• 한국지역지리학회지
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• 제17권2호
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• pp.167-180
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• 2011

본 연구는 1954~2009년까지의 분석 기간을 1954~1987년과 1988~2009년으로 구분하여 일최고기온, 일최저기온, 일교차의 계절별 변화와 지역별 분포에 따른 그 변화 경향과 그 원인을 파악하였다. 일최고기온의 기온 상승 경향은 전후반기 뚜렷한 변화가 없으나 일최저기온은 전반기보다 후반기에 뚜렷하게 상승하여 일교차는 감소하는 경향이다. 계절별로 구분하였을 때 봄철의 일교차는 약간의 상승 경향이고 가을철은 감소 경향이 뚜렷하다. 지역별로는 대도시 지역이 중소도시보다 일교차 감소가 크고 비도시 지역은 일교차가 상승하는 경향이다. 대도시와 중소도시 지역의 일교차는 봄철의 운량과 가을철의 일조시간의 영향이 크다. 비도시 지역은 봄철에는 운량, 가을철에는 강수일수의 영향이 크다.

• 대한지리학회지
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• 제39권1호
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• pp.13-26
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• 2004

본 연구는 상대적 날씨 스트레스 지수로 NET의 적용 가능성을 파악하고자 하였다. 기상청에서 예보하고 있는 기온, 습도, 바람 자료를 이용하여 NET 값의 시공간적 분포 특성을 분석하였다. 여름철 스트레스 지수인 일 최고 NET의 지역별 스트레스 기준값은 바람과 습도보다는 기온의 영향을 받으므로 일 최고 기온의 분포와 유사하다. 겨울철 스트레스 지수인 일 최저 NET의 스트레스 기준값은 산지 지역과 서울 이북 지역에서는 낮은 기온의 영향을. 해안 지역에서는 강한 바람의 영향으로 기준값이 여름철에 비하여 다양하게 나타난다. 스트레스가 강한 날의 발생 빈도는 여름철은 뚜렷한 연변화가 나타나지 않지만, 겨울철에는 1990년대 중반 이후 뚜렷한 증가 경향을 보인다.

• 한국작물학회지
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• 제35권6호
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• pp.481-486
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• 1990

1988년도 강원도내 산간고랭지 등 국지적으로 발생한 랭해피해양상을 조사분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 저온 경과시기는 지역간 차이는 있으나 7월 23일부터 8월 2일 사이로 감수분열기에 해당된 벼가 장해형 랭해를 유발하였다. 이때 최저극기온 횡성군 둔내면은 8.5$^{\circ}C$, 평창군 진부면은 5.7$^{\circ}C$였다. 2. 저온피해지역은 표고 300m 이상 산간고랭지가 대부분 해당되는 지역이었다. 3. 랭해피해지역의 임실비율이 80% 이상 되려면 감수분열기 13일간 평균기온 적산온도 285$^{\circ}C$, 최저기온 적산온도 2$25^{\circ}C$ 이상, 17$^{\circ}C$이하 지속일수 5일 이하로 경과하여야 함을 추정할 수 있었다. 4. 감수분열기 저온피해정도별 수량은 총재배면적 $\times$ 총피해품종면적/총면적 $\times$ 감수 분열제 피해면적/총피해품종면적 $\times$ 총예상수량 $\times$ 임실장해율로 산출할 수 있다.

• 한국습지학회지
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• 제21권4호
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• pp.344-353
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• 2019

폭염은 전 세계에서 나타나고 있는 현상으로 열 노출과 관련된 위험을 악화시키고, 치명적인 인명피해를 초래한다. 본 연구에서는 폭염의 한 가지 형태 중 하나인 열대야를 대상으로 한국의 열대야 추세가 어떻게 변화하고 있는 지를 살펴보았다. 1973년부터 2018년까지 한국 기상청 ASOS 60개 지점의 일 최저 기온을 이용하여 여섯 개의 열대야 특성의 시간적인 변화를 분석하였다. 이러한 분석으로부터 열대야 관심지역은 인천, 강릉, 청주, 전주, 광주, 장흥, 여수, 거제, 구미, 영덕 등 10개 지역, 열대야 우심지역은 홍천, 양평, 수원, 원주, 보령, 대전, 부안, 정읍, 목포, 거창, 밀양, 포항, 제주, 서귀포 등 14개 지역이 식별되었다. 제안된 열대야 우심지역에는 특별한 열대야 대책이 수립될 필요가 있을 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권1호
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• pp.34-45
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• 2021

날씨는 밭작물의 가격 측정과 생산량 및 품질에 영향을 미치기 때문에 농산업에서 가장 많이 고려되는 요소이다. 특히, 밭작물의 경우 평지보다 산지에서 재배되는 등 외부 환경에 많이 노출되어 있다. 본 연구는 수치 산림입지토양도를 이용하여 산지를 구성하고 있는 12개의 토양의 특성 자료와 기상정보 간의 연관성을 파악하였다. 공간적 상관관계가 고려된 GAM, 크리깅, RF를 이용하였으며, 연구자료는 2009년 1월부터 2018년 12월까지의 기상청과 농촌진흥청에서 수집한 일 단위 평균기온, 최고기온, 최저기온, 강우량 자료가 사용되었다. 분석결과 지리적 효과만 반영된 GAM이 상대적으로 추정성능이 우수하였고, 산림입지토양도는 밭작물 재배지 기상정보를 추정에 큰 도움이 되지 않았다. 이에 유의수준을 5%로 통계적 가설검정을 수행하여 중요 요인을 선택하였다. 산림입지토양도의 기후대코드(CLZN_CD)와 토양목본코드 B(SIBFLR_LAR)가 기상정보 추정에 상대적 유의미한 요인으로 선정되었다. 기후대코드를 추가한 모형의 경우 일 평균 기온과 일 최저기온의 공간 보간 성능이 향상되었다. 한반도의 국토는 70%가 산지이고 밭작물은 주로 산지에서 재배되고 있다. 따라서 산지의 기상정보를 추가 수집하여 연구를 수행한다면 생육시기별로 밭작물을 관리하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.868-872
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• 2012

유역의 유입 및 유출은 강수에 의해 발생하며 여러 가지 기후 조건과 토지 상태의 영향을 받는다. SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형은 이러한 여러 가지 복잡한 기후 조건과 토지 상태를 반영하며, 장기간 입력 자료에 따른 유출량을 산출할 수 있다. 본 연구에서는 시험유역을 안동댐 유역으로 선정하였으며, SWAT 모형을 이용하여 10년(2000년 ~ 2010년) 동안의 유출량을 산정하였고 이를 안동댐의 실측 유입량과 비교 분석하였다. ArcSWAT을 이용하여 분석하였고 입력 자료는 SWAT의 분석단위인 HRU(Hydrologic Response Unit)를 산정하기 위한 정밀 토양도 및 토지피복도와 기상입력 자료인 강우 및 최고기온, 최저기온, 습도, 풍속, 일사량 등을 사용하였다. 강우관측소는 안동댐 유역의 고선, 남회룡, 도천, 미질, 석동, 석포, 석현, 의촌, 재산, 황지를 선정하였고, 일사량관측소는 안동, 대관령, 포항을 선정하였으며, 기온, 습도, 풍속관측소는 안동, 봉화, 태백, 영주를 선정하였다. 또한 기상입력자료 중 결측값은 역거리 자승법을 이용하여 보완하였다. SWAT 모형은 유출량 계산 시 여러 가지 다양한 매개변수가 사용되며, 이러한 매개변수들의 검 보정을 통하여 실제 유역의 특성과 하천 흐름특성을 반영할 수 있다. 본 연구의 시험유역인 안동댐유역은 산림과 초지가 많은 지역이기 때문에 식물에 의해 차단되는 강우에 관한 매개변수와 지하로 침투되는 강우량에 관한 매개변수 등을 보정하여 실제 유역특성을 반영하였다. 본 연구에서는 이러한 과정을 통해 안동댐 유역의 10년 동안의 일 유출량을 산정한 결과, 홍수기의 첨두유량 및 첨두시간에는 실측자료와 약간의 차이가 있었지만 전체적으로 실측자료와 매우 유사한 유출량을 산정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.170-170
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• 2017

본 연구의 목표는 극한 지역의 대비 시스템을 구축하기 위하여 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 이용하여 보다 관측하기 쉬운 기상 인자들로부터 적설량을 실시간 측정 가능성을 제시하는 것이다. 본 연구에서 사용한 데이터베이스는 기상청의 기상자료개방포털에서 사람이 직접 측정한 종관기상관측의 자료다. 이 중에서 일최대 기온, 일최저 기온, 일평균 기온, 강수량을 사용하여 오차를 줄여나가는 최적화방법으로 인공 신경망 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템으로 500회 시뮬레이션한 연구 결과는 상관계수가 적설량 측정에 대한 인공 신경망의 크기(노드의 개수)와 관계없이 평균적으로 0.8627인 것을 보여준다. 추가적으로 보조 입력 값인 고도를 사용한 결과, 성능은 좋아졌지만 상관계수의 차이는 평균 0.0044로 미세했다. 또한 Cross-Validation을 통해 기존의 보간법인 Kriging기법과 비교하여 미 관측 지역에서 인공 신경망(ANNs) 사용이 Kriging기법 보다 우수하다는 것을 2차원 Regression's map을 통해 나타냈다. 마지막으로 오차가 크게 발생했을 경우 보안할 수 있는 확률적인 방안을 제시하였다.

• 대기
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• 제17권4호
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• pp.471-481
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• 2007

전국 (60개 지점 평균)과 서울의 온도 및 강수를 분석하였다. 분석된 기간은 전국의 경우 1973-2007 년 기간 중 8월과 여름 및 서울의 경우 1908-2007년 기간 중 8월과 여름 이다. 금년 8월과 여름은 전국과 서울 모두 기온 (평균, 최고, 최저)이 평년에 비해 높았다. 전국의 경우 1973년부터 서울의 경우 1908년부터 8월과 여름 모두 최저기온이 꾸준히 증가하는 경향을 보인다. 최저 기온의 상승률은 평균 및 최고기온에 비하여 높다. 이러한 최저기온의 상승은 현재 전 지구적인 추세이며 전지구 온난화에 따른 증발량의 증가로 구름의 양이 증가하게 되어 최저기온이 상승한 것으로 해석하고 있다. 열대야라 불리는 최저기온 $25^{\circ}C$ 이상인 날은 8월과 여름 모두 1973년부터 2007년 현재까지 꾸준히 증가한다. 이는 전 지구 온난화와 도시화의 효과가 복합적으로 작용한 결과이다. 금년 8월의 전국 강수량 (60개 지점 평균)은 330.9mm 로 평년 (265.0 mm)보다 65.9 mm 많았다. 하지만 서울의 금년 8월 강수량은 237.6 mm 로 평년 (348.0mm)에 비해 110.4 mm 적었다. 전국의 금년 여름 강수량은 676.3 mm로 평년 (699.9 mm)과 비슷하였으며 서울은 566.2 mm 로 평년 (809.2 mm)모다 243.0 mm 적었다. 1973년부터 2007년까지 8월과 여름의 강수량을 분석한 결과 비록 변동 폭은 크나 1973년부터 (서울의 경우 1908년부터) 8월과 여름 모두 강수량은 증가하는 경향을 보인다. 전국 60개 지점의 8월 및 여름의 호우 일수 (120 mm 이상/일, 80 mm이상/일, 1시간 최다 30 mm 이상, 10분간 최다 10 mm 이상)는 1973년부터 꾸준히 증가하는 경향을 보였으나 금년에는 예외적으로 집중호우 현상이 일반적으로 오히려 감소한 것으로 분석되었다.

• 한국기후변화학회지
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• 제6권3호
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• pp.209-221
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• 2015

기후변화와 기상조건의 영향을 가장 많이 받는 분야는 농업이며, 특히 온도는 작물 생육에 영향을 미치는 가장 중요한 요인 중 하나이다. 본 연구는 수원에서 관개 조건 콩, 한발조건 콩, 배추, 노지 고추 및 비닐멀칭 고추 등 5개 작물에 대하여 기온과 작물 잎 및 토양의 표면온도를 monitoring 하여 이들 온도의 일중 변화 양상과 생육기간 동안의 온도 변화 양상 및 온도 요인 별 상호관계를 분석하였다. 시기별 기온과 작물잎 및 토양 표면온도에 대한 scale factor[Tsc]의 일중 변화 양상은 $[Tsc]=0.5{\times}sin(X+C)+0.5$와 같이 일중 시각(X : E&E time)에 대한 sine 함수로 나타낼 수 있었으며, scaling technique과 시기별 일 평균기온(Tavg), 최고기온(Tm) 및 최저기온(Tn)의 값을 이용하여 아래 식에 의해 시기별 일중시각(X)별 기온을 추정(E[Ti])할 수 있다. $E[Ti]=Tn+(Tm-Tn){\times}[0.5{\times}sin\;\{X+(9.646Tavg+703.65)\}+0.5]$. 또한 2014년 6월 24일의 작물별 일평균잎 표면온도는 노지 고추 > 멀칭 고추 > 한발 콩 > 관개 콩 > 배추 순이었다. 작물의 잎 표면온도를 추정할 경우, 멀칭 고추와 관개 및 한발 콩의 경우는 기온을 이용하여 가능하였으나, 배추와 노지 고추의 경우는 기온과 토양표면 온도의 두 변량을 이용하는 경우가 기온 한 변량을 이용하는 경우보다 작물 잎 표면온도의 실측치에 대한 편차가 더 작았다. Scale factor를 이용한 시기별 일중시각별 기온을 추정하는 방법과 작물별 잎 표면온도의 변화 양상을 구명한 본 연구결과는, 온도 등 기상자료를 이용한 작물 수량 예측 모형의 입력자료 산정 등에 활용 될 수 있다.

• 식물병연구
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• 제25권2호
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• pp.71-78
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• 2019

2018년 전남 고흥군에서 발생한 유자나무의 집단 고사가 발생했다. 이에 대한 원인 조사를 위해 고흥군 풍양면에 있는 18개 유자 과수원을 무작위로 선정하여 조사를 수행한 결과 과수원별 고사증상을 보인 나무의 비율은 평균 43.6%(7.5%~100% 피해율), 증상을 보인 나무 중 56.5%는 나무 전체가 완전 고사되는 피해를 입은 것으로 나타났다. 고사 증상을 보인 대부분의 유자나무에서는 동해의 전형적인 증상인 표피 안 형성층과 목부의 갈변, 잎눈과 꽃눈의 무 발아, 가지나 줄기에 쪼개짐 증상 등이 관찰되었다. 따라서 기상 조건과 유자나무의 고사 증상이 연관 되어있을 것이라는 가설을 바탕으로 고흥지역의 과거 기상 자료를 분석하였다. 2017년 1월과 2월 고흥지역의 일평균 기온은 $-10^{\circ}C$ 이상이었으나, 2018년의 동 기간에는 $-10^{\circ}C$ 아래로 떨어진 날이 7일이나 되었다. 특히 2018년에는 1월과 2월에 유자의 내한성을 훨씬 넘어선 극최저기온(각각 $-12.6^{\circ}C$와 $-11.5^{\circ}C$)이 관측되었다. 또한 그해 3월 중순과 4월 초에 일 최저기온이 $13^{\circ}C$로 상승한 이상고온 직후 급격히 기온이 $0^{\circ}C$로 떨어지는 현상이 발생하였다. 결론적으로, 2018년 겨울철에 기록적인 극최저기온과 이상고온에 이은 급격한 기온의 저하로 인한 동해가 고흥지역에 대발생한 고사증상의 주요 원인이 되었을 것으로 추정하였다.