본 연구에서는 위성 SAR 영상을 이용한 초목층 정보 예측을 위해 옥수수의 생육에 따른 후방 산란 계수 변화를 분석한다. 이를 위하여 지상형 산란계 시스템을 이용하여 옥수수 밭의 후방 산란 계수를 측정하였으며, 지표면 정보를 입력변수로 한 1차 VRT(Vector Radiative Transfer) 기법을 이용하여 후방 산란 계수를 계산하여 측정값과 비교/분석한다. 그 결과, 생육 초기에는 옥수수보다 토양에서의 산란이 지배적이었으며, 옥수수의 밀도가 증가하면서 잎의 분포의 영향으로 입사각이 증가하면서 후방 산란 계수가 점차 상승하는 특징을 보였다. 측정 데이터와 1차 VRT 계산 오차는 평균 RMSE (Root Mean Square Error)가 VV-편파에서 1.32 dB이었고, HH-편파에서 0.99 dB이었다. 또한, 1차 VRT 계산을 통해 LAI (Leaf Area Index) 변화에 따른 작물과 토양에서의 산란 영향을 분석하였다.
본 연구는 규산과 칼리 시용이 골프장 그린용 크리핑 벤트그래스 잔디의 생육과 품질 그리고 내답압성에 미치는 영향을 알아보기 위해 실시되었다. 먼저 규산과 칼리 시용에 따른 잔디반응을 살펴보기 위해서 필드조건에서 잔디품질, 뿌리길이, 잔디밀도와 건물중을 평가하였다. 다음으로 답압빈도에 따른 크리핑 벤트그래스의 잔디생육(뿌리길이, 잔디밀도, 건물중)과 잔디품질 및 토양경도를 조사하였다. 마지막으로 30일간의 답압처리조건에서 규산과 칼리의 내답압성 시비효과를 평가하였다. 규산 및 칼리 처리에 따른 잔디뿌리생육에 있어서 규산을 증가함에 따라 뿌리길이가 증가하였다. 크리핑 벤트그래스의 답압빈도에 따른 잔디품질은 1일 2회 처리구가 가장 우수하였으며, 7회 처리구는 무답압 처리구보다 우수하였다. 그러나 15회 이상 답압 처리구는 잔디품질이 월등히 저하하였다. 30일간의 답압처리시 규산 및 황산칼리의 시비효과는 잔디품질 향상 및 뿌리생육 증진효과가 있었다. 규산과 칼리를 처리하였을 때 잔디품질이 대조구보다 각각 6.38%, 10.25% 상승하였으며 규산과 칼리를 혼용 살포하였을 때 가장 잔디품질이 좋았다. 잔디 뿌리길이는 규산을 살포하였을 때 가장 길었으며 대조구보다 11.4%가 길었다. 따라서 답압이 예상되는 골프장 그린용 벤트그래스에서 잔디의 내답압성 증진을 위해서는 규산과 칼리의 시비가 효과적이었다.
본 연구에서 사용된 바이오폴리머는 미생물로부터 추출한 ${\beta}$-glucan 및 xanthan gum 이 주성분인 친환경 신소재이며, 토양에 처리하면 강도 증진을 통한 제방의 침식 및 유실 감소뿐만 아니라 토양 내 수분보유력을 증가시키는 것으로 보고되어 있다. 그러나 바이오폴리머가 제방에 적용되었을 때 주변 식생에 미치는 영향에 대한 연구는 미흡한 상황이다. 본 연구는 가뭄 조건에서 토양 내 바이오폴리머 혼합 유무에 따라 Camelina sativa L. (Camelina)의 생육에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 각각 0, 0.25, 0.5, 1%의 바이오폴리머가 혼합된 토양에서 발아로부터 25일간 가뭄 처리 후 표현형을 관찰한 결과, 혼합된 바이오폴리머 농도가 높을수록 가뭄 피해가 감소하였다. 특히 25일 동안의 가뭄 처리된 0.5% 바이오폴리머 혼합구에서 신장, 엽장, 엽폭이 대조구 보다 각각 약 30, 70, 170% 증가하였다. 이후 재급수를 통한 바이오폴리머 혼합구의 회복률 또한 약 80% 높게 나타났다. 식물의 근권 발달을 보기 위해 20일 동안 가뭄을 처리하였으며, 대조구에 비해 바이오폴리머 혼합구에서 측근 형성 및 발달이 약 40% 감소한 것을 확인하였다. Camelina에 가뭄 처리하여 기공전도도, 전해질 유출도, 상대적 수분함량 등 생리적 반응을 조사한 결과, 바이오폴리머의 혼합이 가뭄으로 인한 피해를 각각 약 50, 70, 50% 감소시켰다. 바이오폴리머가 가뭄 조건 하에서 식물의 생장에 미치는 영향을 분자수준에서 알아보기 위해 Reverse Transcription- Polymerase Chain Reaction (RT-PCR)을 통한 유전자 발현양상을 분석하였다. 수분수송 관련 유전자 (aquaporin)인 PIP1;4, 2;1, 2;6 및 TIP1;2, 2;1 발현이 바이오폴리머 혼합구 및 가뭄 처리된 Camelina 잎에서 더 높게 나타났다. 이러한 결과를 종합하였을 때, 바이오폴리머는 가뭄 조건에서 토양 내 수분보유력을 유지시킴으로써 Camelina의 양 수분의 흡수 및 생육에 긍정적인 영향을 주는 것으로 보인다.
Kang, Woochul;Kang, Joongu;Jang, Eunkyung;Julien, Piere Y.
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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pp.85-85
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2020
South Korea experiences few large scale erosion and sedimentation problems, however, there are numerous local sedimentation problems. A reliable and consistent approach to modelling and management for sediment processes are desirable in the country. In this study, field measurements of sediment concentration from 34 alluvial river basins in South Korea were used with the Modified Einstein Procedure (MEP) to determine the total sediment load at the sampling locations. And then the Flow Duration-Sediment Rating Curve (FD-SRC) method was used to estimate the specific degradation for all gauging stations. The specific degradation of most rivers were found to be typically 50-300 tons/㎢·yr. A model tree data mining technique was applied to develop a model for the specific degradation based on various watershed characteristics of each watershed from GIS analysis. The meaningful parameters are: 1) elevation at the middle relative area of the hypsometric curve [m], 2) percentage of wetland and water [%], 3) percentage of urbanized area [%], and 4) Main stream length [km]. The Root Mean Square Error (RMSE) of existing models is in excess of 1,250 tons/㎢·yr and the RMSE of the proposed model with 6 additional validations decreased to 65 tons/㎢·yr. Erosion loss maps from the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE), satellite images, and aerial photographs were used to delineate the geospatial features affecting erosion and sedimentation. The results of the geospatial analysis clearly shows that the high risk erosion area (hill slopes and construction sites at urbanized area) and sedimentation features (wetlands and agricultural reservoirs). The result of physiographical analysis also indicates that the watershed morphometric characteristic well explain the sediment transport. Sustainable management with the data mining methodologies and geospatial analysis could be helpful to solve various erosion and sedimentation problems under different conditions.
본 연구는 미국의 미시간주 산지로부터 도입한 종자를 이용하여 국내 6개 지역에서의 토양 물리·화학적 성질 및 기상인자에 따른 루브라참나무 초기 생장 특성을 분석하고자 수행되었다. 조사지는 화성, 양평, 평창, 삼척, 충주, 김제이며 2014년에 루브라참나무 묘목(1-0묘)은 3,000본 ha-1 밀도로 식재되었다. 2021년도에 조사된 6개 지역 8년생 루브라참나무의 평균 수고, 근원경 및 재적생장은 각각 3.52 m, 3.84 cm, 0.0023 m3로 나타났다. 조사된 국내 6개 지역 중에서 경기도 화성시에 식재된 루브라참나무의 생장이 가장 우수하며 강원도 평창군의 생장이 가장 저조하였다. 토양특성 조사에서 조림지 토양 내 모래의 비율은 21.4~64.1%, 미사는 24.9~61.1%, 점토는 9.7~21.2%로 확인되었으며, pH는 전체적으로 4.15~4.80의 범위로 약산성을 나타내었다. 지역별로는 화성이 4.15로 가장 낮았고 삼척 지역이 4.80으로 가장 높았다. 조림지 토양의 물리·화학적 특성 및 기상인자와 생장 특성과의 상관분석을 진행한 결과, 토양인자들 중 pH는 근원경과 부의 상관을 나타냈으며 다른 토양인자들은 생장특성과 유의한 상관관계가 나타나지 않았다. 반면, 일 최고기온과 3~10월의 평균온도 등의 기상인자는 생장특성과 강한 정의 상관을 나타냈으며, 해발고와 지형, 3~10월의 강우 일수는 부의 상관을 보였다. 특히 화성지역은 가장 높은 일 최고온도와 3~10월의 평균온도, 낮은 고도와 산록에 가까운 지형으로 인해 가장 우수한 초기생장을 보이는 것으로 나타났다. 생장이 가장 저조했던 평창의 경우 높은 고도와 낮은 일 최저기온 등으로 인한 겨울철 동해 피해와 야생동물에 의한 수목 피해가 생장에 부정적인 영향을 주었던 것으로 분석되었다. 주성분 분석에서는 제 3 주성분까지 84.7%의 설명력을 나타냈으며, 생장특성인 근원경 및 재적과 생장이 가장 우수했던 화성지역이 강한 상관관계를 보였다. 종합적으로 국내 6개 지역 중에서 화성 지역의 루브라참나무 초기 생장이 가장 우수한 것으로 나타났으며, 조림지 토양의 물리·화학적 특성보다는 온도나 고도와 같은 기상과 관련된 인자가 생장특성과 상관관계가 높다는 것을 확인할 수 있었다. 이 결과는 루브라참나무 국내 조림 적지 판정 및 환경 특성에 따른 초기생장 특성 예측에 필요한 유용한 정보로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
Studying slope stability is an important branch of civil engineering. In this way, engineers have employed machine learning models, due to their high efficiency in complex calculations. This paper examines the robustness of various novel optimization schemes, namely equilibrium optimizer (EO), Harris hawks optimization (HHO), water cycle algorithm (WCA), biogeography-based optimization (BBO), dragonfly algorithm (DA), grey wolf optimization (GWO), and teaching learning-based optimization (TLBO) for enhancing the performance of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in slope stability prediction. The hybrid models estimate the factor of safety (FS) of a cohesive soil-footing system. The role of these algorithms lies in finding the optimal parameters of the membership function in the fuzzy system. By examining the convergence proceeding of the proposed hybrids, the best population sizes are selected, and the corresponding results are compared to the typical ANFIS. Accuracy assessments via root mean square error, mean absolute error, mean absolute percentage error, and Pearson correlation coefficient showed that all models can reliably understand and reproduce the FS behavior. Moreover, applying the WCA, EO, GWO, and TLBO resulted in reducing both learning and prediction error of the ANFIS. Also, an efficiency comparison demonstrated the WCA-ANFIS as the most accurate hybrid, while the GWO-ANFIS was the fastest promising model. Overall, the findings of this research professed the suitability of improved intelligent models for practical slope stability evaluations.
This study was performed to investigate the effects of sowing density and number of seeds sown on the emergence rate and growth characters of Panax ginseng C. A. Meyer under direct sowing cultivation in a blue plastic greenhouse. Ginseng seedlings, derived from seeds sown directly at different densities (90, 108, 135, and 162 seeds per $162m^2$), were cultivated in sandy loam soil within a blue plastic greenhouse. In contrast to the emergence rate, which decreased with an increase of sowing density, number of survival plant showed an increasing trend. Interestingly, the emergence and number of survival plant were significantly enhanced when 2 or 3 seeds were sown per hole compared with when one seed was sown per hole. Growth of the aerial parts of ginseng were not markedly influenced by sowing density or the number of seeds sown. However, chlorophyll content (SPAD values) increased with an increase in sowing density. Root parameters, such as root length, diameter, and weight, and the number of lateral roots decreased with an increase in sowing density, but were not noticeably influenced by the number of seeds sown. Total saponin content was the highest in the treatment plot containing 135 seeds. Similarly, the content of each ginsenoside was also tended to be higher in this treatment than in other treatment plots. On the basis of the results obtained in this study, it was possible to determine the optimal sowing density and seed number for the direct sowing cultivation of ginseng in blue plastic greenhouse.
본 연구는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하여 섬진강유역과 영산강유역을 대상으로 유역간 물이동 모델링을 수행하였다. 먼저, 영산강과 섬진강유역에 대해 SWAT 모형을 구축하였고 저수지 운영 매개변수 WURESN(Water Use Reservoir Withdrawn)과 Inlet 기능을 이용하여 섬진강유역의 주암댐에서 영산강유역의 광주천으로의 물이동 모델링을 수행하였다. 섬진강유역의 주암댐과 영산강유역의 마륵 수위관측소의 2005년~2017년까지의 댐 방류량, 저수량 그리고 도수유량 자료를 이용하여 SWAT모형의 검보정을 하였다. 주암댐 검보정결과의 평균 RMSE, NSE, R2는 각각 2.22 mm/day, 0.62, 0.86로 나타났고 마륵 관측소는 각각 1.38 mm/day, 0.69, 0.84로 나타났다. 유역간 물이동에 의한 하류의 영향을 평가하기 위해, 영산강유역내 다기능보 2개(승촌보, 죽산보)와 섬진강유역의 곡성과 구례 수위관측소를 선택하여 검보정을 진행하였다. 승촌보, 죽산보, 곡성 및 구례 관측소의 검보정 결과에 대한 평균 RMSE, NSE, R2는 각각 1.49~2.49 mm/day, 0.45~0.76, 0.81~0.90로 분석되었다.
본 연구는 다목적함수를 고려한 입자군집최적화(Particle Swarm Optimization, PSO) 알고리즘을 Python으로 개발하고, Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형에 적용하여 자동보정 알고리즘의 적용 가능성을 평가하였다. SWAT 모형의 유출 해석은 안성천의 공도 수위 관측소 상류유역($364.8km^2$)을 대상으로 하였으며, 공도 지점의 2000년부터 2015년까지의 일 유량 자료를 이용하였다. PSO 자동보정은 결정계수(coefficient of determination, $R^2$), 평균제곱근오차(RMSE), NSE 모형효율계수(Nash-Sutcliffe Efficiency, $NSE_Q$), 특히 중간유출과 기저유출의 보정을 위해 $NSE_{INQ}$ (Inverse Q)를 활용하여 SWAT을 보정하였다. PSO을 통한 SWAT 모형의 자동보정과 수동보정의 유출해석 결과, 각각 $R^2$는 0.64, 0.55, RMSE는 0.59, 0.58, $NSE_Q$는 0.78, 0.75, $NSE_{INQ}$는 0.45, 0.09의 상관성 분석결과를 보였다. PSO 자동보정 알고리즘은 수동보정에 비하여 높은 향상을 보였는데 특히 유출의 감수곡선을 개선시켰으며 적절한 매개변수 추가(RCHRG_DP)와 매개변수 범위의 설정으로 수동보정의 한계를 보완하였다.
In the numerical weather model, surface properties can be defined by various parameters such as terrain height, landuse, surface albedo, soil moisture, surface emissivity, roughness length and so on. And these parameters need to be improved in the Seoul metropolitan area that established high-rise and complex buildings by urbanization at a recent time. The surface roughness length map is developed from digital elevation model (DEM) and it is implemented to the high-resolution numerical weather (WISE-WRF) model. Simulated results from WISE-WRF model are analyzed the relationship between meteorological variables to changes in the surface roughness length. Friction speed and wind speed are improved with various surface roughness in urban, these variables affected to temperature and relative humidity and hence the surface roughness length will affect to the precipitation and Planetary Boundary Layer (PBL) height. When surface variables by the WISE-WRF model are validated with Automatic Weather System (AWS) observations, NEW experiment is able to simulate more accurate than ORG experiment in temperature and wind speed. Especially, wind speed is overestimated over $2.5m\;s^{-1}$ on some AWS stations in Seoul and surrounding area but it improved with positive correlation and Root Mean Square Error (RMSE) below $2.5m\;s^{-1}$ in whole area. There are close relationship between surface roughness length and wind speed, and the change of surface variables lead to the change of location and duration of precipitation. As a result, the accuracy of WISE-WRF model is improved with the new surface roughness length retrieved from DEM, and its surface roughness length is important role in the high-resolution WISE-WRF model. By the way, the result in this study need various validation from retrieved the surface roughness length to numerical weather model simulations with observation data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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