Bashasab, Rajkumar, Fakrudin;Kuruvinashetti, Mahaling S
The Plant Pathology Journal
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제23권2호
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pp.45-50
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2007
Genetic diversity among selected isolates of Macrophomina phaseolina, a causal agent of charcoal rot (stalk rot) disease in sorghum was studied using PCR-RAPD markers. A set of ten isolates, from ten different rabi sorghum genotypes representing two traditional sorghum growing situations viz., Dharwad- a transitional high rainfall region and Bijapur- a semi-arid low rainfall region in South India. From a set of 40 random primers tested, amplicon profiles of 15 were reproducible. A total of 149 amplicon levels, with an average of 9.9 bands per primer, were available for analysis, of which 148 were polymorphic (99.3%). It was possible to discriminate all the isolates with any of the 15 primers employed. UPGMA clustering of data indicated that the isolates shared varied levels of genetic similarity within a range of 0.14 to 0.72 similarity coefficient index and it was suggestive that grouping of isolates was not related to sampling location in anyway. A high level of genetic heterogeneity of 0.28 was recorded among the isolates.
Brazil Alagoas 주의 동부 지역에서 우적 크기를 측정하는 디즈드로미터(disdrometer)로 산출한 강우량과 강우율의 관계로 우적의 역학 에너지가 예측되었다. 강우의 시작과 끝에서 측정되는 약한 강우 강도에서는 지수 형태의 방정식이 큰 우적의 영향을 억제하였다. 빗방울의 역학 에너지는 거의 모든 강우 강도 범위에서 과소평가 되었다. 결정 계수, 평균 절대 오차, 상대 오차 비율, 평균 절대 오차, 평균 제곱 오차, Willmott의 일치 지수 및 신뢰 지수와 같은 성과 지표에 기반을 두어 예측된 강우 역학 에너지가 유용한 결과로 평가되었다.
Kang, M. S.;P. prem, P.-Prem;Yoo, K. H.;Im, Sang-Jun
Water Engineering Research
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제5권2호
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pp.55-68
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2004
The GLEAMS (Groundwater Loading Effects of Agricultural Management System, version 3.0) water quality model was used to predict hydrology and water quality and to evaluate the effects of soil types from a cattle-grazed pasture field of Bermuda-Rye grass rotation with poultry litter application as a fertilizer in North Alabama. The model was applied and evaluated by using four years (1999-2002) of field-measured data to compare the simulated results for the 2.71- ha Summerford watershed. $R^2$ values between observed and simulated runoff, sediment yields, TN, and TP were 0.91, 0.86, 0.95, and 0.69, respectively. EI (Efficiency Index) of these parameters were 0.86, 0.67, 0.70, and 0.48, respectively. The statistical parameters indicated that GLEAMS provided a reasonable estimation of the runoff, sediment yield, and nutrient losses at the studied watershed. The soil infiltration rates were compared with the rainfall events. Only high intensity rainfall events generated runoff from the watershed. The measured and predicted infiltration rates were higher during dry soil conditions than wet soil conditions. The ratio of runoff to precipitation was ranging from 2.2% to 8.8% with average of 4.3%. This shows that the project site had high infiltration and evapotranspiration which generated the low runoff. The ratio of runoff to precipitation according to soil types by the GLEAMS model appeared that Sa (Sequatchie fine sandy loam) soil type was higher and Wc (Waynesboro fine sandy loam, severely eroded rolling phase) soil type relatively lower than the weighted average of the soil types in the watershed. The model under-predicted runoff, sediment yields, TN, and TP in Wb (Waynesboro fine sandy loam, eroded undulating phase) and Wc soil types. General tendency of the predicted data was similar for all soil types. The model predicted the highest runoff in Sa soil type by 105% of the weighted average and the lowest runoff in Wc soil type by 87% of the weighted average
유효강우량을 산정하는 NRCS-CN 방법의 선행토양함수조건을 결정하기 위하여 일반적으로 선행5일강수량이 사용된다. 본 연구에서는 유역의 유출특성을 고려하여 선행5일강수량의 기준값을 재설정하기 위해서 선행5일강수량의 기준값을 변화시키면서 실제 관측 직접유출고와의 오차에 대한 비교 분석을 실시하였다. 그 결과, 전체 18개 대상유역에서 본 연구에서 재설정한 기준값을 적용하여 산정한 직접유출량의 평균오차(RMSE = 27.3 mm)는 일반적으로 적용되는 기준값을 적용하여 산정한 직접유출량의 평균오차(RMSE = 35.2 mm)보다 감소하는 것으로 확인되었다. 또한, 향상 지수를 바탕으로 유역별 선행5일강수량의 기준에 대한 효율성을 평가한 결과, 본 연구에서 재설정한 선행5일강수량의 기준값을 활용하여 직접유출량을 추정하였을 경우, 평균적으로 약 30% 정도의 정확도가 향상되는 것으로 확인되었다. 이와 더불어 본 연구에서는 미계측 유역에 대한 선행5일강수량의 기준값을 재설정하기 위하여 지형지표를 활용한 선형회귀모형을 제안하였다. 회귀모형을 이용하여 재조정된 선행5일강수량의 기준값을 적용할 경우, RMSE가 감소(최소 0.4 mm에서 최대 15.1 mm)함과 동시에 Nash and Sutcliffe의 효율성 계수는 최대 0.33까지 증가하였다.
본 연구는 청미천 유역을 대상으로 1985년부터 2015년까지의 가뭄지수를 이용하여 첨두 가뭄심도와 가뭄기간을 분석하였다. 이을 위해 기상학적 가뭄지수로는 강수량만을 변수로 하는 SPI (Standardized Precipitation Index)와 강수량과 증발산량을 함께 고려하는 SPEI (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)를 적용하였으며, 수문학적 가뭄지수는 유역의 유출량을 변수로 하는 SDI (Streamflow drought index)를 적용하였다. SDI의 경우 청미천 유역을 구축한 SWAT 모형을 이용하여 도출한 유출량을 사용하였다. 그 결과 첨두 가뭄심도의 발생시기는 SPI, SPEI의 발생 후에 SDI가 발생하는 양상을 보였으며 평균적으로 SDI와 SPI는 0.59개월, SPEI는 0.72개월의 차이를 보인다. 최대 발생지체 시간은 SPI, SPEI 모두 2개월을 보인다. 또한 기상학적 가뭄이 해결될 수 있는 강우량임에도 수문학적 가뭄을 해결하지 못하는 경우가 발생함을 확인하였다.
최근 이상기후의 증가로 강우강도가 높아지고 가뭄시기가 지속되는 현상이 나타나고 있다. 이러한 환경의 변화는 가뭄 현상의 장기화, 실시간 인지의 어려움이 있다. 일반적으로 가뭄은 강수량, 무강우지속일수 등 으로 판단할수 있다. 가뭄의 영향을 판단하는데 있어 기상학적 가뭄, 농업적 가뭄, 수문학적 가뭄으로 구분되어 가뭄지수를 활용한 평가가 이루어지고 있으나 환경가뭄 평가에 대해서는 미비한 실정이다. 수질오염총량제를 통해 관리되어지고 있는 하천 수질은 이러한 가뭄의 영향을 대비하는데 취약한 부분이 있다. 본 연구에서는 가뭄이 하천 수질에 미치는 영향을 파악하고 가뭄의 지속이 수질에 미치는 가뭄영향을 정량화 하고자한다. 무강우일수, 누적강수량이 하천 수질에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다. 하천의 수질을 평가하는데 활용되는 부하지속곡선(Load Duration Curve, LDC)를 활용하여 특정 시기에 발생하는 수질오염을 평가하였다. 감천중권역에서는 무강우일수가 14일 이상 지속되는 경우 중권역 목표수질을 초과하는 경우가 60%이상으로 나타났다. 누적강우량은 28일을 기준으로 설정하였을때 연간 평균강수량의 3%인 32.1 mm 이하인 경우에 하천에서의 수질변화가 나타났다. 감천 중권역에서는 무강우일수 14일, 28일간 누적강우량이 32.1 mm 이하를 기준으로 기상학적 영향이 목표수질 초과에 영향을 미친다고 판단하였다. 본 연구의 결과를 통해 가뭄영향을 정량화하고 향후 환경가뭄에서의 수질환경 가뭄지수 개발에 기여하고자 한다.
본 연구는 기상학적 및 수문학적 가뭄지수를 이용하여 가뭄사상의 첨두 심도 발생시점과 가뭄발생 기간에 대한 연구를 수행하였다. 연구를 수행하기 위해 사용한 가뭄지수로 기상학적 가뭄지수는 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 사용하였으며, 수문학적 가뭄지수로는 하천가뭄지수(Streamflow Drought Index, SDI)와 표준하천유량지수(Standardized Streamflow Index, SSI)를 이용하였다. 연구 대상지역은 농촌과 도시가 공존하는 청미천 유역을 선택하였으며, 평가기간은 1985년 1월부터 2017년 6월까지 32.5년을 평가하였다 하천유량은 SWAT 모형을 이용하여 산정하였다. 수집한 데이터를 이용하여 가뭄지수를 산정한 후에 시계열을 토대로 가뭄의 특성을 분석하였다. 그 결과 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄이 발생한 후에 발생하는 것을 확인할 수 있다. SDI가 SSI보다 SPI와의 첨두 발생시점, 가뭄 시작일의 차이와 평균 가뭄기간이 더 크게 나지만, 가뭄지수의 심도를 비교해보면 일반적으로 SSI가 SDI 보다 심각한 심도를 나타내고 있다. 그러므로 가뭄의 특성을 확인하기 위해서는 기상학적, 수문학적 가뭄지수 등 다양한 가뭄지수를 검토해야 한다.
본 연구는 호우경보에 사용되는 Limited area ENsemble prediction System (LENS) 강우예측자료에 대한 공간적 특성 및 적용성을 평가하였다. LENS는 13개의 강우앙상블 멤버를 가지고 있어 호우경보를 발령하는데 있어 확률적인 방법을 활용할 수 있다. 그러나 LENS의 자료의 접근성은 매우 낮아 강우예측자료의 적용성에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 행정구역별로 활용되는 호우경보 시스템에 따라 하나의 지점값과 면적평균값을 관측값과 비교하여 평가지수를 산정하였다. 또한, LENS의 발령시간에 따르는 각 앙상블 멤버들의 정확성을 평가하였다. LENS는 멤버별로 과대 혹은 과소 예측의 불확실성을 보여줬다. 면적단위의 예측이 지점단위의 예측보다 더 높은 예측성을 보여주었다. 또한, 다가오는 72시간의 강우를 예측하는 LENS 자료는 수재해의 영향성이 있을 수 있는 강우 사상에 대하여 예측성능이 좋은 것으로 평가되었다. 추후 국지강우앙상블시스템(LENS) 자료는 행정구역 또는 유역면적 단위의 홍수 대비에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
To analyze temporal and spatial changes in vegetation, it is necessary to determine the associated continuous distribution and conduct growth observations using time series data. For this purpose, the normalized difference vegetation index, which is calculated from optical images, is employed. However, acquiring images under cloud cover and rainfall conditions is challenging; therefore, time series data may often be unavailable. To address this issue, La et al. (2015) developed a multilinear simulation method to generate missing images on the target date using the obtained images. This method was applied to a small simulation area, and it employed a simple analysis of variables with lower constraints on the simulation conditions (where the environmental characteristics at the moment of image capture are considered as the variables). In contrast, the present study employs variables that reflect the growth characteristics of vegetation in a greater simulation area, and the results are compared with those of the existing simulation method. By applying the accumulated temperature, the average coefficient of determination (R2) and RMSE (Root Mean-Squared Error) increased and decreased by 0.0850 and 0.0249, respectively. Moreover, when data were unavailable for the same season, R2 and RMSE increased and decreased by 0.2421 and 0.1289, respectively.
In order to assess the impact of climate change on irrigation reservoirs, climate exposure (EI), sensitivity (SI), and potential impact (PI) were evaluated for 1,651 reservoirs nationwide. Climate exposure and sensitivity by each reservoir were calculated using data collected from 2011 to 2020 for seven proxy variables (e.g. annual rainfall) and six proxy variables (e.g. irrigation days), respectively. The potential impact was calculated as the weighted sum of climate exposure and sensitivity, and was classified into four levels: 'Low (PI<0.4)', 'Medium (PI<0.6)', 'High (PI<0.8)', and 'Critical (PI≥0.8)'. The result showed that both the climate exposure index and the sensitivity index were on average high in Daegu and Gyeongbuk with high temperature and low rainfall. About 79.8% of irrigation reservoirs in Daegu, Gyeongbuk, and Ulsan with high climate exposure and sensitivity resulted in a 'High' level of potential impact. On the contrary, 64.5% of the study reservoirs in Gyeongnam and Gangwon showed 'Low' in potential impact. In further studies, it is required to reorganize the proxy variables and the weights in accordance with practical alternatives for improving adaptive capacity to drought, and it is expected to contribute to establishing a framework for vulnerability assessment of an irrigation reservoir.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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