I. 서 론
우리나라의 시설원예 산업은 중국, 스페인에 이어 면 적으로 세계 3위권에 해당되고, 1인당 시설재배면적이나 재배 기술 등의 측면에서는 네덜란드, 일본 등과 함께 세계 최고로 평가 할 수 있다(Ko et al., 2013). 그러나
Corresponding Author : Kim, Changhyun Tel: 82-41-529-6271
E-mail: [email protected]
Corresponding Author : Kang, Donghyeon Tel: 82-63-238-4091
E-mail: [email protected]
농가 경지규모 측면에서는 네델란드, 스페인, 중국에 비 해 영세한 규모로 국제적 경쟁력 제고 차원에서 시설원 예의 규모화와 단지화로 개선될 필요가 있다고 언급하고 있다(MAFRA and ARDPC, 2008; Kang et al. 2015). 이러 한 시설원예의 단지화와 규모화에 대한 적합한 대상지로 서 간척지는 매력적인 공간으로 주목받고 있는 것이 현 실이다(Kim et al., 2007; Pak et al., 2009; RDA, 2012;
Yun et al., 2013; Choi et al., 2014a, 2014b; Kang et al., 2014; MAFRA, 2014).
우리나라에서 간척지 개발은 식량안보와 국토개발을 목적으로 시작되어 1,641개 지구, 약 135,100ha를 대상으 로 조성 중에 있으며(Kang et al., 1992; Park et al.,
CFD를 활용한 새만금 시설원예 예정지 최고온도 분포 및 개선방안
손진관⋅최덕규⋅박민정⋅윤성욱⋅공민재⋅이승철⋅김창현*⋅강동현 농촌진흥청 국립농업과학원 ∙*단국대학교 녹지조경학과
The Maximum Temperature Distribution and Improvement Plan of Protected Horticulture Planning Area in Saemanguem Using
CFD Simulation
Son, Jinkwan⋅Choi, Deuggyu⋅Park, Minjung⋅Yun, Sungwook⋅Kong, Minjae Lee, Seungchul⋅Kim, Changhyun⋅Kang, Donghyeon
National Institute of Agricultural Sciences, RDA
*
Dept. of Landscape Architecture, Dankook University
ABSTRACT : The A1B scenario predicts that the mean air temperature of South Korea will rise up to 3.8
℃by 2071. However, the effects of ecosystem services are declining because of various environmental problems, including climate change, land use change, stream intensification, non-point pollution, and untreated garbage. Moreover, horticultural sites which have various ecosystem services suffer highly absorbed heat from the heat island phenomenon associated with climate change. Therefore, we analyzed the heat island phenomenon occurring in an protected horticulture estimated area in Saemanguem, South Korea. Using an advanced measurement method, we examined the air temperature change derived from water channels as well as open spaces. The CFD analysis of coverage ratio 85% design showed wind speed of 2.09 m/s and temperature of 38.07
℃. At a coverage ratio of 70%, the wind speed was improved to 2.61 m/s and the temperature was improved to 36.89
℃. In Alternative 2 with wetlands and trees, the wind speed was 2.71 m/s and the temperature was 35.90
℃. When the coverage ratio decreases to 55%, the wind speed increases showing 3.06 m/s and the temperature decreases showing 35.18
℃.
Key words : Agricultural Landscape, Climate regulation, Computational Fluid Dynamics(CFD), Ecosystem Service, Heat Island
1)2009), 새만금의 경우 농업용지 안에 첨단 시설원예단지 를 대규모로 조성 할 계획을 목표로 진행 중에 있다. 새 만금 간척지에 조성될 시설원예단지는 최고 품질의 농산 물 수출기지를 목표로 하고 있으며, 원예시설 내외부의 환경, 에너지, 안전, 양액 등의 관리 문제는 매우 중요하 게 거론되어 연구되고 있다(Kim et al., 2017; Kim et al.
2016; Yum and Lee, 2017; Choi et al. 2017).
NIMR(2009)에서 A1B 시나리오를 기준으로 한반도의 기후변화를 예측한 결과 1971∼2000년 대비 100년 후인 2071∼2100년의 기온은 한반도 전 지역에서 약 4℃ 상 승하고 남한 내륙지역은 3.8℃ 상승할 것으로 예측하고 있다(Kim et al., 2013). 농업에서 이와 같은 기상환경의 변화는 작물생육에 밀접하게 연관되어 취약한 부분이 발 생할 것으로 예측되며, 가뭄, 폭설 등의 기상재해와 연결 되어 농업 경쟁력에 큰 손실을 야기할 수 있다(KREI, 2009; KREI, 2015). 관련 된 국내 연구로 기온 1℃가 상 승으로 ha당 농업 총수익은 260-400만원이 감소한다는 평가결과가 있고(Kim et al., 2008), 국외에서는 기온 상 승이 2℃를 넘어서면 곡물 생산량이 크게 감소할 것이 라는 평가결과가 있었다(Challinor et al., 2014). 이러한 이유로 국내 농업부분 기후변화 대응 정책 및 법안으로 서 대책수립과 실태조사를 주기적으로 실시할 것을 법적 필수 사항으로 규정하고 있다(OPM 2017; MAFRA, 2017).
시설원예에 있어 여름철 고온은 6∼8월에 냉방 실시 해야 하기 때문에 작물 재배를 경제적으로 부담스러워 하고 있으며(Arbel et al., 1999; Kitta et al., 2003; Choi et al., 2015), 냉방을 실시하지 않는 조건에서는 작물이 고 온장해를 입어 품질에 문제가 발생하는 것이 현실이다 (Choi et al., 2000; Choi et al., 2004). 통상적으로 여름철 시설원예 작물의 생육 가능 온도의 범위는 28℃까지이 며, 30℃ 이상일 때는 냉방을 실시해야 하는 에너지 부 하가 발생하는 것으로 알려져 있다(Nicolas, 2013; Kang et al., 2016). 실제로 시설재배에 있어 냉난방 부하가 비 효율적으로 설정된 농가의 경우, 연료비 부담으로 경영 부실 원인이 되고 있으므로 사전에 에너지 부하를 결정 할 수 있는 온도 분포 예측은 매우 중요 하다고 할 수 있다.
온도 분포 예측에 활용되는 CFD(전산유체역학; Computational Fluid Dynamics)는 수치해석이론을 기반으로 복잡한 유체의 특성과 열의 전달 현상을 컴퓨터로 분석하는 학문을 말하며, 유체, 열, 물질, 화학 반응 등의 전달 및 흐름과 같은 물리적 현상을 수학적으로 계산하여 예측하는 학문이다. 실재로 방 재/풍하중/공조, 건물 주위 바람길, 열섬, 건물 내 유동, 공장 내 환기/연소/매연, 전기집진기/소각로/배연탈황, 열 유동해
석, Clean room 설계 등의 해석에 활용된 사례가 있다(Kim et al., 2010; Cho et al., 2011; Bretz et al., 1997; Choi and Cho, 2012; Kim et al., 2017; Cho and Pang, 2011; Kim et al., 2015;
Kim et al., 2007; Lee et al., 2010; Noh et al., 2013, Hwang and Lee, 2014; Cho et al., 2012; Son and Jang, 2012; Kim et al., 2017).
따라서 본 연구에서는 새만금에 시설원예단지를 조성 시 여름철 고온현상에 대응하고 에너지부하가 적게 드는 방향을 알아보는 것을 목적으로 일반적인 시설원예단지 의 건폐율 정도를 계획하여 여름철 열섬발생 특성을 CFD로 분석하였다. 그리고 이에 대한 개선방안을 선행 연구 결과를 통해 알아보고 새로운 계획을 통해 얼마나 열섬 저감이 이루어지는지 분석하였다.
연구 내용은 기후변화에 대응한 지속가능 농업에 기 여할 수 있고 새만금 개발사업 중 시설원예단지 조성에 있어 정책 및 예산편성의 기초자료로 활용 할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 시설원예단지 조성이 농업생태계 에서 국민에게 주는 서비스 가치가 저하되지 않고 보전, 향상되는데 기여하고자 한다.
II. 연구방법
1. 연구대상지 및 기상자료 수집
연구대상지는 농업용지를 비롯한 농촌도시용지, 바이 오작물 생산용지, 생태환경용지 등 총면적 28,300ha에 조 성계획 중인 새만금 지역을 중심으로 하였으며, 본 연구 에 사용 된 구역은 새만금 5공구 지역 중 원예시설이 계 획 된 954,808.4m2의 공간을 대상으로 실시하였다.
시설원예에서 냉방을 실시하여 소모되는 에너지의 부 하는 여름철 최고온도와 가장 밀접하게 연관되어 있다. 본 연구 중 CFD 분석에 사용되는 기상자료는 연구대상 지인 새만금 간척지 내 기상관측소를 설치하여 2014년 부터 2016년 까지 3년간 수집 된 기상자료를 사용하였 다. 그 중 연구에 사용 할 온도 경계조건은 최고온도가 발생 된 30일간의 데이터 양상을 분석하였다. 이중 CFD 분석에는 냉방부하가 가장 크게 평가되는 최고온도 측정 시점으로 매년 간 최고온도 1회씩 총 3시점의 자료를 평 균하고 선행연구에서 제시 된 토지이용별 온도분포에 대 한 수식에 대입하여 경계조건을 설정하였다.
Figure 2. The weather station in Saemanguem site.
2. CFD 시뮬레이션 분석방법 및 경계조건 설정
연구의 진행은 연구대상지 선정(Site Selection) 후 새만 금지역의 3년간 실측 된 기상현황을 분석(Meteorological Analysis)하고 사전 연구를 통해 얻어진 기준을 바탕으로
기온완화 방안을 설정하고 대안을 작성(Alternative Setting) 하였다. 기상자료와 선행연구의 조건에 따라 토지이용별 경계조건을 설정(Boundary Condition)하고 CFD 시뮬레이 션 분석을 위해 CAD 도면을 작성(CAD Interface)하고 수 정(Repair) 한 후 격자 구성(Meshing)을 통해 모델링을 실 시하였다. 해석을 위한 전처리 단계(Pre-Processor)에서는 형상의 모델링 및 격자를 생성하고 문제 해결 단계 (Solver)에서는 주어진 정보를 이용하여 적절한 모델 및 경계조건을 설정한 후 초기 값을 주어 해석을 진행하였 다. 이 후 후처리 단계(Post-Processing)에서는 해석 대상 에 대한 열 유동 특성을 확인하고 해석 결과를 여러 가 지 방법으로 가시화하고 분석하여 설계에 도움이 될 수 있도록 시각화 및 데이터를 제시하였다.
Kang et al.(2015)은 새만금 시설원예 적지를 선정하는 논문에서 최고온도가 발생한 여름철 20일의 평균을 대상 으로 지역을 구분 한 바 있다. 하지만 본 논문의 특성 상 1일의 평균온도 보다는 최고온도가 발생하는 시점이 중요하게 거론 될 수 있어 경계조건은 대상지의 3년간 연중 최고온도 발생시점의 평균인 35.83℃를 외기온도 (Outdoor Max. Temperature)로 설정하고 풍속(1m Velocity) 은 연중 최고온도 발생일 30회의 평균값인 1.80m/s을 적 용하였다. 연구대상 지역의 태양 복사 에너지(Solar Radiation)를 계산에 반영하기 위해 Fluent V19.1에서 제 공하는 Solar Load 모델을 사용하여 북위 35°73′, 동경 126°53′지점, 8월 15일 14:00에서의 태양복사 에너지를 계산하여 적용하였다. 격자구성(Cells)은 X, Y, Z로 구분 하여 7,957,116 Cell로 구성하였다.
Figure 1. The map of study sites.
Site Boundary conditions Outdoor Max. Temperature (℃) 34.83
Humidity (%) 62.76
Velocity (m/s) 1 m 1.80
10 m 4.55
Solar Radiation (W/m
2) 876.35
Cells
X 599
Y 492
Z 27
Total 7,957,116
Table 1. The outdoor temperature and meshes setting for the CFD modeling
연구의 해석은 세계적으로 사용되는 열 유체 해석 Star-CCM+(v3.02) 프로그램을 이용하였다. 대상지 외부 의 열환경 변화 예측을 위한 지배방정식은 연립편미분 방정식을 사용하고 난류모델은 표준 κ-ε model으로 분석하였다. 경계조건에 투입 할 온도 설정은 Table 2에 제시한 바와 같이 Son et al.(2018)에서 제시한 최고온도 분포 시 토지이용에 따른 온도설정에 대한 수식을 사용 하였다.
Research Process Contents and Method
Site Selection Selected as the representative place for vinyl house
↓
Meteorological Analysis Analysis of weather condition for Saemanguem section
↓
Alternative Setting Alternative setup using pre-study and expert survey
↓
Boundary Condition Boundary condition setting using maximum temperature distribution survey
↓
CAD Interface Convert to IGES, STL for reading in grid generator
↓
CAD Repair Repair to CAD data for reading in close volume and edge line
↓
Meshing Surface mesh generation and volume mesh generation for grid generator
↓
Pre-Processing Setting condition of Interpretation, boundary and initial
↓
Solving Study sites slover using Star-CCM+
↓
Post-Processing Output of contour, vector plot, stream line
Figure 3. The flow structure of this study3. 연구대상지에 대한 개선방안 설정
시설원예단지의 친환경적 조성을 위한 선행연구인 Son et al.(2015), Son et al.(2017a)의 연구에서 열섬완화 방안(Climate regulation) 개선을 위해 녹지공간 확보가 제안 된 바 있다. 녹지공간은 바람길을 유도하여 외부 공간의 냉각효과와 열 환경을 개선하는 효과가 있으므 로 본 연구와 같은 CFD 분석을 통해 효과를 제시하여 계획에 투입 할 필요가 있다(Jo and Ahn, 2006; Suh, 2007; Nam, 2008; Seo, 2009; Kim et al. 2010). 시설원예 단지를 대상으로 한 CFD 분석을 실시한 Son et al.(2018)의 연구에서는 지하수, 생물다양성, 강우유출에 긍정적 영향을 미치는 수공간 즉 습지 창출이 온도저 감 및 열섬완화에 효과적이라는 결과가 있어 본 연구 에서도 습지 확장이 열환경 개선에 얼마나 도움이 되 는지 알아보았다.
투입요소의 배치는 먼저 원예시설 배치를 기준으로 공용면적을 제외 한 분양면적 기준 85% 건폐율(Coverage
ratio)을 적용하여 원안(Origin)을 작성하였다. 연구대상지 의 경우 새만금 5공구 지역으로 도로, 수로, 공용공간의 계획은 이미 이루어진 상태로 분양 후 농가단위에서 건 폐율을 85%정도로 건축 한다는 가정으로 작성하였다.
대안은 개선1, 개선2, 개선3 3가지 모델이 제안되었으며, 개선1(Alternative 1) 에서는 계획 된 공용공간은 그대로 둔 상태에서 건폐율을 70%로 줄이고 초지 및 나대지 면 적을 확장하는 안으로 구성하였으며, 개선2(Alternative 2) 에서는 개선 1안의 나대지를 습지로 확장하는 안을 제안 하였다.
최종적인 개선 3(Alternative 3) 안에서는 건폐율을 55%로 낮추고 수목을 식재하는 식생대를 넓게 조성하 여 습지와 녹지 모두를 적용하도록 제안하였다. 따라 서 본 연구에서는 시설원예 지역의 열섬완화 방안으로 습지공간 확보와 낮은 건폐율, 녹지공간 확보가 얼마 나 온도 저감과 바람길 조성에 효과적인지 알아보고자 하였다.
Classification Regression
1)Albedo Evaporation Efficiency
Density (kg/m
3)
Specific Heat (J/kg⋅K)
thermal diffusitivity
(W/m⋅K)
Emissivity (ε) Green House
y = 0.5945x + 18.426 (R² = 0.8553)
0.10 0 940 2300 0.46 0.94
Road 0.10 0 2120 920 0.70 0.96
Upland and Grassland y = 0.4714x + 20.400
(R² = 0.6774) 0.15 0 2000 1840 0.20 0.93
Forest y = 0.3853x + 21.261
(R² = 0.9482) 0.10 0.30 1500 1842 2.60 0.97
Channel and Wetland y = 0.4721x + 15.839
(R² = 0.9059) 0.08 1.00 1000 4182 0.60 0.98
1) Son et al.(2018)에서 사용 된 경계조건 수식
Table 2. CFD 경계조건에 사용 할 토지이용별 온도분포 조건
Land-use Origin Alternative 1 Alternative 2 Alternative 3
m
2% m
2% m
2% m
2%
Green-house 681152.3 71.3 545782.9 57.2 545782.9 57.2 410413.5 43.0
Road 43761.2 4.6 43761.2 4.6 43761.2 4.6 43761.2 4.6
Channel 41675.4 4.4 41675.4 4.4 41675.4 4.4 41675.4 4.4
Grassland 164298.9 17.2 299668.3 31.4 35389.4 3.7 35389.4 3.7
Forest 23920.6 2.5 23920.6 2.5 86257.6 9.0 221627.0 23.2
Wetland 0.0 0.0 0.0 0.0 201941.9 21.1 201941.9 21.1
Table 3. The land-use conditions at origin and alternative sites
III. 결과 및 고찰
1. 연구대상지 기상현황 분석 및 현장조사를 통한 경계조건 설정
연구대상지가 속한 지역의 열섬 및 온난화 특성을 분석하기 위해 연구대상지 내 기상타워를 설치하여 2014∼2016년까지 3년간 기상자료를 수집하였다. 1.5m 높이에서 관측된 기상자료 중 여름철 최고온도 분포 시 열섬발생을 판단하기 위해 1년 중 최고온도가 발생 한 30일을 알아보고 분석하였다. 2014년도의 새만금지역 최 고온도는 34.49℃로 2014년 7월 31일 오후 1시 40분에 측정되었다. 2015년도의 최고온도는 34.99℃로 2015년 8 월 7일 오후 1시 36분에 관측되었으며, 2016년도는 8월 20일 12시 41분에 35.02℃가 측정되었다. 연중 최고기온 이 관측 된 30일의 평균은 2014년 29.31℃, 2015년 31.2 3℃, 2016년 32.89℃로 작물생육 적정온도 21∼28℃와
대비 했을 때 냉방이 필요한 조건으로 판단된다(Kang et al., 2016). 시설원예 단지는 일반적으로 겨울에 난방을 하여 연중 작물생산에 주력하고 있지만 최근 여름에 냉 방을 실시해 여름철에도 신선한 농산물을 제공하기 위해 지열, 에어컨, 미스트 등 다양한 기술을 투입하고 있다.
하지만 경제적으로 여름철 고온기에는 에너지 부하가 높 아 작물 생산을 포기하고 해당 기간에는 온실 정비 등을 실시하는 것이 현실이다.
따라서 본 연구에서는 새만금지역에서 시설원예단지가 조성 될 때 여름철 최고온도 발생 시 열섬발생 특성과 온실주변 온도 상승의 영향을 CFD로 분석하였다. 또한, 열섬현상 완화를 위해 수공간 확장과 건폐율 완화가 얼 마나 기온하강에 영향을 주는지 알아보았다. CFD 분석에 사용 할 최고온도의 설정은 2014년부터 2016년 까지 3년 간 매년 가장 높은 온도가 발생 한 1일씩 총 3일의 평균 인 34.833℃를 적용하였으며, 습도는 3년간 매년 최고온 도 30일 분포 시 측정 된 총 90회의 평균인 62.76%를 사 용하였다. 풍속은 마찬가지로 90회의 평균인 1.80m/s, 풍
Origin (Coverage ratio 85%) Alternative 1 (Coverage ratio 70%)
Alternative 2 (Coverage ratio 70% & Wetlands) Alternative 3 (Coverage ratio 55% & Wetlands)
Figure 4. The origin and 3 alternative model of study site향은 90회에서 측정된 평균인 북동풍을 적용하였다.
본 연구에서 사용된 최고온도 30일간 온도분포를 근 거로 경계조건에 사용한 3시점의 최고온도, 90일간의 평 균풍속, 평균습도, 풍향 등의 기준은 연구팀이 임의로 설 계 한 부분이나 기상청에서 제공한 평균 자료가 아닌 실 재 측정 자료를 투입 했다는 것이 매우 큰 의의가 있다 고 판단된다.
Classification Regression
1)Boundary conditions
Weather Station - 34.833
2)Green House and Road y = 0.5945x + 18.426
(R² = 0.8553) 39.168
Upland and Grassland y = 0.4714x + 20.400
(R² = 0.6774) 36.819
Forest y = 0.3853x + 21.261
(R² = 0.9482) 34.681
Channel and Wetland y = 0.4721x + 15.839
(R² = 0.9059) 32.282 1) Son et al.(2018)에서 사용 된 경계조건 수식;
2) 연구대상지 3년간의 최고온도 평균(3days)
Table 5. The temperature boundary conditions setting for the CFD modeling
해당지역의 3년간 최고온도의 분포는 34.833℃ 이며, 선행연구에서 제시 한 회귀식에 대입해 온실과 도로 (Green House and Road)는 각각 39.168℃, 온실주변 초지 (Grassland)는 36.819℃, 산림 및 녹지(Forest)은 34.681℃, 수로 및 습지(Channel and Wetland)은 32.282℃로 설정하 였다.
풍속은 지면의 마찰력의 영향을 받기 때문에 지면에 가까워질수록 풍속이 줄어들게 되는데, 이를 풍속의 연 직방향 분포라 한다. 본 해석 역시 이러한 특성을 반영 하기 위하여 주 풍향을 기준으로 위의 대기 경계층 모델 을 적용하여 높이 1m와 10m의 풍속을 사용하여 Goldstein(1938)의 대기경계층모델(Atmospheric boundary layer model)을 적용, 속도 Profile을 만든 후 이를 Inlet 조건으로 설정하였다. 대기경계층모델을 적용하여 모델 링된 유속 분포는 10m 높이에서 4.54m/s로 기상타워에서 측정 된 90일의 평균인 4.55와 크게 다르지 않아 본 연 구에서 풍속분포에 사용 할 경계조건은 4.55m/s로 설정 하였다.
Classification Temperature (℃) Humidity
(%)
Wind velocity
(m/s)
Wind direction
Year Monthly Days Mean Max. Min. (。)
2014 (30 days)
May 3 29.75 30.21 28.93 35.84 2.49 241.79
June 3 28.38 28.62 28.16 49.67 1.06 144.47
July 16 30.20 34.49 28.29 70.38 1.81 199.63
August 6 29.63 31.17 28.83 76.03 2.70 157.40
September 2 28.57 28.58 28.56 64.28 0.82 138.52
Average 29.31 65.58 1.91 185.81
2015 (30 days)
June 1 31.07 31.07 31.07 42.74 3.09 184.97
July 10 31.28 34.10 29.87 69.86 1.88 184.63
August 18 31.76 34.99 29.60 60.82 1.59 206.78
September 1 30.81 30.81 30.81 54.62 0.73 57.76
Average 31.23 63.02 1.71 193.70
2016 (30 days)
July 10 33.08 34.35 32.27 62.59 1.71 236.80
August 19 33.36 35.02 32.15 59.22 1.72 252.71
September 1 32.22 32.22 32.22 39.39 3.54 189.41
Average 32.89 59.68 1.78 245.30
Average (90 days) 31.51 62.76 1.80 208.27
Table 4. The maxium temperature and weather status in Saemanguem site
2. 연구대상지 풍속 분포 CFD 시뮬레이션
연구대상지의 원안과 세 가지의 대안에 대한 풍속 분 포는 Figure 5와 Table 7에 제시 한 바와 같다. 새만금 시설원예단지의 원안 인 초기 설계에서는 블록 간의 간 격이 좁고 바람길이 확보되지 않아 유속이 느리고 공기 가 정체되어 있는 영역들이 많이 나타나고 있다. 이는 열섬 현상의 주원인이 될 수 있으며(Cho et al., 2009), 특히 바람이 불어오는 방향의 앞뒤로 놓여 있는 시설물 들 사이에서 이러한 특성들이 더 많이 나타나고 있는 것 으로 분석되었다. 원안 대비 건축물의 비율을 15% 줄인 대안 1의 경우 유속이 거의 정체되어 있는 1m/s 이하의
바람 분포가 전체 면적 대비 약 10% 가까지 줄어들고 4m/s 이상의 바람이 10% 이상 늘어나 평균적으로 0.52m/s의 풍속이 증가하는 시뮬레이션 분석결과를 보였 다. 마지막 대안3 설계의 경우에는 시설율을 55%로 줄 이고 블록 사이의 간격을 넓혀 바람길을 확보함으로써 단지 내를 통과하는 흐름의 유속이 빨라졌을 뿐만 아니 라 블록 사이로 유입되는 흐름도 상당히 많이 늘어난 것 을 확인할 수 있어 평균 풍속이 3.06m/s로 원안 대비 약 1m/s의 풍속이 증가하는 것을 확인하였다.
벡터를 이용하여 새만금 시설 원예단지 내로 유입되 는 공기 흐름을 확인해 보면 하우스 블록 간의 간격이 좁아 흐름을 방해하기 때문에 대안 3의 경우에도 1개 동
Classification Altitude (m)
1.0 1.5 2.0 2.5 3.5 4.5 6.5 8.5 10.0
Saemanguem
Weather Station 1.80 2.01 2.22 2.49 2.90 3.19 3.48 3.79 4.55
Atmospheric boundary
layer model 1.81 2.13 2.39 2.61 2.98 3.30 3.82 4.26 4.54
Table 6. The wind velocity boundary conditions setting for the CFD modeling
Origin Alternative 1
Alternative 2 Alternative 3
Figure 5. The wind velocity CFD simulation result of study sites
사이에서 흐름이 정체되는 분석 결과를 보였는데 건폐율 을 55%로 줄이더라도 동 사이의 간격을 넓히는 것이 더 효과적일 것으로 판단된다. 따라서 동과 동 사이의 간격 을 넓혀서 풍속의 흐름을 원할히 할 수 있는지에 대한 추가적인 연구가 필요하다고 판단된다.
연구대상지 설계에 따른 시설원예단지 풍속을 비율별 로 구분해 보면 시설율이 높은 초기 설계에서는 주로 유 속이 느린 0∼1m/s의 비율이 높은 반면, 시설율을 55%
로 줄이고 바람길을 확보한 최종 설계안에서는 유속이 느린 0∼1m/s의 비율은 줄고 원활한 흐름을 보이는 4m/s 이상이 되는 영역은 늘어난 것으로 나타났다. 하지만 건 폐율을 55%로 줄인 대안3의 경우에도 유속이 정체 된 1m/s 이하의 비율이 13%나 되는 것으로 분석되었으므로 건폐율을 줄이되 동과 동 사이의 간격을 넓히는 설계를 적용해야 할 것으로 판단된다.
3. 연구대상지 열환경 분포 CFD 시뮬레이션
연구대상지의 원안과 세 가지의 대안에 대한 1.5m 높 이에서의 온도 분포는 Figure 6와 Table 8에 제시 한 바 와 같다. 초기 설계 안인 원안의 경우 블록 간의 간격이 좁고 바람길이 확보되지 않아 태양복사에너지와 함께 하 우스에서 전달되는 열고임(열섬) 현상이 발생하여 단지 내 온도가 상승하는 결과를 보이고 있어 38℃ 이상 지 역이 약 55%나 될 만금 단지가 뜨거워지는 것을 확인
Wind
velocity
Origin Alternative 1
Alternative 2
Alternative 3
%
0∼1 m/s 25.33 16.18 15.25 13.05
1∼2 m/s 18.71 17.32 15.42 14.08
2∼3 m/s 16.87 15.72 15.01 16.33
3∼4 m/s 20.72 21.22 23.32 23.62
4∼5 m/s 17.22 27.43 27.97 28.77
Over 5 m/s 1.15 2.13 3.03 4.15
Average
(m/s) 2.09 2.61 2.71 3.06
Table 7. The CFD simulation wind velocity data of study sites
Origin Alternative 1
Alternative 2 Alternative 3
Figure 6. The temperature CFD simulation result of study sites
할 수 있다. 원예단지는 비닐 피복과 콘크리트로 포장 된 도로 등은 온도 상승의 원인이 어 약 40℃ 이상으로 높은 온도가 관측 되는 현상도 있는 만큼 작물에 고온장 해를 유발하므로 특별한 관리가 필요하고 고온이 형성 되지 않는 설계가 무엇보다 중요하다고 판단된다(Nam, 2008; Yoon and Kim, 2008, Son et al., 2017b).
건폐율을 약 15% 줄인 대안 1의 경우 원안 대비 38℃
이상 지역이 55%에서 27% 정도로 절반 정도 줄어들었 으며, 평균온도는 38.07℃에서 36.89℃로 1.18℃가 낮아 지는 분석결과를 도출하였다. 동일한 건폐율이지만 나대 지로 구성되어있는 대안1 대비 수목과 습지가 조성 된 대안2의 경우 37℃ 이상 지역이 46.31%에서 21.35%로 크게 줄어들어 전체 대상지 평균온도는 36.89℃에서 35.80℃로 약 1℃ 정도가 낮아지는 효과를 보였다. 녹지 공간은 여름철 주변까지 온도를 하강 시키는 장점 검증 되었으며(Jo and Ahn, 2006; Cho et al., 2009), 열섬완화 방안으로 수목배치가 제시한 바 있으므로 온실의 그늘이 지지 않는 범위에서 수목 식재를 적극 도입 할 필요가 있다고 판단된다(Son et al., 2017). 최종 설계 안 대안3 에서는 시설율을 55%로 줄여 바람길을 확보하고, 내부 에 녹지나 습지 등을 시설하여 열섬현상을 감소시킴으로 써 열고임(열섬) 현상이 상당히 개선되는 효과를 보여 평균온도가 35.18℃ 까지 낮아져 원안 대비 약 3℃ 가까 운 온도 하강 효과가 있는 것으로 분석 되었다. 앞서 언 급한 바와 같이 시설원예에서 작물의 적정 생육온도는 21∼28℃이며, 30℃ 이상일 때 냉방부하가 발생해 냉방 을 실시해야 하므로 농가소득에 직접적으로 부담을 주게 된다. 이러한 이유로 선행연구에서는 새만금 지역의 시 설원예단지 적지를 알아보는 연구에서 여름철 온도가 보
다 낮은 지역을 온실 조성의 중요 조건으로 선정 한 바 있다(Kang et al., 2015). 본 연구에서 분석 된 대안의 온 도하강 효과는 시설원예 운용에 있어 에너지 소모 비용 을 줄일 수 있으며, 기후변화에 대비한 저탄소 녹색성장 에도 부합 한다고 할 수 있다.
초기 설계인 원안 에서는 하우스 내의 복사열과 열섬 현상으로 38℃ 이상의 평균 온도를 보인 반면, 최종 설 계 안에서는 바람길을 확보하고 녹지나 수공간을 시설하 여 냉각효과를 줌으로써 2.9℃정도 낮아진 35.18℃정도 의 평균온도가 분석되었다. 블록 간의 거리가 좁고, 수목 이나 수공간이 작은 원안 설계에서는 단지 내의 열섬현 상이 심하지만, 바람길을 확보하고 녹지나 수공간을 시 설하여 냉각효과를 키운 최종 설계 안의 경우에는 수로 가 있는 하우스 내의 국부적인 열고임을 제외하면 열섬 현상은 완화되었다고 할 수 있다. 하지만 풍속과 마찬가 지로 건폐율을 줄이더라도 내부 시설 사이의 간격을 넓 히는 설계가 동반되어야 할 것으로 판단된다. 더불어 본 연구에서는 녹지와 습지의 유형이나 면적에 따른 기온저 감 정도를 상세히 분석하지 못한 점을 미비한 것으로 밝 히고 향후, 다양하게 비율을 구성, 추가 분석하여 실제 현장 조성에 있어서 설계에 반영 될 수 있는 연구를 지 속적으로 추진해야 할 것으로 판단된다.
IV. 결 론
우리나라의 시설원예 산업은 세계 최고로 평가 할 수 있지만 규모의 영세를 개선하기 위한 대단지 시설원예단 지를 새만금 간척지에 도입하는 계획을 추진 중에 있다. 우리나라는 A1B 시나리오를 기준 2071년에 약 3.8℃ 상 승 할 것이라는 예측이 있어 시설원예의 냉방은 더욱 힘 들고 에너지 부하가 높을 것으로 예상 된다. 따라서 본 연구는 새만금 시설원예 조성 예정지역의 여름철 고온현 상에 대응하고자 여름철 열섬발생 특성을 CFD로 분석하 였다. 그리고 이에 대한 개선방안을 새로운 설계로 제안 하고 얼마나 열섬 저감이 이루어지는지 분석하였다.
연구대상지는 새만금 5공구 지역 중 원예시설이 계획 된 954,808.4m2의 공간을 대상으로 실시하였다. CFD 분 석에 사용 할 기상자료는 연구대상지 내 기상관측소를 설치하여 2014년부터 2016년 까지 3년간 수집 된 기상 자료 중 여름철 최고온도가 발생 된 30일간의 데이터 양 상을 분석하였다. 시설원예단지의 설계는 먼저 원예시설 배치를 기준으로 공용면적을 제외 한 분양면적 기준 85% 건폐율(Coverage ratio)을 적용하여 원안(Origin)을 작 성하였다. 대안은 개선1, 개선2, 개선3 3가지 모델이 제
Temperature Origin Alternative
1
Alternative 2
Alternative 3
%
Under 32℃ - - 0.38 0.70
32∼33 ℃ - - 1.78 3.70
33∼34 ℃ 1.06 0.87 7.06 10.99
34∼35 ℃ 5.77 7.71 25.33 34.36
35∼36 ℃ 10.52 16.51 26.13 28.60
36∼37 ℃ 12.17 28.60 17.97 9.07
37∼38 ℃ 15.90 18.66 5.65 3.22
Over 38 ℃ 54.58 27.65 15.70 9.36
Average
(℃) 38.07 36.89 35.80 35.18
Table 8. The CFD simulation temperature data of study sites
안되었으며, 개선1(Alternative 1) 에서는 건폐율을 70%로 줄이고 초지 및 나대지 면적을 확장하는 안으로 구성하 였으며, 개선2(Alternative 2) 에서는 개선 1안의 나대지를 습지로 확장하는 안을 제안하였다. 최종적인 개선 3(Alternative 3) 안에서는 건폐율을 55%로 낮추고 수목 을 식재하는 식생대를 넓게 조성하여 습지와 녹지 모두 를 적용하도록 제안하였다.
CFD 분석에 사용 할 최고온도는 2014년부터 2016년 까지 3년 중 가장 높은 온도가 발생 한 3일의 평균인 34.833℃, 습도는 3년간 매년 최고온도 30일 분포 시 측 정 된 총 90회의 평균인 62.76%, 풍속은 90회의 평균인 1.80m/s, 풍향은 90회에서 측정된 평균인 북동풍을 적용 하였다.
연구대상지의 풍속 분포는 원안이 2.09m/s, 대안1 2.61m/s, 대안2 2.71m/s, 대안3 3.06m/s로 원안 대비 최종 안이 약 1m/s의 풍속이 증가하는 것을 확인하였다. 대안 3의 경우에도 1개 동 사이에서 흐름이 정체되는 분석 결 과를 보였는데 건폐율을 55%로 줄이더라도 동 사이의 간격을 넓히는 것을 설계방안으로 제시하였다.
연구대상지의 원안과 세 가지의 대안에 대한 온도 분 포는 원안이 38.07℃, 대안1 36.89℃, 대안2 35.80℃, 35.18℃로 원안 대비 최종 안이 약 2.9℃의 풍속이 증가 하는 것을 확인하였다. 원안에서 38℃ 이상 지역이 약 55%나 될 만금 단지가 뜨거워지는 것을 확인해 열섬 저 감에 대한 설계 투입을 도입할 것을 제안하였다. 또한 원예단지 내 작물에 고온장해에 대한 대응으로서 본 연 구와 같은 열섬 저감 설계 및 시뮬레이션의 필요성을 언 급하였다. 열섬완화 방안으로 수목배치 및 수로 등의 수 공간을 제시하였으며 바람길을 확보를 위해 건폐율을 줄 이더라도 내부 시설 사이의 간격을 넓히는 설계를 추가 적으로 제안하였다.
본 연구는 대상지역이 건설되기 전에 실시하는 열유 동해석 컴퓨터 시뮬레이션으로 작성되었다. 수십 가지의 다양한 원안 및 대안을 작성하여 최적의 설계방안을 도 출해내야 할 필요성이 있지만 분석 시간, 연구 예산 등 의 문제를 고려했을 때 상기 작성 된 넓은 범위의 대안 작성 또한 매우 중요한 의의가 있다고 판단된다. 이러한 연구가 누적되어 뜨거워지는 한반도의 기후변화에 대응 한 시설원예 산업 및 새만금 개발 사업에 있어 정책 및 예산편성의 기초자료로 활용 할 수 있을 것으로 기대한 다. 또한 시설원예단지 조성이 농업생태계에서 국민에게 주는 서비스 가치가 저하되지 않고 보전, 향상되는데 기 여할 수 있다고 판단한다.
연구는 2019년 농촌진흥청 국립농업과학원 농업과 학기술 연구개발사업(PJ014190)의 지원에 의해 이 루어 진 것임.
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