○ 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