Application of Non-Parametric Model to Prediction of Heading Date in Direct-Seeded Rice

온도ㆍ일장 2차원 Non-Parametric 모형에 의한 건답직파재배 벼의 출아기 예측

Two dimensional non-parametric model using daily mean temperature and daylength as predictor variables was established and daily developmental rates (DVR) for the period of seedling emergence to heading were estimated for 26 rice cultivars by using data from field direct seeding dates and short-day treatments experiment carried out at experimental farm of Seoul National University in 1990. Three existing parametric models were tested for the comparision of predictability with non-parametric model. The non-parametric model was found to be superior to parametric models in predicting heading date. The developmetal indice(DVI) at heading date, cummulative DVR's from seedling emergence showed 0.5 to 2.2 percent of coefficient of variations. The non-parametric model revealed errors of 0 to three days in 11 varieties when applied to data independent of those used in estimating DVR.

온도와 일장을 예측변수로 하는 2차원 non-par-ametric model을 개발하여, 건답직파재배에서 파종기 이동 및 단일처리 (26개품종, 4월 10일부터 2주 간격으로 8회 파종, 해지기 직전 1시간 차광)를 하여 얻은 자료로부터 출아에서 출수까지의 일평균발육속도(DVR)를 추정하였다. 또한 여기서 추정한 DVR을 이용 독립자료에 대하여 모델을 검증하였다. 1. 발육 예측정도는 온도와 일장에 대한 smoothing parameter λ$_{T}$ 와 λ$_{L}$에 따라서 단조적으로 변하였으며 예측정도를 가장 높게하는 λ$_{T}$ 와 λ$_{L}$이 존재하였다. 2. 최적 λ$_{T}$와 λ$_{L}$은 품종에 따라서 달랐으며 5～100,000의 범위내에 있었다 3. 최적 λ$_{T}$와 λ$_{L}$에서 구한 DVR을 이용하여 발육을 예측하는 경우 C.V는 품종에 따라 0.5-2.6% 였으며 기존의 함수모델들 보다 예측 정도가 높았다 4. DVR을 계산하는데 이용되지 않은 독립자료를 이용하여 11개 품종을 대상으로 출수기를 예측한 결과 예측오차는 0-3일로 추정 정도가 높았다.