Soybean [Glycine max (L.) Merrill] crops, grown in a rice soybean rotation, can suffer when grown in soil with excessive moisture. The objective of this work were to determine the reduction in growth and yield, responses of vegetative and reproductive growth of soybean to excessive soil moisture achieved by prolonged irrigation. Responses of different cultivars were determined at growth stages from V6 to R8 to clarify the sensitive growth stages or characteristics to excessive soil moisture. Cultivar differences in response to excessive soil moisture condition were conspicuous in seed dry weight and harvest index (HI) but not in the response of seed number or pod number per plant. The timing of irrigation causing the condition of excessive soil moisture influenced the vegetative or reproductive traits. Soybean plants were more affected by irrigation commencing at the pre-flowering than at the post-flowering stage. Post-flowering irrigation did not reduce growth of vegetative organs significantly; in fact the growth of stems and leaves was facilitated by the prolonged irrigation commencing at flowering. Differences between cultivar response to prolonged irrigation were assumed to relate to the reduced amount of assimilates translocated to the reproductive organ.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.5
no.6
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pp.9-13
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2002
This study has been performed to investigate the physical and mechanical characteristics of compaction, volume change and compressive strength for reinforced soil mixed with cement. And confirm the reinforcing effects with admixture such as cement. To this end, a series of compaction test and compression test was conducted for clayey soil(CL) and cement reinforced soil. In order to determine proper moisture content and mixing ratio, pilot test was carried out for soil and cement reinforced soil. And the mixing ratio of cement admixture was fixed 3%, 6%, 9% and 12% by the weight of dry soil. As the experimental results, the maximum dry unit weight(${\gamma}_{dmax}$) was increased with the mixing ratio and then shown the peak at 10% reinforced soil, but the optimum moisture content(OMC) and the volume change was decreased with the ratio increase. And the compressive strength volume change was decreased with mixing ratio increased.
In this paper the first- and second order statistics of soil moisture are derived using the Washita '92 data. Also the possible correlations among the soil texture, the brightness temperature, the NDVI and the soil moisture are investigated based in the linear regression study. Only the correlation between the soil moisture and the brightness temperature shows significant values. The soil moisture decay coefficients in time were estimated for each soil type and cross-checked by calculating the last rainfall time before the observation to be about 20days in all different soil types. The second-order statistics of soil moisture based on the correlogram and the spectrum was analyzed to derive the data characteristics and compared with those of the NDVI and the soil texture. This analysis shows that the soil moisture within the highly correlated soil texture field is affected much by the relatively less correlated vegetation field in the Washita area, where the effect of topography is known to be small. The soil moisture media was derived and its parameters were estimated successfully using the first - and sedcond -order statistics.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2001.10a
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pp.370-374
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2001
This study was performed to find the basic data, as needed on the reinforced clayey soil construction work, by estimating job difficulty and optimum moisture content of the reinforced clayey soil, according to its slump test and workability test. As a result, it has been found that the more increasing reinforced clayey soil's moisture content, the higher its slump value. Its 25% moisture content: the reinforced clayey soil except the fiber reinforced soil was able to work with hand; the fiber reinforced soil with the 0.5% or 1.0% of fiber ratio was poor cohesion because of surplus quantity of fiber. Its moisture content between 30% and 35%: shoveling is somewhat difficult but troweling is possible. This study will be needed to modify and add by another.
Differential interferometric phases from JERS-1 Lband data sets show spatial variation of path-length ranging from a few mm to several cm. The variation may be caused by changes in soil moisture contents, i.e. variation of penetration depth and the swelling of soils. Although the amount of total effect caused by soil moisture is not measurable, it is clear that the soil moisture according to precipitation is another factor to be considered in DInSAR analysis. We also discuss DInSAR characteristics in a rice paddy according to irrigation conditions, and discrimination of hydrological features such as stream channels and watershed boundaries by applying DInSAR technique.
Q. mongolica and Q. dentata are representative species of deciduous forest communities in Korea and are known to be relatively resistant to soil drying condition among Korean oaks. This study attempted to elucidate the degree of competition and ecological niche characteristics of the two species by comparing the ecological responses of the two species according to soil moisture. Competition between Q. mongolica and Q. dentata was shown to be more intense under the conditions where moisture content was low than under the conditions where moisture content was high. As for the ecological niche overlaps of the two species for soil moisture, the structural traits of plant such as stem diameter overlapped the most, the traits of biomass such as petiole weight overlapped the least, and photosynthetic organ-related traits such as leaf width and length overlapped intermediately. When looking at the competition for soil moisture between the two species, it can be seen that Q. mongolica won in nine traits (leaf width length, leaf lamina length, leaf lamina weight, leaf petiole weight, leaf area, leaves weight, shoot weight, root weight, and plant weight) and Q. dentata won in the remaining seven traits (leaf petiole length, leaves number, stem length, stem diameter, stem weight, shoot length, and root length). Competition between the two species for the moisture environment of the soil was shown to be intense under the conditions where moisture content was low. The degree of competition between Q. dentata and Q. mongolica for soil moisture is high under the conditions where soil moisture content is low, and it is judged that Q. mongolica is more competitive for soil moisture than Q. dentata.
Lee Ga Young;Kim Sang Hyun;Kim Ki Hoon;Lee Hye Sun
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.7
no.1
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pp.78-90
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2005
The spatial and temporal distribution of soil moisture was characterized from soil moisture data through the intensive monitoring using Time Domain Reflectometry (TDR). The recession of soil moisture after a rainfall event was characterized and the empirical equation was used in the recession curve analysis. Recession analysis provides features of soil moisture variation such as recharge and stability depending upon locations of monitoring. The wetness index was useful for explaining spatial and temporal distributions of soil moisture and recession characteristics at hillslope scale.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.19
no.5
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pp.529-540
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2003
A closed chamber system was used for measuring $N_2$0 fluxes from an agriculturally managed upland soil in Kunsan during the growing season from May to July 2002. It is known that soil is one dominant source of atmospheric $N_2$O, contributing to about 57% (9 Tg y $^{-1}$ ) of the total annual global emission. Hence, its increasing emissions and concentrations are largely associated with agricultural activities. In order to elucidate characteristics of soil nitrogen emissions from intensively managed agricultural soils and to understand the roles of soil parameters (soil moisture, soil pH, soil temperature, and soil nitrogen) in the gas emission, $N_2$O soil emissions were measured at every hour during the experimental period (21 days). Soil $N_2$O fluxes were calculated based on changes of $N_2$O concentrations measured inside a closed chamber at every hour. The analysis of $N_2$O was made by using a Gas Chromatography (equipped with Electron Capture Detector). Soil parameters at sampling plots were also analyzed. Monthly averaged $N_2$O fluxes during May, June, and July were 0.14, 0.05, and 0.13 mg-$N_2$O m$^{-2}$ h$^{-1}$ , respectively. Soil temperature and soil pH did not significantly vary over the experimental period; soil temperatures ranged from 12∼$25^{\circ}C$, and soil pH ranged 4.56∼4.75. However, soil moisture varied significantly from 32% to 56% in WFPS. Relationships between soil parameters and $N_2$O fluxes exhibited positive linear relationships. Strong positive correlation ($R^2$ = 0.57, P< 0.0001) was found between $N_2$O flux and sil moisture. It suggests that soil moisture has affected strongly soil $N_2$O emissions during the experimental periods, while other parameters have remained relatively at constant levels. $N_2$O flux from agricultural soils was significant and should be taken account for the national emission inventory.
As understanding sudden climate change and agricultural productivity becomes increasingly important due to global warming, soil moisture prediction is emerging as a key topic in agriculture. Soil moisture has a significant impact on crop growth and health, and proper management and accurate prediction are key factors in improving agricultural productivity and resource management. For this reason, soil moisture prediction is receiving great attention in agricultural and environmental fields. In this paper, we collected and analyzed open field environmental data using a pilot field through random forest, a machine learning algorithm, obtained the correlation between data characteristics and soil moisture, and compared the actual and predicted values of soil moisture. As a result of the comparison, the prediction rate was about 92%. It was confirmed that the accuracy was . If soil moisture prediction is carried out by adding crop growth data variables through future research, key information such as crop growth speed and appropriate irrigation timing according to soil moisture can be accurately controlled to increase crop quality and improve productivity and water management efficiency. It is expected that this will have a positive impact on resource efficiency.
A theoretical model was developed to evaluate the effects of soil and airflow characteristics on the soil-air heat exchanger performances. The model, which includes three-dimensional transient energy and mass equilibrium-equation, was solved by using a computer program that uses Finite Difference Methods and Gauss-Seidel iteration computation. Energy gains, heat exchange efficiencies, and outlet air temperature are presented including the effects of soil moisture content, soil conductivity, soil thermal diffusivity, and soil initial temperature. Also, data related to the effects of airflow rate and inlet air temperature on the thermal performance of the system are presented. The results indicated that energy gains depend on soil conductivity, soil thermal diffusivity, and soil initial temperature. Heat exchange efficiencies relied on air mass flow rate and soil moisture content.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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