초록 ▼

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
가. 생명기상 진단 및 예측 모델 개발
- 꽃가루위험도 예측 현업 통계모형을 대체할 심층신경망 모형을 개발함

- 심층신경망 기반 참나무 꽃가루 모형은 위험도 2∼4등급의 평균 정분류율이 기존 모형보다 약 4배 수준으로 크게 성능이 향상되었으며, 꽃가루 비산시기 및 발생량의 경시적 분포가 기존 모형에 비해 관측과 더욱 유사하게 개선됨

- 국립수목원 참나무 순림에서 집중관측한 시간별 꽃가루 농도를 이용하여 개화기간 및 일별 총 꽃가루 배출량 산정식을 개선함

- 개

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
가. 생명기상 진단 및 예측 모델 개발
- 꽃가루위험도 예측 현업 통계모형을 대체할 심층신경망 모형을 개발함

- 심층신경망 기반 참나무 꽃가루 모형은 위험도 2∼4등급의 평균 정분류율이 기존 모형보다 약 4배 수준으로 크게 성능이 향상되었으며, 꽃가루 비산시기 및 발생량의 경시적 분포가 기존 모형에 비해 관측과 더욱 유사하게 개선됨

- 국립수목원 참나무 순림에서 집중관측한 시간별 꽃가루 농도를 이용하여 개화기간 및 일별 총 꽃가루 배출량 산정식을 개선함

- 개선된 모델은 정확도 향상에도 불구하고 꽃가루를 과대 모의하였으며, 향후 밀도, 높이 등 식생분포 특성 입력자료의 보완이 필요한 것으로 판단됨

나. 한국형 폭염건강 영향모델 개발
- 폭염지수별 폭염 사망 감지율을 분석한 결과 인지온도(77.3%), 열지수(70.0%), 기온(68.6%), 온열지수(62.8%)의 순으로 인지온도가 가장 뛰어남

- 2016년 폭염기간 중 온열질환 사망은 주로 초여름에 발생했고 응급환자는 초여름과 폭염이 지속되는 기간 동안 급증하였음. 폭염피해를 나타내는 임계값은 전국평균(Tmax: 27.3, PT: 34.4)이 대도시(Tmax: 28.8-32.1, PT: 33.9-39.7)에 비해 낮게 나타나 대도시보다 농촌·소도시가 폭염에 취약함을 유추할 수 있음

다. 중장기 예보 기반 작황예측 기술개발
- 중장기예측자료의 농업모델 적용 가능성을 평가하기 위해 FAO에서 개발한 EcoCrop 모델과 기후변화시나리오의 hindcast 온도·강수량 자료(1979-2005)를 결합하여 지역별 작황과 적합도를 산출함

- 한반도 전역에서 양파가 적합도 0.9이상으로 최적이었고, 배추 0.8이상, 고추나 마늘의 적합도도 연차별로 좋아지는 것으로 분석됨. 앞으로 기상자료의 시공간 해상도를 향상함으로써 주산지별 상세 분석이 필요함

라. 수치모델 개선을 위한 호수면 온도 초기화 기술개발
- 호수물리과정 모의를 통한 호수면 온도 초기화 기술을 개발함. WRF 모델과 UM-LDAPS 자료를 이용하여 의암호에서 3년간 시험됨. FLake 모델은 타당한 수준의 연간 수온의 연직 분포, 혼합층 두께, 수면 플럭스를 모의함

- 관측결과와의 비교에서 FLake 초기화 기술이 기존 방법보다 좋은 결과를 가져왔으나, 겨울철 수표면 온도를 과소 추정하여 3월 말까지 호수가 얼어붙는 것으로 모의하였음. 겨울 이외 계절에서는 RMSE와 ME가 가장 작음

- FLake 초기화에 필요한 시간을 줄이기 위해 남한 주요 호수의 깊이별로 필요한 최소 초기화 기간을 추정함

마. 생명기상 응용모델개발(Ⅳ) (학술연구용역)
- 한국의 기상 기후조건을 고려한 열 스트레스 측정 실험을 통하여 폭염시 한국인이 느끼는 열 스트레스 수준을 20대 남성을 대상으로 정량화함.

- 폭염특보의 국내외 현황과 부처별 요구사항을 조사하고, 온도지표(기온, 인지온도 등)와 보건DB(폭염과 관련된 온열질환자수, 응급환자수, 폭염사망자수)를 이용하여 각종 폭염지수의 폭염특보 활용 타당성을 분석함

- BioCAS의 정확도 개선을 위해 광릉 산림지역의 활엽수림과 침엽수림에서 발생하는 온도저감 효과의 원인과 크기를 정량 분석하고 실험모델을 개발함

- CAS의 기온분석 정확도 향상을 위해 국지규모(LD)와 중규모(MD) 기온분포 계산 방법을 개선함. LD의 빌딩규모 열적 효과를 서울시 관측자료에서 직접 계산하고, MD의 중규모 모델을 다양화할 수 있도록 함

- 기후변화에 따른 꽃가루 알레르기 취약성 평가를 위해, CO2 농도별 참나무 꽃가루 발생량과 알레르기 유발 단백질량을 정량적으로 분석함. 또한 꽃가루 농도가 알레르기증상 중증도와 내원환자수에 미치는 영향을 통계분석함.

(출처 : 요약문 13p)

Abstract ▼

Ⅳ. Results
A. Improvement of models to diagnose and estimate daily pollen allergy
- Deep neural network (DNN) models were developed to replace the operational models of allergy risk forecasting of pollen species.

- DNN-based oak pollen model was four times better in correct classificat

Ⅳ. Results
A. Improvement of models to diagnose and estimate daily pollen allergy
- Deep neural network (DNN) models were developed to replace the operational models of allergy risk forecasting of pollen species.

- DNN-based oak pollen model was four times better in correct classification of 2-4 risk levels than the original models. Pollen season and daily temporal changes were better simulated by the DNN model.

- Daily total pollen emission was improved by intensive observation at a oak forest in the National Arboretum.

- The improved model over-estimated daily pollen concentration at receptor sites despite its better accuracy. Input data such as plant density and height need to be considered for further improvement.

B. Development of heat-health impact assessment model for Korean
- Detection rate of heat-related mortality was evaluated according to heat indices: perceived temperature (77.3%) explained better than the other indices of heat index (70.0%), air temperature (68.6%), and wet-bulb globe temperature (62.8%).

- During the heat wave days in 2016, most of the heat-related deaths occurred in early summer and emergency hospital visit increased rapidly by the duration of the heat waves. The threshold of heat-related health impact of rural and smaller cities was speculated to be lower than larger cities because the nation-wide mean thresholds (Tmax: 27.3, PT: 34.4) were lower than the thresholds of larger cities((Tmax: 28.8-32.1, PT: 33.9-39.7)).

C. Long-range forecasting in AgroMet applications
- To evaluated the possibility of application of long-range forecast to agriculture, FAO’s EcoCrop model was implemented along with hindcast data of air temperature and rainfall (1979-2005) from the climate change scenario and estimated regional harvest and suitability.

- Onion (0.9) received the highest suitability followed by cabbage (0.8), pepper, and garlic. It is needed to improve the analysis for production areas by optimizing spatio-temporal resolution.

D. Development of lake surface temperature initialization technique for numerical weather prediction systems
- Lake physics spin-up technique was developed and tested along with Weather Research and Forecast (WRF) modelling system. The technique was tested for 3-year period at Uiam Lake using the Unified Model’s Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) dataset.

- The FLake model showed reasonable annual evolution of water temperature profiles, mixing layer depth and surface fluxes. The FLake spin-up method showed best correlation of lake surface temperature (LST) with observation when compared to the standard approaches. However, the method underestimates the winter LST causing the lake freezing until March. Excluding the winter, the FLake spin-up techniques has the lowest RMSE and lower MB comparing to air temperature averaging approach.

- In order to reduce the spin-up time of FLake, minimal spin-up periods for several lake depths in range of lakes in South Korea were estimated.

E. Research project “Development of Applied Models for Biometeorology (Ⅳ)”
- Heat stress level was quantified by climate chamber experiments of Korean young adults (20s) considering the weather and climate conditions in Korea - Current status of domestic and foreign heat wave warning systems and specific requirements by other government agencies during heat waves were surveyed. Temperature indices (air temperature, perceived temperature, etc.) and public health data (heat-related patients, emergency hospital visit, and heat mortality) were analyzed to yield their suitability in heat wave warning.

- Experimental models were developed for the improvement of BioCAS in the reduction of air temperature by deciduous and coniferous forests.

- Calculation methods in Local-scale (LD) and Meso-scale (MD) temperature deviation were improved. Building-scale thermal effects in LD can now be calibrated from AWS observation in Seoul. Various meso-scale model output can now be incorporated in estimating MD.

- Amount of pollen production and allergenic protein of oak trees, which were cultivated at elevated levels of CO2 concentrations, was analyzed for climate vulnerability assessment. In addition, the impact of pollen concentration on symptom index of allergy patients and number of outpatients was statistically analyzed.

(출처 : Summary 16p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구 보고서 ... 2
• 목차 ... 4
• 표목차 ... 7
• 그림목차 ... 9
• 요약문 ... 13
• Summary ... 16
• 제 1 장 서론 ... 20
• 제 2 장 생명기상 진단 및 예측모델 개발 ... 21
• 제 1 절 심층신경망 기반 참나무 꽃가루 위험도 모형 개발 ... 21
• 1. 서론 ... 21
• 2. 꽃가루 및 기상 자료 ... 22
• 3. 심층신경망 기반 참나무 꽃가루 위험도 모형 ... 24
• 4. 참나무 꽃가루 위험도 모형 개선 ... 31
• 5. 결론 ... 36
• 제 2 절 기후변화에 따른 꽃가루 알레르기 위험도 연구 ... 37
• 1. 기후변화 시나리오 자료 편의보정 ... 37
• 2. 기후변화 시나리오 기반 미래 참나무 꽃가루 농도 ... 38
• 3. 극농도 변화 분석 ... 43
• 4. 꽃가루 알레르기 내원환자수 통계분석 ... 45
• 5. 기후변화에 따른 참나무 꽃가루 질적 변화 실험 연구 ... 46
• 제 3 절 참나무 꽃가루 집중관측을 통한 확산예측시스템 개선 ... 47
• 1. 참나무 꽃가루 발생 집중 관측 ... 47
• 2. 참나무 꽃가루 일 총 발생량식 개선 ... 49
• 3. 참나무 꽃가루 비산시기의 시간별 꽃가루 농도 분석 ... 52
• 4. 참나무 꽃가루 배출량 민감도 분석 ... 54
• 제 3 장 한국형 폭염건강 영향모델 개발 ... 58
• 제 1 절 한국형 인지온도 모델 개발 ... 58
• 1. 인지온도 모델 개요 ... 58
• 2. 관측자료 기반 인지온도를 이용한 폭염 취약성 분석 ... 59
• 3. LDAPS-PT 기반 2016년 여름철 폭염 건강영향평가 ... 64
• 제 2 절 생명기상 응용모델 개발 ... 70
• 1. 열 스트레스 측정 및 정량화 ... 70
• 2. 인지온도 기반의 폭염특보 대응기술 개선 연구 ... 73
• 3. BioCAS의 구성 모델 개선 ... 74
• 제 4 장 중장기 예보 기반 작황예측 기술개발 ... 79
• 제 1 절 중장기 예보 기반 작황예측 기술개발 ... 79
• 1. 중장기 예보를 위한 기상자료 ... 81
• 2. 주요 작물 작황 예측을 위한 EcoCrop 모델 ... 84
• 3. EcoCrop 모델 결합자 모의실험 ... 87
• 제 5 장 Development of lake surface temperature initialization technique for numerical weather prediction systems ... 91
• 제 1 절 Development of interface between FLake model and WPS ... 91
• 1. Background and objectives ... 91
• 2. Description of FLake model ... 92
• 3. Description of the interface between FLake and WRF models, and input dataset ... 92
• 제 2 절 Evaluation of FLake model and spin-up technique ... 94
• 1. FLake performance ... 95
• 2. Comparison of FLake spin-up approach with standard techniques ... 98
• 제 3 절 Estimation of lake-depth dependent minimal spin-up period for FLake model ... 101
• 제 6 장 요약 및 결론 ... 104
• 제 1 절 생명기상 진단 및 예측 모델 개발 ... 104
• 제 2 절 한국형 폭염건강 영향모델 개발 ... 104
• 제 3 절 중장기 예보 기반 작황예측 기술개발 ... 105
• 제 4 절 호수면 온도 초기화 기술을 통한 중규모 모델 개선 ... 106
• 제 5 절 결언 ... 106
• 참고 문헌 ... 108
• 끝페이지 ... 112