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기상자료를 이용한 무피복 재배 감자의 수량 예측

Estimating the Yield of Potato Non-Mulched Using Climatic Elements

  • 최성진 (강원도농업기술원 특화작물연구소) ;
  • 이안수 (강원도농업기술원 특화작물연구소) ;
  • 전신재 (강원도농업기술원 특화작물연구소) ;
  • 김경대 (강원도농업기술원 특화작물연구소) ;
  • 서명철 (국립식량과학원) ;
  • 정우석 (건국대학교) ;
  • 맹진희 (강원도농업기술원 특화작물연구소) ;
  • 김인종 (강원도농업기술원 특화작물연구소)
  • 투고 : 2013.12.04
  • 심사 : 2014.02.20
  • 발행 : 2014.03.30

초록

1980년부터 2012년까지의 전국 92개소의 기상청 기상자료를 수집하고 전국의 감자 지역적응시험 성적을 수집하였다. 이 데이터들을 활용하여 기상요소가 감자수량에 미쳤던 영향을 평가하고 기상자료를 활용, 감자 수량을 예측해 보고자 하였다. 노지 무피복 재배 수미감자를 대상으로 전국 17지역의 86개 지역적응시험 성적을 추출하여 해당지역의 기상요소들간 상관계수를 조사한 결과, 감자의 상서수량은 파종일부터 50일간의 평균기온, 최고기온 및 일교차와 고도의 상관이 나타났고, 수확 50일전부터 수확일까지의 최고기온과도 고도의 상관이 있었으며, 수확 30일전부터 10일전까지의 강수량, 상대습도, 일조시간 및 강수일수도 높은 상관이 나타났다. 이들 시기별 기상요소들과 감자 상서수량간의 관계를 통계분석 프로그램 SAS를 이용하여 단계분석(Stepwise)한 결과, 다음과 같은 감자 수량예측 모형을 얻을 수 있었다. $$y=7.820{\times}Tmax_-1-6.315{\times}Prec_-4+128.214{\times}DR_-8+91.762{\times}DR_-3+643.965$$ 감자는 품종마다 기상에 대한 반응이 다르고, 기상 이외에도 토양, 비료, 재배방법 등 여러가지 가능한 요인들이 존재하므로 이 모형만으로 우리나라 지역별 감자수량을 정확히 예측할 수는 없겠으나, 기후변화에 적응하는 농업기술개발을 위한 지역별 감자 파종적기 재설정, 재배적지 탐색 등에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

We aimed to evaluate the effects of climatic elements on potato yield and create a model with climatic elements for estimating the potato yield, using the results of the regional adjustment tests of potato. We used 86 data of the yield data of a potato variety, Sumi, from 17 regions over 11 years. According to the results, the climatic elements showed significant level of correlation coefficient with marketable yield appeared to be almost every climatic elements except wind velocity, which was daily average air temperature (Tave), daily minimum air temperature (Tmin), daily maximum air temperature(Tmax), daily range of air temperature (Tm-m), precipitation (Prec.), relative humidity (R.H.), sunshine hours (S.H.) and days of rain over 0.1 mm (D.R.) depending on the periods of days after planting or before harvest. The correlations between these climatic elements and marketable yield of potato were stepwised using SAS, statistical program, and we selected a model to predict the yield of marketable potato, which was $y=7.820{\times}Tmax_-1-6.315{\times}Prec_-4+128.214{\times}DR_-8+91.762{\times}DR_-3+643.965$. The correlation coefficient between the yield derived from the model and the real yield of marketable yield was 0.588 (DF 85).

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