Products developed in this research is a software which can transfer the type of shape(.shp) into the type of ascii using the land cover data and the topography data in the metropolitan area of Seoul. In addition, it can calculate the $CO_2$ flux according to distribution of plants within the land cover data. The $CO_2$ flux is calculated by the experimental equation which is compose of the meteorological parameters such as the solar radiation and the air temperature. The net flux was shown in about $-19ton/km^2$ by removing $CO_2$ through the photosynthesis during daytime, and in 2 ton/km2 by producing it through the respiration during nighttime on 10 August 2004, the maximum day of air temperature during the period of 3yr(2001 to 2004), in the metropolitan area of Seoul. Spatial distribution of the air temperature and the wind field is simulated by substituting the middle classification of the land cover map data, upgraded by the Korean Ministry of Environment(KME), for the land-use data of the United States Geological Survey(USGS) within the Meteorological Mesoscale Model Version 5(MM5) on 10 August 2006 in the metropolitan area of Seoul. Difference of the air temperature between both data was shown in the maximum range of $-2^{\circ}C\;to\;2.9^{\circ}C$, and the air temperature due to the land use data of KME was higher than that of USGS in average $0.4^{\circ}C$. Also, those of wind vectors were meanly lower than that of USGS in daytime and nighttime. Furthermore, the hourly time series of Volatile Organic Components(VOCs) is calculated by using the Biosphere Emission and Interaction System Version 2(BEIS2) including the new land cover data and the meteorological parameters such as the air temperature and so]ar insolation. It is possible to calculate the concentration of ozone due to the biogenic emission of VOCs.
본 연구는 도시 소공간의 열환경을 개선하기 위한 방안을 모색하고자 공간 구조별 열특성을 평가하여 분석하였다. 도심 내 위치한 고려대학교 캠퍼스를 연구 대상지로 선정하였으며, 대상지 내에 공간 유형을 대표하는 각각의 장소에서 열환경을 조사하였다. 기상장비를 활용한 미기상 및 바이오 기상 측정, 어안렌즈 촬영사진(Fish-eye lens photography)를 활용한 공간구조 및 특성 분석, 그리고 온도나 습도와 같은 기상정보 및 이미지 정보를 활용한 열쾌적성 모델링의 순서로 공간의 열환경 및 인체 열쾌적성을 분석하였다. 열환경 평가 결과, 인체 열쾌적성의 정도는 캠퍼스 공간의 유형에 따라 차이가 나타났다. 건물이나 수목 등에 의해 위요된 폐쇄형 공간 유형에서 개방형 공간 유형에서 분석된 평균 복사온도, PMV, PET 지수보다 더 양호한 것을 알 수 있었다. 이러한 결과는 수목과 건물에 의한 태양복사열의 차단 및 그림자의 영향을 받기 때문이라고 할 수 있다. 그러므로 공간을 계획할 때 개방성이나 통풍성을 높이기 위한 수목의 배치를 고려하고 복사열을 차단할 수 있는 바닥포장이나 건물 외장재 종류를 선택할 필요가 있다. 본 연구는 도시 공간의 이용자가 실제적으로 느끼는 열쾌적성의 정도를 정량화하고 이를 평가함으로써 이용자를 고려한 공간계획 방안을 제안하였다.인체 열쾌적성을 평가하는 정량적 평가 방법 및 그에 따른 연구결과는 향후 도시 공간의 쾌적한 환경을 조성하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
벼 군락의 기온 연직구조에 관한 연구는 일반적으로 출수 이후 등숙기에 완전히 형성된 군락을 대상으로 한 것이므로 병해충 예찰모형의 구동 등 실용적으로 많이 요구되는 생육중기의 미형성 군락에 관한 정보를 보완하기 위해 이앙 후 한 달째부터 출수 직전까지 기온을 연속 측정하였다. 별도의 차광 혹은 환기장치가 불필요한 직경 0.003mm E형 미세선 열전대를 관개수면 위 l0cm부터 100cm까지 10cm 간격으로 10개를 설치하였으며, 비교를 위해 150cm 위치에 1개를 추가설치 하였다. 자료는 10초 간격으로 측정하고 그 10분 평균값을 취하였으며 분석은 한 시간 단위로 수행하였다. 맑은 날 자료에 의하면 일출 이후 초관부(최대엽면적 부위) 기온은 외기온과 거의 같은 비율로 상승하나, 그 아래쪽으로 갈수록 태양고도가 높아지기 전까지는 온도 상승이 상대적으로 지연된다. 오후에 태양고도가 낮아지기 시작해도 군락 외부와 초관부의 기온은 관측노장의 일 최고기온 발생시각까지 상승을 지속하나, 그 아래쪽 기온은 상승폭이 둔화되며 수면 부근에서는 외기온 상승폭의 10%에 그쳐 오후 내내 거의 일정한 온도를 유지한다. 외기온의 하강이 시작되면 위치와 무관하게 같은 비율로 냉각되나, 일몰 후에는 초관 하부의 냉각이 지연되면서 자정 무렵에는 상하 중립인 구조를 갖는다.
에어로솔의 광학특성과 연직고도는 태양 복사의 반사와 흡수과정을 통하여 지구복사수지에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 복사전달모델과 위성관측자료를 이용하여 동북아시아 지역에서 구름의 존재 시 에어로솔 층에 의한 복사특성을 분석하였다. 복사전달 모의 결과는 구름이 하부에 존재하는 경우에 에어로솔 층의 고도가 높아짐에 따라 대기 온난화 효과가 증가하였다. 이러한 관계는 에어로솔의 광 흡수성이 커질수록, 지표 반사도가 증가할수록 비례하는 경향을 나타내었다. 그리고 연구대상지역 ($20-50^{\circ}N$, $110-140^{\circ}E$)에서 주요 에어로솔 이벤트 사례에 대하여, UV Absorbing Aerosol Index (AAI) derived from Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS), cloud parameters derived from the Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer (MODIS), with Upward Shortwave Flux (USF) Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES) 위성관측자료를 이용하여 광 흡수성 에어로솔에 의한 영향을 정량적으로 분석하였다. 각 사례에 대한 평균적인 복사효과는 약 6 - 26 %에 해당하는 상향 단파 복사량의 감쇄효과가 나타났다. 이러한 결과는 에어로솔에 의한 직접효과와 간접효과를 정량화 하기 위한 중요성을 설명해 준다.
지표면에서 방출된 $11{\mu}m$와 $12{\mu}m$의 복사량은 대기 입자에 의해 선택적으로 산란되고 흡수된다. 에어로솔이 대기 중에 존재할 경우 지표면에서 방출되는 $11{\mu}m$의 복사량이 $12{\mu}m$보다 흡수를 많이 하므로 밝기 온도가 낮게 나타나고, 반대로 구름에 대해서는 $12{\mu}m$가 흡수를 많이 하여 $11{\mu}m$의 밝기 온도가 높게 나타난다. 그러므로 $11{\mu}m$와 $12{\mu}m$의 밝기 온도 차이(BTD)를 통해 구름과 에어로솔의 존재 유무를 판별할 수 있고, 에어로솔의 광학 두께를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 대기의 구성 물질과 연직 분포 상태, 지표면의 온도와 형태, 그리고 에어로솔의 구성성분에 따라 BTD 경계값과 민감도를 분석하였다. BTD 경계값은 이론적으로 $0^{\circ}K$라고 알려져 있으나 본 연구에서 US 표준 대기 상태일 때 $0.8^{\circ}K$의 경계값을 보인다. BTD 값은 태양 천정각, 에어로솔의 고도, 지표면 반사도, 그리고 대기의 연직적 온도 분포에 따라서는 영향을 적게 받았다. 그러나 위성 천정각, 지표면 온도와 방출율, 연직적 수증기 분포에 대해 영향이 크게 나타나며 에어로솔 탐지에 50%이상의 오차를 유발할 수도 있다. 그러므로 BTD 방법을 사용하는데 있어 주의가 요구되며, BTD값에 영향을 미치는 인자를 보정해 준다면 좀 더 정확한 에어로솔 탐지가 가능하리라 사료된다.
최근 온실가스의 증가로 인한 기후변화 대응의 필요성과 전력수요의 증가로 인해 태양광발전량(PV) 예측의 중요성은 급격히 증가하고 있다. 특히, 태양광 발전량을 예측하는 것은 합리적인 전력 가격결정과 시스템 안정성 및 전력 생산 균형과 같은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 전력생산 계획을 합리적으로 계획하는데 도움이 될 수 있다. 그러나 일사량, 운량, 온도 등과 같은 기후정보 및 계절 변화로 인한 태양광 발전량이 무작위적으로 변화하기 때문에 정확한 태양광 발전량을 예측하는 것은 도전적인 일이다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델을 통해 기후 및 계절정보를 이용하여 학습함으로써 장기간 태양광 발전량 예측 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 방법 중 하나인 계절형 ARIMA 모델과 하나의 은닉층으로 구성되어 있는 ANN 기반의 모델, 하나 이상의 은닉층으로 구성되어 있는 DNN 기반의 모델과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 모델의 성능을 평가한다. 실데이터를 통한 실험 결과, 딥러닝 기반의 태양광 발전량 예측 기법이 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.
Seo, Sang Young;Cho, Jong hyeon;Kim, Chang Su;Kim, Hyo Jin;Kim, Dong Won;An, Min Sil;Yoon, Du Hyeon
한국자원식물학회:학술대회논문집
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한국자원식물학회 2019년도 추계학술대회
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pp.45-45
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2019
This experiment was carried out using artificial clay and LED in the plastic film house (irradiation time: 08:00~18:00/day). Seedlings (n = 63 per $3.3m^2$) of ginseng was planted on May 17, 2018. LED was combined with red and blue light in a 3:1 ratio and irradiated with different light intensity. The average air temperature from April to September was $12.3^{\circ}C$$-26.0^{\circ}C$ and it was the the highest at $26.0^{\circ}C$ in August. The test area where fluorescent lamp was irradiated tended to be somewhat higher than the LED irradiation area. The chemical properties of the test soil are as follows. pH levels was 5.3~5.5, EC levels 0.45~0.52 dS/m and OM levels 33~37%. The total nitrogen content was 0.35~0.47% and the available $P_2O_5$ contents was 13.7~16.0 mg/kg, which was lower than the suitable level of 70~200 mg/kg. Exchangeable cations K and Mg contents were within acceptable ranges, but the Ca contents was $28{\sim}38cmol^+/kg$ levels higher than the permissible level ($2{\sim}6cmol^+/kg$). Germination of ginseng leaves took 8~9 days and the overall germination rate was 70~75%. The photometric characteristics of LED light intensity are as follows. The greater the light intensity, the higher the PAR (Photosynthetic Action Radiation) value, illuminance and solar irradiation. Photosynthetic rate was also increased with higher light intensity was investigated at $1.7{\sim}3.2{\mu}mol\;CO_2/m^2/s$. Leaf temperature ($23.7{\sim}24.8^{\circ}C$) by light intensity was the same trend. The growth of aerial parts (plant height etc.) were generally excellent when irradiated with 3 times the light intensity, the growth of the ginseng aerial parts were excellent as follows. The plant height was 42.6 cm, stem length was 25.2 cm, leaf length was 9.6 cm and stem diameter was 5.0 mm. The growth of underground part (root length etc.) was the same, and the root length was 24.4 cm, the tap root length was 6.0 cm, diameter of taproot was 18.2 mm and the fresh root weight was 17.2 g. There were no disease incidence such as Alternaria blight, Gray mold and Anthracnose. Disease of Damping off occurred 2.2~3.6% and incidence ratio of rusty root ginseng was 14.6~20.7%. Leaf discoloration rate was 13.7~48.9% and increased with increasing light intensity. Ginsenoside content of ginseng by light intensity is under analysis.
Reference Evapotranspiration Calculator Software (REF-ET)는 ASCE 및 FAO 기준증발산량을 포함한 총 17개의 FAO Penman-Monteith (PM) 방정식의 연산을 동시에 수행할 수 있는 프로그램으로서, 본 연구에서는 REF-ET에 대한 상세한 소개와 함께 기상관측소의 관측자료를 이용하여 REF-ET의 효용성을 논하였다. REF-ET는 각종 PM 방정식들에 대한 시일 월 단위 모의와 지역적 특성의 반영 및 결측자료에 대한 보정 등이 가능하다. REF-ET를 이용하여 서울 기상관측소의 29년간 증발산량을 모의한 결과, 일복사량에 주로 좌우되는 FAO24-Rd 식과 1957-Makk 식의 상관계수가 각각 0.89와 0.88로 높게 나타났으며, 이는 소형증발접시를 이용한 기준증발산량 관측값이 공기 동력학적 증발량만을 주로 반영하기 때문인 것으로 사료된다. 또한 RMSE/bias 분석을 통해 기준증발산 방정식들에 의한 계산값이 증발접시로부터의 기준증발산량에 비해 다소 과대평가되는 현상을 나타내었으나, 이 경우에도 1957-Makk 식이 가장 정확한 것으로 나타났다. 일단위 시계열 분석시 1957-Makk 식은 여름철의 증발산량을 저평가하는 경향을 나타내었으나, 전체적으로 1.06 mm/day의 오차로 증발산량을 모의 가능하였다. 차후 기상관측자료의 정확도를 높이는 연구들과 REF-ET를 병행한다면, 해당 지역 및 기간에 대한 증발산량 모의 및 관련 특성인자를 파악하는 연구에 활용도가 높을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 한국 중부지방 도시와 산림에 서식하는 매미종을 대상으로 번식울음 패턴과 번식울음에 영향을 미치는 종간영향 및 기상요인을 규명하여 번식울음 특성 차이를 밝히는데 있다. 연구대상지는 도시는 서울시 방배동 경남아파트로 산림은 원주시 치악산국립공원으로 선정하였다. 연구방법은 현장에 녹음기를 설치하여 24시간 녹음하고 그 결과를 분석하였다. 기상요인은 기상청 자료를 이용하였다. 연구기간은 2017년 6월 19일부터 9월 30일이었다. 연구 결과 두 대상지는 출현종에 차이를 보였다. 공통적으로 털매미(Platypleura kaempferi)와 참매미(Hyalessa fuscata), 애매미(Meimuna opalifera), 유지매미(Graptopsaltria nigrofuscata), 늦털매미(Suisha coreana)가 관찰되었으며, 도시에서는 말매미(Cryptotympana atrata)가 출현하였고 산림에서는 소요산매미(Leptosemia takanonis)가 출현하였다. 두 대상지는 매미 출현 시기에서도 차이를 보였다. 산림에서는 털매미와 소요산매미의 활동이 두드러지게 나타났으나 도시에서는 소요산매미가 관측되지 않고 털매미의 활동이 짧았다. 도시에서는 말매미가 출현하여 매우 오랜 기간을 울었으며 참매미, 애매미, 유지매미가 산림에 비해 빨리 나타났다. 늦털매미는 도시보다 산림에서 더 빠르게 출현하였다. 일주기 분석 결과 같은 매미종이라도 지역에 따라 일주기에 큰 차이를 보였으며 서로 다른 매미간의 종간영향과 도시와 산림의 환경적 차이가 매미의 울음에 영향을 주고 있었다. 각 매미 번식울음 여부와 각 대상지별 기상요인 간 상관분석 결과는 털매미와 늦털매미를 제외한 대부분의 매미가 온도에 양의 상관관계를 보였고, 동일 출현종은 산림 서식 매미가 일사량 등 더 다양한 기상요인에 양의 상관관계를 보였다. 로지스틱 회귀분석 결과 울음시기가 겹치는 매미들은 종간 번식울음에 유의미한 양의 영향을 미치고 있었다. 도시에만 출현한 말매미는 같은 시기에 우는 참매미, 애매미, 유지매미의 울음빈도에 양의 영향을 미쳤다. 산림에만 출현한 소요산매미는 같은 시기에 우는 털매미와 서로 양의 영향을 미쳤고 산림에서는 애매미가 참매미와 유지매미의 울음빈도에 양의 영향을 미치고 있었다. 기상요인의 경우 매미 울음빈도는 도시와 산림의 평균기온에 양의 영향을 받고 있었으며 산림에서 출현한 매미는 일사량에도 양의 영향을 받고 있었다. 통계분석 결과를 종합하면 활동 시기가 비슷한 도시 매미들은 도시 우점종 말매미를 중심으로 종간영향을 주고 받으며, 산림 매미들은 산림 우점종 애매미를 중심으로 종간영향을 주고 받고 있었다. 기상영향 분석결과는 상관분석 결과와 유사하게 기온에 주로 영향을 받았고, 산림에서 일사량의 영향력이 더 늘어나는 것을 확인하였다.
도시지역의 식물에 의한 도시열섬 현상 저감 효과를 구명하기 위하여 서울, 부산, 대구, 대전, 광주, 수원 등 6개 도시지역의 근래 30년간 (1979-2008) 폭염기의 최고온도, 식물에 의한 온도 하강, 작물 증발산량, 대기오염 방지 기능 등을 조사 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 서울, 수원 등 6개 도시의 30년간 (1979-2008) 년 중 폭염기인 7월 하순과 8월 상순의 순 평균최고기온의 평균값은 $35.03^{\circ}C$ 이었다. 2. 6개 도시의 폭염기 (7월하순 - 8월상순) 동안 벼와 콩의 최대 일평균증발산량은 각각 $6.86ton\;10a^{-1}day^{-1}$ 및 $6.00ton\;10a^{-1}day^{-1}$ 이었다. 3. 수원시 중심지에 위치한 도시 농경지의 도시열섬 저감 효과의 지표로 볼 수 있는, 벼 및 콩 군락의 온도와 기온과의 차이는 각각 $10.5^{\circ}C$ 및 $3.0^{\circ}C$ 이었다. 4. 안성시 외각에 위치한 도시농경지에서 폭염기간 동안벼 및 콩 군락과 대기의 온도 차이는 각각 평균 $2.6^{\circ}C$ 및 $2.2^{\circ}C$ 이었다. 5. 2012년 년 중 최고 폭염일 (8월 5일)의 수원시 중심지에 위치한 도시 정원 식물 체 잎 표면온도는 대기온도 대비 $2.0^{\circ}C$, 도시건물 외벽 대비 $14.5^{\circ}C$ 더 낮았다. 6. 수원시 중심지의 식물에 의한 도시열섬 저감효과를 전력량으로 비교하면 벼 5,250. 콩 2,200, 도시정원 식물 $1,000MW\;day^{-1}$ 이었다. 7. 수원시 중심지 폭염기의 작물 증발산량과 잠열에 의한 도시 열섬 현상 저감 효과를 원유의 양으로 비교하면, 벼 462.9, 콩 401.4 L원유 $10a^{-1}day^{-1}$ 이었다. 8. 수원시 중심지 폭염기의 작물에 의한 $CO_2$ 흡수량은, 벼 20.27, 콩 $15.54kg\;CO_2\;10a^{-1}day^{-1}$ 이었다. 9. 수원시 중심지 폭염기의 작물에 의한 $O_2$ 발생량은 벼 14.74, 콩 $11.30kg\;O_2\;10a^{-1}day^{-1}$ 이었다. 10. 수원시 중심지 폭염기의 작물에 의한 오존 농도 저감 효과는 벼 21.0, 콩 8.8 및 도시정원 식물 4.0 ppb 이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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