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우슬의 기원식물인 Achyranthes bidentata complex의 형태 및 분포
Morphometrics and distribution of Achyranthes bidentata complex 원문보기

한국약용작물학회 2011년도 춘계학술발표회, 2011 Apr. 28, 2011년, pp.86 - 87  

김관수 (목포대학교 자연과학대학 한약자원학과) ,  김휘 (목포대학교 자연과학대학 한약자원학과)

초록이 없습니다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • A. bidentata complex 의 중요한 식별 및 분류에 사용되는 정성 형질과 기존의 쇠무릎속내의 일부식물에 대한 식별에 사용된 정량형질을 바탕으로 5개 형질을 측정하여 다변량분석을 실시하였다. 특히, 변종간의 형태적 특성을 조사하기 위하여 잎의 앞뒷면 털의 밀도를 정량형 질화하여 조사하였다.
  • A. bidentata complex의 국내 분포 특성을 파악하기 위하여 1차 종발생 데이터를 작성하고 이를 GIS상에 나타내기 위해 DIVA-GIS프로그램을 이용하여 분포자료를 입력하고 주요 측정형 질의 지리분포를 조사하였다. 각 표본의 식물표본의 위치데이터는 GPS 좌표가 기록된 경우 GPS좌표를 활용하였고, 지명으로 위치가 표시된 경우 지명에 좌표를 부여하는 지명위치참조(georeferencing) 작업을 실시하였다.
  • A. bidentata complex의 주요한 식별형질인 과포막의 크기를 위주로 종을 구별하였다. 즉 과포의 크기가 5mm이상인 개체는 A.
  • bidentata var. japonica로 구별하여 분포도를 작성하고 정량형질을 측정하였다.
  • bidentata complex의 국내 분포 특성을 파악하기 위하여 1차 종발생 데이터를 작성하고 이를 GIS상에 나타내기 위해 DIVA-GIS프로그램을 이용하여 분포자료를 입력하고 주요 측정형 질의 지리분포를 조사하였다. 각 표본의 식물표본의 위치데이터는 GPS 좌표가 기록된 경우 GPS좌표를 활용하였고, 지명으로 위치가 표시된 경우 지명에 좌표를 부여하는 지명위치참조(georeferencing) 작업을 실시하였다.
  • bidentata complex 의 중요한 식별 및 분류에 사용되는 정성 형질과 기존의 쇠무릎속내의 일부식물에 대한 식별에 사용된 정량형질을 바탕으로 5개 형질을 측정하여 다변량분석을 실시하였다. 특히, 변종간의 형태적 특성을 조사하기 위하여 잎의 앞뒷면 털의 밀도를 정량형 질화하여 조사하였다. 형질 측정을 위한 화기와 잎은 모두 대표적인 잎(대부분 가장 크기가 큰 잎과 화서를 중심으로)을 측정하였다.
  • 특히, 변종간의 형태적 특성을 조사하기 위하여 잎의 앞뒷면 털의 밀도를 정량형 질화하여 조사하였다. 형질 측정을 위한 화기와 잎은 모두 대표적인 잎(대부분 가장 크기가 큰 잎과 화서를 중심으로)을 측정하였다. 또한 각 정량적 형질에 대한 단변량분석은 xlstat의 univariate과 t-test를 사용하였고 또한, 최소치, 최대치, 평균을 각 형질별로 측정하였다.

대상 데이터

  • 서울대학교 농업생명과학대학 樹友표본관(SNUA)과 산림청 국립수목원 생물표본관(KH)에 소장된 쇠무릎[A. japonica (Miquel) Nakai 또는 A. bidentata var. japonica Miquel] 및 털쇠무릎(A. bidentata Blume 또는 A. faurie H. Lév. et Vaniot.)으로 동정된 293개의 식물표본을 대상으로형질을 측정하고 분포도 작성을 위한 위치자료를 수집하였다.

데이터처리

  • 형질 측정을 위한 화기와 잎은 모두 대표적인 잎(대부분 가장 크기가 큰 잎과 화서를 중심으로)을 측정하였다. 또한 각 정량적 형질에 대한 단변량분석은 xlstat의 univariate과 t-test를 사용하였고 또한, 최소치, 최대치, 평균을 각 형질별로 측정하였다. 다변량분석으로는 xlstat 프로그램의 주성분분석(principal components analysis, PCA) 중 correlation matrix 방법을 이용하였다.

이론/모형

  • 또한 각 정량적 형질에 대한 단변량분석은 xlstat의 univariate과 t-test를 사용하였고 또한, 최소치, 최대치, 평균을 각 형질별로 측정하였다. 다변량분석으로는 xlstat 프로그램의 주성분분석(principal components analysis, PCA) 중 correlation matrix 방법을 이용하였다.
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