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.

온난화와 같은 전지구적 변화는 기온과 강수 등 기상요소에 직접적으로 반영되어 곡물 수확량의 변화를 가져온다. 기후변화 시나리오에 기초한 선행연구들에서는 GCM (general circulation model)의 공간해상도 문제로 인하여 상세한 모의가 어려웠고, 시계열통계법을 활용한 연구들에서는 기후요소를 통합하여 수확량을 예측한 사례가 매우 드물었다. 이에 본 연구에서는 상세화된 기후재분석자료의 시계열모델링을 통하여 옥수수와 콩의 수확량 예측실험을 수행하였다. 미국 아이오와 주의 99개 카운티를 대상으로 1960년부터 2009년까지 50년간의 고해상도 기후재분석자료와 정부통계 수확량 DB를 구축하고, 시계열통계법인 VAR (vector autoregression)와 ARIMA (autoregressive integrated moving average)를 이용하여 다음해 수확량 예측실험을 10개 연도에 대해 수행하여 예측력을 평가하였다. VAR는 16-18%, ARIMA는 11-14% 의 오차율로 다음해의 수확량을 예측할 수 있는 것으로 집계되었으며, 옥수수의 경우 표토의 산성도, 심토의 점토와 나트륨 함유량 등의 토양특성 이 실제 수확량 및 예측정확도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

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.

기후 자료를 정확히 분석하고 미래 환경을 예측하기 위해서는 이들 자료에 대한 검증과 품질 관리 과정이 필요하다. 본 연구에서는 우리나라에서 구축한 기후 자료의 품질을 효과적으로 관리하기 위하여, 기후 자료의 시각화 도구를 개발하고, 이를 이용한 품질 관리 방안을 제시하였다. 본 연구에서 개발한 HTML5 기반의 시각화 도구를 이용하여, 인터넷 환경에서 다수의 전문가들이 효과적으로 기후 자료를 관리할 수 있게 되었다. 기후자료의 시각화 도구를 활용하여 기후자료의 품질 관리 업무에 적용한 결과, 다양한 종류의 품질 관리 검사를 효과적으로 수행할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 기상청의 기후 자료 품질 관리 업무에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

본 연구에서는 신뢰성 있는 국가표준 지역기후변화 시나리오 생산을 위해 현재기후에 대한 SNURCM과 WRF의 재현성을 검증하였다. 국립기상연구소에서 생산된 HadGEM2-AO 전구자료를 지역기후모형의 경계조건으로 사용하여 CORDEX 규준 하에 28년(1978-2005)간의 장기적분을 수행하였다. 두 모형은 연평균 지표 온도 분포를 관측과의 공간상관계수가 0.98 이상으로 매우 높은 일치성을 나타내었지만, 모형 영역의 북쪽 경계를 중심으로 한랭 편차를 공통적으로 보였다. 강수의 경우 또한 육지 지역을 대상으로 한 관측과의 공간 상관 계수는 SNURCM이 0.85, WRF가 0.79로 나타나 우수한 모의 결과를 보였다. 두 모형에서 모의된 강수 분포는 적도와 중위도 지역 간에 상반되는 특성을 보였다. SNURCM은 WRF에 비교하여 중위도 동아시아 몬순 강수대의 분포를 적도 지역의 강수대보다 상대적으로 잘 모의하였으나, WRF는 그 반대의 결과를 나타내었다. 여름철(JJA) 보다 봄철(MAM)에 과다 모의되었지만 모의된 강수 분포의 일치성은 봄철에 높게 나타났다. 세부영역 별 분석에서 두 모형은 7월 강수 최대 시점과 양을 비교적 정확히 모의하였고, 특히 내륙 지역 강수량의 모의 정확도가 해양에 영향 받는 지역보다 높았다. 모의결과는 한반도 상의 높은 일평균 지표온도일수와 강한 강수일수를 표현하는데 한계를 보였다.

본 연구는 부산지역의 먼지 농도와 황사발원지의 기후학적 요소를 주기분석 함으로써 부산지역의 먼지농도 주기에 영향을 주는 기후학적 조건, 특히 황사 발생과의 관련성에 대하여 고찰하였다. 부산지역에서 관측된 먼지 농도 시계열 자료를 이용한 단일스펙트럼분석을 수행한 결과 배출량이나 강수 효과 등에 의해 나타난 일반적인 주기(1년, 7일) 이외에, 상대적으로 3-4년 주기가 우세하게 나타났으며, 먼지 농도와 부산지역의 기상자료 및 황사발원지에서의 풍속과의 교차스펙트럼 분석을 통한 주기 분석을 수행해 본 결과, 3-4년 주기일 때 먼지농도와 풍속, 기압은 양의 상관관계, 기온, 상대습도와는 각각 음의 상관관계가 나타났다. 이는 황사 발생 조건과 잘 부합되는 것으로 나타나, 3-4년의 먼지 농도 주기는 황사의 장거리 수송과 관련이 있는 것으로 판단된다. 또한 황사 발생은 발원지의 지표 상태에 따라 발생빈도가 달라지므로, 여러 기후학적 요소들 중 황사발원지에서의 강수량과의 주기 분석을 수행해 본 결과, 발원지에서의 강수량 그 자체보다는 발원지에서의 가뭄지수(EDI)의 시계열이 우리나라 먼지 농도의 3-4년 주기와 더 연관이 있는 것으로 나타났고 이는 기후학적으로 황사 발원지에서의 지표건조 특성의 변동성과 연관이 있는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 자기 주도적 학습을 위한 웹기반 수준별 학습 자료를 설계 · 개발하고 이를 현장에 적용하여 그 효과를 검증하고자 하였다. 이를 위하여 제7차 교육과정 고등학교 과학10의 ‘일기와 기후’ 단원을 기본 학습자료와 심화 · 보충형 학습자료로 설계 · 개발하고 이를 적용하여 그 효과를 전통적 수업과 비교한 결과는 다음과 같다. 첫째, 웹 기반수준별 학습은 전통적 수업보다 학생들의 자기 주도적 학습특성 중 자아개념, 학습열성, 미래지향성, 창의성, 자기 평가력에 긍정적인 효과를 나타내었으며 이는 학습자가 주어진 학습체제와의 다양한 교류를 통하여 필요한 정보와 지식을 획득하는 웹 학습의 특성 때문인 것으로 보인다. 웹 기반 수준별 학습이 자기 주도적 학습특성에 미치는 효과를 학습능력별로 살펴본 결과, 학습자의 학습능력 수준에는 무관한 것으로 나타났다. 둘째, 웹 기반 수준별 학습은 전통적 수업보다 학생들의 과학성취도에 긍정적인 효과를 나타내었으며 학습능력 수준이 중위이상인 학습자들에게 더 효과적이었다. 이러한 연구의 결과를 고려할 때, 하위수준 학습자들의 학업성취도를 높이기 위해서는 보충학습의 내용을 더 구체적으로 구성하고 경로 면에서 학습자 편의성을 높이는 웹 설계가 필요하다. 셋째, 웹 기반 수준별 학습에 대한 학습자들의 인식 결과를 보면 시각적 효과와 화면 구성에 대하여 긍정적인 평가를 하였다. 또한 학습 경험을 계획하고 필요한 자원을 자신만의 경로로 찾아서 학습하는 자기 주도적 학습이 수준별 학습에 긍정적인 효과를 미치는 것으로 응답하였다.

Eight years (2014–2021) of climate data were collected from an automatic weather observation system installed at the foot of Mt. Geumo in Chilgok, Gyeongbuk. Using these data, we investigated local bio-climatological indices (warmth index, WI; coldness index, CI; and effective accumulated temperature, EAT) of the mountain region adjacent to the Keimyung Dongyeong forest. The study area’s WI and CI were 109.3℃ and –11.3℃ per month, respectively, averaged across 8 years. These values are indicative of an evergreen broad-leaved forest in the warm temperate climate zone, suitable for cultivating sweet persimmons and figs. Additionally, EAT in Dongyeong was 2,113.7℃, averaged across 8 years, suitable for growing crops such as corn, soybean, and potato.

We projected the temperature changes in the mid-21st century with Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 and RCP8.5 using the temperature data simulated by four regional climate models (RCMs: WRF, CCLM, MM5, RegCM4) in Korea. The simulation area and spatial resolution of RCMs were the CORDEXEA (COordinated Regional Climate Downscaling Experiment-East Asia) area and 25 km, respectively. We defined the temperature change as the difference (ratio) between the average annual temperature (IAV: Interannual Variation) over the projected 25 years (2026-2050) and that over the present 25 years (1981-2005). The fact that the average annual temperature bias of the four RCMs is within ±2.5°C suggests that the RCM simulation level is reasonable in Korea. Across all RCMs, scenarios, and geographic locations, we observed increased temperatures (IAV) in the mid-21st century. In RCP4.5 and RCP8.5, 1.27°C and 1.57°C will be increased by 2050, respectively. The ensemble suggests that the temperature increase is higher in winter (RCP4.5: 1.36°C, RCP8.5: 1.75°C) than summer (RCP4.5: 1.25°C, RCP8.5: 1.49°C). Central Korea exhibited a higher temperature increase than southern Korea. A slightly larger IAV is expected in the southeastern region than in the Midwest of Korea. IAV is also expected to increase significantly in RCP4.5 (summer) than in RCP8.5 (winter).

This study investigated the relationship analysis between wheat cultivated area and the climate data in Sindh province of Pakistan. The extraction of wheat cultivation area is detected using the remote sensing technique. The analysis of the study area reveals the annual mean maximum and the mean minimum temperature tends to risen with a large range of changes. The trend of average annual precipitation showed a large change, thus it was confirmed that the increase and decrease yield of wheat were depend on the various growth periods of wheat crop. The most influential factors are the annual mean precipitation and the annual mean minimum temperature at the seedling stage of wheat crop. The annual precipitation, annual mean maximum, and the annual mean minimum temperature are significant at the growth period. The annual mean maximum and the annual mean minimum temperatures are significant during the ripening stage of wheat crop in the study area. The results of the study showed that wheat production varies with climate change in the Sindh province. In addition, this study will be used as an important basis for solving crop cultivation areas and production problems caused by climate change in the region.

An application of an integrated climate extreme index (CEI) is presented, that quantifies observed climate change of South Korea by various five indicators. Based on an annual basis surface observation station data, climate extreme indicators that measure the fraction of the stations in South Korea are analyzed. Results for the annual CEI indicate that the area experiencing much above-normal maximum and minimum temperatures in recent years has been increased. The extremes in much greater-than-normal number of days with or without precipitation has a large interannual variability similar with much above and below normal standardized precipitation index. Results from above-normal proportion of heavy daily precipitation show a more pronounced increasing feature from 1990’s to the early 2010’s. Five indicators in CEI had distinct contrasting features which indicates that CEI can be a useful tool in providing the information on the percentage of the climate in South Korea that experienced various kinds of extreme conditions during any given year or period.

This study examined the efficiency of satellite images in terms of detecting wheat cultivation areas, and then analyzed the possibility of climate change through an correlation analysis of time series climate data from the western regions of Gyeongnam province, Korea. Furthermore, we analyzed the effect of climate change on wheat production through a multiple regression analysis with the time series wheat production and climate data. A relatively accurate distribution was achieved on the wheat cultivation area extracted through satellite image classification with an error rate of less than 10% in comparison to the statistical data. Upon correlation analysis with time series climate data, significant results were displayed in the following changes: the monthly mean temperature of the seedling stage, the monthly mean duration of sunshine, the monthly mean temperature of the growing period, the monthly mean humidity, the monthly mean temperature of the ripening stage, and the monthly mean ground temperature. Accordingly, in the study area, the monthly mean temperature, precipitation, and ground temperature generally increased whereas the monthly mean duration of sunshine and humidity decreased. The monthly mean wind speed did not display a particular change. In the multiple regression analysis results, the greatest effect on the production and productivity of wheat as climate factors included the annual mean humidity of the seedling stage, the annual mean temperature of the wintering period, and the annual mean ground temperature of the ripening stage. These results demonstrate that there is a change in wheat production depending on the climate change in the study area. in addition, it is determined that this study will be used as important basic data in the resolution of food security problems based on climate change.

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.

The purpose of this study is to identify the effectiveness of satellite images in detecting the areas of rice production in the Barisal of Bangladesh. We also investigated the effect of climate change on the crop production through comparative analysis of rice production area and production statistics with climate data at multi-temporal time scale. This analysis found that the classification of rice fields extracted through satellite image and made as the number of rice cultivation areas did not exceed 10 percent of the statistical data. Climate data analysis showed that the average temperature during the ripening stage has the greatest impact on Boro’s production. It would be more make sense if you can describe the results of how precipitation is also important for rice production in addition to temperature. Therefore, it is believed that this research could serve as a key basis for solving food security issues due to climate change.

This study analyzes relationship between land cover change and local climate data of 46 weather stations in South Korea from the 1980s to 2000s. The used area shows proportional relationships to mean daily min. temperature and mean temperature, and a reverse relationship is found between the used area and relative humidity. However, the forest indicates reverse relationships to mean daily min. temperature and mean temperature. The agricultural land causes to increase in relative humidity and decrease in mean wind speed, while the water increases mean daily min. temperature, daily min. temperature and mean temperature as well as mean wind speed. The urbanization type (used area + barren) shows high correlations with temperature and humidity. The suburbanization type (agricultural land + forest + grass + wetland) has high correlations with temperature and wind speed. High correlations are also found between the waterfront type (wetland + water), and temperature and wind speed. It can be concluded that change in land cover around weather station obviously influences on climate data of the weather station and it is also expected that reliability and homogeneity of climate data from a weather station can be enhanced by this study.

The purpose of this study is to quantify the magnitudes of projected 21st century temperature changes and shifting climate zones over Mt. Halla, Korea based on high-resolution (1km×1km) climate change scenario data sets down-scaled from a global climate model (HadGEM2-AO) simulations using PRIDE (PRISM based Downscaling Estimation Model) as well as the simulations of a Regional Climate Model (RCM; HadGEM3-RA). The high resolution climate data demonstrate that the magnitudes of increases in coldest and warmest monthly mean temperatures over Mt. Halla will exceed those of the averages across the Korean Peninsula during the 21st century, leading to the shifts of climate zones. The isoline with 5°C (20°C) of the coldest (warmest) monthly average temperature associated with sub-tropical (sub-alpine) climate zones will migrate from 100~230m (950~1,300m) to 300~500m (1,300~1,600m) of altitude in the late 21st century (2071~2100) under the RCP 4.5 scenario. These changes are expected to be more obviously observed in the south flank of Mt. Halla as well as under the RCP 8.5 scenario. These results indicate that changes in climate zones will lead to the extinction of sub-alpine ecosystems over Mt. Halla due to increases of summertime heat stress as well as to the expansion of the sub-tropical forest zone toward mid-mountain regions due to reduction of wintertime stress in the warmer 21st century.

Relocation of weather station leads to changes in geographical climate factors such as latitude, longitude, elevation, topographical relief and land cover of surrounding area that inf luence on local climate. This study analyzes spatio-temporal characteristics and relationships between geographical factors such as location, topographical relief and land cover, and changes in climate data such as temperature, precipitation and wind due to relocation of 12 weather stations in South Korea. Changes in temperature and moisture are attributed to changes in land cover by the relocation. Wonju and Gumi where the stations were relocated from rural to new built-up area show increases in temperature, while temperature in Sokcho, Changwon, Cheonan, Daejeon, Gunsan and Mokpo decreased with the relocations from urban to rural area. Relative humidity in Mokpo, Gunsan and Daejeon increases due to increase in farming land. Changes in topographical relief influence on precipitation, wind and duration of sunshine. The relocation in Chungju to interior of basin led to decreases in precipitation and duration of sunshine, and Boryeong shows decrease in precipitation by the relocation from windward slope to hilly coastal area. Wind speed in Gunsan with the relocation from coastal to inland area decreased due to influence of neighboring hills. Shadow effect by neighboring building or vegetation can be attributed to changes in duration of sunshine in Gwangju and Wonju.

We analyzed diurnal variations in the surface air temperature using the high density urban climate observation network of Daegu in summer, 2013. We compared the time elements, which are characterized by the diurnal variation of surface air temperature. The warming and cooling rates in rural areas are faster than in urban areas. It is mainly due to the difference of surface heat capacity. In addition, local wind circulation also affects the discrepancy of thermal spatiotemporal distribution in Daegu. Namely, the valley and mountain breezes affect diurnal variation of horizontal distribution of air temperature. During daytimes, the air(valley breeze) flows up from urban located at lowlands to higher altitudes of rural areas. The temperature of valley breeze rises gradually as it flows from lowland to upland. Hence the difference of air temperature decreases between urban and rural areas. At nighttime, the mountains cool more rapidly than do low-lying areas, so the air(mountain breeze) becomes denser and sinks toward the valleys(lowlands). As the result, the air temperature becomes lower in rural areas than in urban areas.

This study is analysed on corelation between topographical conditions around 36 weather stations and climate data in South Korea. As a result of analysis, the altitude above sea level shows linear negative corelation with temperature. The low relative height sites appear that sunshine duration and temperature are the lowest and precipitation and precipitation duration are bigger than average by influences of surrounding landform. The relief amount shows high positive corelation with precipitation phenomena such as precipitation, precipitation duration and cloud amount. In terms of the aspect, southern slope sites show the highest daily minimum temperature and sunshine duration, and western slope sites show daily mean and maximum temperatures. The eastern close sites appear the lowest temperature and the highest humidity. The distance from coastline shows linear negative corelation with temperature data. The far distance sites from coastline appear that temperature, precipitation and precipitation duration are the lowest. In respect of landform structures, the piedmont areas show the highest moisture related indicators. The hill areas show the lowest humidity and cloud amount and the longest sunshine duration. Temperature and wind speed are low in basin areas.