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pp.599-605
작물 생육에 영향 요소인 기상 변수들을 이용하여 우리나라 쌀 생산량(kg 10a−1 )을 추정하였다. 이 연구는 기상 변수의 연 변동성을 기반으로 간단하지만 효과적인 통계 방법인 다중회귀모형을 이용하여 쌀 생산량에 대한 예측 가능성을 살펴보았다. 비균질적인 환경 조건의 특성을 고려하여, 연 쌀 생산량을 우리나라 도별로 추정하고 검증하였다. 기상청에서 제공하는 1986년부터 2018년까지 33년간 관측된 61개지점의 월 평균 기상 자료를 설명자료로 사용하였다. 11겹 교차검증(11-fold cross-validation)을 이용하여 추정된 쌀 생산량의 정확도를 추정하였다. 분석한 결과, 상관계수 (0.7) 측면에서 간단한 과정으로도 도별 쌀 생산량의 시간적 변화를 잘 모의하였다. 또한 추정된 쌀 생산량은 0.7 kg 10a−1 (0.15%)의 평균 오차를 가지며, 관측의 공간적 특성을 잘 모의하였다. 이 방법은 적시에 농업기상 예측 정보를 얻는다면 쌀 생산량에 대한 유용한 정보를 사전에 얻을 수 있을 것으로 생각된다.
Rice yield (kg 10a−1 ) in South Korea was estimated by meteorological variables that are influential factors in crop growth. This study investigated the possibility of anticipating the rice yield variability using a simple but an efficient statistical method, a multiple linear regression analysis, on the basis of the annual variation of meteorological variables. Due to heterogeneous environmental conditions by region, the yearly rice yield was assessed and validated for each province in South Korea. The monthly mean meteorological data for the period 1986-2018 (33 years) from 61 weather stations provided by Korean Meteorological Administration was used as the independent variable in the regression analysis. An 11-fold (leave-three-out) cross-validation was performed to check the accuracy of this method estimating rice yield at each province. This result demonstrated that temporal variation of rice yield by province in South Korea can be properly estimated using such concise procedure in terms of correlation coefficient (0.7, not significant). Furthermore, the estimated rice yield well captured spatial features of observation with mean bias of 0.7 kg 10a−1 (0.15%). This method may offer useful information on rice yield by province in advance as long as accurate agro-meteorological forecasts are timely obtained from climate models.
요 약
서 론
자료 및 방법
결과 및 고찰
결 론
References
