[논문]영농형 태양광 시설 하부의 미기상 관측 자료: 보성에서 2019년 11월부터 2020년 5월까지 가을보리 재배기간 동안

조유나; 윤창용; 김현기; 문현동; 안규남; 조재일

doi:10.5532/kjafm.2020.22.3.144

영농형 태양광 시설 하부의 미기상 관측 자료: 보성에서 2019년 11월부터 2020년 5월까지 가을보리 재배기간 동안
Meteorological Data Measured under Agrivoltaic Systems in Boseong-gun during Winter Barley Season 원문보기

한국농림기상학회지 = Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, v.22 no.3, 2020년, pp.144 - 151

조유나 (전남대학교 농업생명과학대학 응용식물학과) , 윤창용 (전남농업기술원 식량작물연구소) , 김현기 (전남대학교 농업생명과학대학 응용식물학과) , 문현동 (전남대학교 농업생명과학대학 응용식물학과) , 안규남 (전남농업기술원 식량작물연구소) , 조재일 (전남대학교 농업생명과학대학 응용식물학과)

초록
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작물을 재배하는 동시에 전력 생산도 가능한 영농형 태양광 발전은 농업·농촌 분야와 재생에너지 산업 모두로부터 주목 받고 있다. 하지만, 그 역사가 짧은 만큼 영농형 태양광 하부에서의 미기상 환경 변화에 대한 이해와 관측 방법론이 정립되지 않은 실정이다. 따라서 본고에서는 보성군에 설치된 영농형 태양광에서 2019년 11월 부터 2020년 5월까지의 보리 생육기간 동안 일사광, 광합성유효복사광, 기온, 습도, 토양습도·온도, 풍향·풍속을 5분 간격으로 측정하여 공개했다. 또한, 노지의 일사량 및 광합성유효복사량에 대한 약 13일 간의 자료 결손에 대해서는 가까운 기상청 관측 자료를 활용하거나 영농형 태양광 하부의 자료를 이용한 두 가지 경험적 메우기 방법을 제안하였다. 본고 자료가 영농형 태양광에 대한 농업적 평가에 다양하게 활용되기를 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Agrivoltaic systems (AVS) is defined as combining farm-grown crops with photovoltaic panels (PV) installed several meters above the ground. Solar radiation (W/㎡), photosynthetic photon flux density (PPFD, µmol/㎡/s), air temperature (℃), vapor pressure (kPa), soil moisture (㎥/㎥), soil temperature (℃), wind direction (˚), and wind speed (m/s) were measured under the AVS in Boseong-gun during winter barley season. Data was collected by 5 minute interval. All data can download at Github site (https://github.com/chojaeil/AVS_Boseung). To gap-filling missing solar radiation data during about two weeks, the conversion coefficient from solar radiation to PPFD was estimated as 0.41. Further, according to the ratio of diffuse radiation to direct radiation, the maximum value among the twenty PPFD sensors under the AVS was related to the PPFD value of filed.

주제어

표/그림 (5)

그림 Fig. 1. The study area and the sensor installation positions of the agrivoltaic systems in Boseung-gun (modified kakao map with UAV image).
그림 Fig. 2. Installation diagram of five PPFD (photosynthetic photon flux density) sensors under the agrivoltaic systems in Boseung-gun.
표 Table 1. The list of measurement variables at each position under/near Agrivoltaic Systems in Boseong-gun
그림 Fig. 3. The regression analysis between solar radiation and PPFD (photosynthetic photon flux density) according to conversion coefficients.
표 Table 2. Analysis of linear correlation between the PPFD at field and the maximum PPFD among 20 sensors under the agrivoltaic systems in Boseung-gun

AI 본문요약
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문제 정의

이렇게 우리나라 국토에서의 역사가 짧기 때문에 다양한 기후 ⋅ 날씨 조건에서 객관적으로 영농형 태양광을 평가하고 도출된 문제점을 재배기술, 시설 ⋅ 설비 등의 복합적 관점에서 개선하려는 노력이 제대로 이루어지지 못하였다. 이에 따라 본고에서는 전남 보성의 영농형태양광 하부에서 가을보리 재배 기간 동안에 관측된 미기상 자료를 공개하고 설명함으로써, 영농형 태양광 하부의 광 조건 변화에 대한 미기상 연구를 비롯하여 영농형 태양광 시설의 작물생육 및 태양광 전력 생산량 모델링에 입력자료로 활용될 것을 목적으로 하고 있다.

가설 설정

5분 간격으로 노지 일사량과 광합성유효복사량 자료를 메우기 위해서는 영농형 태양광 하부의 20개 광합성유효복사량 자료를 이용할 수 있다. 영농형 태양광 하부는 완전히 차광된 조건이 아니라 부분 차광 형태이기 때문에, 하부의 20개 광합성유효복사량 중 최댓값은 노지의 광 조건을 충실히 반영한다고 가정하였다. 그 최댓값과 노지의 광량과의 관계는 산란광 비율에 따라 달라질 것으로 예상되므로, 하부의 20개 광합성유효복사량의 표준편차 값을 20개 최댓값으로 나눈 지수를 만들어 구간별로 노지 광합성유효복사량과 하부 20개 광합성유효복사의 최대값의 회귀 방정식을 도출하였다(Table 2).

제안 방법

P1과 P3에는 광 센서들과 같은 높이에 온습도계 (Air temperature/Humidity sensors, ATMOS-14, METER Inc., USA)를 각각 하나씩 설치하였다. P2와 P4에는 광 센서들과 함께 토양수분 센서(Soil moisture sensor, TEROS-12, METER Inc.
관측지를 약 2-3주 간격으로 방문하여 센서들과 설치 상태를 점검하였다. 주요 점검 사항으로는 데이터 집록기의 공급 전력이 DC 12V 이상인지 여부, 데이터 집록기 내 습기 상태, 센서 연결 여부, 실시간 표출 관측값을 확인하였다.
영농형 태양광 하부는 완전히 차광된 조건이 아니라 부분 차광 형태이기 때문에, 하부의 20개 광합성유효복사량 중 최댓값은 노지의 광 조건을 충실히 반영한다고 가정하였다. 그 최댓값과 노지의 광량과의 관계는 산란광 비율에 따라 달라질 것으로 예상되므로, 하부의 20개 광합성유효복사량의 표준편차 값을 20개 최댓값으로 나눈 지수를 만들어 구간별로 노지 광합성유효복사량과 하부 20개 광합성유효복사의 최대값의 회귀 방정식을 도출하였다(Table 2). 모든 구간의 R²는 0.
따라서 본고에서는 보성군에 설치된 영농형 태양광에서 2019년 11월 부터 2020년 5월까지의 보리 생육기간 동안 일사광, 광합성유효복사광, 기온, 습도, 토양 습도 ⋅ 온도, 풍향 ⋅ 풍속을 5분 간격으로 측정하여 공개했다.
따라서 본고에서는 보성군에 설치된 영농형 태양광에서 2019년 11월 부터 2020년 5월까지의 보리 생육기간 동안 일사광, 광합성유효복사광, 기온, 습도, 토양 습도 ⋅ 온도, 풍향 ⋅ 풍속을 5분 간격으로 측정하여 공개했다. 또한, 노지의 일사량 및 광합성유효복사량에 대한 약 13일 간의 자료 결손에 대해서는 가까운 기상청 관측 자료를 활용하거나 영농형 태양광 하부의 자료를 이용한 두 가지 경험적 메우기 방법을 제안하였다. 본고 자료가 영농형 태양광에 대한 농업적 평가에 다양하게 활용되기를 기대한다.
2 mm 이다. 본 실험의 모든 관측 기기는 METER사의 ZL6 데이터 집록기에 연결하였으며, 5분 간격으로 자료가 집록 되도록 하였다. 집록 기간은 2019년 11월 1일부터 2020년 5월 31일까지의 보리 재배시기이다.
본고에서는 광합성유효복사계(Quantum sensor, SQ-110, Apogee Instruments Inc., USA) 5개를 태양광 패널의 횡 방향(동남동-서북서)에 대해 종(북북동남남서) 방향으로 50 cm 간격 일직선 배치하였다(Fig. 2). 보리의 최대 높이를 고려하여 지면으로부터 1.
2m 위에 광합성유효복사계가 설치되었다. 이렇게 5개의 광 센서들을 하나의 광 관측 모듈로 하여, 4개의 모듈을 동쪽(동남동)에서 서쪽(서북서)에 걸친 직사각형의 영농형 태양광 부지를 동-서로 절반 나누었을 때 각각의 부지에 2개의 모듈을 서로 4 m 떨어뜨려 놓았다(Fig. 1). 모듈의 명칭은 서쪽부터 P1, P2, P3, 그리고 P4으로 명명하였다.
관측지를 약 2-3주 간격으로 방문하여 센서들과 설치 상태를 점검하였다. 주요 점검 사항으로는 데이터 집록기의 공급 전력이 DC 12V 이상인지 여부, 데이터 집록기 내 습기 상태, 센서 연결 여부, 실시간 표출 관측값을 확인하였다. 2차원 초음파 풍속계와 우량계의 경우는 거미줄과 이물질을 수시로 제거하고, 일사계와 광합성유효복사계는 알코올과 면봉으로 닦아주었다.

대상 데이터

27, x: 기상관측소 자료, y: 본 관측지 자료)를 보인다. 광주지방기상청에 구두로 확인해 본 바로는 2019년 12월 4일에 보성 종관기상관측소의 장비 교체 작업이 있었으므로 여기서는 2019년 12월 5일부터 2020년 5월 31일까지의 데이터를 이용하였다. 이와 같은 경험식을 이용하여 본 관측지의 노지 일사량을 메울 수 있겠다.
구조물의 면적은 2,016 ㎡ (84×24 m)이고, 태양광 패널의 1장의 크기는 0.5×2.0 m 이며 패널은 36개(3×12) 셀을 포함하고 있다.
본고의 보성 관측지로부터 가장 가까운 기상청 종관기상관측소는 직선거리 15 km에 위치한 지점번호 258 관측소(위도: 34° 45′ 48.06″ N, 경도: 127° 12′44.136″ E)이다.
84 kW급 영농형 태양광 시설에서 2019년 11월 중순부터 2020년 4월 하순까지 생산된 전력은 매달 상순, 중순, 하순의 시계열 단위로 일평균 발전량(kWh), 일최고 발전량(kWh), 일최저 발전량(kWh), 일평균 발전시간(h), 일최고 발전시간(h), 일최저 발전 시간(h)을 정리하였다. 자료는 저자가 운영하는 Github 사이트(https://github.com/chojaeil/AVS_Boseung)에서 마이크로소프트 엑셀 파일로 다운로드 받을 수 있다.
전라남도 보성군 보성읍 옥암리 613-2의 650평 논에 설치된 99.84 kW급 영농형 태양광 시설은 총사업비가 196,091천원이며, 수익율이 4.0 %(=작물과 태양광 순수익 합계/총사업비)으로 예비타당성 평가되어 2019년 8월 2일에 준공되었다. 구조물의 면적은 2,016 ㎡ (84×24 m)이고, 태양광 패널의 1장의 크기는 0.
본 실험의 모든 관측 기기는 METER사의 ZL6 데이터 집록기에 연결하였으며, 5분 간격으로 자료가 집록 되도록 하였다. 집록 기간은 2019년 11월 1일부터 2020년 5월 31일까지의 보리 재배시기이다.
관측기간 동안에 점검과 조치는 정기적으로 수행하였으며, 관련한 현장의 특별한 문제는 발생하지 않았다. 하지만, 데이터 집록기의 클라우드 데이터 통신 기능 조작에 대한 관측자의 미숙으로 N1 지점의 2020년 1월 9일 00시 20분부터 2020년 1월 22일 14시 40분까지 노지의 일사량, 광합성유효복사량, 토양수분, 토양온도 자료가 손실 되었다.

데이터처리

3. The regression analysis between solar radiation and PPFD (photosynthetic photon flux density) according to conversion coefficients.

성능/효과

둘째, 광 조건 외에도 영농형 태양광 하부의 기온, 풍속, 토양습도⋅온도가 제공되기 때문에 다각적인 생육환경 변화 파악이 가능하다.
손실된 노지 일사량 또는 광합성유효복사량을 메우는 방법은 2가지가 있겠다. 본 관측지의 노지 일사량의 5분 간격 자료를 1시간으로 변환한 후, 광주지방기상청이 관리하는 보성 종관기상관측소(지점: 258)의 1시간 간격 일사량(MJ/m²) 자료와 비교하면 R²=0.97의 높은 상관관계(y=0.95x－0.27, x: 기상관측소 자료, y: 본 관측지 자료)를 보인다. 광주지방기상청에 구두로 확인해 본 바로는 2019년 12월 4일에 보성 종관기상관측소의 장비 교체 작업이 있었으므로 여기서는 2019년 12월 5일부터 2020년 5월 31일까지의 데이터를 이용하였다.
셋째, 영농형 태양광의 역사가 짧은 만큼, 하부에서의 미기상 관측 방법론이 체계적으로 정립되지 않았다. 본고에서 계획한 센서 구성과 배치, 그리고 관측 방법은 앞으로 영농형 태양광 하부 미기상 관측 설계의 참고가 될 것으로 기대한다.
첫째, 영농형 태양광 시설의 차광율이 실제로 작물 생육기간 동안에 어떻게 형성되는지 이해하는데 도움을 줄 수 있다. 영농형 태양광은 부분 차광 형태이기 때문에 건축 설계에 명시된 차광율은 계절 및 위도, 기상조건, 주변 지형, 태양광 패널 하부의 위치에 따라서 달라진다.

후속연구

또한, 노지의 일사량 및 광합성유효복사량에 대한 약 13일 간의 자료 결손에 대해서는 가까운 기상청 관측 자료를 활용하거나 영농형 태양광 하부의 자료를 이용한 두 가지 경험적 메우기 방법을 제안하였다. 본고 자료가 영농형 태양광에 대한 농업적 평가에 다양하게 활용되기를 기대한다.
셋째, 영농형 태양광의 역사가 짧은 만큼, 하부에서의 미기상 관측 방법론이 체계적으로 정립되지 않았다. 본고에서 계획한 센서 구성과 배치, 그리고 관측 방법은 앞으로 영농형 태양광 하부 미기상 관측 설계의 참고가 될 것으로 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	영농형 태양광은 농가에 어떤 효과를 나타내는가?	, 2019). 이러한 영농형 태양광은 농가에게 새로운 수익 구조를 창출시켜 농촌 경제에 이바지하며, 태양광 발전에 최적인 넓은 평지가 부족한 우리나라 지형 조건에서 재생에너지 사업 확장의 기회로 여겨지고 있다(Cho et al., 2019).
	솔라 쉐어링(solar sharing) 개념에서 나타나는 광포화점의 의미와 특징은?	, 2019), 작물 광합성의 광포화점을 초과하는 잉여 광 에너지로 태양광 전력 생산을 하자는 논리이다(Sekiyama and Nagashima, 2019). 하지만, 광포화점은 잎 규모 수준의 광합성에서 나타나는 것으로써 실제 농지의 군락 광합성은 자연계의 일사광량 범위에서 거의 광포화 없이 태양광 입사량에 비례하여 증가한다(Shouichi, 1981). 비록 강한 광량 조건에서는 광에 대한 군락 광합성 효율이 낮아지지만, 입사 광량과 군락 광합성의 관계가 포화 없이 정비례한다는 사실은 영농형 태양광에서 경작된 작물의 필연적 수확량 감소를 의미할 것이다.
	영농형 태양광 발전은 어떤 것들이 병행 가능한 특징이 있는가?	농지에서 작물을 재배하는 동시에 태양광 패널(Solar Photovoltaic Panel, PVP)을 이용한 전력 생산도 병행 가능한 영농형 태양광 발전(Agrivoltaic Systems, AVS)은 농업 ⋅ 농촌 분야와 재생에너지 산업 모두로부터 주목 받고 있다(Yoon et al., 2019).

참고문헌 (9)

Cho, Y., S. Cho, H. Kwon, and D. Yoo, 2019: Building an agrophotovoltaic system and suggesting activation plans. The Journal of Information Systems 28(1), 115-131. (in Korean with English abstract)
Kang, D., S. Hyun, and K. S. Kim, 2019: Development of a deep neural network model to estimate solar radiation using temperature and precipitation. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 21(2), 85-96.
Kim, J., W. Sang, P. Shin, J. Baek, C. Cho, and M. Seo, 2019: History and future direction for the development of rice growth models in Korea. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 21(3), 167-174.
Marrou, H., L. Guilioni, L. Dufour, C. Dupraz, and J. Wery, 2016: Microclimate under agrivoltaic systems: Is crop growth rate affected in the partial shade of solar panels? Agricultural and Forest Meteorology 177, 117-132.
Monteith, J. L., 1977: Climate and the efficiency of crop production in Britain. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. B, Biological Sciences 281(980), 277-294.
Sekiyama, T., and A. Nagashima, 2019: Solar sharing for both food and clean energy production: Performance of agrivoltaic systems for corn, a typical shade-intolerant crop. Environments 6(6), 65.
Shouichi, Y., 1981: Fundamentals of rice crop science. The international rice research institute, 269pp.
Udo, S. O., and T. O. Aro, 1999: Global PAR related to global solar radiation for central Nigeria. Agricultural and Forest Meteorology 97(1), 21-31.

상세보기
Yoon, C., S. Choi, K.-N. An, J.-H. Ryu, H. Jeong, and J. Cho, 2019: Preliminary experiment of the change of insolation under solar panel mimic shading net. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 21(4), 358-365. (in Korean with English abstract)

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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