최근 친환경농업과 화학비료의 가격 상승 등으로 인하여 녹비작물의 재배면적이 증가되고 있다. 그러나 중부지역에서 동계 월동이 가능한 녹비작물은 헤어리베치, 알팔파로 그 종류가 적어 이용이 어려운 실정이다. 따라서 녹바작물의 이용확대를 위하여 다양한 종류의 녹비작물을 선발하고자 봄에 두과녹비작물 8종을 밭토양에 파종하여 녹비의 이용 가능성을 평가한 결과는 다음과 같다. 녹비작물의 수량은 크림손클로버에서 ha당 생체중으로 23.6 ton, 건물중으로 4.16 ton이 생산되어 가장 많았고, 레드클로버, 루피너스, 자운영, 알팔파 순이었다. 또한 녹비수량은 모든 두과녹비작물에서 수확시기가 늦어질수록 증가하는 경향이었다. 작물별 질소 함량은 헤어리베치에서 kg당 41.3 g으로 가장 높았고 자운영, 네마장황, 화이트클로버, 레드클로버, 알팔파 순으로 32.2, 29.5, 29.2, 25.8 및 24.2 g이었다. 인산 함량은 알팔파(4.3 g $kg^{-1}$)와 크림손클로버 (4.2 g $kg^{-1}$)에서 높았고, 자운영, 레드클로버, 헤어리베치, 루피너스 순이었다. 칼리함량은 크림손클로버에서 35.9g $kg^{-1}$로 가장 많았고 레드클로버, 알팔파, 헤어리베치 순이었다. C/N율은 녹비작물 8종 수확시기가 늦어질수록 C/N율은 증가하는 경향을 보였으나 25 미만이었다. 두과녹비작물별 질소생산량은 녹비작물 8종 모두 수확시기가 늦을수록 증가하여 6월 19일에 가장 많았으며 작물별로는 크림손클로버에서 ha당 71 kg이 생산되어 가장 많았고, 자운영 (51 kg), 레드클로버 (46 kg), 헤어리베치 (41 kg) 순이었다. 따라서 녹비작물의 건물수량과 C/N율, 질소 생산량을 기준으로 볼 때 수원지역에서 봄에 파종하여 녹비로 이용 가능한 두과녹비작물은 크림손클로버, 자운영, 레드클로버, 헤어리베치가 우수하였다.
하천퇴적물은 유역내 다양한 오염원으로부터 발생하는 중금속, 유기물 등 오염물질의 수용체일 뿐만 아니라 수질 오염 및 수생태 악영향을 유발할 수 있는 2차적 오염원이기에 중요한 관리대상이라고 할 수 있다. 오염된 하천퇴적물의 효과적인 관리를 위해서는 오염원에 대한 식별과 이와 연계된 관리대책의 수립이 우선되어야 한다. 본 연구는 하천퇴적물내 측정된 다양한 이화학적 오염항목 분포 특성에 기반하여 퇴적물의 주요 오염원을 식별하기 위한 방법으로서 기계학습모델의 적용성을 평가하였다. 기계학습 모델의 성능 평가를 위해 전국 4대강 수계내 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 총 356개의 하천퇴적물에 대한 중금속 10개 항목(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, Al)과 토양항목 3개(모래, 실트, 점토 비율) 수질항목 5개(함수율, 강열감량, 총유기탄소, 총질소, 총인)를 포함한 총 18개 오염항목에 대한 분석자료를 활용하였다. 기계학습 분류 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)과 서포트벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 폐금속광산('광산')과 산업단지('산단') 인근에서의 하천퇴적물 시료의 분류 성능을 평가한 결과, 채취 지점 및 시기별 4가지 경우(비강우시 광산, 강우시 광산, 비강우시 산단, 및 강우시 산단)에 대한 퇴적물 시료의 분류 성능이 우수하였으며, 특히 비선형 모델인 SVM(88.1%)이 선형모델인 LDA(79.5%) 보다 퇴적물을 분류하는데 있어 보다 우수한 성능을 나타냈다. SVM 앙상블 기반 비배타적 다중라벨분류기 모델을 이용하여 각 시료채취 지점 상류 유역 1km 반경 내 지배적인 토지이용 및 오염원을 다중 타겟값으로 다중분류 예측을 수행한 결과, 폐금속광산과 산업단지의 분류는 비교적 높은 정확도로 수행하였으나, 도시와 농업지역 등 다른 비점오염원에 대한 분류정확도는 56~60%범위로 비교적 낮게 나타났다. 이는 다중라벨 분류모델의 복잡성에 비해 데이터셋의 크기가 상대적으로 작아서 발생한 과적합에 기인한 것으로 향후 보다 많은 측정자료가 확보될 경우 기계학습 모델을 적용한 오염원 분류의 정확도를 보다 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
10a 당(當) N 10, 15, 20kg, 인산(燐酸) 8, 12, 16kg 및 가리(加里) 8, 12, 16kg의 각각(各各) 3수준(水準)의 조합(組合)인 삼요소증비(三要素增肥) 요인실험(要因實驗)을 농광(農光)을 공시(供試)하여 숙답구(熟畓區), 저(低) 및 고염분구(高鹽分區)(4월말(月末) 각염분농도(各鹽分濃度) 0.5%와 1%)에서 적기재배(適期栽培)로 실시(實施)하여 아래와 같은 결과(結果)를 얻었다. 1. 인산(燐酸)과 가리시비(加里施肥)를 10a 당(當) 8kg으로 고정(固定)하고 N시비(施肥)를 1.5배(倍)와 2배(倍)로 증가(增加)시켰을 때 숙답구(熟畓區)와 염분구(鹽分區)들에서는 다 같이 시비량(施肥量)에 비례(比例)하여 N 흡수(吸收)가 증가(增加)되었다. 그리고 이때의 N 흡수(吸收)는 대체(大體)로 염분구(鹽分區)에서 더 많았다. N 증비처리(增肥處理)를 하거나 삼요소(三要素) 증비처리(增肥處理)를 하면 염분구(鹽分區)에서는 Ca와 Si의 흡수조해(吸收阻害)가 보였다. 2. 숙답구(熟畓區)에서는 N, P, K의 증비(增肥)는 증수(增收)를 가져오지 못하였고 가리(加里) 2배비(倍肥)는 유의(有意)하게 감수(減收)를 가져왔다. 3. 저염분구(低鹽分區)에서 N 증비(增肥)는 고도(高度)의 유의차(有意差)로 증수(增收)에 효과가 있었으며 N 1.5 배비(倍肥)는 12%, N 2배비(倍肥)는 21% 증수(增收)되었다. 인산(燐酸)과 가리(加里)의 증비(增肥)로는 증수(增收)되지 않았다. 4. 고염분구(高鹽分區)에서도 N 증비(增肥)는 유의(有意)하게 증수효과가 있었으며 인산(燐酸)과 가리(加里)의 증비(增肥)로 증수(增收)되는 것 같으나 유의성(有意性)은 없었다. 5. N 증비(增肥)는 숙답구(熟畓區)에서 1.5배(倍)까지는 수수(穗數)가 증가(增加)되었으나 2배비(倍肥)에서는 더 증가(增加)를 보이지 않았으며 저(低) 및 고염분구(高鹽分區)에서는 시비량(施肥量)에 비례(比例)하여 늘었다. 인산증비(燐酸增肥)는 각(各) 실험구(實驗區)에서 수수증가(穗數增加)의 경향(傾向)이 보였으나 가리증비(加里增肥)는 증가(增加)에 효과가 없었다. 6. 수중(穗重)에 대(對)한 N 증비(增肥)의 효과는 숙답구(熟畓區)에서는 감소(減少)로 나타났으며 양염분구(兩鹽分區)에서는 1.5배비(倍肥)까지는 증가(增加)되나 2배비(倍肥)는 1.5배비(倍肥)와 거의 같았다. 인산(燐酸), 가리(加里)의 증비(增肥)는 어느 실험구(實驗區)에서도 수중(穗重)에 영향(影響)을 미치지 못하였다. 천립중(千粒重)에 대(對)한 N, P, K의 증비효과는 숙답구(熟畓區)와 염분구(鹽分區)에서 모두 뚜렷하지 않았다. 수당립수(穗當粒數)에 대(對)한 N 증비효과는 숙답구(熟畓區)에서 감소(減少)의 경향(傾向)이었으나 양염분구(兩鹽分區)에 있어서는 증가(增加)되었다. 수당립수(穗當粒數)에 대(對)한 인산(燐酸), 가리(加里)의 증비효과는 없는것 같았다. 7. 임실율(稔實率)에 대(對)한 N 증비(增肥)의 효과는 숙답구(熟畓區)에서 감소(減少)되었으며 저(低) 및 고염분구(高鹽分區)에서는 N 증비효과가 없었고 인산(燐酸) 및 가리(加里)의 증비(增肥)는 어느 실험구(實驗區)에서도 효과가 없었다. 8. 정현비율(精玄比率)에 대(對)한 N, P, K의 증시효과는 각각(各各) 어느 실험구(實驗區)에서도 없었으나 설미(屑米)는 N 증비(增肥)에 의하여 숙답구(熟畓區) 및 염분구(鹽分區)들에서 다 같이 증가(增加)되었으며 숙답구(熟畓區)에서는 더 현저(顯著)하였다. 9. 고중(藁重)에 대한 N 증비(增肥)의 효과는 숙답구(熟畓區)와 고(高) 및 저염분구(低鹽分區)에서 다같이 증가(增加)되었으며 인산(燐酸), 가리(加里)의 증비(增肥)는 효과가 없었다. 정조중(精租重)/고중(藁重)에 대(對)한 N 증비(增肥)의 효과는 숙답구(熟畓區)에서는 감소(減少)되었으나 저(低) 및 고염분구(高鹽分區)에서는 증가(增加)되었고 인산(燐酸) 및 가리(加里)의 증비효과는 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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