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문제 정의
- 그러나 우리나라에서 정밀농업을 도입함에 있어서 필요한 변량시비에 관한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 일반농가의 lha 포장을 대상으로 생육정보의 공간변이를 해석하고 동시에 이 정보를 기반으로 추비의 효과적인 변량 시비의 가능성을 확인하기 위하여 생육조사를 실시하여 공간 통계학적으로 해석한 후 그 결과를 토대로 생육 지도를 작성하는 것을 목적으로 하였다. 구체적으로는 엽록소(SPAD값), 초장, 분얼수를 조사하였고, 얻어진 각 생육정보에 대해서 기술통계와 함께 포장 내에서의 공간의존성을 해석하는 공간통계학을 적용하여 세미베리어그램(Semi-variogram)에 의한 공간 의존성의 해석과 크리징(Kriging) 방법에 의한 지도화를 수행하였다.
제안 방법
- 2001년도 포장관리로서는 5월 15일에 밑거름과 제초제를 살포하였으며, 5월 22일에 대진 벼를 주간 15cm, 조간 30cm 간격으로 이앙하였다. 6월 7일에 가지거름을 살포하였으며 6월 12일에 제 2차 제초제를 살포하였으며, 7월 15일에는 항공방제를 실시하였다. 생육조사를 위한 포장의 구획은 5×5m로 총 400구획으로 분할하여 생육정보를 조사했다.
- 1995), 조사 시기는 벼를 이앙한 후 유수형성기인 2001년 7월 9일~10일과 출수기인 2001년 8월 6일~7일에 2회 실시했다. SPAD값의 측정은 각 구획의 중심으로부터 반경 1 m 이내의 원내에서, 5주를 선택하여 1주중의 초장이 가장 긴 잎을 선택해 잎의 선단으로부터 3등분하여 3개소를 측정했다. 1구획에서 총 15점을 측정해 평균값을 그 구획의 SPAD 값의 대표값으로 했다.
- 따라서 본 연구에서는 일반농가의 lha 포장을 대상으로 생육정보의 공간변이를 해석하고 동시에 이 정보를 기반으로 추비의 효과적인 변량 시비의 가능성을 확인하기 위하여 생육조사를 실시하여 공간 통계학적으로 해석한 후 그 결과를 토대로 생육 지도를 작성하는 것을 목적으로 하였다. 구체적으로는 엽록소(SPAD값), 초장, 분얼수를 조사하였고, 얻어진 각 생육정보에 대해서 기술통계와 함께 포장 내에서의 공간의존성을 해석하는 공간통계학을 적용하여 세미베리어그램(Semi-variogram)에 의한 공간 의존성의 해석과 크리징(Kriging) 방법에 의한 지도화를 수행하였다.
- 지금까지의 지도화는 단순히 지점과 지점간에 취득한 정보를 이용하여 임의의 점의 값을 보간법을 적용해 구한 다음 지도화를 수행하였다. 그러나, 본 연구에서는 지도화를 수행함에 있어서 공간통계학적인 개념을 적용해 지점과 지점간의 취득정보를 이용하여 공간의존성을 해석하고 그 결과를 바탕으로 크리징 방법을 이용해 보간한 다음 지도화를 수행하였다.
- 또한 계측한 샘플수와 위치에 따라서도 산출되는 세미베리언스의 값과 조합 수가 다르다. 따라서, 라그의 크기를 적당하게 변화시킴으로서 선명한 공간 의존성을 표시하는 세미베리어그램을 구해 이것에 수학모델을 회귀시켜 나켓트, 실 그리고 래인지를 구한다. 이번 해석에는 주로 많이 이용되는 선형모델(식 4) 과지수모델(식 6)을 적용했으며, 적용모델의 적합도를 나타낸 것이 결정계수이며 이것을 이용하여 모델의 적합도를 판단할 수 있다.
- 또한, 생육정보 상호간의 관계를 살펴보기 위해 상관계수를 구했다. 해석에는 해석용 소프트웨어 SYSTAT 8.
- Table 2에 표시하였다. 변이계수는 각 생육정보값의 표준편차를 평균값으로 나누어 계산하였다. 유수형성기에 있어서 SPAD값을 제외한 초장, 분얼수는 공간 변이계수가 11.
- λi는 추정에 동반되는 오차를 최소화시키기 위해서, 추정치 z(x0)에 편향됨이 없고 동시에 추정분산 σ2e가 최소로 되도록 선정되었다. 본 연구에서는 포장정보가 5 m×5m의 범위를 대상으로 하고 있기 때문에 점 크리징 (Punctual Kriging)에 비해 블럭 크리징(Block Kriging)이 블럭내 변이가 배제되기 때문에 추정오차가 적게 되어 전체적인 경향을 표시함에 있어서 적절함으로부터 블럭크리징 방법을 이용해서 생육정보지도를 작성하였다.
- 초장은 SPAD 값을 조사한 주의 키를 측정하였고, 한 구획에 있어서 5주를 측정하였으며 그 전체의 평균값을 1구획의 대표값으로 했다. 분얼수는 400구획을 모두 5주씩 조사함에 있어서 많은 시간과 노력이 필요했기 때문에 SPAD값과 초장을 조사한 개체중에 평균정도라 생각되는 1주를 선택하여 조사했다.
- 6월 7일에 가지거름을 살포하였으며 6월 12일에 제 2차 제초제를 살포하였으며, 7월 15일에는 항공방제를 실시하였다. 생육조사를 위한 포장의 구획은 5×5m로 총 400구획으로 분할하여 생육정보를 조사했다. 포장의 형태와 생육조사를 위한 구획분할에 관한 것을 Fig.
- 1구획에서 총 15점을 측정해 평균값을 그 구획의 SPAD 값의 대표값으로 했다. 초장은 SPAD 값을 조사한 주의 키를 측정하였고, 한 구획에 있어서 5주를 측정하였으며 그 전체의 평균값을 1구획의 대표값으로 했다. 분얼수는 400구획을 모두 5주씩 조사함에 있어서 많은 시간과 노력이 필요했기 때문에 SPAD값과 초장을 조사한 개체중에 평균정도라 생각되는 1주를 선택하여 조사했다.
대상 데이터
- 포장의 면적은 1 ha(100×100 m)로서 1997년도에 4필지의 포장을 1필지로 경지 정리하여 관리했다. 2001년도 포장관리로서는 5월 15일에 밑거름과 제초제를 살포하였으며, 5월 22일에 대진 벼를 주간 15cm, 조간 30cm 간격으로 이앙하였다. 6월 7일에 가지거름을 살포하였으며 6월 12일에 제 2차 제초제를 살포하였으며, 7월 15일에는 항공방제를 실시하였다.
- 벼의 실제 생육상태를 조사함에 있어서 일반적으로 많이 이용되고 있는 SPAD값(SPAD 502 Chlorophyll Meter, Minolta Camera Co.), 초장, 분얼수 등 주요 3가지 항목만을 조사하였으며(농촌진흥청. 1995), 조사 시기는 벼를 이앙한 후 유수형성기인 2001년 7월 9일~10일과 출수기인 2001년 8월 6일~7일에 2회 실시했다. SPAD값의 측정은 각 구획의 중심으로부터 반경 1 m 이내의 원내에서, 5주를 선택하여 1주중의 초장이 가장 긴 잎을 선택해 잎의 선단으로부터 3등분하여 3개소를 측정했다.
- 본 연구에서는 세미베리어그램을 작성할 때 고려한 단위 라그는 5m로 하였다. 이 이유는 최소 샘플링 간격이 5 m였고, 세미베리어그램 페어의 수를 라그별로 최적화시키기 위함이었다.
- 따라서, 라그의 크기를 적당하게 변화시킴으로서 선명한 공간 의존성을 표시하는 세미베리어그램을 구해 이것에 수학모델을 회귀시켜 나켓트, 실 그리고 래인지를 구한다. 이번 해석에는 주로 많이 이용되는 선형모델(식 4) 과지수모델(식 6)을 적용했으며, 적용모델의 적합도를 나타낸 것이 결정계수이며 이것을 이용하여 모델의 적합도를 판단할 수 있다.
- 포장은 경기도 안성시 양성면 덕봉리에 위치한 논으로서, 2001년도 2월부터 포장면 고저차, 토양특성값 등의 포장정보를 조사했다. 포장의 면적은 1 ha(100×100 m)로서 1997년도에 4필지의 포장을 1필지로 경지 정리하여 관리했다.
데이터처리
- 얻어진 각 생육정보 값에 관해서 기술통계적인 해석을 위해서 최소값, 최대값, 평균값 그리고 변이계수를 구했다. 또한, 생육정보 상호간의 관계를 살펴보기 위해 상관계수를 구했다.
이론/모형
- 벼 생육정보의 공간의존성 해석에서는 세미베리어그램을 이용했다(Stewart, 1985). 우선 공간의존성이란 공간에 존재하는 두 인자 관계의 크기와 양식을 의미한다.
- 본 연구에서는 각 생육정보의 지도를 작성함에 있어서 크리징 방법을 이용했다. 크리징 방법이란 세미베리어그램에 의해 구해져 있는 공간영역에 있어서 관측값의 공간의존성을 이용해 영역의 임의점의 추정값을 주변의 관측값의 가중치를 선형결합에 의해 구하는 방법이다.
- 이상의 해석에는 공간통계학의 해석 소프트 GS+ Version 3.1 for Windows(Gamma Design Software)을 이용했다(Robertson, 1998).
성능/효과
- 유수형성기와 출수기에 있어서 SPAD값, 초장, 분얼수의 상관관계를 살펴보면 다음과 같다. SPAD값은 전 생생육정보는 유수형성기에 있어서 상호간에 높은 상관관계를 나타냄을 알 수 있었다.
- 이 결과 유수형성기에 생긴 포장내 생육변이가 출수기까지 영향을 미친다는 것을 의미하며, 이것은 유수형성기에 있어서 추비의 변량시비 필요성을 반증한 것이라 생각되었다. 또한, 비교적 균평한 써레질과 균일한 시비관리를 수행하고 있음에도 불구하고 벼 포장내에서도 상당한 변이가 존재함을 알 수 있었다.
- 우선, 세미베리어그램의 형태와 함께 공간구조의 강·약 정도를 표시하는 Q값과 의존거리를 표시하는 래인지도 정보값에 따라 크게 다름을 알 수 있다. 유수형성기에 있어서 Q값이 SPAD값, 초장, 분얼수는 0.73 이상으로 공간구조가 강함을 알 수 있고 의존 거리도 16.2-114.6 m를 보여 공간의존성이 존재함을 알 수 있다.
- 변이계수는 각 생육정보값의 표준편차를 평균값으로 나누어 계산하였다. 유수형성기에 있어서 SPAD값을 제외한 초장, 분얼수는 공간 변이계수가 11.39 %와 23.19 %로서 10 % 이상의 큰 공간변이를 보였으며, SPAD값도 9.69 %를 보였다. 출수기에 있어서는 분얼수는 23.
- 6의 우측에 표시하였다. 이 결과 생육정보는 세미베리어그램에서 표시된 것과 같이 포장의 북서에서 남동쪽으로 큰 변이를 가지고 있으며 동시에 작은 변이를 가지고 있음을 알 수 있다.
- 32 %를 보였다. 이 결과 유수형성기에 생긴 포장내 생육변이가 출수기까지 영향을 미친다는 것을 의미하며, 이것은 유수형성기에 있어서 추비의 변량시비 필요성을 반증한 것이라 생각되었다. 또한, 비교적 균평한 써레질과 균일한 시비관리를 수행하고 있음에도 불구하고 벼 포장내에서도 상당한 변이가 존재함을 알 수 있었다.
- 69 %를 보였다. 출수기에 있어서는 분얼수는 23.19 %로서 10 % 이상의 큰 공간변이를 보였으며, 초장과 SPAD 값은 5.7 % 와 7.32 %를 보였다. 이 결과 유수형성기에 생긴 포장내 생육변이가 출수기까지 영향을 미친다는 것을 의미하며, 이것은 유수형성기에 있어서 추비의 변량시비 필요성을 반증한 것이라 생각되었다.
후속연구
- 이와 같이 논에 있어서 관리상황을 지도화 함으로서 포장정보의 공간변이를 이해하는데 도움이 되었다. 금후에는 각 지도를 비교 검토해 추비의 변량시비를 결정할 때 보조수단으로 활용할 수 있을 것으로 생각되었다.
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