Standard temperature and absolute humidity weather correlations of Seoul for dynamic energy simulation have been developed regressing the measured data compiled by the Korea Meteorological Adminstration during a 10-year period from 1991 to 2000. The mathematical equations can generate the daily and yearly variations of outdoor weather data with consistency unlike the measured data which may show abnormal behavior, Considering that each hour of the day follows a certain yearly pattern, the correlations are developed for each hour. The derived 24 simple mathematical equations can be used for estimating outdoor temperature and humidity conditions for any arbitrary time of the year.
온실의 냉난방시스템 설계 기준에 적용하기 위한 외부기상조건을 설정하기 위하여 난방 설계용 외기온, 난방 degree-hour, 냉방 설계용 건구온도, 습구온도, 일사량을 분석하여 제시하였다. 우리나라 전 지역을 대상으로 현재 기상청에서 제공하는 기후평년값 기준인 1981~2010년까지 30년간의 매 시각 기상자료를 분석에 사용하였다. 표준기상데이터의 이용이 제한적이기 때문에 30년간의 전체 기상자료를 이용하여 설계용 기상조건을 구하고, 전체 자료기간의 평균값을 설계기준으로 제시하였다. TAC 방식으로 위험률 1, 2.5, 5%에 대한 설계용 기상자료를 분석하고, 설계기준에서 추천하고 있는 난방용은 위험률 1%, 냉방용은 위험률 2.5%의 기상조건 분포도를 제시하였다. 지역별, 위험률별 및 설정온도별로 최대난방부하, 기간난방부하 및 최대냉방부하의 변화를 고찰하였다. 제시된 각종 설계용 기상조건은 온실의 냉난방시스템 설계에 직접 이용할 수 있을 뿐만 아니라 냉난방 설비 보강이나 에너지 절감대책의 수립에 활용이 가능할 것으로 판단된다. 한편 기후변화로 인하여 최근 여름철 폭염이나 겨울철 이상고온 현상이 자주 발생하고 있으므로 주기적인 설계용 기상자료의 분석이 필요하고, 최소한 10년 주기로 설계기준을 개정할 필요가 있는 것으로 생각된다. 본 연구에서는 현재 기후평년값 기준인 1981~2010년까지의 기상자료를 분석하였으나 이 기준이 1991~2020년으로 바뀌는 2021년에는 즉시 이 기간의 기상자료를 분석하여 새로운 설계기준으로 제공해야 할 것으로 판단된다.
온실 냉난방시스템 설계용 외부기상조건의 분석 기준을 설정하기 위하여 연간 백분위 방식에 의한 냉난방 설계기온을 분석하고, 기존의 계절 백분위 방식에 의한 설계기온과 비교 검토하였다. 우리나라 전 지역을 대상으로 현재 기상청에서 제공하는 기후평년값 기준 30년 간의 매 시각 기상자료를 분석에 사용하였다. 표준기상데이터의 이용이 제한적이기 때문에 전체 기상자료를 이용하여 매년 설계용 기상조건을 구하고, 전체 자료기간의 평균값을 분석에 사용하였다. 연간 백분위 방식으로 1년 기준 총 8,760시간의 백분위수 0.4%, 1%, 2%를 냉방 설계 외기온으로, 99.6%, 99%를 난방 설계 외기온으로 제시하였다. 연간 백분위 방식을 채택할 경우 계절 백분위 방식에 비하여 전체적으로 난방설계 외기온은 6.7~9.6% 상승하는 것으로 나타났으며, 냉방설계 외기온은 0.6~1.1% 하강하는 것으로 나타났다. 동일한 온실 조건에서 최대난방부하는 연간 백분위 방식을 채택할 경우 기존의 계절 백분위 방식에 비하여 약 3.0~3.6% 정도 감소하는 것으로 나타났고, 최대냉방부하에 미치는 영향은 미미한 것으로 분석되었다. 따라서 난방설계 외기온은 연간 백분위 방식으로의 변경에 대하여 고려할 필요가 있지만, 냉방설계 외기온은 두 방법 간의 차이가 거의 없으므로 아직까지 변경할 필요는 없는 것으로 판단된다. 전체적으로 현재의 계절 백분위 방식으로 분석한 설계 외기온을 사용하여도 큰 문제는 없을 것으로 생각되지만, 기후변화의 영향을 고려하여 주기적인 설계용 기상자료의 분석 및 설계기준의 개정이 필요하고, 현재의 기후평년값 기준연도가 바뀌는 2021년 이후에는 이 기간의 기상자료를 분석하여 새로운 설계기준으로 제공해야 할 것이므로, 그 때 연간 백분위 방식에 대한 전문가 그룹의 검토를 통하여 반영할 필요가 있을 것으로 판단된다.
수자원장기종합계획(2006)에 따르면, 우리나라는 물부족이 예상이 되고 있고, 이러한 물부족 현상은 기후변화의 영향으로 더욱 악화될 것으로 예상된다. 기후변화에 따른 물부족에 대응하기 위해서는 현행 지표수 및 지하수(Blue Water) 위주의 수자원관리와 더불어 그전에는 수자원으로 인식되지 않았던 토양수(Green Water)를 새로운 개념의 수자원으로 인식하는 것이 필요하다. 토양수는 현재 물사용량 중에서 가장 많은 비중을 차지하는 농업용수 부분에 효율적으로 활용하면, 지표수나 지하수와 같은 수자원을 대체하는 효과가 있다. 기후변화에 따른 물부족에 대응한 토양수의 효율적 활용을 위해서는, 과거 뿐아니라 미래의 지역별 시기별 토양수 공간분포특성을 분석하는 것이 선행되어야 한다. 그러므로 본 연구에서는 토양수의 분석을 통한 미래 물부족 해결에 도움이 될 새로운 수자원 관리의 기틀을 마련하기 위해 토양수 분포특성분석모델을 개발하고, 이를 활용해 과거 및 미래의 토양수의 공간분포특성을 분석한다. 토양수 분포특성분석모델은 선행 5일간의 일 강우데이터 값을 표준선행강우지표(Normalized Antecedent Precipitation Index)에 적용하여 일 단위 토양수 상태(Wet, Average, Dry condition)를 계산하는 모델이다. 과거 토양수 분석에는 인공위성 강우데이터(Tropical Rainfall Measuring Mission 3B42)를, 미래 토양수 분석을 위해서는 기상청에서 제공하는 국가표준 기후변화 시나리오(A1B)를 각각 사용하여, 과거 데이터는 27km의 격자로, 미래는 25km 격자크기로 한반도 전체의 일 단위 토양수 상태를 계산했다. 계산된 토양수 결과를 활용해 연 월별 그리고 토양수를 쓸 수 있는 시기, 즉 식물이 자라는 시기(4-9월)의 특성을 분석했다. 이를 통해 향후 기후변화에 따른 물부족 대응 토양수 수자원 활용방안에 도움이 될 것으로 예상된다.
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.
Standard weather data for Seoul has been developed for use in computer calculations for energy requirements, and the 8760 sequential hourly values for seven weather elements have been placed in magnetic tape and cards. Applying the method determining average month, developed by Japanese Society of Heating, Air-Conditioning and Sanitary Engineers, the standard year data have been selected from the monthly average values for three weather elements during the 10year period of 1971 through 1980. The followings are obtained. 1. The Test Reference Year, consisting of 12 months chosen from different calendar years, has been determined, and TRY tape which contains seven weather elements has been prepared. 2. The Typical Weather Year, which means a year close to the average value, is the year of 1978 during the above 10 year period. 3. During the period, Winter Season needs the maximum heating load is from Dec. 1976 to Mar. 1977 and Summer Season needs the maximum cool ins load is from Jun. to Sep, 1978.
일반적으로 가뭄을 해석하기 위하여 가뭄심도, 빈도, 피해면적 및 기간의 영향 등을 고려한 가뭄지수를 이용하며, 이러한 가뭄지수는 주로 지점자료 기반 지상관측자료를 활용하여 산정한다. 하지만 지점자료 특성상 미계측 지역에 대한 정확한 데이터 취득이 어렵기 때문에 미계측 지역에 대한 가뭄 분석의 한계가 발생한다. 다양한 계측기반의 지상센서들이 확충되면서 통계학적 기법기반 공간분포 개선방안을 제시하고 있지만, 정확한 가뭄평가 자료가 추가 및 개선되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 원격탐사기술을 활용하여 지점자료의 한계를 극복한 격자기반의 공간정보를 표출함으로써 새로운 가뭄모니터링 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 지상관측자료로 가뭄을 판단하기 어려운 미계측 지역에 대한 가뭄 판단 및 예측 정확도 향상을 위하여 원격탐사기술을 활용한 공간정보 빅데이터를 구축하고자 한다. 미국 국립가뭄경감센터에서 제시한 식생가뭄반응지수 (VegDRI, Vegetation Drought Response Index)는 식생지수, 기상학적 가뭄지수, 지역적 특성을 반영한 생물물리학적 정보를 통합한 하이브리드 가뭄지수로 가뭄과 관련된 공간정보를 활용하여 가뭄을 판단하는 지표이다. VegDRI 산정을 위하여 ERA5의 격자기반 강수자료, MODIS 센서 기반 식생지수 등 격자기반의 공간정보를 수집하였으며, 전처리 모듈을 구축하였다. 또한, 기존 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (SPI, Standardized Precipitation Index)와 비교를 통해 VegDRI의 국내 적용성을 평가하였으며, 국내 가뭄사례에 적용하여 적절한 가뭄 판단지표로써 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
물정보 중 가뭄 정보가 상대적으로 부족한 원인은 무엇을 가뭄으로 볼 것인지 정의하기 어렵기 때문이다. 특히 우리나라와 같이 댐 및 저수지, 광역상수도 등 수자원시스템 네트워크를 기반으로 물공급이 이루어지는 경우, 개별 요소만을 고려한 기존 가뭄모니터링 및 전망은 현실적이지 못하며, 가뭄 위험도 관리 측면에서도 부족한 부분이 있다. 가뭄 현상의 경우 기상학적 영향인 강수의 부족이 가장 큰 요소로 기여하지만 실질적으로 국민에 필요한 양보다 적은 양의 물이 공급될 때 국민들은 가뭄을 체감한다. 이러한 점을 보완하기 위하여 지역별로 사용하는 수원 및 물수급 시설 등을 세분화하고, 실적기반 분석을 통해 분석대상 지역의 가뭄을 정확히 판단하기 위한 합리적인 물수급 분석 모형 개발이 필요하다. 즉, 공간분석단위를 표준유역 단위 이하의 취방류 시설물을 기준으로 구성하고, 이들 시설물의 운영정보와 수문기상 빅데이터를 연계한 물순환 모형을 구현함으로써 댐, 저수지, 하천 등 다양한 수원을 가지는 유역 내 가용 수자원량을 준실시간 개념으로 평가하는 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 하천을 중심으로 물수급 관련 수요·공급 시설의 위치를 절점으로 부여하고 연결하는 물수급 네트워크 알고리즘을 통해 빅데이터 기반 물수급 분석 모형을 개발하였다. 주요 모니터링 지점 및 모든 이수 시설의 위치를 유역분석 기법을 통하여 점(point), 선(line), 면(shape)으로 구성된 지형공간정보의 위상(topology) 관계를 설정하여 물수급 분석의 계산순서를 선정하고, 시계열 DB를 입력하여 지점별 물수급 분석 결과를 도출하였다. 권역별 주요 수위-유량관측소 1:1 Nash 계수를 검증한 결과 저유량에서 0.8 이상의 높은 재현 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구에서 개발된 물수급 분석 모형은 향후 물관련 이슈 지역의 용수공급능력 평가 및 수자원장기종합계획 등 다양한 수자원 정책평가에 활용될 것으로 기대된다.
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.
SAR 데이터는 기상이나 일조량의 제약을 받지 않고 능동적으로 자료를 취득할 수 있다는 장점 때문에 지표면의 시계열 분석자료로서 활용성이 높고, 재해와 같은 돌발상황의 경우에 신속하게 자료를 취득할 수 있다. 본 연구에서는 JERS-1 SAR 영상의 L-밴드 데이터로부터 InSAR 방법과 DInSAR 기법을 이용하여 DEM을 추출하고자 하였다. 축척 1:5000 수치 지형도에서 추출한 DEM을 표준 비교자료로 하여 SAR 영상으로부터 추출한 DEM의 정확도를 평가하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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