[논문]마늘 재배적지분석을 위한 기온자료 공간보간기법 비교

김용완; 홍석영; 장민원

doi:10.5389/ksae.2011.53.5.001

마늘 재배적지분석을 위한 기온자료 공간보간기법 비교
Comparison between Spatial Interpolation Methods of Temperature Data for Garlic Cultivation 원문보기

한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.53 no.5, 2011년, pp.1 - 7

김용완 (경상대학교 대학원) , 홍석영 (국립농업과학원 농업환경부) , 장민원 (경상대학교 농업생명과학대학 지역환경기반공학과, 경상대학교 농업생명과학연구원)

Abstract ▼ AI-Helper

The objective of this study is to decide a spatial interpolation method on temperature data for the suitability analysis of garlic cultivation. In Korea, garlic is the second most cultivated condiment vegetable after red pepper. Nowadays warm-temperate garlic faces potential shift of its arable area according to warmer temperature in the Korean Peninsula, and the change can be drawn with the precise temperature map derived from interpolation on point-measured data. To find the preferable interpolation method in cases of germination and vegetative period of the garlic, different approaches were tested as follows: Inverse Distance Weighted (IDW), Spline, Ordinary Kriging (OK), and Universal Kriging (UK). As a result, IDW and UK show the lowest root mean square errors as for the germination and vegetative seasons, respectively. However, statistically significant difference was not revealed among the applied methods regarding the germinating period. Eventually this will contribute to mapping the suitable lands for the cultivation of warm-temperate garlic reasonably.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 마늘의 재배적지 분석에 사용될 기온자료의 보간을 위해 2000년대 발아기와 생육기의 최고기온 평균값을 보간하여 예측하고 보간에 사용되지 않은 실측데이터와의 검증 및 비교를 통해 보간기법들의 정확성을 비교하였다. 그 결과 발아기의 경우에는 IDW가 RMSE값이 가장 낮게 나왔지만 ANOVA의 결과 유의한 차이가 없기 때문에 본 논문에서 제시한 공간보간 기법들을 기온보간에 적용할 때 모두가 통계적으로 차이가 없다고 판단된다.
이에 본 연구는 기후학적 재배적지분석을 위한 적절한 공간보간 기법을 찾기 위하여 기상관측소 온도자료에 대해 다양한 공간보간 방법을 적용하고 비교를 수행하였다.

가설 설정

그리고 기온 감률을 고려하여 보간한 예측지도를 실제 고도에 따른 값으로 변환하기 위하여 공간해상도 30 m인 수치고도자료를 사용하였다. 여기서 기온감률은 고도가 100m 높아질 때마다 기온은 0.7℃가 감소하는 것으로 가정하였다. 또한 각 보간기법에 따른 예측지도의 정확성을 검증하기 위하여 기상관측소의 위치지도를 보간용 46개소, 검증용 11개소로 나누어 정리하였다 (Fig.

제안 방법

3, 4). 그 후 각각의 공간보간기법들로 예측한 자료에서 검증용측후소 위치의 반경 150 m 내에 속하는 값들의 평균치를 보간에 사용되지 않은 11개의 검증용 측후소의 실측값과 비교하고 RMSE를 산출하여 각 보간기법들의 정확성검증을 실시하였다.
그 결과 발아기의 경우에는 IDW가 RMSE값이 가장 낮게 나왔지만 ANOVA의 결과 유의한 차이가 없기 때문에 본 논문에서 제시한 공간보간 기법들을 기온보간에 적용할 때 모두가 통계적으로 차이가 없다고 판단된다. 그러나 생육기의 경우에는 ANOVA의 결과가 각 기법들간의 유의한 차이가 있는 것으로 나타났기에 RMSE가 가장 낮게 나온 2차식을 이용한 일반크리깅을 최선의 기온보간방법으로 결정하였다.
기상청에서 운영하는 전국 기상관측소 중 1980년부터 운영되어온 기상관측소 57개소의 기온자료를 사용하여 발아기간과 생육기간으로 나누어 1980년부터 2010년까지의 자료를 10년씩 년대별로 평균기온, 최저기온, 최고기온의 평균값과 기온감률을 고려한 해발고도 0 m 기준의 기온을 정리하였다. 그리고 기온 감률을 고려하여 보간한 예측지도를 실제 고도에 따른 값으로 변환하기 위하여 공간해상도 30 m인 수치고도자료를 사용하였다.
7℃가 감소하는 것으로 가정하였다. 또한 각 보간기법에 따른 예측지도의 정확성을 검증하기 위하여 기상관측소의 위치지도를 보간용 46개소, 검증용 11개소로 나누어 정리하였다 (Fig. 2).
마늘의 재배적지 분석에 사용될 기온자료의 보간기법의 검증을 위해 마늘의 발아기와 생육기의 최고기온 평균값을 역거리가 중법, 방사기반함수, 정규크리깅, 일반크리깅 기법을 활용하여 공간보간을 실시하였다 (Fig. 3, 4). 그 후 각각의 공간보간기법들로 예측한 자료에서 검증용측후소 위치의 반경 150 m 내에 속하는 값들의 평균치를 보간에 사용되지 않은 11개의 검증용 측후소의 실측값과 비교하고 RMSE를 산출하여 각 보간기법들의 정확성검증을 실시하였다.
우선 역거리가중법은 소프트웨어에서 기본적으로 설정되어있는 Power값 2, Point수 12로 설정하여 보간을 실시하였다. 스플라인기법은 Weight값 0.1, Point수 12로 설정하여 Regularized와 Tension 이 두 가지 스플라인타입을 모두 사용하여 보간을 실시하고 그 결과를 비교하였다. 크리깅 기법은 정규크리깅과 일반크리깅을 사용하였으며 반베리오그램함수는 정규크리깅의 경우는 원형, 구형, 가우스형, 선형, 지수형을 적용하고 일반크리깅의 경우는 1차식과 2차식을 적용하여 결과를 비교하였다.
사용하는 보간기법으로는 역거리가중법, 스플라인 방법은 스플라인 타입의 Regularized와 Tension을 모두 사용하였다. 우선 역거리가중법은 소프트웨어에서 기본적으로 설정되어있는 Power값 2, Point수 12로 설정하여 보간을 실시하였다. 스플라인기법은 Weight값 0.
최적의 보간기법을 선정하기 위하여 마늘의 발아기와 생육기로 나뉘어 공간자료로 구축된 기온자료를 ArcGIS Desktop 9.3 소프트웨어에서 제공하는 Spatial Analyst Tool의 보간기법을 사용하여 최근 기온이 급증하고 있는 발아기와 생육기의 2000년대 최고기온 평균값의 공간보간을 실시하였다.
1, Point수 12로 설정하여 Regularized와 Tension 이 두 가지 스플라인타입을 모두 사용하여 보간을 실시하고 그 결과를 비교하였다. 크리깅 기법은 정규크리깅과 일반크리깅을 사용하였으며 반베리오그램함수는 정규크리깅의 경우는 원형, 구형, 가우스형, 선형, 지수형을 적용하고 일반크리깅의 경우는 1차식과 2차식을 적용하여 결과를 비교하였다. 격자의 크기는 모두 수치고도자료를 따라 30 m로 설정하였다.

대상 데이터

기상청에서 운영하는 전국 기상관측소 중 1980년부터 운영되어온 기상관측소 57개소의 기온자료를 사용하여 발아기간과 생육기간으로 나누어 1980년부터 2010년까지의 자료를 10년씩 년대별로 평균기온, 최저기온, 최고기온의 평균값과 기온감률을 고려한 해발고도 0 m 기준의 기온을 정리하였다. 그리고 기온 감률을 고려하여 보간한 예측지도를 실제 고도에 따른 값으로 변환하기 위하여 공간해상도 30 m인 수치고도자료를 사용하였다. 여기서 기온감률은 고도가 100m 높아질 때마다 기온은 0.
그리고 김치뿐만 아니라 많은 음식에 기본이 되는 재료이며 해독작용과 성인병 예방 효과 등으로 많이 찾는 채소이다(Namhae Garlic Research Institute, 2010). 마늘은 난지형과 한지형으로 구분되는데 본 연구에서는 겨울철에도 기온이 1 ℃내외에서도 뿌리가 성장하고, 한지형과는 다르게 월동기가 없기 때문에 지구온난화에 따라 겨울철의 온도가 상승하면 재배면적의 변화가가 클 것으로 예상되어 난지형마늘을 대상으로 하였다. Table 1은 난지형마늘의 주요재배지인 남해, 해남, 무안의 발아기와 생육기의 재배기간 및 재배적온을 나타내는 표이다 (Rural Development Administration, 2010).

데이터처리

전국 57개소의 기상관측소 중 46개소의 관측자료를 사용하여 공간 보간을 실시하여 11개소의 실측자료와 비교하고 정확성을 검증하였으며, 각 기법들의 유의성을 확인하기 위하여 ANOVA 분석을 실시하였다. 공간보간기법들의 정확성 검증에는 식 (1)과 같은 평균제곱근오차 (Root Mean Square Error; RMSE)을 이용한다.
크리깅보간기법은 각 데이터들의 경향을 고려하며 측정값들 간의 자기상관을 포함하는 통계적 모델에 근거하고, 역거리가중법과 같이 보간하고자 하는 점 주위의 측정값에 가중치를 부여한다. 하지만 역거리가중법과는 반대로 거리에 근거한 알고리즘을 사용하지 않고 크리깅 가중치는 데이터의 공간 구조를 파악하기 위해 반베리오그램 (Semivariogram)에서 계산한다. 반베리오그램은 데이터 점들의 통계적 상관성을 보여주는데, 일련의 점 데이터에서 공간적 패턴을 특징화하는데 필요한 구조 및 모델을 정량적으로 평가한다.

이론/모형

전국 57개소의 기상관측소 중 46개소의 관측자료를 사용하여 공간 보간을 실시하여 11개소의 실측자료와 비교하고 정확성을 검증하였으며, 각 기법들의 유의성을 확인하기 위하여 ANOVA 분석을 실시하였다. 공간보간기법들의 정확성 검증에는 식 (1)과 같은 평균제곱근오차 (Root Mean Square Error; RMSE)을 이용한다.
사용하는 보간기법으로는 역거리가중법, 스플라인 방법은 스플라인 타입의 Regularized와 Tension을 모두 사용하였다. 우선 역거리가중법은 소프트웨어에서 기본적으로 설정되어있는 Power값 2, Point수 12로 설정하여 보간을 실시하였다.

성능/효과

실측값과 예측값이 측후소 지점별로 차이가나는 것은 예측값을 관측소주변 기온의 평균값을 사용하여 비교하고 보간방법간의 예측 가중치가 다르기 때문인 것으로 판단된다. 각 보간기법들간의 차이는 발아기의 2000년대 최고 기온 평균값을 보간한 경우 각 보간기법들간의 예측된 값이 거의 비슷하게 나타나는 것에 반하여 생육기의 2000년대 최고기온 평균값을 보간한 경우에는 전체적으로 예측된 값이 실측값보다 낮게 나타나는 경향을 보였다. 적용한 공간보간기법들 사이의 통계적 차이가 있는지 검토하기 위하여 Table 2와 Table 3의 실측치와 비교한 11개 샘플에 대란 ANOVA (Analysis of variance) 결과에서는 발아기의 F-검정 통계값이 0.
본 연구에서는 마늘의 재배적지 분석에 사용될 기온자료의 보간을 위해 2000년대 발아기와 생육기의 최고기온 평균값을 보간하여 예측하고 보간에 사용되지 않은 실측데이터와의 검증 및 비교를 통해 보간기법들의 정확성을 비교하였다. 그 결과 발아기의 경우에는 IDW가 RMSE값이 가장 낮게 나왔지만 ANOVA의 결과 유의한 차이가 없기 때문에 본 논문에서 제시한 공간보간 기법들을 기온보간에 적용할 때 모두가 통계적으로 차이가 없다고 판단된다. 그러나 생육기의 경우에는 ANOVA의 결과가 각 기법들간의 유의한 차이가 있는 것으로 나타났기에 RMSE가 가장 낮게 나온 2차식을 이용한 일반크리깅을 최선의 기온보간방법으로 결정하였다.
보간방법별로 매개변수 설정에 따른 RMSE를 살펴보면 스플라인 기법은 스플라인 타입으로 발아기는 Tension을 사용했을 때, 생육기는 Regularized를 사용했을 때 가장 작게 나왔다. 그리고 정규크리깅의 경우 발아기는 값이 모두 같게 나타났고 생육기는 선형을 사용하였을 때 가장 작았으며, 일반크리깅의 경우 발아기는 차이가 없었고 생육기는 2차식을 사용했을 때 가장 작게 나타났다. 한편 ANOVA를 통해서 각 기법별 RMSE의 차이가 유의한지 확인한 결과 유의확률이 0.
그러므로 어느 방법을 적용하여도 통계적으로 오차의 차이가 없는 것을 확인하였다. 반면 생육기의 경우엔 유의확률이 0.000으로 방법간의 차이가 유의하여 공간보간기법의 선택에 주의가 요구되었다.
Table 4에서 각 기법들간의 오차는 비슷한 결과를 보여주고 있지만 발아기와 생육기 두 기간 사이에서는 RMSE의 차이가 크게 나타났다. 보간기법들 간의 RMSE 차이를 살펴보면 발아기의 최고기온 평균값 보간시에는 IDW을 사용한 방법이 가장 낮게 나타났으며 생육기의 최고기온 평균값 보간시에는 일반크리깅을 사용하고 반베리오그램함수는 2차식을 사용한 방법이 가장 낮게 나타났다. 보간방법별로 매개변수 설정에 따른 RMSE를 살펴보면 스플라인 기법은 스플라인 타입으로 발아기는 Tension을 사용했을 때, 생육기는 Regularized를 사용했을 때 가장 작게 나왔다.
그리고 정규크리깅의 경우 발아기는 값이 모두 같게 나타났고 생육기는 선형을 사용하였을 때 가장 작았으며, 일반크리깅의 경우 발아기는 차이가 없었고 생육기는 2차식을 사용했을 때 가장 작게 나타났다. 한편 ANOVA를 통해서 각 기법별 RMSE의 차이가 유의한지 확인한 결과 유의확률이 0.993으로 각 방법별 차이가 없음을 확인하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	2000년에서 2009년까지의 우리나라 연평균기온은 몇 도인가?	2000년에서 2009년까지의 우리나라 연평균기온은 12.8 ℃로 평년 12.3 ℃ 보다 0.
	지구온난화로 인한 한반도 기후변화가 식물, 농산물의 어떤 면에서 변화를 일으키고 있는가?	5 ℃ 상승하며 21세기 들어 기온이 가파르게 상승하고 있다 (Korea Meteorological Administration, 2010). 지구온난화로 인한 한반도 기후변화는 식물의 생육과 농산물 생산의 양뿐만 아니라 질 면에서도 변화를 일으키고 있다. 아열대작물의 재배 한계가 북상함에 따라 새로운 가능성이 넓어진 반면 한반도 기후에 적응해오던 온난성 작물은 재배면적이 감소하고 질도 저하되는 변화를 겪고 있다.
	지구온난화로 인한 한반도 기후변화로 아열대 작물의 재배 한계가 북상함에 따라 어떠한 변화가 일어나고 있으며, 급격한 기후변화로 인한 이상기상의 반복과 악화는 무엇을 높이고 있는가?	지구온난화로 인한 한반도 기후변화는 식물의 생육과 농산물 생산의 양뿐만 아니라 질 면에서도 변화를 일으키고 있다. 아열대작물의 재배 한계가 북상함에 따라 새로운 가능성이 넓어진 반면 한반도 기후에 적응해오던 온난성 작물은 재배면적이 감소하고 질도 저하되는 변화를 겪고 있다. 또한 급격한 기후변화로 인한 이상기상의 반복과 악화는 2010년의 배추파동과 같이 식량 확보의 불안정성도 높이고 있다.

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상세보기
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표제어: PCR

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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