• 원예과학기술지
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• 제31권5호
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• pp.531-537
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• 2013

최근 30년 동안 우리나라의 평균온도와 겨울철 온도가 각각 $0.7^{\circ}C$와 $1.4^{\circ}C$가 상승하였고 지속적으로 상승할 것으로 예측된다. 무는 매우 중요한 작물로 온난화에 따른 생육 모델 연구는 중요하다. 본 실험은 기상 이변에 따른 무의 생육량을 추정하기 위하여 정식시기와 질소 시비량을 다르게 처리하여 시험하였다. 파종시기는 4월 24일부터 5월 22일까지 14일 간격으로 3회에 걸쳐 실시하였고, 질소 시비량은 표준시비량의 0.5, 1.0, 2.0배 수준으로 3처리를 하였다. 그 결과, 무 파종 후 2개월째 생육은 4월 24일 처리구가 5월 8일과 22일 처리구보다 지상부 생체중이 높게 나왔다. 수확량 예측을 위한 생육 모델식은 질소 시비량별 GDD에 따른 지하부 건물중은 0.5N 처리구에서는 Y = 84.66 / (1+exp (-(GDD - 790.7) / 122.3)) ($r^2$ = 0.92), 1.0N 처리는 Y = 100.6 / (1+exp (-(GDD - 824.8) / 112.8))($r^2$ = 0.92), 2.0N 처리는 Y = 117.7 / (1+exp (-(GDD - 877.7) / 148.5)) ($r^2$ = 0.94) 로 나타낼 수 있었다. 구축된 모델식에 생육데이터를 사용하여 검정한 결과를 보면 기울기가 1.05-1.12로 다소 높게 추정하였지만 모델식으로 적용하는 것에는 무리가 없는 것으로 나타났다. 따라서 봄무 생산량 예측 시 GDD를 사용하여 수확량을 예측할 수 있을 것으로 사료되었다.

• 원예과학기술지
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• 제31권5호
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• pp.565-572
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• 2013

본 연구의 목적은 고압나트륨등 광원(HPS)을 조사하여 파프리카의 동적생장과 기관별 건물분배율 및 광이용효율에 미치는 효과를 구명하고자 수행하였다. 파프리카 육묘는 2010년 9월 29일에 $m^2$당 3.75주를 정식하여 2010년 12월 14일부터 HPS 광원을 실험종료일까지 하루 16시간 조사하였다. HPS 처리는 엽수를 증가시켰으나, 절간수와 엽면적에는 미비한 영향을 미쳤다. HPS 처리구의 초장은 대조구에 비해 짧았으나, 줄기당 착과수의 증가를 나타냈다. 줄기와 과실 및 총건물중은 HPS 처리구가 대조구보다 각각 28.5%, 97.1%, 67.8%를 증가시켰다. 총 건물중의 증가율 대비 엽과 줄기 생장율을 비율로 나타낸 각 기관의 건물분배율은 생육초기에 45-47%로 동일하다가 과실의 생장이 시작되는 시점에서 급격히 감소하였다. 영양생장기관으로의 건물분배율은 대조구에서 HPS 처리구보다 4% 높았다. 과실로의 평균 건물 분배율을 HPS 처리구에서 대조구에 비해 14.2% 증가하였다. 동적생장량은 지수선형함수의 최대상대생장율, 최대 절대생장율 및 손실일수로 잘 묘사할 수 있었다. 대조구에 비해 처리구의 엽의 최대절대생장율은 18.6%, 줄기는 74.7%, 과실은 143.5%가 증가하는 것으로 추정되었다. 총 건물중에 대한 광이용효율(LUE)은 HPS 처리구에서 $4.90g{\cdot}MJ^{-1}$로 대조구의 $3.84g{\cdot}MJ^{-1}$ 높았으며, 영양생장기관의 LUE는 HPS 처리구가 $1.56g{\cdot}MJ^{-1}$로 대조구의 $1.61g{\cdot}MJ^{-1}$보다 약간 낮았으며, 과실 생산에 대한 LUE는 처리구가 $3.34g{\cdot}MJ^{-1}$로 대조구 $2.23g{\cdot}MJ^{-1}$보다 49.8% 증가하였다. 처리간 총 건물중의 LUE의 차이는 HPS 처리구의 과실생산에 대한 LUE가 높았기 때문에 발생되었다.

• 환경생물
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• 제36권4호
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• pp.479-487
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• 2018

본 연구는 엽록소형광반응 분석을 이용하여 건조스트레스에 의한 공정육묘의 광화학적 활력을 분석하였다. 토마토와 오이 공정육묘를 8일 동안 건조스트레스 처리를 하였다. 엽록소형광반응(OJIP)과 매개변수 분석을 통해 건조스트레스로 인한 작물의 광화학적 변동을 평가하였다. 엽록소 형광반응(OJIP) 분석 결과, 토마토는 처리 후 5일부터 최대 형광량(P)이 감소한 반면 J-I 단계에서는 엽록소 형광량이 증가하였다. 따라서 생리적 활력이 감소한 것을 알 수 있었다. 오이의 경우 처리 후 4일부터 최대 형광(P) 및 변동 형광량($F_V$)이 낮아지고 J-I 단계의 엽록소 형광 수치가 증가하였다. 엽록소 형광 매개변수 분석한 결과 토마토는 처리 후 5일부터 특히 $ET2_O/RC$와 $RE1_O/RC$가 감소하면서 광계II와 광계I의 전자전달효율이 유의적으로 낮아진 것으로 보인 반면 오이는 처리 후 4일부터 $ET2_O/RC$와 $PI_{ABS}$가 상당히 변화하였다. 결론적으로 $F_V/F_M$, $DI_O/RC$, $ET2_O/RC$, $RE1_O/RC$, $PI_{ABS}$, $PI_{TOTAL}ABS$ 6개의 지표가 공정육묘의 건조스트레스를 판단하는 지표로 선정되었다. 건조스트레스지수(DFI)를 통해 건조스트레스로 인한 작물별 건전성 평가를 하였고 오이의 경우 토마토에 비해 건조 저항성이 낮은 것으로 판단되었다.

• 한국환경농학회지
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• 제38권1호
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• pp.54-60
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• 2019

본 연구는 실제 불화수소 누출 사고에 대한 OCA(Off-site consequence analysis) 분석을 통해 최악 및 대안의 사고시나리오를 선정하여 사고영향범위 예측치를 평가하고, 사고 반경 내 농작물의 잔류오염도를 측정함으로써 화학사고로부터 발생될 수 있는 환경 피해영향범위를 도출하고자 하였다. KORA 소프트웨어를 이용하여 사고영향범위를 분석한 결과, 최악의 사고시나리오는 사고 발생지점으로부터 10 km 이상, 대안의 사고시나리오는 1,968 m의 영향범위가 산정되었고, ALOHA 소프트웨어 구동 결과는 약 1.9 km를 나타내었다. 아울러, 실제 사고 지역 내 농작물의 불소화물 잔류 여부를 측정한 결과, 피해지역 내 불소화물 농도는 4.96~276.82 mg/kg 범위로 사고 발생지점 인근이(E-1) 가장 높았고(276.82 mg/kg), 동쪽방향으로 멀어질수록 잔류농도가 감소하는 경향이었다. 한편, 북동 방향 2지점과 남동 방향 4지점은 사고 발생지점 인근보다는 낮은 경향이었다(4.96~28.98 mg/kg). 이러한 결과를 비추어 2 km 내외 지점의 불소화물 농도가 5 mg/kg 이하의 미미한 수준과 대안의 사고시나리오 예측 영향범위인 약 1.9 km를 고려했을 때 피해영향범위는 약 2 km 내외 수준인 것으로 추정된다. 이와 같이 OCA 평가는 누출조건, 기상조건, 시간경과에 따른 물리화학적 변수 등을 사고현장과 동일하게 입력할 수 없기 때문에 실제 피해영향범위와 다른 경향은 있지만 농작물 중 불소화물 잔류오염 여부를 동시에 평가함에 따라 화학사고로부터 화학물질의 확산범위를 산정하는데 있어 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국작물학회지
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• 제3권
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• pp.89-98
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• 1965

대두증산의 중요성에 미추어 대두의 다수계통 선발을 위하여 전년에 공시한 22품종을 재료로 각 형질의 유전력, 각 형질상호간의 유전상관, 그리고 선발지수 등을 재검토하기 위하여 선발시험을 한 바 대체로 전보 전년의 결과와 같다. 1. 유전력 : 유전력을 추정하기 위하여 파종기별로 각 형질의 평균치의 변동을 보면 제1표와 같이 파종기가 지연됨에 따라 형질의 평균치는 감소하고 (Table 1), 형질중에는 환경에 따라 크게 영향을 받는 것도 있으며(Table 2), 각 형질별 유전력을 추정한 바 그 결과는 제3표와 같다. 즉 개화일수ㆍ결실일수ㆍ생육일수 등 생유기간에 관계되는 형질은 그의 유전력이 높고 형태적 특성에 관계되는 형질중에서도 경장 100입중은 높으나 수량에 관여하는 형질 등은 낮았다. 그리고 파종기에 따라서도 변동을 하며 대체로 파종기가 늦어짐에 따라 감소하는 경향이 보인다(Table 3). 2. 유전상관 : 각 형질 상호간의 유전상관ㆍ표현형상관을 알기 위하여 각 형질의 표현형분산과 각 형질 상호간의 표현형공분산ㆍ유전공분산. 그리고 환경공분산을 산출한 바 그 결과는 제4,5표와 같고(Table 4,5), 그들의 유전상관과 표현형상관은 제6표와 같다(Table 6). 대체로 유전사관의 정도는 표현형상관보다높으나 파종기에 따라서도 변동하고 있다. 일주입중 즉 수랴오가 타형질과의 상관을 보면 대체로 전보와 같이 100입중이외의 제형질은 정의 상관을 보이며, 파종기에 따라서도 그 값이 변동을 하나 전보에서는 일주입중과 분지수 사이에 고도의 상관관계가 보였으나, 본실험에 있어서는 상관의 경향이 보였을 따름이다. 그리고 본실험에 있어서는 일주협수와 일주입수간에서 유전상관이 1이상의 이상치를 보였다. 3. 선발지수 : 선발이 최종 대상형질을 일주입중(형질 Y)으로 하여 여기에 어려 형질을 조합한 선발지수(Selection index A)와 최종 대상형질을 수량과 높은 유전상관이 있는 일주협수(형질 Y')로 하여 여기에 여러 형질을 조합한 선발지수(Selection index B)를 Robinson et al.의 방법에 의하여 작성하여 본 바 제7표와 같다(Table 7). 전보의 결과와 같이 대두의 선발에 있어서는 최종 대상형질을 일주입중 대신에 일주협수로써 선발하여도 대차가 없고, 선발대상형질을 4개형질이상인 경우에는 그 효과가 조사와 산출에 요하는 노력에 비하여 크게 기대될 정도가 못된다. 이와 같은 점에서 다수확을 목표로 하는 선발은 탈곡조제 전에 일주협수ㆍ분지수ㆍ경직경 등에 대하여 조사를 하고 선발지수를 산출하여 Selection score가 큰 계통부터 선발하여 가면 될 것으로 믿는다. 그리고 선발을 위한 대상형질로는 생육일수(X$_1$)ㆍ분지수(X$_2$)ㆍ경직경(X$_3$), 그리고 일주협수(X$_4$)의 4개형질 혹은 분지수(X$_2$)ㆍ경직경(X$_3$), 그리고 일주협수(X$_4$)의 3개형질로 할 것이 요망되고, 이들 형질의 측정치로 선발지수를 작성하여 그 지수에서 산출된 Selection score가 큰 계통부터 선발해 나가는 것이 선발지수의 이용상 실용적이고 효과적인 방법이라 하겠다.

• 대한토목학회논문집
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• 제4권2호
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• pp.45-53
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• 1984

본(本) 연구(硏究)는 우리 나라에 있어서의 도시(都市)와 농촌(農村)의 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)과 강우시(降雨時) 유출(流出)에 따르는 농도(濃度)의 양상(樣相)을 조사(調査)하였다. 주요분석항목은 COD, BOD, SS 이었으며 1981년(年) 5월(月)부터 8일(日)까지 수행(遂行)되었다. 도시지역(都市地域)의 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)은 강우강도(降雨强度)와 강우지속시간(降雨持續時間) 등이 영향을 주었는 데 초기우수(初期雨水)에서 그 농도(濃度)는 유량(流量)이 증가(增加)함에 따라 높아지는 양상(樣相)을 띤다. 또, 집중강우시(集中降雨時) 유량(流量)이 급격히 증가(增加)하더라도 그 농도(濃度)는 희석되기 때문에 그만큼 증가(增加)하지 않는다. 최대강우(最大降雨) 이후(以後) 다시 새로운 강우(降雨)가 형성(形成)될 때 오염물질(汚染物質)의 농도(濃度)는 초기강우(初期降雨) 이전(以前)의 농도(濃度)보다 낮은 경우가 있는데 이것은 하수천(河水川) 및 하수거(下水渠)에 침적된 오염물질(汚染物質)이 강우(降雨)에 의해 씻어 내려갔기 때문이다. 그러나 최대유량(最大流量) 이후(以後) 초기강우(初期降雨)보다 큰 강우강도(降雨强度)가 지속(持續)되는 경우에는 유량(流量)이 증가(增加)함에 따라 오염물질(汚染物質)의 농도(濃度)가 증가(增加)한다. 도시지역(都市地域)의 강우시(降雨時) 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質)의 배출량(排出量)은 COD 489.9~1.328 kg/ha/yr로 평균(平均) 690.5 kg/ha/yr이고, BOD 226.8~614.8 kg/ha/yr로 평균(平均) 319.7 kg/ha/yr이고, SS 589.7~1,598.5 kg/ha/yr로 평균(平均) 831.2 kg/ha/yr로 산출된다. 농촌지역(農村地域)에서는 침전(沈澱)되었던 생활하수(生活下水), 퇴비 침출수 및 기타 농업폐기물(農業廢棄物) 등에 의해서 오염물질(汚染物質)이 흘러나온다. 논의 경우 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)은 COD 21.7~114 kg/ha/yr로 평균(平均) 62.34 kg/ha/yr이고, BOD 9.53~34.5 kg/ha/yr로 평균(平均) 18.65 kg/ha/yr이며, SS 8.35~29.57 kg/ha/yr로 평균(平均) 16.12 kg/ha/yr로 나타났다. 한편, 경작지의 경우 COD 46.3~171.8 kg/ha/yr범위로 평균(平均) 91.9 kg/ha/yr이고, BOD 11.7~42.5 kg/ha/yr범위로 평균(平均) 22.98 kg/ha/yr이고, SS 11.4~43.4 kg/ha/yr범위로 평균(平均) 23.09로 나타났다. 축산지역(畜產地域)의 오염물질(汚染物質)은 강우시(降雨時) 가축(家畜) 및 청소수(淸掃水), 퇴비국물에 기인한다. 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)은 COD 2,489~6,658 kg/ha/yr로 평균(平均) 3,804 kg/ha/yr이고, BOD 464~2,900 kg/ha/yr로 평균(平均) 2,047 kg/ha/yr이며, SS 729~1,442 kg/ha/yr로 평균(平均) 1,149 kg/ha/yr로 나타났다. 산림지역(山林地域)의 오염물질(汚染物質)은 강우시(降雨時) 나뭇잎이 퇴적되어 형성(形成)된 유기물층(有機物層)으로부터, 침출수(浸出水)가 씻겨져 내려오는 경우이다. 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質)의 배출량(排出量)은 COD 5.45~18.56 kg/ha/yr로 평균(平均) 9.86 kg/ha/yr이고, BOD 1.67~7.54 kg/ha/yr로 평균(平均) 3.48 kg/ha/yr이며, SS 9.74~10.35 kg/ha/yr로 평균(平均) 4.64 kg/ha/yr로 나타났다.

• 한국토양비료학회지
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• 제21권4호
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• pp.386-408
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• 1988

본(本) 연구(硏究)는 배추를 대상(對象)으로 1986년(年)부터 1986년(年)까지 6년간 Lysimeter시험(試驗)과 포장시험(圃場試驗)을 통하여 기상자료(氣象資料)로 부터 생육시기별(生育時期別) 증발산량(蒸發散量)과 수량(收量)을 추정(推定)하는 모형(模型)을 개발(開發)할 목적(目的)으로 실시(實施)하였다. Lysimeter 시험(試驗)에서는 잠재증발산량(潛在蒸發散量)과 최대증발산량(最大蒸發散量)을 측정(測定)하였고, 관개포장시험(灌漑圃場試驗)에서는 시기별(時期別) 토양수분(土壤水分)을 측정(測定)하여 실증발산량(實蒸發散量)을 계산(計算)하고 수량(收量)을 조사(調査)하였다. 시험(試驗)을 통(通)하여 얻어진 성적(成績)과 기상자료(氣象資料)의 상호관계(相互關係)를 다각적(多角的)으로 비교(比較)하여 증발산량(蒸發散量)과 수량추정모형(收量推定模型)을 설정(設定)하고 검정(檢定)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 잠재증발산(潛在蒸發散)의 5년간(年間) 측정치(測定値)의 평균치(平均値)는 4월초순(月初旬) 2.38mm/day 에서 시일(時日)이 경과(經過)함에 따라 점점(漸漸) 증가(增加)되어 6월중순(月中旬)에 3.98로 최고치(最高値)를 보이고 다시 감소(減少)되어 11월중순(月中旬)에는 1.06으로 떨어졌다. 기존(旣存) 공식(公式)에 의한 잠재증발산추정치(潛在蒸發散推定値)는 실측치(實測値)에 비(比)하여 Penman법(法), Radiation법(法), Blaney-Criddle법(法)은 과다(過多)하게 추정(推定)되고, Pan evaporation법(法)은 과소(過少)하게 추정(推定)되는 경향을 보였다. 추정치(推定値)와 실측치간(實測値間)에는 전체적(全體的)으로 보아 고도(高度)의 유의(有意)한 상관(相關)이 있었으나, Blaney-Criddle법(法)은 7, 8월(月)에 상관(相關)이 없다는 것이 특이(特異)하였다. 2. 기상요인중(氣象要因中) 잠재증발산량실측치(潛在蒸發散量實測値)와 유의(有意)한 상관(相關)이 있는 것은 기온(氣溫), 대기포차(大氣飽差), 일조시수(日照時數), 일사량(日射量), Pan증발량(蒸發量)이었으며, 이들 요인(要因)을 고려(考慮)한 다중회귀식(多重回歸式)은 PET산정식(算定式)으로 활용(活用)이 가능(可能)하였다. 잠재증발산량(潛在蒸發散量) 추정모형(推定模型)으로서는 Pan 증발량(蒸發量)(Eo)을 사용(使用)한 회귀식(回歸式)이 가장 간편(簡便)하고 정확(正確)하였다. PET= 0.712 + 0.705 Eo 3. 잠재증발산량(潛在蒸發散量)에 대한 최대증발량(最大蒸發量)(ETm)의 비(比)로 정의(定義)된 작물계수(作物係數)(Kc)는 배추생육초기(生育初期)에 0.5~0.7 범위(範圍)이었으며, 생육중기(生育中期)부터는 0.9~1.2범위(範圍)로 유지(維持)되었다. 작물계수(作物係數)는 생육진도(生育進度)(G ; 0~1.0)의 2차함수(次函數)로부터 추정(推定)할 수 있었다. 봄배추 : $$Kc=0.598+0.959G-0.501G^2$$ 가을배추 : $$Kc=0.402+1.887G-1.432G^2$$ 4. 최대증발산량(最大蒸發散量)에 대(對)한 실증발산량(實蒸發散量)의 비(比)로 정의(定義)된 토양수분계수(土壤水分係數)(Kf)는 근권(根圈)의 유효수분률(有效水分率)(f)이 임계치(臨界値)(fp)이상(以上)에서는 1.0 수준(水準)으로 유지(維持)되다가 그 이하(以下) 에서는 f에 따라 직선적(直線的)으로 감소(減少)되었다. Kc와 f와의 관계(關係)에 있어서 fp와 직선함수(直線函數)의 기울기는 재배시기(栽培時期)와 PET에 따라 각각 다르게 나타났다. Kf=1.0, if $$f{\geq}fp$$ $$Kf=a+b{\cdot}f$$, if f＜fp 5. 층위별(層位別) 토양수분함량(土壤水分含量)으로부더 근권(根圈)의 물보유량변화(保有量變化)(${\Delta}S$) 계산(計算)에 있어서 모관수(毛管水)의 상승(上昇)과 배수량(排水量)은 무시(無視)할 정도(程度)로 적었다. 침투량(浸透量)(I)이 있을때 표토(表土) 5cm에 보유(保有)되었다가 증발(蒸發)되어 버리는 물량(量)(Es)은 실증발산(實蒸發散) 추정한형(推定漢型)에서 별도로 고여(考濾)되어야 하며, Es는 근권(根圈)의 유효수분율(有效水分率)로부터 추정(推定)된 표사(表士) 5cm에서 증발가능(蒸發可能)한 최대(最大) 물량(Esm)과 I을 비교(比較)하여 결정(決定)할 수 있었다. Es = I if I < Esm Es = Esm if < Esm 380 6. 실증발산최(實蒸發散最)(ETa) 추정모형(推定模型)은 물수지식(收支式)에 근거(根據)하여, 모관수(毛管水)의 상하이동양(上下移動量)은 무시(無視)하고 잠재증발산양(潛在蒸發散量)(PET), Kc, Kf, Es를 고려(考慮)하여 아래식(式)으로 설정(設定)되었다. $$ETa=PET{\cdot}Kc{\cdot}Kf+Es$$ 7.배추의 상대수양(相對收量)(Y/Ym) 추정모형(推定模型)은 재배기간중(栽培期間中)의 ETa의 대수함수(對數函數)의 형태(形態)로 설정(設定)되었다. $$Y/Ym=a+b{\cdot}{\ell}n(ETa)$$ 봄배추 : a=0.07, b =0.73 가을배추 : a=0.37, b =0.66 8. 설정(設定)된 모형(模型)에 의해 추정(推定)된 실증발산양(實蒸發散量)과 상대수양(相對收量)을 실측치(實測値)와 비교(比較)하여 본 결과(結果), 실증발산추정치(實蒸發散推定値)의 평균편차(平均偏差)는 봄배추에서는 0.29mm/day, 가을배추에서는 0.19mm/day이었으며, 상대수양추정치(相對收量推定値)의 평균편차(平均偏差)는 봄배추에서는 0.14, 가을배추에서는 0.09이었다. 9. 모형설정(模型設定)이 완료(完了)된 이후(以後) 별도(別途)로 3작기(作期)에 대(對)한 실측치(實測値)와 추정치간(推定値間)의 편차(偏差)도 모형설정기간(模型設定期間)의 것보다 오히려 더 적게 나오는 경향(傾向)을 보였다. 따라서 본추정모형(本推定模型)은 실제(實際) 활용가치(活用價値)가 있다고 판단(判斷)된다.