건축밀도계획에 따른 도시기후 변화의 정량적 분석

여인애(Yeo In-Ae),윤성환(Yoon Seong-Hwan) 대한건축학회 2011 대한건축학회논문집 Vol.27 No.7

In this study, urban climate zones were categorized with urban climate factors and influential factors derived from urban climate simulation and finally the characteristics of urban block with building complex were deduced from each urban climate zone. The results of this study were as follows. 1) Urban climate simulation was performed by urban canopy model with 600 cases of urban blocks varying the size of gross building coverage ratio, building height and building width. 2)Based on the urban climate simulation results, Principle Component Analysis was performed to summarize urban climate factors characterizing urban climate zones(UCZs). 3) 4 urban climate zones were categorized from 600 cases of urban block through Cluster analysis. UCZs were classified with UCZ1: lower height block, UCZ2: width oriented-high floor space index block, UCZ3: medium H/W ratio block and UCZ4: higher H/W ratio block. 4)Approximately the difference of day average temperature of 2℃ was appeared between UCZ2, the highest day temperature zone and UCZ4, the lowest one. At UCZ1, both high daytime and nighttime average temperature and higher wind velocity than other zones. 5)Finally, the influence of urban block on urban climate formation was predicted through regression equations of each urban climate zones. With daytime temperature formation, building height and width was the most sensitive factors throughout all UCZs and especially sky view factor was the most sensitive one in high H/W urban block. With daytime wind velocity formation, building coverage ratio and sky view factor was the most influential.

기후변화시나리오를 이용한 우리나라의 기후지대 변화 연구

김용석,심교문,정명표,최인태,강기경,Kim, Yongseok,Shim, Kyo-Moon,Jung, Myung-Pyo,Choi, In-Tae,Kang, Ki-Keong 한국농림기상학회 2017 한국농림기상학회지 Vol.19 No.2

In this study, we were carried out the classification of Korea's climate zone. $K{\ddot{o}}ppen$ climate classification and Warmth Index were used for classification of climate zone and we have predicted how the climate zone will be changed during the 21st century. Especially, $K{\ddot{o}}ppen$ climate classification is one of the most widely used method in the world. The climate data used monthly climate normal data (1981-2010) and future climate data (2051-2060 and 2091-2100) by considering RCP 8.5 scenarios, which was made from geospatial climate models at 1km grid cell estimated. In conclusion, the temperature will rise steadily and the climate zone will be simplified in the future as a result. 본 연구에서는 RCP 8.5 기후변화 시나라오를 바탕으로 온량지수와 쾨펜의 기후구분을 통한 우리나라의 기후지대 변화를 살펴 보았다. 그 결과, 온량지수에 의한 기후지대를 구분하였을 경우 21세기 후반으로 갈수록 기온이 증가하여 전국적으로 난온대의 기후특성이 나타날 것으로 예상되었으며, 쾨펜의 기후지대 구분에서는 기온의 꾸준한 증가와 강수량의 연중 빈도 차이에 의해 Cfa와 Cwa의 기후특성이 주로 나타날 것으로 예상된다.

Historical and Projected Shift in Agro-Climatic Zones and Associated Variations of Daily Temperature and Precipitation Extremes using CORDEX-SA over Pakistan

Sajjad Haider,Kalim Ullah 한국기상학회 2021 Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences Vol.57 No.4

Agro-climatic classification systems based on aridity help to distinguish various features of aridity in different agro-climatic regions around the world revealing potentially serious implications for water and agriculture sectors in light of climate change. This study probed historical and projected variations and shifts in agro-climatic zones associated with dispersion in Probability Density Functions (PDF) for daily temperature (Tmax and Tmin) and precipitation extremes over Pakistan. In this study, a singlemodel RCMsimulation and projection from the output of the Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment for South Asia (CORDEX-SA) data were used to evaluate these parameters for three-time spans: near future (2011–2040), mid future (2041–2070), and end of century (2071–2100); each under two different Representative Concentration Pathways (RCP 4.5 and RCP 8.5) after bias-correction for the observed baseline data (1971–2000). The data was collected from 49 weather stations. Future projections based on the used Regional Climate Model (RCM) predicted major changes in extremely arid and semi-arid zones of Pakistan in the future. In terms of statistical moments, the highest magnitude change was noted in the median and mean of the Tmax which increased as much as 5.1 °C, and the 90th percentile of the Tmin increased by up to 6.5 °C under the RCP8.5 by the end of this century in arid and the extremely arid zones. Similarly, the greatest magnitude of change in the precipitation was projected to increase more than 3.3 mm/day under RCPs 4.5 and 8.5 in semi-arid zones by the end of the present century. Projected shifts in agro-climatic zones are coupled with associated changes in the statistical moments of the PDFs for drought and extreme precipitation events in agro-climatic zones in response to climate change.

미국 잠정종자이동구역(Seed transfer zone) 개념의 국내 적용 방안

김채영 ( Kim Chae-young ),김휘문 ( Kim Whee-moon ),송원경 ( Song Won-kyong ),최재용 ( Choi Jae-yong ) 한국환경복원기술학회(구 한국환경복원녹화기술학회) 2021 한국환경복원기술학회지 Vol.24 No.2

The seed zone is a map that describes the areas where plant material can be transferred with little risk for properly adapting to a new location. The seed zone study is largely divided into studies based on genetic data and studies based on climatic data. Can be. This study was conducted to establish a temporary domestic seed zone applicable to the entire Korean Peninsula and evaluate its possibility based on the US climate-based seed zone establishment methodology. The temporary seed zone was constructed in the same way as the US case by superimposing the data obtained by dividing the winter minimum temperature into 12 grades and the data obtained by dividing the annual heat: moisture index into 6 grades. As a result of the analysis, 65 temporary seed zones were formed throughout the Korean Peninsula, and the areas of the seed zones representing the smallest and largest areas were 3.0km² and 29,423.0km², respectively, and it was confirmed that they had an average size of about 5,064.9km². Temporary seed zones applied in Korea show a pattern of changes in temperature according to the relatively horizontal forest zone, and it was confirmed that the area where the Baekdu-daegan ecological axis is located has a tendency to show lower dryness than other areas. This study applied the US climate-based seed zone methodology in Korea as a pilot, and confirmed the climatic similarity across the Korean Peninsula. Furthermore, it is expected to provide an optimal seed map that improves the success rate of restoration in the future by revising the seed zone grade suitable for the domestic environment in consideration of the results of this study and the possibility of seed adaptation to the field survey and environmental space.

도시 신진대사(Urban Metabolism)를 고려한 도시기후대(Urban Climate Zone) 분류방법 연구

홍제우,이근민,조한나,박진한,임정호,유철희,심창섭,박주영,조연경 한국환경연구원 2021 기본연구보고서 Vol.2021 No.-

Ⅰ. 서 론 1. 연구 배경 ㅇ 지난 60여 년간의 압축적 도시화를 겪은 우리나라는 기후위기의 시대에 효과적인 대응 정책 수립·이행을 위해 도시와 기후·환경과의 상호작용에 대한 이해노력을 지속하여야 함 ㅇ 기존의 도시 미기후 연구는 도시의 구조적 측면에서의 해석이 주류를 이루어왔으나, 현대의 다양한 도시의 모습을 담아내기 위해서는 인간의 활동을 나타내는 도시 신진대사(Urban Metabolism)를 고려한 분석이 필요함 2. 연구 목적 ㅇ 도시의 구조에 기반한 기존의 토지 이용 분류 모델인 국지기후대(Local Climate Zone)를 상세 분석함 - 전국의 기상 관측망(기상청), 대기질 관측망(환경부) 관측지점에 대해 국지기후대 분류를 수행하고 관측망 분포 특성을 분석함 - 인공위성 기반의 자동분류 결과와 항공사진 기반의 전문가 분류 결과의 비교 분석으로 기존 분류 방법의 장단점을 분석하고, 개선방안을 연구함 ㅇ 도시 신진대사의 정의를 제시하고, 도시 기후·환경 연구 및 정책적 활용방안을 마련함 - 도시 신진대사의 정책적 활용을 위한 정책여건, 활용예시, 데이터 구축 전략을 마련함 - 도시 신진대사를 활용한 국지기후대 분류 방법의 개선을 제언함 Ⅱ. 국지기후대 분류 방법 1. 국지기후대 분류 방법 ㅇ 국지기후대는 도시 연구에 활용하는 연구 지점 주변 환경을 경관의 관점에서 객관적으로 분류할 수 있는 토지 이용 분류 방법임 ㅇ 국지기후대는 10개 유형의 건축 유형(고층, 중층, 저층, 고밀도, 저밀도, 산개분포, 공단 등)과 7개 유형의 토지 유형(숲, 초지, 나지, 물, 불투수층 등)으로 구성됨 ㅇ 국지기후대를 활용한 도시 미기후 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 도시 신진대사를 충분히 반영하지 못하여 도시 내 기후·환경의 시공간 변동성을 충분히 설명하지 못하고 있음 2. 기상 및 대기질 관측망의 국지기후대 분류 ㅇ 기상 관측망(618개 지점)과 대기질 관측망(412개 지점)의 국지기후대 분류를 수행함 - 항공 및 위성사진에 기반하여 관측지점 중심 약 300m 반경의 국지기후대를 대표적인 2개의 유형으로 나타냄 - 전문가 검토 결과 2개의 유형으로 구분이 어렵거나, 주의가 필요한 경우 기록을 남겨 참조할 수 있도록 함 - 모든 분류 결과는 <부록 Ⅰ>, <부록 Ⅱ>에 수록하여, 향후 관측데이터를 활용하는 모든 연구자가 활용할 수 있도록 수록함 ㅇ 전국 기상 및 대기질 관측망 국지기후대 분류 결과를 활용하여 관측망 분포 특성을 분석하고, 향후 관측망 개선 방향을 제안함 - 기상 관측망의 관측지점 분포는 대체로 국토의 토지 피복 비율을 적절하게 반영하고 있으나, 도심지를 중심으로 더욱 상세한 관측망 구축을 추진해야 할 것으로 평가됨 - 대기질 관측망은 관측망 구축 목적에 따라, 도심지에 밀집 분포하는 특성을 나타내었으나, 과학적인 대기질 모니터링과 예측기술 개선을 위해서는 도시 외곽지역을 중심으로 국토의 토지 피복 비율을 고려한 관측망 개선을 추진해야 할 것으로 평가됨 ㅇ 위성 원격탐사 자료 기반 딥러닝 방법을 활용한 국지기후대 자동분류 결과의 교차 검증 분석을 수행함 - Sentinel 2A, Landset 8 위성 자료와 이미지 인식 기반의 딥러닝(CNN: Convolutional Neural Networks)을 활용한 서울지역 50m 해상도 국지기후대 분류 결과 분석 - 서울지역의 사진 기반 전문가 분류 결과와의 비교를 수행함 - 대체적으로 두 방법론의 분류 결과는 일치하는 것으로 나타났으나, 위성 기반 분류 결과는 식생량에 민감한 결과를 나타내는 것으로 평가됨 Ⅲ. 도시 신진대사 활용방안 1. 도시 신진대사 데이터 구축 전략 ㅇ 도시 신진대사의 정책적 활용을 위해 시공간적 고해상도의 에너지 소비량(예: 전기 및 도시가스), 교통량, 유동 인구 데이터의 구축이 필요함 - 기존의 사회·경제적 통계자료의 해상도는 제한적인 항목에 대하여 연별, 동 단위별 데이터 구축에 그치는 실정임 - 고해상도의 도시 신진대사 데이터 구축을 통해 정책 목적에 맞는 대상과 그 효과를 극대화(예: 기상 조건 고려, 주중과 휴식일 구분, 주야간 및 출·퇴근시간 구분, 공간별 정책 수립 등)할 수 있음 - 구축 가능성을 평가했을 때, 통신량 기반의 유동인구, 내비게이션의 실시간 교통량 정보, 건물별 전기 및 도시가스 사용량 데이터를 정책적으로 확보하여 연구에 활용해 나가야 함 ㅇ 도시 신진대사 데이터 구축을 위해 데이터의 경제적 가치, 데이터 생산·관리·활용 체계 및 데이터 활용과 관련한 윤리원칙 마련이 시급한 과제로 보임 2. 도시 신진대사를 고려한 국지기후대 개선방안 ㅇ 읍·면·동 단위(전국 3,494곳)의 인구밀도 분포 데이터를 구축 분석한 결과, 기존의 국지기후대 분류와 더불어 4단계의 인구밀도를 함께 표기할 것을 제안함 - 인구밀도 분포의 Jenks natural breaks 적용 결과, 저밀도(1,487곳, 42.6%), 중밀도(873곳, 25.0%), 고밀도(602곳, 17.2%), 초고밀도(532곳, 15.2%)의 4단계 분류 적용이 적절하다고 평가됨 3. 도시 신진대사의 정책적 활용방안 ㅇ 도시 신진대사는 ‘탄소중립 2050’ 비전 실현을 위한 기후변화 대응(완화 및 적응) 정책에 적극적으로 활용되어야 함 - 기존의 온실가스 배출량 감시는 행정구역 단위 또는 주요 배출 거점에 대해서 이루어지고 있지만, 전 국토에 대한 모니터링과 배출량 제어 정책 추진을 위해, 도시 신진대사를 고려한 공간정보의 활용이 반드시 적용되어야 함 - 기후변화 적응 정책 마련을 위한 기존의 리스크 평가 결과는 행정구역 단위로만 제공되고 있어, 도시 신진대사를 활용한 실질적 의사결정 단위의 고해상도 리스크 관리 체계 마련이 필요함 - 전라북도 전주시의 50m - 1시간 유동인구 데이터 시범 구축 결과에 따르면, 유동인구 데이터를 활용한 기후변화 적응 중점관리지역(hotspot) 분석 등을 통해, 국민 체감형 적응 대책 마련에 효과적일 것으로 예상됨 ㅇ 도시 신진대사 데이터는 도시의 폐기물 관리와 자원 순환 등 환경정책의 시행과 국가종합계획, 국토종합계획, 도시계획 등 도시의 건물, 교통, 에너지 정책의 시행을 위해 활용 가치가 높음 Ⅳ. 결 론 ㅇ 도시 신진대사는 국민 체감형 정책 마련을 위한 기초정보로, 기후·환경 정책뿐만 아니라 건축, 교통, 에너지를 위한 공간계획에의 활용에 도움이 될 것으로 기대함 ㅇ 기존의 도시 연구에서 적용되었던 경관 관점의 국지기후대 분류 체계는 관측지점 메타정보 관리와 관측망 개선을 위해 적극적으로 활용되어야 하며, 도시 신진대사의 특성을 반영하기 위해 지속 노력해야 함 ㅇ 도시 신진대사의 정책적 활용을 위해 유동인구, 실시간 교통량, 에너지 사용량에 대한 데이터가 구축 관리되어야 하며, 데이터의 생산·관리·활용체계 및 데이터 윤리 원칙 마련을 위한 노력이 필요함 Ⅰ. Introduction 1. Background ㅇ Over the past 60 years, Korea has achieved economic growth and urbanization. ㅇ Therefore, it is necessary to understand the interaction between cities and the climate/environment for implement the policies in the era of climate crisis. ㅇ Urban researches has mainly focused on urban structural analysis, but in order to capture the various characteristics of cities, it is necessary to analyze urban metabolism (UM) that represents human activities. 2. Purpose ㅇ To analize the Local Climate Zones (LCZs), a land-use classification model based on the urban structure. ㅇ To present the definition of UM, and to suggest the application strategy on policy planning. Ⅱ. LCZs Classification Method 1. LCZs Classification Method ㅇ LCZs is standardized land use classification method that can classify the environment based on the landscapes around the urban observation sites. ㅇ LCZs classes consist of 10 built type classes (high-rise, mid-rise, low-rise, compact, open, sparsely, heavy, etc) and 7 land cover class (forest, grassland, bare-soil, low-plant, water, impervious, etc). ㅇ Urban climate researches are actively increasing, but they cannot be explained the spatial and temporal variability of the urban climate and environment well because they does not reflect the UM. 2. LCZs Classification of AWS and AirKorea network ㅇ Classification LCZs of the automatic weather station (AWS; 618 sites) and the urban air quality monitoring network (AirKorea; 412 sites). ㅇ Analysis of the distribution characteristics of observation networks (AWS and AirKorea) located across the country, and suggestion of future directions for improving the observation network. ㅇ Cross-validation analysis of classification results using deep learning method based on satellite remote sensing data. Ⅲ. Application of Urban Metabolism 1. Strategy of Building UM Database ㅇ It is necessary to build a high-resolution UM database including population mobility, traffic accounts, energy consumption rates (ex, electricity and natural gas) for an application of UM to a policy ㅇ It is necessary the discussion on the economic value of UM data, the establishment of data production, management, and utilization processes, and the publishment of ethical principles. 2. Improvement Method for LCZs Considering UM ㅇ As a result of analyzing the population density distribution (3,494 towns), it is suggested that the four categories of population density along with LCZs classification. 3. Policy Use of UM ㅇ The concept and data of UM should be utilized in climate change actions (i.e., mitigation and adaptation policies) to achieve the carbon-neutral 2050 vision. ㅇ UM data could be utilized in the implementation of environmental policies such as urban waste management and resource circulation, as well as the implementation of urban management policies for the building, transportation, and energy. Ⅳ. Conclusion ㅇ It is expected the UM will be helpful in planning not only climate and environment policies but also spatial planning for architecture, transportation and energy. ㅇ LCZs should be continuously applied in the urban researches as a meta data, and continuous efforts should be made to reflect the characteristics of UM. ㅇ Data on floating population, real-time traffic volume, and energy consumption should be built and managed for the policy utilization of the UM, and efforts should be made to establish a data production, management, and utilization system and data ethics principles.

평년기상을 활용한 우리나라의 콩 재배지역 구분

윤동경,박 재성,서진희,원옥재,최만수,이현수,이채원 한국작물학회 2024 한국작물학회지 Vol.69 No.1

적 요우리나라 주요 밭작물의 하나인 콩 재배에서 기상에 맞는 재배 양식 개발이 필요함에 따라 콩 작황시험 생육 및수량 조사 데이터를 이용해 콩에 영향을 끼치는 기상요소를 추출하고 재배지역을 구분하였다. 1. 밀양과 수원지역의 콩 10년 동안의 작황시험 결과와 기상자료 간의 상관분석을 통해 콩에 영향을 미치는 기상요소를 분석한 결과, 생육 특성과 영양생장기 기상과의상관관계는 일교차, 강수량과 최저온도에서 높게 나타났으며, 수량특성과 생식생장기 기상과는 일교차, 강수량, 최고온도에서 유의한 상관관계를 보였다. 2. 추출한 기상요소와 위도, 해발고도를 포함해 콩의 재배지역 구분을 위해 k-means clustering을 실시한 결과, 지역은 세 가지로 나누어졌으며, zone 1은 중부내륙지역과경기도 남부지역, zone 2는 서해안 남부지역, 동해안 남부지역과 남해지역, zone 3은 경기도 동부 일부지역과강원도 및 해발고도가 높은 지역이 포함되었다. 3. 세 가지 지역 중 위도의 범위가 넓은 zone 1을 세 가지지역으로 세분한 결과, Zone 1-1은 다른 두 지역에 비해위도가 낮았으며, 강수량이 적은 특징을 가진다. Zone 1-2는 다른 두 지역에 비해 짧은 일조시간과 높은 기온이 특징적이었다. Zone 1-3은 위도 상으로는 두 지역의중앙에 위치해 있으며, 일조 시간이 길면서 일교차가 큰특징이었다. 4. 본 연구에서 콩 재배를 위한 한국의 재배지역은 크게 3 가지로 구분되었으며, 작게는 5가지 지역으로 구분되었다. 기상 요소 및 생육 정보를 기반으로 한 재배지역을구분함으로써 국내 콩 생산에 기여할 수 있는 새로운 정보를 제공하였다. ABSTRACT A region can be divided into cultivation zones based on homogeneity in weather variables that have the greatest influence on crop growth and yield. This study classified the cultivation zone of soybean using weather indices as a prior study to classify the agroclimatic zone of soybean. Meteorological factors affecting soybeans were determined through correlation analysis over a 10 year period (from 2013 to 2022) using data from the Miryang and Suwon regions collected from the soybean yield trial database of the Rural Development Administration, Korea and the meteorological database of the Korea Meteorological Administration. The correlation between growth characteristics and the minimum temperature, daily temperature range, and precipitation were high during the vegetative growth stages. Moreover, the correlation between yield components and the maximum temperature, daily temperature range, and precipitation were high during the reproductive growth stages. As a result of k-means clustering, soybean cultivation zones were divided into three zones. Zone 1 was the central inland region and southern Gyeonggi-do; Zone 2 was the southern part of the west coast, the southern part of the east coast, and the South Sea; and Zone 3 included parts of eastern Gyeonggi-do, Gangwon-do, and areas with high altitudes. Zone 1, which has a wide latitude range, was further subdivided into three cultivation zones. The results of this study may provide useful information for estimating agrometeorological characteristics and predicting the success of soybean cultivation in South Korea.

고해상도 기후변화 시나리오 자료를 활용한 한라산 지역 기온 및 기후대 변화 전망

최광용 건국대학교 기후연구소 2017 기후연구 Vol.12 No.3

The purpose of this study is to quantify the magnitudes of projected 21st century temperature changes and shifting climate zones over Mt. Halla, Korea based on high-resolution (1km×1km) climate change scenario data sets down-scaled from a global climate model (HadGEM2-AO) simulations using PRIDE (PRISM based Downscaling Estimation Model) as well as the simulations of a Regional Climate Model (RCM; HadGEM3-RA). The high resolution climate data demonstrate that the magnitudes of increases in coldest and warmest monthly mean temperatures over Mt. Halla will exceed those of the averages across the Korean Peninsula during the 21st century, leading to the shifts of climate zones. The isoline with 5°C (20°C) of the coldest (warmest) monthly average temperature associated with sub-tropical (sub-alpine) climate zones will migrate from 100~230m (950~1,300m) to 300~500m (1,300~1,600m) of altitude in the late 21st century (2071~2100) under the RCP 4.5 scenario. These changes are expected to be more obviously observed in the south flank of Mt. Halla as well as under the RCP 8.5 scenario. These results indicate that changes in climate zones will lead to the extinction of sub-alpine ecosystems over Mt. Halla due to increases of summertime heat stress as well as to the expansion of the sub-tropical forest zone toward mid-mountain regions due to reduction of wintertime stress in the warmer 21st century.

Performance analysis of space heating smart control models for energy and control effectiveness in five different climate zones

Ahn, Jonghoon,Chung, Dae Hun,Cho, Soolyeon Elsevier 2017 Building and Environment Vol.115 No.-

<P><B>Abstract</B></P> <P>This paper compares smart control models for heating supply air among five different climate conditions to discuss the effectiveness of machine learning tools in terms of control and energy efficiency.</P> <P>A thermostat on/off control is typically used to maintain room temperature at a desired level. Advanced computing technologies have recently been introduced to complement the conventional on/off controls to improve control efficiency in heating systems. However, these methods, which were mostly utilized to control fuel amount or fan motor speed, lacked the capability to promptly respond to various outdoor temperature conditions as climate zones requiring refined control strategies to reduce environmental impacts.</P> <P>This paper proposes intelligent controls of mass and temperature simultaneously for heating air supply. The Fuzzy Inference System (FIS) and Artificial Neural Network (ANN) algorithms are utilized to develop six control models, and the models are tested to evaluate both control and energy efficiency during the winter season in five climate zones (from climate zone 2 through 6; i.e., Houston, Dallas, Raleigh, Chicago, and Detroit, respectively). Results include the energy consumption, control errors, and control signals in comparison to the baseline on/off control, which confirms the fact that the ANN simultaneous controls of mass and temperature is more effective than the other controllers for control accuracy and energy savings by 71.3% and 0.3%, respectively. The effectiveness of the ANN controller can contribute to maintaining room temperature accompanying the reduction of energy consumption, which is directly related to improve human comfort and reduce environmental impacts in various climate zones.</P> <P><B>Highlights</B></P> <P> <UL> <LI> Smart control models are proposed to improve control accuracy and energy efficiency. </LI> <LI> To provide appropriate thermal energy, the models simultaneously control air mass and temperature. </LI> <LI> Model’s purposes are to maintain desired room temperature and suppress energy consumption increases. </LI> <LI> All models are compared with conventional thermostat on/off controller in five different climate zones in the U.S. </LI> <LI> The ANN model increases the effectiveness for space heating in both moderate and cold climate areas. </LI> </UL> </P>

난방도일 기반 대한민국 행정구역별 기후존 구분 기준 정립에 관한 연구

노병일(Byeong Il Noh),최재완(Jaewan Choi),서동현(Donghyun Seo) 대한설비공학회 2015 설비공학 논문집 Vol.27 No.11

Climatic zone in building code is an administrative district classification reflecting regional climatic characteristics. Use of Degree-Days is a fundamental method that can be used in various building design codes, analysis of building energy performance, and establishment of minimum thermal transmittance of building envelopes. Many foreign countries, such as the USA, the EU, Australia, Italy, India, China, etc., have already adapted climatic zone classification with degree-days, precipitation or amount of water vapor based on the characteristics of their own country’s climate. In Korea, however, the minimum requirements for regional thermal transmittance are classified separately for the Jungbu area, Nambu area and Jeju Island with no definite criterion. In this study, degree-days of 255 Korean cities were used for climatic zone classification. Outdoor dry-bulb temperature data from the Korea Meteorological Administration for 1981~2010 was used to calculate degree-days. ArcGIS and the calculated degree-days were utilized to analyze and visualize climatic zone classification. As a result, depending on the distribution and distinctive differences in degree-days, four climatic zones were derived:1) Central area, 2) Mountain area of Gyeonggi and Gangwon provinces, 3) Southern area, and 4) Jeju Island. The climatic zones were suggested per administrative district for easy public understanding and utilization.

최근 6년간 중국 동북지역의 농업기후지대별 농업기후지수의 분포

정명표,박혜진,안중배,Jung, Myung-Pyo,Park, Hye-Jin,Ahn, Joong-Bae 대한원격탐사학회 2017 大韓遠隔探査學會誌 Vol.33 No.5

본 연구는 중국 동북지역의 22개 농업기후지대별로 유효적산온도(GDD), 무상기간(FFP) 작물생육 기간(GSL) 등 3가지 농업기후지수를 비교하기 위해 수행되었다. 농업기후지수는 NASA의 MERRA-2 기상 자료를 이용하여 계산하였다. 분석결과 모든 농업기후지수는 연도별로 유의한 차이는 보이지 않았다. 하지만 농업기후지대별로는 유의한 차이를 보였다. GDD는 지역별로 531.7-1650.6 도일의 범위를 보였으며, FFP는 141.5-241.7일의 범위를 나타내었다. 그리고 GSL은 125.1-217.9일의 공간적 분포를 보였다. This study was conducted to compare three agro-climatic indices among 22 agro-climatic zones in Northeast China area. Meteorological data produced by NASA (MERRA-2) was used to calculate growing degree days (GDD), frost free period (FFP), and growth season length (GSL) at this study sites. The three indices did not differ among 6 years (2011-2016). However, they showed statistical spatial difference among agro-climatic zones. The GDD ranged between $531.7^{\circ}C{\cdot}day$ (zone 22) and $1650.6^{\circ}C{\cdot}day$ (zone 1). The range of the FFP was from 141.5 day (zone 22) to 241.7 day (zone 1). And the GSL showed spatial distribution between 125.1 day (zone 22) and 217.9 day (zone 1).