단일식물인 국화의 생육은 온도, 일장, 일사량 등 기상 환경과 재배관리 조건에 영향을 받는다. 기상환경과 재배관리를 고려한 국화의 생육예측모델은 국화 재배 시 의사결정을 위한 도구로 이용될 수 있을 것이다. 이 연구에서는 국화 생육모델 구축을 위한 기초 작업으로 온도와 일장뿐만 아니라 에세폰 처리, 야간 전조처리리 등 재배관리 정보를 입력변수로 하여 국화 품종 백선의 출엽과 식물계절을 예측할 수 있는 모델을 개발하였다. 모델은 국화의 생육시기를 유약기(Juvenile phase), 유약기 이후 발뢰기까지 기간, 발뢰기부터 개화기까지의 기간의 기간으로 구분하여 계산을 하도록 구성하였다. 유약기는 출엽속도의 온도 반응 곡선과 유약기의 종료를 결정하는 기준 엽수를 이용하여 추정하도록 구성 하였다. 한편 모주와 이식 후 식물체에 대한 에세폰 처리가 유약기 종료시점의 엽수를 증가시키는 것으로 가정하여 모델에 반영하였다. 유약기 이후에는 온도와 일장에 관한 함수를 이용하여 발육속도를 계산하여 발뢰기와 개화기를 예측하도록 하였는데 야간전조 처리는 임계일장 이상의 장일로 가정하여 모델에 반영하였다. 그리고 최종 엽수는 잎의 출엽이 발뢰 직전까지 진행되는 것으로 가정하여 예측하였다. 위와 같이 구성된 모델의 계수는 온도반응 실험과 정식시기 실험 등을 이용하여 추정하였고 프로그램 언어인 Java를 이용하여 구현하였다. 모델의 계수 추정에 이용한 자료(calibration 자료)뿐만 아니라 이와는 별개의 자료(validation 자료) 모두에 대하여 모델이 비교적 정확하게 발뢰기와 개화기를 예측할 뿐만 calibration에 비하여 validation의 정확도가 떨어지지 않았다. 한편 생육시기에 따른 출엽수와 최종엽수를 모델이 비교적 정확하게 예측하였으나 생육시기에 따라 다소 과소 또는 과대 예측을 하여는 경향을 보여, 온도 이외의 요인을 반영할 수 있는 실험을 통해 개선할 필요가 있는 것으로 판단되었다.
단일식물인 국화의 생육은 온도, 일장, 일사량 등 기상 환경과 재배관리 조건에 영향을 받는다. 기상환경과 재배관리를 고려한 국화의 생육예측모델은 국화 재배 시 의사결정을 위한 도구로 이용될 수 있을 것이다. 이 연구에서는 국화 생육모델 구축을 위한 기초 작업으로 온도와 일장뿐만 아니라 에세폰 처리, 야간 전조처리리 등 재배관리 정보를 입력변수로 하여 국화 품종 백선의 출엽과 식물계절을 예측할 수 있는 모델을 개발하였다. 모델은 국화의 생육시기를 유약기(Juvenile phase), 유약기 이후 발뢰기까지 기간, 발뢰기부터 개화기까지의 기간의 기간으로 구분하여 계산을 하도록 구성하였다. 유약기는 출엽속도의 온도 반응 곡선과 유약기의 종료를 결정하는 기준 엽수를 이용하여 추정하도록 구성 하였다. 한편 모주와 이식 후 식물체에 대한 에세폰 처리가 유약기 종료시점의 엽수를 증가시키는 것으로 가정하여 모델에 반영하였다. 유약기 이후에는 온도와 일장에 관한 함수를 이용하여 발육속도를 계산하여 발뢰기와 개화기를 예측하도록 하였는데 야간전조 처리는 임계일장 이상의 장일로 가정하여 모델에 반영하였다. 그리고 최종 엽수는 잎의 출엽이 발뢰 직전까지 진행되는 것으로 가정하여 예측하였다. 위와 같이 구성된 모델의 계수는 온도반응 실험과 정식시기 실험 등을 이용하여 추정하였고 프로그램 언어인 Java를 이용하여 구현하였다. 모델의 계수 추정에 이용한 자료(calibration 자료)뿐만 아니라 이와는 별개의 자료(validation 자료) 모두에 대하여 모델이 비교적 정확하게 발뢰기와 개화기를 예측할 뿐만 calibration에 비하여 validation의 정확도가 떨어지지 않았다. 한편 생육시기에 따른 출엽수와 최종엽수를 모델이 비교적 정확하게 예측하였으나 생육시기에 따라 다소 과소 또는 과대 예측을 하여는 경향을 보여, 온도 이외의 요인을 반영할 수 있는 실험을 통해 개선할 필요가 있는 것으로 판단되었다.
Chrysanthemum production would benefit from crop growth simulations, which would support decision-making in crop management. Chrysanthemum is a typical short day plant of which floral initiation and development is sensitive to photoperiod. We developed a model to predict phenological development and...
Chrysanthemum production would benefit from crop growth simulations, which would support decision-making in crop management. Chrysanthemum is a typical short day plant of which floral initiation and development is sensitive to photoperiod. We developed a model to predict phenological development and leaf appearance of chrysanthemum (cv. Baekseon) using daylength (including civil twilight period), air temperature, and management options like light interruption and ethylene treatment as predictor variables. Chrysanthemum development stage (DVS) was divided into juvenile (DVS=1.0), juvenile to budding (DVS=1.33), and budding to flowering (DVS=2.0) phases for which different strategies and variables were used to predict the development toward the end of each phenophase. The juvenile phase was assumed to be completed at a certain leaf number which was estimated as 15.5 and increased by ethylene application to the mother plant before cutting and the transplanted plant after cutting. After juvenile phase, development rate (DVR) before budding and flowering were calculated from temperature and day length response functions, and budding and flowering were completed when the integrated DVR reached 1.33 and 2.0, respectively. In addition the model assumed that leaf appearance terminates just before budding. This model predicted budding date, flowering date, and leaf appearance with acceptable accuracy and precision not only for the calibration data set but also for the validation data set which are independent of the calibration data set.
Chrysanthemum production would benefit from crop growth simulations, which would support decision-making in crop management. Chrysanthemum is a typical short day plant of which floral initiation and development is sensitive to photoperiod. We developed a model to predict phenological development and leaf appearance of chrysanthemum (cv. Baekseon) using daylength (including civil twilight period), air temperature, and management options like light interruption and ethylene treatment as predictor variables. Chrysanthemum development stage (DVS) was divided into juvenile (DVS=1.0), juvenile to budding (DVS=1.33), and budding to flowering (DVS=2.0) phases for which different strategies and variables were used to predict the development toward the end of each phenophase. The juvenile phase was assumed to be completed at a certain leaf number which was estimated as 15.5 and increased by ethylene application to the mother plant before cutting and the transplanted plant after cutting. After juvenile phase, development rate (DVR) before budding and flowering were calculated from temperature and day length response functions, and budding and flowering were completed when the integrated DVR reached 1.33 and 2.0, respectively. In addition the model assumed that leaf appearance terminates just before budding. This model predicted budding date, flowering date, and leaf appearance with acceptable accuracy and precision not only for the calibration data set but also for the validation data set which are independent of the calibration data set.
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문제 정의
본 연구에서는 국화 백선 품종의 온도 및 일장 환경과, 전조처리 및 에세폰 처리에 대한 생육 반응을 예측할 수 있는 모델을 개발하여 그 성능을 검증하고자 하였다.
가설 설정
상기의 연구 결과를 기반으로 본 연구에서는 유약기가 종료된 후부터 발뢰기까지, 발뢰 이후 개화기까지의 기간들은 온도와 일장 모두에 반응을 하고, 이 반응은 누적이 되는 것으로 가정하였다. 다만, 발뢰 이전과 이후의 온도와 일장에 대한 반응 정도는 다른 것으로 가정하였다.
삽수를 채취하기 전에 모주에 에세폰을 처리하면 개화가 지연되고 최종엽수 또한 증가하는 것으로 알려져 있다(Park, 2007). 따라서 모델에서는 에세폰 처리가 유약기를 연장시키는것으로 가정하여 유약기 종료시 엽수(Fln), 즉 일장을 감응하기 시작하는 엽수가 에세폰 처리로 인해 증가하는 것으로 모델에 반영하였다. 식 (7)에서 Flninit은 에세폰 처리가 없는 경우 추정된 유약기 종료시 엽수 이며, a는 에세폰 처리에 따라 증가하는 엽수를 나타내는 계수이다.
따라서 화아 분화와 개화 예측을 위해서는 유약기의 종료 시점을 설정해야만 한다. 본 연구에서는 일정 수준 이상의 출엽수에 도달하면 화아 분화가 일장에 민감하게 반응하는 것으로 가정하였다. 감광기는 유약기가 끝난 이후부터 발뢰기까지 구간과 발뢰기에서 개화기까지의 구간으로 구분하였다.
한편, Park(2007)은 백선 품종에 대해 동일한 일장조건에서 온도 조건을 달리한 실험을 통하여 단일 처리 이후 발뢰기 도달 기간과 발뢰 이후 개화기 도달 기간 모두 온도에 대한 영향이 있었음을 보고하였다. 상기의 연구 결과를 기반으로 본 연구에서는 유약기가 종료된 후부터 발뢰기까지, 발뢰 이후 개화기까지의 기간들은 온도와 일장 모두에 반응을 하고, 이 반응은 누적이 되는 것으로 가정하였다. 다만, 발뢰 이전과 이후의 온도와 일장에 대한 반응 정도는 다른 것으로 가정하였다.
잎의 원기는 발뢰 이전까지 발생하므로(Ploeg and Heuvelink, 2006) 출엽수는 발뢰시까지 증가를 한다고 가정을 하여 최종 엽수를 계산을 하였다.
최종 엽수는 노화되어 소실된 하위 엽을 포함하여 발생한 모든 엽을 누적하여 계산하였다. 한편, 누적 엽수가 특정 엽수에 도달하게 되면 유약기가 종료되는 것으로 가정하였다.
제안 방법
본 연구에서는 일정 수준 이상의 출엽수에 도달하면 화아 분화가 일장에 민감하게 반응하는 것으로 가정하였다. 감광기는 유약기가 끝난 이후부터 발뢰기까지 구간과 발뢰기에서 개화기까지의 구간으로 구분하였다.
계수값 추정 후 Java 프로그램 언어를 이용하여 각 식들을 통합된 형태의 모델로 구현하여 모델의 발뢰기와개화기 예측 성능을 계수 값 추정 자료(Calibration data)를 이용하여 검토하였다(Fig. 4). 개화기의 모의치(x)와 실측치(y) 간에는 y = 0.
국화의 발육 단계 예측을 위해 우선 모델 개발에 필수적인 발육단계를 결정하고, 각 발육단계에 대한 구분 기준을 설정하였다. 국화의 상적발육단계(Phasic development stage, DVS)는 로제트기(Rosette Phase), 유약기(Juvenile Phase), 감광기(Photoperiod sensitive Phase), 성숙기(Ripening Phase) 4단계로 나눌 수 있으며, 이에 상응하는 외형적 발육 상태는 로제트 생장기(Rosette growth stage), 줄기신장기(Stem elongation stage), 발뢰기(Flower bud initiation stage), 화기발달기(Floral organ development stage), 개화기(Flowering stage)로 구분할 수 있다(Kawata et al.
국화의 생육 온도 범위를 고려하여 TLb와 TLm 값을 각각 5ºC와 40ºC으로 설정한 후 LA, Lβ, Lγ 값을 추정하였다.
모델은 일 단위의 입력자료를 이용하도록 개발되어, 실제 전조 처리 시간을 반영하는 것은 어렵다. 그러므로 본 모델에서는 전조처리가 장일 조건을 만드는 처리임에 기초하여 전조처리 기간을 장일(본 모델에서는 20시간)로 설정하여 전조처리 효과를 반영하도록 하였다.
다음과 같은 가정과 설계에 기반하여 온도, 일장, 전조 처리, 에세폰처리 등에 대한 백선 품종의 반응을 수식화하고 프로그램 언어 Java로 구현하였으며, 문헌 수집자료와 실험자료를 이용하여 모델의 parameter를 추정하고 검증하였다.
출엽 및 개화 예측 모의를 위한 모델의 입력변수는 환경조건과 재배조건으로 나눌 수 있는데, 환경 조건에 대한 입력변수는 일 평균 온도 및 일장이며, 재배조건에 대한 입력변수는 정식일, 야간 전조처리 여부 및 기간, 에세폰 처리 여부 및 처리 횟수와 처리 시기 이다. 모델은 모의 결과로서 일별 출엽수 및 최종 엽수, 유약기가 끝나는 시기, 발뢰기, 개화기를 출력하도록 설계하였다.
처리의 횟수가 많아질수록 개화일이 더 늦어지며(Sakamoto and Tsuchiya, 2007), 처리 농도가 높을 경우 개화일의 지연은 더욱 크게 나타나는 것으로 알려져 있다(Sugiura and Fujita, 2003a). 본 모델에서는 정식 후 에세폰 처리 농도에 따른 영향은 고려하지 않았으며, 처리시기에 따른 영향만을 고려하였다. 식 (8)은 정식 후 에세폰 처리에 따른 최종엽수(Flnet)를 나타낸 것이다.
일장함수와 온도함수는 일 단위의 발육속도(development rate, DVR)를 계산하며 그 값을 적산하여 발육단계(development stage, DVS)를 산출한다. 본 연구에서 유약기 종료 시점의 DVS를 1로 설정하고 DVS 값이 1.33이 되면 발뢰가 된 것으로 설정을 하였으며 발뢰가 되면 엽 발달도 중지된 것으로 계산을 하였다. 마지막 단계는 개화기 예측 단계로 개화기까지 온도와 일장 함수의 곱으로 계산을 하며 DVS 값이 2가 되면 개화가 된 것으로 계산을 하였다.
본 연구에서는 삽목 재배가 일반적인 국내의 재배 현실을 고려하여 로제트기는 모델의 예측 범위에서 제외하고 국화의 발육단계를 유약기, 유약기∼발뢰기, 발뢰기∼개화기 3부분으로 나누어 모델을 구성 하였다.
상기 기술된 모델에 대한 가정을 바탕으로 하추형 스텐다드 품종인 백선에 대한 출엽 및 개화기 예측 모델을 설계하였다. 출엽 및 개화 예측 모의를 위한 모델의 입력변수는 환경조건과 재배조건으로 나눌 수 있는데, 환경 조건에 대한 입력변수는 일 평균 온도 및 일장이며, 재배조건에 대한 입력변수는 정식일, 야간 전조처리 여부 및 기간, 에세폰 처리 여부 및 처리 횟수와 처리 시기 이다.
국화의 조기 발뢰를 방지하고 국화 품질 향상을 위해 에세폰 처리와 전조 처리 등 다양한 재배관리 기술이 적용되고 있다. 실용적인 모델을 구현하기 위해서는 이러한 처리들의 영향이 모델 모의에서 고려되어야 할 것이며, 이에 본 모델은 에세폰 처리와 전조처리의 영향을 반영하도록 구성되었다.
위 모델의 입력 변수인 온도는 개화 반응이 야간 온도보다는 일 평균 온도에 반응 하기 때문에(Adams et al., 1998b) 일 평균온도를 이용하였으며, 일출 전과 일몰 후의 시민박명시간을 포함하는 일장은 재배지역의 위도를 이용하여 계산하여 이용하였다.
두번째는 발뢰기 추정 단계로 온도 함수와 일장 함수의 곱으로 그 기간을 예측을 한다. 일장함수와 온도함수는 일 단위의 발육속도(development rate, DVR)를 계산하며 그 값을 적산하여 발육단계(development stage, DVS)를 산출한다. 본 연구에서 유약기 종료 시점의 DVS를 1로 설정하고 DVS 값이 1.
2015년과 2016년에는 예산 소재 농가의 국화 재배 하우스에서 두 작기에 국화 생육 조사 실험을 수행하였다. 정식 이후 주기적으로 출엽수, 발뢰기, 개화기를 조사하였고. 하우스 내외부의 온도와 일사 환경을 HOBO logger(Onset Inc.
모델의 모의 과정은 3단계로 구분할 수 있다. 첫째는 유약기 기간을 추정하는 것으로 온도반응 함수를 통해 엽수를 계산하여 유약기의 길이를 추정한다. 두번째는 발뢰기 추정 단계로 온도 함수와 일장 함수의 곱으로 그 기간을 예측을 한다.
최종 엽수는 노화되어 소실된 하위 엽을 포함하여 발생한 모든 엽을 누적하여 계산하였다. 한편, 누적 엽수가 특정 엽수에 도달하게 되면 유약기가 종료되는 것으로 가정하였다.
)와 수평면일사계(CMP3, Kipps andZonen, Holland)를 이용하여 계측하였다. 출엽 조사는 엽장이 1cm 이상 될 때 출엽으로 판정하였고, 발뢰기는 꽃봉오리 크기가 1cm 이상인 개체가 조사 개체의 50% 이상 되는 시기로 판정하였으며, 개화기는 가장 외각의 꽃잎이 90도 이상 벌어진 개체가 조사 개체의 50% 이상 되는 시기로 판정하였다.
정식 이후 주기적으로 출엽수, 발뢰기, 개화기를 조사하였고. 하우스 내외부의 온도와 일사 환경을 HOBO logger(Onset Inc.)와 수평면일사계(CMP3, Kipps andZonen, Holland)를 이용하여 계측하였다. 출엽 조사는 엽장이 1cm 이상 될 때 출엽으로 판정하였고, 발뢰기는 꽃봉오리 크기가 1cm 이상인 개체가 조사 개체의 50% 이상 되는 시기로 판정하였으며, 개화기는 가장 외각의 꽃잎이 90도 이상 벌어진 개체가 조사 개체의 50% 이상 되는 시기로 판정하였다.
대상 데이터
2015년과 2016년에는 예산 소재 농가의 국화 재배 하우스에서 두 작기에 국화 생육 조사 실험을 수행하였다. 정식 이후 주기적으로 출엽수, 발뢰기, 개화기를 조사하였고.
국화의 출엽 및 개화기 예측 모델은 백선 품종을 대상으로 하였다. 국내에서 많이 재배되는 백선은 자연조건에서 7, 8, 9월에 꽃이 피는 하추국형 스탠다드 국화이다.
일장 반응에 대한 식 (5)의 계수 값에서 length 값은 최적조건에서 각 스테이지(유약기∼발뢰기, 발뢰기∼개화기)의 기간과 관련이 있다. 그 값은 Park(2007)의 12시간 조건에서의 실험 값을 이용하여 구하였으며, a, DLc는 2006년에 수행된 충청북도 농업기술원 시험연구보고서 자료를 활용하였으며, 유약기부터 발뢰기까지의 일장반응과 발뢰기부터 개화기까지의 일장반응을 분리하여 각 계수 값을 산출하였다. DLc는 한계일장으로 13.
모델의 엽수 모의를 검증하기 위해서 2016년 예산 농가 A 자료를 이용하였는데 두 정식기(2016년 5월 12일, 2016년 7월 7일)에서 모두 생육진전에 따른 출엽수와 최종엽수를 비교적 정확하게 추정하였다(Fig. 5).
모델의의 계수 추정과 검증에는 기 발표된 문헌으로부터 수집한 자료와 국화 재배농가에서 2016년에 직접 조사한 자료를 이용하였다. 모델의 개발과 검증에 사용된 자료의 내용과 출처를 Table 1에 정리하였다.
모델 검증에는 모델의 계수 추정에 이용하였던 자료와는 별개의 자료를 이용하였다. 즉, 모델 검증에는 2007년 및 2008년에 수행된 충청북도 농업기술원 연구자료, 2015년 예산 국화시험장 연구자료, 2016년 예산 소재 농가 2개소(A, B로 구분함) 관측 자료를 이용하였다.
데이터처리
식 (1)부터 식 (8)까지의 모델 식의 각 계수 값들은 Table 2에 제시된 모델 calibration data를 이용하여 Java 코드로 구현된 simplex method와 MatLab프로그램으로 추정하였으며 추정 계수 값을 Table 2에 정리하였다.
이론/모형
유약기 동안 온도에 따른 출엽속도(LT, leaf number/day)는 다음과 같은 베타 함수(Hiden and Larsen, 1995)의 식을 이용하였다.
유약기 종료 이 후 국화의 발달이 온도와 일장에 영향을 받는다는 모델의 가정에 기반하여 온도함수와 일장 함수의 곱의 형태인 Hiden and Larsen(1994)의 식을 이용하였다(식 (3)). 식 (3)에서 fDL은 일장 반응 함수, fT는 온도 반응 함수, α는 계수이다.
출엽속도의 온도 반응식(식 (1))의 각 계수 값은 Park(2007)의 백선 품종에 대한 온도 반응 연구 데이터를 이용하여 산출하였다. 국화의 생육 온도 범위를 고려하여 TLb와 TLm 값을 각각 5ºC와 40ºC으로 설정한 후 LA, Lβ, Lγ 값을 추정하였다.
성능/효과
한편 2016년 예산 농가 2개소 관측자료, 2007년 및 2008년도 충청북도 농업기술원 재배시기 이동 실험자료를 이용한 검증에서 발뢰기 및 개화기의 모의치(x)와 실측치(y) 간에는 y = 1.00x 이고 결정계수(r2)는 0.94 이상이고 평균평방오차(RMSE)는 5.3일로 비교적 정확하게 발육단계를 모의할 뿐만 아니라(Fig. 6) 모델 calibration 에 이용한 자료를 이용한 검증(Fig. 4)과도 대등한 수준의 정확도(Accuracy)를 나타내어 모델의 정밀도(Precision)도 우수하였다.
모델은 발뢰기와 개화기 모의에서 비교적 좋은 모의성능을 나타냈다(Fig. 4; Fig. 6). 하지만 다양한 정식시기에 대한 모의에서 예측 정확도가 떨어지는 경우가 있었는데, 예를 들면 조기 정식한 국화의 개화일과 만기 정식한 국화의 개화일 비교에서 모델은 항상 조기 정식한 국화가 먼저 개화하는 것으로 모의하였다.
2(C))을 분리하여 각 계수 값을 산출하였다. 추정된 계수를 볼 때 온도에 대한 반응은, 특히 고온부에서 개화시보다 발뢰시에 더욱 민감하데 반응을 하였다. 에세폰 처리시의 엽수 추정을 위한 식 (7)과 식 (8)의 계수 값 추정에는 Park(2007)의 에세폰 처리 연구 자료를 이용하였으며, 식 (7)의 계수 a는 11.
후속연구
결론적으로 엽수 추정을 위한 모델식을 더욱 정교하게 만들기 위해서는 고온조건의 실험 등을 통해 더욱 넓은 온도 범위에 대해 예측이 가능하도록 개선이 필요하며, 이 밖에도 정식 후 발생할 수 있는 다양한 스트레스와 발뢰 직전의 동시 출엽 특성과 같은 시기별 출엽 특성을 모의에 반영할 수 있도록 개선해야 할 것이다. 또한 발뢰기와 개화기 모의 성능 향상을 위해서는 국화의 단일 및 장일 감응에 대한 생리적 특성을 반영할 수 있는 개선이 이루어져야 할 것이다.
5mol m-2 day-1이상의 일사량에서는 출엽 속도가 증가 하지 않는다고 한다(Hiden and Larsen, 1995). 기상요인과 재배관리에 따른 출엽, 생장, 발뢰, 개화 등의 국화 생육을 예측할 수 있다면 환경조절을 통한 품질관리, 수확기 조절, 적정 수확시기 결정 등 재배 관리 전반에 필요한 의사 결정에 도움이 될 것이다. 국화 생육의 환경반응을 고려하여 생육을 예측할 수 있는 다양한 국화 생육 모델들이 개발되었다.
이러한 초기의 엽수 과대모의는 정식으로 인한 스트레스를 모델에서 반영하지 못했기 때문으로 보이며, 후기의 과소 모의는 최종 엽들이 발뢰 직전 일시에 전개하는 생육 특성을 반영하지 못했기 때문으로 판단된다 따라서 향후 모델의 규모를 확장하고 입력자료의 종류를 확대할 경우, 온도 이외의 스트레스 요인을 고려하여 모델이 이를 반영할 수 있도록 설계가 이루어져야 할 것으로 사료된다. 또한 Fig 2(A)에서 보는 바와 같이 적온보다 높은 고온 조건에서의 실험자료가 부족하여 고온 조건이 국화의 출엽에 미치는 영향에 대한 결론은 추가적인 실험과 분석이 필요할 것으로 사료된다.
결론적으로 엽수 추정을 위한 모델식을 더욱 정교하게 만들기 위해서는 고온조건의 실험 등을 통해 더욱 넓은 온도 범위에 대해 예측이 가능하도록 개선이 필요하며, 이 밖에도 정식 후 발생할 수 있는 다양한 스트레스와 발뢰 직전의 동시 출엽 특성과 같은 시기별 출엽 특성을 모의에 반영할 수 있도록 개선해야 할 것이다. 또한 발뢰기와 개화기 모의 성능 향상을 위해서는 국화의 단일 및 장일 감응에 대한 생리적 특성을 반영할 수 있는 개선이 이루어져야 할 것이다.
5에서 보는 바와 같이 전체적으로는 높은 정확도를 나타내었으나 기간별로 나누어 비교해보면 생육 초기에는 엽수를 다소 과대 모의하고 후기에는 과소 모의하는 경향을 나타냈다. 이러한 초기의 엽수 과대모의는 정식으로 인한 스트레스를 모델에서 반영하지 못했기 때문으로 보이며, 후기의 과소 모의는 최종 엽들이 발뢰 직전 일시에 전개하는 생육 특성을 반영하지 못했기 때문으로 판단된다 따라서 향후 모델의 규모를 확장하고 입력자료의 종류를 확대할 경우, 온도 이외의 스트레스 요인을 고려하여 모델이 이를 반영할 수 있도록 설계가 이루어져야 할 것으로 사료된다. 또한 Fig 2(A)에서 보는 바와 같이 적온보다 높은 고온 조건에서의 실험자료가 부족하여 고온 조건이 국화의 출엽에 미치는 영향에 대한 결론은 추가적인 실험과 분석이 필요할 것으로 사료된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
에세폰 처리로 개화기를 조절하는 원리는?
전조처리 등을 하기 힘든 환경에서는 에세폰 처리를 이용하여서 개화를 조절하기도 한다. 백선 등 국화 품종을 이용한 실험에 의하면 에세폰을 처리를 하면 최종 엽수가 증가하며 꽃눈 발달과정이 지연되는데(Sugiura and Fujita, 2003b; Park, 2007), 처리 농도가 증가 할수록 이러한 현상은 더욱 심화된다고한다(Sugiura and Fujita, 2003a). 또한 Tsuchiya(2001)가 국화 품종 백선에 에세폰 처리 횟수를 조절하면서 실험한 결과에 따르면 에세폰 최종 처리 일이 늦어 질수록 개화기가 뒤로 늦어지는 경향을 보인다고 하였다.
국화 개화기 조절을 위한 처리로 이용되는 것은?
국화의 개화기를 조절 하기 위한 처리는 다양하지만 야간전조처리와 에세폰(Ethephon) 처리가 실용적으로 이용되고 있다. 야간전조처리는 야간에 빛을 비추어 연속암기를 일정 시간 이하로 양분하여 장일처리와 같은 효과를 내어 단일식물의 개화를 지연시키는 방법인데, 그 효과는 광원의 파장(Hakuzan and Nagayoshi, 2013)과 전조처리를 하는 시간(Hakuzan and Kooriyama,2013) 등의 영향을 받는다.
국화 개화에 온도는 어떤 영향을 미치는가?
국화 개화에는 일장뿐만 아니라 온도의 영향도 크다. 개화시기를 단축시키는 최적 온도는 17∼22oC 사이로 알려져 있으며, 이보다 낮은 온도에서는 개화 시기가 지연이 된다(Ploeg and Heuvelink, 2006). 적온 이상에서는 개화가 늦어지는데 Nagasuga et al.(2013)은 평균 30.8oC의 대기온도를 연무냉각을 이용하여 27.7oC로 냉각시킨 경우에 국화 백선의 개화기가 단축됨을 확인하였으며, 또한 Nagasuga et al.(2008)은 발뢰 이후 고온(30/25oC, 33/28oC)에서도 발뢰에서 개화까지 기간이 지연됨을 보고하였다.
참고문헌 (26)
Adams, S. R., S. Pearson, and P. Hadley, 1998a: An appraisal of the use of reciprocal transfer experiments: assessing the stages of photoperiod sensitivity in chrysanthemum cv. Snowdon (Chrysanthemum morifolium Ramat.). Journal of Experimental Botany 49(325), 1405-1411.
Adams, S. R., S. Pearson, and P. Hadley, 1998b: The effect of temperature on inflorescence initiation and subsequent development in chrysanthemum cv. Snowdon (Chrysanthemum ${\times}$ morifolium Ramat.). Scientia Horticulturae 77(1), 59-72.
Charles-Edwards, D. A., K. E. Cockshull, J. S. Horridge, and J. H. M. Thornley, 1979: A model of flowering in Chrysanthemum. Annals of Botany, 44(5), 557-566.
Hakuzan, R. and Kooriyama, K., 2013: Effect of Night-break Treatment at Different Times on Inhibition of Flower Bud Initiation in Chrysanthemum. Horticultural Research (Japan), 12(4), 427-432
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