Jong Kyun Kim;Hyunseok Kim;Kyeong-Jin Kang;Jongyun Kim
Journal of Bio-Environment Control
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v.33
no.2
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pp.107-113
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2024
For efficient soil water management in open fields, the proper use of soil moisture sensors is a prerequisite. Particularly in open-field environments like orchards with extensive root systems, the appropriate positioning of sensors is very important. The present study was conducted to identify the optimal placement of soil moisture sensors by assessing changes in soil water potential across various positions within orchard field soils after installing tensiometers. In apple and Asian pear orchards located in two regions of Korea, nine soil water potential sensors (TEROS 21, METER Group) were installed at distances of 20, 40, and 60 cm from the tree trunk and depths of 10, 20, and 30 cm from the soil surface, and monitored the soil water potential changes over two years. Results indicated that the positions closer to the tree trunk and the soil surface exhibited more pronounced changes in soil water potential. The greatest magnitude of change in soil water potential was observed at a distance of 20 cm and a depth of 10 cm, suggesting this position as the most suitable for soil moisture sensor installation. However, variations in the degree and pattern of changes in soil water potential were noted across sensor positions due to root system growth over time. Therefore, periodic observation and adjustments in sensor placement would be advisable to accurately monitor the soil moisture condition in long-term crops such as fruit trees in open fields.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.48
no.5
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pp.80-88
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2020
With the issuance of one-week fine dust emergency reduction measures in March 2019, the public's anxiety about fine dust is increasingly growing. In order to assess the application of air purifying plant-based bio-filters to public facilities, this study presented a method for measuring pollutant reduction effects by creating an indoor environment for continuous discharge of particle pollutants and conducted basic studies to verify whether indoor air quality has improved through the system. In this study conducted in a lecture room in spring, the background concentration was created by using mosquito repellent incense as a pollutant one hour before monitoring. Then, according to the schedule, the fine dust reduction capacity was monitored by irrigating for two hours and venting air for one hour. PM10, PM2.5, and temperature & humidity sensors were installed two meters front of the bio-filters, and velocity probes were installed at the center of the three air vents to conduct time-series monitoring. The average face velocity of three air vents set up in the bio-filter was 0.38±0.16 m/s. Total air-conditioning air volume was calculated at 776.89±320.16㎥/h by applying an air vent area of 0.29m×0.65m after deducing damper area. With the system in operation, average temperature and average relative humidity were maintained at 21.5-22.3℃, and 63.79-73.6%, respectively, which indicates that it satisfies temperature and humidity range of various conditions of preceding studies. When the effects of raising relatively humidity rapidly by operating system's air-conditioning function are used efficiently, it would be possible to reduce indoor fine dust and maintain appropriate relative humidity seasonally. Concentration of fine dust increased the same in all cycles before operating the bio-filter system. After operating the system, in cycle 1 blast section (C-1, β=-3.83, β=-2.45), particulate matters (PM10) were lowered by up to 28.8% or 560.3㎍/㎥ and fine particulate matters (PM2.5) were reduced by up to 28.0% or 350.0㎍/㎥. Then, the concentration of find dust (PM10, PM2.5) was reduced by up to 32.6% or 647.0㎍/㎥ and 32.4% or 401.3㎍/㎥ respectively through reduction in cycle 2 blast section (C-2, β=-5.50, β=-3.30) and up to 30.8% or 732.7㎍/㎥ and 31.0% or 459.3㎍/㎥ respectively through reduction in cycle 3 blast section (C-3, β=5.48, β=-3.51). By referring to standards and regulations related to the installation of vegetation bio-filters in public facilities, this study provided plans on how to set up objective performance evaluation environment. By doing so, it was possible to create monitoring infrastructure more objective than a regular lecture room environment and secure relatively reliable data.
Small lysimeter experiment under rain shelter plastic film house was conducted to investigate the effect of soil characteristics on the leaching and soil solution concentration of nitrate and phosphate. Three soils were obtained from different agricultural sites of Korea: Soil A (mesic family of Typic Dystrudepts), Soil B (mixed, mesic family of Typic Udifluvents), and Soil C (artificially disturbed soils under greenhouse). Organic-C contents were in the order of Soil C ($32.4g\;kg^{-1}$) > Soil B ($15.0g\;kg^{-1}$) > Soil A ($8.1g\;kg^{-1}$). Inorganic-N concentration also differed significantly among soils, decreasing in the order of Soil B > Soil C > Soil A. Degree of P saturation (DPS) of Soil C was 178%, about three and fifteen times of Soil B (38%) and Soil A (6%). Prior to treatment, soils in lysimeters (dia. 300 mm, soil length 450 mm) were tabilized by repeated drying and wetting procedures for two weeks. After urea at $150kg\;N\;ha^{-1}$ and $KH_2PO_4$ at $100kg\;P_2O_5\;ha^{-1}$ were applied on the surface of each soil, total volume of irrigation was 213 mm at seven occasions for 65 days. At 13, 25, 35, 37, and 65 days after treatment, soil solution was sampled using rhizosampler at 10, 20, and 30 cm depth and leachate was sampled by free drain out of lysimeter. The volume of leachate was the highest in Soil C, and followed by the order of Soils A and B, whereas the amount of leached nitrate had a reverse trend, i.e. Soil B > Soil A > Soil C. Soil A and B had a significant increase of the nitrate concentration of soil solution at depth of 10 cm after urea-N treatment, but Soil C did not. High nitrate mobility of Soil B, compared to other soils, is presumably due to relatively high clay content, which could induce high extraction of nitrate of soil matrix by anion exclusion effect and slow rate of water flow. Contrary to Soil B, high organic matter content of Soil C could be responsible for its low mobility of nitrate, inducing preferential flow by water-repellency and rapid immobilization of nitrate by a microbial community. Leached phosphate was detected in Soil C only, and continuously increased with increasing amount of leachate. The phosphate concentration of soil solution in Soil B was much lower than in Soil C, and Soil A was below detection limit ($0.01mg\;L^{-1}$), overall similar to the order of degree of P saturation of soils. Phosphate mobility, therefore, could be largely influenced by degree of P saturation of soils but connect with apparent leaching loss only more than any threshold of P accumulation.
Lee, June Woo;Eom, Jung Nam;Kang, Woo Hyun;Shin, Jong Hwa;Son, Jung Eek
Journal of Bio-Environment Control
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v.22
no.2
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pp.182-187
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2013
In closed plant production system like plant factory, changes in environmental factors should be identified for conducting efficient environmental control as well as predicting energy consumption. Since high relative humidity (RH) is essential for crop production in the plant factory, transpiration is closely related with RH and should be quantified. In this study, four varieties of lettuces (Lactuca sativa L.) were grown in a plant factory, and the leaf areas and transpiration rates of the plants according to DAT (day after transplanting) were measured. The coefficients of the simplified Penman-Monteith equation were calibrated in order to calculate the transpiration rate in the plant factory and the total amount of transpiration during cultivation period was predicted by simulation. The following model was used: $E_d=a*(1-e^{-k*LAI})*RAD_{in}+b*LAI*VPD_d$ (at daytime) and $E_n=b*LAI*VPD_n$ (at nighttime) for estimating transpiration of the lettuce in the plant factory. Leaf area and transpiration rate increased with DAT as exponential growth. Proportional relationship was obtained between leaf area and transpiration rate. Total amounts of transpiration of lettuces grown in plant factory could be obtained by the models with high $r^2$ values. The results indicated the simplified Penman-Monteith equation could be used to predict water requirements as well as heating and cooling loads required in plant factory system.
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