유수분화기 식생지수와 SPAD값에 의한 벼 질소 수비 시용량 결정 Determining Nitrogen Topdressing Rate at Panicle Initiation Stage of Rice based on Vegetation Index and SPAD Reading원문보기
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.
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.
The core questions for determining nitrogen topdress rate (Npi) at panicle initiation stage (PIS) are 'how much nitrogen accumulation during the reproductive stage (PNup) is required for the target rice yield or protein content depending on the growth and nitrogen nutrition status at PIS?' and 'how ...
The core questions for determining nitrogen topdress rate (Npi) at panicle initiation stage (PIS) are 'how much nitrogen accumulation during the reproductive stage (PNup) is required for the target rice yield or protein content depending on the growth and nitrogen nutrition status at PIS?' and 'how can we diagnose the growth and nitrogen nutrition status easily at real time basis?'. To address these questions, two years experiments from 2001 to 2002 were done under various rates of basal, tillering, and panicle nitrogen fertilizer by employing a rice cultivar, Hwaseongbyeo. The response of grain yield and milled-rice protein content was quantified in relation to RVIgreen (green ratio vegetation index) and SPAD reading measured around PIS as indirect estimators for growth and nitrogen nutrition status, the regression models were formulated to predict PNup based on the growth and nitrogen nutrition status and Npi at PIS. Grain yield showed quadratic response to PNup, RVIgreen around PIS, and SPAD reading around PIS. The regression models to predict grain yield had a high determination coefficient of above 0.95. PNup for the maximum grain yield was estimated to be 9 to 13.5 kgN/10a within the range of RVIgreen around PIS of this experiment. decreasing with increasing RVIgreen and also to be 10 to 11 kgN/10a regardless of SPAD readings around PIS. At these PNup's the protein content of milled rice was estimated to rise above 9% that might degrade eating quality seriously Milled-rice protein content showed curve-linear increase with the increase of PNup, RVIgreen around PIS, and SPAD reading around PIS. The regression models to predict protein content had a high determination coefficient of above 0.91. PNup to control the milled-rice protein content below 7% was estimated as 6 to 8 kgN/10a within the range of RVIgreen and SPAD reading of this experiment, showing much lower values than those for the maximum grain yield. The recovery of the Npi applied at PIS ranged from 53 to 83%, increasing with the increased growth amount while decreasing with the increasing Npi. The natural nitrogen supply from PIS to harvest ranged from 2.5 to 4 kg/10a, showing quadratic relationship with the shoot dry weight or shoot nitrogen content at PIS. The regression models to estimate PNup was formulated using Npi and anyone of RVIgreen, shoot dry weight, and shoot nitrogen content at PIS as predictor variables. These models showed good fitness with determination coefficients of 0.86 to 0.95 The prescription method based on the above models predicting grain yield, protein content and PNup and its constraints were discussed.
The core questions for determining nitrogen topdress rate (Npi) at panicle initiation stage (PIS) are 'how much nitrogen accumulation during the reproductive stage (PNup) is required for the target rice yield or protein content depending on the growth and nitrogen nutrition status at PIS?' and 'how can we diagnose the growth and nitrogen nutrition status easily at real time basis?'. To address these questions, two years experiments from 2001 to 2002 were done under various rates of basal, tillering, and panicle nitrogen fertilizer by employing a rice cultivar, Hwaseongbyeo. The response of grain yield and milled-rice protein content was quantified in relation to RVIgreen (green ratio vegetation index) and SPAD reading measured around PIS as indirect estimators for growth and nitrogen nutrition status, the regression models were formulated to predict PNup based on the growth and nitrogen nutrition status and Npi at PIS. Grain yield showed quadratic response to PNup, RVIgreen around PIS, and SPAD reading around PIS. The regression models to predict grain yield had a high determination coefficient of above 0.95. PNup for the maximum grain yield was estimated to be 9 to 13.5 kgN/10a within the range of RVIgreen around PIS of this experiment. decreasing with increasing RVIgreen and also to be 10 to 11 kgN/10a regardless of SPAD readings around PIS. At these PNup's the protein content of milled rice was estimated to rise above 9% that might degrade eating quality seriously Milled-rice protein content showed curve-linear increase with the increase of PNup, RVIgreen around PIS, and SPAD reading around PIS. The regression models to predict protein content had a high determination coefficient of above 0.91. PNup to control the milled-rice protein content below 7% was estimated as 6 to 8 kgN/10a within the range of RVIgreen and SPAD reading of this experiment, showing much lower values than those for the maximum grain yield. The recovery of the Npi applied at PIS ranged from 53 to 83%, increasing with the increased growth amount while decreasing with the increasing Npi. The natural nitrogen supply from PIS to harvest ranged from 2.5 to 4 kg/10a, showing quadratic relationship with the shoot dry weight or shoot nitrogen content at PIS. The regression models to estimate PNup was formulated using Npi and anyone of RVIgreen, shoot dry weight, and shoot nitrogen content at PIS as predictor variables. These models showed good fitness with determination coefficients of 0.86 to 0.95 The prescription method based on the above models predicting grain yield, protein content and PNup and its constraints were discussed.
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 유수분화기 생육 및 질소영양상태를 가장 잘 대표하는 녹색광 비식생지수(RVIgreen; 김, 2005)과 현재 엽색측정에 널리 이용되고 있는 SPAD값을유수분화기와 유수분화기 1주일 전 측정치 및 유수분화기부터 수확기까지 즉 생식생장기 질소의 지상부 축적량 (PNup)을 변수로 하여 수량 및 단백질 예측 회귀모델과 PNup 예측 회귀모델을 작성함으로써 수비질소 시비 처방 가능성을 검토하고자 하였다.
제안 방법
군락반사는 분광광도계(GER-1500, GER社)를 사용하였고, Lambertian-panel(reference panel)의 반사율에 대한 작물 군락의 반사율의 비를 이용하였다. 녹색광(520~600 nm, G) 반사율(Pg)과, 근적외선(760~900 nm, NIR) 반사율(pnir)을 이용하여 다음과 같이 녹색광 비식생지수(RVIgreen)을 구하였다.
생육조사는 이앙후부터 수확기까지 7~ 14일 간격으로 분얼수, 엽면적, 엽색도(SPAD, Minolta사), 건물중 등을 조사하였으며, 수확시 수량 및 수량구성요소를 조사하였다. 생육조사 일에 군락반사와 최상위 완전 전개엽의 SPAD값(Y-leaf)을 조사하였다. 72℃에서 72시간 건조 후 건물중을 칭량한 후 마쇄기로 분쇄하여 Kjeldahl(Auto-Kjeltec 1035 System, Tecator사, Swiss) 법으로 질소를 분석하였다.
질소는 기비 : 분얼비 : 수비를 40 : 30 : 30으로, 인산은 전량기비, 가리는 기비 : 수비를 70 : 30으로 분시하였다. 생육조사는 이앙후부터 수확기까지 7~ 14일 간격으로 분얼수, 엽면적, 엽색도(SPAD, Minolta사), 건물중 등을 조사하였으며, 수확시 수량 및 수량구성요소를 조사하였다. 생육조사 일에 군락반사와 최상위 완전 전개엽의 SPAD값(Y-leaf)을 조사하였다.
유수분화기 지상부 질소함량, 질소영양지수 등 질소영양 상태를 대표하고 있는 식생지수 RVIgreen(김, 2005)과 유수분화기 및 유수분화기 1주일 전의 SPAD측정값, 그리고 유수분화기부터 수확기까지의 질소흡수량을 독립변수로 하는 수량 및 백미 단백질함량에 대한 예측 중회귀 모형을작성하였다. 중회귀분석은 SAS의 stepwise regression을 적용하였으며, 변수의 선택은 5% 유의수준에서 forward selection 방법을 이용하였다.
N-P2O5-K2O를 12-8-8 kg/10a의 기준시비량으로 한 질소 시비 처리 조건은 표 1과 같다. 질소는 기비 : 분얼비 : 수비를 40 : 30 : 30으로, 인산은 전량기비, 가리는 기비 : 수비를 70 : 30으로 분시하였다. 생육조사는 이앙후부터 수확기까지 7~ 14일 간격으로 분얼수, 엽면적, 엽색도(SPAD, Minolta사), 건물중 등을 조사하였으며, 수확시 수량 및 수량구성요소를 조사하였다.
대상 데이터
2001년과 2002년도에 걸쳐 서울대학교 농업생명과학대학 부속농장에서 화성벼를 재식밀도 15 cm X 30 cm로 1주 3본으로 손이앙하였다. N-P2O5-K2O를 12-8-8 kg/10a의 기준시비량으로 한 질소 시비 처리 조건은 표 1과 같다.
데이터처리
유수분화기 지상부 질소함량, 질소영양지수 등 질소영양 상태를 대표하고 있는 식생지수 RVIgreen(김, 2005)과 유수분화기 및 유수분화기 1주일 전의 SPAD측정값, 그리고 유수분화기부터 수확기까지의 질소흡수량을 독립변수로 하는 수량 및 백미 단백질함량에 대한 예측 중회귀 모형을작성하였다. 중회귀분석은 SAS의 stepwise regression을 적용하였으며, 변수의 선택은 5% 유의수준에서 forward selection 방법을 이용하였다. 중회귀모형식은 식(1)과 같으며, 각 연차 간 변이를 고려하여 Dummy-variable을 두었다.
이론/모형
생육조사 일에 군락반사와 최상위 완전 전개엽의 SPAD값(Y-leaf)을 조사하였다. 72℃에서 72시간 건조 후 건물중을 칭량한 후 마쇄기로 분쇄하여 Kjeldahl(Auto-Kjeltec 1035 System, Tecator사, Swiss) 법으로 질소를 분석하였다.
군락반사는 분광광도계(GER-1500, GER社)를 사용하였고, Lambertian-panel(reference panel)의 반사율에 대한 작물 군락의 반사율의 비를 이용하였다. 녹색광(520~600 nm, G) 반사율(Pg)과, 근적외선(760~900 nm, NIR) 반사율(pnir)을 이용하여 다음과 같이 녹색광 비식생지수(RVIgreen)을 구하였다.
성능/효과
그림에서 보는 바와 같이 RVIgreen이나 SPAD값이 증가함에 따라서 미립단백질을 7% 이하로 하기 위한 유수분화기 이후 질소흡수량은 직선적으로 감소하였다. 그러나 RVI green 또는 SPAD로 유수분화기 또는 유수분화기 1주일 전에 필요흡수량을 추정한 결과는 큰 차이가 없어서 유수분화기 1주일 전부터 유수분화기 사이간의 시기에 RVIgreen이나 SPAD 측정값을 이용하여도 무방할 것으로 판단되었다.
동일한 질소 시비 수준에서는 연차간에 회수율의 차이는 크지 않았다. 기비 + 분얼비의 회수율은 시비수준이 증가할수록 회수율은 감소하는 경향이었다. 평균적인 수비의 회수율은 2001년도가 약 70%, 2002년도가 약 66%였으며, 영양생장기에 시비수 준을 증가하여 생육을 많이 확보한 시비처리구일수록 수비의 회수율은 높아지는 경향이었으며, 동일한 영양생장이 이루어진 처리구에서는 수비 시비수준이 증가할수록 회수율이 감소하는 경향이었다.
고품질 쌀의 단백질 함량 기준을 7%이하로 가정하여 이보다 단백질함량이 낮도록 하는 유수분화기 이후의 질소 흡수 요구량을 표 4의 식으로부터 근의 공식을 이용해서 질소흡수량의 한계치를 구한 것이 표 5이다. 단백질함량을 7% 이하로 하는 PNupjgtE7%은 6~8 kg/10a로 추정되어 최대수량을 위한 생식생장기 질소흡수량(PNup_Ymax) 9-13.5 kg/10a보다 크게 낮았다.
표 4에서 얻어진 중회귀모형을 바탕으로 등치선 반응곡선을 그림 2와 같이 나타내었다. 동일한 단백질함량을 얻기 위한 생식생장기 질소흡수 요구량은 RVIgreen값이 나 SPAD값이 클 경우 즉 유수분화기 생육량이 많거나 질소 영양상태가 좋아짐에 따라 거의 직선적으로 적어지는 경향을 나타내었다.
표 2에서 얻어진 중회귀모형식을 바탕으로 한 수량의 등치선 반응 곡선은 그림 1 및 2와 같다. 동일한 수량을 얻기 위한 생식생장기 질소흡수 요구량은 RVIgreen값이나 SPAD값이 클 경우 즉 유수분화기 생육량이 많거나 질소 영양상태가 좋을 경우 적어지는 경향을 나타내었다.
PNup을 추정하기 위하려 수비질소 시비량과 유수분화기 RVIgreen, SPAD값, 건물중, 지상부 질소함량 등 생육 및 질소영양 추정 변수들 및 이들의 2차 제곱 항 등을 추정변수로 하여 단계별 회귀(stepwise regression)에 의하여 모델을 작성한 것이 표 9이다. 딘계별 회귀 모델의 변수 도입(entry) 및 유지(stay)의 유의 수준은 모두 5%로 하였다. 수비질소 시비량과 유수분화기 지상 부 건물중 또는 질소함량을 변수로 한 모델은 결정 계수가 모두 0.
9이상으로 매우 높게 나타났다. 백미 단백질 함량은 PNup에 대하여 어느 경우에나 2차 곡선적으로 증가하는 관계를 보였고, 유수분화기 RVIgreen 이나 SPAD값과도 1차 직선 내지 2차 곡선적으로 증가하는 관계를 나타내었을 뿐만 아니라 PNup과의 상호작용관계도 인정되었다. 즉 유수분화기 RVIgreen 또는 SPAD값이 높은 경우 단위 PNup 증가에 따른 미립 단백질함량 증가분이 커지는 관계를 나타내었다.
그러나 이 두 가지를 동시에 충족할 수 없고 이 두 가지 중 작은 쪽을 택하여 질소수비량 결정을 위한 생식생장기의 지상부 질소 축적 요구량(PNup_req)으로 하여야 할 것이다(식 2). 본 연구결과 수량을 최대로 하는 질소흡수량은 9-13.5 kg/10a로, 미립의 단백질함량을 7% 이하로 하는 질소흡수량은 6~8 g/10a로 추정되어 고품질 쌀 생산을 위한 결정시에는 수량보다도 미립의 단백질 함량을 고려해야 되는 것으로 나타났다.
딘계별 회귀 모델의 변수 도입(entry) 및 유지(stay)의 유의 수준은 모두 5%로 하였다. 수비질소 시비량과 유수분화기 지상 부 건물중 또는 질소함량을 변수로 한 모델은 결정 계수가 모두 0.94 이상으로 적합도가 매우 높았다. 그러나 유수분화기 생장 및 질소 영양 상태의 직접 측정치 대신에 간접 추정치인 RVIgreen이나 SPAD값을 모델의 변수로 이용한 경우는 결정계수가 다소 낮아졌으며, SPAD값의 경우에는 모델의 변수로 채택이 되지 않았다.
일 경우 수량을 최대로 하는 질소흡수량이 구해진다(표 3). 유수분화기 RVIgreen값이 증가하면, 즉 유수분화기 생육 및 질소영양상태가 좋아지면 수량을 최대로 하는 질소흡수량(PNup-Ymax)은 감소하는 경향이나 본 연구의 유수분화기 RVIgreen의 범위로 보면, PNup.mx는 9~ 13.5 kg/10a 범위로 추정되었다. 반면 수량을 최대로 하는 유수분화기 이후의 질소흡수량은 유수분화기 SPAD값이나 유수분화기 1주일전의 SPAD값과는 무관하게 약 10~ 11 kg/ 10a로 되었다.
유수분화기 및 유수분화기 1주일 전의 RVIgreen과 SPAD 값, 그리고 PNup을 이용하여 얻은 중회귀모형은 어느 경우 에나 모델의 결정계수(1T)가 0.9 이상으로 매우 높았다. 수 량은 어느 경우에나 RVIgreen과 PNup에 대하여 2차 곡선반응을 나타내었고 이들 간에 상호작용도 인정되었다.
기비 + 분얼비의 회수율은 시비수준이 증가할수록 회수율은 감소하는 경향이었다. 평균적인 수비의 회수율은 2001년도가 약 70%, 2002년도가 약 66%였으며, 영양생장기에 시비수 준을 증가하여 생육을 많이 확보한 시비처리구일수록 수비의 회수율은 높아지는 경향이었으며, 동일한 영양생장이 이루어진 처리구에서는 수비 시비수준이 증가할수록 회수율이 감소하는 경향이었다.
이는 RVIgreen의 경우 생육 및 질소영양상태의 간접 지표이기는 하나 추정의 정확도가 다소 떨어지기 때문이며 SPAD값의 경우는 생육상태를 대표할 수 없을 뿐만 아니라 질소 영양상태와도 연차, 측정 시기 등에 따라 일정한 관계를 나타내지 않기 때문인 것으로 판단된다(김 등, 2005). 표 9의 모델로부터 판단해보면 수비로 시용한 질소의 최대 회수율은 약 83%이며 시비량이 1 kg/10a씩 증가함에 따라서 회수율은 약 4.4%씩 저하되고, 유수분화기 이후 천연질소 공급량은 유수분화기 생육 및 질소 영양 상태에 따라서 2.5-4.0 kg/10a이고 평균 3.4 kg/ 10a 정도인 것으로 판단된다. 그러나 이와 같은 추정치는 토양 상태에 따라서 변할 수 있기 때문에 보다 광범위한 토양 조건에서 질소의 천연공급량을 추정할 수 있는 모델을 구축할 필요가 있다.
후속연구
이상의 결과를 종합하여 보면 유수분화기 1주일전과 유수분화기 RVIgreen과 SPAD값과 생식생장기 지상부 질소 축적량을 이용한 수량 및 단백질함량 반응 모델 및 유수분화기 이후 지상부 질소 축정량 예측 모델들은 모두 높은 적합도를 보여 수비량 결정에 이용이 가능할 것으로 판단되나, 이 모델들이 보다 범용적으로 활용될 수 있기 위해서는 보다 다양한 토양 및 기상조건에서 모델을 검증하고 보완할 필요가 있는 것으로 사료된다.
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