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관개 예약: 물주기 시기의 수수께끼 풀기

Irrigation scheduling: Solve the mystery of when to water

수분 포텐셜은 수분 함량보다 식물의 가용 수분을 더 잘 나타내는 지표입니다, 하지만 대부분의 관개 스케줄링 상황에서는 두 센서의 데이터를 결합하는 것이 유용합니다.

관개 스케줄링: 이중 측정으로 물주기 시기의 미스터리 해결

수분 함량보다 수분 포텐셜이 식물의 가용 수 분을 더 잘 나타내지만, 대부분의 관개 스케줄링 상황에서는 두 센서의 데이터를 결합하는 것이 유용합니다. 이는 수분 전위의 강도 측정이 저장되거나 필요한 물의 양으로 직접적으로 해석되지 않기 때문입니다. 수분 함량 정보는 관개 관리 및 물 균형 연구와 같은 애플리케이션에서도 필요합니다.

이중 측정으로 관개 일정 결정 간소화

이중 측정의 가치는 잔디 관개 일정의 최적화를 연구하는 브리검 영 대학교 잔디 농장의 데이터를 통해 설명할 수 있습니다. 연구 부지는 물을 자유롭게 사용할 수 있는 모래 토양에 위치해 있었기 때문에 연구원들은 수분 잠재력과 수분 함량을 모두 측정했습니다. 그림 1은 그 이유를 설명합니다.

A graph showing turf farm data — 그림 1. 잔디밭 데이터: 수분 잠재력만

초기 수분 잠재력 데이터는 대부분 적절한 수분 가용성을 보여주기 때문에 흥미롭지 않아 보이지만, 너무 많은 물이 투입되었는지 여부는 나타내지 않습니다. 또한, 수분 전위가 변화하기 시작하면 토양은 빠르게 스트레스 상태에 도달합니다. 며칠 내에 잔디는 휴면 상태에 빠질 위험에 처하게 됩니다. 수분 전위 데이터는 물을 주어야 하는 시기를 파악하는 데 매우 중요하지만, 거의 늦을 때까지 데이터가 변하지 않기 때문에 수분 함량 데이터도 필요합니다.

토양 수분 센서가 그림을 완성합니다.

수분 함량 데이터(그림 2)는 수분 포텐셜과 달리 더 역동적입니다. 토양 수분 센서 데이터는 일일 수분 흡수량에 따른 미묘한 변화를 보여줄 뿐만 아니라 뿌리 영역을 최적의 수준으로 유지하기 위해 얼마나 많은 물을 뿌려야 하는지도 알려줍니다. 하지만 수분 함량 데이터만으로는 최적의 수준을 파악하는 것이 불가능합니다. 예를 들어, 4일 또는 5일 동안 수분 함량에 큰 변화가 있었다면 연구자들은 현장 관찰을 바탕으로 관개할 시기가 되었다고 추측할 수 있습니다. 실제로는 식물의 물 가용성에 대해 거의 알지 못합니다. 따라서 두 그래프를 함께 비교하는 것이 유용합니다(그림 3).

A graph showing turfgrass data — 그림 3. 잔디 데이터: 수분 전위와 체적 수분 함량 모두 함께

그림 3은 전체 토양 수분 상태를 보여줍니다. 연구자들은 수분 함량이 감소하는 지점과 식물이 스트레스를 받기 시작하는 비율을 관찰할 수 있습니다. 또한 토양에 수분이 너무 많으면 수분 전위 센서가 식물의 스트레스를 감지하기 시작하는 수분 함량이 그 이상일 때를 인식할 수 있습니다. 연구자들은 이 정보를 사용하여 12%~17%의 체적 수분 함량에서 잔디의 최적 범위를 파악할 수 있습니다. 이 범위보다 낮거나 그 이상이면 수분이 너무 적거나 많은 것입니다.

토양 수분 방출 곡선은 총 수분 가용성을 설명합니다.

A graph showing turfgrass soil moisture release curve — 그림 4. 잔디 토양 수분 방출 곡선(검은색). 다른 색은 다양한 토양 유형에 대한 수분 방출 곡선의 예입니다.

또한 이중 측정을 통해 위와 같은 현장 토양 수분 방출 곡선을 생성할 수 있으며(그림 4), 이를 통해 수분 잠재력과 수분 함량 간의 관계를 자세히 파악할 수 있습니다. 과학자들은 이러한 곡선을 평가하여 수리 전도도 및 총 물 가용성과 같은 토양에 대한 많은 것을 이해할 수 있습니다.