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문제 정의
- 개발된 기술과 데이터베이스를 유기적으로 연결하고 안정화시켜 실제 영농현장에 기여할 수 있는 형태의 서비스시스템으로 구현하고자 하였다. 서비스 대상지역은 전술한 경남 하동군 악양면으로서 지리산 남쪽 기슭 두 개의 분수령에 의해 생성된 총 면적 52.
- 본 사업에서 추구하는 농가맞춤형 기상서비스는 이러한 영농현장의 수요에 능동적으로 부응하기 위한 것이다. 농업은 그 어떤 산업보다도 기후변화의 영향을 조기에, 직접적으로, 가장 심각하게 받을 것으로 예견되는 분야이다.
- 본 사업에서 추구하는 위험관리서비스에서는 ‘악기상’에 의한 산사태, 홍수 등 대규모 급발성 자연재해보다는 통상적인 기압계 조건에서 필지단위 기상위험을 미리 파악하여 이곳에서 생육중인 농작물의 동상해, 냉해, 가뭄해, 습해, 풍해를 경감하기 위한 방안을 농민에게 제시하는 것을 주된 목적으로 한다.
- ● Django Apps: Python 기반 웹 프레임워크이다. 본 프로젝트에서는 관측소별/농가별 벡터 자료를 관리하고, 작물별 위험지수에 따른 대응지침 추출 등의 로직을 구현하기 위해 사용하였다. 웹 서비스의 UI 관련 부분은 클라이언트 상에서 거의 웹앱 형태로 구현이 되었기 때문에 템플릿 엔진에 대한 의존도가 높지는 않다.
- 이에 따라 기상청 기본정보의 수집, 농업기상정보의 생산, 해당 필지 재배농가 배포 등 개별농가 수준의 기상위험 관리를 위한 서비스를 설계하였고 이를 연구대상지역 내 230개 농가 및 400개 필지를 대상으로 하는 프로토타입 시스템으로 구현하였다. 이 강좌에서는 연구를 통해 얻은 경험과 성과를 소개함으로써 향후 농업부문의 기상이변대응 조기경보서비스의 구축에 기여하고자 한다.
- 단일 집수역인 경남 하동군 악양면을 선정하여 이 시스템을 설치하고 230농가 400필지를 대상으로 시범서비스를 구현하였다. 이 과정에서 얻어진 경험을 공유함으로써 향후 농업부문의 기상이변 대응 조기경보서비스 구축에 기여하고자 한다.
제안 방법
- 먼저 경관규모 기상실황 추정을 위해 기상청 방재기상 및 동네예보 출력물(5km 해상도 기온, 강수, 바람, 습도)을 농경지 규모(30~270m 해상도) 국지정보로 상세화 할 수 있는 ‘집수역 단위’ 소기후모형을 개발하였고 5 × 5 km 격자 2개로 이루어진 시범 집수역(경남 하동군 악양면)에 14대의 무인기상관측장비(Automated Weather Station, AWS)를 설치하여 모형 출력물의 신뢰도를 정밀하게 검증하였다. 기상위험지수 산정의 일환으로 유효강수와 토양잔류수분에 근거한 농업가뭄지수를 필지단위로 적용하였으며, 배, 감, 녹차, 매실 등 시범지역 특산물의 발육단계별, 기상요소별 위험지수를 농장/과원 단위로 산출하였다. 위험관리지침 작성을 위해 전국의 농업진흥기관에서 발간한 다양한 기상재해 대응지침을 표준양식에 맞게 정리하였고, 기상청 종관기상자료로부터 시범지역 집수역 내 국지기상 실황 및 예보자료로 변환하는 모듈, 국지기상 실황자료로부터 필지 맞춤형 기상위험지수 산출 및 특보발령과정을 연결하고 자동화 하였다.
- 기상청에서 제공하는 강수 실황 혹은 예보로부터 농업부문에서 활용 가능한 수준의 상세한 강수분포도를 제작하기 위한 방안으로서, 레이더 반사강도를 KLAPS 5km 강수자료에 적용하여 1km 격자해상도로 상세화 하는 1단계와, 고해상도 DEM에 근거한 지표면 경사방향(지향면)에 따라 고도 - 강수량 회귀계수를 달리하여 지형효과를 반영하는 2단계 등으로 이루어진 추정기법을 고안하였다(특허출원 10-2013-159888). 2013년 1월부터 5월까지 총 19사례의 강수에 대해 기상청으로부터 수집한 시범지역 KLAPS 강수자료를 24시간 적산 레이더에코 자료에 의해 1km 해상도로 변환하였다.
- 2013년 1월부터 5월까지 총 19사례의 강수에 대해 기상청으로부터 수집한 시범지역 KLAPS 강수자료를 24시간 적산 레이더에코 자료에 의해 1km 해상도로 변환하였다. 다음에는 1km 격자점의 값을 가상의 관측자료로 삼아 270m 해상도에서 PRISM 기반의 지형효과를 반영한 강수량 분포도를 생성하였다(Fig.1C). 이 지역에 설치된 AWS 실측자료와 추정된 강수 분포도의 해당 격자점 자료를 추출하여 비교한 결과일 강수량 10mm 이상의 사례에서는 모든 관측지점에서 추정오차 감소효과가 인정되었으며, 특히 일강수량이 30mm 이상인 사례에서 평균 35% 이상의 오차감소효과를 확인하였다.
- 또한 농촌진흥청의 농업기술종합정보를 참고하여 작목별 생육과정, 주요 농작업, 기상재해 및 예상되는 문제점 등을 필지속성정보와 결합할 수 있도록 하였다. 덧붙여 발생빈도가 높은 재해 유형과 관련 작물별 사전/사후대책 정보를 수집하여 DB화 하였다.
- 강풍, 호우, 대설 등 아직까지 농업기상학적 위험지수 산정 및 대응기술이 미흡한 기상위험에 대해서는 기상청의 특보발령기준에 준하되 필지단위로 주의보나 경보를 발령토록 하였다. 또한 농촌진흥청의 농업기술종합정보를 참고하여 작목별 생육과정, 주요 농작업, 기상재해 및 예상되는 문제점 등을 필지속성정보와 결합할 수 있도록 하였다. 덧붙여 발생빈도가 높은 재해 유형과 관련 작물별 사전/사후대책 정보를 수집하여 DB화 하였다.
- 또한 인근 화개면과 함께 전국적인 명성을 가진 차나무의 경우 하동녹차연구소에서 제시한 휴면기 동해 온도(-10oC), 맹아 2주 전 저온 한계온도(-5oC), 맹아기 한계온도(-3oC), 1~2엽기 한계온도(-2oC)를 기준온도로 삼아 ‘경보’와 ‘주의보’ 구간을 설정하였다.
- 먼저 경관규모 기상실황 추정을 위해 기상청 방재기상 및 동네예보 출력물(5km 해상도 기온, 강수, 바람, 습도)을 농경지 규모(30~270m 해상도) 국지정보로 상세화 할 수 있는 ‘집수역 단위’ 소기후모형을 개발하였고 5 × 5 km 격자 2개로 이루어진 시범 집수역(경남 하동군 악양면)에 14대의 무인기상관측장비(Automated Weather Station, AWS)를 설치하여 모형 출력물의 신뢰도를 정밀하게 검증하였다.
- 모형입력용 지표풍속은 기상청 자동기상관측망 중 화개(906),하동(932) 지점자료를 사용했으며, 경계층 풍속은 광주 고층월보의 925hPa 풍속을 이용하였다. 모의된 풍향 및 풍속은 타 공간자료와 중첩 및 통합연산을 쉽게 하기 위해서, 해발고도 2m에 대한 결과물을 텍스트 형태(.dat)로 출력하여 격자별 X, Y 위치에 따라 재배열한 격자형 자료로 변환하였다. Fig.
- 배 꽃눈의 발아와 만개기 사이의 단계별 피해정도를 모의하기 위해 먼저 매일의 기온에 의해 발육지수(DVS)를 추정하였다(Han et al., 2010). 발아기지수(DVSb)와 만개기지수(DVSf) 및 당일의 발육단계 DVS와 식 (3), (4)에 의하여 매일의 피해율(%)을 추정하였다(식 5).
- 일사량자료는 자동기상관측망은 물론 종관기상대 중에서도 일부(약 20개)에서만 수집 가능하므로 실황분포도를 제작하는 데 부적합하다. 본 사업에서는 국가기상위성센터에서 제공하는 천리안 위성(Communication,Ocean and Meteorological Satellite, COMS) MI(Meteorological Imager) 자료를 바탕으로 실황분포를 제작하였다. 천리안 위성자료 중 15분 간격의 표면도달일사량을 연속 수집하여 남한전역의 일간 적산값 분포로 변환하고, 시범지역에서 가장 가까운 일사관측기상대인 진주기상대 실측 적산일사량과 해당 지점의 위성일사량 간 편차를 구했다.
- 문경환(2008)은 EDI를 기반으로 하되 지수 계산단위를 주 단위로 늘리고 2개월 동안 가중치를 두어 분배하였으며, 여기에 기준증발산을 추가함으로써 제주지역 농업가뭄 평가에 활용한 바 있다. 본 사업에서는 문경환(2008)의 농업가뭄지수 산정 과정에서 기준증발산 대신 작물의 종류 및 발육단계에 맞는 실제증발산을 적용하였다. 신뢰도를 평가하기 위해 악양지역 내 3개 지점에 토양수분 센서(EC5, Decagon Devices, USA)를 설치하여 운영하였다.
- 이 서비스는 기존 기상청 관측 및 예보시스템 외에 추가적인 자원소모 없이 해당 농지에 주어진 기상조건을 재배중인 작물의 종류와 그 발육단계에 맞게 ‘기상위험지수’로 정량화하고, 이를 평년기준과 비교하여 재해발생 가능성을 농민에게 일대일로 전달한다. 서비스 실용화에 필요한 기상실황 및 예보의 경관규모 추정기술, 시범 집수역 내 필지별 경과기상 및 예보에 근거한 작목 맞춤형 기상위험 산정기술을 개발하고, 이들 기술의 통합 및 시스템화를 완료하였다. 단일 집수역인 경남 하동군 악양면을 선정하여 이 시스템을 설치하고 230농가 400필지를 대상으로 시범서비스를 구현하였다.
- 중기예보의 경우 기상청에서 하루 2회 발표하는 전국 기상관서 20개 지점의 최고, 최저기온 자료를 기반으로 지점별 평년 대비 편차를 얻고 이들의 공간내삽에 의해 편차분포도를 만들었다. 시범지역 인근 6개 기상관서 평년값 기반 배경기온에 주간예보 편차를 더하여 주간예보 배경기온을 제작하고, 이를 소기후 모형에 적용하여 최종 30m 격자 해상도의 주간예보 상세분포도를 제작하였다.
- 본 사업에서는 문경환(2008)의 농업가뭄지수 산정 과정에서 기준증발산 대신 작물의 종류 및 발육단계에 맞는 실제증발산을 적용하였다. 신뢰도를 평가하기 위해 악양지역 내 3개 지점에 토양수분 센서(EC5, Decagon Devices, USA)를 설치하여 운영하였다.
- 실제 적용 시 유효강수량에서 증발산량과 지면유출량을 제거함으로써 토양잔류수분을 추정하며 평년 기후자료에 의해 산출된 잔류수분 정규분포와 비교하여 상대적인 심각성(severity)을 정상-약-중-강 등 4단계로 나타내었다. 집수역 내 토양 잔류수분 분포도를 제작한 다음 3개 지점에서 실측 토양수분자료를 얻어 비교한 결과, Fig.
- 기상위험지수 산정의 일환으로 유효강수와 토양잔류수분에 근거한 농업가뭄지수를 필지단위로 적용하였으며, 배, 감, 녹차, 매실 등 시범지역 특산물의 발육단계별, 기상요소별 위험지수를 농장/과원 단위로 산출하였다. 위험관리지침 작성을 위해 전국의 농업진흥기관에서 발간한 다양한 기상재해 대응지침을 표준양식에 맞게 정리하였고, 기상청 종관기상자료로부터 시범지역 집수역 내 국지기상 실황 및 예보자료로 변환하는 모듈, 국지기상 실황자료로부터 필지 맞춤형 기상위험지수 산출 및 특보발령과정을 연결하고 자동화 하였다. 이 시스템을 시범지역에 설치하여 자원농가 및 지자체에서 실시간으로 서비스를 체험할 수 있도록 하였다.
- 이 밖에 악양면의 특산물인 매실의 동상해위험지수를 산정하기 위해 휴면기 동해유발온도(-20oC), 개화기 저온 한계온도(-8oC), 미숙과 시기 한계온도(-4oC)를 기준온도로 삼아 기준온도 이하 조건을 ‘경보’로, 기준온도에서 +3oC 까지를 ‘주의보’ 발령조건으로 간주했다.
- 이곳을 대상으로 가용자원을 총동원하여 기온, 바람, 일사, 강수 등 영농에 중요한 기상요소의 분포를 필지별 구분이 가능한 정도의 고해상도로 제작하고 그 실용성을 실측자료에 의해 검증하였다. 시범지역 검증관측망은 14대의 국산 AWS로 구성된다.
- 이를 시범지역(악양) 위성 일사량에 적용함으로써 우선 ‘배경일사량’(수평면 전천일사)을 계산하였다.
- (재)국가농림기상센터에서는 기상청에서 제공하는 기본정보만으로 복잡지형의 국지기상실황을 30~270m 해상도로 상세하게 복원해내는 소기후모의기술을 소유역(50km2) 규모에 적용하고, 유역 내 자원농가를 대상으로 맞춤형 농업기상정보를 제공하는 실증연구를 3년째 수행해 왔는데, 이 연구를 통해 기상실황 상세화기술의 개발은 물론, 일부 작물(배, 복숭아 등)에서 발육단계를 감안한 ‘상대위험지수’가 개발되었고 작목-기상요소 조합별로 계산방법도 준비되었다. 이에 따라 기상청 기본정보의 수집, 농업기상정보의 생산, 해당 필지 재배농가 배포 등 개별농가 수준의 기상위험 관리를 위한 서비스를 설계하였고 이를 연구대상지역 내 230개 농가 및 400개 필지를 대상으로 하는 프로토타입 시스템으로 구현하였다. 이 강좌에서는 연구를 통해 얻은 경험과 성과를 소개함으로써 향후 농업부문의 기상이변대응 조기경보서비스의 구축에 기여하고자 한다.
- 지역 내 농가 가운데 약 15%에 해당하는 230농가(필지 400개)를 본 사업의 자원농가(volunteers)로 선정하여 각 필지별 영농속성을 수집하고 지적도와 연계된 공간데이터베이스를 구축하였다. 이들 농가는 시범 서비스의 수혜자로서 자신만의 맞춤형 농업기상정보를 받아보게 된다.
- GeoTiff 래스터로 관리하기 어려운 관측소별/농가별 기상자료를 벡터 형태로 관리한다. 참고로 GeoServer에서 PostGIS 테이블을 연결하여 벡터 레이어에 대한 접근을 제공할 수도 있으나, 본 프로젝트에서는 Django ORM이나 Psycopg를 이용한 직접 접근으로 처리하였다. PostGIS 특유의 공간 연산도 거의 활용하지는 않았다.
- 본 사업에서는 국가기상위성센터에서 제공하는 천리안 위성(Communication,Ocean and Meteorological Satellite, COMS) MI(Meteorological Imager) 자료를 바탕으로 실황분포를 제작하였다. 천리안 위성자료 중 15분 간격의 표면도달일사량을 연속 수집하여 남한전역의 일간 적산값 분포로 변환하고, 시범지역에서 가장 가까운 일사관측기상대인 진주기상대 실측 적산일사량과 해당 지점의 위성일사량 간 편차를 구했다. 이를 시범지역(악양) 위성 일사량에 적용함으로써 우선 ‘배경일사량’(수평면 전천일사)을 계산하였다.
대상 데이터
- 기상청에서 제공하는 강수 실황 혹은 예보로부터 농업부문에서 활용 가능한 수준의 상세한 강수분포도를 제작하기 위한 방안으로서, 레이더 반사강도를 KLAPS 5km 강수자료에 적용하여 1km 격자해상도로 상세화 하는 1단계와, 고해상도 DEM에 근거한 지표면 경사방향(지향면)에 따라 고도 - 강수량 회귀계수를 달리하여 지형효과를 반영하는 2단계 등으로 이루어진 추정기법을 고안하였다(특허출원 10-2013-159888). 2013년 1월부터 5월까지 총 19사례의 강수에 대해 기상청으로부터 수집한 시범지역 KLAPS 강수자료를 24시간 적산 레이더에코 자료에 의해 1km 해상도로 변환하였다. 다음에는 1km 격자점의 값을 가상의 관측자료로 삼아 270m 해상도에서 PRISM 기반의 지형효과를 반영한 강수량 분포도를 생성하였다(Fig.
- 기상청이 방재기상감시 및 동네예보를 통해 제공하는 5km 격자 단위 0600(일 최저) 및 1400(일 최고) 기온자료를 각각 냉기효과-온난대모형 및 과열지수모형(특허등록 10-0925878, 10-1257874, 10-2012-154298,10-1055290, 10-1040621; 특허출원 10-2008-0013499,10-2008-0013500)에 입력하여 집수역의 지형 및 지표 특성이 반영된 30m 격자값으로 상세화 하였다(Fig.1A). 2011년 7월부터 2013년 6월까지 2년 간 14개 검증지점에서의 RMSE는 각각 일 최저기온 1.
- 서비스 실용화에 필요한 기상실황 및 예보의 경관규모 추정기술, 시범 집수역 내 필지별 경과기상 및 예보에 근거한 작목 맞춤형 기상위험 산정기술을 개발하고, 이들 기술의 통합 및 시스템화를 완료하였다. 단일 집수역인 경남 하동군 악양면을 선정하여 이 시스템을 설치하고 230농가 400필지를 대상으로 시범서비스를 구현하였다. 이 과정에서 얻어진 경험을 공유함으로써 향후 농업부문의 기상이변 대응 조기경보서비스 구축에 기여하고자 한다.
- 중규모 바람벡터자료(5 × 5 km)로부터 270 × 270 m 분해능의 상세 바람장을 실시간으로 생성하는 데 사용된 도구는 WindStation 이다(Lopes, 2003). 모형입력용 지표풍속은 기상청 자동기상관측망 중 화개(906),하동(932) 지점자료를 사용했으며, 경계층 풍속은 광주 고층월보의 925hPa 풍속을 이용하였다. 모의된 풍향 및 풍속은 타 공간자료와 중첩 및 통합연산을 쉽게 하기 위해서, 해발고도 2m에 대한 결과물을 텍스트 형태(.
- 개발된 기술과 데이터베이스를 유기적으로 연결하고 안정화시켜 실제 영농현장에 기여할 수 있는 형태의 서비스시스템으로 구현하고자 하였다. 서비스 대상지역은 전술한 경남 하동군 악양면으로서 지리산 남쪽 기슭 두 개의 분수령에 의해 생성된 총 면적 52.7km2의 분지이다. 이 분지의 한 가운데인 시루봉에서 발원한 악양천이 흘러 섬진강에 이르는데, 하류에는 산간지형에서 보기 드문 넓은 퇴적평야(‘무딤이들’)를 만든다.
- 이곳을 대상으로 가용자원을 총동원하여 기온, 바람, 일사, 강수 등 영농에 중요한 기상요소의 분포를 필지별 구분이 가능한 정도의 고해상도로 제작하고 그 실용성을 실측자료에 의해 검증하였다. 시범지역 검증관측망은 14대의 국산 AWS로 구성된다. 이 장비는 설치장소에 특별한 제약이 없고, 기존의 수입 고가장비에 비해 뒤떨어지지 않는 신뢰도를 인정받아 국지기상검증용으로 널리 보급된 국내산 제품이다.
- ● Notification: 기상위험에 대한 주의보/경보 발생시 특보를 전달하거나 평소 기상정보를 안내하기 위해 이메일 혹은 휴대폰 문자(SMS/LMS)를 발송할 수 있다. 이메일은 전용 Gmail 계정(peri.ksafm@gmail.com)을 연동해놓았으며, 문자 발송 시에는 CoolSMS에 요금을 충전하여 사용한다.
이론/모형
- 포도 ‘Campbell Early’ 품종의 동해위험지수 산정에는 일 최저기온(Tmin)과 휴면심도(Cd)에 따라 동해확률을 추정할 수 있는 Chung et al.(2008)의 방법을 활용하였다.
- ● Celery: 메시지 기반의 작업관리자이다. 매 시간자료를 수집하고, 특정 시각에 메일을 발송하는 등의 작업을 위해 Celery의 Periodic Tasks를 활용한다. OS 수준의 cron 대신이라고 보면 되겠다.
- 배 ‘신고’ 품종의 동상해 위험지수 산정을 위해서는 Westwood(1992)가 제시한 발육단계별 꽃눈의 10%가 동사하는 온도와 꽃눈의 90%가 동사하는 온도를 이용하여 발아시기(식 3) 및 만개시기(식 4)의 최저기온(Tmin)과 동사율(%) 간 관계식을 도출하였다(Fig. 4).
- 이를 시범지역(악양) 위성 일사량에 적용함으로써 우선 ‘배경일사량’(수평면 전천일사)을 계산하였다. 이 배경일사량에 복잡지형 일사수광량 추정모형(Yun, 2009)에서 제시한 일사수광비율(수평면일사량에 대한 경사면일사량의 비율)을 적용하여 최종 분포도를 30m 격자해상도로 산출하였다(Fig. 2).
- 특히 JavaScript나 CSS 등 매번 바뀌지 않는 파일을 효과적으로 전송할 수 있다. 이를 위해 Django의 manage.py collectstatic을 사용한다.
성능/효과
- 한국기후도로부터 최근 30년(1981-2010)동안 악양의 기후를 추정해보면, 연 평균기온은 12~14oC로 전형적인 온대기후이며 적산강수량은 1,500~1,600mm 수준으로 다우지역에 속한다. 14개 AWS로부터 수집된 자료와 소기후모형에 의해 추정한 결과, 악양면 집수역을 30m 격자점으로 표현하면 총 54,500개가 되는데 이들 격자점 가운데 연 평균기온이 가장 높은 지점의 온도는 13.8oC로, 주로 무딤이들 주변 및 산중턱 부분이 상대적으로 온도가 높고, 해발고도가 높아질수록 기온이 낮아져 최저 6.4oC를 보인다. 일 최저기온은 해발고도 200~400m 부근에서 상대적으로 높게 나타나는 반면, 무딤이들 중심의 저지대에서는 낮은 분포를 보인다.
- ● Web Browser: 웹 GIS 서비스를 사용하기 위해서는 웹 브라우저로 접속해야 한다. 기본적으로 WebKit 기반의 Chrome과 Safari를 기준으로 개발하였으며, Internet Explorer는 버전 10을 기준으로 큰 문제가 없음을 확인하였다. 해상도만 적당(1024 ×768)하다면 아이패드나 넥서스7 등의 태블릿에서도 이용이 가능하다.
- 개별 필지를 대상으로 하는 조기경보서비스와 이를 바탕으로 하는 기상위험 관리체계는 위치기반서비스(LBS)의 응용사례 가운데 농업-기상-ICT 간 융합에 의한 실용화의 첫 사례라 할 것이다. 또한 소기후모형은 당초 장기간 평균기후자료의 상세 동화(assimilation)에 유용한 도구로 쓰였지만, 신기술에 의한 보완을 통해 기상실황분포 추정에도 충분히 활용할 수 있음을 입증하였다. 단순한 위험경보를 넘어 기존 농업부문 재해 대책을 총정리하고 상황별 위험관리 과정에서 기상위험특보와 관련 지식체계를 연계함으로써 서비스로서의 실용성을 확보한 점도 새로운 진전이었다.
- 농업은 그 어떤 산업보다도 기후변화의 영향을 조기에, 직접적으로, 가장 심각하게 받을 것으로 예견되는 분야이다. 비록 작은 집수역(행정구역 상 1개 면)에 불과하지만, 이번 사업을 통해 가용기술을 동원하고 개선하면 다른 어떤 분야보다도 선도적으로 기후변화에 대처할 수 있는 서비스가 가능하다는 것을 알게 되었다.
- 1C). 이 지역에 설치된 AWS 실측자료와 추정된 강수 분포도의 해당 격자점 자료를 추출하여 비교한 결과일 강수량 10mm 이상의 사례에서는 모든 관측지점에서 추정오차 감소효과가 인정되었으며, 특히 일강수량이 30mm 이상인 사례에서 평균 35% 이상의 오차감소효과를 확인하였다.
후속연구
- 하지만 확립된 기상위험관리서비스 프로토타입을 개선, 발전시켜 시범지역 외 전국으로 확장해야만 국가적인 기후스마트농업 지원이 가능하며 당초 이 서비스를 통해 기대했던 재해비용 감소효과를 극대화 할 수 있을 것이다. 전국서비스를 위해서는 지역 및 작목에 따라 최적 시스템을 효율적으로 구축하기 위한 후속사업이 반드시 필요하며, 기상위험 조기경보서비스를 농업부문의 기후변화 적응을 위한 기반으로 인식하고 지속적으로 발전, 보급시킬 것을 제안한다.
- 하지만 확립된 기상위험관리서비스 프로토타입을 개선, 발전시켜 시범지역 외 전국으로 확장해야만 국가적인 기후스마트농업 지원이 가능하며 당초 이 서비스를 통해 기대했던 재해비용 감소효과를 극대화 할 수 있을 것이다. 전국서비스를 위해서는 지역 및 작목에 따라 최적 시스템을 효율적으로 구축하기 위한 후속사업이 반드시 필요하며, 기상위험 조기경보서비스를 농업부문의 기후변화 적응을 위한 기반으로 인식하고 지속적으로 발전, 보급시킬 것을 제안한다.
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