기상청에서 시민들에게 제공하는 봄꽃 개화일 예보서비스는 한 지점에서 장기간 수집된 기후자료와 개화일 관측자료로부터 얻은 회귀식에 의존하므로 매일의 기온변화에 따른 수정작업이 어렵고, 과거에 관측되지 않았던 기후변이에 대한 반응을 반영하지 못하며, 기상관서 이외의 지역에 대한 개화일 예보가 불가능한 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 방법으로 일별 기온자료만으로 구동되는 생물계절모형을 현업서비스용으로 전환하는 연구를 수행하였다. 남한지역 29개 기상대로부터 1951-1980 기간의 개나리, 진달래, 벚꽃 관측 표준목의 발아일과 개화일 관측자료 및 기온자료를 수집하여 생물계절모형의 최적모수(기준온도, 저온요구도, 고온요구도)를 추정하고 이를 반영한 개화예측모형을 작성하였다. 생물계절관측의 불확실성을 지역별 오차보정 분포도로 표현하여 생물계절모형과 결합함으로써 봄꽃 3종의 개화일 예측방법을 확립하였다. 이 방법에 의해 1971-2012 기간의 29개 지점 봄꽃 개화일을 예측한 다음 실측 개화자료와 비교한 결과 벚꽃의 경우 RMSE가 2~3일로서 실용성이 있음을 확인하였다.
기상청에서 시민들에게 제공하는 봄꽃 개화일 예보서비스는 한 지점에서 장기간 수집된 기후자료와 개화일 관측자료로부터 얻은 회귀식에 의존하므로 매일의 기온변화에 따른 수정작업이 어렵고, 과거에 관측되지 않았던 기후변이에 대한 반응을 반영하지 못하며, 기상관서 이외의 지역에 대한 개화일 예보가 불가능한 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 방법으로 일별 기온자료만으로 구동되는 생물계절모형을 현업서비스용으로 전환하는 연구를 수행하였다. 남한지역 29개 기상대로부터 1951-1980 기간의 개나리, 진달래, 벚꽃 관측 표준목의 발아일과 개화일 관측자료 및 기온자료를 수집하여 생물계절모형의 최적모수(기준온도, 저온요구도, 고온요구도)를 추정하고 이를 반영한 개화예측모형을 작성하였다. 생물계절관측의 불확실성을 지역별 오차보정 분포도로 표현하여 생물계절모형과 결합함으로써 봄꽃 3종의 개화일 예측방법을 확립하였다. 이 방법에 의해 1971-2012 기간의 29개 지점 봄꽃 개화일을 예측한 다음 실측 개화자료와 비교한 결과 벚꽃의 경우 RMSE가 2~3일로서 실용성이 있음을 확인하였다.
Current service system of the Korea Meteorological Administration (KMA) for blooming date forecasting in spring depends on regression equations derived from long term observations in both temperature and phenology at a given station. This regression based system does not allow a timely correction or...
Current service system of the Korea Meteorological Administration (KMA) for blooming date forecasting in spring depends on regression equations derived from long term observations in both temperature and phenology at a given station. This regression based system does not allow a timely correction or update of forecasts that are highly sensitive to fluctuating weather conditions. Furthermore, the system cannot afford plant responses to climate extremes which were not observed before. Most of all, this method may not be applicable to locations other than that which the regression equations were derived from. This note suggests a way to replace the location restricted regression equations with a thermal time based phenology model to complement the KMA blooming forecast system. Necessary parameters such as reference temperature, chilling requirement and heating requirement were derived from phenology data for forsythia, azaleas and Japanese cherry at 29 KMA stations for the 1951-1980 period to optimize spring phenology prediction model for each species. Best fit models for each species were used to predict blooming dates and the results were compared with the observed dates to produce a correction grid across the whole nation. The models were driven by the KMA's daily temperature data at a 5km grid spacing and subsequently adjusted by the correction grid to produce the blooming date maps. Validation with the 1971-2012 period data showed the RMSE of 2-3 days for Japanese cherry, showing a feasibility of operational service; whereas higher RMSE values were observed with forsythia and azaleas.
Current service system of the Korea Meteorological Administration (KMA) for blooming date forecasting in spring depends on regression equations derived from long term observations in both temperature and phenology at a given station. This regression based system does not allow a timely correction or update of forecasts that are highly sensitive to fluctuating weather conditions. Furthermore, the system cannot afford plant responses to climate extremes which were not observed before. Most of all, this method may not be applicable to locations other than that which the regression equations were derived from. This note suggests a way to replace the location restricted regression equations with a thermal time based phenology model to complement the KMA blooming forecast system. Necessary parameters such as reference temperature, chilling requirement and heating requirement were derived from phenology data for forsythia, azaleas and Japanese cherry at 29 KMA stations for the 1951-1980 period to optimize spring phenology prediction model for each species. Best fit models for each species were used to predict blooming dates and the results were compared with the observed dates to produce a correction grid across the whole nation. The models were driven by the KMA's daily temperature data at a 5km grid spacing and subsequently adjusted by the correction grid to produce the blooming date maps. Validation with the 1971-2012 period data showed the RMSE of 2-3 days for Japanese cherry, showing a feasibility of operational service; whereas higher RMSE values were observed with forsythia and azaleas.
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문제 정의
이 방법은 회귀식이 도출된 지역에 대해서만 예보가 가능하며, 월 평균값을 사용하기 때문에 매일의 기온변화에 따른 수정작업이 어렵고, 과거에 관측되지 않았던 기후변이에 대한 반응을 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 단점들을 보완하기 위한 한 가지 방안으로서 그동안 연구용으로 사용되어 온 생물계절모형을 현업서비스용으로 전환하고자 하였다.
가설 설정
1. Concept of the two step phonological model to predict flowering date in temperate zone deciduous trees. Floral buds must be exposed sequentially to sufficiently long periods of chilling temperature (Rc) and heating temperature (Rh) for flowering (from Jung et al.
제안 방법
1951-1980 기간의 자료를 온전히 보유하고 있는 29개 기상대에 대해 이들 24처리를 각각 적용하여 관측된 기온자료만으로 매년 발아예상일을 산출한 후 실측자료와 비교하여 가장 잘 설명하는 기준온도-저온요구도 조합을 개나리, 진달래, 벚꽃에 대하여 각각 선발하고, 모수조합을 찾아낸 지점을 대표지점으로 선정하였다. 봄꽃 3종에 대해 선발된 각각의 대표지점의 기준온도-저온요구도를 예측모델에 다시 입력하여 1951-1980 기간의 예측 개화일을 출력하고 실측개화일과의 추정오차가 가장 작은 조합을 찾아 고온요구도로 지정하였다.
더욱이 이 모형을 관측자료가 없는 북한지역 개화일 예측에까지 적용하기 위해서는 현실적인 보정작업이 필요하므로 이를 해결하기 위해 29개 지점에 대하여 1981-2012 기간의 검증작업 결과로부터 지역별 보정값 분포도를 작성하였다. 29개의 지점별 오차보정값을 Fig. 4와 같이 한반도의 산맥과 하천분포와 지형적 특성을 고려한 6개 권역에 따라 분류하고 권역별 공간평균을 거리역산가중(inverse distance weighting, IDW)에 의해 5km 격자 단위로 도출하였다.
개나리, 진달래, 벚꽃의 개화생리과정을 각각 광주, 서울, 대구에서 관측된 온도시간에 의해 정량적으로 표현한 생물계절모형에 적용하여 29개 지점의 1차 개화일을 추정한 다음, 오차보정값 분포도 상 기상대 해당격자의 보정값을 반영하여 1971-2012 기간 중 매년 개화일을 예측하고 이들을 실측 개화일과 비교하였다. 예측된 개화일과 각 지점에서 관측된 실제 개화일 간 오차를 RMSE로 표현하면, 개나리의 경우 29개 지점 가운데 수원이 가장 양호하며(3.
개나리, 진달래, 벚꽃의 모수 추정을 위해 기준온도와 저온요구도에 의한 발아기 추정방법을 역으로 적용하였다. 먼저 해당 봄꽃의 저온요구도를 -50부터 -120까지 10 간격으로 8종을 상정하고, 기준온도는 5, 6, 7℃ 등 3종으로 두어 8×3=24 처리조합을 만들었다.
이러한 단점을 보완하기 위한 방법으로 일별 기온자료만으로 구동되는 생물계절모형을 현업서비스용으로 전환하는 연구를 수행하였다. 남한지역 29개 기상대로부터 1951-1980 기간의 개나리, 진달래, 벚꽃 관측 표준목의 발아일과 개화일 관측자료 및 기온자료를 수집하여 생물계절모형의 최적모수(기준온도, 저온요구도, 고온요구도)를 추정하고 이를 반영한 개화 예측모형을 작성하였다. 생물계절관측의 불확실성을 지역별 오차보정 분포도로 표현하여 생물계절모형과 결합함으로써 봄꽃 3종의 개화일 예측방법을 확립하였다.
이처럼 모형에 반영될 수 없는 관측업무 자체에 기인한 오류를 보정하기 전에는 생물계절모형만으로 예측된 개화일 분포는 신뢰성이 낮을 수 밖에 없다. 더욱이 이 모형을 관측자료가 없는 북한지역 개화일 예측에까지 적용하기 위해서는 현실적인 보정작업이 필요하므로 이를 해결하기 위해 29개 지점에 대하여 1981-2012 기간의 검증작업 결과로부터 지역별 보정값 분포도를 작성하였다. 29개의 지점별 오차보정값을 Fig.
먼저 해당 봄꽃의 저온요구도를 -50부터 -120까지 10 간격으로 8종을 상정하고, 기준온도는 5, 6, 7℃ 등 3종으로 두어 8×3=24 처리조합을 만들었다.
1951-1980 기간의 자료를 온전히 보유하고 있는 29개 기상대에 대해 이들 24처리를 각각 적용하여 관측된 기온자료만으로 매년 발아예상일을 산출한 후 실측자료와 비교하여 가장 잘 설명하는 기준온도-저온요구도 조합을 개나리, 진달래, 벚꽃에 대하여 각각 선발하고, 모수조합을 찾아낸 지점을 대표지점으로 선정하였다. 봄꽃 3종에 대해 선발된 각각의 대표지점의 기준온도-저온요구도를 예측모델에 다시 입력하여 1951-1980 기간의 예측 개화일을 출력하고 실측개화일과의 추정오차가 가장 작은 조합을 찾아 고온요구도로 지정하였다. 최종적으로 선발된 모수조합은 개나리의 경우 기준온도 6℃, 저온요구도 -90, 고온요구도 128.
남한지역 29개 기상대로부터 1951-1980 기간의 개나리, 진달래, 벚꽃 관측 표준목의 발아일과 개화일 관측자료 및 기온자료를 수집하여 생물계절모형의 최적모수(기준온도, 저온요구도, 고온요구도)를 추정하고 이를 반영한 개화 예측모형을 작성하였다. 생물계절관측의 불확실성을 지역별 오차보정 분포도로 표현하여 생물계절모형과 결합함으로써 봄꽃 3종의 개화일 예측방법을 확립하였다. 이 방법에 의해 1971-2012 기간의 29개 지점 봄꽃 개화일을 예측한 다음 실측 개화자료와 비교한 결과 벚꽃의 경우 RMSE가 2~3일로서 실용성이 있음을 확인하였다.
생물계절모형을 우리나라의 개나리, 진달래, 벚꽃에 적용하기 위해서는 먼저 정확한 모수를 찾아야 하며 이를 위해 생장상을 이용한 환경조절실험으로부터 정밀한 생물계절자료를 확보해야 하지만, 본 연구에서는 기상청이 보유한 장기간 생물계절 관측자료로 대체하였다. 기상청의 자료는 29개 기상관서에서 동일한 계절관측요령에 따라 얻어지긴 하지만, 관측목의 품종, 수령 등 관측목 자체의 비균질성은 물론, 관측환경의 지역특이성, 부적절한 생육환경, 관측자의 숙련도 차이는 자료 자체에 내재된 불가피한 오차요인이다.
5이었고(광주), 진달래는 기준온도 6℃, 저온요구도 -80, 고온요구도는 94이었으며(서울), 벚꽃의 경우 기준 온도는 7℃, 저온요구도 -100, 고온요구도 158이었다(대구). 선발된 개화예측모형을 모수추정에 사용하지 않은 1981-2012 기간 중 29개 기상대의 매일 기온자료에 의해 구동하고 그 결과를 해당 기상대의 실측 개화일과 비교하였다. 그 결과 개나리와 벚꽃의 경우 실측 개화일에 비해 모형에 의한 추정 개화일이 지연되는 경향이며 진달래는 반대로 실측 개화일에 비해 모형 예측 개화일이 더 빠른 것으로 나타났다(Fig.
먼저 해당 봄꽃의 저온요구도를 -50부터 -120까지 10 간격으로 8종을 상정하고, 기준온도는 5, 6, 7℃ 등 3종으로 두어 8×3=24 처리조합을 만들었다. 이들 조합에 의해 계산된 냉각량에 의해 발아일을 예측하고 이들 가운데 예상발아일이 실제 관측된 발아일과 가장 근접한 조합을 선택하였다.
기상청에서 시민들에게 제공하는 봄꽃 개화일 예보 서비스는 한 지점에서 장기간 수집된 기후자료와 개화일 관측자료로부터 얻은 회귀식에 의존하므로 매일의 기온변화에 따른 수정작업이 어렵고, 과거에 관측되지 않았던 기후변이에 대한 반응을 반영하지 못하며, 기상관서 이외의 지역에 대한 개화일 예보가 불가능한 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 방법으로 일별 기온자료만으로 구동되는 생물계절모형을 현업서비스용으로 전환하는 연구를 수행하였다. 남한지역 29개 기상대로부터 1951-1980 기간의 개나리, 진달래, 벚꽃 관측 표준목의 발아일과 개화일 관측자료 및 기온자료를 수집하여 생물계절모형의 최적모수(기준온도, 저온요구도, 고온요구도)를 추정하고 이를 반영한 개화 예측모형을 작성하였다.
대상 데이터
이 모형을 개나리, 진달래, 벚꽃 등 우리나라 대표 봄꽃의 개화일 예측에 이용하기 위해서는 먼저 개나리, 진달래, 벚꽃에 각각 해당되는 기준온도(Tc), 저온요구도(Cr)와 고온요구도(Hr) 등 모형의 모수(parameters)를 알아야 한다. 정확한 모수값을 찾아내기 위해서는 생장상을 이용한 정밀한 환경조절실험을 통해 묘목으로부터 성목에 이르는 일생 동안의 휴면, 발아, 개화에 관한 조사 및 관찰기록을 얻어야 하지만, 현실적으로 어려우므로 기상청이 보유한 장기간 생물계절 관측 자료를 이용하였다.
성능/효과
선발된 개화예측모형을 모수추정에 사용하지 않은 1981-2012 기간 중 29개 기상대의 매일 기온자료에 의해 구동하고 그 결과를 해당 기상대의 실측 개화일과 비교하였다. 그 결과 개나리와 벚꽃의 경우 실측 개화일에 비해 모형에 의한 추정 개화일이 지연되는 경향이며 진달래는 반대로 실측 개화일에 비해 모형 예측 개화일이 더 빠른 것으로 나타났다(Fig. 2).
생물계절관측의 불확실성을 지역별 오차보정 분포도로 표현하여 생물계절모형과 결합함으로써 봄꽃 3종의 개화일 예측방법을 확립하였다. 이 방법에 의해 1971-2012 기간의 29개 지점 봄꽃 개화일을 예측한 다음 실측 개화자료와 비교한 결과 벚꽃의 경우 RMSE가 2~3일로서 실용성이 있음을 확인하였다.
봄꽃 3종에 대해 선발된 각각의 대표지점의 기준온도-저온요구도를 예측모델에 다시 입력하여 1951-1980 기간의 예측 개화일을 출력하고 실측개화일과의 추정오차가 가장 작은 조합을 찾아 고온요구도로 지정하였다. 최종적으로 선발된 모수조합은 개나리의 경우 기준온도 6℃, 저온요구도 -90, 고온요구도 128.5이었고(광주), 진달래는 기준온도 6℃, 저온요구도 -80, 고온요구도는 94이었으며(서울), 벚꽃의 경우 기준 온도는 7℃, 저온요구도 -100, 고온요구도 158이었다(대구). 선발된 개화예측모형을 모수추정에 사용하지 않은 1981-2012 기간 중 29개 기상대의 매일 기온자료에 의해 구동하고 그 결과를 해당 기상대의 실측 개화일과 비교하였다.
후속연구
또한 관측노장 변경이나 관측목 식재에 관한 불분명한 기록 및 그 관리체계로 인해 모형 검증자료로서의 신뢰도에 문제가 있을 수도 있다. 따라서 모형의 전국적인 적용에 앞서 이러한 생물계절 관측자료의 내재적 오차요인을 저감할 수 있는 방안이 먼저 준비되어야 할 것이다.
특히 온난화 속에서도 기록적인 한파를 보인 최근 3년의 예측신뢰도 역시 기존 방법에 비해 뒤지지 않는데, 기존 방법이 경험모형에 근거한 ‘지점 맞춤형’ 기술인 점을 감안하면 생리생태학적 이론만으로 구성되어 지역 제한이 없는 범용모형이면서도 지점별 예측 신뢰수준 역시 만족할 만하다. 하지만 향후 현업서비스로 자리를 잡기 위해서는 지속적인 비교검증은 물론, 남부지방이나 해안에 근접할수록 추정오차가 커지는 이유를 규명하고 이를 보완할 수 있는 방안을 마련해야 하며, 나아가 정상적인 연차 변이 범위를 벗어난 기상이변의 영향을 고려할 수 있는 모형 개발 등 추가연구가 필요하다.
5). 한편 울릉도의 경우 봄꽃 3종 모두에서 실제 개화일에 비해 모형예측 개화일이 크게 지연되는 현상이 나타나는데, 원인을 규명하기 위해서는 자료와 모형 양면에서 추가적인 연구가 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
봄꽃 개화일 예보서비스의 단점은 무엇인가?
기상청에서 시민들에게 제공하는 봄꽃 개화일 예보서비스는 한 지점에서 장기간 수집된 기후자료와 개화일 관측자료로부터 얻은 회귀식에 의존하므로 매일의 기온변화에 따른 수정작업이 어렵고, 과거에 관측되지 않았던 기후변이에 대한 반응을 반영하지 못하며, 기상관서 이외의 지역에 대한 개화일 예보가 불가능한 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 방법으로 일별 기온자료만으로 구동되는 생물계절모형을 현업서비스용으로 전환하는 연구를 수행하였다.
본 논문에서 수행한, 일별 기온자료만으로 구동되는 생물계절모형을 현업서비스용으로 전환하는 연구를 통해 얻은 결과로 확인 가능한 것은 무엇인가?
생물계절관측의 불확실성을 지역별 오차보정 분포도로 표현하여 생물계절모형과 결합함으로써 봄꽃 3종의 개화일 예측방법을 확립하였다. 이 방법에 의해 1971-2012 기간의 29개 지점 봄꽃 개화일을 예측한 다음 실측 개화자료와 비교한 결과 벚꽃의 경우 RMSE가 2~3일로서 실용성이 있음을 확인하였다.
봄꽃 개화일의 변화의 특징은 무엇인가?
봄꽃 개화일의 변화는 시민들이 가장 쉽게 관찰할 수 있는 기후변화 영향 가운데 하나이며, 불확실한 미래 기후전망 가운데 신뢰도가 상대적으로 높은 기온자료만으로 예측이 가능한 식물반응이라 연구성과도 다른 주제에 비해 많은 편이다(Yun, 2010; Chung et al., 2011).
참고문헌 (10)
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De Melo-Abreu, J. P., D. Barranco, A. M. Cordiero, J. Tous, B. M. Rogado, and F. J. Villalobos, 2004: Modelling olive flowering date using chilling for dormancy release and thermal time. Agricultural and Forest Meteorology 125, 117-127.
Jung, J. E., E. Y. Kwon, U. Chung, and J. I. Yun, 2005: Predicting cherry flowering date using a plant phenology model. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 7, 148-155. (In Korean with English abstract)
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Yun, J. I., 2006: Climate change impact on the flowering season of Japanese cherry (prunus serrulata var. spontanea) in Korea during 1941-2100. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 8, 68-76. (In Korean with English abstract)
Yun, J. I., 2010: Agroclimatic maps augmented by a GIS technology. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 12, 63-73. (In Korean with English abstract) doi:10.5532/KJAFM.2010.12.1.063
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