• 한국전통조경학회지
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• 제30권2호
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• pp.64-71
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• 2012

본 연구는 조선시대 후기에 조성된 전남 강진의 농산별업(農山別業)의 원형 복원을 위한 기초 연구로 조성 당시의 원형에 대한 추정은 관련 문헌 분석과 현장 조사를 통해서 진행되었다. 다산 정약용의 "조석루기(朝夕樓記)"는 농산별업의 공간 구성과 이용 행태를 추정할 수 있었으며, 문헌에 등장하는 공간 구성요소의 배치는 현장조사를 통해서 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서 도출한 결과는 다음과 같다. 첫째, 농산별업은 자연 지형을 활용한 공간요소를 경영하였음을 알 수 있었다. 농산별업 내 공간적 특징으로 윤서유의 부친인 윤광택의 본제에서 1.9km 떨어진 곳에 선친들의 묘소와 제각을 포함한 제례공간, 그리고 살림공간의 위치를 확인할 수 있었다. 둘째, 조석루기를 통한 공간의 추정이 가능하였다. 조석루기에는 건축적 요소로 조석루 영모재 한옥관 척연정 상암, 식물 요소로 운당 국단 녹운오, 수경요소로 수경간 금고지 녹음정 의장해, 자연지형 요소로 표은곡 앵자강을 기술하고 있다. 그러나 대부분 멸실되고 현재에는 영모재, 금고지, 국단, 운당만이 과거의 흔적을 보여주고 있다. 셋째, 농산별업의 변화된 공간과 그 원인에 대한 내용이다. 농산별업의 주변 공간은 1960년대의 경지 정리에 의해서 평탄화되었으며, 이는 농산별업이 주변 경관을 포함하는 면(面)적인 요소보다는 점(点)적인 요소로 인식되어 지형훼손의 원인으로 작용하였다. 넷째, 농산별업의 실측측량과 수작업된 수치지도의 디지털화는 추후 정원복원에 있어 중요한 기초자료로 활용이 충분하다고 판단된다. 이때 활용된 거리변환기법으로 하여 농산별업 정원복원에 구체화를 기하고자 하였으며, 디지털화 된 기초자료를 바탕으로 3D모델 수립으로 다각적 연구에 응용이 가능하다고 사료된다. 이처럼 농산별업은 관념적인 효 사상을 바탕으로 선친의 묘소가 포함된 별서로 기존 선행 연구된 별서원림의 구성요소와는 확연한 차이를 보이고 있으며, 이에 따른 별서원림의 중요도는 충분하다고 볼 수 있다. 그러나 멸실된 공간구성요소와 정확한 위치를 알 수 없는 건축적 요소는 본 연구의 한계로 작용하였다. 향후 건축적 요소의 위치를 확인할 수 있는 발굴 조사가 진행되어 원형에 대한 명확한 검증이 진행되기를 바라는 바이다.

• 한국환경생태학회지
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• 제32권3호
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• pp.303-312
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• 2018

본 연구는 숲가꾸기가 시행된 부산대학교 제1학술림을 대상으로 간벌 전 후의 산림생물량 및 온도를 실측하여 천연림에서 간벌에 따른 산림생물량 감소와 산림 내부 온도변화의 관계를 확인하고자 하였다. 산림생물량은 간벌 전 후 동일 조사구에 흉고단면적, 수관단면적, 수관체적을 각각 동일한 도출식을 적용하여 도출하였으며, 산림 온도와의 관계성을 파악하고자 하였다. 온도측정은 간벌 이전인 2016년 04월 20일~28일, 간벌 전후인 2016년 07월 26일~11월 04일, 간벌 이듬해인 2017년 04월 15일~05월 08일에 각각 실시하였으며 온도데이터로거를 방형구 내 중앙에 위치한 수목의 지상 2.0m 높이에 북향으로 설치하여 동일기간동안 각 10분마다 데이터가 기록되도록 설치하였다. 간벌이 산림 전역에 진행되어 산림 내 대조구 설정이 어려워 인근 도시에 위치한 동래구 지역별상세관측자료(AWS)를 대조구로 활용하였다. 산림생물량의 변화와 온도와의 관계성을 분석한 결과, 산림 내부 온도 변화는 한낮 시간대(PM12:00~15:00)에 가장 큰 변화를 보였으며, 산림생물량 중 수관체적과 깊은 관계성을 가지고 있었다. 간벌 직후(평균 $0.74^{\circ}C$)보다 간벌 후 1년이 경과한 시점(평균$1.91^{\circ}C$)에서 훨씬 높은 온도 상승을 보였다. 조사구별 수관체적 감소비율과 온도 상승정도를 비교한 결과, 수관체적 감소량이 15.4%로 가장 높았던 리기다소나무군락에서 간벌 직후와 1년 후 분석에서 각각 $1.06^{\circ}C$, $2.49^{\circ}C$로 가장 높은 온도 상승을 나타냈다. 수관체적 감소비율이 5.0%로 가장 적었던 리기다소나무-소나무군락에서 간벌 직후는 그 차이가 없었으며 1년 후 분석에서는 $0.92^{\circ}C$가 상승하였다. 천연림에서 간벌로 인한 산림생물량 감소는 산림내부 온도를 급격히 상승시키는 것을 확인할 수 있었으며 특히, 간벌 직후보다는 이듬해에 더 극심하게 나타나고 있어 제거된 산림생물량에 의한 미기후 변화는 단기간에 회복될 수 없음을 확인할 수 있었다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제31권2호
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• pp.177-185
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• 2006

2004년 5월부터 7월까지 광주광역시 일부지역 관내 28개 초등학교 31,510명(남자 16,653명, 여자 14,857명)의 신장과 체중의 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 대한소아과학회(홍창희, 2003)에서 나온 소아발육표준치를 기준으로 신장별 표준 체중표를 이용하여 비만도(%)=(실측체중-신장별 표준체중)/신장별 표준체중*100로 산출하였다. 산출된 비만도는 20~29.9%는 경도비만, 30~49.9%는 중증도 비만, 50%이상은 고도비만으로 분류하여 SAS PC+ 8.0 program을 이용하여 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 신장과 체중은 학년이 올라감에 따라 남학생과 여학생 모두 학년 간에 유의하게 향상하였다 (p<.001). 저학년에서는 여학생이 남학생 보다 신장이 작았으나 4학년때 키가 비슷해지고 5, 6학년에는 여학생이 남학생보다 신장이 큰것으로 나타났으며, 4학년을 제외한 모든 학년에서 남학생과 여학생의 신장은 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p< .001). 모든 학년에서 남학생의 체중은 여학생의 체중보다 무거웠으며, 6학년을 제외하고는 남학생과 여학생의 체중은 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p< .001). 2. 초등학교 학생의 비만율은 전체가 10.3%이었고, 남학생 (11.6%)이 여학생(8.8%)보다 비만율이 높았으며, 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p< .001). 특히 4학년 남학생의 비만율이 13.7%로 가장 높았다. 비만아동의 분포는 남학생의 경우는 경도비만이 6.5%, 중등도비만 4.4%, 고도비만 0.7% 순이었고, 여학생의 경우는 경도비만 5.2%, 중등도비만 3.1%, 고도비만 0.4% 순으로 나타났다. 3. 비만도별 비만아동 실태는 전체 비만아동은 3,231명으로 경도비만이 57.4%, 중등도비만이 37.1%, 고도비만이 5.5%로 나타났다. 남학생의 경우는 경도비만 55.9%, 중등도비만 38.0%, 고도비만 6.0% 순이었고, 여학생의 경우는 경도비만 59.5%, 중등도비만 35.8%, 고도비만 4.7% 순으로 나타났다. 또한 비만도가 30% 이상인 중증도 이상의 비만아동은 여학생보다 남학생의 비율이 높았다. 4. 학년에 대한 성별 비만율은 1학년 (p< .05), 4-6학년 (p< .001)에서 남학생이 여학생보다 비만율 높았으며 이는 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 5. 고학년 학생 (11.0%)의 비만율이 저학년학생(9.5%)보다 높았으며 이는 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p< .001). 이상의 결과들을 종합하여 보면 초등학생의 비만율은 여학생보다 남학생에서, 저학년보다 고학년에서 더 높게 나타났다. 아동비만은 점차 증가하고 있고 질병의 이환과 밀접한 관계가 있으므로 비만을 예방하고 체계적으로 관리할 수 있는 프로그램을 개발 실시하되, 비만율이 높은 고학년의 남학생을 중점적으로 관리해야함을 시사한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제1권3호
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• pp.143-150
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• 2012

본 연구에서는 스마트 열 그리드의 운영 특성 분석을 위한 기초적인 방법론과 해당 방법론에 근거한 열 그리드 연계운전 분석 시뮬레이션 프로그램에 대해 소개하고자 하며, 특히 기존의 광역 열에너지네트워크에 해당하는 집단에너지 시스템 인근에 소규모 열 그리드가 신규로 연계되어 운전될 경우에 대한 각 시스템별 운영특성 및 주요 운전 변수에 대한 상호 영향에 대해 면밀히 살펴볼 수 있는 시뮬레이션 방법론에 대해 고찰해보고자 한다. 본 연구에서 열 그리드 간 연계운전에 따른 기존의 규모가 큰 열 그리드에 대한 영향은 해당 그리드의 연간 시각별 운영 실적 데이터를 바탕으로 한 경험적 상관관계식을 도출하여 간략히 모델링하고자 하였으며, 신규 그리드에 설치, 운영되는 열원 설비들에 대한 운전 특성은 실제 제품의 운전부하별 운전효율 자료에 대한 DB를 구축, 사용함으로서 시뮬레이션 분석 결과의 신뢰도를 제고하고자 하였다. 또한 본 시뮬레이션 프로그램에서는 해당 수요처의 에너지부하 예측에 있어 건물 유형별로 연간, 시각별로 실측한 데이터를 기반으로 수립된 단위 에너지부하 모델을 이용, 예측함으로써 운전시뮬레이션을 통한 최적화 분석 결과의 신뢰성을 확보하고자 하였다. 본 연구에서 기 제안된 방법론 및 이에 근거한 시뮬레이션 분석 결과로부터 그리드 상호간 열 거래에 기반한 복수의 열 그리드 운전 특성 분석 방법의 효용성을 확인할 수 있었으며, 향후 수요자 및 열 에너지 공급자간 다양한 정보의 공유를 근간으로 하는 IT 기반 스마트 열 그리드 최적화 분석으로의 확장을 위한 기초 자료를 확보할 수 있었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제31권5호
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• pp.265-277
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• 2019

파랑관측 자료와 실측된 해안선 위치를 활용하여 맹방해안에 형성되는 beach cusp의 일 년에 걸친 대순환과정과 계절별 특성을 포획모드 Edge waves와 beach cusp의 인과 관계를 중심으로 살펴보았다. 맹방표사 계에 출현하는 beach cusp의 시공을 통한 변화 추이를 가늠하기 위해 threshold 상향통과 법으로 특정된 각 beach cusp의 파장과 진폭을 활용하여 정량화하였으며, 스펙트럼 해석의 경우에는 spectral mean sand wave number를 도입하여 정량화하였다. Spectral mean sand wave number의 시계열자료로부터 sand wave의 융합과 분할이 반복되는 주기를 산출하는 경우 beach cusp의 대순환과정은 일 년에 두 번에 걸쳐 진행되는 것으로 보인다. 해빈면적의 경우 해빈 대순환 과정이 완성되는 일 년을 기준으로 $14,142m^2$ 정도 증가하였으며, quadratic 회귀 분석하여 얻은 평균 해안선의 경우 맹방해안 남단과 북단에서는 18 m, 맹방해안 중앙부에서는 2.4 m 내외로 전진하였다. 해빈면적은 2017.11.26부터 2017.12.22 사이에 $30,345m^2$ 내외로 급속하게 증가하였으며, 이렇게 급속한 해빈면적 증가는 상당히 예외적인 것으로 11월 26부터 12월 22일 사이에 맹방해안으로 내습한 파랑의 성격에 기인하는 것으로 판단된다. 전술한 기간은 온화한 장주기 너울이 지배적이며, 대부분의 파랑이 영의 영각에 가깝게 맹방해안으로 내습한다. 이러한 파랑조건은 주 표사 이송모드가 횡단 표사라는 것을 의미하며 자연 해빈의 자기 치유능력이 횡단 표사를 통해 구현된다는 사실을 상기하면 전술한 해빈면적의 급속한 증가는 영의 영각으로 진입하는 파랑의 경계층 streaming에 의해 해안방향으로 회귀되는 표사가 누적되어 발생하는 것으로 판단된다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권5호
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• pp.604-617
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• 2022

해수면온도는 해양-대기의 현상을 이해하고 기후변화를 예측하기 위해 사용되는 중요한 변수이다. 마이크로파 영역의 인공위성 원격탐사는 구름과 강수와 같은 기상현상 위성 관측 측기의 경로에 존재하더라도 해수면온도 획득을 가능하게 한다. 따라서 마이크로파 해수면온도의 높은 활용도를 고려하면 위성 해수면온도를 정확도를 지속적으로 검증하고 오차 특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 3월부터 2021년 12월까지 약 8년 동안 Global Precipitation Measurement (GPM)/GPM Microwave Imager (GMI) 마이크로파 해수면온도의 정확도를 표층 뜰개 부이 수온 자료를 사용하여 검증하였다. GMI 해수면온도는 실측 해수면온도에 비해 0.09 K의 편차와 0.97 K의 평균 제곱근 오차를 보였고, 이는 기존 연구 결과에 비해 다소 높게 나타났다. 이외에도 GMI 해수면 온도의 오차 특성은 위도, 연안과의 거리, 해상풍 및 수증기량과 같은 환경적 요인과 관련성이 있다. 오차는 육지에서 300 km 이내의 거리에서 해안 지역에 가까운 지역과 고위도 지역에서 증가하는 경향이 있다. 또한 낮에는 약한 풍속(<6 m s^-1), 밤에는 강한 풍속(>10 m s^-1) 범위에서 상대적으로 높은 오차가 나타났다. 대기 수증기는 30 mm 미만의 매우 낮은 범위 또는 60 mm보다 큰 매우 높은 범위에서 높은 해수면온도 차이에 기여했다. 이러한 오차들은 저수온에서 GMI 자료의 정확도가 떨어지는 기존 연구와 일치하며, 연안으로부터의 거리, 풍속, 수증기량에 의한 오차의 경우 육지와 해양의 방사율 차이 및 바람에 의한 해수면 거칠기 변화, 수증기의 마이크로파 대기 흡수에서 기인하는 것으로 추정된다. 이는 한반도 주변해에서 마이크로파 위성 계산 SST를 보다 광범위하게 활용하기 위해서는 GMI 해수면온도 오차의 특성에 대한 이해가 필요함을 시사한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.925-938
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• 2022

농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권1호
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• pp.83-92
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• 2023

본 연구는 국가산림자원조사 자료를 활용하여 우리나라 혼효림에 대한 산림 입지조건을 탐색하고 임분의 생장 및 수확량을 추정하기 위하여 수행되었다. 혼효림의 생장은 흉고직경, 수고, 흉고단면적을 변수로 하는 Chapman-Richards 모델을 적용하여 식을 도출하였으며, 수확량은 흉고단면적, 지위지수, 임령, 입목밀도 등의 인자를 단계적회귀분석 적용으로 회귀식을 도출하였다. 국내 혼효림은 다양한 입지에 생육하고 있었는데, 기후대별로는 온대중부권역에 과반수 이상이 분포하고 있었으며, 해발고별로는 101~400 m 지역에 약 62%가 분포하는 것으로 나타났다. 임령을 설명변수로 하는 혼효림 생장모형의 적합도(FI)는 흉고직경 0.32, 수고 0.22, 흉고단면적 0.18로 도출되어, 다소 낮은 적합도 값을 갖는 것으로 나타났다. 그러나 추정식의 실측치와 추정치 간의 관계 그래프 및 잔차 등을 고려할 때, 임령을 설명변수로 이용하는 추정모형의 사용은 특별한 문제가 없을 것으로 판단되었다. 혼효림의 수확모형은 여러 생장인자 중 흉고단면적(BA), 지위지수(SI), 임령(Age)이 단계적으로 투입되는 회귀식 Stand volume =-162.6859+6.3434 ∙ BA+9.9214 ∙ SI+0.7271 ∙ Age이 도출되었으며, 식의 설명력 (R²)은 약 96% 였다. 앞서 도출된 최적의 생장 및 수확모형을 이용하여 임시 임분수확표가 만들어 졌다. 또한 임시 임분수확표 자료를 활용하여 혼효림의 재적수확최대벌기령을 도출하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.35-44
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• 2024

댐유입량 예측에 대하여 데이터 기반 머신러닝 및 딥러닝(Machine Learning & Deep Learning, ML&DL) 분석도구들이 공개되어 다양한 분야에서 ML&DL의 적용연구가 활발히 진행되고 있으며, 모델의 자체 성능향상 뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 데이터의 전처리도 댐유입량을 정확하게 예측하게 하는 중요한 모델성능 향상의 요소라고 할 수 있다. 특히 기존 강우자료는 적설량을 열선 설비를 통하여 녹여 강우량으로 환산되어 있으므로, 융적설에 따른 강우와 유입량의 상관관계를 왜곡하게 된다. 따라서 본연구에서는 소양강댐과 같이 융적설의 영향을 받는 댐유역에 대한 댐일유입량 예측시 겨울에 강설량이 적설이 되어 적게 유출되는 현상과, 봄에 융설로 인하여 무강우나 적은 비에도 많은 유출이 일어나는 물리적 현상을 ML&DL모델로 적용하기 위하여 필요한 강우 데이터의 전처리에 대한 연구를 수행 하였다. 강우계열, 유입량계열을 조합하여 3가지 머신러닝(SVM, RF, LGBM)과 2가지 딥러닝(LSTM, TCN) 모델을 구축하고, 최적 하이퍼파라메터 튜닝을 통하여 적합 모델을 적용하고 한 결과, NSE 0.842~0.894로 높은 수준의 예측성능을 나타내었다. 또한 융적설을 반영한 강우보정 데이터를 만들기 위하여 융적설 모의 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 산정된 보정강우를 머신러닝 및 딥러닝 모델에 적용한 결과 NSE 0.841~0.896 으로 융적설 적용전과 비슷한 높은 수준의 예측 성능을 나타내었으나, 융적설 기간에는 조정된 강우로 학습되어 예측되었을 때 실측유입량에 근접하는 모의결과를 나타내었다. 결론적으로, 융적설이 영향을 미치는 유역에서의 데이터 모델 적용시에는 입력자료 구축시 적설 및 융설이 물리적으로 타당한 강우-유출 반응에 적합하도록 전처리과정이 중요함을 밝혔다.

• 한국토양비료학회지
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• 제23권2호
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• pp.87-93
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• 1990

토양(土壤)의 깊이별 지온(地溫)을 예측(豫測)하기 위한 통계모형(統計模型)을 설정(設定)하기 위하여 1979년(年)부더 1988년(年)까지 중앙기상태(中央氣象台) 수원측후소(水原測候所)에서 관측(觀測)된 지온자료(地溫資料)와 평균최고(平均最高), 최저(最低), 기온(氣溫), 강수량(降水量), 풍속(風速) 및 최심적설량등(最深積雪量等) 기상자료(氣象資料)에 대(對)한 통계분석(統計分析)을 하였다. 통계분석(統計分析)은 지온(地溫)을 Fourier 급수(級數)에 의한 년주기함수(年週期函數)와 년주기함수(年週期函數)에서의 잔차(殘差)는 대기(大氣)의 기상조건(氣象條件)의 변화(變化)에서 오는 노이지(nuise)로 보고 이에 대한 상관분석(相關分析)을 stepwise backward elimination법(法)에 의하여 각(各) 계수(係數)를 찾는 방법(方法)으로 하였다. 깊이별(別) 지온(地溫)의 년주기함수(年週期函水)로 Fourier급수(級數)의 8항(項)을 사용(使用)하였을 때 지면온도(地面溫度)의 평균평방오차(平均平方誤差)가 2.30, 토심(土深) 50 cm에서 1.13, 500 cm에서 0.42로 토심(土深)이 깊을수록 작아졌고, $r^2$는 0.913~0.988이었다. 주기함수분석(週期函數分析)에서 잔차(殘差)에 대한 독립변수(獨立變數)로서 평균(平均), 최고(最高), 최저기온(最低氣溫), 강수량(降水量), 최심적설(最深積雪) 및 풍속등(風速等) 기상요소(氣象要素)와의 상관분석(相關分析)을 위한 지연일수검출(遲延日數檢出)에 따르면, 기온(氣溫)은 토탐(土深) 0 cm와 5 cm에 대하여 0일(日), 30 cm까지는 -1일(日), 50 cm에서는 -2일(日)이었다. 강수량(降水量)의 지연일수(遲延日數)는 30 cm까지 -1일(日), 50 cm에서 -2일(日), 최심적설(最深積雪)과 풍속(風速)은 10 cm까지가 -1일(日), 30 cm까지 -2일(日), 50 cm에서는 -3일(日)이었다. 지연일수(遲延日數)를 고려(考慮)한 잔차분석(殘差分析)에 의한 지온예측(地溫豫測) 통계모형(統計模型)의 평균평방오차(平均平方誤差)는 토심(土深) 0 cm에서 1.64, 50 cm에서 0.97로 주기함수(週期函數)의 평균평방오차(平均平方誤差)보다 작아졌으며, $r^2$값은 높아져 통계모형(統計模型)의 정도(精度)가 높아졌다. 계수(係數)의 크기로 보아 년주기함수(年週期函數)에 독립적(獨立的)인 대기(大氣) 기상요소(氣象要素)가 지온(地溫)의 결정(決定)에 크게 영향(影響)을 주는 깊이는 30 cm이며, 기온(氣溫)은 50 cm깊이까지도 영향(影響)을 주는 것으로 나타났다. 이 통계모형(統計模型)의 검정결과(檢定結果) $r^2$값이 0.976~0.996으로 예측치(豫測値)와 실측치간(實測値間)에 고도(高度)의 유의성(有意性)이 있어 실용성(實用性)이 있었다. 한편, 토양표면(土壤表面)의 최고지온(最高地溫)과 최고기온(最高氣溫)의 차(差)(${\Delta}T_{ms}$)를 옥수수포장(圃場)에서 조사(調査)한 결과(結果), ${\Delta}T_{ms}$와 일사량(日射量)($R_s;J_m{^{-2}}$)과 직선적(直線的)인 관계(關係)로 엽면적지수(葉面積指數)가 그 이하(以下) 일 때에는 $${\Delta}T_{ms}=0.902+1.924{\times}10^{-3}R_s $$엽면적지수(葉面積指數)가 그 이상(以上)일 때에는 $${\Delta}T_{ms}=0.274+8.881{\times}10^{-4}R_s$$ 의 관계(關係)가 있었다.