이상치가 존재하는 회귀모형에서 이상치를 탐색하거나 로버스트 추정량에 대한 연구는 매우 중요하다. 이러한 연구는 leave-one-out를 이용하여 회귀계수를 추정하고 잔차를 이용하여 오차 분산을 추정하여 이상치를 탐색하는데 있다. 본 연구는 회귀모형에서 회귀계수를 추정하지 않고 오차 분산을 추정할 수 있는 Rice 추정량의 적용을 소개한 것이다. 특히, 단순회귀모형에서 이상치의 유무에 따라 Rice 추정량의 통계적 성질을 비교하고 이상치 탐색에 있어 어떤 장점이 있는지를 탐색한 연구이다.
우리나라 벼 수량 기상반응의 최대경계선 분석을 통하여 구축한 벼 수량예측모델(금 등, 2001)의 지역, 연차 및 품종의 수량 변이 예측 정확도를 검증한 결과는 다음과 같다. 1. 모형구축에 이용된 전국 20개 지역의 지역별 15년 간의 평균수량은 실측치와 예측치 간에 r=0.9296$^{**}$ 으로 고도로 유의한 상관을 나타내고 있으며 모형작성에서 제외시켰던 12개 지역 평균수량의 예측치와 실측치간의 상관계수도 r=0.8923$^{**}$ 으로 모형작성에 이용된 지역보다 수량예측의 정확도가 다소 낮게 나타났으나 통계적으로 고도로 유의하였다. 2. 모형설정에 사용된 20개 지역과 사용되지 않는 12개 지역 모두 연차별 실제수량과 예측수량간에는 고도로 유의한 상관이 존재하여 수량의 연차간 변이를 잘 예측하였다. 다만 냉해년에는 다소과대 추정하는 경향이었다. 3. 동진벼, 화성벼, 추청벼 등의 8개 품종별로 실제 수량과 예측수량간에는 고도로 유의한 상관이 있었다. 다만 모형구축에 이용되지 않은 지역의 자료를 이용하는 경우 모형설정에 이용한 자료를 이용한 경우보다 다소 상관이 낮아졌다. 4. 결론적으로 수량기상반응의 최대경계선(boundary line)분석은 수량 예측 모형의 구축에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 판단되었으며, 본 연구에서 고려하지 않은 토양조건, 시비조건 등에 대한 최대경계선 분석을 포함시키는 경우 보다 정확도가 높은 수량예측모형을 작성할 수 있으며 이를 통한 지성, 년도, 품종에 따른 수량의 변이를 실용적으로 예측할 수 있을 것으로 기대된다.
장기적인 시계열 수량 평균이 기술적인 발전 요인에 의해 증가하는 추세를 제거하여, 기존 MODIS NDVI 및 기상자료를 이용한 우리나라 벼 수량 추정 모형을 개선하고자 하였다. 이를 위해 2002년부터 2019년 까지의 NDVI (MYD13Q1)와 기상자료를 사용하여 다중 선형 회귀 분석을 수행하였다. 벼 수량 추세를 분석하고 이를 제거하여 모형을 보완하였다. 개선된 모형을 이용하여 추정한 벼 수량과 수량 통계 값 간의 상관 분석을 통해 추세 제거에 따른 정확도를 평가하였다. 그 결과, 추세가 제거된 벼 수량 추정 모형에 의해 예측된 수량이 통계 수량의 연간 변동 특성을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다. 추세 제거 전의 모형과 비교하여 통계 수량과의 상관계수와 결정계수도 높게 나타났다. 따라서 추세 제거 방법이 벼 수량 추정 모형을 효과적으로 보정하는 방법임을 확인하였다.
한국의 농업에서 쌀 생산량조사는 매우 중요한 조사로 알려져 있다. 특히 쌀 예상 생산량조사는 농업정책결정과 관련하여 유용한 기초자료를 제공한다는 점에서 가능한 한 정확한 예측을 필요로 한다. 본 논문에서는 통계적 모형을 이용한 쌀 예상 추정방법을 제안하고 기존의 주관적 추정방법인 달관추정과 비교함으로써 쌀 예상 생산량 추정과정 통계적방법의 응용 가능성과 타당성을 제시하고 있다.
A simplified physiologically-based dynamic model, SIMRIW was selected for predicting the growth and yield of rice. The applicability of the model to the rice cultivars and weather conditions in the Republic of Korea was evaluated. Parameters of the model were calibrated using actual rice yields in Suweon region and an optimization scheme, Constrained Rosenbrock Algorithm. The simulated results from the calibrated model were in good agreement with the field data. The model with parameters calibrated for Suweon was applied to other five regions for the evaluation of transferability, but the simulated results fell short of satisfaction. However, the model is found to be applied to real-time prediction of the growth and yield of rice crop, which is believed to be useful for timely rice crop management, agricultural policy making, and optimal irrigation water management.
온일도(Degree day)를 시간단위로한 쌀바구미의 행렬모형을 작성하였다. 기본행렬모형에서 측정된 계차증가율은 2.155/100DD였으며, 성충밀도는 지수함수적으로 증가하였다. 종내경쟁을 도입한 행렬모형에서 성충밀도는 수렴진동의 형태를 보였으며 69.300일도경에서 530으로 안정되었다. 주어진 실험조건에서 실험개체군의 밀도변동 모형에서 예측되는 것과 유사하였다. 그러나 초기최고밀도와 밀도변동추이에서 양자간에 차이를 보였다. 이는 주로 실험 개체군의 경우 자원의 일정성이 유지되지 않았던 데에서 유기된 결과로 생각된다.
본 연구에서는 기상조건에 영향을 받지 않고 레이더산란 측정을 할 수 있는 X-band 안테나 기반 자동관측 시스템을 구축하였다. 이 시스템을 이용하여 벼 생육시기에 따른 편파별 후방산란계수 변화와 벼 생육인자 변화를 관측하고, 후방산란계수와 벼 생육인자와의 관계를 분석을 통해 최적조건의 후방산란계수를 이용한 벼 생육을 추정하였다. 벼 생육시기에 후방산란계수 변화를 관측해 본 결과 생육초기에는 VV-편파가 HH, HV/VH-편파 보다 후방산란계수가 높게 나타났고, 모든 편파별 후방산란계수가 벼 유수형성기 (7월 말경)까지 증가하다가 그 후 감소 한 후 9월 초순이후 다시 증가하는 dual-peak 현상을 뚜렷이 나타났다. 동시에 생육시기에 따른 생체중, 이삭 건물중, 엽면적지수, 초장 등 벼 생육인자들의 생육 변화를 관측해 보았는데 생체중, 엽면적지수, 초장은 6월 중순부터 7월 하순까지 편파별 후방산란계수와의 변화 경향이 비슷하게 나타났고, 이삭 건물중의 경우 특히 VV-편파 후방산란계수가 9월 초순에서 10월 초순까지 변화 경향이 동일하게 나타났다. 편파별 후방산란계수와 벼 생육인자와의 상관관계를 분석한 결과 엽면적지수, 생체중은 6월 중순 (DOY 168)부터 7월 하순 (DOY 209) 시기에 HH-편파 후방산란 계수와 상관관계가 높았고, 초장은 같은 시기에 VV-편파 후방산란계수와 관계가 높게 나타났다. 이삭 건물중의 경우 벼 출수기가 끝나고 결실기로 접어드는 9월 초순 (DOY 244) 부터 10월 초순 (DOY 276) 시기에 VV-편파 후방산란계수와 상관관계가 높게 나타났다. 이 결과를 바탕으로 벼 생육인자와 상관이 높게 나타난 편파별 후방산란계수를 이용하여 벼 생육을 추정하였다. 엽면적지수는 HH-편파 후방산란계수를 이용하여 2007년도 실측값과 2008년도 추정 경험 모형을 비교해본 결과 비교적 오차가 작았고 (RMSE=0.43), 상관관계가 높은 HH-편파 후방산란계수를 이용하여 2007년도 생체중 실측값과 생체중 추정 모형 (2008년도)을 비교해 본 결과 RMSE가 41.0 g $m^{-2}$ 으로 비교적 작은 오차를 보여 생체중 추정 모형의 유효성이 높다는 것이 증명되었다. 또한 초장의 경우 실측값 (2007년)과 초장 추정 모형 (2008년)을 비교 분석한 결과 오차 범위가 비교적 작게 나타났고 (RMSE=6.93 cm), VV-편파 후방산란계수를 이용해 얻은 이삭 건물중 추정 경험 모형 (2008년도)과 2007년도 이삭 건물중 실측값과의 관계를 통해 추정식을 검증한 결과 RMSE=0.35 g/m2 을 보여 이삭 건물중 추정모형의 유효성이 높다는 것이 증명되었다. 본 연구결과에서는 Kim et al. (2009)이 일정한 간격을 두고 수동조건으로 관측한 결과와 비교해서 벼 생육시기에 따른 편파별 후방산란계수 변화 경향이 뚜렷하게 나타났고, 이 후방산란계수를 이용하여 벼 생육인자와의 관계 및 추정 결과에서도 기존 결과보다 상관관계 및 생육추정 모형 유효성이 높게 나타났다. 본 연구 결과를 통해 X-band 산란계 자동측정 시스템을 이용하여 벼 생육을 예측 할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 농경지의 면적 산정과 다양한 작물의 생산량 추정을 위해 많이 활용되고 있는 MODIS 영상과 기상자료를 이용하여 우리나라의 벼 수량을 추정해보고자 하였다. Terra와 Aqua 위성으로부터 얻어진 시계열 MODIS NDVI 자료를 구축하고 수량과의 상관성이 높은 시기를 선택하여 기상자료와 함께 다중회귀 모형 기반으로 우리나라 벼 수량을 추정하였다. 2002년부터 2010년까지 MODIS 위성 식생지수 NDVI와 기상자료(일조시간 및 일사량)를 이용하여 우리나라 벼 수량 추정을 위한 다중 회귀모형을 작성하였다. MODIS NDVI와 관측소 기상자료 1을 이용한 모형으로 2011년 쌀 수량 추정한 결과 $494.6kg\;10a^{-1}$로 통계청이 발표한 최종 수량과는 $1.1kg\;10a^{-1}$ 차이가 나는 것으로 나타났다. MODIS NDVI와 관측소 기상자료 2를 이용한 모형으로 2011년 쌀 수량 추정한 결과 $509.7kg\;10a^{-1}$로 통계청이 발표한 최종 수량과 $14.1kg\;10a^{-1}$ 차이가 나는 것으로 나타났다. 2002년부터 2011년까지의 우리나라 쌀 수량 분포도를 작성하였다.
CASA 모델은 작물의 순 일차생산량(NPP)을 추정하는 가장 빠르고 정확한 모델 중 하나이다. 본 연구의 목적은 (1) 2002년 ~ 2012년 동안 한국의 논지역을 대상으로 작물 NPP의 시공간적 변화 패턴을 분석하고, (2) 연간 NPP와 쌀 생산성 간의 관계를 파악하여, (3) MODIS Product와 태양 복사량을 CASA 모형에 적용하여 2012년 한국의 쌀 수량을 추정하는 것이다. 또한, (4) 통계청이 발표한 최종 수량과 비교를 통해 적용을 검토하였다. 이를 위해, 월별 또는 누적 NPP와 수량과의 상관분석을 실시하였다. 그 결과, 총 누적 NPP와 9월의 NPP가 쌀 수량과 높은 상관성을 나타내었으며, 이를 이용하여 추정한 2012년 예측 수량은 누적 NPP 적용시 526.93 kg/10a, 9월의 NPP 적용시 520.32 kg/10a로 추정되었다. 통계청의 최종 수량과의 RMSE는 각각 9.46 kg/10a, 12.93 kg/10a를 나타내었으나, 전반적으로 두 모형 모두 1:1선에 근접한 결과를 보이고 있어 NPP를 이용한 벼 수량 추정 모형이 논벼 수량의 변화특성을 잘 반영하고 있는 것으로 판단된다.
작물 생육모형은 기존의 경험적 작물모형과는 달리 벼의 생장과정을 모의 할 수 있는 장점이 있다. 이러한 작물생육 모형들은 80년대 후반부터 적극적으로 국내도입이 이루어 졌다. 유럽에서 개발된 MACROS로 부터 시작하여 이후 Oryza1 및 Oryza2000 모형과 북미에서 개발된 DSSAT 계열의 모형인 CERES-RICE 모형을 도입하게 되었다. 각각의 모형들은 최초에는 단순히 품종수 적합 후 특정지역에의 수량을 모의하는데 활용되었으나 2000년대에 이르러서는 국내에 적합한 작물모형으로 발전시킬 수 있는 단계에 이르게 되었다. 그러나, 작물생육모형을 기후변화 영향평가를 위한 용도로 주로 사용하였고 실용적인 수준에서의 활용은 미미하였다. 일부 농가 적용을 위한 시도가 있었으나 널리 활용되지는 못하였다. 이러한 활용상의 문제점은 기상자료의 공간해상도가 문제가 가장 크며, 그 다음으로는 각 지역별이 품종에 대한 품종모수 자료가 부족하기 때문이다. 이러한 활용상의 문제점을 극복하기 위해서는 기상관측의 공간해상력을 높이기 위한 관측소의 확대 또는 공간 내삽법이 필요할 것으로 생각된다. 또한 신품종이 일정 재배면적 이상 확대될 경우 이에 대해 품종모수를 적합할 제도적 기술적 방법이 필요하다. 작물모형의 활용 확대를 위해서는 기상 또는 토양 분야와도 연결이 필요하다. 이를 위해서는 군락의 증산 속도와 토양모형에 정보가 필요하며 이는 군락 광합성 관련 부분과 토양 특성에 대해서 새로운 접근이 필요함을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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