계절별로 일조시간과 기온과의 관계를 밝히고 작물재배시 기후자원 활용의 효율을 기하고자 지역별 월별 기상자료를 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 강릉지방의 여름이 기온은 높으나 일조시간은 겨울보다도 적은 특징을 나타내었다. 2. 순복사량과 일조시간은 정의 상관이 있으며, 7월에는 일조시간 증가에 따라 순복사량의 증가가 컸다. 3. 일조시간 증가에 따른 현열전달량의 증가는 4월과 10월에 컸고, 7월이 가장 낮았다. 4. 연중(年中) 고온다조지역은 여수, 대구, 포항 등지이고, 저온과조지역은 춘천, 서올, 울릉도 등지이다. 5. 일조시간은 봄과 가을에는 기온교차와 정의 상관관계가 있으며, 여름에는 최고기온과 그리고 겨울에는 최저기온과 부의 상관관계가 있었다. 6. 1월의 일조시간이 평년대비 1시간 길어짐에 따라 평균기온은 평년에 비해 $1{\sim}1.7^{\circ}C$ 정도 낮아졌다.
최근 3년간 평균 일조시간은 겨울철 은 11월부터 ~ 2월은 1.8 ~ 3.4시간, 여름철 5월부터 ~ 10월은 4.6시간~6.6시간으로 일조시간이 겨울철이 여름철 대비 50%이하로 일조량이 적어서 태양전지만으로 안정적인 전원공급이 부족한 동절기에 환경 친화적 무공해 청정 대체에너지인 풍력발전을 항로표지 전원공급 시스템에 도입하여 안정적인 전원을 항로표지에 공급하고자 함.
일조시간(日照時間)과 일조률(日照率) 관측(觀測)에 사용(使用)하는 Jordan 일조계(日照計)(기상태용(氣象台用))와 Bimetal 일조계(日照計)(관측소용(觀測所用))의 관측(觀測)값에는 서로 차이(差異)가 있으며, 측정(測定)되는 지점(地點)도 다르다. 그러나 일사자원(日射資源)의 지리적(地理的) 분포(分布) 및 일조시간(日照時間)에 따른 일사양(日射量의 추정(推定)에는 동일(同一한) 지표(指標)를 사용하여 구하여야 할 것이다. 본(本) 연구(硏究)는 Jordan 일조계(日照計)와 Bimetal 일조계(日照計)의 측정(測定)값의 상호관계(相互關係)를 구(求)하고, 이들 계측기(計測機)에 의한 일조시간(日照時間)과 일조률(日照率)의 지리적(地理的) 분포(分布)의 차리(差異)를 분석한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. Jordan 일조계(日照計)로 측정한 일조시간(日照時間)은 Bimetal 일조계(日照計)의 일조시간(日照時間)보다 평균(平均) 한달에 $50{\sim}60$ 시간(時間)이 낮게 나타나는 경향(傾向)이었다. 2. Jordan 일조계(日照計)의 일조율(日照率)은 Bimetal 일조계(日照計)의 일조율(日照率)보다 $5{\sim}10\;%$ 낮게 나타나는 경향(傾向)이었다. 3. 일조시간(日照時間)이 가장 긴 달은 5월(月)이었으며, 일조률(日照率)은 10月이 가장 높고 7월(月)이 낮았다. 4. 두 계측기(計測機) 간(間)에 일조시간(日照時間)의 차이(差異)는 겨울철에는 적었고, 여름철에는 커지는 경향(傾向)이었다. 5. 월별(月別) 일조시간(日照時間)의 표준편차(標準偏差)는 측후소(測候所)가 $11{\sim}32$시간(時間), 관측소(觀測所) $17{\sim}25$ 시간(時間)이었고, 일조율(日照率)은 각각 $3{\sim}11\;%$, $4{\sim}9\;%$로 기상태(氣象台)보다 관측소(觀測所)가 변화(變化)의 폭(幅)이 적었다. 6. 일조시간(日照時間)과 일조률(日照率)의 분포(分布)는 남부해안지방(南部海岸地方)이 가장 높았고, 중북부지방(中北部地方)이 낮았으며, 서(西) 해안(海岸)보다 동해안(東海岸)이 높은 경향(傾向)이었다.
이 논문에서는 일사량과 일조시간에 관한 통상적인 선형관계식보다 정확한 비선형 관계식에 대한 적용검토를 수행한다. 일조시간을 이용한 일사량 추정에 이어서 Penman-Monteith 방정식을 이용하여 기준 증발산량을 추정하였다. 우리나라 20개 지점의 1997년부터 2006년까지의 일사량 및 일조시간 자료를 포함한 기상자료를 이용하여 선형 그리고 수정 비선형 Angstrom 방정식을 보정하고 기준 증발산량을 추정하였다. 일조시간과 일사량 사이의 선형과 비선형 관계식을 이용한 기준 증발산량의 상대비교를 수행하였다. 선형 및 비선형 관계식을 이용한 방법 모두 RMS 오차는 5.96, NSC(Nash-Sutcliffe Coefficient)는 0.95로 추정되었고, 그 차이는 매우 미미하였다. 그러나 상대적으로 일사량이 기준 증발산량에 크게 기여하는 하계에는 그 차이가 증가하기 때문에 보다 개선된 비선형 관계식을 이용하는 방법에 대한 엄밀한 검토가 필요하다.
기상청에서 제공하는 넓은 지역의 수평면 일조시간 정보를 복잡한 산간집수역의 지형특성을 반영한 실제 일조시간 분포도로 변환하기 위해 지형효과를 정량화하기 위한 실험을 수행하였다. 경남 하동군 악양면 단일 집수역을 대상으로 정밀 DEM을 이용하여 그림자모형화 및 공제선분석 기법을 적용하여 일중 시간대별 음영기복도 1년 자료를 제작하였다. 2015년 5월 15일부터 2016년 5월 14일까지 1년 간 지형조건이 서로 다른 3지점에서 바이메탈식 일조계로 측정한 일조시간자료에 음영기복도 상 해당 지점의 휘도값을 추출하여 회귀시킴으로써 맑은 날의 휘도-일조시간 반응곡선을 얻었다. 이 곡선식을 하늘상태(운량)에 따라 보정할 수 있는 방법을 고안함으로써 일조시간 상세화 모형을 도출하였다. 이 모형의 신뢰도를 기존 수평면 일조시간 추정기법과 비교한 결과 추정값의 편의가 크게 개선된 것은 물론, 일적산일조시간 기준 RMSE가 1.7시간으로 지형효과를 반영하기 전보다 37% 이상 개선되었다. 어떤 지역을 대상으로 일조시간을 상세화 하기 위해서는 먼저 대상 지역의 매 시간 음영기복도의 격자점 휘도를 모형에 입력시켜 해당 시간대의 청천 일조시간을 추정한다. 다음에 같은 시간대의 기상청 동네예보(하늘상태)에 의해 구름 효과를 보정한다. 이렇게 추정된 매 시간 일조시간을 하루 단위로 적산하여 그 날의 누적 일조시간을 얻는다. 이 과정을 연구대상 집수역에 적용하여 수평 해상도 3m의 정밀한 일조시간 분포도를 얻을 수 있었다.
최근 대도시지역의 고밀화와 주거환경에 대한 관심의 증가로 인해 일조권 확보를 위한 분쟁이 빈발하고 있다. 일조권 분석에서 정확한 일조 침해여부를 분석하기 위해서는 주변 지형 지물의 영향으로 인한 일조시간 변화를 고려하여야 한다. 이에 본 연구에서는 정확한 일조 침해분석을 위하여 부산광역시를 대상으로 HV 알고리즘을 이용하여 지형에 의한 일조시간 변화를 분석하였다. 분석결과 첫째, 표고가 50m 증가함에 따라 대상지역의 최소일조시간과 평균 일조시간이 감소하는 지형에 의한 영향이 나타났다. 둘째, 법적 기준에서 지정된 시간범위에서 최고 78.6%에 해당하는 지역이 일조시간에 영향을 받았다. 셋째, 주변지역의 지형별 특성이 일조시간에 큰 영향을 미치고 있었다. 따라서 정확한 일조권 분석을 위해서는 반드시 주변지역의 지형에 대한 고려가 필요하다고 하겠다. 또한 본 연구에서 사용된 HV 알고리즘과 그 결과로 나온 하늘에 대한 가시권은 실질적인 일조권 분석에 앞서 법적 일조시간에 영향을 미치는 주변지역의 지형에 의한 영향을 분석하기에 도움이 될 것으로 간주된다.
일조시간 및 일사량은 작물생육에 중요한 기상요소이지만 기상청 동네예보 항목에 없기 때문에 3시간 간격 '하늘상태'를 활용하여 일조시간 및 수평면 일사량을 추정하는 방법을 고안하였다. 기상청 동네예보의 3시간 간격 '하늘상태' 자료를 수집하고 전국 22개 일사관측 기상대의 동시간대 실측 운량과 비교하여 '하늘상태'의 4단계 격자값 '맑음(1)', '구름조금(2)', '구름많음(3)', '흐림(4)'을 0부터 10까지의 운량으로 변환하였다. 22개 일사관측 기상대의 일 평균운량 0인 날에 대하여 일조율을 비교하여 관측여건이 가장 좋은 3개 지점을 선정하였다. 선정된 지점의 3년치 운량과 일조시간 실측자료로부터 운량-일조시간 추정식을 도출하였으며, 이 식에 의해 추정된 일조시간값으로 Angstrom-Prescott 모형을 구동하여 수평면 일사량을 산출하였다. '하늘상태' 기반으로 추정된 일조시간 및 일사량을 3 지점에서 2년간 실측자료와 비교한 결과 RMSE 기준 일조시간 추정오차는 1.5~1.7 시간, 일사량 추정오차는 $2.5{\sim}3.0MJ\;m^{-2}\;day^{-1}$ 이었다.
본 연구에서는 일 증발접시 증발량 모델링을 위한 다변량 적응 회귀 스플라인 (multivariate adaptive regression splines, MARS) 모델의 성능을 평가하였다. 모델 입력변수 집합은 부산 관측소 (기상청)로부터 수집된 기상자료를 활용하여 증발접시 증발량과의 상관성이 높은 변수들의 조합으로 구성되었으며, 일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온의 조합으로 구성된 세 가지 입력집합이 결정되었다. MARS 모델의 성능은 네 가지의 모델성능평가지표를 활용하여 정량적으로 산출되었으며, 그 결과를 인공신경망 (artificial neural network, ANN) 모델과 비교하였다. 입력변수로서 일사량 및 일조시간을 가지는 Set 1의 경우 MARS1 모델이 ANN1 모델보다 우수한 성능을 나타내었으며, Set 2 (일사량, 일조시간, 평균지상온도)의 경우 ANN2 모델, Set 3 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 경우 MARS3 모델이 상대적으로 우수한 모델 성능을 나타내었다. 모든 분석 모델들을 비교하였을 때, MARS3, ANN2, ANN3, MARS2, MARS1, ANN1 모델의 순서로 우수한 모델 성능을 나타내었으며, 특히 MARS3 모델은 CE = 0.790, $r^2=0.800$, RMSE = 0.762, MAE = 0.587로서 가장 우수한 일 증발접시 증발량 모델링 성능을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 적용한 MARS 모델은 지상관측 기상자료를 활용한 일 증발접시 증발량 모델링에서 효과적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 최근에 개발한 8개 팥 품종을 공시하여 평년기상 조건인 2021년 대비 잦은 강우로 인해 평균기온이 낮았고 일조시간이 적었던 2020년의 수량성 및 항산화 특성을 비교분석 하였다. 1. 세부적인 기상 조건은 2021년 대비 2020년은 영양생장기에 일조시간은 1일 1.8시간으로 약 4배 적었고, 영양생장기와 협신장 및 등숙기에 평균기온은 각각 3.5℃와 2.2℃ 낮았다. 2. 생육 특성은 2021년 대비 평균기온이 낮았고, 일조시간이 적었던 2020년에 성숙기는 지연되었고, 경장은 길었다. 3. 수량 특성은 2021년 대비 평균기온이 낮았고, 일조시간이 적었던 2020년에 협당 립수의 증가에도 불구하고, 개체당 협수 및 100립중의 감소로 수량이 약 13% 낮았다. 4. 연차간 수량의 안정성은 홍다와 홍진 품종이 대비품종인 아라리 보다 높았다. 5. 항산화 성분 및 활성은 2021년 대비 평균기온이 낮았고 일조시간이 적었던 2020년에 총 페놀 함량과 총 플라보노이드 함량 모두 높았고, ABTS 및 DPPH 활성 또한 유의하게 모두 높았다. 6. 항산화 성분 및 활성이 가장 높았던 품종은 적색 종피인 홍다 품종이었고, 반면 대비품종인 아라리와 비슷했던 품종은 해오름, 홍언, 연두채 등이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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