공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링 을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단 (11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별 (RCP 4.5/8.5) 연대별 (2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설 계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수 (CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.

다양한 모형들이 기후변화에 따른 곤충과 해충의 영향을 평가하기 위해 사용되어왔다. 이러한 모형들을 구동하기 위해 사용되는 기상입력 자료들은 지점별 또는 격자 형식으로 제공된다. 특히, 격자형의 기상입력자료를 사용할 경우, 사용되는 자료 처리 도구에 따라 격자형 자료의 활용이 어려울 수 있다. 예를 들어, CORDEX 자료의 경우, 파일 형식 및 투영법이 기후자료를 생산하기 위해 사용된 수치모형에 따라 다르기 때문에, R의 raster 패키지와 같이 하나의 도구로 처리하는 것은 한계가 있다. 본 발표에서는 기상청에서 제공하는 netCDF와 binary 형식의 격자형 기후자료를 처리하는 도구인 readGrADSWrapper의 개발과정을 소개하고, 활용 방법에 대한 사례연구를 수행하였다. 특히, 이 자료 처리 도구는 R에서 사용가능하기 때문에, R을 기반으로 하는 곤충모형과 연동하여 사용가능하다. 예를 들어, 곤충의 생육단계별로 군집 동태를 예측할 수 있는 stagePop 모형의 경우, 일별 온도를 입력자료로 사용하나, 내부적으로 연간 평균온도로부터 추정하여 입력값으로 사용한다. 그러나, readGrADSWrapper를 사용할 경우, 1km 해상도의 일별 자료를 사용하여, 우리나라 전체를 대상으로 stagePop 모형 구동이 가능하다. 이러한 격자형 기후자료 처리 도구를 사용하여 곤충의 공간적인 기후변화 영향평가 연구가 용이하게 될 것이다.

This paper has identified detailed climate types and their geographical extents in the Republic of Korea using MK (Modified Korean)-PRISM (Parameter-elevation Regression on Independent Slopes Model) 1×1km high-resolution grid climate data and Trewartha climate classification. When considering 60 ASOS (The Automated Synoptic Observing Systems) stations, only four climate types were identified over South Korea. Three climate types, Dca (52%), Doa (28%) and Cfa (18%), were prevalent while Dcb type was only located at Daegwallyeong. When based on a high-resolution grid climate data, six climate types were identified including Dob and E types which were not detected with ASOS stations. High-resolution grid climate data reflected better and detailed geographical characteristics. Areas occupied by Cfa climate types were located along the narrow southern and Jeju coastal areas, dedicating only 6.9% of South Korea. Trewartha climate classification was also applied to 1km×1km RCP scenarios. The most distinct feature of future climate changes based on RCPs was a larger expansion of Cfa and Doa types with a drastic reduction of Dca and Dcb, indicating that a warmer and wetter climate would be prevalent over South Korea in the latter period of this century. Even for RCP2.6, all the coastal areas, some of Seoul metropolitan area, a large part of Daegu and Gwangju metropolitan areas would be classified as Cfa. For RCP8.5, 51.5% of South Korea would be occupied by the Cfas and 25.1% by the Doas, leaving only 23.2% of Dcas.

In this study we have produced daily maximum temperature, daily mean temperature, daily minimum, and daily precipitation data with 1 km horizontal resolution in daily time scale for 10 years from 2001 to 2010 using MK(Modified Korean)-PRISM(Parameter-elevation Regressions an Independent Slopes Model). Using the data produced in this study, we have investigated topographic effect and data histogram, and we have verified MK-PRISM using cross validation and grid point validation. Daily temperature and precipitation estimated by MK-PRISM have topographic effect which shows an decrease of daily mean temperature and an increase of daily precipitation at higher altitude. Histogram analysis result for daily mean temperature shows the distribution shift toward colder temperature due to temperature lapse rate with altitude at mountain area compared to observed daily mean temperature. On the other hand, no precipitation and light rain less than 1mm per day occur less frequently than observation due to rain shadow effect, while precipitation over 1mm per day occur more frequently than observation due to topographic effect.

이 연구에서는 약 12km 해상도의 관측값을 이용하여 1km 해상도의 격자자료를 추정할 수 있는 MK(Modified Korean)-PRISM(Parameter-elevation Regressions an Independent Slopes Model)을 개발하였다. 이 방법은 추정하고자 하는 격자점과 영향반경 안에 있는 여러 관측지점사이에 고도, 사면방향, 해양도 해양효과를 해안선과의 거리, 해발고도를 고려하여 지수화 한 수치, 거리의 유사성을 기초하여 가중치를 부여하는 방식으로 모든 격자점의 값을 독립적으로 결정하는 방법이다. 이 연구에서는 이 방법을 이용하여 2000년부터 2010년까지의 일별 기온(일최고, 일평균, 일최저)과 강수량 격자 자료를 생산하였으며, 앞으로 이 자료는 기후변화의 영향, 적응, 취약성 평가에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.