야파의 경비를 절감시키고 실제 농가에서 활용하기 위하여 시중에서 판매되고 있는 광질 조절 전구인 적색등, 청색등 및 삼색등을 구입하여 암기의 중간에 10분 동안 야파한 후 식물체의 생육에 미치는 영향을 조사하였다. 식물체당 잎의 수와 엽면적 및 생체중은 적색등과 삼색등으로 야파한 경우에 가장 많았으며, 다음은 청색등 야파 및 야간의 완전암하에서 가장 적었다. 초장과 줄기의 직경은 적색등, 청색등 및 삼색등으로 조사하였을 경우에 야간의 완전암보다는 신장생장이 현저히 촉진되었다. 줄기의 생체중과 건물중은 삼색 등으로 야파하였을 때에 가장 무거웠으며, 적색등 및 청색등의 순으로 생육이 촉진되었다. 적색등과 삼색등을 이용한 야파는 100일 후에까지 전혀 개화하지 않았으며, 야간의 완전암하에서는 약 85%, 청색광 야파는 31% 개화하였다. 야파후 개화에 소요되는 일수는 야간의 완전암하에서는 야파처리 약 60일 후, 청색광야파는 약 80일이었다. 야파 처리 80일 후에 광합성 율은 적색광으로 야파하였을 때에 가장 높았고 다음은 청색광이었으며, 삼색광하에서 가장 낮았다. 광보상점은 삼색등으로 야파한 경우에는 20 μmol m-2·s-1이하로서 낮았는데, 적색광과 청색광하에서는 20 μmol m-2·s-1 이상으로서 약간 높은 경향이었다.

The potato tuber is known as a rich source of essential nutrients, used throughout the world. Although potatobreeding programs share some priorities, the major objective is to increase the genetic potential for yield through breeding or to eliminate hazards that reduce yield. Glycoalkaloids, which are considered a serious hazard to human health, accumulate naturally in potatoes during growth, harvesting, transportation, and storage. Here, we used the AMMI (additive main effects and multiplicative interaction) and GGE (Genotype main effect and genotype by environment interaction) biplot model, to evaluate tuber yield stability and glycoalkaloid content in six potato cultivars across three locations during 2012/2013. The environment on tuber yield had the greatest effect and accounted for 33.0% of the total sum squares; genotypes accounted for 3.8% and G×E interaction accounted for 11.1% which is the nest highest contribution. Conversely, the genotype on glycoalkaloid had the greatest effect and accounted for 82.4% of the total sum squares), whereas environment and G×E effects on this trait accounted for only 0.4% and 3.7%, respectively. Furthermore, potato genotype ‘Superior’, which covers most of the cultivated area, exhibited high yield performance with stability. ‘Goun’, which showed lower glycoalkaloid content, was the most suitable and desirable genotype. Results showed that, while tuber yield was more affected by the environment, glycoalkaloid content was more dependent on genotype. Further, the use of the AMMI and GGE biplot model generated more interactive visuals, facilitated the identification of superior genotypes, and suggested decisions on a variety of recommendations for specific environments.