This study was conducted to determine the possibility of estimating the daily mean temperature for a specific location based on the climatic data collected from the nearby Automated Synoptic Observing System (ASOS) and Automated Weather System(AWS) to improve the accuracy of the climate data in forage yield prediction model. To perform this study, the annual mean temperature and monthly mean temperature were checked for normality, correlation with location information (Longitude, Latitude, and Altitude) and multiple regression analysis, respectively. The altitude was found to have a continuous effect on the annual mean temperature and the monthly mean temperature, while the latitude was found to have an effect on the monthly mean temperature excluding June. Longitude affected monthly mean temperature in June, July, August, September, October, and November. Based on the above results and years of experience with climate-related research, the daily mean temperature estimation was determined to be possible using longitude, latitude, and altitude. In this study, it is possible to estimate the daily mean temperature using climate data from all over the country, but in order to improve the accuracy of daily mean temperature, climatic data needs to applied to each city and province.

본 연구에서는 고해상도 ERA5 재분석자료 중 우리나라 지상 온도 자료의 신뢰성을 검증할 목적으로 종관기상 관측소(ASOS) 관측자료와 비교를 수행하였다. 새롭게 생산되어 배포 중인 ERA5 재분석자료는 높은 시·공간적 해상도를 가져 여러 분야에 활용성이 매우 높다. 자료의 분석 기간은 ASOS 61개 관측소가 1999년 이후로 결측률이 매우 낮으며 시간평균 자료를 제공한다는 점을 고려하여 1999-2018년 기간으로 설정하였다. ERA5 격자 자료는 격자 내 90-m 수치표고모델(DEM) 분포로부터 내륙, 해안, 산악 지역에 해당하는 지형학적인 특성에 따라 분류하여 ASOS 지점 자료와 비교되었다. 분석 기간 전체에 대한 평균 지상 온도는 ASOS와 ERA5 모두 공간 분포의 패턴과 값은 큰 차이없이 유사하였다. ASOS와 ERA5의 산점도 비교를 통해 전체 기간, 특히 여름, 겨울 기간에 대해 계절 변동성을 가진다는 특성을 확인할 수 있었으며, 이는 달별 두 자료 사이의 매시간 차이 확률밀도함수(PDF)의 시계열을 통해서도 확인되었다. 두 자료 사이의 차이를 통계지수인 NMB, RMSE를 계산하여 정량화시켰을 때, 각 값에서 지역적인 특성을 보였으나 모든 지수에서 큰 차이가 없다고 판단할 수 있었으며, 상관성을 보기 위해 R과 IOA를 통해 구한 값은 모두 0.99에 근접하였다. 특히 일평균 산출에 있어 1-시간-평균 값 24개를 이용한 일평균의 경우가 최고와 최저온도의 평균을 이용 하는 일평균에 비해 오차가 작게 나타났고, 두 자료 사이의 상관성도 높게 나타남을 확인하였다. 두 자료의 차이가 나타나는 원인으로 ERA5 격자 내 지형 효과가 가장 클 것으로 판단하여 수치표고모델을 활용하여 각 지역별 PDF를 이용해 첨도 및 왜도를 구하고, 이를 온도 차이 파워 스펙트럼의 1년 주기 변동 크기와 비교하였다. 그 결과, 양의 상관성을 가졌음을 확인하였다. 이는 지형 효과가 두 자료 차이의 원인이라고 설명하는 결과이다.

기후의 변화에 민감하게 영향을 받는 곤충들을 기후에 대한 지표 생물이라고 볼 수 있으며, 대표적인 분류군이나비류이다. 본 연구는 기 채집된 나비 날개의 길이와 채집된 지역, 시기별 평균온도와의 상관관계를 분석하는것이다. 1990-2016년까지 채집되어 표본을 소장한 서울여자대학교와 목포대학교의 나비표본 10종(긴꼬리제비나비,사향제비나비, 모시나비, 네발나비, 노랑나비, 배추흰나비, 줄흰나비, 대만흰나비, 작은주홍부전나비, 푸른부전나비),680개체에 대하여 앞, 뒷날개의 길이를 측정하였다. 평균온도와 나비 날개 길이는 월 단위로 평균 내어 분석하였다.분석 결과, 기온이 상승함에 따라 상대적으로 날개의 길이가 짧은 종(작은주홍부전나비)은 길이가 감소하였으나날개의 길이가 긴 종(작은주홍부전나비 외)은 길이가 증가하였다. 나비 날개와 평균온도에 관한 연구는 선례가적으므로, 본 결과가 나비의 기후변화 지표종으로의 가능성을 제고하고, 기후 변화 연구에 활용될 기초자료로제공될 수 있을 것으로 기대된다.