본 연구는 수평적인 열환경 개선의 한계점을 해결하기 위해, 수직적인 녹화방법인 green curtain을 이용한 건물의 벽면녹화 유무에 따른 여름철 건물 실내와 실외의 열환경을 비교하였다. 측정은 2021년 여름철 건물내부 중심부 지점과 건물 외부 잔디밭 지점을 대상으로 미기후 자료인 기온, 상대습도, 풍속, 태양 및 지구복사에너지를 측정하여 인간 열환경지수인 PET와 UTCI를 계산하여 비교 분석하였다. 그 결과, 주간 기온은 평균 1.6℃ 더 시원한 결과를 보였으며, 야간에는 green curtain의 효과가 나타나지 않았다. 상대습도는 주간에 평균 5.6%, 야간에 평균 1.0% 실내가 더 높은 결과를 보였다. 풍속은 주간에 평균 1.4-1.8ms-1, 야간에 평균 1.4-1.5ms-1로 green curtain의 설치 여부와 관계없이 실외에서 높은 값을 보였다. 평균복사온도는 평균 4.7℃ 감소 효과를 보여주었으며, 야간에는 green curtain의 효과가 나타나지 않았다. 인간 열환경지수인 PET와 UTCI 결과에서는 주간 PET는 평균 2.1℃의 저감 효과를 보여 1/3 단계의 실내 열지각 개선 효과를 나타내었으며, UTCI는 평균 1.1℃로 1/6 단계의 열스트레스 저감 효과를 보이는 것으로 나타났고, 야간에는 PET와 UTCI 모두 green curtain의 효과가 나타나지 않았다. 조경계획 시 여름철 주간시간대의 열환경 개선을 위한 방안으로 green curtain을 활용하는 것도 효과적일 것이다.
1991-2020년의 30년 동안 봄철(3-5월)에 북극-동아시아 지역의 지표면 부근 대기 온난화가 북극 진동에 따라 한국의 서울에서 발생하는 황사 사례일의 종관 기상 특성에 미치는 영향을 분석하였다. 북극-동아시아 지역의 봄철 온난화 증가는 한국의 서울에서 황사 사례일을 6일을 감소시켰고, 황사 사례일의 PM10 질량 농도도 -1.6 ㎍ m-3yr-1으로 강도를 약화시키는데 기여하고 있었다. 2010년대 한국에서 감소하고 있는 황사 사례일에 대한 동아시아 지역의 종관 기상 특성은 음(-)의 잠재소용돌이도(Potential Vorticity Unit; PVU)로 나타나는 고기압성 활동이 증가하고 있었다. 또한, 한국에서는 음(-)의 북극진동지수(Arctic Oscillation Index; AOI)에서 황사 사례일이 증가하고 양(+)에서는 감소하는 정적 편포를 보였다. AOI가 음(-)인 황사 사례일에서는 중국 대륙에 온난한 고기압이 강화되고 있었다. 더불어 한대 제트의 중심 위치가 북쪽으로 이동하면서 몽골과 중국 북부에서는 한대 기단의 남하에 의한 저기압성 활동이 약해지고 있었다. 황사의 발생이 감소하였을 뿐 아니라 발원지로부터 한국으로 황사를 수송하는 풍속이 감소하고 있었다. 반면, AOI가 양(+)인 황사 사례일에서는 중국 대륙에 광역적으로 온난하고 정체적인 고기압이 위치하고 있었으며, 한대 제트의 북쪽이 더욱 냉각되어 있었다. 몽골-중국 북부-한국에 이르는 지역에서 하층 대류권의 현저한 풍속 감소가 황사 발생을 감소시킬 뿐 아니라 장거리 수송을 약화시키는 원인이 되는 것으로 보인다.
본 연구는 남한의 동계 일강수량 데이터를 기초로 매일매일의 분포도를 작성하여, 강수의 공간적 분포 유형을 분류하였다. 그리고 강수의 공간적 분포유형과 그 종관적 특성과의 대응관계를, 먼저 기압배치형을 중심으로, 그리고 강수분포형을 중심으로 살펴보았다. 또한 지상일기도로 볼 때 유사한 특성을 지닌 울릉도형과 울릉도${\cdot}호남 동시 출현형의 차이를 알아보기 위해 850hPa, 700hPa, 500hPa면의 기압장, 기온장의 특성을 분석하였다. 그 결과 울릉도지역은 강수계급에 관계없이 높은 출현빈도를 보이고, 동해안은 5mm 이상에서, 호남지역은 1~5mm구간에서 더 높은 출현빈도를 나타냈다. 동계강수분포형은 12개로 분류할 수 있으며, 이들 분포형은 뚜렷한 계절 변화를 보인다. 울릉도형과 울릉도${\cdot}$호남 동시 출현형 간의 강수분포의 차이는 풍향, 풍속보다는 상층 한기의 이류 양상과 관련이 깊다.
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.
도심 하천은 야생조수에게 물의 공급원이며 서식지로서 도시 생태계를 유지시키는 중요한 역할을 담당한다. 본 조사는 서울의 주요 하천 중 하나인 중랑천에서 월동 수금류의 서식지 이용 실태를 알아보고자 수행되었다. 개체군 변동에 대한 분석은 1997년 12월부터 1998년 3월까지 수행된 센서스와 1999년부터 2004년까지의 환경부와 국립환경연구원이 실시한 겨울철 조류 동시 센서스 자료를 참고로 하였으며 개체군의 서식지 이용에 대한 조사는 쇠오리의 월동 행동 관찰을 통해 수행되었다 중랑천에서 월동하는 조류는 최소 3,004개체에서 최대 8,237개체로 주로 수면성 오리류였으며 잠수성 오리류도 상당수가 도래하였다. 연간 개체군 변동은 수면성 오리류보다는 잠수성 오리류에서 크게 나타났고 전체 수금류 개체군은 1월말과 2월말에 가장 많은 수가 도래하였다. 시간대별 개체군 변동을 보면 수금류의 개체수는 오후로 갈수록 증가하여 특히 일몰 후에는 한강 본류로부터 유입되는 개체가 크게 증가하는 것으로 보아 이 지역은 수금류의 주간 취식지뿐만 아니라 야간취식지로서 중요하게 이용되는 것으로 보인다. 잠수성 오리인 비오리와 댕기흰죽지는 낮은 기온과 높은 풍속일 때 개체수가 증가하는 것으로 보아 날씨에 따라 중랑천을 휴식지로 이용하는 것으로 보인다.
기준증발산량은 기온, 풍속, 습도 등 기상요소를 바탕으로 추정하는 방법을 이용하고 있으며, Hargreaves 공식은 기온자료를 이용하여 기준증발산량을 산정할 수 있는 간단한 경험식이라 할 수 있다. 그러나 Hargreaves 공식은 풍속이 3 m s-1 이상인 지역에서는 과소평가 되고, 상대습도가 높은 지역은 과대평가 되는 경향이 있다. 본 연구에서는 Hargreaves 공식을 우리나라에 적용하기 위해 보다 정확한 기준증발산량 추정이 가능하도록 계수 산정 연구를 수행하였다. 우리나라 종관기상관측지점(ASOS, Automated Synoptic Observing System)의 최근 11 년(2008-2018) 동안의 기상자료를 이용하여 Panman-Monteith 공식으로 기준증발산량을 추정하였고, 이 값을 기준으로 하여 각 지점별로 Hargreaves 공식의 계수를 보정하였다. 우리나라 82 개 지점에 대하여 지역별로 보정된 계수는 내륙지역이 50 개 지점이며, 0.00173~0.00232(평균0.00196)로 기본값인 0.0023 과 비슷하거나 낮게 산정되었다. 반면, 해안지역은 32 개 지점이며 지역별로 보정된 계수의 범위는 0.00185~0.00303(평균 0.00234)으로 동해안지역은 기본값과 비슷하거나 높게 산정된 반면, 서해안과 남해안지역은 지역별로 편차가 크게 나타났다. Hargreaves 공식의 계수를 보정하여 기준증발산량을 추정한 결과 RMSE(Root Mean Square Error)는 계수 보정 전 0.634~1.394(평균 0.857)에서 계수 보정 후 0.466~1.328(평균 0.701)로 낮아지고, NSC(Nash-Sutcliffe Coefficient)는 계수 보정 전 -0.159~0.837(평균 0.647)에서 계수 보정 후 -0.053~0.910(평균 0.755)로 높아짐에 따라 기준증발산량의 추정효율이 크게 향상되는 것으로 나타났다. 연구 결과, Hargreaves 공식을 그대로 이용할 경우 Penman-Monteith 공식에 비해 과대 또는 과소 산정될 수 있음을 확인하였으며, 계수를 보정하여 이용할 경우 정확도가 높은 기준증발산량을 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
일반적으로 해양개발을 위하여 사용되는 재킷식 해양 구조물은 염분, 조류, 파도, 바람 등 극심한 환경적 요인에 의해 육상 시설물에 비해 열악한 환경에 노출되어 있으나, 이러한 구조물의 구조적 안전성 및 성능 확보를 위한 모니터링 시스템의 적용사례는 그다지 많지 않다. 임피던스 기반의 구조물 건전성 모니터링은 구조물의 국부적인 손상을 모니터링하는 기술로서 최근 실 구조물에의 적용에 대한 연구가 국내외에서 활발하게 이루어지고 있으나, 온도, 하중 등의 환경적 요인에 의한 영향을 최소화하고 손상에 의한 특성만을 효과적으로 추출하는 기술은 미흡한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 재킷식 조류발전 지지구조물의 축소모형을 제작하여 온도와 정적 하중이 변하는 환경 하에서 임피던스 기반의 국부적 손상 모니터링에 관한 연구를 수행하였다. 환경에 의한 영향을 보상하기 위하여 기존의 손상지수에 대해 주성분 분석을 수행하였으며 환경 변화에 민감하게 반응하는 주성분을 선택하여 제거하였다. 이 후 손상지수를 모니터링한 결과, 제안된 주성분 분석 기반 접근법이 환경 영향 하에서의 장기 모니터링에 유효하게 사용될 수 있음을 확인하였다.
Kim, Yong Ju;Kim, Tae Heon;Song, Min Ho;An, Ji Seon;Yun, Won;Lee, Ji Hwan;Oh, Han Jin;Lee, Jun Soeng;Kim, Gok Mi;Kim, Hyeun Bum;Cho, Jin Ho
Journal of Animal Science and Technology
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제62권5호
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pp.659-667
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2020
This study was conducted to evaluate the effects of different levels of crude protein (CP) and protease on nitrogen (N) utilization, nutrient digestibility, and growth performance in growing pigs. A total of six crossbred ([Landrace × Yorkshire] × Duroc) barrows were individually accepted in 1.2 m × 0.7 m × 0.96 m stainless steel metabolism cages. The pigs (average initial body weight of 27.91 ± 1.84 kg) randomly assigned to six diets with six weeks (6 × 6 Latin square design). The experiment was carried out in an environment with a temperature of 23 ± 1.5℃, a relative humidity of 83 ± 2.3% and a wind speed of 0.25 ± 0.03 m/s. The dietary treatments were arranged in a 2 × 3 factorial design with two levels of CP (15.3% or 17.1%) and three levels of protease (0 ppm, 150 ppm, or 300 ppm). The average daily gain and gain to feed ratio (G:F) tended to increase (p = 0.074) with increasing amounts of protease. The low CP level diet reduced (p < 0.050) urinary and fecal N concentrations, the total N excretion in feces, and increased (p < 0.050) N retention. Different protease levels in the diet did not affect (p > 0.05) at N intake, but supplementation of the diets with 300 ppm protease decreased (p < 0.050) the N concentration in urine and feces and tended to increase (p = 0.061) the percentage of N retention retained of the total N intake. The dietary CP level did not affect (p > 0.050) the apparent total tract digestibility (ATTD) of dry matter, digestible energy (DE), and metabolic energy (ME), but diet supplementation with 300 ppm protease showed higher (p < 0.050) ATTD of DE and ME than in the protease-free diet. Therefore, a low protein diet with protease could improve the utilization of nitrogen, thereby reducing the negative effect of N excretion into the environment while maintaining or increasing growth performance compared to a high protein diet.
2013년 여름철 집중관측기간(장마기간: 2013년 6월 20일-7월 7일, 집중호우기간: 2013년 7월 8일-30일) 동안 이동식 기상관측시스템의 레윈존데 관측 자료를 전 지구 통합예측시스템 3차원 자료동화에 이용하여 그 효과를 살펴보았다. 효과 분석을 위한 2가지 모의실험 중 규준실험은 기존 기상청 관측 자료만 사용한 것이고 관측시스템실험은 기상청 관측 자료에 이동식 기상관측시스템의 레윈존데 자료를 추가한 것이다. 장마기간 동안 두 실험의 500 hPa 지위고도, 850 hPa 기온, 300 hPa 풍속의 관측 및 분석검증 비교 결과 큰 차이를 보이지 않았는데, 이는 고정관측소의 레윈존데 자료(0000 UTC 및 1200 UTC)만을 기준으로 검증이 이루어졌기 때문이다. 하지만, 종관기상관측시스템의 시간별 누적 강수량 자료를 이용한 강수검증에 있어서 관측시스템실험의 평균 공정임계지수가 규준실험에 비해 2% 수준으로 개선된 결과를 보였다. 특히 강수검증에서 긍정적인 효과가 나타난 사례만 비교한 경우, 관측시스템실험의 평균 공정임계지수가 규준실험에 비해 41%까지 개선된 결과를 보여 이동식 기상관측시스템 레윈존데 관측 자료가 수치모델의 예측정확도 향상에 유용함을 알 수 있었다.
Objectives: This study calculated local residents exposures to VOCs (Volatile Organic Compounds) released into the atmosphere using the CalTOX model and carried out uncertainty analysis and sensitivity analysis. The model validity was analyzed by comparing the predicted and the actual atmospheric concentrations. Methods: Uncertainty was parsed by conducting a Monte Carlo simulation. Sensitivity was dissected with the regression (coefficients) method. The model validity was analyzed by applying r2 (coefficient of determination), RMSE (root mean square error), and the Nash-Sutcliffe EI (efficiency index) formula. Results: Among the concentrations in the atmosphere in this study, benzene was the highest and the lifetime average daily dose of benzene and the average daily dose of xylene were high. In terms of the sensitivity analysis outcome, the source term to air, exposure time, indoors resting (ETri), exposure time, outdoors at home (ETao), yearly average wind speed (v_w), contaminated area in ㎡ (Area), active breathing rate (BRa), resting breathing rate (BRr), exposure time, and active indoors (ETai) were elicited as input variables having great influence upon this model. In consequence of inspecting the validity of the model, r2 appeared to be a value close to 1 and RMSE appeared to be a value close to 0, but EI indicated unacceptable model efficiency. To supplement this value, the regression formula was derived for benzene with y=0.002+15.48x, ethylbenzene with y ≡ 0.001+57.240x, styrene with y=0.000+42.249x, toluene with y=0.004+91.588x, and xylene with y=0.000+0.007x. Conclusions: In consequence of inspecting the validity of the model, r2 appeared to be a value close to 1 and RMSE appeared to be a value close to 0, but EI indicated unacceptable model efficiency. This will be able to be used as base data for securing the accuracy and reliability of the model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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