• 한국잠사곤충학회지
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• 제15권2호
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• pp.55-60
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• 1973

제기상요인이 잠견생산량에 미치는 영향은 일조시수가 가장 크게 정상관하며 강수량은 정상관하는 반면에 대기습도는 부상관하며 평균기온과 최고기온에 비례하는 반면에 최저기온은 부상관한다. 각 잠기별(춘잠기, 추잠기, 후년춘잠기) 산견량이 영향을 미치는 제기상요인은 다음과 같다. (1) 춘잠기산견량은 다음 제기상요인에 의하여 결정된다. \circled1 5,6월의 일조시수와 6,7월의 강수량과 정상관한다. \circled2 5,6월의 대기습도와 부상관한다. (2) 추잠기 산견량은 다음 제기상요인에 의하여 결정된다. \circled1 6,7월의 강수량과 정상관한다. \circled2 연중총일조시수와 정상관하며 특히 5.6월의 일조시수와 정상관한다. (3) 후년춘잠기 산견량은 다음 제기상요인에 의하여 결정된다. \circled1 연중총일조시수에 정상관한다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2001년도 춘계 학술발표논문집
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• pp.109-112
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• 2001

농작물의 생육 및 작황은 내적으로는 품종 자체의 고유 특성과 외적으로는 재배기술, 토양환경, 기상환경 등에 크게 영향을 받는다. 이중 온도, 일조시수 등의 기상조건은 생육과 수량 형성에 직접적인 영향을 미치게 되며 작물의 고유특성인 출수기, 수량구성요소 등도 기상환경에 따라 변이를 나타낸다.(중략)

• 한국작물학회지
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• 제33권1호
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• pp.87-96
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• 1988

재배환경과 품질이 크게 상이한 한국의 만기작과 조기작, 그리이스 관행 재배에서의 생육환경, 잎담배의 화학성분 변화와 품질과의 관계를 분석한 결과, 1. 생육중 강우량은 한국의 만기작＆gt; 조기작＆gt; 그리이스작 순으로 적고, 일조시수는 강우량의 역순이었으며, 조기작은 만기작에 비해 이식후 30∼80일 기간중 강우량이 60% 적고, 일조시수는 20% 많았다. 2. 그리이스작은 한국 재배엽에 비하여 전질소, 니코틴, 석유에텔 추출물함량이 현저히 높았다. 그리이스작＆gt;조기작＆gt;만기작 순으로 휘발성 유기산, 정유성분 중성부의 함량이 높고 품질이 좋았으며, 조기작은 만기작보다 회분함량과 pH가 크게 낮았다. 3. 건조엽의 품질과 석유에텔추출물, 휘발성 유기산, 전질소함량은 정의 상관, 회분함량은 부의 상관을 보였다. 4. 품질평가를 위한 지수로는 총 휘발성 유기산(mg/100g), (equation omitted) 접합도가 높았다.

• 한국산림과학회지
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• 제77권2호
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• pp.216-222
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• 1988

춘천근교(春川近郊)와 강원대학교(江原大學校) 연습림(演習林)에서 자라고 있는 잣나무와 소나무의 직경생장량(直徑生長量)을 측정(測定)하여 다변량해석(多變量解析) 방법(方法)으로 직경생장(直徑生長)에 미치는 기상인자(氣象因子)의 영향(影響)을 조사(調査)하였으며, 또한 특이(特異)한 기후변동하(氣候變動下)에서 나타나는 Key-year를 분석(分析)하였다. 그 결과(結果)는 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 동일(同一)한 기상조건(氣象條件)과 입지환경하(立地環境下)에서 잣나무의 직경생장(直徑生長)이 소나무의 직경생장(直徑生長)보다 양호(良好)하게 나타났다. 2. 잣나무의 직경생장(直徑生長)에 미치는 기상인자(氣象因子)의 영향(影響)에 대한 크기는 안개, 일조시수(日照時數), 강수량(降水量), 습도(濕度), 온량지수(溫量指數), 증발량(蒸發量)의 순위(順位)로 나타났다. 3. 소나무의 직경생장(直徑生長)에 미치는 기상인자(氣象因子)의 영향(影響)에 대한 크기는 안개, 일조시수(日照時數), 습도(濕度), 강수량(降水量), 온량지수(溫量指數)의 순위(順位)로 나타났으며, 증발량(蒸發量)은 유의성(有意性)이 인정(認定)되지 않았다. 4. Key-year는 잣나무와 소나무의 직경생장(直徑生長)에 미치는 특이(特異)한 기후변동(氣候變動)이 있었던 1964년(年)과 1973년(年)에 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.391-396
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• 2005

한국 연안 전 해역에 걸쳐서 매년 적조생물이 발생 한다. (1995년부터). 남해 중부 및 동부해역은 상습발생 지역이다 (7, 8월). 기상인자(기온, 수온, 강수량, 일사량, 일조시수, 바람)는 적조형성에 기여하며, 특히 수온 (기온)은 적조발생의 제한 인자로 작용한다. 수온 15$^{\circ}$C가 되는 일을 기점으로 적조발생에 소요되는 시간은 78${\sim}$104일 정도 걸리며, 누적일조시수, 누적수온, 누적강우량의 비교로부터 적조발생 해역을 구분할 수 있다. 즉, 남해중부 및 남해동부 해역은 고밀도 적조발생 해역이며 남해서부 해역, 동해남부 해역은 저밀도 적조발생 해역이다. 동해남부 해역을 제외한 나머지 해역은 수온 24.5${\sim}$25.5$^{\circ}$C의 범위에서 1000mg/l 이상의 밀도를 보이는데, 적조생물이 발생하면 대체로 수산피해를 가져다주는 적조경보의 범주에 든다. 위성원격탐사 기술로부터 우리나라 연근해 적조발생 해역 해황특성과 적조분포 상호간의 관계성으로부터 적조의 머무름과 이동은 냉수대의 발달 및 소멸 그리고 북상난류의 흐름과 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었다. 또한 식물성플랑크톤의 농도의 변화를 이용하여 적조분포 해역의 감지가 위성위격탐사 기술로 가능하였다. GIS 기술을 통한 적조정보관리시스템의 구축으로 적조정보를 통한 공간분석이 가능하게 되었다.

• 한국잠사곤충학회지
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• 제18권2호
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• pp.61-64
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• 1976

1. 발생소장은 기상환경 중 강우량 및 일조시수에 큰 영향을 받으며 8월초 밀도가 급증하여 하순에 Peak를 나타내었다. 2. 엽위별분포는 상부로부터 4-16엽이 분포하고 그 중 6-12위엽에 최대로 분포하였다. 3. Orthene, Metasystox의 방제효과가 우수하였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제6권2호
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• pp.129-136
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• 1973

대맥(大麥)의 N, P, K 비료(肥料) 응수(應酬)에 미치는 기상요인(氣象要因)의 영향(影響)을 조사(調査)하기 위(爲)하여 1965~69년(年)에 전국(全國)에 걸쳐 실시(實施)한 N, P, K 시험(試驗)으로 부터의 12, 1, 2월(月) 평균기온(平均氣溫) 및 평균최저기온(平均最低氣溫), 3, 4, 5월(月)의 강수량(降水量), 11월(月)부터 5(월)月까지의 일조시수등(日照時數等)과 동해(凍害), 습해(濕害), 한해피해(旱害被害) 발생율(發生率)과의 관계(關係)를 조사(調査)하고 피해시(被害時) 및 대맥생육기간(大麥生育期間)인 11월(月)~5월(月) 사이의 평균(平均) 온도(溫度) 차이(差異)에 따른 북부(北部), 중부(中部), 남부(南部)의 지대별(地帶別) N, P, K 응수(應酬)를 조사(調査)한 결과(結果)를 보면 다음과 같다. 1) 12, 1, 2월(月) 평균최저기온(平均最低氣溫)이 낮을수록 동해피해율(凍害被害率)이 높고 동해(凍害)를 입을수록 P, K 응수(應酬)가 현저(顯著)히 높았다. 2) 3, 4, 5월(月) 강수량(降水量)이 많을수록 습해피해율(濕害被害率)은 높고 한해피해율(旱害被害率)은 낮아 서로 상반(相反)되는 경향이나 강수량(降水量)이 280mm 정도(程度)에서 양자(兩者)의 피해(被害)는 최저(最低)이었다. 우리나라 평균강수량(平均降水量)이 230mm인 조건(條件)에서 피해발생율면에서는 습해(濕害)보다는 한발피해(旱魃被害)가 문제가 되나 전체 수량감수면에서는 습해피해가 더 크다. 3) 습해(濕害)일때는 P, K 응수(應酬)가 크게 인정(認定)되나 한해(旱害)일때는 K의 응수(應酬)만이 인정(認定)되었다. 4) 동해(凍害), 습해(濕害), 한해(旱害)에 의(依)한 감수율(減收率)은 각각(各各) 평균(平均) 31% (29~33%), 42%, 19% (12~25%) 정도(程度)이었다. 5) 평균(平均) N의 응수(應酬)는 44%(34~55%) P의 응수(應酬)는 19%(5~38%) K의 응수(應酬)는 9%(1~34%) 정도(程度)이었다. 6) N의 응수(應酬)는 강수량(降水量)이 적어 한발(旱魃)이 심(甚)할 경우에는 강수량(陸水量)의 증가(增加)에 따라 컸으며 일조시수(日照時數)가 증가(增加)할수록 N 응수(應酬)가 또한 증가(增加)하였으나 너무 강수량(降水量)이 많아 습해조건(濕害條件)이 되거나 너무 일조시수(日照時數)가 많아 한발조건(旱魃條件)이 되며는 오히려 떨어졌다. 7) P와 K의 응수(應酬)는 온도(溫度)가 낮을수록 즉(卽) 북부(北部)로 갈수록 크며 P나 K 모두 대맥생육기간(大麥生育期間)인 11월(月)부터 5월(月)까지의 평균기온(平均氣溫) $1^{\circ}C$씩 하강(下降)함에 따라 응수(應酬)가 4.3%씩 증가(增加)하였다.

• 한국작물학회지
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• 제33권3호
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• pp.215-221
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• 1988

본 연구는 호프 주산지인 강원도 횡성에서 기상요소의 변화에 따른 수량 예측 모형식을 작성하고, 수량에 관여하는 주요 기상요소와 호프 생리적 작용관계를 구명하고자 1978년부터 1986년까지 9개년간의 년도별 호프 각 생육단계의 기상요소와 4년생 이상 호프의 년평균 수량을 농촌진흥청 VAX 11/785 전산기 AGRISP에 입력 분석하여 검토한 결과는 다음과 같다. 1. 수량 예측을 위하여 선택된 기상요소는 초기생장기(4월 21일~5월 20일)의 최저기온과 평균기온, 화아분화기(5월 21일~6월 20일)의 최고기온, 개화기(6월 11일~7월 10일)의 최고기온, 구화형성기(7월 1일~7월 31일)의 일조시수, 구솨 성숙기(7월 21일~8월 20일)의 강수량이었다. 2. 초기 생장기의 최고기온( $X_3$)과 개화기의 최고기온( $X_4$)은 수량 감소에 영향을 주었고, 초기 생장기의 평균기온( $X_{5}$ )과 구화형성기의 일조시수( $X_{6}$)는 수량 증가에 영향을 주었다. 3. 수량예측의 중선형 회귀모형식은 Y=6042.846-17.665 $X_1$-0.919 $X_2$-96.538 $X_3$-138.105 $X_4$＋86.910 $X_{5}$ ＋ $X_{6}$로 MS $E_{p}$=25.258, $R_{p}$$^{2}$=0.9991, $R_{ap}$ $^{2}$ =0.9962, $C_{p}$=7.00이었다.00이었다.

• 한국작물학회지
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• 제34권3호
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• pp.229-234
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• 1989

황색종잎담배의 추엽 품질등급별 수량 비율과 기상요인과의 관계를 분석한 바 그 결과는 다음과 같다.1. 평균기온의 경우 1,2 등엽 수량비율은 4월 하순 및 7월상순의 특성치와 5%, 5월하순의 특성치와는 1% 수준의 부상관을 나타냈다. 2. 최고기온의 경우 1,2등엽 수량비율은 5월 하순에서부터 7월상순까지의 순별 특성치와 부상관을 나타냈다. 3. 최저기온의 경우는 1,2등엽 수량비율은 4,5하순의 특성치와 1% 수준의 부상관, 5월상순, 6월상순, 7월중순의 특성치와는 1% 수준의 정상관을 나타냈다. 4. 평균기온의 영향도순위는 4,5 등엽 수량비율의 경우 정방향은 7월하순 > 5월상순이고 부방향은 5월하순과 7월상순이였다. 5. 최저기온의 부방향 영향도순위는 4, 5 등엽 수량비율의 경우 5월상순 > 6월상순 > 6월하순이였다. 6. 일조시수는 1, 2등엽 수량비율의 경우 4월중순과 7월중순을 제외한 전생육시기의 순별 특성치와 유의상관을 나타냈다. 7. 일조시수의 정방향 영향도순위는 5월하순 > 4월하순 > 7월하순 > 7월중순이였고 부방향 영향도순위는 6월하순 > 5월상순 > 6월중순 > 5월중순이였다. 8. 강수량은 1, 2등엽 수량비율의 경우 정방향 영향도순위는 6월하순 > 7월중순 > 7월하순이고 부방향 영향도 순위는 4, 5월하순이였다.

• 한국작물학회지
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• 제33권4호
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• pp.323-328
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• 1988

본 연구는 호프 주산지인 강원도 횡성에서 호프 발육기 동안의 기상요소 변화에 따른 $\alpha$-acid 함량 예측모형을 작성하고, $\alpha$-acid 생성에 관여하는 기상요소를 구명하고자 1978년부터 1986년까지 9개년 간의 연평균 $\alpha$-acid 함량과 발육단계별 기상요소를 분석 검토한 결과는 다음과 같다. 1. $\alpha$-acid 함량 예측을 위하여 선택된 기상요소는 화아분화기(5월 21일~6월 20일)의 최고기온, 개화기(6월 11일~7월 10일)의 최고기온, 일조시수 그리고 강수량, 구화형성기(7월 21일~8월 20일) 최고기온이었다. 2. 개화기의 일조시수(X$_1$), 개화기의 최고기온(X$_3$), 개화분화기의 최고기온(X$_4$), 개화기의 강수량(X$_{5}$), 그리고 구화성숙기의 최고기온(X$_{6}$)의 $\alpha$-acid 함량 증가에 영향을 주었다. 3. $\alpha$-acid 함량 예측의 중선형 회귀모형은 Y=28.369-0.003 X$_1$＋1.508 X$_2$-1.953X$_3$-0.335X$_4$-0.003X$_{5}$-0.119X$_{6}$로 MSEp=0.004, Rp$^2$=0.9987, Rap$^2$=0.9949, Cp=7.00이었다.