• 한국산림과학회지
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• 제86권3호
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• pp.365-377
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• 1997

미국 테네시주 컴벌랜드 고원의 대부분은 혼합 침엽수림으로 되어 있어 기존의 성장과 산출 예측 방식을 적용하기 어렵다. 또한 그들의 역사가 알려져 있지 않을 뿐더러 많은 부분이 동령림이 아니기 때문에 성장과 수확 예측 모델을 만드는데 있어서 지위지수를 변수로 사용하는 것이 제한되어 있다. 임지형(landtype)은 거의 같은 수확을 내는 임지를 포함하도록 고안되어 있기 때문에 이런 혼효림에서 지위지수 대산 사용될 수 있다. 임지형을 사용한 식생 결정을 위해, Chi-square로 임지형과 임형(forest type)과의 의존성을 검사하였다. 임지형 사이에서 수확의 유의성은 회귀분석과 분산분석을 이용하여 검사되었다. 흉고단면적성장(basal area growth)은 Moser and Hall(l969)이 개발한 비선형 모델에 적용되었다. 또한 흉고단면적성장과 재적성장은, 임지형과 임지형급(landtype class)에 의한 선형 회귀분석을 통해 최초 총 흉고단면적과 최초 재적에 관한 하나의 함수로서 예측되었다. 분산분석으로 임지형에 따른 흉고단면적성장과 재적성장의 유의성을 검사하였다. 지위급(site class)과 임지형의 유의성은 Chi-square로 검사되었다. 표본 강도가 낮아 검증이 의심스러웠음에도 불구하고, 식생형 (vegetation type)은 연구 지역 내 임지형과 관계된 것으로 보인다. 본 연구에서 임지형 간의 수확은 통계학적인 유의성이 발견되지 않았다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제30권1호
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• pp.45-55
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• 2005

Knowledge of the relationship between crop yield and yield-limiting factors is essential for precision farming. However, developing this knowledge is not easy because these yield-limiting factors are interrelated and affect crop yield in different ways. In this study, data for grain yield and yield-limiting factors, including crop chlorophyll content, soil chemical properties, and topography were collected for a small (0.3 ha) rice paddy field in Korea and a large (36 ha) upland corn field in the USA, and relationships were investigated with path analysis. Using this approach, the effects of limiting factors on crop yield could be separated into direct effects and indirect effects acting through other factors. Path analysis provided more insight into these complex relationships than did simple correlation or multiple linear regression analysis. Results of correlation analysis for the rice paddy field showed that EC, Ca, and $SiO_2$ had significant (P<0.1) correlations with rice yield, while pH, Ca, Mg, Na, $SiO_2,\;and\;P_2O_5$ had significant correlations with the SPAD chlorophyll reading. Path analysis provided additional information about the importance and contribution paths of soil variables to rice yield and growth. Ca had the highest direct effect (0.52) and indirect effect via Mg (-0.37) on rice yield. The indirect effect of Mg through Ca (0.51) was higher than the direct effect (-0.38). Path analysis also enabled more appropriate selection of important factors limiting crop yield by considering cause-and-effect relationships among predictor and response variables. For example, although pH showed a positive correlation (r=0.35) with SPAD readings, the correlation was mainly due to the indirect positive effects acting through Mg and $SiO_2$, while pH not only showed negative direct effects, but also negatively impacted indirect effects of other variables on SPAD readings. For the large upland Missouri corn field, two topographic factors, elevation and slope, had significant (P<0.1) direct effects on yield and highly significant (P<0.01) correlations with other limiting factors. Based on the correlation analysis alone, P and K were determined to be nutrients that would increase corn yield for this field. With the help of path analysis, however, increases in Mg could also be expected to increase corn yield in this case. In general, path analysis results were consistent with published optimum ranges of nutrients for rice and com production. We conclude that path analysis can be a useful tool to investigate interrelationships between crop yield and yield limiting factors on a site-specific basis.

• Journal of Ginseng Research
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• 제37권2호
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• pp.254-260
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• 2013

Greenhouse and field experiments with American ginseng (Panax quinquefolius L.) stratified seed sown at depths of 10 to 100 mm were carried out to determine effects of seeding depth on seedling emergence, growth and development and to calculate optimum seeding depth. The time to 50% seedling emergence ($E_{50}$) in the field increased linearly from 17 d at 20 mm seeding depth to 42.5 d at 80 mm. Seedling emergence and root weight (economic yield) at the end of the first year each increased quadratically with the increase of seeding depth. Maximum emergence and root yields were produced at sowing depths of 26.9 and 30.6 mm respectively. In a greenhouse pot experiment, increasing seeding depth from 10 to 100 mm increased partitioning of dry matter to leaves from 23.6% to 26.1%, to stems from 6.9% to 14.2%, and decreased dry matter to roots from 69.5% to 59.7%. Optimum seeding depth was 31.1 mm for a corresponding maximum root weight of 119.9 mg. A predictor equation [X (seeding depth, mm)=Y (seed weight, mg)/9.1+20.96] for seeding depth for ginseng, based on data for ten vegetable crops, their seed weights and suggested seeding depths, predicted a seeding depth of 28.3 mm for ginseng similar to that reported above for most pot and field experiments.

• 한국작물학회지
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• 제51권5호
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• pp.386-395
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• 2006

목표 수량과 단백질함량을 얻기 위한 질소 수비처방을 위해서는 유수형성기 전후 생체정보의 정확한 진단뿐만 아니라 유수형성기 이후 작물의 질소 축적 및 이에 따른 수량 및 미립 단백질 함량 반응이 정량화 되어야 한다. 본 연구에서는 유수분화기 생육 및 질소영양상태를 잘 대표하는 RVI green과 현재 널리 이용되고 있는 SPAD값의 유수분화기와 유수분화기 1주일전의 측정치 및 유수분화기부터 수확기까지 즉 생식생장기 지상부 질소 축적량(PNup)을 변수로 하는 수량 및 단백질함량 예측 중회귀 모델과 PNup 예측 회귀모델을 작성하여 이들의 수비 처방에의 이용 가능성을 검토하였다. 1. 유수분화기 및 유수분화기 1주일전의 RVIgreen과 SPAD값, 그리고 PNup을 이용하여 얻은 수량과 단백질함량의 중회귀모형은 어느 경우에나 모델의 결정계수($R_{2}$)가 0.9 이상으로 매우 높았다 2. 수량을 최대로 하는 생식생장기 질소흡수량(PNup)은 유수형성기 전후 RVIgreen이 증가할수록 감소하는 경향을 보였는데 본 연구의 유수형성기 전후 RVIgreen 범위로 보면 $9{\sim}13.5kg/10a$ 으로 추정되었다. 또한 PNup은 유수형 성기 전후 SPAD값과는 무관하게 $10{\sim}11kg/10a$ 범위로 나타났다. 3. 미립의 단백질함량을 7% 이하로 하는 유수형성기 질소흡수량은 유수형성기 전후 RVIgreen과 SPAD값이 증가할수록 감소하는 경향으로 어느 경우에나 $6{\sim}8kg/10a$로 추정되어 최대수량을 위한 생식생장기 질소흡수량 $9{\sim}13.5kg/10a$ 보다 크게 낮았다. 따라서 고품질 쌀 생산을 위한 수비 처방을 위해서는 수량보다도 단백질함량을 기준으로 하여 처방하여야 할 것으로 판단되었다. 4. 본 실험결과 수비질소의 회수율은 $53{\sim}83%$의 변이를 보였는데, 생식생장기 생육량이 많을 수록 회수율이 증가하는 경향이었으며, 수비 시용량이 증가함에 따라서 감소하였다. 생식생장기 천연질소공급량은 $3{\sim}4kg/10a$ 범위였으며 유수분화기 생육량이 많을 경우 증가하는 경향이었다 수비 질소시비량 및 유수분화기 생육 및 질소 영양 지표들을 예측변수로하는 PNup 예측모델을 작성하였으며 이 모델들은 적합도가 매우 높았다. 5. 영양생장기 생육 및 질소영양 상태의 비파괴적 측정치를 이용하여 목표 수량과 단백질함량에 달할 수 있도록 수비질소 시용량을 결정할 수 있을 것으로 판단되었다. 그러나 여기서 제시한 모델들이 광범위한 조건에서 이용될 수 있기 위해서는 보다 다양한 품종, 토양, 기상 조건에서 모델의 검증과 보완이 되어야 할 것으로 판단된다.

• 대한의생명과학회지
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• 제18권2호
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• pp.131-138
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• 2012

Autologous peripheral blood stem cell transplantation (PBSCT) has been used as a major treatment strategy for hematological malignancies. The number of CD34 positive cells in the harvested product is a very important factor for achieving successful transplantation. We studied the factors that can predict the number of CD34 positive cells in the harvested product of acute myelocytic leukemia (AML), multiple myeloma (MM) and Non-Hodgkin's lymphoma (NHL) patients after mobilizing them with chemotherapy plus G-CSF. A total of 73 patients (AML 19 patients, MM 28 patients, NHL 26 patients) with hematological malignancies had been mobilized with chemotherapy and granulocyte colony-stimulating growth factor from April, 2000 to February, 2012. Group's characteristics, checkup opinion of pre-peripheral blood on the day of harvest & outcome of PBSC were analyzed and evaluated using SPSS statistics program after grouping patients as below; group 1: CD34 cell counts < $2{\times}10^6/kg$ (n=16); group 2: $2{\times}10^6/kg{\leq}CD34$ cell counts < $6{\times}10^6/kg$ (n=32); group 3: CD34 cell counts ${\geq}6{\times}10^6/kg$ (n=25). We analyzed the clinical characteristics, the peripheral blood (PB) parameters and the number of CD34 positive cells in the PB and their correlation with the yield of CD34 positive cells collected from the mobilized patients. The total number of leukapheresis sessions was 263 (mean: 3.55 session per patient), and the mean number of harvested CD34 positive cells per patient was $7.37{\times}10^6/kg$. The number of CD34 positive cells in product was significantly correlated with the number of platelet and CD34 positive cells in peripheral blood (P<0.05). The number of PB CD34 positive cells was the best significant factor for the quantity of harvested CD34 positive cells on the linear regression analysis (P<0.05). Many factors could influence the mobilization of peripheral blood stem cells. Platelet count and PB CD34 positive cells count were the two variables which remained to be significant in multivariate analysis. Therefore, the number of platelet and CD34 positive cells in peripheral blood on the day of harvest can be used as an accurate predictor for successful peripheral blood stem cell collection.