채소작물과 과수작물의 생육에 악영향을 미치는 서리발생을 미리 예측하기 위해 모형을 구축하고 채소 주산지에 적용해 보았다. 서리 발생 전날에 관측되는 다양한 기상인자들(최저기온, 18시 기온, 21시 기온, 24시 기온, 평균풍속, 18시 풍속, 21시 풍속, 구름량, 5일간 강수량, 3일간 강수량, 상대습도, 이슬점온도, 초상최저기온, 지면온도)을 수집 하고, 그 중에서 서리발생에 유의한 영향이 있다고 판단되는 변수들을 통계적 방법(T-test, Random Forest, Multicollinearity test, Akaike Informaiton Criteria, 그리고 Wilk’s lambda values)을 통해 선택하였다. 여러 통계적 방법을 통해 선택된 유의한 기상 인자는 24시 기온, 구름량, 이슬점온도, 21시 풍속 이였으며, 이 기상인자를 기계학습법의 한 종류인 랜덤 포레스트에 적용하여 서리 발생 예측 모형을 구축하였다. 이렇게 구축 된 서리 발생예측 모형의 정확도는 70.6%로 나타났으며, 이 모형을 가을배추와 가을무의 주산지인 홍성과 서산에 적용하였을 때 65.2%와 78.6%로 나타났다.

작물 생육에 영향 요소인 기상 변수들을 이용하여 우리나라 쌀 생산량(kg 10a−1 )을 추정하였다. 이 연구는 기상 변수의 연 변동성을 기반으로 간단하지만 효과적인 통계 방법인 다중회귀모형을 이용하여 쌀 생산량에 대한 예측 가능성을 살펴보았다. 비균질적인 환경 조건의 특성을 고려하여, 연 쌀 생산량을 우리나라 도별로 추정하고 검증하였다. 기상청에서 제공하는 1986년부터 2018년까지 33년간 관측된 61개지점의 월 평균 기상 자료를 설명자료로 사용하였다. 11겹 교차검증(11-fold cross-validation)을 이용하여 추정된 쌀 생산량의 정확도를 추정하였다. 분석한 결과, 상관계수 (0.7) 측면에서 간단한 과정으로도 도별 쌀 생산량의 시간적 변화를 잘 모의하였다. 또한 추정된 쌀 생산량은 0.7 kg 10a−1 (0.15%)의 평균 오차를 가지며, 관측의 공간적 특성을 잘 모의하였다. 이 방법은 적시에 농업기상 예측 정보를 얻는다면 쌀 생산량에 대한 유용한 정보를 사전에 얻을 수 있을 것으로 생각된다.

곤충의 초발생일, 최대발생시기, 발육 단계 등을 예측하는데 기상자료는 필수적으로 사용하고 있다. 기상자료의 수집방법으 로는 조사지점에 기상관측센서를 설치하거나, 인근 기상관측지점의 자료를 활용하는 방법이 있다. 현재 국내에는 기상청, 농촌진흥청, 산림청 등에서 약 3700여개의 기상관측장비를 운영하고 있으며, 공간분해능은 약 5km정도이다. 하지만 일반 사용자의 기상관측자료의 접근성, 기상관측센서 및 기상관측값의 품질 등의 이유로 국내 기상관측자료의 활용사례는 제한이다. 따라서 본 자료에서는 국내외 기상관측자료의 수집 방법에 대해서 기술하였다. 기상청에서는 600여개의 자동기상관측장비를 운영하고 있으며, 국가기후데이터센터(sts.kma.go.kr), 방재기상정보시스템(afso.kma.go.kr)을 통해서 기상관측자료를 제공하고 있다. 국가기후데이터센터에서는 국내 기상관측자료 뿐만 아니라 전세계 149지점의 기상관측자 료 또한 수집이 가능하다. 그리고 세계기상정보시스템(WIS)과 연계한 농업기상정보 자료센터(dcpc.wamis.kma.go.kr)에서는 50개 국가의 농업기상자료를 제공하고 있다. 농촌진흥청 국립농업과학원은 농업기상을 관측하기 위해 현재 180지점에서 기상관측장비를 운영하고 있으며, 2017까지 200지점으로 확대할 예정이다. 농업기상관측자료는 농업기상정보서비스 (weather.rda.go.kr)를 통해 제공하고 있다. 산림청 국립산림과학원 역시 2017년까지 산악기상관측지점을 200지점으로 확대할 예정이며, 산악기상관측자료는 산악기상정보시스템(mtweather.nifos.go.kr), 산악기상관측시스템(mw.nifos.go.kr)을 통해 제공 하고 있다. 각 기관에서 제공하고 있는 기상관측자료는 기상관측센서와 관련된 관측상의 문제점을 보완할 수 있는 방법이며, 기상관측센서를 정기적으로 유지․점검하고 있기 때문에 고품질의 기상자료를 생산한다는 측면에서 곤충 생태 연구에 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.

Various ecosystem carry out fundamental function of material circulation and energy flow through interrelationship with many environmental factors. Therefore, it is crucial to scientifically understand the value of nature to deduce correlation between environmental factor and change of ecosystem function. In this study, we determined the accumulated ecosystem carbon and characteristics of soil respiration on grassland vegetation in Namahangang basin in Namhangang Basin. It was found that the rate of soil respiration was highly correlated with the soil temperature in all communities. The measured soil respiration rates were 1,539 mgCO2 m-2 h-1, 1,200 mgCO2 m-2 h-1, 1,215 mgCO2 m-2 h-1 in Miscanthus sacchariflorus, Phragmites japonica, Salix koreensis communities, respectively. Also, carbon quantities accumulated in litter and soil layers were 40.6 tCha-1 (1.9+38.7), 46.9 tCha-1 (43.0+3.9), 31.2 tCha-1 (28.9+2.3) in M. sacchariflorus, P. japonica, S. koreensis communities, respectively.

곤충학 분야에서는 곤충 발생일 예측 등과 같은 phenology 연구에 기상자료를 필수적으로 사용하고 있다. 하지만 부정확한 발육영점온도와 같은 계산상의 문제와 기상관측자료지점과 곤충발생지점과의 차이, 기상관측센서의 설치, 관리, 측정값 오류 등과 같은 관측상의 문제가 예측결과의 정확도에 영향을 미친다. 본 자료에서는 기상관측센서와 관련된 문제점을 보완할 수 있는 방안을 소개하고자 한다. 국립농업과학원에서는 2009년 농업기상정보서비스(AMIS)를 구축하였으며, 현재까지 농업기상관측지점의 과거 및 현재 농업기상자료를 수요자에게 제공하고 있지만 대국민의 인식 부족으로 활용사례는 제한적이다. 국립농업과학원 농업기상정보서비스에 연결된 AWS는 논, 밭, 과수원과 같은 농경지에 2014년 3월 기준으로 147개 지점에 설치되어 있으며, 2014년 160개소, 2017년 200개소로 확대할 계획이다. 관측요소는 온도, 습도, 토양온도, 토양수분, 강수량, 풍향․풍속, 일사량, 이슬지속시간 등 9개의 필수농업기상요소가 측정되고 있으며, 각 기상요소는 매1분 단위로 측정되며, 매10분 단위로 자료 수집기에 저장되어 국립농업과학원 DB 서버에 CDMA방식을 통해서 전달되고 있다. 수집된 농업기상관측자료는 품질관리를 통해서 실시간으로 인터넷망(http://weather.rda.go.kr)을 통해 수요자에게 전달되고 있다. 농업기상정보서비스에서는 농업기상관측정보 뿐만 아니라 농업기후 지대별 기상․기후 비교자료, 응용기상정보(유효적산온도 등) 등을 생산하여 제공하고 있으며, 국지기후상세화, 작황예측 등의 기본 자료로도 활용되고 있다. 또한 고품질의 농업기상정보를 생산하기 위하여 농업기상관측센서를 정기적으로 점검하고 있다. 따라서 국립농업과학원 농업기상정보서비스에서 생산된 기상자료는 기상관측센서와 관련된 관측상의 문제점을 보완할 수 있는 방법으로 판단되며, 향후 곤충 phenology 연구 및 기후변화 영향평가 연구 등에 활용됨으로써 곤충학 연구의 질을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

기상청(2009년)의 발표에 따르면, 지난 100년간(1912～2008년) 한반도의 기온 상승률은 1.7℃로 전지구 기온 상승률(0.74±0.03℃)에 비해 2배 이상 높았으며, 1960대 이후로 기온 상승률이 급격히 증가하였다. 사계절 중 겨울철에 가장 크게 증 가한 반면에 여름철 평균기온 상승 경향은 뚜렷하지 않았다. 연 강수량은 공간적 및 시간적 변동성이 매우 크지만, 1970년 이후로 증가하는 추세이다. 계절적으로는 여 름철에, 공간적으로는 태백산맥 주변지역에서 집중호우의 강도 증가에 의해서 강수 량이 뚜렷하게 증가하였지만, 겨울철 강수량은 다소 감소하는 경향을 나타냈다. 지 난 100년간 온난야, 여름일수 등 고온과 관련된 기후지수의 발생빈도는 증가하고, 한랭야, 한파일, 서리일 등 저온과 관련된 극한 기후 현상의 발생빈도는 감소하고 있 다. 특히 여름철의 경우에는 평균기온은 크게 변화가 없었지만, 극한 고온일수와 극 한 강수량이 증가하여 점차 집중호우와 고온현상이 반복되는 양상을 보였다. 지난 50년간(1963～2012년) 한반도의 일조시간은 매년 평균 2.2시간씩 줄어들어, 과거 10년(1963～1972년) 대비 최근 10년(2003～2012년)의 연 일조시간은 5% 감소하 였는데, 계절적으로 여름철의 감소가 뚜렷하였다. RCP8.5시나리오에 따른 현재 (1981～2005년) 대비 미래(2076～2100년)의 한반도 연 평균기온은 4.9℃ 상승하고, 과거의 관측결과와는 달리 여름철에도 기온 상승이 뚜렷하여 현재대비 5.1℃ 증가 할 것으로 전망하고 있다. 또한, RCP8.5시나리오에 따른 현재대비 미래 한반도의 연 강수량은 15.0% 증가되며, 과거의 관측결과와는 달리 겨울철의 강수량 증가가 아주 클 것으로(30.8% 증가) 전망하고 있다. 이와 같은 지구온난화에 따른 기후변화는 기 상이변을 동반하고, 기상재해로 이어져서 농작물 및 농업시설의 피해, 농업생태계 교란, 농업생산성 저하 등 농업분야에 막대한 피해를 가져온다. 따라서 농업분야에 미치는 기후변화의 직접적인 피해를 줄이고, 예측되는 농업시스템의 변화를 긍정적 인 방향으로 유도하는 적극적인 전략이 필요하다. 농업부문의 기후변화 영향대책을 분야별로 살펴보면, 식량작물 분야는 이상기상과 병충해에 강한 내재해성 품종육성 을, 원예작물 분야는 기상변동을 고려한 과종별 재배적지의 재설정을, 병해충과 잡 초 분야는 국가 예찰망 구축 및 대발생 원인 구명을, 농업환경 분야는 농업인프라 확 보 및 농업기상재해 발생 조기경보시스템 구축을, 농업정책 분야는 농산물 수급안정 등을 중심으로 기후변화 적응역량을 강화시켜 나가야 할 것이다.

The Fuji variety of apple, introduced in Japan, has excellent storage quality and good taste, such that it is the most commonly cultivated apple variety in Gunwi County, North Gyeongsang Province, Korean Peninsula. Accurate prediction of harvest maturity allows farmers to more efficiently manage their farm in important aspects such as working time, fruit storage, market shipment, and labor distribution. Temperature is one of the most important factors that determine plant growth, development, and yield. This paper reports on the beta distribution (function) model that can be used to simulate the the phenological response of plants to temperature. The beta function, commonly used as a skewed probability density in statistics, was introduced to estimate apple harvest maturity as a function of temperature in this study. The model parameters were daily maximum temperature, daily optimum temperature, and maximum growth rate. They were estimated from the input data of daily maximum and minimum temperature and apple harvest maturity. The difference in observed and predicted maturity day from 2009 to 2012, with optimal parameters, was from two days earlier to one day later.

Fuji apple variety introduced in Japan has excellent storage quality and good taste so it is most commonly cultivated in the Korean Peninsula. Accurate prediction of harvest maturity allows farmers to more efficiently manage their farm, such as working time, fruit storage, market shipment and labor distribution so it is very important. This study was carried out to predict the harvest maturity of ‘Fuji’ apple using DTS (Days Transformed to Standard temperature) model based on the Arrhenius law in the Gunwi province of the South Korea. Input data are daily average temperature and apple harvest maturity. Predicted the harvest maturity of Fuji apple after estimating the optimal parameters by using the Nelder-Mead method. The differences of observed and predicted harvest maturity day are approximately 1 to 4 days and the RMSE is 2.9.