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벼생유기간중의 논에서의 분석소비에 관한 연구(II) (Studies on the Consumptine Use of Irrigated Water in Paddy Fields During the Growing of Rice Plants(III))

  • 민병섭
    • 한국농공학회지
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    • 제11권4호
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    • pp.1775-1782
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    • 1969
  • 벼의 생육기간중(生育期間中) 논에서의 수력소비(水力消費)에 관(關)하여 연구(硏究)하였던바 다음과 같은 결론(結論)을 얻었다. 1. 엽면(葉面) 및 주간수면증발(株間水面蒸發) 1) 벼의 엽면증발량(葉面蒸發量)은 조(早), 중(中), 만생종(晩生種) 공(共)히 이앙(移秧)후 점차(漸次) 증가(增加)하다가 수잉기(穗孕期)에 급증(急增)하고 수잉기(穗孕期) 말기(末期)에서 출수개화(出穗開花) 초기(初期)(조생종(早生種)은 제6기(第6期), 중(中), 만생종(晩生種)은 제7기(第7期)에 최대량(最大量)에 달(達)하며 그 후 점감(漸減)한다. 2) 벼의 엽면증발작용(葉面蒸發作用)은 조(早), 중(中), 만생종(晩生種) 모두 제5기(第5期)까지는 별(別) 차이(差異)가 없으며 제6기(第6期)에는 조생종(早生種)이 가장 왕성(旺盛)하고 제7기(第7期) 이후(以後)는 만생종(晩生種)이 계속(繼續) 제일(第一) 왕성(旺盛)하다. 3) 엽면증발(葉面蒸發)이 가장 왕성(旺盛)한 시기(時期)인 제6기(第6期) 조생종(早生種)와 제7기(第7期)(중(中), 만생종(晩生種)의 엽면증발량(葉面蒸發量)은 전(全) 생육기간(生育期間)의 총엽면증발량(總葉面蒸發量)의 $15{\sim}16%$에 달(達)한다. 4) 벼의 엽면증발(葉面蒸發)은 그 생리작용(生理作用)에 기인(起因)하느니만큼 엽면증발량산정(葉面蒸發量算定)의 기준계수(基準係數)로는 증산강도(蒸散强度)를 채택사용(採擇使用)함이 타당(妥當)하다고 본다. (표(表)7) 5) 이 시험(試驗)에서 공시(供試)한 벼의 엽면증발량(葉面蒸發量)이 최대(最大)로 되는 출수개화(出穗開花) 초기(初期)까지의 각품종(各品種)의 엽면증발량(葉面蒸發量)을 산정(算定)할 수 있는 수식(數式)은 다음과 같다. 조생종(早生種) ; Y=0.658+1.088x 중생종(中生種) : Y=0.780+1.050x 만생종(晩生種) : Y=0.646+1.091x 7) 논 에서의 주간수면증발량(株間水面蒸發量)은 그림-1, 2에서 보는바와 같이 엽면증발량(葉面蒸發量)과 고도(高度)의 부(負)의 상관관계(相關關係)가 있음을 알 수 있다. 8) 주간수엽증발량(株間水面蒸發量)은 증발계(蒸發計) 증발량(蒸發量)에 대(對)한 비(比)(표(表) 11)로 산정(算定)할 수도 있고 표(表)-10에 의거(依據)하던가 또는 주간수면증발량(株間水面蒸發量)이 최소(最少)로 되는 시기(時期)(조생종(早生種)은 이 시험(試驗)에 공시(供試)한 품종(品種)에 대(對)해서 다음 수식(數式)으로 산정(算定)할 수도 있다. 조생종(早生種) : Y=4.67-0.58x 중생종(中生種) ; Y=4.70-0.59x 만생종(晩生種) : Y=4.71-0.59x 9) 엽(葉), 수면증발량(水面蒸發量)의 생육기별(生育期別) 변화상황(變化狀況)은 엽면증발량(葉面蒸發量)의 그것과 그 경향(傾向)이 동일(同一)하며 조생종(早生種)은 제6기(第6期)에 중(中), 만생종(晩生種)은 제7기(第7期)에 최대(最大)로 된다. 10) 논 에서의 엽(葉), 수면증발량(水面蒸發量)은 표(表)-12에 의(依)하거나 증발산강도(蒸發散强度)(표(表)14)에 의(依)하여 산정(算定)할 수 있으며 엽(葉), 수면증발량(水面蒸發量)이 최대(最大)로 되는 시기(時期)까지의 양(量)은 이 시험(試驗)에서 공시(供試)한 품종(品種)에 대(對)해서 다음 수식(數式)으로 산정(算定)할 수 있다. 조생종(早生種) : Y=5.36+0.503x 중생종(中生種) : Y=5.41+0.456x 만생종(晩生種) : Y=5.80+0.494x 11) 전(全) 생육기간(生育期間)의 엽(葉), 수면증발량(水面蒸發量)의 증발계(蒸發計) 증발량(蒸發量)에 대(對)한 비(比)는 조생종(早生種)은 1.23, 중생종(中生種)은 1.25, 만생종(晩生種)은 1.27이었다. 12) 우리 나라의 기상조건하(氣象條件下)에서 무강우일(無降雨日)의 관측식(觀測植)만을 처리(處理)한 경우 벼 전생육간기(全生育間期)을 통(通)하 엽(葉), 수면증발량(水面蒸發量)과 제(諸) 기상요소(氣象要素)와의 관계(關係)는 기온(氣溫)만이 고도(高度)의 상관성(相關性)을 보여주고 있다. 2. 삼투량(渗透量) 1) 관개계획(灌漑計劃) 용수량산정(用水量算定)을 위한 삼투량(渗透量)은 보수일(保水日)에 의거(依據)함이 타당(妥當)하다고 본다. 3. 유효우량(有效雨量) 1) 벼생육기간중(生育期間中)의 각(各) 기별(期別) 유효우량(有效雨量)과 유효율(有效率)은 표(表) 18과 같다. 2) 벼의 전생육기간(全生育期間)의 유효율(有效率)은 $65{\sim}75%$를 기준(基準)으로 함이 타당(妥當)하다고 본다. 3) 평년(平年)의 벼의 전생육기간중(全生育期間中)의 유효우량(有效雨量)은 550mm 정도(程度)로 추정(推定)된다. 4. 벼의 엽면증발(葉面蒸發)이 삼투(渗透)에 미치는 영향(影響) 1) 벼뿌리의 흡수작용(吸水作用)은 삼투(渗透)에 영향(影響)을 미치며 그 작용(作用)이 왕성(旺盛)할수록 삼투량(渗透量)은 감소(減少)한다. (표(表) 21, 표(表) 22) 2) 벼를 재식(栽植)한 경우 그 생육기간중(生育期間中) 오전(午前) 및 후간(後間)과 오후(午後)와는 그 삼투량(渗透量)이 판이(判異)한 현상(現象)을 보이며 오전(午前)과 후간(後間)은 이식(移植)후 점증(漸增)하여 7월하순(月下旬) 또는 8월상순(月上旬)(수온(水溫), 지온(地溫)이 최고시기(最高時期)에 최대(最大)로 되고 그 이후(以後)는 감소(減少)하는데 대(對)해 오후(午後)는 정반대(正反對)로 이식후(移植後) 점차(漸次) 감소(減少)하여 8월(月) 중순(中旬)(수잉기(穗孕期)) 후기(後期)에서 출수개화초기(出穗開花初期)에 최소(最少)로되고 그 후 점증(漸增)한다. 3) 주간삼투량(晝間渗透量)은 이식후(移植後) 엽면증발량(葉面蒸發量)의 증가(增加)와 더부러 점차(漸次) 감소(減少)하지만 수잉기(穗孕期) 말기(末期)에서 출수개화(出穗開花) 초기(初期)에는 급감현상(急減現象)이 나타나고 8월(月) 하순(下旬)에는 다시 급증(急增)하고 9월(月) 중순(中旬)은 9월(月) 상순(上旬)보다 지온(地溫)이나 수온(水溫)이 낮은 데도 불구(不拘)하고 삼투량(渗透量)은 오히려 증가(增加)하는데 이는 9월중순(月中旬)에 이르면 벼뿌리의 흡수작용(吸水作用)이 크게 감퇴(減退)함에 기인(起因)하는 것으로 추정(推定)된다. 4) 일(日) 삼투량(渗透量)의 생육기간중(生育期間中)의 변화상황(變化狀況)을 보면 이식후(移植後) 점증(漸增)하여 7월하순(月下旬)에 최대(最大)로 되고 그 이후(以後) 감소(減少)하였다가 8월하순(月下旬)(등숙기(登熟期))에 다시 증가(增加)하고 그 후 다시 감소(減少)하는 다소(多少) 변동(變動)이 심(甚)한 현상(現象을 보여주고 있는데 이는 수온(水溫)이나 지온(地溫)의 영향(影響(야간(夜間), 오전(午前))과 아울러 벼뿌리의 흡수작용(吸收作用)이 복합적(複合的)으로 영향(影響)을 미치는 결과(結果)라고 본다. 5) 주간삼투량(晝間渗透量)은 엽면증발량(葉面蒸發量)과 부(負)의 고도(高度)의 상관성(相關性)을 인정(認定)할 수 있다. 야간삼투량(夜間渗透量)은 수온(水溫)이나 지온(地溫)의 영향(影響)이 지배적(支配的)이고 엽면증발(葉面蒸發)의 영향(影響)은 거의 없으며 일(日) 삼투량(渗透量)은 엽면증발(葉面蒸發)보다 그 이외(以外)의 요인(要因)의 영향(影響)이 보다 큰 것으로 생각된다. 6) 야간삼투량(夜間渗透量)과 수온(水溫)이나 지온간(地溫間)에는 고도(高度)의 정(正)의 상관성(相關性)이 인정(認定)되는데 대(對)해 오전(午前)과 오후(午後)의 삼투량(渗透量)과 수온(水溫)이나 지온간(地溫間)에는 상당성(相當性)을 인정(認定)할 수 없다. 7) 벼를 재식(栽植)한 포트의 일(日) 침투량(浸透量)과 재치(裁値)하지 않는 포트에서의 일삼투량간(日渗透量間)에는 $r={\div}0.8382$란 고도(高度)의 상관성(相關性)을 인정(認定)할 수 있다. 8) 벼의 전생육기간(全生育期間)을 통(通)한 총삼투량(總渗透量)은 벼의 엽면증발(葉面蒸發)에 의(依)한 영향(影響)보다는 토양고유(土壤固有)의 삼투성(渗透性)이나 수온(水溫), 지온(地溫)등 벼뿌리의 흡수작용(吸收作用) 이외(以外)의 다른 요인(要因)들이 보다 더 영향(影響)을 미친다고 여겨진다.

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온.오프라인 채널에서 지각된 품질이 서비스의 개인가치에 미치는 영향에 관한 연구 -인지욕구의 조정효과를 중심으로- (A Study on Perceived Quality affecting the Service Personal Value in the On-off line Channel - Focusing on the moderate effect of the need for cognition -)

  • 성형석
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제15권3호
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    • pp.111-137
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    • 2010
  • 본 연구는 서비스 시장에서의 지각된 품질과 개인가치간의 인과적 관계 및 고객의 인지욕구에 따른 온 오프라인상의 조절효과에 대해 실증분석하였으며 이를 통해 개인가치에 대한 서비스 전략과 마케팅 관리의 중요성을 제시하고 있다. 서비스 시장에서 서비스 제공자와 구매자간의 장기적 거래관계의 중요성이 크게 부각됨에 따라 관계구축 및 강화에 매우 중요한 역할을 하는 개인가치에 관한 연구는 학계뿐만 아니라 실무적으로도 고객관계관리의 관점에서 시사하는 바가 크다고 할 수 있다. 실증분석을 위해 대형마트(할인점)와 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 고객을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였으며 온 오프라인의 비교분석을 통한 차이검증을 위한 인과적 구성모델에 대해 구조방정식 모델분석을 통해 가설검증하였다. 구성모델에 대한 분석결과 물리적 환경, 상호작용 품질, 그리고 결과품질로 구성된 지각된 품질은 안정적 삶, 사회적 인식, 사회적 통합으로 구성된 서비스 개인가치에 통계적으로 매우 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 집단간 차이효과분석을 통해서도 온 오프라인에 따른 조정효과는 온라인에서보다는 오프라인에서 더 유의한 것으로 나타났다. 그리고 온라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때보다는 오프라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때 개인가치에 더 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 구성모델에 대한 적합도 역시 수용할만한 수준인 것으로 나타났다.

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온라인 서비스 품질이 고객만족 및 충성의도에 미치는 영향 -항공권 예약.발권 웹사이트를 중심으로- (The Effects of Online Service Quality on Consumer Satisfaction and Loyalty Intention -About Booking and Issuing Air Tickets on Website-)

  • 박종기;고도은;이승창
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제15권3호
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    • pp.71-110
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    • 2010
  • 본 연구에서는 항공권 예약 발권 웹사이트의 서비스 품질을 측정 뿐만 아니라 서비스 회복도 측정하고자 하였다. 또한 서비스 품질과 서비스 회복이 고객만족 및 충성의도에 미치는 영향관계를 실증하고자 하였다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 측정을 위해 Parasuraman, Zeithaml, & Malhotra(2005)가 개발한 E-S-QUAL과 E-RecS-QUAL을 사용했으며, 했다. E-S-QUAL은 온라인 서비스 품질을 측정하는 도구로써, 효율성, 시스템 이용가능성, 이행성, 프라이버시의 4개 차원 22개 항목으로 구성된다. E-RecS-QUAL은 온라인 서비스 회복을 측정하는 도구로써, 반응, 보상, 접촉의 3개 차원 11개 항목으로 구성된다. 실증분석을 위한 설문조사는 항공사나 여행사의 웹사이트를 통해 국내 외 항공권을 구입해 본 경험이 있는 소비자를 대상으로 실시하였는데, 총 400부가 회수되었고, 이 중 342부를 최종분석에 사용하였다. 실증분석을 위해 AMOS 7.0과 SPSS 15.0을 사용하였다. 먼저, SPSS 15.0을 사용하여, 요인점수를 이용한 회귀분석으로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 2, 3, 4, II-1, 2, 3, III-1, IV-1>이 전부 채택되었다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 각 차원은 모두 전반적인 서비스 품질에 유의한 영향을 보였고, 전반적인 서비스 품질은 고객만족에 유의한 영향을 미쳤다. 마지막으로 고객만족 역시 충성의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 한편 AMOS 7.0을 사용하여 모형 분석을 하였는데, 모형의 적합도는 가설검증을 하기에 합당한 수치가 나왔다. 이를 토대로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 3, II-1, 3, III-1, IV-1>은 채택되었고, <가설 I-2, 4, II-2>는 기각되었다. 이 결과는 Parasuraman et al.(2005)이 주장한 것처럼 E-S-QUAL을 나타내는 데는 요인점수를 이용한 회귀분석이 더 적합하다는 것을 보여주는 것이라고 판단된다. 이를 토대로 본 연구의 시사점을 정리하였다.

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