초록
본 연구는 광안벼를 공시하여 지연일장의 인공기상실(21$^{\circ}C$ 및 24$^{\circ}C$)과 포장 조건에서 파종기(최초 파종 일 4월25일, 최종 파종일 6월 5일) 이동에 따른 온도와 일장 변화가 출엽 및 출수기 변화에 미치는 영향을 검토하여, 일장에 따른 최종엽수 추정모델을 설정하였으며, 이 모델과 온도에 따른 출엽속도 모델을 결합하여 출수기 예측모델을 설정하여 모델의 출수기 추정 정확도를 검증하였다. 1. 포장에서는 4월 25일 이후 파종기가 늦을수록 생육기간 중 평균기온은 높아진 반면, 포장과 인공기상실 양 조건에서 일장감응기간(6엽기부터 유수분화기)중의 평균일장은 짧아졌다. 이에 따라 일장만 관여한 인공기상실에 비해 온도와 일장이 함께 관여한 포장에서 파종시기에 따른 출수소요일수 단축정도가 크게 나타났다. 2. 일장감응기간의 일장이 길어짐에 따라 최종엽수(FNL)가 증가하였으며, 이 관계는 다음과 같은 Rational 함수로 잘 표현이 되었고($R^2$=0.98),이를 광안벼의 최종엽수 추정모델로 설정하였다. 여기서 D는 일장이며, a,b,c는 상수로서 각각 14.694, -0.992, -0.068로 추정되었다. 3.온도에 따른 출엽속도 모델과 일장에 따른 최종엽수 모델로 구성된 출수기 예측 모델을 구성하였으며, 모델 설정에 이용되지 않은 포장실험 자료를 이용하여 검증한 결과 추정된 출수기는 예측오차가 1-2일로 추정 정확도가 높았다.
Sowing date experiments were carried out by employing a rice variety "Kwanganbyeo" in both field and phytotron with natural daylength. In phytotron, temperatures were controlled at daily mean of 21$^{\circ}C$ and 24$^{\circ}C$. The responses of final leaf number and beading date were analyzed in relation to daylength during photo-sensitive period (PSP). Based on the component models predicting the final leaf number and leaf appearance rate, a rice phenology model was established and verified. Days from sowing to flowering (DSF) were shortened and final number of leaves (FNL) increased as sowing dates were delayed from 25 April to 5 June in field and phytotron. The increased leaf appearance rate (LAR) and the reduced FNL, respectively, due to the higher temperature and the shorter daylength in delayed sowings in the field brought about greater shortening of DSF than in the phytotron where only FNL was reduced by shorter daylength in delayed sewings. FNL showed very close relationship with the average daylength during PSP of six-leaf stage to panicle initiation, being well fitted to the following rational function ($R^2$=0.98):(equation omitted) where D is daylength and a, b, and c are the constants that were estimated as 14.694, -0.992, and -0.068 in Kwanganbyeo, respectively. The rice phonology model, which was composed of two component models for LAR and FNL, predicted DSF very accurately. The differences between the observed and predicted DSF was less than two days in the sewing date field experiments in 1999 and 2000 of which data were not used for the model construction.struction.
