기상요인을 근거로 서리를 예측할 수 있다면 농작물의 서리피해 경감에 매우 유용할 것이다. 이와 관련하여 본 연구에서는 나주지역 배 개화기인 4월 동안 일 최고기온 $20^{\circ}C$ 이하인 날 중 다음날 서리가 내린 날과 내리지 않은 날의 야간의 공기 냉각율과 기온 변화를 분석하였다. 야간 공기 냉각율은 서리 내습일이 비내습일에 비해 높았으며, 특히 19시부터 24시까지의 평균 공기 냉각율은 $1.7^{\circ}C$로 비내습일의 $0.7^{\circ}C$보다 높았다. 야간 기온은 서리내습일이 비내습일에 비해 현저히 낮았으며, 24시의 기온은 $3.9{\pm}1.5^{\circ}C$로 비내습 일의 $10.1{\pm}2.9^{\circ}C$에 비해 $6.2^{\circ}C$ 낮았다. 독립변수는 구름량, 24시 기온, 전날 5일간의 강우량으로 하고, 종속변수는 다음날 서리내습여부로 하여 판별분석을 실시한 결과 분류대상 32일 중 30일이 정확히 분류되었으며, 판별함수 검증 결과 적중률은 86.9%로 높았다. 따라서 전날 일 최고기온, 24시 기온, 구름량, 전날 5일간의 강우량에 의해 다음날 서리 발생 예측 가능성이 높은 것으로 판단되었다.
기상요인을 근거로 서리를 예측할 수 있다면 농작물의 서리피해 경감에 매우 유용할 것이다. 이와 관련하여 본 연구에서는 나주지역 배 개화기인 4월 동안 일 최고기온 $20^{\circ}C$ 이하인 날 중 다음날 서리가 내린 날과 내리지 않은 날의 야간의 공기 냉각율과 기온 변화를 분석하였다. 야간 공기 냉각율은 서리 내습일이 비내습일에 비해 높았으며, 특히 19시부터 24시까지의 평균 공기 냉각율은 $1.7^{\circ}C$로 비내습일의 $0.7^{\circ}C$보다 높았다. 야간 기온은 서리내습일이 비내습일에 비해 현저히 낮았으며, 24시의 기온은 $3.9{\pm}1.5^{\circ}C$로 비내습 일의 $10.1{\pm}2.9^{\circ}C$에 비해 $6.2^{\circ}C$ 낮았다. 독립변수는 구름량, 24시 기온, 전날 5일간의 강우량으로 하고, 종속변수는 다음날 서리내습여부로 하여 판별분석을 실시한 결과 분류대상 32일 중 30일이 정확히 분류되었으며, 판별함수 검증 결과 적중률은 86.9%로 높았다. 따라서 전날 일 최고기온, 24시 기온, 구름량, 전날 5일간의 강우량에 의해 다음날 서리 발생 예측 가능성이 높은 것으로 판단되었다.
In order to predict frostfall, nocturnal cooling rate and air temperature changes were analyzed on days with and without frost when the maximum temperature was lower than $20^{\circ}C$. In general, the nocturnal cooling rates on frosty days were higher than those on non-frosty days. The c...
In order to predict frostfall, nocturnal cooling rate and air temperature changes were analyzed on days with and without frost when the maximum temperature was lower than $20^{\circ}C$. In general, the nocturnal cooling rates on frosty days were higher than those on non-frosty days. The cooling rates averaged from 19:00 to 24:00 on frosty and non-frosty days were $1.7^{\circ}Ch^{-1}$ and $0.7^{\circ}Ch^{-1}$ respectively. As expected, the nocturnal temperature on frosty days was lower than that on non-frosty days. Especially, the midnight air temperature averaged about $3.9{\pm}1.5^{\circ}C$ on frosty days, which was lower than that on non-frosty days (i.e., $10.1{\pm}2.9^{\circ}C$). The discriminant analysis using three independent variables (i.e., total cloud amount, air temperature at 24:00, and 5-day rainfall amount) successfully classified the presence of frost with 87% accuracy.
In order to predict frostfall, nocturnal cooling rate and air temperature changes were analyzed on days with and without frost when the maximum temperature was lower than $20^{\circ}C$. In general, the nocturnal cooling rates on frosty days were higher than those on non-frosty days. The cooling rates averaged from 19:00 to 24:00 on frosty and non-frosty days were $1.7^{\circ}Ch^{-1}$ and $0.7^{\circ}Ch^{-1}$ respectively. As expected, the nocturnal temperature on frosty days was lower than that on non-frosty days. Especially, the midnight air temperature averaged about $3.9{\pm}1.5^{\circ}C$ on frosty days, which was lower than that on non-frosty days (i.e., $10.1{\pm}2.9^{\circ}C$). The discriminant analysis using three independent variables (i.e., total cloud amount, air temperature at 24:00, and 5-day rainfall amount) successfully classified the presence of frost with 87% accuracy.
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문제 정의
본 연구에서는 개별농가에서 손쉽게 서리를 예측할 수 있는 기초연구로서 야간기온의 변화 및 공기 냉각율을 활용한 서리발생 예측 가능성과 전날 기상조건의 판별분석에 의한 서리발생 예측 가능성을 검토하였다.
제안 방법
4월 한달 동안 일 최고기온이 20℃ 이하인 날 중 서리가 내린 날과 서리가 내리지 않은 날의 야간 기온의 변화를 비교하였다(Fig. 4(a)).
과수원이 위치한 지형조건에 따른 서리 내습일의 야간 공기 냉각율을 비교하기 위해 서리피해가 발생되기 쉬운 계곡, 강변에 위치한 과원, 서리피해 발생이 적은 구릉과 평지에 위치한 과원을 선정하여, 2003년과 2004년의 4월 중 서리가 내린 9일간의 야간 공기 냉각율을 비교하였다(Fig. 3). 각 지형별 과원의 17시부터 다음날 6시까지의 평균 공기 냉각율은 강변, 계곡, 구릉, 평지에 위치한 과원에서 각각 0.
대상지역은 배 주산단지인 나주지역에서 서리피해가 잦은 골짜기와 강변, 상대적으로 피해가 적은 구릉지와 평지에 위치한 네 곳의 과원을 선정하여 기온을 측정하였다. 기온의 측정은 기온 관측 장비를 지표 1m 높이에 설치하여 2003년부터 2005년까지 3년 동안 3월 1일부터 4월 30일까지 10분 간격으로 연속측정하고, 최저 관측 값을 일 최저기온으로 하였다. 사용된 센서는 로거 일체형 써미스터(Model HOBO H8 Pro.
전날 낮 최고기온이 20℃ 이상일 때는 서리가 오지 않는다(Kim, 1994). 따라서 본 연구에서는 2003년부터 2005년까지 3년간의 4월 한달 동안 낮 최고기온이 20℃ 이하인 날 중 다음날 아침 서리가 내린 날과 서리가 내리지 않은 날의 야간 공기 냉각율을 비교하였으며, 기온과 서리와의 관계를 고려하여 3℃ 이하일 때부터 피해가 발생될 수 있으므로(Chung et al., 2004) 낮 최고기온이 20℃ 이하이면서 다음날 최저기온이 3℃ 이하인데도 서리가 내리지 않은 날을 추가적으로 비교하였다. 서리 내습일의 시간별 공기 냉각율은 매시 정각의 측정기온을 이용하여 1시간 전 기온-현시각 기온으로 표시하였다.
서리 발생과 상관이 높을 것으로 추정되는 기상요인과 서리발생과의 요인분석을 실시하였다. 요인분석 결과 추출된 기상요인으로 판별분석을 실시하여 판별 함수에 의한 서리가 내린 날과 내리지 않은 날의 분류 가능성을 검토하였다.
서리 발생과 상관이 높을 것으로 추정되는 기상요인과 서리발생과의 요인분석을 실시하였다. 요인분석 결과 추출된 기상요인으로 판별분석을 실시하여 판별 함수에 의한 서리가 내린 날과 내리지 않은 날의 분류 가능성을 검토하였다. 판별분석에는 2003년과 2004년의 4월 중 전날 일최고기온이 20℃ 이하인 32일의 자료를 이용하였으며, 판별분석 결과 도출된 판별함수의 적합성 검증에는 2005년의 4월 중 전날 일 최고기온이 20℃ 이하인 14일의 자료를 활용하였다.
기상요인을 근거로 서리를 예측할 수 있다면 농작물의 서리피해 경감에 매우 유용할 것이다. 이와 관련하여 본 연구에서는 나주지역 배 개화기인 4월 동안 일최고기온 20℃ 이하인 날 중 다음날 서리가 내린 날과 내리지 않은 날의 야간의 공기 냉각율과 기온 변화를 분석하였다. 야간 공기 냉각율은 서리 내습일이 비내습일에 비해 높았으며, 특히 19시부터 24시까지의 평균 공기 냉각율은 1.
대상 데이터
년간 야간 공기 냉각율 및 일조량 변화는 강변에 위치한 과원에서 별도의 센서를 이용하여 2001년 1월 1일부터 2005년 12월 31일까지의 기온 및 풍속을 측정하였다(CR10X, HMP45C, 03001, Campbell Scientific, USA). 관측지점의 위치는 아이나비641(Thinkware systems corporation, Korea)을 이용하여 측정하였다(Table 1).
2℃이다. 년간 야간 공기 냉각율 및 일조량 변화는 강변에 위치한 과원에서 별도의 센서를 이용하여 2001년 1월 1일부터 2005년 12월 31일까지의 기온 및 풍속을 측정하였다(CR10X, HMP45C, 03001, Campbell Scientific, USA). 관측지점의 위치는 아이나비641(Thinkware systems corporation, Korea)을 이용하여 측정하였다(Table 1).
대상지역은 배 주산단지인 나주지역에서 서리피해가 잦은 골짜기와 강변, 상대적으로 피해가 적은 구릉지와 평지에 위치한 네 곳의 과원을 선정하여 기온을 측정하였다. 기온의 측정은 기온 관측 장비를 지표 1m 높이에 설치하여 2003년부터 2005년까지 3년 동안 3월 1일부터 4월 30일까지 10분 간격으로 연속측정하고, 최저 관측 값을 일 최저기온으로 하였다.
서리 내습 여부는 2003년부터 2005년까지 강변에 위치한 과원에서 4월 한달 동안 매일 육안 관측하였다.
요인분석 결과 추출된 기상요인으로 판별분석을 실시하여 판별 함수에 의한 서리가 내린 날과 내리지 않은 날의 분류 가능성을 검토하였다. 판별분석에는 2003년과 2004년의 4월 중 전날 일최고기온이 20℃ 이하인 32일의 자료를 이용하였으며, 판별분석 결과 도출된 판별함수의 적합성 검증에는 2005년의 4월 중 전날 일 최고기온이 20℃ 이하인 14일의 자료를 활용하였다.
데이터처리
이들 중 각 요인과 상관관계가 가장 높은 변수 각 1개를 선택하여 요인 1에는 구름량, 요인 2에는 18시 기온, 요인 3에는 5일간의 강우량, 요인 4에는 일 평균풍속을 독립변수로하여 판별분석을 실시하였다. 종속변수는 서리 내습 여부를 기준으로 판별분석을 실시한 결과(Table 4, step1), 4개의 독립변수에 대한 분산분석에 의해 구름량과 강우량은 서리가 내린 날과 서리가 내리지 않은 날 간에 차이가 인정되나 18시 기온과 전날 평균풍속은 차이가 인정되지 않았다.
성능/효과
3). 각 지형별 과원의 17시부터 다음날 6시까지의 평균 공기 냉각율은 강변, 계곡, 구릉, 평지에 위치한 과원에서 각각 0.4~2.0, 0.0~3.0, 0.5~2.3, 0.4~2.2℃ 였으며, 4곳에서 모두 당일 아침 7시에는 공기 냉각율이 음의 값을 보여 6시 이후 기온이 상승함을 알 수 있었다. 각 지형별 과원에서 야간의 공기 냉각율 변화는 17시부터 19시까지, 24시이후부터 다음날 7시까지는 지형별 큰 차이가 없었으며, 20시부터 23시까지 차이를 보였다.
각 지형별 과원에서 야간의 공기 냉각율 변화는 17시부터 19시까지, 24시이후부터 다음날 7시까지는 지형별 큰 차이가 없었으며, 20시부터 23시까지 차이를 보였다. 계곡에 위치한 과원에서는 19시부터 21시까지의 공기 냉각율이 다른과원에 비해 상대적으로 높았으며, 특히 20시 공기 냉각율은 3.0℃로서, 다른 과원의 1.9~2.0℃에 비해 월등히 높았다. 계곡에 위치한 과원의 서리내습일 20시의 공기 냉각율은 내습일에 따라 최대 4.
2℃ 낮았다. 독립변수는 구름량, 24시 기온, 전날 5일간의 강우량으로 하고, 종속변수는 다음날 서리내습여부로 하여 판별분석을 실시한 결과 분류대상 32일 중 30일이 정확히 분류되었으며, 판별함수 검증 결과 적중률은 86.9%로 높았다. 따라서 전날 일 최고기온, 24시 기온, 구름량, 전날 5일간의 강우량에 의해 다음날 서리 발생 예측 가능성이 높은 것으로 판단되었다.
반면 18시와 24시 풍속은 두 집단간에 차이가 인정되지 않았다. 따라서 서리발생 여부를 가장 잘 설명해 줄 수 있는 독립변수로 구름량, 24시의 기온, 전날 5일 동안의 누적 강우량을 이용한 판별함수를 도출하였으며(Table 5), 도출된 함수에 의한 분류정확도는 Table 6과 같다. 분류대상 총 32일 중 30일이 모두 정확하게 분류되어 통계적으로 유의성이 인정되는 93.
9%로 높았다. 따라서 전날 일 최고기온, 24시 기온, 구름량, 전날 5일간의 강우량에 의해 다음날 서리 발생 예측 가능성이 높은 것으로 판단되었다.
따라서 서리발생 여부를 가장 잘 설명해 줄 수 있는 독립변수로 구름량, 24시의 기온, 전날 5일 동안의 누적 강우량을 이용한 판별함수를 도출하였으며(Table 5), 도출된 함수에 의한 분류정확도는 Table 6과 같다. 분류대상 총 32일 중 30일이 모두 정확하게 분류되어 통계적으로 유의성이 인정되는 93.8%의 적중율을 보였다. 위에서 도출된 판별함수의 적합성 검증을 2005년의 4월 중 전날 일최고기온이 20℃ 이하인 날의 자료를 이용하여 실시한 결과, 분류 대상 14일 중 4월 5일과 4월 13일 2일만 실제 서리가 내리지 않았으나 서리가 내릴 것으로 잘못 분류되어 통계적으로 유의성이 인정되는 86.
2a와 같다. 서리 내습일과 비내습일 모두 17시 이후 야간 공기 냉각율이 점점 높아지다가 20시에 가장 높은 공기 냉각율을 보이고 이후 점차 감소하는 경향을 보였으며, 기온이 다시 상승하기 시작하여 공기 냉각율이 음의 값을 보이는 시각은 대체로 다음날 7시 이후인 것으로 나타났다. 17시부터 다음날 7시까지 공기 냉각율은 -2.
8%의 적중율을 보였다. 위에서 도출된 판별함수의 적합성 검증을 2005년의 4월 중 전날 일최고기온이 20℃ 이하인 날의 자료를 이용하여 실시한 결과, 분류 대상 14일 중 4월 5일과 4월 13일 2일만 실제 서리가 내리지 않았으나 서리가 내릴 것으로 잘못 분류되어 통계적으로 유의성이 인정되는 86.9%의 높은 적중율을 보였다.
2004년의 4월 중 일교차가 20℃ 이상인 날은 5일이었으며 이 중 1일만 서리가 내렸다. 위의 결과 일 최고기온이 20℃ 이상인 날은 서리가 내일 가능성이 낮은 것으로 판단되었다. 전날 일 최고기온이 20℃ 이하이면서 서리가 내리지 않은 날은 3년 동안 34일로서 서리가 내린 12일 보다 빈도수가 높았다.
위의 결과로부터 전날 일 최고기온 20℃ 이하, 24시 공기 냉각율이 1.0℃ 이상, 24시 기온이 5℃ 이하이면, 다음날 아침 서리가 내릴 가능성이 높은 것으로 추정되었다.
위의 결과로부터 전날 일 최고기온 20℃ 이하, 24시 기온 5℃ 이하, 구름량 5 이하이면 다음날 서리가 내릴 가능성이 높은 것으로 추정되었다. 본 연구에서 도출된 판별함수의 활용도를 높이기 위해서는 나주 이외의 다른 지역을 대상으로 적합성여부를 판정할 수 있는 연구가 추가적으로 수행되어야 할 것이다.
구릉에 위치한 과원과 평지에 위치한 과원은 야간 공기 냉각율 변화 경향이 큰 차이가 없었다. 이로써 계곡에 위치한 과원과 강변에 위치한 과원이 구릉과 평지에 위치한 과원에 비해 온도 하강율이 높고, 계곡에 위치한 과원에서 보다 급격한 하강이 이루어짐을 알 수 있었다.
전날 일최고기온이 20℃ 이하인 날의 일 최고기온, 18시, 21시, 24시의 기온, 일사량, 일 평균풍속, 18시 및 21시의 풍속, 구름량, 전날 5일 및 3일 동안의 강우량 등 11개 변수를 대상으로 요인분석을 실시한 결과(Table 2) 아이겐값 1이상을 기준으로 4개의 요인이 추출되었다. 요인1은 전체 11개 변수의 38%, 요인2는 24%, 요인3과 4는 각각 14%와 9%를 설명함으로써 요인1~4는 전체 변수의 85%를 설명해 주고 있다.
이들 중 각 요인과 상관관계가 가장 높은 변수 각 1개를 선택하여 요인 1에는 구름량, 요인 2에는 18시 기온, 요인 3에는 5일간의 강우량, 요인 4에는 일 평균풍속을 독립변수로하여 판별분석을 실시하였다. 종속변수는 서리 내습 여부를 기준으로 판별분석을 실시한 결과(Table 4, step1), 4개의 독립변수에 대한 분산분석에 의해 구름량과 강우량은 서리가 내린 날과 서리가 내리지 않은 날 간에 차이가 인정되나 18시 기온과 전날 평균풍속은 차이가 인정되지 않았다. Lee and Lee(1995)는 흐리고 바람이 강한 날에는 저지대의 기온이 고지대에 비해 높으나, 바람이 없고 맑은날 야간에는 저지대의 기온이 고지대에 비해 낮다고 하여 풍속이 작물 재배지대의 온도변화에 영향을 줄수 있음을 보고하였으며, Hwang et al.
요인1은 전체 11개 변수의 38%, 요인2는 24%, 요인3과 4는 각각 14%와 9%를 설명함으로써 요인1~4는 전체 변수의 85%를 설명해 주고 있다. 추출된 4개의 요인과 각 변수들과의 상관정도는 Table 3과 같으며 요인 1에는 구름량, 24시 기온, 21시 기온, 일사량이 포함되었고, 요인 2에는 18시 기온과 일 최고 기온, 요인 3에는 전날 5일간의 강우량, 3일간의 강우량, 요인 4에는 평균풍속, 18시 풍속이 포함되었다.
후속연구
기상요인을 근거로 서리를 예측할 수 있다면 농작물의 서리피해 경감에 매우 유용할 것이다. 이와 관련하여 본 연구에서는 나주지역 배 개화기인 4월 동안 일최고기온 20℃ 이하인 날 중 다음날 서리가 내린 날과 내리지 않은 날의 야간의 공기 냉각율과 기온 변화를 분석하였다.
위의 결과로부터 전날 일 최고기온 20℃ 이하, 24시 기온 5℃ 이하, 구름량 5 이하이면 다음날 서리가 내릴 가능성이 높은 것으로 추정되었다. 본 연구에서 도출된 판별함수의 활용도를 높이기 위해서는 나주 이외의 다른 지역을 대상으로 적합성여부를 판정할 수 있는 연구가 추가적으로 수행되어야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
서리발생 예측 가능성을 알아보기 위한 기상관측 대상지역은 어떻게 선정하여 기온을 측정하였는가?
대상지역은 배 주산단지인 나주지역에서 서리피해가 잦은 골짜기와 강변, 상대적으로 피해가 적은 구릉지와 평지에 위치한 네 곳의 과원을 선정하여 기온을 측정하였다. 기온의 측정은 기온 관측 장비를 지표 1m 높이에 설치하여 2003년부터 2005년까지 3년 동안 3월 1일부터 4월 30일까지 10분 간격으로 연속측정하고, 최저 관측 값을 일 최저기온으로 하였다.
관측지역의 야간 공기 냉각율 변화는 어떠한가?
2001년부터 2005년까지 5년동안 년간 월 평균 야간 공기 냉각율 변화는 해에 따라 약간의 차이를 보였지만 대체적으로 4월과 10월에 각 1회 최대값을 보였으며 4월의 야간 공기 냉각율이 가장 높았다(Fig. 1).
서리에 의한 피해가 기온상승에 따라 감소한다고 보기 어려운 이유는?
, 2001). 우리나라 대부분의 관측지점에서 최근 30년 동안 최저기온이 상승함에 따라 서리 시작일은 늦어지고, 서리 종료일은 빨라지고 있기는 하지만, 기온 상승은 작물의 개화시기를 앞당기기 때문에 결국 서리에 의한 피해는 기온상승에 따라 감소한다고 보기는 어려우며, 이상기상으로 인한 서리피해는 더 커질 수 있다. 서리 시작일이 빨라지고 서리종료일이 늦어져 서리현상일수가 증가한 관측지점에서는 특히 첫 서리와 늦서리가 발생하는 11월과 3, 4월의 서리현상일수가 증가하고 있어 작물의 서리에 의한 피해는 커질 수 있다(Kwon, 2006).
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