PURPOSES : Snow-removal performance is performed in this study to assess the feasibility of replacing calcium-chloride solution with sodium chloride solution at the minimum temperature of -5 ℃ during snowfall. METHODS : The atmospheric temperature distribution in Seoul was analyzed. The manufacturing, storage, and indoor melting performance of calcium-chloride and sodium-chloride solutions were evaluated, and on-site snow-removal performance was evaluated based on the solution type. RESULTS : According to the results of the melting performance test at -5°C, the melting capacity of the sodium chloride solution was expressed at a level exceeding 90% of that of the calcium chloride solution, indicating a similar melting performance between the two solutions. Additionally, based on the snow removal performance test using aqueous solutions, the snow removal performance of the sodium chloride solution was found to be approximately 96% compared to that of the calcium chloride solution, indicating minimal differences in snow removal performance due to changes in the type of solution. CONCLUSIONS : Similar snow-removal performance was achieved when the sodium chloride solution was used instead of calciumchloride aqueous solution at temperatures exceeding -5 ℃.
한국에서 흰줄숲모기(Aedes albopictus)는 일반적으로 매우 흔한 종으로 여기지지만, 해외에서는 주요 질병 매개체로 인식되고 있으며, 도 시 환경에 잘 적응하는 특징을 가지고 있다. 최근 도심 지역의 기후변화와 열섬 현상에 따른 곤충의 대발생이 보고되면서, 이러한 환경 변화가 모 기의 부화율에 미치는 영향에 대한 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구를 위해 서울시 내 25개의 기상청 자동관측장비(AWS)에서 수집된 기후 데이터를 분석하여, 열섬 현상이 강한 도심 지역과 열섬 현상이 약한 교외 지역을 선정하였으며, 이를 통해 임의의 사이구간을 생성하여 총 9 개의 열섬 조건에서 흰줄숲모기의 부화율을 분석하였다. 분석 결과, 열섬 현상이 강할수록 부화율이 증가하였으며, 회귀분석을 통해 열섬 강도가 높아질수록 이러한 추세가 더욱 빨라질 수 있음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 도시열섬 현상에 따른 기온 변화가 흰줄숲모기의 부화율에 중 요한 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.
For the Floating Photovoltaic development project, economic analysis is conducted by predicting the amount of power generation in consideration of climate factors. Among the climate factors, the outside temperature increases the temperature of the module. As a result, the efficiency of the module is reduced. Due to global warming, the outside temperature is rising every year, when estimating the amount of power generation over the next 20 years, a more accurate prediction will be possible only when considering the temperature rise.
PURPOSES : In this study, heating concrete is developed using heating artificial binder, which is more conductive and less expensive than ordinary Portland cement, and the heating effect is verified through laboratory tests and numerical analysis. METHODS : Based on the test results, the range of heat influence of the Heating concrete is calculated through numerical analysis. As a result of the laboratory test, the temperature rises to 58℃ after 10 minutes when heat generation started at the outdoor temperature of 12℃ and the initial temperature of the concrete specimen of 19.1℃. RESULTS : The heating effect is up to 50 cm in width and 90 cm in height centered on the heating concrete through numerical analysis to analyze the influence range of the Heating concrete based on the laboratory test results. However, when the distance from the heating concrete is greater than about 20 cm, the influence becomes very small, and the rate of temperature decrease drops significantly. CONCLUSIONS : From the test and numerical analysis, it can be used as an eco-friendly heating material suitable for concrete pavements.
This study aimed to assess and determine the optimal model for predicting the full bloom date of ‘Fuji’ apples across South Korea. We evaluated the performance of four distinct models: the Development Rate Model (DVR)1, DVR2, the Chill Days (CD) model, and a sequentially integrated approach that combined the Dynamic model (DM) and the Growing Degree Hours (GDH) model. The full bloom dates and air temperatures were collected over a three-year period from six orchards located in the major apple production regions of South Korea: Pocheon, Hwaseong, Geochang, Cheongsong, Gunwi, and Chungju. Among these models, the one that combined DM for calculating chilling accumulation and the GDH model for estimating heat accumulation in sequence demonstrated the most accurate predictive performance, in contrast to the CD model that exhibited the lowest predictive precision. Furthermore, the DVR1 model exhibited an underestimation error at orchard located in Hwaseong. It projected a faster progression of the full bloom dates than the actual observations. This area is characterized by minimal diurnal temperature ranges, where the daily minimum temperature is high and the daily maximum temperature is relatively low. Therefore, to achieve a comprehensive prediction of the blooming date of ‘Fuji’ apples across South Korea, it is recommended to integrate a DM model for calculating the necessary chilling accumulation to break dormancy with a GDH model for estimating the requisite heat accumulation for flowering after dormancy release. This results in a combined DM+GDH model recognized as the most effective approach. However, further data collection and evaluation from different regions are needed to further refine its accuracy and applicability.
This study was conducted to develop a model for predicting the growth of kimchi cabbage using image data and environmental data. Kimchi cabbages of the ‘Cheongmyeong Gaual’ variety were planted three times on July 11th, July 19th, and July 27th at a test field located at Pyeongchang-gun, Gangwon-do (37°37′ N 128°32′ E, 510 elevation), and data on growth, images, and environmental conditions were collected until September 12th. To select key factors for the kimchi cabbage growth prediction model, a correlation analysis was conducted using the collected growth data and meteorological data. The correlation coefficient between fresh weight and growth degree days (GDD) and between fresh weight and integrated solar radiation showed a high correlation coefficient of 0.88. Additionally, fresh weight had significant correlations with height and leaf area of kimchi cabbages, with correlation coefficients of 0.78 and 0.79, respectively. Canopy coverage was selected from the image data and GDD was selected from the environmental data based on references from previous researches. A prediction model for kimchi cabbage of biomass, leaf count, and leaf area was developed by combining GDD, canopy coverage and growth data. Single-factor models, including quadratic, sigmoid, and logistic models, were created and the sigmoid prediction model showed the best explanatory power according to the evaluation results. Developing a multi-factor growth prediction model by combining GDD and canopy coverage resulted in improved determination coefficients of 0.9, 0.95, and 0.89 for biomass, leaf count, and leaf area, respectively, compared to single-factor prediction models. To validate the developed model, validation was conducted and the determination coefficient between measured and predicted fresh weight was 0.91, with an RMSE of 134.2 g, indicating high prediction accuracy. In the past, kimchi cabbage growth prediction was often based on meteorological or image data, which resulted in low predictive accuracy due to the inability to reflect on-site conditions or the heading up of kimchi cabbage. Combining these two prediction methods is expected to enhance the accuracy of crop yield predictions by compensating for the weaknesses of each observation method.
본 연구에서는 육계사에 차열 페인트와 히트펌프의 적용에 따른 내부 온도 변화를 분석 하였다. 이를 위하여 환기율, 환기 방법, 시간별 환기 변화에 따른 실험 조건을 설정하였으며 육 계사 외부 및 내부 기온을 측정하였다. 그 결과, 차열 페인트를 도포한 육계사에서는 최대 1-2°C 실내 기온 상승을 억제하 는 효과가 나타났으며 히트펌프를 가동한 육계사에서는 외기 온도의 영향을 제일 적게 받는 환기율 0%일 때 내부 기온 감소 가 제일 크게 나타났다. 계사 내부의 온도가 외기 온도보다 높 을 경우에는 환기율을 높게 설정하여 환기팬을 이용한 냉방이 더욱 효과적이나 계사 내부 온도가 외기 온도와 유사하거나 낮을 경우에는 히트펌프를 이용하는 것이 가장 효과적일 것으 로 판단된다. 히트펌프 가동 시 외기 온도의 영향이 적은 환기 율을 0%로 설정하였을 때 내부 기온이 가장 큰 폭으로 감소하 였으나 실제 육계사에서는 분진, 이물질, 암모니아 등을 고려 하여 최소환기율 정도로 환기율을 설정한 후 히트펌프를 가동 하는 것이 가장 효율적일 것으로 판단된다. 본 연구는 실험 기 간이 짧아 데이터가 많지 않으며 실제 육계가 사육되고 있는 환경에서 실험을 진행한 것이 아니라는 한계가 있다. 향후 후 속 연구로 실제 닭이 사육되고 있는 환경에서의 히트펌프 효 과 분석과 히트펌프의 전력사용량, 냉방부하, 환기팬 가동시 간 등 다양한 환경인자를 포함한 연구가 진행되어야 할 것으 로 판단된다.
본 연구는 영국기상청에서 개발된 지역기후모델 Hadley Centre Global Environmental Model version 3 regional climate model (HadGEM3-RA)로부터 모의된 동아시아 지역의 기온과 강수 결과를 평가하였다. HadGEM3-RA 는 Coordinated Regional climate Downscaling Experiment-East Asia (CORDEX-EA) Phase II 영역에서 15년 (2000- 2014년) 모의되었다. 동아시아 여름 몬순에 의한 HadGEM3-RA 강수대 분포는 Asian Precipitation Highly ResolvedObservational Data Integration Towards Evaluation of water resources (APHRODITE) 자료와 잘 일치한다. 그러나, 동 남아시아 강수는 과대 모의하며 남한에서는 과소 모의한다. 특히 모의된 여름철 강수량과 APHRODITE 강수량은 남한 지역에서 가장 낮은 상관 계수와 가장 큰 오차크기(RMSE)를 보인다. 동아시아 기온 예측은 과소 모의하며 겨울철 오 차가 가장 크다. 남한 기온 예측은 봄 동안 가장 큰 과소 모의 오차를 나타냈다. 국지적 예측성을 평가하기 위하여 서 울기상관측소 ASOS 자료와 비교한 기온과 강수의 시계열은 여름철 강수와 겨울철 기온이 과소 모의하는 공간 평균된 검증 결과와 유사하였다. 특히 여름철 강수량 증가시 과소 모의 오차가 증가하였다. 겨울철 기온은 저온에서는 과소 모 의하나 고온은 과대 모의하는 경향이 나타났다. 극한기후지수 비교 결과는 폭염은 과대 모의하여, 집중호우는 과소 모 의하는 오차가 나타났다. 수평해상도25km로 모의된 HadGEM3-RA는 중규모 대류계와 지형성 강수 예측에서 한계를 보였다. 본 연구는 지역기후모델 예측성 개선을 위한 초기 자료 개선, 해상도 향상, 물리 과정의 개선이 필요함을 지시 한다.
본 연구는 권취식 측창을 갖는 아치형 단동 플라스틱 온실 내 강제환기장치 설치 및 운용, 환기 성능 개선방안 등을 제안 하기 위해 온실 내부에 유동팬과 배기팬을 설치하여 강제환기 장치 사용에 따른 온실 내부기온 강하 특성을 정량적으로 조 사하였다. 시험은 3가지 환기 조건(측창, 측창+순환팬, 측창+ 순환팬+배기팬)에서 수행되었다. 각 조건 데이터로거를 이용 하여 환기 시작과 동시에 온실 내외부 기온 및 외부환경 변화 를 측정·기록하였고, 환기 방식별 기온차 변화의 평균값으로 부터 정규기온차를 계산하여 기온 강하 효과를 비교하였다. 오전(11:00-12:00)에는 환기 방식에 상관없이 환기 초반 정 규기온차가 일시적으로 증가했다가 감소하는 것으로 나타났 다. 강제환기장치가 더 많이 사용될수록 최대 정규기온차는 1.158에서 1.037로 감소하였고 최대 정규기온차에 도달하는 시간도 340초에서 110초로 단축되었다. 강제환기장치의 사 용은 정규기온차가 0.8까지 감소하는데 소요된 시간을 1,030 초에서 550초로, 0.6까지는 1,610초에서 915초로, 0.4까지는 2,315초에서 1,360초로, 자연환기의 약 60% 수준으로 감소 시켰다. 오후(14:00-15:00)에는 정규기온차의 증가가 관측되지 않았지만, 환기 시작과 동시에 기온차가 감소하기 시작 했다. 또한 강제환기장치가 더 많이 사용될수록 정규기온차 가 0.8까지 내려가는 시간을 560초에서 345초로, 0.6까지는 825초에서 540초로, 0.4까지는 560초에서 345초로, 약 70% 수준으로 감소시켰다. 따라서, 보다 효과적이고 경제적인 환 기를 위해 강제환기장치는 오전과 같이 열부하가 높은 환경에 서 적극적으로 사용하는 것이 바람직하다고 판단된다.
이 연구는 강원대학교 학술림 내의 산지계류를 대상으로 2년간(2017∼2018)의 현지 모니터링에 기초하여 수온과 강우, 유량 및 기온 등 환경인자간의 관계를 분석하고, 계절별 산지계류의 수온변화 예측기법에 대하여 검토하였다. 동절기를 제외한 봄, 여름 및 가을철로 구분하여 단계적 다중선형회귀분석을 실시하였으며, 계절별 산지계류의 수온변화에 미치는 환경인자의 영향을 분석하였다. 그 결과, 산지계류의 일평균 수온은 봄철 6.9∼17.7℃로 기온과 유의적 관계를 나타내었고, 여름철 12.2∼26.3℃로 기온, 유량과 유의적 관계를 나타냈으며, 가을철 3.6∼19.3℃로 기온 및 유량과 유의적 관계를 나타내는 등 계절별로 산지계류의 수온에 미치는 영향인자는 다르게 나타났다. 다중선형회귀식은 봄철 (0.553×기온)+(0.086×유량)+4.145(R2=0.505; p<0.01), 여름철 (0.756×기온)+(-0.072×유량)+2.670(R2=0.510; p<0.01), 가을철 (0.738×기온) +(0.028×강우)+2.660(R2=0.844; p<0.01)이었다. 도출된 모든 회귀식의 결정계수(R2)는 기온만으로 예측한 경우보다 높게 나타났고, 봄철에서 가을철로 갈수록 증가하였다. 향후 정밀도 높은 산지계류의 수온변화 예측을 위해서는 지속적인 현지 모니터링과 함께 시・공간적 데이터의 확보가 중요하다고 판단된다.
이 연구는 지리산에 서식하는 반달가슴곰의 동면일과 동면기간 동안의 기온과의 관계를 밝히기 위해 조사되었다. 조사 결과, 동면 시작일은 평균 12월 7일이었으며, 동면 해제일은 4월 20일로 나타났으며, 출산한 암컷의 동면일은 167.8±22.6일이 었다. 동면 5일 전의 기온은 0.6±4.1℃였고, 동면 기간 동안 기온은 1.3±2.6℃, 동면 해제 5일 전의 기온은 12.6±3.1℃이 있다. 수컷과 출산을 하지 않은 암컷의 동면일은 각각 113.6±25.8일, 120.4±25.7일이었으며, 이들 그룹의 동면 5일 전의 평균 기온은 각각 –1.8±3.9℃, 2.1±4.2℃, 동면기간의 기온은 –0.4±2.4℃, -0.2±1.6℃, 동면 해제 5일전의 기온은 7.8±4. 4℃, 7.8±3.6℃였다. 이러한 결과로 볼 때 새끼를 출산한 암컷은 출산을 하지 않은 암컷과 수컷에 비해 동면 일수와 기온은 높은 것으로 나타났는데 이는 동면기간 새끼를 양육하는 과정에서 발생한 것이라 판단된다. 생애주기별 그룹에 대한 동면일수와 평균기온은 각 그룹간의 평균적인 차이가 없는 것으로 나타났다. 이번 연구를 통해 지리산에 서식하는 반달가슴곰의 구체적인 동면시기와 동면기간의 기온에 대해서 파악할 수 있었으며, 기온에 따른 성별, 출산한 암컷, 생애주기 그룹간의 어떠한 차이가 있는지 등 동면기 고유 행동특성이 밝혀졌다는 점에서 연구의 의의가 있다. 이러한 결과는 국제적 멸종위기종인 반달가슴곰의 겨울과 봄 시기에 인간과의 충돌방지와 보전 관리계획 수립 시 널리 활용될 것이다.
본 연구에서는 충청북도 충주시를 대상으로 폭염시 토지이용유형별 보행공간의 기상특성과 공기이온 특성을 측정 및 분석하였다. 연구대상지 보행공간의 토지이용유형 구분은 지적편집도를 이용하여 대상지를 크게 Green Area, Residential Area, Commercial Area으로 실시하였다. 측정지점은 약 4.1km, 44개 지점으로 측정지점을 선정하여 외곽지 역 관통도로 보행공간 Green Area 12개 지점, Residential Area 14개 지점, Commercial Area 18개 지점으로 구분하여 측정하였다. 또한 폭염시 토지이용유형별 보행공간의 기온, 상대습도, 일사량, 순복사량 등의 기상요소가 음이온 발생량, 양이온 발생량에 미치는 영향을 분석하여 이온지수를 산출하였다. 폭염시 토지이용유형별 보행공간의 공기이온 특성 비교결과 평균 양이온 발생량은 Commercial Area(700.73ea/cm3) > Residential Area(600.76ea/cm3) > Green Area(589.73ea/cm3)로 분석되었다. 평균 음이온 발생량은 Green Area(663.95ea/cm3) > Residential Area(628.48ea/cm3) > Commercial Area(527.48ea/cm3) 로 분석되었다. 평균 이온지수는 Green Area(1.13) > Residential Area(1.04) > Commercial Area(0.75)로 분석되었다. 본 연구는 폭염시 토지이용유형별 보행공간에 따른 기상특성, 양이온 발생량과 음이온 발생량 현황을 확인할 수 있었으며, 토지이용유형별 보행공간의 이온지수의 차이를 확인할 수 있었다. 그러나 이동측정에 따른 토지이용유형별 정확한 비교 부족과 도로 폭 변화에 대한 정량적 특성 비교가 부족한 한계점이 존재하였 다. 따라서 도로 특성을 고려한 지속적인 연구가 이루어져야할 것으로 판단되었다.
온도와 상대습도는 작물 재배에 있어서 중요한 요소로써, 수량과 품질의 증대를 위해서는 적절히 제어 되어야 한다. 그리고 정확한 환경 제어를 위해서는 환경이 어떻게 변화할지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 현 시점의 환경 데이터를 이용한 다층 퍼셉트론(multilayer perceptrons, MLP)을 기반으로 미래 시점의 기온 및 상 대습도를 예측하는 것이다. MLP 학습에 필요한 데이터는 어윈 망고(Mangifera indica cv. Irwin)을 재배하는 8 연동 온실(1,032m2)에서 2016년 10월 1일부터 2018년 2 월 28일까지 10분 간격으로 수집되었다. MLP는 온실 내부 환경 데이터, 온실 외 기상 데이터, 온실 내 장치의 설정 및 작동 값을 사용하여 10~120분 후 기온 및 상대습도를 예측하기 위한 학습을 진행하였다. 사계절이 뚜렷한 우리나라의 계절에 따른 예측 정확도를 분석하기 위해서 테스트 데이터로 계절별로 3일간의 데이터를 사 용했다. MLP는 기온의 경우 은닉층이 4개, 노드 수가 128개일 때(R2 = 0.988), 상대습도는 은닉층 4개, 노드 수 64개에서 가장 높은 정확도를 보였다(R2 = 0.990). MLP 특성상 예측 시점이 멀어질수록 정확도는 감소하 였지만, 계절에 따른 환경 변화에 무관하게 기온과 상대 습도를 적절히 예측하였다. 그러나 온실 내 환경 제어 요소 중 분무 관수처럼 특이적인 데이터의 경우, 학습 데이터 수가 적기 때문에 예측 정확도가 낮았다. 본 연구에서는 MLP의 최적화를 통해서 기온 및 상대습도를 적절히 예측하였지만 실험에 사용된 온실에만 국한되었다. 따라서 보다 일반화를 위해서 다양한 장소의 온실 데이터 이용과 이에 따른 신경망 구조의 변형이 필요하다.
In this study, we proposed a model for forecasting power energy demand by investigating how outside temperature at a given time affected power consumption and. To this end, we analyzed the time series of power consumption in terms of the power spectrum and found the periodicities of one day and one week. With these periodicities, we investigated two time series of temperature and power consumption, and found, for a given hour, an approximate linear relation between temperature and power consumption. We adopted an exponential smoothing model to examine the effect of the linearity in forecasting the power demand. In particular, we adjusted the exponential smoothing model by using the variation of power consumption due to temperature change. In this way, the proposed model became a mixture of a time series model and a regression model. We demonstrated that the adjusted model outperformed the exponential smoothing model alone in terms of the mean relative percentage error and the root mean square error in the range of 3%~8% and 4kWh~27kWh, respectively. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric energy together with the outside temperature.
This study was designed to examine the performance of an aspirated radiation shield(ARS), which was made at the investigator's lab and characterized by relatively easier making and lower costs based on survey data and reports on errors in its measurements of temperature and relative humidity. The findings were summarized as follows: the ARS and the Jinju weather station made measurements and recorded the range of maximum, average, and minimum temperature at 2.0~34.1oC, -6.1~22.2oC, –14.0~15.1oC and 0.4~31.5oC, -5.8~22.0oC, -14.1~16.3oC, respectively. There were no big differences in temperature measurements between the two institutions except that the lowest and highest point of maximum temperature was higher on the campus by 1.6oC and 2.6oC, respectively. The measurements of ARS were tested against those of a standard thermometer. The results show that the temperature measured by ARS was lower by –2.0oC or higher by 1.8oC than the temperature measured by a standard thermometer. The analysis results of its correlations with a standard thermometer reveal that the coefficient of determination was 0.99. Temperature was compared between fans and no fans, and the results show that maximum, average, and minimum temperature was higher overall with no fans by 0.5~7.6oC, 0.3~4.6oC and 0.5~3.9oC, respectively. The daily average relative humidity measurements were compared between ARS and the weather station of Jinju, and the results show that the measurements of ARS were a little bit higher than those of the Jinju weather station. The measurements on June 27, July 26 and 29, and August 20 were relatively higher by 5.7%, 5.2%, 9.1%, and 5.8%, respectively, but differences in the monthly average between the two institutions were trivial at 2.0~3.0%. Relative humidity was in the range of –3.98~+7.78% overall based on measurements with ARS and Assman's psychometer. The study analyzed correlations in relative humidity between the measurements of the Jinju weather station and those of Assman's psychometer and found high correlations between them with the coefficient of determination at 0.94 and 0.97, respectively.
유버섯자원 개발을 위한 기초자료를 확보하 기 위해용 용 흰가시광대버섯(A. virgineoides)의 정점조사지역 내 발생양상과 기온의 변화양상을 조사하였다. 버섯발생전 60일간의 기온변화는 조사지역에 따라 다르게 나타났으며, 특히 발생전 20일간의 기온분포는 발생여부와 조사지역에 따라 상반되는 양상을 보였다. 흰가시광대버섯은 활물 공생균으로 기온, 강수량, 상대습도 등과 같은 기상환경뿐만 아니라, 식물분포, 토양미생물, 토양유기물 등 다양한 환경요인이 자실체의 발생에 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 기온변화 양상만을 분석한 결과, 흰가시광대버섯의 발생과 기온과의 관련성은 조사지역별로 다른 양상을 보였으며, 흰가시광대버섯의 재배생산기술을 개발하기 위해서는 식물상과 토양환경에 대한 정밀한 조사분석을 통해 자실체발생을 좌우하는 요인의 구명이 필요하다.
온실 냉난방시스템 설계용 외부기상조건의 분석 기준을 설정하기 위하여 연간 백분위 방식에 의한 냉난방 설계기온을 분석하고, 기존의 계절 백분위 방식에 의한 설계기온과 비교 검토하였다. 우리나라 전 지역을 대상으로 현재 기상청에서 제공하는 기후평년값 기준 30년간의 매 시각 기상자료를 분석에 사용하였다. 표준기상 데이터의 이용이 제한적이기 때문에 전체 기상자료를 이용하여 매년 설계용 기상조건을 구하고, 전체 자료기간의 평균값을 분석에 사용하였다. 연간 백분위 방식으로 1년 기준 총 8,760시간의 백분위수 0.4%, 1%, 2%를 냉방 설계 외기온으로, 99.6%, 99%를 난방 설계 외기온으로 제시하였다. 연간 백분위 방식을 채택할 경우 계절 백분위 방식에 비하여 전체적으로 난방설계 외기온은 6.7~9.6% 상승하는 것으로 나타났으며, 냉방설계 외기온은 0.6~1.1% 하강하는 것으로 나타났다. 동일한 온실 조건에서 최대난방부하는 연간 백분위 방식을 채택할 경우 기존의 계절 백분위 방식에 비하여 약 3.0~3.6% 정도 감소하는 것으로 나타났고, 최대냉방부하에 미치는 영향은 미미한 것으로 분석되었다. 따라서 난방설계 외기온은 연간 백분위 방식으로의 변경에 대하여 고려할 필요가 있지만, 냉방설계 외기온은 두 방법 간의 차이가 거의 없으므로 아직까지 변경할 필요는 없는 것으로 판단된다. 전체적으로 현재의 계절 백분위 방식으로 분석한 설계 외기온을 사용하여도 큰 문제는 없을 것으로 생각되지만, 기후변화의 영향을 고려하여 주기적인 설계용 기상자료의 분석 및 설계기준의 개정이 필요하고, 현재의 기후평년값 기준연도가 바뀌는 2021년 이후에는 이 기간의 기상자료를 분석하여 새로운 설계기준으로 제공해야 할 것이므로, 그 때 연간 백분위 방식에 대한 전문가 그룹의 검토를 통하여 반영할 필요가 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 온도와 토양수분에 따른 마늘의 생육, 생리장해 및 수량에 미치는 영향을 구명하고자 실시 하였다. 실험은 온도가 6℃ 차이가 나는 온실에서 수행 되었는데, 정식부터 수확까지 외기(A)보다 3℃(A+3℃), 6℃(A+6℃) 고온조건, 토양수분은 적습(OI) 대비 수확기 무렵의 다습(EI) 처리를 하였다. 그 결과, 마늘 생육특성은 온도와 토양수분 조건(0.34m3/m3)에 따라 고도의 유의성을 보여 고온일수록 그리고 적습 처리구일수록 컸다. 초장은 외기보다 A+6℃-OI 처리구에서 47.4cm로 가장 컸으며, 엽장과 엽폭 역시 외기보다 A+6℃-OI 처리구가 각각 16.1cm, 2.4cm로 가장 컸다. 마늘재배 기간 중 외기보다 3℃, 6℃ 고온조건이 되면 스펀지마늘 발생율이 높아져 A+6℃-OI 처리구는 12.9% 발생하였고, A-EI 처리구에서는 전혀 발생하지 않았으며, 인편무게와 1쪽당 무게는 A+6℃ 고온구에서 크게 감소하여 수량이 외기 대비 A+6℃ 처리구는 평균 51%, A+3℃ 처리구는 평균 22% 감소하였다. 따라서, 마늘재배시 외기보다 6℃ 고온조건과 다습조건이 되면 상품수량 감소하고, 생리장해 발생이 많아지는 것으로 나타났다.