• 한국작물학회지
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• 제34권s02호
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• pp.13-33
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• 1989

농업기후는 적지 적작을 통하여 주어진 기후자원을 최대한 활용한다는 의미에서 더욱 정밀하게 분석되고 평가되어야 한다. 작물 생산의 안정성 증대와 생산비 절감을 도모하기 위해서는 작물별로 농업기후 지대를 구분하여, 지대별로 알맞은 품종과 재배 기술을 도입 실시하는 것이 바람직하다. 농업기후지대 구분은 농업생산을 지배하는 기온, 강수량, 일조, 습도, 바람 등 작물의 생육과 수량에 직접적으로 영향을 미치는 기후요소들을 종합적으로 평가하여 지대를 구분한다. 벼재배를 위한 농업기수지대는 이앙기의 강수량과 한발지수, 생육 유효 온도(15$^{\circ}C$ 이상)의 출현시기와 지속기간(작물기간), 생육 단계별 저온 출현율을 비롯하여 기온, 일조시수 등의 분석과 종합 판단을 통하여 비슷한 지역을 하나의 지대로 묶어 구분한다. 구분된 우리나라의 벼재배 농업기후 지대는 19개 지대로서, (1) 태백고령지대, (2)태백준고령지대, (3)소백산간지대, (4) 노령소백산간지대, (5)영남내륙산간지대, (6) 중북부내륙지대, (7) 중부내륙지대, (8) 소백서부내륙지대, (9) 노령동서내륙지대, (10) 호남내륙지대, (11) 영남분지지대, (12) 영남내육지대, (13) 중서부평야지대, (14) 차령남부평야지대, (15) 남서해안지대, (16) 남부해안지대, (17) 동해안북부지대, (18) 동해안중부지대, (19) 동해안남부지대이다. 한편 작부농계를 위한 농업기후지대는 벼재배 농업기후지대를 바탕으로 하고, 각 지대별로 여름 작물과 겨울 작물을 위한 기후요소들과 전래되어온 작부농계를 고려하여 9개 지대로 구분하였다. 9개의 작부농계 농업기후지대는 (I) 산간고령지대, (II) 산간지대, (III) 중북부내륙지대, (IV)중북부서부해안지대, (V) 중남부서부해안지대, (VI) 경북내륙지대, (VII) 남부내륙지대, (VIII) 남부해안지대, (IX)동해안지대 등이다. 농업기후지대별 농업기상재해의 특성은 벼 이앙기에 한발지수 1.4 이상을 보인 (11) 영남분지지대, 동해안의 북부(17)와 중부(18) 지대 등이 가뭄 상습지로 나타났고, 냉해 위험지대에는 (2)태백준고냉지대가 포함된다. 태풍과 집중호우에 의한 피해가 년평균 4회 이상인 지대는 (10) 호남내륙지대, (15) 남서해안지대, (16) 남부해안지대로서 강수량분포와 태풍 진로와 관계가 깊다. 그 다음으로 년2~3회 풍수재를 입게 되는 지대는 동해안의 (17), (18), (19) 지대인데, 이 지대는 한발, 냉해, 풍수해가 겹친 지대이다.

• 한국기후변화학회지
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• 제7권4호
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• pp.507-512
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• 2016

This study was conducted to classify agroclimatic zones in South Korea. To classify the agroclimatic zones, such climatic factors as amount of rainfall from April to May, amount of rainfall in October, monthly average air temperature in January, monthly average air temperature from April to May, monthly average air temperature from April to September, monthly average air temperature from December to March, monthly minimum air temperature in January, monthly minimum air temperature from April to May, Warmth Index were considered as major influencing factors on the crop growth. Climatic factors were computed from monthly air temperature and precipitation of climatological normal year (1981~2010) at 1 km grid cell estimated from a geospatial climate interpolation method. The agroclimatic zones using k-means cluster analysis method were classified into 6 zones.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 1989년도 춘계 학술대회지
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• pp.13-15
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• 1989

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2014년도 추계 학술발표논문집
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• pp.151-153
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• 2014

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2014년도 추계 학술발표논문집
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• pp.154-157
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• 2014

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제29권3호
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• pp.200-210
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• 2013

Biochemical characteristics of 24 Pongamia pinnata genotypes (candidate plus trees) from three agroclimatic zones were estimated and molecular characterization through RAPD markers was done. Various biochemical characters viz. seed oil, total carbohydrates, protein, acid value and Iodine number recorded significant variation among different genotypes. The highest seed oil content was 41.87% while seeds of 14 genotypes recorded above average (32.11%) for the trait. Seed oil and protein content exhibited a significant positive correlation and moderate heritability. Out of the initially selected twenty-five random primers, twenty-two RAPD primers were found to be highly reproducible and produced a total of 183 loci of which 147 (80.32%) loci were polymorphic. Percentage of polymorphism varied from 44% to 100% with an average of 80.62%. High level of genetic variation was found among different genotypes of P. pinnata. Both molecular and oil content (biochemical) markers appeared useful in analyzing the extent of genetic diversity in Pongamia and the result of these analyses will help to better understand the genetic diversity and relationship among populations. Overall, the Pongamia genotypes included in the study showed a correlation with their geographical origins such that genotypes from the same region tend to have higher genetic similarity as compared to those from different regions. However, in UPGMA based Nei's analysis, some genotypes were found not to be grouped based on geographical origins possibly due to the exchange of germplasm over time between farmers across the regions. The results from oil content analyses showed that several genotypes in 'Central and Western Plateau' agroclimatic zone of Jharkhand displayed a good potential for high oil content. The study provides insight about P. pinnata populations in Jharkhand (India) and constitutes a set of useful background information that can be used as a basis for future breeding strategy and improvement of the species.

• 현장농수산연구지
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• 제20권1호
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• pp.163-174
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• 2018

2010년부터 2012년까지 벼 생육기간 동안의 충청남도 농업기후지대별 기온과 강수량 분포를 분석하면, 소백서부내륙지대가 차령남부지대와 남서해안지대보다 많은 것으로 나타났다. 다만, 강수량은 각 시·군별 편차가 큰데, 이는 2010년에 발생한 태풍 '덴무'와 2011년 발생한 태풍 '무이파'의 영향에 따른 것으로 판단된다. 기온의 평균 일교차는 상대적으로 내륙지대(서부내륙지대)가 해안지대(남서해안지대) 보다 큰 것으로 나타났으며, 평균적산온도는 천안, 공주, 연기(세종), 보령, 당진 등의 지역이 생식생장기에서 타 지역보다 높았고, 이는 수량 증가에도 영향을 준 것으로 판단된다. 초장은 이앙 후 20일부터 소백서부내륙지대인 연기(세종), 천안과 차령남부평야지대인 청양, 당진, 아산 지역이 전반적으로 타 지역에 비해 긴 것으로 나타났다. 분얼수는 이앙 후 30일까지는 농업기후지대간 차이가 크지 않았으나, 이앙 후 40일 조사에서는 서천과 보령지역의 분얼수가 타 지역에 비해 증가하였는데, 이는 이들 지역이 충남 시·군 평균이앙일 보다 3~4일 정도 늦은 결과로 판단된다. 평균 수량은 소백서부내륙지대가 3,756kg h-1로 가장 높게 나타났으며, 차령남부평야지대가 3,621kg h-1, 남서해안지대가 3,315kg h-1로 가장 낮게 나타났다. 시·군별로 보면 연기(세종)와 당진이 4,100kg h-1로 가장 높았으며, 서산, 서천, 태안 지역이 3,240~3,280kg h-1범위로 타 시·군에 비해 낮게 조사되었다. 벼 수량이 낮게 조사된 시·군은 공통적으로 해안에 인접한 지역으로 지난 3년간의 강수량이 타 시·군에 비해 상대적으로 많았고 풍속은 강했다. 따라서 강수량과 풍속이 수량감소에 영향을 미친 것으로 보여진다.

• 한국작물학회지
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• 제53권spc호
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• pp.9-14
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• 2008

조생흑찰의 품질과 수량성을 높이는 방법을 찾기 위해 재배 지역과 이앙 시기를 달리하여 그에 따른 생육과 품질을 조사하여 최적의 이앙시기를 구명하고자 하였다. 1. 출수기는 동일 이앙시기에서 청원이 제천에 비해 $4{\sim}5$일 빨랐으며, 이앙시기가 첫 이앙 일을 기준으로 10일씩 늦어짐에 따라 제천은 각각 2, 5, 6일, 청원은 5, 6, 8일 각각 늦어졌다. 2. 출수기 간장은 제천 청원 모두 이앙시기가 늦어질수록 길어졌으며, 수장은 비슷하였으나 지역 간에는 제천보다 청원이 다소 길었다. 3. 수수는 제천보다 청원이 많았으며, 영화수는 5월 30일 이앙에서 두 지역 모두 많았다. 등숙 비율은 제천이 청원보다 높았고, 천립중은 청원지역이 무거웠다. 4. 수량은 제천이 이앙시기가 빠를수록 높았고, 청원은 늦어질수록 높은 경향이었다. 5. 현미수량으로 추정한 최적 이앙시기는 제천은 5월 11일 (491 kg/10a), 청주는 6월 16일(468 kg/10a)로 추정되었다. 6. 이앙시기별 현미의 색도는 제천의 경우 모든 이앙시기에서 검은색을 띠었으나, 청원의 경우 6월 10일 이앙 이후에서 검은색이 짙어졌다. 7. C3G 함량은 제천이 6월 10일 이앙 이전의 동일한 시기에서 청원보다 높았으며, 이앙 시기가 늦을수록 높았다.

• 한국환경농학회지
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• 제27권2호
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• pp.120-132
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• 2008

직접 조사가 힘든 비접근 지역인 북한 전역을 대상으로 DEM을 이용하여 표고 및 경사별 분포 현황을 분석하였고, Landsat TM 위성영상을 이용하여 논, 밭, 산림, 나지, 초지, 물, 간척지, 염전, 건물. 주거지, 기타10개의 분류 항목에 대한 토지피복도를 작성하였다. DEM을 이용한 지형분석 결과 개마고원이 위치한 량강도를 중심으로 동쪽 지역의 표고가 1,000 m 이상으로 높게 나타났고, 평안남도와 황해남도 지역이 낮게 나타났다. 산악지로 구분되는 심한 경사인 E 등급이 전체 면적 대비 38.2%로 가장 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 편평한 A 경사는 주로 북한 서해안 지역에 넓게 분포하고 E 경사는 동북부 산악지형에서 높은 비율을 보이고 있어 북한의 전형적인 동고서저의 지형특성을 잘 반영하였다. 위성영상을 이용하여 분류한 북한의 토지피복 항목을 살펴보면 전체 면적 중 산림이 69.6%로 가장 넓게 분포하고 있고, 밭이 15.7%, 나지가 6.6%, 논이 4.2%, 하천과 저수지 등을 포함한 물이 1.6%, 초지가 1.1%, 도시와 주거지가 0.9%인 것으로 나타났다. 행정구역별 지표면 피복을 살펴보면 황해남도와 평안남도 등 서쪽에 위치한 해안가 저위평탄지에 주로 논이 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 밭의 분포는 논과 같이 서쪽 지역에 많이 분포하는 경향이었으나 북동쪽에 위치한 함경도와 자강도 및 량강도에도 비교적 고르게 분포하는 것으로 나타났다. 경사등급별로 농경지의 분포를 살펴보면, $0{\sim}2%$인 A 경사에 약 80% 이상 논이 분포하고 있고, 반면 밭은 A, B, C, D, E 등급에 비교적 고르게 분포하고 있는 것으로 나타났다. 농업기후지대별 토지피복 현황을 살펴보면, 논과 밭은 북부 평야지대와 북부 서해안지대에 전체의 약 79%와 45%가 분포하였고 산림은 비교적 모든 농업기후지대별로 고르게 분포하였다. 위성영상을 이용한 원격탐사 기술은 접근이 힘든 지역에 대한 농업기반 및 농경지 정보를 주기적으로 파악할 수 있고, 넓은 지역에 대한 정보 수집이 가능한 장점이 있어, 3년$\sim$5년 주기로 영상분류를 통한 토지피복도를 작성하여 토지이용 및 분류에 대한 시간적 공간적인 변화를 분석한다면 농경지와 산림에 대한 이용 현황 자료를 제공할 수 있고 앞으로의 이용계획 수립에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국작물학회지
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• 제69권1호
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• pp.49-60
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• 2024

우리나라 주요 밭작물의 하나인 콩 재배에서 기상에 맞는 재배 양식 개발이 필요함에 따라 콩 작황시험 생육 및 수량 조사 데이터를 이용해 콩에 영향을 끼치는 기상요소를 추출하고 재배지역을 구분하였다. 1. 밀양과 수원지역의 콩 10년 동안의 작황시험 결과와 기상자료 간의 상관분석을 통해 콩에 영향을 미치는 기상요소를 분석한 결과, 생육 특성과 영양생장기 기상과의 상관관계는 일교차, 강수량과 최저온도에서 높게 나타났으며, 수량특성과 생식생장기 기상과는 일교차, 강수량, 최고온도에서 유의한 상관관계를 보였다. 2. 추출한 기상요소와 위도, 해발고도를 포함해 콩의 재배지역 구분을 위해 k-means clustering을 실시한 결과, 지역은 세 가지로 나누어졌으며, zone 1은 중부내륙지역과 경기도 남부지역, zone 2는 서해안 남부지역, 동해안 남부지역과 남해지역, zone 3은 경기도 동부 일부지역과 강원도 및 해발고도가 높은 지역이 포함되었다. 3. 세 가지 지역 중 위도의 범위가 넓은 zone 1을 세 가지 지역으로 세분한 결과, Zone 1-1은 다른 두 지역에 비해 위도가 낮았으며, 강수량이 적은 특징을 가진다. Zone 1-2는 다른 두 지역에 비해 짧은 일조시간과 높은 기온이 특징적이었다. Zone 1-3은 위도 상으로는 두 지역의 중앙에 위치해 있으며, 일조 시간이 길면서 일교차가 큰 특징이었다. 4. 본 연구에서 콩 재배를 위한 한국의 재배지역은 크게 3가지로 구분되었으며, 작게는 5가지 지역으로 구분되었다. 기상 요소 및 생육 정보를 기반으로 한 재배지역을 구분함으로써 국내 콩 생산에 기여할 수 있는 새로운 정보를 제공하였다.