고자리꽃파리는 양파 및 마늘 등 Allium 속에 속하는 농작물의 중요한 해충으로 전 세계적으로 온대 지역에서 경제적 해충으로 취급하고 있다. 본 연구는 고자리꽃파리의 발생 기준점을 정하여 연간발생양상을 해석하고, 초기방제 시기를 설정할 수 있도록 월동 번데기 우화모형을 개발하고자 수행하였다. 고자리꽃파리 월동 번데기의 온도발육 모형으로 선형 및 비선형 모형을 추정하고, 발육기간 분포모형과 결합하여 월동번데기의 성충으로 우화시기 예측모형을 수립하였다. 비선형 모델의 경우 3-매개변수 Lactin 수식과 저온에서 온도와 발육률 간의 선형성을 높이기 위해 마지막 매개변수 (λ)를 선형모형의 절편으로 대체한 4-매개변수 수식을 사용하였다. 일일 평균기온을 이용하여 50% 성충 우화일을 예측한 결과, 선형모형 기반의 적 산온도 모형(DD, degree-day) 및 선형 또는 비선형 모형을 적용하여 발육률을 누적하는 발육률 적산 모형(RS, rate summation) 모두 실측값과 큰 차이를 보였다. 반면 시간별 온도를 입력변수를 사용한 경우, 3-매개변수 모델을 제외한 사인곡선법 기반의 DD 모형, 선형 RS 모형, 4-매개변수 비선 형 RS 모형의 평균편차는, 실제 관측치와 3일 이상 차이가 나지 않았다. 최종적으로 시간별 온도자료를 이용하고, 발육모형으로 선형과 4-매개변수 비 선형 모형을 적용하는 RS 모형을 활용 가능한 모형으로 선정하였다. 선형 RS 모형은 두 번의 포장적합(1984, 1987)에서 실제 관측값과 편차가 3일 이내로 차이가 없었다. 비선형 RS 모형은 1984년 적합에서 0.8일의 편차로 정확했지만 1987년 적합에서는 6.5일의 평균편차를 보였다.

고자리꽃파리는 양파 및 마늘 등 백합과 Allium 속에 속하는 농작물에 중요한 해충으로 전 세계적으로 온대지역에 서 경제적 해충으로 취급하고 있다. 본 연구에서는 기존 자료를 바탕으로 월동번데기의 성충으로 우화모델를 작성하 고 포장 실측자료와 비교하여 평가하였다. 월동번데기 발육모형으로 선형과 비선형모형을 작성하고 발육기간 분포 모형과 결합하여 예찰모형을 작성하였다. 비선형발육모형 작성시 3-매개변수 락틴모형 적용뿐만 아니라 4-매개변 수 모형의 마지막 변수 값을 선형모형의 절편값으로 대체하여 저온에서 선형성이 강화도록 변형시켰다. 성충우화 50% 예측에서 일일평균온도를 이용하는 경우 적산온도 모형을 비롯하여 발육률 적산모형(선형식 및 비선형식) 모두 실측치와 큰 차이가 있었다. 시간별온도를 입력값으로 한 경우 3-매개변수 모형을 제외한 사인곡선 적산온도 모형, 선형 발육률 적산모형, 4-매개변수 비선형 발육률 적산모형의 평균편차는 3일과 차이가 없었다. 최종적으로 선형모형 및 4-매개변수 비선형모형을 바탕으로 시간별온도자료를 이용한 발육률 적산모형은 선발하였다. 그 결과 선형 발육률 적산모형이 두 포장적합 집단(1984, 1987)에서 실측일과 편차가 3일과 차이가 없었다. 비선형 발육률 적산모형은 1984년 적합은 0.8일 편차로 정확하였으나 1987년 집단에서 평균편차가 6.5일로 다소 증가하였다.

왕담배나방은 기주범위가 넓은 다식성으로 토마토, 옥수수, 담배, 해바라기, 땅콩, 면화, 콩 등 다양한 작물에 피해를 주는 해충이며, 장거리 이동성 해충으로도 유명하다. 본 연구에서는 기존 자료를 바탕으로 월동번데기의 성충으로 우화모델(2종)를 작성하고 포장 실측자료와 비교하여 평가하였다. 월동 번데기는 휴면을 종료한 후 안점소실 과정을 거쳐 정상의 번데기로 이행되고 비로소 성충으로 우화하는 것으로 가정하였다. 첫 번째 모형(모 형 1)은 2단계 휴면후발육 우화모형으로 안점소실에 필요한 적산온도 59.9DD (발육영점온도 15.9℃)와 번데기 발육완료에 필요한 192.3DD (발육영점온도 10.2℃)로 구성하였다. 두 번째 모형(모형 2)은 온도자극 우화모형으 로 17.63℃의 온도자극 이후에 번데기 발육을 개시하는 모형이었다. 적산온도는 단순 평균온도법과 사인곡선법 으로 계산하여 비교하였다. 포장자료와 비교 결과 모형 1에 사인곡선법을 적용했을 때 실측치와 편차가 3일보다 작거나 차이가 없었다. 반면 사인곡선법을 적용한 모형 2는 3~6.5일의 편차가 있었다. 평균온도법을 적용한 경우 두 모형 모두 실측치와 편차가 증가하였다. 모형을 활용하여 예측 우화시기와 트랩유살자료를 비교하여 왕담배 나방의 비래 가능성에 대하여 고찰하였다.

농업용 노외작업 기계는 작업속도가 변이하므로 경운 시비 방제 파종 작업등에서 주행속도를 정확하게 측정할 필요가 있다. 도플러 레이더는 포장에서 속도측정의 신뢰성이 있어 견인효율 또는 변량제어 연구 등에서 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 도플러 레이더 속도계를 이용하여 주행속도를 측정할 때 콘크리트 견고지면에서 보정된 기준 변환계수를 포장실험에서도 적용이 가능한지에 대한 엄격한 통계적 검토와 검증을 수행하였다. 견고지면에서 얻은 기준 변환계수를 비교군으로 포장실험의 결과를 검증하기 위하여 Proc GLM을 사용하였다. 완전모델 의 분산분석 결과에서 유의하지 않은 교호항을 제거한 주 변수모델에 대하여도 유의하지 않았다. 사후분석에서 보수적이고 엄격한 Scheffe 방법으로 민감한 계수를 검정하였고 또한 유의하지 않았다. 기준 변환계수를 비교군으로 하여 대비처리(contrast) 하였고 유의하지 않았다. 견고지면에서 평가한 기준 변환계수(a0=0.0396)와 기준절편(y0=-0.0235)을 바탕으로 평가한 변환계수(a)의 절대오차(Erra)는 –0.415×10-3 이었고, 퍼센트 오차는 –1.18% 였다. 따라서 기준 변환계수는 포장작업의 주행속도의 환산계수로 사용되어도 측정치에 심각한 오차를 초래하지 않을 것이다.

연구용 NIR 장비에서 수집된 벼 생엽의 질소 함량 검량 식 및 데이터베이스를 현장용 NIR 장비에 검량식을 이설,검증함으로서 현장 적용 가능성을 평가하기 위해 수행한 결과는 다음과 같다.1. 2003년부터 2009년까지 스펙트럼을 수집한 시료 중선발 된 A 데이터 세트(개체수 454점)의 총 질소범위는 2.041%～4.933%, 2012년 수집된 B 데이터 세트(258점)는 2.180%～3.690%이며 각각의 전체 평균은3.497%, 2.712%였다.2. A, B 데이터 세트에서 유도된 검량식 결과 결정계수(R2)는 각각 0.845, 0.777,표준오차(SEC)는 0.196, 0.126,SECV는 0.238, 0.150이었다.3. 연구용 NIR 장비 400 nm～2500 nm 파장에서 얻어진데이터베이스를 현장용 NIR 장비 1200 nm～2400 nm파장에 맞게 잘라 이설한 후 2012년 데이터베이스에업데이트 확장한 후 작성된 검량식 결과 결정계수(R2)는 0.880, 표준오차(SEC)는 0.191이었다.4. 연구용 NIR 장비에 구축된 데이터베이스를 현장용NIR 장비에 맞춰 데이터베이스를 확장 업데이트하고검량식을 이설한 결과 연구용 장비와의 표준오차는0.005%로 거의 동일한 수준의 결과를 얻었다.

While the assessment of mean flow field is very important to characterize the hydrodynamic aspect of the flow regime in river, the conventional methodologies have required very time-consuming efforts and cost to obtain the mean flow field. The paper provides an efficient technique to quickly assess mean flow field by developing and applying spatial averaging method utilizing repeatedly surveyed acoustic Doppler current profiler(ADCP)’s cross-sectional measurements. ADCP has been widely used in measuring the detailed velocity and discharge in the last two decades. In order to validate the proposed spatial averaging method, the averaged velocity filed using the spatial averaging was compared with the bench-mark data computed by the time-averaging of the consistent fix-point ADCP measurement, which has been known as a valid but a bit inefficient way to obtain mean velocity field. The comparison showed a good agreement between two methods, which indicates that the spatial averaging method is able to be used as a surrogate way to assess the mean flow field. Bed shear stress distribution, which is a derived hydrodynamic quantity from the mean velocity field, was additionally computed by using both spatial and time-averaging methods, and they were compared each other so as to validate the spatial averaging method. This comparison also gave a good agreement. Therefore, such comparisons proved the validity of the spatial averaging to quickly assess mean flow field. The mean velocity field and its derived riverine quantities can be actively used for characterizing the flow dynamics as well as potentially applicable for validating numerical simulations.