[논문]Evaporative Stress Index (ESI)를 활용한 북한의 위성영상기반 농업가뭄 평가

Lee, Hee-Jin; Nam, Won-Ho; Yoon, Dong-Hyun; Hong, Eun-Mi; Kim, Dae-Eui; Svoboda, Mark D.; Tadesse, Tsegaye; Wardlow, Brian D.

doi:10.5389/ksae.2019.61.3.001

Evaporative Stress Index (ESI)를 활용한 북한의 위성영상기반 농업가뭄 평가
Satellite-based Evaporative Stress Index (ESI) as an Indicator of Agricultural Drought in North Korea 원문보기

한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.61 no.3, 2019년, pp.1 - 14

Lee, Hee-Jin (Department of Bioresources and Rural Systems Engineering, Hankyong National University) , Nam, Won-Ho (Department of Bioresources and Rural Systems Engineering, Institute of Agricultural Environmental Science, Hankyong National University) , Yoon, Dong-Hyun (Department of Bioresources and Rural Systems Engineering, Hankyong National University) , Hong, Eun-Mi (School of Natural Resources and Environmental Science, Kangwon National University) , Kim, Dae-Eui (Rural Research Institute, Korea Rural Community Corporation) , Svoboda, Mark D. (National Drought Mitigation Center, School of Natural Resources, University of Nebraska-Lincoln) , Tadesse, Tsegaye (National Drought Mitigation Center, School of Natural Resources, University of Nebraska-Lincoln) , Wardlow, Brian D. (Center for Advanced Land Management Information Technologies (CALMIT), School of Natural Resources, University of Nebraska-Lincoln)

Abstract ▼ AI-Helper

North Korea has frequently suffered from extreme agricultural crop droughts, which have led to food shortages, according to the Food and Agriculture Organization (FAO). The increasing frequency of extreme droughts, due to global warming and climate change, has increased the importance of enhancing the national capacity for drought management. Historically, a meteorological drought index based on data collected from weather stations has been widely used. But it has limitations in terms of the distribution of weather stations and the spatial pattern of drought impacts. Satellite-based data can be obtained with the same accuracy and at regular intervals, and is useful for long-term change analysis and environmental monitoring and wide area access in time and space. The Evaporative Stress Index (ESI), a satellite-based drought index using the ratio of potential and actual evaporation, is being used to detect drought response as a index of the droughts occurring rapidly over short periods of time. It is more accurate and provides faster analysis of drought conditions compared to the Standardized Precipitation Index (SPI), and the Palmer Drought Severity Index (PDSI). In this study, we analyze drought events during 2015-2017 in North Korea using the ESI satellite-based drought index to determine drought response by comparing with it with the SPI and SPEI drought indices.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1 Locations of meteorological stations in North Korea
표 Table 1 Drought severity classification of SPI and SPEI (Svoboda et al., 2002)
그림 Fig. 2 Flow chart of the process for comparing the drought indices
그림 Fig. 3 The seasonal time-series ESI drought maps from April to September in 2015
그림 Fig. 4 The seasonal time-series ESI drought maps from April to September in 2017
그림 Fig. 5 The time-series ESI graph in regional drought in 2015
그림 Fig. 6 The time-series ESI graph in regional drought in 2017
표 Table 2 Monthly ESI mean value in each district in 2015
표 Table 3 Monthly ESI mean value in each district in 2017
그림 Fig. 7 The seasonal time-series drought maps from April 9 to September 17 in 2015 by the SPI 6, SPEI 6, and ESI
그림 Fig. 8 The seasonal time-series drought maps from April 9 to September 17 in 2017 by the SPI 6, SPEI 6, and ESI
표 Table 4 Monthly area ratio by drought severity categories from April to September in 2015 as determined by the SPI 6, SPEI 6, and ESI
표 Table 5 Monthly area ratio by drought severity categories from April to September in 2017 as determined by the SPI 6, SPEI 6, and ESI

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 최근 북한의 기상자료와 보도자료를 통하여 실제 주요 가뭄 시기를 확인하고, 증발산량을 활용한 가뭄지수 ESI의 공간지도와 비교하고자 한다. 또한, 2015년, 2017년 극심한 가뭄 사상을 대상으로 기상 관측소 기반의 SPI, SPEI와 위성영상기반 가뭄지수 ESI의 비교를 통하여 위성영상 기반 농업가뭄 모니터링의 새로운 지표로써 ESI의 적용성을 검토하고자 한다.
본 연구에서는 기존의 기상학적 가뭄지수를 통한 가뭄 판단의 한계를 보완하기 위하여 위성영상 기반 가뭄지수 ESI를 제시하고, 2015, 2017년 북한에서 발생한 가뭄의 경향성을 확인하였다. 또한, 기상청에서 기본적으로 활용하는 SPI 6, SPEI 6와의 비교를 통하여 ESI의 농업가뭄 판단의 적용성을 평가하였다.
본 연구에서는 최근 북한의 기상자료와 보도자료를 통하여 실제 주요 가뭄 시기를 확인하고, 증발산량을 활용한 가뭄지수 ESI의 공간지도와 비교하고자 한다. 또한, 2015년, 2017년 극심한 가뭄 사상을 대상으로 기상 관측소 기반의 SPI, SPEI와 위성영상기반 가뭄지수 ESI의 비교를 통하여 위성영상 기반 농업가뭄 모니터링의 새로운 지표로써 ESI의 적용성을 검토하고자 한다.

제안 방법

ESI 영상자료 취득 주기가 주 단위인 것에 따라 SPI, SPEI 값을 주 단위로 산정하고, 초기 가뭄부터 가뭄이 해갈되는 시점까지를 나타내기 위하여 가뭄이 극심했던 2015, 2017년 4월부터 9월까지 기간을 설정하여 공간변동성을 비교하였다.
본 연구에서는 기존의 기상학적 가뭄지수를 통한 가뭄 판단의 한계를 보완하기 위하여 위성영상 기반 가뭄지수 ESI를 제시하고, 2015, 2017년 북한에서 발생한 가뭄의 경향성을 확인하였다. 또한, 기상청에서 기본적으로 활용하는 SPI 6, SPEI 6와의 비교를 통하여 ESI의 농업가뭄 판단의 적용성을 평가하였다. 보도 자료를 통해 2015년, 2017년 북한의 실제 가뭄 사상을 확인하였고, ESI 공간지도와의 비교를 통해 가뭄 경향성을 확인하였다.
또한, 기상청에서 기본적으로 활용하는 SPI 6, SPEI 6와의 비교를 통하여 ESI의 농업가뭄 판단의 적용성을 평가하였다. 보도 자료를 통해 2015년, 2017년 북한의 실제 가뭄 사상을 확인하였고, ESI 공간지도와의 비교를 통해 가뭄 경향성을 확인하였다.
, 2018). 이를 보완하기 위해 강수량과 증발산량을 반영하는 가뭄지수인 SPEI가 활용되었으며, SPEI는 강수량과 잠재 증발산량의 차가 유출 및 지하수와 토양수분에 따른 수분 저장의 합과 같아지는 물수지(water balance)를 기본 구조로 설 계되었다(Nam et al., 2017). 잠재증발산량식은 Thornthwatie 산정식(Thornthwatie, 1948)을 사용한 식 (3)과 같다.
지점 데이터를 통한 기상학적 가뭄지수인 SPI, SPEI와 위성영상 기반 가뭄지수인 ESI의 공간분포 변화 양상을 비교하여 북한 지역의 ESI 적용성을 확인하였다. ESI 영상자료 취득 주기가 주 단위인 것에 따라 SPI, SPEI 값을 주 단위로 산정하고, 초기 가뭄부터 가뭄이 해갈되는 시점까지를 나타내기 위하여 가뭄이 극심했던 2015, 2017년 4월부터 9월까지 기간을 설정하여 공간변동성을 비교하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 Fig. 1과 같이 수집이 가능한 27개 지점의 기상 자료를 통해 최근 37년간 (1981∼2017년)의 일강수량 및 일평균기온 자료를 수집하였다.
위성영상 기반의 가뭄지수인 Evaporative Stress Index (ESI)는 USAID(United States Agency for International Development)와 NASA (National Aeronautics and Space Administration)가 공동 개발한 SERVIR (https://www.servirglobal.net)에서 제공하고 있으며, 본 연구에서는 0.05° 해상도의 주 단위 4주 합성데이터를 활용하였다.
최근 3년간 실제로 가뭄이 극심했던 2015년, 2017년 ESI의 격자 데이터를 이용하여 시도 단위의 평균값을 추출하여 가뭄 특성 파악을 위해 사용하였다. 2015년은 시도 평균 ESI 값이 3월 26일 이후 급격하게 낮아지며, 영농기인 4월부터 9월까지 전체적으로 작은 평균값을 보였다.

이론/모형

1과 같이 수집이 가능한 27개 지점의 기상 자료를 통해 최근 37년간 (1981∼2017년)의 일강수량 및 일평균기온 자료를 수집하였다. Fig. 2에 도시한 바와 같이, 관측소기반의 가뭄지수는 SPI와 SPEI를 사용하였 으며, 각 27개 지점의 데이터를 이용하여 주 단위의 값을 취득하고 Inverse Distance Weighted (IDW)를 통한 공간보간법을 사용하였다. SPI와 SPEI는 Table 1의 기준을 적용하여 가뭄 단계를 분류하였고 (Nam et al.

성능/효과

특히, Table 2를 통하여 황해남북도 지역은 해당 기간에 대부분이 0보다 작은 값으로 가뭄이 심각했던 지역임을 확인할 수 있었으며, 주요 가뭄 시기인 4월부터 6월은 모든 지역이 상대적으로 작은 평균값을 보였다. 2015년 보도 자료를 통해 6월 중순부터 7월 초까지 황해남북도 지역은 일시적인 가뭄 해갈을 보였으며, 같은 기간 Fig. 5에서 ESI 평균값이 증가하고 황해남북도 지역의 ESI 값 증가 폭이 대폭 상승한 것을 통해 가뭄이 해갈되는 경향을 보였다.
반면, 지수 값이 0이상인 경우 가뭄이 아닌 것을 뜻하며, 초록색을 나타낸다. 5월부터 7월까지 가뭄 경향이 나타났으며, 북한의 남부 지역에서 전반적으로 극심한 가뭄 현상을 보였다. 5월 7일부터 뚜렷한 가뭄 경향이 나타나기 시작하였고, 6월 18일까지 극심한 가뭄 현상이 나타났다.
반면, SPI와 SPEI는 지수 값의 감소로 실제 보도 자료와 차이가 있으며, 공간지도상으로 단기간 내 가뭄 해갈에 따른 변동성을 파악하기 어려웠다. 6월 11일부터 극심한 가뭄이 이어지면서 SPI, SPEI, ESI 세 지수 모두 지수 값이 낮아지는 경향을 보였으며, 서해안 중부이남 지역과 동해안 지역에서 동일하게 가뭄 현상이 나타났다. SPI는 7월 2일 이후 심각한 가뭄 경향성을 알기 어려웠으며, SPEI는 8월 6일까지 가뭄의 심도가 깊어지는 경향을 나타냈다.
ESI는 실제 가뭄 시작 시기보다 이른 시점에서 가뭄 경향 을 확인할 수 있었으며, 2017년의 경우 보도 자료는 4월 하순 부터 가뭄이 시작되는 반면, ESI는 4월 2일부터 가뭄의 경향성을 확인하였다. ESI가 약 3주 빠르게 가뭄에 대한 반응을 보였으며, 기상학적 가뭄지수들과 비교를 하였을 때, ESI와 SPEI는 가뭄 시작 시기가 유사하였으며, SPI보다 약 2주 빠르게 반응하였다. 특히, 가뭄 심화의 지속성과 일시적으로 나타나는 해갈은 ESI가 SPI, SPEI 보다 뚜렷하게 반응하여 가뭄의 변화에 대한 민감도가 높은 것으로 확인하였다.
ESI는 D4 (극한 가뭄), SPEI는 극심한 가뭄인 D2 (심한 가뭄)∼D3 (극심한 가뭄) 단계에 대한 면적비율이 높았으며, ESI가 극한의 가뭄을 평가하는 데 있어 활용성이 높을 것으로 사료된다.
SPI의 경우 5월 21일부터 SPEI와 유사한 지역에 가뭄 현상이 나타나지만, 가뭄의 심도가 얕아서 가뭄 경향을 나타내기 어려웠다. ESI와 SPEI가 비슷한 가뭄 지속시기를 보여주었고, 7월 2일 이후로 가뭄이 일시적으로 해갈되었으며, 8월 6일을 기점으로 가뭄이 완전히 해갈되는 경향을 보였다. 전반적으로 SPI는 5월, 6월 가뭄이 극심한 지역에 대한 가뭄 경향을 나타내고, SPEI 에서 가뭄의 심도가 깊은 지역들에 대해서도 가뭄 경향을 나타냈지만, 가뭄의 시작, 해갈, 지속시기에 대한 경향이 명확하게 나타나지 않았다.
2017년 가장 가뭄이 심하고 피해를 많이 입은 지역은 황해 남북도와 평안남북도이며, 가뭄 초기에 동해안 지역 (함경북도와 함경남도)도 가뭄 현상이 나타났다. ESI와 SPEI는 Fig. 8의 시작일인 4월 9일부터 실제 가뭄 지역과 유사하게 가뭄 경향을 보이고 있으며, SPI는 평안남북도 지역과 동해안 지역의 가뭄 경향이 나타났다. 하지만 SPI의 경우 가뭄의 심각성을 알기에는 부족했으며, ESI와 SPEI는 지속적으로 지수 값이 낮아지면서 가뭄의 지속시기가 뚜렷하게 나타났다.
2017년에는 D2∼D4 에 해당하는 면적비율이 SPEI가 가장 높은 것으로 나타났다. SPEI는 D2, D3 단계를 차지하는 면적비율이 높았으며, ESI는 D4 단계인 극한 가뭄에 대해서 높은 면적비율을 보였다.
SPEI와 ESI는 SPI보다 빠른 가뭄 시작 시기를 나타냈으며, 실제 가뭄지역에 대한 경향이 유사한 것으로 보였다. SPI를 통해 가뭄으로 판단되어지는 지역은 SPEI와 ESI에서 뚜렷한 가뭄 경향성을 나타냈다.
SPEI와 ESI는 SPI보다 빠른 가뭄 시작 시기를 나타냈으며, 실제 가뭄지역에 대한 경향이 유사한 것으로 보였다. SPI를 통해 가뭄으로 판단되어지는 지역은 SPEI와 ESI에서 뚜렷한 가뭄 경향성을 나타냈다. SPEI와 ESI는 가뭄 판단에 있어서 초기 대응 지수로써 활용이 가능할 것으로 판단된다.
가뭄 면적 비율은 ESI와 SPEI가 주요 가뭄 시기에 극심한 가뭄 단계를 포함하는 D2 (심한 가뭄)∼D4 (극한 가뭄) 면적비율이 높게 나타났다.
6월 18일 이후 단기적으로 가뭄이 해갈되는 것처럼 보이지만, 가뭄의 심도가 얕아지고 가뭄 상태는 지속되었다. 가장 가뭄이 심한 지역으로는 양강도, 강원도, 황해남도, 황해북도이며, 평안남도, 함경남도 대부분 지방에서도 심한 가뭄이 나타났다. 이는 실제 가뭄의 주요시기 및 발생지역과 유사한 것으로 판단되어 ESI의 공간분포 경향을 확인할 수 있다.
특히, Table 3에서 황해남북도 지역은 영농기 인 4월부터 9월까지 대부분의 값이 0보다 작고 가장 낮은 값을 보여서 2015년과 마찬가지로 가뭄이 가장 극심했던 지역임을 확인하였다. 또한, 2017년은 2015년과 다르게 황해남북도 지역 뿐만 아니라 함경남도, 함경북도, 양강도 지역에서 지속적으로 가뭄이 발생했다는 것을 알 수 있었다. Fig.
SPEI와 ESI는 가뭄 판단에 있어서 초기 대응 지수로써 활용이 가능할 것으로 판단된다. 또한, ESI는 단기간 내 가뭄의 즉각적인 변화에 따른 반응에 대해 더 민감한 것으로 보였다.
하지만 ESI는 뚜렷한 가뭄 의 시작을 SPEI보다 약 14일 빠르게 알 수 있었고, 가뭄의 시작, 해갈, 지속시기에 대한 경향이 명확했다. 또한, 실제 가뭄 시기, 주요 가뭄 지역과 유사함을 보였으며, 8월 초 장마전선으로 인한 황해남도 지역의 가뭄 해갈을 8월 6일과 8월 13일 지도를 통해 확실하게 파악할 수 있어 가뭄 판단에 민감하고 즉각적인 가뭄 현상을 보였다.
본 연구를 통하여 ESI가 가뭄 초기에 대한 반응이 빠르며, 기상학적 가뭄지수보다 가뭄의 즉각적인 반응에 민감하다고 판단하였다. 격자 데이터를 통해 시도 단위의 행정구역까지 가뭄 피해에 대해 나타낼 수 있어 북한 지역 가뭄 판단에 있어서 좋은 지표로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
전체적으로 강수량이 평년에 비해 도별로 약 53∼90%수준에 그쳤다.
이를 통하여 가뭄의 조기 경보와 가뭄 모니터링에 대한 활용 가능성이 높을 것으로 판단된다. 추출한 ESI의 격자 데이터와 보도 자료를 통해 가뭄이 가장 극심했던 시기와 지역에 대해 유사하게 나타나는 것을 확인하였고, 가뭄의 심화와 해갈에 대한 ESI 지수 값의 증가와 감소도 유사한 경향이 나타났다. 가뭄 면적 비율은 ESI와 SPEI가 주요 가뭄 시기에 극심한 가뭄 단계를 포함하는 D2 (심한 가뭄)∼D4 (극한 가뭄) 면적비율이 높게 나타났다.
2015년은 시도 평균 ESI 값이 3월 26일 이후 급격하게 낮아지며, 영농기인 4월부터 9월까지 전체적으로 작은 평균값을 보였다. 특히, Table 2를 통하여 황해남북도 지역은 해당 기간에 대부분이 0보다 작은 값으로 가뭄이 심각했던 지역임을 확인할 수 있었으며, 주요 가뭄 시기인 4월부터 6월은 모든 지역이 상대적으로 작은 평균값을 보였다. 2015년 보도 자료를 통해 6월 중순부터 7월 초까지 황해남북도 지역은 일시적인 가뭄 해갈을 보였으며, 같은 기간 Fig.
ESI가 약 3주 빠르게 가뭄에 대한 반응을 보였으며, 기상학적 가뭄지수들과 비교를 하였을 때, ESI와 SPEI는 가뭄 시작 시기가 유사하였으며, SPI보다 약 2주 빠르게 반응하였다. 특히, 가뭄 심화의 지속성과 일시적으로 나타나는 해갈은 ESI가 SPI, SPEI 보다 뚜렷하게 반응하여 가뭄의 변화에 대한 민감도가 높은 것으로 확인하였다. 이를 통하여 가뭄의 조기 경보와 가뭄 모니터링에 대한 활용 가능성이 높을 것으로 판단된다.
8의 시작일인 4월 9일부터 실제 가뭄 지역과 유사하게 가뭄 경향을 보이고 있으며, SPI는 평안남북도 지역과 동해안 지역의 가뭄 경향이 나타났다. 하지만 SPI의 경우 가뭄의 심각성을 알기에는 부족했으며, ESI와 SPEI는 지속적으로 지수 값이 낮아지면서 가뭄의 지속시기가 뚜렷하게 나타났다. 5월 28일 을 기점으로 SPI는 서해안 중부이남 지역에서 가뭄 현상이 나타났으며, 7월 2일까지 가뭄이 지속되는 경향이 나타났다.

후속연구

본 연구를 통하여 ESI가 가뭄 초기에 대한 반응이 빠르며, 기상학적 가뭄지수보다 가뭄의 즉각적인 반응에 민감하다고 판단하였다. 격자 데이터를 통해 시도 단위의 행정구역까지 가뭄 피해에 대해 나타낼 수 있어 북한 지역 가뭄 판단에 있어서 좋은 지표로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 다만, 가뭄 단계에 대한 명확한 기준이 없기 때문에 건조와 가뭄 사이의 경계와 극심한 가뭄에 대한 기준의 확립이 필요하다.
특히, 가뭄 심화의 지속성과 일시적으로 나타나는 해갈은 ESI가 SPI, SPEI 보다 뚜렷하게 반응하여 가뭄의 변화에 대한 민감도가 높은 것으로 확인하였다. 이를 통하여 가뭄의 조기 경보와 가뭄 모니터링에 대한 활용 가능성이 높을 것으로 판단된다. 추출한 ESI의 격자 데이터와 보도 자료를 통해 가뭄이 가장 극심했던 시기와 지역에 대해 유사하게 나타나는 것을 확인하였고, 가뭄의 심화와 해갈에 대한 ESI 지수 값의 증가와 감소도 유사한 경향이 나타났다.
또한, 약 5km의 해상도로 인해 논과 밭 등 작물 재배 지역과 소규모 구역에 대한 가뭄을 판단하기에는 낮은 해상도를 가지고 있다는 단점이 있다. 향후 고해상도를 활용한 ESI 산정, 기존 해상도의 다운스케일링 등 해상도 차원의 문제를 극복하고 ESI의 가뭄 심도 분류에 대한 기준을 확립하면 농업가뭄 평가에 대한 활용성이 높아질 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	SPI란 무엇인가?	McKee et al. (1993)에 의해 개발된 SPI는 세계기상기구(World Meteorology Organization)에서 권장하는 가뭄지수이며, 미국국립가뭄경감센터 (National Drought Mitigation Center, NDMC)에서 가뭄을 판단하는 가장 기본적인 지수이다. SPI는 보통 시간 단위를 3, 6, 9, 12개월로 설정하고, 시간 단위별로 강수부족량을 산정하여 각각의 용수공급원이 가뭄에 미치는 영향을 판단하는 지수이다(Kim et al.
	해외의 가뭄피해 현황은?	전 세계적으로 극심한 가뭄피해로 인해 가뭄 조기경보의 필요성이 대두되고 있다. 미국에서는 2012년부터 2015년까지 4년간 캘리포니아 지역에서 극심한 가뭄이 지속되었으며, 캘리포니아 농업식품기구 (California Department of Food and Agriculture, CDFA)는 캘리포니아 지역의 장기적인 가뭄으로 인해 농산물의 수확량이 감소하고 총 경제적 피해는 약 3조 원 가량의 피해가 발생했다고 하였다(CDFA, 2015). 우리나라 의 경우, 2014년 후반부터 가뭄이 심화되어 2015년에는 연간 강수량이 948.
	일반적인 가뭄 해석 방법은?	일반적으로 가뭄을 해석하기 위하여 가뭄심도, 빈도, 피해 면적과 기간의 영향을 고려한 가뭄지수를 이용하며, 국내의 경우 기상청, 한국농어촌공사의 농업가뭄관리시스템, 국가가뭄정보분석센터 등에서 가뭄 모니터링이 이루어지고 있다 (Kim et al., 2006; Nam et al.

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Nam, W. H., E. M. Hong, J. Y. Choi, T. G. Kim, M. J. Hayes, and M. D. Svoboda, 2017. Assessment of the extreme 2014-2015 drought events in North Korea using weekly standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI). Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 59(4): 65-74. doi:10.5989/KSAE.2017.59.4.065.
Nam, W. H., T. Tadesse, B. D. Wardlow, M. J. Hayes, M. D. Svoboda, E. M. Hong, Y. A. Pachepsky, and M. W. Jang, 2018. Developing the vegetation drought response index for South Korea (VegDRI-SKorea) to assess the vegetation condition during drought events. International Journal of Remote Sensing 39(5): 1548-1574. doi:10.1080/01431161.2017.1407047.

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Stagge, J. H., L. M. Tallaksen, L. Gudmundsson, A. F. Van Loon, and K. Stahl, 2015. Candidate distributions for climatological drought indices (SPI and SPEI). International Journal of Climatology 35: 4027-4040. doi:10.1002/joc.4267.

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Svoboda, M., D. LeComte, M. Hayes, R. Heim, K. Gleason, J. Angel, B. Rippey, R. Tinker, M. Palecki, D. Stooksbury, D. Miskus, and S. Stephens, 2002. The drought monitor. Bulletin of the American Meteorological Society 83(8): 1181-1190. doi:10.1175/1520-0477-83.8.1181.

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Yoon, D. H., W. H. Nam, H. J. Lee, E. M. Hong, T. G. Kim, A. K. Shin, and M. D. Svoboda, 2018. Application of evaporative stress index (ESI) for satellite-based agricultural drought monitoring in South Korea. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 60(6): 121-131. doi:10.5389/KSAE.2018.60.6.121.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

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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