선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 특히, 노지와 시설재배를 포함하는 다양한 형태의 재배조건에서 수자원과 작물의 생육을 연계하여 모의할 수 있는 작물 생육 모의 체계가 요구된다. SNAK을 위해 이러한 조건을 만족시킬 수 있는 객체지향적 작물 모형을 개발하고 있어, 이에 대한 소개를 하고자 한다.
제안 방법
- SimplePlant 클래스는 경험식을 사용하여 식물체 생장을 모의할 수 있도록 설계하였다. Monteith (1965)는 일사량 중 일부가 작물의 생체중으로 전환된다는 가정하에 광사용효율 계수를 사용하는 경험식을 제안하였다.
- 객체지향적 생물물리학적 모형을 사용하여 잠재조건에서의 벼 생육을 모의하였다. 작물 생육 모의값과 관측값을 비교하기 위해, 2018년에 경기도 화성시에 위치한 실험포장에서 관행 관개조건에서 재배된 벼 생육 자료를 수집하였다.
- EcosystemComponent 클래스에 주요 특성과 기능을 상속받아 농업 생태계의 생물학적 및 비생물학적 요소를 대표하는 클래스들이 정의되었다. 노지 재배조건에서 대기, 토양, 작물 및 재배관리에 따른 작물 생육을 모의할 수 있도록 Atmosphere 클래스, Soil 클래스, 및 SimplePlant 클래스를 각각 정의하였다. 이러한 클래스들은 개별 생태계 구성요소들을 모의할 수 있는 단순한 형태의 개별 모형들로 구성되도록 설계하였다.
- 그림 1. 농업 생태계의 개별 구성요소 나타내는 클래스들로 구성된 객체지향형 생물물리학적 작물모형의 클래스 다이어그램. 화살표는 클래스 사이의 상속관계를 나타냄.
- 대기 및 작물과 상호작용을 하는 토양을 모의하기 위해 Soil 클래스를 설계하였다 (그림 1). 특히, Soil 클래스의 멤버 함수에서 Atmosphere 클래스와 SimplePlant 클래스 사이에 자료교환이 이루어지도록 구현하였다.
- 특히, Soil 클래스의 멤버 함수에서 Atmosphere 클래스와 SimplePlant 클래스 사이에 자료교환이 이루어지도록 구현하였다. 대부분의 농가에서 표준화된 시비관리가 이루어지고 있으나 관개수 부족이나 관개시설 미비로 인해 작물 생산성에 심각한 피해가 발생할 수 있어, 질소 스트레스보다는 수분 스트레스에 따라 작물의 생육이 영향을 받는 것으로 Soil 클래스의 멤버 함수들을 설계하였다. 토양 중 저장 수분이 작물의 뿌리를 통해 전달되는 과정을 모의하기 위해 Soil 클래스의 멤버 변수와 SimplePlant 클래스의 멤버 변수가 자료 교환을 수행하도록 구현하였다.
- 토양 중 저장 수분이 작물의 뿌리를 통해 전달되는 과정을 모의하기 위해 Soil 클래스의 멤버 변수와 SimplePlant 클래스의 멤버 변수가 자료 교환을 수행하도록 구현하였다. 또한, 강수 조건이나 관개가 진행될 때 토양 중 수분이 채워질 수 있도록 Soil 클래스와 Atmosphere 클래스가 상호작용을 할 수 있도록 멤버 함수들을 정의하였다.
- 특히, 입력자료의 호환성을 높이기 위해, 국내외에서 널리 사용되는 DSSAT 모형의 기상 입력자료 형식을 따르도록 구현하였다. 또한, 국내 기상 관측소에는 일사량 자료를 제공하는 곳이 상대적으로 적기 때문에, 일조시간으로부터 일사량을 추정할 수 있는 멤버 함수를 추가하였다.
- SimplePlant 클래스에서도 문헌에서 보고된 개별 작물의 광사용효율 계수를 사용하여 광합성량을 추정하도록 작물 생육 관련 멤버 함수가 설계되었다. 또한, 작물의 발육 과정을 모의하기 위해 생장도일을 활용하도록 구현되었다.
- 노지 재배조건에서 대기, 토양, 작물 및 재배관리에 따른 작물 생육을 모의할 수 있도록 Atmosphere 클래스, Soil 클래스, 및 SimplePlant 클래스를 각각 정의하였다. 이러한 클래스들은 개별 생태계 구성요소들을 모의할 수 있는 단순한 형태의 개별 모형들로 구성되도록 설계하였다.
- 대부분의 농가에서 표준화된 시비관리가 이루어지고 있으나 관개수 부족이나 관개시설 미비로 인해 작물 생산성에 심각한 피해가 발생할 수 있어, 질소 스트레스보다는 수분 스트레스에 따라 작물의 생육이 영향을 받는 것으로 Soil 클래스의 멤버 함수들을 설계하였다. 토양 중 저장 수분이 작물의 뿌리를 통해 전달되는 과정을 모의하기 위해 Soil 클래스의 멤버 변수와 SimplePlant 클래스의 멤버 변수가 자료 교환을 수행하도록 구현하였다. 또한, 강수 조건이나 관개가 진행될 때 토양 중 수분이 채워질 수 있도록 Soil 클래스와 Atmosphere 클래스가 상호작용을 할 수 있도록 멤버 함수들을 정의하였다.
- 대기 및 작물과 상호작용을 하는 토양을 모의하기 위해 Soil 클래스를 설계하였다 (그림 1). 특히, Soil 클래스의 멤버 함수에서 Atmosphere 클래스와 SimplePlant 클래스 사이에 자료교환이 이루어지도록 구현하였다. 대부분의 농가에서 표준화된 시비관리가 이루어지고 있으나 관개수 부족이나 관개시설 미비로 인해 작물 생산성에 심각한 피해가 발생할 수 있어, 질소 스트레스보다는 수분 스트레스에 따라 작물의 생육이 영향을 받는 것으로 Soil 클래스의 멤버 함수들을 설계하였다.
대상 데이터
- 그림 2. 2018년 경기도 화성시 실험포장에서 얻어진 벼 건물중의 관측치와 추정치의 비교.
- 객체지향적 생물물리학적 모형을 사용하여 잠재조건에서의 벼 생육을 모의하였다. 작물 생육 모의값과 관측값을 비교하기 위해, 2018년에 경기도 화성시에 위치한 실험포장에서 관행 관개조건에서 재배된 벼 생육 자료를 수집하였다. 수원시에서 관측된 기상자료를 사용하여 벼의 생육을 모의한 결과, 벼 건물중의 시계열적 추이를 비교적 정확하게 추정하였다 (그림 2).
이론/모형
- 따라서, 이들 자료들이 객체지향형 작물 모형에서 사용될 수 있도록 설계하였다. 특히, 입력자료의 호환성을 높이기 위해, 국내외에서 널리 사용되는 DSSAT 모형의 기상 입력자료 형식을 따르도록 구현하였다. 또한, 국내 기상 관측소에는 일사량 자료를 제공하는 곳이 상대적으로 적기 때문에, 일조시간으로부터 일사량을 추정할 수 있는 멤버 함수를 추가하였다.
성능/효과
- 작물 생육 모의값과 관측값을 비교하기 위해, 2018년에 경기도 화성시에 위치한 실험포장에서 관행 관개조건에서 재배된 벼 생육 자료를 수집하였다. 수원시에서 관측된 기상자료를 사용하여 벼의 생육을 모의한 결과, 벼 건물중의 시계열적 추이를 비교적 정확하게 추정하였다 (그림 2). 그러나, 벼 모형의 모수들이 국내 다양한 품종에 적합하도록 추정되지는 않았다.
후속연구
- 2018). 국내에서는 객체지향형 생물물리학적 작물 모형의 개발이 시작되는 단계이기 때문에, 앞으로 많은 연구들이 진행되어야 할 것이다. 특히, 국내에서는 작물 모형의 검증 및 모수 추정을 위한 생육 자료가 상당히 부족하기 때문에, 생육 자료의 생산 및 공유가 필요할 것으로 보인다.
- 기후변화 조건에서 농업 생태계의 자원관리 최적화를 위해, 주어진 환경조건에서 자원의 투입에 따른 작물의 생산성 변화를 추정하고, 이로 인한 경제적인 효과를 분석하는 것이 요구된다. 특정 재배 및 환경조건에서 작물의 생육을 모의할 수 있는 작물 생육 모형들은 수자원 투입에 따른 효과를 분석하기 위해 사용될 수 있는 도구 중 하나이다 (Lee et al.
- 그러나, 벼 모형의 모수들이 국내 다양한 품종에 적합하도록 추정되지는 않았다. 따라서, 여러 벼 품종의 생육자료들을 수집하여, 국내에서 재배되고 있는 벼 품종에 활용 가능한 모수의 추정이 필요할 것으로 보인다. 또한, 객체지향적 작물 모형은 시설내에서 재배되는 작물에 적용 가능하므로, 앞으로 이들 작물에 대한 생육자료 수집 및 모수 추정이 요구된다.
- 따라서, 여러 벼 품종의 생육자료들을 수집하여, 국내에서 재배되고 있는 벼 품종에 활용 가능한 모수의 추정이 필요할 것으로 보인다. 또한, 객체지향적 작물 모형은 시설내에서 재배되는 작물에 적용 가능하므로, 앞으로 이들 작물에 대한 생육자료 수집 및 모수 추정이 요구된다.
- 이러한 작물 모형은 궁극적으로 기후변화 조건에서 수자원 관리, 식량 생산 및 에너지 사용에 있어 최적의 관리 방식을 탐색하는 도구로 사용될 수 있다. 특히, 보다 실질적인 의사결정 지원을 위해 작물 모형의 신뢰도 제고를 위한 상당한 노력이 진행되어야 할 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.