농약의 마이너 사용 이슈는 국내에서 뿐만 아니라 외국에서 그리고 국제적으로도 그 해결책이 요구되고 있다. 더 나아가 마이너 사용에 대한 정의가 나라마다 다르고, 또 주요 작물(major crop)과 마이너 작물(minor crop)이냐에 따라 농약 사용 등록 및 규제에 차이가 있게 되므로 농약 관리에서의 어려움이 가중된다. 여기에서는 마이너 사용에 대한 정의, 국내외 마이너 사용 프로그램, 마이너 사용 등록 장려 방안 등에 관한 정보를 제공함으로써 국내 마이너 사용 이슈를 해결하는 데 도움이 되고자 하였다. 그리고 결론적으로 다음의 두 가지 내용을 제안한다. 첫째로 국내에서 법적으로 마이너 사용을 정의하는 데 신중함이 필요하며 그 정의에는 소면적 재배 작물뿐만 아니라 그 외 마이너 사용에 대한 모든 상황들이 포함되도록 한다. 그리고 둘째로 현재 실시하는 소면적 재배작물의 직권시험을 기반으로 한 더 강력한 마이너 사용 프로그램이 구축될 필요가 있다. OECD 지침에서 제시한 바와 같이 미국의 IR-4 Project와 같은 협력 프로그램을 도입한다면 농약 마이너 사용 프로그램을 보다 더 효과적으로 운영할 수 있게 될 것이다.
농업은 기후 및 환경의 영향을 많이 받는 산업으로 기온, 강수량, 일조시간 등에 따라 재배 가능한 작물 과 품종이 결정된다. 본 연구의 목적은 사과의 생육과정에서 일별로 측정되는 기상변수를 활용하여 기상변수가 사과단수에 미치는 영향을 파악하는 것에 있다. 기상변수는 1) 생육단계를 고려한 자연과학적 접근방법과 2) 통계적 접근방법을 이용한다. 패널분석을 통해 추정된 각각의 결과를 모형적합도와 예측력 비교를 통해 평가한다. 사과단수와 기상변수의 자료는 2006년부터 2013년까지 우리나라 사과주산지 15개지역을 대상으로 수집되었다. 분석 결과, 통계적 접근방법 중요인분석을 이용한 변수 선정 방법이 가장 높은 예측력과 적합도를 보였다. 이는 기상변수와 같이 서로 유사하지만 다양한 설명변수의 사용으로 발생할 수 있는 다중공선성과 낮은 자유도의 문제를 효과적으로 통제하게 될 경우, 보다 많은 기상요인을 회귀분석에 포함하는 것이 적합도와 예측력을 높이는데 기여한 것으로 추정된다. 또한 사과재배에 있어 발아, 개화, 착과, 비대, 성숙, 그리고 착색 및 수확에 이르기까지의 전 생육과정의 기상요인이 단수에 영향력이 있음을 의미한다.
정규수치표면모델(NDSM: Normalized Digital Surface Model)은 원격탐사데이터의 상세 분석을 위한 핵심 적인 자료로 사용된다. 지상기준높이인 정규수치표면모델을 생성하기 위한 가장 간단한 방법은 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)에서 수치지형모델(DTM: Digital Terrain Model)을 차분하는 것이지만, 무인항공기 데이터의 경우 높은 해상도의 특성상 식생, 도심 구조물 등 많은 수의 복잡한 지형지물을 포함하고 있어 정확한 수치지형모델을 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 무인항공기 데이터의 고해상도 특성을 잘 살리고 비용효율적인 수치지형모델 생성이 가능하도록 RGB 기반 식생 지수인 ExG (Excess Green)를 이용하여 낮은 ExG 값을 갖는 영역 확장법의 초기 시드점을 선정하였다. 이때 국소적으로 낮은 식생지수 값을 갖는 초기 시드점이 잘못 추출되는 문제를 해결하기 위하여 지역적 윈도우 분석을 적용하였다. 이후, 해당 위치의 수치표면모델값을 바탕으로 영역 확장법을 적용하여 이웃하는 지면 화소들을 병합하였다. 영역 확장법 적용을 위해 경사도 파라미터가 사용되었으며 최종적으로 병합된 세그먼트의 크기가 0.25㎡ 초과일 경우 초기 시드점을 지면점으로 결정하였다. 다양한 경사도 파라미터 값을 설정하여 무인항공기 데이터 기반 정규수치표면모델 생성의 최적 경사도 기준값을 도출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 지면점들에 대한 정확도 평가를 수행하였으며 지면점들에 보간법을 적용하여 정규수치표면모델을 생성하고 제안 기법을 농업지역에 적용하여 농작물의 지상기준높이 추출 및 농업 모니터링 가능성을 검증하였다.
Recently, agricultural lands have decreased sharply, which was caused by huge housing site, urbanization, land consolidation, and road construction etc. In particular, Yangju city near Seoul city has the most severe land use change in Korea. Therefore, we analyzed changes of land use, soil properties, and soil information in order to provide the basic soil information and soil management practices in this city. The area of crop cultivated land in Korea (2015) reduced by 12,090 ha compared to ones from the previous year (2014). The paddy field decreased by 25,421 ha but, upland field increased by 13,331 ha. One of the reasons for the reduction of the paddy field was converting paddy field to upland (20,916 ha) > others (3,056) > building (2,571) > public facilities (847) > idle land (217). But, reasons for increase of upland field were switching paddy to upland (20,916 ha) > land developed (634). The main reason of converting paddy field to upland was changing from rice to more profitable speciality crops or pulses. The cropland area (paddy fields, upland, orchard) of Yangju city reduced by 1,412 ha (2015/2014). The ratio of cropland area in each city reduced by 22.9% dramatically compared 2015 to 1999. The paddy fields located in alluvial plains in Yangju city were changed into upland or green house. The drainage classes of soil have been deteriorated because the flows of water were intercepted by road construction and other disturbance to water flows. In particular, paddy fields have been changed to not only upland, orchard, greenhouse cultivation but also to fallow and soil dressing on paddy in Yangju city. To analyze result of soil survey of Yangju city, 858 soil codes (soil phases) were used and the area was 105.17ha. The number of soil series increased from 60 to 65, and that of soil phase increased from 105 to 124. The largest increased area was Noegog soil series. 125.7ha of Neogog soil series was incorporated from the existing Sachon, Yecheon and Eungog soil series. The soil suitability class of paddy field in Ogjung huge housing site of Yangju city was the 4th grade for 32.6% of the area. The soil suitability classes of upland were 2nd and 3rd grade for 72.4% of the area. Farm land with high quality should be conserved by related law.
농촌지역의 신규 수자원개발과 지속가능한 물의 사용과 배분을 위해서는 수자원의 관리가 매우 중요하다. 본 고는 안성지역을 중심으로 하여 다중 시기의 ETM 위성영상을 이용하여 토양습도를 분석하는 것을 목적으로 한다. Landsat 위성영상은 다목적 실용위성과 융합하여 용수구역도의 배경으로 사용되는 것을 원래 목적이었으나 세 시기에 걸친 영상분석의 결과를 통해 보다 높은 해상도의 토양수분도를 작성할 수 있었다. 2001년 4월의 영상분석결과는 논의 상태는 인공지물과 같이 매우 낮은 반사도 값을 보여준 반면에 5월과 6월에 촬영된 영상의 습도지수는 상당히 높게 나타났으며 이는 이앙기를 지나면서 토양의 습도의 변화를 반영한 것으로 해석된다. 본 연구에서도 산지지역의 경우에는 습윤지수의 변화는 거의 나타나지 않고 있으며 호수와 하천의 경우에는 보유유량에 따라 매우 급격한 변화값을 보여주었다. 위의 결과를 토대로 하여 농업지역의 토양의 습도 상태에 대한 지도제작을 수행하고 가뭄에 민감한 정도가 시간의 변화에 따라 상이한 정도로 표시되는 주제도를 작성할 수 있었다. 이로써 ETM영상과 다목적 실용위성영상의 융합을 통한 습윤지수 지도는 경제적이면서도 빠른 의사결정을 지원할 수 있으며, 수문학적 가뭄과 기후학적 가뭄 자료와 더불어 가뭄 민감도 지도생성을 통한 합리적인 용수 배분에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
일부 화학물질은 고농도에서 독성을 나타내지만 낮은 농도에서는 촉진되거나 유익하게 이용될 수 있는데 이와 같은 양방향 농도반응 현상을 양면성이라고 하며, 많은 제초제와 식물독소에서 볼 수 있다. 양면성 농도반응은 동물, 식물, 미생물을 포함하는 모든 생물체에서 일반적으로 볼 수 있다. 이 현상은 동물과 포유동물에서 가장 관심이 많았으나 식물에서는 관심이 적었다. 2,4-D, metribuzin, bromacil, bromoxynil, chloramben, propachlor, terbacil, EPTC, MSMA, glyphosate, metsulfuron, acifluorfen, terbuthylazine는 저농도에서 양면성 촉진반응을 나타냈다. Metsulfuron과 glyphosate는 아미노산 생합성에 양면성 반응을 나타냈고, terbacil과 simazine은 단백질 함량을 증가시켰다. 그리고 acifluorfen과 terbuthylazine의 양면성 반응은 직접 혹은 간접적으로 아미노산 생합성과 관련된 기작에 의하여 유도 혹은 증대되었다. Sulfentrazone과 lactofen을 처리하면 식물독소 생산을 증가시켜 균핵병 발생을 감소시켰다. 사탕수수에서 glyphosate 저농도 처리에 의한 설탕생산 증가효과는 설탕산업에서 상용화되어 활용되고 있다. 제초제의 생장촉진 반응을 나타내는 요인들에 대하여는 많이 밝혀졌으나 양면성의 작용기작에 관한 연구는 극히 제한되었고, 생장촉진을 화학적으로 유기하는 기작은 아직 완전히 밝혀지지 않았다.
농촌진흥청 농업기상재해 조기경보시스템은 기상청으로부터 제공되는 기상정보를 활용하여 농장 단위로 상세 추정하고, 추정된 상세 기상정보를 바탕으로 작물의 생육 추정 및 생육이 진행됨에 따라 발생할 수 있는 기상 재해를 예측하여 사용자에게 미리 전달한다. 이들 예측 정보를 검증하기 위한 무인기상관측망을 연구 지역 내에 구축하였으며, 관측망으로부터 수집되는 기상 실황 자료의 실시간 웹 표출 시스템을 구축하였다. 기상관측장비로부터 수집되는 기상요소로는 기온, 습도, 일사량, 강우량, 토양수분, 일조시간, 풍속, 풍향 등이며, 1분단위로 수집 및 10분 간격으로 서버로 전송된다. 자료 표출 시스템은 기상관측장비로 부터 수집되는 1분 단위의 기상자료를 DB로 구축하는 1단계, 수집된 기상자료를 10분, 1시간, 1일 단위로 통계 분석하는 2단계, 수집 및 분석한 기상자료를 웹으로 표출하는 3단계로 구성된다. DB에 수집된 기상자료는 웹 페이지를 통해, 전체 지점 또는 1개 지점의 1분단위, 10분단위, 1시간 단위, 1일 단위로 조회할 수 있으며, CSV 포맷으로 다운로드 할 수 있다. 자료 표출 시스템 접속 URL은 http://aws.agmet.kr 이다.
세계 농업 생산성 보고서에 따르면 현재 농업의 연평균 성장률은 1.63% 수준으로 2050년까지 증가하는 세계 인구 약 100억 명을 지원하기 위한 성장률 1.73% 보다 낮은 수준이며 이는 세계 농업의 생산성은 2050년까지 세계 인구의 식량, 사료, 바이오에너지 수요를 지속적으로 충족시킬 수 있을 만큼 증가하지 않고 있으며 미래의 식량난을 예고하고 있다. 본 연구는 농작물의 생산비용 감소, 생산량 증대, 품질 향상 등을 목적으로 국내 농가의 근권 환경 데이터 수집 후 데이터 분석을 통해 지역별 관수 제어 모델을 만들고 해당 지역에서 농사를 시작하는 농부들에게 조언을 줄 수 있는 모델을 제시하는 것을 목적으로 진행되었다. 본 연구에서 제시하는 관수제어 모델링은 시간의 흐름 및 기후에 따른 근권 환경 변화로 인한 배지무게·급액량·배액량의 변화를 그래프 모형으로 나타내는 것을 의미한다. 관수제어 모델링을 위해 근권 환경부 측정 장치를 통해 충정남도 논산, 부여, 예산 지역의 3~6월 근권환경 데이터 및 배지무게·급액량·배액량의 변화에 대한 데이터를 수집했으며 수집된 데이터를 통해 관수제어 모델도출을 위한 매개변수 설정하고 매개변수를 통해 시간의 흐름에 따른 무게·급액량·배액량의 변화를 확인 할 수 있는 관수제어 모델을 도출했다.
농촌의 인구 감소, 고령화에 따른 노동력 부족과 기후변화 심화에 따른 다양한 리스크 확대 등 국내 농업은 현실적 문제를 마주하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스마트 농업 기술을 발전시키고 있다. 스마트 농업 기술 발전에 있어서 관수제어는 최적의 생장환경 조성에 중요한 역할을 하며 환경보호 차원에서도 중요한 이슈이다. 본 논문은 농작물의 품질 향상, 생산 비용 감소 및 생산량 증가 등을 목적으로 국내 파프리카 농가 지역의 근권 환경 데이터를 수집하고 이를 분석하여 관수제어 모델링을 제시하는 연구에 대한 내용이다. 본 논문에서 제시하는 관수제어 모델링은 지역별 기후적 특징으로 인한 배지무게, 급액, 배액의 변화를 그래프로 제시하는 것이다. 그래프 도출을 위해 데이터 수집 및 분석을 통해 매개변수를 정했으며, 제시한 관수제어 모델링 방법을 수집한 근권 환경 데이터에 적용하여 6개의 지역(강원도, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남)의 관수제어 매개변수를 구하고 이를 통해 그래프를 도출했다. 이후 관수제어 모델링 방법의 유효성 검증을 위해 도출된 매개변수를 분석하여 기후적 특징(평균 온도 및 강수량)과 연관시켜보는 연구를 진행했다.
본 연구에서는 CLUE-s(Conversion of Land Use and its Effects at Small regional extent)와 RCP(Representative Concentration Pathway) 4.5 및 8.5 HadGEM3-RA(Hadley Centre Global Environmental Model version 3 Regional Atmosphere)시나리오를 사용하여 미래 농지이용 변화와 기후변화가 관개 필요수량에 미치는 영향을 평가하였다. 논산시(55,517.9ha)의 농지이용 항목으로 논, 밭, 시설재배지를 고려하고 DIROM (Daily Irrigation Reservoir Operation Model)을 이용해 탑정저수지 수혜구역(5,713.3ha)에 대한 관개 필요수량(Irrigation Water Requirement, IWR)을 추정하였다. CLUE-s를 이용한 미래 농지이용 변화를 모의하기 위해 환경부의 2007년, 2013년, 2019년의 토지피복도 6개 항목(수역, 시가지, 논, 밭, 산림, 시설재배지)을 적용하였다. 그 결과, 2100년은 2013년에 비해 논과 밭이 5.0%, 7.6% 감소했으며, 시설재배지는 24.7% 증가하는 것으로 전망되었다. 미래의 농지이용과 기후변화를 모두 고려한 경우의 RCP 4.5 및 RCP 8.5 모두 2090s(2090~2099) IWR은 미래 기후변화만 고려한 경우에 비해 논과 밭에서는 각각 2.1%, 1.0% 감소하고 시설재배지에서는 11.4% 증가하는 것으로 전망되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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