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.

기후변화에 따른 곤충의 발생과 피해 예측 등 영향평가를 위해서는 미래의 가능한 기후에 대한 합리적인 예상 정보(즉, 기후변화 시나리오)와 함께 여러 환경조건에서 곤충의 발생, 생태 등을 사전에 예측할 수 있는 도구(즉, 곤충 모델)가 필수적이다. 그 중 곤충 모델링에 관한 연구는 연구 대상인 곤충 자체에 대해 잘 파악하고 있는 곤충학 분야에서 개발되어야 할 것으로 판단되나, 모델을 구동하기 위한 기본적인 입력 요소인 환경자료(기후, 작물, 토양 등)에 대한 것은 관련된 분야에서 연구되는 것이 필요하다. 하지만 이러한 연구는 서로 정보를 공유하면서 진행되는 것이 바람직할 것이다. 특히, 모델의 입력 요소(독립변수)에 대한 시간과 공간 규모를 공유하는 것이 중요하다. 예를 들면, 작물 생육모델의 경우에는 시간적으로는 일 단위, 공간적으로는 농장 단위 정도의 규모이면 우리나라에서 적용하는데 큰 문제가 없지만, 이동성이 높은 곤충의 경우에는 시간적으로는 시간단위, 공간적으로는 서식처 단위 수준의 규모가 필요할 것이다. 최근에 농업기후 모델링으로 농장 규모로 미래기후에 대해 예상할 수 있는 30m 해상도의 시나리오 자료가 개발되었다. 시나리오 자료의 시간 규모는 월 단위(10년 평균)로 제작되었는데 이는 미래 기후를 공간과 시간 규모에 대해 모두 상세화시키는 것이 논리적으로도 맞지 않는 측면도 고려되었다. 이를 극복하고 곤충 모델링에 필요한 시간규모의 자료를 확보하기 위해서는 미래 기후변화에 대한 일반적인 경향을 바탕으로 해서 필요한 시간해상도의 기후자료를 생성하는 방법을 고려할 수 있다. 또 생성된 기후자료는 다양한 모델구동결과를 제시함으로써 미래 기후변화 영향에 대하여 가능한 분포를 나타내줄 수 있다는 장점이 있다.

본 연구에서는 다중 기후모델에 의한 미래 기후자료를 기반으로 SWAT-K 유역모형을 적용하여, 제주도 지역의 미래 기후변화에 따른 수자원 영향을 평가하였다. 기후모델에 따른 미래 전망자료의 불확실성을 고려하여 9개의 GCM 모델의 기후자료를 미래기간(2010~2099년)에 대한 SWAT-K 모형의 기상자료로 적용하였다. 과거(1992~2013년) 및 미래기간에 대한 연도별 수문변화를 분석한 결과 강수량, 유출량, 증발산량, 함양량 모두 증가하는 추세로 나타났다. 과거기간에 비해 유출량의 변화가 가장 크게 나타났으며(최대 50% 증가), 증발산량은 상대적으로 작게 나타났다(최대 11% 증가). 월별로는 8월과 9월의 강수량 증가에 따라 유출량과 함양량도 크게 증가하는 반면, 동일기간에 대한 증발산량은 감소하는 것으로 분석되었다. 1월과 12월은 반대의 경향이 나타났다. 미래의 물수지 변화를 분석한 결과 강수량 대비 유출량, 증발산량, 함양량의 비율은 변화가 크지 않으나, 과거와 비교했을 때 RCP 8.5 시나리오에서 유출량 비율은 최대 4.3% 증가하는 반면, 증발산량 비율은 최대 3.5% 감소하는 것으로 나타났다. 기존의 타 연구와 본 연구에서 도출한 결과를 종합해 볼 때, 현재 제시되고 있는 기후변화 시나리오 가정 하에서는 미래로 갈수록 점차 강수량과 유출량이 증가할 것이고 특히 여름철 강수량 및 유출량의 증가가 예상된다. 이로 인해 제주도 지역의 함양량도 함께 증가할 것으로 판단할 수 있다. 다만, 본 연구는 장기적인 측면에서 자연적인 기후변화로 인한 영향을 분석한 것이며, 추가적으로 단기적인 수재해 대응을 위한 홍수와 가뭄관리, 인위적인 용수수급 관리 등에 대한 종합적인 분석을 통해 제주도 수자원의 지속가능한 이용을 위한 대응방안이 필요하다고 판단된다.

본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 미래 기후변화가 충주댐 유역(6,585.1 km)의 하천수질에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 미래 기상자료는 IPCC에서 제공하는 A2, A1B, B1 배출시나리오를 포함하는 ECHAM5-OM 모형의 결과를 과거 30년(1977-2006, baseline period) 기후자료를 바탕으로 편이보정(bias correction)과 Change Factor