• 수산해양기술연구
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• 제34권3호
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• pp.259-273
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• 1998

The hydroacoustic surveys to provide the essential information for the assessment, management and utilization of fishery resources in the southern waters of Korea were carried out during five research cruises between October 1996 and October 1997 by the training ship KAYA of Pukyong National University. These hydroacoustic investigations were designed to obtain more precise estimates of the geographic distribution, absolute abundance and biological characteristics of the fishery resources, and the vertically integrated densities of fish in terms of volume backscattering strength(SV) by survey region and depth bins, such as the entire water column and the 0~ 10 m from bottom fraction, were measured separately. Hydroacoustic data were collected by using a Simrad EK 500 Scientific echo sounder operating at two frequencies of 38kHz and 120kHz and the data stored in field were later processed on a HP PC using a Simrad EP 500 echo integration and target strength analysis system. The biological compositions of echo signal were identified and sampled using a demersal trawl during daylight hours. The mean target strength to scale the echo integration data for hydroacoustic surveys was derived from the relationship between the SV and the weight of trawl catch per unit volume of the water column sampled by demersal trawls. The results obtained can be summarized as follow : 1. The mean volume backscattering strength for the entire water column in the southern waters of Korea between 1996 and 1997 were -67.2 dB and -70.9 dB at two frequencies of 38 kHz and 120 kHz , respectively, and for the bottom layer of the 0-10 m from bottom friction were -68.8 dB, -70.2 dB, respectively. That is, the volume backscattering strength for the entire water column at low frequency was higher than that at high frequency. 2. The relationship between the mean backscattering strength (〈SV〉, dB) for the depth strata of trawl hauls and the weight (C, kg/m3) per cubic meter of the catch sampled by bottom trawling in the southern waters of Korea in January and July 1997 were expressed by the following equations: 38 kHz : 〈SV〉= -28.2 + 10 log(C), 120 kHz : 〈SV〉= -32.4 + 10 log(C). The mean weight -normalized target strengths derived from these equitions were -28.2 dB/ kg, -32.4 dB/ kg at 38 kHz and 120 kHz , respectively. That is, the mean weight -normalized target strength at 38 kHz was 4.2 dB higher than that at 120 kHz. 3. The distribution density of fish in terms of biomass per unit volume in the southern waters of Korea were estimated to be 125.9 $\times$ 10-6 kg/m3 and 141.3 $\times$ 10-6 kg/m3 at 38 kHz and 120 kHz , respectively.

• 임산에너지
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• 제7권1호
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• pp.11-21
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• 1987

잣나무림과 신갈나무림의 물질생산량과 영양물질의 현존량을 추정하기 위하여 경기도 광주군 도척면에 위치하는 22년생 임지에 10x10m 조사구 10개씩을 설치하여 직경급을 안배한 표목본 10주씩을 벌목, 간(Ws), 지(Wb), 엽(Wl) 부위로 나누어 건중량을 측정, $D^2H$와 건중량과의 상대생장식에 의해 물질생산량을 추정하였다. 생산구조면에서 광합성부가 잣나무는 지상 4.2m, 신갈나무는 지상 6.2m에서 시작되었고, 수관의 최대광합성층은 각각 7.2m, 9.2m에서 출현하였다. 잎, 가지, 줄기의 건중량과 $D^2H$와의 상대생장식에서 두 수종 모두 유의성이 인정되었다. 현존량은 잣나무림이 152.07ton/ha(지상부 124.92ton/ha, 지하부 27.15t/ha), 신갈나무림이 156.02t/ha(지상부 120.65t/ha, 지하부 35.37t/ha)이었고, 연간순생산량은 각각 24.66t/ha$\cdot$yr이었고, 간재생산능률은 각각 0.62kg/kg$\cdot$yr, 1.10kg/kg$\cdot$yr이었다. 영양물질의 현존량은 잣나무림에서는 질소, 칼슘, 마그네슘은 대부분이 광물질토양층($0\~30$cm)에, 인과 카리는 교목층에 대부분이 함유되어 있었으며, 신갈나무림에서는 질소, 인, 카리, 마그네슘은 대부분이 광물질토양층에, 칼슘은 대부분이 교목층에 분포하였다. 8개월간($3\~11$월)에 채취된 낙엽량은 잣나무림에서 4.013t/ha, 신갈나무림에서 3.490t/ha이었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제8권3호
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• pp.190-198
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• 2006

본 연구는 벼의 질소영양 상태가 광 이용효율에 미치는 영향을 검토하여 벼 생육모델을 구축하기 위한 기초자료를 얻기 위해 수행되었다. 1998년부터 2000년까지 3개년에 걸쳐서 일반계 및 통일계 품종을 공시하여 다양한 질소시비 조건에서 건물중, 군락의 흡광량 및 질소영양 상태를 조사하였고, 이들 자료를 이용하여 군락의 광 이용효율 및 광 이용효율과 질소영양 상태와의 관련성을 검토하였다. 벼 군락의 흡광계수(K)는 최고분얼기까지 벼의 생장과 함께 증가하다가, 최고분얼기에서 출수기까지는 0.4정도로 일정하게 유지되고, 출수기 이후부터 다시 급격하게 증가하였다. 출수전 벼 군락의 누적 PAR interception과 건물중과는 직선 회귀관계가 성립하였고, 이 직선 회귀계수를 이용하여 군락의 출수전 평균 광 이용효율(RUE, g/MJ of PAR)을 추정하였는데, 평균 RUE는 질소시비량이 많을수록 높아지는 경향이었다. 벼에서 출수전의 RUE는 질소영양 상태를 나타내는 질소영양지수(NNI, nitrogen nutrition index) 및 비엽 질소농도(SLN, specific leaf nitrogen concentration; $g/m^2$ leaf area)가 증대됨에 따라 최대 RUE에 점근하는 다음과 같은 지수함수로 잘 표현할 수 있었다. $$RUE=3.13\{1-exp(-4.33NNNI+1.26)\}$$ $$RUE=3.17\{1-exp(-1.33SLN+0.04)\}$$ 위의 식은 질소영양 조건에 따른 RUE의 변이를 각각 80%와 75% 정도를 설명할 수 있다. 여기에서 구해진 RUE와 NNI 및 SLN 관계는 출수전 전 기간의 평균적인 관계에 근거한 것으로서, 벼 생육모델의 건물중 추정의 구성모델(component model)로서 활용하는 데는 한계가 있으며, 건물중 추정 구성모델로 이용하기 위해서는 보다 짧은 기간을 대상으로 이와 같은 분석이 이루어져야 할 것으로 판단된다.