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활용 프로세스 사례 연구(MARS)

선행 연구에서도 여러 차례 소개된 바 있는 유럽의 작물 생산량 예측 활용 업무사례를 소개하고자함.

이탈리아 JRC(Joint Research Center)의 MARS(Monitoring of Agricultural ResourceS)는 2008년부터 북한의 쌀 생산량 예측을 시행하고 있으며, 2009 년에는 쌀과 옥수수의 생산량 예측을 수행하고 있음.

3.1 MARS 개요

1988년에 작물재배면적과 생산량 부분에 인공위성을 이용한 정보 생산을 위 한 프로젝트로 출발하였음. : MARS(Monitoring of Agriculture with Remote Sensing)

1993년 EU의 DG Agriculture와 EU의 각국 관계기관에 농업정책에 대한 과 학적인 정보를 제공하는 팀으로 운영되기 시작함.

2000년부터는 전세계 농업 모니터링과 식량자원 수급 안정성 평가를 위한 EU의 정책적 활동을 지원하는 목적 하에 EU 외 국가에 대한 작물 생산량 추정을 실시하였음.

2007년 6월에 JRC(Joint Research Center) 산하 IPSC(Institute for the Protection and Security of the Citizen)의 MARS(Monitoring of Agricultural ResourceS) Unit으로 재편됨.

USDA의 NASS의 방법을 EU에 적용하기 위한 목적으로 시작하였음.

3.2 MARS 의 작물 생산량 예측 시스템 분석

3.2.1 시스템 개요

원격탐사 부분, 기상 자료 부분, 작물모형 부분, 통계 분석 부분으로 구성되 어 각 분야의 자료들이 모여서 생산량 예측에 사용됨.

총 35개국에 걸쳐 11가지 작물을 모니터링하고 있음.

30년간의 기상자료와 농업기상연계 자료 보유 및 21년간의 저해상도 위성영 상자료를 보유하고 있음.

20개의 작물지표들이 작물 모형에 의해서 매일 모델링 됨.

작물 재배력 자료의 수집이 매우 중요하며, 작물 재배지역만을 추출할 수 있 는 자료가 필요함.

3.2.2 기상 자료 부분

러시아, 우크라이나, 아프리카 북부지역에 걸쳐 5,000개 지역의 기상자료를 보유하고 있음.

1975년부터 장기간 평균자료를 사용하며 얼마나 많은 기상자료를 생산량과 연계할 수 있는가가 중요한 부분임.

기상 자료는 ECMWF에서 생산하며, 격자간격은 25Km로 내삽하여 사용함.

3.2.3 작물모형

복사량이나 기온자료를 이용하여 생체량 자료를 생산하는 모형임.

독일대학에서 만들고 유럽에서 중요한 밀, 보리, 감자, 옥수수에 적용하는 WOFOST 모형을 제일 많이 사용하며, 이외에도 목초지에는 LINGRA, 벼에 는 WARM을 사용함.

기상자료로는 복사량, 일조량, 강설자료, 식생상태 자료는 NDVI, FAPAR, DMP를 입력자료로 사용하며, 토양도도 정보를 얻는데 사용함.

3.2.4 생산량 예측

예측부분은 분석가가 자신의 경험에 따라 분석함.

주로 선형회귀를 사용하는데, 실제적으로는 경작방법의 개선, 품종의 개선 등 비선형적인 기술적 상황이 존재함.

NDVI를 사용하여 누적 NDVI 곡선 혹은 예년 자료를 구축하여 금년의 곡선 의 형태와 유사한 형태를 가지는 과거 연도를 선정하고, 선정된 유사 과거자 료의 지수값과 금년 자료의 지수값을 비교하여 과거시기에 발생했던 상황으 로 금년의 상황을 추정하는 유사성 분석방법을 사용함.

3.3 북한 지역 작물 생산량 추정

3.3.1 목적

2007년 홍수해에 따른 영향 분석을 위해 수행하였음.

경제적 통계를 생산하는 개념이 아닌 식량자원 안전 개념에서 수행됨.

3.3.2 내용

2008년 6월, 9월, 11월에 쌀 생산조건 분석 및 생산량 추정

2009년 8월에 쌀과 옥수수의 생산조건 분석 및 생산량 추정

기상 자료, SPOT 위성의 NDVI(해상도 1Km), 작물 모형을 사용하여 지역별 강수량, 기온, NDVI profile, 건물량 profile을 분석 및 쌀 생산량의 예측 회 귀 모형 수립

2009년의 경우 지형의 고도값 분석을 통해 쌀 생산지역과 옥수수 생산지역 을 분류하고 각 곡물의 생산조건 분석 내용을 토대로 보고서 발간

3.3.3 분석자료 및 방법

기상 자료는 METEOCONSULT(네덜란드)에 의해서 수행되는 ECMWF의 수치 기상 모델의 결과로부터 얻어짐.

- 최저/최고/평균기온, 1도 격자의 총 강우량, 40년간의 자료

VITO(벨기에)에 의해서 수행되는 SPOT-VEGETATION 원격탐사 자료는

10년 동안의 자료로 NDVI와 분포도가 제작

Dekadal maximal NDVI값은 작물이 재배되는 각 픽셀에 가중치를 주고, 가 중 NDVI값이 작황의 지표로 사용

그림 5-3. MARS FOOD-SEC

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