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      고해상도 온습도지수 및 고온 스트레스 일수 분포도의 제작과 이를 활용한 시공간적 변화 분석 = Production and Spatiotemporal Analysis of High-Resolution Temperature-Humidity Index and Heat Stress Days Distribution

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      https://www.riss.kr/link?id=A108937358

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      국문 초록 (Abstract)

      기후변화는 농업에 막대한 영향을 미치며, 특히 지구 온난화로 인해 미래로 갈수록 기온과 습도가 현재와는 다른 양상으로 변화될 것으로 예측된다. 현재와 다른 기후 환경하에서는 농작물...

      기후변화는 농업에 막대한 영향을 미치며, 특히 지구 온난화로 인해 미래로 갈수록 기온과 습도가 현재와는 다른 양상으로 변화될 것으로 예측된다. 현재와 다른 기후 환경하에서는 농작물과 더불어 가축들은 환경변화에 따른 스트레스에 노출될 위험성이 높아질 수 있다. 특히 미래 기후는 평균기온 상승으로 설명할 수 있는데, 고온 스트레스에 대한 위험도는 기온과 상대 습도를 통해 계산되는 온습도지수를 통해 평가할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 종관 관측 10개 지점에서 1961년부터 2020년까지 60년간 수집된 기온과 상대 습도 자료를 활용하여 지점별 온습도지수를 기간에 따라 비교하고, 1981년부터 2020년까지 고해상도 분포도로 제작된 기온과 상대습도 분포도 자료를 통해 온습도지수를 분포도 형태로 제작하여 시간의 흐름에 따른 공간적인 변화량을 분석하였다. 또한, 온습도지수를 활용해 산출할 수 있는 고온 스트레스 발생 일수를 기간에 따라 비교하였다. 온습도지수는 과거에서 현재로 이어지는 동안 평균적으로 상승하는 양상을 나타냈으나 지점별로 상승 패턴은 차이가 있었다. 또한 온습도지수가 상승함에 따라 고온 스트레스 일수 또한 증가하는 양상을 나타냈으며, 이는 향후 열로 인한 축산업 분야의 비용증가를 예상할 수 있다. 본 연구의 결과는 온습도지수를 통해 가축의 고온 스트레스 위험성을 평가할 수 있음을 시사하며 향후 기후 변화 시나리오 자료를 통한 미래 기간에 대한 온습도지수 분석에 대한 연구가 필요할 것이다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      The impact of climate change on agriculture is substantial, especially as global warming is projected to lead to varying temperature and humidity patterns in the future. These changes pose a higher risk for both crops and livestock, exposing them to e...

      The impact of climate change on agriculture is substantial, especially as global warming is projected to lead to varying temperature and humidity patterns in the future. These changes pose a higher risk for both crops and livestock, exposing them to environmental stressors under altered climatic conditions. Specifically, as temperatures are expected to rise, the risk of heat stress is assessable through the Temperature-Humidity Index (THI), derived from temperature and relative humidity data. This study involved the comparison of THI collected from 10 Korea Meteorological Administration ASOS stations spanning a 60-year period from 1961 to 2020. Moreover, high-resolution temperature and humidity distribution data from 1981 to 2020 were employed to generate high-resolution THI distributions, analyzing temporal changes. Additionally, the number of days characterized by heat stress, derived from THI, was compared over different time periods. Generally, THI showed an upward trend over the past, albeit with varying rates across different locations. As THI increased, the frequency of heat stress days also rose, indicating potential future cost increases in the livestock industry due to heat-related challenges. The findings emphasize the feasibility of evaluating heat stress risk in livestock using THI and underscore the need for research analyzing THI under future climate change scenarios.

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