• 제목/요약/키워드: Forest meteorology

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기온에 따른 벼 출수기 생육 반응 및 남한에서 북한 적응 품종 육성을 위한 출수기 목표 생장량 추정 (Growth at Heading Stage of Rice Affected by Temperature and Assessment of the Target Growth Applicable to North Korea for Breeding in South Korea)

  • 양운호;최종서;이대우;강신구;이석기;채미진
    • 한국농림기상학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.108-121
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    • 2021
  • 본 연구는 북한 적응 벼 품종을 남한의 유사 기후 지역에서 육성하는 경우, 북한 지역별로 육성모지 수준의 생장을 위한 출수기 목표 생장량을 추정하기 위하여 기온이 서로 다른 지역(수원, 철원, 진부)에서 6품종의 출수기 벼 생장 반응을 검정하고 북한 지역의 기온에 적용하여 분석하였다. 시험지역, 연도를 합하여 품종의 최고값 대비 지수 성적을 분석하였을 때, 이앙기-출수기 기간의 평균기온과 출수기 초장 및 건물중은 고도로 유의한 2차 함수식의 관계를 보였으며, 초장 최고값은 23.2 ℃, 건물중 최고값은 22.8 ℃에서 나타났다. 각각의 품종에서 이앙기-출수기 평균기온이 낮아짐에 따라 출수 소요일수는 증가하였으나, 출수소요 적산온도는 지역간 차이가 적고 비교적 일정하였다. 시험지역의 토양 특성 차이에 의한 출수기 벼 생육 차이는 적었으며, 시험지역의 기온 처리에 의한 출수기 건물중은 현지시험에서와 같은 양상이었다. 현지시험에서 나타난 품종별 출수소요 적산온도를 북한 지역의 평균기온과 안전 출수 한계기에 대입하여 비교한 결과, 5지역(개성, 해주, 사리원, 남포, 평양)은 중생종까지, 14지역(용연, 신계, 안주, 구성, 신의주, 장전, 원산, 함흥, 평강, 양덕, 희천, 수풍, 신포, 강계)은 조생종만 재배 가능하며, 4지역(김책, 청진, 선봉, 중강)은 출수가 가장 빨랐던 조품도 적응하지 못하는 것으로 분석되었다. 북한의 중생종 재배 가능 5지역은 이앙기안전 출수 한계기 평균기온이 수원보다 0.7~1.2 ℃ 낮았으며, 이들 지역에서는 수원에서 육성한 중생종을 동일한 방법으로 재배하면 수원과 비슷한 수준의 출수기 생장량을 보이는 것으로 분석되었다. 조생종 재배만 가능한 14지역 중 9지역(용연, 신계, 안주, 구성, 신의주, 장전, 원산, 희천, 수풍)의 이앙기-안전 출수 한계기 평균기온은 22.2~23.0 ℃로 철원의 22.9 ℃와 차이가 크지 않았으며, 철원에서 육성한 조생종을 재배하면 철원과 비슷한 수준의 출수기 생장량을 나타내는 것으로 분석되었다. 철원과 같은 수준의 조생종 출수기 생장량 확보를 위해서는 함흥과 강계의 경우 철원에서 나타나는 초장보다 4cm 긴 품종, 평강과 양덕 및 신포의 경우에는 초장은 8~14cm, 주당 건물중은 2~4g 큰 품종을 육성해야 하는 것으로 분석되었다. 종합적으로, 북한 적응 품종을 남한의 유사 기후 지역에서 육성하는 경우, 중생종 재배 가능 지역은 수원, 조생종 재배 가능 지역 중 철원과 기온이 비슷한 지역은 철원에서 육성한 품종을 재배하면 출수기 생장량이 비슷하며, 철원보다 기온이 낮은 지역에 대하여는 철원에서 나타나는 것보다 더 큰 출수기 생장량을 보이는 품종을 육성해야 할 것으로 판단되었다.

기계학습을 이용한 벼 수발아율 예측 (Predicting the Pre-Harvest Sprouting Rate in Rice Using Machine Learning)

  • 반호영;정재혁;황운하;이현석;양서영;최명구;이충근;이지우;이채영;윤여태;한채민;신서호;이성태
    • 한국농림기상학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.239-249
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    • 2020
  • 본 연구는 자연 조건에서 쌀가루용 벼의 수발아율을 예측하기 위한 것으로 기계학습을 이용하여 기상요소들에 따른 수발아율을 간단히 예측할 수 있는 초기 시스템을 개발하기 위해 수행되었다. 이를 위하여 강원도, 충청북도, 경상북도에 위치한 6개 지역에서 쌀가루용 벼 3품종을 재배하였다. 수확 후 수발아율과 출수일을 조사하였으며, 각 지역의 종관기상대의 일평균 기온과 상대 습도, 그리고 강수량 정보를 이용하여 기계학습 모델 중 하나이며, 정확도가 높은 GBM 모델로 수발아율을 예측하였다. 2017년부터 2019년까지 강원과 충북, 그리고 경북의 6개 지역에서 쌀가루 용 벼 3품종에 대해 재배 실험을 수행하였다. 조사 항목은 출수일과 수발아율이었다. 기상자료는 동일한 지역명의 종관기상대를 이용하여 일 평균 기온 및 상대 습도, 그리고 강수량 자료를 수집하였다. 수발아율 예측을 위해 기계학습 모델인 Gradient Boosting Machine (GBM)을 이용하였으며, 학습 투입 변수로는 평균 기온과 상대 습도, 그리고 총 강수량이었다. 또한 수발아 피해 관련 기간을 설정하기 위해 출수 후 몇일 후부터 그 이후의 기간에 대한 실험도 수행하였다. 자료는 수발아 피해 관련 기간의 교정을 위한 training-set과 vali-set, 검증을 위한 test-set으로 구분하였다. training-set과 vali-set으로 교정한 결과, 출수 후 22일 후부터 24일동안에서 가장 높은 score를 나타내었다. test-set으로 검증한 결과는 3.0%보다 낮은 구간에서 수발아율을 약간 높게 예측한 경향이 있었지만, 높은 예측력을 보였다(R2=0.76). 따라서, 기계학습을 이용하여 특정기간동안의 기상요소들로 수발아율을 간단하게 예측할 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구의 결과를 종합해 볼 때, 기계학습을 이용하여 특정 기간 동안에 평균 기온과 상대 습도, 그리고 총 강수량으로 높은 수발아율 예측 성능을 보였으며, 이 시스템을 이용하여 일반 농가들을 대상으로 수발아에 관한 피해를 예방할 수 있는 조기 수발아 예측 시스템으로 이용가능 할 것으로 판단된다. 하지만 품종마다 휴면 정도 차이로 인한 수발아 관련 기간에 차이가 있으므로, 다른 쌀가루용 벼 품종에 대해서도 추가로 조사하고, 개별 품종으로 세분화하여 분석한다면 좀 더 정확도 높은 예측 시스템을 개발할 수 있을 것으로 판단된다.

초분광 이미지를 이용한 배나무 화상병에 대한 최적 분광 밴드 선정 (Spectral Band Selection for Detecting Fire Blight Disease in Pear Trees by Narrowband Hyperspectral Imagery)

  • 강예성;박준우;장시형;송혜영;강경석;유찬석;김성헌;전새롬;강태환;김국환
    • 한국농림기상학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.15-33
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    • 2021
  • 화상병이란 erwinia amylovora라는 강한 전염성을 보유하고 있어 감염 시 1년 내에 과수를 고사시키며 그 중심으로 반경 500m이내에 과수 재배를 불가능하게 만드는 세균성 바이러스이다. 이 화상병은 과수의 잎과 가지를 진한 갈색 또는 검은색으로 변색시키기 때문에 분광학적으로 검출이 가능하다고 판단되며 이는 다중분광센서를 탑재한 무인기를 이용하는 것이 효율적이다. 그러나 다중분광센서는 적은 중심 파장과 함께 넓은 반치전폭(FWHM)을 가지고 있어 화상병에 가장 민감하게 반응하는 파장 대역을 파악하기 어렵다. 그렇기 때문에, 본 논문에서는 화상병에 감염된 잎과 가지와 비감염된 잎과 가지의 초분광 이미지를 5 nm FWHM으로 취득한 후 각각 10 nm, 25 nm, 50 nm와 80 nm FWHM로 평준화한 후 샘플을 7:3, 5:5와 3:7의 비율로 훈련데이터와 검증데이터로 나누어 의사결정트리 기법으로 최적의 파장을 선정하고 overall accuracy (OA)와 kappa coefficient (KC)를 이용한 분류 정확도 평가를 통해 배나무 화상병 검출가능성을 확인하였다. 화상병에 감염 및 비감염된 잎과 가지의 초분광 반사율을 비교한 결과, green, red edge 및 NIR 영역에서 차이가 두드러지게 나타났으며 첫 번째 분류 노드로 선택된 파장 영역은 대체로 750 nm와 800 nm였다. 잎과 가지 영역의 영상데이터를 의사결정트리 기법을 이용하여 분류정확도를 종합적으로 비교한 결과, 50nm FWHM 인 4개 대역(450, 650, 750, 950nm)은 10nm FWHM인 8개 대역(440, 580, 660, 680, 680, 710, 730, 740nm)의 분류 정확도 차이가 OA에서 1.8%와 KC에서 4.1%로 나타나 더 낮은 비용의 밴드패스필터인 50nm FWHM을 이용하는 것이 더 유리하다고 판단된다. 또한 기존의 50nm FWHM 파장대역들에 25nm FWHM파장대역들(550, 800nm)을 추가하는 것을 통해 화상병 검출뿐만 아니라 농업에서 다양한 역할을 수행할 수 있는 다중분광센서를 개발할 수 있다고 판단된다.

초분광 영상을 이용한 봄감자의 잎 Na 함량 예측 모델 개발 (Development of Prediction Model for the Na Content of Leaves of Spring Potatoes Using Hyperspectral Imagery)

  • 박준우;강예성;유찬석;장시형;강경석;김태양;박민준;백현찬;송혜영;전새롬;이수환
    • 한국농림기상학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.316-328
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    • 2021
  • 본 연구에서는 간척지의 염분 모니터링을 위한 다중 분광 센서를 개발하기 위해 400~1000 nm 초분광센서를 사용하여 봄 감자의 잎 Na 함량 예측 모델을 구축하고자 하였다. 관개조건은 표준, 한해, 염해(2, 4, 8 dS/m)로, 관수량은 증발량을 기준으로 산정하였다. 영양생장기, 괴경형성기, 괴경비대기에 각각 관개를 시작한 후 1주와 2주 후에 잎의 Na 함량을 측정하였다. 잎의 반사율은 10nm 파장 간격을 기준으로 5 nm에서 10nm, 25nm, 50nm FWHM (full width at half maximum)으로 변환되었다. PLS-VIP를 사용하여 봄 감자 잎의 Na 함량에 따른 염분 피해 수준을 예측하기 위한 10개의 밴드비가 선택되었다. 선택된 10개의 밴드비 중 가중치가 가장 낮은 순서대로 밴드비를 하나씩 제거하면서 MLR모델을 추정하였다. 모델의 성능은 R2, MAPE 뿐만 아니라 밴드비의 수, 다중 분광센서를 작게 만들기 위한 최적의 FWHM 수로 비교하였다. 1, 2주차의 영양생장기, 괴경형성기와 2주차의 괴경비대기에서 봄 감자의 잎 Na 함량을 예측하기 위해서는 25 nm의 FWHM을 사용하는 것이 유리하였다. 선택된 밴드필터는 430/440, 490/500, 500/510, 550/560, 570/580, 590/600, 640/650, 650/660, 670/680, 680/690, 690/700, 700/710, 710/720, 720/730, 730/740 nm로 Red 및 Red-edge 영역에서 15개 밴드비가 선택되었다.

비선형회귀 분석을 통한 난지형 마늘의 적지기준 설정연구 (Setting Criteria of Suitable Site for Southern-type Garlic Using Non-linear Regression Model)

  • 최원준;김용석;심교문;허지나;조세라;강민구
    • 한국농림기상학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.366-373
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    • 2021
  • 본 연구는 현장관측자료의 분석을 통해 현장데이터 기반 생육적온 분석 및 재배적지 분석 기준을 제시하고자 하였다. 연구에 활용된 현장 데이터는 고흥, 남해, 신안, 창녕, 해남 등 5개 지역의 난지형 마늘 생산량데이터를 구득하였으며, 관측소별 관측값을 역거리 가중법(Inverse Distance Weighted)를 통해 지역내 농경지 기온데이터를 추출하였다. 데이터 분석에 활용된 기간은 2010년부터 2019년까지 10년간 데이터를 활용하였다. 조사된 생산량과 기온의 국소(Kernel)회귀분석을 통해 생육적온을 분석하였으며, 대역폭에 따라 0.8(18.781℃), 0.9(18.930℃), 1.0(19.542℃), 1.1(20.165℃), 1.2(21.042℃)이었다. 생육적온의 검증 및 재배적지 기준 적용을 위해 온도반응모델을 진행하였다. 분석된 생육적온과 생산량데이터 간의 회귀 분석 및 상관 분석을 수행결과 결정계수(R2)는 0.325~0.438로 분석되었으며, 상관관계 분석에서는 유의 확률 0.001 수준에서 상관계수 0.57~0.66로 분석되었다. 전체적으로 대역폭이 증가함에 따라 결정 계수가 더 높아졌으나 대역폭 1.0을 제외한 모든 대역폭에서는 편향된 결과로 일부 데이터가 모델에 크게 영향을 주는 것으로 나타났다. 이에 비선형분석을 통해 모든 데이터가 평이하게 반영된 모델인 대역폭 1.0이 본 연구 목적에 적합한 것으로 분석되었다.

온실 내 초분광 영상 취득 시 할로겐과 차광 커튼이 미치는 영향 (Effects of Halogen and Light-Shielding Curtains on Acquisition of Hyperspectral Images in Greenhouses)

  • 김태양;유찬석;강예성;장시형;박준우;강경석;백현찬;박민준;박진기
    • 한국농림기상학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.306-315
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    • 2021
  • 본 연구는 유리온실 내에서 초분광 영상을 취득하였을 때 차광 커튼과 할로겐이 DN value스펙트럼에 미치는 영향에 관한 것이다. 국립식량과학원 남부작물부 유리온실에 설치된 자동영상취득시스템을 이용하였으며 30° 기울어진 보정용 Tarp (1.4×1.4 m, 12%)를 설치한 후 하우징과 거리별(0.7~2.1 m) 영상데이터를 4가지 조건으로 3반복 취득했다. 차광 커튼과 할로겐을 모두 사용하지 않고 영상을 취득하였을 경우, 직달광부분과 그림자부분은 550 nm를 기준으로 스펙트럼의 변동성이 커졌다. 직달광부분과 그림자부분의 평균 변동계수(Coefficient of variation, CV)값은 각각 1.8%, 4.2%이며 그림자 유무에 관계없이 CV값을 계산 할 경우 12.5%로 증가되었다. 차광 커튼을 사용하지 않고 할로겐만을 이용한 경우 직달광부분과 그림자 부분의 CV 값은 2.6%, 10.6%이고 그림자 유무에 관계없이 CV 값을 계산할 경우 11.2%로 나타났으며 하우징과 거리에 따른 할로겐 보광량 차이로 인해 스펙트럼 변화폭이 증가되었다. 차광커튼만을 사용한 경우 CV 값은 1.6%이며 직달광과 그림자부분의 구분이 사라졌다. 차광 커튼과 할로겐을 모두 사용한 경우 하우징과 거리에 따른 할로겐의 보광량 차이로 CV 값은 10.2%로 증가했다. 할로겐과 차광 커튼을 모두 사용한 영상의 높이 범위 별 CV 값을 계산하였을 때 0.1 m 범위는 1.4%, 0.2 m범위는 1.9%, 0.3 m 범위는 2.6%, 0.4 m 범위는 3.3%로 나타났다. 따라서 온실에서 표준화된 영상데이터를 취득하기 위해서는 차광 커튼을 이용해 광을 균일하게 해야하고 할로겐램프를 이용해 보광 할 경우 대상의 수직 높이가 0.2 m 미만이며 대상과 하우징의 거리가 일정하게 유지 되었을 때 유효하다고 판단된다.

격자기상예보자료 종류에 따른 미국 콘벨트 지역 DSSAT CROPGRO-SOYBEAN 모형 구동 결과 비교 (A Comparison between Simulation Results of DSSAT CROPGRO-SOYBEAN at US Cornbelt using Different Gridded Weather Forecast Data)

  • 유병현;김광수;허지나;송찬영;안중배
    • 한국농림기상학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.164-178
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    • 2022
  • 주요 곡물 생산 지역에 대한 작황 계절 예측을 위해 작물모형과 기상 예보자료들이 활용되고 있다. 이 때, 작물모형의 입력자료로 활용되는 기상자료의 불확실성이 작황 예측 결과에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 기상 예보자료에 따른 작물모형 결과에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 주요 곡물 생산 지역인 미국의 콘벨트 지역을 대상으로 중규모 수치예보 모형인 Weather Research and Forecasting (WRF)로 10km 해상도의 계절 예측 자료를 생산하였다. 보다 상세한 기상 예보자료 생산을 가정하기 위해 통계적 기법인 Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM) 기법을 활용하여 WRF 자료를 기반으로 5km 해상도로 예측 자료를 생산하였다. WRF와 PRISM 계절 예측 자료로 CROPGRO-SOYBEAN 모형을 구동하여 두 기상 예보자료에 따른 작물 생육 모의 결과를 얻었다. 2011~2018 기간에 대하여 4월 10일부터 8일 간격으로 11개의 파종일을 설정하였으며, 3개의 콩 성숙군에 대한 품종 모수가 사용되었다. 기상 자료의 불확실성을 파악하기 위해 작물 재배기간 동안의 누적 생육도일과 누적 일사량을 비교하였다. 예측된 수량 및 성숙일 등의 주요 변수들을 비교하였다. 두 기상 자료로부터 얻어진 변수들 사이의 일치도 통계량 계산을 위해 root mean square error (RMSE), normalized root mean square error (NRMSE) 및 structural similarity(SSIM) index가 사용되었다. WRF와 PRISM에서 계산된 누적 생육도일 사이의 일치도가 낮았던 연도에 콩 성숙일 모의 값에 대한 오차가 크게 나타났다. 콩 모의 수량 또한 성숙일 및 온도의 오차가 크게 나타났던 연도에 상대적으로 낮은 일치도를 가졌다. 또한 파종일이 수량 및 성숙일 예측의 일치도에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 WRF와 PRISM 자료 사이에 온도 자료의 불확실성이 작황 예측의 불확실성에 영향을 주었으며, 재배 시기에 따라 그 불확도의 크기가 상이할 수 있음을 암시하였다. 따라서 신뢰도 높은 작황 예측 자료 생산을 위해 작물별 재배기간을 고려한 불확실성 평가 등의 추가적인 연구가 진행되어야 할 것으로 보인다.

폭염처리에 의한 감자의 수량성과 품질 변화 (Changes of Yield and Quality in Potato (Solanum tuberosum L.) by Heat Treatment)

  • 이규빈;최장규;박영은;정건호;권도희;조광룡;천충기;장동칠;진용익
    • 한국농림기상학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.145-154
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    • 2022
  • 기후변화로 인한 이상기온 현상으로 전 세계적으로 자연재해와 피해가 점차 증가하고 있다. 이는 저온성작물로 알려진 감자 생산에 악영향을 미칠 것으로 예상된다. 향후 식량안보작물로서의 감자의 역할은 증대될 것으로 예상되지만, 감자에 대한 기후변화의 영향과 대응책은 충분히 확립되어 있지 않다. 따라서 본 연구를 통해 폭염처리에 따른 감자의 피해 양상을 분석하고, 품종별 반응을 평가하여 이상고온 환경에 대응하는 감자의 안정 재배기술을 확립하고자 수행하였다. 폭염처리(35~37℃)는 한여름(7월) 비닐하우스를 밀폐하여 처리하였으며, 대조구와 비교하여 감자의 수량 및 품질 특성을 비교하였다. 폭염처리를 했을 때 총 수량과 상서수량 및 주당 괴경수는 감소하는 것으로 나타났다. 폭염처리 시 자영 품종은 대조구에 비해 상서수량(>80g)이 84% 감소하여 고온 피해가 컸으며, 조풍 품종은 36%로 감소폭이 적었다. 괴경 생리장해(이차생장, 열개, 기형)는 폭염구에서 전반적으로 증가하는 경향이었다. 열개 발생률이 가장 적은 품종은 '조풍'이었다. 폭염처리 하에서 괴경은 길어졌는데, 이는 감자의 상품성이 낮아지는 것을 의미한다. 괴경의 경도와 건물률은 폭염 처리를 받았을 때 유의하게 낮아 지는 경향을 보였다. 따라서 폭염 조건에서 감자 재배 시 수량 감소와 품질 피해를 입으며, 폭염 적응성이 높은 품종은 '조풍'이었다. 이상의 연구 결과는 감자 재배 농가 및 내서성 품종 육종 등에 기초 자료로 사용될 수 있을 거라 판단된다.

무인기로 취득한 RGB 영상과 YOLOv5를 이용한 수수 이삭 탐지 (Sorghum Panicle Detection using YOLOv5 based on RGB Image Acquired by UAV System)

  • 박민준;유찬석;강예성;송혜영;백현찬;박기수;김은리;박진기;장시형
    • 한국농림기상학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.295-304
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    • 2022
  • 본 연구는 수수의 수확량 추정을 위해 무인기로 취득한 RGB 영상과 YOLOv5를 이용하여 수수 이삭 탐지 모델을 개발하였다. 이삭이 가장 잘 식별되는 9월 2일의 영상 중 512×512로 분할된 2000장을 이용하여 모델의 학습, 검증 및 테스트하였다. YOLOv5의 모델 중 가장 파라미터가 적은 YOLOv5s에서 mAP@50=0.845로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 파라미터가 증가한 YOLOv5m에서는 mAP@50=0.844로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 두 모델의 성능이 유사하나 YOLOv5s (4시간 35분)가 YOLOv5m (5시간 15분)보다 훈련시간이 더 빨라 YOLOv5s가 수수 이삭 탐지에 효율적이라고 판단된다. 개발된 모델을 이용하여 수수의 수확량 예측을 위한 단위면적당 이삭 수를 추정하는 알고리즘의 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 판단된다. 추가적으로 아직 개발의 초기 단계를 감안하면 확보된 데이터를 이용하여 성능 개선 및 다른 CNN 모델과 비교 검토할 필요가 있다고 사료된다.

재배 및 환경조건에 따른 쌀 단백질 함량 변동 평가 (Evaluation of Rice Protein Content Variation on Cultivation and Environmental Conditions)

  • 이윤호;김정원;정재혁;황운하;이현석;양서영;이충근
    • 한국농림기상학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.267-274
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    • 2022
  • 본 연구는 연차, 이앙시기, 품종, 질소 시비량, 연차 및 기상 환경과 연계하여 쌀 단백질 함량 변동에 영향을 미치는 기여도와 요인 분석한 연구 결과이다. 이앙시기의 단백질 함량은 적식 5.7%, 적식 5.9%, 만식 6.6%이었으며, 품종에서는 추청, 호평, 일품, 미품, 오대, 새누리, 새일미들은 6.1% 이상이었고, 친들, 신동진, 삼광, 운광 영호진미들은 6.1% 이하였다. 질소 시비량에서는 무비 5.7%, 보비 6.1% 및 다비 6.8%이었다. 연차, 이앙 시기, 품종, 질소 시비량으로 86.9%가 현미 단백질 함량 설명이 가능하였으며, 단백질 함량에 미치는 특성들의 기여도는 질소 시비량 (38.8%)로 가장 높았고 그 다음으로는 이앙 시기(13.7%) 그리고 품종(8.2%), 연도(3.5%) 순이었다. 출수 이후 20일과 40일의 기상환경으로 46.8%가 현미 단백질 함량에 대해 설명이 가능하였으며, 출수 이후 20일 평균 온도(9.3%) 가장 높았고 그 다음으로 일조시간(3.9%) 그리고 일사량(3.5%) 순으로 기여하였다. 쌀 단백질 함량은 출수 이후 20일간 평균 온도와 일조 시간 및 일사량 변화에 영향을 받는 것으로 판단되었으며, 낮은 쌀 단백질을 생산하기위해서는 출수 이후 적정 등숙 온도 및 일사량을 확보하는 것이 중요하다.