Quantifying crop production is one of the most important applications of remote sensing in which the temporal and up-to-date data can play very important role in avoiding any immediate insufficiency in agricultural production. A combination of climatic data and biophysical parameters derived from Landsat7 ETM+ was used to develop a mathematical model for wheat yield forecast in different geographically wide Wheat growing districts in Egypt. Leaf Area Index (LAI) and fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (fAPAR) with temperature were used in the modeling. The model includes three sub-models representing the correlation between the reported yield and each individual variable. Simulation results using district statistics showed high accuracy of the derived correlations to estimate wheat production with a percentage standard error (%S.E.) of 1.5% in El- Qualyobia district and average (%S.E.) of 7% for the whole wheat areas.
This study was performed to derive the formula of sediment yield and predict the sediment elevation for fresh desalted reservoirs. Data analyzed was from 3 fresh desalted reservoirs of Sapkyo, Asan, and Namyang. Average sediment yield calculated from the sediment survey data was $279m^3/km^2/$ year for Sapkyo lake, $523m^3/km^2/$ year for Namyang lake, and $190m^3/km^2/$ year for Asan lake. The trap efficiency for Sapkyo lake was 63%. The formula of sediment yield was derived as $Q_s=6,461{\times}A{^-0.44}$ for fresh desalted reservoir. Sediment yield in fresh desalted reservoirs was much higher than that in inland reservoirs located in the same watershed, because of long trap time in fresh desalted reservoirs.
본 연구의 주요 목적은 댐 설계를 위한 유역의 비유사량 추정방법을 개발하는 것으로 유역면적 $200km^2{\sim}2,000km^2$ 정도의 중규모 유역을 대상으로 한다. 이를 위하여, 본 연구에서 개발할 비유사량 추정방법으로 통계적 방법에 의한 경험식과 미국 PSIAC 방법과 유사한 도표식 방법을 채택하였다. 이러한 방법들의 개발을 위해 본 연구에서는 과거 '60년대 이후 우리나라에서 수행된 하천유사량 실측자료 및 기존 다목적 및 발전댐 저수지 퇴사자료를 모두 수집 분석하여 비유사량 추정방법의 개발에 이용 가능한 자료 5 점을 도출하였다. 또한, 섬강, 금강상류, 내성천, 위천 등 4 개 조사유역의 8개 지점에서 하천유사량 자료를 실측하여 8개 지점에서의 연평균 비유사량을 산정하였다. 한편, 유역의 비유사량에 영향을 주는 유역특성 인자로 유역면적, 하천밀도, 강우 침식도, 식생 및 토지이용, 토양 침식성, 지형(기복 에너지), 하상재료 당 총 7 개의 유역특성인자를 선정하고, 각 인자의 정량화 방법을 제시하였다. 연구(II)에서는 이러한 유역특성 인자들과 중규모 유역에서 수집된 13 점의 이용가능한 유역 비유사량 자료를 이용하여 비유사량 추정방법을 개발한다.
Data from purebred and crossbred cattle involving Holstein and the Local breed in Bangladesh were used to estimate the genetic effects on average daily milk yield and birth weight A total of 877 records on average daily milk yield for 4 types of breed groups and a total of 418 records on birth weight for 5 breed groups were analyzed. Two different methods were applied in this study; the least squares analysis of variance approach and the linear regression approach. Breed group effects were highly significant for both average daily milk yield and birth weight. The result showed that straightbred Holstein produced the highest milk yield and the 7/8 crosses ranked highest in birth weight For the two traits, the additive breed effect was highly significant, whereas the individual heterosis effect was not significant. Furthermore, this study showed a negative maternal heterosis for average daily milk yields and a positive maternal heterosis for birth weight Comparing the breed least squares means obtained from the linear regression approach revealed that straightbred Holstein produced the highest average milk yield and the 3/4 crosses were predicted to have the largest birth weight. It is indicated that the linear regression approach can adequately separate the genetic component of performance, estimate unknown crossbreeding parameters and predict unknown performance of crosses which are not include in the original data.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권11호
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pp.23-31
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2020
This paper investigates the impact of monetary policy independence shock on bond yield by allowing for heterogeneous coefficients in the model based on panel data for 19 developing countries using quarterly data from 1991 to 2016. First, we estimate the model using conventional panel VAR estimation with the assumption of homogeneous coefficients across countries. Second, by performing Chow and Roy-Zellner tests to check the homogeneity assumption, we find that the assumption does not hold in the model. Third, we apply a mean-group estimation for panel VAR as a solution for heterogeneity panel model. The results reveal that central bank independence is effective in reducing bond yield with the maximum at period 6 after the shock. Shock one standard deviation bond yield has a negative effect on consumption and investment. We determine that central bank independence has a contradictory effect on real activity; a negative effect on consumption but a positive influence on investment for the first two years after the shock. Additionally, we split our sample into three groups to make the subgroups pool. Our empirical result shows that monetary policy independence shock reduces bond yield. Meanwhile, the response of economic activity to bond yield varies for all three groups.
The optimal yield is defined as the amount of groundwater that maintains a dynamic equilibrium state of the groundwater system over a long period. We examined the current problems, improvements, and methods for estimating the optimal groundwater yield in Korea, considering sustainable groundwater development. The optimal yield for individual wells and the sustainable yield for the entire groundwater basin were reviewed. Generally, the optimal yield for individual wells can be determined using long-term pumping and step drawdown tests. The optimal yield can be determined by groundwater quantity and quality, economic, and water use rights factors. The optimal yield of individual wells in the groundwater basin must be determined within the total sustainable amount of the entire groundwater basin, such that the optimal yield of a new well must be less than the remaining total sustainable amount, exempting the total optimal yield of the existing wells. Therefore, the optimal yield may be determined based on the estimated optimal yield at least twice per year. In addition, if groundwater level and pumping quantity data for at least one year are available, it may be effective to use the Hill, Harding, and zero groundwater-level change methods to re-estimate the optimal yield.
Growth and yield prediction methods, ranging from whole-stand models to individual-tree models, have been developed for forest types managed for wood production. The resultant models are used for a host of purposes including inventory updating, management planning, evaluation of silvicultural alternatives, and harvest scheduling. Because of the large investment in developing growth and yield models for improved genotypes and silvicultural practices for loblolly pine (Pinus taeda) in the Southern United States, this region serves to illustrate approaches for modelling intensively managed forests. Analytical methods and computing power generally do not restrict development of reliable growth and yield models. However, long-term empirical observations on stand development, which are time consuming and expensive to obtain, often limit modelling efforts. Given that growth and yield models are used to project present volumes and to evaluate alternative treatment effects, data of both the inventory type and the experimental type are needed. Data for developing stand simulators for loblolly pine plantations have been obtained from a combination of permanent plots in operational forest stands and silvicultural experiments; these data collection efforts are described and summarized. Modelling is essential for integrating and synthesizing diverse information, identifying knowledge gaps, and making informed decisions. The questions being posed today are more complex than in the past, thus further accentuating the need for comprehensive models for stand development.
Remote sensing data has been widely used in the estimation of crop yields by employing statistical methods such as regression model. Machine learning, which is an efficient empirical method for classification and prediction, is another approach to crop yield estimation. This paper described the corn yield estimation in Iowa State using four machine learning approaches such as SVM (Support Vector Machine), RF (Random Forest), ERT (Extremely Randomized Trees) and DL (Deep Learning). Also, comparisons of the validation statistics among them were presented. To examine the seasonal sensitivities of the corn yields, three period groups were set up: (1) MJJAS (May to September), (2) JA (July and August) and (3) OC (optimal combination of month). In overall, the DL method showed the highest accuracies in terms of the correlation coefficient for the three period groups. The accuracies were relatively favorable in the OC group, which indicates the optimal combination of month can be significant in statistical modeling of crop yields. The differences between our predictions and USDA (United States Department of Agriculture) statistics were about 6-8 %, which shows the machine learning approaches can be a viable option for crop yield modeling. In particular, the DL showed more stable results by overcoming the overfitting problem of generic machine learning methods.
토사유출량 산정을 위하여 국내 실무에서는 RUSLE 공식이 대부분 사용되고 있다. 그러나 이 공식의 각 매개변수에 대한 국내의 검증은 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 RUSLE 공식의 매개변수 중 강우침식능 인자에 대한 특성을 분석하였다. 강우침식능 인자는 강우의 총에너지와 30분 최대 강우의 곱으로 표현된다. 본 연구에서는 먼저 강원지역 시험유역의 토사유출량 관측자료를 활용하여 10개의 강우에너지 산정식의 특성을 검토하였으며, 총강우량, 최대 강우강도, 총 에너지, 토사유출량과의 상관관계를 분석하여 각 공식의 국내 적용성을 검토하였다. 또한 9년 동안의 10분 단위의 강우자료를 이용하여 강릉지역 30분 강우강도와 60분 강우강도의 관계를 제시하였다.
The amount of rice yield reduction due to inundation should be estimated to analyse economic efficiency of the farmland drainage improvement projects because those projects are generally promoted to mitigate flood inundation damage to rice in Korea. Estimation of rice yield reduction will also provide information on the flood risk performance to farmers. This study presented the relationships between inundated durations and rice yield reduction rates for different rice growth stages from the observed data collected from 1966 to 2000 in Korea, and developed the rice yield reduction estimation model (RYREM). RYREM was applied to the test watershed for estimating the rice yield reduction rates and the amount of expected average annual rice yield reduction by the rainfalls with 48 hours duration, 10, 20, 50, 100, 200 years return periods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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