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논의 볏짚 시용(施用)이 춘계리경작업(春季犁耕作業) 성능(性能)에 미치는 영향(影響) (Plowing Performance in the Paddy Field Spread with Rice Straw in Spring)

  • 박우풍;김성래
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제8권1호
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    • pp.9-16
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    • 1983
  • 논의 볏짚 시용(施用)이 춘계(春季) 이경작업성능(犁耕作業性能)에 미치는 영향(影響)을 분석(分析)하기 위(爲)하여 볏짚의 길이를 10,20,30,60m로 절단(切斷)하여 10a당(當) 450kg의 볏짚을 시용(施用)하고 토양수분(土壤水分)이 27~36% d.b.인 식양토(埴壤土)의 논에서 8마력(馬力) 동력경운기(動力耕耘機)로 이경작업(犁耕作業)을 실시(實施)하여 볏짚 절단(切斷)길이의 변화(變化)와 토양수분(土壤水分)의 변화(變化)가 견인력(牽引力), 견인비저항(牽引比抵抗), slip 연료소모량등(燃料消耗量等)에 미치는 영향(影響)을 분석(分析)하였으며 토양수분(土壤水分) 및 토양경도(土壤硬度)와 이경작업성능(犁耕作業性能)과의 관계(關係)를 구명(究明)하였던 바 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 가. 이경작업시(犁耕作業時)의 견인력(牽引力)은 볏짚 절단(切斷)길이 약(約) 30cm와 토양수분(土壤水分) 약(約) 32%에서 110kg으로 최소(最小)로 나타났다. 나. 볏짚의 절단(切斷)길이와 토양수분(土壤水分)의 변화(變化)에 따른 견인비저항(牽引比抵抗)과 slip에 대(對)한 회귀방정식(回歸方程式)을 유도(誘導)하였다. 다. 견인비저항(牽引比抵抗)과 slip은 볏짚의 절단(切斷)길이 약(約) 30cm, 토양수분(土壤水分) 약(約) 32%에서 각각(各各) $0.35kg/cm^2$, 16%로 최소(最小)값을 나타내었으며 견인비저항(牽引比抵抗)은 토양수분(土壤水分) 변화(變化)에 slip은 볏짚의 절단(切斷)길이의 변화(變化)에 더 민감한 반응(反應)을 보였다. 라. 이경작업능률(犁耕作業能率)은 토양수분(土壤水分) 약(約) 35%, 토양경도(土壤硬度) 약(約) $10kg/cm^2$에서 최대(最大)인 5.3a/hr으로 나타났으며 이경작업능률(犁耕作業能率)은 토양경도(土壤硬度)의 이차함수(二次函數)로 나타났다. 마. 볏짚을 시용(施用)한 논에서의 연료소모량(燃料消耗量)은 볏짚 길이 약(約) 30cm, 토양수분(土壤水分) 약(約) 32%에서 평균(平均) 6.5l/10a로 최소(最小)로 나타났다.

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Photo-Fenton 산화공정에서 반응표면분석법을 이용한 축산폐수의 COD 처리조건 최적화 및 예측식 수립 (Optimization and Development of Prediction Model on the Removal Condition of Livestock Wastewater using a Response Surface Method in the Photo-Fenton Oxidation Process)

  • 조일형;장순웅;이시진
    • 대한환경공학회지
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    • 제30권6호
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    • pp.642-652
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    • 2008
  • 본 연구는 축산폐수 중 COD$_{Cr}$을 응집공정 후 Photo-Fenton 공정에 의해 산화분해 최적조건 및 제거 예측식에 수립에 관한 연구이다. 본 연구는 축산폐수 중 COD$_{Cr}$에 대한 Photo-Fenton 산화반응을 이용하여 이들 분해특성을 2차원 반응모델로 추정하기 위해 중심합설계법 대안으로 많이 사용되고 있는 박스-벤켄법(Box-Behnken method)을 이용하였다. 최적조건 수립을 위한 입력변수, 즉 3가지 변수(Fe(II)(x$_1$), $H_2O_2(x_2)$, pH(x$_3$)) 등을 램덤화, 반복화 및 블록화 원리에 따라 실험설계하여 반응값에 대한 예측식을 수학적으로 산출하였다. 수학적 및 통계적으로 산출된 예측식은 Y = 79.3 + 15.61x$_1$ - 7.31x$_2$ - 4.26x$_3$ - 18x$_1{^2}$ - 10x$_2{^2}$ - 11.9x$_3{^2}$ + 2.49x$_1x_2$ - 4.4x$_2x_3$ - 1.65x$_1x_3$와 같이 얻을 수 있었고 COD$^{Cr}$ 제거율(%)의 실측치에 대한 예측치의 적합도(goodness of fit) 검증시 결정계수(coefficient of determination: R$^2$) 0.96으로 에측식을 충분히 설명할 수 있었다. 예측 모형에 대한 최소제곱추정법으로 적합된 반응표면에서 1차 선형항(linear term)은 Fe(II)(x$_1$), $H_2O_2(x_2)$, 그리고 pH(x$_3$)은 상승작용(synergistic effect)으로 반응모델에 유의한 차이를 보였으며(p < 0.001) 그러나 교호항(cross-product term)은 $H_2O_2$ $\times$ pH(x$_2x_3$)와 순수이차항(quadratic terms)의 Fe(II) $\times$ Fe(II)(x$_1{^2}$), $H_2O_2$ $\times$ H$_2O_2$(x$_2{^2}$) 그리고 pH $times$ pH(x$_3{^2}$) 등은 대립적인(감쇠)(antagonistic effect) 작용으로 반응모델에 유의한 차이를 보였다(p < 0.01). 반응 모델에 대한 예측식 수립 후 COD$_{Cr}$ 제거율(%)의 최적조건을 도출하기 위해 정준분석(canonical analysis)와 능선분석(ridge analysis)에 이용한 결과 반응값(결과값: Y)은 84 $\pm$ 0.95%, COD$_{Cr}$ 최적처리를 위한 변수들의 조건은 Fe(II)(X$_1$) = 0.0146 mM, $H_2O_2$(X$_2$) = 0.0867 mM 그리고 pH(X$_3$) = 4.704 등의 결과를 얻을 수 있었다. 또한 이들 최적조건을 이용하여 재현성을 통한 모델검증 결과 높은 신뢰성을 보였다.

최대경계선을 이용한 벼 수량의 기상반응분석과 수량 예측 I. 최대경계선 분석과 수량예측모형 구축 (Upper Boundary Line Analysis of Rice Yield Response to Meteorological Condition for Yield Prediction I. Boundary Line Analysis and Construction of Yield Prediction Model)

  • 김창국;이변우;한원식
    • 한국작물학회지
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    • 제46권3호
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    • pp.241-247
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    • 2001
  • 우리나라 벼 수량의 기상반응을 종합적으로 검토하여 벼 수량예측모델을 구축하고자 1985년부터 1999년까지 15년간 수행한 20개 지역의 벼 지역적응시험 자료를 이용하여 기상에 대한 수량반응의 최대경계선(boundary line)분석을 하였으며, 이에 근거하여 수량예측모형을 설정하였다. 1. 벼의 생육기간을 영양생장기, 생식생장기, 등숙기로 구분하고 각 발육단계를 15-20일 간으로 구분하여 각 시기의 기상요소에 대한 수량반응의 최대경계선은 평균기온( $T_{a}$ )과 일조시수( $S_{h}$)에 대해서는 지수함수 f( $T_{a}$ )=$\beta$$_{0}$(1-exp(-$\beta$$_1$/$\times$ $T_{a}$ ), f( $S_{h}$)=$\beta$$_{0}$(1-exp(-$\beta$$_1$$\times$ $T_{h}$)로 나타났으며 일교차(Tr)는 2차함수 f( $T_{r}$)=$\beta$0(1-( $T_{r}$-$\beta$$_1$)$^2$)로, 이 식에서 상수항 $\beta$$_{0}$를 제거하여 수량에 대한 각 기상요소의 영향도를 0-1로 나타내는 기상지수로 나타내었다. 2. 각 생육시기의 평균기온, 일조시간 및 일교차에 대한 수량반응의 최대경계선이외에 불임에 의한 등숙률 저하와 그에 따른 수량감소를 고려하기 위하여 Uchijima(1976)가 제안한 냉각도일수(cooling degree day)를 출수전 30일간의 생식생장기에 계산하여 이에 대한 수량과 등숙률 반응의 최대경계선을 계산하였는데 냉각도일수가 증가하면 수량이 감소하는 지수함수로 잘 표현되어 기존의 연구들과 같은 결과였다. 3. 기상지수는 벼의 생육기간을 영양생장기, 생식생장기 및 등숙기로 구별하고 각 시기별로 수량 기상지수를 각 기상요소 기상지수를 기하평균하여 산출하였는데 각 시기별 수량기상지수의 수량변이 설명도는 각각 0.383-0.430, 0.460-0.534, 0.4603-0.587로 결정계수는 영양생장기<생식생장기<등숙기의 순으로 컸다. 4. 최대경계선 분석방법을 통하여 얻어진 각 생육시기별 수량기상지수를 기하평균하여 구한 종합수량기상지수와 수량과의 직선회귀식을 구하여 수량예측모형(Model I, II, III)을 작성하였다. Model I, II, III)은 각각 결정계수가 0.6512, 0.6703, 0.6129로 모든 생육단계에 걸쳐서 기간을 15-20일 단위로 세분하여 모든 기간의 수량에 대한 기상지수를 고려하여 전 생육기간의 종합수량기상지수를 산출한 Model II가 기상변화에 따른 수량변이의 설명도가 가장 높았다.

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김제 벼-보리 이모작 논에서 벼 재배기간 동안의 순생태계 CO2 교환량에 대한 환경요인 분석 (Environmental Controls on Net Ecosystem CO2 Exchange during a Rice Growing Season at a Rice-Barley Double Cropping Paddy Field in Gimje, Korea)

  • 심교문;민성현;김용석;정명표;황해;김석철;소규호
    • 한국기후변화학회지
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    • 제5권1호
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    • pp.71-81
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    • 2014
  • 미기상학적 방법인 에디공분산 기법을 이용하여 벼-보리 이모작의 논 생태계와 대기간 $CO_2$ 교환량의 계절적 변화를 조사하고, 벼-보리 이모작 작부체계에서 벼 재배기간의 $CO_2$ 교환량에 미치는 환경요인들과 지상부 생육량의 효과를 분석하였다. 관측된 $CO_2$ 플럭스자료는 보정과 결측 보충 등의 과정을 거친 후 분석에 활용되었다. 벼-보리 이모작 논 생태계에서 벼 재배기간 동안의 $CO_2$ 순 생태계 교환량(NEE)과 총일차생산량(GPP) 및 생태적 호흡량(Re)은 각각 단위면적($m^2$)당 -215.6, 763.9, 548.3g C로 분석되었다. 순복사에너지(Rn)와 NEE의 관계는 이차함수로 나타낼 수 있으며, Rn의 이차함수는 NEE 변이의 66%를 설명하였다. 반면에 Re와 지온의 관계는 지수함수로 나타낼 수 있으며, 벼논이 배수생태에서는 Re에 대한 지온의 지수함수는 Re 변이의 43%를 설명하였다. 그리고 벼 작물의 지상부 생육량과 논 생태계의 $CO_2$ 플럭스(NEE, GPP, Re)는 유의성 높은 선형관계를 나타냈다. 따라서 환경인자 및 벼 작물 생육자료와 $CO_2$ 플럭스의 관계식으로 미 관측 논 생태계에 대한 $CO_2$ 플럭스의 추정이 가능할 것으로 판단되었다.