본 논문은 실시간으로 측정되는 자동원격검침(AMR) 전력수요량을 사용하여 산업별 전력수요의 기온효과에 대한 특성과 패턴을 분석하였다. AMR 전력사용량의 시계열적 특징으로부터 장기 추세효과와 중기 기온효과 그리고 단기 특수일 효과로 구성되는 공적분 모형을 구축하고, 기온효과를 연속적인 기온반응함수를 통하여 분석하기 위하여 기온반응함수를 푸리에 플렉서블 폼(Fourier Flexible Form; FFF) 비선형 함수로 추정하였다. 추정 결과 도출된 기온반응함수와 기온효과를 통하여 기온효과가 뚜렷하게 나타나는 서비스업군과 기온효과가 미약하게 나타나는 제조업군으로 구분하였다. 그리고 기온효과가 뚜렷하게 나타나는 서비스업군을 기온반응함수의 추정치에 근거하여 여름피크 산업과 겨울피크 산업으로 구분하였다. 이러한 실증분석 결과는 산업별, 계절별 전력수요관리정책 수립에 정책적 기초를 제공한다. 또한 실시간으로 측정되는 AMR 전력수요량 분석이라는 점에서 시차의 발생없이 신속하게 전력수요관리에 반영될 수 있다는 의미가 있다.
기온의 변화에 따라 전력수요는 상관성을 가지고 밀접하게 움직이는데, 최근에 와서 상관성이 약화되는 경향을 보이면서 불확실성이 증가되고 있다. 이러한 현상이 나타나는 원인은 기온을 분포함수화하여 접근하지 못하고, 누적기온 영향력과 실질적 기온분포를 반영하지 못했기 때문이다. 따라서 이를 보완하기 위해 전력기온지수라는 개념을 새로 창출하였으며, 여기에 누적기온반응도, 유효기온분포 및 실질기온 효과를 반영하였다. 따라서 종합적 전력기상요인인 전력기온지수를 통해 전력소비자의 자발적 수요관리 유도 및 안정적 전력수급의 토대를 마련할 수 있다는 결론을 얻었다.
지구의 온난화로 인하여 기온이 상승하고 이에 대응하여 수온 증가가 감지되고 있다. 하천의 수온 변화는 수질과 생태계, 특히 용존산소변화와 생물체의 이동으로 이어진다. 기온 변화가 하천의 수질과 생태 환경에 미치는 영향을 추정하기 위해서 수온 상승의 시기와 하천 어종에 대한 이해가 필요한데 이를 위하여 미래의 수온을 예측할 필요가 있다. 환경부 산하 국립환경과학원에서 설치한 국가수질관측망 자료와 기상청 기상관측소의 기온 자료를 활용하여 기온-수온 비선형 상관관계모형을 구축하였다. 기온-수온 대표 관계인 비선형 로지스틱(Logistic) 함수에 포함된 4개의 매개변수를 결정하기 위하여 SCE최적화 기법을 이용하였다. 기온-수온 상관관계는 시간규모에 따른 최대 온도와 최소 온도에 차이가 있으나 수질 또는 생태 반응의 적당한 시간규모에 해당하는 주 평균 온도를 이용하여 분석하였다. 전반적으로 우리나라 하천의 기온-수온 관계는 선형보다는 비선형 모형에서 NSC와 RMSE가 더 우수하여 비선형 모형이 적합한 것으로 나타났다. 연구 결과는 미래의 기온 상승 변화에 반응하는 수질, 수문 및 생태반응에 대비하여 공학기술자 또는 정책입안자에게 적절한 기후변화 대책 방향을 설정하는 데 지침을 제공할 것이다.
본 연구는 전력수요의 냉방 및 난방 수요를 측정하고 분석한다. 이를 위해 냉난방기온효과를 추정하고 이를 Chang et al. (2014)의 전력수요함수 모형에 적용하여 전력수요를 기본수요, 냉방수요 그리고 난방수요로 분해하였다. 1999년 1월부터 2016년 12월의 한국의 일반용과 주택용 전력수요를 분석한 결과, 난방수요의 증가율이 기본수요와 냉방수요의 증가율을 월등히 상회하였으며 특히 일반용에서 난방수요 증가가 두드러졌다. 평년기온으로 통제한 기온보정된 난방수요는 실현된 난방수요보다 상대적으로 '더' 증가하였고, 냉방수요는 반대로 기온보정된 수요가 실현된 수요에 비해서 '덜' 증가하였다. 본 논문은 전력수요 내의 냉방 및 난방수요를 측정할 뿐 아니라 경제주체들의 전력수요 변화 패턴을 확인했다는 점에 의의가 있으며, 추정 결과들은 향후 전력수요예측과 에너지수요관리 정책 수립에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라 도시가스 수요는 난방수요에 기인한 뚜렷한 동고하저의 계절성을 보이며, 기온에 따른 민감도는 시간에 따라 변화하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 시간에 따라 변화하는 계절성을 효과적으로 모형하기 위해서 시간변동 기온반응함수 개념을 도입하여 이를 해당 일의 기온분포로 적분하여 기온에 따른 수요변동을 추정한다. 또한 기상청에서 발표하는 향후 10일의 도시별 기온 예측치를 체계적으로 반영하여 도시가스 수요를 예측하는 방법론을 개발하였다. 평년기온분포를 사용한 것에 비해서 함수적 방법론을 이용하여 기상청의 기온 예측치를 기온분포예측치로 변환하여 예측했을 때 기온분포의 예측 오차율은 2배, 도시가스 수요의 예측 오차는 5배 가까이 감소하는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 식물의 개화시기가 기온에 민감하게 반응한다는 것에 근거하여 54개의 기상관측지점을 선택하고 1988년부터 2008년까지 21년간 벚꽃 개화일의 시계열적 변화를 분석하였고 이들과 3월 평균기온과의 상관관계를 조사하였다. 그리고 엘니뇨와 라니냐 시기에 기온과 벚꽃개화일의 변화 경향과 도시화에 의한 기온변화가 벚꽃 개화일에 미치는 영향을 대도시와 교외도시와의 비교를 통해 알아보았다. 또한 경험직교함수(EOF) 분석을 통하여 벚꽃개화일의 시 공간 분포를 알아보았다. 그 결과는 다음과 같다. 첫 번째, 3월 평균기온 분석을 통해 1988-2008년 사이에 한반도의 기온은 평균적으로 $0.13^{\circ}C$ 증가하였음을 확인할 수 있다. 그리고 평균적으로 남해안이 동해안과 서해안보다 평균기온이 높게 나타났으며, 서해안이 가장 낮은 평균기온을 보였다. 그리고 내륙지역의 경우 위도에 따라 평균기온이 달랐으며, 위도가 낮아질수록 평균기온이 크게 나타났다. 하지만 모든 지점에서 유의하지는 않았다. 두 번째, 벚꽃개화일의 변화를 보면, 개화일은 시간이 지날수록 빨라지는 경향을 보였다. 그리고 벚꽃개화일의 분포를 보면 위도가 낮은 지역이 개화일이 빨랐으며, 해안지역 중에서는 남해안, 동해안, 서해안 순이었다. 세 번째, 2월, 3월, 4월의 평균기온과 벚꽃 개화일의 상관관계 분석결과 3월 평균기온이 벚꽃개화일과 상관관계가 가장 높았다. 네 번째, 엘니뇨가 발생한 해에는 한반도의 기온이 상승하는 경향을 보였으며, 동시에 벚꽃개화일도 빨라졌다. 다섯 번째, 대도시가 교외도시에 비해서 기온상승이 높았으며, 벚꽃개화일도 빠르게 나타났다. 마지막으로, 경험직교함수(EOF) 분석 결과 3월 평균기온과 벚꽃 개화일의 1mode 시계열 패턴이 비슷하다는 것을 확인하였다. 또한, 1996년을 기준으로 이전에는 개화일이 느려지고, 이후에는 빨라지는 패턴을 보였다.
최근 겨울철과 여름철에 다양한 냉난방기기의 보급이 급증하여 최대전력에 대한 기온의 영향이 상당히 커지고 있다. 이에 따라 기온의 영향으로 인한 계절성이 급등하여 전력수요 예측결과의 불확실성을 증폭시키고 있다. 그러나 아직까지는 이러한 냉방 및 난방부하의 급증에 따른 계절성 변화에 대한 체계적인 분석 방법이 정형화되어 있지 못하다. 따라서 본 연구에서는 누적기온반응함수, 기온분포함수, 공적분 및 오차수정모형 등을 바탕으로 엄격한 통계적 검증을 거쳐 냉난방부하 추정 방법을 연구하였고, 아울러 관련 결과를 제시함으로써 향후의 전력수급에 안정적 기반을 제공코자 한다.
전지구적으로 지구 온난화 문제가 대두되고 있는 현 상황에서, 기온변화에 수반되는 수온변화 반응을 파악하기 위하여 해양수산부에서 제공하는 마산만 연안해역의 기온 및 수온 관측자료를 이용하여 기온과 수온의 관계를 분석하였다. 수온과 기온의 무차원 자기상관함수와 교차상관함수 변화를 분석한 결과, 지체시간 10일 이내에서는 상관계수가 0.9 이상으로 매우 크게 나타났으며, 지점별로 수온의 상관계수보다 기온의 상관계수가 크게 나타나는 것으로 파악되었다. 마산만 기온 및 수온자료를 수온상승기, 수온하강기로 구분하여 분석한 결과, 수온상승기에는 MA1 지점, MA2 지점의 기울기가 각각 0.829, 0.774로 나타났으며, 수온하강기에는 MA1 지점, MA2 지점의 기울기가 각각 1.385, 1.444로 기온상승기에 비하여 기온하강기의 기울기가 약 1.75배 정도 크게 나타나고 있으며, 명확한 이력현상으로 파악되었다. 따라서, 마산만 연안해역의 기온-수온 상관관계를 보다 정확하게 결정하기 위해서는 기온-수온의 계절적인 이력현상을 포함하여야 하며, 이 경우 기온을 이용한 수온 추정결과의 정확도가 향상되는 것으로 파악되었다.
최근 빈번하게 발생하는 이상기온과 기후변화로 인하여 전력수요의 변동성이 커지고 있으며 기온 영향의 증가와 함께 기온변화에 대한 전력수요의 반응은 비선형성과 비대칭성으로 나타나고 있다. 정부 에너지 정책의 변화와 4차 산업혁명의 전개에 따라 기온 효과를 보다 정확하게 추정하고 예측하는 것은 안정적 전력수급 관리를 위하여 중요한 과제이다. 본 연구는 기온변화에 대한 전력수요의 비선형적 반응에 대하여 부분선형모형을 이용하여 분석하고자 한다. 기온변화와 전력수요의 비선형·비대칭적 관계를 측정하기 위하여 Robinson의 double residual 준모수적 추정과 스플라인 추정을 적용하였다. 기상변수와 전력 소비에 대한 시간 단위 고주기 자료를 사용하여 부분선형모형으로 추정한 기온변화와 전력 소비의 관계는 기존 모수적 모형과는 다른 비선형성과 비대칭성을 갖고 있음을 확인하였다. 부분선형모형을 이용하여 얻은 전력수요에 대한 표본내·표본외 예측은 이차함수 모형과 냉난방도일 모형과 비교하여 우수한 예측력을 보였다. Diebold-Mariano 검정결과, 부분선형모형에서 얻은 예측력 향상은 통계적으로 유의하였다.
지리산 천왕봉 아고산 지역 (해발 1,600∼l,700m)에 자라는 구상나무의 연륜생장과 기후와의 관계를 북사면(장군봉)과 남사면(중봉)을 대상으로 조사하였다. 각 지역에서 10여 본에서 생장편을 임목당 2개씩을 채취하였다. 채취된 코어는 크로스데이팅후 연륜폭을 측정하여 얻어진 연륜시리즈(연대기)를 표준화한 후, 기후인자(월강수량과 월평균기온)와 연륜생장과의 관계를 반응함수를 이용하여 분석하였다. 반응함수로 즉 월기후인자로 연륜연대기 총변동의 45.9∼53.8%를 설명할 수 있었다. 강수와 연륜생장과의 관계는 중봉과 장군지역 모두에서 3∼5월, 8월에 대해 정의 관계를 보이고 2월과 7월에 대해서는 부의 관계를 나타내 유사한 결과를 보였다. 기온에 대한 관계는 남사면에 위치한 구상나무가 북사면에 위치한 구상나무에 비해 2월과 8월에서 높은 부의 관계를 나타내었으며 4월 기온과는 두 지역 모두 유의한 정의 관계를 나타내었다. 두 사면지역의 구상나무 연륜생장과 기후와의 관계는 전체적으로는 큰 차이를 보여주지 않았다. 아한대 수종의 연륜생장이 강수보다는 기온에 민감하여 월기온과 대체로 정의 관계를 갖는 반면에 지리산 구상나무의 경우는 기온과 부의 관계를 갖는 경향이 크며 강수의 영향 특히 봄기간 동안의 수분수지가 중요한 것으로 생각된다. 구상나무 연륜과 기후와의 유의한 관계를 이용하여 향후 소빙기를 포함하는 장기간의 고기후를 복원할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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