초록 ▼

Ⅳ. 연구개발결과
○ 북미 대상지역의 농업기후지대를 구분하기 위하여 기온, 강수 기후장과 고도자료를 수집하여 분석한 결과 오대호의 일부 지역을 제외하고는 24개의 지역으로 구분되었고, 중국 동북3성의 농업기후지대를 구분하기 위하여 기온, 강수량, 그리고 해발고도와 식물비 자료를 수집하여 분석한 결과 22개의 지역으로 구분되었다.
○ 북미 대상지역은 NOAA의 NCEP에서 제공되는 기상자료를, 중국 동북3성 지역은 NASA에서 제공되는 기상자료를 수집하여 DB를 구축하였고 경과기상 분석에 활용하였다. 북미 대상지역의 연평균

Ⅳ. 연구개발결과
○ 북미 대상지역의 농업기후지대를 구분하기 위하여 기온, 강수 기후장과 고도자료를 수집하여 분석한 결과 오대호의 일부 지역을 제외하고는 24개의 지역으로 구분되었고, 중국 동북3성의 농업기후지대를 구분하기 위하여 기온, 강수량, 그리고 해발고도와 식물비 자료를 수집하여 분석한 결과 22개의 지역으로 구분되었다.
○ 북미 대상지역은 NOAA의 NCEP에서 제공되는 기상자료를, 중국 동북3성 지역은 NASA에서 제공되는 기상자료를 수집하여 DB를 구축하였고 경과기상 분석에 활용하였다. 북미 대상지역의 연평균기온변화를 분석한 결과 2011～2012년에는 최근 5년보다 기온이 높았지만, 2013년에는 낮았고, 중국 대상지역의 경우 2011～2013년에는 대체로 기온이 낮았다. 그 외 연평균지온과 누적강수량, 누적일사량도 연 변화를 분석하여, 작황 분석팀에게 제공하였다.
○ 본 연구를 통하여 구축된 기상 관측 및 분석 정보와 기상 예측 및 기후 변화 시나리오별 정보를 웹 사이트 “http://218.234.22.111:8080/foreign” 를 통하여 제공하고 있다.
○ 작물의 생산량을 추정하기 위하여 밀, 감자, 옥수수의 각 작물에 맞는 변수를 발굴하여 기계학습이론의 기반인 랜덤포리스트을 활용한 작물 모형을 개발하였으며 기존에 많은 연구에서 사용된 다중선형회귀모형과 DSSAT모형과의 정확도를 비교한 결과에서 랜덤포리스트 모형의 성능이 우수한 것으로 나타났다.
○ IPCC의 A2시나리오를 이용하여 동아시아 지역의 2080년대의 밀의 생산량을 예측한 결과 2000년대에 비하여 소폭 상승할 것으로 나타났다.
○ 기상응용정보를 생산하기 위하여 랜덤포리스트모형과 로지스틱회귀분석모형, 판별분석모형을 이용하였으며 그에 따른 정확도 비교에서 랜덤포리스트모형의 정확도가 상대적으로 낮게 나왔지만 앞으로 수정·보완해 나간다면 더 좋은 결과가 나타날 것으로 예상되었다.
○ 효율적인 응용기상정보 생산과 제공 체계의 구축을 위하여 선진 기상정보시스템을 조사하여 기상관측자료를 수집하는 과정과 수집된 기상자료를 생장도일, 가뭄지수 등의 응용정보로 가공하고 농업분야에 제공하는 체계를 파악하였다.
○ 통계적 규모축소기법(CA)을 이용하여 대상지역(중국, 미국)에 대한 지구온난화에 따른 상세농업기후변화자료 및 농업기후지수를 생산하였다. 통계적 규모축소를 적용한 후 지형에 의한 공간적인 특징이 잘 나타났으며, 기존의 모델이 가지고 있는 계통적 오차 역시 제거되어 관측과 유사한 패턴을 보였다. 미래기후변화에 대한 결과를 살펴보면, 현재기후에 비해 기온 및 강수가 증가함을 보였고, 특히 RCP8.5 시나리오에서 그 증가세가 뚜렷하게 나타났다.
○ APCC 기후네트워크에 의해 수집된 7개의 대기-해양 접합모델을 이용하여 통계적 규모축소 모형을 수행하고 다중모델앙상블기법을 적용하여 3개월 및 6개월 계절예측자료를 생산하였다. APCC 통계적규모축소 모형을 통해 생산된 자료들은 대상지역에 대해 높은 예측성을 보였으며, 실제 미래예측결과에서도 관측과 유사한 공간분포를 보였다.
○ PNU CGCM과 APCC CGCM을 포함한 세계 유수의 APCC 계절예측 참여 접합 대순환 모형으로부터 생산된 예측 자료를 이용하여 다양한 앙상블 기법을 적용하고 그 예측성을 평가하였다. 사용된 앙상블 기법은 두 가지의 선형앙상블 기법(SCM, MLR)과 두 가지의 비선형앙상블 기법(GA, SOM)이 사용되었다. 선형앙상블 기법 중에는 SCM기법이 MLR기법보다 나은 예측성을 보였고 비선형앙상블 기법 중에는 SOM기법이 GA기법보다 나은 예측성을 보였다. 최종적으로는 비선형 기법인 SOM기법이 다른 기법들보다 나은 예측성을 보여서 이 기법을 최적 앙상블 기법으로 선정하였다.
○ 최적 앙상블 기법으로 선정된 SOM기법과 SCM기법을 접합 대순환 모형인 PNU CGCM로부터 생산된 예측자료에 적용하여 9개월 예측자료를 생산하고 예측성을 분석하였다. 열대 해양에서의 예측성이 다른 지역에서의 예측성보다 높게 나타났고 기온이 강수량보다 높은 예측성을 보였다. 또한, 중국 및 미국 지역에 대한 앙상블 기법의 예측성을 보았을 때, SOM기법이 SCM기법 보다 낮은 RMSE을 보였고 계절별로는 기온은 여름철에, 강수량은 겨울철에 상대적으로 높은 예측성을 보였다.
○ 관측을 대신하는 전지구 재분석 자료를 초기장으로 하여 지역기후모형 WRF를 통한 미국 및 중국의 대상 지역에 대한 상세 농업기후 재현자료 생산하였다. 이 상세 농업기후 자료들은 통계적 기법을 사용하여 계통적 오차가 제거되었다. 지역기후모형을 통해 상세화된 자료들은 지형적 특성을 고려하여 기온 및 강수량을 재현 및 예측하고 이에 계통적 오차를 제거함으로써 실제 관측값에 가까운 결과를 모사할 수 있었다. 따라서 상세 농업기후 재현자료에서 사용된 통계적 보정 방법은 상세 농업기후 예측자료의 계통적 오차를 보정할 때에도 사용되었다.
○ PNU CGCM으로부터 생산된 예측자료를 초기장으로 하여 지역기후모형 WRF를 통한 미국 및 중국 지역의 9개월 상세 농업기후 예측자료 생산하고 앞서 사용한 통계적 보정 방법을 적용하였다. 14년간의 상세 농업기후 예측자료의 예측성을 검증하기 위하여 격자별, 지대별의 예측성 평가가 이루어졌다. 기온이 강수량보다 공간적 분포도에서 상대적으로 높은 예측성 보였다. 본 연구에서 생산된 미국과 중국의 대상지역에 대한 9개월 상세 농업기후 예측자료는 웹을 통해 사용자들에게 제공된다.
○ 상세 기상자료의 농업적 활용성을 높이기 위하여 농업기상 예측 자료의 농업응용모형 연계기술을 연구하였다. 본 연구에서 생산된 기상자료는 본 과제와 관련한 프로세스 작물모형, 위성영상기반의 추정모형, 그리고 통계작물모형 등 다양한 모형의 입력 자료의 형태로 가공되어, FTP, 하드 및 인터넷을 통해 총 17회 정도 제공되었다.
○ 본 연구에서는 이산화탄소 농도의 배증을 통한 온난화에 따를 동아시아 지역의 미래 농업기후 변화를 예측하였다. 이산화탄소 농도의 배증에 따른 상세 변화를 비교하기 위하여, 전지구접합 모형인 PNU CGCM과 지역기후모형인 WRF를 이용하여 이산화탄소의 농도가 현재 수준의 두 배가 될 경우의 상세 동아시아 기후변화를 추정하였다. 결과적으로 현재 수준과 비교하여 모든 계절의 지표 기온과 토양 기온이 상승하고 강수량과 일사량은 평균적으로 유사할 것으로 예측되었다.

Abstract ▼

Ⅳ. The results of the research
○ Temperature, precipitation, elevation, and plant rate were collected and analyzed for the agro-climatic zoning in North America and Northeast China. The research object region of North America and Northeast China were divided into twenty-four and twenty-two zones,

Ⅳ. The results of the research
○ Temperature, precipitation, elevation, and plant rate were collected and analyzed for the agro-climatic zoning in North America and Northeast China. The research object region of North America and Northeast China were divided into twenty-four and twenty-two zones, respectively, according to the Koppen climate classification.
○ We built a web system, which is offering agro-meteorological information service. This web system consists of three contents; one content is the weather forecasting information, another is the weather observation and analysis information, the other is the climate change scenario information.
○ For predicting crop yield, there was designed by the sort of crops the climate data, soil data and crop Management data collected. RF using designed data is more simple than process based model like DSSAT and more accurate than traditional statistic model like MLRA.
○ Because of having too few of the Datasets for predicting frostfall, accuracy of frostfall prediction model using RF was not good. But the model had the capacity to produce agro-meteorological informations.
○ To project change in agro-climate over target area(China and USA) using constructed analogues(CA) method to study impacts of climate changes and climate variability. The downscaled climate change result reasonably captures the temporal and spatial distribution of current temperature and precipitation associated with topography. A nd in the future climate, the results for downscaled temperature and precipitation show an increasing trend over East A sia and USA, especially the most significant increase in rcp8.5 scenario.
○ To produce 3-month and 6-month lead regional prediction data using an optimal statistical downscaling model from seven operational coupled general circulation models participating in the APEC climate Center Network. A s the result, optimal statistical downscaling model shows quite good prediction skills at target area.
○ 9-month lead prediction data is produced and evaluated by applying SOM and SCM methods selected as optimal ensemble method to outputs from PNU CGCM. Predictability over tropical ocean is higher than those in other regions. Temperature also shows higher predictive skill than those in precipitation. When comparing the predictability between ensemble methods, SOM method shows lower RMSE compared to SCM for China and America region.
○ Regional climate over America and China is reproduced using global reanalysis data similar to observation as input data for regional climate model, WRF. Systematic bias in regional climate data is estimated and eliminated using statistical method. Then, regional climate data can be simulated as similar behavior to observation by reducing systematic bias in model. Therefore, the statistical correction method used in reproduction is also adopted in forecast.
○ 9-month lead regional forecast data over America and China is produced using regional climate model, WRF, with input data from PNU CGCM and then applied to statistical correction. predictability of regional agro-climate data over 14 years is assessed in many respects. As spatial distribution concerns, temperature has better performance compared to precipitation. These data over the target area are offered to end-user by web.
○ The conversion techniques of agro-meteorological forecast data for agricultural application models had been studied to enhance an agricultural utilization of detailed meteorological data. The meteorological data produced by this study have been processed to match with an input of various models such as a process crop model, a crop yield forecasting model based on satellite remote sensing and a statistical crop model, and then provided 17 times through FTP, HDD and an internet.
○ There was predicted the future agro-climate changes over East Asia in CO₂ doubled climate induced by CGCM. Detailed climate changes over East Asia by CO₂ doubled climate were estimated through Global coupled general circulation model, PNU CGCM and regional climate model, WRF. Under the CO₂-doubled climate, surface temperature and soil temperature are expected to increase and precipitation and insolation were predicted to be similar with the present climate.

목차 Contents

• 표 지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 요 약 문 ... 4
• S U M M A R Y ... 9
• 목 차 ... 13
• 제 1 장 서 론 ... 14
• 제 1 절 연구개발의 목적 ... 14
• 제 2 절 연구개발의 필요성 ... 14
• 제 3 절 연구개발의 범위 및 내용 ... 16
• 제 2 장 국내외 기술개발 현황 ... 17
• 제 1 절 국내 기술개발 현황 ... 17
• 제 2 절 국외 기술개발 현황 ... 17
• 제 3 장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 19
• 제 1 절 주요 곡물 생산지대의 농업기상 감시 체계화 연구 ... 19
• 제 2 절 농업기상정보 생산 및 제공체계 기술 개발 ... 47
• 제 3 절 주요 곡물 생산지대의 농업기후변화 예측기술 개발 ... 66
• 제 4 절 다중기후모델을 이용한 주요곡물 생산지대의 상세 농업기상 예측자료 생산 연구 ... 82
• 제 4 장 연구개발목표 달성도 및 대외기여도 ... 128
• 제 1 절 목표대비 대외달성도 ... 128
• 제 2 절 정량적 성과 ... 130
• 제 5 장 연구개발결과의 활용계획 ... 131
• 제 1 절 추가 연구의 필요성 ... 131
• 제 2 절 타 연구에의 응용 및 기타 활용계획 ... 131
• 제 6 장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 133
• 제 7 장 기타 중요 변동사항 ... 134
• 제 8 장 국가과학기술종합정보시스템에 등록한 연구장비 현황 ... 135
• 제 9 장 참고문헌 ... 136
• 끝페이지 ... 138