Extensive research has been conducted on effects of drought stress on growth and development of soybean but information is rather restricted on the limited-irrigation system by way of precaution against a long-term drought condition in the future. The experiment for limited-irrigation was conducted in transparent vinyl shelter at Asian Vegetable Research and Development Center (AVRDC), Taiwan in 1997. Two soybean varieties, Hwangkeum and AGS292, improved in Korea and AVRDC, respectively were used for this experiment. The relationships between normalized transpiration rate (NTR) and fraction of transpirable soil water (FTSW) in both varieties were similar that the NTR was unchanged until FTSW dropped to about 0.5 or 0.6. At FTSW less than those values, NTR declined rapidly. Days required to harvest in both varieties were significantly prolonged at IR6 treatment compared to any other treatments. Daily mean transpiration rate was significantly higher at IR5 treatment, as averaged over varieties. Similarly, water use efficiency was also high at 1R5 treatment. In both varieties, seed yield was the greatest at the IR5 treatment, as compared to any other limited-irrigation treatments, due to the increased seed number and high transpirational water use efficiency. The indices of input water and seed yield for the different limited-irrigation treatments against control indicated that Hwangkeum produced 59.6% or 60.7% of seed yield using 36.1% or 44.9% of input water, as compared to control, by irrigation at only R5 or R6 stages, respectively. The AGS292 produced 56.1% of seed yield with 35.4% of input water of control, when irrigated at R5 stage. The results of this study have elucidated that the limited irrigation at R5 stage in soybean can be minimized yield loss with such small quantity of water under the environment of long-term drought stress and the expected shortage of agricultural water in the future.
As abnormal weather conditions escalate, water disasters such as droughts and floods occur more frequently. These natural disasters are fatal to agricultural reservoirs, where the operation techniques vary greatly depending on the season and weather conditions, and response through intake works is limited. In response, governments like the Korea Rural Community Corporation have researched efficient water supply methods through irrigation channels. Therefore, previous studies analyzed the irrigation process using numerical models to determine an efficient irrigation system. However, SWMM and EPANET used in previous studies are limited in quantitative agricultural irrigation process analysis. Therefore, this study developed AIRISS to simulate and analyze agricultural irrigation. Specifically, we simulated the irrigation process in the Ssangbong area of South Korea and simulated the irrigation process to verify the performance of the numerical model. AIRISS, developed in this study, is specialized in simulating the agricultural irrigation process. It can check the supply to each paddy and the condition of each paddy.
In Korea, upland irrigation generally depends on the ground water or natural rainfall since irrigation water supplied from dams is mainly used for paddy irrigation, and only limited amount of irrigation water is supplied to the upland area. For the stable security of upland irrigation water, storage level of irrigation dams was simulated by the periods. A year was divided into 4 periods considering the irrigation characteristics. Through the periodical management of storage level, water utilization efficiency in irrigation dams could be enhanced and it makes available to secure extra available water from existing dams without new development of water resources. Two study areas, Seongju and Donghwa dam, were selected for this study. Runoff from the watersheds was simulated by the modified tank model and the irrigation water to upland crops was calculated by the Penman-Monteith method. The analyzed results showed that relatively sufficient extra available water could be secured for the main upland crops in Seongju area. In case of Donghwa area, water supply to non-irrigated upland was possible in normal years but extra water was necessary in drought years such as 1998 and 2001.
Tall fescue is commonly well-adapted for low maintain area because of its wear resistance, deep root system, and drought tolerances. Deep and infrequent irrigation refers to applying large amounts of irrigation, 1.3 to 2.5 cm or more, in a single irrigation event. Light and frequent irrigation is commonly used with small amounts of water, 0.3 to 0.6 cm, every day or every other day. N use for turfgrass management is often unnoticed for water management. The objective of this field study was to evaluate the effects of irrigation frequency and N rates for tall fescue growth. The three irrigation treatments were no irrigation (precipitation only), 0.5 cm applied every other day, and 1.8 cm applied once a week at one irrigation event. The nitrogen (N) treatments were the low, medium, and high N rate treatments. The low, medium, and high N treatments were applied over 2, 4, and 6 applications, respectively. If high main maintenance of tall fescue is not important and water source is limited, irrigation is not necessary and, the $9.8gNm^{-2}yr^{-1}$ of two applications can be recommended for tall fescue under the weather condition of the study.
With the development of medical field, many kinds of operations have been performed on human articulation. Arthroscopic surgery, which has Irrigation Pumping System for security of operator vision and washing spaces of operation, has been used for more merits than others. In this paper, it is presented that the research on a reliable control algorithm of the pumping system instrument for arthroscopic surgery. Before clinical operation, the flexible artificial articulation model is used for realizing the model the most same as human's and the algorithm has been exploited for it. This system is considered of the following; limited sensing point, dynamic effect by compliance, time delay by fluid flow and so on. The system is composed with a pressure controller, a regulator for keeping air pressure, an airtight tank that can have distilled water packs, artificial articulation and a measuring system, and has controlled by the feedback of pressure sensor on the artificial articulation. Also the system has applied to Smith Predictor for time delay and the parameter estimation method for the most suitable system with both the experiment data and modeling. In this paper, the pressure error that is between an air pressure tank and an artificial articulation was measured so that the system could be presumed and then the controller had developed for performing State-Feedback. Finally, the controller with a real microprocessor has realized. The confidence of system can be proved by applying this control algorithm to an artificial articulation experiment material.
KRC (Korea Rural Community Corporation) is in charge of about 3,400 agricultural reservoirs out of 17,240 agricultural reservoirs, and automatic water level gauges in reservoirs and canals were installed to collect reservoir and canal water level data from 2010. In this study, 10-minute water level data of 173 reservoir irrigation canals from 2016 to 2018 are collected, and discharge during irrigation season was calculated using rating curves. For estimation of water supply, irrigation water requirement was calculated with HOMWRS (Hydrological Operation Model for Water Resources System), and the summation of reservoir water storage decrease was calculated with daily reservoir storage data from RAWRIS (Rural Agricultural Water Resource Information System). From the results, the total yearly amount of irrigation water supply showed less than 10% difference than the irrigation water requirement. The regional analysis revealed that reservoirs in Jeollanam-do and Chungcheongnam-do supply greater irrigation water than average. On the contrary, reservoirs in Gyeongsangnam-do and Chungcheongbuk-do supply less than others. This study was conducted with a limited number of reservoirs compared to total agricultural reservoirs. Nevertheless, it can indicate irrigation water supply from agricultural reservoirs to provide information about agricultural water use for irrigation.
Group method of data handling neural networks model (GMDH-NNM) is used to estimate daily reference evapotranspiration (ETo) using limited climatic variables such as max temperature ($T_{max}$), min temperature ($T_{min}$), mean wind speed ($W_{mean}$), mean relative humidity ($RH_{mean}$) and sunshine duration (SD). And, for the performances of GMDH-NNM, it consists of training and test performances, respectively. The training and test performances are carried out using daily time series data, respectively. From this research, we evaluate the impact of GMDH-NNM for the modeling of the nonlinear time series data. We should, thus, construct the credible data of the daily ETo data using GMDH-NNM, and can suggest the methodology for the irrigation and drainage networks system. Furthermore, this research represents that the strong nonlinear relationship such as ETo modeling can be generalized using GMDH-NNM.
Recently, localized heavy rain storms have been occurring frequently due to global warming, and it is difficult to shield a large number of facilities against disaster with limited manpower. The unmanned water treatment system uses five senses to analyze various judgment criteria, which are set according to field situations such as machine vibrations, the temperature of bearings, the sound of the operating machines, and the hydraulic pressure, current, and voltage of the hydraulic floodgates. It thus judges normal or abnormal operation status and conducts unmanned control of such machines. It automatically applies a system to the interruption of communications and therefore improves the reliability of its unmanned irrigation facilities. It maximizes the operational efficiency of managers responsible for various fields, enabling them to discharge water before the situation escalates to a crisis within the golden time, and to protect against damage to humans and property.
Group method of data handling neural networks model (GMDH-NNM) is used to estimate daily pan evaporation (PE) using limited climatic variables such as max temperature ($T_{max}$), min temperature ($T_{min}$), mean wind speed ($W_{mean}$), mean relative humidity ($RH_{mean}$) and sunshine duration (SD). And, for the performances of GMDH-NNM, it is composed of training and test performances, respectively. The training and test performances are carried out using daily time series data, respectively. From this research, we evaluate the impact of GMDH-NNM for the modeling of the nonlinear time series data. We should, thus, construct the credible data of the daily PE data using GMDH-NNM, and can suggest the methodology for the irrigation and drainage networks system. Furthermore, this research represents that the strong nonlinear relationship such as pan evaporation modeling can be generalized using GMDH-NNM.
Greenhouse gas emissions are one of the critical factors that drive change in rice cropping systems. Within this changing system, less water irrigation and chemical fertilizer are seriously considered, as well combining precision farming technologies with irrigation control. Water and phosphorus (P) fertilizer are two of the most critical inputs in rice cultivation. Due to the lack of water availability in the system, P fertilizer is not available, especially in acidic soil conditions. Moreover, the various types of abiotic stresses, such as drought, high temperature, salinity, submergence, and limited fertilizer result in significant yield loss in the system. Even in the late stage of growth, the waves caused by diseases and insects make the field more unfruitful. Therefore, agronomists and breeders need to identify the secondary phenotypes to estimate the yield loss of when stress appears. The prediction will be clearer if we have a set of markers tagging the causal variation and the associated precise phenotype indices. Although there have been various studies for abiotic stress tolerance, we still lack functional molecular markers and phenotype indices. This is due to the underlying challenges caused by environmental factors in highly unpredictable regional and yearly environmental conditions in the field system. Pupl (phosphorus uptake 1) is still known as the first QTL associated with phosphorus uptake and have been validated in different field crops. Interestingly, some pyramiding lines of Pupl and other QTLs for other stress tolerances showed preferable phenotypes in the yield. Precise physiological studies with the help of genomics are on-going and some results will be discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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