Effects of Climatic Elements on Soybean Yields

콩의 수량에 영향을 미치는 기상요소 평가

The soybean yield forcasting models based on climatic elements in six locations were estimated by the STEPWISE/MAXR, Cp statistics and GLM procedure of SAS. The climatic elements were aerial temperature, sunshine hours and precipitation from May to October in 20 years. The investigated six locations were Chunchon, Suwon, Cheongju, Kwangju, Iri and Jinju. The important climatic elements for main effects in Chunchon model were August sunshine hours-linear term, August precipitation-quadratic. June temperature to August precipitation and May temperature to August precipitation were interaction terms. The quadratic August precipitation was assumed to be related to yield in Chunchon. The main effects of Suwon were linear-June temperature, quadratic June sunshine hours and June precipitation. These terms affected yields negatively. The main effects of Cheongju were linear June temperature and quadratic August precipitation. May temperature to June precipitation, July to August precipitations were interactions. The main effects of Kwangju were linear July precipitation, quadratic June temperature and July precipitation. June to July sunshine hours of interaction terms influenced yield negatively. The main effects of Iri were linear May sunshine hours, quadratic May and July sunshine hours. May temperature to May precipitation and June to July precipitations affected yields negatively. The main effects of Jinju were linear June and August precipitations. August temperature to August sunshine hours, June sunshine hours to July precipitation and June to August precipitation were interactions. In linear terms, June and August precipitations and, in interactions, August to August sunshine hours were negative efficacies respectively. The included year variables in Chunchon, Suwon, Kwangju, and Jinju model building were recognized as a linear trend based on an assumption that the technological factors have improved through times.

춘천, 수원, 청주, 광주, 이리, 진주의 20년간 (1971년 부터 1990년 까지) 기온, 일조시수, 강우 기상자료에 따른 콩 수량 예측모형을 SAS의 STEPWISE, MAXR, $C_{P}$에 의하여 작성 되었으며 선정된 설명변수들(explanatory variables)은 GLM에 의하여 유의차 검정을 하였다. 6개 지역 콩 수량에 영향을 미치는 기상요소의 반응은 다음과 같다. 1. 춘천 지역의 주효과 기상 요소에서 1차 효과(linear term)는 8월일조시수, 2차 효과(quadratic term)는 8월강우, 교호작용(interaction)은 6월기온과 8월강우, 5월기온과 8월강우였으며 8월강우는 고도의 유의성이 인정 되었다. 콩수량 예측 평균값은 198.0kg/10a였으며 년차 변이가 인정되었다. 2. 수원 지역의 기상 요소 1차 효과는 6월기온이 부영향 이었으며 2차 효과는 6월일조시수, 6월강우(부효과)였다. 교호작용은 7월의 기온과 일조시수, 6월일조시수와 7월강우, 5월기온과 7월강우, 6, 7월강우가 유의성이 인정 되었으며 년차 변이가 있었다. 콩 수량 예측값은 178.1kg /10a 였다. 3. 청주 지역은 1차 효과는 6월기온, 2차 효과는 8월강우, 교호작용은 5월기온과 6월강우, 7월과 8월의강우, 7월기온과 6월강우이었다. 콩수량 예측 값은 197.9kg /10a였다. 4. 광주 지역의 1차 효과는 7월강우(부), 2차 효과는 6월기온과 7월강우였으며 6, 7월일조시수가 부교호작용 이었다. 콩 수량 예측 평균값은 227.4kg /10a였다. 5. 이리 지역의 기상요소 1차 효과는 5월일조시수, 2차 효과는 5월일조시수와 7월일조시수, 교호작용은 5월의 기온과 강우, 5, 7월의 일조시수, 6, 7월의 강우였고 7월일조시수의 quadratic term은 부효과 였다. 5월의기온과 강우, 6, 7월의강우도 부교호작용 이었다. 콩 수량 예측값은 160.4kg /10a였다. 6. 진주 지역의 기상 요소 반응에 따른 1차 효과는 6월과 8월강우, 교호작용은 8월의기온과 일조시수, 6월일조시수와 7월강우, 6, 8월강우였다. 6, 8월강우는 linear term에서 부효과, 8월의 기온과 일조시수는 부교호작용이었다. 콩 수량 예측 평균값은 208.0kg /10a였다. 7. 춘천, 수원, 광주, 진주 지역의 모형식에 선정된 년차변이(YR)는 기술 개선 요인(technological improvement factors)으로 인정된다.다.