These studies were conducted to analysis for weather reaction on the growth and yield component according to meterological elements used Vector Autoregressive Regression(VAR) Model at Daejeon, Hongseong, Geumsan, Nonsan, and Yesan to core of center to Chungnam area in Rice. Reaction of cultivars according to change of meterological elements for growth and yield component effected on heading time in Gancheokbyeo and Mananbyeo, grain number of a spike in Gancheokbyeo, ratio of ripeness in Gancheokbyeo and Geumobyeo 1, amount of milled rice in Geurubyeo and Ansanbyeo, and 1,000 grains weight in Gancheokbyeo, Dasanbyeo, and Hwajinbyeo. An effect on the growth and yield components of meterological elements were influenced by heading date, 1,000 grain weight and ratio of repening as sunshine hours. The cultivars in sensitive reaction for change of weather condition were classified to 14 varieties including Gerubyeo et al., insensitive cultivars were classified to 66 varieties including Gyehwabyeo et. al.
작물 생육에 영향 요소인 기상 변수들을 이용하여 우리나라 쌀 생산량(kg 10a-1)을 추정하였다. 이 연구는 기상 변수의 연 변동성을 기반으로 간단하지만 효과적인 통계 방법인 다중회귀모형을 이용하여 쌀 생산량에 대한 예측 가능성을 살펴보았다. 비균질적인 환경 조건의 특성을 고려하여, 연 쌀 생산량을 우리나라 도별로 추정하고 검증하였다. 기상청에서 제공하는 1986년부터 2018년까지 33년간 관측된 61개지점의 월 평균 기상 자료를 설명자료로 사용하였다. 11겹 교차검증(11-fold cross-validation)을 이용하여 추정된 쌀 생산량의 정확도를 추정하였다. 분석한 결과, 상관계수(0.7) 측면에서 간단한 과정으로도 도별 쌀 생산량의 시간적 변화를 잘 모의하였다. 또한 추정된 쌀 생산량은 0.7 kg 10a-1 (0.15%)의 평균 오차를 가지며, 관측의 공간적 특성을 잘 모의하였다. 이 방법은 적시에 농업기상 예측 정보를 얻는다면 쌀 생산량에 대한 유용한 정보를 사전에 얻을 수 있을 것으로 생각된다.
Tylosin is a potent veterinary macrolide antibiotic produced by the fermentation of Streptomyces fradiae; however, it is necessary to modify S. fradiae strains to improve tylosin production. In this study, we established a high-throughput, 24-well plate screening method for identifying S. fradiae strains that produce increased yields of tylosin. Additionally, we constructed mutant libraries of S. fradiae via ultraviolet (UV) irradiation and/or sodium nitrite mutagenesis. A primary screening of the libraries in 24-well plates and UV spectrophotometry identified S. fradiae mutants producing increased yields of tylosin. Mutants with tylosin yield 10% higher than the wild-type strain were inoculated into shake flasks, and the tylosin concentrations produced were determined by high-performance liquid chromatography (HPLC). Joint (UV irradiation and sodium nitrite) mutagenesis resulted in higher yields of mutants with enhanced tylosin production. Finally, 10 mutants showing higher tylosin yield were re-screened in shake flasks. The yield of tylosin A by strains UN-C183 (6767.64 ± 82.43 ㎍/ml) and UN-C137 (6889.72 ± 70.25 ㎍/ml) was significantly higher than that of the wild-type strain (6617.99 ± 22.67 ㎍/ml). These mutant strains will form the basis for further strain breeding in tylosin production.
콩 점무늬병이 수량에 미치는 영향을 평가하고 경제적 방제수준을 설정하고자 본 시험을 수행하였다. 점무늬병 발병정도와 주당 협수, 주당 총립수, 주당 총립중, 등숙률, 100립중 및 수량과의 상관계수는 각각 -0.90, -0.90, -0.92, -0.99, -0.90, -0.94로 통계적으로 고도의 유의성을 나타내었다. 콩 점무늬병의 병반면적률이 증가됨에 따라 수량은 반비례하여 감소하였는데, 콩 점무늬병 발병정도(x)에 따른 수량(y) 예측모델을 산출한 결과, 회귀식은 y = -3.7213x + 354.99($R^2$= 0.9047)로 고도의 부의 상관이 있었다. 이 회귀식을 토대로 경제적 피해허용수준은 병반 면적률 3.3%, 경제적 방제수준(ET)은 병반면적율 2.6%로 설정할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1414-1430
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2022
Due to the Internet of Things popularity, many agricultural data are collected by sensors automatically. The abundance of agricultural data makes precise prediction of rice yield possible. Because the climate factors have an essential effect on the rice yield, we considered the climate factors in the prediction model. Accordingly, this paper proposes a machine learning model for rice yield prediction in Taiwan, including the genetic algorithm and support vector regression model. The dataset of this study includes the meteorological data from the Central Weather Bureau and rice yield of Taiwan from 2003 to 2019. The experimental results show the performance of the proposed model is nearly 30% better than MARS, RF, ANN, and SVR models. The most important climate factors affecting the rice yield are the total sunshine hours, the number of rainfall days, and the temperature.The proposed model also offers three advantages: (a) the proposed model can be used in different geographical regions with high prediction accuracies; (b) the proposed model has a high explanatory ability because it could select the important climate factors which affect rice yield; (c) the proposed model is more suitable for predicting rice yield because it provides higher reliability and stability for predicting. The proposed model can assist the government in making sustainable agricultural policies.
An estimation of optimal requirement of additional N by cropping pattern and growth stage is very important for greenhouse watermelon. The objectives of this study were to estimate an amount of optimal additional N based on growth, N uptake and yield of watermelon. In order to achieve these goals, we performed the study at farmer's greenhouse with a fertigation system and watermelon was cultivated three times (spring, summer and autumn) in 2015. The levels of additional N were set up with x0.5, x0.75, x1.0 and x1.5 of the $NO_3$-N-based soil-testing N supply for watermelon cultivation. The trends of growth and N uptake of watermelon markedly differed from cropping pattern; spring (sigmoid), summer and autumn (linear). The yield of watermelon was the highest at summer season and followed by autumn and spring. Also, the x1.5N showed a significantly higher yield compared to other N treatments. On the basis of growth, N uptake and yield of watermelon, we estimated an optimal level of additional N by cropping pattern and growth stage as follows; 1) spring (transplanting ~ 6 WAT : 6 ~ 14 WAT : 14 ~ harvest = 5 : 90 : 5%), summer (transplanting ~ 4 WAT : 4 ~ 8 WAT : 8 ~ harvest = 25 : 50 : 25%) and autumn (transplanting ~ 4 WAT : 4 ~ harvesting : 50 : 50%). In conclusion, nutrient management, especially N, based on cropping pattern and growth stage was effective for favorable growth and yield of watermelon.
Objective: This study aimed to investigate the effects of prepartum body condition score (BCS) on the milk yield, lipid metabolism, and oxidative status of Holstein cows. Methods: A total of 112 multiparous Holstein cows were divided into 4 groups according to the BCS at 21 days before calving: medium BCS (3.0 to 3.25, MBCS), high BCS (3.5 to 3.75, HBCS), higher BCS (4.0 to 4.25, HerBCS), and highest BCS (4.5 to 5.0, HestBCS). Blood samples were collected on 21, 14, and 7 days before calving (precalving), on the calving day (calving), and on 7, 14, and 21 days after calving (postcalving). The indices of lipid metabolism and oxidative status were analyzed using bovine-specific enzyme-linked immunosorbent assay kit. Colostrum were taken after calving and analyzed by a refractometer and milk analyzer. The individual milk yield was recorded every 3 days. Results: The density and levels of immune globulin and lactoprotein of colostrum from Holstein cows in the HestBCS group were the highest (p<0.05). These animals not only had the highest (p<0.05) levels of serum non-esterified fatty acids and beta-hydroxybutyrate, but also had the highest (p<0.05) levels of malondialdehyde, superoxide dismutase, catalase, vitamin A, and vitamin E. In addition, greater (p<0.05) BCS loss was observed in the HestBCS cows. Conclusion: This study demonstrates that the milk yield, lipid metabolism, and oxidative status of Holstein cows are related to prepartum BCS and BCS loss during the transition period. HestBCS cows are more sensitive to oxidative stress and suffer greater loss of BCS after calving, whereas the MBCS animals had better milk yield performance.
This study evaluated the impacts of subsurface drainage design, i.e., spacing and depth, on agricultural productivity and environmental sustainability in two tile-drained fields (Sites A and E) under a corn-soybean rotation in the Midwestern United States. A calibrated and validated Root Zone Water Quality Model (RZWQM) was used to simulate Nitrate-N (nitrogen) losses to tile drainage and crop yields of 30 tile spacing and depth scenarios over 24 years (1992-2015). Our results presented that the narrower and deeper the tile drains are placed, the greater corn yield and Nitrate-N losses, indicating that the subsurface drainage design may cause a trade-off between agricultural productivity and environmental sustainability. The simulation results also presented that up to about 255.7% and 628.0% increase in Nitrate-N losses in Sites A and E, respectively, far outweigh the rate of increase in corn yield up to about 1.1% and 1.6% from the adjustment of tile spacing and depth. Meanwhile, the crop yield and Nitrate-N losses according to the tile configuration differed depending on the field, and the soybean yield presented inconsistent simulation results, unlike the corn yield, which together demonstrate the heterogeneous characteristic of agro-environmental systems to a subsurface drainage practice. This study demonstrates the applicability of agricultural systems models in exploring agro-environmental responses to subsurface drainage practices, which can help guide the introduction and installation of tile systems into farmlands, e.g., orchards and paddy fields, in our country.
Seo, Y.W.;Yang, S.K.;Kim, Y.S.;Lim, K.H.;Kim, H.J.;Choi, K.J.
한국유기농업학회지
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제19권spc호
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pp.210-213
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2011
In this study, growth of pepper seedlings was tested by treating organic materials in a plastic green house in Ssangok-ri Dogok-myeon, Hwasun-gun, Jeollanam Province from February 3, 2010 to April 19, 2010. The raised seedlings were planted to the organic planting area with an interval of $70cm{\times}55cm$ on April 20 in Deogam-ri Gogeum-myeon Wando-gun and red peppers were harvested at 7 times from July 22 to September 29. Before planting, the plant length of the overgrowth of seedlings was reduced by 26.8% using plant powder treatment as compared to the control group. The red pepper yield was 27% higher than in the control group when 20g of bone ash powder and 20g of plant powder were mixed. The yield tended to increase in other treatments compared to the control group.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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