초록
피복재배 수미감자를 대상으로 7개 연도에 전국 9개소에서 수행되었던 35개 지역적응시험 성적과 해당지역의 시기별 기상요소들간 상관도를 검정한 결과, 감자의 상서율은 지상부 생육기보다는 괴경 비대기의 기상영향을 더 많이 받는 것으로 나타났는데, 특히 수확전 50~41일과 수확전 20일간의 일조시간, 수확전 10일간의 5 mm이상 강우일수의 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 감자의 상서수량에 영향을 미치는 기상요인은 파종후 20일간의 강수량, 파종후 11~20일의 상대습도, 수확전 20일부터의 강수량, 수확전 50~41일 및 20일전부터의 일조시간, 그리고 수확전 10일간의 5 mm 이상 강수일수 등이었다. 2차 회귀에서 상서수량과 상관이 나타난 각각의 기상값을 이용하여 계산한 수량예측치들($Y_i=aX_i{^2}+bX_i+c$)과 상서수량(Y)간에 선형회귀분석을 통하여 4개의 상서수량 예측모형을 만들었고 그중에서 4개의 기상요소가 활용되었고, 수량예측력이 가장 높을 것으로 보이는 모형 4를 선택하였다. 여기에 각 기상요소별 수량예측치 모델식들($aX_i{^2}+bX_i+c$)을 대입하여 얻은 최종 수량예측모형은 아래와 같았다. $$Y=-336^{\ast}DR_-10^2+854^{\ast}DR_-10-0.422^{\ast}Prec_-9^{2}\\+43.3^{\ast}Prec_-9-0.0414^{\ast}RH_-2^2+46.2^{\ast}RH_-2\\-0.0102^{\ast}Prec_-2^2-7.00^{\ast}Prec_-2-10039$$ 이 모형은 잔차평균제곱이 작고 F값이 높으며 결정계수는 0.693으로 높게 나타나 감자상서수량의 예측력이 높을 것으로 판단된다.
The object of this study was to evaluate the effects of climatic elements on potato yield and create a model for estimating the potato yield. We used 35 yield data of Sumi variety produced in mulching cultivation from 17 regions over 11 years. According to the results, some climatic elements showed significant level of correlation coefficient with marketable yield of potato. Totally 22 items of climatic elements appeared to be significant. Especially precipitation for 20 days after planting (Prec_1 & 2), relative humidity during 11~20 days after planting (RH_2), precipitation for 20 days before harvest (Prec_9 & 10), sunshine hours during 50~41 days before harvest (SH_6) and 20 days before harvest (SH_9 & 10), and days of rain during 10 days before harvest (DR_10) were highly significant in quadratic regression analysis. 22 items of predicted yield ($Y_i=aX_i{^2}+bX_i+c$) were induced from the 22 items of climatic elements (step 1). The correlations between the predicted yields and marketable yield were stepwised using SPSS, statistical program, and we selected a model (step 2), in which 4 items of independent variables ($Y_i$) were used. Subsequently the $Y_i$ were replaced with the equation in step 1, $aX_i{^2}+bX_i+c$. Finally we derived the model to predict the marketable yield of potato as below. $$Y=-336{\times}DR_-10^2+854{\times}DR_-10-0.422{\times}Prec_-9^2+43.3{\times}Prec_-9\\-0.0414{\times}RH_-2^2+46.2{\times}RH_-2-0.0102{\times}Prec_-2^2-7.00{\times}Prec_-2-10039$$.
