• 대기
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• 제31권5호
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• pp.637-656
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• 2021

The United States has been known as the world's major producer of crops such as wheat, corn, and soybeans. Therefore, using meteorological long-term forecast data to project reliable crop yields in the United States is important for planning domestic food policies. The current study is part of an effort to improve the seasonal predictability of regional-scale precipitation across the United States for estimating crop production in the country. For the purpose, a dynamic downscaling method using Weather Research and Forecasting (WRF) model is utilized. The WRF simulation covers the crop-growing period (March to October) during 2000-2020. The initial and lateral boundary conditions of WRF are derived from the Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM), a participant model of Asia-Pacific Economic Cooperation Climate Center (APCC) Long-Term Multi-Model Ensemble Prediction System. For bias correction of downscaled daily precipitation, empirical quantile mapping (EQM) is applied. The downscaled data set without and with correction are called WRF_UC and WRF_C, respectively. In terms of mean precipitation, the EQM effectively reduces the wet biases over most of the United States and improves the spatial correlation coefficient with observation. The daily precipitation of WRF_C shows the better performance in terms of frequency and extreme precipitation intensity compared to WRF_UC. In addition, WRF_C shows a more reasonable performance in predicting drought frequency according to intensity than WRF_UC.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권5호
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• pp.337-347
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• 2019

본 연구에서는 미래 기후예측을 위하여 활용되는 전지구모형(general circulation model, GCM) 중 우리나라에 적합한 대표 GCM을 선정하는 방법을 제시하였다. 이에 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상 관측소로 지점 규모로 상세화를 하여 관측강수와 비교하였다. GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위하여 6가지 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였고, 성능 지표를 비교하여 대표 편이보정방법을 선정하였다. 편이보정된 GCM 모의 결과에 대한 성능을 계산하고 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 방법을 이용하여 가장 우수한 GCM을 선정하였다. 그 결과 편이보정방법을 NPT (Non-Parametric Transformation) 방법 중 EQ (Empirical Quantile) 방법이 선정되었고, TOPSIS 성능 평가 결과, GISS-E2-R이 가장 우수하였다. 그 다음으로 우수한 GCM을 순서대로 제시하면 MIROC5, CSIRO-Mk3-6-0, CCSM4 이었다. 향후 더 많은 GCM 자료를 이용한다면 보다 보편적인 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.201-217
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• 2022

미국은 전 세계 주요 곡물(밀, 옥수수, 콩 등)의 생산 및 수출 국가로 알려져 있다. 따라서 신뢰할 만한 기상 예측 정보를 바탕으로 해당 지역에 대한 작황을 추정하는 것은 우리나라의 곡물 수급을 안정적으로 계획하기 위해서 중요하다. 본 연구에서는 지역 규모의 일 기온 및 이를 기반으로 산출되는 농업기후지수의 계절 예측성을 향상시키는 데 목적을 두었다. 이를 위해 먼저 역학적 규모축소법을 위한 지역기후모형으로 WRF가 사용되었으며, 해당 모형의 초기 및 측면 경계조건으로 PNU CGCM에서 생산된 시간 별 전지구 예측자료가 활용되었다. WRF의 적분은 22년(2000~2021년) 동안 매년 하반기를 포함하는 기간(6~12월)에 대해 수행되었다. 본 연구에서는 WRF에 의해 모의된 일 평균⋅최저⋅최고기온에 대해 EQM을 적용하여 모형이 갖는 편의를 보정하였다. EQM을 이용하여 보정된(보정되지 않은) 자료들은 WRF_C (WRF_UC)로 명명하였다. WRF_UC는 미국 내 대부분의 지역에서 일 최저기온(최고기온)을 과대(과소) 모의했는데, 이는 저온(고온) 범위를 과소 모의한 특징에서 비롯되었다. WRF_C는 WRF_UC에 나타난 일 평균⋅최저⋅최고기온의 편의가 감소하고 공간분포에 대한 예측성이 향상되었기 때문에 결과적으로 일 기온을 기반으로 산출되는 농업기후지수의 예측성 향상을 유도했다.

• 한국농림기상학회지
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• 제26권1호
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• pp.1-30
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• 2024

국제사회는 IPCC를 중심으로 SSP (Shared Socioeconomic Pathways) 기후변화 시나리오를 새로운 온실가스 변화 경로로 채택하고, 신기후변화 시나리오 기반으로 다양한 규모와 형태로 기후변화를 전망하고 분석하고 있다. 국립농업과학원은 이러한 국제적 동향을 반영하고 농업부문 기후변화 적응대책 지원을 위한 노력의 일환으로 신규 온실가스 경로에 기반한 한반도 상세(1km) 기후변화 시나리오를 산출하였다. 본 논문은 2022년 "국가 기후변화 표준 시나리오" 로 인증받은 국립농업과학원의 SSP 기후변화 시나리오 자료를 소개하고, 기후변화 전망 결과를 보여주고자 한다. 한반도의 미래 기후 변화에 대한 전망 정보를 생산하기 위해 CMIP6에 참여한 18개의 GCM 모형에서 생산된 전지구 규모의 기후 자료를 과거기간(1985-2014)과 미래기간(2015-2100)에 대해 수집하고, 1km 격자형 한반도 전자기후도와 SQM 방법을 이용하여 한반도 영역에 대해 통계적 상세화를 수행하였다. 21세기 후반기(2071~2100년), 한반도의 연평균 최고, 최저기온은 온실가스 배출 정도에 따라 각각 2.6~6.1 ℃, 2.5~6.3 ℃ 상승하고, 연강수량은 21.5~38.7 % 상승하는 것으로 전망되었다. 저탄소 시나리오(SSP1-2.6)의 경우 기온과 강수량 상승이 적게 나타나, 탄소 배출을 감축하는 경우에 상승 폭을 억제할 수 있을 것으로 전망되었다. 21세기 후반기의 우리나라 평균 풍속과 일사량은 상대적으로 현재 대비 미래에 큰 변화가 없을 것으로 전망하고 있다. 이 자료는 기후변화에 따를 미래의 불확실성을 이해하고 기후변화 적응을 위한 합리적인 의사결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.