90년대 이후 다양한 첨단전산기술들이 작물모형분야에도 이용되기 시작하였는데 농업생태계 평가를 위한 국지단위 모의모형의 활용, 인공위성 등을 이용한 원격계측정보의 활용, GIS기술 등은 농업분야에서 널리 활용되고 있는 첨단 신기술의 대표적인 사례가 되고 있다. 이러한 신기술들은 농업기상정보를 생산하는 데에 이용될 뿐만 아니라 가장 중요한 환경요소로서 농업기상정보를 필요로 한다(Munakata, 1976).(중략)
An adaptive on-line optimization method has been applied to test the ability to maximize the cellular productivity of a continuous methylotroph culture system which was simulated by a variable yield Monod-type model. Optimum dilution rate and productivity were successively obtained and maintained at all times by the algorithm that utilizes steepest descent technique as optimization method and recursive least-square method with forgetting factor as dynamic model identification.
In this paper, we have developed a model to determine the input quantity to be processed at each stage of a multi-stage production system in which the yield at each stage may be random and may need reworking at this stage. Yield randomness. especially in a semiconductor industry, is a most challenging problem for production control. The demand for flnal product is uncertain. We have extended the model proposed in Park and Kim[9] to consider a multiple number of reworkings which can be done at any stage prior to or tat the stage whose output in bad, depending on the level of the defect.
우리나라 벼 수량의 기상반응을 종합적으로 검토하여 벼 수량예측모델을 구축하고자 1985년부터 1999년까지 15년간 수행한 20개 지역의 벼 지역적응시험 자료를 이용하여 기상에 대한 수량반응의 최대경계선(boundary line)분석을 하였으며, 이에 근거하여 수량예측모형을 설정하였다. 1. 벼의 생육기간을 영양생장기, 생식생장기, 등숙기로 구분하고 각 발육단계를 15-20일 간으로 구분하여 각 시기의 기상요소에 대한 수량반응의 최대경계선은 평균기온( $T_{a}$ )과 일조시수( $S_{h}$)에 대해서는 지수함수 f( $T_{a}$ )=$\beta$$_{0}$(1-exp(-$\beta$$_1$/$\times$$T_{a}$ ), f( $S_{h}$)=$\beta$$_{0}$(1-exp(-$\beta$$_1$$\times$$T_{h}$)로 나타났으며 일교차(Tr)는 2차함수 f( $T_{r}$)=$\beta$0(1-( $T_{r}$-$\beta$$_1$)$^2$)로, 이 식에서 상수항 $\beta$$_{0}$를 제거하여 수량에 대한 각 기상요소의 영향도를 0-1로 나타내는 기상지수로 나타내었다. 2. 각 생육시기의 평균기온, 일조시간 및 일교차에 대한 수량반응의 최대경계선이외에 불임에 의한 등숙률 저하와 그에 따른 수량감소를 고려하기 위하여 Uchijima(1976)가 제안한 냉각도일수(cooling degree day)를 출수전 30일간의 생식생장기에 계산하여 이에 대한 수량과 등숙률 반응의 최대경계선을 계산하였는데 냉각도일수가 증가하면 수량이 감소하는 지수함수로 잘 표현되어 기존의 연구들과 같은 결과였다. 3. 기상지수는 벼의 생육기간을 영양생장기, 생식생장기 및 등숙기로 구별하고 각 시기별로 수량 기상지수를 각 기상요소 기상지수를 기하평균하여 산출하였는데 각 시기별 수량기상지수의 수량변이 설명도는 각각 0.383-0.430, 0.460-0.534, 0.4603-0.587로 결정계수는 영양생장기<생식생장기<등숙기의 순으로 컸다. 4. 최대경계선 분석방법을 통하여 얻어진 각 생육시기별 수량기상지수를 기하평균하여 구한 종합수량기상지수와 수량과의 직선회귀식을 구하여 수량예측모형(Model I, II, III)을 작성하였다. Model I, II, III)은 각각 결정계수가 0.6512, 0.6703, 0.6129로 모든 생육단계에 걸쳐서 기간을 15-20일 단위로 세분하여 모든 기간의 수량에 대한 기상지수를 고려하여 전 생육기간의 종합수량기상지수를 산출한 Model II가 기상변화에 따른 수량변이의 설명도가 가장 높았다.
Test-day records (n=13677) sampled from 896 ewes in 5-9 (${\mu}$=7.5) monthly test-days were used to estimate genetic and phenotypic parameters of test-day yields, lactation milk yield (TMY), length of the milking period (DAYS) and three measures of persistency of milk yield in Boutsico dairy sheep. Τhe measures of persistency were the slope of the regression line (${\beta}$), the coefficient of variation (CV) of the test-day milk yields and the maximum to average daily milk yield ratio (MA). The estimates of variance components were obtained under a linear mixed model by restricted maximum likelihood. The heritability of test-day yields ranged from 0.15 to 0.24. DAYS were found to be heritable ($h^2$=0.11). Heritability estimates of ${\beta}$, CV and MA were 0.15, 0.13, 0.10, respectively. Selection for maximum lactation yields is expected to result in prolonged milking periods, high rates of decline of yields after peak production, variable test-day yields and higher litter sizes. Selection for flatter lactation curves would reduce lactation yields, increase slightly the length of the milking period and decrease yield variation as well as litter size. The most accurate prediction of TMY was obtained with a linear regression model with the first five test-day records.
도시유역의 유출분석을 위하여 국내에서 많이 사용하고 있는 모형들로는 ILLVDAS, SWMM이 대표적이라고 할 수 있다. 그러나 국내의 대부분의 도시하천의 경우 합류식의 배수계통을 가지고 있어, 홍수시에 하수관거용량을 초과하는 우수량은 하천을 통해 배수가 되고 있다. 이러한 배수계통을 갖는 하천에 대하여 대상유역의 배수관망 자료 부족과 Modeling의 어려움으로 인해 도시유출모형이 아닌 HEC-HMS 모형과 같은 유역추적법을 통해 유출분석이 이루어지고 있다. 또한 기존 논문에서 제시한 도시유출모형에 하도추적을 결합한 강우-유출 모의는 정확성 결여 및 번거로운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 보다 안정적인 해석 모형인 MIKE SWMM 모형을 사용하여 과거 침수자료와 DEM 자료 및 수치 배수관망 자료를 통한 유역 및 배수관망 자료를 구축하고 유역에 대해서는 Runoff Block을 사용하고, 하수관거와 본류에 대해서는 Dynamic 방정식을 이용한 Extran Block을 적용하여 유출분석을 실시하고 그 결과를 기존의 방법들과 비교하여 각각의 장단점 및 적용성을 밝히고 개선방향등을 제시하고자 하였다.
ice yield and plant growth response to nitrogen (N) fertilizer may vary within a field, probably due to spatially variable soil conditions. An experiment designed for studying the response of rice yield to different rates of N in combination with variable soil conditions was carried out at a field where spatial variation in soil properties, plant growth, and yield across the field was documented from our previous studies for two years. The field with area of 6,600 m2 was divided into six strips running east-west so that variable soil conditions could be included in each strip. Each strip was subjected to different N application level (six levels from 0 to 165kg/ha), and schematically divided into 12 grids $(10m \times10m\;for\;each\;grid)$ for sampling and measurement of plant growth and rice grain yield. Most of plant growth parameters and rice yield showed high variations even at the same N fertilizer level due to the spatially variable soil condition. However, the maximum plant growth and yield response to N fertilizer rate that was analyzed using boundary line analysis followed the Mitcherlich equation (negative exponential function), approaching a maximum value with increasing N fertilizer rate. Assuming the obtainable maximum rice yield is constrained by a limiting soil property, the following model to predict rice grain yield was obtained: $Y=10765{1-0.4704^*EXP(-0.0117^*FN)}^*MIN(I-{clay},\;I_{om},\;I_{cec},\;I_{TN},\; I_{Si})$ where FN is N fertilizer rate (kg/ha), I is index for subscripted soil properties, and MIN is an operator for selecting the minimum value. The observed and predicted yield was well fitted to 1:1 line (Y=X) with determination coefficient of 0.564. As this result was obtained in a very limited condition and did not explain the yield variability so high, this result may not be applied to practical N management. However, this approach has potential for quantifying the grain yield response to N fertilizer rate under variable soil conditions and formulating the site-specific N prescription for the management of spatial yield variability in a field if sufficient data set is acquired for boundary line analysis.
Sustainable wheat production is of paramount importance for attaining/maintaining the food self-sufficiency status of the rapidly growing nation of Pakistan. However, the average wheat yield per unit area has been dwindling in recent years and the climate-induced variations in rainfall patterns and temperature regimes, during the wheat growth period, are believed to be the reason behind this decline. Crop growth simulation models are powerful tools capable of playing pivotal role in evaluating the climate change impacts on crop yield or productivity. This study was aimed to predict the plausible variations in the wheat yield for future climatic trends so that possible mitigation strategies could be explored. For this purpose, Aquacrop model v. 4.0 was employed to simulate the wheat yield under present and future climatology of the largest agricultural province of Punjab in Pakistan. The data related to crop phenology, management and yield were collected from the experimental plots to calibrate and validate the model. The future climate projections were statistically downscaled from five general circulation models (GCMs) and compared with the base line climate from 1980 to 2010. The model was fed with the projected climate to simulate the wheat yield based on the RCP (representative concentration pathways) 4.5 and 8.5. Under the worst, most likely future scenario of temperature rise and rainfall reduction, the crop yield decreased and water footprint, especially blue, increased, owing to the elevated irrigation demands due to accelerated evapotranspiration rates. The modeling results provided in this study are expected to provide a basic framework for devising policy responses to minimize the climate change impacts on wheat production in the area.
The purpose of this study is to propose an analytical model for the simulation of the hysteretic behavior of RC (reinforced concrete) beam-column subassemblages under various loading histories. The discrete line element with inelastic rotational springs is adopted to model the different locations of the plastic hinging zone. The hysteresis model can be adopted for a dynamic two-dimensional inelastic analysis of RC frame structures. From the analysis of test results it is found that the stiffness deterioration caused by inelastic loading can be simulated with a function of basic pinching coefficients, ductility ratio and yield strength ratio of members. A new strength degradation coefficient is proposed to simulate the inelastic behavior of members as a function of the transverse steel spacing and section aspect ratio. The energy dissipation capacities calculated using the proposed model show a good agreement with test results within errors of 27%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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