloSea6 hindcasts. Along with the upgrade from GloSea5 to GloSea6, the performance of GloSea6 can be regarded as notable in many respects: improvements in (i) negative bias of geopotential height over the tropical and mid-latitude troposphere and over polar stratosphere in boreal summer; (ii) cold bias of tropospheric temperature; (iii) underestimation of mid-latitude jets; (iv) dry bias in the lower troposphere; (v) cold tongue bias in the equatorial SST and the warm bias of Southern Ocean, suggesting the potential of improvements to the major climate variability in GloSea6. The warm surface temperature in the northern hemisphere continent in summer is eliminated by using CDF-matched soil-moisture initials. However, the cold bias in high latitude snow-covered area in winter still needs to be improved in the future. The intensification of the westerly winds of the summer Asian monsoon and the weakening of the northwest Pacific high, which are considered to be major errors in the GloSea system, had not been significantly improved. However, both the use of increased number of ensembles and the initial conditions at the closest initial dates reveals possibility to improve these biases. It is also noted that the effect of ensemble expansion mainly contributes to the improvement of annual variability over high latitudes and polar regions.