방울토마토(Lycopersicum esculentum var. cerasiforme)의 생육반응과 토양화학성에 미치는 생초미생물혼합액비(MLF)의 효과를 평가하기 위하여, 유리온실에서 포트실험을 81일동안 수행하였다. 시비효과를 비교하기 위하여 3반복의 4처리[무처리(C), 화학비료처리(CF) 및 2수준의 생초미생물혼합액비처리(MLF-0.5 및 MLF-1.0)]를 완전임의 배치하였다. 토양시료는 주기적으로 채취하여 pH, EC, 총질소, 무기태질소, 총탄소를 분석하였고, 방울토마토의 생육특성을 조사하였다. 토양 pH는 무처리에서 가장 높았고, 화학비료처리에서 가장 낮았다. 생초미생물혼합액비처리한 토양의 pH는 중간이었으나, 시비수준이 높은 경우 pH는 더 높았다. 토양염류도(EC)는 질소처리(CF 및 MLF)에 의해 증가하였는데, 이러한 증가효과는 MLF-1.0 처리를 제외한 모든 처리에서 사라졌다. 토양의 총질소함량은 화학비료처리의 경우 즉시 증가하였다가 81일째에는 무처리수준까지 떨어졌으나, 생초미생물혼합액비처리의 경우 약간 높아져 재배기간 동안 거의 일정한 수준으로 유지되었다. 또한 무기태 질소의 농도는 질소처리에 의해 증가하였으나, 초기 증가효과는 56일째에 사라졌다. 토양의 총 탄소 함량은 초기(14일)에는 처리별 차이가 없었으나, 시험종료시점에 MLF-1.0 처리에서 다른 처리에 비해 더 높았다. 질소처리는 줄기 및 뿌리의 건중량, 초장, 과실의 수를 증가시켰으나, 과실의 건중량은 단지 생초미생물혼합액비처리에 의해서만 증가하였으며, 과실의 당도 또한 생초미생물혼합액비 처리구가 화학비료에서 높았다. 그러나, 방울토마토의 기관별 주요 양분 함량에 미치는 처리효과에는 어떤 특별한 경향이 없었다. 작물이 흡수한 주당 질소의 양은 각각 화학비료처리에서 0.91g, MLF-1.0 처리에서 0.61g, MLF-0.5처리에서 0.43g이었으며, 질소이용률은 화학비료처리에서 18%, 생초미생물혼합액비처리에서 10%이었다.
L, C, X-밴드 마이크로파 산란계 자동측정시스템을 이용하여 밀 생육시기에 따른 밴드 및 편파별 후방산란계수와 생육인자 변화를 측정하였다. 모든 안테나 밴드에서 밀 생육 초기에는 VV-편파가 HH, HV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타났다. HH-편파가 VV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타나는 시기는 밴드에 따라 차이를 보였다. L-밴드의 경우 3월 28일 (DOY 88), C, X-밴드는 4월 2일 (DOY 93)부터 HH-편파가 다른 편파들 보다 후방산란계수가 높게 나타났다. 모든 안테나에서 편파별 후방산란계수가 5월 16일 (DOY 137)에 최대값을 보였고 그 이후 수확기 (DOY 174, 6월 22일)까지 감소하였는데 초장, 생체중, 건물중, 엽면적지수 등 밀 생육인자들에서도 동일한 경향이 나타났다. 밴드별 후방산란계수와 밀 생육인자들과의 상관관계를 분석한 결과 L-밴드 HH-편파에서 생체중 (r=0.98), 건물중 (r=0.96), 식생 수분함량 (r=0.98) 초장 (r=0.96) 등 모든 밀 생육인자들과 상관계수가 가장 높게 나타났다. L-밴드 HH-편파 후방산란계수를 이용하여 밀 생육인자를 추정한 결과 생체중 ($R^2$=0.98), 건물중 ($R^2$=0.95), 식생 수분함량($R^2$=0.98) 초장 ($R^2$=0.95)의 결정계수가 각각 높게 나타났다. L-밴드 HH-편파 후방산란계수를 이용하는 것이 밀 생육을 가장 높게 예측할 수 있었음을 확인하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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