• 제목/요약/키워드: Crop growth simulation model

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ORYZA (v3) 모델을 사용한 벼 품종별 출수기 예측 (Estimation of Heading Date for Rice Cultivars Using ORYZA (v3))

  • 현신우;김광수
    • 한국농림기상학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.246-251
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    • 2017
  • 벼의 생육에 있어서 중요한 역할을 하는 출수기를 예측하기 위해 작물모델이 사용될 수 있다. 벼의 생육을 모의하는 모델 중 널리 사용되던 ORYZA2000 모델이 개선되어 ORYZA (v3)가 최근에 보고되었다. 그러나, 최근까지 ORYZA (v3)의 국내 적용 가능성에 대해서는 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 ORYZA (v3)를 이용하여 예측된 출수기의 신뢰성을 검토하였다. 또한, 새로운 모델에 요구되는 입력자료를 생성하는데 있어서의 편의성을 평가하였다. 국립농업과학원의 실험포장에서 2015년과 2016년에 걸쳐 중만생종인 신동진벼를 이용하여 화학비료 표준시비 조건에서 실험을 수행하였다. 입력자료는 실험에 사용한 재배관리자료, 기상청으로부터 수집한 기상자료, 흙토람으로부터 수집한 토양자료 및 Lee et al.(2015)에서 사용한 품종모수 자료를 사용하였다. 또한, 벼우량계통 지역적응시험에서 얻어진 출수기 관측자료와 예측자료를 비교하였다. 예측된 출수기는 인근 기상관측소에서 얻어진 기상입력 자료가 사용되었을 경우, 실제 출수기와 비교적 유사한 결과를 보였다. 예를 들어, 전주, 대구, 영남, 논산, 계화에서 예측된 출수기는 1일 이내의 상당히 작은 오차는 가졌다. 그러나, 기상자료가 비교적 멀리 떨어져 있거나 해안가 인근지역에 위치하여 출수기 관측지의 국지적 기상조건을 충분히 반영하지 못할 경우 상당한 오차가 발생하였다. ORYZA (v3)의 입력자료 생성과 관련한 편의성 측면에서는 기존의 자료 처리도구를 활용할 수 있는 기상 자료 확보는 비교적 용이할 것으로 판단되나, 토양자료에 대해서는 ORYZA 2000 모델의 입력자료에 추가적인 자료가 요구되어 토양자료 처리도구의 개발이 필요할 것으로 보였다.

콩 논.밭 재배에서 수랑예측을 위한 생육과 수량 관련 형질의 비교 (Growth and Yield Related Characteristics of Soybeans for the Estimation of Grain Yield in Upland and Drained-Paddy Field)

  • 조영손;박호기;김욱한;김석동;서종호;신진철
    • 한국작물학회지
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    • 제51권7호
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    • pp.599-607
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    • 2006
  • 논과 밭에서 콩 생산성과 생육 형질들의 측정치의 관계를 알아보기 위해 시험을 수행한 결과는 다음과 같다. 1. 단위면적당 콩 수량은 논보다 밭에서 높은 경향 이였으나 개체당종실수는 밭에서 100립중은 논에서 높은 경향이였다. 논에서 태광콩의 수량이 가장 높았고 대원콩과 황금콩 순으로 높은 경향을 나타냈다. 밭에서는 황금콩에서 가장 높은 수량을 기록했고 대원콩과 태광콩 순으로 높았다. 2. 밭에서 수확지수는 태광콩과 황금콩이 논보다 높았고 대원콩은 논에서 밭보다 유의성은 없었으나 높은 경향이었고, 전체적으로 대원콩이 논 밭 모두에서 가장 높았다. 3. 100립중은 태광콩은 유의성이 없었으나 대원콩은 밭에서 황금콩은 논에서 높았다. 4. 엽의 녹색도는 논과 밭 재배조건 모두 파종 후 4주차부터 감소되었으나,논의 경우는 6주차까지 감소하였고, 그 이후 증가하였으며 밭의 경우는 5주차에 가장 낮은 값을 기록한 후 6주차부터는 상승하였다. 5. 지상부 건물중, 협 건물중, 협수, 경장, 경직경은 태광콩과 황금콩이 밭보다 논에서 높았으며 대원콩은 밭에서 높은 경향이었다. 6. 협 생체중은 논 밭 모두 파종 후 9주차부터 점차 상승하였으나 1 cm 이하의 협수는 논에서는 12주차, 밭에서는 11주차 이후에는 세 품종 모두 증가되지 않았다. 7. 작물생장율(CGR)은 논재배콩이 밭보다 파종후 8주차 이후부터 높은 경향이었고, 13주차에서는 대원콩이 타 품종들보다 월등히 높았다. 밭에서는 파종후 12주차부터 15주차까지 태광콩, 대원콩, 황금콩 순으로 높았다. 8. 개체당종실수와 수량간의 상관은 논 밭 모두 고도의 정상관을 보였다. 9. 엽면적과 지상부 건물중은 논에서는 파종후 5주차를 제외한 4-15주차 사이에 0.8내외의 고도의 정의 상관을 나타냈으나, 밭에서는 4, 5주차에서 상관이 낮았고 나머지 기간에는 논과 같은 양상을 보였다. 10. 엽면적과 지상부 건물중과의 상관은 논 밭 모두 고도의 정의 상관을 보였다.

Relationship between Plastochrone and Development Indices Estimated by a Nonparametric Rice Phenology Model

  • Lee, Byun-Woo;Nam, Taeg-Su;Yim, Young-Seon
    • 한국작물학회지
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    • 제44권2호
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    • pp.149-153
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    • 1999
  • Prediction of rice developmental stage is necessary for proper crop management and a prerequisite for growth simulation as well. The objectives of the present study were to find out the relationship between the plastochrone index(PI) and the developmental index(DVI) estimated by non-parametric phenology model which simulates the duration from seedling emergence(DVI=0) to heading(DVI=l) by employing daily mean air temperature and daylength as predictor variables, and to confirm the correspondency of developmental indice to panicle developmental stages based on this relationship. Four japonica rice cultivars, Kwanakbyeo, Sangpungbyeo, Dongjinbyeo, and Palgumbyeo which range from very early to very late in maturity, were grown by sowing directly in dry paddy field five times at an interval of two weeks. Data for seedling emergence, leaf appearance, differentiation stage of primary rachis branch and heading were collected. The non-parametric phenology model predicted well the duration from seedling emergence to heading with errors of less than three days in all sowings and cultivars. PI was calculated for every leaf appearance and related to the developmental index estimated for corresponding PI. The stepwise polynomial analysis produced highly significant square-rooted cubic or biquadratic equations depending on cultivars, and highly significant square-rooted biquadratic equation for pooled data across cultivars without any considerable reduction in accuracy compared to that for each cultivar. To confirm the applicability of this equation in predicting the panicle developmental stage, DVI at differentiation stage of primary rachis branch primordium was calculated by substituting PI with 82 corresponding to this stage, and the duration reaching this DVI from seedling emergence was estimated. The estimated duration revealed a good agreement with that observed in all sowings and cultivars. The deviations between the estimated and the observed were not greater than three days, and significant difference in accuracy was not found for predicting this developmental stage between those equations derived for each cultivar and for pooled data across all cultivars tested.

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토양수분함량 예측 및 계획관개 모의 모형 개발에 관한 연구(I) (A Study on the Development of a Simulation Model for Predicting Soil Moisture Content and Scheduling Irrigation)

  • 김철회;고재군
    • 한국농공학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.4279-4295
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    • 1977
  • Two types of model were established in order to product the soil moisture content by which information on irrigation could be obtained. Model-I was to represent the soil moisture depletion and was established based on the concept of water balance in a given soil profile. Model-II was a mathematical model derived from the analysis of soil moisture variation curves which were drawn from the observed data. In establishing the Model-I, the method and procedure to estimate parameters for the determination of the variables such as evapotranspirations, effective rainfalls, and drainage amounts were discussed. Empirical equations representing soil moisture variation curves were derived from the observed data as the Model-II. The procedure for forecasting timing and amounts of irrigation under the given soil moisture content was discussed. The established models were checked by comparing the observed data with those predicted by the model. Obtained results are summarized as follows: 1. As a water balance model of a given soil profile, the soil moisture depletion D, could be represented as the equation(2). 2. Among the various empirical formulae for potential evapotranspiration (Etp), Penman's formula was best fit to the data observed with the evaporation pans and tanks in Suweon area. High degree of positive correlation between Penman's predicted data and observed data with a large evaporation pan was confirmed. and the regression enquation was Y=0.7436X+17.2918, where Y represents evaporation rate from large evaporation pan, in mm/10days, and X represents potential evapotranspiration rate estimated by use of Penman's formula. 3. Evapotranspiration, Et, could be estimated from the potential evapotranspiration, Etp, by introducing the consumptive use coefficient, Kc, which was repre sensed by the following relationship: Kc=Kco$.$Ka+Ks‥‥‥(Eq. 6) where Kco : crop coefficient Ka : coefficient depending on the soil moisture content Ks : correction coefficient a. Crop coefficient. Kco. Crop coefficients of barley, bean, and wheat for each growth stage were found to be dependent on the crop. b. Coefficient depending on the soil moisture content, Ka. The values of Ka for clay loam, sandy loam, and loamy sand revealed a similar tendency to those of Pierce type. c. Correction coefficent, Ks. Following relationships were established to estimate Ks values: Ks=Kc-Kco$.$Ka, where Ks=0 if Kc,=Kco$.$K0$\geq$1.0, otherwise Ks=1-Kco$.$Ka 4. Effective rainfall, Re, was estimated by using following relationships : Re=D, if R-D$\geq$0, otherwise, Re=R 5. The difference between rainfall, R, and the soil moisture depletion D, was taken as drainage amount, Wd. {{{{D= SUM from { {i }=1} to n (Et-Re-I+Wd)}}}} if Wd=0, otherwise, {{{{D= SUM from { {i }=tf} to n (Et-Re-I+Wd)}}}} where tf=2∼3 days. 6. The curves and their corresponding empirical equations for the variation of soil moisture depending on the soil types, soil depths are shown on Fig. 8 (a,b.c,d). The general mathematical model on soil moisture variation depending on seasons, weather, and soil types were as follow: {{{{SMC= SUM ( { C}_{i }Exp( { - lambda }_{i } { t}_{i } )+ { Re}_{i } - { Excess}_{i } )}}}} where SMC : soil moisture content C : constant depending on an initial soil moisture content $\lambda$ : constant depending on season t : time Re : effective rainfall Excess : drainage and excess soil moisture other than drainage. The values of $\lambda$ are shown on Table 1. 7. The timing and amount of irrigation could be predicted by the equation (9-a) and (9-b,c), respectively. 8. Under the given conditions, the model for scheduling irrigation was completed. Fig. 9 show computer flow charts of the model. a. To estimate a potential evapotranspiration, Penman's equation was used if a complete observed meteorological data were available, and Jensen-Haise's equation was used if a forecasted meteorological data were available, However none of the observed or forecasted data were available, the equation (15) was used. b. As an input time data, a crop carlender was used, which was made based on the time when the growth stage of the crop shows it's maximum effective leaf coverage. 9. For the purpose of validation of the models, observed data of soil moiture content under various conditions from May, 1975 to July, 1975 were compared to the data predicted by Model-I and Model-II. Model-I shows the relative error of 4.6 to 14.3 percent which is an acceptable range of error in view of engineering purpose. Model-II shows 3 to 16.7 percent of relative error which is a little larger than the one from the Model-I. 10. Comparing two models, the followings are concluded: Model-I established on the theoretical background can predict with a satisfiable reliability far practical use provided that forecasted meteorological data are available. On the other hand, Model-II was superior to Model-I in it's simplicity, but it needs long period and wide scope of observed data to predict acceptable soil moisture content. Further studies are needed on the Model-II to make it acceptable in practical use.

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등숙기 온도 및 일사량과 생육형질을 이용한 벼 종실중 및 종실질소함량 추정 (Estimating Grain Weight and Grain Nitrogen Content with Temperature, Solar Radiation and Growth Traits During Grain-Filling Period in Rice)

  • 이충근;김준환;손지영;윤영환;서종호;권영업;신진철;이변우
    • 한국작물학회지
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    • 제55권4호
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    • pp.275-283
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    • 2010
  • 이 등(2009b)의 보고에서는 등숙기 기온과 일사량이 종실중 및 종실질소함량에 미치는 영향과 이들 관계를 분석하였고, 이 등(2009a)의 보고에서는 등숙기 생육형질이 종실중 및 종실질소함량에 미치는 영향과 이들 관계를 분석하였다. 본 연구는 종실중 및 종실질소함량과 등숙기 기상(온도, 일사량) 및 등숙기 생육형질과의 관계를 이용하여 등숙기간 중 종실중 및 종실질소함량의 형성과정을 추정하는 모형을 구축하고자 하였다. 1. 출수후 등숙 진전에 따른 유효적산온도(AET, 임계온도 $7^{\circ}C$)와 적산일사량(AR)의 상승적에 따른 종실중과 종실질소함량의 변화를 나타내었을 때 통일한 AET ${\times}$ AR에서도 종실 종 및 종실질소함량의 상당한 변이가 존재하였다. 2. Logistic 함수를 이용하여 AET ${\times}$ AR에 따른 종실중과 종실질소함량의 최대경계선을 추정하였으며, 이를 각각 최대 종실중(GWmax)과 최대 종실질소함량(GNmax) 추정식으로 이용하였다. 3. 등숙기 생육형질 종 엽면적지수, 지상부 총건물중, 영화수 및 지상부 총질소함량이 등숙기간 중 종실중과 종실질소함량의 변이에 관여하였으며, 이들 등숙기 생육형질과 GWmax 및 GNmax를 이용하여 다음과 같은 종실중과 종실질소함량 추정식을 설정하였다. $$GW_E\;=\;6.557{\cdot}GWmax{\cdot}TDW^{0.5223}{\cdot}GNO^{-0.5582}$$ $$GN_E\;=\;150.20{\cdot}GNmax{\cdot}TNU^{0.5203}{\cdot}GNO^{-0.6205}$$ 4. 설정된 종실중 및 종실질소함량 추정 모델식을 이용하여 실제 종실중 및 종실질소함량을 추정하는 모형을 구축하였는데, 종실중 및 종실질소함량을 일부 과대 또는 과소 추정하였으나 대체적으로 실측값과 일치하는 경향이었으며, 등숙기 생육형질에 의하여 발생한 다양한 종실중 및 종실질소함량 변이를 비교적 잘 추정하였다.

공간정보와 생육모의에 의한 남한 벼 품종의 북한 서부지대 적응성 예측 (Using Spatial Data and Crop Growth Modeling to Predict Performance of South Korean Rice Varieties Grown in Western Coastal Plains in North Korea)

  • 김영호;김희동;한상욱;최재연;구자민;정유란;김재영;윤진일
    • 한국농림기상학회지
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    • 제4권4호
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    • pp.224-236
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    • 2002
  • 남한 벼 품종의 북한서부평야지 재배적응성 예측을 위하여 496개 단위 재배구역 각각에 대하여 30년간의 생육모의를 실시하였다. 5km $\times$ 5km로 구획된 1,044개 재배구역중 벼논 재배구역은 위성영상자료를 분석하여 추출하였다. 일최고ㆍ최저기온, 강우량, 강우일수, 일사량은 1981년부터 2000년 동안 남북한의 기상관측소의 측정간을 이용하여 1 km$\times$ 1 km 해상도로 작성하였고, 최소재배단위(CZU)의 벼논 픽셀에 해당하는 기후값만을 발췌하여 그들의 평균값을 각 CZU의 대표값으로 하였으며, 각 재배구역별 월평균값으로부터 30년간의 일기상 자료를 무작위로 생성하였다. 11개 주요 남한 벼품종에 해당하는 CERES-rice 모형에 필요한 생장 및 발육관련모수는 농업관련 국가기관에서 장기간동안 수행하여 축적된 조사자료로부터 추정하였다. 남한 주요 품종의 유전적 특성을 갖도록 모수가 조정된 생육모형 CERES-rice를 북한 서부평야지 496개 벼 재배단위별 무작위로 생성된 30년간의 일기상 자료를 이용하여 이앙기(적식, 만식), 관개(천수답, 수리안전답), 작부방식(일모작, 이모작) 등 3요인을 2수준으로 두어 품종별 총 8개씩의 처리로 년도별 기상변이에 따른 생육 및 수량 등을 모의하였다. 각 품종에 대하여 같은 모형을 남한의 3개 작물시험장 실제 기상자료에 근거한 생육모의를 수행함으로써 북한지방 모의결과의 상대평가를 위한 기준자료로 삼았다. 생육모의를 통한 분석결과 남한의 중생종 벼 품종들 가운데 수원에서의 출수기가 8월 15일 이전인 것들이 북한서부평야지에서 적응성이 높을 것으로 판단된다. 이 결과는 앞으로 있을 남ㆍ북한 농업기술교류시 남한 벼 품종의 북한 곡창지대인 서부평야지 적응성 판단의 중요한 기초자료가 될 것이다.

경기북부지역 콩 생산에 미치는 지구온난화의 영향 (Geographical Shift of Quality Soybean Production Area in Northern Gyeonggi Province by Year 2100)

  • 서희철;김성기;이영수;조영철
    • 한국농림기상학회지
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    • 제8권4호
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    • pp.242-249
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    • 2006
  • 육상생태계에 나타날 수 있는 기후변화의 영향을 평가하기 위해 생태계모형의 사용이 보편화되고 있다. 작물생육모형의 경우 포장단위로 적용할 수 있으므로 기후변화정보만 적절한 공간단위로 제공된다면 경관규모에서 상세한 공간변화를 예측할 수 있다. 경기북부지역은 청정환경과 함께 고품질 콩 재배에 알맞는 기후지대이지만 기후변화에 의해 이 지역 내 콩 재배단지가 어떤 영향을 받을지 궁금하다. 향후 100년간(2011-2100) 예상되는 기후조건에서 선발된 10ha 이상 규모의 342개 단지를 대상으로 CROPGRO-Soybean에 의해 조중만생 콩 품종의 생육을 모의하였다. 이를 위해 3개 기후학적 평년(2011-2040, 2041-2070, 2071-2100)에 대해 월별 30m 격자형 기후변화 자료로부터 각 재배단지의 일 최고 및 최저 기온, 강수량, 강수일수, 일사량을 추출하고, 각 평년별로 일기상자료를 통계학적 방법에 의해 무작위로 30년치씩 생성하였다. 미래 3개 평년의 기상자료에 의해 생육모형을 구동하여 342개 재배단지의 생장, 발육, 수량특성을 모의한 결과 온난화가 진행될수록 콩의 개화기와 성숙기가 단축되며, 전체적인 생육기간은 $7{\sim}9$일 정도 줄어들었다. 수량은 조중생종의 경우 온난화에 따라 $1{\sim}15%$ 정도 감소하였는데 반해 만생종은 증가 후 감소하였다. 그 결과 현존하는 재배구역의 남북간 생산성 차이가 미래에는 크게 감소하거나 품종에 따라 역전되는 현상이 기대된다.

기온, 강수량, 이산화탄소농도 변화에 따른 CERES-Barley 국내품종의 종실수량 반응 (Grain Yield Response of CERES-Barley Adjusted for Domestic Cultivars to the Simultaneous Changes in Temperature, Precipitation, and CO2 Concentration)

  • 김대준;노재환;윤진일
    • 한국농림기상학회지
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    • 제15권4호
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    • pp.312-319
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    • 2013
  • 주어진 작물모형이 기후요소 중 어떤 것에 얼마만큼 반응하는지 상대적인 민감도를 모르는 상태에서 계산결과만으로 미래 전망을 내리는 것은 적절치 않을 수 있다. 본 연구에서는 미래기후전망에 근거한 국내 보리 품종의 민감도 변화 실험을 통해 기온, 강수량, 이산화탄소 농도의 변화가 작물의 생산량에 미치는 상대적인 영향을 분석하였다. 주요 보리 품종(올보리-수원, 알보리-밀양, 새쌀보리-익산, 삼도보리-진주)에 맞게 품종모수가 조정된 CERES-Barley를 RCP 8.5 시나리오의 2071-2100 기후변동범위(1981-2010 기준 기온 $-1^{\circ}C{\sim}+8^{\circ}C$, 강수량 -50% ~ +50%, $CO_2$ 농도 330ppm ~ 900ppm)에 근거한 99개 처리조합에 의해 구동하였다. 이들 처리조합에 의해 생성된 11,880개 종실수량 계산결과를 토대로 각 기후요소의 변화에 따른 종실수량의 민감도를 분석한 결과 이산화탄소농도 변화에 가장 민감한 반응을 보인 반면 강수량 변동에 대한 반응이 가장 무디었고, 온도변화에 대해서는 기준온도대비 상승, 하강 모두 감소하는 경향이었지만 품종 별로 차이가 뚜렷하였다. CERES-Barley는 우리나라에서 농업부문 기후변화 영향평가에 널리 사용되므로 실험설계 시 이러한 모형의 민감도를 감안하여야 현실성 있는 생육모의가 가능하다.

작물 생육 모델을 이용한 지역단위 콩 수량 예측 (Predicting Regional Soybean Yield using Crop Growth Simulation Model)

  • 반호영;최덕환;안중배;이변우
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제33권5_2호
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    • pp.699-708
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    • 2017
  • 본 연구에서는 재배 방법, 토양 특성 등의 정보를 상세하게 수집하기 어려운 지역단위의 콩 작황을 작물생육 모델을 이용하여 예측하는 방법을 개발하고자 하였다. 작물 생육 모델은 DSSAT에 포함된 CROPGRO-Soybean 모델을 이용하였고, 미국의 주요 콩 생산지역인 Illinois주를 연구 사례지역으로 선택하였다. CROPGRO-Soybean 모델을 이용하여 Illinois주의 콩 수량을 예측하기 위한 첫 단계로 다양한 성숙군에 속하는 국내외 품종들을 수집하여 서울대학교농장($37.27^{\circ}N$, $126.99^{\circ}E$)에서 2년동안 파종기 실험을 하여 성숙군(maturity group) I~VI까지의 성숙군별 대표 품종모수(genetic coefficients)를 추정하였다. 대표 품종모수는 각 성숙군 내에 포함되어 있는 품종들의 발육을 매우 정확하게 추정하였다. $10km{\times}10km$ 격자 단위의 기상자료를 바탕으로 성숙군(3), 파종시기(3), 관개여부(2) 등을 조합하여 18가지 조건으로 2000년에서 2011년까지 수량을 각각 모의 하였다. 성숙군과 파종시기는 Illinois주를 위도에 따라 3등분하여 각각 다르게 설정하였다. 관개 및 무관개 조건으로 구분하여 격자 별 모의결과로부터 Illinois주 전체 평균 모의수량을 구하여 연도 별 통계 수량과 비교한 결과 두 경우 모두 실제 수량과 큰 차이를 보일 뿐만 아니라 연차에 따른 수량 변동과 증가 경향을 반영하지 못하였다. 이러한 한계를 극복하고자 처리 별 격자 별로 모의된 수량을 수량을 18개 모의 조건 별로 평균하여 구한 9개 농업지구의 연도별 수량을 독립 변수, 농업지구의 연도별 통계수량을 종속 변수로 하는 중회귀 모델을 구축하였다. 18개 모의 조건 별 수량 외에 품종 개량, 재배 기술 발전 등에 따른 수량의 연차적 변화경향을 반영하기 위하여 연도를 독립변수로 추가하였으며, 중회귀모델은 농업지구와 연도별 수량 변이를 비교적 잘 예측($R^2=0.61$, n=108)하였다. 중회귀 모델로 추정한 9개 농업지구의 연도별 수량을 농업지구별 재배 면적으로 가중 평균한 Illinois의 연도별 추정수량은 통계수량에 매우 근사하였다($R^2=0.80$). 뿐만 아니라 모델 구축 대상연도가 아니고 가뭄으로 수량이 크게 감소한 2012년의 예측 수량은 $3006kg\;ha^{-1}$로 통계수량 $2890kg\;ha^{-1}$$116kg\;ha^{-1}$의 근사한 차이를 보였다.

다양한 지표모형을 활용한 토양수분 예측 성능 평가 연구 (A Study on Soil Moisture Estimates Performance Using Various Land Surface Models)

  • 장예근;신승훈;이태화;장원석;신용철;장근창;천정화;김종건
    • 한국농공학회논문집
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    • 제64권1호
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    • pp.79-89
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    • 2022
  • Soil moisture is significantly related to crop growth and plays an important role in irrigation management. To predict soil moisture, various process-based model has been developed and used in the world. Various models (Land surface model) may have different performance depending on the model parameters and structures that causes the different model output for the same modeling condition. In this study, the three land surface models (Noah Land Surface Model, Soil Water Atmosphere Plant, Community Land Model) were used to compare the model performance (soil moisture prediction) and develop the multi-model simulation. At first, the genetic algorithm was used to estimate the optimal soil parameters for each model, and the parameters were used to predict soil moisture in the study area. Then, we used the multi-model approach based on Bayesian model averaging (BMA). The results derived from this approach showed a better match to the measurements than the results from the original single land surface model. In addition, identifying the strengths and weaknesses of the single model and utilizing multi-model methods can help to increase the accuracy of soil moisture prediction.