• 한국작물학회지
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• 제61권1호
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• pp.70-77
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• 2016

피복재배 수미감자를 대상으로 7개 연도에 전국 9개소에서 수행되었던 35개 지역적응시험 성적과 해당지역의 시기별 기상요소들간 상관도를 검정한 결과, 감자의 상서율은 지상부 생육기보다는 괴경 비대기의 기상영향을 더 많이 받는 것으로 나타났는데, 특히 수확전 50~41일과 수확전 20일간의 일조시간, 수확전 10일간의 5 mm이상 강우일수의 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 감자의 상서수량에 영향을 미치는 기상요인은 파종후 20일간의 강수량, 파종후 11~20일의 상대습도, 수확전 20일부터의 강수량, 수확전 50~41일 및 20일전부터의 일조시간, 그리고 수확전 10일간의 5 mm 이상 강수일수 등이었다. 2차 회귀에서 상서수량과 상관이 나타난 각각의 기상값을 이용하여 계산한 수량예측치들($Y_i=aX_i{^2}+bX_i+c$)과 상서수량(Y)간에 선형회귀분석을 통하여 4개의 상서수량 예측모형을 만들었고 그중에서 4개의 기상요소가 활용되었고, 수량예측력이 가장 높을 것으로 보이는 모형 4를 선택하였다. 여기에 각 기상요소별 수량예측치 모델식들($aX_i{^2}+bX_i+c$)을 대입하여 얻은 최종 수량예측모형은 아래와 같았다. $$Y=-336^{\ast}DR_-10^2+854^{\ast}DR_-10-0.422^{\ast}Prec_-9^{2}\\+43.3^{\ast}Prec_-9-0.0414^{\ast}RH_-2^2+46.2^{\ast}RH_-2\\-0.0102^{\ast}Prec_-2^2-7.00^{\ast}Prec_-2-10039$$ 이 모형은 잔차평균제곱이 작고 F값이 높으며 결정계수는 0.693으로 높게 나타나 감자상서수량의 예측력이 높을 것으로 판단된다.

• 한국양식학회지
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• 제10권2호
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• pp.133-141
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• 1997

우리나라 강원연안에서 수하양식중인 2-3년생 참가리비를 재료로 하여 GSI와 조직학적 방법에 의해 생식소의 성숙 및 생식주기를 조사하였다. 양식장의 연간 수온 분포(수심 20 m)는 5.3-$18.0^{\circ}C$였으며, 낮 길이의 월별변화는 9.4-14.6 시간이었다. 암컷의 GSI는 2.84$\pm0.37$ (8월)-20.46$\pm1.49$(4월)로 암컷과 같은 경향이었다. DDI는 암수 각각 12월에 11.14$\pm1.25$와 11.10$\pm1.13$으로 최고값을 보였다가 이후 최저값을 보인 9월까지 서서히 낮아졌다. AMI와 GSI의 월별 변화는 서로 상반된 경향을 보였다. 조사된 참가리비중 자웅동체의 출현빈도는 2.7%였다. 월별 난경의 변화는 11.3 (10월)-73.3(4월) $\mu$m, 핵경은 8.3(9월)-35.3(4월)$\mu$m로 서로 유사한 변화 경향이었으나, 난소의 조직절편 mm 상(2)당 난소소낭수는 난경과 핵경이 최대값을 보인 4월에 51개로 가장 적었다가 이후 증가하여 8월에 175개로 가장 많았다. 생식소의 조직상, GSI 및 월별 난경과 난소의 단위면적당 소낭수의 변화를 종합한 결과, 동해안 양식산 참가리비의 생식주기는 암컷의 경우, 분열증식기 10월, 성장기 11-2월, 성숙기 3-4월, 산란기 4-6월 및 회복기 7-9월, 수컷에서는 분열증식기 10-11월, 성장기 12-1월, 성숙기 2-4월, 방정기 4-6월 및 회복기 7-9월로 판정되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제1권1호
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• pp.41-51
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• 1999

본 연구는 경기도 가평과 충천북도 영동에 식재된 잣나무 임분의 임령별 연년생장을 파악하고 지역적 기후조건이 잣나무 초기생장에 미치는 영향을 구명하기 위하여 수행하였다. 먼저 각 지역의 임령별 평균 흉고직경, 평균 수고, ha당 흉고단면적, ha당 재적 등의 임분통계량을 측정 요약하였으며, 이에 근거하여 10년생부터 18년생까지 8년간의 초기생장에 대한 임분변수별 연년생장량을 파악하였다. 연구 대상지의 지역별 미기후는 지형과 기후치간의 관계를 이용한 지형기후학적 방법에 의해 평균기온, 최고기온, 최저 기온, 상대습도, 강수량, 그리고 일조시수의 월별 평년 값을 추정한 후, 공간통계기법을 적용하여 지역별·연도별 월별 기후치를 추정하였다. 이들 자료를 이용하여 임목생장에 영향을 미칠 것으로 판단되는 온량지수, 한랭지수, 건조지수 등의 17개 기후변수를 지역별·연도별로 산출하고 임분변수별 연년생장량과의 상관분석 및 회귀분석을 실시하였다. 잣나무의 초기생장은 경기도 가평이 충청북도 영동에 비하여 훨씬 우수한 성장을 보이고 있었다. 일반적으로 잣나무 임분의 생장은 기온이 낮고 강수량이 많아 높은 습도를 유지하는 지역이 적합한 것으로 알려져 있다. 지역별의 추정된 연도별 미기후와 연년생장과의 상관관계와 회귀분석 결과에 의하면, 가평 지역 잣나무 유령임분의 연년생장은 이러한 일반적인 생장-기후 관계와 일치하는 것으로 나타났다. 하지만 영동지역의 임분변수별 연년생장과 미기후와의 관계는 가평지역과는 다소 다른 경향을 보이고 있다. 이러한 결과는 연간 변이가 심한 기후조건에도 불구하고 비교적 짧은 기간 동안의 자료만으로는 연년생장에 미치는 영향을 구명하는데 한계가 있다는 사실에 기인한다. 또한 영동지역의 저조한 생장의 원인에 미기후 조건 이외에도 지위와 같은 다른 환경요인이 복합적으로 작용하기 때문으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제88권1호
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• pp.73-85
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• 1999

본 연구는 경기도 가평, 광주, 그리고 충청북도 영동에 식재된 잣나무 인공조림지의 초기 생장 특성을 파악하고 환경 요인으로서 지역적 기후 조건이 잣나무 초기 생장에 미치는 영향을 구명하기 위하여 수행하였다. 먼저 각 연구 지역의 임령별 생존본수, 평균 흉고직경, 평균 수고, ha당 흉고단면적, ha당 재적 등의 임분통계량을 측정 요약하였으며, 이에 근거하여 10년생부터 18년생까지 8년간의 초기생장에 대한 임분변수별 정기평균생장량을 파악하였다. 연구 대상지의 지역별 미기후는 지형과 기후치간의 관계를 이용한 지형기후학적 방법에 의하여 평균기온, 최고기온, 최저기온, 상대습도, 강수량, 그리고 일조시수의 월별 평년값을 추정하였다. 이들을 이용하여 임목생장에 영향을 미칠 것으로 판단되는 온량지수, 한랭지수, 건조지수 등의 17개 기후변수를 지역별로 도출하고 임분변수별 정기평균생장량과의 상관분석 및 회귀분석을 실시하였다. 지역별 잣나무의 초기 생장은 경기도 가평과 광주의 순서로 우수하였으며, 충청북도 영동은 매우 저조한 성장을 보이고 있었다. 이러한 지역별 생장 특성은 각 연구 대상지의 미기후와 밀접한 관련을 가지고 있는데, 기온이 낮고 강수량이 많으며 비교적 높은 습도를 유지하는 지역이 잣나무 생장에 적합한 것으로 나타났다. 특히 직경생장, 단면적생장, 재적생장은 주로 강수량에 의하여 영향을 받으며, 수고생장은 기온이 낮으면서 강수량이 많은 지역에서 양호한 생장을 하는 것으로 파악되었다.

• 한국작물학회지
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• 제46권6호
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• pp.453-458
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• 2001

강원도 지역에 적응성이 있는 품종을 선정하기 위해서 5개 시험지에서 11개 품종으로 1997년부터 2000년 동안에 수행된 결과를 분석하였다. 품종이 가지고 있는 유전적 특성은 환경요인과의 상호작용을 거쳐 발현되므로 장려품종을 선정하기 위하여 수행하는 다지역검정에서 이 유전자-환경간 상호작용을 평가하는 것은 품종의 환경안정성과 지역적응성을 올바르게 파악하는 데 매우 중요하다. 이를 위해서 기존에 활용되어 온 회귀분석모델로서 안정성을 분석하였고 AMMI model로서 지역별 수량성 반응의 변화양상을 토대로 유전자-환경간간의 상호작용을 해석하면서 각 시험지별 적응성 품종과 지역적 특성을 검토하였다. 1. 각 시험지에 대한 수량안정성 평가를 위한 회귀분석 결과 오봉벼, 진미벼, 신운봉벼, 운봉벼 등이 안정성이 있는 품종이었다. 2. AMMI 분석에 의한 수량성에 대한 분산분석 결과 전 변이중 품종변이가 66％, 품종-환경간 상호작용변이가 21％, 지역간 변이가 13％였다. 21％의 품종-환경간 상호작용 변이는 주성분분석을 통하여 제1주성분치(IPCAl)와 제2주성분치 (IPCA2)에 의해서 거의(92％) 해석되었다. 3. 품종들의 지역간 수량성 변화패턴은 육성모지나 시험지 등에 영향을 받았고, 5개 시험지의 수량변화 양상은 철원과 정선, 춘천과 고성이 비슷하였고 강릉은 다르게 구분되었다. 품종-환경간 상호작용 양상이 축약된 주성분분석치와 시험지별 재배기간동안의 순별 평균 기상자료와의 상관분석 결과를 기준으로 품종과 환경간의 상호작용에 관여하는 주요 기상요인은 초상최저온도, 최소상대습도, 일조시수 강수량 등이었다. 4. 비교적 환경안정성이 있는 품종으로는 오대벼, 오봉벼, 진부벼 등이었다. 철원에 적응성이 있는 품종은 진부벼, 신운봉벼, 오대벼, 오봉벼 등에었고, 춘천에는 진미벼 상주벼, 오대벼, 오봉벼가 정선, 강릉, 고성에는 진부찰벼, 삼천벼, 둔내벼 , 운봉벼, 진부올벼가 적응성이 있었다. 0.57, Fe 0.414, p 94.68, fat 3.74, protein 3.08, lactose 4.68,4. In case of processed market cow′s milk ; Ca 134.72, K 142.74, Mg 10.33, Na 45.07, Zn 0.50, Fe 0.650, p 92.48, fat 3.72, protein 3.07, lactose 4.74. According to the group of market milk(milk, fortified market row′s milk, processed market cow′s milk), the mean concentration of Ca and Fe were significantly higher in fortified and processed milk than milk(p<0.05). There were no significant differences in macronutrient(fat, protein, lactose) and mineral contents between pasteurized milk and UHT(ultra high temperature) treated milk($\alpha$=0.05). The labeled "Nutritional Facts" of market milk were satisfied with "Labeling Standards for Livestock Products of Korea". The measured mean concentrations of Ca, Fe, Zn were generally higher than lower limit of labeled value(above 80% of labeled value). The mean concentration of sodium was lower than upper limit of labeled value(below 120％

• 한국토양비료학회지
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• 제6권2호
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• pp.129-136
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• 1973

대맥(大麥)의 N, P, K 비료(肥料) 응수(應酬)에 미치는 기상요인(氣象要因)의 영향(影響)을 조사(調査)하기 위(爲)하여 1965~69년(年)에 전국(全國)에 걸쳐 실시(實施)한 N, P, K 시험(試驗)으로 부터의 12, 1, 2월(月) 평균기온(平均氣溫) 및 평균최저기온(平均最低氣溫), 3, 4, 5월(月)의 강수량(降水量), 11월(月)부터 5(월)月까지의 일조시수등(日照時數等)과 동해(凍害), 습해(濕害), 한해피해(旱害被害) 발생율(發生率)과의 관계(關係)를 조사(調査)하고 피해시(被害時) 및 대맥생육기간(大麥生育期間)인 11월(月)~5월(月) 사이의 평균(平均) 온도(溫度) 차이(差異)에 따른 북부(北部), 중부(中部), 남부(南部)의 지대별(地帶別) N, P, K 응수(應酬)를 조사(調査)한 결과(結果)를 보면 다음과 같다. 1) 12, 1, 2월(月) 평균최저기온(平均最低氣溫)이 낮을수록 동해피해율(凍害被害率)이 높고 동해(凍害)를 입을수록 P, K 응수(應酬)가 현저(顯著)히 높았다. 2) 3, 4, 5월(月) 강수량(降水量)이 많을수록 습해피해율(濕害被害率)은 높고 한해피해율(旱害被害率)은 낮아 서로 상반(相反)되는 경향이나 강수량(降水量)이 280mm 정도(程度)에서 양자(兩者)의 피해(被害)는 최저(最低)이었다. 우리나라 평균강수량(平均降水量)이 230mm인 조건(條件)에서 피해발생율면에서는 습해(濕害)보다는 한발피해(旱魃被害)가 문제가 되나 전체 수량감수면에서는 습해피해가 더 크다. 3) 습해(濕害)일때는 P, K 응수(應酬)가 크게 인정(認定)되나 한해(旱害)일때는 K의 응수(應酬)만이 인정(認定)되었다. 4) 동해(凍害), 습해(濕害), 한해(旱害)에 의(依)한 감수율(減收率)은 각각(各各) 평균(平均) 31% (29~33%), 42%, 19% (12~25%) 정도(程度)이었다. 5) 평균(平均) N의 응수(應酬)는 44%(34~55%) P의 응수(應酬)는 19%(5~38%) K의 응수(應酬)는 9%(1~34%) 정도(程度)이었다. 6) N의 응수(應酬)는 강수량(降水量)이 적어 한발(旱魃)이 심(甚)할 경우에는 강수량(陸水量)의 증가(增加)에 따라 컸으며 일조시수(日照時數)가 증가(增加)할수록 N 응수(應酬)가 또한 증가(增加)하였으나 너무 강수량(降水量)이 많아 습해조건(濕害條件)이 되거나 너무 일조시수(日照時數)가 많아 한발조건(旱魃條件)이 되며는 오히려 떨어졌다. 7) P와 K의 응수(應酬)는 온도(溫度)가 낮을수록 즉(卽) 북부(北部)로 갈수록 크며 P나 K 모두 대맥생육기간(大麥生育期間)인 11월(月)부터 5월(月)까지의 평균기온(平均氣溫) $1^{\circ}C$씩 하강(下降)함에 따라 응수(應酬)가 4.3%씩 증가(增加)하였다.

• 식물병연구
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• 제28권3호
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• pp.113-121
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• 2022

벼 도열병은 전 세계적으로 발병하여 쌀 수확량을 크게 감소시키는 주요 식물병이다. 벼 도열병은 한국에서도 주기적으로 대발생하여 사회경제적으로 큰 피해를 입힌다. 이를 예방하기 위해서는 병 발생 예찰 시스템이 필요하다. 또한 병 발생에 대한 역학 조사는 식물병 관리를 위한 의사결정을 내릴 때 도움을 줄 수 있다. 현재 도열병 예찰 및 역학 조사는 주로 작물의 생육량, 기상 환경 요인 등 정량적으로 측정 가능한 정형 데이터를 기반으로 수행되고 있다. 정형 데이터와 함께 도열병 발생과 관련한 텍스트 자료들도 많이 축적되고 있다. 그러나 이러한 비정형 데이터를 이용한 역학 조사는 이루어지지 않고 있다. 비정형 데이터를 활용하여 유용한 정보를 추출한다면 도열병을 포함한 앞으로의 식물병 관리에 사용할 수 있을 것이다. 이 연구는 텍스트 마이닝을 통해 도열병 관련 뉴스 기사를 분석하여 우리나라에서 벼 도열병이 다발생한 연도와 지역을 조사하였고, 해당 지역의 평균 기온, 합계 강수량, 일조시간, 공급된 벼 품종을 분석하였다. 이를 통해 2020년 평년에 비해 낮은 기온과 일조시간 및 높은 강수량이 전국적인 도열병 다발생의 원인에 기여했고, 2021년 전라북도와 경상북도 일부 지역의 다발생은 비슷한 기상학적 요인에 의한 것으로 추측할 수 있었다. 더하여 같은 벼 품종의 연작에 의한 도열병 다발생 가능성과 질소 비료의 시비량이 병 발생에 미치는 영향에 대한 추후 연구가 필요하다. 결론적으로, 쏟아지는 정보의 홍수속에서 관련 기사를 종합적으로 보기 어렵다. 따라서, 텍스트 마이닝을 통해 얻은 결과로 특정 키워드들이 많이 관찰될 때 적극적 방제에 대한 의사결정을 할 수 있는 시스템이 구축될 필요가 있다. 이는 추후 딥러닝 기술과 접목되어 벼 도열병 역학 조사 도구로 사용될 수도 있을 것이다. 텍스트 마이닝을 통해 얻은 유의미한 정보를 기존의 정형 데이터 기반의 모델과 결합한다면 농업현장에서 병발생 예측 또는 방제기술 개선에 필요한 고품질 정보를 제공해줄 수 있을 것이라고 예상한다.

• 한국작물학회지
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• 제67권3호
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• pp.172-179
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• 2022

고구마 품종 중에는 찌거나 구웠을 때 육질 부분에 질긴 섬유질이 많아 섭취 시 식감을 떨어뜨리는 요인이 되고 있다. 최근 육성된 고구마 품종의 재배지역 간 섬유질의 발생량 차이 및 재배지역의 재배환경과 괴근의 섬유질 발생량과의 관계를 조사하고자 수행하였다. 1. 해남, 무안, 그리고 운봉 농가 포장 등 3개 지역의 품종별 평균 섬유질 함량은 '호감미' 95.71, '소담미' 66.73 mg/100g FW으로 많았고, '풍원미' 44.55, '단자미' 40.55, 그리고 '진율미' 38.53 mg/100g FW와 품종 간에는 차이가 있었으며 재배지역과 품종 간에 상호 유의성은 없었다. 2. 해남 등 3개 지역에서 수확한 5품종에서 분리한 섬유질의 식감저해 정도는 재배지역에 관계없이 '호감미' 품종에서 실 모양의 섬유질이 굵고 길게 존재하여 3.6~4.0 정도로 평가되어 '진율미', '풍원미', '소담미', '단자미' 품종과 차이가 있었다. 3. 고구마 재배지역 13개 시·군 19지점의 농가 포장에서 수집한 '호감미' 품종의 섬유질 발생량은 해남2와 보령1포장에서 수집한 고구마가 115.82, 114.6 mg/100g으로 발생량이 많았으며 함양은 87.46 mg/100g으로 발생량이 적어 차이가 있었다. 그러나 3개 지역 이외 16지점의 섬유질 함량은 지역별 94.63~108.52 mg/100g 범위로 유의성은 없었다. 4. 고구마의 섬유질 함량과 토양 중의 인산 함량은 R²= 0.58^**, 유기물은 0.52^* 그리고 pH는 0.51^*로 각각 1%와 5% 수준에서 정의 상관을 보여 토양 중에 인산과 유기물 함량이 많고 pH가 높을수록 섬유질이 많음을 알 수 있었다. 5. 재배지역의 강수량, 강수일수, 그리고 일조시간 등 기상 여건과 고구마 섬유질 함량과의 유의성은 없는 것으로 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.