• 제목/요약/키워드: Greenhouse Environment

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동절기 대향류형 환기장치의 온실 내 습도 조절 효과 분석 (Analysis on the Effect of Greenhouse Humidity Control by Counter-flow Ventilator in Winter)

  • 이태석;강금춘;장재경;백이;임류갑
    • 생물환경조절학회지
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    • 제29권3호
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    • pp.259-264
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    • 2020
  • 본 연구에서는 겨울철 보온으로 인해 야간 및 새벽에 상대습도가 높아지는 온실에 대향류형 환기장치를 설치하고 그 효과를 분석하였다. 대향류형 환기장치는 크기 0.96×0.65×0.82(W×D×H, m)의 케이스에 크기 0.54×0.40×0.75(W×D×H, m)의 PE소재의 열교환 소자와 급기와 배기를 위한 송풍팬(풍량 6,800㎥/h, 소비전력1.7kW) 2대가 내부에 있다. 환기장치는 총 2대를 이용하였으며 토마토의 적정 생육 환경을 고려하여 설정 습도를 80%하고 18시부터 익일 8시까지 온실 내 온도 및 습도를 측정하고 분석하였다. 관행 온실에서 야간 평균 온도 및 습도는 14.9℃, 82.8%, 시험구 온실에서 야간 평균 온습도는 15.1℃, 79.9%로 측정되어 온도는 0.1℃, 습도는 약 3% 차이가 났다. 온실 평균 온도 및 습도를 월별로 비교하고 독립표본 t검정을 통해 분석해 본 결과, 유의수준 1%에서 각 월의 온도는 차이가 없는 것으로 나타났으며 습도는 차이가 있다고 판단된다. 따라서 대향류형 환기장치의 사용이 온실의 습도를 관리하고 작물 생육에 적합환 환경을 조성하여 작물 생산성 향상에 도움을 줄 수 있다고 판단된다. 이 외에도 환기장치 사용에 따른 난방비 증가와 같은 손실적 요소와 이익적 요소를 복합적으로 고려한 추가적인 연구도 필요할 것으로 사료된다.

웹기반의 온실환경 원격 모니터링 시스템 구축 (Establishment of Web-based Remote Monitoring System for Greenhouse Environment)

  • 김경옥;박경욱;김종찬;장문석;김응곤
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.77-83
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    • 2011
  • 본 논문에서는 온실에 Green U-IT 기술을 적용하여 기온센서, 토양센서, 수분센서 등 환경제어기기를 컴퓨터로 연동시켜 실시간으로 작물 생장환경을 관리하는 원격 모니터링 시스템을 제안한다. 온실의 환경정보를 데이터베이스에 저장하고 저장된 식물의 생장환경을 직선회귀분석법과 DIF 분석을 이용하여 최적의 생장 환경정보를 사용자가 원하는 항목으로 비교 분석하여 모니터링 한다. 온실 환경 제어시스템을 웹 환경과 연동하여 원격으로 제어함으로서 각 사용자들이 농가에 직접 방문하지 않더라도 원격으로 실시간 온실의 환경을 제어할 수 있다. 따라서 최적의 생장환경을 지속적으로 제공하여 농가의 생산 효율성을 증대 시킬 수 있다.

B-C유 화력발전소 보일러의 Non-CO2 온실가스 배출계수 개발 연구 (Development of Non-CO2 Greenhouse Gas Emission Factors for the B-C Oil Fired Boiler Power Plants)

  • 이시형;김진수;김옥헌;이정우;이성호;전의찬
    • 한국대기환경학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.41-49
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    • 2011
  • The power plants are one of the GHG major source among the sectors of fossil fuel combustion, therefore information of its emission factors is very essential to the establishing control strategies for the greenhouse gas emissions. The $CH_4$ and $N_2O$ concentration from power plants were measured using GC-FID and GC-ECD. The results showed that $CH_4$ emission factor was 0.33 kg/TJ and $N_2O$ emission factor was 0.88 kg/TJ. The $CH_4$ and $N_2O$ emission factors developed in this study were compared with those for IPCC default value and other countries emission factors. The results showed that $CH_4$ emission factor was lower than IPCC default value and Finnish emission factor, but higher than Japanese emission factor. $N_2O$ emission factor was higher Japanese emission factor and IPCC default emission factor however lower than Finnish emission factor. More research is needed on our own emission factors of various energy-consuming facilities in order to stand on a higher position in international negotiations regarding the treaties on climate changes.

서울시 도시공간구조와 온실가스-대기오염 통합 배출량의 통계모형분석 (Statistical Model Analysis of Urban Spatial Structures and Greenhouse Gas (GHG) - Air Pollution (AP) Integrated Emissions in Seoul)

  • 정재형;권오열
    • 한국환경과학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.303-316
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    • 2015
  • The relationship between urban spatial structures and GHG-AP integrated emissions was investigated by statistically analyzing those from 25 administrative districts of Seoul. Urban spatial structures, of which data were obtained from Seoul statistics yearbook, were classified into five categories of city development, residence, environment, traffic and economy. They were further classified into 10 components of local area, population, number of households, residential area, forest area, park area, registered vehicles, road area, number of businesses and total local taxes. GHG-AP integrated emissions were estimated based on IPCC(intergovernmental panel on climate change) 2006 guidelines, guideline for government greenhouse inventories, EPA AP-42(compilation of air pollutant emission factors) and preliminary studies. The result of statistical analysis indicated that GHG-AP integrated emissions were significantly correlated with urban spatial structures. The correlation analysis results showed that registered vehicles for GHG (r=0.803, p<0.01), forest area for AP (r=0.996, p<0.01), and park area for AP (r=0.889, p<0.01) were highly significant. From the factor analysis, three groups such as city and traffic categories, economy category and environment category were identified to be the governing factors controlling GHG-AP emissions. The multiple regression analysis also represented that the most influencing factors on GHG-AP emissions were categories of traffic and environment. 25 administrative districts of Seoul were clustered into six groups, of which each has similar characteristics of urban spatial structures and GHG-AP integrated emissions.