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저자정보
이민영 (고려대학교) 김용은 (고려대학교 오정리질리언스연구원) 홍진솔 (고려대학교) 조기종 (고려대학교)
저널정보
한국환경생물학회 환경생물 환경생물 제39권 제4호
발행연도
2021.12
수록면
526 - 535 (10page)

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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 층화랜덤샘플링을 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 설계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화되었으며, 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.
#spatial sampling #climate change #agriculture modeling #sampling cost #high resolution spatial data

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참고문헌 (23)

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Aoyama H / 1954 / A study of stratified random sampling / Ann. Inst. Stat. Math 6:1~36 google schola Ballin M / 2013 / Joint determination of optimal stratification and sample allocation using genetic algorithm / Surv. Methodol 39:369~393 google schola Bethel J / 1989 / Sample allocation in multivariate surveys / Surv. Methodol 15:47~57 google schola Cochran WG. / 1977 / Sampling Techniques / Wiley google schola Folberth C / 2012 / Impact of input data resolution and extent of harvested areas on crop yield estimates in large-scale agricultural modeling for maize in the USA / Ecol. Model 235:8~18 google schola

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