• 한국지구과학회지
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• 제32권3호
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• pp.276-293
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• 2011

본 연구에서는 한반도 황사 사례 동안 WRF 기상모델과 SMOKE 배출량모델, CMAQ 및 CMAQ-MADRID 대기질 모델을 이용하여 다양한 황사 발생량 경험식에 대한 $PM_{10}$의 농도를 추정하였다. 특별히 Wang et al.(2000), US EPA 모델, Park and In(2003), GOCART 모델, DEAD 모델의 5가지 황사 발생 경험식이 중국과 몽골 등의 황사 발생량을 추정하기 위해 WRF-SMOKE-CMAQ(MADRID) 모델에 적용되었다. 일기도, 후방궤적 및 위성이미지 분석에 따르면 한반도로의 황사 수송은 절리저기압(위성에서 콤마형 구름)과 관련된 지상 전선의 뒤쪽에서, 그리고 상층 제트류의 발달에 기인한 파의 정체현상과 함께 상층 골에서의 풍속이 하층으로 전이되는 풍하 바람에 의해 생성되었다. 그리고 WRF-SMOKE-CMAQ 모델링 결과, 황사의 시 공간적 분포에 있어서는 Wang et al.(2000)의 경험식이, 평균 편의 및 평균 제곱근 오차에서의 정확도 부분에서는 GOCART 모델의 경험식이 관측값을 보다 잘 모사하는 것으로 나타났다. 또한 Wang et al.의 경험식을 이용한 황사의 연직분포 분석 결과에서 강한 황사 사례(2007년 3월 31에서 4월 1일 $800\;{\mu}g/m^3$ 이상)의 경우는 황사 수송이 한반도 상공 대기 경계층 내를 통과하였기 때문으로, 약한 황사 사례(2009년 3월 16일과 17에 $400\;{\mu}g/m^3$ 이하)의 경우는 황사 수송이 경계층 위를 통과하였기 때문으로 나타났다. 또한 CMAQ 모델과 CAMQ-MADRID 모델에서의 미세먼지($PM_{10}$) 민감도 분석 결과에서는 CMAQ-MADRID 모델이 CMAQ 모델에 비해 한반도를 포함한 동아시아 지역에서 최대 $25\;{\mu}g/m^3$ 정도가 높게 모사되었고, 모델 내 구름 액상과정에 의해서는 최대 $15\;{\mu}g/m^3$ 정도가 제거되는 것으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제2권1호
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• pp.1-8
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• 2000

본 연구는 변색립, 수발아를 유발시킨 기상환경을 구명하고 출수기의 변색립, 등숙 중 .후기의 수발아, 생식생장기의 침관수, 황숙기의 도복에 타른 수량반응을 구명하기 위하여 피해를 받은 농가 포장 및 경기도농업기술원 포장에서 조사한 결과는 다음과 같다. 벼 출수시기에 영화변색 발생시의 기상조건은 평균 기온은 21.3-26.4$^{\circ}C$, 상대습도는 75.2-98.4%, 증발계수는 19.3, 풍속은 10.8-13.m/sec.이였으며, 영화변색비율이 63.2-65.7%, 38.3-45.2%일 때 임실비율과 등숙비율 저하로 수량이 각각 26-27%. 10-17%감소하였다. 벼 등숙 중.후기에 포장에서 연속강우에 의한 수발아 발생 기상조건은 7일간 연속강우로 상대습도가 96% 이상이였고 7일간의 평균기온은 18.9$^{\circ}C$, 최고기온은 21.9$^{\circ}C$, 최저기온은 16.8$^{\circ}C$이였으며, 수발아율이 높은 품종은 주안벼(45.5%), 진부벼(14.5%). 봉광벼(14.2%), 오봉벼(12.6%) 등 이였다. 벼 생식생장기 관수시 곁가지는 1.5-2m 수심에 1일간 관수부터 발생하였고, 3-4m 수심에 2-3일간 관수시는 m$^2$당 269-571개 발생하여 전체수량에 32-52%기여하였다. 벼 황숙기 도복시 일으켜 세움과 방치시 수량 차는 대차없었으나 방치시 미숙립 증가로 완전미비율이 세움에 비하여 중묘기계이앙답은 9.1%, 건답직파답은 12.5% 낮아졌다.

• 대한지리학회지
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• 제43권3호
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• pp.296-311
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• 2008

한라산 성판악 코스 표고 $875{\sim}$1,400m 구간의 32개 지점에서 등산로 측벽의 후퇴량, 즉 노폭의 확대 속도를 관측하고, 확대 프로세스에 영향을 미치는 요인을 조사하였다. 2002년 10월부터 2008년 4월까지 발생한 측벽의 평균 후퇴량은 50.6mm로서 후퇴 속도는 10.0mm/yr이다. 연도별로는 2006년과 2003년에 각각 최대치 18.0mm/yr와 최소치 7.6mm/yr를 기록하였다. 관측 기간을 동결기와 비동결기로 구분하면 시기별 후퇴 속도는 19.3mm/yr와 4.3mm/yr이다. 비동결기를 다시 우기와 건기로 구분하면 후퇴 속도는 각각 5.9mm/yr와 2.9mm/yr이다. 계절별로는 겨울철(42.2mm/yr), 봄철(13.0mm/yr), 가을철(6.4mm/yr), 장마철(3.3mm/yr), 여름철(1.3mm/yr)의 순이다. 토양경도와 표고는 측벽의 후퇴 속도와 명료한 상관관계를 보이지 않으나, 동결기에는 남향보다 북향 측벽에서 후퇴 쏙도가 더 크다. 겨울철 후퇴량이 전체 후퇴량의 76.7%를 차지하고 있어 등산로 측벽은 주로 서릿발 작용으로 후퇴하는 것으로 판단된다. 조사 구간은 연간 85일 정도 서릿발이 발생할 수 있는 기후 조건을 지니고 있으며, 12월의 동결 진행기, 3월과 4월의 융해 진행기에는 서릿발로 덮여 있는 측벽의 모습을 쉽게 볼 수 있다. 반면에 한라산 동사면의 약한 풍속과 교목 지대에 위치하고 있는 등산로 특성상 취식과 우적침식은 탁월하지 않다. 등산로 노면의 포장 시설로 인하여 우세의 영향도 미약하며, 동물의 영향도 나타나지 않는다. 그러나 봄철에 융설로 생긴 물웅덩이를 피하여 걷는 등산객 때문에 크게 후퇴하는 측벽도 보인다.

• 한국토양비료학회지
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• 제25권3호
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• pp.231-241
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• 1992

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.

• 한국수산과학회지
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• 제34권6호
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• pp.643-651
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• 2001

축제식 양식장에서 수차에 의한 순환효과를 재현하기 위해 수치모형을 개발하였다. 수치모형의 지배방정식으로는 2차원 수심적분 Reynolds 방정식을 사용하였고, 수차에 의한 가속도는 축력을 수차날개에 의해 밀려가는 유체의 질량으로 나눈 값으로 산정하였다. 수치모형을 적용하여 1대의 수차를 작동하고서 수차로부터 직선방향 loin 간격으로 관측된 유속자료와 비교하였다. 모형의 보정을 위해 유량보정계수와 무차원 와점성계수의 민감도를 실험하였다. 유량보정계수는 본 연구에서 처음 제시된 항으로 실험결과 15와 20에서 모형의 결과가 관측값과 가장 유사하였다. 유량보정 계수는 관측자료가 없거나 관측이 용이하지 않을 경우 효과적으로 사용할 수 있으며, 특히 수치실험에서 수차에 의해 발생하는 복잡한 수리특성을 비교적 단순하게 처리할 수 있다는 장점이 있다. Reynolds 응력을 Boussinesq 근사로 표현하는 녈 연구에 서 무차원 와점성계수는 6이 가장 적당한 것으로 계산되었다. 바람에 의한 전단효과를 파악하기 위해 유향 $0^{\circ}C,\;90^{\circ}C,\;180^{\circ}C$ 그리고 풍속 0, 2.5, 5와 7.5m/s 조건의 경우를 비교하였다. 풍향이 수차에 의한 제트류 방향과 평행하거나 정반대일 경우 유속변화는$1\%$ 이하이나, 제트류에 직각으로 향할 경우 제트류 좌우의 와류는 풍향에 따라 위치가 뚜렷이 바뀌며, 유속은 약 $4\%$까지 감소하는 것으로 나타났다. 유속변화 $4\%$는 바람응력 외에 호지의 기하학적 평면구조 혹은 변장비 등에 따른 효과도 포함하는 것으로 생각되었다. 호지에 미치는 바람에 의한 유속변화가 $4\%$ 이하인 것으로 보아, 바람웅력의 영향은 매우 미약한 것으로 나타났다. 그러나 호지의 기하학적 특성과 관련한 와류형성 기구에 대해서 바람이 미치는 효과는 무시할 수 없는 것으로 생각되었다. 모형은 또한 축제식 양식장 2곳에 적용하였다. 양식장 호지 A와B는 각기 변장비 1.05와 0.68, 면적 1.02ha와 0.66ha 그리고 평균수심 1.2m를 갖는다. 각각의 호지에 수차 4대를 작동하고서 관측된 유속과 수치모형을 적용한 계산결과를 회귀 해석하였다. 호지A에서 유향 및 유속의 상관계수는 각기 0.8928, 0.6782이며 호지 B의 경우 각기 0.8539, 0.7071인 것으로 나타났다 따라서 본 연구에서 사용된 모형은 호지의 순환특성을 비교적 잘 재현하였으며, 향후 수차운영과 양식호지의 수질관리에 관한 유용한 도구로 사용될 수 있을 것으로 생각하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제38권4호
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• pp.283-292
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• 2017

본 연구에서는 서울지역의 지상 미세먼지($PM_{2.5}$) 농도를 산출하기 위하여 경험적인 모델들을 개발하였다. 연구에 이용한 자료는 2012년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지이며 Terra와 Aqua위성의 MODIS센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께, 옹스트롬 지수, 기상변수들과 행성경계층두께와 관련된 6개의 다중 선형 회귀모델들의 차이를 분석하였다. 그 결과 에어로졸 광학두께와 옹스트롬 지수, 상대습도, 풍속, 풍향, 행성경계층두께, 기온 자료를 입력 자료로 사용한 $M_6$모델이 가장 좋은 결과를 보였다. 통계적인 분석에 따르면 $M_6$ 모델을 사용하여 계산된 $PM_{2.5}$와 관측된 $PM_{2.5}$농도 사이의 결과는 상관계수(R=0.62)와 평균제곱근오차($RMSE=10.70{\mu}gm^{-3}$)이다. 또한 산출된 계절별 지표면 $PM_{2.5}$농도는 여름철(R=0.38)과 겨울철(R=0.56)보다 봄(R=0.66)과 가을철(R=0.75)에 상대적으로 더 좋은 상관 관계를 보였다. 이러한 결과는 에어로졸 광학두께의 계절별 관측 특성으로 인한 것으로써 다른 계절에 비하여 여름과 겨울철 에어로졸 광학두께 관측이 구름과 눈/얼음 표면에 의한 관측 제한과 오차를 가져온 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 사용한 경험적 다중선형회귀 모델은 위성에서 산출된 에어로졸 광학두께 자료가 지배적인 변수로 작용하며 $PM_{2.5}$산출 결과들을 향상시키기 위해서는 추가적인 기상 변수를 이용해야 할 것이다. 또한 경험적 다중선형회귀 모델을 이용하여 $PM_{2.5}$를 산출한 결과는 인공위성 자료로부터 대기환경 감시를 가능하게 하는 방법이 될 수 있어 유용할 것이다.

• 한국토양비료학회지
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• 제15권4호
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• pp.213-220
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• 1982

기상자료(氣象資料)와 토양수분조건에 의하여 작물(作物)의 증발산량(蒸發散量)을 산정(算定)할 수 있는 방법(方法)을 모색(模索)하기 위하여 유효토심과 토성(土性)이 상이(相異)한 Lysimeter내(內)에서 콩-보리를 재배(栽培)하면서 1977년(年)부터 1980년(年)까지 토양수분함량(土壤水分含量)의 변화양상을 조사(調査)하였다. 증발산량(蒸發散量)은 깊이별(別) 토양수분함량(土壞水分含量) 증성자(中性子) 수분측정기(水分測定器)(Neutron moisture depth gauge)로 조사(調査)하여 물수지식에 의거(依據) 계산(計算)하였으며, 대기(大氣)의 증발요구도(蒸發要求度)는 대형(大型)팬 증발량(蒸發量)을 직접(直接) 이용(利用)하였고, 열(熱)-물 수지를 계산(計算)하는데 강우량(降雨量) 일사량(日射量) 풍속(風速)을 활용(活用)하였다. 작물(作物)의 1일(日) 증발산량(蒸發散量)은 산출기간(算出値間)에 변이(變異)가 컸으나 평균(平均)해서 보면 콩에 있어서는 파종기(播種期)에 1.6mm/일(日)에서 개화기(開花期)에 6.5mm/일(日)에서 범위(範圍)이었고, 보리에 있어서는 월동직후(越冬直後)에 0.5mm/일(日)에서 출수기(出穗期)에 4.6mm/일(日)의 범위(範圍)에 있었다. 대형(大型)팬 증발량(蒸發量)에 대한 증발산량(蒸發散量)의 비(比)(ET/Eo)는 콩에서는 0.5~1.1, 보리에서는 0.4~1.2범위이었다. ET/Eo는 토양증발인자(土壤蒸發因子)(Ke)와 작물증산인자(作物蒸散因子)(Kt)로 구분 평가하였는데 Ke는 0.02~0.60, Kt는 0~1.2 범위(範圍)로 밝혀졌다. Ke는 토양수분(土壤水分)이 낮을수록 작물피복도(作物被覆度)가 클수록 감소(減少)되는 양상(樣相)을 보였으며 Kt는 근권(根圈)의 유효수분률(有效水分率)(f)이 임계치(臨界値) 이상(以上)에서는 일정(一定)값을 보이나 그이하(以下)에서는 f에 따라 직선적(直線的)으로 감소(減少)되는데 그 변화양상(變化樣相)은 작물(作物)과 대기(大氣)의 증발요구도(蒸發要求度)에 따라 다르게 나타났다. Kt가 직선적(直線約)으로 감소(減少)되는 임계(臨界) f치(値)는 Eo가 클 경우에는 0.90~0.95, 보통일 때는 0.7정도, 낮을 때는 0.4~0.5이었다. 이상에서 밝혀진 Eo, Ke, Kt 및 f를 이용(利用)하여 콩-보리 작부(作付)에서 증발산량(蒸發散量)을 산출(算出)할 수 있도록 수식화하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제5권2호
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• pp.215-235
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• 1996

본 연구에서 수행한 Model 시뮬레이션에 의한 열환경 분석 기법은 지역별로 다양한 기상여건 하에서 대상온실의 난방 및 냉방부하를 보다 합리적으로 예측할 수 있을 뿐만 아니라 냉방이나 난방용 시스템의 결정을 비롯한 난방대책을 수립하고, 에너지 이용 전략의 수립이나 계절적인 작부계획 수립, 온실산업용 적지선정 등에 유익하게 활용될 수 있을 것이라 판단된다. 본 연구에서는 온실의 적극적인 환경조절 유형을 난방과 냉방의 두 가지로 대별하고, 난방 소요열량 산정을 비롯하여 야간의 보온 커튼효과, Heating Degree-Hour 산정 등 난방과 관련된 시뮬레이션은 동적 모형을 이용하여 시간별, 일별 및 월별로 검토하였으며, 환기를 비롯한 차광, 증발냉각시스템의 효과 분석은 정적모형을 이용하여 검토하였다. 특히 하절기 지하수와 같은 저온수를 직접 이용하거나 Heat Pump를 통하여 확보될 수 있는 저온수를 이용하여 온실의 피복면에 살수함으로서 확보할 수 있는 온실냉방효과를 검토하는 데는 1.2m$\times$2.4m 크기의 모형온실을 제작하여 기초실험을 수행함으로서 동절기의 수막시스템의 보온효과와 마찬가지로 하절기 냉방 효과를 거둘 수 있다는 가능성을 확인하였다. 본 연구에 활용된 온실의 수치 환경모형 중 난방관련 시뮬레이션용 동적 수치모형은 소기의 목적을 달성하는데 충분히 응용될 수 있는 이론모형이다. 이 이론모형이 범용성이 높은 것은 온실 내ㆍ외의 미기상 변화, 특히 난방이나 냉방이 본격적으로 요구되는 기간동안에 온도, 습도, 일사, 풍속 등의 미기상 인자들을 면밀하게 관찰하여 실측된 자료를 바탕으로 개발되었고, 다양한 자료에 의해 충분히 검정되었기 때문이다. 본 연구에서는 경남 진주지역의 어느 특정 기간(1987년)의 시간별 기상자료를 중심으로 온실의 열적 환경변화에 대한 수치모형 시뮬레이션을 실시하였으며, 아직 수치모형에 의한 시뮬레이션이 불가능한 일부 냉방효과를 검토하는 데는 모형 실험을 실시하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 주간과 야간의 설정온도를 달리하고 다단계 변온조절방식으로 시뮬레이션을 행한 결과 난방 소요열량은 난방 설정온도에 따라 현저한 차이를 보였다. 특히 주간 설정온도에 비하여 야간 설정온도가 난방 소요열량에 예민하게 영향을 미치므로 야간의 설정온도 결정에 신중을 기해야 할 것으로 판단된다. 2. 기존의 Heating Degree-Hour 자료는 평균 외기온을 중심으로 임의의 설정온도에 대하여 산정된 값이므로 난방 소요열량에 대한 상대적인 비교수단은 되나 고려되는 기상인자의 제한과 설정온도의 임의성 때문에 실용성이 부족하다. 따라서 본 연구에서 제시된 것처럼 온실 주변의 제반 미기상 인자나 경계조건이 반영됨은 물론 작물의 생육상태 및 구체적인 설정온도까지도 고려하는 동적 수치모형으로 시시각각으로 예측된 실내기온을 중심으로 재배기간 동안의 난방열량을 적산함이 합리적이라 판단된다. 기존의 MDH 자료로 난방 설계를 할 경우에는 지나치게 과잉설계 될 가능성이 있다. 3. 산정된 난방 소요열량은 물론 커튼의 보온성능도 월별 기상여건에 따라 현저한 차이를 보이며, 시뮬레이션에 이용된 커튼의 경우 높은 보온효과를 보임으로서 년 평균 50% 이상의 난방 에너지를 절감할 수 있으며, 동절기 3-4개월의 집중 난방기에 에너지가 크게 절감됨을 발견할 수 있다. 4. 고온기 환기성능은 온실의 구조, 기상조건, 작물의 생육상태 등에 따라 다소의 차이가 있으나 환기율에 의해 크게 좌우되며, 시뮬레이션에 이용된 두 가지 농가보급형 온실 모두 환기율의 증가에 따른 실내기온의 강하 효과가 환기율이 1회/min 정도를 넘어서면서 급격히 둔화되는 현상을 보인다. 이는 기존에 권장되고 있는 적정 환기율인 1회/min 전후의 환기 시스템을 갖추는 것이 합리적임을 확인해 준다. 5. 작물이 성숙된 유리온실에서 외기의 상대습도가 50%인 쾌청한 주간동안 연속적으로 1회/min로 환기를 시킬 경우 실내기온 36.5$^{\circ}C$의 대조구에 비한 온도강하는 50% 차광만 했을 시 2.6$^{\circ}C$이고 효율 80%의 Pad ＆ Fan 시스템만 작동시 6.1$^{\circ}C$ 정도이며, 차광과 냉각시스템을 동시에 작동시는 약 8.6$^{\circ}C$로서 외기온보다 3.3$^{\circ}C$가 낮은 28$^{\circ}C$까지 실내온도를 낮출 수 있으나, 동일 조건하에서 외기의 상대습도가 80%로 높은 경우에는 Pad ＆ Fan시스템에 의한 온도강하가 2.4$^{\circ}C$에 불과하여 50% 차광하에서도 외기온 이하로 실내온도를 낮출 수 없음을 알 수 있다. 6. 하절기 3개월(6/1-8/31)동안 Pad ＆ Fan 시스템의 냉방효과($\Delta$T)는 설정된 작동 온도에 따라 다소 차이를 보일 것으로 예상되나 본 시뮬레이션에서 설정한 시스템의 작동 온도 27$^{\circ}C$에서 상대습도와의 상관관계는 대략 다음과 같았다: $\Delta$T= -0.077RH＋7.7 7. 전형적인 하절기 주간기상 하에서 경시적 냉방효과를 분석한 결과 환기만으로는 실내기온을 외기온 보다 5$^{\circ}C$ 높게 유지하는 정도가 고작이고, 차광이나 증발식 냉방시스템 만으로는 작물이 성숙한 단계에서조차도 외기온 이하로 떨어뜨리기가 어려우나 차광과 아울러 증발식 냉방을 병행할 경우에는 작물상태에 따라 다소 차이는 있지만 실내기온을 외기온보다 2.0-2.3$^{\circ}C$ 낮게 유지할 수 있음을 발견할 수 있다. 8. 일사가 차단된 27.5-28.5$^{\circ}C$의 외기온하에서 6.5-8.5$^{\circ}C$의 냉수를 온실 바닥면적 1$m^2$당 1.3 liter/min의 유량으로 온실표면에 살수했을 때 실내기온을 외기온보다 1$0^{\circ}C$ 낮은 16.5-18.$0^{\circ}C$ 정도로 낮출 수 있었다. 앞으로 살수 수온(T$_{w}$ )이나 외기온(T$_{o}$ ) 뿐만아니라 살수율(Q)에 따라 온실기온 (T$_{g}$ )에 미치는 상관 관계 T$_{g}$ = f(T$_{w}$ , Q, T$_{o}$ )를 구명하여 지하수 자체 또는 Heat Pump를 이용한 지하수온 이하의 냉수로 온실냉방의 가능성을 구명하는 것이 앞으로의 과제이다.