• 한국토양비료학회지
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• 제39권3호
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• pp.163-172
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• 2006

충북지역 시설재배지로부터 1999년부터 2001년까지 토마토 재배시험에 25개 토양, 오이 재배시험에 8개 토양을 채취하여 작물의 인 흡수량에 대한 유효인산 검정방법들의 효율성이 평가되었다. 또한 이들 공시토양 이외에 시설재배 토양 38개를 추가한 71개 토양에 대하여 유효인산 침출방법들의 상호관계가 토양의 인흡수량 이외에 수용성, Lancaster, Olsen, Bray No 1과 No 2, Mehlich I과 III 등 8가지로 비교 평가되었다. 침출방법별 유효인산의 상호관계에 대한 평가에서 토양의 인산흡수량은 모든 침출방법의 유효인산 함량과 유의성 있는 부의 상관 (-0.57~-0.80)을 보였으며 그 이외 유효인산 침출방법들 간에는 고도로 유의성 있는 정의 상관 (r=0.81~0.96)을 보였다. 무비구 토마토 식물체에 의한 인 흡수량은 인산흡수량을 제외한 모든 유효인산 침출방법들과 유의성 있는 정의 상관 (1999년 4월 시험, r=0.49~0.76; 2000년 4월 시험, r=0.53~0.71; 2000년 10월 시험, r=0.59~0.68)을 보였으며 년차간 시험을 종합한 토마토 인 흡수량의 상대값은 모든 유효인산 검정법들과 매우 고도로 유의성 (p<0.0000001)있는 정의 상관관계 (r=0.64~0.73)를 보였으며 특히 Mehlich I 법과 III법이 가장 높은 상관계수를 그리고 Lancaster 법이 다음이었다. Cate and Nelson 분할방법으로 무비구 토마토의 상대적인 인 흡수량의 최대값에 해당되는 유효인산의 한계농도는 Mehlich III 법이 약 $1700mg\;kg^{-1}$, Lancaster 법이 약 $1,050mg\;kg^{-1}$, 그리고 수용성은 약 $95mg\;kg^{-1}$으로 추정되었다. 오이 식물체에 의한 인 흡수량은 Olsen 법이 가장 높은 상관계수 (r=0.62)를 보였으며 다음으로 수용성 (r=0.59) 및 Bray No 2법 (r=0.51)의 순이었다.

• 한국산림과학회지
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• 제103권4호
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• pp.593-598
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• 2014

본 연구는 주요 4개 난대수종에 대한 탄소배출계수를 개발하고 이를 이용하여 탄소저장/흡수량을 산정하고자 하였다. 대상 수종은 구실잣밤나무, 동백나무, 붉가시나무 및 종가시나무였으며, 이들에 대한 탄소배출계수는 다음과 같이 도출되었다. 탄소배출계수 중 하나인 목재기본밀도는 구실잣밤나무 0.583, 동백나무 0.657, 붉가시나무 0.833, 종가시나무 0.763이었으며, 이들 계수에 대한 불확도는 5.3~17.9%의 범위에 있는 것으로 나타났다. 바이오매스 확장계수는 구실잣밤나무 1.386, 동백나무 2.621, 붉가시나무 1.701, 종가시나무 2.123이었으며, 이들에 대한 불확도는 14.7~30.5%의 범위에 있었다. 또한 뿌리 함량비는 구실잣밤나무 0.454, 동백나무 0.356, 붉가시나무 0.191, 종가시나무 0.299이었으며, 이들에 대한 불확도는 19.8~35.7%의 범위에 있는 것으로 나타났다. 목재기본밀도 등 3개의 탄소배출계수는 모두 FAO에서 권장하는 40% 이하의 불확도를 갖고 있으므로 국가고유계수로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 난대지역에 분포하는 주요 4개 수종에 대한 탄소저장량을 산정한 결과, 구실잣밤나무 $186.10tCO_2/ha$, 동백나무 $280.63tCO_2/ha$, 붉가시나무 $344.04tCO_2/ha$, 종가시나무 $278.91tCO_2/ha$으로 나타났으며, 연간 탄소흡수량은 $6.65tCO_2/ha/yr$, $6.25tCO_2/ha/yr$, $11.70tCO_2/ha/yr$, $12.29tCO_2/ha/yr$으로 각각 나타났다. 이러한 정보는 난대지역 상록활엽수림 경영관리에 있어 중요한 정보가 될 것이며, 기후변화에 의한 산림 식생대 변화를 대비하는 정책적 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제8권3호
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• pp.190-198
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• 2006

본 연구는 벼의 질소영양 상태가 광 이용효율에 미치는 영향을 검토하여 벼 생육모델을 구축하기 위한 기초자료를 얻기 위해 수행되었다. 1998년부터 2000년까지 3개년에 걸쳐서 일반계 및 통일계 품종을 공시하여 다양한 질소시비 조건에서 건물중, 군락의 흡광량 및 질소영양 상태를 조사하였고, 이들 자료를 이용하여 군락의 광 이용효율 및 광 이용효율과 질소영양 상태와의 관련성을 검토하였다. 벼 군락의 흡광계수(K)는 최고분얼기까지 벼의 생장과 함께 증가하다가, 최고분얼기에서 출수기까지는 0.4정도로 일정하게 유지되고, 출수기 이후부터 다시 급격하게 증가하였다. 출수전 벼 군락의 누적 PAR interception과 건물중과는 직선 회귀관계가 성립하였고, 이 직선 회귀계수를 이용하여 군락의 출수전 평균 광 이용효율(RUE, g/MJ of PAR)을 추정하였는데, 평균 RUE는 질소시비량이 많을수록 높아지는 경향이었다. 벼에서 출수전의 RUE는 질소영양 상태를 나타내는 질소영양지수(NNI, nitrogen nutrition index) 및 비엽 질소농도(SLN, specific leaf nitrogen concentration; $g/m^2$ leaf area)가 증대됨에 따라 최대 RUE에 점근하는 다음과 같은 지수함수로 잘 표현할 수 있었다. $$RUE=3.13\{1-exp(-4.33NNNI+1.26)\}$$ $$RUE=3.17\{1-exp(-1.33SLN+0.04)\}$$ 위의 식은 질소영양 조건에 따른 RUE의 변이를 각각 80%와 75% 정도를 설명할 수 있다. 여기에서 구해진 RUE와 NNI 및 SLN 관계는 출수전 전 기간의 평균적인 관계에 근거한 것으로서, 벼 생육모델의 건물중 추정의 구성모델(component model)로서 활용하는 데는 한계가 있으며, 건물중 추정 구성모델로 이용하기 위해서는 보다 짧은 기간을 대상으로 이와 같은 분석이 이루어져야 할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권6호
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• pp.551-558
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• 2008

본 연구에서는 광학 센서를 이용한 벼 생육단계 별 식생지수와 쌀 단백질함량의 관계를 구명하여 수확기 쌀 단백질함량을 추정하고자 하였다. 인공광원을 사용하는 능동형 광학센서인 GreenSeeker(NTech Inc., USA) GNDVI(green normalized difference vegetation index=$({\rho}0.80{\mu}m-{\rho}0.55{\mu}m)/({\rho}0.80{\mu}m+{\rho}0.55{\mu}m)$)와 NDVI(normalized difference vegetation index=$({\rho}0.80{\mu}m-{\rho}0.68{\mu}m)/({\rho}0.80{\mu}m+{\rho}0.68{\mu}m)$) 2종의 센서를 이용하여 벼 군락의 반사특성을 측정하고 동시에 식물체 샘플링을 통한 쌀 단백질함량을 분석하였다. 3년 동안(2005-2007년) 벼 출수 후 식생지수와 쌀 단백질함량의 관계를 조사해 본 결과 모든 시기에 걸쳐 GNDVI가 NDVI보다 상관이 높았고. 벼 수확기가 가까울수록 상관계수가 높게 나타났다. 수확기 쌀 단백질함량 예측 가능성을 알아보기 위해 벼 유수형성기와 출수기 두 시기의 GNDVI값과 수확기 쌀 단백질함량과의 관계를 분석해본 결과, 결정계수가 각각 0.91, 0.81로 특히 이삭거름 주기 전에 측정한 GNDVI를 통하여 수확기 쌀 단백질함량을 예측 할 수 있다는 결론을 얻었다. 이 결과를 바탕으로 유수형성기 GNDVI를 이용한 수확기 쌀 단백질함량 경험 모델식을 구하고 경험 모델식에서 얻어진 추정값과 실측값의 관계를 통해 검증하였다. 2005년과 2006년에서 구한 경험모델식의 쌀 단백질함량 추정값과 2007년도 쌀 단백질함량 실측값을 1:1 line에서 비교해본결과 결정계수가 높게 나타났다($R^2=0.96^{***}$).