Predicting Regional Soybean Yield using Crop Growth Simulation Model

The present study was to develop an approach for predicting soybean yield using a crop growth simulation model at the regional level where the detailed and site-specific information on cultivation management practices is not easily accessible for model input. CROPGRO-Soybean model included in Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT) was employed for this study, and Illinois which is a major soybean production region of USA was selected as a study region. As a first step to predict soybean yield of Illinois using CROPGRO-Soybean model, genetic coefficients representative for each soybean maturity group (MG I~VI) were estimated through sowing date experiments using domestic and foreign cultivars with diverse maturity in Seoul National University Farm ($37.27^{\circ}N$, $126.99^{\circ}E$) for two years. The model using the representative genetic coefficients simulated the developmental stages of cultivars within each maturity group fairly well. Soybean yields for the grids of $10km{\times}10km$ in Illinois state were simulated from 2,000 to 2,011 with weather data under 18 simulation conditions including the combinations of three maturity groups, three seeding dates and two irrigation regimes. Planting dates and maturity groups were assigned differently to the three sub-regions divided longitudinally. The yearly state yields that were estimated by averaging all the grid yields simulated under non-irrigated and fully-Irrigated conditions showed a big difference from the statistical yields and did not explain the annual trend of yield increase due to the improved cultivation technologies. Using the grain yield data of 9 agricultural districts in Illinois observed and estimated from the simulated grid yield under 18 simulation conditions, a multiple regression model was constructed to estimate soybean yield at agricultural district level. In this model a year variable was also added to reflect the yearly yield trend. This model explained the yearly and district yield variation fairly well with a determination coefficients of $R^2=0.61$ (n = 108). Yearly state yields which were calculated by weighting the model-estimated yearly average agricultural district yield by the cultivation area of each agricultural district showed very close correspondence ($R^2=0.80$) to the yearly statistical state yields. Furthermore, the model predicted state yield fairly well in 2012 in which data were not used for the model construction and severe yield reduction was recorded due to drought.

작물 생육 모델을 이용한 지역단위 콩 수량 예측

본 연구에서는 재배 방법, 토양 특성 등의 정보를 상세하게 수집하기 어려운 지역단위의 콩 작황을 작물생육 모델을 이용하여 예측하는 방법을 개발하고자 하였다. 작물 생육 모델은 DSSAT에 포함된 CROPGRO-Soybean 모델을 이용하였고, 미국의 주요 콩 생산지역인 Illinois주를 연구 사례지역으로 선택하였다. CROPGRO-Soybean 모델을 이용하여 Illinois주의 콩 수량을 예측하기 위한 첫 단계로 다양한 성숙군에 속하는 국내외 품종들을 수집하여 서울대학교농장($37.27^{\circ}N$, $126.99^{\circ}E$)에서 2년동안 파종기 실험을 하여 성숙군(maturity group) I~VI까지의 성숙군별 대표 품종모수(genetic coefficients)를 추정하였다. 대표 품종모수는 각 성숙군 내에 포함되어 있는 품종들의 발육을 매우 정확하게 추정하였다. $10km{\times}10km$ 격자 단위의 기상자료를 바탕으로 성숙군(3), 파종시기(3), 관개여부(2) 등을 조합하여 18가지 조건으로 2000년에서 2011년까지 수량을 각각 모의 하였다. 성숙군과 파종시기는 Illinois주를 위도에 따라 3등분하여 각각 다르게 설정하였다. 관개 및 무관개 조건으로 구분하여 격자 별 모의결과로부터 Illinois주 전체 평균 모의수량을 구하여 연도 별 통계 수량과 비교한 결과 두 경우 모두 실제 수량과 큰 차이를 보일 뿐만 아니라 연차에 따른 수량 변동과 증가 경향을 반영하지 못하였다. 이러한 한계를 극복하고자 처리 별 격자 별로 모의된 수량을 수량을 18개 모의 조건 별로 평균하여 구한 9개 농업지구의 연도별 수량을 독립 변수, 농업지구의 연도별 통계수량을 종속 변수로 하는 중회귀 모델을 구축하였다. 18개 모의 조건 별 수량 외에 품종 개량, 재배 기술 발전 등에 따른 수량의 연차적 변화경향을 반영하기 위하여 연도를 독립변수로 추가하였으며, 중회귀모델은 농업지구와 연도별 수량 변이를 비교적 잘 예측($R^2=0.61$, n=108)하였다. 중회귀 모델로 추정한 9개 농업지구의 연도별 수량을 농업지구별 재배 면적으로 가중 평균한 Illinois의 연도별 추정수량은 통계수량에 매우 근사하였다($R^2=0.80$). 뿐만 아니라 모델 구축 대상연도가 아니고 가뭄으로 수량이 크게 감소한 2012년의 예측 수량은 $3006kg\;ha^{-1}$로 통계수량 $2890kg\;ha^{-1}$과 $116kg\;ha^{-1}$의 근사한 차이를 보였다.