[논문]격자단위 국가 표준 시나리오를 적용한 농촌용수구역단위 자료변환 방법 비교 연구

김시호; 황세운

doi:10.5389/ksae.2023.65.3.069

격자단위 국가 표준 시나리오를 적용한 농촌용수구역단위 자료변환 방법 비교 연구
Study on the Methodology for Generating Future Precipitation Data by the Rural Water District Using Grid-Based National Standard Scenario 원문보기

한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.65 no.3, 2023년, pp.69 - 82

김시호 (Department of Agricultural Engineering, Gyeongsang National University) , 황세운 (Department of Agricultural Engineering (Institute of Agriculture and Life Science), Gyeongsang National University)

Abstract ▼ AI-Helper

Representative meteorological data of the rural water district, which is the spatial unit of the study, was produced using the grid-based national standard RCP scenario rainfall data provided by the Korea Meteorological Administration. The retrospective reproducibility of the climate model scenario data was analyzed, and the change in climate characteristics in the water district unit for the future period was presented. Finally the data characteristics and differences of each meteorological element according to various spatial resolution conversion and post-processing methods were examined. As a main result, overall, the distribution of average precipitation and R95p of the grid data, has reasonable reproducibility compared to the ASOS observation, but the maximum daily rainfall tends to be distributed low nationwide. The number of rainfall days tends to be higher than the station-based observation, and this is because the grid data is generally calculated using the area average concept of representative rainfall data for each grid. In addition, in the case of coastal regions, there is a problem that administrative districts of islands and rural water districts do not match. and In the case of water districts that include mountainous areas, such as Jeju, there was a large difference in the results depending on whether or not high rainfall in the mountainous areas was reflected. The results of this study are expected to be used as foundation for selecting data processing methods when constructing future meteorological data for rural water districts for future agricutural water management plans and climate change vulnerability assessments.

주제어

표/그림 (15)

그림 Fig. 1 Framework of the study
표 Table 1 Description of ASOS stations used in the study
그림 Fig. 2 Map of (a) Rural Water District and the illustrative distribution of gridded data with different spatial resolution of (b) 1 km and (c) 12.5 km
그림 Fig. 3 Histogram of the number of (a) 1 km and (b) 12.5 km grids cover the rural water districts
표 Table 2 Description of the data generated by rural water districts and the post-processing methods to revise and interpolate the gridded data onto areal scale
표 Table 3 List of precipitation index applied in study and description
그림 Fig. 4 Comparison of distributions of Average of daily precipitation over the period (AvgPrcp) for ASOS observation (upper left) and data A1, A2, A3, and A4
그림 Fig. 5 Comparison of distributions of Daily maximum precipitation (MaxPrcp) for ASOS observation (upper left) and data A1, A2, A3, and A4
그림 Fig. 6 Comparison of distributions of Annual count of days when Precipitation ≥1 mm (R1mm) for ASOS observation (upper left) and data A1, A2, A3, and A4
그림 Fig. 7 Comparison of Annual count of days when Precipitation ≥ 0.1 mm (R0.1mm), Annual count of days when Precipitation ≥ 1 mm (R1mm), and Annual count of days when Precipitation ≥ 10 mm (R10mm) of the data developed using different post-processing methods
그림 Fig. 8 Comparison of Average of daily Precipitation over the period (AvgPrcp), Annual total Precipitation when daily Precipitation > 95 percentile (R95p), and Standard deviation of daily Precipitation (StdPrcp) of the data developed using different post-processing methods
그림 Fig. 9 Comparison of (a) Average of daily Precipitation over the period (AvgPrcp), (b) Daily maximum precipitation (MaxPrcp), (c) Annual count of days when Precipitation ≥ 0.1 mm (R0.1mm), (d) Annual count of days when Precipitation ≥ 1 mm (R1mm) and (e) Annual count of days when Precipitation ≥ 10 mm (R10mm) over the study area for each scenario (ASOS_obs, A1~C5) and future period
그림 Fig. 10 Grid configuration of gridded data (1 km resolution) and the differences between boundaries of administrative district and the rural water district along the coastline
그림 Fig. 11 Grid configuration of gridded data (12.5 km resolution) and the differences between boundaries of administrative district and the rural water district along the coastline
그림 Fig. 12 Comparison of distributions of precipitation using station based observation and reproducions using different methods A1, C1

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 기상청에서 제공하는 국가 표준 RCP 시나리오 자료 중 다른 해상도를 가지는 격자단위 강수량 자료와 다양한 방법론을 적용하여 연구 대상 공간단위인 511개 농촌 용수구역 단위 대표기상자료를 생산하고자 한다. 과거기간의 기후모델 시나리오 자료에 대한 재현성을 분석하고 미래기간의 용수구역단위 기후특성변화를 분석하여 제시하였으며 다양한 공간해상도 변환⋅가공방법에 따른 기상요소별 자료 특성과 차이점을 고찰하고자 한다 (Fig.
본 연구에서는 농어촌용수 관리계획 수립에 필요한 용수구역단위 미래기상자료를 생산함에 있어 기상청에서 제공하는 국가표준 RCP 시나리오 자료 형태인 격자단위 강수량 자료의 과거 재현성 평가를 통해 적용성을 평가하고, 이 격자자료를 이용하여 다양한 방법으로 지역단위 해상도를 변환할 경우 나타나는 강우량 자료의 특성 차이에 대해 고찰하였다. 511개 농촌용수구역 단위 대표기상자료를 생산하여 과거기간에 대한 재현성 평가와 용수구역단위 미래기간의 기후특성변화를 분석한 결과 다양한 공간해상도 및 가공방법에 따른 차이점과 적용 시 유의점은 다음과 같다.

제안 방법

가공방법별로 생산된 자료를 ASOS 관측값과 과거기간(∼2020) 시나리오 자료와 비교하기 위해 미래기간을 S1 (∼2040), S2 (∼2070), S3 (∼2100) 기간으로 나누어 미래 기후변화 전망을 분석하였다
과거기간의 기후모델 시나리오 자료에 대한 재현성을 분석하고 미래기간의 용수구역단위 기후특성변화를 분석하여 제시하였으며 다양한 공간해상도 변환⋅가공방법에 따른 기상요소별 자료 특성과 차이점을 고찰하고자 한다 (Fig
더불어 가공방법별로 생산된 자료를 미래기간에 대하여 정량적인 분석을 위해 ETCCDI 지수 중 강우와 관련된 PRCPTOT, R95P, R0.1mm, R10mm, R20mm에 대해 각 미래 기간에 대한 전망결과를 비교하였다. PRCPTOT의 기간별 산술평균 결과는 관측기간 평균 1333.
마지막으로 방법 2)와 3)을 적용하여 C1 자료는 1 km 해상도의 격자자료를 용수구역 면적에 해당하는 모든 격자들의 평균으로 추출하였으며, C2∼C5 자료는 12.5 km 해상도의 격자자료를 각각 용수구역 중심위치의 최인근 1개의 격자자료, 5개의 격자자료, 10개의 격자자료, 20개의 격자자료를 평균하여 추출하였다 (Table 2).
5 km), 남한상세 (1 km)로 두 가지의 해상도 종류로 기후변화 시나리오를 제공하고 있다. 이는 RCP 시나리오를 바탕으로 국립기상연구소에서 영국 Hadley 센터와의 협력을 통하여 HadGEM2-AO (Atmosphere-Ocean coupled model of Hadley Centre Global Environment Model version 2, 영국기상청 해들리센터의 대기-해양 결합모델)에 기후변화 강제력을 적용하여 약 135 km 해상도의 전지구 기후변화 시나리오 자료를 생산하고, 이 값을 HadGEM2-AO에 기초한 지역기후 모델인 HadGEM3_RA (Atmospheric Regional climate model of HadGEM3)을 적용하여 12.5 km 해상도의 한반도 기후변화 시나리오 자료를 생산하였다. 남한상세 기후변화 시나리오는 한반도 기후변화 시나리오 자료를 PRIDE 모델 (PRISM based Downscaling Estimation Model)을 적용하여 통계학적 상세화 과정을 통해 1 km 해상도의 기후변화 시나리오 자료를 생산⋅제공하고있다 (Park et al.
Table 1은 연구에서 적용한 종관기상관측소의 위치와 자료기간 등 정보를 정리한 표이다. 지점단위 관측 강수량을 이용하여 산출한 과거기간 기상지표를 바탕으로 기후변화 시나리오 자료의 재현성과 미래 변동성을 분석하였다.

대상 데이터

12.5 km 해상도의 한반도 기후변화 시나리오 자료는 한반도에 대하여 위도 32 °∼44 °, 경도 123 °∼133 °의 공간 범위 안에 한 격자가 0.125 °로 경도 방향 81개, 위도 방향 97개의 격자단위 자료로 구성되어 있다
A1∼A3 자료는 1 km 해상도 격자자료를 각각 ASOS 지점으로부터 가장 근접한 1개의 격자자료, 10개의 격자자료, 30개의 격자자료, A4 자료는 12.5 km 해상도의 ASOS 지점으로부터 가장 근접한 1개의 격자자료를 평균하여 추출하였다
기상청 종관기상관측소 (ASOS) 관측자료 중 강수량 (mm) 일단위 자료에 대해서 1981년부터 2020년까지 관측자료가 구축된 73개 지점을 선정하여 연구에 적용하였다. Table 1은 연구에서 적용한 종관기상관측소의 위치와 자료기간 등 정보를 정리한 표이다.
농업분야에서 활용하는 주요 관측 기상자료는 기상청 종관 기상관측지점 (ASOS) 또는 농촌진흥청의 농업기상관측망의 일단위 자료이다. 또한 국가 정책 수립에 기후변화 시나리오를 적용하기 위해서는 기상청이 공식적으로 배포하는 국가 표준 RCP 시나리오 격자단위 자료가 널리 이용된다.
본 연구에서는 우리나라에 해당되는 1 km 해상도의 451,351개의 격자와 12.5 km 해상도의 7,857개의 격자를 활용하였다. Fig.
5 km의 한반도 기후변화 시나리오를 바탕으로한 17개 광역시도, 230개 시군구, 73개 지점으로 3가지 형태로 제공되며, 해상도 1 km 남한상세 기후변화 시나리오를 바탕으로 17개 광역시도, 229개 시군구, 73개 지점, 3503 읍면동으로 4가지 형태로 제공되고 있다. 본 연구에서는 제어적분 400년의 격자형태의 12.5 km (1979-2010년)와 1 km (2011-2100년)의 강수량 자료를 사용하여 다른 해상도의 격자단위 자료를 적용하여 연구 대상지역에 대해 대표 기상정보를 추출하였다.

데이터처리

과거기간 (∼2020년)의 ASOS 일단위 강수량 자료와 관측 지점의 최인근 격자에 대한 표준시나리오 자료를 비교⋅분석하여 과거재현성을 평가하였다
미래기간 가공방법별 기상자료 (Table 2)를 생산하여 가공 방법별 결과를 비교⋅분석하여 평가하였다
5 km 해상도의 ASOS 지점으로부터 가장 근접한 1개의 격자자료를 평균하여 추출하였다. 이는 과거기간 ASOS 관측자료의 기상 지표와 비교하여 재현성을 평가하였다. 더불어 B1∼B4 자료는 A1∼A4 자료를 활용하여 각 용수구역의 인근 3개 ASOS 지점에 대한 추출자료를 IDW 보간한 자료이다.

성능/효과

(1) 전반적으로 격자자료의 평균강우량, R95p는 ASOS 관측값 대비 재현성이 우수하나, 일최대강우량의 경우 전국적으로 낮게 분포하는 경향이 있다. 강우일수의 경우 관측값 대비 높은 경향을 보이며 이는 격자자료가 일반적으로 격자별 대표 강우량 자료를 면적평균 개념으로 산정되기 때문으로 적용 시 주의가 필요하다.
(2) 가공방법별 결과를 비교한 결과 강우일수의 경우 강우 일을 판단하는 최소강우량 기준에 따라 결과가 다르게 나타났으며 0.1 mm 기준의 경우 용수구역 대표자료 산출을 위해 산술평균에 포함하는 격자의 수가 많아질수록 강우일수가 높게 나타나는 경향을 보였다. 더불어 격자면적 내 평균 강우량을 대표하는 격자단위 자료의 특성에 따라 격자의 해상도가 낮을수록 강우일수가 높은 경향을 보이며 강우일을 판단하는 기준 강우량이 증가할수록 가공방법별 강우일수 차이가 감소하는 것으로 분석되었다.
(3) 표준시나리오 격자단위 자료를 활용하여 농촌용수구역 단위 기상자료를 생산할 시 울릉지역을 포함한 해안도서지역의 경우 행정구역과 농촌용수구역의 경계가 불일치하는 문제점과 서해, 남해 도서지역에 작은섬으로 구성된 5개 농촌용수구역 (제추, 옹자, 영낙, 부위, 옥옥)은 해당하는 격자자료가 존재하지 않는 문제 등이 있으므로, 공간분포와 대상지역의 해당 격자 추출시 주의를 요한다.
12는 과거기간에 대해서 제주지역 평균강우량 분포를 ASOS 관측값과 지점단위자료 (A1), 용수구역단위평균 (C1) 가공방법별 분포를 비교한 그림이다. ASOS 관측값과 지점단위 자료는 제주지역의 지역별 강우 패턴에 대한 재현성이 높게 나타났으나 용수구역 단위 평균자료는 ASOS 관측값과 지점단위자료 대비 높게 산정되는 것을 확인할 수 있다. 이는 용수구역 대표 지점자료가 아닌 용수구역 내 격자자료 평균을 적용할 경우 높은 강우량을 보이는 한라산 일대의 산악지역을 포함하므로 나타난 결과로 판단된다.
5 km 해상도의 격자자료가 1 km 해상도 격자자료 대비 낮게 나타났다. 격자의 해상도가 낮을수록 격자면적 내 평균 강우량을 대표하는 격자단위 자료의 특성에 따라 기준 강우량이 증가할수록 가공방법별 강우일수 차이가 감소하는 것으로 분석되었다. 반면 평균강우량, 95percentile, 표준편차에 대해서는 가공방법별 유의한 차이가 나타나지 않았다.
1 mm 기준의 경우 용수구역 대표자료 산출을 위해 산술평균에 포함하는 격자의 수가 많아질수록 강우일수가 높게 나타나는 경향을 보였다. 더불어 격자면적 내 평균 강우량을 대표하는 격자단위 자료의 특성에 따라 격자의 해상도가 낮을수록 강우일수가 높은 경향을 보이며 강우일을 판단하는 기준 강우량이 증가할수록 가공방법별 강우일수 차이가 감소하는 것으로 분석되었다.
본 연구결과는 격자단위 기후모델 산출물의 활용이 증가하고 국가표준 시나리오와 격자단위 미래기상자료가 배포되어 국내 적용사례가 증가하는 시점에 향후 농업분야 미래기상자료 구축 시 자료 가공방법을 적용하는데 고려할 점들을 정리하였다. 더불어 본 연구의 결론은 다양한 격자단위 자료를 적용한 공간적 상세화 과정에서 동일하게 적용될 수 있는 유의점과 적용방법에 대해 고찰하고 있으며, 특정지역의 평균 또는 대표 강우량 자료를 추출할 경우 강우특성의 합리적 분석을 위해 고려될 수 있을 것으로 판단된다.
5 mm (C5)의 범위를 보이며 과거기간 관측값 대비 낮게 모의되는 것으로 나타났다. 자료별 특성으로는 격자의 개수가 많이 포함되는 자료일수록 일최대강우량이 낮게 나타나는 것으로 분석되었다. 강우일수의 경우 과거기간 관측값 대비 3가지 기준 강우량 모두 높게 모의 되었으며 미래기간의 자료 분포와 특성은 기준 강우량에 따라 다르게 나타났다.

후속연구

본 연구결과는 격자단위 기후모델 산출물의 활용이 증가하고 국가표준 시나리오와 격자단위 미래기상자료가 배포되어 국내 적용사례가 증가하는 시점에 향후 농업분야 미래기상자료 구축 시 자료 가공방법을 적용하는데 고려할 점들을 정리하였다. 더불어 본 연구의 결론은 다양한 격자단위 자료를 적용한 공간적 상세화 과정에서 동일하게 적용될 수 있는 유의점과 적용방법에 대해 고찰하고 있으며, 특정지역의 평균 또는 대표 강우량 자료를 추출할 경우 강우특성의 합리적 분석을 위해 고려될 수 있을 것으로 판단된다.

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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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