[논문]Penman-Monteith 모델에 의한 식물공장 내 상추(Lactuca sativa L.)의 증산량 예측

이준우; 엄정남; 강우현; 신종화; 손정익

doi:10.12791/ksbec.2013.22.2.182

초록
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밀폐된 식물공장 환경에서 환경 조절 및 에너지 소비예측을 위해서는 환경요소들의 변화 요인을 파악해야 한다. 식물체는 광합성 과정에서 많은 양의 물을 증산을 통해 대기 중으로 방출하게 되는데, 일반적으로 식물공장의 특성상 비교적 높은 습도 유지가 필요하며, 증산은 실내 습도에 직접적인 영향을 주기 때문에 식물의 증산량에 대한 정량화가 필요하다. 본 연구에서는 식물공장 생육조건에서 4가지 품종의 상추를 재배하면서 생육기간에 따른 엽면적 변화와 증산속도를 측정하고 이를 바탕으로 Penman-Monteith 방정식을 식물공장 조건에 맞게 변형시켰다. 그리고 이러한 결과들을 토대로 식물공장에서 재배 기간 중 증산으로 인해 발생하는 수분의 양을 시뮬레이션을 통해 예측하였다. 그 결과 작물의 엽면적과 증산속도는 생육기간이 진전됨에 따라 점차 증가하는 것으로 나타났으며 엽면적과 증산량 사이는 비례관계를 나타냈다. 증산량 추정 모델식 변형은 일반적으로 다양한 환경 요인들에 의해 증산량이 결정되던 기존의 모델식들에 비해 엄밀한 환경 요소들에 대한 제어가 가능한 식물공장에서 증산량은 환경 요소들은 상수로 취급 가능하며, 작물의 엽면적지수의 변화에 대해서만 주로 결정되었다. 또한 설정된 환경 조건에서 생육기간에 따른 증산량 추정모델을 이용하여 전체 생육기간 중 작물 개체당 누적 증산량을 높은 결정계수($r^2$)로 예측할 수 있었다. 이렇게 예측된 증산량은 식물공장 환경 제어 기술 중 냉난방 부하 계산 및 관수 계획을 세우는데 활용 가능할 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

In closed plant production system like plant factory, changes in environmental factors should be identified for conducting efficient environmental control as well as predicting energy consumption. Since high relative humidity (RH) is essential for crop production in the plant factory, transpiration ...

In closed plant production system like plant factory, changes in environmental factors should be identified for conducting efficient environmental control as well as predicting energy consumption. Since high relative humidity (RH) is essential for crop production in the plant factory, transpiration is closely related with RH and should be quantified. In this study, four varieties of lettuces (Lactuca sativa L.) were grown in a plant factory, and the leaf areas and transpiration rates of the plants according to DAT (day after transplanting) were measured. The coefficients of the simplified Penman-Monteith equation were calibrated in order to calculate the transpiration rate in the plant factory and the total amount of transpiration during cultivation period was predicted by simulation. The following model was used: $E_d=a*(1-e^{-k*LAI})*RAD_{in}+b*LAI*VPD_d$ (at daytime) and $E_n=b*LAI*VPD_n$ (at nighttime) for estimating transpiration of the lettuce in the plant factory. Leaf area and transpiration rate increased with DAT as exponential growth. Proportional relationship was obtained between leaf area and transpiration rate. Total amounts of transpiration of lettuces grown in plant factory could be obtained by the models with high $r^2$ values. The results indicated the simplified Penman-Monteith equation could be used to predict water requirements as well as heating and cooling loads required in plant factory system.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 일반적인 식물공장의 생육조건 하에서 4 품종의 상추를 재배하면서 생육 기간에 따른 증산속도를 측정하고, 증산량 추정 모델을 이용하여 식물공장에서 재배 기간 중 증산으로 인해 발생하는 수분의 양을 예측해 보았다.

제안 방법

정식 후 5, 10, 15, 20, 25일에 각 품종별 3개체씩 엽면적(LI-3100, Li-Cor, USA)과 증산속도를 측정하였다. 증산속도는 작물 각 개체별로 별도의 양액이 담긴 비이커에 옮긴 후 생육 환경조건에서 1시간 동안 식물체와 양액의 무게의 변화를 측정하고 이 무게 변화량을 식물체의 증산량으로 계산하였다.
측정된 생육 기간에 따른 엽면적의 증가와 증산 속도의 변화값을 이용하여 일장 16h/8h(낮 = 150µmol · m⁻² · s⁻¹ , 22℃; 밤 = 0µmol · m⁻² · s⁻¹ , 16℃)에 상대 습도 70%로 유지되는 식물공장에서 청치마 품종의 상추를 40일 간 재배하였을 때 LAI의 변화와 상추 한 주당 재배기간 중 증산을 통해 공기 중으로 증발시키는 수증기의 양을 추정하였다.
)를 이용하였다. 파종 후 20일간의 육묘과정을 거친 후 식물공장 모듈로 정식한 후 25일간 작물을 생육시켰다. 식물공장 모듈의 광조건은 Red, Blue, White 각각 8:1:1 비율로 전체 광량은 15cm 기준으로 145 ± 10µmol · m⁻² · s⁻¹으로 유지되었으며 일장은 낮, 밤 각각 16시간, 8시간으로 설정되었다.

대상 데이터

실험은 서울대학교의 LED 식물공장 모듈에서 수행하였으며 청치마, 적치마(대농 종묘), 뚝섬청축면, 뚝섬적축면(영농사) 4가지 품종의 상추(Lactuca sativa L.)를 이용하였다. 파종 후 20일간의 육묘과정을 거친 후 식물공장 모듈로 정식한 후 25일간 작물을 생육시켰다.
재배기간 동안 이산화탄소 농도와 주야간 온도 및 상대습도는 각각 1000 ± 50ppm, 22 ± 1/16℃, 70 ± 5%로 유지되었다. 양액은 야마자키 상추 양액(EC 1.2dS · m⁻¹ )를 사용하였다.

데이터처리

모든 측정은 품종 처리 별 3반복으로 하였으며 실험의 통계처리는 SigmaPlot(Ver. 10.0, Systat Software Inc., USA) 소프트웨어를 사용하였다. 모델 시뮬레이션은 Berkeley Madonna(Ver.

이론/모형

증산량 추정 모델은 Baille 등(1994)에 의해 간략화된 Penman-Monteith 방정식을 광조건에 의한 영향과 수증기 포차에 의한 영향 두 부분으로 구분하여 사용하였다.

성능/효과

모든 상추의 품종에서 엽면적은 생육 초기에 비교적 느리게 증가하다 생육기간의 진전에 따라 증가 속도가 점차 빨라지는 모습을 나타냈다(Fig. 1). 이 결과를 이용하여 엽면적 지수(LAI)를 추정하는 식(2)의 변수를 fitting 한 결과, 전체적으로 높은 결정계수(r²)를 나타냈고 품종별 상이한 변수 값을 확인하였다(Table 1).
생육 기간에 따른 증산량은 엽면적과 유사하게 생육 초기에 비해 상대적으로 생육 후반부로 갈수록 증가량이 커지는 모습을 보였다(Fig. 2). 또한 적축면이 가장 크게 나타났고 청치마가 가장낮게 나타났다.
3과 같다. 엽면적에 대해서 증산량은 엽면적의 증가에 비례적으로 증가하는 것으로 나타났다. 이는 작물의 엽면의 기공을 통해 증산이 일어나므로 엽면적 증가에 따라 기공의 수가 증가하여 증산량도 증가하였다고 해석할 수 있다.

후속연구

86인 것(Medrano 등, 2005; Ta 등, 2011)에 비해 비교적 낮은 것으로 나타났다. 이는 이전의 작물 수광량에 대한 연구가 자연광 조건에서 과채류를 중심으로 구축된 수학적 모델들에 기반을 두고 있는 데에 반해 식물공장은 태양광과 달리 광원의 위치가 고정적이며 내부 자재들에 의한 반사, 흡수 등으로 인해 작물이 수광하는 광 프로파일이 자연광 조건과 다르기 때문으로 추정되며, 이러한 식물공장 조건 내에서의 작물의 수량 패턴의 변화에 대해서는 보다 많은 연구가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	식물체가 뿌리에서 흡수한 수분 중 증발되는 양은 얼마정도인가?	식물체는 광합성 과정에서 많은 양의 물을 증산을 통해 대기 중으로 방출하는데, 식물체가 뿌리에서 흡수한 수분의 1%만이 대사활동에 사용되고 99%는 잎을 통해 증발된다(Rosengerg 등, 1983; Salisbury와 Ross, 1992). 식물공장과 같은 밀폐된 공간에서 이 같은 대량의 수분 증발은 습도에 큰 영향을 주는 요인이 되므로 이를 측정하여 정량화하면 식물공장 내에서의 냉방(제습)부하 및 가습 부하를 예측할 수 있다.
	식물공장 환경에서 가장 많은 에너지가 소모되는 부분은?	식물공장 환경에서 환경조절 및 에너지 소비 예측을 위해서는 환경요소들의 변화요인을 파악해야 한다. 이러한 환경요소들 중 온도와 습도 등 지상부 환경요소 제어는 많은 에너지가 소모되는 부분으로, 이는 식물공장의 특성상 식물체의 생장에 적합한 70%가량의 높은 습도를 유지하는 데서 비롯된다. 수증기는 높은 비열과 잠열을 가지고 있어, 온도 변화 시 많은 에너지가 소모되며 냉방 시, 열교환기에서 응축되는 과정에서도 많은 에너지가 소모된다.
	수증기의 온도 변화에 많은 에너지가 소모되는 이유는?	이러한 환경요소들 중 온도와 습도 등 지상부 환경요소 제어는 많은 에너지가 소모되는 부분으로, 이는 식물공장의 특성상 식물체의 생장에 적합한 70%가량의 높은 습도를 유지하는 데서 비롯된다. 수증기는 높은 비열과 잠열을 가지고 있어, 온도 변화 시 많은 에너지가 소모되며 냉방 시, 열교환기에서 응축되는 과정에서도 많은 에너지가 소모된다. 냉방 시 수증기가 응축되어 습도가 낮아지는 현상은 일반적인 인간 거주환경에서는 낮은 습도를 유지하여 쾌적한 환경을 조성하게 되지만, 높은 습도를 유지해야 하는 식물공장 환경에서는 잠열에 의한 에너지 손실과 가습기 구동에 의한 에너지 소모 등 복합적으로 에너지 소모량이 커지는 요인이 되고 있다.

참고문헌 (16)

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Jolliet, O. and B.J. Bailley. 1992. The effect of climate on tomato transpiration in greenhouse: measurements and models comparison. Agr. For. Meteorol. 58:43-63

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Marcelis, L.F.M., E. Heuvelink, and J. Goudrian. 1998. Modeling biomass production and yield of horticultural crops: A review. Sci. Hort. 74:83-111.

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Medrano, E., P. Lorenzo, M.C. Sanchez-Guerrero, and J.L. Montero. 2005. Evaluation and modeling of greenhouse cucumber-crop transpiration under high and low radiation conditions. Sci. Hort. 105:163-175.

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Motulsky, H. and A. Christopoulos. 2003. Fitting models to biological data using linear and nonlinear regression. A practical guide to curve fitting. GraphPad Sofware Inc. San Diego. CA., USA.
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Ta, T.H., J.H. Shin, E.H. Noh, and J.E. Son. 2012. Transpiration, growth, and water use efficiency of paprika (Capsicum annuum L.) plans as affected by irrigation frequency. Hort. Environ. Biotechnol. 53:129-134.

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