• 제목/요약/키워드: Meteorological

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U.K. 지구시스템모델 UM의 리눅스 클러스터 설치와 성능 평가 (An Installation and Model Assessment of the UM, U.K. Earth System Model, in a Linux Cluster)

  • 윤대옥;송형규;박성수
    • 한국지구과학회지
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    • 제43권6호
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    • pp.691-711
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    • 2022
  • 지구 대기에 영향을 주는 거의 모든 인간활동과 자연현상을 수치적으로 담아내는 지구시스템모델은 기후 위기의 시대에 활용될 가장 진보한 과학적 도구이다. 특히 우리나라 기상청이 도입한 지구시스템모델인 Unified Model (UM)은 지구 대기 연구의 과학적 도구로써 매우 활용성이 높다. 하지만 UM은 수치 적분과 자료 저장에 방대한 자원이 필요하여 개별 연구자들은 최근까지도 기상청 슈퍼컴퓨터에만 UM을 가동하는 상황이다. 외부와 차단된 기상청 슈퍼컴퓨터만을 이용하여 모델 연구를 수행하는 것은 UM을 이용한 모형 개선과 수치 실험의 원활한 수행에 있어 효율성이 떨어진다. 본 연구는 이러한 한계점을 극복할 수 있도록 개별 연구자가 보유한 고성능 병렬 컴퓨터(리눅스 클러스터) 에서 최신 버전 UM을 원활하게 설치하여 활용할 수 있도록 UM 시스템 환경 구축 과정과 UM 모델 설치 과정을 구체적으로 제시하였다. 또한 UM이 성공적으로 설치된 리눅스 클러스터 상에서 N96L85과 N48L70의 두 가지 모형 해상도에 대하여 UM 가동 성능을 평가하였다. 256코어를 사용하였을 때, 수평으로 1.875° ×1.25° (위도×경도)와 수직으로 약 85 km까지 85층 해상도를 가진 N96L85 해상도에 대한 UM의 AMIP과 CMIP 타입 한 달 적분 실험은 각각 169분과 205분이 소요되었다. 저해상도인 3.75° ×2.5° 와 70층 N48L70 해상도에 대해 AMIP 한달 적분은 252코어를 사용하여 33분이 소요되는 적분 성능을 보였다. 또한 적분을 위해 사용된 코어의 개수에 비례하여 적분 성능이 향상되었다. 성능 평가 외에 29년 간의 장기 적분을 수행하여 과거 지상 2-m 온도와 강수 강도를 ERA5 재분석자료와 비교하였고, 해상도에 따른 차이도 정성적으로 살펴보았다. 재분석자료와 비교할 때, 공간 분포가 유사하였고, 해상도와 대기-해양 접합에 따라 모의 결과에서 차이가 나타났다. 본 연구를 통해 슈퍼컴퓨터가 아닌 개별 연구자의 고성능 리눅스 클러스터 상에서도 UM이 성공적으로 구동됨을 확인하였다.

생물음향탐지기법을 활용한 한국 참깽깽매미 서식 및 번식울음 특성 연구 (A Study on the Characteristic of Habitat and Mating Calls in Korean Auritibicen intermedius (Hemiptera: Cicadidae) Using Bioacoustic Detection Technique)

  • 김윤재;기경석
    • 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.

한반도 환경협력을 위한 국제사회 동향과 미래 협력방안 (Environmental cooperation strategies of Korean Peninsula considering International Environmental Regimes)

  • 임철희;최현아
    • 환경생물
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    • 제40권2호
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    • pp.224-238
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    • 2022
  • 지금까지 북한의 환경실태 분석과 환경협력에 대한 연구는 주로 특정 지역이나 특정 부문을 중심으로 이루어져 왔다. 그러나 기후변화 대응과 현재의 코로나19 전염병 대유행 상황을 극복하기 위해서는 국경을 넘어선 협력과 연대가 필수적이다. 기후위기 상황에서 북한의 환경 현안은 산림, 습지 등 육상 생태계, 식수위생, 식량안보, 영양, 보건서비스 등과 연관이 있으며, 이를 개선하기 위한 지원과 국제사회와의 협력이 필요하다. 북한은 환경협약 관련 국제사회에 적극적으로 참여하였고, 내부적으로도 김정은 정권 이후 다양한 환경관련 정책을 제시하면서, 기후변화 대응, 물관리, 지속가능발전목표(SDGs), 산림, 습지를 포함한 생태계 보전관련 활동 등을 강조하고 있다. 이에 본 연구에서는 기후위기·환경레짐에 대한 이해를 출발점으로 하는 새로운 패러다임의 신안보협력방안을 제안하였다. 또한, 그동안 제기되어 온 과거 남북교류협력의 문제점을 개선하고 대내외적으로 변화한 환경에 대응하는 전략을 모색하였다. 이를 위해 국제사회와 한반도에서의 기후환경협력 동향과 최근 활동들을 분석하였다. 또한, 한반도 협력을 위한 북한의 여건과 기술 수요, 전망된 한반도의 미래환경을 다루었다. 궁극적으로 전문가들의 자문을 통해 분야별 협력의제를 발굴하고 이를 기반으로 장·단기적인 한반도의 환경협력전략을 제시할 수 있었다. 본 연구에서는 기존 연구에서 다루지 않았던 한반도 차원의 미래환경 공동대응 기반 마련과 함께 생태공동체 조성을 위한 기후기술과 환경·생물자원, 대기·기상, 물환경, 생물다양성, 에너지 환경기술, 신재생에너지, 바이오에너지 등 신안보 분야 협력 여건과 방향, 그리고 국제 환경레짐 안에서 진행할 수 있는 협력 방향 등을 종합적으로 고려하였다. 본 연구에서 발굴한 21가지 협력의제 중 에너지가 가장 많은 분야를 보였고, 단기적으로 협력 가능한 의제로는, 신재생에너지, 산림자원, 환경·기상정보 등이 두드러졌다. 대표적인 추진방안으로는 북한의 에너지 수요와 탄소중립 이행에 기여할 수 있는 '신재생에너지'와 재해저감과 온실가스 흡수원으로 인정받을 수 있는 '산림협력'의 공동추진이 제시되었다. 다만, 본 연구에서는 현재의 대북제재 상황이나 코로나 19 상황에 따른 북한의 봉쇄 상황 등을 고려하지 않고 남북기후·환경협력을 위한 공동의제와 의제에 따른 유형을 분류한 것이다. 이번 결과를 중심으로 관련 후속 연구가 진행되어야 할 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 신재생에너지, 산림자원, 대기·기상, 물환경, 바이오에너지, 생물다양성, 환경·생물자원, 기후변화 적응 등 분야별 협력방안에 대해 남북이 공동으로 추진 시 단계적 접근 방향과 고려사항, 추진체계, 부문별 구체적인 세부 협력방안, 그리고 부문 간 연계를 통한 협력방안 등이 후속 연구로 진행되어야 할 것이다.

머신러닝 기법을 이용한 재해강도 분류모형 개발 (Development of disaster severity classification model using machine learning technique)

  • 이승민;백선욱;이준학;김경탁;김수전;김형수
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권4호
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    • pp.261-272
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    • 2023
  • 최근 급격한 도시화와 기후변화에 따라 재난에 의한 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 표준 경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 표준 경보 기준(3시간 및 12시간 최대 누적강우량)에 따라 발령하여 재해에 따른 지역별, 재난 사상별 특성이 고려되지 않은 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우·태풍에 대한 재해 피해액 및 누적강우량을 활용하여 대상지역별 재해강도에 따른 단계별 기준을 설정하고, 강우에 따라 발생할 수 있는 재해의 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 즉, 본 연구에서는 호우·태풍에 의한 재해 피해액 누적 분포 함수의 분위별로 재해강도의 범주(관심, 주의, 경계, 심각 단계)를 분류하였고, 재해강도의 범주에 따른 누적강우량 기준을 대상 지자체별로 제시하였다. 그리고 지자체별 재해강도 분류모형 개발을 위해 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)의 머신러닝 모형을 활용하였는데 강우량, 누적강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량을 독립변수로 이용하여 종속변수인 지자체별 재해강도를 분류하였다. 각 모형별 F1 점수를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 점수가 0.56으로 가장 우수한 정확도를 보였다. 본 연구에서 제시한 머신러닝 기반 재해강도 분류모형을 활용하면 호우·태풍에 의한 재해에 대한 지자체별 위험 상태를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 신속한 의사결정을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

장마철 첫 강수의 경제적 가치 (An Economic Value for the First Precipitation Event during Changma Period)

  • 서경환;최진호
    • 대기
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    • 제32권1호
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    • pp.61-70
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    • 2022
  • 장마철 첫 강수의 경제적 가치를 추산하기 위해 수자원 확보, 대기질 개선, 산불 예방 효과, 가뭄 경감효과의 네 항목에 대해서 그 가치를 추산하여 합하였다. 본 연구는 장마의 시작에 동반된 강수에 의한 경제적 가치를 추산하는 첫 논문에 해당한다. 선택된 세 경우에 대해 다음의 결과를 얻었다. 1) 최근 우리나라 장마 기간에 해당하는 세 가지 사례(2015년, 2019년, 2020년)를 위주로 장마철 첫 강수의 경제적 가치를 평가한 결과, 강수의 세정효과에 따른 대기실 개선 효과(전체의 70~90%를 차지)가 가장 높았으며, 수자원 확보, 가뭄 경감, 산불 예방 순으로 경제적 효과를 불 수 있다. 2) 장마철 첫 강수의 경제적 가치는 500억~1,500억 정도로 추정된다. 3) 한편 물가상승률(국가지표체계; https://www.index.go.kr/unify/idx-info.do?idxCd=4226)을 고려하였을 때의 경제적 가치는 2019년 및 2020년은 2015년 대비 4.9%와 5.4%의 물가상승률이 있기 때문에 그 때의 548~998억원은 574~1,052억 정도로 추산된다. 본 연구는 장마철 첫 강수에 대한 경제적 가치를 특정한 연도(2015년, 2019년, 2020년)의 특정한 항목(수자원 확보, 대기질 개선, 산불 예방 효과, 가뭄 경감 효과)에 대해 한정적으로 평가하였다. 앞으로 30년 이상의 과거 자료에 이러한 방법을 적용하여 안정적인 통계를 생산할 필요가 있다. 물론 매해 장마 시작의 모습은 달라서 장마 첫 강수를 정의하기에 쉽지 않을 수도 있을 것이다. 가령 정체전선이나 이동성 저기압에 의해 특징 지역만 아주 짧은 시간에 첫 강수가 내리는 경우라든지 또는 이와 반대로 장마의 시작 후에 장기간 동안 계속하여 한반도에 강수를 내리는 경우 등 다양한 모습이 있기에 이에 대한 각각의 상황을 잘 파악하여야 한다. 또한 본 연구에서 사용한 네 가지 경제적 측면 외에 다양한 부분에서 경제적 효과를 발생시킬 수 있다. 예를 들면, 강수로 인한 댐 유역에서의 물 유입을 통해 수질 개선 효과를 가져올 수 있고 도시의 열섬 효과와 열대야를 약화시키는 냉방효과를 들 수 있다. 더 나아가 장마철 강수로 인한 기업의 마케팅 전략에도 활용될 수 있다. 가령, 장마 기간과 강도를 미리 예측하여 신발, 비옷 등의 판매 및 재고 전략을 통해 기업의 매출을 높일 수 있다. 따라서 다양한 방면에서의 경제적 가치를 모두 고려한다면 본 연구에서에서 측정한 가치보다 훨씬 더 높게 평가될 것으로 사료된다. 좀더 포괄적인 범위에서의 경제적 가치를 산출하기 위해서 경제, 수자원, 환경, 농업, 생활적인 측면 등을 포함한 다양한 측면에서의 평가가 필요할 것이다.

한국형 코즈믹 레이 토양수분 관측 시스템을 위한 국내 적용성 연구 (A Study on Domestic Applicability for the Korean Cosmic-Ray Soil Moisture Observing System)

  • 정재환;조성근;이슬찬;김기영;이용준;이충대;이신재;최민하
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권2호
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    • pp.233-246
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    • 2023
  • 수문순환의 이해와 효율적 수자원 관리의 측면에서 토양수분의 중요성이 조명되고 있으나, 국내에는 양질의 지점 토양수분 자료의 부재로 그 활용도가 매우 낮은 실정이다. 때문에 인공위성 기반의 토양수분을 적용할 때에도, 기준자료가 되는 지상 관측자료가 없어 객관적인 평가 및 교정이 어려운 실정이다. 코즈믹 레이 중성자 탐지센서(cosmic-ray neutron probe, CRNP)를 활용한 토양수분 관측소는 위성 자료의 검보정을 위한 기준 자료 생산에서 핵심적인 역할을 수행할 수 있다. CRNP는 비침습식으로 설치가 가능하여 토양층 교란과 식생 환경의 피해를 최소화할 수 있고, 공간 대표성을 가진 중간 규모의 관측 범위를 가지고 있다는 장점이 있다. 이러한 특징은 지형이 복잡하고 식생이 우거진 지형이 많은 우리나라에서의 활용이 용이하다는 장점으로 이어진다. 따라서 본 연구는 한국형 코즈믹 레이 토양수분 관측 시스템(Korean cOsmic-ray Soil Moisture Observing System, KOSMOS) 구축의 일환으로, CRNP를 활용한 토양수분 관측소의 국내 적용성을 평가하고자 수행되었다. CRNP 관측소는 전력 및 설치 부지 확보의 용이성과 추후 타 수문기상 인자와의 효율적 활용을 고려하여, 한강홍수통제소의 홍천군 군업리 관측소에 병행 설치되었다. CRNP 토양수분 자료의 평가를 위해 12개소의 지점 토양수분 센서를 추가로 설치하였으며, 시간 안정성 분석을 통해 공간적 대표성을 평가하였다. CRNP에서 생성되는 중성자는 평균 1,087 counts per hour 정도로 설마천 관측소에 비해 낮게 나타나 홍천 관측소의 환경이 더 습윤한 환경임을 알 수 있었다. 관측된 중성자 자료의 중성자 보정과 초기교정을 통해 토양수분을 산정하였으며, 산정된 토양수분 자료는 짧은 교정 기간에도 지점 자료와의 검증에서 r=0.82로 높은 상관성을 보여주었고, root mean square error=0.02 m3/m3의 높은 정확도를 보여주었다. 추후 계절성을 반영할 수 있도록 연간 자료가 축적된 후 재교정을 수행하면 보다 높은 정확도를 보여줄 것으로 판단된다. 이러한 결과는 CRNP 토양수분 자료의 우수성을 검증한 선행연구들과 더불어, KOSMOS 구축 시 양질의 토양수분 자료를 생산할 수 있음을 시사한다.

1시간 호우피해 규모 예측을 위한 AI 기반의 1ST-모형 개발 (Development of 1ST-Model for 1 hour-heavy rain damage scale prediction based on AI models)

  • 이준학;이하늘;강나래;황석환;김형수;김수전
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권5호
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    • pp.311-323
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    • 2023
  • 집중호우, 홍수 및 도시침수와 같은 재해를 저감시키기 위하여 자연 재난으로 인한 재해의 발생 여부를 사전에 파악하는 것은 중요하다. 현재 국내는 기상청에서 운영하고 있는 호우주의보 및 호우경보를 발령하고 있지만, 이는 전국에 일괄적인 기준으로 적용하고 있어 사전에 호우로 인한 피해를 명확하게 인지하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 일괄된 기준을 지역적 특성을 반영한 호우특보 기준으로 재설정하고 1시간 후에 강우로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측하고자 하였다. 연구 대상 지역으로는 호우피해가 가장 빈번하게 발생하였던 경기도 지역으로 선정하였고, 강우량 및 호우 피해액 자료를 활용하여 지역적 특성을 고려한 시간단위 재해 유발 강우를 설정하였다. 강우에 의한 호우피해 발생 여부를 예측하는 모형을 개발하기 위해 재해 유발 강우 및 강우 자료를 활용하였으며, 머신러닝 기법인 의사 결정 나무 모형과 랜덤 포레스트 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 또한 1시간 후의 강우를 예측하기 위한 모형으로는 장단기 메모리, 심층 신경망 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 최종적으로 예측 모형을 통해 예측된 강우를 훈련된 분류 모형에 적용하여 1시간 후 호우에 의한 규모별 피해 발생 여부를 예측하였고, 이를 1ST-모형이라고 정의하였다. 본 연구를 통해 개발된 1ST-모형을 활용하여 예방 및 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 호우로 인한 피해를 저감하는데 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.

산림지역에서의 2023년 봄철 꽃나무 개화시기 예측 (Prediction of Spring Flowering Timing in Forested Area in 2023)

  • 서지희;김수경;김현석;천정화;원명수;장근창
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.427-435
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    • 2023
  • 이상기상으로 인한 봄꽃 개화 시기의 변화는 식물의 생장기간 뿐 아니라 생물계절을 포함한 생태계의 모든 측면에 영향을 미친다. 따라서 봄꽃 개화 시기를 예측하는 것은 산림 생태계의 효과적인 관리에 필수적이다. 본 연구에서는 464곳의 산림에서 수집된 날씨정보를 기반으로 대한민국 산림의 대표적인 5가지 수종(미선나무, 아까시나무, 철쭉, 산철쭉, 마가목)의 2023년 개화 시기를 예측하기 위해 과정 기반 모형을 사용하였다. 이를 위해 28개 지역의 9년간(2009-2017) 개화 시기 자료를 활용하여 모형을 개발하였다. 개화 시기는 식물의 세 개 이상의 위치에서 처음으로 꽃이 피는 것을 기준으로 측정되었다. 본 연구에서는 STDD와 GDD 과정 기반 모형을 사용하여 개화 시기를 예측하였으며, 두 모형 모두 일반적으로 우수한 성능을 보였다. 과정 기반 모형의 주요 입력변수인 날씨 자료는 산악기상관측시스템과 기상청에서 제공하는 기온 정보를 융합하여 1km의 공간 해상도로 일 단위 기온 자료를 생성하였다. 지역별 보정 계수를 생산하고 적용하기 위해 랜덤포레스트 기계 학습을 활용하여 STDD와 GDD 모형을 기반으로 예측 정확도를 개선하였다. 결과적으로 보정 계수가 적용될 때 대부분의 수종에서 개화 시기의 예측 오차가 작았으며, 특히, 미선나무, 아까시나무, 철쭉에서 평균제곱근오차가 각각 1.2, 0.6, 1.2일로 매우 낮았다. 모형 성능을 평가하기 위해 10회의 무작위 샘플링 테스트를 실시하고, 최적의 결정계수 값을 가진 모형을 선택하여 모형의 성능을 평가하였다. 그 결과, 마가목을 제외한 모든 수종에서 보정 계수가 적용된 모형에서 결정계수가 최소 0.07에서 최대 0.7 증가하였으며 최종적으로 75%에서 90%의 설명력을 가졌다. 이를 기반으로 수종별 보정 계수를 산출하였으며, 1km 해상도의 전국 단위 개화시기예측 지도를 제작하였다. 본 연구는 식물의 계절 변화에 대한 자료로 활용될 것으로 예상되며, 수종 및 지역별로 개화 시기를 상세히 설명하여 기후 변화로 인한 계절 변화를 연구하는 데에 유용할 것으로 기대된다. 또한 우리나라 산림의 주요 수종에 대한 정확도 높은 개화 시기 예측 서비스는 산림 방문객들의 산림 경험 만족도를 크게 높일 수 있으며, 양봉업 등 임업 종사자들의 경제적 향상에 기여할 것으로 기대된다.

역학적 규모축소 기온을 이용한 남한지역 벼 수확일 1개월 예측 (1-month Prediction on Rice Harvest Date in South Korea Based on Dynamically Downscaled Temperature)

  • 허지나;임은순;하수빈;김용석;김응섭;이준리;조세라;심교문;강민구
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.267-275
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    • 2023
  • 본 연구에서는 농촌진흥청에서 홍콩과학기술대학교와 국제공동연구를 통해 개발중인 1개월 농업기상 예측 시스템을 이용하여 2012-2022년 기간 동안 1개월 과거기후 예측 정보를 생산하고, 유효적산온도 기법을 적용하여 벼 수확일 전망 가능성을 살펴보았다. 상세한 기후정보를 얻기 위해, 지역기후모델(WRF)을 이용하여 전지구 기후예측 정보(CFSv2)를 남한지역에 대해 5 km 해상도로 규모축소하였다. 벼 수확일은 역학적 규모축소된 최고기온과 최저기온 과거예측 자료를 유효적산온도에 적용하여 추정하였다. 모형의 최고기온(최저기온)는 벼 생육기간(5월~10월)에 대해 관측과 비교하여 약 1.2 ℃ (0.1 ℃) 정도 과소모의하였다. 벼 수확일 추정 자료는 정성적으로 관측의 전반적인 공간 패턴을 모의하면서 지형효과에 의한 상세한 지역적 편차를 모의하였다. 그러나 음의 기온 오차가 유효적산온도에 투영되어, 예측자료에서 추정한 벼 수확일이 관측에서 추정한 벼 수확일과 비교하여 정량적으로 약 9일 늦게 모의하였다. 본 연구를 통해 1개월 기상예측 정보와 유효적산온도를 이용하여 남한 전역에 대해 공간적으로 연속적인 상세한(5 km) 벼 수확일 정보를 사전에 얻을 수 있는 가능성을 보았다. 예측정보의 신뢰성을 확보하고, 유효적산온도 뿐만 아니라 농업모형과 연계한다면 다양한 작목에 대한 농업정보들을 사전에 생산할 수 있을 것으로 생각된다.

기온감률 보정과 최적크리깅을 이용한 산악기상관측망 기온자료의 우리나라 500미터 격자화 (Gridding of Automatic Mountain Meteorology Observation Station (AMOS) Temperature Data Using Optimal Kriging with Lapse Rate Correction)

  • 윤유정;김서연;강종구;정예민;최소연;임윤교;서영민;원명수;천정화;김경민;장근창;임중빈;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_1호
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    • pp.715-727
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    • 2023
  • 산악지역의 기상정보를 상세하고 적절히 제공하기 위해 산림청에서는 2012년부터 전국 주요 산악지역을 대상으로 산악기상관측망(Automatic Mountain Meteorology Observation Station, AMOS)을 구축하여, 2022년 현재 464개의 관측소가 운영되고 있다. 본 연구에서는 AMOS 지점 관측을 이용하여 우리나라 산림에 적합한 기온 격자자료를 산출하기 위해서, 기온감률 보정을 적용한 최적의 크리깅(kriging) 기법을 제안하고 그 가용성을 평가하였다. 우선 통계적 처리를 통해 AMOS 기온자료의 이상치를 제거하였고, 이 자료를 이용하여 경험 베리오그램(variogram)에 가장 근사하는 이론 베리오그램을 도출하여 최적화 크리깅을 수행하였다. 이 때 기온감률 보정(lapse rate correction)을 적용하여 산악지형의 고도 변이가 반영되는 500 m 해상도의 기온격자지도를 생성하였다. 공간적으로 치우치지 않은 검증샘플을 이용한 암맹평가를 통해 본 기법의 가용성을 평가한 결과, 0.899-0.953의 상관계수 및 0.933-1.230℃의 오차를 나타내 기온감률 보정을 적용하지 않은 정규크리깅에 비해 정확도가 다소 향상되었다. 또한 기온감률 크리깅은 우리나라 산림의 복잡지형을 잘 표현하여, 강원도 산간지역과 해안산림지역의 국지적인 변이 및 지리산·내장산과 그 주변 산림의 지형적 차이와 같은 미세한 지역특성을 살릴 수 있다는 것이 가장 큰 장점이라고 할 수 있다.