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pp.142-149
1978년부터 1992년까지 작물시험장목포지장의 시험포장에서 재배하여 관측한 목화의 4품종(Kinggus, 용당재래, 113-4,380)의 주요특성과 재배기문중 관측된 기상자과를 이용하여 목화 단작의 생육 및 수량과 기상요인과의 및 수량 추정식을 한 유도는 다음과 같다. 1. 기상요인중 변이가 큰 것은 7월의 강수량과 폭풍일수로서 변이계수가 84.89%, 97.05%로 높았고 5~9월중의 평균기온과 최고기온 및 최저기온은 비교적 변이가 적었다. 2. 생육및 수량형질의 변이는 9,10월의 적채면수량에서 68.77%, 78.52%로 높아서 연차간변이가 아주 컸고 조면비율과 결과지수는 11.77%, 19.13%로 변이가 약간 컸으며 개화기와 개서기는 6.05%, 7.83%로 변이가 아주 적어서 연차간 변이가 아주 적었음을 알 수 있었다. 3. 5월의 강수량과 결과지수간, 7월의 일조시수와 삭수간, 7월의 최고기온과 적채면 수량간, 8월의 증발량과 적채면 수량간에는 고도의 정의 상관이 인정되었다. 4. 7월의 기상요인(X1 ~X8 )을 이용하여 9. 10. 11월의 총적채면 수량(Y)을 추정한 결과 Y =-1080.8515 + 144.7133X1 +15.8722X2 + 164.9367X3 + 0.0802X4 + 0.5932X5 + 11.3373X6 + 3.4683X7 - 9.0846X8 (r＝0.8448＊＊)의 회귀식을 유도할 수 있었으며 8월의 기상요인(X4 를 제외한 X1 ~X9)을 이용하여 총적채면 수량(Y)을 추정한 결과 Y =2835.2497 + 57.9134X1 - 46.9055X2 - 41.5886X3 + 1.2559X5 - 21.9687X6 - 3.3763X7 - 4.1080X8 - 17.5586X9 의 회귀식을 유도할 수 있었으며, 이 식을 이용하여 실제수량과 이론수량과의 관계를 분석한 결과 일직선상에 아주 가깝게 추정하여 오차가 적었다.
This study was conducted to investigate the relationships between yearly variation of climatic components and yearly variations of productivity in monoculture cotton. In addition, correlation coefficients among yield and yield components were estimated. The data of yield and yield components from the four varieties(Kinggus, Yongdang local. 113-4, 380) were collected from 1978 to 1992 in Mokpo area. The meteorological data gathered at the Mokpo Weather Station for the same period were used to find out the relationships between climatic components and productivity. Yearly variation of the amount of precipitation and number of stormy days in July are large with coefficients of the variations(C.V)84.89 and 97.05%, respectively, while yearly variation, of the average temperature, maximum temperature, minimum temperature from May to Sep. are relatively small. Seed cotton yield before frost in Sep. and Oct. very greatly with C.V. of 68.77, 78.52%, respectively. Number of boll bearing branches and lint percentage show more or less small in C.V. with 11.77 and 19.13%, respectively and flowering date and boll opening date show still less variation. Correlation coefficients between precipitation in May and number of boll bearing branches, duration of sunshine in July and number of bolls per plant, maximum temperature in July and total seed cotton before the frost in Sep., Oct., and Nov. evaporation in Aug. are positively sig-nificant at the 1% level. There are highly significantly positive correlated relationships among yield(total seed cotton) and yield components. Total seed cotton yield(Y) can be predicted by multiple regression equation with independent variables of climatic factors in July such as monthly averages of average temperature(X1 ), maximum temperature(X2 ) and minimum temperature(X3 ), monthly amount of precipitation (X4 ), evaporation(X5 ), monthly average of relative humidity(X6 ), monthly hours with sunshine(X7 ) and number of rainy days(X8 ). The equation is estimatedas Y =-1080.8515 + 144.7133X1 +15.8722X2 + 164.9367X3 + 0.0802X4 + 0.5932X5 + 11.3373X6 + 3.4683X7 - 9.0846X8 . Also, total seed cotton yield(Y) can be predicted by the same method with climatic components in Aug., Y =2835.2497 + 57.9134X1 - 46.9055X2 - 41.5886X3 + 1.2559X5 - 21.9687X6 - 3.3763X7 - 4.1080X8 - 17.5586X9 . And the error between observed and theoretical yield were less with approached linear regression.
