본 연구의 목적은 2016년 5월에서 8월 기간 동안 단양지역의 아로니아 표본 재배 농가들을 대상으로 기상 기후학적 인자와 아로니아 과실 특성과의 관계를 조사 분석하는 것이다. 이를 위해 아로니아 표본 재배 농가들로부터 기상 요소, 과실과 토양의 물리 화학적 특성과 조건, 비가림 및 해가림 설치에 따른 과실의 특성 변화 등을 조사한다. 그 결과로서, 첫째, 단양지역의 최근 최고기온, 누적강수량, 상대습도, 일조시간 등의 기상 기후 인자가 아로니아 재배 적지뿐만 아니라 일정한 품질 유지 및 생산량에 긍정적인 영향을 준다. 하지만 4월과 5월의 강풍은 아로니아의 개화기 및 만개기의 낙화현상에 큰 영향을 준다. 둘째, 아로니아 품질과 생산량은 일최고기온, 일토양온도, 일토양 pH, 누적강수량, 일토양습도 등의 농업 기상 기후 인자와 0.9 이상의 높은 상관을 나타낸다. 그리고 이들 인자들을 이용한 회귀식을 통해 그 품질과 생산량을 예측할 수 있다. 셋째, 강수량이 많은 경우에 아로니아의 당도와 안토시아닌 성분을 감소시키기 때문에 과일 변색기 이후에는 비가림을 유지하는 것이 필요하다. 그리고 아로니아 표본 농가의 노지 및 비가림 재배 시에 당도와 안토시아닌 성분 간 회귀분석 결과는 모두 높은 상관을 나타낸다.
전북 평야지역의 강수성분 변화 및 산성비 원인물질을 파악하기 위해 호남 농업 시험장내에서 1991년부터 1995년까지 강수의 화학적 조성을 분석 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. '91년부터 '95년까지 5년동안 익산지역 평균산성비 강하율은 47.9%였다. 2. 강수 분획별 pH변화는 초기 강우(5mm이하)때 높고, 두번째 분회(10mm)에서 낮았으나 그 이후에는 증가하는 경향이었고 모든 성분은 첫번째 분회(5mm이하)에서 가장 높았다. 3. 5년 동안 pH 4.0 이하의 강수는 '91년이 5회, '92년이 4회, '95년이 1회 총 10회에 걸쳐 64mm로 년 강수량의 1.4% 수준이었다. 4. 5년 동안 평균 강우성분조성 분포비율은 $SO_4\;^{2-}$ > $NO_3\;^-$ > $Cl^-$ > $NH_4\;^+$ > $Ca^{2+}$ > $K^+$ > $Mg^{2+}$ 순이었다. 5. 익산지역에서 산성비 강하에 기여한 물질의 비율은 $SO_4\;^{2-}$이 52%, $NO_3\;^-$이 25%, $Cl^-$이 23%로 나타났다.
Keba, Habtamu T.;Madakadze, I.C.;Angassa, A.;Hassen, A.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제26권3호
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pp.366-377
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2013
We examined the nutritive value of common grass species in the semi-arid rangelands of Borana in southern Ethiopia using local experience based herbage preference (LEBHP) perception and laboratory techniques. Local pastoralists in the study area were asked to identify common grass species and rank them according to the species' preferences and palatability to cattle. The pastoralists listed a total of 15 common grass species which were then sampled during the main rain and cold dry seasons and analyzed for crude protein (CP), Neutral Detergent Fiber (NDF), Acid Detergent Fiber (ADF) and ash content to verify pastoralists' claim regarding the quality of individual species. The relative feed value (RFV) and dry matter digestibility (DMD) were also calculated using NDF and ADF contents. Spearman's rank correlation was used to examine possible relationships between laboratory results and pastoralists' experience on grass quality. Cenchrus ciliaris, Chrysopogon aucheri, Digitaria milanjiana, Eragrostis papposa and Panicum maximum were the top five species based on LEBHP perception. There were indications of inconsistency in terms of LEBHP perception among the different pastoral communities. The chemical composition of all grass species showed significant (p<0.05) variation between sites, seasons and species. The results showed that the CP values for the Borana rangelands were in the range of 8.7% in the main rain season to 5.1% for the cold dry season. The fiber constituents were relatively low in the main rain season compared to the cold dry season. Overall, Digitaria milanjiana had the highest CP (16.5%) content, while the least was recorded with Heteropogon contortus (10.8) and Aristida adoensis (9.8%) during the main rain season. It seems that the spatial variability of landscapes within the wider geographical regions, soil properties and texture, and land-use patterns probably contributed to site differences in species quality. Generally, the RFV of individual grass species was significantly (p<0.05) varied between and within sites. The ranking of species by pastoralists according to their preferences by cattle was highly correlated with the chemical composition of laboratory results of individual grass species with 'r' values for CP (0.94), ash (0.95), NDF (-0.98), ADF (-0.93) and ADL (-0.93). We suggest the complimentary use of LEBHP and laboratory techniques in evaluating the nutritive quality of rangeland forage species for sustainable animal production.
본 연구에서는 Z - R 관계식의 매개변수 결정을 위한 확률대응법(Probability Matching Method, PMM)의 적용성을 평가하였다. 이를 위해 먼저, 확률대응에 적합한 반사도와 강우강도의 자료 수와 히스토그램의 구간 간격을 결정하기 위한 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과, 확률대응법으로 매개변수를 결정할 경우 1,000개의 자료쌍이 구축되어야 한다는 것을 확인하였다. 이는 약 2시간 정도 수집된 자료 수에 해당한다. 또한, 히스토그램의 구간 수는 100 구간 정도가 되어야 한다는 것을 확인하였다. 아울러 확률대응에는 반사도와 강우강도의 누가확률 차이보다 1차 모멘트 차이를 이용하는 것이 양호한 결과를 얻을 수 있고, 30~100% 구간을 대응하는 것이 적합하다는 것을 확인하였다. 본 연구에서는 이러한 결과를 바탕으로 비슬산 레이더로 관측한 실제 호우사상에 대해 확률대응법으로 매개변수를 결정하였다. 추정된 매개변수를 이용하여 결정한 레이더 강우는 전체적으로 지상강우보다 크게 산정되었다. 하지만, 이러한 결과는 레이더 강우와 지상 강우를 쉽게 대응하기 어려운 기존의 연구 결과를 고려하면 감안할 수 있는 부분으로 본 연구에서 평가한 확률대응법이 비교적 기존의 Z - R 관계식 보다 호우사상에 적합한 레이더 강우를 산정할 수 있다고 판단하였다.
강우-유출 모의를 수행할 때 기상 및 강우관측소의 자료를 이용하는 것이 일반적이다. 그러나 유역면적이 클 경우 기상 및 강우관측소의 자료만으로 신뢰성 있는 유출량을 산정하기란 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이용되는 강우자료에 따라 준분포형 모형에 의해 산정되는 유출량에 미치는 영향을 검토하기 위해 대상유역에 위치하고 있는 기상관측소의 강우자료, 기상 및 강우관측소의 강우자료, 크리깅 기법에 의해 기상 및 강우관측소의 강우자료를 공간적으로 분포시켜 얻은 가상지점의 관측 강우자료를 이용해 각 소유역의 면적 강우량을 산정하였다. 또한 각각의 강우자료들을 비교하였으며, 분포형 모형인 SWAT모형을 이용하여 각각의 강우자료에 따른 유출량을 비교 분석하였다. 본 연구는 공간 분포된 면적강우량을 이용해 산정된 유출량의 정확성을 검토하기 위한 것으로써 분석 결과, 공간 분포된 면적 강우량을 이용한 유출량이 기상 및 강우관측소의 강우량을 이용한 유출량보다 실제 유출량을 보다 더 잘 모의하는 것으로 나타났다. 이는 공간 분포된 강우가 실제 강우패턴을 가장 잘 반영한다고 할 수 있다.
본 연구는 겨울철 적설 관측에 사용되는 전도형 강수량계 가열 시스템의 최적 온도, 위치, 제어 방식을 도출하기 위해 수행하였다. 수수구, 외부, 내부를 가변적으로 제어 가능한 전도형 강수량계를 제작하여 실내·외 실험을 수행하였다. 실내 실험은 강수량계 가열시스템의 성능비교와 적정온도를 도출하기 위해 항온항습챔버에서 수행되었다. 이후 다설지인 대관령에 위치한 구름물리선도센터에서 실외실험을 수행하여 실내실험 결과를 검증하였다. 분석 결과, 수수구의 가열 온도는 10~30℃, 내부 가열 온도는 70℃가 최적으로 확인되었다. 또한, 측정 지연을 최소화하기 위한 가열 장치의 최적 위치는 강수량계 외부, 수수구 테두리, 수수구 수직면으로 확인되었다. 본 연구 결과는 겨울철 고체 강수 측정을 위한 강수량계 가열 시스템의 운영 조건에 대한 기초자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 불투수성 지역에서 강우시 비점오염원 유출특성을 파악하고, 다양한 해석방법을 통하여 비점오염물질의 초기유출현상을 규명하고자 하였다. 불투수성 지역에서의 강우사상 특성은 강우강도의 영향을 많이 받는 것으로 나타났으며, 강우강도가 크면 초기유출현상이 뚜렷하게 나타나는 것으로 나타났다. 또한 선행무강우일수에 의해서 비점오염물질의 농도차가 큰 것으로 나타나, 이에 대한 대책 마련이 필요할 것으로 판단된다. 비점오염원의 초기유출에 의한 감소율(DR) 평가 결과, 강우시 불투수성 지역에서의 비점오염 유출특성은 건기시 불투수면에 집적되어 있던 비점오염물질이 초기강우에 의해 높은 농도로 유출되는 경향을 보였기 때문에 초기강우로 인한 비점오염물질에 대한 대책을 마련하는 것은 중요하고, 이와 관련하여 비점오염 처리시설에 대한 용량 산정에 대한 평가도 필요할 것으로 판단된다. 초기유출에 의한 감소율(DR) 경향 분석은 비점오염물질에 대하여 감소율(DR) 50%를 기준으로 조사지점별 강우유출시간을 분석하였는데, TSS는 15~60 min으로 나타났으며, 유기물질은 30~90 min으로 나타나는 경향을 보였지만 강우유출이 끝날 때까지도 감소율(DR)이 50% 이하인 특성도 나타났다. 이를 근거로 하여 향후 구조적 BMPs 시설 설계 시 참고자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
우리나라는 지형적, 기후적 특성으로 인해 매년 여름 산사태의 가능성이 크며, 최근 난개발로 인해 이의 발생과 피해가 더욱 커지고 있다. 천안지역은 상대적으로 안전한 지역으로 인식되어 왔으나 산사태의 위험요인이 증가하고 있어 체계적 분석이 필요하다. 본 논문에서는 천안 성거산 주변을 중심으로 등고선 지도를 이용하여 지형의 특징을 추출하고, 이를 이용하여 호우 시 수로와 유역의 면적을 계산하였다. 분석결과 성거산 주변 지역은 수로의 길이와 호우 유입량 관점에서 산사태에 비교적 안정적인 것으로 분석되었으나 일부 국소지역은 계속적 관찰이 필요하다. 한편 등고선 지도는 다른 수치지도 보다 비용 면에서 경제적이므로 1차적 산사태 위험도 분석에 적합하다.
태풍에 따른 폭우의 영향을 검토하기 위하여 강우 유출의 실측 자료로 홍수 유역내의 유출 변화에 따른 영향 분석이 필요하다. 또한 강우 유출 해석시 유역 전체에 동일한 강우가 발생하는 것으로 해석하는 경우가 있지만, 실제 유역에서의 강우량 분포는 매우 불규칙한 경우가 있어서 이를 반영한 해석이 이루어져야 한다. 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 지형, 토지이용, 토양 등의 공간정보를 생성하였으며, WMS와 연계하여 대상 유역의 지형학적 특성인자를 도출하고 유역의 유출곡선지수(CN)를 계산하였다. 또한 WMS상에 연결되어 있는 HEC-1 모형과 합리식을 이용하여 홍수량을 산정하였다. GIS와 WMS를 연계 활용하므로써 건설공사지역에서 폭우에 따른 유역의 영향과 강우에 의한 유출량을 산정하고 유출을 모의, 분석할 수 있었으며, 보다 효율적인 홍수량의 해석에 기초자료로 활용할 수 있었다.
The quantified analysis of damages to wastewater treatment plants by natural disasters is essential to maintain the stability of wastewater treatment systems. However, studies on the quantified analysis of natural disaster effects on wastewater treatment systems are very rare. In this study, a total disaster index (DI) was developed to quantify the various damages to wastewater treatment systems from natural disasters using two statistical methods (i.e., AHP: analytic hierarchy process and PCA: principal component analysis). Typhoons, heavy rain, and earthquakes are considered as three major natural disasters for the development of the DI. A total of 15 input variables from public open-source data (e.g., statistical yearbook of wastewater treatment system, meteorological data and financial status in local governments) were used for the development of a DI for 199 wastewater treatment plants in Korea. The total DI was calculated from the weighted sum of the disaster indices of the three natural disasters (i.e., TI for typhoon, RI for heavy rain, and EI for earthquake). The three disaster indices of each natural disaster were determined from four components, such as possibility of occurrence and expected damages. The relative weights of the four components to calculate the disaster indices (TI, RI and EI) for each of the three natural disasters were also determined from AHP. PCA was used to determine the relative weights of the input variables to calculate the four components. The relative weights of TI, RI and EI to calculate total DI were determined as 0.547, 0.306, and 0.147 respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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