• 제목/요약/키워드: A1B scenario

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위성관측운량 보정을 위한 알고리즘의 개발 (Development of a Retrieval Algorithm for Adjustment of Satellite-viewed Cloudiness)

  • 손지영;이윤경;최용상;옥정;김혜실
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권3호
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    • pp.415-431
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    • 2019
  • 본 연구에서는 위성관측운량을 지상관측운량에 가깝게 보정하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 위성관측운량과 지상관측운량은 같은 구름을 각각 평면과 반구면에 투영한 관점이라는 차이를 가진다. 따라서, 개발된 위성보정 알고리즘은 평면의 위성관측 영역에 투영된 구름에 적절한 높이를 부여하여 지상관측 영역인 반 구면에 투영된 구름으로 변환하는 것이 핵심이다. 이때 평면구름은 위성 구름탐지를 이용하며, 높이는 운정압력을 이용하여 결정한다. Himawari-8 Level 1B 관측자료로 입력자료를 만들어 기존의 위성관측운량과 개발된 알고리즘을 통해 산출한 위성관측운량을 2016년 7월부터 2017년 6월, 매월 1일부터 7일까지 낮 시간 동안 한국(22개소)과 중국(724개소)의 종관지상관측소의 목측 전운량에 대해 검증하였다. 그 결과, 개발된 알고리즘을 통해 산출한 보정위성관측운량이 기존 위성관측운량에 비해 작은 평균오차($1.01{\rightarrow}0.61$)를 가지며, 예측의 성공률(PC) 또한 증가($55%{\rightarrow}61%$)했다. 특히 '흐림(Cloudy)'에 대한 관측률(POD)이 증가하였다($60%{\rightarrow}73%$). 예측 성공률은 55%에서 61%로 상승하였다. 이때, 겨울 기간(12-2월)에는 구름 과탐지에 의한 것으로 추정되는 오차가 다소 증가하나, 전 계절과 마찬가지로 좋은 예측 성공률을 보인다($56%{\rightarrow}60%$). 개발된 알고리즘으로 산출한 보정위성관측운량이 기존의 위성관측운량보다 지상관측운량에 더 가까워지는 것을 확인하였다.

생육모의 연구에 의한 한반도에서의 기후변화에 따른 벼 생산성 및 적응기술 평가 (Impacts of Climate Change on Rice Production and Adaptation Method in Korea as Evaluated by Simulation Study)

  • 이충근;김준환;손지영;양운호;윤영환;최경진;김광수
    • 한국농림기상학회지
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    • 제14권4호
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    • pp.207-221
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    • 2012
  • 본 연구에서는 작물모형을 이용하여 기후변화에 따른 우리나라의 벼 생산성 변화를 분석하고, 기후변화 주요 변동요인인 온도 및 $CO_2$ 농도와 적응수단인 재배시기가 기후변화에 따른 벼 생산성 변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 작물모형은 영화수 및 임실율 모델을 모델을 도입하고, 종실중 및 등숙율 모듈을 추가하여 벼 수량결정 방법을 개선한 'ORYZA2000'을 사용하였으며, 모델의 입력자료인 품종특성 모수는 벼 생태형별로 종생종인 오대벼, 중생종인 화성벼, 중만생종인 일품벼의 품종특성 모수를 사용하였으나 발육속도 품종특성 모수는 수정하여 사용하였다. 생육모의 지역은 기상청 소속 기상대와 관측소가 소재하는 지역 중에 30년 이상 기상관측자료를 보유하고 있는 56개 지역을 북부, 중부, 남부의 3개 기후지대로 구분하여 분석하였으며, 기후변화에 따른 재배시기 조정여부는 최적파종기를 기준으로 설정하였는데, 출수 후 40일간의 평균온도가 22.5가 되는 파종기를 지역별 최적파종기로 설정하였다. 기상자료는 1981~2010년을 기준년도로 하여 기상연구소에서 제작한 2011~2100년 기간의 3개 평년(2011~2040, 2041~2070, 2071~2100)의 A1B 기후시나리오에 근거하여 일별 기후자료로 작성하였으며, 생육모의 조건은 기준년도(1981~2010)를 기준으로 온도 및 $CO_2$ 농도만 변화를 주거나 기후변화에 따라 온도, $CO_2$ 농도 및 재배시기 등 다양한 변화를 주었다. 생육모의 결과 기준년도(1981~2010)를 기준으로 온도만 변화를 주었을 경우 $1^{\circ}C$ 온도 상승에 따라 벼 수량은 6.7~10.6%까지 감소하였으며, $CO_2$ 농도만 변화를 주었을 때는 100ppm $CO_2$ 농도 증가에 따라 1.0~2.7% 증가하였다. 벼 생산성은 벼 생태형 및 기후지대별로 다소 차이가 있었다. 재배시기를 고정하였을 때 기후변화에 따른 벼 수량의 증감율은 조생종에서 -0.3~-23.4, 중생종에서 -1.9~-27.3, 중만생종에서 -1.7~-28.6%이었으며, 재배시기를 조정하였을 때는 조생종에서 3.3~-0.2, 중생종에서 1.8~-5.9, 중만생종에서 2.3~-7.4%로 조중생종에 비해 중만생종의 수량 감소율이 컸으며, 재배시기 조정여부에 따른 벼 생산성 변화의 차이가 컸다. 기상환경 및 재배 요인 중 기후변화에 따른 벼 생산성 변화에 대한 기여도는 기후온난화가 59.8%로 가장 크며, 재배시기 11.8, $CO_2$ 비료효과 9.7, 벼 생태형 1.7%의 순이었다. 온도와 재배시기의 상호작용 효과는 1.5%이었으며, 그 외 모든 상호작용 효과는 1% 이내로 생산성 변화에 거의 영향을 주지 못하였다. 수량관련 생육형질 중 기후변화에 따른 벼 생산성에 대한 기여도는 재배시기가 고정되었을 경우 영화수가 13.5~45.8%, 등숙율이 53.1~86.2%였으며, 재배시기를 변경할 경우 영화수는 46.2~78.3%, 등숙율은 21.6~53.4%로 재배시기 여부에 따른 수량관련 생육형질의 기여도에 큰 차이를 보였으며, 벼 생태형간에도 다소 차이가 있었다. 그러나 임실율은 벼 수량에 거의 영향을 주지 못했다.

미래 기후변화 및 그에 따른 재배시기 조정이 벼 생태형별 생육기간과 생육온도에 미치는 영향 (Impacts of Climate Change and Follow-up Cropping Season Shift on Growing Period and Temperature in Different Rice Maturity Types)

  • 이충근;곽강수;김준환;손지영;양원하
    • 한국작물학회지
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    • 제56권3호
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    • pp.233-243
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    • 2011
  • 과거부터 현재까지 한반도의 온난화는 전 지구적 온난화에 비하여 심하였으며, 미래에도 더욱 심할 것으로 예상되고 있다. 기후변화에 따른 온도상승은 보통 벼 수량을 감소시키고 품질 저하를 야기하는데, 이 양상은 벼 생육기간 및 그에 따른 생육온도에 크게 영향을 받으며, 벼 생육기간 및 생육온도 또한 이앙 및 파종시기와 같은 재배시기에 조정에 의해 크게 달라질 수 있다. 본 연구는 미래 기후변화 및 그에 따른 재배시기 조정 여부가 현재 우리나라 벼 품종의 생태형별 생육기간과 생육온도에 미치는 영향을 분석하고자 수행하였으며, 주요 결과는 다음과 같다. 1. 벼 생육모델 ORYZA2000을 이용하여 오대벼, 일품벼, 화성벼의 파종부터 출수기까지의 생육기간을 예측하였을 때 예측값이 관측값의 약 84% 설명할 수 있는 것으로 나타났는데, 예측오차 중 상당부분은 작물모형 자체의 문제보다는 육묘기 생육온도에 대한 정보부재 또는 불확실성 때문이며, 예측값과 관측값의 회귀직선과 1:1선 거의 일치하기 때문에 미래 기후변화 조건에서의 벼 생육기간 변화를 예측하는데 큰 문제가 없을 것으로 판단되었다. 2. 조생종은 전체 57개 지역 중 55개, 중생종은 51개, 중 만생종은 40개 지역에서 최적파종기가 설정되었는데, 전체적으로 최적파종기는 생육기간이 짧은 조생종에서 비교적 늦고, 생육기간이 긴 중만생종에서 빠른 경향이었으며, 벼 생태형에 관계없이 지구온난화가 진전될수록 최적파종기가 늦어지는 경향이었다. 3. 재배시기를 고정하였을 경우 지구온난화가 진전되면서 벼 출수기와 그에 따른 출수전 생육일수가 빨라졌는데, 조 중생종에 비해 중만생종의 생육기간이 크게 단축되는 경향이었고, 출수후 생육기간은 벼 생태형간 차이 없이 10일 정도 단축되었으며, 출수전에 비해 출수후 생육기간 단축 정도가 컸다. 4. 최적파종기를 기준으로 벼 재배시기를 조정하였을 경우 지구온난화가 진전되면서 출수기는 늦어졌으며, 출수후 생육기간 및 생육온도는 변화가 없었다. 재배시기를 고정하였을 때에 비해 출수전 생육온도는 크게 상승하였고, 생육기간은 크게 단축되었는데, 조 중만 생종에 비해 중만생종에서 그 경향이 심하였으며, 생육온도에 비해 생육기간 변화의 지역간 편차가 크게 나타났다. 5. 결론적으로 지구온난화가 진점됨에 따라 벼 생육온도가 상승하고 생육기간이 단축되어 벼 수량성 및 품질저하가 우려 되었는데, 특히 생육기간 단축이 큰 중만 생종의 피해가 클 것으로 예상되었으며, 기후변화에 따른 재배시기 조정은 벼 수량성 및 품질 결정에 영향력이 큰 등숙기간의 온도환경을 개선할 수 있지만 출수전 생육기간이 크게 단축되어 여전히 벼 수량성 감소를 경감시키는데 한계가 있는 것으로 판단되었다. 따라서 미래 기후변화에 대응하여 더욱 적극적인 재배기술과 품종개발이 요구된다.

하수처리수를 관개한 후 벼재배 시험구에 대한 미생물 위해성 평가 (Microbial Risk Assessment in Treated Wastewater Irrigation on Paddy Rice Plot)

  • 정광욱;안윤주;장재호;전지홍;윤춘경
    • 생태와환경
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    • 제38권2호통권112호
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    • pp.225-236
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    • 2005
  • 하수처리수는 이용할 수 있는 소중한 수자원이지만, 적절한 정책과 안전하고 효율적인 관리 없이는 이용할 수 없다. 본 연구에서는 국제적인 농업적 재이용수 수질기준을 고찰하고 하수처리수를 논에 관개한 후 E. coli의 농도를 모니터링 하였으며, Beta-Poisson 모형을 이용하여 두개의 시나리오를 바탕으로 미생물 위해성 평가를 실시하였다. 본 연구의 모니터링 결과 biofilter 유출수를 추가 처리 없이 관개한 처리구에서 높은 E. coli농도를 나타내었으며, 처리구와 모니터링 시기별로 큰 차이를 보였는데 이는 관개나 기타 영농작업시 저질이 교란되어 수체의 농도에 반영되고 처리구별 논의 생태 차이가 영향을 미친 것으로 판단된다. 하수처리수를 관개할 경우 Beta-poisson 모형을 이용하여 직접 영농활동에 참여하는 농부와 주변의 아이들에 미치는 위해성에 대해 평가하였다. 미생물 위해성 평가 결과 관개 직후보다 관개 후 24시간이 경과되면 위해도 값이 감소하는 것으로 나타났으며, 관개 후 1 ${\sim}$ 2일이 경과한 후에 작업에 임하는 것이 미생물 위험이 적은 것으로 나타났다. 2003년과 2004년 모두 관개 초기인 5월말과 6월초에 높은 위해도 값을 나타내었다. 본 연구에서 실시한 위해성 평가는 논에 관한 역학자료가 충분하지 않았으며,E. coli를 음용수로 섭취할 경우 발생할 수 있는 질병에 대한 평가 모형을 이용하였기 때문에 하수처리수의 논 관개시 위험을 평가하는데 한계를 갖고 있다. 하지만, 하수처리수를 관개용수로 사용할 경우 병원성 세균에 의한 감염의 개연성을 보여주었으며 하수처리수를 재이용하고자 할 때 추가적인 처리 등의 적절한 관리가 필요함을 시사한다.

CFD 시뮬레이션을 이용한 시설원예단지 여름철 외부 열환경 특성 및 개선방안 (A Characteristics and Improvement of Thermal Environment in Summer of Protected Horticulture Complex Using CFD Simulation)

  • 손진관;공민재;최덕규;강동현;박민정;윤성욱;이승철;이시영
    • 농촌계획
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    • 제24권3호
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    • pp.73-86
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    • 2018
  • Agricultural or rural landscape provides various ecosystem services. However, the ecosystem services function is declining due to various environmental problems such as climate change, land use change, stream intensification, non-point pollution and garbage. The A1B scenario predicts that the mean air temperature of South Korea will rise $3.8^{\circ}C$ degrees celsius in 2100. Agricultural sector is very vulnerable to climate change, so it must be thoroughly predicted and managed. In Korea, the facility horticulture complex is 54,051ha in 2016 and is the 3rd largest in the world(MAFRA, 2014). Facilities of horticultural complexes are reported to cause problems such as groundwater decrease, vegetation and insects diversity reduction, landscapes damage and garbage increase, compared with the existing land use paddy fields. Heat island phenomenon associated with climate change is also accelerated by the high heat absorption of horticultural sites. Therefore, we analyzed the heat island phenomenon occurring in the facility of horticultural complex in Korea. As an improvement measurement, I examined how much air temperature is reduced by putting the channel and the open space. In the case of the Buyeo area, the Computational Fluid Dynamics (CFD) simulation was analyzed for the average summer temperature distribution in the current land use mode at $38.9^{\circ}C$. As an improvement measurement, CFD simulation after 10% of 6m water channel was found to have an effect of lowering the summer temperature of about $2.7^{\circ}C$ compared with the present average of $36.2^{\circ}C$. In addition, CFD simulations after analyzing 10% of the open space were analyzed at $34.7^{\circ}C$, which is $4.2^{\circ}C$ lower than the present. For the Jinju area, CFD simulations were analyzed for the average temperature of summer at $37.8^{\circ}C$ in the present land use pattern. As an improvement measure, CFD simulations after 10% of 6m water channel were found to have an effect of lowering the summer temperature of about $2.6^{\circ}C$ compared to the current average of $35.2^{\circ}C$. In addition, CFD simulations after analyzing 10% of the open space were analyzed at $33.9^{\circ}C$, which is $3.9^{\circ}C$ lower than the present. It can be said that the effect of summer temperature drop in open space and waterway has been proven. The results of this study are expected to be reflected in sustainable agriculture land use and used as basic data for government - level policy in land use planning for climate change.