Actual evapotranspiration (AET) in the Suyeong-gu was estimated and correlations between AET and meteorological factors were analyzed. The study area was Suyeong-gu lay at the east longitude $129^{\circ}$ 05' 40" ~ 129$^{\circ}$ 08' 08" and north latitude $35^{\circ}$ 07' 59" ~ $35^{\circ}$ 11' 01". The Kumryun mountain, the Bae mountain, the Suyeong river and the Suyeong bay are located on west, north, northeaster and south side in the study area, respectively. AET was estimated using precipitation (P), potential evapotranspiration (PET) and plant-available water coefficient. Meteorological factors to estimate PET were air temperature, dewpoint temperature, atmospheric pressure, duration of sunshine and mean wind speed (MWS). PET and AET were estimated by a method of Allen et al. (1998) and Zhang et al. (2001), respectively. PET was the highest value (564.45 mm/yr) in 2002 year, while it was the lowest value (449.95 mm/yr) in 2003 year. AET was estimated highest value (554.14 mm/yr) in 2002 year and lowest value (427.91 mm/yr) in 2003 year. Variations of PET and AET were similar. The linear regression function of AET as PET using monthly data was AET=0.87$\times$PET+3.52 and coefficient of determination was high, 0.75. In order to analyze relationship between the evapotranspiration and meteorological factors, correlation analysis using monthly data were accomplished. Correlation coefficient of AET-PET was 0.96 high, but they of AET-P and PET-P were very low. Correlation coefficients of AET-MWS and PET-MWS were 0.67 and 0.73, respectively. Thus, correlation between evapotranspiration and MWS was the highest among meteorological factors in Suyong-gu. This means that meteorological factor to powerfully effect for the variation of evapotranspiration was MWS. The linear regression function of AET as MWS was AET=84.73$\times$MWS+223.05 and coefficient of determination was 0.54. The linear regression function of PET as MWS was PET=83.83$\times$MWS+203.62 and coefficient of determination was 0.45.
본 연구는 최근 30년 (1971-2000) 최한월 (1월) 평균 기온 및 풍속, 일사량 자료를 토대로 산출한 겨울철 주.야간 바람냉각지수의 분포를 바탕으로 남한의 겨울철 생리 기후지역을 구분하였다. 그 결과. 겨울철 주.야간 바람냉각지수는 기온, 풍속, 일사량 등의 기후요소뿐 아니라 해발고도, 해륙풍, 지형, 해류 등의 기후인자의 영향을 받아 남한은 크게 5개의 생리기후지역으로 세분되었다: 주간 서늘-야간 추움 지역, 주간 쌀쌀-야간 추움 지역, 주간 쌀쌀-야간 매우추움 지역, 주.야간 모두 추움 지역, 주간 추움-야간 극도로 추움 지역, 특히, 남해안을 제외한 해안-도서지역은 계절풍 및 해륙풍의 영향으로 주간에는 싸늘함(Keen), 야간에는 매우 추움(Very Cold)의 체감도를 보였다. 또한, 해발고도가 높은 대관령 지역에서는 기온 감률 및 계절풍의 영향으로 주간에는 추움(Cold), 야간에는 극도로 추움(Extremely Cold)의 체감도를 보였다. 본 연구는 다양하게 나타나는 주야간 바람냉각지수의 분포를 바탕으로 남한의 겨울철 생리기후 지역을 구분함으로써 의복 및 건축 등의 단열에 관한 의사결정시 필요한 기초자료를 제공하고자 하였다.
본 연구에서는 LiDAR 측량을 활용하여 취득한 정밀 지형자료와 센서 기반의 기상데이터 관측시스템을 구축하여 태양광 발전량을 예측하는 연구를 수행하였다. 2018년 평균 일조시간은 4.53 시간으로 나타났으며, 태양광 발전량은 2,305 MWh으로 분석되었다. 그리고 태양광 모듈의 설치각도에 따른 태양광 발전량의 영향을 분석하고자 모듈 설치각도를 $10^{\circ}$ 간격으로 배치한 결과, 모듈 배치 각도 $30^{\circ}$에서 발전시간은 4.24 시간으로 나타났으며, 일 발전량과 월 발전량이 각각 3.37 MWh와 102.47 MWh로 가장 높게 평가되었다. 따라서 모듈 배치 각도를 $30^{\circ}$로 설계시 모듈 각도 $50^{\circ}$에 비해 발전효율이 약 4.8% 상승하는 것을 알 수 있었다. 또한 태양광 모듈의 설치각도에 따른 계절별 태양광 발전량의 영향을 분석한 결과, 날씨가 차가운 11월~2월까지는 모듈 각도가 큰 $40^{\circ}{\sim}50^{\circ}$가 태양광 발전량이 높게 나타났으며 날씨가 따뜻한 3월~10월까지는 모듈 각도가 작은 $10^{\circ}{\sim}30^{\circ}$가 태양광 발전량이 높게 나타남을 알 수 있었다.
본 논문에서는 1991년 이후 중간 강도 이상의 엘니뇨가 발생한 해의 고랭지배추의 단위면적당 생산량의 변화를 비교 분석하였다. 엘니뇨가 발생한 해 (n=12)의 고랭지배추의 전국 평균 생산량 (3,444±384kg 10a-1)은 미 발생한 해 (n=14)의 생산량 (3,722±277kg 10a-1)보다 적었으며, 통계적으로도 유의하였다 (t=2.140, p=0.042). 또한, 엘니뇨가 종료한 해의 고랭지배추의 전국 평균 생산량은 엘니뇨가 시작한 해와 엘니뇨가 미 발생한 해보다 낮은 경향을 보였고, 이 또한 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다(df=2, f=3.874, p=0.035). 이것은 고랭지 배추 재배기간의 저온, 일조부족, 강수량 증가 현상이 1차적 원인으로 사료되나, 앞으로 엘니뇨 발생에 따른 악기상 등 각종 농업환경 변화와 고랭지배추의 생산성의 관계 등 추가 연구가 필요하다.
Temperature and weather are all around us, quite literally. Furthermore, temperature and weather not only permeate our atmosphere, constantly affecting our visceral states of warmth and coldness, but they metaphorically permeate our language. People, products, and ideas can all be "hot" or "cold." Given this ubiquity, it is perhaps surprising that relatively little research has systematically examined the influence of temperature on choice and judgment. Temperature-related words such as "hot" and "cold" are often used to describe impulsive and calculated behaviors, respectively. These metaphoric connotations of thermal concepts raise the question as to whether temperature, psychological states and decision making are related to each other, and if so, how. The current research examines these questions and finds support for a relationship. Across one field study and one laboratory experiment, I demonstrate that both hot ambient room temperature (Spa) and hot temperature primes (words) trigger decision outcomes in line with the metaphoric association between hot temperature and impulsivity. In the field study, participants were recruited in hot (40-50 degrees Celsius) and cold (10 degrees Celsius) rooms at a spa. Participants were simply asked to indicate their willingness-to-pay (WTP) for three product categories (travel package, birthday dinner, and cell phone). The results showed that participants in the hot room in comparison to those in the cold room were willing to pay more for the same products. Next, I tested if our results would go beyond ambient temperature and would hold if I were to prime temperature concepts by using a different priming method (i.e., subliminal vs. supraliminal). In line with the previous findings in the spa, participants in the hot priming condition were more likely to choose the wrong answer for the bat and baseball question than those in the cold priming condition. In addition, product type (e.g., pleasure vs. necessity) can moderate the effect of hot temperature on impulsivity. Mood and arousal did not mediate participants' responses. My findings seem to suggest that the effects of temperature on decision outcomes can be attributed to metaphoric associations rather than incidental mood or arousal. The current research applies a novel perspective in understanding the relationship between temperature and judgment and decision making. Also, the results have practical implications for packaging, advertising, merchandising, and pricing of goods and services, as well as for public policy and awareness. One of the most natural implications of my findings would be that retailers would be better off carrying more impulse purchase items on hot days. Furthermore, point-of-purchase promotions encouraging impulse purchase is more likely to be effective in retail environments with higher temperature than with lower temperature. In addition, advertisements and product packages evoking hot temperature associations (e.g., beach, sunshine, summer) might lead consumers to pay higher price for the advertised product than those with cold temperature associations.
본 시험은 한발시기를 이앙적기연한발구와 적기이앙직후한발구 그리고 유수형성기한발구별로 처리하고 한천일수를 10일, 20일, 30일간 단수했을 때의 벼 생육과 수량에 미치는 영향을 구명하였다. 가. 기상상항은 평년에 비해 일반적으로 성화에 비가 많았고 일조시간은 적었으며 온도는 비슷한 편으로 벼 작항에는 별차이가 없었다. 나. 관개수질은 중성으로 양호하였다. 다. 본 시험포의 토질은 비옥토가 양호한 편으로 일반 답토양과 비슷한 성질의 것이었다. 라. 분얼기의 생육상항은 하발 유형별로 보면 이앙적기지연한발구가 다른 처리구에 비해 초장은 가장 부량하였으나 분얼수는 가장 많았고 이앙직후한발구에서 분얼수가 가장 적었다. 한천일수별에 있어서는 일반적으로 한천일수가 길수록 초장 분얼수가 현저히 부량하였다. 마. 출수상항은 이앙지연한발구가 다른 처리구에 비해 $1{\sim}2$일정도 늦은 경향이었다. 하천일수별에 있어서는 일정한 경향이 없었다. 바. 성숙기의 생육 및 수량상항에서 한발시기별을 보면 이앙직후 한발구가 다른 처리구에 비해 양호하였고 유수형성기한발구가 가장 부량하였다. 한천일수별에 있어서는 한천일수가 길수록 생육 및 수량이 현저히 감소되었다.
농업은 타 산업 대비 기상환경에 큰 영향을 받는 산업이다. 기상 상태는 수시로 변화하며, 지역에 따라 서로 다른 특성을 보인다. 또한 이러한 지역적 특성은 그 지역의 농산물의 재배환경에도 영향을 주게 된다. 이러한 특성 때문에 기상이 농업에 미치는 영향에 대해서는 그동안 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 대부분의 연구가 농작물의 생산에만 초점이 맞춰져, 농작물이 생산에서 유통과정에서 기상요인이 미치는 영향을 통합적으로 살펴본 연구는 매우 부족한 실정이다. 본 연구에서는 대표적인 농작물인 배추를 중심으로, 기상요인이 농산물 유통에 미치는 영향을 분석하였다. 배추는 우리 식탁에서 빼놓을 수 없는 식재료이면서, 기상 변화에 영향을 많이 받는 품목이다. 기상이변으로 배추의 가격이 폭등하게 되면 서민가계에 직접적으로 영향을 받게 된다. 이러한 관점에서 생산과 유통단계별로 기상요인이 배추에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 본 연구에서는 배추의 재배유형별 거래량과 거래가격에 대한 실거래 데이터와 재배시기와 판매지역에 따른 기상요인에 대한 자료를 수집하여, 배추의 도매시장 거래량과 거래가격에 영향을 미치는 기상요인을 파악하고자 하였다. 연구 결과 배추의 생산지 기상요인보다 판매지역 기상요인의 영향이 배추의 거래량과 거래가격에 상대적으로 더 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과를 바탕으로, 향후 기상요인을 고려한 출하시기와 반입량에 대한 정책적 가이드라인을 제시하여 농산물 수급에 대한 선제적이고 체계적인 대응체제가 구축된다면, 기상변화에 민감한 농산물의 가격안정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 생물음향탐지기법을 적용해 국내에서 국지적인 위치에 서식하는 참깽깽매미의 번식울음을 분석하여 서식지 분포를 확인하고 영향 요인을 분석하는데 목적이 있다. 연구대상지는 전국 보호지역 20개소를 선정하였다. 번식울음 분석기간은 2017년부터 2021년까지 4년(2020년 제외)이었다. 번식울음 녹음은 각 연구대상지에 생물음향 녹음장비를 설치하여 시간당 1분씩 365일 수집하였다. 기후 데이터는 온도, 습도, 강수량, 전운량, 일조량 등 기상청에서 데이터를 제공받아 분석하였다. 연구 결과, 참깽깽매미 서식처는 연구대상지 20개소 중 강원도 고지대 4개 국립공원(설악산, 오대산, 치악산, 태백산)에서만 확인되었다. 4년간 참깽깽매미 번식울음 시기는 8월 5일에서 9월 28일 사이였고, 번식울음 기간은 31~52일이었다. 참깽깽매미 출현시기 내 온도 분석 결과, 참깽깽매미는 최저 13.1℃, 최고 35.3℃ 사이의 온도에서 주로 번식울음을 내었고, 번식울음 일주기 시간대(09~16시)의 평균기온은 24.4~24.9℃로 나타났다. 참깽깽매미가 출현한 연구대상지 4개소의 2019년 번식울음 일주기를 분석한 결과, 참깽깽매미는 06~16시까지 번식울음을 내었고 11~12시경 피크를 보였다. 참깽깽매미의 출현기간 내 참매미, 애매미, 유지매미, 늦털매미 4종이 공통 출현하였다. 로지스틱 회귀분석 결과, 참깽깽매미의 번식울음에 영향을 끼치는 환경요인은 일조량으로 나타났다. 종간영향에 있어서 다른 공통출현종 4종(참매미, 애매미, 유지매미, 늦털매미)과 종간영향을 주고 받았음을 확인하였다. 이상의 내용을 종합하였을 때, 참깽깽매미는 우리나라에서 강원도 고지대를 중심으로 한정적으로 서식하며 다른 종과 비교하여 낮은 온도에서 번식울음을 내고 있는 것으로 나타났다. 본 결과는 향후 참깽깽매미 연구를 위한 기초자료로 활용이 가능하다.
지금까지 매미 울음에 영향을 미치는 환경요인에 관한 연구는 많지 않으며 특히 야간에 우는 매미에 대한 이해는 매우 부족한 상황이다. 따라서 본 연구는 도심지 열대야 및 빛 공해가 매미 울음에 영향을 미치는지 밝히는데 그 목적이 있다. 연구대상지는 서울시 서초구 아파트단지와 원주시 치악산국립공원이었다. 연구 대상종은 여름철 우점종인 참매미와 말매미를 선정하였다. 매미 울음은 7~8월 사이에 아파트단지는 25일간, 치악산은 14일간, 매일 24시간 녹음하였다. 매미 울음에 영향을 미치는 환경요인은 기온, 강수량, 습도, 일조량을 선정하였다. 통계분석은 시간당 울음, 24시간 울음, 야간 울음(21:00~04:00)의 세 가지 항목과 기상요인과의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과 첫번째, 참매미는 아침 여명기에 울음을 시작하고 이른 아침에 울음의 피크를 이루며, 말매미는 오전과 오후에 울음의 피크를 형성하고 저녁 여명기에 울음을 멈추어 두 종간 울음 패턴의 차이가 있었다. 두 번째, 참매미는 말매미가 본격적으로 울기 시작하면 울음 빈도가 낮아져 종간 영향을 미칠 가능성이 높은 것으로 나타났다. 세 번째, 참매미와 말매미 울음과 기상요인과의 상관관계 분석결과, 두 종 모두 기온이 높을수록 많이 울고 비가 오는 날은 적게 우는 경향을 나타내었다. 네 번째, 야간으로 한정해 보았을 때, 말매미는 야간의 온도가 높을 때($24^{\circ}C{\sim}30^{\circ}C$, 평균 $27^{\circ}C$) 우는 데 반해, 참매미는 기상요인과는 상관관계를 나타내지 않았다. 그러나 참매미는 조명이 있는 지역에서만 야간에 울고 있어 빛공해가 원인으로 추정되었다.
벼 군락(群落)의 미기상요소(微氣象要素)들이 증발산(蒸發散)에 미치는 영향(影響)과 그들의 상호관련(相互關聯)을 구명(究明)하고자 1989년(年)에 기상청(氣象廳) 수원기상대(水原氣象臺) 포장(圃場)에서 대청벼와 삼강벼를 공시(供試)하여 종관기상(綜觀氣象), 군락(群落)의 미기상(微氣象)과 증발산량(蒸發散量), 작물(作物)의 건물생산량(乾物生産量) 등을 측정(測定) 조사(調査)하고, 증발산량(蒸發散量)의 생육시기별(生育時期別) 변화(變化)와 기상요소(氣象要素)의 영향(影響)을 검토(檢討)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 벼 군락(群落)의 증발산량(蒸發散量)은 증발계(蒸發計)의 증발량(蒸發量), 기온(氣溫), 일사량(日射量), 일조시수(日照時數), 초관부(草冠部) 상단(上端)의 공기(空氣)와의 포차(飽差), 수온(水溫) 등의 순(順)으로 상관계수(相關係數)가 높았다. 2. 벼 군락(群落)의 증발산량(蒸發散量)과 측정증발량(測定蒸發量)과의 관계(關係)는 소형증발계(小型蒸發計)의 증발량(蒸發量)에 비하여 Class A 증발계(蒸發計)의 증발량(蒸發量)이 더욱 밀접한 상관관계(相關關係)를 보였다. 3. 벼 군락(群落)의 증발산량(蒸發散量)과 증발량(蒸發量)과의 관계(關係)에서 대청벼 보다 삼강벼의 상관계수(相關係數)가 더욱 높은 품종간차이(品種間差異)를 보였다. 4. Class A 증발계(蒸發計)로 측정(測定)된 증발량(蒸發量)에 대한 벼 군락(群落)의 증발산량(蒸發散量)의 비(比)는 전생육기간(全生育期間)을 통(通)하여 1.0이상이었으며, 8월(月) 하순(下旬)에는 1.9로서 최고(最高)에 달하였다. 5. Class A 증발계(蒸發計)의 증발량(蒸發量)은 소형증발계(小型蒸發計)에 의한 측정치(測定値)의 0.719배(倍)이었다. 6. 증발산량(蒸發散量)은 순복사량(純輻射量)보다는 태양(太陽)에너지 복사량(輻射量)과의 상관(相關)이 높았으며, 순복사량(純輻射量)은 태양(太陽)에너지 복사량(輻射量)의 0.66배(倍)이었다. 7. 최고기온(最高氣溫)은 평균기온(平均氣溫)보다 작물(作物)의 증발산량(蒸發散量)과의 상관(相關)이 높았고, 6m 높이의 풍속(風速)과는 정(正)의 상관(相關)을 보였지만, 강우일(降雨日)을 제외한 경우 상대습도(相對濕度)와의 상관계수(相關係數)는 매우 낮았다. 8. 기상요소(氣象要素)를 자료(資料)로 증발산량(蒸發散量)을 추정(推定)하기위하여 작성된 회귀(回歸)모델은 $ET=-5.3594+0.7005_{pan}A+0.1926T_{mean}+0.0878_{sol}+0.025RH$이었고, 이 모델에 의한 추정치(推定値)는 실측치(實測値)와 거의 일치(一致)($R^2=0.607$)하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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