• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.256-266
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• 2022

일사량은 작물모형의 구동에 필수적인 요소지만, 일사량의 직접관측은 다른 기상자료들과 다르게 많은 인적, 물적 자원이 필요하다. 직접 일사량을 측정하는 대신 다른 기상자료를 통해 일사량을 추정하는 여러 방식이 존재하고 그중 대표적인 방법이 일조시간을 통해 일사량을 추정하는 Angstrom-Prescott 모델이다. Frere and Popov(1979)에 의해 전세계의 기후를 세 분류로 나누어 일조시간을 일사량으로 변환하는 AP 계수(AP_Frere)가 제시되었고, 국내 18개 종관기상관측소에서 30년간 관측한 일단위 일사량과 일조량 관측자료를 통해 AP계수를 경험적으로 도출한 계수(AP_Choi)가 Choi et al.(2010)에 의해 제시되었다. 본 연구에서는 2012년부터 2021년까지 일사량 관측값(S_Obs)과 AP_Frere와 AP_Choi를 통해 도출한 일사량(S_Frere, S_Choi)을 NRMSE와 t검정을 통해 분석하였고, 이를 DSSAT 작물모형에 입력모수로 사용하여 벼 품종 오대, 화성 및 추청에 대한 생육모의를 하였다. 일사량 추정 결과 일사량의 추정값과 측정값 사이에는 12%에서 22%사이의 오차가 존재하였고, 이를 3월부터 9월 사이의 생육기간에 한정하여 누적 일사량을 계산하면 오차가 줄었다. 18개의 지역중 관찰값과 생육기간의 누적 일사량은 S_Frere의 경우에 10개의 지역에서 S_Choi 보다 S_Obs와 가까웠고, 일일 일사량의 오차율을 통해 분석하였을때 S_Frere가 12개 지역에서 더 가까웠다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.65-81
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• 2021

본 연구에서는 LIS(Land Information System)를 기반으로 구축된 K-LIS(Korea-Land surface Information System)의 KLDAS(Korea Land Data Assimilation System)를 사용하여 남한 전역을 대상으로 토양수분 및 증발산량을 산출하였다. K-LIS를 구동하고, KLDAS를 구축하기 위해 사용된 수문기상 데이터 세트는 MERRA-2(Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, version 2), GDAS(Global Data Assimilation System) 그리고 종관기상관측(ASOS, Automated Synoptic Observing System) 자료이다. ASOS는 지점 자료이므로 KLDAS에 적용하기 위해 0.125°의 공간해상도를 가진 격자형 자료로 변환하였다(ASOS-S, ASOS-Spatial). KLDAS에 적용된 수문기상 데이터 세트를 지상관측자료(ASOS)와 비교한 결과 ASOS-S, MERRA-2, GDAS의 R² 평균은 각각 온도(0.994, 0.967, 0.975), 기압(0.995, 0.940, 0.942), 습도(0.993, 0.895, 0.915), 강우량(0.897, 0.682, 0.695)으로 분석되었다. 또한, 토양수분의 R² 평균은 ASOS-S(0.493), MERRA-2(0.56), GDAS(0.488)이며, 증발산량의 R² 평균은 ASOS-S(0.473), MERRA-2(0.43), GDAS(0.615)로 분석되었다. MERRA-2, GDAS는 다수의 위성 및 지상관측자료를 활용하여 품질관리된 데이터 세트인 반면, ASOS-S는 103개 지점의 관측자료를 사용한 격자 자료이다. 따라서, 관측자료간 거리 차이로 인한 오차가 발생하여 정확도가 낮아진 것으로 판단되며, 향후 ASOS보다 많은 지점의 관측자료를 확보하여 적용한다면 격자화로 인한 오차가 줄어들어 정확도가 높아질 것으로 판단된다.