• 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

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 1998년도 춘계 학술대회지
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• pp.101-102
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• 1998

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2011년도 학술발표회
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• pp.16-18
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• 2011

Evaluation of climate change on the rice productivity was conducted using crop growth simulation model, where Odae, Hwaseong, Ilpum were used as a representative cultivar of early, medium, and medium-late rice maturity type, respectively, and climate change scenario 'A1B' was applied to weather data for future climate change at 57sites. When cropping season was fixed, rice yield decreased by 4~35% as climate change which was caused by poor filled grain ratio with high temperature and low irradiation during grain-filling. When cropping season was changed, rice yield decreased by only 0~5% as climate change which was caused poor filled grain ratio with low irradiation during grain-filling period. However, this irradiation decline was less than when cropping season was fixed. Therefore, we need to develop rice cultivars resistant to low irradiation which can maintain high filled grain ratio under poor irradiation condition, and late maturity rice cultivars whose growing period is longer than the present medium-late maturity type.

• 한국작물학회지
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• 제52권4호
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• pp.393-402
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• 2007

Remote sensing data can be integrated into crop models, making simulation improved. A crop model that uses remote sensing data was evaluated for its capability, which was performed through comparing three different methods of canopy measurement for cotton(Gossypium hirsutum L.). The measurement methods used were leaf area index(LAI), hand-held remotely sensed perpendicular vegetation index(PVI), and satellite remotely sensed PVI. Simulated values of cotton growth and lint yield showed reasonable agreement with the corresponding measurements when canopy measurements of LAI and hand-held remotely sensed PVI were used for model calibration. Meanwhile, simulated lint yields involving the satellite remotely sensed PVI were in rough agreement with the measured lint yields. We believe this matter could be improved by using remote sensing data obtained from finer resolution sensors. The model not only has simple input requirements but also is easy to use. It promises to expand its applicability to other regions for crop production, and to be applicable to regional crop growth monitoring and yield mapping projects.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권4호
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• pp.282-290
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• 2013

대기와 지표면을 구성하고 있는 토양 및 식생은 생물리학적/생지화학적인 과정을 통해 서로 상호작용을 한다. 이러한 과정을 모의하기 위해 지표모델과 작물 생육모델이 사용되고 있다. 지표모델인 Noah MP 모델과 작물생육모델인 CERES-Rice 모델을 비교하기 위해 해남 플럭스 관측소 인근 지역에서 작물의 생육과 증발산량을 모의하였다. 플럭스 관측자료가 수집된 2003년부터 2012년까지 해남 플럭스 관측소의 주요 식생인 벼를 대상으로 생육과 증발산량을 모의되었다. Noah MP 모델은 단순한 식생 모의 과정으로 인해 개화기를 전후로 하는 벼의 LAI 변화양상을 정확하게 반영하지 못하였다. 벼의 생체중 예측에 있어서도 실제 관측될 수 있는 생체중보다 대략 10분의 1 수준에 해당하는 생체중이 모의되었다. 증발산량 모의의 경우에도, CERES-Rice 모델의 모의값보다 약 21%에 해당하는 증발산량을 모의하였다. 반면, CERES-Rice 모델의 경우 LAI의 변화와 생체중 모의 값은 실제의 벼 생육 양상과 유사할 것으로 추정되었다. 또한, 증발산량의 경우에도 해남 플럭스 관측소에서 측정된 값과 비교하였을 때 Noah-MP모델의 모의값이 CERES-Rice 모델의 모의값에 비해 RMSE 값이 1.8배 높았다. Noah MP 모델이 보이는 높은 오차값들은 Noah MP모델이 논의 지표상태를 적절히 반영하지 못하였기 때문으로 사료되었고, 특히 과소추정된 생체중을 보정하여 증발산량을 예측할 경우 오차를 30%까지 줄일 수 있을 것으로 보인다. 따라서, Noah MP 모델에 논에서의 지표 특성을 반영할 수 있다면 보다 정확한 물질순환과 에너지 교환을 예측할 수 있을 것으로 사료된다.

• 농업과학연구
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• 제43권4호
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• pp.537-546
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• 2016

The development of models for agriculture systems, especially for crop production, has supported the prediction of crop yields under various environmental change scenarios and the selection of better crop species or cultivar. Crop models could be used as tools for supporting reasonable nutrient management approaches for agricultural land. This paper outlines the simplified structure of main crop models (crop growth model, crop-soil model, and crop-soil-environment model) frequently used in agricultural systems and shows diverse application of their simulated results. Crop growth models such as LINTUL, SUCROS, could provide simulated data for daily growth, potential production, and photosynthesis assimilate partitioning to various organs with different physiological stages, and for evaluating crop nutrient demand. Crop-Soil models (DSSAT, APSIM, WOFOST, QUEFTS) simulate growth, development, and yields of crops; soil processes describing nutrient uptake from root zone; and soil nutrient supply capability, e.g., mineralization/decomposition of soil organic matter. The crop model built for the DSSAT family software has limitations in spatial variability due to its simulation mechanism based on a single homogeneous field unit. To introduce well-performing crop models, the potential applications for crop-soil-environment models such as DSSAT, APSIM, or even a newly designed model, should first be compared. The parameterization of various crops under different cultivation conditions like those of intensive farming systems common in Korea, shortened crop growth period, should be considered as well as various resource inputs.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2003년도 춘계 학술발표논문집
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• pp.39-41
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• 2003

The crop growth simulation model could be adopted to evaluate the impact not only of the long term climate change such as atmosphere $CO_2$ concentration rising and global warming but also of the predicted short term weather variability on the national crop production. There are several growth simulation models for predicting rice crop performance such as ORYZA1, CERES-Rice, Rice Clock Model, and SIMRIW.(omitted)

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2011년도 학술발표회
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• pp.12-14
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• 2011

Crop growth simulation models have been developed as research and management tools. When these models are needed to incorporate new knowledge on phenology and physiology of crops, programming languages have been used for development and documentation of these models. However, researchers may have limited skill in programming languages. Furthermore, software developer may find it challenging to improve the crop models because documentation of the models are rarely available. The Unified Modeling Language (UML) can provide a simple approach for development and documentation of model. A template for implementation of the model can be obtained using the UML, which would facilitate code re-use and model improvement.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권2호
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• pp.214-227
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• 2018

농업생태계의 복잡한 상호작용을 고려하여 작물생육을 모의하기 위해 객체지향형 작물모델을 개발하였다. 대기, 작물, 토양 및 재배관리를 대표하는 Atmosphere 클래스, Plant 클래스, Soil 클래스, Grower 클래스가 설계되었다. 또한, 이들 클래스들이 구현된 객체들을 하나의 시스템으로 연계하여 통합시스템을 구축하였다. 사례연구로써, 농촌진흥청 본원의 전작시험 포장에서 1985년부터 1986년까지 수행된 실험에서 얻어진 옥수수와 콩의 수량 관측자료와 통합시스템으로 모의된 결과값을 비교하였다. 단작과 간작조건에서 통합시스템으로 예측된 옥수수의 수량은 4% 이내의 낮은 오차율로 모의되었다. 이삭중을 제외한 지상부 건물중의 경우, 옥수수와 콩의 관측값보다 과소추정되는 경향이 있었다. 예를 들어, 옥수수의 경우 잎과 줄기의 생체중 모의값은 관측값에 비해 약 31% 적게 추정되었다. 옥수수가 수확된 시점에서 같이 수확이 된 콩의 경우, 옥수수 보다는 비교적 작은 과소추정 오차를 가졌다. 비록 간단한 형태의 모델들로 구성되었으나, 이러한 모델을 활용하여 복잡한 상호작용을 모의할 수 있는 통합시스템이 개발될 수 있다는 것을 보여주었다. 추후 연구에서, 보다 상세한 작물 생육 모의를 위해 기존의 과정중심의 작물 모델을 역설계하여 통합시스템을 구축하는 연구가 진행되어야 할 것으로 사료되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권3호
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• pp.243-251
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• 2018

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.