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기후재분석자료 시계열모델링을 통한 곡물수확량 예측실험 : 1960-2009년 미국 아이오와주 사례
Experimental Predictions of Crop Yields Using Time-Series Modeling of Climate Reanalysis Data : A Case of Iowa, USA, 1960-2009

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  • 발행기관
    한국지도학회 바로가기
  • 간행물
    한국지도학회지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제16권 2호 (2016.08)바로가기
  • 페이지
    pp.115-126
  • 저자
    김나리, 이양원
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A283419

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Global warming can bring about changes in crop yield by directly affecting meteorological parameters such as temperature and precipitation. Previous studies based on the climate change scenarios had difficulties in detailed simulation owing to the problem of spatial resolution of GCM (general circulation model). The researches using time-series modeling rarely incorporated climate factors info the crop yield prediction. In this study, we conducted experimental predictions of corn and soybean yields by time-series modeling of downscaled climate reanalysis data. We built a database for the climate dataset and governmental yield statistics for the period of 1960-2009 for the 99 counties in Iowa State. Then we carried out 10 sets of the next-year prediction for corn and soybean yields using VAR (vector autoregression) and ARIMA (autoregressive integrated moving average) methods. The VAR and ARIMA were able to predict the next-year yields with the errors of 16-18% and 11-14%, respectively. In addition, soil properties such as topsoil pH, subsoil clay fraction and subsoil sodicity were closely related to the actual yields and the prediction accuracies.
한국어
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 토양특성이 실제 수확량 및 예측정확도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

목차

요약
 Abstract
 I. 서론
 II. 자료와 방법
  1. 기후 및 수확량 자료
  2. 시계열모형
  3. 검증방법
 III. 결과 및 고찰
  1. 시계열분석 결과
  2. 수확량 예측정확도 패턴
 IV. 결론
 참고문헌

키워드

곡물수확 시계열모형 기후변동 토양특성 Crop yield Time-series model Climate variability Soil properties

저자

  • 김나리 [ Nari Kim | 부경대학교 지구환경시스템과학부 박사과정 ]
  • 이양원 [ Yang-Won Lee | 부경대학교 공간정보시스템공학과 부교수 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국지도학회 [The Korean Cartographic Association]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    사회과학>지리학
  • 소개
    한국지도학회는 지도학, 측지학, 지리학, 지리정보학 등 지도관련 학문에 관한 연구와 지도제작기술의 발전을 촉진하고자 설립하였다. 이 목적을 달성하기 위하여 다음 사업을 추진한다. 1. 지도학의 발전을 위한 학술 및 연구활동의 장려와 지원 2. 지도제작기술의 향상을 위한 연구 및 관련 학회와의 교류 3. 정부 또는 공공단체 등에서 행하는 지도제작사업에 대한 기술 협조 및 공동 연구 수행 4. 국제지도학회의 총회, 학술발표회 및 전시회 등에 한국 대표 파견 5. 국제지도학회 회원국 상호간의 정보 교환 및 국제친선도모 6. 학회지와 지도학 관련 도서 및 연구 성과물 등의 간행

간행물

  • 간행물명
    한국지도학회지 [Journal of the Korean Cartographic Association]
  • 간기
    연3회
  • pISSN
    1598-6160
  • 수록기간
    2001~2020
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 989 DDC 912

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