This experiment was carried out to evaluate the agronomic stability of North Korean rice varieties using the statistical model developed by Grafius, Finlay, and Ever hart. The lowest yearly variation based on coefficients of variation was found in Hannam 29 for number of panicles per hill, in Sijoong 9 for number of grains per panicle, in Pyeongyang 3 for ripened grain ratio, in Sijoong 16 for 1,000 grain weight, and in Yeomju 1 for grain yield. By Grafius's model, Pyeongbook 3, Weonsan 66 in early maturing groups and Seohaechalbyeo in medium maturing groups show stable for 3 years. Weonsan 66 in early maturing groups and Seohaechalbyeo in medium maturing groups were found to be highly stable as analyzed by both Finlay and Wilkinson's model and Everhart & Russell's model. With reference to three models, Weonsan 66 was highly stable for 3 years with showing more yield than Odaebyeo in early maturing groups while Seohaechalbyeo was highly stable for 3 years with showing high yield than Hwaseongbyeo in medium maturing groups above $5\;t\;ha^{-1}$ of milled rice respectively.
Crop-livestock mixed farming systems depend on the efficiency with which nutrients are conserved and recycled. Home-grown forage is used as animal feed and animal excretions are applied to cultivated crop lands as manure. The objective of this study was to develop a mixed farming system model for dairy cattle in Japan. The model consisted of four sub-models: the nutrient requirement model, based on the Japanese Feeding Standards to determine requirements for energy, crude protein, dry matter intake, calcium, phosphorus and vitamin A; the optimum diet formulation model for determining the optimum diets that satisfy nutrient requirements at lowest cost, using linear programming; the herd dynamic model to calculate the numbers of cows in each reproductive cycle; and the whole farm optimization model to evaluate whole farm management from economic and environmental viewpoints and to optimize strategies for the target farm or system. To examine the model' validity, its predictions were compared against best practices for dairy farm management. Sensitivity analyses indicated that higher yielding cows lead to better economic results but higher emvironmental load in dairy cattle systems integrated with forage crop production.
Potential impacts for unfavourable weather conditions and the assessment of the magnitudes of their adverse effects on crop yields were studied. EPIC model was investigated for its capability on crop yield predictions for rice and soybean. Weather generationmodel was used to generate long-term climatic data. The model was verified with ohserved climate data of Suwon city. Fifty years weather data including abnormal conditions were generated and used for crop yield simulation by EPIC model. Crop yield probability function was derived from simulated crop yield data, which followed normal distribution. Probable crop yield reductions due to abnormal weather conditions were also analyzed.
Lee Chung-Kuen;Shin Jae-Hoon;Shin Jin-Chul;Kim Duk-Su;Choi Kyung-Jin
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2004년도 춘계 학술대회지
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pp.104-105
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2004
[ $\bigcirc$ ] In the phenology model of ORYZA2000, the effect of photoperiod on the developmental rate was a little ignored because most crop parameters were measured with IRRI varieties which are insensitive to photoperiod, therefore it is very difficult to apply this phenology model directly to Korean varieties which are usually sensitive to photoperiod. $\bigcirc$ After introducing PPFAC and PPSE to improve the phenology model, the precision of heading date prediction was improved but not satisfied. $\bigcirc$ In the growth simulation using data from several regions, yield tended to be overestimated under high nitrogen applicated condition. $\bigcirc$ The precision of yield was much improved by introducing nitrogen use efficiency, but still different between regions because of different soil fertility or property of irrigation water between regions
Ng, Chi Tim;Ko, Jonghan;Yeom, Jong-min;Jeong, Seungtaek;Jeong, Gwanyong;Choi, Myungin
대한원격탐사학회지
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제35권1호
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pp.57-81
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2019
Satellite images can be integrated into a crop model to strengthen the advantages of each technique for crop monitoring and to compensate for weaknesses of each other, which can be systematically applied for monitoring inaccessible croplands. The objective of this study was to outline the productivity of paddy rice based on simulation of the yield of all paddy fields in North Korea, using a grid crop model combined with optical satellite imagery. The grid GRAMI-rice model was used to simulate paddy rice yields for inaccessible North Korea based on the bidirectional reflectance distribution function-adjusted vegetation indices (VIs) and the solar insolation. VIs and solar insolation for the model simulation were obtained from the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) and the Meteorological Imager (MI) sensors of the Communication Ocean and Meteorological Satellite (COMS). Reanalysis data of air temperature were achieved from the Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS). Study results showed that the yields of paddy rice were reproduced with a statistically significant range of accuracy. The regional characteristics of crops for all of the sites in North Korea were successfully defined into four clusters through a spatial analysis using the K-means clustering approach. The current study has demonstrated the potential effectiveness of characterization of crop productivity based on incorporation of a crop model with satellite images, which is a proven consistent technique for monitoring of crop productivity in inaccessible regions.
This research aims to developing new commercialization project of convergence agricultural industrial model. First, we established an inventory for the planning of convergence agricultural industrial model categorize the relevant factors identified, and then suggested three models which are the business profit model for convergence agriculture industrialization, the resource recycling complex and agricultural tourism model, and the smart agricultural model. Second, in order to investigate the feasibility of each industrial model, we investigated the willingness to participate in the project according to the pilot models such as related organizations and management agencies, and proposed the result of business feasibility analysis. Finally, we suggested the establishment of a demonstration complex through the systemization of element technologies at two models. The related systems and technologies was reviewed as a new commercialization plan through the modeling of convergence agricultural industrial types in main crop production complex presented, and set up mid- to long-term development direction. The results of this study can be applied to the design of convergence agricultural industrial model in main crop production complex.
농작물 작황 추정은 생산량 예측을 통한 수급 조절, 가격 예측, 농가 소득 보전을 위한 정책 수립 등에 중요한 판단자료로 활용된다. 급변하는 국내외 여건에서 작물의 안정생산과 식량안보, 생태계 지속성 평가를 위해 원격탐사 등 국가차원의 미래기술 개발 노력이 요구되고 있다. 농촌진흥청은 2010년부터 국내외 주요 곡물생산지대 작황 평가를 위한 원격탐사, 작물모형, 농업기상 분야 원천기술 개발을 위해 노력해왔다. 본 특별호는 농촌진흥청에서 지난 8년간 국내외 작황 평가를 위해 수행해 온 원격탐사, 작물모형, 농업기상 분야의 연구개발 성과 및 연계된 이들 분야 간 융복합 연구 수행 현황을 정리하고 향후 연구 방향을 제시하고자 발간하게 되었다.
Interest is growing in applying simulation models for the South Texas conditions, to better assess crop water use and production with different crop management practices. The Environmental Policy Integrated Climate (EPIC) model was used to evaluate its application as a decision support tool for irrigation management of com (Zea mays L.) in South Texas of the U.S. We measured actual crop evapotranspiration (ETc) using a weighing lysimeter, soil moisture using a neutron probe, and grain yield by field sampling. The model was then validated using the measured data. Simulated ETc using the Hargreaves-Samani equation was in agreement with the lysimeter measured ETc. Simulated soil moisture generally matched with the measured soil moisture. The EPIC model simulated the variability in grain yield with different irrigation regimes with $r^2$value of 0.69 and root mean square error of $0.5\;ton\;ha^{-1}$. Simulation results with farm data demonstrate that EPIC can be used as a decision support tool for com under irrigated conditions in South Texas. EPIC appears to be effective in making long term and pre-season decisions for irrigation management of crops, while reference ET and phenologically based crop coefficients can be used for inseason irrigation management.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.107-114
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1999
The large-scale distribution of crops Is usually determined by climate. We present the results of a climate-crop prediction based on spatial bio-physical process model approach, implemented in a GIS (Geographic Information System) environment using several regional and global agriculture-environmental databases. The model utilizes daily climate data like temperature, rainfall, solar radiation being generated stocastically by in-built model weather generator to determine the daily biomass and finally the crop yield. Crops are characterized by their specific growing period requirements, photosynthesis, respiration properties and harvesting index properties. Temperature and radiation during the growing period controls the development of each crop. The model simulates geographic/spatial distribution of climate by which a crop-growing belt can also be determined. The model takes both irrigated and non-irrigated area crop productivity into account and the potential increase in productivity by the technical means like mechanization is not considered. All the management input given at the base year 1995 was kept same for the next twenty-year changes until 2015. The simulated distributions of crops under current climatic conditions coincide largely with the current agricultural or specific crop growing regions. Simulation with assumed weather generated derived climate change scenario illustrate changes in the agricultural potential. There are large regional differences in the response across the country. The north-south and east-west regions responded differently with projected climate changes with increased and decreased productivity depending upon the crops and scenarios separately. When water was limiting or facilitating as non-irrigated and irrigated area crop-production effects of temperature rise and higher $CO_2$ levels were different depending on the crops and accordingly their production. Rise in temperature led to yield reduction in case of maize and rice whereas a gain was observed for wheat crop, doubled $CO_2$ concentration enhanced yield for all crops and their several combinations behaved differently with increase or decrease in yields. Finally, with this spatial modeling approach we succeeded in quantifying the crop productivity which may bring regional disparities under the different climatic scenarios where one region may become better off and the other may go worse off.
기후변화 영향평가를 위하여 프로세스 작물모형이 많이 이용되고 있지만, FORTRAN, C++, Delphi, Java와 같은 컴퓨터 프로그래밍 언어로 만들어지기 때문에 농학자들이 작물 모형을 제작하는 것이 쉽지 않다. 배추 모형을 개발하기 위해 6 가지 온도 체계를 가진 토양-식물-대기 연구(SPAR) 실험 자료가 사용되었다. SPAR 챔버에서의 식물 재배 기간 동안 잎의 수, 잎의 면적, 식물의 생장률을 6 회 측정 하였다. 또한 휴대용 LI-6400 광합성 측정기를 이용하여 잎의 광합성을 측정 하였다. 잎 수준 광합성 예측은 Farquhar, von Caemmerer 및 Berry (FvCB) 모형을 적용 하였고, 수관의 광합성은 Sun/Shade 모형이 사용되었다. 이러한 전 과정은 BuildIt 이라는 Excel 추가기능이 포함된 엑셀 파일로 제작되었다. 개발된 모형으로 시간 단위의 기상 입력 자료를 사용하여 배추의 광합성, 생장률 및 기타 생리 변수의 변화를 모의할 수 있었으며, 측정된 배추의 건조 중량의 변화와 모형에서 예측된 동화량과는 비례적인 관계를 나타내었으나, 온도에 따라서 다르게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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