본 연구에서는 온실 재배 토마토 군락의 열수지에 근거한 증산모델을 구성하고 실험을 통하여 모텔에 필요한 계수의 추정과 모질의 검증을 수행하였다. 온실의 일사략과 엽-대기수증기압차(LVPD)를 매개변수로 하는 기공확산저항 추정식을 구성하여 기공작산저항 실측 자료를 이용하여 추정식의 계수를 추정하였다. 이 추정식으로 기공확산저항 변이의 80% 이상을 설명할 수 있었으며 추정식에 이용하지 않았던 독립 자료를 이용하여 검정한 결과 추정정도가 높아 증산예측 모델의 구성식으로 이용될 수 있는 것으로 판단되었다. 반투과성 매질의 복사 흡수이론을 적용한 Stanghellini의 식을 다소 변형하여 모델의 군락 순복사 추정식으로 사용하였으며 이 추정식에 의하여 계산된 순복사량은 실측치와 잘 일치하였다. 계수 추정에 사용하지 않았던 독립 자료를 이용하여 순복사 및 기공확산저항 추정식으로 구성된 증산예측 모델의 군락온도 및 증산예측 정도를 검증하였다. 모델에 의하여 계산된 군락 온도, 순간 증산속도 및 일 총 증산량은 실측치와 잘 일치하여 본 연구에서 작성된 증산 예측 모델은 온실 재배 토마토의 환경제어, 관개제어 등에 실용적으로 활용될 수 있을 것으로 판단되었다.
CA저장 중 저장기체 조성에 따른 사과 Fuji의 증산속도를 측정하고, 같은 조건에서 증산속도를 예측하기 위한 수학적 모델을 설정하여 증산속도를 예측하였다. 온도 $0^{\circ}C$, 상대습도 98%, 공기 유속 0.25m/s의 저장조건에서 6주 동안 CA저장하였을 때 사과 Fuji의 호흡속도는 일반저온저장에 비하여 50%이하로 낮출 수 있었다. 같은 저장조건에서 일반저온저장에서의 사과의 증산속도가 CA저장에 비하여 50~70 % 높았으며, 일정한 산소농도의 CA저장에서는 저장기체 중 이산화탄소농도가 높을수록 증산속도는 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 채택한 모델로 예측한 증산속도는 실측치와 유사한 값을 나타내어 본 연구에서 채택한 모델로 CA 저장 중 저장기체 조성에 따른 사과 Fuji의 증산속도를 잘 예측할 수 있었다. 사과의 증산속도는 호흡열량에 비례하여 증가하는 경향을 나타내었으나 증산속도의 증가폭은 호흡열량의 증가폭에 미치지 못하였다. 이는 호흡열량이 증가하면 사과의 증발표면의 온도가 높아져서 증산속도가 커질 수 있게 되지만, 증산속도의 증가에 따른 증발잠열의 증가가 증발표면의 온도를 미세하게 낮추어 주므로 일어나는 현상으로 볼 수 있다.
파프리카는 수분에 민감한 작물이므로 작물의 생산성 향상을 위하여 적정 관수조절은 매우 중요하다. 광환경 조건은 시설재배에서 여러 환경 변수 중 조절이 용이하지 못하며, 지역 별, 계절 별 분포가 다르기 때문에 광환경 데이터를 이용한 증산과 관수의 추정이 필요하다. 본 연구에서는 파프리카의 정확한 증산 예측을 위하여 변형된 증산 추정식을 활용하였다. 또한 기상청의 광도자료를 활용하여 지역 별 증산량과 관수량을 비교하였다. 우리나라의 경우 여름철 하루 중 광도의 편차가 심하고 장마기간이 있으므로 봄, 가을에 비하여 증산량이 오히려 낮았다. 그리고 광주기가 길어지는 봄에 증산량이 가장 많았으므로, 이 시기의 데이터를 이용하여 관수시설 용량을 지역별로 제시할 수 있었다. 이러한 결과는 시설재배에서 관수설비 기준제시를 위한 자료 및 투입에너지 최적화에도 유용하게 활용될 것으로 판단된다.
Methods to measure and estimate transpiration of a forest composed of evergreen broad-leaved trees (Pasania edulis Makino) are studied. Heat pulse velocity has been measured along with soil moisture and micrometeorological factors at the Fukuoka Experimental Forest, the Research Institute of Kyushu University Forests in Fukuoka, Japan (33$^{\circ}$38'N, 130$^{\circ}$31'E, alt. 75m). Tree cutting measurement was conducted to convert the heat pulse velocity into sap flow and transpiration. A big leaf model to calculate transpiration and Interception loss is examined and the estimated values are compared with the measured values obtained from the heat pulse measurement. The results show that 1) Pasania edulis Makino posessing radial pore structure had relatively high water content and high heat pulse velocity even within the central part of the stem near the pith, 2) the heat pulse velocity was well correspond to the water uptake in the tree cutting measurement, 3) the estimation of sap flow based on the heat pulse velocity is accurate, and 4) the big leaf model using the parameters obtained from measurement of a portable photosynthesis system in one day in summer gives reasonable estimation of transpiration independent of seasons and weather.
The salt accumulation on the soil surface can be mathematically described. Although the movement of salts in soil solution is expressed in terms of mathematical model, which has certain limitations in practical application, except the exchangeable and absorbable state salts in soil solution. This model is illustrated by analyticl experiments in which evaporation from the bare soils, transpiration of plants and rainfall are required. Agreement between the model and the measured data was satisfactory, which validating the salt accumulation theory on the soil surface.
벽면을 통한 유체의 유동이 있는 난류운동장의 특성을 분석하였다. 벽면을 통한 유체의 유동은 유출과 유입의 경우를 포함하여 Re$_{w}$ 의 절대크기가 0~160으로 다양하며 입구에서의 $Re_{in}$도 3${\times}$$10^3$에서 8${\times}$$10^4$까지 넓은 범위를 대상으로 하였다. 벽면을 통한 유체의 유동은 벽면 경계층의 변화를 초래하고 이에 따라 난류 유동장의 급격한 변화를 일으켜 벽면을 포함한 전 유동장의 특성을 변화시킨다. 이러한 복잡한 유동장을 올바로 예측하기 위하여 난류운동에너지 소산율 방정식의 자 항에 대한 모델을 개선한 수정 $\kappa$-$\varepsilon$ 모델을 도입하였으며 기존의 난류모델과의 비교를 통하여 성능 검증을 시도하였다. 해석을 통한 분석결과로부터 수정 $\kappa$-$\varepsilon$ 모델은 벽면을 통한 유체유동이 있는 복잡한 유동장을 올바로 예측할 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 수정 $\kappa$-$\varepsilon$ 모델을 이용하여 다양한 경우의 벽면 및 입구 조건을 갖는 난류유동장을 해석할 수 있을 것으로 판단된다.단된다.
Rarefied gas flows through two-dimensional micro channels are studied numerically for the performance optimization of a nanomembrane-based Knudsen compressor. The effects of the wall temperature distributions on the thermal transpiration flow patterns are examined. The flow has a pumping effect, and the mass flow rates through the channel are calculated. The results show that a steady one-way flow is induced for a wide range of the Knudsen number. The DSMC(direct simulation Monte Carlo) method with VHS(variable hard sphere) model and NTC(no time counter) techniques has been applied in this work to obtain numerical solutions. A critical element that drives Knudsen compressor Is the thermal transpiration membrane. The membranes are based on aerosol or machined aerogel. The aerogel is modeled as a single micro flow channel.
광도, 포차와 같은 환경요인과 엽면적 지수와 같은 생육요인은 증산 속도를 변화시키는 중요한 변수이다. 본 연구에서는 Penman-Monteith의 증산 모델과 인공신경망(ANN)에 학습에 의한 증산속도 추정값을 비교하는 것을 목표로 하였다. 파프리카(Capsicum annuum L. cv. Fiesta)의 증산속도 추정은 로드셀을 이용한 배지의 중량변화를 통해 계산하였다. 온도, 상대습도, 배지 중량 데이터는 1분 단위로 2개월간 수집하였다. 증산량은 일차식으로는 정확한 추정이 어렵기 때문에, 기존의 Penman-Monteith식에 보정 광도를 사용한 수정식 Shin 등(2014)을 사용하였다. 이와는 별개로 ANN을 사용하여 증산량을 추정 비교하였다. 이를 위하여 광도, 온도, 습도, 엽면적지수, 시간을 사용한 입력층과 5개의 은닉층으로 구성된 ANN을 구축하였다. 각 은닉층의 퍼셉트론 개수는 가장 정확성이 높은 512개로 하였다. 검증 결과, 보정된 Penman-Monteith 모델식의 $R^2=0.82$이었고, ANN의 $R^2=0.94$로 나타났다. 따라서 ANN은 일반적인 모델식에 비해 정확한 증산량 추정이 가능한 것으로 나타났고, 추후 수경재배의 효율적인 관수전략 수립에 있어 적용 가능할 것으로 판단되었다.
증산은 적정 관수 관리에 중요한 역할을 하므로 수분 스트레스에 취약한 토마토와 같은 작물의 관개 수요에 대한 지식이 필요하다. 관수량을 결정하는 한 가지 방법은 증산량을 측정하는 것인데, 이는 환경이나 생육 수준의 영향을 받는다. 본 연구는 분단위 데이터를 통해 수학적 모델과 딥러닝 모델을 활용하여 토마토의 증발량을 추정하고 적합한 모델을 찾는 것을 목표로 한다. 라이시미터 데이터는 1분 간격으로 배지무게 변화를 측정함으로써 증산량을 직접 측정했다. 피어슨 상관관계는 관찰된 환경 변수가 작물 증산과 유의미한 상관관계가 있음을 보여주었다. 온실온도와 태양복사는 증산량과 양의 상관관계를 보인 반면, 상대습도는 음의 상관관계를 보였다. 다중 선형 회귀(MLR), 다항 회귀 모델, 인공 신경망(ANN), Long short-term memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU) 모델을 구축하고 정확도를 비교했다. 모든 모델은 테스트 데이터 세트에서 0.770-0.948 범위의 R2 값과 0.495mm/min-1.038mm/min의 RMSE로 증산을 잠재적으로 추정하였다. 딥러닝 모델은 수학적 모델보다 성능이 뛰어났다. GRU는 0.948의 R2 및 0.495mm/min의 RMSE로 테스트 데이터에서 최고의 성능을 보여주었다. LSTM과 ANN은 R2 값이 각각 0.946과 0.944, RMSE가 각각 0.504m/min과 0.511로 그 뒤를 이었다. GRU 모델은 단기 예측에서 우수한 성능을 보였고 LSTM은 장기 예측에서 우수한 성능을 보였지만 대규모 데이터 셋을 사용한 추가 검증이 필요하다. FAO56 Penman-Monteith(PM) 방정식과 비교하여 PM은 MLR 및 다항식 모델 2차 및 3차보다 RMSE가 0.598mm/min으로 낮지만 분단위 증산의 변동성을 포착하는 데 있어 모든 모델 중에서 가장 성능이 낮다. 따라서 본 연구 결과는 온실 내 토마토 증산을 단기적으로 추정하기 위해 GRU 및 LSTM 모델을 권장한다.
Thermal environment of city is getting worse due to severe urban heat island caused by climate change and urbanization. The cooling effect of street tree is regarded as a effective way to ameliorate the urban heat environment. The effect is largely made up of shadow formation and transpiration. This study aims to identify how the transpiration affects the discomfort index by analyzing comprehensive impact of the transpiration on the air temperature and relative humidity. The changes in the amount of transpiration, air temperature, and relative humidity were estimated for Seogyo-dong area which has a lot of floating population in Seoul, at 2 p.m. in dry day in July and August. On average, the transpiration of the street tree decreased the temperature 0.3℃ and increased the relative humidity 2.6% in an hour. As a result of these changes in temperature and humidity, the discomfort index rose mostly(0.036 on average). It was always get rise especially on the day when the discomfort index was above 80(0.05 on average). However, compared with the significant change in temperature and humidity, the variation of the discomfort index itself was very slight(up to 0.107). Therefore, the effect of transpiration by the street trees might not be effective in the planning to improve the thermal environment(especially on the day when the discomfort index is high). It is necessary to select the species of trees and planting location considering the cooling effect of shade formation synthetically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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