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사일리지용 옥수수의 건물수량에 영향을 미치는 기후요인 탐색
팽경룬 ( Jinglun Peng ),김문주 ( Moonju Kim ),김영주 ( Youngju Kim ),조무환 ( Muhwan Jo ),자릴가세미네자드 ( Jalil Ghassemi Nejad ),이배훈 ( Baehun Lee ),지도현 ( Dohyeon Ji ),김지융 ( Jiyung Kim ),오승민 ( Seungmin Oh ),김병완 ( Byong 한국농림기상학회 2015 한국농림기상학회지 Vol.17 No.3
본 연구는 탐색적 자료분석을 이용하여 사일리지용 옥수수(whole crop maize, WCM) 연도별 건물수량 변동의 유의성과 이와 관련 있는 기후요인의 유의성을 확인 하는데 목적이 있다. WCM의 원자료는 30년간의 농협중앙회 수입적응시험 심의결과(7개도 124품종 1,027점)였으며, 이 중 미비하거나 중복된 자료는 삭제또는 수정하여 최종적으로 7개 도에서 124품종 993점을 이용하였다. WCM의 상대숙도와 출사일수를 기준으로 분류하면 조생종(25품종 200점), 중생종(40품종 409점), 만생종(27품종 234점)및 기타(32품종 150점)였다. 기상자료를 이용하여 기후요인을 측정하기 위한6개의 기상변수를 생성하였다. 건물수량 및 기후요인을 탐색하기 위해서 기술통계량 및 정규성검정을 실시하였으며, 통계분석은 SPSS 21.0을 이용하였다. 연도별 평균 건물수량을 상위와 하위집단으로 분류하여 비교한 결과 상위와 하위집단 간에는 건물수량의 유의적 차이가 있었다(p<0.05). 두 집단간 차이의 원인을 구명하기 위하여 기후관련 요인들을 분석한 결과 파종수확적산생육온도일수(파종~수확 생육온도일수의합), 파종수확일조시간(파종일부터 수확일까지의 일조시간의 합) 및 파종수확강수량(파종일부터 수확일까지 일강수량의 합)에서 집단간 유의적 차이가 나타났다 (p<0.05). 반면 파종수확강수일수(파종에서 수확까지 강수일수)는 건물수량에 영향을 미치지 않았다 (p>0.05). 이상의 결과에서 여러 기상변수 중 파종에서 수확까지의 적산온도, 일조시간 및 강수량이 WCM의 건물수량과 연관이 있는 것으로 나타났다. 그러나 세 변수 간의 기여도(R2)는 비교할 수가 없어 추후 회귀분석을 이용하여 WCM의 건물수량에 미치는 각 변수의 기여도 및 건물수량 예측모형을 구축할 필요가 있다. The purpose of this research is to identify the significance of climate factors related to the significance of change of dry matter yield (DMY) of whole crop maize (WCM) by year through the exploratory data analysis. The data (124 varieties; n=993 in 7 provinces) was prepared after deletion and modification of the insufficient and repetitive data from the results (124 varieties; n=1027 in 7 provinces) of import adaptation experiment done by National Agricultural Cooperation Federation. WCM was classified into early-maturity (25 varieties, n=200), mid-maturity (40 varieties, n=409), late-maturity (27 varieties, n=234) and others (32 varieties, n=150) based on relative maturity and days to silking. For determining climate factors, 6 weather variables were generated using weather data. For detecting DMY and climate factors, SPSS21.0 was used for operating descriptive statistics and Shapiro-Wilk test. Mean DMY by year was classified into upper and lower groups, and a statistically significant difference in DMY was found between two groups (p<0.05). To find the reasons of significant difference between two groups, after statistics analysis of the climate variables, it was found that Seeding-Harvesting Accumulated Growing Degree Days (SHAGDD), Seeding-Harvesting Precipitation (SHP) and Seeding-Harvesting Hour of sunshine (SHH) were significantly different between two groups (p<0.05), whereas Seeding-Harvesting number of Days with Precipitation (SHDP) had no significant effects on DMY (p>0.05). These results indicate that the SHAGDD, SHP and SHH are related to DMY of WCM, but the comparison of R2 among three variables (SHAGDD, SHP and SHH) couldn’t be obtained which is needed to be done by regression analysis as well as the prediction model of DMY in the future study.
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