• 한국작물학회지
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• 제60권4호
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• pp.421-430
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• 2015

강원지역 주요 농업지대별 알맞은 최고품질의 중만생종 벼 품종을 선발하고자, 농촌진흥청에서 최근 육성한 중만생종 8개 품종을 대상으로 2013년부터 2014까지 2년간 춘천, 강릉, 철원 등 3개 지역에서 수행한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 벼 생육기간 동안 평균기온은 2013년과 2014년 모두 춘천에서 평년대비 $0.6{\sim}1.1^{\circ}C$, 강릉 $1.0{\sim}1.3^{\circ}C$, 철원 $0.1{\sim}0.7^{\circ}C$ 높았다. 등숙기 강수량은 2013년에 춘천에서 평년대비 52.5 mm 많았고 2014년에는 176.4 mm 적었으며, 강릉은 2013년에 103.1 mm 적었고 2014년에는 42.9 mm 많았다. 반면 철원은 2013년과 2014년 모두 225.9~322.7 mm 가량 적었다. 2. 등숙기 일조시간은 2013년에 춘천, 강릉 및 철원에서 각각 평년대비 142, 108 및 94시간 많았고, 2014년에는 춘천, 강릉에서 20~21시간, 철원에서는 82시간 많았다. 3. 2년간 평균 10a당 백미수량은 춘천에서 삼광벼와 대보벼 594 kg, 진수미벼 578 kg을 보였고, 강릉에서는 대보벼 555 kg, 호품벼 554 kg, 칠보벼 546 kg, 그리고 철원에서는 대보벼 504 kg, 하이아미벼 489 kg로 다른 품종들에 비하여 다소 높은 수량을 보였으나 품종간 유의적인 차이는 없었다. 4. 완전미율은 춘천에서 하이아미벼 95.6%, 진수미벼 94.7%, 미품벼 94.2%로 다른 품종에 비하여 뚜렷하게 높았고, 싸라기율과 심복백미율도 다소 낮았다. 강릉에서는 호품벼, 하이아미벼, 삼광벼의 완전미율이 85.2~88.3%의 범위로 다른 품종에 비하여 다소 높았으나, 고품벼를 제외한 나머지 품종간에 유의적인 차이는 없었다. 싸라기율은 하이아미벼, 삼광벼, 미품벼에서 7.5~8.5%의 범위로 다소 낮았고 윤기치는 미품벼에서 78로 다른 품종에 비하여 유의적으로 높았다. 철원에서 완전미율은 대보벼가 89.2%로 고품벼와 하이아미벼에 비하여 유의적으로 높았으며, 싸라기율, 심복백미 및 식미치 등은 품종간 뚜렷한 차이가 없었다. 이상의 결과를 종합해 볼 때, 강원지역 주요 농업지대별 적응성이 우수한 최고품질의 중만생종 품종에 있어서 평야지 춘천은 삼광벼, 하이아미벼 및 진수미벼, 동해안지 강릉은 대보벼와 칠보벼, 그리고 중간지 철원에서는 대보벼가 재배안전성과 환경적응성이 가장 우수하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제30권4호
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• pp.724-729
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• 2016

지금까지 매미 울음에 영향을 미치는 환경요인에 관한 연구는 많지 않으며 특히 야간에 우는 매미에 대한 이해는 매우 부족한 상황이다. 따라서 본 연구는 도심지 열대야 및 빛 공해가 매미 울음에 영향을 미치는지 밝히는데 그 목적이 있다. 연구대상지는 서울시 서초구 아파트단지와 원주시 치악산국립공원이었다. 연구 대상종은 여름철 우점종인 참매미와 말매미를 선정하였다. 매미 울음은 7~8월 사이에 아파트단지는 25일간, 치악산은 14일간, 매일 24시간 녹음하였다. 매미 울음에 영향을 미치는 환경요인은 기온, 강수량, 습도, 일조량을 선정하였다. 통계분석은 시간당 울음, 24시간 울음, 야간 울음(21:00~04:00)의 세 가지 항목과 기상요인과의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과 첫번째, 참매미는 아침 여명기에 울음을 시작하고 이른 아침에 울음의 피크를 이루며, 말매미는 오전과 오후에 울음의 피크를 형성하고 저녁 여명기에 울음을 멈추어 두 종간 울음 패턴의 차이가 있었다. 두 번째, 참매미는 말매미가 본격적으로 울기 시작하면 울음 빈도가 낮아져 종간 영향을 미칠 가능성이 높은 것으로 나타났다. 세 번째, 참매미와 말매미 울음과 기상요인과의 상관관계 분석결과, 두 종 모두 기온이 높을수록 많이 울고 비가 오는 날은 적게 우는 경향을 나타내었다. 네 번째, 야간으로 한정해 보았을 때, 말매미는 야간의 온도가 높을 때($24^{\circ}C{\sim}30^{\circ}C$, 평균 $27^{\circ}C$) 우는 데 반해, 참매미는 기상요인과는 상관관계를 나타내지 않았다. 그러나 참매미는 조명이 있는 지역에서만 야간에 울고 있어 빛공해가 원인으로 추정되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제1권1호
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• pp.20-28
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• 1999

강원도 홍천국 북방면 북방리에 있는 45년생(조사착수 당시) 잣나무 인공식재지에서 1992년부터 1998년까지 7개년간의 구과무게 및 구과당종자 무게와 1990년부터 1998까지 9개년간 이 지방의 기상인자를 조사하여 이들 간의 관계를 조사하였다. 화아분화년 2월과 결과년 5, 7월의 기온이 높고, 개화년 8월 기온이 낮으면 구과무게가 무거우며, 구과당 종자무게는 개화년 1월, 8월의 기온이 낮고 결과년 7월 기온이 높으면 무겁게 나타났다. 개화년 6월의 일조시간이 많으면 구과당 종자무게가 무겁고, 개화년 6월 일조율이 높고 결과년 9월이 낮으면 무게가 가벼움을 알 수 있었다. 화아분화년 4월의 월평균풍속이 강하면 구과무게 및 구과당 종자무게는 각기 적음을 알 수 있었다. 개화년 12월의 맑은날수가 많고, 3월과 년간 총 흐린날수, 3월부터 10까지의 총 흐린날수가 적으면, 구과무게가 무거우며, 개화년 6월의 맑은날수가 많고 년간 총 흐린날수와 화아분화후 11월에서 수분전 5월까지의 총 흐린날수가 적으면 구과당종자 무게가 무겁고 개화년 12월 맑은날수가 많으면 가벼움을 알 수 있었다. 개화년의 6월과 년간 총 강수인수, 3월부터 10월의 강수일수가 많으면 구과무게는 적고, 개화년 6월의 강수일수와 결과년의 총 서리일수가 적으면 구과당 종자뚜게도 적음을 알 수 있었다.

• 한국작물학회지
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• 제40권2호
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• pp.142-149
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• 1995

1978년부터 1992년까지 작물시험장목포지장의 시험포장에서 재배하여 관측한 목화의 4품종(Kinggus, 용당재래, 113-4,380)의 주요특성과 재배기문중 관측된 기상자과를 이용하여 목화 단작의 생육 및 수량과 기상요인과의 및 수량 추정식을 한 유도는 다음과 같다. 1. 기상요인중 변이가 큰 것은 7월의 강수량과 폭풍일수로서 변이계수가 84.89%, 97.05%로 높았고 5~9월중의 평균기온과 최고기온 및 최저기온은 비교적 변이가 적었다. 2. 생육및 수량형질의 변이는 9,10월의 적채면수량에서 68.77%, 78.52%로 높아서 연차간변이가 아주 컸고 조면비율과 결과지수는 11.77%, 19.13%로 변이가 약간 컸으며 개화기와 개서기는 6.05%, 7.83%로 변이가 아주 적어서 연차간 변이가 아주 적었음을 알 수 있었다. 3. 5월의 강수량과 결과지수간, 7월의 일조시수와 삭수간, 7월의 최고기온과 적채면 수량간, 8월의 증발량과 적채면 수량간에는 고도의 정의 상관이 인정되었다. 4. 7월의 기상요인($X_1$~$X_8$)을 이용하여 9. 10. 11월의 총적채면 수량(Y)을 추정한 결과 Y =-1080.8515 + 144.7133$X_1$+15.8722$X_2$ + 164.9367$X_3$ + 0.0802$X_4$ + 0.5932$X_5$ + 11.3373$X_6$ + 3.4683$X_7$ - 9.0846$X_8$(r＝0.8448＊＊)의 회귀식을 유도할 수 있었으며 8월의 기상요인(X$_4$를 제외한 X$_1$~X$_{9}$)을 이용하여 총적채면 수량(Y)을 추정한 결과 Y =2835.2497 + 57.9134$X_1$ - 46.9055$X_2$ - 41.5886$X_3$ + 1.2559$X_5$ - 21.9687$X_6$- 3.3763$X_7$- 4.1080$X_8$- 17.5586$X_9$의 회귀식을 유도할 수 있었으며, 이 식을 이용하여 실제수량과 이론수량과의 관계를 분석한 결과 일직선상에 아주 가깝게 추정하여 오차가 적었다.

• 한국자원식물학회지
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• 제37권4호
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• pp.392-400
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• 2024

본 연구는 꽃향유(Elsholtzia splendens)의 재배지대(평야지, 중산간지)와 유형(노지, 비가림하우스 재배)에 따른 생육 및 개화 특성에 대해 구명하고자 수행하였다. 평야지와 중산간지는 각각 해발고도 12 m, 500 m에 위치한 시험포장을 선정하였으며, 재배지대와 유형별 재배관리는 동일한 방법을 적용하였다. 중산간지에서는 평야지 대비 화뢰 출현기(2~3일), 개화기(9일), 만개기(6~7일)가 빨랐으며, 재배유형 중 노지 재배에서 비가림하우스 재배보다 빠른 편이었다. 초장, 주경, 분지수는 정식 후 59~69일까지 급격히 증가한 후 완만해지는 경향을 보였다. 특히 장마기(6월 20일)부터 영양생장의 증가가 완만해지는 시기(정식 후 59~69일)까지의 일조시간(8시간 미만) 일수는 평야지와 중산간지가 각각 22~29일, 26~35일로 조사되었으며, 해당시기는 영양생장에서 생식생장으로 전환되는 시기인 것으로 추정되었다. 재배지대별 꽃향유의 화서 생장량은 평야지보다 중산간지에서 많은 경향이었고, 생육 특성은 주경, 분지수, 건물률을 제외하고는 통계적인 차이가 없었다. 또한 노지재배 대비 비가림하우스 재배에서 개화량과 생장량이 많은 경향이었다. 결과적으로, 경관 목적의 꽃향유 재배 시 일부 개화량차이는 인정되나 평야지와 중산간지 재배가 모두 가능할 것으로 판단된다. 이와 같은 결과는 꽃향유의 기상특성과 생육간의 관계를 이해하기 위한 기본적인 재배정보를 제공할 수 있을 것이다.

• 한국작물학회지
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• 제34권s02호
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• pp.13-33
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• 1989

농업기후는 적지 적작을 통하여 주어진 기후자원을 최대한 활용한다는 의미에서 더욱 정밀하게 분석되고 평가되어야 한다. 작물 생산의 안정성 증대와 생산비 절감을 도모하기 위해서는 작물별로 농업기후 지대를 구분하여, 지대별로 알맞은 품종과 재배 기술을 도입 실시하는 것이 바람직하다. 농업기후지대 구분은 농업생산을 지배하는 기온, 강수량, 일조, 습도, 바람 등 작물의 생육과 수량에 직접적으로 영향을 미치는 기후요소들을 종합적으로 평가하여 지대를 구분한다. 벼재배를 위한 농업기수지대는 이앙기의 강수량과 한발지수, 생육 유효 온도(15$^{\circ}C$ 이상)의 출현시기와 지속기간(작물기간), 생육 단계별 저온 출현율을 비롯하여 기온, 일조시수 등의 분석과 종합 판단을 통하여 비슷한 지역을 하나의 지대로 묶어 구분한다. 구분된 우리나라의 벼재배 농업기후 지대는 19개 지대로서, (1) 태백고령지대, (2)태백준고령지대, (3)소백산간지대, (4) 노령소백산간지대, (5)영남내륙산간지대, (6) 중북부내륙지대, (7) 중부내륙지대, (8) 소백서부내륙지대, (9) 노령동서내륙지대, (10) 호남내륙지대, (11) 영남분지지대, (12) 영남내육지대, (13) 중서부평야지대, (14) 차령남부평야지대, (15) 남서해안지대, (16) 남부해안지대, (17) 동해안북부지대, (18) 동해안중부지대, (19) 동해안남부지대이다. 한편 작부농계를 위한 농업기후지대는 벼재배 농업기후지대를 바탕으로 하고, 각 지대별로 여름 작물과 겨울 작물을 위한 기후요소들과 전래되어온 작부농계를 고려하여 9개 지대로 구분하였다. 9개의 작부농계 농업기후지대는 (I) 산간고령지대, (II) 산간지대, (III) 중북부내륙지대, (IV)중북부서부해안지대, (V) 중남부서부해안지대, (VI) 경북내륙지대, (VII) 남부내륙지대, (VIII) 남부해안지대, (IX)동해안지대 등이다. 농업기후지대별 농업기상재해의 특성은 벼 이앙기에 한발지수 1.4 이상을 보인 (11) 영남분지지대, 동해안의 북부(17)와 중부(18) 지대 등이 가뭄 상습지로 나타났고, 냉해 위험지대에는 (2)태백준고냉지대가 포함된다. 태풍과 집중호우에 의한 피해가 년평균 4회 이상인 지대는 (10) 호남내륙지대, (15) 남서해안지대, (16) 남부해안지대로서 강수량분포와 태풍 진로와 관계가 깊다. 그 다음으로 년2~3회 풍수재를 입게 되는 지대는 동해안의 (17), (18), (19) 지대인데, 이 지대는 한발, 냉해, 풍수해가 겹친 지대이다.

• 한국작물학회지
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• 제27권3호
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• pp.268-275
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• 1982

참깨육종과 재배기술 개선연구를 위한 기초자료를 얻고저 조기파종, 보통기파종, 맥후작시기인 만기파종에서 참깨 국내외 주요품종 82품종을 공시, 참깨 유용형질들의 변이와 품종간 차를 조사하여 유용 유전자원을 분류 확보함과 동시에 참깨 작형과 지대에 적응한 유용형질들의 재조합을 위한 기본적인 정보를 얻고저 본 시험이 시도되었든 바 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 참깨 영양생장의 지표형질인 경태와 초장은 저온의 조기파종기에서 가장 컸으며 고온만파에서 가장 적어서 만파할수록 영양생장이 빈약하였다. 따라서 발아에 지장이 없다면 현재의 단작재배파종기보다 조파하는 것이 유리하다. 2. 파종기에 따른 주당삭수와 삭당입수의 변화에서는 조기파종(4월 20일파)에서 평균 88삭의 착삭과 삭당 평균 54입의 입수를 가진데 대해 만기파종(6월 15일파)에서는 불과 주당 25삭과 삭당 40입만이 확보되어 만파가 크게 뒤지고 있었다. 3. 등숙율과 1,000입중에 있어서는 저온장일인 4월 20일 파종의 조파가 평균 78%의 등숙율과 2.3gr의 1,000입중을 보이는데 대해 고온기인 6월 15일 파종에서는 58%의 등숙과 2.1gr의 1,000입중을 보여 만파할수록 등숙이 불량하였다. 4. $1m^2당$ 종실수량에서는 저온장일인 4월 20일 파종이 평균 112gr인데 대해 5월 15일 파종은 78gr이며 만파인 6월 15일 파종은 불과 18gr밖에 되지 않아 파종시기가 늦어질수록 수량은 급격히 떨어졌다. 5. 참깨 재배시기 이동에 따른 참깨품종들의 영양생장과 생식생장의 차이와 수량반응으로부터 조파적응형, 보통기적응형, 만파적응형, 중간형의 4군으로 구분할 수 있었다. 6. 일조시수와 적산온도 및 주요형질과의 상관에서는 일조시수와 온도가 대부분의 수량형질들과 높은 정의 상관이 있었다. 따라서 참깨수량은 일조와 온도에 밀접한 관계를 가지고 있음이 확인됐다. 7. 참깨 품종중에는 주당삭수 150개이상인 구례와 재래종 12003가 조사되었으며 삭당입수 75입이상인 해남, 우강품종, 등숙비율에서도 90%이상인 품종 수원 8호, 청송등이 있었다. 8. 참깨는 품종에 따라 만파적응력이 다르므로 맥후작재배용 품종육성은 반드시 맥후작 재배조건에 맞추어 별도의 육종계획으로 실시하는 것이 효과적이다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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• pp.311-311
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• 2017

The relationships between rice grain filling and air temperature of maturing period in paddy field were analyzed to evaluate the effects of climatic change on rice productivity in Korea. Data of air temperature of 31, 41 and 51 days after heading(DAH) for 11 years from 2002 to 2016 were collected and analyzed to determine the effects on rice yield and yield component related traits of Chucheogbyeo, popular cultivar in Gyeonggi province in Korea. As the results, ripening ratio was closely correlated with the mean of daily maximum temperature (DMAT $r=0.71^*$), the mean of daily temperature difference (DTD, $r=0.67^*$) of 41 DAH and DTD ($0.65^*$) of 51 DAH. Weight of 1,000 paddy rice grains was closely correlated with accumulated sunshine hours (ASH) of 31 ($r=0.84^{**}$), 41 ($r=0.75^{**}$), 51 ($r=0.72^*$) DAH. Brown rice grain weight recovery ratio was closely correlated with DTD ($r=0.76^{**}$) and ASH ($r=0.84^{**}$) of 31 DAH, DMAT ($r=0.75^{**}$, $r=0.79^{**}$), DTD ($r=0.79^{**}$, $r=0.77^{**}$) and ASH ($r=0.81^{**}$, $r=0.79^{**}$) of 41 and 51 DAH. Paddy rice yield was closely correlated with MDT ($r=-0.63^*$) of 31 DAH, mean of daily minimum temperature (DMIT, $r=-0.83^{**}$, $r=-0.70^*$), DTD ($r=0.71^*$, $r=0.62^*$) of 31 and 41 DAH. Brown rice yield was correlated closely with DMIT ($r=-0.86^{**}$, $r=-0.73^*$) and DTD ($r=0.80^{**}$, $r=0.72^*$) of 31, 41 DAH, and DTD ($r=0.69^*$) of 51 DAH. Milled rice yield was correlated closely with DMIT ($r=-86^{**}$, $r=-0.73^*$), DTD ($r=0.79^{**}$, $r=0.71^*$) of 31, 41 DAH, and DTD ($r=0.68^*$) of 51 DAH.

• 한국대기환경학회지
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• 제22권5호
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• pp.642-652
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• 2006

In order to understand the characteristics of surface ozone concentration and high $O_3$ concentration days, regional data from seven air quality monitoring stations which were operated by local governments were analyzed Regional characteristics of $O_3$ concentration were analyzed with the data of $O_3$ concentration and the characteristics of $O_3$ generation and weather conditions by the selection of the days in which the concentration was higher than 80 ppb. In the case of daily variation, the lowest $O_3$ concentration was shown in all regions from 7am to 8am and the highest around at 4 pm. The monthly variation of mean $O_3$ concentration and ${\Delta}O_3$ values revealed a reducing pattern in July and August following the peak in June, and again a gradual increasing trend in September and October. The result shows that the amount of ozone is dependent on photochemical reaction. The days of $O_3$ generated more than 80 ppb in the region of Gwangyang-bay were 544 days(1,760 hrs). The frequency of occurrence in the region revealed a strong pattern with the order of Samil-dong, Jinsang, and Gwangmu-dong stations in the Gwangyang region. However, Tein-dong, which is the nearest station to air pollution material generation source, showed the lowest frequency in the study area. Consequently, the meteorological parameters which can easily generate the high concentration of $O_3$ in the region of Gwangyang-bay are characterized as follows; atmospheric temperature which is higher than $19^{\circ}C$, relative humidity with the range of $60{\sim}85%$, the less average wind velocity than 5 m/s, cloud cover which is less than 5/10, and the more duration of sunshine than 8 hours.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.18-18
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• 2011

Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.