마늘과 양파 재배는 작물의 생육 조건과 주산지 기상에 영향을 받는다. 따라서 단수를 예측할 때에는 주산지의 작황과 기상을 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 2006년에서 2015년까지의 작물의 생육 조건을 반영한 MODIS NDVI와 7개 주산지의 기상요인을 다중 회귀 모형에 적용하여 주산지별 마늘 및 양파의 단수예측 모형을 개발하였다. 다중 회귀 모형에서 독립변수 채택은 단계적 선택방법을 이용하였다. 그 결과, 마늘과 양파 단수예측 모형은 2월의 MODIS NDVI가 중요한 독립변수로 채택되었다. 기상요인은 마늘의 경우, 평균온도(3월), 강우량(11월, 3월), 상대습도(4월), 최저온도(6월)가 채택되었으며, 양파는 강우량(11월), 일조시간(1월), 상대습도(4월), 최저온도(6월)가 독립변수로 채택되었다. MODIS NDVI와 기상요인을 이용한 단수예측 모형은 주산지별 마늘, 양파 평균 단수의 84.4%, 75.9% 설명력을 나타내었으며, RMSE는 각각 42.57 kg/10a, 340.29 kg/10a로 나타났다. 따라서 본 모형은 MODIS NDVI와 기상요인에 따른 마늘과 양파의 단수 변화특성을 잘 반영하고 있는 것으로 판단된다.
식물의 생리적 과정과 환경 요인 간 상호작용에 바탕을 둔 프로세스 모형은 작물 생육 및 생산성 예측을 위한 좋은 도구이다. 탄소 획득과 바이오매스 증가는 프로세스 모형 개발의 주요 구성요소로서, 작물모형 내에서 광합성 과정의 이해 및 통합에 중요한 역할을 한다. 본 연구는 1980년 Farquhar 등에 의해 제안된 C3 식물 잎의 광합성 모델인 FvCB 모형의 양파에 대한 적용 가능성 평가 및 적합한 모수 추정을 목표로 수행되었다. 이를 위해 온도구배하우스에서 재배된 조생종 양파 품종인 '싱싱볼'과 '썬더볼'의 광합성 측정 결과를 바탕으로 Vcmax, Jmax, TPU 및 Rd 값을 추정하였다. 본 연구에서 개발된 양파의 기체교환 모형은 다양한 환경 조건에서 양파의 광합성 반응 예측 및 설명에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
농업가뭄은 강수의 부족으로 인하여 농업용 저수지의 저수량 저하로 농작물 생육 및 수확량의 직접적인 영향을 미치는 것으로, 농업가뭄평가는 강수량뿐만 아니라 작물의 생육시기별 필요수량과 용수공급능력을 모두 고려할 수 있어야 한다. 농업가뭄관리의 주요 대상인 논벼는 기본적으로 수원공과 관개지역 사이의 물수지를 판단함으로써 농업가뭄의 위험을 정의할 수 있다. 본 연구에서는 가뭄관리가 필요한 농업용 저수지 관개지구의 농업가뭄 평가를 위해 논 물수지 분석 모형과 저수지 물수지 분석 모형을 구성하고, 용수수급해석의 결과로부터 가뭄의 크기를 객관화하고 가뭄의 단계를 평가할 수 있도록 빈도개념을 적용한 저수지가뭄지수 (Reservoir Drought Index, RDI)를 이용하여 농업가뭄을 분석 평가하였다. 또한 농업용 저수지의 저수량 모의치와 실시간 저수위를 이용하여 경험적으로 농업용 저수지의 유입량을 자동으로 보정하여 장기적으로 최적화할 수 있는 방안을 제시하였으며, 과거 유효강수량을 시기별로 나누어 빈도분석을 통해 농업가뭄대응을 위한 가뭄 기상시나리오를 사용하여 향후 가뭄의 여러 가지 패턴에 따른 농업가뭄을 전망하였다. 이러한 다양한 시나리오를 통해 실제 물 관리 및 가뭄대책 업무에 반영하고 농업가뭄대응책 수립 및 농업수자원관리의 의사결정을 수립하는데 기초자료가 될 것으로 판단된다.
현대 사회는 모든 분야에서 다양한 분야들의 기술들이 융합되는 사회이다. 농업 분야 또한 다양한 기술들과의 융합으로 생산 관리와 생육관리 등에서도 변화가 요구되고 있다. 하지만 급속히 정보화가 추진되고 있는 다른 분야에 비해 농업분야는 생물을 다루는 분야이기 때문에 발전 속도가 늦다. 하지만 정보화는 어쩔 수 없는 당면 과제이기에 농업 종합 관리 시스템은 꼭 필요한 시스템이다. 현재의 농업 정보화 시스템은 농업관측정보시스템과 농산물 유통 종합정보 시스템 그리고 농축산물 생산 및 수급정보 분석 시스템 등으로 볼 수 있다. 하지만 이러한 시스템은 초기의 기대와는 달리 농업관측 모형이 현실을 제대로 반영하지 못하는 문제점 등이 있어 비효율적으로 운용되고 있다. 이에 본 연구에서는 식물의 다양한 생육과 생산 최적화를 위해 RFID 센서를 이용하여, 관리함으로서 적은 노동력과 시간의 소모를 줄이고 소비자가 작물에 대한 다양한 정보를 접할 수 있는 시스템을 연구한다.
기후변화와 기상조건의 영향을 가장 많이 받는 분야는 농업이며, 특히 온도는 작물 생육에 영향을 미치는 가장 중요한 요인 중 하나이다. 본 연구는 수원에서 관개 조건 콩, 한발조건 콩, 배추, 노지 고추 및 비닐멀칭 고추 등 5개 작물에 대하여 기온과 작물 잎 및 토양의 표면온도를 monitoring 하여 이들 온도의 일중 변화 양상과 생육기간 동안의 온도 변화 양상 및 온도 요인 별 상호관계를 분석하였다. 시기별 기온과 작물잎 및 토양 표면온도에 대한 scale factor[Tsc]의 일중 변화 양상은 $[Tsc]=0.5{\times}sin(X+C)+0.5$와 같이 일중 시각(X : E&E time)에 대한 sine 함수로 나타낼 수 있었으며, scaling technique과 시기별 일 평균기온(Tavg), 최고기온(Tm) 및 최저기온(Tn)의 값을 이용하여 아래 식에 의해 시기별 일중시각(X)별 기온을 추정(E[Ti])할 수 있다. $E[Ti]=Tn+(Tm-Tn){\times}[0.5{\times}sin\;\{X+(9.646Tavg+703.65)\}+0.5]$. 또한 2014년 6월 24일의 작물별 일평균잎 표면온도는 노지 고추 > 멀칭 고추 > 한발 콩 > 관개 콩 > 배추 순이었다. 작물의 잎 표면온도를 추정할 경우, 멀칭 고추와 관개 및 한발 콩의 경우는 기온을 이용하여 가능하였으나, 배추와 노지 고추의 경우는 기온과 토양표면 온도의 두 변량을 이용하는 경우가 기온 한 변량을 이용하는 경우보다 작물 잎 표면온도의 실측치에 대한 편차가 더 작았다. Scale factor를 이용한 시기별 일중시각별 기온을 추정하는 방법과 작물별 잎 표면온도의 변화 양상을 구명한 본 연구결과는, 온도 등 기상자료를 이용한 작물 수량 예측 모형의 입력자료 산정 등에 활용 될 수 있다.
정보통신 기술의 발전으로 농업분야에서도 다량의 데이터로부터 가치 있는 정보를 생성하고 그 활용을 위해 빅데이터 기술을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 농업에서 재배 가능한 작물과 품종은 기온, 강수량, 일조시간 등의 자연환경의 영향에 따라 결정된다. 본 논문은 마늘의 생육과정과 일별로 측정되는 기상변수를 활용하여 농작물 생산에 영향을 미치는 기상기후 요인을 도출하고 마늘을 대상으로 단위면적당 생산량 예측(단수) 모형을 도출하였다. 기상변수는 마늘의 생육단계를 고려하여 빅데이터 분석 기법을 이용하였다. 탐색적 자료 분석과정에서는 통계청, 농촌진흥청, 농촌경제연구원으로부터 생산량, 도매시장 반입량, 생육 데이터 등 다양한 농산물 생산 데이터를 제공받아 활용하였다. 또한 기상청으로부터 AWS, ASOS, 특보현황 등 다양한 기상관측 데이터를 수집하여 활용하였다. 상관관계 분석 과정은 변수선택, 후보모형 도출, 모형진단, 시나리오 예측 등을 통해 도출한 모형의 모형 적합도와 생산량 예측력을 비교하여 마늘생산단수예측 모형을 설계하였다. 수많은 기상요인 변수는 요인분석을 이용하여 차원을 감소시키고 설명변수로 선정하였다. 이 방법을 이용함으로써 회귀분석에서 발생할 수 있는 다중공선성과 낮은 자유도의 문제를 효과적으로 통제할 수 있었으며 회귀분석의 적합도와 예측력을 높일 수 있었다.
작물 생산량의 시 공간적 분석은 정책입안자와 이해관계자들에게 중요한 정보를 제공할 수 있으나, 이를 위해서는 공간적 기상자료를 처리하고 이에 맞추어 작물 모형을 구동할 수 있는 작업들이 필요하다. 이에 따라 DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer)을 기반으로 지역내 작물 생산성 자료를 생산할 수 있는 자동화 시스템을 개발하고자 하였다. 이 시스템은 전문적인 컴퓨터 프로그래머가 아니더라도 사용가능한 R과 shell script를 기반으로 개발되었다. 먼저, 격자형 기상자료의 각 격자에 해당하는 정보를 텍스트 형식의 기상 입력자료 형식으로 변환하는 기능을 가지는 모듈을 작성하였다. 다음으로 R 패키지를 사용하여 GIS자료 처리와 병렬 처리기능이 구현된 R script을 작성하였다. 또한, 작물 모델을 자동으로 구동하는 기능을 shell script를 사용하여 구현하였다. 사례 연구로, 미국 Illinois 주에서 콩의 최대 수량을 얻을 수 있는 재배관리 조건의 공간적인 분포를 파악하고자 하였다. 개발된 도구를 통해 AgMERRA 자료로부터 Illinois 주의 1981 - 2005년 까지의 기상입력자료를 생산하였다. 해당 지역에서 1개의 CPU 코어를 사용하여 1년간의 자료를 처리하기 위해 7.38 시간이 걸렸으나, 병렬처리를 통해 16개의 CPU 코어를 사용하였을 때 처리 시간이 크게 줄어, 35분만에 처리가 가능하였다. 이렇게 생산된 기상 입력자료들을 작물 모형 자동 구동 시스템에 활용하여 해당 지역에서의 최대 수량과, 최대 수량을 가지는 성숙군 및 파종일 지도를 작성할 수 있었다. 특히, 본 연구에서 개발된 도구는 DSSAT 모델뿐만 아니라 국내에서 사용되는 다른 작물모델들에게 적용될 수 있어 공간적 작물 생산성 평가에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.
전 세계적인 기후변화로 인한 기상이변 현상으로 국지성 호우가 빈번하게 발생하는 시점에 강우로 인한 토양유실 문제가 심각하게 대두되고 있다. 또한 급격한 도시, 산업화의 진행으로 인해 강우로 인해 유실되는 토양의 양이 증가하여 생태계에 악영향을 미치고 있다. 따라서 국내에서는 토양유실문데를 해결하기 위해 많은 연구를 진행하고 있다. 토양유실문제를 해결하기 위해서는 토양유실현상의 원인을 파악하기 위한 모니터링 연구를 수행하여 현상을 분석하는 것이 가장 정확한 방법이지만 수반되는 인적, 경제적 한계가 발생하게 된다. 따라서 많은 연구자들은 토양유실량 산정 및 유사거동특성을 계산하는 모형을 활용한 연구가 수행되고 있다. 토양유실량을 산정하는 모형 중 전 세계적으로 가장 많이 사용되는 범용토양유실량산정공식(Universal Soil Loss Equation, USLE)은 5개의 인자를 사용하여 연평균 토양유실량을 산정한다. 국내의 경우 환경부에서 제정한 '표토의 침식 현황 조사에 관한 고시'에 표토침식현황을 조사하는 방법으로 USLE 공식을 사용한다. USLE 모형을 구성하는 인자 중 C facotr는 작물의 생육과정에 따른 변화를 고려하지 않고 작물에 대한 획일적인 값을 제시하고 있어 밭에서 발생되는 정확한 토양유실현황을 예측하는데 한계가 있다, 따라서 본 연구에서는 식생피복변화에 따른 C factor산정방안을 제시하기 위해 비점오염원관리지역으로 지정된 자운지구 내 고랭지밭을 대상으로 실측을 통한 C factor를 제안하였다. 식생피복변화에 따른 C factor를 제안하기 위해 우선적으로 제작되어야 하는 NDVI map을 제작하기 위해 본 연구에서는 무인항공기인 ebee와 Multi-spectral 센서를 사용하여 실측을 진행하여 NDVI map을 제작하였으며, C factor를 제안하기 위해 Jamil A.A.Anache et al의 연구결과에 명시된 C factor 산정식을 적용하여 식생피복 변화에 따른 C factor를 산정하였다. 산정결과, 획일적인 값을 제시하는 기존 C factor와 다르게 식생피복에 따라 변화하는 C factor가 산정되었다. 본 연구를 통해 제안된 무인항공기를 사용한 C factor 산정방안을 통해 정확한 토양유실량을 산정하는데 기여할 것으로 판단된다.
본 연구는 대한민국 전역을 대상으로 국외에서 개발된 토양 온실가스 배출 모형인 DNDC 모형을 적용하여 논 토양에서 배출되는 $CO_2$를 추정하였다. 모형의 국내 적용성 평가를 위해서 2015년부터 2016년 경기도 지역 논 토양을 대상으로 폐쇄형 챔버를 이용해 $CO_2$ 배출량을 실측하고, 모형으로부터 산출된 추정값과 비교했다. DNDC 모형 검증결과 추정값과 관측값의 RMSE, ME, $r^2$이 각각 22.2, 0.28, 0.53으로 통계적으로 신뢰할 수 있었다. 전국 $CO_2$ 배출량 예측 결과, 연간 총 배출량은 $5,314kt\;CO_2-eq$이며 이는 전국 $CH_4$ 총 배출량의 77% 수준이었다. 행정구역별로는 전라도가 가장 많은 배출량을 보였으며, 논의 면적이 많을수록 총 배출량이 높았다. 국토의 단위면적당 $CO_2$ 배출량은 $2.2{\sim}10.0t\;CO_2-eq\;ha^{-1}year^{-1}$ 범위에 있었으며, 평균값은 $4.3t\;CO_2-eq\;ha^{-1}year^{-1}$ 이었다. 지역적으로는 한반도 중부지역 보다 남부지역에서 단위면적당 배출량이 더 높게 나타났다. 본 연구를 통해서, DNDC 모형은 국내 논 토양에서 배출되는 $CO_2$ 발생량을 유의하게 모의한 것으로 나타났다. 보다 더 정교한 온실가스 예측을 위해서는 기후특성, 토양특성, 작물경작특성 및 작물생육 특성을 고려하여 예측하는 것이 중요하며, DNDC 모형의 신뢰도를 높이려면 국내 농업생태계의 환경 및 생물인자를 모의할 수 있는 세부모형을 개발하는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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