BES 기법을 이용한 육계사 내부 고온 스트레스 평가를 위한 THI 지수 모의 Estimation of THI Index to Evaluate Thermal Stress of Animal-occupied Zone in a Broiler House Using BES Method원문보기
Thermal stress of livestock has been issued due to recent climate change trends and this causes reproductive disorders, decreased feed consumption, immunosuppression, and increased mortality of animals. Concept of THI has been widely used to quantitatively evaluate the degree of thermal stress for a...
Thermal stress of livestock has been issued due to recent climate change trends and this causes reproductive disorders, decreased feed consumption, immunosuppression, and increased mortality of animals. Concept of THI has been widely used to quantitatively evaluate the degree of thermal stress for animals, however use of this concept is restricted for animals living in the enclosed facilities such as mechanically ventilated broiler houses. In this study, time-based internal energy flow and variation trends of temperature and humidity were analyzed based on BES technique. Local weather data, insulation characteristics of building materials, heat and moisture generation rate from broilers according to age, algorithm of ventilation operation were adopted for boundary condition of the model to accurately compute THI values inside the mechanically ventilated broiler house. From the BES computation, excess frequency of THI threshold in Jeju city was highest on the assumption that air conditioning equipments were not installed. When general raising density ($39kg\;m^{-2}$) was adopted, total 2,191 hours were exceeded. Excess hours of THI threshold were strongly related to the cumulative air temperature ($R^2=0.87$).
Thermal stress of livestock has been issued due to recent climate change trends and this causes reproductive disorders, decreased feed consumption, immunosuppression, and increased mortality of animals. Concept of THI has been widely used to quantitatively evaluate the degree of thermal stress for animals, however use of this concept is restricted for animals living in the enclosed facilities such as mechanically ventilated broiler houses. In this study, time-based internal energy flow and variation trends of temperature and humidity were analyzed based on BES technique. Local weather data, insulation characteristics of building materials, heat and moisture generation rate from broilers according to age, algorithm of ventilation operation were adopted for boundary condition of the model to accurately compute THI values inside the mechanically ventilated broiler house. From the BES computation, excess frequency of THI threshold in Jeju city was highest on the assumption that air conditioning equipments were not installed. When general raising density ($39kg\;m^{-2}$) was adopted, total 2,191 hours were exceeded. Excess hours of THI threshold were strongly related to the cumulative air temperature ($R^2=0.87$).
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문제 정의
본 논문에서는 BES 기법을 활용하여 국내 9개 행정구역별 무창 계사 내부의 시간별 온도 및 습도 변화를 모의하고 닭의 고온 스트레스를 정량적으로 평가하기 위하여 THI 지수를 산정하고자 하였다.
이에 본 논문에서는 강제환기식 무창 육계사를 대상으로 BES 기법을 이용하여 시설 내부 에너지 흐름을 동적으로 모의하여 시설 내부 온도 및 습도를 계산하고 THI 지수 산출을 통하여 국내 주요 지역별 육계의 고온 스트레스 노출 위험 정도를 평가하고자 하였다.
가설 설정
BES 모델의 환기 운영은 일령별 설계 환기량을 기준으로 환기팬을 가동/중지하는 일종의 주기 운전을 기본으로 하되, 외부 기온 상승에 따라 시설 내부 온도가 설계 온도를 상회하는 경우, 실제 국내 육계 사육 농가의 환기 운영 상황을 고려하여 설계 온도 범위를 만족할 때까지 환기팬을 연속 가동하는 것으로 설정하였다. 단, 시뮬레이션 해석 시 침기에 의한 영향은 없으며 향후, 지역별 기후 조건에 따른 적정 냉방시스템 용량 산정을 목적으로 쿨링패드 등과 같은 냉방시설은 설치되어 있지 않다고 가정하였다.
본 논문에서는 28일간 육계 사육을 실시하여 닭의 체중이 약1.2~1.3 kg에 도달할 경우 출하를 실시하고 14일간 휴지기를 갖는다는 가정 하에 시뮬레이션 모델 설계 및 해석을 실시하였다.
총 4회 사육이 실시된다고 가정한 연구 대상 기간 (112일, 2,688시간)에 대하여 BES 모델을 이용한 시간별 육계사 내부 공기 온도 및 상대습도 산출 결과를 토대로 THI 지수를 계산하였다.
축사 표준설계도 상 육계사의 사육 면적인 1,554 m2을 고려하여, 일반 사육 밀도 적용 시 45,000수 (출하 체중 및 사육 면적 고려 시 최대 47,397수 사육)가 사육된다고 가정하였으며 해당 사육 수수에 대한 현열 및 잠열 발생량을 앞서 언급된 수식을 이용하여 경계조건에 반영하였다.
제안 방법
또한 육계가 고온 스트레스를 받기 시작하는 한계 THI 지수 값(78)을 기준으로 대상 기간 중 초과 기간에 대한 분석을 실시하였다.
모델의 입력 자료는 지역별 2016년 기상 자료 전체를 활용하되, 하절기 닭의 고온 스트레스 분석을 위하여 5월부터9월까지의 기간에 대한 분석을 실시하였다.
본 논문에서는 국내 H계열사의 환기 운영 권장 프로그램을 토대로 일령별, 내･외부 환경 조건별 환기팬 가동 경계조건을 구축하였다 (Fig. 3).
본 논문에서는 시설 내부에 존재하는 닭으로부터의 에너지 발생 및 벽체로부터의 열 획득 및 손실, 환기에 의한 열 손실 등의 효과 등을 고려하여 실시간으로 변화하는 육계사 내부의 평균 기온 및 상대습도를 계산하였으며 도출된 자료를 이용하여 각 시간별 THI 지수를 산정하였다.
본 연구를 통하여 설계한 BES 육계사 모델을 이용하여 각 대상 지역의 외부 기온, 상대습도, 수평면 일사량 및 사육 밀도, 일령별 닭의 에너지 발생량 (현열, 잠열), 환기 운영 조건등에 따라 시간별 육계사 내부의 온도 및 상대습도 변화를 동적으로 모의하였다.
상기 수식을 이용하여 각 지역별 시간에 따른 시설 내부 온도 및 상대습도 변화를 모의하고 이를 통하여 THI 지수를 산출하였다. 육계가 고온 스트레스를 받는 한계 THI 지수 값으로 St-Pierre et al.
상기 언급된 닭의 체중 및 주변 온도에 따른 현열 및 잠열 발생량 수식은 BES 해석 모델 내 실시간 닭으로부터의 에너지 발생량 자료를 계산하기 위한 경계조건으로 활용하였다.
실험 대상 육계사 내 사육수수는 일반적으로 국내에 적용되고 있는 사육 밀도 (39 kg m-3)를 고려하여 설계하였다. 축사 표준설계도 상 육계사의 사육 면적인 1,554 m2을 고려하여, 일반 사육 밀도 적용 시 45,000수 (출하 체중 및 사육 면적 고려 시 최대 47,397수 사육)가 사육된다고 가정하였으며 해당 사육 수수에 대한 현열 및 잠열 발생량을 앞서 언급된 수식을 이용하여 경계조건에 반영하였다.
육계 사육 시설 내부 THI 지수 산출을 위한 연구 대상 지역 선정을 위하여 국내 주요 행정구역별 각 구역 내 육계 사육 수수가 가장 많은 시군을 조사하였다.
육계 사육 시설의 지역별 냉방 시스템 용량을 결정하기 위한 기초 자료 제공을 위하여, 사육기간 동안 각 시간별 육계사 내부 열환경을 적정 사육 수준으로 달성하기 위한 냉방부하 값을 모의하였다.
표준설계도에서 고시된 벽체, 지붕 및 바닥 시공법을 기준으로 연구 대상 육계사 BES 해석 모델을 설계하였으며 이때 입력 자료로 활용된 자재 물성치는 다음과 같다 (Table 2).
각 대상 지역 소재 육계사에 대한 BES 해석 모델 설계를 위하여 기상청에서 제공하는 2016년 온도, 습도, 일사량, 지면 온도 등의 기상 자료를 입력 자료로 구축하였다.
연구 대상시설은 2016년 농림축산식품부에서 발간한 축사 표준설계도 중 육계 사육시설을 기준으로 선정하였다 (MAFRA, 2016).
해당 시설은 무창 계사 형태로 폭 14.0 m, 측고 3.3 m, 동고 5.4 m, 길이 114.0 m 이며 총 길이 중 출입구 인근 3.0 m는 전실, 이후 111.0 m 길이가 사육 공간에 해당한다 (Fig. 2).
데이터처리
또한 본 논문을 통하여 산출한 THI 지수 결과를 이용하여 현행 육계사 THI 지수 산정 방법 (NIAS, 2016)과의 비교 분석을 실시하였다.
이론/모형
일령별 닭의 체중은 Yoo (2009)가 제시한 경험식을 활용하였다.
성능/효과
9개 대상 지역 중 한계 THI 지수를 초과하는 시간은 제주시, 영암군, 익산시, 부여군, 창녕군, 춘천시, 상주시, 안성시, 제천시 순으로 높은 것으로 나타났으며 전체 사육시간과 비교하여 각각 81.5 %, 80.0 %, 78.9 %, 75.6 %, 74.9 %, 74.2 %, 71.9 %, 69.8 %, 64.9 %를 차지하고 있는 것으로 나타났다 (Table 7).
실제로, 대상지역의 외부 기온 및 상대습도 자료를 이용하여 THI 지수를 모의하는 현행 방법을 적용하여 THI 지수 한계 값에 대한 초과 시간 및 초과 일을 도출할 경우, BES 기법을 이용하여 계산한 값 대비 각각 25.1 %, 36.7 %로 과소평가하고 있음을 확인하였다.
육계사 내부 온도는 시간별 일사량 및 외부 온도 변화 양상과 유사하게 증가 및 감소 경향을 보여주고 있으며, 냉방장치가 설치되지 않았다는 가정 하에 시뮬레이션을 수행하였기 때문에 각 일령별 적정 사육 권장 온도 보다 높은 값을 보이는 것으로 나타났다.
전체 지역에 대한 한계 THI 지수 초과 시간 (Hour) 및 초과일 (Days)은 1시간 단위 시간별 적산온도에 대하여 선형적으로 증가 (R2=0.87, 0.55)하는 경향을 보였으나 적산일사량의 경우 크게 두드러진 경향(R2=0.02, 0.02)을 보이지는 않는 것으로 나타났다.
전체적인 BES 모델 해석 결과를 검토할 경우, 예상되는 내부 열환경에 대하여 지역별 냉방 시스템의 설비가 필수적인 것으로 판단되었다.
제주시를 제외한 나머지 대상 지역 또한 한계 THI 지수를 초과하는 시간 및 초과일이 각각 평균적으로 23.7 %, 36.2 %인 것으로 도출되어 닭의 고온 스트레스 발생 가능성에 대해서 과소평가하는 것으로 판단되었다 (Table 7).
후속연구
따라서 외기 변화에 따른 사육 시설 내부의 기온 및 습도 등과 같은 환경 변화를 고려한 THI 지수 산정이 필수적으로 요구되며 이를 통한 정밀 생육 환경 관리 및 가축의 고온 스트레스 관련 지역별 세분화 된 폭염 대책 마련이 수반되어야 한다.
본 논문을 통하여 설계한 BES 육계사 모델로부터 도출한 하절기 THI 지수 발생 빈도 및 향후 연구를 통하여 도출하게 되는 최대 및 기간 냉방부하 자료를 토대로 향후 육계사의 쿨링패드 등과 같은 냉방 시스템의 설계 용량 선정에 있어 지역별, 기후 조건별 세분화된 설계 지침을 제공할 수 있을 것이라 판단된다. 또한 미래 기후변화 시나리오 등에 따라 향후 지역별 시설 내부의 환경 변화를 미리 예측하고 가축의 고온 스트레스 발생에 대비한 중장기적인 대안을 마련하는데 본 논문의 방법론이 활발히 적용될 수 있을 것이라 기대된다.
본 논문을 통하여 설계한 BES 육계사 모델로부터 도출한 하절기 THI 지수 발생 빈도 및 향후 연구를 통하여 도출하게 되는 최대 및 기간 냉방부하 자료를 토대로 향후 육계사의 쿨링패드 등과 같은 냉방 시스템의 설계 용량 선정에 있어 지역별, 기후 조건별 세분화된 설계 지침을 제공할 수 있을 것이라 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
육계사 표준설계도 (MAFRA, 2016)는 무엇을 제시하고 있는가?
육계사 표준설계도 (MAFRA, 2016)는 벽체 및 지붕에 대하여 각각 두께 100 mm, 150 mm의 샌드위치 판넬을 이용하여 시공할 것을 고시하고 있으며, 바닥면은 두께 150 mm로 잡석 다짐 후 방습필름을 설치하고 버림콘크리트 50 mm, 철근콘크리트 200 mm를 시공할 것을 제시하고 있다. 표준설계도에서 고시된 벽체, 지붕 및 바닥 시공법을 기준으로 연구 대상 육계사 BES 해석 모델을 설계하였으며 이때 입력 자료로 활용된 자재 물성치는 다음과 같다 (Table 2).
폭염에 의해 고온 스트레스가 발생했을 때 문제점은?
이 중 가금류는 몸 전체가 깃털로 덮여 있고 땀샘이 발달하지 않아 소와 같은 대동물에 대비하여 체온 조절이 용이하지 않다. 폭염에 의해 고온 스트레스가 발생하면 사료 섭취량 감소, 계란 생산량 및 품질 저하, 고온 노출에 따른 백혈구 수 감소, 항체 생산 억제, 림프구 수 감소 등으로 인한 면역기능 저하 및 폐사율 증가 등으로 그 피해 규모는 매우 크다고 보고되고 있다 (Bonnet et al., 1997; AL-Saffar and Rose, 2002; Marshaly et al.
THI 지수를 산정하고자 할때 무창 사육시설 경우의 한계점은?
한･육우사 및 젖소 사육 시설의 경우 대부분 외부 환경에 노출되어 있기 때문에 외부의 온도 및 상대습도 자료를 이용하여 THI 지수를 산정하고, 가축의 고온 스트레스 발생을 평가하는데 큰 문제가 없다. 그러나 돈사 및 계사 등과 같은 무창 사육 시설의 경우 외부 기상환경에 직접적으로 노출되지 않기 때문에 외부의 기상 자료를 이용하여 시설 내부 가축의 고온 스트레스를 유추하는 것은 많은 한계가 존재한다. 실제로, 대상지역의 외부 기온 및 상대습도 자료를 이용하여 THI 지수를 모의하는 현행 방법을 적용하여 THI 지수 한계 값에 대한 초과 시간 및 초과 일을 도출할 경우, BES 기법을 이용하여 계산한 값 대비 각각 25.
참고문헌 (25)
AL-Saffar, A. A., and S. P. Rose, 2002. Ambient temperature and the egg laying characteristics of laying fowl. World's Poultry Science Journal. 58: 317-331. doi:10.1079/WPS20020025
Alvarez-Sanchez, E., G. Leyva-Retureta, E. Portilla-Flores, and A. Lopez-Velazquez, 2014. Evaluation of thermal behavior for an asymmetric greenhouse by means of dynamic simulations. DYNA, 81(188): 152-159. doi:10.15446/dyna.v81n188.41338
Bonnet, S., P. A. Geraert, M. Lessire, B. Carre, and S. Guillaumin, 1997. Effect of high ambient temperature on feed digestibility in broilers. Poultry Science. 76(6): 857-863.
Bouraoui, R., M. Lahmar, A. Majdoub, M. N. Djemali, and R. Belyea, 2002, The relationship of temperature-humidity index with milk production of dairy cows in a Mediterranean climate. Animal Research, 51(6): 479-491. doi:10.1051/animres:2002036
Collier, R. J., R. B. Zimbelman, R. P. Rhoads, M. L. Rhoads, and L. H. Baumgard, 2011. A re-evaluation of the impact of temperature humidity index (THI) and black globe humidity index (BGHI) on milk production in high producing dairy cows. In Western Dairy Management Conf. Reno, NV. USA (pp. 113-125).
Dikmen, S., and P. J. Hansen, 2009. Is the temperature-humidity index the best indicator of heat stress in lactating dairy cows in a subtropical environment?. Journal of Dairy Science. 92: 109-116. doi:10.3168/jds.2008-1370
Franco-Jimenez, D. J., S. E. Scheideler, R. J. Kittok, T. M. Brown-Brandl, L. R. Robeson, H. Taira, and M. M. Beck, 2007. Differential effects of heat stress in three strains of laying hens. Poultry Science. 16(4): 628-634.
Ha, T., I. B. Lee, K. S. Kwon, and S. W. Hong, 2015. Computation and field experiment validation of greenhouse energy load using building energy simulation model. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 8(6): 116-127. doi:10.3965/j.ijabe.20150806.2037
Hong, S. W., I. B. Lee, H. K. Hong, I. H. Seo, H. S. Hwang, J. P. Bitog, J. I. Yoo, K. S. Kwon, T. Ha, and K. S. Kim, 2008. Analysis of heating load of a naturally ventilated broiler house using BES simulation. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers. 50(1): 39-47. doi:10.5389/KSAE.2008.50.1.039
Jang, J. C., E. C. Kang, and E. J. Lee, 2009. Peak cooling and heating load and energy simulation study for a special greenhouse facility. Journal of the Korean Solar Energy Society. 29(1): 72-76.
Lara, L. J., and M. H. Rostagno, 2013. Impact of heat stress on poultry production. Animals. 3(2): 356-369. doi:10.3390/ani3020356
MAFRA, 2016. Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs.
Mashaly, M. M., G. L. Hendricks, III, M. A. Kalama, A. E. Gehad, A. O. Abbas, and P. H. Patterson, 2004. Effect of heat stress on production parameters and immune responses of commercial laying hens. Poultry Science. 83(6): 889-894.
NIAS, 2016. National Institute of Animal Science. http://nias.go.kr. Accessed 10. May. 2017.
NIAS, 2016. Report of development of livestock adaption tool for climate change. National Institute of Animal Science.
NRC, 1971. A guide to environmental research on animals. National Academy of Sciences.
Oguntunji, A. O., and O. M. Alabi, 2010. Influencne of high environmental temperature on egg production and shell quality: a review. World's Poultry Science Journal. 66: 739-750. doi:10.1017/S004393391000070X
Perdersen, S., and K. Sallvik, 2002. Heat and moisture production at animal and house levels. 4th Report of Working Group on Climatization of Animal Houses. CIGR. Horsens.
Rozenboim, I., E. Tako, O. Gal-Garber, J. A. Proudman, and Z. Uni, 2007. The effect of heat stress on ovarian function of laying hens. Poultry Science. 86(8): 1760-1765.
St-Pierre, N. R., B. Cobanov, and G. Schnitkey, 2003. Economic losses from heat stress by US Livestock Industries. Journal of Dairy Science. 86: 52-77.
Tumova, E., and R. M. Gpus, 2012. Interaction of hen production type, age, and temperature on laying pattern and egg quality. Poultry Science. 91(5): 1269-1275. doi:10.3382/ps.2011-01951
Vitali, A., M. Semnalini, L. Bertocchi, U. Bernabucci, A. Nardone, and N. Lacetera, 2009. Seasonal pattern of mortality and relationships between mortality and temperature-humidity index in dairy cows. Journal of Dairy Science, 92(8): 3781-3790. doi:10.3168/jds.2009-2127
Yoo, J. S., 2009. New feeding and management for the production of poultry farming.
Zerjal, T., D. Gourichon, B. Rivet, and A. Bordas, 2013. Performance comparison of laying hens segregating for the frizzle gene under thermoneutral and high ambient temperatures. Poultry Science. 92(6): 1474-1485. doi:10.3382/ps.2012-02840
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