• 한국농림기상학회지
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• 제8권2호
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• pp.45-53
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• 2006

기후변화에 따른 작물의 건물생산과정을 조사 분석함으로써 기후환경 변화에 대응한 작물의 생산효율을 극대화하고자 아열대지대인 중국 후난성 기양과 온대 지대인 한국 익산에서 생태형이 다른 중국, 한국 품종을 공시하여 벼 생장특성과 수량 및 수량구성요소를 비교 분석하였다. 아열대지대에서 조도 재배시 기상생산력에 따른 출수기별 쌀 수량을 보면 출수가 늦어질수록 수량이 많아지는 경향으로 6월 중에 출수할 경우 기상생산력에 의한 쌀 수량은 440kg/10a였으며, 7월 중에 출수할 경우 460 kg/10a내외의 수량성을 나타냈다. 온대지대인 익산지역의 기상생산력은 8월 하순에 출수시 쌀 수량이 520kg/10a로 가장 높았으며 이보다 출수가 빠르거나 늦어질 경우 쌀 수량이 감소하는 경향이었다. 중국 호남성 조도(早稻)재배와 비교해 보면 한국에서 기후생산력에 의한 쌀 수량은 60 kg/10a이 높았다. 온대지대와 아열대지대 기후 조건에 따른 이앙 후부터 출수기까지 소요일수는 온대에 비해 아열대에서 한국품종이 22일, 중국품종이 17일 단축되었고, 중국품종을 아열대 기후조건인 기양에 재배 할 경우 이앙 후 70일만에 출수가 되었으나 온대기후인 익산에 재배할 경우 영양생장 기간이 길어져 87일이 소요되었다. 기후대별 $m^2$당 수수를 보면 한국, 중국품종 모두 온대기후에서 수수가 증가하는 경향이었고, 등숙비율은 한국 중국품종모두 온대에서 높았으며 쌀수량은 공시품종 모두 온대에서 높았는데 한국품종은 온대에서 488 kg/10a으로 아열대에 비해 21%가 높았으며, 중국 품종은 539 kg/10a으로 온대에서 24%가 증수되었다.다. 또한 두 세포주 모두에서 flavopiridol에 의해 cyclin D1 발현이 감소되는 것을 확인하였으나 flavopiridol이 p53, p21 발현에 미치는 영향은 세포주에 따라 다르게 나타났으며 Akt 발현은 두 세포주 모두에서 flavopiridol 투여에 의한 변화가 없었다. 결 론: 본 실험을 통해 사람 후두암 및 폐 암 세포주에서 flavoplridol이 방사선에 의한 아포토시스를 증가시킴으로써 방사선 치료 효과를 증진시킬 수 있음을 확인하였다. Flavopiridol이 p53, p21 발현에 미치는 영향은 세포주에 따라 다른 것으로 나타났으며 phosphorylated Akt 발현은 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.>${\delta}^{13}C$값이 $-13\%_{\circ}$에서 $-10\%_{\circ}$사이의 범위로 나타나 해양효모에 가까운 값으로 대조구인 Erythrobacter sp. $S{\pi}-1$보다 선호하는 것으로 나타났다. 그들을 탐색하는 것이다). 작품이 대형화되면서 이러한 건축공간개념이 현대 조각가들의 작품개념에 이용되었다고 본다. 현대미술에서 In situ작업과 특정한 장소를 위한 기획되어진 최근의 프로젝트 작업들은 대형화되어있으며, 건축에서처럼 특정한 장소를 만들어낸다. 로잘린드 크라우스(Rosalind Krauss)는 또한 '조각영역의 확장 (La sculpture dans le champ elargi)'에서 현대조각이 건축과 환경의 영역을 침범하고 있음을 지적한다. 그녀에 의하면, 1960년대 이후의 현대조각은 이러한 탈

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.337-357
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• 2021

노지에서 재배되는 벼는 필연적으로 기상요소의 영향을 받을 수밖에 없으며, 벼 생장에 영향을 미치는 최적의 기상자료 확보 및 변수 선정은 벼 수확량 예측 모델링에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 1996-2019년의 7월, 8월, 9월에 대하여, 다종의 기상자료 비교평가를 통해 우리나라 벼 수확량 모델링에 대한 적합성을 살펴보고, 기상요소와 벼 수확량 사이의 비선형적인 관계를 고려하여 기계학습 기법을 이용한 수확량 하인드캐스트 실험을 수행하고자 한다. 다종의 기상자료로는, 기상청 ASOS 지상관측과 함께, CRU-JRA ver. 2.1, ERA5 재분석장을 사용하였다. 이들 기상자료에서 공통적으로 도출할 수 있는 월 단위 기온, 상대습도, 일사량, 강수량 변수에 대한 비교를 통하여, 각 자료의 특성 및 벼 수확량과의 연관성을 분석하였다. CRU-JRA ver. 2.1 재분석장은 전반적으로 타 자료와 높은 일치성을 나타냈으며, 변수별 특징을 보았을 때, 상대습도는 벼 수확량에 미치는 영향이 거의 없었으나, 일사량은 벼 수확량과의 상관성이 상당히 높은 것으로 나타났다. 7월, 8월, 9월의 기온, 일사량, 강수량을 랜덤 포리스트 모델에 투입하여 벼 수확량 하인드캐스트 실험을 수행한 결과, CRU-JRA ver. 2.1 재분석장은 세 종류 기상자료 중에 가장 높은 정확도를 나타냈다(CC = 0.772). 또한 예측 모델에서 변수의 중요도는 일사량이 가장 높게 나타나, 기존의 농학적 연구결과와 일치하였다. 본 연구는 벼 수확량 예측을 위한 다종 기상자료의 선택에 있어 하나의 합리적 방법을 제시한 것으로써 의미가 있다고 하겠다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제29권1호
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• pp.28-41
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• 2024

탄소수지는 다양한 환경조건에서 식물의 생리적 상태를 평가할 수 있는 중요한 지표 중 하나이다. 우리 동해 연안에 분포하는 새우말의 수온 변화(5-30℃)에 따른 광합성률과 호흡률을 측정하여, 전체 식물 탄소수지의 계절적 변동을 추정하였다. 수온 처리에 따라 최대총광합성률은 유의한 차이를 보였지만, 광합성 효율은 유의한 차이를 보이지 않았다. 새우말의 최대총광합성률은 수온이 상승함에 따라 증가하여 20℃에서 최대값(101.65 μmol O₂ g^-1 DW h^-1)을 보인 후 30℃에서 급격히 감소하였다. 수온 변화에 따른 새우말의 포화광도, 보상광도와 호흡률은 모두 유의한 차이를 보였다. 새우말의 포화광도는 20-25℃까지(121.59-124.50 μmol photons m^-2 s^-1) 증가하다가 30℃에서 급격히 감소하였다. 보상광도와 호흡률은 수온이 증가할수록 점차 증가하였다. 최대총광합성률과 호흡률의 비율은 5℃에서 가장 높았고, 30℃에서 급격히 감소하였다. 광합성 매개변수, 호흡률 및 생체량을 통해서 추정된 새우말 전체 식물의 탄소수지는 겨울과 봄에 증가하고, 여름과 가을에 감소하는 뚜렷한 계절적 경향을 보였으며, 봄에 생장이 가장 활발하고, 수온이 가장 높은 시기에 급격히 감소하는 새우말의 생장 패턴과 일치하였다. 새우말은 늦여름부터 겨울까지 음의 탄소수지를, 봄에서 초여름까지 양의 탄소수지를 보였다. 기후 변화에 의한 지속적인 수온 상승은 우리 동해 연안 암반생태계에 분포하는 잘피생육지의 구조와 기능에 영향을 미칠 것으로 판단된다.

• 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.