본 연구는 파프리카 생산 유리온실에서 기간별 생산량과 환경자료인 광량을 수집하여 재배기간 동안의 광량과 품종 간의 상호관계를 분석하여 생산관리의 의사결정 지지 및 수량예측을 위한 단순 모델을 개발하고자 수행하였다. 누적광량과 파프리카의 생산량은 선형적인 관계를 나타냈으며, 선형함수의 기울기는 과실 생산에 소요된 광 이용 효율($LUE_F$: light use efficiency for fruit production, $g{\cdot}MJ^{-1}$)으로 정의하였다. $LUE_F$는 'Ferrari'가 $5.85g{\cdot}MJ^{-1}$, 'Fiesta'는 1년차는 $5.32g{\cdot}MJ^{-1}$와 2년차에는 $4.75g{\cdot}MJ^{-1}$, 'President'는 $4.66g{\cdot}MJ^{-1}$, 'Cupra'는 $3.86g{\cdot}MJ^{-1}$, 'Boogie'는 $6.48g{\cdot}MJ^{-1}$으로 'Boogie'의 $LUE_F$가 가장 높게 나타났다. 파프리카의 과실생산에 필요한 광량은 단위 g당 'Cupra'가 $25.88J{\cdot}g^{-1}$ 가장 높았고, Boogie가 가장 낮은 $15.42J{\cdot}g^{-1}$이 필요한 것으로 나타났다. $LUE_F$가 높은 품종 일수록 수확량이 많았다. 본 연구에서는 누적광량과 수량과의 단순 선형관계를 나타내어 광이용효율과 과실의 단위무게당 필요광량을 분석할 수 있었으나, $LUE_F$는 품종과 동일품종간에도 연도별로 상이하게 나타났다. 품종에 상관 없이 수확량 예측을 위한 모델은 품종특성, 온도, 단위 면적당 착과율도 고려하여야 할 것으로 사료된다.
본 연구는 파프리카 생산 유리온실에서 기간별 생산량과 환경자료인 광량을 수집하여 재배기간 동안의 광량과 품종 간의 상호관계를 분석하여 생산관리의 의사결정 지지 및 수량예측을 위한 단순 모델을 개발하고자 수행하였다. 누적광량과 파프리카의 생산량은 선형적인 관계를 나타냈으며, 선형함수의 기울기는 과실 생산에 소요된 광 이용 효율($LUE_F$: light use efficiency for fruit production, $g{\cdot}MJ^{-1}$)으로 정의하였다. $LUE_F$는 'Ferrari'가 $5.85g{\cdot}MJ^{-1}$, 'Fiesta'는 1년차는 $5.32g{\cdot}MJ^{-1}$와 2년차에는 $4.75g{\cdot}MJ^{-1}$, 'President'는 $4.66g{\cdot}MJ^{-1}$, 'Cupra'는 $3.86g{\cdot}MJ^{-1}$, 'Boogie'는 $6.48g{\cdot}MJ^{-1}$으로 'Boogie'의 $LUE_F$가 가장 높게 나타났다. 파프리카의 과실생산에 필요한 광량은 단위 g당 'Cupra'가 $25.88J{\cdot}g^{-1}$ 가장 높았고, Boogie가 가장 낮은 $15.42J{\cdot}g^{-1}$이 필요한 것으로 나타났다. $LUE_F$가 높은 품종 일수록 수확량이 많았다. 본 연구에서는 누적광량과 수량과의 단순 선형관계를 나타내어 광이용효율과 과실의 단위무게당 필요광량을 분석할 수 있었으나, $LUE_F$는 품종과 동일품종간에도 연도별로 상이하게 나타났다. 품종에 상관 없이 수확량 예측을 위한 모델은 품종특성, 온도, 단위 면적당 착과율도 고려하여야 할 것으로 사료된다.
The study was aimed at the development of the simple linear regression model to estimate the fruit yield of sweet pepper and to support decision-making management for growing sweet pepper crop in Korea. For quantitative analysis of relationship between environmental data and periodical yield of swee...
The study was aimed at the development of the simple linear regression model to estimate the fruit yield of sweet pepper and to support decision-making management for growing sweet pepper crop in Korea. For quantitative analysis of relationship between environmental data and periodical yield of sweet pepper the data obtained from the commercial Venlo-type glasshouse for 2 years. Obtained periodical yield data of five different cultivars and radiation data were accumulated and fitted by linear regression. A significant linear relationship was found between radiation integral and fruit yield, whereas the production per unit of radiation was different between cultivars. The slope of linear regression could indicate as light use efficiency for fruit production ($LUE_F$, $g{\cdot}MJ^{-1}$). $LUE_F$ of 'Ferrari' was $5.85g{\cdot}MJ^{-1}$, 'Fiesta' 5.32 for first year and $4.75g{\cdot}MJ^{-1}$ and for second year, 'President' was $4.66g{\cdot}MJ^{-1}$, 'Cupra' was $3.86g{\cdot}MJ^{-1}$, and 'Boogie' was $6.48g{\cdot}MJ^{-1}$. The amount of light requirement for the unit gram of fruit was between $25.88J{\cdot}g^{-1}$, for 'Cupra' and $15.42J{\cdot}g^{-1}$ for 'Boogie'. Although we found the linear relationship between radiation and fruit yield, $LUE_F$ was varied between cultivars and as well as year. The linear relationship could describe the fruit yield as function of radiation, but it needed more variable to generalization of the production, such as cultivar specifications, temperature, and number of fruits set per plant or unit of ground.
The study was aimed at the development of the simple linear regression model to estimate the fruit yield of sweet pepper and to support decision-making management for growing sweet pepper crop in Korea. For quantitative analysis of relationship between environmental data and periodical yield of sweet pepper the data obtained from the commercial Venlo-type glasshouse for 2 years. Obtained periodical yield data of five different cultivars and radiation data were accumulated and fitted by linear regression. A significant linear relationship was found between radiation integral and fruit yield, whereas the production per unit of radiation was different between cultivars. The slope of linear regression could indicate as light use efficiency for fruit production ($LUE_F$, $g{\cdot}MJ^{-1}$). $LUE_F$ of 'Ferrari' was $5.85g{\cdot}MJ^{-1}$, 'Fiesta' 5.32 for first year and $4.75g{\cdot}MJ^{-1}$ and for second year, 'President' was $4.66g{\cdot}MJ^{-1}$, 'Cupra' was $3.86g{\cdot}MJ^{-1}$, and 'Boogie' was $6.48g{\cdot}MJ^{-1}$. The amount of light requirement for the unit gram of fruit was between $25.88J{\cdot}g^{-1}$, for 'Cupra' and $15.42J{\cdot}g^{-1}$ for 'Boogie'. Although we found the linear relationship between radiation and fruit yield, $LUE_F$ was varied between cultivars and as well as year. The linear relationship could describe the fruit yield as function of radiation, but it needed more variable to generalization of the production, such as cultivar specifications, temperature, and number of fruits set per plant or unit of ground.
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문제 정의
따라서, 본 연구는 파프리카 재배 농가 2년간의 품종별 기간별 생산량과 광량의 관계를 분석하여 생산관리의 의사결정 지지 및 수량예측을 위한 단순 모델을 개발하고자 수행하였다.
본 연구는 파프리카 생산 유리온실에서 기간별 생산량과 환경자료인 광량을 수집하여 재배기간 동안의 광량과 품종 간의 상호관계를 분석하여 생산관리의 의사 결정 지지 및 수량예측을 위한 단순 모델을 개발하고자 수행하였다. 누적광량과 파프리카의 생산량은 선형적인 관계를 나타냈으며, 선형함수의 기울기는 과실 생산에 소요된 광 이용 효율(LUEF: light use efficiency for fruit production, g MJ−1)으로 정의하였다.
제안 방법
각 재배 작기마다 새로운 암면 슬라브(Grodan Expert, 15cm × 90cm × 7.5cm)를 2열로 배열하였으며, 배지볼륨을 10.4L · m2−1 한 뒤 EC 3.5dS · m−1 , pH 5.5의 양액으로 포습시켜, 하루 정도 경과 후 주간 20cm 간격(슬라브당 4주씩)으로 정식하였다.
기간별 전체 수확량을 품종별 재배면적으로 나눈값인 1m2 당 기간별 생산량을 첫 수확일부터 수확종료까지 기간별 누적값을 계산하였으며, 기간별 일중 광량과 24시간 평균온도를 정식 후부터 첫 수확 일까지 적산한 값을 초기값으로 이용하여 매 기간마다 초기 누적광량 및 적산온도값에 더해 누적수량 값을 계산하였다. 기간별 누적 수량을 종속변량으로 기간별 누적 광량을 독립변량으로 하여 직선회귀분석(SPSS, USA)하였다.
수확은 47주부터 실시하였으며 수확량은 주간단위로 생산량을 조사하였고, CO2와 에너지는 투입시기별 누적량을 기록하였다. 양액의 공급량과 배액량을 매일 조사하여 주간단위의 누적평균을 구하였다.
내외로 유지하였다. 시설내부외부 환경요인인 주간평균온도, 야간평균온도, 24시간 평균온도와 주간과 야간 평균온도의 편차, 광량은 일일 누적일사량의 총량과 주간 누적광량을 조사하였다.
양액공급 방법은 외부광량 기준 겨울은 1.5~1.8cc · J−1 , 봄·가을은 2~2.2cc · J−1 , 고온기에는 2.5~2.8cc · J−1 로 설정하여 맑은 날을 기준으로 일일 6~8회 정도 급액이 되도록 하였다.
와 에너지는 투입시기별 누적량을 기록하였다. 양액의 공급량과 배액량을 매일 조사하여 주간단위의 누적평균을 구하였다.
양액의 공급시기와 공급량은 생육단계별 또는 광량별로 배액량이 30~40% 정도로 관리 하였으며 배양액의 농도 관리는 생육초기(9월 중순~11월 중순)에는 EC 2.5~3.5dS · m−1 , pH 6.0 내외, 겨울철(11월 하순 ~2월 하순)에는 3.0~3.55dS · m−1 로 하였으며, 봄철(3월 상순~5월 하순)은 EC를 2.0~3.5dS · m−1 내외로 관리하였다.
지상부 및 근권부 환경조절은 복합환경조절시스템 (Integro 724, Priva, The Netherlands)과 양액급액시스템(Nutriflex, Priva, The Netherlands)의 설정값에 의해 관리 및 조절되었으며, 시스템에 저장된 재배 기간 동안의 광량, 이산화탄소 시용량, 온도, 습도, 급액 량 및 배액량에 관한 자료를 수집하였다.
지상부환경 관리는 주간 23~25℃, 야간 18~20℃를 설정하여 난방과 환기시스템을 이용해 조절하였으며, 이산화탄소는 흐린 날은 350~400mg · L−1, 맑은 날은 450~600mg · L−1 내외로 유지하였다.
파프리카 품종은 ‘Ferrari’, ‘Cupra’, ‘Fiesta’, ‘President’(Enza zaden, The Netherlands)와 ‘Boogie’(Rijk Zwaan, The Netherlands)가 재배되었으며, 파종은 2005년과 2006년 7월 24일, 정식은 두 작기 모두 파종 후 36일인 8월 30일에 동일하게 실시하였다. 품종과 상관없이 재식밀도는 3.75plants/m2 , 줄기밀도는 주당 2줄기 유인하여 7.5stems/m2로 하였다. 각 재배 작기마다 새로운 암면 슬라브(Grodan Expert, 15cm × 90cm × 7.
대상 데이터
본 연구는 전라남도 강진군 군동면 아트팜영농조합법인의 벤로형 유리온실(1.65ha, 단위폭 9.6m 측고 높이 3.8m)에서 재배된 파프리카의 생산관련 자료와 기상자료를 2005년 7월 24일부터 2007년 7월 23일까지 수집하여 분석하였다. 파프리카 품종은 ‘Ferrari’, ‘Cupra’, ‘Fiesta’, ‘President’(Enza zaden, The Netherlands)와 ‘Boogie’(Rijk Zwaan, The Netherlands)가 재배되었으며, 파종은 2005년과 2006년 7월 24일, 정식은 두 작기 모두 파종 후 36일인 8월 30일에 동일하게 실시하였다.
데이터처리
당 기간별 생산량을 첫 수확일부터 수확종료까지 기간별 누적값을 계산하였으며, 기간별 일중 광량과 24시간 평균온도를 정식 후부터 첫 수확 일까지 적산한 값을 초기값으로 이용하여 매 기간마다 초기 누적광량 및 적산온도값에 더해 누적수량 값을 계산하였다. 기간별 누적 수량을 종속변량으로 기간별 누적 광량을 독립변량으로 하여 직선회귀분석(SPSS, USA)하였다. 회귀분석을 통해 회귀식의 상관계수와 모수의 t검정(5% 수준)을 통해 회귀식의 유의성 검증 하였고, 회귀 계수값은 동일 수확일수 동안 품종간 비교하여 해석하였다.
기간별 누적 수량을 종속변량으로 기간별 누적 광량을 독립변량으로 하여 직선회귀분석(SPSS, USA)하였다. 회귀분석을 통해 회귀식의 상관계수와 모수의 t검정(5% 수준)을 통해 회귀식의 유의성 검증 하였고, 회귀 계수값은 동일 수확일수 동안 품종간 비교하여 해석하였다.
성능/효과
LUEF 는 ‘Ferrari’가 5.85g · MJ−1, ‘Fiesta’는 1년차는 5.32g · MJ−1와 2년차에는 4.75g · MJ−1, ‘President’는 4.66g · MJ−1, ‘Cupra’는 3.86g · MJ−1, ‘Boogie’는 6.48g · MJ−1 으로 ‘Boogie’의 LUEF가 가장 높게 나타났다.
각 품종 별로 첫 수확기까지의 필요한 광량은 1년차의 ‘Fiesta’가 가장 높은 599.0MJ · m2−1 으로 다른 품종보다 높았고, 반면 2년차의 ‘Fiesta’는 359.8MJ · m2−1 로 가장 낮았다.
누적광량과 파프리카의 생산량은 선형적인 관계를 나타냈으며, 선형함수의 기울기는 과실 생산에 소요된 광 이용 효율(LUEF: light use efficiency for fruit production, g MJ−1)으로 정의하였다.
본 연구결과 광량과 수량의 선형적인 관계를 나타냈지만, 품종간의 특성간의 차이에 대한 관계를 제시하지 못하였다. 본 연구에서는 누적광량과 수량과의 단순 선형관계를 나타내어 광이용효율과 과실의 단위 무게당 필요광량을 분석할 수 있었나, LUEF는 품종과 동일품종간에도 연도별로 상이하게 나타났다. ERP 시스템의 등록된 평균광량과 기간별 수량의 농가별로 선형회귀식을 이용하여 분석한다면 농가간 생산성 차이 원인을 해석하기 편리할 것으로 사료된다.
LUEF가 높은 품종 일수록 수확량이 많았다. 본 연구에서는 누적광량과 수량과의 단순 선형관계를 나타내어 광이용효율과 과실의 단위무게당 필요광량을 분석할 수 있었으나, LUEF는 품종과 동일품종간에도 연도별로 상이하게 나타났다. 품종에 상관 없이 수확량 예측을 위한 모델은 품종특성, 온도, 단위면적당 착과율도 고려하여야 할 것으로 사료된다.
파프리카의 과실생산에 필요한 광량은 단위 g당 ‘Cupra’가 25.88J · g−1 가장 높았고, Boogie가 가장 낮은 15.42J · g−1이 필요한 것으로 나타났다.
후속연구
파프리카는 신선 농산물 수출액 비중이 높은 품목으로 안정적인 시장 확보 및 유지를 위해 생산지의 지속적인 물량 확보가 중요하다(Jeong 등, 2008). 또한 중장기적인 생산물의 전략적 출하 및 신선농산물의 시장 교섭력을 강화하기 위해선 각 작부체계와 지역별 기상 상태에 따라 기간별 생산량 예측이 필요할 것이다. 파프리카 생산량의 결정 요인을 내적 요인과 외적 요인으로 나눌 수 있으며, 전자는 광합성산물의 분배 및 호르몬 후자는 지상부와 근권부 환경요인들(광, 온도, 이산화탄소, 습도 및 함수율 과 염류농도 등)에 의해 결정된다(Aloni 등, 1996; De Pascale 등, 2003; Marcelis 등, 2004; Marcelis 등, 2005; Tadesse 등, 1999).
ERP 시스템의 등록된 평균광량과 기간별 수량의 농가별로 선형회귀식을 이용하여 분석한다면 농가간 생산성 차이 원인을 해석하기 편리할 것으로 사료된다. 또한 품종에 상관 없이 수확량 예측을 위한 모델은 품종특성, 온도, 단위면적당 착과율도 고려하여야 할 것으로 사료된다.
와 수분관리 등은 착과 성향에 영향을 미친다. 본 연구결과 광량과 수량의 선형적인 관계를 나타냈지만, 품종간의 특성간의 차이에 대한 관계를 제시하지 못하였다. 본 연구에서는 누적광량과 수량과의 단순 선형관계를 나타내어 광이용효율과 과실의 단위 무게당 필요광량을 분석할 수 있었나, LUEF는 품종과 동일품종간에도 연도별로 상이하게 나타났다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
파프리카의 안정적인 시장 확보 및 유지를 위해 무엇이 중요한가?
파프리카는 신선 농산물 수출액 비중이 높은 품목으 로 안정적인 시장 확보 및 유지를 위해 생산지의 지속 적인 물량 확보가 중요하다(Jeong 등, 2008). 또한 중 장기적인 생산물의 전략적 출하 및 신선농산물의 시장 교섭력을 강화하기 위해선 각 작부체계와 지역별 기상 상태에 따라 기간별 생산량 예측이 필요할 것이다.
파 프리카 생산량의 결정 요인은 무엇인가?
또한 중 장기적인 생산물의 전략적 출하 및 신선농산물의 시장 교섭력을 강화하기 위해선 각 작부체계와 지역별 기상 상태에 따라 기간별 생산량 예측이 필요할 것이다. 파 프리카 생산량의 결정 요인을 내적 요인과 외적 요인으 로 나눌 수 있으며, 전자는 광합성산물의 분배 및 호르 몬 후자는 지상부와 근권부 환경요인들(광, 온도, 이산 화탄소, 습도 및 함수율 과 염류농도 등)에 의해 결정된다(Aloni 등, 1996; De Pascale 등, 2003; Marcelis 등, 2004; Marcelis 등, 2005; Tadesse 등, 1999). 생산량은 동화산물의 생산량과 과실로의 동화산물의 분 배율에 의존하고, 동화산물의 분배율은 과실의 착과수 와 과실의 크기에 따라 다르며, 착과수는 동화산물의 공급과 밀접한 관계를 가지고 있으며, 많은 작물에서 낮은 광도와 고온에서 착과율을 저하 시킨다(Marcelies 등, 2004).
파프리카의 중 장기적인 생산물의 전략적 출하 및 신선농산물의 시장 교섭력을 강화하기 위해 무엇이 필요한가?
파프리카는 신선 농산물 수출액 비중이 높은 품목으 로 안정적인 시장 확보 및 유지를 위해 생산지의 지속 적인 물량 확보가 중요하다(Jeong 등, 2008). 또한 중 장기적인 생산물의 전략적 출하 및 신선농산물의 시장 교섭력을 강화하기 위해선 각 작부체계와 지역별 기상 상태에 따라 기간별 생산량 예측이 필요할 것이다. 파 프리카 생산량의 결정 요인을 내적 요인과 외적 요인으 로 나눌 수 있으며, 전자는 광합성산물의 분배 및 호르 몬 후자는 지상부와 근권부 환경요인들(광, 온도, 이산 화탄소, 습도 및 함수율 과 염류농도 등)에 의해 결정된다(Aloni 등, 1996; De Pascale 등, 2003; Marcelis 등, 2004; Marcelis 등, 2005; Tadesse 등, 1999).
참고문헌 (9)
Aloni, B., L. Karni, Z. Zaidman, and A.A. Schaer. 1996. Changes of carbohydrates in pepper (Capsicumannuum L.) owers in relation to their abscission under dierent shading regimes. Ann. Bot. 78:163-168.
De Pascale, S., C. Ruggiero, and G. Barbieri. 2003. Physiological responses of pepper to salinity and drought. J. Amer. Soc. Hort. Sci. 128:48-54.
Heuvelink, E., L.F.M. Marcelis, and O. Korner. 2004. How to reduce yield fluctuation in sweet pepper?. Acta Hort., 633:349-355.
Jeong, E.M., W.T. Kim, S.R. Kim, and S.H. Yun. 2008. The state and urgent problem of sweet pepper in Korea. Korea Rural Economy Institute, Seoul, Korea (in Korean).
Kim, H.C., S.G. Jung, J.H. Lee, and J.H. Bae. 2009. Effects of greenhouse covering material on environment factors and fruit yield in protected cultivation of sweet pepper. J. Bio-Environ. Control 18: 253-257.
Marcelis, L.F.M. and L.R. Baan Hofman-Eijer. 1997. Eects of seed number on competition and dominance among fruits in Capsicum annuum L. Ann. Bot. 79: 687-693.
Marcelis, L. F. M., E. Heuvelink, L. R. Baan Hofman- Eijer, J. den Bakker, and L. B. Xue. 2004. Flower and fruit abortion in sweet pepper in relation to source and sink strength, J. Exp. Bot. 55:2261-2268.
Marcelis, L.F.M., E. Brajeul, A. Elings, A. Garate, E. Heuvelink, and P.H.B. de Visser, 2005. Modelling nutrient uptake of sweet pepper. Acta Hort. 691:285-292
Tadesse, T., M.A. Nichols, and K.J. Fisher. 1999. Nutrient conductivity effects on sweet pepper plants grown using a nutrient film technique 1. Yield and fruit quality, New Zeal. J. Crop Hort. Sci., 27:229-237.
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