논문 상세보기

최대경계선을 이용한 벼 수량의 기상반응분석과 수량 예측 I. 최대경계선 분석과 수량예측모형 구축 KCI 등재

Upper Boundary Line Analysis of Rice Yield Response to Meteorological Condition for Yield Prediction - Ⅰ. Boundary Line Analysis and Construction of Yield Prediction Model

  • 언어KOR
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/13439
서비스가 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
한국작물학회지 (Korean Journal of Crop Science)
한국작물학회 (Korean Society Of Crop Science)
초록

우리나라 벼 수량의 기상반응을 종합적으로 검토하여 벼 수량예측모델을 구축하고자 1985년부터 1999년까지 15년간 수행한 20개 지역의 벼 지역적응시험 자료를 이용하여 기상에 대한 수량반응의 최대경계선(boundary line)분석을 하였으며, 이에 근거하여 수량예측모형을 설정하였다. 1. 벼의 생육기간을 영양생장기, 생식생장기, 등숙기로 구분하고 각 발육단계를 15-20일 간으로 구분하여 각 시기의 기상요소에 대한 수량반응의 최대경계선은 평균기온( Ta )과 일조시수( Sh)에 대해서는 지수함수 f( Ta )=β0(1-exp(-β1 / Ta ), f( Sh)=β0(1-exp(-β1 Th)로 나타났으며 일교차(Tr)는 2차함수 f( Tr)=β0(1-( Tr-β1 )2 )로, 이 식에서 상수항 β0를 제거하여 수량에 대한 각 기상요소의 영향도를 0-1로 나타내는 기상지수로 나타내었다. 2. 각 생육시기의 평균기온, 일조시간 및 일교차에 대한 수량반응의 최대경계선이외에 불임에 의한 등숙률 저하와 그에 따른 수량감소를 고려하기 위하여 Uchijima(1976)가 제안한 냉각도일수(cooling degree day)를 출수전 30일간의 생식생장기에 계산하여 이에 대한 수량과 등숙률 반응의 최대경계선을 계산하였는데 냉각도일수가 증가하면 수량이 감소하는 지수함수로 잘 표현되어 기존의 연구들과 같은 결과였다. 3. 기상지수는 벼의 생육기간을 영양생장기, 생식생장기 및 등숙기로 구별하고 각 시기별로 수량 기상지수를 각 기상요소 기상지수를 기하평균하여 산출하였는데 각 시기별 수량기상지수의 수량변이 설명도는 각각 0.383-0.430, 0.460-0.534, 0.4603-0.587로 결정계수는 영양생장기<생식생장기<등숙기의 순으로 컸다. 4. 최대경계선 분석방법을 통하여 얻어진 각 생육시기별 수량기상지수를 기하평균하여 구한 종합수량기상지수와 수량과의 직선회귀식을 구하여 수량예측모형(Model I, II, III)을 작성하였다. Model I, II, III)은 각각 결정계수가 0.6512, 0.6703, 0.6129로 모든 생육단계에 걸쳐서 기간을 15-20일 단위로 세분하여 모든 기간의 수량에 대한 기상지수를 고려하여 전 생육기간의 종합수량기상지수를 산출한 Model II가 기상변화에 따른 수량변이의 설명도가 가장 높았다.

Boundary line method was adopted to analyze the relationships between rice yield and meteorological conditions during rice growing period. Boundary lines of yield responses to mean temperature(Ta ) and sunshine hour( Sh ) and diurnal temperature range(Tr ) were well-fitted to hyperbolic functions of f(Ta ) =β 0t(1-EXP(-β 1t ~times (Ta ) ) and f( Sh )=β 0t((1-EXP(β 1t~times Sh )), to quadratic function of f(Tr ) =β 0r (1-(Tr 1r)2 ), respectively. to take into account to, the sterility caused by low temperature during reproductive stage, cooling degree days [Tc =~Sigma (20-Ta ] for 30 days before heading were calculated. Boundary lines of yield responses to Tc were fitted well to exponential function of f(Tc ) )=β 0c exp(-β 1c~times Tc ). Excluding the constants of β 0s from the boundary line functions, formed are the relative function values in the range of 0 to 1. And these were used as yield indices of the meteorological elements which indicate the degree of influence on rice yield. Assuming that the meteorological elements act multiplicatively and independently from each other, meteorological yield index (MIY) was calculated by the geometric mean of indices for each meteorological elements. MIY in each growth period showed good linear relationship with rice yield. The MIY's during 31 to 45 days after transplanting(DAT) in vegetative stage, during 30 to 16 days before heading (DBH) in reproductive stage and during 20 days after heading (DAH) in ripening stage showed greater explainablity for yield variation in each growth stage. MIY for the whole growth period was calculated by the following three methods of geometric mean of the indices for vegetative stage (MIVG), reproductive stage (HIRG) and ripening stage (HIRS). MI YI was calculated by the geometric mean of meteorological indices showing the highest determination coefficient n each growth stage of rice. That is, (equation omitted) was calculated by the geometric mean of all the MIY's for all the growth periods devided into 15 to 20 days intervals from transplanting to 40 DAH. MI YIII was calculated by the geometric mean of MIY's for 45 days of vegetative stage (MIV G0-45 ), 30 days of reproductive stage (MIR G30-0 ) and 40 days of ripening stage (MIR S0-40 ). MI YI , MI YII and MI YIII showed good linear relationships with grain yield, the coefficients of determination being 0.651, 0.670 and 0.613, respectively.and 0.613, respectively.

저자
  • 김창국(농촌진흥청)
  • 이변우(서울대학교)
  • 한원식(농촌진흥청)