• Environmental and Resource Economics Review
• /
• v.25 no.2
• /
• pp.141-178
• /
• 2016

This paper, using AMR (Automatic Meter Reading) electricity data accurately measured in real time, analyses the characteristics and patterns of temperature effect on the industrial electricity usage. For this goal, the paper constructs and estimates a model which captures the properties of AMR time series including long-term trends, mid-term temperature effects, and short-term special day effects. Based on the estimated temperature response function and the temperature effect, we categorize the whole industry into two groups: one group with sharp temperature effect and the other with weak temperature effect. Furthermore, the industry group with sharp temperature effect is classified into a summer peak industry group and a winter peak industry group, based on the estimates of the temperature response function. These empirical results carry practical policy implications on the real time electricity demand management.

• Journal of Bio-Environment Control
• /
• v.17 no.2
• /
• pp.124-131
• /
• 2008

To investigate main air temperature factors correlated to difference of fruit characteristics according to cultivating areas, fruit and air temperature characteristics of eight cultivating areas of 'Fuyu' persimmon were analyzed by principle components and multiple regression analysis. The first principal components extracted from 16 air temperature factors was annual mean temperature, mean temperature during October, annual mean minimum extreme temperature, mean temperature during growing period, and so forth. The second principal components was mean temperature during May and June and so forth. And cumulative contribution was 91.4%. The five of eight cultivating area had clearly the difference of main factors or the correlated direction among cultivating areas. In multiple regression analysis between the extracted main factors and fruit characteristics, fruit hight were highly correlated with mean temperature during growing period ($X_8$) and cumulative temperature ($X_6$), and the regression equation was $Y=150.55-5.375X_8+ 0.014X_6(r^2=0.843)$. Also this regression equation was affected by mean minimum temperature during growing period, cumulative temperature, and mean temperature during August. Fruit diameter was negatively correlated with mean temperature during growing period, flesh browning rate and Hunter a value of peel color were positively correlated with mean minimum temperature during growing period and annual minimum air temperature, respectively.

• Asian Journal of Turfgrass Science
• /
• v.17 no.1
• /
• pp.45-51
• /
• 2003

The purpose of this study was to find out how different types of land use around green belts affect temperature decrease effects. For this, temperatures within and outside of green belts were measured. Based on the collected data, the study analyzed the land cover status and temperatures within green belts, temperature decrease effects and the range of effects around green belts, and the correlation between trees and temperature decrease effects by way of regression analysis. As a result, areas of the high temperature within green belts were formed on paved surfaces, whereas areas of low temperature were formed around forests or water surfaces. In addition, deviation was bigger in the highest temperature than the lowest one for areas of Leeward around green belts, but in general, there was a tendency that temperature became low near to green belts. As for the relation between land cover rate and temperature, what was effective to temperature decrease included forests, pasture and water surfaces. On the other hand, the effects of temperature decrease varied depending on increase or decrease of land cover rates. As for the influence of the different land use types around green belts on temperature decrease effects, the Shakuzi Park showed relatively stronger effects than the Ageomaruyama Park.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.37-37
• /
• 2021

아시아 지역은 전 세계 인구의 60%가 집중되어 있으며, 지역 내에는 다양한 기후대가 혼재되어 있다. 통상, 기후대는 지역의 전반적인 기후 및 가용 수자원 특성을 파악하는데 유용하게 활용된다. 지구온난화의 영향으로 지역의 기후변동성은 심화되고 있으며, 이는 급격한 기후대 이동을 초래할 것으로 전망된다. 본 연구에서는 AR6 기후변화시나리오를 기반으로 전지구 기온상승에 따른 아시아 지역의 기후대 변화특성을 분석하였다. CMIP6 GCMs 및 공유사회경제경로(SSP1-2.6 및 SSP5-8.5) 시나리오를 활용하여 앙상블 기후변화시나리오를 산출하였다. 관측 및 시나리오 자료를 활용하여 산업화 이전 대비 미래 전지구 기온상승(1.5℃~5.0℃) 특성을 추정하였다. 통계적상세화 기법을 적용하여 기후변화시나리오를 상세화하고, 쾨펜 기후구분법을 적용하여 기후특성에 따라 기후대를 구분하였다. 이후, 개별 전지구 기온상승 조건 하에서 아시아 지역의 기후대 분포 및 변화특성을 분석하였다. 전지구 기온이 상승함에 따라 아시아 지역 전반에서 기후대 변화가 가속화되는 것으로 확인되었으며, 이는 모든 SSPs 및 GCMs 시나리오 하에서 동일하였다. 전지구 기온 상승폭은 SSP1-2.6 대비 SSP5-8.5 시나리오 하에서 크게 나타났으며, 동일한 1.5℃ 및 2.0℃ 기온상승 조건에 도달하는 시기도 SSP5-8.5 시나리오에서 현저히 빠른 것으로 분석되었다. 한편, 기후대 이동이 나타나는 지역은 전지구 기온이 상승함에 따라 증가하였으며 5.0℃ (SSP5-8.5) 기온상승 조건 하에서 변화량이 가장 큰 것으로 분석되었다. 다만, 동일한 기온상승 조건 하에서는 SSP 시나리오와 관계없이 기후대 변화 면적 및 공간적 변화패턴이 유사하였다. 기온상승에 따라 아시아 지역 내 열대기후와 건조기후 지역은 확대되는 반면, 온대 및 한랭, 극기후 지역은 줄어들 것으로 전망되었다. 본 연구에서 도출된 전지구 기온상승 조건 별 아시아 지역의 미래 기후대 변화특성은 지역별 기후변화 영향평가 시 기초자료로 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.139-139
• /
• 2020

Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC)에 따르면 지난 1세기 반 동안 전 세계 평균 기온은 약 1℃가 상승하였으며, 온실가스 축적에 따라 평균기온은 21세기 중반에서 21세기 말까지 1~3℃가 증가할 것으로 전망되고 있다. 이러한 기온의 상승으로 인한 하천의 수온 변화는 수중에서 온도에 민감한 생화학적 반응의 변화를 유발하여 수질 및 수생태 변화에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 효과적인 수질 및 수생태 관리를 위해서는 기온과 수온 사이의 명확한 관계 정립을 통해 수질변화를 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 국내·외로 널리 활용되고 있는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool, SWAT) 모형을 통해 기온-수온 회귀식이 하천 수질변화에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고자 하였다. 그러나 기존 SWAT 모형에서의 기온-수온 회귀식은 미국 유역의 환경 특성을 바탕으로 도출되었기 때문에 국내 유역에 적용하기에 한계점이 있다. 따라서 본 연구의 목적은 국내 유역에서의 실측 기온자료와 수온자료를 사용하여 SWAT 모형 내 기온-수온 회귀식을 재도출하고 적용성을 평가하는 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2005.05b
• /
• pp.920-923
• /
• 2005

우리나라의 기온변화의 연 추세 및 월 추세를 분석하기 위해서 현재 기상청에서 운영중인 지상기상관측소 76개소 자료를 사용하였다. Mann-Kendall 검정을 이용하여 자료의 추세를 분석하였다. 그 결과는 기온의 전체적으로 상승추세를 볼 수 있었고, 비도시 지역에 비하여 도시 지역의 증가율이 크게 나타났고 100년간의 자료를 가진 지점인 인천, 부산 지점에서 최근 30년간의 기온증가가 지난 100년간의 기온증가에 대부분을 차지함을 볼 수 있다. 또한 월별 추세를 분석한 결과 우기인 7, 8월 동안에는 기온의 상승추세가 강우 현상 등 임의성에 의해 통계적 유의성을 가진 상승 추세가 약화됨을 보여준다.

• Journal of the Korean Geographical Society
• /
• v.35 no.4
• /
• pp.519-528
• /
• 2000

본 연구에서는 지난 20세기 동안 한반도 중부 지방의 여름철 7월과 8월의 일최고기온과 일최저기온의 지역적 패턴을 조사하였다. 조사결과 연구기간 동안 여름철 일최고기온의 평균 및 일정 임계치 이상의 고온 특이일의 빈도가 감소하는 경향을 나타냈다. 반면, 여름철 일최저기온의 평균은 지속적으로 상승하여 결과적으로 이 지역의 여름철 일교차의 평균이 급격히 감소하는 경향을 보였다. 일최고기온의 감소 추세는 1950년대 이래로 진행되어온 조림사업으로 인한 삼림 임목 축적량의 증가와 관련성이 있는 것으로 추정되었다. 이 밖에도 본 연구에서는 현재의 도시화 지구온난화가 지속된다는 가정 하에 기온극값 발생빈도와 장기적인 패턴변화를 예측하는 모델을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.439-442
• /
• 2006

기후변화가 벚꽃과 같은 생물계절현상에 미치는 영향을 조사하고자, 벚꽃의 개화일과 기온과의 상관관계를 비교하여, 각 월별로 특히, 1월, 2월, 3월의 일평균기온, 일최저기온, 일최고기온의 월별 평균 기온과 벚꽃개화일의 비교에서 어느 것이 더 상관관계가 높은지를 보았다. 또한, 1950년대 이후로 크고 작은 엘니뇨의 발생은 13회 정도로 약 $2{\sim}5$년을 주기로 발생하였다. 엘니뇨현상은 남방진동 ENSO 등의 기상현상과 함께 발생한다. 엘니뇨가 발생한 해의 한반도는 겨울철 온도는 높아지고, 겨울철 강수량은 높아지는 경향이 있다. 이러한 엘니뇨현상이 1, 2, 3월의 기온에 어떤 영향을 준다면, 벚꽃의 개화일도 변화할 것이다. 위의 자료를 모두 비교해보고 이들 상호간의 영향관계를 알아낸다면, 앞으로 기온을 통한 벚꽃개화일의 예측이나, 반대로 벚꽃개화일을 통한 기온과 엘니뇨현상 등의 기후변화를 예측해 낼 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
• /
• 2006.02a
• /
• pp.126-128
• /
• 2006

IPCC SRES A2, B2 온실가스 시나리오를 이용한 ECHO-G의 장기 적분 자료 분석 결과, 전구, 북반구, 남반구 및 동아시아 지역 모두에서 대류권 상층으로 갈수록 기온 증가 폭이 컸고, $250^{\sim}300$ hPa의 대류권계면 부근에서 최대값을 보였다. 전구 영역에서는 겨울철에 지표 부근의 북반구 고위도 육지지역에서 기온이 뚜렷하게 증가하였고, 상층 대류권 및 하부 성층권에서는 적도 부근의 저위도 지역에서 기온 증가가 컸다. 여름철에는 북반구 중위도 지역에서 지표 부근의 기온 증가가 컸으며 상층 대류권에서 적도 중심의 저위도 지역의 기온이 크게 증가하였다. 또한 동아시아 지역에서는 지표면에서 850 hPa까지 겨울철 기온 증가가 여름철보다 컸고, 850 hPa 이상의 상층에서는 겨울철보다 여름철에 기온이 크게 증가하였으며, 200 hPa 부근에서 가장 큰 차이를 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.485-486
• /
• 2015

전력수요예측은 전력계통을 원활하고 체계적으로 운영하며 안전성과 경제성이 고려된 전력수급계획을 가능하도록 하는 것으로써 예측 오차율을 줄이는 것이 필수적이다. 전력수요예측 오차율을 줄이기 위해 많은 선행 연구가 이루어졌으며 최고기온과 최저기온의 변화에 전력수요가 민감하게 반응하는 것을 밝혀내었다. 하지만 최근 지속적인 기후 변화로 최고기온 및 최저기온만으로 전력수요예측을 수행하기에는 무리가 있다. 또한, 기온과 전력수요의 연관성에 대한 관심이 증대되고 다양한 방식의 분석이 수행되고 있다. 본 논문에서는 시간별 전력수요와 기온의 연관관계를 분석하였으며 시간별 전력수요에 가장 연관도가 높은 시간대의 기온을 제시한다.