[논문]NCAM-LAMP를 이용한 고해상도 일단위 기상기후 DB 구축: 일조시간 자료를 중심으로

이수정; 이승재; 구자섭

doi:10.5532/kjafm.2020.22.3.135

NCAM-LAMP를 이용한 고해상도 일단위 기상기후 DB 구축: 일조시간 자료를 중심으로
Database Construction of High-resolution Daily Meteorological and Climatological Data Using NCAM-LAMP: Sunshine Hour Data 원문보기

한국농림기상학회지 = Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, v.22 no.3, 2020년, pp.135 - 143

이수정 (국가농림기상센터) , 이승재 (국가농림기상센터) , 구자섭 ((주)제이비티)

초록
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단파 복사와 일조시간은 농작물 재배에 중요한 변수들이다. 그러나 국내에서 제공되는 일사 관측 자료는 수평 해상도가 높지 않아 농업 현장에 활용하기 어렵다. 본 연구에서는 지면대기모델링패키지(LAMP)를 이용하여 시간단위 일사 자료를 물리역학적으로 생산하고, 통계적 다운스케일링을 통해 고해상도 일단위 기상기후 DB를 구축하였다. 현재 이 DB는 품질 평가를 거쳐 농업가뭄 재해와 밭작물의 생육 현황을 진단하고 예측하는 '경기도 농업가뭄 예측시스템'의 공식 빅데이터 입력 자료로 활용되고 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Shortwave radiation and sunshine hours (SHOUR) are important variables having many applications, including crop growth. However, observational data for these variables have low horizontal resolution, rendering its application to related research and decision making on f arming practices challenging. In the present study, hourly solar radiation data were physically generated using the Land-Atmosphere Modeling Package (LAMP) at the National Center f or Agro-Meteorology, and then daily SHOUR fields were calculated through statistical downscaling. After data quality evaluation, including case studies, the SHOUR data were added to the existing publically accessible LAMP daily database. The LAMP daily dataset, newly updated with SHOUR, has been provided operationally as input data to the "Gyeonggi-do Agricultural Drought Prediction System," which predicts agricultural weather disasters and field crop growth status.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1. (a) Framework of the National Center for AgroMeteorology-Land-Atmosphere Modeling Package (NCAM-LAMP) using UM global data. (b) Nested domain configuration used in the NCAM-LAMP (v1.6) medium-range prediction system.
표 Table 1. Description of variables in LAMP daily dataset
그림 Fig. 2. Daily total incoming shortwave radiation (Wm^-2) from the NCAM-LAMP 11-day prediction dataset.
그림 Fig. 3. Same as Fig. 2 except for sunshine hours.
그림 Fig. 4. (a) Sunshine hours (black), daily shortwave radiation (orange), and daily precipitation (blue bar) from NCAM-LAMP prediction and daily precipitation (red bar) from ASOS observation at Icheon, Gyeonggi, Korea. (b) Comparison of sunshine hours between NCAM-LAMP and ASOS observation.
그림 Fig. 5. (a) Monthly averaged possible sunshine hours (blue bar), sunshine hours (yellow bar), and sunshine ratio (black line). (b) Monthly averaged downward shortwave radiation (red line) and monthly total precipitation (black bar) from the NCAM-LAMP prediction for Icheon, Gyeonggi, Korea, in 2019.
그림 Fig. 6. Operational use of LAMP daily dataset in the Gyeonggi-do Agricultural Drought Prediction System (https://insight.gg.go.kr/drought) in Korea

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

, 2016). 본 연구에서는 기상청 전지구 통합 수치예보모델(UM; Unified Model)을 기반으로 LAMP에서 고해상도 시간단위 일사 자료를 생산하고, 이를 바탕으로 경기도 지역 일단위 일조시간을 산출 및 DB화하여 농업 가뭄 및 밭작물 생육 예측에 적용한 사례를 소개하고자 한다.

제안 방법

kr/drought/)’을 현재 서비스로 운영 중이다. 기상청, 농촌진흥청, 농어촌공사, 수자원공사, 국가농림기상센터 등 15개 기관에서 수집된 기상자료, 토양, 작물, 수자원 시설 등 농업 가뭄 관련 66종의 빅데이터를 활용하여 각종 기상정보, 시설물 정보, 토양 정보, 가뭄 분석 결과 등을 필지별로 시각화하여 제공한다. 이 서비스는 과학기술정보통신부 사업결과 평가회에서 ‘최우수’로 선정되었다.
로 변경되었다(Iqbal, 2012; Michalsky, 1992). 따라서 본 연구에서 일조시간은 하루 중 정시 하향단파복사가 120Wm^-2을 초과하는 시간을 계산하여 추출 및 일 자료로 가공하였다(Fita et al., 2019; WMO, 1996). 가조시간은 오전부터 오후까지 정시 하향단파복사가 나타나는 총 시간, 그리고 일조율은 가조시간에 대한 일조시간의 비율로 정의되었으며, 제공되는 변수들의 단위 및 설명은 Table 1에 정리하였다.
그러나 국내에서 제공되는 일사 관측 자료는 수평 해상도가 높지 않아 농업 현장에 활용하기 어렵다. 본 연구에서는 지면대기모델링패키지(LAMP)를 이용하여 시간단위 일사 자료를 물리역학적으로 생산하고, 통계적 다운스케일링을 통해 고해상도 일단위 기상기후 DB를 구축하였다. 현재 이 DB는 품질 평가를 거쳐 농업가뭄 재해와 밭작물의 생육 현황을 진단하고 예측하는 ‘경기도 농업가뭄 예측시스템’의 공식 빅데이터 입력 자료로 활용되고 있다.

대상 데이터

(2020)은 미국 기상청의 FNL 자료를 기반으로 한 LAMP의 일단위 순복사, 강수, 최저/최고/평균 기온, 풍속, 상대습도 자료를 이용하여 농장 규모의 농업 가뭄을 특정 짓는데 사용한 바 있다. 본 연구에서는 한국 기상청의 UM 자료를 기반으로 한 LAMP를 이용하여 경기도 지역을 전체적으로 포함할 수 있는 d03 자료로부터 Hong et al. (2020)에 응용된 기상 변수에 대한 일단위 자료는 물론, 추가적으로 일조시간(sunshine hour), 가조시간(possible sunshine hour), 일조율(sunshine ratio)자료를 810m 수준 해상도로 생성하였다.
이 자료는 lamp.service@ncam.kr로 자료 요청 이메일을 보내거나, LAMP 홈페이지(http://df.ncam.kr/lamp/index.do)의 ‘자료 신청’ 메뉴에서 신청 양식을 제출하면 접근하여 다운로드 받을 수 있다.
하나의 디렉토리 당 11개의 일단위 예측 자료가 존재하고, 각 파일마다 가공된 기상 변수를 포함하고 있다. 제공되는 자료는 NetCDF 형식의 binary 파일이며, 파일 내 변수는 2차원(LAT 192 ｘ LON 162)의 double 형식 격자 자료다. 이 자료는 lamp.

데이터처리

6 업데이트 이후인 2017년 9월부터 현재까지 준실시간으로 생성되고 있다. LAMP d03 결과는 ARWpost 프로그램을 이용하여 격자 형식 데이터로 변환 후, Grid Analysis and Display System (GrADS)의 regrid 보간 기법을 이용하여 810m 수준의 해상도로 통계적 다운 스케일링 되었다. 경기도를 커버하는 지역은 위도 36.

성능/효과

5월 9일의 강수는 LAMP 예측 강수량과 관측값이 거의 유사했으나, 5월 15일의 강수는 LAMP가 하루 일찍 예측한 것으로 나타났다. 사례 기간 동안 LAMP의 일단위 일사량은 강수량과 음의 상관관계(-0.936)가 존재하며, 강수 사례의 일사량 감소가 일조시간에도 영향을 주는 것으로 나타났다. 모델의 일조시간은 관측에 비해 길게 나타났으며(Fig.

후속연구

LAMP에서 생산된 고해상도 격자형 일단위 기상자료를 농업, 임업, 축산 분야 등의 각종 모델들과 연결함으로써, 국민과 지자체를 대상으로 하는 더욱 더 다양한 빅데이터 응용 연구와 서비스가 앞으로 가능할 것이다.
이상의 결과들을 볼 때, LAMP의 일단위 일사 자료 및 일조시간 가공자료는 일사 관측공백 지역에 대한 대체 자료로 사용될 수 있을 것으로 사료되며, 추후 모델 운량의 고려와 일조시간 문턱값 보정 등에 대한 품질관리 기법 개발을 통해 자료 정확도 개선을 지속적으로 수행해 나갈 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	작물의 수확량과 품질에 큰 영향을 주는 필수 인자는?	태양 복사 중 지표면에 도달하는 양과 시간은 지표면 에너지 수지에 있어서 근원적인 에너지로서 현열과 잠열 및 지중열 등으로 분산되어 흩어지는 가운데 지표면 식생 등의 생물권에 지대한 영향을 미친다. 일사량과 일조시간은 작물의 수확량과 품질에 큰 영향을 주는 중요한 기상 및 기후변수로서 생육 모델 등에 필수 인자로 고려되고 있으며(Chung et al., 2013; Kim and Yun, 2015; Song et al.
	경기도 농업가뭄 정보시스템은 어떤 평가를 받은 바 있는가?	기상청, 농촌진흥청, 농어촌공사, 수자원공사, 국가농림기상센터 등 15개 기관에서 수집된 기상자료, 토양, 작물, 수자원 시설 등 농업 가뭄 관련 66종의 빅데이터를 활용하여 각종 기상정보, 시설물 정보, 토양 정보, 가뭄 분석 결과 등을 필지별로 시각화하여 제공한다. 이 서비스는 과학기술정보통신부 사업결과 평가회에서 ‘최우수’로 선정되었다.
	경기도 농업가뭄 정보시스템은 어떤 자료를 활용하여 어떤 정보를 제공하는가?	kr/drought/)’을 현재 서비스로 운영 중이다. 기상청, 농촌진흥청, 농어촌공사, 수자원공사, 국가농림기상센터 등 15개 기관에서 수집된 기상자료, 토양, 작물, 수자원 시설 등 농업 가뭄 관련 66종의 빅데이터를 활용하여 각종 기상정보, 시설물 정보, 토양 정보, 가뭄 분석 결과 등을 필지별로 시각화하여 제공한다. 이 서비스는 과학기술정보통신부 사업결과 평가회에서 ‘최우수’로 선정되었다.

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저자의 다른 논문 :

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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