Precision agriculture attempts to improve cropping efficiency by variable application of crop treatments such as fertilizers and pesticides, within field on a point-by-point basis. Therefore, a more complete understanding of the relationships between yield and soil properties is of critical importance in precision agriculture. In this study, the functional relationships between measured soil properties and rice yield were investigated. A supervised back-propagation neural network model was employed to relate soil chemical properties and rice yields on a point-by point basis, within individual site-years. As a results, a positive correlation was found between practical yields and predicted yields in 1999, 2000, 2001, and 2002 are 0.916, 0.879, 0.800 and 0.789, respectively. The results showed that significant overfitting for yields with only the soil chemical properties occurred so that more of environmental factors, such as climatological data, variety, cultivation method etc., would be required to predict the yield more accurately.
Data quality and climate forecasting performance deteriorates because of long climate data contaminated by non-climatic factors such as the station relocation or new instrument replacement. For a trusted climate forecast, it is necessary to implement data quality control and test inhomogeneous data. Before the inhomogeneity test, a reference series was created by $d$ index to measure the temperature series relationship between the candidate and surrounding stations. In this study, a inhomogeneity test to each season and climatological station was performed on the daily mean temperatures, daily minimum temperatures and daily maximum temperatures. After comparing two inhomogeneity tests, the traditional and the adjusted SNHT method, we found the adjusted SNHT method was slightly superior to the traditional one.
Long-term nonstationary oscillations (NSOs) are commonly observed in hydrological and climatological data series such as low-frequency climate oscillation indices and precipitation dataset. In this work, we present a stochastic model that captures NSOs within a given variable. The model employs a data-adaptive decomposition method named empirical mode decomposition (EMD). Irregular oscillatory processes in a given variable can be extracted into a finite number of intrinsic mode functions with the EMD approach. A unique data-adaptive algorithm is proposed in the present paper in order to study the future evolution of the NSO components extracted from EMD.
This study is a part of "Early Warning Service for Weather Risk Management in Climate-smart Agriculture", describes the delivery techniques from 840 catchment scale weather warning information using 150 counties unit special weather report(alarm, warning) released from KMA(Korea Meteorological Administration) and chronic weather warning information based on daily weather data from 76 synoptic stations. Catchment weather hazard warning service express a sequential risk index map generated by countries report occurs and report grade(alarm, warning) convert to catchment scale using zonal summarizing method. Additional services were chronic weather warning service at crop growth and accumulated more than 4 weeks, based on an unsuitable weather conditions, representing a relative risk compared to its catchment climatological normal conditions (normal distribution ) in addition to special weather report. Service provided by a real-time catchment scale map overlaid with VWORLD open platform operated by Ministry of Land, Infrastructure and Transport. Also provide a foundation for weather risk information to inform individual farmers to farm located within the catchment zone warning occur.
This study investigates variations in the Western Pacific Subtropical High (WPSH) and its impact on South Korean precipitation in late summer during the period between 1958 and 2017. Composite analysis reveals that precipitation occurrence is directly linked to the displacement of the WPSH western ridge, a single, large-scale feature of the atmosphere in the Pacific Ocean. When WPSH ridging is located northwest (NW) of its climatological mean position, excessive precipitation is expected in late summer due to enhanced moisture transport. On the other hand, a precipitation deficit is frequently observed when the western ridge is located in the southeast (SE). Different phases of the WPSH are associated with lagged patterns of Pacific and Atlantic atmospheric and oceanic variability, introducing the potential to predict variability in the WPSH western ridge and its climate over northern East Asia by one month. Based on the identified SST patterns, a simple statistical model is developed and improvement in the ability to predict is confirmed through a cross-validation framework. Finally, the potential for further improvements in WPSH-based predictions is addressed.
The solar energy retention rate of a flat plate collector can be increased by increasing water flow rate through the collector which also increases the pumping energy incurred in obtaining that solar energy. The problem of optimal flow rate is formulated to fit within the framework of pontryagin's maximum principle and with a few simplifying assumptions, an optimal solution that can be easily implemented is obtaincd, The optimal solution is used in the simulation of a solar heating system using actual climatological data and the results are compared with that of on-off control. The result that not only the object function but, In some cases, also the solar energy retention rate the collector is increased. In is also found that the optimal control gets more advantageous as the solar insolation level gets lower, and also as tile cost of auxiliary heating fuel gets higher.
유역의 수문기상학적 특성을 분석하거나 수자원계획을 수립하는 과정에서 필수적인 사항은 증발산에 대한 정량적인 특성을 파악하는 것이다. 일반적으로 증발산량에 대한 정량적인 분석은 기온, 풍속 등 기상학적 인자를 바탕으로 잠재증발산량 또는 기준증발산량을 추정하는 방법을 이용하고 있으며, Hargreaves 공식은 기온자료를 이용하여 기준증발산량을 산정할 수 있는 간단한 경험식이라 할 수 있다. 본 연구에서는 Hargreaves 공식을 우리나라에 적용함에 있어 보다 정확한 기준증발산량 추정이 가능하도록 공식의 매개변수를 지역화하기 위한 연구를 수행하였다. 먼저 일사량 관측자료와 기온과의 관계를 검토하여 수정 관계식을 도출하였으며, 수정 관계식과 Penman-Monteith 방법에 의한 기준증발산량 산정결과를 이용하여 Hargreaves 공식의매개변수지역화를 수행하였다. 또한 매개변수와 기온과의 관계분석을 통해 기온자료로부터 Hargreaves 공식의 매개변수를 추정할 수 있는 관계식을 제안하였으며, 이에 대한 검증을 수행하였다. 연구결과, 우리나라에서 기존 Hargreaves 공식을 그대로 이용할 경우 Penman-Monteith 방법에 비해 과대 또는 과소 산정될 수 있음을 확인하였으며, 지역화된 매개변수를 이용할 경우 정확도가 크게 개선되고 있음을 확인하였다. 또한 기온자료로부터 Hargreaves 공식의 매개변수를 추정할 수 있는 관계식에 대한 검증을 통해 본 연구에서 제안한 관계식의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 지속기간별(1-, 3-, 6-, 12-, 24개월)로 가장 가뭄이 심한 해의 5월 건조현상을 지역별로 분석하기 위해 1973년부터 2006년까지 우리나라 53개 기후관측지점에서 관측된 월별 기후자료를 이용하여 FAO Penman-Monteith 기준잠재증발산량(RET)을 산정하였다. 그리고 강수량(P)에 대한 RET의 비(P/RET)를 이용하여 건조지수(aridity index)와 P/RET의 변동지수(variation index, VI)를 산정하고, 표준강수지수(standard precipitation index, SPI)와 비교하였다. 우리나라 지역별 건조현상을 파악하기 위해 53개 기후관측지점을 20개 연구지역으로 구분하여 분석하였다. 또한 지역별 건조지수의 추세분석을 위해 Mann-Kendall 추세분석, Spearman rank test 그리고 Sen's slope을 적용하였다. 분석 결과에 의하면 각 지속기간별로 P/RET의 변동지수(VI)와 표준강수지수사이에 양호한 상관관계를 보였다. 또한 우리나라 전역에 걸쳐서 지속기간이 단기화 될수록 5월 기후가 더욱 건조한 것으로 나타났다. 3개월이나 6개월 지속기간의 경우 대부분 지역에서 유의하거나 혹은 유의하지 않은 수준에서 건조지수의 감소추세를 보였다. 반면에 12개월 및 24개월 지속기간의 경우 유의한 건조지수의 감소추세를 보이는 지역은 없는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 Eupatilin이 고함유된 약쑥의 생육환경을 구명하고자 하였다. 이를 위해서 먼저 선행연구를 통해 Eupatilin이 고함유된다고 알려진 강화지역의 기상학적 특성을 살펴보고, 재배지역별, 수확시기별 Eupatilin 함유량과 기상요소와의 관계를 분석 하였다. 또한 강화지역의 해양, 대기질, 토양 그리고 약쑥 생육지 분포 자료를 이용하여 환경학적 조건도 분석 하였다. 결과적으로 일조시간이 길고 일교차가 큰 지역이 유효 성분이 많이 함유된 약쑥 생산에 유리한 환경이며, 강화도는 주변 지역에 비해서 일조시간이 길며 일교차가 크기 때문에 Eupatilin 함량이 많은 약쑥의 재배 및 서식처로써 적합한 지역으로 사료되었다. 또한 강화는 약한 해풍과 주변 해역의 낮은 염분도에 의해 유입되는 염분의 양이 다른 해안지방에 비하여 낮으며 다른 지역과 비교해볼 때 청정한 대기환경을 가지고 있는 것으로 분석되었다. 이와 더불어, 강화지역은 산지 주변으로 배수가 양호한 사양 질 내지 식양 질이 많이 분포하는데 이러한 토양 분포는 약쑥 생육지 분포와 일치하였다. 즉, 적절한 염분의 유입과 청정한 대기 그리고 배수가 양호한 토양이 Eupatilin 함유에 유리한 환경이 되었을 것으로 사료되었다.
본 연구에서는 pan 증발량 분포와 추세를 분석하였다. 이를 위하여 전국 56개 기후관측지점에서 1973년부터 1990년까지 의 pan 증발량 자료를 수집하여 분석을 실시하였다. 분석을 위하여 계절적 영향을 고려하여 1월, 4월, 7월 그리고 10월의 월평균 일별과 연평균 일별 pan 증발량 추세를 분석하였다. 연구결과 연평균 일별 pan 증발량은 56개 연구지역 중에서 38개 연구지역에서 감소추세를 보이고 있고, 1월 평균 일별 pan 증발량의 경우 33개 연구지역에서 pan 증발량 감소추세를 보이고 있다. 4월의 경우 38개 지역에서 증가추세를 보이고, 7월의 경우 47개 지역에서 감소추세를 보여서, 전반적으로 감소추세를 보이고 있다. 10월의 경우 35개 지역에서 증가추세를 보여서 전반적으로 증가추세를 보이고 있다. 따라서 전반적으로 연별과 1월, 7월은 pan 증발량이 감소추세를 보이고, 4월과 10월은 증가추세를 보이고 있다. 또한 인근에 위치한 권역별로도 다른 추세를 보이는 것으로 나타나서 지리지형적 요인이 pan 증발량 추세에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 11개 기후관측지점에서 1973년부터 2006년까지의 pan 증발량 자료와 기후요소자료를 수집하여 추세분석을 실시한 결과, 기온, 상대습도 그리고 풍속추세는 연별이나 월별 pan 증발량 추세와 서로 같거나 또는 상이한 경향을 보이나, 일사량 추세는 연 및 월별 모두에서 pan 증발량 추세와 동일한 경향을 보이고, 강수량 추세는 연 및 월별 모두에서 pan 증발량 추세와 상반된 경향을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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