• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.1939-1942
• /
• 2007

본 연구에서는 도시화와 지형 및 지리조건에 따른 기상변화가 FAO Penman-Monteith 기준 잠재증발산량에 미치는 영향을 파악하고자 한다. 또한 기상변화가 FAO Penman-Monteith 기준 잠재증발산량공식의 에너지항 및 공기동력항에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구를 위하여 적용된 연구지역은 서울을 비롯한 56개 수문기상 관측지점으로써 도시화과정을 분석하기 위하여 반경 10 km를 중심으로 $314\;km^2$에 해당하는 면적을 연구지역으로 설정하였다. 연구 지역의 도시화정도를 판단하기 위하여 토지이용현황을 분석하였다. 분석결과에 의하면 대부분의 연구지역에서 잠재증발산의 변화정도는 도시화율의 정도에 따라서 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 잠재증발산량의 변화정도는 도시화율이 클수록 큰 변화를 보이고 있다. 분석결과에 의하면 잠재증발산량의 변화는 도시화가 진행됨에 따라서 도시지역 내 열섬현상에 따른 기온상승과 도시지역의 주거지면적 증가에 따른 습도의 감소영향 그리고 풍속의 감소에 따른 것으로 보이며, 특히 습도의 감소가 잠재증발산량에 가장 크게 영향을 미치고 있다. 또한 도시지역 내의 일사량 감소에 따른 순단파복사량의 감소나 기온상승에 따른 순장파복사량의 증가에 의해서 영향을 받는 것으로 보인다. 또한 연구지역의 지리 및 지형조건이 잠재증발산량에 미치는 영향을 분석한 결과 56개 연구지역의 잠재증발산량에 미치는 요인은 주로 도시화에 따른 기상변화와 해안 근접성인 것으로 판단된다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제28권8호
• /
• pp.759-766
• /
• 2004

부산은 서울, 대구 등 내륙도시와는 달리 도시화 과정에 수역의 매립이 포함되어 있어 도시화에 의한 도시기후변화에도 매립의 영향이 있을 것으로 생각된다. 이에 본 연구에서는 한국의 3대 도시인 서울, 부산, 대구의 기후변화요인과 70여 년간의 기상데이터를 비교ㆍ분석하여 부산의 기후변화 특성 및 매립과 기후변화의 관련성에 대해 검토하였다. 그 결과 부산에서 매립이 진행되었다는 점을 제외하면 서울, 부산, 대구의 기후변화 요인에는 큰 차이가 없지만 서울, 대구의 경우는 도시화가 진행됨에 따라 최저기온의 연평균 상승이 현저한 것에 비해 부산은 매립이 진행된 시기에 최고기온의 연평균 상승이 현저함을 밝혔다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.414-414
• /
• 2023

지구온난화로 인한 기후변화로 산불 발생이 증가하고 있는 추세이다. 이로 인해 무강우기간의 증가, 기온의 상승, 습도 감소 등의 문제가 발생하고 있다. 이중 기온의 상승과 습도의 감소는 산불과 큰 연관성이 있다. 따뜻하고 건조한 날씨는 토양수분의 감소로 이어지며, 이는 곧 식물의 활성도의 감소로 이어진다. 봄철 식물의 활성도가 감소하게 되면 자연스레 산불 발생 위험도가 높아지기 마련이다. 이러한 현상은 국내에서도 관찰 가능하다. 따뜻하고 건조한 국내 겨울철 날씨는 봄철 토양수분의 감소와 직결되며, 건조해진 토양수분으로 인해 봄철인 3월~5월 산불 발생 확률이 증가하게 된다. 실제로 최근 10년간 국내에서 산불이 많이 발생한 계절은 봄철이며, 산불로 인한 피해 면적 및 피해 금액이 가장 큰 기간도 봄철이다. 따라서 봄철 산불에 대한 각별한 주의가 요구 되어지고 있다. 본 연구에서는 국내 유역을 대상으로 산불 위험도 지수에 대한 평가를 진행하고자 한다. 이에 PRMS 모형을 이용해 봄철 토양수분을 모의하여 산불 위험도 지수와 토양수분의 상관성을 나타내고자 한다. 또한, 산불 발생 건수를 활용하여 산불 위험도 지수에 대한 적절성을 평가하고자 한다.

• 한국균학회지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.309-314
• /
• 1992

분생포자 형성 양식에 따라 3 대별된 흰가루병균을 각각 3 종씩 총 9 종을 대상으로 1991년 5월부터 11월까지 채집하였다. 그 중 양지꽃 횐가루병균(Sphaerotheca aphanis), 왕고들빼기 흰가루병균(S. fusca), 장미 흰가루병균(S. Pannosa)은 기온의 변화에 무관하게 년중 분생포자 크기가 비슷하였으며, 장폭비도 뚜렷한 변화 양상을 나타내지 않았다. 쑥 흰가루병균(Erysiphe artemisiae)과 질경이 횐가루병균(E. sordida)은 기온이 상승함에 따라 분생포자의 장폭비가 증가하였으며, 돼지풀 흰가루병균(E. cichoracearum)은 기온이 하강할수록 분생포자의 장폭비가 증가하였다. 댕댕이덩굴 흰가루병균(Microsphaera pseudolonicerae)은 기온의 하강에 따라 분생포자의 폭이 감소하였으며, 이에 따라 장폭비가 크게 증가하였다. 이러한 경향의 변화는 본 연구에서 처음으로 확인되었다. 그리고 갈참나무 흰가루병균(M. alphitoides)과 아까시나무 흰가루병균(M. robiniae)은 기온의 변화와 무관하게 분생포자 측정치의 변화가 심했다. 특히 댕댕이덩굴 흰가루병균은 기온의 영향으로 가장 뚜렷한 변화를 나타냈으므로 앞으로 이 연구의 좋은 소재로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제46권1호
• /
• pp.1-12
• /
• 2013

본 연구에서는 기후변화에 따른 수온상승이 낙동강 유역 어류 서식지에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 낙동강유역에 서식하는 어종 중 22개 어종에 대한 최대내성한계온도를 산출하였으며, 이를 토대로 수온 상승에 따른 어류 서식지 및 서식지 지점별 어종 영향 정도를 분석하였다. 산정된 최대내성한계온도의 범위는 $27.7\sim33.1^{\circ}C$의 범위를 나타났다. 또한 기존에 예측된 기온 상승 데이터를 이용하여, 낙동강 78개 지점에서의 2100년도까지의 수온 상승을 예측하였으며, 수온 상승 예측을 위하여 낙동강 유역 78개 각 지점에서의 기온-수온의 회귀식을 산정하였다. 그 결과 S1 기간(2011~2040년)에 평균 $0.69^{\circ}C$, S2기간(2041~2070년)에는 평균 $1.76^{\circ}C$, S3기간(2071~2100년)에는 평균 $2.32^{\circ}C$의 수온이 상승되는 것으로 나타났다. 이상의 수온상승에 따라 낙동강 22개 어종에 대해 S1-S3 각 기간별로 평균 21.9%, 36.3%, 51.4%의 서식처가 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 한국작물학회지
• /
• 제61권3호
• /
• pp.171-183
• /
• 2016

익산지역에서 기상요소의 변동에 따른 가을 쌀보리의 출수기 및 수량의 연차 간 변화를 알아보고자 작황 자료('85~'15) 중 기상요소와 쌀보리 생육 기간 및 수량과의 관계를 분석하였다. 1. 쌀보리 파종기인 10월 하순의 기온이 꾸준히 상승하여 출현이 빨라졌으며, 90년대 춥지 않았던 월동기는 2000년 이후, 12월에 추운 해가 많았고 1월의 변동폭도 증가하여 전체적으로 기온이 낮은 해가 많았다. 그러나 월동 후 생육재생기는 지속적으로 빨라졌으며 이는 출수기와 성숙기 등에 영향을 미쳤다. 3월의 일조시수는 증가하는 경향이었으며 등숙기에 해당되는 5월~6월 상순에는 전 기간 최고기온과 평균기온의 상승이 뚜렷하고 강수량이 감소하여 고온 건조해 지는 경향이었다. 조사기간 동안 쌀보리 생육기의 평균일은 다음과 같아서 생육정지기는 12월 18일, 생육재생기는 2월 17일, 최고분얼기는 4월 1일, 출수기 4월 27일, 등숙기 6월 1일 이었으며 파종에서 등숙까지 224일이 소요되었다. 2. 익산지역에서 쌀보리의 출수기는 생육재생기, 절간신장기간과 고도의 정의 상관을 보여 생육재생기가 빠르고 절간신장기가 짧을수록 출수가 빨랐으며 생육재생기와 절간신장기간 간에도 고도의 정의 상관을 보였다. 생육재생기는 2월 평균기온과, 절간신장기는 3월 최고기온과 고도의 부의 상관을 보였다. 등숙 기간은 등숙기 평균온도와 고도의 부의 상관을 보여 등숙기 기온이 낮을수록 등숙 기간이 길었다. 3. 새찰쌀보리('03~'15)의 수량과 상관관계가 높은 요인은 수수(R=0.726), 천립중(R=0.719), 등숙기간(R=0.527) 순이었으며 출수가 빠를수록 등숙 기간이 길고, 천립중이 높았다. 천립중은 등숙기 평균온도와 높은 부의 상관을 보였다. 4. 쌀보리의 수량은 90년대 높게 유지되었으나 2000년 이후 감소하는 경향이 뚜렷하였고 수량구성요소 중 수수의 감소가 가장 큰 원인이었다. 출수기에 따른 수량 반응성도 시기별로 달라 늘쌀보리 재배시기('88~'03)에는 출수기와 수량이 정의 상관을 보였고 출수기가 늦어짐에 따라 천립중이 증가하였으나, 새찰쌀보리 재배기('03~'15)에는 출수기가 늦어질수록 천립중이 감소하여 수량과 약한 부의 상관관계를 보였으며 출수가 늦은 해에는 등숙기의 기온상승으로 수량감소가 컷다고 할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제44권8호
• /
• pp.683-694
• /
• 2011

기후변화에 따른 지역적 영향인 기온 상승과 강수량 변화로 인한 수자원 변화 특성을 파악하기 위하여 기상청(KMA)으로부터 전국 59개 관측지점에 대해서 1973년부터 2009년까지 강수량 및 기온자료를 이용하여 산정한 강수효율자료와 국가수자원관리종합시스템(WAMIS)으로부터 1966년부터 2007년까지 PRMS 모의 유출량 자료를 수집, 분석하였다. 분석결과, 전반적으로 강수효율의 거동은 강수량의 변화 특성을 따르나 지역적으로 강수량이 증가함에도 불구하고 기온 상승에 따라 강수효율이 감소하는 거동을 보였으며, 이는 유출량의 변화 특성과 유사하였다. 또한 유출량의 평균대비 변화율은 강수량 변화보다 상당히 크게 나타나, 기후변화의 영향에 민감한 것으로 나타났다. 강수량이 증가하는 5월~9월을 제외한 전체 기간에 대하여 강수효율은 강수량보다 더 유의한 감소 경향을 나타내고 있어 해당기간의 가용 수자원량이 줄어들 것으로 판단되며, 이러한 특성은 봄, 가을 및 겨울철 수자원 관리에 반영되어야 할 것이다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국농업기계학회 2002년도 동계 학술대회 논문집
• /
• pp.151-157
• /
• 2002

화석에너지에 대한 경제적 부담과 환경오염문제를 줄이기 위하여 열펌프의 성능계수향상을 위하여 냉온 공기열교환기(HEEVA)를 고안하였고, 이 열교환기의 열특성과 성능계수향상에 미치는 영향을 분석하기 위하여 냉.난방 실험을 수행하였다. HEEVA에 의한 찬 공기와 더운 공기의 온도변화, 전열량 및 냉온 공기열교환기 효율, 총열전달계수등을 측정분석하였고, 냉난방시 외기온에 따른 열펌프의 성능계수, 소비전력, 응축기.증발기 출구 공기토출 온도 변화를 측정 분석함으로서 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 1. 외기온이 -4~11$^{\circ}C$로 변할 때 열펌프의 난방과정에서 HEEVA 찬공기 입출구 온도차는 4.5$^{\circ}C$에서 9.$0^{\circ}C$로 증가하였으며, HEEVA에 의한 영향으로 2~6$^{\circ}C$상승된 공기가 증발기 입구로 유입되어 냉매증발을 촉진하였다. 2. 실온이 4~22$^{\circ}C$일 때 HEEVA 더운공기 입출구 온도차는 3$^{\circ}C$에서 7$^{\circ}C$로 증가하였으며, 응축기에 유입되는 공기온도를 3~8$^{\circ}C$낮게 함으로서 압축기 소모전력을 감소시켜 COP 상승 효과를 나타냈다. 3. 외기온과 실온변화에 따라 풍량 346m$^3$/hr의 찬 공기가 받은 열량과 풍량 747m$^3$/hr의 더운 공기가 준 열량간의 차는 50~150kcal/hr로 나타났으며, 더운 공기가 준열량과 찬 공기가 받은 열량의 비가 83~98% 이었으므로 HEEVA의 열 교환율은 91% 을 보였다. 4. 총합열전달계수는 이론값이 실험 값보다 1~3W/m$^2$K 크게 나타났으며, 이 결과는 두 값 사이에 10% 내.외의 편차로서 Nusselt수를 구하기 위한 Petukhov상관식의 자체오차 15%에 비해 크지 않은 오차범주에 속하며, 이론상의 총합열전달계수 유도식의 타당성을 입증한 것이라 하겠다. 5. HEEVA를 작동함으로서 난방시 COP가 HEEVA를 작동하지 않았을 경우보다 0.3~0.5 향상된 것으로 나타났다. 이것은 HEEVA가 겨울철 난방에 효율을 높일수 있는 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
• /
• pp.93-93
• /
• 2011

전 세계적으로 기후변화로 인한 기상재해의 피해가 매년 증가하고 있으며, 기후변화로 인한 시민들의 안전, 재산, 인명피해 또한 늘어나고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 도시지역을 중심으로 한 신뢰성 높은 미래 기후전망 기법이 필수적이며, 미래 기후전망을 바탕으로 하여 기후변화로 인한 향후 발생할 수 있는 위험성의 정도를 전망하여 적응대책을 수립할 필요가 있다. 본 연구에서는 도시지역의 미래 기후전망 기법을 개발하여 서울시의 미래기후를 전망한다. 본 연구를 수행하기 위하여 먼저 IPCC 기후시나리오에 대한 조사를 수행하여 자료를 수집한다. 수집한 자료를 바탕으로 역학적 상세화와 통계적 상세화 기법을 이용하여 고해상도 기후 시나리오를 생산하였다. 역학적 상세화 기법은 A2시나리오의 ECHO-G/S에서 생산된 기후 시나리오를 이용하여 지역 기후모델인 RegCM3에 적용하여 상세화 과정을 수행하였다. RegCM3를 이용하여 60km로 상세화한 후에 one-way double-nested system을 구축하여 20km까지 상세화 하였다. 20km 해상도의 기후 시나리오는 서울시와 같은 좁은 지역의 기후를 분석하기에는 어려움이 있으므로, RegCM3에 사용할 수 있는 Sub-BATS라는 기법을 이용하여 5km의 고해상도 기후 시나리오를 생산하였다. 역학적 상세화 결과는 관측결과에 비해 과소 추정되는 경향이 있어, 편차보정을 통하여 관측값에 가까운 자료를 만들어 주었다. 역학적 상세화 결과를 분석한 결과, 기준기간에 비해 미래기간(S3)에는 전체적으로 약 4.9도의 기온상승과 강수량 증가가 나타났으며, 특히 9월에 가장 큰 상승폭을 나타내고 있었다. 강수량의 경우 증가 경향이 뚜렷이 나타나고 있었으며, 여름철에 큰 증가폭을 나타내고 있었다. 통계적 상세화 기법은 역학적 상세화 기법에서 사용된 ECHO-G/S를 포함한 13개의 GCM결과와 우리나라의 57개 지점에 대한 CSEOF기법을 이용하여 기후 시나리오를 생산하였다. 이 자료는 서울시에 대하여 하나의 지점밖에 존재하지 않아, 서울시내의 지역별 미래 기후전망에는 문제가 있었으므로, Delta method라는 기법을 이용하여 서울 및 인근지역의 AWS 35개 지점에 대하여 미래 기후시나리오를 생산하였다. 통계적 상세화 결과, 13개 GCM의 기온변화는 전체평균 약 3.1도 상승하였고, 겨울과 여름철의 변화폭이 가장 크며, 모델의 불확실성 또한 겨울과 여름에 가장 큰 특징을 가지고 있다. 강수량의 경우 MME에서는 약간의 상승은 나타나고 있었지만 모델간의 불확실성은 여름철에 크게 나타나고 있었다. 역학적 및 통계적 상세화 기후 시나리오(ECHO-G/S, A2)를 비교 분석한 결과, 기온은 역학적 상세화 결과가 약간 크게 나타났으며, 전체적으로 유사한 패턴을 보이고 있었다. 강수량 또한 역학적 상세화 결과가 크게 나타나고 있었다. 역학적 및 통계적 상세화 결과는 S1의 경우 유사한 특징을 보이고 있었지만 S3로 갈수록 차이가 크게 나타나고 있었다.

• 한국잡초학회지
• /
• 제30권2호
• /
• pp.94-102
• /
• 2010

기온상승 조건을 부여하기 위해 재식시기를 달리하여 재식 한 올방개의 출아와 초기생장을 평가하고 이들과 유효적산온도간의 관계를 수학적 모델로 해석하기 위한 포트 및 포장평가를 수행하였다. Gompertz 모델을 이용하여 이들의 관계를 비선형회귀로 분석한 결과, 파종일자 및 재식 토양심도에 상관없이 유효적산 온도로 누적출아율 및 초기생장을 양호하게 설명하였다. 올방개의 최대 출아율의 50% 도달에 필요한 유효적산온도는 올방개 괴경 재식심도 1, 3 및 5 cm에서 54.5, 84.0 및 $118.0^{\circ}C$이었으며 5엽기에 이르는데 필요한 유효적산온도는 각각 155.3, 188.5 및 $215.5^{\circ}C$이었다. 본 연구에서 개발된 모델식을 이용하여 계산한 결과 평균기온이 $2^{\circ}C$ 상승한 조건에서 올방개의 50 % 출아는 심도에 따라 약 1 - 2일 빨라지고, 5엽기에 도달하는 날짜도 약 2 - 3일 빨라질 것으로 예측되었다. 따라서 $2^{\circ}C$ 기온상승 조건에서 올방개를 효과적으로 방제하기 위해서는 현재의 제초제 처리시기보다 약 2 - 3일 빨라져야 할 것으로 판단된다.