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문제 정의
- 우리나라 각 지역별 온실의 냉난방 설계용 기상자료를 구축하기 위해서는 표준기상데이터가 필요하지만 대부분 지역에서 표준기상데이터가 없기 때문에 이를 대체할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 표준기상데이터를 대체하여 온실의 냉난방 설계용 기상자료 구축에 활용할 수 있는 방법을 찾기 위하여 표준기상데이터가 있는 7개 지역을 대상으로 표준기상데이터와 기상청의 일별 평년값 자료 및 30년(1981~2010)간 매 시각 전체 자료를 사용하여 TAC법 및 빈도 분석법으로 위험률 별 설계 외기조건을 분석하여 비교하였다.
제안 방법
- 기상청에서 제공하는 전체 기상자료와 평년값 자료 및 태양에너지학회에서 제공하는 표준기상데이터를 이용하여 위험률별 난방설계용 외기온과 상대습도, 냉방설계용 건구온도, 습구온도 및 일사량 자료를 분석하였다. 표준기상데이터는 평균에 가장 가까운 대표성을 갖는 1개년의 데이터로 가공 처리한 매시간별 기상자료이고, 평년값 자료는 30년(1981~2010년) 평균 일별 기상자료이며, 전체 기상자료는 평년값과 동일기간의 매시간별 기상자료이다.
- 3은 표준기상데이터와 30년간 전체 기상자료를 이용하여 분석한 위험률별 냉방설계용 습구온도를 나타낸 것이다. 냉방설계용 습구온도는 동시발생 습구온도를 의미하며, 동시발생 습구온도는 위험률별 냉방설계기온 및 이와 동일한 건구온도에서 나타나는 상대습도의 평균으로부터 계산하였다. 냉방설계 습구온도는 인천과 대전 지역의 위험률 1%에서 1.
- 그러나 현재 표준기상데이터는 서울과 6대 광역시 등 7개 지역만 제공되고 있기 때문에 전국을 커버할 수 있는 지역별 온실 환경설계용 기상자료의 구축에는 전체 기상자료를 이용할 수밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 표준기상데이터가 제공되고 있는 7개 지역을 대상으로 전체 기상자료 및 평년값 자료를 이용한 방법으로 분석하여 표준기상데이터로 구한 값과 비교 검토하였다. 위험률별 설계 기상자료는 전체 기상자료를 이용하여 구한 평균값이 표준기상데이터로 구한 결과와 잘 일치하였다.
- ASHRAE방식의 TAC 온도는 표준기상데이터를 이용하여 구해야 하지만 국내에는 7개 지역만 표준기상데이터가 제공되고 있으며, 표준기상데이터의 작성방법이 매우 많고, 국내 기준이 설정되어 있지 않으므로 국내 전 지역을 대상으로 하는 설계자료 작성은 어렵다. 따라서 본 연구에서는 표준기상데이터가 존재하는 7개 지역을 대상으로 평년값 자료 및 전체 시간별 기상자료를 사용하여 위험률별 설계 자료를 구하고, 표준기상데이터를 사용하여 구한 결과와 비교한 후 최적의 방법을 도출하였다. 전체 자료를 이용하는 방법은 매년 위험률별 설계 자료를 구한 후 평균 값을 취하고, 최대값과 최소값을 참고자료로 제시하였다.
- 그러나 일사량 자료의 경우 현재 10년 이상 관측 자료를 보유하고 있는 지역이 22개 지역뿐이고, 표준일사계 교정 작업을 실시한 1981년 이전에 측정한 것은 정밀도가 떨어지므로(Kim 등, 1996) 1982년 이후 계측한 전체 자료를 사용하였다. 또한 1999년 이전 자료 중 일부지역의 온습도는 3시간 간격으로 제공되고 있으므로 이들은 스프라인 보간법으로 시각별 온습도를 추정하여 사용하였다.
- 전체 자료를 이용하는 방법은 매년 위험률별 설계 자료를 구한 후 평균 값을 취하고, 최대값과 최소값을 참고자료로 제시하였다. 또한 일본 시설원예협회에서 사용하고 있는 10년 빈도 설계 값도 분석하여 비교하였다. 10년 빈도 설계 값은 다음 식으로 구하였다.
- 위험률별 설계 자료는 난방설계의 경우 야간의 건구온도와 상대습도로 12, 1, 2월의 자료를 사용하였고, 냉방설계의 경우 주간의 건구온도, 습구온도 및 일사량으로 6, 7, 8, 9월의 자료를 사용하였다(Kim 등, 1996; ASHRAE, 2005). 위험률별 설계 자료는 TAC 1%, 2.5%, 5%의 기상자료를 추출하는 것으로써 난방은 2,160시간(12~2월)의 자료 중 최저 순으로 각각 1, 2.5, 5%의 백분위에 해당하는 값을, 냉방은 2,928시간(6~9월)의 자료 중 최고 순으로 각각 1, 2.5, 5%의 백분위에 해당하는 값을 설계 자료로 이용한다. ASHRAE방식의 TAC 온도는 표준기상데이터를 이용하여 구해야 하지만 국내에는 7개 지역만 표준기상데이터가 제공되고 있으며, 표준기상데이터의 작성방법이 매우 많고, 국내 기준이 설정되어 있지 않으므로 국내 전 지역을 대상으로 하는 설계자료 작성은 어렵다.
- 따라서 본 연구에서는 표준기상데이터가 존재하는 7개 지역을 대상으로 평년값 자료 및 전체 시간별 기상자료를 사용하여 위험률별 설계 자료를 구하고, 표준기상데이터를 사용하여 구한 결과와 비교한 후 최적의 방법을 도출하였다. 전체 자료를 이용하는 방법은 매년 위험률별 설계 자료를 구한 후 평균 값을 취하고, 최대값과 최소값을 참고자료로 제시하였다. 또한 일본 시설원예협회에서 사용하고 있는 10년 빈도 설계 값도 분석하여 비교하였다.
대상 데이터
- 평년값(기후 예년 평균값)의 기준이 30년이고, 현재 사용중인 평년값은 1981~2010년의 30년이므로 전체 자료도 이 기간의 기상자료를 분석에 사용하였다. 그러나 일사량 자료의 경우 현재 10년 이상 관측 자료를 보유하고 있는 지역이 22개 지역뿐이고, 표준일사계 교정 작업을 실시한 1981년 이전에 측정한 것은 정밀도가 떨어지므로(Kim 등, 1996) 1982년 이후 계측한 전체 자료를 사용하였다. 또한 1999년 이전 자료 중 일부지역의 온습도는 3시간 간격으로 제공되고 있으므로 이들은 스프라인 보간법으로 시각별 온습도를 추정하여 사용하였다.
- 기상청으로부터 우리나라 전 지역의 최근 30년간 매 시각 기상자료를 수집하였다. 표준기상데이터는 한국 태양에너지학회에서 제공하고 있는 7개 지역(서울, 부산, 대구, 인천, 대전, 광주, 울산)의 자료를 이용하였다.
- 위험률별 설계 자료는 난방설계의 경우 야간의 건구온도와 상대습도로 12, 1, 2월의 자료를 사용하였고, 냉방설계의 경우 주간의 건구온도, 습구온도 및 일사량으로 6, 7, 8, 9월의 자료를 사용하였다(Kim 등, 1996; ASHRAE, 2005). 위험률별 설계 자료는 TAC 1%, 2.
- 현재는 한국연구재단의 연구 성과로 2009년부터 대한민국 표준기상데이터를 한국태양에너지학회에서 제공하고 있다. 제공되는 지역은 서울, 부산, 대구, 인천, 대전, 광주, 울산의 7개 도시이고, 1986~2005년까지 20년 데이터를 사용하여 작성되었다(Yoo, 2011; KSES, 2013).
- 표준기상데이터는 한국 태양에너지학회에서 제공하고 있는 7개 지역(서울, 부산, 대구, 인천, 대전, 광주, 울산)의 자료를 이용하였다. 평년값(기후 예년 평균값)의 기준이 30년이고, 현재 사용중인 평년값은 1981~2010년의 30년이므로 전체 자료도 이 기간의 기상자료를 분석에 사용하였다. 그러나 일사량 자료의 경우 현재 10년 이상 관측 자료를 보유하고 있는 지역이 22개 지역뿐이고, 표준일사계 교정 작업을 실시한 1981년 이전에 측정한 것은 정밀도가 떨어지므로(Kim 등, 1996) 1982년 이후 계측한 전체 자료를 사용하였다.
- 기상청에서 제공하는 전체 기상자료와 평년값 자료 및 태양에너지학회에서 제공하는 표준기상데이터를 이용하여 위험률별 난방설계용 외기온과 상대습도, 냉방설계용 건구온도, 습구온도 및 일사량 자료를 분석하였다. 표준기상데이터는 평균에 가장 가까운 대표성을 갖는 1개년의 데이터로 가공 처리한 매시간별 기상자료이고, 평년값 자료는 30년(1981~2010년) 평균 일별 기상자료이며, 전체 기상자료는 평년값과 동일기간의 매시간별 기상자료이다. 일부 분석방법은 평년값 자료를 이용하는 경우도 있지만 대부분 매시간별 기상자료가 필요하고 대표성을 갖기 위해서는 표준기상데이터를 이용하는 것이 가장 적합하다.
- 기상청으로부터 우리나라 전 지역의 최근 30년간 매 시각 기상자료를 수집하였다. 표준기상데이터는 한국 태양에너지학회에서 제공하고 있는 7개 지역(서울, 부산, 대구, 인천, 대전, 광주, 울산)의 자료를 이용하였다. 평년값(기후 예년 평균값)의 기준이 30년이고, 현재 사용중인 평년값은 1981~2010년의 30년이므로 전체 자료도 이 기간의 기상자료를 분석에 사용하였다.
성능/효과
- 4℃로 비교적 큰 차이를 보였으나 나머지 지역은 모두 1℃ 이내의 차이를 보였다. 10년 빈도의 경우에는 평년값의 일 최저기온으로 분석한 것인데 다른 분석 방법에 비하여 상당히 높게 나타났으며 위험률 자료와 비교하면 위험률 5%를 모두 초과하는 것을 볼 수 있다(Fig. 1(c)).
- 냉방설계용 습구온도는 동시발생 습구온도를 의미하며, 동시발생 습구온도는 위험률별 냉방설계기온 및 이와 동일한 건구온도에서 나타나는 상대습도의 평균으로부터 계산하였다. 냉방설계 습구온도는 인천과 대전 지역의 위험률 1%에서 1.3℃로 비교적 차이가 큰 것으로 나타났으나 위험률 2.5%와 5%에서는 1℃ 이내로 거의 일치하는 것으로 나타났다. 냉방설계 습구온도는 증발냉각시스템의 설계에서 중요한 설계요소이다.
- 위험률별 설계 기상자료는 전체 기상자료를 이용하여 구한 평균값이 표준기상데이터로 구한 결과와 잘 일치하였다. 따라서 표준기상데이터가 없는 지역의 위험률별 설계용 기상자료는 전체 기상자료를 이용하여 구하고, 전체자료 기간의 평균값을 온실의 환경설계 기준으로 사용하며, 최대값과 최소값을 제공함으로써 참고자료로 활용할 수 있도록 하는 것이 합리적인 방법으로 판단된다. 최근의 기후변화 문제로 냉난방 설계기온의 지속적인 변화가 예상되므로 이에 대응하기 위해서는 전문가들로 구성된 온실설계위원회와 같은 기구의 설치가 절실히 요청된다.
- 일부 지역의 위험률 5%에서만 50W·m−2 이상의 차이를 보였고, 대부분의 경우 35W·m−2 이내의 차이를 보여 최대일사량(6개 도시 위험률 1% 평균 1022.7W·m−2) 대비 3.4% 이내의 차이를 보였다.
- 평년값 자료의 상대습도는 평균만 제공되고 있어서, 일 최대값과 일 최소값으로 구하는 10년 빈도 자료는 구할 수 없었다. 표준기상데이터와 전체 기상자료 평균의 난방설계 상대습도는 대체로 유사한 값을 보였으나 울산지역의 경우 위험률 2.5%와 5%에서 각각 4.0%와 5.9%의 비교적 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. 그러나 온실의 난방설계에서 상대습도는 중요한 설계요소가 아니므로 큰 문제는 없을 것으로 판단된다.
- 표준기상데이터와 전체 기상자료 평균의 냉방설계용 일사량 차이는 위험률 1%에서 9~29W·m−2, 위험률 2.5%에서 6~35W·m−2, 위험률 5%에서 8~68W·m−2으로 나타났다.
- 1에 나타냈다. 표준기상데이터와 전체 기상자료의 평균을 비교해 보면 인천지역을 제외한 대부분 지역에서 유사한 결과를 보이는 것으로 나타났다. 인천지역은 위험률 1%에서 3.
후속연구
- Table 5는 전체 기상자료를 이용하여 구한 냉방설계 습구온도의 분포를 나타낸 것이다. 난방설계기온 및 냉방설계기온과 마찬가지로 기상청에서 제공하는 전체 기상자료를 이용한 위험률별 냉방설계 습구온도를 온실의 환경설계 기준으로 설정하고, 평균값을 이용하여 설계하며 최대와 최소를 참고자료로 활용할 수 있도록 설계 자료로 제공하는 것이 필요할 것으로 판단된다.
- 가장 추웠던 해(최소)와 가장 따뜻했던 해(최대)의 위험률별 기온은 상당한 차이를 보이는 것을 알 수 있다. 표준기상데이터는 이용에 제한이 있으므로 전체 기상자료를 이용하여 매년 위험률별 설계기온을 구하고, 전체 자료기간의 평균값을 온실의 환경설계 기준으로 사용하고, Table 1과 같이 최대값과 최소값을 제공함으로써 참고자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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