무토양재배에서의 효율적인 관수량 결정은 정확한 증산량에 근거한다. 작물의 생육과 환경과의 관계 분석을 위해서 실제의 재배시스템 전체를 대상으로 하여 증산량을 연속적으로 측정하는 것은 현실적으로 어려우며, 가능하더라도 대규모의 시설이 필요하다. 따라서 작물의 실제 증산량을 위해서 개체 측정 등의 대표치를 이용하는 방법이 적용되고 있다. 본 연구에서는 일반적인 증산량 측정을 위해서 정량펌프를 이용한 측정 시스템의 구축 및 이 방법을 이용하여 관수량 제어를 위한 환경과 증산량과의 관계를 분석하였다. (중략)
본 연구는 정량펌프를 이용한 정확한 증산량 추정 시스템의 구축 및 측정된 증산량과 환경요인과의 관계를 분석하는 데 있다. 정량펌프에 의한 양액공급 및 증산량 추정 시스템은 매우 안정적인 특성을 나타냈으며, 증산량 추정을 위하여 재배 시스템에 설치한 정량펌프의 공급시간과 투입량과의 관계는 직선관계를 나타냈다. NFT 및 고형배지 시스템에서의 적산일사량과 증산량을 실측한 결과 증산량은 일사량에 직접적인 영향을 받고 있었으며, NFT는 상관계수 0.98. 고형배지는 상관계수 0.92의 높은 상관관계를 나타내었다. 따라서 정량펌프에 의한 증산량 추정은 양액급액 제어에 효율적인 방법이며, 이러한 방법을 사용하여 적산일사량에 의한 관수량 조절 및 비료투입량의 결정에 적용이 가능하다. 따라서, 측정된 적산일사량에 의하여 증산량 추정이 가능하기 때문에, 정량펌프에 의하여 필요 관수량을 정확한 공급할 수 있다.
생육후기(生育後期)의 환경조건(環境條件)에서 토양수분함량(土壤水分含量)이 수수류(類)의 광합성(光合成), 증산(蒸散), 기공저항(氣孔抵抗)의 일변화(日變化)에 미치는 영향(影響)을 비교(比較)할 일적(日的)으로 1985년도(年度) 축산시험장(畜産試驗場)의 포장(圃場)에서 대형(大型) 콘크리트 폿트에 토양수분(土壤水分)을 포장용수량(圃場容水量)의 100, 80, 60 및 40%가 유지되도록 조절(調節)하고 수수와 수수${\times}$수단그라스교잡종(交雜種)을 재배(栽培)한후(後) 쾌청한 날을 택(擇)하여 2시간(時間) 간격으로 광합성(光合成)을 측정(測定)하였다. 1. 광합성(光合成)과 증산량(蒸散量)은 환경(環境)의 영향을 받아 정오(亭午)와 오후 2시(時)에 가장 높았고 오후(午後) 4시(時)부터는 급격히 저하(低下)되었다. 2. 수수의 경우 광합성(光合成)과 증산량(蒸散量)은 60%수분구(水分區)가 높았고 다른 수분구(水分區) 사이에는 유의차(有意差)가 없었으나 수수${\times}$수단그라스교잡종(交雜種)의 경우에는 광합성(光合成)은 60>80>40>100%순(順)이었고 증산량(蒸散量)은 60>80>100>40%순(順)이었다. 3. 기공저항(氣孔抵抗)은 뚜렷한 일중변화(日中變化)를 나타내지 않았으며 60%수분구(水分區)가 기공(氣孔)의 저항(抵抗)을 가장 적게 받았다.
밀폐된 식물공장 환경에서 환경 조절 및 에너지 소비예측을 위해서는 환경요소들의 변화 요인을 파악해야 한다. 식물체는 광합성 과정에서 많은 양의 물을 증산을 통해 대기 중으로 방출하게 되는데, 일반적으로 식물공장의 특성상 비교적 높은 습도 유지가 필요하며, 증산은 실내 습도에 직접적인 영향을 주기 때문에 식물의 증산량에 대한 정량화가 필요하다. 본 연구에서는 식물공장 생육조건에서 4가지 품종의 상추를 재배하면서 생육기간에 따른 엽면적 변화와 증산속도를 측정하고 이를 바탕으로 Penman-Monteith 방정식을 식물공장 조건에 맞게 변형시켰다. 그리고 이러한 결과들을 토대로 식물공장에서 재배 기간 중 증산으로 인해 발생하는 수분의 양을 시뮬레이션을 통해 예측하였다. 그 결과 작물의 엽면적과 증산속도는 생육기간이 진전됨에 따라 점차 증가하는 것으로 나타났으며 엽면적과 증산량 사이는 비례관계를 나타냈다. 증산량 추정 모델식 변형은 일반적으로 다양한 환경 요인들에 의해 증산량이 결정되던 기존의 모델식들에 비해 엄밀한 환경 요소들에 대한 제어가 가능한 식물공장에서 증산량은 환경 요소들은 상수로 취급 가능하며, 작물의 엽면적지수의 변화에 대해서만 주로 결정되었다. 또한 설정된 환경 조건에서 생육기간에 따른 증산량 추정모델을 이용하여 전체 생육기간 중 작물 개체당 누적 증산량을 높은 결정계수($r^2$)로 예측할 수 있었다. 이렇게 예측된 증산량은 식물공장 환경 제어 기술 중 냉난방 부하 계산 및 관수 계획을 세우는데 활용 가능할 것이다.
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.
플라스틱 하우스 내에서 토성과 재배조건을 달리하여 라이시메터를 이용한 용적법으로 고추의 증발산량을 구하고자 하였다. 멀칭과 사질 또는 점질양토는 무멀칭과 모래에 비하여 고추의 증산량이 높았으며, 고추의 생장과 수량을 증가시켰다. 그히고 총 관수량의 약53%∼72%가 고추의 증산에 소모되었고, 증발산량의 약 91%∼94%가 증산에 이용되었으며 증발량은 시기에 따라 크게 변하지 않았으나 생장 초기에 증산량보다 높은 편이었다. 고추의 전 생장기간 동안 증발산량은 기상조건과 생장량에 따라 다르지만, 점질양토에서 337.7∼774.3 mm, 사질양토에서 910.6 mm, 모래에서 253.1 m의 증산량을 보였다.
P.V.C관(管)(직경 40cm)을 이용(利用)한 지하수위조절용(地下水位調節用) 폿트재배(栽培)(지하수위(地下水位) : 30cm 및 100cm)로 연초생육기간(煙草生育期間)동안의 일증산양변화(日蒸散量變化)와 자연강우분포조건(自然降雨分布條件)에서 재배포장(栽培圃場)의 근권토양수분변화(根圈土壤水分變化)를 조사(調査)한 결과(結果) 연초식물(煙草植物)의 증산(蒸散)으로 수분소모양(水分消耗量)이 가장 많은 기간(期間)은 이식후(移植後) 40일(日)에서 60일(日)까지로 전생육기간(全生育期間)동안(70일(日)) 증산(蒸散)된 양(量)의 약(約) 50%를 차지했다. 따라서 재배포장(栽培圃場)의 근권토양수분량(根圈土壤水分量)은 이 기간(期間)동안에 매우 낮은 조건(條件)으로 지속되었다. 또 연초식물(煙草植物)의 증산량(蒸散量)은 기상환경변화(氣象環境變化)에 따라 민감하게 영향을 받아 청명한 날은 흐리고 비오는날보다 약(約) 3배(倍) 많았으며 주간(晝間)의 14:00시(時)부터 16시(時)사이에 최대증산량(最大蒸散量)을 보였고 24:00시(時)부터 08:00시(時)사이에 가장 적은 증산량(蒸散量)을 나타냈다.
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.
본 연구는 heat pulse법을 이용하여 신갈나무 장령림 임분(林分)의 증산량(蒸散量)을 알기 위한 기초연구로서, 신갈나무 입목에 있어서 일사량(日射量), 온도(溫度), 습도(濕度)(대기포차(大氣飽差)) 등의 변화(變化)에 따른 heat pulse 속도(速度)의 일변화와 계절변화, 방위별 heat pulse 속도(速度)의 차이, 변재부에 있어 깊이별 heat pulse 속도(速度)의 차이, 우세목(優勢木), 준우세목(準優勢木), 열세목(劣勢木)의 heat pulse 속도(速度)의 차이, 엽(葉)의 수분포텐셜과 heat pulse 속도(速度)와의 관계, 줄기에 있어 수분상승의 방향, 그리고, heat pulse법으로 측정한 단목(單木)과 임분(林分)의 일일(一日), 월별(月別), 년간(年間) 증산량(蒸散量) 등을 측정고찰하였다. 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 신갈나무의 heat pulse 속도(速度)(V)와 수액유속(樹液流速)(SFR)과의 관계는 SFR=1.37V였다. 2. 우세목(優勢木), 준우세목(準優勢木), 열세목(劣勢木)의 heat pulse 속도(速度)를 비교하면, 수액유속(樹液流速)은 우세목(優勢木)이 가장 높고, 준우세목(準優勢木), 열세목(劣勢木) 순위였다. Heat pulse 속도(速度)는 일사량(日射量), 온도(溫度), 대기포차(大氣飽差) 등의 크기에 따라 일변화하였다. 3. Heat pulse 속도(速度)와 엽(葉)의 수분포텐셜은 거의 비슷한 일변화를 나타냈다. 4. Heat pulse 속도(速度)의 계절변화는 7월에 평균 2.9cm/hr로 가장 낮았고, 5월이 평균 4.0cm/hr로 가장 높게 나타났다. 5. 줄기에 있어서 heat pulse 속도(速度)의 차이는 북측이 가장 높았고, 서측이 그 다음 순이었으며, 남측과 동측은 큰 차이없이 가장 낮은 값을 나타냈다. 6. 변재부에 있어서 깊이별 heat pulse 속도(速度)의 차이는 수피로부터 0.5cm 깊이에서 가장 높고, 다음 1.0cm, 1.5cm 순으로 나타났다. 7. 줄기에 있어 수분이동방향(水分移動方向)은 4본 모두 부분적(部分的) 수직상승(垂直上昇)(sectorial straight ascent)을 나타내고 있었다. 8. 수액유량(樹液流量)(SF)은 SF=1.37AV식으로 나타났고, 이 식으로 구한 수액유량(樹液流量)은 우세목(優勢木)이 준우세목(準優勢木)과 열세목(劣勢木)보다 현저히 높았다. 9. 1ha의 임분(林分)에 대한 1일의 증산량(蒸散量)의 구성비율(構成比率)은 낮이 72%, 밤이 28%였고, 증산량(蒸散量)은 약 5.6ton/ha/day이었다. 10. 1ha의 월별(月別) 증산량(蒸散量)은 5월이 168ton/ha/month으로 가장 많았고, 7월이 125ton/ha/month로 가장 낮았다. 또 1 ha의 년간(年間) 증산량(蒸散量)은 839ton/ha/yr이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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