본 연구에서는 농촌 소하천의 적정 환경유지용수 산정을 위한 기초조사로 경상남도 고성군 하이면 와룡리에 위치한 봉현저수지를 수원으로 하는 봉현천과 하이저수지를 수원으로 하는 석지천을 대상으로 시기적 우기이면서 농번기인 2010년 5월에서 10월까지 총 6회에 걸쳐 18개 지점을 선정하여 하천조사 및 유량 모니터링을 실시하였다. 그 결과 선행 강수량이 많을 경우 하천의 전 구간에 유량이 증가하였고, 선행 강수량이 적거나 없는 경우에는 계측이 불가능할 정도로 하천이 메말라 있었다. 각 하천의 상류부의 경우에는 항시 일정량의 유량을 확인 할 수 있었는데 이는 댐 침윤에 기인한 것으로 추정되었다. 유량 프로파일을 작성한 결과 봉현천 하류부 2,000 m 지점과 3,500 m 지점, 석지천 하류부 1,200 m 지점에서 주변 참다래 과수원의 관개용수 양수, 참다래 보관 및 선별공장에서의 취수 및 관측지점 상류부의 연속적인 보의 영향으로 유량이 감소하는 것을 확인할 수 있었고, 봉현천 하류부 4,200 m 지점에서는 유량이 증가하였는데 이는 배수로를 통한 유출수의 유입에 의한 것으로 추정되었다. 향후 지속적이고 장기적인 현장 모니터링을 통하여 농어촌환경용수 공급을 위한 적정 유지유량을 산정하는데 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
BACKGROUND: Residual organochlorine pesticides (OCPs) are designated as persistent organic pollutants (POPs) by Stockholm Convention because they bioaccumulate through the food web, and pose a risk of causing adverse effect to human health and the environment. Apple and pear is economic crop in agriculture, and its cultivation area and yield has been increased. Therefore, we tried to investigate the OCPs residue in apple and pear orchard soils and fruits. METHODS AND RESULTS: Extraction and clean-up method were developed using the modified QuEChERS method for residual organochlorine pesticides (ROCPs) in apple and pear orchard soil and fruits. Recovery and limit of quantitation (LOQ) of ROCPs in soil and fruits were 75.4-101.4 and 76.9-93.4%, 0.03-0.21 and $0.6-1.2{\mu}g/kg$, respectively. Detected ROCPs in apple and pear orchard soil was 2,4-DDT, 4,4-DDD, 4,4-DDE, 4,4-DDT, and endosulfan sulfate, the residues were 2.2, 1.9-48.0, 1.3-84.1, 90.6-863.1, and $11.3-239.0{\mu}g/kg$, respectively. But five pesticides in all fruit samples were not detected. CONCLUSION: These results showed that ROCPs residues in apple and pear orchard soil had no effect on safety of agricultural products.
BACKGROUND: To quantify carbon exchange at agricultural ecosystems in South Korea, net ecosystem exchange (NEE) at three croplands including a rice paddy, a bean field and an apple orchard was measured on the basis of the eddy covariance technique. METHODS AND RESULTS: NEE of CO2 during the growing season (June to September) averaged over the recent two years (2018-2019) was the highest at rice (-4.49 g C m-2 day-1), followed by the bean (-3.12 g C m-2 day-1) and apple (-0.93 g C m-2 day-1). The diurnal variation of NEE was the highest at the rice, while the seasonal variation of it was the highest at the bean than others. In terms of yearly variation, the rice paddy and the bean field absorbed more CO2 in 2019 compared to 2018, while the apple orchard absorbed less. CONCLUSION: Our results confirmed that these croplands consistently acted as net sinks for CO2 during the growing season because an amount of CO2 uptake from photosynthesis was larger than one of its emissions from respiration. The quantification of net CO2 exchange at agricultural ecosystems may help to better understand the local carbon cycle over various time scales.
BACKGROUND: Ammonia is known as a precursor to fine particulate matter, and according to CAPSS, annual ammonia emissions in the agricultural sector were 249,777 tons as of 2018, accounting for about 79.0% of Korea's total ammonia emissions. In particular, ammonia emissions from agricultural land increased by 19,566 tons (10.2%) compared to the previous year. The Ministry of Environment is setting emission statistics using the ammonia emission coefficient developed in Korea in 2008, but researchers in the agricultural field regard it as a coefficient that does not reflect the reality of Korea's agricultural environment. Accordingly, in order to develop ammonia emission coefficients from the cultivation of apples and pears, Korea's representative fruit type, test agricultural land was set in Iksan, Jeollabuk-do. METHODS AND RESULTS: This study attempted to obtain the ammonia emission coefficient by the treatment of the composite fertilizer (N-P2O5-K2O=12-7-9), and the flux was measured using a dynamic flow-through chamber method. As for the chamber, a total of 12 chambers were installed repeatedly in 4 zones and used to develop emission coefficients. Using compound fertilizers during fruit tree cultivation, the ammonia emission coefficient was evaluated as 10.4 kg NH3/ton for pears and 15.3 kg NH3/ton for apples. The reason why the ammonia emission coefficient according to the use of composite fertilizers was calculated higher for apple cultivation is believed to be due to the relatively high pH concentration of apple orchard soil. CONCLUSION(S): This study may provide basic data for upgrading the ammonia emission coefficient when using composite fertilizers in agricultural land. In the future, it might be necessary to upgrade the calculation of emissions through the development of ammonia and fine particulate matter emission coefficients considering the agricultural environment of Korea.
Pseudomonas syringae pv. actinidiae (Psa)는 키위에 세균성 궤양병을 일으키는 병원균이다. Psa 균주는 유전적 및 생화학적 특징에 따라 5개의 biovar로 나누어진다. 그중 biovar 2와 3이 국내에서 발견되어 광범위한 피해를 주고 있다. Psa를 방제하는 효율적인 방법 중 한가지는 streptomycin과 같은 항생제를 사용하는 것이다. 그러나, 이 항생제에 저항성을 갖는 균주가 국내에서 분리되었고, 선행 연구에서 biovar 2 균주의 저항성이 strA-strB 유전자에 의한 것으로 밝혀졌다. 본 연구에서는 Psa biovar 3 균주에서 streptomycin 저항성의 분자적 기작을 밝히고자 하였다. 실험실에서 선발된 streptomycin 저항성 균주의 리보솜 단백질 S12를 암호화하는 유전자인 rpsL의 염기서열을 결정한 결과, 43번째 또는 88번째 코돈에서 자연발생적 점 돌연변이가 일어난 것을 확인하였다. 한편, 두 곳의 키위 과수원에서 분리된 4개의 streptomycin 저항성 biovar 3 균주에서는 민감성 균주에서 AAA인 rpsL의 코돈 43이 AGA로 단일 염기 치환이 일어났고, 이는 아미노산을 lysine에서 arginine으로 변화시키게 된다. 국내에서 발견된 biovar 3 균주 모두의 저항성 기작은 rpsL 유전자의 돌연변이에 기인하였다.
2021년 5월 화상병 확산 방지를 위해 화상병 예찰 중에 충북 음성의 화상병이발병한 배 과수원 바로 인근의 밭에서 자라는 팥배나무의 어린 가지가 수침상을 보이면서 마르는 증상을 발견하였다. 채집한 잎과 어린 가지로부터 균 분리를 진행한 결과 화상병원균과 유사한 유백색의 mucoid한 colony를 보이는 2개 균주를 순수 분리하였다. 순수 분리된 병원균을 화상병원균 특이 프라이머 PCR 검정 및 16S rRNA 염기서열을 이용한 계통도 분석을 통해 분리된 균주가 Erwinia amylovora임을 확인하였다. 배 유과와 사과 대목에 병원성 검정을 수행한 결과 접종 6일 후에 접종한 자리에 괴사 증상과 우즈를 확인할 수 있었고, 이들 증상에서 동일한 균을 재분리하였다. 본 연구는 국내에서 최초로 E. amylovora에 의해 발생한 팥배나무에서의 화상병을 보고하고자 한다.
한반도에서 화강암은 볼록한 석산과 오목하고 넓은 하곡과 같이 극단적인 형태의 지형을 발달시키는 이중성을 드러낸다. 화강암은 강한 암석이어서 산지를 형성한다. 화강암 산지는 험준하고 깎아지른 능선과 깊고 가파른 계곡을 형성하기도 하고 완만하고 부드러운 산세를 보이기도 한다. 풍화미지형은 토르와 타포니, 나마, 그루브, S자형암벽 등이 대표적이다. 선캄브리아기의 단단한 기반암으로 이루어진 한반도는 신생대 중신세 요곡융기 이후 각종 지형형성작용을 받았다. 그 결과 대하천 중·상류 구간에는 크고 작은 침식분지가 형성되었다고들 한다. 침식분지로 소개되는 곳은 대부분 단층선이 지나가는 골짜기이다. 지질구조선이 둘 또는 세 방향으로 교차하는 골짜기는 시야가 트여 있어 분지로 이해하기 쉬웠다. 폐쇄적이고 고립적 어감을 지닌 '분지'라는 용어는 하천이 관류하지 않는 최상류 소규모 유역분지에 국한시켜 사용하는 것이 적절하다. 침식분지는 양구 펀치볼에서 그 전형을 보이는 바와 같이 접시를 닮았다. '소위' 침식분지의 경사급변점과 분지바닥을 이루는 충적지 사이 산록에는 완경사 지형면이 다양한 규모로 나타난다. 완만한 사면의 산록면에 대해서는 페디먼트, 주빙하성 사면퇴적물, 선상지, 하안단구 등 다양한 해석이 시도되었다. 한편 화강암이 심층풍화를 받으면 풍화층과 토양에 덮인 구릉성 산지와 평야를 형성하기도 한다. 심층풍화층은 규모가 작은 하천의 잦은 범람에도 쉽게 평탄화하는 성향을 보여 넓은 하곡과 평야를 발달시켰다. 한반도 서남부 해안지방은 해발고도가 낮고 기복이 작은 구릉지와 충적지가 넓게 펼쳐진다. 구릉지는 야산개발에 의해 밭 이외에 과수원, 목장, 임야로 이용된다. 하천 양안 충적지는 주로 논으로 이용된다.
대표적인 돌발 해충인 갈색날개매미충은 기주 범위가 넓고, 농경지만이 아니라 인근 야산, 산림 지역에도 분포하여 개체군 관리가 어려운 해충 중 하나이다. 따라서, 갈색날개매미충의 방제 효율을 증대시키기 위해서 농경지 작물 외에도 인근 산림에 분포하고 있는 목본식물에 대한 갈색날개매미충 발육단계별 선호도 조사가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 과수원 주변과 조경수, 산림의 주요 목본 식물들을 대상으로 갈색날개매미충 발육단계별 선호도를 현장에서 조사하고, 선행 연구결과들과 비교하여 선호도가 높은 식물들을 선정하였다. 현장 조사와 선행 연구결과를 통하여 갈색날개매미충의 잠재적 목본 기주식물을 정리한 결과, 총 53과 120종이 확인되었고, 갈색날개매미충의 전 발육단계에 걸쳐 선호도가 높았던 기주는 산수유, 때죽나무에 불과하였으며, 발육단계별로 선호하는 목본 식물이 달라졌다. 발육단계에 따라서 선호 기주가 변동되는 이유는 발육단계별로 선호하는 부위가 다르고, 생존에 필요한 물질에 따라서 기주가 선정되기 때문인 것으로 추정된다. 본 연구결과는 농경지 경제작물뿐만 아니라, 농경지 주변 및 산림내 갈색날개매미충의 종합적인 방제 대책 수립에 도움이 될 것으로 예상한다.
서양금혼초의 원산지는 유럽 또는 유라시아 원산으로 국화과의 여러해살이풀이다. 우리나라에는 1992년에 처음 확인되었고 주로 제주도에 많이 발생되다가 점차 내륙으로 확산되고 있다. 로제트 형태로 월동하다가 5~6월에 노란색 꽃을 피운다. 서양금혼초는 종자와 뿌리줄기로 번식한다. 종자의 발아적온은 15/20℃(주/야)이고, 뿌리줄기는 토심 2~3 cm 깊이에 새로운 개체를 형성한다. 서양 금혼초의 뿌리에서는 다른 식물의 발생을 억제하는 타감 물질이 분비된다. 일부 샐러드나 목초 대체식물로 이용되나 제한적이다. 그러나 서양금혼초가 함유하고 있는 암피실린(ampicillin)에 대한 폭넓은 연구가 진행되어 항암, 항염증 등에 효과가 인정되고 있다. 서양금혼초를 경종적 그리고 물리적으로 관리할 수 있는 방법은 제한적이다. 과수원에서는 oxyfluorfen, dichlobenil과 같은 토양처리제나 glufosinate-ammonium, glyphosate와 같은 비선택성 경엽처리제가 사용된다. 생물학적 방제인자에 대해서는 알려지지 않고 있다.
본 논문은 딥러닝 기반 객체 탐지 모델과 다항 회귀모델을 이용하여 사과나무에 열린 사과의 개수를 예측할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 사과나무에 열린 사과의 개수를 측정하면 사과 생산량을 예측할 수 있고, 농산물 재해 보험금 산정을 위한 손실을 평가하는 데에도 활용할 수 있다. 사과 착과량 측정을 위해 사과나무의 앞면과 뒷면을 촬영하였다. 촬영된 사진에서 사과를 식별하여 라벨링한 데이터 세트를 구축하였고, 이 데이터 세트를 활용하여 1단계 객체 탐지 방식의 CNN 모델을 학습시켰다. 그런데 사과나무에서 사과가 나뭇잎, 가지 등으로 가려진 경우 영상에 포착되지 않아 영상 인식 기반의 딥러닝 모델이 해당 사과를 인식하거나 추론하는 것이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 두 단계로 이루어진 추론 과정을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상 기반 딥러닝 모델을 사용하여 사과나무의 양쪽에서 촬영한 사진에서 각각의 사과 개수를 측정한다. 두 번째 단계에서는 딥러닝 모델로 측정한 사과 개수의 합을 독립변수로, 사람이 실제로 과수원을 방문하여 카운트한 사과 개수를 종속변수로 설정하여 다항 회귀 분석을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 추론 시스템의 성능 평가 결과, 각 사과나무에서 사과 개수를 측정하는 평균 정확도가 90.98%로 나타났다. 따라서 제안된 방법은 수작업으로 사과의 개수를 측정하는 데 드는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다. 또한, 이 방법은 딥러닝 기반 착과량 예측의 새로운 기반 기술로 관련 분야에서 널리 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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