이 연구는 대표적인 속성수인 이태리 포플러와 자작나무가 쓰레기 매립지주변의 조림 수종으로서 적당한가를 평가하기 위해서 수행되었다. 두 수종 묘목에 대한 침출수 관수 효과를 알아보기 위해서 침출수 원액, 50% 침출수, 25% 침출수 그리고 대조구(수도물) 등 4가지 침출수로 다르게 희석하여 약 3개월 정도 관수했다. 이태리 포플러와 자작나무 공통적으로 묘고, 근원경, 물질생산량 모두 침출수 원액을 관수한 처리구가 다른 처리구보다 좋았다. 침출수 원액으로 관수한 묘목의 엽록소 지수, 광합성능력, 증산량이 수도물로 관수한 대조구보다 모두 유의하게 높음을 보여주었다. 이는 비록 3개월이라는 짧은 기간의 결과이긴 하지만, 이들 두 수종은 매립지 주변의 조림, 복구를 위해서 좋은 추천 수종임을 보여주고 있다.
Continuous and tremendous data (canopy temperature and meteorological variables) are necessary to determine Crop Water Stress Index (CWSI). This study investigated the optimal monitoring time and interval of canopy temperature and meteorological variables (air temperature, relative humidity, solar radiation and wind speed) to determine CWSIs. The Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE) was used to quantitatively describe the accuracy of sampling method depending upon various time intervals (t=5, 10, 15, 20, 30 and 60 minutes) and CWSIs per every minute were used as a reference. The NSE coefficient of wind speed was 0.516 at the sampling time of 60 minutes, while the ones of other meteorological variables and canopy temperature were greater than 0.8. The pattern of daily CWSIs increased from 8:00 am, reached the maximum value at 12:00 pm, then decreased after 2:00 pm. The statistical analysis showed that the data collection at 11:40 am produced the closest CWSI value to the daily average of CWSI, which indicates that just one time of measurement could be representative throughout the day. Overall, the findings of this study contributes to the economical and convenient method of quantifying CWSIs and irrigation management.
Rapid development in the upper reaches of the Mekong River, in the form of construction of large hydropower dams and reservoirs, large irrigation schemes, and rapid urban development, is putting water resources under stress. Many scientific reports have pointed out that cascade dams along the Mekong River lead to serious problems: not only hydrologically but also a decline of agricultural productivity due to a decrease of sediment supply in the Mekong Delta and a change of fish amount due to drastic change of the water environment. Cambodia and Vietnam, located in the lowest Mekong basin, are gravely affected by radical changes of hydrologic regime due to Mekong River developments. In particular, the Tonle Sap Lake in Cambodia is very sensitive to the flood cycle and flow variation of the Mekong River as well as inflow water quality from the Mekong River. More than 50% of Cambodian GDP depends on the primary industries such as agriculture, fishing, and forestry, and the Tonle Sap Lake plays an important role to support the national economy in Cambodia. In addition, Cambodian people usually take nourishment from the fish of Tonle Sap Lake. This research aims to assess the impacts of the Mekong river flow alternation on the hydrologic regime of the Mekong River - Tonle Sap Lake. We carried out rainfall-runoff-inundation simulation using CAESER-LISFLOOD for integrated water resource management in the Tonle Sap Basin and then analyze flood inundation variation of the Tonle Sap Lake due to the scenarios. Furthermore, the simulated inundation maps were compared to MODIS satellite images for model verification and hydrologic prediction.
Sustainable wheat production is of paramount importance for attaining/maintaining the food self-sufficiency status of the rapidly growing nation of Pakistan. However, the average wheat yield per unit area has been dwindling in recent years and the climate-induced variations in rainfall patterns and temperature regimes, during the wheat growth period, are believed to be the reason behind this decline. Crop growth simulation models are powerful tools capable of playing pivotal role in evaluating the climate change impacts on crop yield or productivity. This study was aimed to predict the plausible variations in the wheat yield for future climatic trends so that possible mitigation strategies could be explored. For this purpose, Aquacrop model v. 4.0 was employed to simulate the wheat yield under present and future climatology of the largest agricultural province of Punjab in Pakistan. The data related to crop phenology, management and yield were collected from the experimental plots to calibrate and validate the model. The future climate projections were statistically downscaled from five general circulation models (GCMs) and compared with the base line climate from 1980 to 2010. The model was fed with the projected climate to simulate the wheat yield based on the RCP (representative concentration pathways) 4.5 and 8.5. Under the worst, most likely future scenario of temperature rise and rainfall reduction, the crop yield decreased and water footprint, especially blue, increased, owing to the elevated irrigation demands due to accelerated evapotranspiration rates. The modeling results provided in this study are expected to provide a basic framework for devising policy responses to minimize the climate change impacts on wheat production in the area.
Visual MODFLOW was used for quantifying stream-aquifer interactions caused by seasonal groundwater pumping. A hypothetical conceptual model was assumed to represent a stream-aquifer system commonly found in Korea. The model considered a two-layered aquifer with the upper alluvium and the lower bedrock and a stream showing seasonal water level fluctuations. Our results show that seasonal variation of the stream depletion rate (SDR) as well as the groundwater depletion depends on the stream depletion factor (SDF), which is determined by aquifer parameters and the distance from the pumping well to the stream. For pumping wells with large SDF, groundwater was considerably depleted for a long time of years and the streamflow decreased throughout the whole year. The impacts of return flow were also examined by recalculating SDR with an assumed ratio of immediate irrigation return flow to the stream. Return flow over 50% of pumping rate could increase the streamflow during the period of seasonal pumping. The model also showed that SDR was affected by both the conductance between the aquifer and the stream bed and screen depths of the pumping well. Our results can be used for preliminary assessment of water budget analysis aimed to plan an integrated management of water resources in riparian areas threatened by heavy pumping.
Efficient groundwater management requires accurate information about the water volume used. The pumped volume of groundwater can be indirectly estimated using empirical formulae based on electric power consumption. The purpose of this study is to test the accuracy of this indirect method. The Haean basin in Gangwon is located in a rural area, where majority of the groundwater extracted is used for irrigation. The pumped volume of groundwater indirectly estimated from electricity usage using these empirical formulae was compared with the actual pumped volume determined by conducting experiments on April 29 and May 19, 2017. The field survey collected data on electricity usage, pumped volume, and groundwater levels. Based on this measured data, correlations were calculated between electricity usage and pumping volume, as well as groundwater level and pumping rate. The results show that electricity usage and pumped volume measured for both wells (YHE1 and YHE2) are highly correlated (r=0.99, p<0.001). However, for YHE1, notably, the correlation between the groundwater level and pumping rate was not significant, and only some correlations were identified for these variables for the YHE2 test well. The average error with respect to the estimation of the actual pumped volume from the existing formula (1) and formulae (2) and (3) are +399% and -88%, respectively. To reduce these errors, these formulae need to consider other factors affecting the pumped volume.
Growing crops under different soil textures may affect crop growth and yield because of soil N availability, soil N leaching, and plant N uptake. The objective of this study was to evaluate effects of three different soils (sandy loam, loam, and clay loam) on cucumber (Cucumis sativus L.) yield, nitrogen (N) use efficiency (NUE), and water use efficiency (WUE) by subsurface drip fertigation in the greenhouse. Three different soil textures are sandy loam, loam, and clay loam with 3 replications. The dimension of each lysimeter was $1.0m(W){\times}1.5m(L){\times}1.0m(H)$. Cucumber was transplanted on April $8^{th}$ and Aug $16^{th}$ in 2011. The subsurface drip line and tensiometer was installed at 30 and 20 cm soil depth, respectively. An irrigation with $100mg\;NL^{-1}$ concentration was automatically applied when the tensiometer reading was 10 kPa. Volumetric soil water content for cucumber cultivation was the highest in 30 cm soil depth regardless of soil texture and was lowered when soil depth was deeper. The volumetric soil water contents at soil depths of 10, 30, 50, and 70 cm were the highest at clay loam, followed by loam, and sandy loam. The growth of cucumber at the $50^{th}$ day after transplanting was the lowest at sandy loam. Cucumber fruit yields were similar for all three soil textures. The highest amount of water use at sandy loam was observed. Nitrogen and water use efficiencies for cucumber were higher for clay loam, followed by loam and sandy loam, while the amount of N leaching was the greatest under sandy loam, followed by loam, and clay loam. Overall, growing cucumber on either loam or clay loam is better than sandy loam if subsurface drip fertigation is used in the greenhouse.
Pregnancy rhinitis is a relatively common condition. It is characterized by the presence of nasal symptoms, especially nasal congestion, not present prior to pregnancy, but typically present during the last 6 or more weeks of pregnancy, without other signs of respiratory tract infection or any known allergic causes, and disappearing completely within 2 weeks after delivery. Nasal saline irrigation, intranasal steroid spray, and oral antihistamines are usually recommended as the first line of treatment for rhinitis. However, most pregnant women refuse medical treatment for pregnancy rhinitis because of the fear of teratogenicity. Severe pregnancy rhinitis increases the risk of snoring, which has been suggested as having adverse effects on the fetus. In cases where the patients are unable to control their symptoms, pregnancy rhinitis can negatively affect the quality of life (QOL) as well as the pregnancy outcome. Therefore, special caution is required for determining the appropriate diagnosis and treatment modalities for pregnancy rhinitis. Here, we report for the first time, the successful treatment of pregnancy rhinitis that was unresponsive to conservative management and medical therapy by using microdebrider-assisted inferior turbinoplasty at the final stages of pregnancy, along with a review of the relevant literature.
Up-to-date statistics of crop cultivation status is essential for farm land management planning and the advancement in remote sensing technology allows for rapid update of farming information. The objective of this study was to develop a classification model of rice paddy or winter crop fields based on NDWI, NDVI, and HSV indices using Sentinel-2 satellite images. The 18 locations in central Korea were selected as target areas and photographed once for each during summer and winter with a eBee drone to identify ground truth crop cultivation. The NDWI was used to classify summer paddy fields, while the NDVI and HSV were used and compared in identification of winter crop cultivation areas. The summer paddy field classification with the criteria of -0.195
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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