• 한국농림기상학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.85-96
• /
• 2019

일사량은 자연 생태계와 농업 생태계에서 에너지 수지와 물 순환을 추정하는데 중요한 변수이다. 일별 일사량을 추정하기 위해 심층 신경망(DNN) 모델이 개발되었다. 일조시간 등의 변수보다 기상 관측소에서의 가용성이 더 높은 온도와 강수량이 심층 신경망 모델의 입력 자료로 사용되었다. five-fold crossvalidation 을 사용하여 심층 신경망을 훈련시키고 검증하였다. 국내 15 개의 기상 관측소에서 30 년 이상 장기간의 기상 자료가 수집되었다. Cross-validation을 통해 얻어진 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일별 일사량 추정치에 대해 비교적 작은 RMSE($3.75MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$) 값을 가졌다. 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일사량의 변위의 약 68%를 설명했다. 1985 년과 1998 년의 일사량 관측값은 일조시간에 비해 상당히 낮은 값이 관측되었다. 이는 후속 연구에서 일사량 관측 데이터의 품질 평가가 필요할 것임을 시사했다. 해당 연도의 데이터를 분석에서 제외했을 때, 심층 신경망 모델의 추정값은 통계적 수치가 약간 높게 나타났다. 예를 들어, $R^2$ 와 RMSE 의 값은 각각 0.72 와 $3.55MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$ 이었다. 심층 신경망 모델은 기온과 강수량을 통해 일사량을 추정하는데 유용하며, 이는 미래 기후 시나리오 자료에 대해서 활용할 수 있을 것이다. 따라서, 공간에 대한 제약이 완화된 심층 신경망 모델은 작물 모델의 입력 자료로 일사량이 필요한 작물 생산성에 대한 기후 변화 영향 평가에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.267-274
• /
• 2022

본 연구는 연차, 이앙시기, 품종, 질소 시비량, 연차 및 기상 환경과 연계하여 쌀 단백질 함량 변동에 영향을 미치는 기여도와 요인 분석한 연구 결과이다. 이앙시기의 단백질 함량은 적식 5.7%, 적식 5.9%, 만식 6.6%이었으며, 품종에서는 추청, 호평, 일품, 미품, 오대, 새누리, 새일미들은 6.1% 이상이었고, 친들, 신동진, 삼광, 운광 영호진미들은 6.1% 이하였다. 질소 시비량에서는 무비 5.7%, 보비 6.1% 및 다비 6.8%이었다. 연차, 이앙 시기, 품종, 질소 시비량으로 86.9%가 현미 단백질 함량 설명이 가능하였으며, 단백질 함량에 미치는 특성들의 기여도는 질소 시비량 (38.8%)로 가장 높았고 그 다음으로는 이앙 시기(13.7%) 그리고 품종(8.2%), 연도(3.5%) 순이었다. 출수 이후 20일과 40일의 기상환경으로 46.8%가 현미 단백질 함량에 대해 설명이 가능하였으며, 출수 이후 20일 평균 온도(9.3%) 가장 높았고 그 다음으로 일조시간(3.9%) 그리고 일사량(3.5%) 순으로 기여하였다. 쌀 단백질 함량은 출수 이후 20일간 평균 온도와 일조 시간 및 일사량 변화에 영향을 받는 것으로 판단되었으며, 낮은 쌀 단백질을 생산하기위해서는 출수 이후 적정 등숙 온도 및 일사량을 확보하는 것이 중요하다.

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

• 센서학회지
• /
• 제31권3호
• /
• pp.180-186
• /
• 2022

Photosynthetically active radiation flux density (PPFD) and daily light integral (DLI) values related to plant photosynthesis were obtained using the sunlight time and insolation data points in the agricultural weather sensor data for Jinan-gun, Jeollabuk-do, Korea from 2016 to 2020. The objective was to optimize the photo-environmental conditions for cultivating ginseng. The range of average monthly sunshine duration was 395.5-664.1 min, with the longest duration observed in June. The range of average annual accumulated daily insolation was 11.98-17.65 MJ·m^-2. The range of average daily external DLI calculated from the insolation and solar time data was 22.3-36.1 mol·m^-2·d^-1, and the annual cumulative DLI was 8,156-13,175 mol·m^-2·d^-1. Both the insolation and DLI values were the highest in 2016 and lowest in 2020. Based on the PPFD required for ginseng growth (111-185 µmol·m^-2·s^-1), the monthly average daily DLI and monthly cumulative DLI were 3.51-5.87 and 82-228 mol·m^-2·d^-1, respectively. The range of five-year average value for the external monthly cumulative DLI was 298-1,459 mol·m^-2·d^-1, and the monthly cumulative DLI values when a black double shading film and blue-white shading film were applied were 101-496 and 36-175 mol·m^-2·d^-1, respectively. A comparative analysis of DLI values indicated that shading was required to ginseng growth throughout the year under natural light. When the black double shading film was used, shading was required from March to October. When the blue-white shading film was applied from April to August, (i.e., the period with active ginseng growth) the appropriate DLI for ginseng growth could be continuously maintained. Regional weather differences due to climate change are gradually increasing, and even in one region, monthly and cumulative DLI values are different every year. Therefore, in order to implement a precise agricultural environment for ginseng cultivation, precise analysis and continuous research using agricultural weather sensor big data is required.

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

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

• 해양환경안전학회지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.95-100
• /
• 2012

본 연구는 완도근해 해역을 대상으로 2009년 8월 중순경과 2010년 8월 하순경에 대한 수온과 염분 분포 특성 및 식물플랑크톤 군집분석을 통하여 한국의 남서해역에 대한 기초 모니터링 자료를 제공하는데 목적이 있다. 2009년 8월 중순경의 자료를 보면 대부분의 정점에서 균일한 수온과 염분 분포를 나타내고 있다. 이러한 원인으로 7월부터 시작된 긴 장마와 일조량 부족으로 판단되다. 그러나 2010년 8월 하순경에는 수온과 염분의 성층화 현상이 나타났다. 성층화의 주요인으로는 8월 중순경부터 시작된 집중적인 일조량으로 인하여 발달된 것으로 추정된다. 저층의 경우 $20^{\circ}C$ 이하를 보여 표층과 큰 수온차를 보여주고 있으며 강진만과 고금도를 중심으로 한 해역과는 수온분포 차이를 볼 수 있다. 이러한 원인으로 고금도 근해에서 유입되는 외양수의 영향이 강진만까지 확대되지 못하고 직접적인 연안수의 영향으로 수온차를 나타내는 것으로 사료된다. 또한 투명도도 강진만과 고금도 근해해역과는 차이가 약 2배 이상 차이를 보여 수괴가 다소 상이한 것을 알 수 있다. 그러나 용존산소와 포화도는 조사일수에 관계없이 저층으로 갈수록 높아지는 경향을 보였다. 2009년 8월 중순경의 강진만은 규조류가 우점한 반면에 고금도 근해해역에는 $Gonyaulax$ $polygramma$ 종이 월등히 높은 세포밀도를 보여 2009년 8월 남해안에서 발생한 $G.$ $polygramma$ 적조가 유입된 것으로 추정된다. 2010년 8월 하순경에는 규조류로 점유되는 관계로 본 해역은 높은 부유물질에 관계없이 규조류가 월등히 높은 밀도를 보이는 원인으로 와편모조류의 급성장에는 적합하지 못한 해역으로 판단된다. 따라서 $Cochlodinium$ $polykrikoides$ 적조가 발생된 기록을 가지고 있지만 본 종이 지속적인 성장을 위한 해역으로 좋지 못한 환경을 가지고 있으며 본 해역에서 출현된 규조류는 조개류의 주요 먹이원으로 작용될 뿐만 아니라 기초생태계를 형성하는데 주요한 인자로 작용될 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.330-336
• /
• 2022

최근 기후변화에 따른 이상기상의 증대는 안정적인 벼 생산에 위협을 주고 있으며, 출수기의 변동은 기후 변화 적응에 주요한 요인 중 하나이다. 2022년도에는 이앙부터 출수까지의 생육기간 동안 평균기온이 증가하였음에도 출수기가 5일 이상 지연되는 등의 특이적인 결과를 보였으며, 일반적인 생육단계별로 온도가 출수에 미치는 반응을 고려해 결과를 해석할 수 없었다. 이는 생육단계에 따른 온도의 반응이 다를 수 있어 벼의 출수기 변동을 정확하게 판단하는 것에 한계가 있을 것으로 생각되었으며 또한 일장조건별로 출수 반응에 미치는 온도의 영향이 달라질 수 있기 때문에 이를 구명하는 연구가 필요할 것으로 보인다. 또한 생육단계별로 일사량, 일조시간 등 일사 조건에 따른 생육 발달 변화가 출수 반응에 미치는 영향에 대한 연구가 미흡한 상황으로 이에 대한 연구가 필요할 것으로 생각된다.

• 한국작물학회지
• /
• 제18권
• /
• pp.54-87
• /
• 1975

수도 수량구성요소에 미치는 몇가지 기상요인의 기여율과 수량 구성요소의 지역내 년차 변이 및 년차내 지역 변이를 검토하여 수도 재배법 개선 및 작황 예측의 참고 자료를 얻고서 1966년부터 1973년까지 8개년간 3개 작물시험장 및 각 도 농촌진흥원포장에서 실시한 수도 작황 시험성적을 재료로 하여 표준 편회귀분석법을 적용 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 수도 수량에 미치는 수량 구성요소의 기여율은 보통기 재배에서는 수수가 가장 크고, 적파 만식재배 및 북부 지방에서의 보통기재배에서는 등숙비율이 가장 크게 나타났다. 2. 수량 구성요소의 년차 기여율은 수수가 가장 크고, 해에 따라서는 등숙비율과 현미 1,000립중이 컸으며 통일은 단위 면적당 경화수가 수량성립에 크게 영향하였다. 3. 수량 구성요소의 기여율을 적용하여 지역별 수량성립 유형을 1) 영양생장 의존형(V), 2) 편영양생장 의존형(P.V), 3) 중간형(M), 4) 편등숙 의존형 (P.R) 5) 등숙 의존형(R)으로 분류하였다. 대체로 남부지방에서는 단위 면적당 경화수 의존도가 크고 중북부에서는 등숙요소의 의존도가 컸다. 4. 수량에 대한 수량구성 4요소의 회귀식을 상승적인 식에서 대수변환하여 가산적인 식으로 작성하였던바 보통기 재배나 적파 만식재배에서 다같이 가산적인 식으로 계산하였을 때 정도높은 수량측정을 할 수 있었다. 5. 분약 각기의 경수와 수수와의 관계는 보통기재배에서나 만식 재배에서 이앙후 20일부터 유의적인 정의 상관을 인정할 수 있었다. 6. 수수는 이앙후 21∼30일의 기상요인과 가장 밀접한 관계가 있었다. 7. 각기상 요인들의 최고분약수에 미치는 기여율은 이앙후 31∼40일의 평균기온의 기여율이 가장 크고 일조시간의 기여율은 11∼30일의 컸으며 수온의 기영율은 대체로 적었다. 8. 수수의 조기 측정은 경수만의 단요인이나 기상 요인만을 조합한 것보다는 이앙후 20일경수와 이앙후 20∼40일의 최고기온, 기온교차 및 일조시간 등 복합 요인을 조합하므로서 정도 높은 추정식을 작성할 수 있었다. 9. 수당 경화수와 기상 요인과는 출수전 25∼34일에 가장 밀접한 관계가 있었는데 중북부에서는 최고기온과 일조시간의 기여율이 컸고, 남부에서는 최저기온과 일조시간의 기여율이 컸으며 최저기온은 부치를 나타냈다. 10. 각 기상 요인들의 등숙비율에 미치는 기여율은 최고기온이 가장 크고 최저기온은 출수전이나 등숙 초기에 부치를 나타냈다. 11. 현미 1,000립중에 미치는 기상요인의 기여율은 최고기온이 등숙초기나 중기에 높고 최저기온은 등숙기간에 대체로 부치를 나타냈다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.73-81
• /
• 2013

식생의 분포와 지형 태양광도의 상관성을 규명하는 것은 공간적 이질성을 내포하는 공간데이터의 분석이지만 기존의 많은 선형모델들은 이들 데이터가 갖는 공간적 특성을 고려하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 금강산을 대상으로 식생분포를 정량적으로 나타내는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 일사량, 일조시간, 고도, 경사에 대하여 지리가중회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)을 실시하였다. GWR 은 전역적 모형인 OLS(Ordinary Least Squares)에 비해 모형의 설명력과 적합성이 확연히 높아졌으며, 잔차의 공간적 자기상관성 또한 해소된 것으로 나타났다. OLS 분석결과는 NDVI에 미치는 지형 태양광도의 영향력을 연구지역에서 단일하게 추정하였으나, GWR은 각 인자가 NDVI에 미치는 영향력을 국지적으로 보다 세밀하게 추정하여 공간단위에 따른 각 인자의 영향력을 보다 확연히 나타내었다. 국지적 차원에서 추정된 NDVI와 지형 태양광도의 상관성은 식생분포를 조사하는 과정에서 보다 객관적이고 세밀한 분석을 위한 중요한 참고자료로 사용될 수 있을 것이다.