메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정연규 (순천대학교 농업생명과학대학)
저널정보
한국초지조사료학회 한국초지조사료학회지 한국초지조사료학회지 제24권 제4호
발행연도
2004.1
수록면
271 - 280 (10page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
Orchardgrass 및 white clover에서 미량요소 Fe, Mn, Cu 및 Zn의 systematic variation 시비가 목초의 생육, 개화, 수량, 양분 함량 등에 미치는 영향 등을 구명하였다. 다량요소 양분을 동일량 시비한 조건에서 Fe/Cu(시험군-1), Mn/ Zn(시험군-2) 및 Fe+Cu/Mn+Zn(시험군-3) 시험에서는 systematic variation 방법으로 각 시험군 처리별 총 시비량을 0/100, 25/75, 50/50, 75/25, $100/0\% 비율로 나누어 시비처리 하였고, Fe/ Mn/Cu/Zn(시험군-4) 시험에서는 각 주성분의 처리 $70\%$, 기타 성분의 처리는 각각 $10\%$ (합계 $100\%$) 비율로 시비처리 하였다. 1. 처리별 목초 중 미량요소 함량은 일반적으로 white clover가 orchardgrass 보다 더 영향을 받았다 목초 중 Mn과 Cu-함량은 각 처리에 따라 뚜렷한 차이를 보였지만 Fe과 Zn-함량은 경미한 차이를 보였다. 2. Fe/cu 시험에서 white clover는 orchard-grass에 비해서 Cu-함량이 낮을 뿐만 아니라, 낮은 Cu 비율의 처리에서 Cu-함량과 수량이 심한 감소를 보였다. Mn/Zn 시험에서 $0/100\%$ 처리는 두 초종 공히 Mn-함량이 크게 감소되있고, 예취 회수가 갈수록 더 심해졌다. 특히 white clover는 본 1과 2보에서 언급한 Mn-결집 증상과 더불어 생육, 개화 및 수량이 불량한 것과 연관되었다. 3. Fe+Cu/Mn+Zn 시험에서는 처리별 Mn과 Cu-함량만 상대적으로 크게 차이를 보였다. 0/100과 100/0 처리에서 Cu와 Mn-함량이 각각 크게 낮아졌고, 이와 연관하여 특히 white clover는 생육, 개화 및 수량이 불량하였다. 낮은 Cu 및 Mn 시비의 부정적인 영향은 white clover가 orchardgrass보다 더 크게 나타났다. 4. Fe/Mn/Cu/Zn 시험에서는 처리된 각 주성분의 함량이 증가하였으며 특히 Mn-함량이 크게 증가하였다. 또한 각 주성분 처리($70\%$)에 따른 이들 함량의 증가는 다른 부성분($10\%$ 처리)들의 함량에 다소 부정적인 영향을 준 것으로 보였다.
#Orchardgrass #White clover #Contents of micronutrients #Systematic variation of Fe #Mn #Cu #Zn

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0