In general, flat-plate solar collectors are generally fixed in place at some angles. The most common method is to orient solar collectors toward the true south, where variations up to 15 degrees east or west are acceptable and the tiIt angle of the collectors is calculated from latitude and different heating applications. However, the best angle of flat-plate collectors depends upon whether the dominant load occurs in the winter, summer, or evenly all year. Moreover, this setting angle must consider the average insolation characteristics of the region exactly. In this study, the setting angle of flat-plate solar collectors is presented for Busan area by using domestic typical meteorological year weather data, so that the fixed flat-plate solar collectors must be set as quantitatively as possible.
최근 기후변화로 인해 중국, 한국, 일본, 몽골 등을 포함한 동아시아 지역은 태풍, 가뭄, 홍수와 같은 자연재해의 발생 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 중국의 경우 2017년 극심한 가뭄으로 1,850만 (ha)의 농작물 피해가 발생하였으며, 몽골 또한 2017년 4월 이후 극심한 가뭄으로 사막화가 급속도로 진행되고 있다. 위성 기반의 강우 자료는 공간과 시간 해상도가 높아짐에 따라 지상관측소 강수량 자료의 대체 수단으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) 강우 위성 자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)를 산정하였다. 시간 해상도는 월별 영상을 기준으로 2008년부터 2017년까지 지난 10년간의 데이터를 이용하였으며, 각각 격자가 다른 위성영상을 기존 기상관측소와 비교하였다. 피어슨 상관계수 (Pearson Correlation Coefficient, R)를 활용하여 강우 위성 영상과 지상관측소의 상관관계를 분석하고, 평균절대오차 (Mean Absolute Error, MAE), 평균제곱근오차 (Root Mean Square Error, RMSE)를 통해 통계적으로 정확도를 분석하였다. 인공위성 강수량 자료는 미계측 지역이 많은 곳이나 측정이 불가능한 지역에 효율성 측면에서 중요한 이점을 제공할 것으로 판단된다.
가뭄은 강수, 증발산, 대기온도, 토양수분 등 다양한 수문기상학적 인자들이 복합적으로 작용하여 발생되기 때문에 가뭄의 정확한 사상을 분석하는 것은 매우 어렵다. 또한 어떤 요인을 중심으로 고려하느냐에 따라 가뭄은 다양한 시각으로 정의되고 있다. 일정기간 평균 강수량보다 적은 강수로 인해 건조한 날이 지속되는 것, 즉 기상요소를 중심으로 가뭄을 정의하는 것을 기상학적 가뭄이라 하며, 작물의 생육에 필요한 수분을 중심으로 고려하는 것을 농업적 가뭄이라 한다. 또한 하천유량, 댐 저수량 등 전반적인 수자원 공급원의 부족을 수문학적 가뭄이라 한다. 이와 같이 다양하게 나타는 가뭄의 발생특성을 정량적으로 해석하기 위해 다양한 가뭄지수가 개발되어 왔다. 그러나 현재까지 개발된 가뭄지수들은 공통적으로 정형데이터를 활용하여 산정한다. 하지만 최근에는 비정형데이터를 활용하여 지수(Index)를 산정하거나, 재난관리에 적용하는 등 비정형 데이터의 활용이 급증하고 있다. 따라서 본 연구에서는 비정형 데이터(뉴스 데이터)를 활용하여 가뭄지수를 산정하고 기존의 가뭄지수들과의 상관성 분석을 실시 한 뒤, 지수결합을 통해 가뭄사상 분석의 새로운 방안을 제시하고자 하였다. 본 연구의 공간적범위는 2014~2015 충남서북부가뭄 지역 중 가장 큰 피해를 입었던 보령지역으로 선정하였으며 시간적범위는 2013~2016년으로 설정하였다. 비정형 데이터의 구축은 크롤링(Crawling)을 활용하여 네이버 뉴스의 기사를 수집하였으며 자료의 신뢰성을 위해 URL이 동일한 중복기사 및 '보령', '가뭄' 단어가 없는 기사는 제거하였다. 구축된 데이터를 기반으로 월별 빈도를 산출하고 표준점수(Z-score)로 환산하여 가뭄지수를 산정하였다. 산정된 가뭄지수가 어떤 가뭄의 유형(기상학적, 농업적, 수문학적)을 보이는지 확인하기 위해 기존의 가뭄지수들과 상관성분석을 실시하였으며, 가장 높은 상관성을 보이는 가뭄지수와 결합을 통해 새로운 가뭄 사상을 분석하였다. 본 연구에서 진행한 가뭄사상 분석은 향후 가뭄만이 아니라 다양한 재난분야에서 비정형 데이터를 활용한 분석의 기초로자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 기상학적 및 수문학적 가뭄지수를 이용하여 가뭄사상의 첨두 심도 발생시점과 가뭄발생 기간에 대한 연구를 수행하였다. 연구를 수행하기 위해 사용한 가뭄지수로 기상학적 가뭄지수는 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 사용하였으며, 수문학적 가뭄지수로는 하천가뭄지수(Streamflow Drought Index, SDI)와 표준하천유량지수(Standardized Streamflow Index, SSI)를 이용하였다. 연구 대상지역은 농촌과 도시가 공존하는 청미천 유역을 선택하였으며, 평가기간은 1985년 1월부터 2017년 6월까지 32.5년을 평가하였다 하천유량은 SWAT 모형을 이용하여 산정하였다. 수집한 데이터를 이용하여 가뭄지수를 산정한 후에 시계열을 토대로 가뭄의 특성을 분석하였다. 그 결과 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄이 발생한 후에 발생하는 것을 확인할 수 있다. SDI가 SSI보다 SPI와의 첨두 발생시점, 가뭄 시작일의 차이와 평균 가뭄기간이 더 크게 나지만, 가뭄지수의 심도를 비교해보면 일반적으로 SSI가 SDI 보다 심각한 심도를 나타내고 있다. 그러므로 가뭄의 특성을 확인하기 위해서는 기상학적, 수문학적 가뭄지수 등 다양한 가뭄지수를 검토해야 한다.
농경지에서의 액비 수요는 최근 증가하고 있으나 적정 액비시비량에 대한 기준과 사후 관리에 대한 명확한 기준이 없어 환경문제에 대한 고찰이 필요하다. 본 연구에서는 시험포장을 선정하고 논에서의 질소 및 인의 동태를 모니터링하고, 관개수, 침투수, 및 배출수 중 영양물질의 부하량을 평가하였다. 시험구는 대조구(화학비료 표준시비구, A)와 양돈분뇨액비 표준시비처리구(B)로 구성하였으며, 기상관측 측정을 위하여 자동기상관측기, 유입량, 유출량 측정을 위한 계측장비를 각 처리구별로 설치하였다. 담수의 경우 B 처리구에서 시비 시기별로 영양물질의 수질 농도가 첨둣값을 보여주었으며 평균적으로 높게 나타났다. 대표 이벤트 중 6월 25-26일 강우에 따른 유출수의 분석결과는 액비의 영향으로 T-N 및 T-P의 경우 초기 강우시 상대적으로 높게 나타났다. 7월 21-22일 강우 분석 결과는 T-N, T-P(50배)가 상대적으로 높은 분포를 보여주었다. 침투량은 많으나 수질변화는 처리구별로 유의한 차이는 나타나지 않았다. 부하량은 각 이벤트별 10분 간격의 유량 측정과 30분 및 1시간 간격(첨두 이후 탄력적 적용)으로 수질 모니터링을 실시하였다. B 처리구에서 부하량이 전체적으로 높게 나타났으며, T-N의 경우 2.2배, 그리고 T-P의 경우 6.6배 높게 나타났다. 2015년까지의 데이터는 평년대비 강수량의 부족으로 추가적인 데이터 축적을 통한 분석이 필요하며 이를 바탕으로 원단위 부하량을 평가할 계획이다. 또한 본 연구는 액비시용에 따른 농경지에서의 영양물질 유출에 따른 관리방안 개발을 위한 연구로 지속적인 모니터링을 통하여, 향후 새만금 유역내 축산밀집지역에서 나타날 수 있는 축산분뇨 관리정책 개발의 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.
남한내 72개 기상관서에서 관측, 보관중인 일기상자료는 농업적 활용가치가 높은 신뢰성 있는 기후자료이지만 농업분야의 연구 및 기술지도 종사자들이 쉽게 접근하기 어려워 지금까지 그 활용도가 낮았다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 현재 그 사용인 보편화된 개인용 컴퓨터를 이용하여 이들 기후자료의 검색과 분석작업을 용이하게 수행할 수 있는 기후자료 관리체계를 개발하고자 본 연구를 수행하였다. 기후자료 베이스로는 1960년부터 1991년까지 축적된 기상청 소속 72개 기상대 및 기상관측소의 매일 평균, 최고, 최저기온, 상대 습도, 평균풍속, 최대풍속, 증발량, 강수량, 일조 시수, 운량 및 풍향자료를 기본으로 하였으며 이들로부터 주간 및 월간 기후자료베이스를 생성하였다. 자료관리체계는 한글대화식으로 운영되며 사용자가 진정한 기간동안의 일간, 주간 및 월간 자료를 조건없이 표출하는 표준검색기능과, 사용자가 지정한 기간내 자료 가운데 사용자가 지정한 기상조건에 부합되는 자료만을 검색할 수 있는 선택 검색기능을 갖고 있다. 또한 일간자료로부터 주요 농업기후지수인 생장도일과 증발산위를 계산하는 기능도 갖고 있다. 모든 검색자료는 모니터 화면, 프린터, 혹은 아스키 데이터 화일로 출력시킬 수 있어 검색자료의 심층분석에 직접 사용할 수 있다. 관리체계의 사용환경은 브이지에이 그래픽 카드가 장착된 아이비엠 개인용 컴퓨터 호환기 종으로서 모든 지점의 자료를 검색하기 위해서는 50메가바이트 이상의 하드디스크 사용영역이 확보되어야 한다. 프린터 출력은 엡슨계열의 도트매트릭스형이면 가능하다. 본 기후자료 관리 체계는 기능별 프로그램 모듈이 독립적으로 작성되어 있으므로 향후 기능의 수정, 보완, 추가작업이 지속적으로 이루어 질 수 있으며 자료베이스 구조 역시 범용 자료관리언어를 사용하여 생성하였으므로 새로운 자료도 용이하게 추가시킬 수 있다.
본 논문에서는 천문 및 기상에 의해 발생하는 조위 변동에 대한 이해를 높이고 나아가 이와 관련한 피해를 줄이고자 우리나라의 29개 조위관측소 자료를 바탕으로 크게 서해안, 남해안(제주 지역 포함), 동해안 지역으로 구분하여 지역별 조위의 특성과 태풍에 의한 영향을 분석하였다. 2000년부터 2021년까지의 조위 평균(표준편차)은 서해안은 628 cm(68 cm), 남해안은 270 cm, (35 cm), 동해안은 63 cm (15 cm)로 서해안이 가장 높고 동해안이 가장 낮은 편이다. 이러한 차이는 각 지역이 태풍의 영향권에(6월에서 10월 사이에 발생한 태풍의 진로 상 중심이 각 지역으로부터 10°반경 이내에 위치) 있을 때도 일관되게 나타난다. 서해안, 남해안, 동해안에서 특히 조위가 높게 나타나는 지역은 평택, 완도, 마산으로 태풍 영향 시에 각각 최대 1030 cm, 444 cm, 265 cm를 기록하였다. 다만, 서해안은 태풍의 영향을 받은 날과 그렇지 않은 날의 최대 조위 차이가 16 cm로 남해안의 108 cm나 동해안의 49 cm에 비해 뚜렷하게 떨어진다. 본 논문에서는 이렇듯 지역별 조위 특성의 차이 및 태풍에 의한 조위 변동을 정량적으로 분석하여 폭풍해일 특보 등 조위에 의한 피해 예방에 사용할 수 있는 참고 자료를 제시하였다.
최근 30년 동안 우리나라의 평균온도와 겨울철 온도가 각각 $0.7^{\circ}C$와 $1.4^{\circ}C$가 상승하였고 지속적으로 상승할 것으로 예측된다. 무는 매우 중요한 작물로 온난화에 따른 생육 모델 연구는 중요하다. 본 실험은 기상 이변에 따른 무의 생육량을 추정하기 위하여 정식시기와 질소 시비량을 다르게 처리하여 시험하였다. 파종시기는 4월 24일부터 5월 22일까지 14일 간격으로 3회에 걸쳐 실시하였고, 질소 시비량은 표준시비량의 0.5, 1.0, 2.0배 수준으로 3처리를 하였다. 그 결과, 무 파종 후 2개월째 생육은 4월 24일 처리구가 5월 8일과 22일 처리구보다 지상부 생체중이 높게 나왔다. 수확량 예측을 위한 생육 모델식은 질소 시비량별 GDD에 따른 지하부 건물중은 0.5N 처리구에서는 Y = 84.66 / (1+exp (-(GDD - 790.7) / 122.3)) ($r^2$ = 0.92), 1.0N 처리는 Y = 100.6 / (1+exp (-(GDD - 824.8) / 112.8))($r^2$ = 0.92), 2.0N 처리는 Y = 117.7 / (1+exp (-(GDD - 877.7) / 148.5)) ($r^2$ = 0.94) 로 나타낼 수 있었다. 구축된 모델식에 생육데이터를 사용하여 검정한 결과를 보면 기울기가 1.05-1.12로 다소 높게 추정하였지만 모델식으로 적용하는 것에는 무리가 없는 것으로 나타났다. 따라서 봄무 생산량 예측 시 GDD를 사용하여 수확량을 예측할 수 있을 것으로 사료되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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