본 연구에서는 '설향' 딸기를 두 작기(2020-2021년, 2021-2022년)에 걸쳐 재배하면서 외부 광환경과 생육도일온도가 작물 생산량에 미치는 영향을 분석하였다. 2년 동안 온실 내 환경 관리, 양액 관리 등은 동일하게 하였다. 재배기간 중 주간의 온실 온습도는 두 작기에서 유사하게 관리되었고, 야간의 온습도는 통계적으로 차이가 있었으나 작물 생육 범위를 벗어나지 않았다. 일사량은 9월과 10월에 첫번째 작기의 일평균 일사량이 많아 누적일사량도 많았으며, 11월부터는 2월까지는 두 번째 작기의 일사량, 3월에는 다시 첫번째 작기의 일사량이 많은 것으로 나타나 1월부터의 누적일사량은 두 번째 작기에서 많은 것으로 나타났다. 딸기의 최적 일장 조건인 8시간 이상의 일장이 나타난 일은 두 작기 간 큰 차이가 없었고, 변화 양상은 누적일사량의 변화와 유사하게 나타났다. 누적일사량과 생육도일온도는 상관관계가 커 생육도일온도가 딸기의 생산량과 당도에 미치는 영향을 조사해 본 결과의 초기의 누적일사량과 생육도일온도가 적었던 두 번째 작기에서 초기 수확량은 적었으나 누적일사량 및 생육도일온도가 증가함에 따라 후기에 수확량이 첫번째 작기보다 많았으며 잠재적 최대 생산량도 큰 것으로 나타났다. 당도는 생육도일온도가 증가함에 따라 감소하였으며, 이는 촉성딸기의 특성으로 판단된다. 추후 연구를 통해 단순 수확량뿐만 아니라 작물 생육, 꽃눈분화 및 출뢰시기를 조사, 분석하여 생육도일온도가 작물 생육에 미치는 영향을 다각도로 분석하는 연구도 필요하다고 판단된다.
IPCC Guidelines have been updated after the first official announcement to get more precise estimation of GHG emissions. The goal of this study is to evaluate the implications of the IPCC Guidelines improvements including equations of country-specific parameter values for estimating GHG emissions for rice cultivation on the agricultural sector. In addition, we analyze the effects of emission factors associated with organic amendment applications. The results of this study are as follows; (1) the total GHG emissions of rice cultivation based on 1996 IPCC GL are 28% lower than those estimated by 2006 IPCC GL with the same year data; (2) GHGs can be reduced up to 60% through the assumption of organic fertilizer applications; (3) Jeonnam and Chungnam are the worst regions for GHG emissions on rice cultivation and Chungbuk shows the highest reduction rate of GHG emissions, about 40%.
우리나라 7개 지역을 대상으로 하여 고추의 노지재배 조건과 시설재배 조건에서의 상대적 비율을 산정하고, 시설재배 조건에서 대기증발요구량과 고추의 생육시기별 작물계수를 추정함으로써 시설재배에서 고추의 생육시기별 물요구량을 산정한 결과 시설 재배 고추 생육기간인 12월 중순~6월 상순의 최근 30년간 일평균 PET는 2.47 mm $day^{-1}$이었으며, 시설재배 노지 고추의 생육기간 전체 (12월 중~6월 상순) 평균 일 물요구량은 2.4 mm $day^{-1}$이었다. 또한 전 생육기 누적 물요구량은 445.2 mm으로 나타났으며, 시설재배 고추의 생육단계를 4단계로 나누어서 보면, 생육 중기 (S-3)단계에서 물요구량이 가장 많았다.
2015년부터 정부에서는 한국형 스마트팜 보급에 노력하고 있다. 그러나, 기술 및 현행 재배 연구 데이터의 한계로 인해 대규모 시설 채소 농가에만 보급이 국한되고 있는 실정이다. 또한, 작물 생육 및 재배 환경을 고려하지 않은 IT 기술의 단순 적용으로 도입 비용 대비 효율성과 신뢰성이 낮은 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 공공 및 외부 데이터를 기반으로 데이터 분석 서비스를 수행하고 이를 시설 재배 농가의 실정에 맞는 데이터 기반의 타깃형 스마트팜 시스템을 설계하였다. 이를 위해, 농장 위험 정보 알림 서비스를 개발하고, 적정 비료 시비를 위한 광환경지도를 제공하며, 시설 농장의 온습도 정보를 활용한 재배 작기별 병해 예측 모델을 설계하였다. 이를 통해, 기존의 스마트팜 센서 데이터와의 연계, 활용으로 스마트팜 데이터 서비스 구현이 가능하며, 데이터 활용에 경제적 효율성 및 데이터 신뢰성을 확보할 수 있다.
The yield characteristics of corn for feed by sowing period and the crude protein, crude fat, and coarse flour contents of grain in the harvesting period were compared. The varieties are Kwangpyeongok(KPO), Dapyeongok(DPO) and Pyeonggangok(PGO), and cultivation was tested by the National Food Engineering Department and the Central Crop Department. It was sown at a planting distance of 70×25cm on April 15, June 14, and July 15, 2021, and the amount of fertilizer was applied through soil inspection. For the growth characteristics, plant height, biomass and grain weight were investigated after 50 days of sowing, and general components were analyzed by drying and pulverizing each seed. Compared to the results of sowing in April, which is the right time to sow corn, all three varieties sown on June 14 showed an increase in biomass. In the case of sowing on July 15, the fresh weight of KPO and DPO decreased, and the grain weight of KPO and PGO decreased by 10-20% compared to the sowing in April. There was no significant difference in the crude protein content of grain according to the sowing seasons in April and June, but decreased in the corn sown in July. The crude fat content was highest in KPO sown on June 14 and DPO sown on July 15. Combining the yield and general composition results, it is thought that the cultivation of corn for feed in Suwon in the central part can be sown by mid-June.
This study was conducted to secure the structural safety and to build fundamental data for development of controlled environment facilities in ginseng cultivation. Shading structures of ginseng cultivation were classified with materials, structural forms, and detailed setups. They are wood or steel pipe, single or multi span, and frame or cable type. For structures having representative forms and dimensions, modeling for structural analysis was builded by SAP2000. And there was almost no farm carrying out the environmental management specially.
잎새버섯 원목재배 연차별 수량특성 조사결과 '잎새1호'의 경우 첫해에 $16.0kg/m^2$, 2년차에 $15.4kg/m^2$, 3년차에 $9.5kg/m^2$, 4년차에 $4.6kg/m^2$, 그리고 5년차에는 $4.6kg/m^2$로 5년간 총 $50.0 kg/m^2$의 수량을 나타냈으며, 3년차 이후 수량이 급격히 줄어드는 경향을 나타냈다. '다박' 품종에서는 첫해에 $12.3kg/m^2$, 2년차에 $11.5kg/m^2$, 3년차에 $12.7kg/m^2$, 4년차에 $6.2kg/m^2$, 그리고 5년차에는 $8.2kg/m^2$로 5년간 총 $50.8kg/m^2$의 수량을 나타냈다.
이전 연구에서 충북지방의 사과과수원에서 토양병에 의한 사과나무 고사율이 매우 높게 나타났다. 본 연구에서는 토양병에 의한 사과나무 고사율과 재배환경과의 상관관계를 조사하였다. 자주날개무늬병에 의한 사과나무 고사율은 토양 내 칼슘 함량과 유의하게 정의 상관관계를 보였고, 흰날개무늬병에 의한 사과나무 고사율은 토양 내 유효 인산 함량과 유의하게 정의 상관관계를 보였다. 반면에 역병 피해 사과원 14개소에서는 사과나무 고사율과 재배환경과는 유의성 있는 상관관계가 없었다. 세분화한 재배환경과의 상관관계 분석결과는 토양 내 칼슘함량 외에 과원 경사도와 착과수가 자주날개무늬병에 의한 고사율에 영향을 미쳤고, 토양 내 유효인산 함량 외에 칼슘 함량이 흰날개무늬병에 의한 고사율에 영향을 미쳤다. 과원경사도, 토성, 마그네슘과 칼슘 함량이 사과역병에 의한 고사율에 영향을 주었다. 이 결과는 사과과원의 재배법 변경에 의해 토양병에 의한 사과나무 고사율을 감소시키는 데 적용 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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