수원 등 4개의 시험포장에서 2008년부터 2013년까지 6년 동안 조사한 옥수수 품종의 생물계절(출사기 등) 자료와 시험포장 인근의 기상관측소에서 측정한 시간별 온도자료를 활용하여 온도기반의 Beta 함수 모형을 개발하였다. Beta 함수 모형을 이용하여 2종의 옥수수 품종에 대한 2014년과 2015년의 출사기 예측을 4개 조사지점에 대해서 각각 수행하였고, 그 결과를 활용하여 모형의 성능을 평가하였다. 모형에 의해 추정한 옥수수의 출사기는 시험포장에서 관측한 출사기보다 이르게 모의하였지만, 이들의 상관계수(r=0.859)는 높은 것으로 확인되었다. 모형의 성능은 지역과 연도에 따라서 다르게 평가되었는데, 이는 모형에 활용된 평균 모수의 표준편차가 커서 나타난 현상으로 추정되었고, 모수의 표준편차가 큰 현상은 시험포장의 기상관측자료의 부재로 다소 떨어진 인근의 기상관측자료를 활용한 것이 한 원인으로 판단되었다.
수원 등 4개의 시험포장에서 2008년부터 2013년까지 6년 동안 조사한 옥수수 품종의 생물계절(출사기 등) 자료와 시험포장 인근의 기상관측소에서 측정한 시간별 온도자료를 활용하여 온도기반의 Beta 함수 모형을 개발하였다. Beta 함수 모형을 이용하여 2종의 옥수수 품종에 대한 2014년과 2015년의 출사기 예측을 4개 조사지점에 대해서 각각 수행하였고, 그 결과를 활용하여 모형의 성능을 평가하였다. 모형에 의해 추정한 옥수수의 출사기는 시험포장에서 관측한 출사기보다 이르게 모의하였지만, 이들의 상관계수(r=0.859)는 높은 것으로 확인되었다. 모형의 성능은 지역과 연도에 따라서 다르게 평가되었는데, 이는 모형에 활용된 평균 모수의 표준편차가 커서 나타난 현상으로 추정되었고, 모수의 표준편차가 큰 현상은 시험포장의 기상관측자료의 부재로 다소 떨어진 인근의 기상관측자료를 활용한 것이 한 원인으로 판단되었다.
A temperature-based Beta function model was developed for corn hybrids (Zea mays L.). The beta function based on the hourly temperature was fitted to the phenology data (silking date) obtained for six years from 2008 through 2013 at four survey sites. Using the Beta function model, silking dates for...
A temperature-based Beta function model was developed for corn hybrids (Zea mays L.). The beta function based on the hourly temperature was fitted to the phenology data (silking date) obtained for six years from 2008 through 2013 at four survey sites. Using the Beta function model, silking dates for two corn hybrids with the different ecotype ('Danok3', 'Ilmichal') were estimated over two years from 2014 through 2015 at four sites, and then the performance of the model was evaluated based on the data for the same period. The silking dates estimated by the model were predicted earlier than those observed at survey sites. Still, the correlation between estimates and observation was relatively high (r=0.859). The accuracy of the model differed by the survey site and the year, which was likely due to the considerably large standard deviation of the parameter calibrated in this study.
A temperature-based Beta function model was developed for corn hybrids (Zea mays L.). The beta function based on the hourly temperature was fitted to the phenology data (silking date) obtained for six years from 2008 through 2013 at four survey sites. Using the Beta function model, silking dates for two corn hybrids with the different ecotype ('Danok3', 'Ilmichal') were estimated over two years from 2014 through 2015 at four sites, and then the performance of the model was evaluated based on the data for the same period. The silking dates estimated by the model were predicted earlier than those observed at survey sites. Still, the correlation between estimates and observation was relatively high (r=0.859). The accuracy of the model differed by the survey site and the year, which was likely due to the considerably large standard deviation of the parameter calibrated in this study.
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문제 정의
본 연구에서는 국내 주요 식량작물인 옥수수의 대표적인 생물계절인 출사기를 예측하고자 식용옥수수품종인 ‘단옥3호’와 ‘일미찰’을 대상으로 Beta 함수 모형의 모수를 추정하고 모형의 성능을 평가하였다.
최근 많이 이용되고 있는 작물 모형은 많은 프로세스를 생략하고 의미 있고 주요한 프로세스만을 묘사하는 단순화된 형태로 구조화되어 있다. 작물 모형을 설계하고 개발하는 목적은 작물의 생장 및 발달을 완벽하게 설명하는 것이 아니라 허용 가능한 불확실성 범위 내에서 현실을 표현하는 도구로 사용하고자 하는 것이다.
가설 설정
다만, 최대생장률(Rx)은 온도요구도에 상대적인 값으로 임의로 조정될 수 있으므로 ‘1’로 설정하였고, 최저온도(Tn)는 ‘0’으로 가정하였다.
제안 방법
수원 등 4개의 시험포장에서 2008년부터 2013년까지 6년 동안 조사한 옥수수 품종의 생물계절(출사기등) 자료와 시험포장 인근의 기상관측소에서 측정한 시간별 온도자료를 활용하여 온도기반의 Beta 함수 모형을 개발하였다. Beta 함수 모형을 이용하여 2종의 옥수수 품종에 대한 2014년과 2015년의 출사기 예측을 4개 조사지점에 대해서 각각 수행하였고, 그 결과를 활용하여 모형의 성능을 평가하였다. 모형에 의해추정한 옥수수의 출사기는 시험포장에서 관측한 출사기보다 이르게 모의하였지만, 이들의 상관계수(r=0.
Table 4에서 추정된 ‘단옥3호’와 ‘일미찰’의 Beta함수 모형의 모수를 활용하여 모수 추정에 활용하지 않은 2014년과 2015년을 대상으로 옥수수 출사기를 수원 등 4개 지역에 대해서 모형을 활용하여 각각 추정하였다.
모형은 매 시간 단위의 온도영향도(Δh )를 적산하여 온도요구도 이상이 되는 시점(Â)을 계산하였다.
본 연구에서 활용한 모형에서는 최저기온을 ‘0’으로 추정하고 모의하였다.
수원 등 4개 지역의 2008년부터 2013년까지 6년간의 시간별 평균온도와 옥수수의 출사기 조사자료를 토대로 추정한 옥수수 품종인 ‘단옥3호’와 ‘일미찰’에 대한 Beta 함수 모형의 모수(parameter)를 추정하였고 이를 Table 4에 나타내었다.
수원 등 4개의 시험포장에서 2008년부터 2013년까지 6년 동안 조사한 옥수수 품종의 생물계절(출사기등) 자료와 시험포장 인근의 기상관측소에서 측정한 시간별 온도자료를 활용하여 온도기반의 Beta 함수 모형을 개발하였다. Beta 함수 모형을 이용하여 2종의 옥수수 품종에 대한 2014년과 2015년의 출사기 예측을 4개 조사지점에 대해서 각각 수행하였고, 그 결과를 활용하여 모형의 성능을 평가하였다.
대상 데이터
생물계절의 수집기간은 2008년부터 2015년까지 8년간이고, 수집지역은 수원, 홍천, 대구, 진주 등 4개 지역이다 .단, 진주지역의 경우에는 2009년도 옥수수 생물계절 관측자료가 누락되어서, 7년간의 자료를 활용하였다.옥수수 품종인 ‘단옥3호’는 조생종 단옥수수(sweetcorn)이고, ‘일미찰’은 중만생종 찰옥수수(waxy corn)이다.
본 연구에서는 국립식량과학원의 중부작물부에서 지역 농촌진흥기관과 공동으로 매년 조사하여 보고한 신품종개발공동연구보고서를 이용하였다(NICS, 2016). 연구보고서에서 식용옥수수의 대조품종으로 공시된 ‘단옥3호’와 ‘일미찰’을 선정하여 파종기, 출수기, 수확기 등 옥수수의 생물계절을 수집하였다.
연구보고서에서 식용옥수수의 대조품종으로 공시된 ‘단옥3호’와 ‘일미찰’을 선정하여 파종기, 출수기, 수확기 등 옥수수의 생물계절을 수집하였다. 생물계절의 수집기간은 2008년부터 2015년까지 8년간이고, 수집지역은 수원, 홍천, 대구, 진주 등 4개 지역이다 .단, 진주지역의 경우에는 2009년도 옥수수 생물계절 관측자료가 누락되어서, 7년간의 자료를 활용하였다.
수원 등 4개 시험포장에서 조사된 8년간(2008∼2015년)의 옥수수 출사기 자료 중에 6년간(2008∼2013년)의 자료는 모형의 모수 추정에 활용하였고, 2년간(2014∼2015년)의 자료는 모형 검증에 이용하였다.
옥수수의 출사기 등 생물계절을 조사한 시험포장에서 직접 관측한 과거 기상자료의 부재로, 시험포장에서 다소 떨어진 인근의 기상청 소관 유인기상관측소(ASOS) 혹은 무인자동기상관측소(AWS)에서 측정한 시간 단위의 평균 기온자료를 인터넷을 통해 다운받아서 활용하였다(NCDSS, 2016). Table 1에 옥수수의 생물계절 조사지점과 기상자료 측정지점의 위치정보를 나타내었다.
이론/모형
옥수수의 생물계절 예측은 온도 기반의 비선형 모형인 Beta 함수 모형을 이용하였다. 수원 등 4개 시험포장에서 조사된 8년간(2008∼2015년)의 옥수수 출사기 자료 중에 6년간(2008∼2013년)의 자료는 모형의 모수 추정에 활용하였고, 2년간(2014∼2015년)의 자료는 모형 검증에 이용하였다.
성능/효과
Beta 함수 모형의 모수를 추정한 기간인 2008년부터 2013년까지의 6년을 대상으로 모형에 의해서 추정한 옥수수의 출사기와 각 시험포장에서 조사한 옥수수의 출사기를 상관분석한 결과, 피어슨 상관계수(r)는0.973이고(결정계수=0.946), 기울기는 0.96으로 거의 1:1 라인에 근접하게 추정되는 것으로 분석되었다(Fig. 1).
개별 지역에 대해서도 Beta 함수 모형을 이용하여 추정한 옥수수의 출사기가 시험포장에서 실제 관측한 출수기와 유사한 팬턴을 나타내고 있다는 것을 확인할 수가 있었다(Fig. 3, 4). 하지만, 지역에 따라서 옥수수 출사기의 예측력이 다르게 나타났다.
또한, 옥수수 품종의 파종기부터 출사기까지의 기간인 출사일수도 지역과 연도 및 품종에 따라 차이를 나타내었다. 예를 들면, 수원지역에서 단옥3호의 출사일수는 2012년에 59일로 가장 짧았고 2014년에 71일로 가장 길었는데, 수원지역에서 조사기간(2008∼2015년)의 평균 출사일수는 66일로 조사되었다.
Beta 함수 모형을 이용하여 2종의 옥수수 품종에 대한 2014년과 2015년의 출사기 예측을 4개 조사지점에 대해서 각각 수행하였고, 그 결과를 활용하여 모형의 성능을 평가하였다. 모형에 의해추정한 옥수수의 출사기는 시험포장에서 관측한 출사기보다 이르게 모의하였지만, 이들의 상관계수(r=0.859)는 높은 것으로 확인되었다. 모형의 성능은 지역과 연도에 따라서 다르게 평가되었는데, 이는 모형에 활용된 평균 모수의 표준편차가 커서 나타난 현상으로 추정되었고, 모수의 표준편차가 큰 현상은 시험포장의 기상관측자료의 부재로 다소 떨어진 인근의 기상관측자료를 활용한 것이 한 원인으로 판단되었다.
모형의 검증기간인 2014년과 2015년을 대상으로 옥수수 출사기의 추정결과를 살펴보면, 수원지역에서는 옥수수 품종인 ‘단옥3호’와 ‘일미찰 모두 출사기가 실제 조사된 출사기보다 5∼7일 빠르게 추정되어서 Beta 함수 모형의 예측력이 상대적으로 떨어지는 것으로 분석되었다.
6℃로, 중생종인 ‘일미찰’의 최적온도보다 11℃ 높은 것으로 조사되었다. 반면에 온도요구도(Rf: Forcing requirement)는 단옥3호에서 46.3으로 일미찰보다 13.3정도 적은 것으로 분석되었다. 최고온도(Tx)는 출수생태형이 다른 2개의 품종에서 비슷하게 조사되었다.
예를 들면, 수원지역에서 단옥3호의 출사일수는 2012년에 59일로 가장 짧았고 2014년에 71일로 가장 길었는데, 수원지역에서 조사기간(2008∼2015년)의 평균 출사일수는 66일로 조사되었다. 반면에 진주지역에서 단옥3호의 출사일수는 60일에서 63일 사이이며, 진주지역에서 조사기간의 평균 출사일수는 61일로 분석되어 수원과 진주지역 간에는 평균 5일의 출수일수 차이를 나타내었다. 일미찰의 조사기간의평균 출사일수도 수원에서 77일이고, 진주에서 73일이어서 두 지역 간에는 4일간의 차이는 나타내었다(Table 2, 3).
반면에 진주지역에서 단옥3호의 출사일수는 60일에서 63일 사이이며, 진주지역에서 조사기간의 평균 출사일수는 61일로 분석되어 수원과 진주지역 간에는 평균 5일의 출수일수 차이를 나타내었다. 일미찰의 조사기간의평균 출사일수도 수원에서 77일이고, 진주에서 73일이어서 두 지역 간에는 4일간의 차이는 나타내었다(Table 2, 3). 이와 같이 옥수수의 지역 간 출사기간의 차이는 지역 간 온도 차이에 따른 옥수수의 생물계절진행속도의 차이로 추정되었다.
조생종인 ‘단옥3호’의 최적온도(To)는 28.6℃로, 중생종인 ‘일미찰’의 최적온도보다 11℃ 높은 것으로 조사되었다.
02E-05으로 확인되었다. 추세선의 기울기가 0.883으로 Beta 함수 모형은 옥수수의 출사기를 실제 조사한 것보다 빠르게 모의하는 것으로 분석되었다.
후속연구
본 연구에서 활용한 모형에서는 최저기온을 ‘0’으로 추정하고 모의하였다. 따라서 앞으로는 모형에 적합한 최저기온 모수를 추정하는 추가 연구가 필요할 것으로 판단되었다.
옥수수의 출사기 예측력이 지역별로 차이를 나타내는 또 하나의 원인으로 토양의 수분조건에 따른 출아기간(파종기부터 출아기까지)의 변동으로 추정되었다.즉, 옥수수의 출아기부터 출사기까지의 생물계절 변화는 온도기반의 함수 모형으로 설명될 수 있으나, 옥수수의 출아기간은 온도 뿐만 아니라 토양수분도 크게 관여하기 때문에 이 기간의 생물계절 변화를 온도만의 함수 모형으로 구성하는 것이 예측력 향상에 다소 한계가 있었던 것으로 판단되며, 이에 대한 보충 연구가 필요할 것으로 검토되었다. 하지만, 본 논문에서는 옥수수 출아기 조사자료의 누락으로, 출아기간의 강수량 및 인위적인 관개 등에 의한 토양수분 변화가 옥수수의 출사기 예측력에 미치는 영향을 추가적으로 분석하지 못했다.
즉, 옥수수의 출아기부터 출사기까지의 생물계절 변화는 온도기반의 함수 모형으로 설명될 수 있으나, 옥수수의 출아기간은 온도 뿐만 아니라 토양수분도 크게 관여하기 때문에 이 기간의 생물계절 변화를 온도만의 함수 모형으로 구성하는 것이 예측력 향상에 다소 한계가 있었던 것으로 판단되며, 이에 대한 보충 연구가 필요할 것으로 검토되었다. 하지만, 본 논문에서는 옥수수 출아기 조사자료의 누락으로, 출아기간의 강수량 및 인위적인 관개 등에 의한 토양수분 변화가 옥수수의 출사기 예측력에 미치는 영향을 추가적으로 분석하지 못했다.
이와 같이 모수의 표준편차가 큰 현상은 옥수수의 출사기를 조사한 포장에서 관측된 기상자료를 활용하지 못하고 다소 떨어진인근의 기상청 소관 기상관측자료를 활용한 것도 한가지 원인으로 판단되었다. 하지만, 시험 포장과 기상관측소의 직선거리가 가장 짧은 수원지역에서 검정 오차가 가장 크게 나타난 것으로 분석되므로 오차 요인에 대한 추가적인 분석이 필요할 것으로 판단되었다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
지금까지 옥수수에서는GDD(Growing Degree Days) 또는 열단위(Heat Units)를 이용하여 생육의 예측이나 품종의 수확기가 빠르고 늦은 정도를 표시하는 방법으로 널리 쓰이고 있는 이유는?
온도는 작물의 생장과 발달에 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 옥수수에서는GDD(Growing Degree Days) 또는 열단위(Heat Units)를 이용하여 생육의 예측이나 품종의 수확기가 빠르고 늦은 정도를 표시하는 방법으로 널리 쓰이고 있다(Jong et al.
작물 모델링을 복잡하게 하는 요인은?
작물의 생장과 발달에 관여하는 생리학적, 행태학적, 생태학적 구성요소와 프로세스간의 상호 작용과 피드백은 작물 모델링을 복잡하게 한다. 최근 많이 이용되고 있는 작물 모형은 많은 프로세스를 생략하고 의미 있고 주요한 프로세스만을 묘사하는 단순화된 형태로 구조화되어 있다.
작물 모형을 설계하고 개발하는 목적은?
최근 많이 이용되고 있는 작물 모형은 많은 프로세스를 생략하고 의미 있고 주요한 프로세스만을 묘사하는 단순화된 형태로 구조화되어 있다. 작물 모형을 설계하고 개발하는 목적은 작물의 생장 및 발달을 완벽하게 설명하는 것이 아니라 허용 가능한 불확실성 범위 내에서 현실을 표현하는 도구로 사용하고자 하는 것이다.
참고문헌 (11)
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