• 한국작물학회지
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• 제46권3호
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• pp.241-247
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• 2001

우리나라 벼 수량의 기상반응을 종합적으로 검토하여 벼 수량예측모델을 구축하고자 1985년부터 1999년까지 15년간 수행한 20개 지역의 벼 지역적응시험 자료를 이용하여 기상에 대한 수량반응의 최대경계선(boundary line)분석을 하였으며, 이에 근거하여 수량예측모형을 설정하였다. 1. 벼의 생육기간을 영양생장기, 생식생장기, 등숙기로 구분하고 각 발육단계를 15-20일 간으로 구분하여 각 시기의 기상요소에 대한 수량반응의 최대경계선은 평균기온( $T_{a}$ )과 일조시수( $S_{h}$)에 대해서는 지수함수 f( $T_{a}$ )=$\beta$$_{0}$(1-exp(-$\beta$$_1$/$\times$ $T_{a}$ ), f( $S_{h}$)=$\beta$$_{0}$(1-exp(-$\beta$$_1$$\times$ $T_{h}$)로 나타났으며 일교차(Tr)는 2차함수 f( $T_{r}$)=$\beta$0(1-( $T_{r}$-$\beta$$_1$)$^2$)로, 이 식에서 상수항 $\beta$$_{0}$를 제거하여 수량에 대한 각 기상요소의 영향도를 0-1로 나타내는 기상지수로 나타내었다. 2. 각 생육시기의 평균기온, 일조시간 및 일교차에 대한 수량반응의 최대경계선이외에 불임에 의한 등숙률 저하와 그에 따른 수량감소를 고려하기 위하여 Uchijima(1976)가 제안한 냉각도일수(cooling degree day)를 출수전 30일간의 생식생장기에 계산하여 이에 대한 수량과 등숙률 반응의 최대경계선을 계산하였는데 냉각도일수가 증가하면 수량이 감소하는 지수함수로 잘 표현되어 기존의 연구들과 같은 결과였다. 3. 기상지수는 벼의 생육기간을 영양생장기, 생식생장기 및 등숙기로 구별하고 각 시기별로 수량 기상지수를 각 기상요소 기상지수를 기하평균하여 산출하였는데 각 시기별 수량기상지수의 수량변이 설명도는 각각 0.383-0.430, 0.460-0.534, 0.4603-0.587로 결정계수는 영양생장기＜생식생장기＜등숙기의 순으로 컸다. 4. 최대경계선 분석방법을 통하여 얻어진 각 생육시기별 수량기상지수를 기하평균하여 구한 종합수량기상지수와 수량과의 직선회귀식을 구하여 수량예측모형(Model I, II, III)을 작성하였다. Model I, II, III)은 각각 결정계수가 0.6512, 0.6703, 0.6129로 모든 생육단계에 걸쳐서 기간을 15-20일 단위로 세분하여 모든 기간의 수량에 대한 기상지수를 고려하여 전 생육기간의 종합수량기상지수를 산출한 Model II가 기상변화에 따른 수량변이의 설명도가 가장 높았다.

• 생물환경조절학회지
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• 제21권3호
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• pp.271-275
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• 2012

최근 지구온난화에 따른 이상기상 발생 빈도가 증가하고 있으며 배추 등 일부 채소작물의 저온 및 고온 등으로 인하여 생산량에 문제가 발생하고 있다. 이러한 이상기상 조건 발생시 사전에 생산량을 예측하면 수급을 조절하는데 효과적이라 판단된다. 따라서 본 실험은 기상이변에 따른 봄배추의 생육량을 추정하기 위하여 정식시기와 질소시비량을 달리하여 생육인자간 상관계수를 도출하였다. 그 결과, 정식시기별 최종 생육은 4월 15일과 4월 22일 정식 처리에서 건물중이 각각 168g과 139g으로 타 시기에 비해 높았으며, 질소처리에 따른 차이는 없었다. 기후인자 온도, 일사량, GDD, 그리고 생육인자 엽수, 지상부생체중, 지상부건물중 등의 편상관분석 결과, 유의성이 높은 것으로 나타났다. GDD와 엽수, GDD와 지상부 건물중의 분포를 측정한 결과, 질소시비 수준에 따른 차이는 없었으며, 3차함수로 다항회귀식을 구한 결과, 엽수$(y)=-0.0000004x^3+0.0004x^2+0.0225x+5.4045$($R^2$=0.9818), 지상부건물중$(y)=-0.0000008x^3+0.001x^2-0.0958x+0.3426$($R^2$=0.9584)로 나타났다. 따라서 봄배추 생육기간중에 GDD 측정만으로도 봄배추의 지상부 생산량을 추정할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 원예과학기술지
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• 제31권5호
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• pp.531-537
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• 2013

최근 30년 동안 우리나라의 평균온도와 겨울철 온도가 각각 $0.7^{\circ}C$와 $1.4^{\circ}C$가 상승하였고 지속적으로 상승할 것으로 예측된다. 무는 매우 중요한 작물로 온난화에 따른 생육 모델 연구는 중요하다. 본 실험은 기상 이변에 따른 무의 생육량을 추정하기 위하여 정식시기와 질소 시비량을 다르게 처리하여 시험하였다. 파종시기는 4월 24일부터 5월 22일까지 14일 간격으로 3회에 걸쳐 실시하였고, 질소 시비량은 표준시비량의 0.5, 1.0, 2.0배 수준으로 3처리를 하였다. 그 결과, 무 파종 후 2개월째 생육은 4월 24일 처리구가 5월 8일과 22일 처리구보다 지상부 생체중이 높게 나왔다. 수확량 예측을 위한 생육 모델식은 질소 시비량별 GDD에 따른 지하부 건물중은 0.5N 처리구에서는 Y = 84.66 / (1+exp (-(GDD - 790.7) / 122.3)) ($r^2$ = 0.92), 1.0N 처리는 Y = 100.6 / (1+exp (-(GDD - 824.8) / 112.8))($r^2$ = 0.92), 2.0N 처리는 Y = 117.7 / (1+exp (-(GDD - 877.7) / 148.5)) ($r^2$ = 0.94) 로 나타낼 수 있었다. 구축된 모델식에 생육데이터를 사용하여 검정한 결과를 보면 기울기가 1.05-1.12로 다소 높게 추정하였지만 모델식으로 적용하는 것에는 무리가 없는 것으로 나타났다. 따라서 봄무 생산량 예측 시 GDD를 사용하여 수확량을 예측할 수 있을 것으로 사료되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.641-645
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• 2017

본 연구는 중국 동북지역의 22개 농업기후지대별로 유효적산온도(GDD), 무상기간(FFP) 작물생육 기간(GSL) 등 3가지 농업기후지수를 비교하기 위해 수행되었다. 농업기후지수는 NASA의 MERRA-2 기상 자료를 이용하여 계산하였다. 분석결과 모든 농업기후지수는 연도별로 유의한 차이는 보이지 않았다. 하지만 농업기후지대별로는 유의한 차이를 보였다. GDD는 지역별로 531.7-1650.6 도일의 범위를 보였으며, FFP는 141.5-241.7일의 범위를 나타내었다. 그리고 GSL은 125.1-217.9일의 공간적 분포를 보였다.

• 한국환경농학회지
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• 제20권2호
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• pp.74-78
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• 2001

아닐린을 유일 탄소원 및 에너지원으로 이용하는 두 개의 균주를 강물에서 분리하였다. 두 개의 세균 균주들은 생리 ${\cdot}$ 생화학적 특성과 16S rRNA 유전자 염기서열을 통하여 모두 Pseudomonas rhodesiae로 동정되었다. 이 균주들은 유일 탄소원으로 아닐린이 6,000 ${\mu}g/mL$ 수준으로 포함되어 있는 최소배지에서도 생육이 가능하였으며 두 균주간의 아닐린 분해능에는 뚜렷한 차이가 없었다. P. rhodesiae 51-C 균주는 아닐린이 300 ${\mu}g/mL$ 수준으로 처리된 최소배지에서 16시간이내에 아닐린을 완전히 분해하였고 아닐린 분해에 대한 최적의 pH는 7.0이었으며, 적온은 $30^{\circ}C$와 $35^{\circ}C$사이였다. P. rhodesiae에 의한 아닐린의 분해는 처음으로 보고하는 바이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제26권4호
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• pp.235-241
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• 2017

본 연구는 배추의 작황 예측프로그램을 개발하기 위한 생육조사로 정식시기를 봄과 가을에 2주 간격으로 3회씩 각각 정식하여, 생체중, 건물중, 엽장, 엽폭, 엽수, 엽면적등을 정식후 2주간격으로 조사하였다. 정식 후 일수에 따른 생체중과 건물중의 변화와 GDD에 따른 생체중, 건물중, 엽면적 그리고 엽수의 변화에 대하여 회귀분석하였다. 정식 후 일수에 따른 봄배추와 가을배추의 생장을 S자형 곡선으로 분석한 결과 생체중의 회귀식은 각각 FW=4451.5/[1+exp{-(DAT-34.1)/3.6}]($R^2=0.992$)과 각각 FW=7182.0/[1+exp(-(DAT-53.8)/11.6)]($R^2=0.979$) 였다. 그리고 GDD에 따른 봄배추의 생체중의 모델은 각각 FW=4411.2/[1+exp{-(GDD-585.2)/128.6}] ($R^2=0.992$) 및 FW=13718/[1+exp{-(GDD-1278.6)/219.5}] ($R^2=0.981$)였다. 봄배추와 가을배추의 단위면적당 생산량은 각각 11348.3kg/10a와 1,5128.2kg/10a로 노지재배의 단수와는 차이를 보인 반면에 봄배추의 경우 시설재배의 단수 1,1147.3kg/10a와 유사한 결과를 보였다. 차후에 노지재배를 통해, 배추의 생산성에 관여하는 주요 요인을 분석하고, 실시간으로 계측한 생육 및 기상자료를 기반으로 하여 보다 정확한 예측프로그램으로 보정 및 검증해야할 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제26권4호
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• pp.346-352
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• 2017

본 연구는 사과 '후지'의 과실 횡경 예측 모델을 개발하고 검증하고자, 수원지역에서 2000년부터 2014년까지의 연차간 과실 생장과 기상을 포함한 환경요인들을 분석하였다. 2000년부터 2014년까지의 평균 만개일은 4월 28일이었고, 만개 후 수확일까지의 성숙일수는 평균 181일이었다. 만개 후 약 36일 이후부터의 과실 생장은 단일 S자 곡선이었으며, 과실 횡경에 영향을 미치는 환경요인들은 BIO2, 9월강수량, 4월 최고 최저 평균기온, 8월 최저기온, 그리고 4월의 생육도일이었다. 그 중에서, 서로 간의 요인이 교차 상관관계를 나태내지 않는 BIO2와 9월 강수량을 각각 다른 요인들과 조합하여 모델을 만들었다. 선발된 모델 중에서 AICc가 92.61이며 보정된 $R^2$ 값이 0.53으로 가장 적합도가 높았던 모델을 선택하였으며 그 최종 모델식은 19.33095+(5.76242${\times}$BIO2)-(0.01891${\times}$9월강수량)+(2.63046${\times}$4월최저온도)이었다. 이 모델을 2000년부터 2014년까지의 실측치와 비교하였는데, 사과 '후지'과실 횡경의 실측치와 예측치의 평균차이는 ${\pm}2.9mm$, 표준편차는 3.54였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권2호
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• pp.108-125
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• 2015

다수의 기후요소를 지수화하고 특정지역의 기후 자원량을 분석하여, 종합 및 판단하는 과정은 특정지역의 농업기후자원의 특성을 한 눈에 알 수 있게 한다. 농업기후자원의 특징을 단순 명료하게 표현한 것을 농업기후지수라고 하는데, 이 지수는 기후자원(예, 기온, 일사, 강수)으로부터 작물의 생육과 수량 추측을 위한 가능성과 여러 가지 영농기술을 실시하는데 필요한 기초자료를 제공함으로써 농업생산성의 주요 지표가 될 수 있다. 그러나 농업기후지수는 절대적인 것이 아니기 때문에 기후변화에 따라 항상 변화할 수 있다. 최근 IPCC 제5차 평가보고서에서 온실가스 대표경로(RCP)에 따른 시나리오가 많은 연구에 이용됨에 따라서 기후정보의 역학 및 통계적 규모축소를 통한 미래기후변화전망정보의 불확실성을 고려한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 IPCC 제5차 평가 보고서에 사용된 RCP 시나리오를 기반으로 비모수적 분위사상법을 이용한 상세화된 기후변화 전망정보를 바탕으로 한반도의 농업기후지수(예, 식물기간 및 작물기간, 생장도일, 무상기간)의 시공간적인 변화와 불확실성을 평가하였다. 동일한 과거 기간에 대하여 기후모델(GCM)으로부터 계산된 농업기후지수와 관측자료에 의해 계산된 농업기후지수를 비교한 결과, KMA-12.5km를 제외하고 사용된 8개 개별 GCM의 농업기후지수의 각각의 평균은 4대강 유역 모두에서 관측자료에 의해 계산된 값의 평균과 비교적 잘 일치하여 개별 GCM 뿐만 아니라 다중모델앙상블(MME)의 과거기후 재현성에는 문제가 없는 것으로 확인하였다. 또한 불확실성을 고려하기 위한 MME 계산에서 사용되는 GCM의 개수가 무한적으로 증가한다고 해서 오차가 줄어들지 않았다. 추가 연구가 계속 필요하지만, 본 연구에서 3-4개의 GCM을 사용하는 경우 확실하게 오차가 개선되기 시작하였으며, 대체로 7-8개 이후부터는 더 이상 오차가 개선되지 않았다. 미래전망 결과에서, 4대강 유역 전체에 대하여 inmcm4가 과거 기간의 MME에 대한 RCP 4.5에서 1% 증가, RCP 8.5에서 2% 증가로 9개 개별 GCM 중에서 가장 낮았고, CanESM이 과거 기간의 MME에 대하여 RCP 4.5에서 10%, RCP 8.5에서 15% 증가로 가장 높은 증가를 보였다. 4대강 유역의 시공간분포의 변화에서 관측자료와 다른 경향을 보이는 개별 GCM이 있어서 지형 특성과 개별 GCM의 일변동 특성을 반영할 수 있는 상세화 방법의 개선 및 개발이 필요하다. 도출 및 평가된 본 연구의 농업기후지수는 농업용 상세 전자기후도와의 활용뿐만 아니라, 후속 연구를 위한 농업이상기후지수 및 생산성지수의 평가에 활용될 수 있을 것이다. 예를 들면, 낙동강 유역과 영산-섬진강 유역의 무상기간 증가로부터 '겨울기간이 짧아질 수 있다'라고 가정할 경우, 농업이상 기후지수(예, 저온발생빈도) 분석을 통해 겨울작물의 생산성지수의 불확실성 증감 혹은 재배시스템(예, 이모작 혹은 이기작 등)의 변화에 대한 불확실성 증감 등에 대한 평가에 활용될 수 있을 것이다.