[논문]Beta 함수 기반 기온에 따른 양파의 잎 수 증가 예측

이성은; 문경환; 신민지; 김병혁

doi:10.5532/kjafm.2022.24.2.78

초록
AI-Helper

생물계절은 작물의 발달 시기를 결정하며, 생육기 온도에 의해 크게 영향을 받는다. 과정 기반 모델(PBM)에서 엽면적은 생물계절 및 형태 모듈의 결합에 의해 동적으로 시뮬레이션된다. 따라서 잎 발달 속도 또는 최종 잎 수의 예측은 전체 작물 모델의 성능에 영향을 주게 된다. 기온에 따른 잎 축적 속도 결정을 위한 데이터는 SPAR 챔버로부터 수집되었다. 온도의 함수로서 발달 속도를 설명하기 위해 베타 분포 함수(Yan and Hunt(1999)에 의해 제안됨)가 사용되었으며, 최적온도와 임계온도는 각각 26.0℃와 35.3℃로 추정되었다. 모델 추정치는 기온 모델에 생장기의 일 평균 기온을 입력하여 얻은 양파 잎의 일별 증가량을 누적한 결과이며, 모델 평가를 위해 온도구배하우스에서 관찰된 양파 잎의 누적 개수를 모델 추정치와 비교하였다. 본 연구에서 잎 수 추정 모델의 결정계수(R²)와 RMSE 값은 각각 0.95와 0.89였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Phenology determines the timing of crop development, and the timing of phenological events is strongly influenced by the temperature during the growing season. In process-based model, leaf area is simulated dynamically by coupling of morphology and phenology module. Therefore, the prediction of leaf...

Phenology determines the timing of crop development, and the timing of phenological events is strongly influenced by the temperature during the growing season. In process-based model, leaf area is simulated dynamically by coupling of morphology and phenology module. Therefore, the prediction of leaf appearance rate and final leaf number affects the performance of whole crop model. The dataset for the model equation was collected from SPA R chambers with five different temperature treatments. Beta distribution function (proposed by Yan and Hunt (1999)) was used for describing the leaf appearance rate as a function of temperature. The optimum temperature and the critical value were estimated to be 26.0℃ and 35.3℃, respectively. For evaluation of the model, the accumulated number of onion leaves observed in a temperature gradient chamber was compared with model estimates. The model estimate is the result of accumulating the daily increase in the number of onion leaves obtained by inputting the daily mean temperature during the growing season into the temperature model. In this study, the coefficient of determination (R2) and RMSE value of the model were 0.95 and 0.89, respectively.

주제어

표/그림 (5)

그림 Fig. 1. Changes in daily mean temperature according to the distance from the entrance in temperature gradient chamber (33°28'06.6"N 126°31'03.8"E).
표 Table 1. Parameters of leaf number accumulation model in onion
그림 Fig. 2. Onion leaf development over time after planting. It shows a typical sigmoid curve regardless of the temperature treatment.
그림 Fig. 3. Relative leaf accumulation rate in onion. Beta distribution function was used to describe the leaf appearance pattern depending on the temperature.
그림 Fig. 4. Relationship between measured and estimated value for the increase in the number of leaves of 'Sun Power' onion grown in a temperature gradient chamber.

참고문헌 (11)

Ballesteros, R., J. F. Ortega, D. Hernandez, and M. A. Moreno, 2014: Applications of georeferenced high-resolution images obtained with unmanned aerial vehicles. Part II: application to maize and onion crops of a semi-arid region in Spain. Precision Agriculture 15, 593-614. DOI: 10.1007/s11119-014-9357-6.

상세보기
Brewster, J. L., 1979: The response of growth rate to temperature in seedlings of several Allium crop species. Annals of Applied Biology 93(3), 351-357. DOI: 10.1111/j.1744-7348.1979.tb06551.x.

상세보기
Chope, G. A., K. Cools, L. A. Terry, J. P. Hammond, and A. J. Thompson, 2012: Association of gene expression data with dormancy and sprout suppression in onion bulbs using a newly developd onion microarray. Acta Horticulturae 969, 169-174. DOI: 10.17660/ActaHortic.2012.969. 22.

상세보기
Hsiao, J., K. D. Yun, K. H. Moon, and S. H. Kim, 2019: A process-based model for leaf development and growth in hardneck garlic (Allium sativum). Annals of Botany 124(7), 1143-1160. DOI: 10.1093/aob/mcz060.

상세보기
Ikeda, H., T. Kinoshita, T. Yamamoto, and A. Yamasaki, 2019: Sowing time and temperature influence bulb development in spring-sown onion (Allium cepa L.). Scientia Horticulturae 244, 242-248. DOI: 10.1016/j.scienta.2018.09.050.

상세보기
Kalbarczyk, R., and E. Kalbarczyk, 2014: The relation between adverse thermal soil conditions and variability of yield of onions (Allium cepa L.) in arable farmland in Poland. Bulgarian Journal of Agricultural Science 20(5), 1211-1220.

상세보기
Kim, S. H., and J. Hsiao, and H. Kinmonth-Schultz, 2019: Advances and improvements in modeling plant processes. Advances in crop modelling for a sustainable agriculture (edited by Kenneth Boote) pp.1-41.
MAFRA, 2020: Agriculture, Food And Rural Affairs Statistics Yearbook. Ministry Of Agriculture, Food And Rural Affairs, 108pp.
Tesfay, S. Z., I. Bertling, A. O. Odindo, P. L. Greenfield, and T. S. Workneh, 2011: Growth responses of tropical onion cultivars to photoperiod and temperature based on growing degree days. African Journal of Biotechnology 10(71), 15875-15882. DOI: 10.5897/AJB11.983.
Yan, W., L. A. Hunt, 1999: An equation for modelling the temperature response of plants using only the cardinal temperatures. Annals of Botany 84, 607-614. DOI: 10.1016/j.compag.2008.03.006.

상세보기
Yin, X., M. J. Kropff, G. McLaren, and R. M. Visperas, 1995: A nonlinear model for crop development as a function of temperature. Agricultural and Forest Meteorology 77, 1-16. DOI: 10.1016/0168-1923(95)02236-Q.

상세보기

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

Beta 함수 기반 기온에 따른 양파의 잎 수 증가 예측
Estimation of Onion Leaf Appearance by Beta Distribution 원문보기

초록
AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

표/그림 (5)

표/그림 (5)

참고문헌 (11)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

연관된 기능

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

Beta 함수 기반 기온에 따른 양파의 잎 수 증가 예측 Estimation of Onion Leaf Appearance by Beta Distribution 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

표/그림 (5) 모든 표/그림 보기

표/그림 (5) 슬라이드로 보기

참고문헌 (11)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

이성은 (3) 문경환 (23)

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

연관된 기능

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

Beta 함수 기반 기온에 따른 양파의 잎 수 증가 예측
Estimation of Onion Leaf Appearance by Beta Distribution 원문보기

초록
AI-Helper

표/그림 (5)

표/그림 (5)