• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.146-157
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• 2019

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.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.1-28
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• 2019

본 연구에서는 한라산 사방향에 분포하는 구상나무 자생지 중 9개 조사구에 대하여 구상나무를 생목과 사목으로 구분하여 도면화하고, 그 밀도와 고사율을 분석하였다. 분석 결과, 구상나무는 조사구 내의 위치에 따라 밀도 및 고사율에 있어 상당한 불균질성을 보였다. 이는 위치에 따라 변화하는 특정 인자가 구상나무 고사를 발생시킬 것이라는 추정을 가능케 한다. 본 연구에서는 구상나무 밀도 및 고사율을 토대로 고도, 지형경사, 수계망, 일사량과 경사향 등의 지형적 요인과 구상나무 고사현상과의 관련성을 살펴보았다. 구상나무는 고도가 증가함에 따라 밀도가 증가하였으며, 고사율 또한 증가하였다. 지형경사와 고사율 사이에는 음의 상관관계가 인지되었으며, 수계망이 미약하게 발달한 완만한 곳에서 고사율이 높게 나타났다. 그리고 경사향에 따라 고사율이 크게 변화하는 것이 인지되었으며, 생목이 우세한 영역이 사목이 우세한 영역에 비해 평균 일사량이 많게 나타났다. 전반적으로 한라산 구상나무는 상대적으로 지형경사가 완만하고, 일사량이 적은 곳에서 많이 고사하는 것으로 나타났다. 지형경사가 완만할수록 상대적으로 토양수분 함량이 많고, 일사량이 적을수록 증발량이 적어져 토양수분 함량이 많다는 기존 연구결과를 고려하면, 토양수분 과다가 한라산 구상나무 고사의 원인으로 추정된다. 이는 근래의 한반도 및 제주 지역에서 나타나는 강수량 증가, 증발량 감소, 일조시간 감소 등의 일련의 기후변화 현상, 한라산 고도 증가에 따른 강수량 증가와 함께 나타나는 고사율 증가현상, 한라산 아고산지대에서의 식생변화 등의 증거들에 의해 뒷받침된다. 이번 연구에서 고도 및 지역에 따라 인지되는 구상나무 밀도와 고사율의 변화양상은 향후 구상나무 쇠퇴현상에 대한 수치 모델링 연구에 있어 공간변수로 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 뿐만 아니라, 정사항공영상을 활용하는 개체단위의 수목분포 조사 방법은 향후 장기적 식생변화 연구에 있어 수치적 모니터링 기법으로 널리 활용될 수 있을 것이다.

• 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.

• 한국환경생태학회지
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• 제36권6호
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• pp.592-602
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• 2022

본 연구의 목적은 생물음향탐지기법을 적용해 국내에서 국지적인 위치에 서식하는 참깽깽매미의 번식울음을 분석하여 서식지 분포를 확인하고 영향 요인을 분석하는데 목적이 있다. 연구대상지는 전국 보호지역 20개소를 선정하였다. 번식울음 분석기간은 2017년부터 2021년까지 4년(2020년 제외)이었다. 번식울음 녹음은 각 연구대상지에 생물음향 녹음장비를 설치하여 시간당 1분씩 365일 수집하였다. 기후 데이터는 온도, 습도, 강수량, 전운량, 일조량 등 기상청에서 데이터를 제공받아 분석하였다. 연구 결과, 참깽깽매미 서식처는 연구대상지 20개소 중 강원도 고지대 4개 국립공원(설악산, 오대산, 치악산, 태백산)에서만 확인되었다. 4년간 참깽깽매미 번식울음 시기는 8월 5일에서 9월 28일 사이였고, 번식울음 기간은 31~52일이었다. 참깽깽매미 출현시기 내 온도 분석 결과, 참깽깽매미는 최저 13.1℃, 최고 35.3℃ 사이의 온도에서 주로 번식울음을 내었고, 번식울음 일주기 시간대(09~16시)의 평균기온은 24.4~24.9℃로 나타났다. 참깽깽매미가 출현한 연구대상지 4개소의 2019년 번식울음 일주기를 분석한 결과, 참깽깽매미는 06~16시까지 번식울음을 내었고 11~12시경 피크를 보였다. 참깽깽매미의 출현기간 내 참매미, 애매미, 유지매미, 늦털매미 4종이 공통 출현하였다. 로지스틱 회귀분석 결과, 참깽깽매미의 번식울음에 영향을 끼치는 환경요인은 일조량으로 나타났다. 종간영향에 있어서 다른 공통출현종 4종(참매미, 애매미, 유지매미, 늦털매미)과 종간영향을 주고 받았음을 확인하였다. 이상의 내용을 종합하였을 때, 참깽깽매미는 우리나라에서 강원도 고지대를 중심으로 한정적으로 서식하며 다른 종과 비교하여 낮은 온도에서 번식울음을 내고 있는 것으로 나타났다. 본 결과는 향후 참깽깽매미 연구를 위한 기초자료로 활용이 가능하다.