섬백리향의 항산화 기능성 성분에 대한 마이크로웨이브 추출특성을 확인하고자 microwave power($0{\sim}160\;W$)와 추출시간($1{\sim}5$분)을 독립변수($X_i$)로 하여 중심합성계획에 의해 10개구간의 추출조건을 설계하였다. 또한 추출물의 기능성분인 총 추출수율, 총 페놀 함량, 총 플라보노이드 함량 및 전자공여능을 종속변수($Y_n$)로 하여 반응표면분석을 실시하여 최적 추출조건을 예측하였다. 도출된 회귀식의 $R^2$는 총 페놀성분을 제외하고는 모두 0.93 이상을 나타내었으며, microwave power는 추출시간보다 영향이 큰 것으로 나타났다(p<0.05). 종속변수들의 최적 추출시간은 $3.36{\sim}4.97$분이었으나 microwave power는 넓은 분포를 보였으며, 기능성 성분들 모두를 추출하기 위한 추출조건 범위는microwave power $64{\sim}100\;W$, 추출시간 $2.9{\sim}4.0$분으로 나타났다.
In general, the estimation of optimum yield for the radial collector well is determined by the empirical equation or numerical modeling, in which hydraulic conductivity of the aquifer is a main influence factor. Hydraulic conductivities of 164 soil samples collected from boreholes and horizontal wells (average length: about 50 m) installed during well construction in the Anseong stream were drawn in two-dimensional map by the Kriging method and utilized in this study. Hydraulic conductivity analyses by Representative Elementary Count (REC) indicated the average hydraulic conductivity is similar to that of the pumping test when the number of samples reaches about 1,000, which correspond to 1,000 ㎡. Pumping test was also conducted at 1 pumping well and 13 observation wells to estimate hydraulic conductivities at each observation well. REC analysis indicated that the average value of hydraulic conductivity calculated from at least four observation wells is valid as a representative value. The overall result suggested that multiple observation wells or multiple pumping-observation well systems that are located within the range of horizontal wells should be utilized to properly estimate the representative hydraulic conductivity values and the yield of a radial collector well.
Haddadi, P.;Yazdi-Samadi, B.;Naghavi, M.R.;Kalantari, A.;Maury, P.;Sarrafi, A.
Plant Biotechnology Reports
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제5권2호
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pp.135-146
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2011
The objective of the present research was to map QTLs associated with agronomic traits such as days from sowing to flowering, plant height, yield and leaf-related traits in a population of recombinant inbred lines (RILs) of sunflower (Helianthus annuus). Two field experiments were conducted with well-irrigated and partially irrigated conditions in randomized complete block design with three replications. A map with 304 AFLP and 191 SSR markers with a mean density of 1 marker per 3.7 cM was used to identify QTLs related to the studied traits. The difference among RILs was significant for all studied traits in both conditions. Three to seven QTLs were found for each studied trait in both conditions. The percentage of phenotypic variance ($R^2$) explained by QTLs ranged from 4 to 49%. Three to six QTLs were found for each yield-related trait in both conditions. The most important QTL for grain yield per plant on linkage group 13 (GYP-P-13-1) under partial-irrigated condition controls 49% of phenotypic variance ($R^2$). The most important QTL for 1,000-grain weight (TGW-P-11-1) was identified on linkage group 11. Favorable alleles for this QTL come from RHA266. The major QTL for days from sowing to flowering (DSF-P-14-1) were observed on linkage group 14 and explained 38% of the phenotypic variance. The positive alleles for this QTL come from RHA266. The major QTL for HD (HD-P-13-1) was also identified on linkage group 13 and explained 37% of the phenotypic variance. Both parents (PAC2 and RHA266) contributed to QTLs controlling leaf-related traits in both conditions. Common QTL for leaf area at flowering (LAF-P-12-1, LAF-W-12-1) was detected in linkage group 12. The results emphasise the importance of the role of linkage groups 2, 10 and 13 for studied traits. Genomic regions on the linkage groups 9 and 12 are specific for QTLs of leaf-related traits in sunflower.
Significant soil erosion and water quality degradation issues are occurring at highland agricultural areas of Kangwon province because of agronomic and topographical specialities of the region. Thus spatial and temporal modeling techniques are often utilized to analyze soil erosion and sediment behaviors at watershed scale. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model is one of the watershed scale models that have been widely used for these ends in Korea. In most cases, the SWAT users tend to use the readily available input dataset, such as the Ministry of Environment (MOE) land cover data ignoring temporal and spatial changes in land cover. Spatial and temporal resolutions of the MOE land cover data are not good enough to reflect field condition for accurate assesment of soil erosion and sediment behaviors. Especially accelerated soil erosion is occurring from agricultural fields, which is sometimes not possible to identify with low-resolution MOD land cover data. Thus new land cover data is prepared with cadastral map and high spatial resolution images of the Doam-dam watershed. The SWAT model was calibrated and validated with this land cover data. The EI values were 0.79 and 0.85 for streamflow calibration and validation, respectively. The EI were 0.79 and 0.86 for sediment calibration and validation, respectively. These EI values were greater than those with MOE land cover data. With newly prepared land cover dataset for the Doam-dam watershed, the SWAT model better predicts hydrologic and sediment behaviors. The number of HRUs with new land cover data increased by 70.2% compared with that with the MOE land cover, indicating better representation of small-sized agricultural field boundaries. The SWAT estimated annual average sediment yield with the MOE land cover data was 61.8 ton/ha/year for the Doam-dam watershed, while 36.2 ton/ha/year (70.7% difference) of annual sediment yield with new land cover data. Especially the most significant difference in estimated sediment yield was 548.0% for the subwatershed #2 (165.9 ton/ha/year with the MOE land cover data and 25.6 ton/ha/year with new land cover data developed in this study). The results obtained in this study implies that the use of MOE land cover data in SWAT sediment simulation for the Doam-dam watershed could results in 70.7% differences in overall sediment estimation and incorrect identification of sediment hot spot areas (such as subwatershed #2) for effective sediment management. Therefore it is recommended that one needs to carefully validate land cover for the study watershed for accurate hydrologic and sediment simulation with the SWAT model.
Soil erosion has been emphasized as serious environmental problem affecting water quality in the receiving waterbodies. Recently, Best Management Practices (BMPs) have been applied at a field to reduce soil erosion and its effectiveness in soil erosion reduction has been monitored with various methods. Although monitoring at fields/watershed outlets would be accurate way for these ends, it is not possible at some fields/watersheds due to various limitations in direct monitoring. Thus modeling has been suggested as an alternative way to evaluate effects of the BMPs. Most models, which have been used in evaluating hydrology and water quality at a watershed, could not reflect rainfall intensity in runoff generation and soil erosion processes. In addition, source codes of these models are not always public for modification/enhancement. Thus, runoff-sediment evaluation system using hourly rainfall data and vegetated filter strip (VFS) evaluation module at field level were developed using open source MapWindow GIS component in this study. This evaluation system was applied to Bangdongri, Chuncheonsi to evaluate its prediction ability and VFS module in this study. The NSE and $R^2$ values for runoff estimation were 0.86 and 0.91, respectively, and measured and simulated sediment yield were 15.2 kg and 16.5 kg indicating this system, developed in this study, can be used to simulate runoff and sediment yield with acceptable accuracies. Nine VFS scenarios were evaluated for effectiveness of soil erosion reduction. Reduction efficiency of the VFS was high when sediment inflow was small. As shown in this study, this evaluation system can be used for evaluation BMPs with local rainfall intensity and variations considered with ease-of-use GIS interface.
하천에서 토사 유실량을 정확하게 예측하는 것은 유량을 예측하는 것만큼 공학적으로 중요한 의미를 지니고 있다. 하천에서 발생하는 토양 유실량은 하천구역내의 수리구조물(댐, 웨어, 방조제 등)의 설계 및 유지관리, 하천개수 및 하도의 안정, 홍수터 관리, 저수지의 설계 및 운영, 항만계획 등 수자원 및 수질의 계획이나 관리에 반드시 고려해야 할 사항이다. 따라서 본 연구에서는 토사 유실량 산정에 가장 일반적으로 쓰이는 RUSLE식을 이용하여 삽교호 유역의 토사 유실량을 모의, 산정하였다. RUSLE식의 매개변수 산정은 GIS 주제도인 경사도와 토지이용도, 토양도로부터 추출, 산정하였으며 이를 작성한 RUSLE 산정프로그램에 적용하였다. 또한 최근 30년치의 유역 강우자료를 바탕으로 빈도별 확률강우량을 산정하여 빈도별 확률강우에 따른 토사 유실량을 산정하였다.
최근 웹 GIS에 있어 큰 흐름 중의 하나는 오픈소스 소프트웨어 (Free and Open Source Software: FOSS)를 이용한 시스템 구축이다. 지리정보를 웹에서 처리하는데 있어서 오픈소스 소프트웨어의 등장은 기존 상용소프트웨어의 기술에 의존하지 않으면서, 구현모듈의 재사용과 시스템 확장성을 증대시키고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 공간데이터베이스인 PostgreSQL/PostGIS와 동적상호작용을 지원하는 구글어스를 이용하여 지리정보의 효율적인 사각화를 위한 웹기반의 지리정보 표출시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템의 지도 시각화는 구글어스 플러그인 및 API(application programming interface)를 이용하여 구현하였으며, 사용자의 요구에 따라 동적으로 데이터를 KML(Keyhole Markup Language)로 자동 생성하여 구글어스 상에 다양한 지리적 형태로 시각화 할 수 있는 자바 모듈(KML Generator)을 구현하였다. 프로토타입 시스템은 우리나라의 LAI(leaf area index), 임상도 및 정곡생산량 데이터를 이용하여 테스트되었으며 본 연구에서 설계 및 구현된 웹기반의 지리정보 표출 시스템이 다양한 지리공간데이터의 시각화에 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
울릉도는 강도가 약한 화산암과 강도는 높으나 수직절리가 잘 발달하는 조면암질암으로 구성되어 있으며, 이러한 지질학적 특성으로 인해 낙석이 빈번하게 발생하고 있어 일주도로의 이용에 큰 위험요소로 작용하고 있다. 본 연구에서는 낙석 재해위험도가 높은 울릉도 북동부의 약 3 km 구간을 대상으로 3종류의 낙석재해 위험도 평가법을 이용하여 낙석재해 위험도 평가를 수행하고 재해도를 작성하였다. 사용된 평가표는 일본 도로방재 총점검에서 적용된 낙석위험도 조사표, 일본 고속도로조사회의 낙석위험도 평가표, 그리고 미국연방도로국의 RHRS (Rockfall Hazard Rating System)이다. 도로사면의 지형 지질학적 조건을 고려하여 27개 구간을 설정하여 평가한 결과, 20개 사면(약 74%)에서 낙석재해 위험도가 높음과 보통으로 평가되었다. 이러한 조사결과를 바탕으로 낙석재해 위험도를 작성하였다.
Lineament density maps can be used for the quantitative evaluation of relationship between lineaments and groundwater occurrence. There are several kinds of lineament density maps including lineament length density, lineament cross-points density, and lineament counts density maps. This paper reports the usefulness of the representative elementary area (REA) concept for lineament analysis. This concept refers to the area size of the unit circle to calculate the lineament density factors distributed within the circle: length, counts and cross-points counts. The circle is a unit circle that calculates the sum of the lineament length, lineament counts and the number of cross-points within it. The REA is needed to obtain the best representative lineament density map prior to the analysis of relation between lineaments and groundwater well yield or other groundwater characteristics. A basic lineament map for the Yongsangang-Seomjingang watershed of Korea, drawn from aerial black-and-white photographs of 1/20, 000 scale was used for demonstrating the concept. From this study, the conclusions were as follows: (1) the REA concept can be efficiently applied to the lineament density analysis and mapping, (2) for whole Yongsangang-Seomjingang watershed which has 6, 502 lineaments with an average lineament length of 3.3 km, the lower limits of each REA used for drawing the three density maps were about 1.77 $\textrm{km}^2$ (r=750 m) for lineament length density, 7.07 $\textrm{km}^2$ (r=1, 500 m) for lineament counts density, and 4.91 $\textrm{km}^2$ (r=1, 250 m) for lineament cross-points density, respectively, (3) the lineament densities are inversely proportional to the size of REA, and the REA can be calculated with this inversely linear regression model, (4) if the average lineament density values for the whole study area are known, the most accurate density maps can be drawn using the REAs obtained from each linear regression model, and (5) but critical attention should be paid to draw lineament counts density and lineament cross-points density maps because.
수확량 모니터링 시스템의 개발은 미국에서부터 시작되어 점차 발전되어 왔으며, 현 시점에서 가장 활발하게 이용되고 있는 정밀농업 기술 중 하나이다. 수확량 모니터링 시스템 개발과 함께 이루어져야 할 것이 수확량 정보의 공간변이성 해석이다. 본 실험은 논 포장에서의 수확량의 공간변이성과 한계수확량 및 수분함량이 수확량에 미치는 영향을 알아보기 위하며 수행되었다. 2002년 10월 서울대학교 부속 실험농장 소재의 두 기계 이앙 재배 답작 포장(0.2 ha)과, 전북 김제 만경평야 소재의 두 직파재배 포장(0.4 ha)에서 구획별 수확량 정보를 획득한후 각 포장별로 통계분석을 통해서 포장 내의 수량변이를 조사 및 해석하였다. 그리고 각 포장의 수확작업 시 구획별로 샘플을 획득하여 수분함량을 측정한 후 수분함량 보정전과 보정후의 수량을 비교 분석하고, 수분함량과 수확량에 대한 비교 분석과, 수분함량 지도를 작성하여 수확량 지도와의 비교를 통해 수분함량과 수확량간의 관계를 조사하였다. 정확한 수확량 지도 작성을 위해서는 샘플링 간격을 최소화하는 것이 효과적일 것이나 콤바인의 예취 폭과 포장면적을 고려하여 조절해야 할 것이다. 수확량 정보를 얻을 때 한 구획의 넓이는 포장 면적에 따라서 조절이 가능하겠지만 가로 세로 길이로 봤을 때 5 m이상 15 m이하가 적당할 것으로 판단되었다. 변량시비 처리가 실시된 포장의 경우 같은 조건에서 일반시비로 재배된 포장에 비해서 수량은 비슷하나 변이는 적게나타남을 알 수 있었다. 각 포장내의 변이의 크기는 일반적으로 평균 수확량의 절반이상의 편차를 보이고 있으므로 포장내의 지점별 수획량의 변이는 상당하다고 판단할 수 있다. Sensor를 이용한 수확량 측정에서는 위에서 나타난 값으로 보았을 때 최소 300 kg/10a 이하에서 최대 1000 kg/10a 이상까지 측정이 가능하도록 설계되어야 할 것이다. 수분함량은 한 포장 내에서의 변이가 큰 편은 아니었고 공간의존성도 크게 나타나지 않았다. 그러나 포장간의 변이는 수확 전의 기상상황에 따라서 차이가 나타나게 된다. 수분함량 자체의 포장 내 변이가 크지 않으므로 수확량의 공간의존도에 대한 변화는 크지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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