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시계열분석을 이용한 중부내륙지역에서 수수-수단그라스 교잡종의 건물수량 추세 확인

원문정보

Determination of Trend in Dry Matter Yield of Sorghum-sudangrass Hybrid (Sorghum bicolor L.) in Central Inland of Korea via Time Series Analysis

김문주, 조무환, Befekadu Chemere, 성경일

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초록

영어

This study aimed to determine the trend in dry matter yield (DMY) of a new sorghum-sudangrass hybrid (SSH) in the central inland regions of Korea. The metadata (n=388) were collected from various reports of the experiments examining the adaptability of this new variety conducted by the Rural Development Administration (1988–2013). To determine the trend, the parameters of autoregressive (AR) and moving average (MA) were estimated from correlogram of Autocorrelation function (ACF) and partial ACF (PACF) using time series modeling. The results showed that the trend increased slightly year by year. Furthermore, ARIMA (1, 1, 0) was found to be the optimal model to describe the historical trend. This means that the trend in the DMY of the SSH was associated with changes over the past two years but not with changes from three years ago. Although climatic variables, such as temperature, precipitation, and sunshine were also considered as environmental factors for the annual trends, no clear association was observed between DMY and climates. Therefore, more precise processing and detailed definition of climate considering specific growth stages are required to validate this association. In particular, research on the impact of heavy rainfall and typhoons, which are expected to cause damage in the short term, on DMY trends is ongoing, and the model confirmed in this study is expected to play an important role in studying this aspect. Furthermore, we plan to add the environmental factors such as soil and cultivation management as well as climate to our future studies.

한국어

본 연구는 대한민국 중부내륙 지역에서 수수-수단그라스 교잡종(SSH)의 건물수량(DMY) 추세를 알아보기 위해 수행하였다. 메타데이터(n=388)는 농촌진흥청의 신품종 적응성 실험의 다양한 보고서로부터 수집되었다(1988-2013년). 추세를 결정하기 위해 효과는 시계열 모델링을 사용하여 자기상관함수(ACF) 및 부분 ACF의 상관도에서 자기회귀(AR) 및 이동평균(MA)에 의해 추정되었다. 그 결과, 연도별 건물수량 추세는 해마다 조금 증가하는 것으로 나타났고, ARIMA(1,1,0)이 과거 추세를 설명하는 최적 모형임을 확인하였다. 이것은 SSH의 DMY추세가 과거 2년간의 변화와 연관성이 높고 3년 이전의 변화는 연관성이 없음을 의미하였다. 비록 이러한 추세에 대한 환경적 원인을 고려하기 위해 온도, 강수 및 일조와 같은 기상변수의 연도별 추세도 확인하였지만 뚜렷한 연관성은 찾을 수 없었다. 그러므로 기상변수에 대해 특정 생장단계를 고려하는 보다 정밀한 가공 및 정의가 요구된다. 특히 단기간에 피해를 줄 것으로 예상되는 폭우와 태풍이 추세에 미치는 영향에 대한 연구가 진행 중이며 본 연구에서 확인한 모델이 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 또한 향후 연구에서는 기후뿐 아니라 토양 및 재배기술과 같은 환경적 요인을 추가할 계획이다.

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 재료 및 방법
1. 자료 수집 및 변수생성
2. 통계적 분석방법
Ⅲ. 결과 및 고찰
1. SSH의 연도별 DMY추세에 대한 확인
2. SSH의 연도별 DMY추세에 대한 기후적 영향
Ⅳ. 결론
Ⅴ. 요약
사사
Ⅵ. 참고문헌

저자정보

  • 김문주 Moonju Kim. 강원대학교 동물자원공동연구소 연구원
  • 조무환 Mu Hwan Jo. 강원대학교 동물생명과학대학 강사
  • Befekadu Chemere 에티오피아 아시대학교 교수
  • 성경일 Kyung Il Sung. 강원대학교 동물생명과학대학 교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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