• 한국산림과학회지
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• 제9권1호
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• pp.1-44
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• 1969

이상(以上)과 같이 조사(調査) 또는 실험(實驗)한 결과중(結果中) 그 중요(重要)한 것을 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 실험용(實驗用) 지상식(地上式) 양송이 재배사(栽培舍)의 효과(効果)에 관(關)하여는 이미 실험결과(實驗結果)및 그 분석(分析)에서 지적(指摘)된 바 있거니와 그 측벽(側壁)및 천정(天井)의 구조(構造)는 재배사(栽培舍)를 외계(外界)의 기상조건(氣象條件)에서 격리(隔離)하는데 충분(充分)한 효과(効果)가 있는 것으로 고려(考慮)된다. 2. 반지하실(半地下室)에 구축(構築)한 실험용(實驗用) 태양식(太陽式) 양송이 재배사(栽培舍)의 효과(効果)에 관(關)하여는 실험결과(實驗結果)및 그 분석(分析)에서 지적(指摘)한 바와 같거니와 태양열(太陽熱)을 이용(利用)하는데 있어 충분(充分)한 효과(効果)가 있는 것으로 고려(考慮)된다. 그러나 이것을 농가(農家)에 적용(適用)하기 위(爲)하여는 다음과 같은 제점(諸點)이 개선(改善)되어야 할 것으로 고려(考慮)된다. 즉 (1) 태양식(太陽式)의 지붕과 천정(天井)은 실험용(實驗用) 지상식(地上式) 재배사(栽培舍)의 그것과 동일(同一)히 하고 (2) 태양열(太陽熱) 수열장치(受熱裝置)는 적당(適當)히 재고(再考)되어야 할 것으로 고려(考慮)된다. 태양열(太陽熱) 수열장치(受熱裝置)는 그림 40과 같이 하면 유효(有效)할 것으로 구상(構想)된다. 3. 본실험연구(本實驗硏究)에서 실시(實施)한 각종(各種)의 환기법중(換氣法中) G.E.-C.V. 및 V.S.-C.V. 환기법(換氣法)이 가장 효과적(效果的)인 것으로 본다. 4. 측벽수직(側壁垂直)및 지중(地中) 환기장치(換氣裝置)는 이미 지적(指摘)된 바와 같이 농가(農家) 양송이 재배사(栽培舍)의 자연환기법(自然換氣法)으로 실용적(實用的) 가치(價値)가 충분(充分)하다. 그것은 이들 환기장치(換氣裝置)는 그 환기로(換氣路)를 통(通)하여 사내(舍內)에 유입(流入)되는 외기(外氣)의 온도(溫度)를 인공적(人工的)으로 가열(加熱)이나 또는 냉각(冷却)하지 않고 사내온도(舍內溫度)에 접근(接近)하도록 조절(調節)하는 효과(効果)가 있기 때문이다. 지금 외온(外溫)을 $X^{\circ}C$로 할 때 각종(各種) 환기로(換氣路)에 의(依)하여 흡수(吸收)되는 온도(溫度) $Y^{\circ}C$을 X의 흉수(凶數)로 하는 실험식(實驗式)은 다음과 같이 회귀직선(回歸直線)으로 표시(表示)된다. $$G.P.{\cdots}Y=0.9x-12.8$$ $$G.E.{\cdots}Y=0.96x-15.11$$ $$V.S.{\cdots}Y=0.94x-17.57$$ 5. 재배사내(栽培舍內)에 유입(流入)되는 공기(空氣)및 사외(舍外)로 배출(排出)되는 공기(空氣)에 관(關)한 실험식(實驗式)은 각각(各各) 다음과 같이 회귀직선(回歸直線)및 지수곡선(指數曲線)으로 표시(表示)된다. (1) 배출속도(排出速度) Ycm/Sec를 유입속도(流入速度)${\times}$cm/Sec의 흉수(凶數)로 하는 회귀직선식(回歸直線式) G.E.-C.V.(50%)법(法) $${\cdots}Y=1.01x-1.65$$ G.E.-C.V.(100%)법(法)$${\cdots}Y=0.42x+2.03$$ V.S.-C.V.(100%)법(法)Y=0.85x+0.96 (2) 배출량(排出量) Y $m^3/hr$ 유출량(流出量) ${\times}m^3/hr$의 함수(凾數)로 하는 회귀직선식(回歸直線式) G.E.-C.V.(50%)법(法)$${\cdots}Y=2.59x-10.88$$ G.E.-C.V.(10%)법(法)Y=2.16x+26.53 (3) 상면(床面) 공기이동(空氣移動) 속기(速氣) Y m/Sec를 배출공기(排出空氣) 속도(速度)${\times}$m/Sec의 함수(凾數)로 하는 회귀직선식(回歸直線式) G.E.-C.V.(50%)법(法)$${\cdots}Y=0.54x+0.84$$ (4) $Co_2$ 축적량(蓄積量)Y(%)를 상면(床面) 공기이동(空氣移動) 속도(速度)${\times}$cm/Sec의 함수(凾數)로 하는 회귀직선식(回歸直線式) G.E.-C.V(50%)법(法)$${\cdots}Y=114.53-6.42x$$ (5) $Co_2$ 축적량(蓄積量)Y(%)를 배출(排出) 공기량(空氣量) $m^3/hr$ 함수(凾數)로 하는 지수곡선식(指數曲線式) G.E.-C.V.(50%)법(法) -$$y=127.18{\times}1.0093^{-X}$$ (6) natural vontilation system에 있어서 양송이 생육(生育)에 적합(適合)한 환경적조건(環境的條件)을 마련하기 위(爲)한 환기구(換氣口)의 단면적(斷面績)은 재배사(栽培舍) 전용적(全容積)에 대(對)하여 다음과 같은 비율(比率)로 할 수 있다. G.E. (지중유입환기구단면적(地中流入換氣口斷面績) $${\cdots}0.3-0.5%$$(요조절(要調節)) C.V. (천정배출환기구단면적(天井排出換氣口斷面績) $${\cdots}0.8-1.0%$$(요조절(要調節)) (7) 본연구(本硏究)에서 실험(實驗)한 각종(各種)의 가열장치중(加熱裝置中) 무압(無壓) 증기수(蒸氣水) 보이라로 사용(使用)할 수 있는 온수(溫水) 보이라가 농가용(農家用) 양송이 재배사(栽培舍) 가열장치(加熱裝置)로서, 그 효과면(効果面)에 있어서나 또는 그가격면(價格面)에 있어서 최적합(最適合)하다는 것이 확인(確認)되고 있다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
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• pp.101-113
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• 1995

The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.

• 농업과학연구
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• 제10권1호
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• pp.28-60
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• 1983

본(本) 연구(硏究)는 참깨종자(種子)의 발아(發芽)에 미치는 온도(溫度), 수분(水分), 산소(酸素) 및 관(光) 등(等)의 외적(外的) 조건(條件)의 영향(影響) 발아진행중(發芽進行中)의 종자내(種子內) 물질변화(物質變化)를 구명(究明)하고져 수행(遂行) 되었던 바 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. $35^{\circ}C$부터 $5^{\circ}C$ 간격(間隔)으로 $20^{\circ}C$까지는 평균(平均) 95.8~97.2%의 발아율(發芽率)을 보였고 이들 온도간(溫度間)에는 평균발아율(平均發芽率)의 유의차(有意差)가 인정(認定)되지 않았으나 $15^{\circ}C$에서는 발아율(發芽率)의 급격(急激)한 감소(減少)를 보여 평균(平均) 32.2% 발아(發芽)되었고 이때 변이계수(變異係數)는 77%였다. 2. 온도(溫度)에 따르는 발아소요일수(發芽所要日數)는 $35{\sim}25^{\circ}C$에서 평균(平均) 1.16~1.64일(日)이었으며 $20^{\circ}C$에서는 3.07일(日)이었고 $15^{\circ}C$에서는 10.40일(日)이었다. 3. 발아율(發芽率) 및 발아소요일수(發芽所要日數)를 감안(勘案)할때 $15^{\circ}C$가 참깨종자(種子)의 발아한계온도(發芽限界溫度)였으며 참깨 종자(種子)의 저온발아성(低溫發牙性) 검정(檢定)에 가장 효과적(效果的)인 온도(溫度)로 고려(考慮)되었다. 4. Shirogoma, Turkey등(等)이 가장 저온발아성(低溫發牙性)이 높았고 수원(水原)29호(號), 내복, IS58이 그 다음이었으며, 70~80%의 비교적(比較的) 높은 발아율(發芽率)을 보이는 품종(品種)들이 매포, 수원(水原)14호(號), 김포, 문덕, 해남이었는데, 이들 저온발아성(低溫發牙性)이 비교적(比較的) 높은 품종(品種)은 전공시품종(全供試品種)(90품종(品種))의 10%였으며 이들중 70%는 국내품종(國內品種)이었다. 5. $12^{\circ}C$에서 Shirogoma만 50% 이상(以上)의 발아율(發芽率)을 보였으며 대부분(大部分) 20%미만(未滿)의 낮은 발아율(發芽率)을 보였는데 파종후(播種後) 18일(日)에 온도(溫度)를 $27^{\circ}C$로 상승(上昇)시켰던바 2일이내(日以內)에 전품종(全品種)에서 90% 이하(以上)의 발아율(發芽率)을 보였으며 변온처리(變溫處理)에 따르는 품종간(品種間) 발아율간(發芽率間)에는 유의차(有意差)가 없었고 발아소요일수(發芽所要日數) 간(間)에는 청송, 의상천, 산동, 마산 등은 현저(顯著)히 소요일수(所要日數)가 길었다. 6. 발아(發芽)에 필요한 흡수율(吸水率)은 $25^{\circ}C$적습하(適濕下)에서 48%내지 62%로서 품종간(品種間)에 현저(顯著)한 차이(差異)를 나타내었다. 또한 치상후(置床後), 2시간에 발아(發芽)에 소요(所要)되는 전체 수분(水分)의 63% 정도가 흡수(吸收)되었다. 7. 포화수분하(飽和水分下)에서는 전공시품종(全供試品種)에서 평균발아율(平均發芽率)이 0.42%였고 -0.4bar에서는 64.8%였으며 -0.4~-5.5bar에서 가장 발아율(發芽率)이 높았고 이보다 토양수분(土壤水分)이 부족(不足)할 경우 발아율(發芽率)은 거의 직선적(直線的)인 감소(減少)를 보였다. 8. 10개(個) 공시품종중(供試品種中) 6개공시품종(個供試品種)에서는 5%의 산소하(酸素下)에서 발아(發芽)에 영향(影響)을 받지 않았으나 예천, PI158073, IS103, 의상천의 4품종(品種)은 산소농도(酸素濃度) 5%에서는 발아율(發芽率)이 64~91%로 저하(低下)되었다. 또한 무산소하(無酸素下)에서는 하배축(下胚軸)만 출현(出現)하였을뿐 자엽(子葉)의 출현(出現)은 없었으며 하배축(下胚軸) 출현(出現)은 IS103이 현저(顯著)히 낮았다. 9. 청송, Early Russian 및 수원(水原)9호(號)는 12시간(時間) 흡습(吸濕)시킨 후(後) 24시간(時間) 건조(乾燥)시킬때 청송만 27.5%의 발아율(發芽率)을 보였고 수원(水原)9호(號) 및 Early Russian은 전혀 발아(發芽)되지 않았으며 IS103은 4시간 흡습후(吸濕後) 24시간(時間) 건조시(乾燥時) 발아율(發芽率)이 감소(減少)되었는데 24시간(時間) 흡습후(吸濕後) 24시간(時間) 건조시(乾燥時)에도 32.5%의 발아율(發芽率)을 보였다. 10. 발아(發芽)의 진행(進行)에 따라 종자내(種子內) 당함량(糖含量)은 급격(急激)한 증가(增加)를 보였으나 전분함량(澱粉含量)은 현저(顯著)히 감소(減少)되었으며 ${\alpha}$-amylase의 활성도(活性度)는 점증(漸增)되었는데 이들 증감정도(增減程度)는 $25^{\circ}C$에 비해 $15^{\circ}C$에서는 현저(顯著)히 낮았다. 11. 발아(發芽)가 진전(進展)됨에 따라 종자(種子)의 지질함량(脂質含量)은 급격(急激)한 감소(減少)를 보였고 alkaline lipase의 활성도(活性度)는 특히 발아초기(發芽初期)에 더욱 급격(急激)한 증가(增加)를 보였는데 지질(脂質)의 감소정도(減少程度)와 alkaline lipase의 활성도(活性度) 증가정도(增加程度)는 $25^{\circ}C$에 비해 $15^{\circ}C$에서 현저(顯著)히 낮았다. 12. 6개공시품종중(個供試品種中) 4개공시품종(個供試品種)의 발아(發芽)에는 광파장(光波長)의 영향(影響)을 받지 않았으나 수원(水原)8호(號)는 600~650nm에서 IS103은 600~650nm, 500~550nn에서 현저(顯著)히 발아율(發芽率)이 저하(低下)되었으며 수원(水原)8호(號)는 600~760nm 및 500~560nm에서, IS103은 400~470nm 및 암흑상태(暗黑狀態)에서 높은 발아율(發芽率)을 보였다. 13. 100입중(粒重)이 무거운 종자(種子)에서 각(各) 품종(品種)의 발아율(發芽率)이 현저(顯著)히 높았으며 파종심도(播種深度) 4 cm 하(下)에서는 청송 및 Early Russian은 전혀 자엽(子葉)이 출현(出現)되지 않았던 반면(反面), 수원(水原)9호(號) 및 IS103은 각각(各各) 32.5 및 50%의 발아율(發芽率)을 보였다. 또한 참깨의 지상부(地上部), 지하부(地下部) 및 재배지토양(栽培地土壤) 추출물(抽出物)은 발아(發芽)에 전혀 영향(影響)을 미치지 않았다. 14. 무피복구(無被覆區)에 비해 흑색(黑色) 및 투명(透明) polyethylene film 피복구(被覆區)에서 발아율(發芽率)이 현저(顯著)히 높았고, 발아소요일수(發芽所要日數)는 현저(顯著)이 단축(短縮)되었으며 또한 초기생육(初期生育) 및 주당삭수와 주당수량(株當收量)이 현저(顯著)히 증가(增加)되었는데 polyethylene film의 종류간(種類間)에는 유의차(有意差)가 인정(認定)되지 않았으나 흑색(黑色)polyethylene film보다는 투명(透明) polyethylene film이 약간(若干) 더 효과적(效果的)인 경향(傾向)이었다. 15. 심천, 청송, 수원(水原)9호(號), PI158073 및 IS103은 수분흡수율(水分吸收率)이 현저(顯著)히 낮았고 흡습후(吸濕後) 종자중(種子重)의 증가(增加)는 수원(水原)8호(號), 수원(水原)26호(號), Orotall 및 의상천이 현저(顯著)히 컸다.

• 한국농공학회지
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• 제11권4호
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• pp.1775-1782
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• 1969

벼의 생육기간중(生育期間中) 논에서의 수력소비(水力消費)에 관(關)하여 연구(硏究)하였던바 다음과 같은 결론(結論)을 얻었다. 1. 엽면(葉面) 및 주간수면증발(株間水面蒸發) 1) 벼의 엽면증발량(葉面蒸發量)은 조(早), 중(中), 만생종(晩生種) 공(共)히 이앙(移秧)후 점차(漸次) 증가(增加)하다가 수잉기(穗孕期)에 급증(急增)하고 수잉기(穗孕期) 말기(末期)에서 출수개화(出穗開花) 초기(初期)(조생종(早生種)은 제6기(第6期), 중(中), 만생종(晩生種)은 제7기(第7期)에 최대량(最大量)에 달(達)하며 그 후 점감(漸減)한다. 2) 벼의 엽면증발작용(葉面蒸發作用)은 조(早), 중(中), 만생종(晩生種) 모두 제5기(第5期)까지는 별(別) 차이(差異)가 없으며 제6기(第6期)에는 조생종(早生種)이 가장 왕성(旺盛)하고 제7기(第7期) 이후(以後)는 만생종(晩生種)이 계속(繼續) 제일(第一) 왕성(旺盛)하다. 3) 엽면증발(葉面蒸發)이 가장 왕성(旺盛)한 시기(時期)인 제6기(第6期) 조생종(早生種)와 제7기(第7期)(중(中), 만생종(晩生種)의 엽면증발량(葉面蒸發量)은 전(全) 생육기간(生育期間)의 총엽면증발량(總葉面蒸發量)의 $15{\sim}16%$에 달(達)한다. 4) 벼의 엽면증발(葉面蒸發)은 그 생리작용(生理作用)에 기인(起因)하느니만큼 엽면증발량산정(葉面蒸發量算定)의 기준계수(基準係數)로는 증산강도(蒸散强度)를 채택사용(採擇使用)함이 타당(妥當)하다고 본다. (표(表)7) 5) 이 시험(試驗)에서 공시(供試)한 벼의 엽면증발량(葉面蒸發量)이 최대(最大)로 되는 출수개화(出穗開花) 초기(初期)까지의 각품종(各品種)의 엽면증발량(葉面蒸發量)을 산정(算定)할 수 있는 수식(數式)은 다음과 같다. 조생종(早生種) ; Y=0.658+1.088x 중생종(中生種) : Y=0.780+1.050x 만생종(晩生種) : Y=0.646+1.091x 7) 논 에서의 주간수면증발량(株間水面蒸發量)은 그림-1, 2에서 보는바와 같이 엽면증발량(葉面蒸發量)과 고도(高度)의 부(負)의 상관관계(相關關係)가 있음을 알 수 있다. 8) 주간수엽증발량(株間水面蒸發量)은 증발계(蒸發計) 증발량(蒸發量)에 대(對)한 비(比)(표(表) 11)로 산정(算定)할 수도 있고 표(表)-10에 의거(依據)하던가 또는 주간수면증발량(株間水面蒸發量)이 최소(最少)로 되는 시기(時期)(조생종(早生種)은 이 시험(試驗)에 공시(供試)한 품종(品種)에 대(對)해서 다음 수식(數式)으로 산정(算定)할 수도 있다. 조생종(早生種) : Y=4.67-0.58x 중생종(中生種) ; Y=4.70-0.59x 만생종(晩生種) : Y=4.71-0.59x 9) 엽(葉), 수면증발량(水面蒸發量)의 생육기별(生育期別) 변화상황(變化狀況)은 엽면증발량(葉面蒸發量)의 그것과 그 경향(傾向)이 동일(同一)하며 조생종(早生種)은 제6기(第6期)에 중(中), 만생종(晩生種)은 제7기(第7期)에 최대(最大)로 된다. 10) 논 에서의 엽(葉), 수면증발량(水面蒸發量)은 표(表)-12에 의(依)하거나 증발산강도(蒸發散强度)(표(表)14)에 의(依)하여 산정(算定)할 수 있으며 엽(葉), 수면증발량(水面蒸發量)이 최대(最大)로 되는 시기(時期)까지의 양(量)은 이 시험(試驗)에서 공시(供試)한 품종(品種)에 대(對)해서 다음 수식(數式)으로 산정(算定)할 수 있다. 조생종(早生種) : Y=5.36+0.503x 중생종(中生種) : Y=5.41+0.456x 만생종(晩生種) : Y=5.80+0.494x 11) 전(全) 생육기간(生育期間)의 엽(葉), 수면증발량(水面蒸發量)의 증발계(蒸發計) 증발량(蒸發量)에 대(對)한 비(比)는 조생종(早生種)은 1.23, 중생종(中生種)은 1.25, 만생종(晩生種)은 1.27이었다. 12) 우리 나라의 기상조건하(氣象條件下)에서 무강우일(無降雨日)의 관측식(觀測植)만을 처리(處理)한 경우 벼 전생육간기(全生育間期)을 통(通)하 엽(葉), 수면증발량(水面蒸發量)과 제(諸) 기상요소(氣象要素)와의 관계(關係)는 기온(氣溫)만이 고도(高度)의 상관성(相關性)을 보여주고 있다. 2. 삼투량(渗透量) 1) 관개계획(灌漑計劃) 용수량산정(用水量算定)을 위한 삼투량(渗透量)은 보수일(保水日)에 의거(依據)함이 타당(妥當)하다고 본다. 3. 유효우량(有效雨量) 1) 벼생육기간중(生育期間中)의 각(各) 기별(期別) 유효우량(有效雨量)과 유효율(有效率)은 표(表) 18과 같다. 2) 벼의 전생육기간(全生育期間)의 유효율(有效率)은 $65{\sim}75%$를 기준(基準)으로 함이 타당(妥當)하다고 본다. 3) 평년(平年)의 벼의 전생육기간중(全生育期間中)의 유효우량(有效雨量)은 550mm 정도(程度)로 추정(推定)된다. 4. 벼의 엽면증발(葉面蒸發)이 삼투(渗透)에 미치는 영향(影響) 1) 벼뿌리의 흡수작용(吸水作用)은 삼투(渗透)에 영향(影響)을 미치며 그 작용(作用)이 왕성(旺盛)할수록 삼투량(渗透量)은 감소(減少)한다. (표(表) 21, 표(表) 22) 2) 벼를 재식(栽植)한 경우 그 생육기간중(生育期間中) 오전(午前) 및 후간(後間)과 오후(午後)와는 그 삼투량(渗透量)이 판이(判異)한 현상(現象)을 보이며 오전(午前)과 후간(後間)은 이식(移植)후 점증(漸增)하여 7월하순(月下旬) 또는 8월상순(月上旬)(수온(水溫), 지온(地溫)이 최고시기(最高時期)에 최대(最大)로 되고 그 이후(以後)는 감소(減少)하는데 대(對)해 오후(午後)는 정반대(正反對)로 이식후(移植後) 점차(漸次) 감소(減少)하여 8월(月) 중순(中旬)(수잉기(穗孕期)) 후기(後期)에서 출수개화초기(出穗開花初期)에 최소(最少)로되고 그 후 점증(漸增)한다. 3) 주간삼투량(晝間渗透量)은 이식후(移植後) 엽면증발량(葉面蒸發量)의 증가(增加)와 더부러 점차(漸次) 감소(減少)하지만 수잉기(穗孕期) 말기(末期)에서 출수개화(出穗開花) 초기(初期)에는 급감현상(急減現象)이 나타나고 8월(月) 하순(下旬)에는 다시 급증(急增)하고 9월(月) 중순(中旬)은 9월(月) 상순(上旬)보다 지온(地溫)이나 수온(水溫)이 낮은 데도 불구(不拘)하고 삼투량(渗透量)은 오히려 증가(增加)하는데 이는 9월중순(月中旬)에 이르면 벼뿌리의 흡수작용(吸水作用)이 크게 감퇴(減退)함에 기인(起因)하는 것으로 추정(推定)된다. 4) 일(日) 삼투량(渗透量)의 생육기간중(生育期間中)의 변화상황(變化狀況)을 보면 이식후(移植後) 점증(漸增)하여 7월하순(月下旬)에 최대(最大)로 되고 그 이후(以後) 감소(減少)하였다가 8월하순(月下旬)(등숙기(登熟期))에 다시 증가(增加)하고 그 후 다시 감소(減少)하는 다소(多少) 변동(變動)이 심(甚)한 현상(現象을 보여주고 있는데 이는 수온(水溫)이나 지온(地溫)의 영향(影響(야간(夜間), 오전(午前))과 아울러 벼뿌리의 흡수작용(吸收作用)이 복합적(複合的)으로 영향(影響)을 미치는 결과(結果)라고 본다. 5) 주간삼투량(晝間渗透量)은 엽면증발량(葉面蒸發量)과 부(負)의 고도(高度)의 상관성(相關性)을 인정(認定)할 수 있다. 야간삼투량(夜間渗透量)은 수온(水溫)이나 지온(地溫)의 영향(影響)이 지배적(支配的)이고 엽면증발(葉面蒸發)의 영향(影響)은 거의 없으며 일(日) 삼투량(渗透量)은 엽면증발(葉面蒸發)보다 그 이외(以外)의 요인(要因)의 영향(影響)이 보다 큰 것으로 생각된다. 6) 야간삼투량(夜間渗透量)과 수온(水溫)이나 지온간(地溫間)에는 고도(高度)의 정(正)의 상관성(相關性)이 인정(認定)되는데 대(對)해 오전(午前)과 오후(午後)의 삼투량(渗透量)과 수온(水溫)이나 지온간(地溫間)에는 상당성(相當性)을 인정(認定)할 수 없다. 7) 벼를 재식(栽植)한 포트의 일(日) 침투량(浸透量)과 재치(裁値)하지 않는 포트에서의 일삼투량간(日渗透量間)에는 $r={\div}0.8382$란 고도(高度)의 상관성(相關性)을 인정(認定)할 수 있다. 8) 벼의 전생육기간(全生育期間)을 통(通)한 총삼투량(總渗透量)은 벼의 엽면증발(葉面蒸發)에 의(依)한 영향(影響)보다는 토양고유(土壤固有)의 삼투성(渗透性)이나 수온(水溫), 지온(地溫)등 벼뿌리의 흡수작용(吸收作用) 이외(以外)의 다른 요인(要因)들이 보다 더 영향(影響)을 미친다고 여겨진다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제9권
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• pp.125-147
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• 1968

I. 수도(水稻)에 대(對)한 질소(窒素)의 합리적시용법(合理的施用法)을 확립(確立)하기 위(爲)한 일환(一環)의 연구(硏究)로서 못자리의 질소시용량(窒素施用量)과 못자리 말기(末期)에 있어서의 요소엽면살포(尿素葉面撒布)가 묘(苗)의 소질(素質) 특(特)히 질소(窒素)의 흡수(吸收) 및 발근력(發根力)에 미치는 영향을 알고자 시험(試驗)한바 그 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 못자리에 $3.3\;m^2$ 당(當) 요소(尿素) 45g 토양시비(土壤施肥)한 것은 질소함량(窒素含量)이 1.835%인데 65g 시비구(施肥區)는 2.191%로서 유의차(有意差)를 인정(認定)하였다. 2. 못자리 말기(末期)의 요소엽면살포구(尿素葉面撒布區))$(T_{1},\;T_2)$는 무처리구(無處理區)$(T_0)$에 비(比해)서 모두 질소함량(窒素含量)이 증대(增大)되고 있으며 처리간(處理間)에 유의차(有意差)를 인정(認定)하였다. 즉 무처리구(無處理區)$(T_0)$는 질소함량(窒素含量)이 1.958%인데 0.5% 요소액살포구(尿素液撒布區)$(T_1)$는 2.020%이며 1.0% 요소액살포구(尿素液撒布區)$(T_2)$는 2.063%였다. 3. 요소농도(尿素濃度)가 낮은 $T_1$ 구(區)에 대해서 10% 요소액(尿素液)과 동량(同量) 요소(尿素)를 토양(土壤)에 시비(施肥)한 구(區)$(T_2)$는 질소(窒素)의 함량(含量)이 2.011%로서 오히려 낮으며 엽면살포(葉面撒布)가 모의 질소함량(窒素含量)을 증대(增大)시켰으며 이앙후(移秧後)의 착근(着根)과 초기(初期) 생육(生育)을 촉진(促進)시켰다. 4. 못자리에 $3.3\;m^2$ 당(當) 요소(尿素) 45g 토양시비구(土壤施肥區)$(N_1)$는 탄소함량(炭素含量)이 22.57%인데 65g 시비구(施肥區)$(N_2)$는 23.10%로서 유의차(有意差)가 인정(認定)되며 질소사용량(窒素使用量)이 더 많을 경우에 탄소함량(炭素含量)도 높았다. 5. 요소엽면살포(尿素葉面撒布) 및 토양시비구(土壤施肥區)의 탄소함량(炭素含量)은 $T_1$ 구(區)22.86% $T_2$ 구(區) 23.10% $T'_2$ 구(區) 22.95%로서 $T_0$구(區) 22.43%에 비(比)하여 높았으며 질소흡수(窒素吸收)가 커지는데 비례(比例)해서 증대(增大)되고 있다. 6. C/N율(率)에 있어서는 토양시비구간(土壤施肥區間)과 못자리 말기(末期)의 요소엽면살포구간(尿素葉面撒布區間) 모두 유의차(有意差)가 인정(認定)되며 질소시용량(窒素施用量)이 많은 경우에 C/N율(率)이 낮았다. 7. 발근수(發根數)는 $N_1$ 구(區)보다 $N_2$ 구(區)가 조사기간중(調査期間中)$1{\sim}2$개(個)가 많았으며 못자리말기(末期)에 질소시용(窒素施用)도 역시 발근수(發根數)를 증대(增大)시켰다. 8. 근장(根長)에 있어서도 처리간변이(處理間變異)가 발근수(發根數) 경우와 동일(同一)한 경향(傾向)이였다. 9. 모의 질소(窒素) 및 소소함량(素素含量)이 높고 C/N율(率)이 낮은 것이 발근수(發根數) 및 근장(根長)을 증대(增大)시켰다. II. 수전기에 있어서의 전엽(剪葉)의 정도(程度)와 요소엽면살포(尿素葉面撒布)가 수도(水稻)의 등숙(登熟) 및 수량(數量)에 미치는 영향을 알고자 하였으며 식물체(植物體)의 질소(窒素) 및 탄소함량(炭素含量)을 분석(分析)하여 이들과 수량(數量)의 관계(關係)를 살펴 보았던바 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 1수평균중(穗平均重)은 전엽(剪葉)의 정도(程度)가 클수록 저하(低下)하였으며 요소(尿素)의 엽면살포(葉面撒布)는1수평균중(穗平均重)을 증가(增加)하는데 도움이 되었고 1회살포구(回撒布區)(B)보다 2회살포구(回撒布區) (A)가 더 유효(有效)하였다. 2. 벼의 등숙율(登熟率)은 전엽처리간(剪葉處理間)에 고도(高度)의 유의차(有意差)를 인정(認定)하였으며 전엽(剪葉)의 정도(程度)가 클 수록 등숙율(登熟率)이 낮았다. 한편 질소(窒素)의 엽면살포(葉面撒布)가 등숙율(登熟率)에 미치는 영향(影響)은 보통(普通)의 유의성(有意性)을 보일 정도로 유효(有效)하였다. 전엽(剪葉)의 정도(程度)와 등숙율(登熟率)과의 상관관계(相關關係)를 계산(計算)하여 본즉 상관계수(相關係數)(r)는 0.961로서 고도의 상관(相關)을 보이고 존치엽수(存置葉數)가 많을수록 등숙율(登熟率)은 높았다. 3. 정조천립중(正租千粒重)에 미치는 전엽(剪葉)의 영향(影響)은 무전엽구(無剪葉區) (f)의 정조천립중(正租千粒重) 28.05g을 100으로 하였을 때 1매존치구(枚存置區) (a) 84.88, 2 매존치구(枚存置區) (b) 31.51, 3 매존치구(枚存置區) (c) 95.08, 4 매존치구(枚存置區) (d) 97.29, 5 매존치구(枚存置區) (e) 100.40dml 수치(數値)를 보였으며 이들간의 상관계수(相關係數)(r)는 0.925로서 고도(高度)의 상관(相關)을 보여 존치엽수(存置葉數)가 많을수록 높았다. 한편 요소엽면살포(尿素葉面撒布)가 정조천립중(正租千粒重)에 미치는 효과는 무살포구(無撒布區) (c) 정조천립중(正租千粒重) 25.89g을 100으로 하면 B 구(區) 103.20이고, A 구(區)는 105.56의 지수(指數)를 보였으며 처리간(處理間)에 고도(高度)의 유의성(有意性)을 보이고 있다. 4. 정조중(正租重)에 미치는 전엽(剪葉)의 영향(影響)은 전엽(剪葉)의 정도(程度)가 클 수록 정조중(正租重)은 저하(低下)하였으며, f 구(區)의 정조중(正租重) 172.7g을 100으로 하였을 때 a 구(區) 64.10, b 구(區) 71.63, c 구(區) 78.23, d 구(區) 82.22, e 구(區) 99.89의 지수(指數)를 보였고 전엽(剪葉)의 정도(程度)와 정조중(正租重)과의 상관계수(相關係數)(r)는 0.971로서 고도(高度)의 상관(相關)을 보이고 있다. 한편 요소(尿素)의 엽면살포(葉面撒布)의 효과(效果)는 통계적(統計的)으로 보아 유의차(有意差)가 인정(認定)되며 c 구(區) 133.0g을 100으로 하였을때 B 구(區) 104.88이고 A 구(區)는 117.22의 지수를 보였다. 5. 현미수량은 f 구(區) 145.94g을 100으로 하였을때 a 구(區) 33.41 b 구(區) 42.29, c 구(區) 64.85 d 구(區) 70.20 그리고 e 구(區)는 92.25의 지수(指數)를 보여 처리간(處理間)에 고도(高度)의 유의차(有意差)를 보였으며 제현율(製玄率)은 f 구(區) 84.50% a 구(區) 44.04%, b 구(區) 49.89%, c 구(區) 70.05% d 구(區) 72.15% e 구(區)는 77.87%였다. 한편 요소(尿素)의 엽면살포구(葉面撒布區)의 현미수량(玄米數量)은 C 구(區)의 수량 88.47g을 100으로 하였을 때 B 구(區) 109.85, A 구(區)는 124.98의 지수(指數)를 보였다. 6. 제현율(製玄率)은 C 구(區) 66.51%이고, B 구(區) 69.77% A 구(區) 70.93%을 보였다. 7. 질소함량(窒素含量)은 요소엽면살포(尿素葉面撒布)에 의하여 이삭이나 잎에 있어서 모두 증대(增大)하여 무살포구(無撒布區) (C) 1.341% 및 1.479%인데 요소엽면살포구(尿素葉面撒布區) (B)는 1.369% 및 1.491%의 분석치(分析値)를 보였다. 8. 탄소함량(炭素含量)은 질소(窒素)의 경우와 같이 요소엽면살포(尿素葉面撒布)에 의하여 모두 증대(增大) 되었으며, 무살포구(無撒布區) (C)의 이삭 37.000% 및 43.915%의 분석치(分析値)를 보였다. 9. C/N율(率)은 이삭에 있어서는 처리간(處理間)에 차이(差異)가 없었고 잎에서만 요소엽면살포구(尿素葉面撒布區)가 약간 높았다. 10. 현미수량(玄米數量)과 질소(窒素), 탄소함량(炭素含量) 및 C/N율간(率間)에는 고도(高度)의 상관(相關)을 보였으며 질소(窒素) 및 탄소함량(炭素含量) 그리고 C/N율(率)이 높을 수록 수량(數量)을 증대(增大)하였다. III. 수비(穗肥)로써 요소엽면살포(尿素葉面撒布)의 효과(效果) 및 그 시기(時期)를 알고자 시험(試驗)한바 그 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 간장(稈長), 수장(穗長 ) 및 수수(穗數에)는 차이(差異)를 인정(認定)하지 못하였다. 2. 1수평균(穗平均) 영화수(潁花數)는 수비시용시기간(穗肥施用時期間)에 보통(普通)의 유의성(有意性)을 보였고 수비시용시기(穗肥施用時期)가 빠를 수록 증대(增大)하는 경향(傾向)을 보였으며 수비시용방법간(穗肥施用方法間)에서는 유의성(有意性) 차이(差異)가 인정(認定)되지 않았으나 수치적(數値的)으로는 요소(尿素) 2.0%액(液) 엽면살포구(葉面撒布區)가 가장 많아서 65.9 입(粒), 요소(尿素) 10%액(液) 토양시용구(土壤施用區) 65.6 입(粒), 요소(尿素) 2.0%액(液) 토양시용구(土壤施用區) 64.4 입(粒), 대조구(對照區) 63.9 입(粒)의 순위로 적었다. 3. 등숙율(登熟率)은 수비시용기간(穗肥施用期間)에는 보통(普通)의 유의차(有意差)를 보였고 수비시용기(穗肥施用期)가 출수기(出穗期) 7일(日)까지에서는 늦을수록 약간 높아지는 경향(傾向)을 보였으며 수비시용방법(穗肥施用方法)에 있어서는 요소(尿素) 2.0%액(液) 엽면살포구(葉面撒布區)와 10%액(液) 토양시용구(土壤施用區)가 현저(顯著)히 높아서 89.8% 및 89.4%를 보였고 요소(尿素) 2.0%액(液) 토양시용구(土壤施用區)는 87.8% 및 87.5%를 보여 이들 처리간(處理間)에 고도(高度)의 유의성(有意性)을 보였다. 4. 정조천립중(正租千粒重)은 수비시용시기간(穗肥施用時期間)에 고도(高度)의 유의차(有意差)가 인정(認定)되며 등숙율(登熟率)의 경우와 같이 출수전(出穗前) 7일(日)까지에서는 수비(穗肥)가 늦을 수록 천립중(千粒重)은 증대(增大)하는 경향(傾向)을 보였으며 수비시용방법간(穗肥施用方法間)에 있어서도 고도(高度)의 유의차(有意差)가 인정(認定)되었고 요소(尿素) 2.0%액(液) 토양시용구(土壤施用區)는 23.18g로서 가장 높았다. 5. $3.3\;m^2$당 정조수량(正租收量)은 수비시용시기간(穗肥施用時期間)에는 유의차(有意差)가 인정(認定)되지 않았으며 수비시용방법(穗肥施用方法)에 따르는 차이(差異)는 고도(高度)의 유의차(有意差)를 보여 요소(尿素) 2.0%액(液) 엽면살포구(葉面撒布區) 및 요소(尿素) 10%액(液) 토양시용구(土壤施用區)가 현저(顯著)히 높아 1.486kg 및 1.491kg을 냈고 요소(尿素) 2.0%액(液) 토양시용구(土壤施用區) 및 대조구(對照區)는 1.381kg 및 1.486kg이었다. 6. 제현율(製玄率)은 수비시용시기간(穗肥施用時期間)에는 유의차(有意差)를 인정(認定)하였으며 수비시기(穗肥時期)가 출수전(出穗前) 14일(日)이 되던 때가 가장 높았으며 수비방법(穗肥方法)에 따르는 제현율(製玄率)은 처리간(處理間)에 고도(高度)의 유의차(有意差)를 인정(認定)할 수 있었고 요소(尿素) 2.0%액(液) 엽면살포구(葉面撒布區) 및 10%액 토양시용구(土壤施用區)는 84.72% 및 84.06%로서 현저(顯著)히 높고 요소(尿素) 2.0%액(液) 토양시용구(土壤施用區) 및 대조구(對照區)는 83.29% 및 82.56을 보였다. 7. $3.3\;m^2$당 현미수량(玄米收量)은 수비시간(穗肥時間)에 유의차(有意差)를 인정(認定)하였고 수기비(穗期肥)가 빠른 출수기전(出穗期前) 21일(日)에 시용(施用)한 것이 1.192kg로서 가장 많았으며 수비시용방법간(穗肥施用方法間)에 있어서는 통계적(統計的)으로 고도(高度)의 유의차(有意差)를 보이고 있으며 요소(尿素) 2.0%액(液) 엽면살포구(葉面撒布區) 및 10%액(液) 토양시용구(土壤施用區)는 1.259kg 및 1.254kg으로써 현저(顯著)히 높고 요소(尿素) 2.0%액(液) 토양시용구(土壤施用區) 및 대조구(對照區)는 각각(各各) 1.149kg 및 1.095kg로써 낮았다. 8. 수비(穗肥)로서 요소(尿素)를 시용(施用)한 경우 식물체내(植物體內) (窒素含量)은 증대(增大)되었는데 요소엽면살포(尿素葉面撒布)가 토양시용(土壤施用)보다 효과적(效果的)이였으며 식물체내(植物體內) 요소함량(尿素含量)의 증대(增大)와 더불어 대체로 탄소함량(炭素含量)도 증대(增大)되는 경향(傾向)을 보였다.