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ABSTRACT
서 론
국내 난방온실 재배면적은 2005년 9,975ha에서 2015년 15,878ha로 59.2% 상승하였으며 2015년 기준 전체 온실재 배면적의 30.4%를 차지한다(MAFRA, 2005, 2015). 난방 온실 경영비는 중 난방비가 차지하는 비율은 주요작목 기 준 24.7~39.2% 범위에 분포하고 있으며 경영비 요인 중 가장 높은 비중을 차지하고 있다(RDA, 2015). 난방온실의 난방비는 난방부하와 밀접한 관련이 있으며 난방부하는 온실 피복재의 관류전열손실, 토양전열손실, 복사열손실, 틈새환기로 인한 열손실 등으로 구성되는데, 이 중 온실 피복재의 관류전열손실은 전체 열손실의 60~100%를 차지 하는 주요한 인자이며 전도전열손실과 대류전열손실로 구 성된다(Japan Protected Horticulture Association, 1994; Diop 등 2014; Hwang 등 2013; Lee 등 2011). 이 중 대 류전열손실은 외부 풍속에 가장 큰 영향을 받으나 풍속에 따른 난방부하 관련 연구는 부족한 실정이다. 풍속에 따른 난방부하를 산정하기에 앞서 온실재배지역의 기상환경 및 풍환경에 대한 조사가 선행되어야 열손실 분석 범위를 정 할 수 있으며 온실 냉난방부하와 연계하여 기상정보를 분 석한 사례는 다수 진행되어왔으나 기상환경 중 특히 외부 풍속 및 풍향에 따른 온실의 열손실 분석에 앞서 우리나 라 온실밀집지역 풍환경 등 기상환경 및 온실 방위 현황 조사가 필수적으로 선결되어야 하는데 이와 관련된 연구 는 전무한 실정이다. 이에 따라 풍환경이 지배적인 지역에 온실을 설치할 때에 난방부하 산정에 삽입되는 기온, 풍속, 풍향 등의 기상자료를 반영하기 위하여 해안지역의 기상자료 및 온실의 방위 분석이 필요한 실정이다.
본 연구는 외부 풍환경에 따른 비닐온실의 열손실 분 석에 앞서 우리나라 기상환경 및 풍환경 기초자료의 범 위를 설정하고자 우리나라 온실지역 풍환경 등 기상환경 및 온실 방위를 조사 분석하고자 하였다.
연구방법
본 연구는 ‘해안지역은 풍환경이 매우 중요하다’라는 가정 하에 Fig. 1과 Table 1과 같이 8개 도 중 난방온실 재배면적이 2,000ha 이상인 충남, 전남, 경남의 11개 해 안지역의 온실 밀집지역을 대상으로 기상환경과 온실 설 치 방위를 분석하였다.
Fig. 1
Locations of selected area.
Table 1. Eleven selected stations of coastal area in Chungcheongnam- do, Gyeongsangnam-do and Jeollanam-do.
| No. | Province | Station | Lat.(°) | Long.(°) |
|---|
|
|---|
| 1 | Chungcheongnam-do | Boryung | 36.25 | 126.61 |
| 2 | | Namhae | 34.78 | 127.96 |
| 3 | Gyeongsangnam-do | Tongyeong | 34.94 | 128.36 |
| 4 | | Geoje | 34.86 | 128.58 |
| 5 | | Yeosu | 34.66 | 127.62 |
| 6 | | Boseong | 34.81 | 127.38 |
| 7 | | Jangheung | 34.57 | 126.90 |
| 8 | Jeollanam-do | Wando | 34.38 | 126.65 |
| 9 | | Hainan | 34.43 | 126.64 |
| 10 | | Jindo | 34.46 | 126.36 |
| 11 | | Yeonggwang | 35.24 | 126.36 |
기상청으로부터 과거 30년의 기상정보를 수집하였고 집중 난방기간인 12~2월 대상으로 최저, 평균, 최고 기 온 및 풍속, 풍향을 조사 분석하였다. 풍환경은 wind rose map으로 분석하였고 기상청에서 인용하는 바와 같 이 풍향은 32방위로 나누고 풍속은 10ms-1 기준 6등분 하였다. 평균풍향의 개념인 resultant vector로 합성풍향 을 나타내고 4방위 기준으로 최빈 방위 확률을 합산하 여 표기하였다.
온실의 방위는 선정지역에 배치된 농지에 설치된 온실 을 대상으로 위성사진을 수집하였으며 Fig. 1과 같이 50,000m2 이상 온실 밀집지역을 대상으로 조사하였고 온실의 형태가 대칭인 점을 감안하여 0~180° 범위로 자 료를 수집하였다. 또한, 각 지역마다 풍향이 있으며 온 실길이방향을 기준으로 하였을 때 적용되는 풍향은 달라 질 수 있으므로 본 연구에서는 이를 상대풍향으로 지칭 하였으며 기준점으로부터 풍향에서 배치방향의 차이로 두었으며 중복되는 점을 고려하여 0~90° 범위로 자료를 수집하였다.
결과 및 고찰
1. 11개 대상지역의 동계 기온
11개 지역 최저기온은 Table 2와 같이 나타내었다. 중 부지방에 있는 보령, 영광 지역과 남부지방에 있는 9개 지역의 기온차이가 구분되었다. 중부해안 대상지역은 12 월 최저기온은 남부해안 대상지역 비하여 약 2°C 차이 가 나는 것을 확인할 수 있었고 평균기온은 남부해안 대상지역 비하여 약 3.6°C의 차이가 나므로 최저기온보 다 평균기온 차이가 더 큰 것을 확인할 수 있었다. 1월 중부해안 대상지역은 최저기온이 남부해안 대상지역 대 비 약 3~4°C 차이가 나는 것을 확인할 수 있었다. 월별 기온 중 최저기온을 선정할 때에 1월 기온을 고려해야 되는 것으로 판단된다.
Table 2. Minimum, average and maximum temperature of selected areas during winter season.
| Location | December | January | February |
|---|
|
|---|
| Min. | Ave. | Max. | Min. | Ave. | Max. | Min. | Ave. | Max. |
|---|
|
|---|
| Boryung | -2.02 | 2.16 | 6.76 | -4.47 | -0.36 | 4.15 | -3.36 | 1.18 | 6.21 |
| Yeonggwang | -2.44 | 1.98 | 6.58 | -4.97 | -0.64 | 3.97 | -3.22 | 1.33 | 6.31 |
| Jindo | -0.97 | 1.92 | 5.93 | -3.29 | -0.59 | 3.37 | -2.29 | 1 | 5.74 |
| Wando | 1.67 | 5.06 | 8.88 | -0.38 | 2.71 | 6.25 | 0.40 | 3.94 | 8.17 |
| Hainam | -1.59 | 3.55 | 8.97 | -3.20 | 1.42 | 6.32 | -2.46 | 2.77 | 8.28 |
| Jangheung | -2.40 | 2.90 | 8.99 | -3.95 | 0.96 | 6.40 | -2.88 | 2.60 | 8.67 |
| Boseong | -1.24 | 3.43 | 8.35 | -3.42 | 1.29 | 6.38 | -0.48 | 0.87 | 2.35 |
| Weosu | 1.99 | 5.19 | 9.03 | -0.40 | 2.71 | 6.48 | 0.89 | 4.29 | 8.39 |
| Namhae | -0.11 | 4.37 | 9.31 | -2.09 | 2.14 | 6.88 | -0.78 | 3.94 | 9.13 |
| Tongyeong | 1.39 | 5.48 | 10.36 | -0.81 | 3.10 | 7.85 | 0.63 | 4.74 | 9.54 |
| Geoje | 0.27 | 4.71 | 9.61 | -1.56 | 2.55 | 7.20 | -0.29 | 4.28 | 9.25 |
2. 풍향 및 풍속 특성
각 지역의 평균 풍향은 Fig. 2와 같이 각 방향의 바람 빈도로 구하였는데 평온을 포함하였다. 보령 지역은 풍 향 구성비는 12월에 355~5° 범위에서 23.8%, 15~25° 범 위에서 14.3% 평균풍향은 358° 방향에서 41%, 355~5° 범위에서 23.4%, 15~25° 범위에서 16.6% 평균풍향은 352o 방향에서 43%, 355~5° 범위에서 19.8%, 195~205° 범위에서 17.1% 평균풍향은 328o 방향에서 30%로 나타 났다. 서해안 주풍향은 북풍이며 평균풍향은 북풍에서 기간이 경과함에 따라 주풍향의 이동은 크게 발생하지 않았으며 주풍향의 비중 또한 큰 변화가 없는 것으로 판단된다.
Fig. 2
Monthly average wind-rose map during winter : (A) Boryung, (B) YoungGwang, (C) Jindo, (D) Wando, (E) Hainam, (F) Jangheung, (G) Boseong, (H) Yeosu, (I) Namhae, (J) Tongyoung and (K) Geoje
선정지역 중 동계 서해안과 남해안의 경계 해안 대상 지역중 진도 지역의 풍향 구성비는 12월에 355~5° 범위 에서 23.8%, 15~25° 범위에서 14.3% 평균풍향은 358o 방향에서 41%, 355~5° 범위에서 23.4%, 15~25° 범위에 서 16.6% 평균풍향은 352o 방향에서 43%, 355~5° 범위 에서 19.8%, 265~275° 범위에서 17.1% 평균풍향은 328o 방향에서 30%로 나타났다. 서해 및 남해 경계 대 상지역의 주풍향은 북북서풍이었으며 기간이 경과함에 따라 평균풍향은 유사하나 그 빈도의 차이가 있는 것으 로 판단된다.
남해안 장흥 지역의 풍향 구성비는 12월에 315~325° 범위에서 20.6%, 335~345° 범위에서 20.3% 평균풍향은 335° 방향에서 57%, 1월에 335~345° 범위에서 28.2%, 315~325° 범위에서 17.7% 평균풍향은 335° 방향에서 67%, 2월에 335~345° 범위에서 23.6%, 315~325° 범위 에서 14.5% 평균풍향은 331° 방향에서 39%로 나타났다. 남해안 대상지역의 주풍향은 북서풍이었으며 기간이 경 과함에 따라 평균풍향은 유사하나 그 빈도의 차이가 있 는 것으로 판단된다.
11개 대상지역의 풍속을 2ms-1 단위로 10ms-1까지 총 6구간으로 나누고 그 분포는 다음과 같다(Table 3,4,5). 보령지역은 2~6ms-1 구간의 풍속 분포가 12월에 82.4%, 1월에 85.5%, 2월에 84.3% 차지하였다. 영광지역은 12 월 4~6ms-1에서 29.7%였으나 1월에는 41.3%, 2월에는 47.5%로 집중되는 경향을 보였다. 진도지역 12월에는 4~6ms-1에는 41.6%, 2~4ms-1에는 40.8%, 1월 4~6ms-1 구간에서는 43%, 2~4ms-1 구간에서는 42.5%, 2월는 2~4ms-1 구간에서는 42.3%, 4~6ms-1 구간에서는 42% 나타나 2~6ms-1구간에 풍속이 집중되었다. 완도, 보성, 여수지역은 4~10ms-1 구간에 걸쳐서 집중 분포되는 것 을 확인할 수 있었고 해남, 장흥, 통영지역은 4~6ms-1 집중 풍속구간임을 확인할 수 있었다. 11개 대상지역중 보령, 진도, 거제지역은 2~6ms-1 풍속이 집중적으로 분 포되어있었고, 특히 영광, 해남, 장흥, 남해, 통영 지역은 4~6ms-1 구간에 집중되어 있었으며 영광을 제외한 10개 지역은 월간 풍속 분포차이가 크게 발생하지 않는 것으 로 판단된다.
Table 3. Wind speed distribution of target areas on December (unit : %).
| Location | Wind speed(ms-1) |
|---|
|
|---|
| ≤2 | 2~4 | 4~6 | 6~8 | 8~10 | 10≥ |
|---|
|
|---|
| Boryung | 1.2 | 40.8 | 41.6 | 13 | 2.7 | 0.8 |
| Yeonggwang | 0.4 | 21.5 | 29.7 | 24.7 | 16.5 | 7.2 |
| Jindo | 1.2 | 40.8 | 41.6 | 13 | 2.7 | 0.8 |
| Wando | 0.1 | 8.5 | 16.3 | 20.8 | 18 | 36.3 |
| Hainam | 1.4 | 18.1 | 45.5 | 23.9 | 7.4 | 3.8 |
| Jangheung | 1.7 | 22 | 37.5 | 25.2 | 10.8 | 2.8 |
| Boseong | 0.9 | 10.6 | 21.2 | 29.5 | 24.9 | 12.9 |
| Weosu | 0 | 1.4 | 8.9 | 22.6 | 26 | 41.1 |
| Namhae | 8.1 | 48 | 26.8 | 12.8 | 3.1 | 1.3 |
| Tongyeong | 0.3 | 17.2 | 40.1 | 27.8 | 9.8 | 4.7 |
| Geoje | 4.3 | 45.1 | 36.3 | 12.5 | 1.5 | 0.3 |
Table 4. Wind speed distribution of target areas on January (unit : %).
| Location | Wind speed(ms-1) |
|---|
|
|---|
| ≤2 | 2~4 | 4~6 | 6~8 | 8~10 | 10≥ |
|---|
|
|---|
| Boryung | 2.2 | 42.5 | 43 | 9.6 | 2.2 | 0.6 |
| Yeonggwang | 0 | 19.7 | 41.3 | 24.5 | 11.6 | 2.9 |
| Jindo | 2.2 | 42.5 | 43 | 9.6 | 2.2 | 0.6 |
| Wando | 0.2 | 5.1 | 14.9 | 20.5 | 20.1 | 39.1 |
| Hainam | 1.1 | 14.9 | 47.4 | 24.4 | 8.4 | 3.8 |
| Jangheung | 0.9 | 19 | 36.1 | 26.2 | 13.5 | 4.2 |
| Boseong | 0.5 | 6.9 | 24.4 | 28.1 | 29 | 11.1 |
| Weosu | 0 | 1 | 5.9 | 18.1 | 27 | 48.1 |
| Namhae | 8 | 46 | 27.2 | 13.2 | 4.1 | 1.5 |
| Tongyeong | 0 | 16.9 | 38 | 31.1 | 10.8 | 3.3 |
| Geoje | 3.1 | 43 | 39.5 | 12.6 | 1.6 | 0.2 |
Table 5. Wind speed distribution of target areas on February (unit : %).
| Location | Wind speed(ms-1) |
|---|
|
|---|
| ≤2 | 2~4 | 4~6 | 6~8 | 8~10 | 10≥ |
|---|
|
|---|
| Boryung | 0.5 | 42.3 | 42 | 11.2 | 3.3 | 0.7 |
| Yeonggwang | 0 | 13.2 | 47.5 | 25.4 | 11.8 | 2.1 |
| Jindo | 0.5 | 42.3 | 42 | 11.2 | 3.3 | 0.7 |
| Wando | 0.1 | 4.2 | 15.8 | 22.3 | 18.6 | 39 |
| Hainam | 0.1 | 9.5 | 43.3 | 31.5 | 10.4 | 5.1 |
| Jangheung | 0.4 | 16.2 | 41.8 | 24.8 | 12.7 | 4.2 |
| Boseong | 0 | 6.9 | 27.2 | 35 | 18.9 | 12 |
| Weosu | 0 | 1.2 | 9.6 | 17.3 | 27.9 | 44 |
| Namhae | 5.2 | 48.3 | 28.7 | 11.7 | 4.2 | 1.9 |
| Tongyeong | 0 | 12.4 | 42.3 | 27.7 | 10.4 | 7.3 |
| Geoje | 2.3 | 41.4 | 40.8 | 13.3 | 2 | 0.2 |
3. 방위분석
온실의 길이방향 기준 배치방향은 Table 6과 같이 나 타내었다. 보령과 영광, 남해 지역은 60%이상 집중되어 있는 방향이 존재하였고 해남, 통영지역은 약 90% 집중 되어있는 방향이 존재하였으며 상대풍향은 Table 7과 같 이 나타내었다. 이는 경지정리로 인하여 방향이 편향되 어있는 지역이 존재하는 것으로 판단된다.
Table 6. Angle of greenhouse direction at the target areas.
| Location | 0~45° | 45~90° | 90~135° | 135~180° |
|---|
|
|---|
| Area (m2) | Ratio (%) | Area (m2) | Ratio (%) | Area (m2) | Ratio (%) | Area (m2) | Ratio (%) |
|---|
|
|---|
| Boryung | 7,184 | 7.8 | 59,939 | 65.4 | 24,481 | 26.7 | - | - |
| Yeonggwang | 31,956 | 33.0 | 58,075 | 60.1 | 1,039 | 1.1 | 5,646 | 5.8 |
| Jindo | 35,935 | 47.9 | 670 | 0.9 | 15,537 | 20.7 | 22,966 | 30.6 |
| Wando | 45,487 | 53.7 | 6,455 | 7.6 | 2,120 | 2.5 | 30,654 | 55.4 |
| Hainam | - | - | 116,071 | 92.9 | 1,345 | 1.9 | 7,528 | 6.0 |
| Jangheung | 12,187 | 13.0 | 37,180 | 39.5 | - | - | 44,777 | 47.6 |
| Boseong | 15,779 | 16.9 | 21,113 | 22.6 | 26,320 | 28.2 | 30,239 | 32.4 |
| Weosu | 19,284 | 38.3 | 10,704 | 21.2 | 14,567 | 28.9 | 5,855 | 11.6 |
| Namhae | - | - | 39,201 | 64.5 | 21,587 | 35.5 | - | - |
| Tongyeong | 2,145 | 2.2 | - | - | 7,612 | 7.8 | 87,465 | 90.0 |
| Geoje | 20,610 | 23.8 | 8,446 | 9.8 | 18,904 | 21.8 | 38,583 | 44.6 |
Table 7. Relative wind direction to greenhouse longitudinal direction.
| Location | 0~45° | 45~90° |
|---|
|
|---|
| Area (m2) | Ratio (%) | Area (m2) | Ratio (%) |
|---|
|
|---|
| Boryung | 7,184 | 7.8 | 84,421 | 92.2 |
| Yeonggwang | 37,602 | 38.9 | 59,114 | 61.1 |
| Jindo | 58,901 | 78.4 | 16,207 | 21.6 |
| Wando | 68,306 | 80.6 | 16,410 | 19.4 |
| Hainam | 8,872 | 7.1 | 116,071 | 92.9 |
| Jangheung | 56,963 | 60.5 | 37,179 | 39.5 |
| Boseong | 44,945 | 48.1 | 48,507 | 51.9 |
| Weosu | 27,111 | 53.8 | 23,298 | 46.2 |
| Namhae | 21,587 | 35.5 | 29,201 | 64.5 |
| Tongyeong | 89,609 | 92.2 | 7,612 | 7.8 |
| Geoje | 71,871 | 83.1 | 14,672 | 17.0 |
사 사
본 연구는 2017년도 농촌진흥청 국립농업과학원 연구 개발사업(과제번호: PJ010959 & PJ010964)의 지원에 의 해 이루어진 것임.
References
Choi, J.K., Y.S. Kim and D.S. Song, 2012. Effect of the building envelope on heating and cooling load in super tall building considering the meteorological changes with height.Spring Conference Papers, 32(1):337-344.
Hwang, Y.Y. and J.W. Lee 2013. Calculation of the overallheat transfer coefficient of single layer covering in greenhouse. Journal of Bio-Environment Control, 22(2):108-115(in Korean).
Ido Seginer, Garrit van Straten, and Peter J.M.. van Beveren,2017. Day-to-night heat storage in greenhouses: 1 Optimisation for periodic weather. BIOSYSTEM ENGINEERING161:174-187
Japan Protected Horticulture Association. 1994. Handbook ofprotected horticulture association. p.170-173 (in Japanese).
Jeong, W.J., D.J. Myoung and J.H. Lee, 2009. Comparison ofclimate conditions of sweet pepper's greenhouse betweenkorea and netherlands. Journal of Bio-Environment Control, 18(3):244-252 (in Korean).
Jeong, S.H., J.W. Lee, S.Y. Lee and H.W. Lee, 2015. Analysisof wind velocity profile for calculation of wind pressure ongreenhouse, Protected Hort. Plant Fac. 24(3):135-146 (inKorean).
Kang, D.H., S.Y. Lee, J.K. Kim, H.K. Choi, M.J. Park, J.S.Yeon and J.K. Son, 2015. The meteorological themes selection for the site selection of protected horticulture complexin saemanguem. Protected Hort. Plant Fac. 24(4):287-295(in Koren).
Kang, D.H., S.Y. Lee, J.K. Kim, H.K. Choi, M.J. Park, S.W.Yoon and J.K. Son, 2016. susitability site selection by meteorological factors for the protected horticulture complex insaemanguem. Protected Hort. Plant Fac. 25(1):1-8 (inKoren).
Lee, D.S. and J.H. Jo, 2014. Analysis on regional cooling andheating energy characteristics of the building facade usingthe climate index. Journal of KIAEBS, 8(4):201-206.
Lee, H.W., D. Souleymane and Y.S. Kim, 2011. Variation ofthe overall heat transfer coefficient of plastic greenhousecovering material. Journal of Bio-Environment Control,20(2):72-77 (in Korean).
Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs (MAFRA).2005. Greenhouse status for the vegetable grown in facilities and the vegetable productions in 2005 (in Korean).
Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs (MAFRA).2015. Greenhouse status for the vegetable grown in facilities and the vegetable productions in 2015 (in Korean).
Nam, S.W., H.H. Shin and D.W. Seo, 2014. Comparative analysis of weather data for heating and cooling load calculation in greenhouse environmental design. Protected Hort.Plant Fac. 23(3):174-180 (in Koren).
Nam, S.W. and H.H. Shin, 2016. Analysis of the outdoordesign conditions for greenhouse heating and cooling systems in korea. Protected Hort. Plant Fac. 25(4):308-319 (inKoren).
Rural Development Administration (RDA). 2015. Agricultureand livestock income database for improving agriculturalmanagement in 2015 (in Korean).
Yoo, H.C. and H.G. Kang, 2011. Heating and cooling loadusing the thermal analysis methods by the korea typicalmeteorological data. Journal of Achitextural Institute ofKorea. 27(2):245-252.
