Millet and sorghum are major dryland cereal crops, however their growth and productivity is limited by soil water stress with varying intensity. The major objective of this study was to evaluate water stress of millet and sorghum yield under drainage classes of poorly drained soil and to test the effect of the installed pipe drainage in poorly drained paddy soil to minimize crop stress. The research was carried out in poorly drained paddy fields located at alluvial slopping area resulting in non-uniform water content distribution by the inflow of ground water from the upper part of the field. Stress Day Index (SDI) was determined from a stress day factor (SD) and a crop susceptibility factor (CS). SD is a degree of measurement by calculating the daily sum of excess water in the profile above 30cm soil depth ($SEW_{30}$). CS depends on a given excess water on crop stage. The results showed that sum of excess water day ($SWD_{30}$) used to represent the moisture stress index was lower on somewhat poorly drained soil compared with poorly drained soil on 117 days. CS values for sorghum were 57% on $3^{rd}$ leaf stage, 44% on $5^{th}$ leaf stage, 37% on panicle initiation, 23% on boot stage, and 16% on soft dough stage. For proso millet CS values were 84% on $3^{rd}$ leaf stage, 70% on $5^{th}$ leaf Stage, 65% on panicle initiation, 53% on boot stage, and 28% on soft dough stage. And for foxtail millet the values were 73% on $3^{rd}$ leaf stage, 61% on $5^{th}$ leaf stage, 50% on panicle initiation, 29% on boot stage, and 15% on soft dough stage. SDI of sorghum and millet was more susceptible to excess soil water during panicle initation stage more poorly drained soil than somewhat poorly drained soil. Grain yield was reduced especially in proso millet and Foxtail millet compared to Sorghum.
The continuum analyses and polar ordinations were applied for the ordination of forest vegetation in Mt. Naejang, national park in Korea. In the continuum analyses the sequence of Pinus densiflora, Quercus mongolica, Quercus variabilis, Carpinus laxiflora, Carpinus tschonoskii, Lindera erythrocapa and Zelkova serrata community was arranged along the continuum gradient as in moisture gradient analyses. The positive correlation of r=0.83 between continuum index and soil moisture content was observed. In the polar ordinations ten communities of Pinus densiflora, Quercus monogolica, Quercus variabilis, Carpinus laxiflora, Daphniphyllum macropodum, carpinus tschonoskii, Quercus aliena-Carpinus tschonoskii, Torreya nucifera, Cornus controversa-Lindera erythrocarpa and Zelkova serrata were identified. However, continuous distribution pattern of ten communities mentioned above could be regarded as a vegetational continuum. The results of these ordinations also were corresponded to those of phytosociological classification.
This study aimed to develop a precise vegetation cover classification model for small streams using the combination of drone remote sensing and support vector machine (SVM) techniques. The chosen study area was the Idong stream, nestled within Geosan-gun, Chunbuk, South Korea. The initial stage involved image acquisition through a fixed-wing drone named ebee. This drone carried two sensors: the S.O.D.A visible camera for capturing detailed visuals and the Sequoia+ multispectral sensor for gathering rich spectral data. The survey meticulously captured the stream's features on August 18, 2023. Leveraging the multispectral images, a range of vegetation indices were calculated. These included the widely used normalized difference vegetation index (NDVI), the soil-adjusted vegetation index (SAVI) that factors in soil background, and the normalized difference water index (NDWI) for identifying water bodies. The third stage saw the development of an SVM model based on the calculated vegetation indices. The RBF kernel was chosen as the SVM algorithm, and optimal values for the cost (C) and gamma hyperparameters were determined. The results are as follows: (a) High-Resolution Imaging: The drone-based image acquisition delivered results, providing high-resolution images (1 cm/pixel) of the Idong stream. These detailed visuals effectively captured the stream's morphology, including its width, variations in the streambed, and the intricate vegetation cover patterns adorning the stream banks and bed. (b) Vegetation Insights through Indices: The calculated vegetation indices revealed distinct spatial patterns in vegetation cover and moisture content. NDVI emerged as the strongest indicator of vegetation cover, while SAVI and NDWI provided insights into moisture variations. (c) Accurate Classification with SVM: The SVM model, fueled by the combination of NDVI, SAVI, and NDWI, achieved an outstanding accuracy of 0.903, which was calculated based on the confusion matrix. This performance translated to precise classification of vegetation, soil, and water within the stream area. The study's findings demonstrate the effectiveness of drone remote sensing and SVM techniques in developing accurate vegetation cover classification models for small streams. These models hold immense potential for various applications, including stream monitoring, informed management practices, and effective stream restoration efforts. By incorporating images and additional details about the specific drone and sensors technology, we can gain a deeper understanding of small streams and develop effective strategies for stream protection and management.
In support of remote sensing applications for monitoring processes of the Earth system, research was conducted to analyze the basic spectral response related to background soil and vegetation cover characteristics in the visible and reflective infrared wavelengths. Surface samples of seven stations were examined. Five soils were from land-field and two soils from tideland areas. The vegetation cover experiment was conducted on seven soil samples with known natural moisture content (%) by weight. To study the effect of vegetation cover, spectral measurements were taken on five or six vegetation cover treatments of the seven soils with 3 replications in air dry conditions. For collecting RS base data, used spectro-radiometer that measures reflection characteristics between 300~1,100nm was used and measured the reflection of vegetation from bean leaves. The relationships were evaluated for both a general soil line and for the individual lines of five soils, under air-dried condition as well as different vegetation cover ratio, through the determination of the line parameters. As vegetation cover ratio in bean leaves increases, features of soil reflectance decrease and those of plant reflectance become more and more apparent. In proportion to vegetation cover rate, near-infrared reflectance increased and visible reflectance decreased. Analysis results are compared to commonly used vegetation indices(RVI and NDVI ).
일반적으로 가뭄은 특정지역에서 평균 이하의 강수량이 발생되는 현상으로, 강수량이 감소되면 토양수분, 하천수 수위, 저수지 수위, 지하수위 등이 순차적으로 감소한다. 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄 및 농업 가뭄에 비해 늦게 발현되는데, 이는 강수량의 부족이 토양수분, 하천수량, 지하수 및 저수지 수위 등과 같은 수문학적 시스템에 전이되는 시간이 소요되기 때문이다. 따라서, 가뭄 피해를 경감하기 위해 지하수위 변동성을 이용하여 지하수 함양량을 추정함으로써 효율적인 수자원 관리의 필요성이 증대되고 있다. 지하수위는 농촌 지하수 개발, 가뭄 및 홍수 예측 등 다양한 분야에 활용되며, 강수량에 의한 변화가 지표수에 비해 느리게 나타나고 토양을 통과하는 특성으로 인해 단기 및 장기간의 변화 경향이 나타난다. 미국 지질조사국 (United States Geological Survey)에서는 지하수위를 월 단위로 보통 이하 (Below-normal), 보통 (Normal), 보통 이상 (Above-normal) 3단계로 구분하여 분포도를 작성하고 전체 관측기간 중 25% 이상에서 보통 이하 (Below-normal)로 나타나면 가뭄으로 판단한다. 우리나라의 경우 지형, 유역을 고려한 지하수 수위 및 수질 현황과 변동성을 파악하기 위하여 전국 지하수위 관측망 688개소를 설치하고 운영 중에 있다. 또한, 농촌진흥청에서는 전국 농업기상대와 연계하여 토양수분관측망 (soil moisture monitoring network)을 구축하였으며, 표토 10 cm에 토양수분센서를 전국 168 지점에 설치하여 운영하고 있다. 본 연구에서는 강수량을 기반으로 산정한 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 지하수위를 기반으로 산정한 표준지하수위지수 (Standardized Groundwater Level Index, SGI), 토양수분관측망의 토양수분의 상관 분석을 수행하고자 한다. 밭작물 가뭄의 중요 요소인 토양수분 함량은 강수에 즉각적으로 반응하는 반면 지표수 및 지하수는 상대적으로 장기간의 강수에 영향을 받기 때문에, 본 연구의 결과는 향후 밭작물 지역의 가뭄 취약성을 관리하는 지표로 활용이 가능할 것으로 사료된다.
Variability in precipitation due to climate change causes difficulties in securing stable surface water resource, which requires understanding of relation between precipitation and stream discharge. This study simulated stream discharge in a small mountainous forested catchment using antecedent precipitation index (API) models which represent variability of saturation conditions of soil layers depending on rainfall events. During 13 months from May 2015 to May 2016, stream discharge and rainfall were measured at the outlet and in the central part of the watershed, respectively. Several API models with average recession coefficients were applied to predict stream discharge using measured rainfall, which resulted in the best reflection time for API model was 1 day in terms of predictability of stream discharge. This indicates that soil water in riparian zones has fast response to rainfall events and its storage is relatively small. The model can be improved by employing seasonal recession coefficients which can consider seasonal fluctuation of hydrological parameters. These results showed API models can be useful to evaluate variability of streamflow in ungauged small forested watersheds in that stream discharge can be simulated using only rainfall data.
한발 간이 평가에 가상의 초지가 적합하다는 전제하에, 관여 인자를 작물 계수, 토양의 저수능, 토양 수분 상태로 정의되는 한발 개시점으로 제한하여, 토양 수분 회계장부 법으로 한발 전산 모델을 개발하였다. 최대 유효 강우는 토양 저수능 중에 잔여량과 같다고 전제 하였는데, 이 모델은 일정 깊이 개방통에 강우 최대 수용력이 수면 위 여유 공간 만큼인 것과 유사하며 이 통에 저장된 물이 증발하여 미리 규정한 수위 이하로 되면 한발로 취급함과 같다. 이 모델은 한발 평가를 위하여 전제한 가상 초지의 수분 부족을 추적하는데, 물 요구량, 한발 강도, 한발에 의한 수량 감소 지수를 계산할 수 있다. 선정된 인자의 영향 강도 비율을 이 모델에 의한 년간 필요 개량을 고려하여 계산하면, 작물계수 100, 토양 저수능 21, 한발개시점 16이었다. 이 모델에서 선발된 인자의 최적값은 작물 계수는 대형 증발계 증발량의 0.85배였고, 토양 저수능은 사양토 양토 식양토와 식토에서 실측 결과의 평균은 50mm 였으며, 한발 개시점은 저수능의 65% 였다.
본 시험은 1979/1980년 맥작기간중 맥류연구소에서 소맥품종 그루밀과 청계밀을 포장에 파종하여 추파성을 소거한 후 온실에 이식하여 출수기까지 주간/야간온도를 20/15$^{\circ}C$ 조건에서 재배한 다음, 출수기 이후 주간/야간 온도를 30/$25^{\circ}C$(고온구), 20/15$^{\circ}C$(적온구)의 두 처리구를 두고 각 온도별 토양수분을 포장용수량의 50-60%(적습구), 40-50%(한발구)의 두 처리로 하여 온도와 토양수분의 차이가 소맥의 생장 및 등숙에 미치는 영향을 구명하고자 하였던 바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 개화 및 등숙기간은 각각 적온구에서 6-7일과 38-40일었고 고온구에서는 각각 4일과 29-31일이 소요되었다. 2. 출수후 15일의 엽면적지수 및 엽록소함량은 적온적습구, 고온적습구, 적온한발구, 고온 한발구 순으로 엽면적지수가 높았고, 엽록소함량이 많았으나 이후 고온구에서 급격히 감소하여 출수후 22일에 영에 이른 반면 적온구에서는 그 감소정도가 완만하여 출수후 45일까지 유지되었다. 3. 토양수분 부족에 의한 1$\m^2$당 수수 감소 정도는 그루밀에서 컸고, 동일수분 조건일 때는 고온에 의한 수수 감소 정도는 청계밀에서 컸다. 4. 곡립중은 고온에서는 립의 발육이 빨라서 출수후 29일에 최고에 달했으나 적온구에서는 발육정도가 완만하여 45-50일에 최고에 달하였고, 립중도 무거웠다. 5. 소수단수별 착생립수 및 천립중 분포는 이삭의 기부로부터 5-8 > 1-4 > 9-12 > 13이상의 소수순으로 많았고 립중도 무거웠다. 6. 1$\m^2$당 수량은 적온적습구에 비하여 두 품종 모두 적온한발구 25%, 고온적습구 45-51%, 고온한발구 60-75%가 각각 감수되었다.
농업적 가뭄이 발생하면 토양의 수분이 감소하여 식생의 광합성 및 성장을 저해한다. 광합성을 통해 대기 중의 이산화탄소가 흡수되며 산소 생산량이 증가하는데, 이러한 광합성에 부정적인 영향이 생긴다면 대기 중의 이산화탄소 농도가 증가한다. 본 연구에서는 다중분광광학센서인 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 산출물을 이용하여 토양수분, 식생 활력 및 대기 중의 이산화탄소 농도 간의 관계를 분석하였다. 토양수분의 경우, 기존의 마이크로웨이브 센서는 낮은 공간 해상도로 제공되는 특징으로 인해 소규모 연구 지역 분석에 한계가 있어서 상대적으로 고해상도인 광학센서를 이용한 토양수분 산정 방법을 적용하였다. 또한, MODIS 총일차생산량(Gross Primary Productivity, GPP) 산출물을 이용하여 식생의 호흡과의 관계식을 이용하여 이산화탄소 플럭스를 계산하였다. 원격탐사 기반의 토양수분, 식생지수와 이산화탄소 플럭스를 국내의 극한 가뭄 발생시기인 2014년과 2015년도에 대하여 지점 관측 자료인 플럭스타워 값과 비교 분석하였다. 분석한 결과 토양수분과 식생지수 사이에는 한 달의 지체시간, 식생지수와 이산화탄소 플럭스 사이에는 2주 지체시간이 발생했을 때, 상관성이 높게 나타났다.
가뭄에 대한 대책을 수립하기 위해서는 각 가뭄상태별로 가뭄의 지속기간을 산정하는 것이 선행되어야 한다. 이러한 가뭄의 지속기간 분석에 사용할 수 있는 방법에는 비선형 물수지모형과 Palmer 가뭄심도지수방법이 있다. 비선형 물수지모형은 지표면과 대기의 수분이동을 고려한 물수지방법을 추계학적 변동에 의해 야기되는 건기와 습윤기 사이의 변환기간을 모의할 수가 있다. Palmer 가뭄심도지수는 강우량과 잠재증발산량을 바탕으로 기상학적으로 필요한 강우량과 실제강우량을 비교하여 가뭄의 정도를 나타내는 물수지방법이다. 본 연구에서는 한강유역에 대해 비선형 물수지모형과 Palmer 가뭄심도지수를 이용하여 가뭄의 지속기간을 산정하였다. 비선형 물수지모형을 사용하여 산정된 토양함수비에 따른 가뭄의 지속기관과 Palmer 가뭄심도지수를 이용하여 산정된 지수별 가뭄의 지속기간이 유사하게 나타났다. 연구 결과 한강유역에서의 극심한 가뭄상태에서 습윤기로 변환되는 지속기간이 약 3년으로 산정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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