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• 연구 방법
• 연구 결과

제안 방법

• 격자단위(12.5km 해상도의 raster)의 최고기온, 최저기온에 해당되는 1951년–2100년의 일자료를 수집하여 사용하되, 계산은 30년 평년단위인 1981-2010, 미래평년인 2011-2040, 2041-2070, 2071-2100년 4개 평년으로 분류하였다.
• 또한 기후학적 평년(1981-2010)의 평균적인 GDD의 양상을 해당 지역의 기후특성으로 두고, 특정년도의 같은 기간 동안의 GDD를 비교하여 평년대비 상대적인 냉해의 위험정도를 산출한다.
• 이에 따르면 과거 30년의 기후특성을 기반으로 평균과 표준편차의 정규분포로 만들고 이를 확률변수 z 값을 지수화 하여 상대적인 재해위험정도를 나타냈다. 본 연구에서는 지발성 냉해의 기준이 되는 적산온도 값을 이용하여, 미래기후변화시나리오 하에서 적산온도 값이 이동하는 경향을 분석하여, 냉해의 위험정도를 예측하고, 지리적 이동 경향 또한 분석하였다.
• 연별로 1월 1일 –1월 28일 ((w04), 4주 적산)을 시작으로 51주차(w51)까지 GDD를 매년 계산하여, 전술한 30년 단위로 평균하였다.
• 장기간의 저온조건을 평가하기 위하여 적산온도(GDD, Growing Degree Days)를 이용하며, 작물 생장에 기여하는 하루단위의 열량(DHC, Daily heat contribution)은 일최고기온, 일최저기온, 그리고 생육임계온도(Tbase)를 이용하여 계산된다. 위의 식에서 작물생장의 비가역성을 반영하기 위하여, 일 최저기온이 생육임계온도보다 낮을 경우에는 일 최저기온이 생육임계온도(Tbase) 로 대치되며, 30℃이상의 고온일 경우 호흡량이 증가하여 대게 생장량이 축적되지 않는 것을 감안하여 일최고기온은 30℃로 제한한다.
• 적산기간은 4주(28일)로 하였으며, 전국을 810개로 나눈 집수역 별로 계산하기 위하여, raster 파일을 ArcMap (Esri. Inc., USA)의 summarize 기능을 이용하여 추출하였다. 연별로 1월 1일 –1월 28일 ((w04), 4주 적산)을 시작으로 51주차(w51)까지 GDD를 매년 계산하여, 전술한 30년 단위로 평균하였다.
• 2. 평년단위 권역별 4주간(28일) 적산온도(GDD, 기준온도 10℃)의 변이계수(CV) 변화 추이(A: 한강권역, B: 섬진강권역).

이론/모형

• 본 연구에서는 과거와 현재 뿐 아니라 미래의 냉해 위험 정도를 예측하기 위하여 기후변화 시나리오인 RCP (Representative Concentration Pathways) 8.5를 사용하였다. 격자단위(12.

성능/효과

• 전체적인 양상은 비슷한 것으로 나타났다. 계절 별로 이른 봄이 늦가을과 더불어 변이의 폭이 가장 크고, 상대적으로 여름철에는 변이의 폭이 적어 안정적임을 확인 할 수 있었다. 즉 변이가 큰 시기에는 상대적으로 평년에 비해 낮은 온도가 장기간 유지 될 가능성이 있어 지발성 냉해의 위험이 클 수 있다.
• 즉 변이가 큰 시기에는 상대적으로 평년에 비해 낮은 온도가 장기간 유지 될 가능성이 있어 지발성 냉해의 위험이 클 수 있다. 또한 같은 기간을 기준으로 적산온도 값은 미래로 갈수록 변이계수가 작아지는 양상을 보이고 있으나, 2011-2040 평년은 여름에 있어 다른 평년에 비해 변이계수가 큰 것으로 나타났다.
• 이를 분석해보면, 2011-2040, 2041-2070년대의 경우 지역 간의 특성으로 인해 냉해의 발생확률이 나타났다면, 2071-2100년대의 경우 지역 간의 특성 보다는 기상이변의 영향으로 인해 국지적인 냉해의 발생패턴이 나타날 수 있음을 예상할 수 있다.
• 또한 직전 평년값(평균, 표준편차, 예 2011-2040 년도는 1981-2011 평균 및 편차 적용)을 적용하여 지발성 냉해가 발생되는 집수역의 갯수를 계산해 본 것이 Table 1이다. 일반적으로 지구온난화로 인해 기온이 상승할 것으로 예상되며, 냉해의 위험 정도 또한 상대적으로 줄어 들 것으로 예상되지만, 표에서 보듯, 이른 봄과 가을에 특히 2041-2070년대가 그 이전 평년에 비해 냉해발생이 예상되는 집수역의 수가 많을 것으로 예상되는 사례를 확인 할 수 있었다.

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