Objective: During the last decade, genetic evaluation of dairy cows using longitudinal data (test day milk yield or 305-day milk yield) using random regression method has been officially adopted in several countries. The objectives of this study were to estimate covariance functions for genetic and permanent environmental effects and to obtain genetic parameters of 305-day milk yield over seven parities. Methods: Data including 60,279 total 305-day milk yield of 17,309 Iranian Holstein dairy cows in 7 parities calved between 20 to 140 months between 2004 and 2011. Residual variances were modeled by homogeneous and step functions with 7 and 10 classes. Results: The results showed that a third order polynomial for additive genetic and permanent environmental effects plus a step function with 10 classes for the residual variance was the most adequate and parsimonious model to describe the covariance structure of the data. Heritability estimates obtained by this model varied from 0.17 to 0.28. The performance of this model was better than repeatability model. Moreover, 10 classes of residual variance produce the more accurate result than 7 classes or homogeneous residual effect. Conclusion: A quadratic Legendre polynomial for additive genetic and permanent environmental effects with 10 step function residual classes are sufficient to produce a parsimonious model that explained the change in 305-day milk yield over consecutive parities of Iranian Holstein cows.
Climate change phenomenon is posing a serious threat to sustainable corn production in Ghana. This study investigated the impacts of climate change on the rain-fed corn yield in the Dangme East district, Ghana by using Aquacrop model with a daily weather data set of 22-year from 1992 to 2013. Analysis of the weather data showed that the area is facing a warming trend as the numbers of years hotter and drier than the normal seemed to be increasing. Aquacrop model was assessed using the limited observed data to verify model's sufficiency, and showed credible results of $R^2$ and Nash-Sutcliffe efficiency (NSE). In order to simulate the corn yield response to climate variability four climate change scenarios were designed by varying long-term average temperature in the range of ${\pm}1^{\circ}C{\sim}{\pm}3^{\circ}C$ and average annual rainfall to ${\pm}5%{\sim}{\pm}30%$, respectively. Generally, the corn yield was negatively correlated to temperature rise and rainfall reduction. Rainfall variations showed more prominent impacts on the corn yield than that of temperature variations. The reduction in average rainfall would instantly limit the crop growth rate and the corn yield irrespective of the temperature variations.
Densification behavior of aluminum alloy(A16061) powder was investigated under cold compaction. Experimental data were obtained under triaxial compression with various loading conditions. A special form of the Cap model was proposed from experimental data of A16061 powder under triaxial compression. The proposed yield function and several yield functions in the literature were implemented into a finite element program (ABAQUS) to compare with experimental data for densification behavior of A16061 powder under cold isostatic pressing and die compaction. The agreement between finite element calculations from the proposed yield function and experimental data is very good under cold isostatic pressing and die compaction.
Densification behavior of aluminum alloy(A16061) powder was investigated under cold compaction. Experimental data were obtained under triaxial compression with various loading conditions. A special form of the Cap model was proposed from experimental data of A16061 powder under triaxial compression. The proposed yield function and several yield functions in the literature were implemented into a finite element program (ABAQUS) to compare with experimental data for densifcation behavior of A16061 powder under cold isostatic pressing and die compaction. The agreement between finite element calculations from the proposed yield function and experimental data is very good under cold isostatic pressing and die compaction.
이 연구의 목적은 random forest 를 활용하여 기상요소만을 이용하여 우리나라 전체의 벼 평균수량을 예측하는데 있다. Random forest 는 예측에 사용되는 각 predictor variable 을 분리할 수 있는데 이를 통해 분리된 시계열 상의 추세가 비정상적인 증가형태를 보였다. 이는 결국 예측능력의 저하로 이어지기 때문에 이를 제거할 필요가 있고 본 연구에서는 이동 평균을 이용하여 제거한 후 예측을 하였다. 1991 년부터 2005 년까지의 기상자료와 수량자료를 학습에 사용하였고 2006 년부터 2015 년까지의 자료들을 검증용으로 사용하였다. 학습자료에 대해서는 상당히 정확한 예측 능력을 보여주었으나 검증 자료에서는 그렇지 못하였다. 그 이유를 분석하기 위해 학습 자료와 검증자료에 대해서 각각 변수 중요도를 산출하여 비교한 결과 두 자료 간에 월별 기상 자료에 대한 중요도가 변동되었음을 발견하였다. 이러하 차이가 발생한 이유는 학습자료와 검증 자료에서의 전국적으로 표준이앙기가 이동하여 벼의 생육기간 자체가 변하였기 때문이다. 따라서, 정확한 예측을 위해서는 지역별 파종기 또는 이앙기에 대한 자료가 필요하며 단순히 기상 자료만을 활용한 예측은 어려운 것으로 생긱된다.
This study aimed to design and build a web-based decision support system for wheat cultivation management. The system is designed to collect and measure the weather environment at the growth stage on a daily basis and predict the soil moisture content. Based on this, APSIM, one of the process-based crop models, was used to predict the potential yield of wheat cultivation in real time by making decisions at each stage. The decision-making system for wheat crop management was designed to provide information through a web-based dashboard in consideration of user convenience and to comprehensively evaluate wheat yield potential according to past, present, and future weather conditions. Based on the APSIM model, the system estimates the current yield using past and present weather data and predicts future weather using the past 40 years of weather data to estimate the potential yield at harvest. This system is expected to be developed into a decision support system for farmers to prescribe irrigation and fertilizer in order to increase domestic wheat production and quality by enhancing the yield estimation model by adding influence factors that can contribute to improving wheat yield.
Kim, Junhwan;Sang, Wangyu;Shin, Pyeong;Cho, Hyeounsuk;Seo, Myungchul
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.353-353
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2017
Rice yield of South Korea in 2015 was the highest of the last 30 years. It is important issue to establish food policy whether the historically highest yield in 2015 can be continued or just one-off event. Therefore, it is necessary to understand whether such a high yield as 2015 will be reoccurred. The aim of this study was to find out what climatic factor affect rice yield and how often these climatic factor could occur. For this study, the yield monitoring data from National Institute of Crop Science, Rural Development Administration and the meteorological data provided by Korea Meteorological Administration are used to identify the weather conditions could cause high yield, and how often these conditions occurred in the past. Our results indicated that such as high yield as 2015 could occur only when the mean sunshine hours of July and the mean sunshine hours from the end of August to early September was more than 5.1 hours and 6 hours, respectively. Mean sunshine hour of July may be related to grain number. The mean sunshine hour from the end of August to early September was presumed to relate to grain filling ratio. The relationship between monthly mean temperature and yield or yield component was not clear in this study. In this study, any cycle of high weather condition was not found. Therefore, the probability of high yield weather condition was expressed by frequency. The frequency of the sunshine hour, could make high yield, were 8/35 (23%) over the past 35 years. And the frequency of two years consecutive sunshine hour condition, which could cause high yield, was 1/35 (2.9%). The frequency of recurrence of sunshine hour making high yield within the next 5 years or 10 years after high yield weather condition were 4/35 (11.4%). After all, the high yield as much as yield of 2015 could not be one-off event. But it was not also consecutive event.
철근콘크리트 부재의 강도는 시공오차, 부재단면치수, 철근 및 콘크리트 재료의 역학적 특성 등의 불확실성 때문에 통계적인 변동성을 보인다. 부재 저항강도의 불확실성을 고려하고 신뢰성을 확보하기 위하여는 이러한 불확실성에 대한 정확한 평가가 필요한데, 국내의 경우 특히 철근의 역학적 특성 변동성에 대한 실험 및 연구가 활발하지 못하여 국내 설계기준작성의 기초가 되는 자료는 주로 외국의 연구 성과를 인용하고 있다. 이 논문에서는 우리나라 실정에 맞는 철근의 확률모델을 개발하기위하여 국내에서 생산된 철근의 강도특성자료를 수집하여 강도와 지름, 생산회사별로 분석하였다. 그 결과 철근의 항복강도의 확률특성은 베타분포로 모델링 하는 것이 타당한 것으로 나타났으며 공칭항복강도와 철근제조회사, 그리고 철근의 직경이 철근강도에 통계적 특성에 큰 영향은 미치지 않는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 농경지의 면적 산정과 다양한 작물의 생산량 추정을 위해 많이 활용되고 있는 MODIS 영상과 기상자료를 이용하여 우리나라의 벼 수량을 추정해보고자 하였다. Terra와 Aqua 위성으로부터 얻어진 시계열 MODIS NDVI 자료를 구축하고 수량과의 상관성이 높은 시기를 선택하여 기상자료와 함께 다중회귀 모형 기반으로 우리나라 벼 수량을 추정하였다. 2002년부터 2010년까지 MODIS 위성 식생지수 NDVI와 기상자료(일조시간 및 일사량)를 이용하여 우리나라 벼 수량 추정을 위한 다중 회귀모형을 작성하였다. MODIS NDVI와 관측소 기상자료 1을 이용한 모형으로 2011년 쌀 수량 추정한 결과 $494.6kg\;10a^{-1}$로 통계청이 발표한 최종 수량과는 $1.1kg\;10a^{-1}$ 차이가 나는 것으로 나타났다. MODIS NDVI와 관측소 기상자료 2를 이용한 모형으로 2011년 쌀 수량 추정한 결과 $509.7kg\;10a^{-1}$로 통계청이 발표한 최종 수량과 $14.1kg\;10a^{-1}$ 차이가 나는 것으로 나타났다. 2002년부터 2011년까지의 우리나라 쌀 수량 분포도를 작성하였다.
This study was conducted to investigate the relationships between yearly variations of climatic elements and yearly variations of productivity in sesame. In addition, correlation coefficients among yield and yield components were estimated. The data of yield and yield components were investigated for 10 years from 1992 to 2001. The meteorological data gathered at the Yeosu Weather Station for the same period were used to find out the relationships between climatic elements and productivity. Yearly variation of the amount of precipitation in July and September were large with coefficients of variation(c.v.) of 64.59, 92.47%, respectively, but the variation of the average temperature in June and August were relative small. Yield and plant height greatly with c. v. of 26.24, 23.41 %, respectively, 1, 000 grain weights show more or less c.v. of 3.83% and length capsule setting show still less variation. Correlation coefficients between maximun temperature in period of cultivation(from June to September) and yield are positively significant at the level of 5.1 %, respectively. Correlation coefficients amount the plant height, length capsule setting, number of capsules per plant, weight of 1, 000 grains and seed yield were positively significant at the level of 1 %, respectively. Simple linear regression equations by the least square method are estimated for number of capsules per plant(Y$_1$) and the maximun temperature in August(X) as $Y_1$=10.1255+0.1725X, and for yield(Y$_2$) and the maximun temperature in August(X) as $Y_2$=21.6151 + 1.3724X.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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