• 한국산림과학회지
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• 제63권1호
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• pp.51-60
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• 1984

한국(韓國)에서는 집중호우(集中豪雨)나 태풍(颱風)의 영향 등으로 홍수(洪水)와 산사태재해(山沙汰災害)가 많이 발생(發生)되어 큰 피해를 입고 있다. 각종(各種) 재해통계(災害統計)를 분석(分析)해 보면 기상재해(氣象災害)로 인한 연평균(年平均) 사망자수(死亡者數)는 약 250명 이상에 달하는데 그 중에서 약 90여명은 산사태재해(山沙汰災害)에 의한 것이므로 국가적(國家的) 재해대책(災害對策) 차원(次元)에서도 산사태재해문제(山沙汰災害問題)를 좀 더 신중히 처리해야 될 것이다. 특(特)히 현재(現在)의 산사태재해대책(山沙汰災害對策)은 좀 더 구체성 있고 실효성(實效性) 높은 방재대책(防災對策)이 되도록 재검토(再檢討)되어야 할 것이다. 최근(最近)의 통계자료(統計資料)를 종합적(綜合的)으로 분석(分析)해 보면 최근 10년간(年間) 연평균(年平均) 산사태재해발생면적(山沙汰災害發生面積)은 약 275ha에 달한다. 1984년도(年度)의 산림청(山林廳)의 특수사방사업(特殊砂防事業) 단비(單費)(약 750 만(萬)원)에 준하여 복구비(復舊費)를 계산(計算)하면 연평균(年平均) 약 20 억원 이상이 소요(所要)된다. 이와 같은 큰 재해(災害)에 대한 근본적(根本的)인 대책(對策)의 기조(基調)는 복구대책(復舊對策)보다도 예방대책(豫防對策)에 두어야 할 것인데, 한국(韓國)에서는 이와 반대로 예방대책(豫防對策)이 대단히 미흡한 현상에 놓여있다. 특(特)히 산사태재해우심지구(山沙汰災害尤甚地區)도 현재의 10개지구(個地區)(35개(個) 시(市) 군(郡))에서 17개지구(個地區)(68개(個) 시(市) 군(郡))로 증설(增設) 지정(指定)하고, 또 산사태발생시(山沙汰發生時)에 이러한 재해지(災害地) 복구공사(復舊工事)를 직접 전담하고 있는 사방사업소(砂防事業所)를 현재의 15개소(個所)로 25개소(個所)로 다시 증설(增設)해야 될 것이다. 산사태발생지(山沙汰發生地)에 대(對)한 주요(主要) 사방공법(砂防工法)은, 한국(韓國)의 전형적이 사방공법(砂防工法)으로서 산복(山腹)비탈면 돌쌓기공법(工法)이 매우 효과적(效果的)인 공법(工法)으로 평가된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.446-454
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• 2023

기후변화는 농업에 막대한 영향을 미치며, 특히 지구 온난화로 인해 미래로 갈수록 기온과 습도가 현재와는 다른 양상으로 변화될 것으로 예측된다. 현재와 다른 기후 환경하에서는 농작물과 더불어 가축들은 환경변화에 따른 스트레스에 노출될 위험성이 높아질 수 있다. 특히 미래 기후는 평균기온 상승으로 설명할 수 있는데, 고온 스트레스에 대한 위험도는 기온과 상대습도를 통해 계산되는 온습도지수를 통해 평가할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 종관 관측 10개 지점에서 1961년부터 2020년까지 60년간 수집된 기온과 상대습도 자료를 활용하여 지점별 온습도지수를 기간에 따라 비교하고, 1981년부터 2020년까지 고해상도 분포도로 제작된 기온과 상대습도 분포도 자료를 통해 온습도지수를 분포도 형태로 제작하여 시간의 흐름에 따른 공간적인 변화량을 분석하였다. 또한, 온습도지수를 활용해 산출할 수 있는 고온 스트레스 발생 일수를 기간에 따라 비교하였다. 온습도지수는 과거에서 현재로 이어지는 동안 평균적으로 상승하는 양상을 나타냈으나 지점별로 상승 패턴은 차이가 있었다. 또한 온습도지수가 상승함에 따라 고온 스트레스 일수 또한 증가하는 양상을 나타냈으며, 이는 향후 열로 인한 축산업 분야의 비용증가를 예상할 수 있다. 본 연구의 결과는 온습도지수를 통해 가축의 고온 스트레스 위험성을 평가할 수 있음을 시사하며 향후 기후 변화 시나리오 자료를 통한 미래 기간에 대한 온습도지수 분석에 대한 연구가 필요할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1739-1756
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• 2021

대기 중 이산화질소(NO₂)는 주로 인위적인 배출요인으로 발생하며 화학 반응을 통해 이차오염 물질 및 오존 형성에 매개 역할을 하는 인체 건강에 악영향을 미치는 물질이다. 우리나라는 지상 관측소에 의한 실시간 NO₂ 모니터링을 수행하고 있지만, 이는 점 기반의 관측 값으로써 미관측 지역의 공간 분포 분석이 어렵다는 한계점을 지닌다. 본 연구에서는 선형 회귀 기반 모델인 다중 선형 회귀와 회귀 크리깅, 기계학습 알고리즘인 Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR)을 적용한 공간 내삽 모델링을 통해 서울 지역의 지상 NO₂ 농도 지도를 제작하였고, 일별 Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) 교차 검증을 시행하였다. 2020년 연구기간 내 일별 LOOCV에서 MLR, RK, SVR 모델의 일별 평균 Index of agreement (IOA)는 약 0.57로 유사한 성능을 보였으며, RF (0.50)보다 높은 성능이 확인되었다. RK의 일별 평균 nRMSE는 0.9483%으로 MLR (0.9501%)보다 상대적으로 낮은 오차를 나타냈다. MLR과 RK, RF 모델의 계절별 공간 분포는 비슷한 양상을 보였으며, RF는 다른 모델에 비해 좁은 NO₂ 농도 범위가 확인되었다. 본 연구에서 제안된 선형 회귀 기반 공간 내삽은 지상 NO₂ 뿐 아니라 다른 대기 오염 물질의 도시 지역 공간 내삽을 위해 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제2권4호
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• pp.259-273
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• 2021

We conducted a study to investigate the characteristics of the carbon cycle of two streams (located in Shig a Prefecture, Japan), having similar size, namely, the Adokawa stream (length: 52 km, area: 305 km², watershed population: 8,000) and the Yasukawa stream (length: 62 km, area: 380 km², watershed population: 120,000), but with different degree of human activity. Samples were collected from these two streams at 14 (Adokawa stream) and 23 (Yasukawa stream) stations in the flowing direction. The dissolved inorganic carbon (DIC) concentration and the stable carbon isotope ratio of DIC (δ¹³C-DIC) were measured in addition to the watershed features and the chemical variables of the stream water. The δ¹³C-DIC (-9.50 ± 2.54‰), DIC concentration (249 ± 76 µM), and electric conductivity (52 ± 13 µS/cm) in Adokawa stream showed small variations from upstream to downstream. However, the δ¹³C-DIC (-8.68 ± 2.3‰) upstream of Yasukawa stream was similar to that of Adokawa stream and decreased downstream (-12.13 ± 0.43‰). DIC concentration (upstream: 272 ± 89 µM, downstream: 690 ± 37 µM) and electric conductivity (upstream: 69 ± 17 µS/cm, downstream: 193 ± 37 µS/cm) were higher downstream than upstream of Yasukawa stream. The DIC concentration of Yasukawa stream was significantly correlated with watershed environmental variables, such as, watershed population density (r = 0.8581, p<0.0001, n = 23), and forest area percentage of the watershed (r = -0.9188, p<0.0001, n = 23). δ¹³C-DIC showed significant negative correlation with the DIC concentration (r = -0.7734, p<0.0001, n = 23), electric conductivity (r = -0.5396, p = 0.0079, n = 23), and watershed population density (r = -0.6836, p = 0.0003, n = 23). Our approach using a stable carbon isotope ratio suggests that DIC concentration and δ¹³C-DIC could be used as indicators for monitoring the health of stream ecosystems with different watershed characteristics.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.283-294
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• 2021

경사면일사량은 수평면일사량과 해당위치 지형경사도 간의 기하학적 관계인 일사수광비율을 통해 추정할 수 있다. 그러나 이렇게 추정한 일사량은 주변에 햇빛을 차단하는 장애물이 없다는 것을 가정하기 때문에 만약 실제 농사를 짓고 있는 농장 등에 이를 적용할 경우에 지형으로 인한 차광 등의 영향을 충분히 반영하지 못한다. 음영기복도는 태양의 위치와 지형의 기복으로 인한 직달일사의 변이를 밝기(휘도)로 수치화한 격자 형태의 자료로서, 하나의 격자는 가장 어두운 값 0에서 가장 밝은 값 255까지의 값을 갖는다. 본 연구에서는 지형으로 인한 차광효과를 모의하기 위해 30m 해상도의 DEM을 이용하여 연구지역의 음영기복도를 제작하고 휘도 분석을 수행하였다. 연구지역에 설치된 AWS 22개 지점의 기상자료를 수집하여 일조율 80% 이상인 날을 선별하고, 관측일사량과 각 지점의 휘도를 비교하여 휘도가 지형으로 인한 차광효과를 설명할 수 있는지 확인하였다. 분석결과 휘도와 일사량 간에 상관관계가 있는 것을 확인하였으며, 지형의 영향이 큰 지점에서의 직달일사가 시작되는 시점과 끝나는 시점은 태양고도 보다는 휘도와 잘 부합하는 것으로 나타났다. 추가적인 연구를 통해 주변 지형의 영향을 반영한 휘도를 이용한 상세한 일사량 추정이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권4호
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• pp.556-572
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• 2015

This paper presents the applications of spatial interpolation and assimilation methods for satellite and ground meteorological data, including temperature, relative humidity, and precipitation in regions of Vietnam. In this work, Universal Kriging is used for spatially interpolating ground data and its interpolated results are assimilated with corresponding satellite data to anticipate better gridded data. The input meteorological data was collected from 98 ground weather stations located all over Vietnam; whereas, the satellite data consists of the MODIS Atmospheric Profiles product (MOD07), the ASTER Global Digital Elevation Map (ASTER DEM), and the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) in six years. The outputs are gridded fields of temperature, relative humidity, and precipitation. The empirical results were evaluated by using the Root mean square error (RMSE) and the mean percent error (MPE), which illustrate that Universal Kriging interpolation obtains higher accuracy than other forms of Kriging; whereas, the assimilation for precipitation gradually reduces RMSE and significantly MPE. It also reveals that the accuracy of temperature and humidity when employing assimilation that is not significantly improved because of low MODIS retrieval due to cloud contamination.

• 한국농림기상학회지
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• 제14권2호
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• pp.53-62
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• 2012

고해상도 기상자료 제공과 농림 분야에서의 요구를 충족시키기 위하여 LAPS를 이용하여 경기도 지역을 100m 해상도로 분석하였다. 구축된 시스템은 수치예보과에서 생산되는 6시간 간격 예측자료를 초기추정치로 사용하고, 각 관측자료를 동화하여 지표 온도와 습도 바람을 분석한다. 기존 분석시스템의 기상관측자료의 수집 방식을 개선하여 자료 수집에 소요되는 시간을 성공적으로 단축시킴으로써 약 20분 내에 기온, 상대습도, 풍향, 풍속에 대한 고해상도 분석결과 제공이 가능하게 되었다. 그러나 앞으로 LAPS 분석결과를 이용하여 관측이 가능한 지역 이외에 어느 지역에서든 정확한 농업기상정보를 산출할 수 있게 하려면 다양한 기상자료의 활용과 지표이용도의 개선, 관측지점의 영향반경을 최적화 시키는 과정들이 추가로 연구되어야 할 것이다. 현재 구축된 시스템의 분석결과 정확도는 떨어지지만 LAPS의 내부 알고리즘에 대한 미세한 조정으로 향상이 가능하므로 농업기상요소 생성을 위한 최적화 작업들을 수행한다면 정확도 향상을 꾀할 수 있을 것이다. 또한 다양한 기상요소에 대한 분석이 가능하기 때문에 특별한 기상요소들을 필요로 하는 농림 분야의 요구를 충족 시킬 수 있도록 분석요소의 확장이 가능 할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권3호
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• pp.155-163
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• 2022

본 연구에서는 벼의 생물계절 예측 모형을 예시로 하여 해당 모형의 구동에 필요한 맞춤형 앙상블 상세기후예측자료를 구축하고 해당 자료의 보정방법을 고도화 하였을 때 농업적 활용 분야에서 가지는 부가가치를 확인해 보았다. 이를 위해, 벼의 생물계절 모의를 위해 집중적으로 필요한 기상자료인 1~10월의 일 평균/최저/최고 기온의 앙상블 장기(6개월) 전망자료를 생산하고 해당자료의 질을 높이기 위해 분위사상법 기반의 보정방법의 개선을 수행하였다. 그 결과 최저/최고/평균 기온 모두 대부분의 월에서 20일을 버퍼기간으로 선정하였을 때 4.51~15.37%까지 RMSE가 감소하는 것을 확인하였으며, 8~10월은 변수 및 월 별로 최적 버퍼기간이 다른 것을 확인하였다. 또한, 이러한 기상학적 변수의 개선은 벼의 생육단계별 시작일 예측이 모든 단계에서 7.82~10.60% 감소하였으며, 61개 ASOS 지점 가운데서도 생육단계에 따라 75~100%의 지점에서 RMSE가 감소하는 결과를 확인하였다. 본 연구 결과는 벼의 생물계절뿐만 아니라 감자, 고구마, 옥수수 등 타 작물로의 적용도 가능할 것으로 생각된다. 나아가, 일조시간, 습도, 풍속과 같은 예측변수들의 보정자료가 구축되면 농산물 작황전망, 병해충 예찰 등 다양한 분야의 학제간 연구에 적용하여 더 많은 부가가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권4호
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• pp.229-237
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• 2019

본 연구는 1980년부터 2015년까지 논 농업기후지대에 대한 연 기준 증발산량(annual reference evapotranspiration, ET₀)을 추정하고 분석하였다. 기상청에서 수집한 61개 지점의 기상자료에 Penman-Monteith 방법을 적용하여 일별 기준 증발산량을 계산하였다. 1980년부터 2015년 동안의 연 기준 증발산량은 평균 1334.1±33.89 mm 이였으며, 해안 지대에서 가장 높게 나타났다. 기준 증발산량은 전체 지대에 대해서 약 2.81 mm/yr의 추세로 증가하였다. 하지만 변화율은 농업기후지대별로 다르게 나타났다. 특히 중부지대와 동부 해안 지대에서 연 기준 증발산량은 가장 크게 증가하였다. 상관계수 분석에 의하면, 연 기준 증발산량의 연 변화는 네가지 기후 요소(평균, 최저기온, 일조시간, 상대습도)와 가장 크게 연관이 있었다. 이 연구는 36년 동안 전체 한국 농업지대에서 연 기준증발산량의 변화를 겪고 있다는 것을 보여주고 있다. 온난화와 관련된 장기간의 연기준 온도의 변화와 공간적 패턴을 이해하는 것은 각 농업기후지대별 수자원 및 작물 관리를 효율적으로 할 수 있도록 도와줄 것으로 생각된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권5호
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• pp.337-347
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• 2019

본 연구에서는 미래 기후예측을 위하여 활용되는 전지구모형(general circulation model, GCM) 중 우리나라에 적합한 대표 GCM을 선정하는 방법을 제시하였다. 이에 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상 관측소로 지점 규모로 상세화를 하여 관측강수와 비교하였다. GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위하여 6가지 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였고, 성능 지표를 비교하여 대표 편이보정방법을 선정하였다. 편이보정된 GCM 모의 결과에 대한 성능을 계산하고 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 방법을 이용하여 가장 우수한 GCM을 선정하였다. 그 결과 편이보정방법을 NPT (Non-Parametric Transformation) 방법 중 EQ (Empirical Quantile) 방법이 선정되었고, TOPSIS 성능 평가 결과, GISS-E2-R이 가장 우수하였다. 그 다음으로 우수한 GCM을 순서대로 제시하면 MIROC5, CSIRO-Mk3-6-0, CCSM4 이었다. 향후 더 많은 GCM 자료를 이용한다면 보다 보편적인 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.