• 제목/요약/키워드: weather parameters

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L, C, X-밴드 레이더 산란계 자동측정시스템을 이용한 콩 생육 모니터링 (Monitoring soybean growth using L, C, and X-bands automatic radar scatterometer measurement system)

  • 김이현;홍석영;이훈열;이재은
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.191-201
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    • 2011
  • 본 연구에서는 다편파 레이더 산란계 자동 측정시스템 이용하여 콩 생육변화를 관측하고 레이더 시스템에서 얻어진 후방산란계수과 콩 생육인자들과의 관계분석을 통하여 콩 생육추정 가능성을 모색하고자 하였다. 2010년도 농촌진흥청 국립식량과학원 연구지역에 다편파 레이더 산란계 관측시스템 (L, C, X-밴드 안테나, 네트워크분석기, RF switch, 입사각 $40^{\circ}$)을 구축하고 콩 파종시기에서 수확기까지 10분단위로 콩 생육변화를 자동 측정하였다. 모든 안테나 밴드, 편파에서 콩 생육초기 (6월초~7월 중순)에는 VV-편파가 HH-, HV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타났고, 그 이후 HH-편파와 다른 편파들 간의 cross-over 현상이 일어났는데 그 시기는 L-밴드가 7월 20일 (DOY 200), C-, X-밴드의 경우에는 7월 30일 (DOY 210)로 밴드에 따라 차이를 보였다. 모든 밴드 및 편파에서 9월 29일 (DOY 271)까지 후방산란계수가 증가하다가 그 이후 감소하였고 특히 종실비대기 (DOY 277, R6) 이후 감소폭이 크게 나타났는데 이 현상은 콩 생육인자 (초장, 엽면적지수, 건물중 등)변화와 일치하였다. 밴드에 따른 후방산란계수와 콩 생육인자들과의 관계를 분석한 결과 L-밴드 HH-편파에서 LAI ($r=0.93^{***}$), 초장 ($r=0.95^{***}$), 건물중 ($r=0.94^{***}$), 꼬투리중 ($r=0.92^{***}$)등 콩 생육인자들과의 상관계수가 가장 높게 나타났고 이에 비해 X-밴드 편파에서는 콩 생육인자들과의 상관계수가 상대적으로 낮게 나타났다. 후방산란계수 (L-밴드 HH-편파)를 이용하여 콩 생육인자 추정을 위한 회귀식을 작성하였다.

국화 "백마"의 생육 일수 및 누적 온도에 따른 건물중과 엽면적의 생장 회귀 모델 개발 및 비교 (Development and Comparison of Growth Regression Model of Dry Weight and Leaf Area According to Growing Days and Accumulative Temperature of Chrysanthemum "Baekma")

  • 김성진;김정환;박종석
    • 생물환경조절학회지
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    • 제29권4호
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    • pp.414-420
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    • 2020
  • 본 연구는 대륜 국화 '백마'의 생육 특성인 생체중, 건물중, 엽면적을 조사하여, 생장 및 기후요소에 따른 생장 예측모델 개발을 위하여 수행되었다. 정식후 일수 및 누적온도에 따른 국화의 건물중 및 엽면적 분석에 기반한 '백마'의 생장예측을 위한 시그모이드 회귀모델을 개발하였다. '백마'의 건물중 상대생장률(RGR)은 재배기간 평균 0.084 g·g-1·d-1이었다. 정식 후 재배 기간에 따른 건물중에 대한 상대 생장률은 정식 초기부터 단일처리 전까지 높았으며 최고 0.133 g·g-1·d-1까지 증가하였고, 63일째 단일처리가 시작된 후 수확 시기에서는 0.030 g·g-1·d-1으로 감소하는 경향을 보였다. 누적온도에 따른 국화의 건물중, 엽면적에 대한 생장 모델(sigmoid 곡선)을 개발하였다. 정식 후 일수와 누적온도에 따른 '백마'의 건물중 및 엽면적은 지수함수적으로 증가하였으며, 건물중의 경우 63일(누적온도 1601℃)까지 평균 39.1%씩 증가하였고, 이후 평균 7.4%씩 증가하였다. 엽면적의 경우 정식 후 28일차까지 평균 63.3%씩 증가하였고, 화아분화가 발생하기 전인 84일차까지 평균 6.5%씩 증가하였으며 화아 분화가 발생하기 전 84일까지 평균 6.5%로 증가했고, 이후 수확 전까지 평균 10.6%씩 증가하는 경향을 보였다. 본 실험은 충남지역에서 대륜 국화 '백마'의 재배관리 체계와 계획적 연중 생산 체계를 구축하는데 유용한 자료로 활용될 수 있다. 보다 정밀한 생육 예측 모델을 만들기 위해서는 누적 일사량을 포함한 다양한 기상자료를 바탕으로 하여 교정 및 검증이 필요하다.

콩 논.밭 재배에서 수랑예측을 위한 생육과 수량 관련 형질의 비교 (Growth and Yield Related Characteristics of Soybeans for the Estimation of Grain Yield in Upland and Drained-Paddy Field)

  • 조영손;박호기;김욱한;김석동;서종호;신진철
    • 한국작물학회지
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    • 제51권7호
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    • pp.599-607
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    • 2006
  • 논과 밭에서 콩 생산성과 생육 형질들의 측정치의 관계를 알아보기 위해 시험을 수행한 결과는 다음과 같다. 1. 단위면적당 콩 수량은 논보다 밭에서 높은 경향 이였으나 개체당종실수는 밭에서 100립중은 논에서 높은 경향이였다. 논에서 태광콩의 수량이 가장 높았고 대원콩과 황금콩 순으로 높은 경향을 나타냈다. 밭에서는 황금콩에서 가장 높은 수량을 기록했고 대원콩과 태광콩 순으로 높았다. 2. 밭에서 수확지수는 태광콩과 황금콩이 논보다 높았고 대원콩은 논에서 밭보다 유의성은 없었으나 높은 경향이었고, 전체적으로 대원콩이 논 밭 모두에서 가장 높았다. 3. 100립중은 태광콩은 유의성이 없었으나 대원콩은 밭에서 황금콩은 논에서 높았다. 4. 엽의 녹색도는 논과 밭 재배조건 모두 파종 후 4주차부터 감소되었으나,논의 경우는 6주차까지 감소하였고, 그 이후 증가하였으며 밭의 경우는 5주차에 가장 낮은 값을 기록한 후 6주차부터는 상승하였다. 5. 지상부 건물중, 협 건물중, 협수, 경장, 경직경은 태광콩과 황금콩이 밭보다 논에서 높았으며 대원콩은 밭에서 높은 경향이었다. 6. 협 생체중은 논 밭 모두 파종 후 9주차부터 점차 상승하였으나 1 cm 이하의 협수는 논에서는 12주차, 밭에서는 11주차 이후에는 세 품종 모두 증가되지 않았다. 7. 작물생장율(CGR)은 논재배콩이 밭보다 파종후 8주차 이후부터 높은 경향이었고, 13주차에서는 대원콩이 타 품종들보다 월등히 높았다. 밭에서는 파종후 12주차부터 15주차까지 태광콩, 대원콩, 황금콩 순으로 높았다. 8. 개체당종실수와 수량간의 상관은 논 밭 모두 고도의 정상관을 보였다. 9. 엽면적과 지상부 건물중은 논에서는 파종후 5주차를 제외한 4-15주차 사이에 0.8내외의 고도의 정의 상관을 나타냈으나, 밭에서는 4, 5주차에서 상관이 낮았고 나머지 기간에는 논과 같은 양상을 보였다. 10. 엽면적과 지상부 건물중과의 상관은 논 밭 모두 고도의 정의 상관을 보였다.

YOLO를 이용한 SAR 영상의 선박 객체 탐지: 편파별 모델 구성과 정확도 특성 분석 (Ship Detection from SAR Images Using YOLO: Model Constructions and Accuracy Characteristics According to Polarization)

  • 임윤교;윤유정;강종구;김서연;정예민;최소연;서영민;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_3호
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    • pp.997-1008
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    • 2023
  • 해상의 선박탐지는 다양한 방법으로 수행될 수 있는데, 위성은 광역적인 감시가 가능하고, 특히 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 주야간 및 전천후로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 SAR 영상으로부터 효율적인 선박 탐지 방법을 제시하기 위하여, Sentinel-1 영상에 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 적용하여 선박 탐지를 수행하고, 편파별 개별 모델과 통합 모델의 차이 및 편파별 정확도 특성을 분석하였다. 파라미터가 작고 가벼운 YOLOv5s와 파라미터가 많지만 정확도가 높은 YOLOv5x 두가지 모델에 대하여 각각 (1) HH, HV, VH, VV 각 편파별로 나누어 학습/검증 및 평가 그리고 (2) 모든 편파의 영상을 사용하여 학습/검증 및 평가를 실시한 결과, 네 가지 실험에서 모두 0.977 ≤ AP@0.5 ≤ 0.998의 비슷하면서 매우 높은 정확도를 나타냈다. 이러한 결과를 현업시스템의 관점에서 보면, 가벼운 YOLO 모델(YOLOv5s, YOLOv8s 등)로 4개 편파 통합 모델을 구축하는 것이 실시간 선박탐지에 효과적임을 시사하는 것이다. 이 실험에서 사용한 영상은 19,582장이었지만, Sentinel-1 이외에도 Capella, ICEYE 등 다른 SAR 영상을 추가적으로 활용한다면, 보다 더 유연하고 정확한 선박 탐지 모델이 구축될 수 있을 것이다.

교통사고 데이터의 마이닝을 위한 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법의 비교 (Comparison of Association Rule Learning and Subgroup Discovery for Mining Traffic Accident Data)

  • 김정민;류광렬
    • 지능정보연구
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    • 제21권4호
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    • pp.1-16
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    • 2015
  • 교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

서울의 최근 자외선 복사의 변화 2004~2010 (Recent Variations of UV Irradiance at Seoul 2004~2010)

  • 김준;박상서;조나영;김우경;조희구
    • 대기
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    • 제21권4호
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    • pp.429-438
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    • 2011
  • The climatology of surface UV radiation for Seoul, presented in Cho et al. (1998; 2001), has been updated using measurement of surface erythemal ultraviolet (EUV) and total ultraviolet (TUV) irradiance (wavelength 286.5~363.0 nm) by a Brewer Spectrophotometer (MK-IV) for the period 2004~2010. The analysis was also carried out together with the broadband total (global) solar irradiance (TR ; 305~2800 nm) and cloud amount to compare with the UV variations, measured by Seoul meteorological station of Korean Meteorological Agency located near the present study site. Under all-sky conditions, the day-to-day variability of EUV exhibits annual mean of 98% in increase and 31% in decrease. It has been also shown that the EUV variability is 17 times as high as the total ozone in positive change, whereas this is 6 times higher in negative change. Thus, the day to day variability is dominantly caused rather by the daily synoptic situations than by the ozone variability. Annual mean value of daily EUV and TUV shows $1.62kJm^{-2}$ and $0.63MJm^{-2}$ respectively, whereas mean value of TR is $12.4MJm^{-2}$ ($143.1Wm^{-2}$). The yearly maximum in noon-time UV Index (UVI) varies between 9 and 11 depending on time of year. The highest UVI shows 11 on 20 July, 2008 during the period 2004~2010, but for the period 1994~2000, the index of 12 was recorded on 13 July, 1994 (Cho et al., 2001). A 40% of daily maximum UVI belongs to "low (UVI < 2)", whereas the UVI less than 5% of the maximum show "very high (8 < UVI < 10)". On average, the maximum UVI exceeded 8 on 9 days per year. The values of Tropospheric Emission Monitoring Internet Service (TEMIS) EUV and UVI under cloud-free conditions are 1.8 times and 1.5 times, respectively, higher than the all-sky measurements by the Brewer. The trend analysis in fractional deviation of monthly UV from the reference value shows a decrease of -0.83% and -0.90% $decade^{-1}$ in the EUV and TUV, respectively, whereas the TR trend is near zero (+0.11% $decade^{-1}$). The trend is statistically significant except for TR trend (p = 0.279). It is possible that the recent UV decrease is mainly associated with increase in total ozone, but the trend in TR can be attributed to the other parameters such as clouds except the ozone. Certainly, the cloud effects suggest that the reason for the differences between UV and TR trends can be explained. In order to estimate cloud effects, the EUV, TUV and TR irradiances have been also evaluated for clear skies (cloud cover < 25%) and cloudy skies (cloud cover ${\geq}$ 75%). Annual mean values show that EUV, TUV and TR are $2.15kJm^{-2}$, $0.83MJm^{-2}$, and $17.9MJm^{-2}$ for clear skies, and $1.24kJm^{-2}$, $0.46MJm^{-2}$, and $7.2MJm^{-2}$ for cloudy skies, respectively. As results, the transmission of radiation through clouds under cloudy-sky conditions is observed to be 58%, 55% and 40% for EUV, TUV and TR, respectively. Consequently, it is clear that the cloud effects on EUV and TUV are 18% and 15%, respectively lower than the effects on TR under cloudy-sky conditions. Clouds under all-sky conditions (average of cloud cover is 5 tenths) reduced the EUV and TUV to about 25% of the clear-sky (cloud cover < 25%) values, whereas for TR, this was 31%. As a result, it is noted that the UV radiation is attenuated less than TR by clouds under all weather conditions.

거금수로 해역의 수온과 염분의 변동 (Variations of Temperature and Salinity in Kugum Suro Channel)

  • 추효상;이규형;윤양호
    • 한국수산과학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.252-263
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    • 1997
  • 1993년 거금수로에서 계절별로 수온, 염분을 관측하였으며, 수로내 2개 정점에서 25시간 연속 수온, 염분 관측을 실시하여 이들 자료를 비교, 분석하였다. 수온은 년중 $7.0\~25.0^{\circ}C$의 범위로 동, 하계의 온도차는 약 $18^{\circ}C$이다. 표, 저층간의 온도차는 년중 $0.75^{\circ}C$ 이하로 수로내 해수의 수온 성층은 매우 약하다. 수로방향으로의 수평 온도차도 약 $0.3^{\circ}C$ 이하로, 수로를 따라서의 강한 조류가 거금수로내 수온의 수평, 연직 분포에 크게 영향을 미치고 있음을 시사한다. 염분도 수온과 같이 년중 표, 저층 및 수로 방향에서 수평 염분차가 $0.5\%_{\circ}$ 이하로 작다. 염분은 4월이 $34.0\%_{\circ}$, 8월이 $30.0\%_{\circ}$로, 4월이 8월에 비해 $4\%_{\circ}$정도 높다. 이는 동 시기의 강우량과 일조시간의 분포와 일치해 기상에 직접 영향을 받고 있음을 알 수 있다. T-S diagram에 나타난 계절별 수괴 특성은 동계에서 하계로 갈수록 저온 고염의 고밀도수에서 고온 저염의 저밀도수로 변화하며, 표, 저층간의 밀도차는 춘계와 추계에 거의 0, 동계와 하계에 $1.0\~1.5$로 매우 작다. 1993년 4월 $29\~30$일의 조위 변동에 따른 수온과 염분의 변화는 고조시 수온은 낮고 염분은 높다. 저조시는 그역의 변화를 나타낸다. 1일 중의 수온과 염분의 탁월 변동 주기는 동 해역에서 탁월한 반 일주조의 조석주기와 거의 일치한다. 해역의 성층 정도를 판단하는 성층계수는 년중 $4.0J/m^3$이하로 조류에 의한 저층 연직 혼합이 년중 매우 활발함을 나타낸다. 성층 진단식에 의한 성층과 혼합의 크기는 조류에 의한 혼합항이 $4.7\~14.1J/m^3day^{-1}$로 가장 크다. 관측에서 나타난 계절별 수온, 염분 구조와 일치하는 조류 혼합률 $\varepsilon$의 평가는 0.005였다.

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주간온도가 고추의 수확 소요일수 및 수량에 미치는 영향 (Influence of Daytime Temperature on the Time Required for Fruit Harvest and Yield of Hot Pepper)

  • 이상규;최장선;이준구;장윤아;남춘우;이희주;서정민;강점순
    • 한국환경과학회지
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    • 제22권9호
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    • pp.1181-1186
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    • 2013
  • Due to climate change, the occurrence of abnormal weather conditions has become more frequent, causing damage to vegetable crops grown in Korea. Hot pepper, Chinese cabbage and radish, the three most popular vegetables in Korea, are produced more in the field than in the greenhouse. It has been a trend that the time for field transplanting of seedlings is getting earlier and earlier as the spring temperatures keep rising. Seedlings transplanted too early in the spring take a longer time to resume the normal growth, because they are exposed to suboptimal temperature conditions. This study examined the influence of air temperature during seedling growth on the time required to reach the first fruit maturity and yield of hot pepper. Seedling plants of 'Super Manita' hot pepper was grown in temperatures $2.5^{\circ}C$ and $5.0^{\circ}C$ lower than the optimum temperature (determined by the average of temperatures for the past 5 years). Seedlings were transplanted into round plastic containers (30-cm diam., 45-cm height) and were placed in growth chambers in which the ambient temperature was controlled under natural sunlight. The growth of seedlings under lowered temperatures was reduced compared to the control. The mineral (K, Mg, P, N) concentrations in the leaf tissues were higher when plants were grown with the ambient temperature $2.5^{\circ}C$ lower than the optimum, regardless of changes in other growth parameters. Tissue calcium (Ca) concentration was the highest in the plants grown with optimum temperature. The carbohydrate to nitrogen (C/N) ratio, which was the highest (18.3) in the plants grown with optimum temperature, decreased concomitantly as the ambient temperature was lowered $2.5^{\circ}C$ and $5.0^{\circ}C$. The yield of the early harvested fruits was also reduced as the ambient temperature became lower. The first fruit harvest date for the plants grown with optimum temperature (June 27) was 13 days and 40 days, respectively, earlier than that in plants grown with $2.5^{\circ}C$ (July 10) and $5.0^{\circ}C$ (Aug 6) lower ambient temperatures. The fruit yield per plant for the optimum temperature (724 g) was the greatest compared to those grown with $2.5^{\circ}C$ (446 g) and $5.0^{\circ}C$ (236 g) lower temperatures. The result of this study suggests that the growers should be cautioned not to transplant their hot pepper seedlings too early into the field, since it may delay the time of first harvest eventually reducing total fruit yield.

토양수분함량 예측 및 계획관개 모의 모형 개발에 관한 연구(I) (A Study on the Development of a Simulation Model for Predicting Soil Moisture Content and Scheduling Irrigation)

  • 김철회;고재군
    • 한국농공학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.4279-4295
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    • 1977
  • Two types of model were established in order to product the soil moisture content by which information on irrigation could be obtained. Model-I was to represent the soil moisture depletion and was established based on the concept of water balance in a given soil profile. Model-II was a mathematical model derived from the analysis of soil moisture variation curves which were drawn from the observed data. In establishing the Model-I, the method and procedure to estimate parameters for the determination of the variables such as evapotranspirations, effective rainfalls, and drainage amounts were discussed. Empirical equations representing soil moisture variation curves were derived from the observed data as the Model-II. The procedure for forecasting timing and amounts of irrigation under the given soil moisture content was discussed. The established models were checked by comparing the observed data with those predicted by the model. Obtained results are summarized as follows: 1. As a water balance model of a given soil profile, the soil moisture depletion D, could be represented as the equation(2). 2. Among the various empirical formulae for potential evapotranspiration (Etp), Penman's formula was best fit to the data observed with the evaporation pans and tanks in Suweon area. High degree of positive correlation between Penman's predicted data and observed data with a large evaporation pan was confirmed. and the regression enquation was Y=0.7436X+17.2918, where Y represents evaporation rate from large evaporation pan, in mm/10days, and X represents potential evapotranspiration rate estimated by use of Penman's formula. 3. Evapotranspiration, Et, could be estimated from the potential evapotranspiration, Etp, by introducing the consumptive use coefficient, Kc, which was repre sensed by the following relationship: Kc=Kco$.$Ka+Ks‥‥‥(Eq. 6) where Kco : crop coefficient Ka : coefficient depending on the soil moisture content Ks : correction coefficient a. Crop coefficient. Kco. Crop coefficients of barley, bean, and wheat for each growth stage were found to be dependent on the crop. b. Coefficient depending on the soil moisture content, Ka. The values of Ka for clay loam, sandy loam, and loamy sand revealed a similar tendency to those of Pierce type. c. Correction coefficent, Ks. Following relationships were established to estimate Ks values: Ks=Kc-Kco$.$Ka, where Ks=0 if Kc,=Kco$.$K0$\geq$1.0, otherwise Ks=1-Kco$.$Ka 4. Effective rainfall, Re, was estimated by using following relationships : Re=D, if R-D$\geq$0, otherwise, Re=R 5. The difference between rainfall, R, and the soil moisture depletion D, was taken as drainage amount, Wd. {{{{D= SUM from { {i }=1} to n (Et-Re-I+Wd)}}}} if Wd=0, otherwise, {{{{D= SUM from { {i }=tf} to n (Et-Re-I+Wd)}}}} where tf=2∼3 days. 6. The curves and their corresponding empirical equations for the variation of soil moisture depending on the soil types, soil depths are shown on Fig. 8 (a,b.c,d). The general mathematical model on soil moisture variation depending on seasons, weather, and soil types were as follow: {{{{SMC= SUM ( { C}_{i }Exp( { - lambda }_{i } { t}_{i } )+ { Re}_{i } - { Excess}_{i } )}}}} where SMC : soil moisture content C : constant depending on an initial soil moisture content $\lambda$ : constant depending on season t : time Re : effective rainfall Excess : drainage and excess soil moisture other than drainage. The values of $\lambda$ are shown on Table 1. 7. The timing and amount of irrigation could be predicted by the equation (9-a) and (9-b,c), respectively. 8. Under the given conditions, the model for scheduling irrigation was completed. Fig. 9 show computer flow charts of the model. a. To estimate a potential evapotranspiration, Penman's equation was used if a complete observed meteorological data were available, and Jensen-Haise's equation was used if a forecasted meteorological data were available, However none of the observed or forecasted data were available, the equation (15) was used. b. As an input time data, a crop carlender was used, which was made based on the time when the growth stage of the crop shows it's maximum effective leaf coverage. 9. For the purpose of validation of the models, observed data of soil moiture content under various conditions from May, 1975 to July, 1975 were compared to the data predicted by Model-I and Model-II. Model-I shows the relative error of 4.6 to 14.3 percent which is an acceptable range of error in view of engineering purpose. Model-II shows 3 to 16.7 percent of relative error which is a little larger than the one from the Model-I. 10. Comparing two models, the followings are concluded: Model-I established on the theoretical background can predict with a satisfiable reliability far practical use provided that forecasted meteorological data are available. On the other hand, Model-II was superior to Model-I in it's simplicity, but it needs long period and wide scope of observed data to predict acceptable soil moisture content. Further studies are needed on the Model-II to make it acceptable in practical use.

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쌀 수량이 평년수준인 2000년 대비 10% 증가한 2001년의 식미 및 이화학특성 비교 (Palatability and Physicochemical Properties in 2001 Yield Increased by 10% than Normal Level in 2000)

  • 이점식;이정희;윤미라;곽지은;모영준;천아름;김정곤
    • 한국작물학회지
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    • 제58권3호
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    • pp.292-300
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    • 2013
  • 쌀 수량이 많은 연도에는 밥맛도 좋아 질 것이라고 예상한다. 본 연구는 일교차와 일조시간에 의해 평년 대비 쌀 수량이 약 10% 증가한 년도의 식미 및 이화학특성을 구명하기 위해 수행하였다. 지난 20년간(1993~2012) 쌀 수량을 분석한 결과, 연차 간에 쌀 수량이 약 10% 차이가 나는 년도는 1993년과 1994년, 2009년과 2010년 등 총 6번 이었다. 그 중에서 일교차와 일조시간에 의해 평년수준의 쌀 수량은 2000년과 쌀 수량이 9.8% 증가한 2001년이 본 연구의 목적에 적합한 년도 이었다. 기상조건은 2000년 대비 2001년은 등숙기 평균기온은 비슷하였으나, 일교차가 컸고, 일조시간이 많았다. 수량구성 요소는 2000년 대비 2001년이 주당 수수의 감소에도 불구하고 수당 립 수가 많았고, 등숙비율 또한 높아 수량이 증가하였다. 쌀의 화학적 성분 함량은 2000년 대비 2001년에는 아밀로스함량은 증가하였으나, 단백질, Mg 및 K 함량은 감소하였다. 반면 Mg/K 당량비는 유의한 차이가 없었다. 쌀 전분의 물리적 특성은 2000년 대비 2001년에 최고점도는 차이가 없었으나, 최저점도 및 최종점도는 높았다. 관능평가와 기계적 식미측정값과 단순상관계수가 $0.82^{**}{\sim}0.89^{**}$(n=27~30), 로 통계적인 유의성이 있었다. 따라서 연차 간 밥맛의 차이를 기계적인 측정값으로 간접 평가한 결과 2000년 보다 2001년도가 통계적으로 유의하게 높았다. 이상의 결과를 종합 해 볼 때, 일교차와 일사량에 의해 평년수준인 2000년 대비 쌀 수량이 약 10% 증가한 2001년도에는 밥맛도 좋았을 것으로 추론된다.