작물모형을 이용하여 작황 예측 등 미래 특정 시점에서의 작물 수량과 품질을 알아보기 위해서는 현재부터 수확기까지의 기상자료가 필요하다. 그러나 장기간에 걸친 미래의 기상에 대한 정확한 예측정보의 확보가 어려우므로, 작물모형으로 작황을 예측하고자 할 때는 과거의 수년간의 기상자료를 이용하거나, 현재까지의 기상이 유사한 과거의 기상자료만을 이용하거나, 기상생성기를 이용하여 임의의 기상자료 집합을 생성하여 활용하는 등 다양한 방법이 활용되고 있다. 논리적으로는 기상청에서 제공하는 장기 기상예보 자료를 최대한 활용하는 것이 바람직할 것이다. 현재, 기상청에서는 미래에 대한 장기 기상정보는 월평균기온과 월강수량에 대하여 3개월 전망자료를 제시하고 있다. 이러한 전망자료는 평년에 대하여 낮음, 비슷, 높음(또는 적음, 비슷, 많음)의 3단계로 구분하여 확률로 제시하고 있다. 확률예보는 예측의 오류의 가능성을 줄여주는 장점이 있으나, 명시적인 값을 제시하지 못한다는 단점이 있다. 여기에서는 확률 기상 전망자료를 이용하여 미래의 월 기온 및 강수량을 명시적인 자료를 생성하는 방법을 제시하고자 하였다. 우선 명시적인 월 기상정보가 확보되면 문경환 등(2018)이 제시한 기상생성기를 이용하여 작물모형 구동에 필요한 일 기상자료를 확보할 수 있다. 우선 과거의 월 기상자료를 이용하여 자료의 분포형태를 비교하였을 때, 월평균기온은 정규분포와, 월강우량은 감마분포와 유사한 형태를 보였다. 따라서 각각의 기상요소의 분포를 결정하는 모수를 알면 역분포함수를 이용하여 각각의 기상요소를 생성할 수 있음을 의미한다. 정규분포의 역함수는 확률, 평균 및 표준편차, 그리고 감마분포의 역함수는 확률, 알파 및 베타의 세 모수에 의해서 자료값을 생성할 수 있다. 여기서 확률은 random함수를 이용하여 생성하고, 감마분포의 알파는 (평균/표준편차)^2에, 베타는 표준편차^2/평균에 수렴하므로, 기온과 강우량 모두 평균과 표준편차를 알면 해당되는 분포에 맞는 자료를 생성할 수 있게 된다. 또한 확률 기상전망은 미래의 평균기상에 대한 확률적인 전망이고, 표준편차는 평년의 경우와 같다고 가정하면 미래 평균기온 및 강수량에 대한 명시적인 값들을 생성할 수 있게 된다. 위에서 제시한 방법으로 월평균기온과 월강수량에 대하여 기상자료 집합을 생성하고 평년의 자료와 분포형태를 비교한 결과 매우 유사하게 나타났다. 또 이 방법을 확대하면 장기 기상전망을 이용하여 미래의 월평균기온 및 월강수량 뿐만아니라 월최고기온, 월최저기온에도 적용이 가능하였다.