최근 30년간($1971{\sim}2000$년) 54개의 전국 기상관측 지점의 서리 현상 자료를 이용하여 공간 분포와 시계열 변화 경향을 분석하였다. 서리 현상일수는 내륙이 많고 해안으로 갈수록 적은 반면, 무상기간은 내륙이 짧고 해안이 길다. 남해안과 동해안이 서해안에 비해 서리 현상일수는 적고 무상일수는 많다. 서리 시작일과 종료일도 경향이 비슷한데 내륙 지역의 첫 서리일은 10월 상순으로 해안 지역보다 한 달 빠르며, 마지막 서리일은 4월 하순으로 해안 지역보다 $20{\sim}25$일 정도 늦다. 첫 서리일이 늦어지고 마지막 서리일은 빨라지는 경우 대부분 지점들은 서리 현상일수가 감소하였으나, 증가하거나 변화가 없는 지점들도 있었다. 반면, 첫 서리일은 빨라지고 마지막 서리일은 늦어지는 경우에 해당하는 지점들은 모두 서리 현상일이 증가했다. 서리 현상일수가 증가한 지점들의 월별 변화를 보면 11월과 3월, 4월이 증가하는 경향이어서 서리에 의한 피해는 더 커질 수 있다.
농작물 생육 과정에서 서리에 의한 동상해 피해에 능동적으로 대비하기 위해, 지난 21년간(2000~2020) 20개 지역의 서리관측 자료를 이용하여 한국 서리발생의 시공간적 분포 특성을 살폈다. 지역별 서리분포 특성은 서리일수, 첫 서리일, 끝 서리일로 표현하였다. 그리고 이러한 결과의 기후 경향은 Mann-Kendall trend test와 Sen's slope estimator를 수행하여 확인하였다. 한국에서 대부분의 서리는 태백산맥과 소백산맥 서쪽 내륙지방에서 발생한다. 상대적으로 해안지역에 가까울수록 서리 발생일이 적고 첫서리일이 느리며 끝서리일이 빠르다. 동해안지역은 서해안지역보다 서리일수가 적고 첫서리일이 느리며 끝서리일이 빠르다. 남해, 남동해, 도서지역은 거의 서리가 발생하지 않는다. 연간 시계열 추이 분석결과 한국은 기후온난화가 진행됨에도 불구하고, 서리일수가 줄어들거나 첫서리 일이 늦춰지는 경향은 나타나지 않았으며, 끝서리일은 1년에 0.5일씩 늦춰지는 것으로 나타났다.
본 연구는 서리에 의한 피해를 최소화하기 위하여 서리 발생일의 기상 요소별 특성을 분석하여 서리가 발생할 수 있는 기상 조건을 파악하였다. 첫서리 현상이 발생하는 시기인 가을과 마지막 서리 현상이 나타나는 봄으로 나누어 서리 현상일의 기압계 유형, 최저기온, 초상최저기온, 일교차, 평균 상대습도, 최소상대습도, 평균 풍속 자료를 분석에 이용하였다. 기압계 유형별로는 우리나라 남서쪽에 중심을 둔 이동성 고기압의 영향을 받고 있을 때 서리 현상은 가장 잘 발생했다. 초상최저기온은 지표에 발생하는 서리 현상을 감지하기 때문에 농업적 목적으로는 최저기온보다 더 중요하다. 본 연구에서도 해안지역의 경우는 최저기온이 영상이어도 서리가 발생했으나 서리 발생일의 초상최저기온은 모든 지역에서 영하였다. 서리 현상일의 일교차는 내륙 지역은 $14^{\circ}C$ 이상이었으며, 해안 지역은 $9{\sim}12^{\circ}C$이었다. 서리 현상이 발생하기 위한 최소상대습도는 $30{\sim}50%$였으며, 내륙 지역이 해안 지역보다 낮았다. 풍속은 약할수록 서리가 발생하기 쉬우므로 대부분 지역에서 서리가 발생한 날의 평균 풍속은 2m/sec 이하였으며 일부 도서 지역과 해안 지역에서는 $4{\sim}6m/sec$를 나타냈다.
본 연구에서는 기상청 예보자료를 이용할 것을 전제로 서리가 발생하는 날과 서리가 발생하지 않는 날을 구분하는 모형을 구축하였다. 서리가 발생한 날과 서리가 발생하지 않은 날을 구분할 수 있는 기상인자로서 최저기온, 평균풍속, 평균상대습도, 평균이슬점온도로 나타났다. 기상인자별로 두 날을 비교한 결과 서리가 발생한 날이 서리가 발생하지 않은 날에 비해 최저기온, 이슬점온도, 평균풍속은 낮게 나타났고 상대습도는 높게 나타났다. 이러한 기상인자로 인공신경망, 랜덤포레스트, 서포트벡터 머신의 기계학습법을 이용한 모형을 연구한 결과 70%이상의 정확도를 나타내어 활용 가능성이 있을 것으로 판단된다.
4월 27일 늦서리 피해를 받은 뽕나무에 요소 0.5% 수용액과 잠업시험장에서 개발한 잠비를 엽면에 4개엽기인 5월 16일부터 3일 간격으로 4회 시비하고 5월 18일부터 6월 12일까지 5일 간격으로 회복 정도를 조사한 결과 다음과 같았다. 1. 서리 피해 후 재발아한 덧눈은 평균 70개/주 내외였으며, 그루간에 최다치와 최소치 사이에는 3-4배 차를 보였다. 2. 5개엽기를 보인 5월 18일부터 25일간 최장신소장은 5.4배, 엽수는 2.1배, 신소엽량은 9.6배로 증가하였다. 3. 숨은 눈에서 발아하여 나온 신소엽량은 전신소엽량의 5% 정도로 수량에 큰 영향을 주지 않았다. 4. 서리피해로 최장신소장은 무피해 대비 26% 감소하였으며, 요소시비구는 10%, 잠비시비구는 1% 각각 무처리보다 증가하였다. 5. 최장신소장의 엽수는 서리피해로 5.2장 줄었으며, 무처리 보다 요소시비에 의해 8%, 잠비시비에 의해 각각 5% 증가되었다. 6. 신소엽량은 서리피해로 43% 감소되었고, 무처리보다 요소시비구는 7%, 잠비시비구는 6% 각각 증수를 보였다. 7. 정엽량은 서리피해로 47% 감소되었고, 무처리 보다 요소시비는 75, 잠비시비는 5% 증수를 보였다. 8. 10g당 수량을 보면 정상구에서 1.587kgdlsep 비해 서리피해구는 932kg으로 정상의 59%이었으며, 요소시비구는 1,070kg으로 68%, 잠비시비구는 1,033kg인 65%를 보였다. 9. 6월 12일 이후 수량은 일상 108kg/10a(3.5%)씩 증가하여 소잠을 4일 연기하고 요소엽면시비를 병용할 경우 정상 대비 82%까지 소잠이 가능할 것으로 추정되었다.
평년의 기온분포도의 제작방법에 따라 이를 활용하여 산출되는 농업기후정보에 어느 정도의 오차를 유발하는지 평가하고자 하였다. 1983-2012 기간에 발생한 기온을 일별로 평균하여 배경기온(365일 ${\times}$ 1세트)을 준비하고, 여기에 소기후모형을 적용하여 평균된 일별 기온분포도('EST 평년' 기온)를 제작하였다. 또한 30년동안 발생한 매년, 매일의 배경기온(365일 ${\times}$ 30세트)으로부터 실황 추정용 소기후모형에 적용하여 30세트의 기온분포도를 제작한 후 일 단위로 다시 평균한 기온분포도('OBS 평년' 기온)를 참값으로 간주하여 비교하였다. 평년 기온분포도에 따라 '후지' 사과의 개화일과 종상일을 예측하고, 늦서리의 위험정도를 비교한 결과, 휴면에 진입하는 늦가을 이후부터 봄철까지의 기온을 온도시간단위로 환산하여 사용하는 개화일의 경우, 평균 2.9일의 오차를 보인 반면, 4월의 최저기온 분포를 2차방정식에 대입하여 산출한 종상일의 경우 평균 11.4일의 비교적 큰 오차가 발생하는 것으로 나타났다. 또한, 늦서리의 위험을 판정하는 방법은 개화일과 종상일의 편차를 이용하는데 EST 평년 기온을 근거로 판정할 경우, 하동군 악양면의 12.5% 면적에 해당하는 농가는 종상일이 개화일과 같거나 늦게 출현하여 위험지역으로 분류되었지만, OBS 평년 기온에 따르면 악양면의 모든 지역에서 종상일이 개화일보다 늦게 나타나는 곳은 없었다. 차후 컴퓨터 자원과 구동시간에 큰 제약이 없다면 실황 추정기술에 따라 평년기간 30세트의 일별자료를 복원하여 기존 EST 평년 자료를 대체하는 것이 필요하다고 판단된다.
이 연구의 목적은 서리 발생일과 무상일 기간의 특성을 분석하고 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, Long-short Term Memory (LSTM) 기법을 활용하여 서리발생 예측모델을 개발하고 평가하는데 있다. 수원, 청주, 광주 지점에서 봄철과 가을철 서리발생 예측모델 개발을 위한 기상변수들을 수집하였으며, 수집기간은 1973년부터 2019년까지이다. 프리시전(precision), 리콜(Recall), f-1 스코어와, AUC 및 Reliability Diagram과 같은 그래피컬 평가기법을 이용해 서리발생 예측모델을 평가하였다. 봄철과 가을철 모두 서리발생일이 줄어드는 경향성(유의수준: 0.01)을 보였다. 0.9 이상의 높은 AUC 값에도 불구하고, 신뢰도는 일정한 값을 보여주지는 않았다. 서리발생일 측뿐만 아니라, 초상일과 종상일을 정확히 예측할 수 있도록 모형 개선이 필요해 보이며, 다른 지역의 더 많은 지점에서 동일한 기법을 적용해 보는 연구가 필요해 보인다.
This study was conducted to increase the utility and productivity of forage crops at high altitued areas. For that purpose, 21 cultivars of corn and 2 cultivars of rye were cultivated for 3 years using a randomized block designed with 3 replications. The results obtained were as follows. 1. In the Taekwallyong area (800m above sea level) which has a short frostless period, all the seeding and harvest of corn must be finished within about 135 days between mid May, the time of the last frost, and late September, the time of the first frost 2. It was relatively safe for the early maturity cultivar(ll0days) and the medium maturity cultivar(l20days), compared to the late maturity cultivar(l30days) which might have had the possibility of an overlapping period between the time of harvest and the first frost in high altitude areas 3. The productivity of forage corn, which is the most efficient crop for capturing solar energy, varied significantly with the climate circumstances but the productivity of Taekwallyong showed similar results of 19 M/T/ha, compared with 20 M/T/ha in Suwon from the '96-'98 study 4. Rye could be cultivated in high altitude areas and when corn was raised as a second crop after rye in the same year, it was possible to increase the productivity of dry matter yield by 20% through double cropping(P < 0.05). (Key words : Cropping system, Corn, Rye, Forage production)
A spatial interpolation scheme incorporating local geographic potential for cold air accumulation (TOPSIM) was used to test the feasibility of operational frost warning in Chatancheon basin in Yeoncheon County, where the introduction of new crops including temperate zone fruits is planned. Air temperature from April to June 2003 was measured at one-minute intervals at four locations within the basin. Cold-air accumulation potentials (CAP) at 4 sites were calculated for 3 different catchment scales: a rectangular area of 65 x 55 km which covers the whole county, the KOWACO (Korea Water Corporation) hydrologic unit which includes all 4 sites, and the sub-basins delineated by a stream network analysis of the digital elevation model. Daily minimum temperatures at 4 sites were calculated by interpolating the perfect prognosis (i.e., synoptic observations at KMA Dongducheon station) based on TOPSIM with 3 different CAPs. Mean error, mean absolute error, and root mean square error were calculated for 45 days with no precipitation to test the model performance. For the 3 flat locations, little difference was detected in model performance among 3 catchment areas, but the best performance was found with the CAPs calculated for sub-basins at one site (Oksan) on complex terrain. When TOPSIM loaded with sub-basin CAPs was applied to Oksan to predict frost events during the fruit flowering period in 2004, the goodness of fit was sufficient for making an operational frost warning system for mountainous areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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