• 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.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권3B호
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• pp.243-255
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• 2010

본 연구에서는 pan 증발량 분포와 추세를 분석하였다. 이를 위하여 전국 56개 기후관측지점에서 1973년부터 1990년까지 의 pan 증발량 자료를 수집하여 분석을 실시하였다. 분석을 위하여 계절적 영향을 고려하여 1월, 4월, 7월 그리고 10월의 월평균 일별과 연평균 일별 pan 증발량 추세를 분석하였다. 연구결과 연평균 일별 pan 증발량은 56개 연구지역 중에서 38개 연구지역에서 감소추세를 보이고 있고, 1월 평균 일별 pan 증발량의 경우 33개 연구지역에서 pan 증발량 감소추세를 보이고 있다. 4월의 경우 38개 지역에서 증가추세를 보이고, 7월의 경우 47개 지역에서 감소추세를 보여서, 전반적으로 감소추세를 보이고 있다. 10월의 경우 35개 지역에서 증가추세를 보여서 전반적으로 증가추세를 보이고 있다. 따라서 전반적으로 연별과 1월, 7월은 pan 증발량이 감소추세를 보이고, 4월과 10월은 증가추세를 보이고 있다. 또한 인근에 위치한 권역별로도 다른 추세를 보이는 것으로 나타나서 지리지형적 요인이 pan 증발량 추세에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 11개 기후관측지점에서 1973년부터 2006년까지의 pan 증발량 자료와 기후요소자료를 수집하여 추세분석을 실시한 결과, 기온, 상대습도 그리고 풍속추세는 연별이나 월별 pan 증발량 추세와 서로 같거나 또는 상이한 경향을 보이나, 일사량 추세는 연 및 월별 모두에서 pan 증발량 추세와 동일한 경향을 보이고, 강수량 추세는 연 및 월별 모두에서 pan 증발량 추세와 상반된 경향을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.29-29
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• 2019

급격한 도시화와 기후변화로 인한 자연적인 물순환 구조의 변화는 기존 수자원 이용 경향을 변화시키며 하천건천화 현상을 유발하고 있다. 이를 관리하기 위해 하천건천화 평가 및 예측이 가능한 영향 평가 기술이 필요하며, 국내에서는 GIS 기반의 분포형 수문 모형인 Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking (DrySAT-WFT)이 개발되어 활용되고 있다. 그러나 격자기반의 물수지 모형은 단위 cell 안의 수직적인 물의 거동은 파악하기 용이하나, 모형의 특성상 저수지, 댐, 보와 같은 수리 시설물의 방류량에 따른 하도의 흐름 추적에는 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 DrySAT-WFT 모형에 댐?보 방류량 자료와 연계한 하도추적 알고리즘을 개발하여 모형의 유출 모의 성능을 개선하고, 1976년부터 2015년까지의 유출 모의를 통해 전국 표준유역을 대상으로 각 유역에 대한 하천건천화 원인 추적 및 평가를 수행하고자 한다. 하천건천화영향요소를 고려하기 위한 모형의 입력 자료로 산림높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용, 토심, 기상 변화에 대해 1976년부터 2015년까지 구축한 시계열 전국 자료를 활용하였으며, 일별 강우량, 상대습도, 평균풍속, 평균 및 최고, 최저 기온, 일조시간의 기상자료를 구축하였다. 개선된 DrySAT-WFT 유출 모의 결과는 선행 연구와의 비교를 통해 모의 개선점을 정량적으로 제시하고자 한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권4호
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• pp.343-348
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• 2014

일 평균기온을 이용하여 난지형 마늘의 출현시기와 출현율을 일별로 예측하는 동적 모형을 개발하였다. 난지형 마늘은 최적온도인 $12.7^{\circ}C$보다 증가하면서 출현율과 출현속도가 감소하였다. 일 평균기온을 입력하여 난지형 마늘의 일별 출현속도를 예측할 수 있는 베타함수와, 출현속도를 누적하여 마늘 출현율의 변화를 예측하는 비선형 모형을 개발하였다. 개발된 모형으로 생장상의 실험결과를 잘 설명할 수 있었다. 모형을 재배기간 온도조건이 다른 온도구배터널에 적용해본 결과 온도구배터널 재배 마늘의 출현시기와 출현율을 비교적 잘 예측할 수 있었다. 그러나 노지 포장에서는 모형에서는 출현시기가 실제 관측된 것보다 5일 정도 빠를 것으로 예측되어 토양수분 등 온도이외의 다른 요인을 반영할 수 있도록 모형의 개선이 필요하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.35-35
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• 2019

본 연구에서는 분포형 수문 모형 Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking (DrySAT-WTF)을 활용해 우리나라의 1976년부터 2015년까지의 유출량을 산정하고, 이를 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인경신경망 모형(Artificial Neural Network Model)에 적용해 미래 유출을 예측하였다. DrySAT-WFT은 전국 표준 유역을 대상으로 하천 건천화 원인 추적 및 평가를 위해 개발된 모형으로 유출모의를 위한 기상자료 외에 건천화 영향 요소를 고려하기 위한 산림 높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용, 토심 변화에 대한 DB를 적용 가능한 것이 특징이다. DrySAT-WFT를 위한 기상자료로 모의 기간에 대한 일별 강우량, 상대습도, 평균풍속, 평균 및 최고, 최저 기온, 일조시간을 구축하였으며, 연대별 건천화 영향 요소 DB를 구축하여 적용하였다. 전국 다목적 댐 보 12지점의 유량을 활용해 모형의 보정(2005-2010) 및 검증(2011-2015)을 실시한 결과, 평균 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$)는 0.76, 모형효율성계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE)는 0.62, 평균제곱근오차(average root mean square error, RMSE)는 3.09로 신뢰성 있는 유출 모의 결과를 나타내었다. 미래 유출량 예측을 위한 MLP-ANN은 1976년부터 2015년까지의 유출 모의 결과를 Training Set으로 훈련하여 $R^2$가 0.5 이상이 되어 신뢰성을 확보하였고, 2016년부터 2018년까지의 기간을 1개월 단위로 실제 유출량과 예측 유출량을 비교하며 적용성을 검증 및 향상시켰다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.67-70
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• 2012

현재 국내외에서는 양질의 증발산을 관측하여 활용하기 위해 증발접시 (evaporation pan), 침루계 (lysimeter) 등을 이용하여 실측하거나 Flux Tower에서 Eddy covariance technique, Bowen ratio method 등을 이용하여 경험적으로 산정하고 있다. 이러한 방법으로 산정되는 증발산은 크게 두 분류로 나눌 수 있다. 일반적인 기후 상태에서 유역의 토양이 증발산에 방해를 받지 않을 정도로 충분히 물을 포함하고 있고, 식생이 조밀한 상태에서의 증발산량을 의미하는 잠재 증발산과 실제 산정치인 실제 증발산으로 나눌 수 있다 (Thornthwait, 1939). 본 연구에서는 유역의 잠재 증발산을 산정하여 실제 증발산과 비교를 통해 적용성을 확인하고자 한다. 잠재 증발산을 산정하는 방법은 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 인공위성 데이터를 이용한 원격탐사 기술을 적용하여 산정한다. 원격탐사 기술은 지상 관측의 단점을 보완한 것으로써, 날씨, 인간 활동 등 주변 외부 환경의 영향에 민감하게 반응하여 공간적인 분포 현황을 파악하는 것이 어려운 지상 관측의 한계점을 대체하기 위한 방법이다. 이들 방법으로는 가장 널리 쓰이는 Penman-Monteith (Penman, 1948; Monteith, 1965), 일별 최대, 최저, 평균 기온을 이용한 Hargreaves 방법 (Hargreaves, 1985)과 Priestley-Taylor 방법 (Priestley and Taylor, 1972) 등의 세 가지 방법을 소개하였다. 세 가지 방법으로 산정된 잠재 증발산을 통해 해당 유역의 잠재 증발산의 공간적인 거동을 파악해 볼 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.113-113
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• 2018

본 연구는 다목적 입자군집최적화(Particle Swarm Optimization, PSO) 알고리즘을 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형에 적용하여 자동보정 알고리즘의 적용 가능성을 평가하고자 한다. PSO 알고리즘은 Python을 활용해 다목적 함수를 고려할 수 있도록 새롭게 개발되었다. SWAT 모형의 유출 해석은 안성천의 공도 수위 관측소 상류유역($366.5km^2$)을 대상으로 하였으며, 공도 지점의 2000년부터 2017년까지의 일 유량 자료를 이용하여 검보정하였다. 모형을 위한 기상자료는 공도유역 주변 3개 기상관측소(수원, 천안, 이천)의 일별 강수량, 최고 및 최저기온, 평균 풍속, 상대습도 및 일사량을 구축하였다. SWAT 모형의 유출 해석은 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), RMSE(Root mean square error), Nash-Sutcliffe 모형효율계수(NSE) 및 IOA(index of agreement) 등을 활용하여, 기존 연구 결과와 PSO 알고리즘을 활용한 결과를 비교 분석하고자 한다. 본 연구에서 개발한 다목적 PSO 알고리즘을 활용한 SWAT모형의 유출 해석은 보다 높은 정확도를 얻을 수 있을 것으로 예상되며, Python으로 개발되어 SWAT모형 이외에도 널리 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제13권1호
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• pp.10-19
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• 2011

미래 고추탄저병 위험도를 예측하기 위해 남한 지역에서 A1B 시나리오 온실가스 배출에 따라 예측된 일별 기온과 강우량 자료를 국립기상연구소에서 제공받아 고추 탄저병 예찰 모형에 대입하여 감염위험도(IR)을 추정하였다. 감염위험도는 탄저병 방제 횟수를 추정하는 것으로써 일평균 온도와 강우량을 기초로 감염위험도 추정식을 만들었다. 이 추정식(IR=(일평균기온-$16^{\circ}C$) ${\times}$ 0.07 + (일별강우량 ${\times}$ 0.11))을 활용하여 우리나라 135지역에서 2011년부터 2100년까지 총 12,150의 탄저병 권장 방제 횟수 자료를 얻었다. 각 지역별로 135개의 회귀분석 결과 우리나라 전 지역에서 향후 탄저병 발병은 증가 추세라는 것이 확인되었다. 상대적으로 탄저병 발병이 급증하리라 예측되는 지역은 경북의 영덕, 영양, 의성 등이었고, 반면 발병 증가가 완만하리라 기대되는 곳은 강원 횡성, 경남 함양 그리고 충남 태안 등이었다. 현재 고추 주산지인 경북동부지역은 미래 탄저병 발병압이 심각하게 증가되리라 예측되었다. 전 지역에 걸쳐 탄저병 방제 살포 횟수는 2058, 2061, 2078 그리고 2096년에는 대단히 심각하여 방제 경보가 매년 8-11회에 달하리라 예측되었다. GIS 지도로 탄저병 발병 정도를 비교한 결과 충북과 전북의 산간 지역은 상대적으로 탄저병 발병압이 낮아 향후 재배적지로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권1호
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• pp.50-58
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• 2013

일 최고기온 및 최저기온에 의해 구동되는 개화생리모형에 근거하여 개나리, 진달래, 벚꽃의 온도시간을 추정하고 이를 이용하여 기후변화에 따른 미래 봄꽃 개화일의 지리적 분포를 한반도 전 지역을 대상으로 파악하고자 하였다. RCP8.5 기반의 한반도 전역 12.5km 해상도 일별 기온전망자료를 이용하여 미래 3개 평년(2011-2040, 2041-2070, 2071-2100)의 개화일을 예측하고 이를 기준평년(1971-2000)의 실측 분포와 비교하였다. 봄꽃 3종 모두 지속적으로 개화시기가 앞당겨지고 기준평년에는 개화 불가능지역으로 분류되는 양강도와 개마고원까지 미래에는 개화가 가능해질 것으로 전망된다. 가까운 미래인 2011-2040 평년에는 봄꽃 3종 모두 지역에 따라 최소 3~5일에서 최대 10~11일까지 개화시기가 단축될 것으로 예상된다. 중간 미래인 2041-2100 기간에는 최소 9~11일부터 최대 23~24일까지 개화시기가 단축되고, 먼 미래인 2071-2100 평년이 되면 개나리와 진달래는 최소 17~19일에서 최대 36~38일까지 평균 25일이 줄어들며, 벚꽃개화는 평균 26일이 단축될 것으로 전망된다. 개화일 단축일수는 내륙 산간지대보다 해안도서 및 평야지대에서 커지는 경향이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권2호
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• pp.78-82
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• 2022

생물계절은 작물의 발달 시기를 결정하며, 생육기 온도에 의해 크게 영향을 받는다. 과정 기반 모델(PBM)에서 엽면적은 생물계절 및 형태 모듈의 결합에 의해 동적으로 시뮬레이션된다. 따라서 잎 발달 속도 또는 최종 잎 수의 예측은 전체 작물 모델의 성능에 영향을 주게 된다. 기온에 따른 잎 축적 속도 결정을 위한 데이터는 SPAR 챔버로부터 수집되었다. 온도의 함수로서 발달 속도를 설명하기 위해 베타 분포 함수(Yan and Hunt(1999)에 의해 제안됨)가 사용되었으며, 최적온도와 임계온도는 각각 26.0℃와 35.3℃로 추정되었다. 모델 추정치는 기온 모델에 생장기의 일 평균 기온을 입력하여 얻은 양파 잎의 일별 증가량을 누적한 결과이며, 모델 평가를 위해 온도구배하우스에서 관찰된 양파 잎의 누적 개수를 모델 추정치와 비교하였다. 본 연구에서 잎 수 추정 모델의 결정계수(R²)와 RMSE 값은 각각 0.95와 0.89였다.