Recently, the importance of livestock statistics is increasing because of the food consumption pattern in Korea is changing. We compare the old sample design based on the 1995 National Agriculture Census with the new sample design based on the 2000 National Agriculture Census. We present some considerations to improve the efficiency of the sample design in livestock sector survey.
Al-Saleh, Mohammad Fraiwan;Alshboul, Hadeel Mohammad
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.3
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pp.283-296
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2018
Ranked set sampling, as introduced by McIntyre (Australian Journal of Agriculture Research, 3, 385-390, 1952), dealt with the estimation of the mean of one population. To deal with two or more variables, different forms of bivariate and multivariate ranked set sampling were suggested. For a technique to be useful, it should be easy to implement in practice. Bivariate ranked set sampling, as introduced by Al-Saleh and Zheng (Australian & New Zealand Journal of Statistics, 44, 221-232, 2002), is not easy to implement in practice, because it requires the judgment ranking of each of the combination of the order statistics of the two characteristics. This paper investigates two modifications that make the method easier to use. The first modification is based on ranking one variable and noting the rank of the other variable for one cycle, and do the reverse for another cycle. The second approach is based on ranking of one variable and giving the second variable the same rank (Concomitant Order Statistic) for one cycle and do the reverse for the other cycle. The two procedures are investigated for an estimation of the means of some well-known distributions. It is show that the suggested approaches can be used in practice and can be more efficient than using SRS. A real data set is used to illustrate the procedure.
Increased application of glyphosate (Gly) in glyphosate-resistant (GR) soybean cropping systems may affect rhizospheric microorganisms including IAA-producing rhizobacteria (IPR) and their effect on the growth of soybean. This field experiment was conducted to assess IPR populations in the rhizosphere of GR soybean ('Roundup-Ready' DeKalb DKB38-52) treated with glyphosate and foliar amendment treatments such as $PT21^{(R)}$ (urea solution with N 21 %) and $Grozyme^{(R)}$ (Biostimulant: mixtures of micro nutrients and enzymes). Effects of herbicide, sampling date, and their interaction on total bacterial numbers were significant (P < 0.001, 0.001, 0.013, respectively). Total bacteria (TB) numbers were increased with glyphosate treatment at 20 d after application and highest TB populations were associated with $Grozyme^{(R)}$ application, possibly due to the additional substrate from this product. The IPR of the soybean rhizosphere was significantly affected by herbicide, sampling date, and the herbicide*foliar amendment interaction. The ratios of numbers of IPR to TB ranged from 0.79 to 0.99 across the sampling dates irrespective of treatments. IPR numbers were slightly hindered by glyphosate application regardless of foliar amendment.
Inaba, S.;Takase, A.;Inoue, E.;Yada, K.;Hashiguchi, K.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2000.11b
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pp.124-131
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2000
In this study, the NEURAL NETWORK (hereinafter referred to as NN) was applied to control of the nonlinear factors for turning movement of the crawler vehicle and experiment was carried out using a small model of crawler vehicle in order to inspect an application of NN. Furthermore, CHAOS NEURAL NETWORK (hereinafter referred to as CNN) was also applied to this control so as to compare with conventional NN. CNN is especially effective for plane in many variables with local minimum which conventional NN is apt to fall into, and it is relatively useful to nonlinear factors. Experiment of turning on the slope of crawler vehicle was performed in order to estimate an adaptability of nonlinear problems by NN and CNN. The inclination angles of the road surface which the vehicles travel on, were respectively 4deg, 8deg, 12deg. These field conditions were selected by the object for changing nonlinear magnitude in turning phenomenon of vehicle. Learning of NN and CNN was carried out by referring to positioning data obtained from measurement at every 15deg in turning. After learning, the sampling data at every 15deg were interpolated based on the constructed learning system of NN and CNN. Learning and simulation programs of NN and CNN were made by C language ("Association of research for algorithm of calculating machine (1992)"). As a result, conventional NN and CNN were available for interpolation of sampling data. Moreover, when nonlinear intensity is not so large under the field condition of small slope, interpolation performance of CNN was a little not so better than NN. However, when nonlinear intensity is large under the field condition of large slope, interpolation performance of CNN was relatively better than NN.
In this study, we tried to find out the most appropriate pre-processing method and to verify the feasibility of developing a low-price sensing system for predicting the hardy kiwis sugar content based on VNIRS and subsequent spectral analysis. A total of 495 hardy kiwi samples were collected from three farms in Muju, Jeollabukdo, South Korea. The samples were scanned with a spectrophotometer in the range of 730-2300 nm with 1 nm spectral sampling interval. The measured data were arbitrarily separated into calibration and validation data for sugar content prediction. Partial least squares (PLS) regression was performed using various combinations of pre-processing methods. When the latent variable (LV) was 8 with the pre-processing combination of standard normal variate (SNV) and orthogonal signal correction (OSC), the highest R2 values of calibration and validation were 0.78 and 0.84, respectively. The possibility of predicting the sugar content of hardy kiwi was also examined at spectral sampling intervals of 6 and 10 nm in the narrower spectral range from 730 nm to 1200 nm for a low-price optical sensing system. The prediction performance had promising results with R2 values of 0.84 and 0.80 for 6 and 10 nm, respectively. Future studies will aim to develop a low-price optical sensing system with a combination of optical components such as photodiodes, light-emitting diodes (LEDs) and/or lamps, and to locate a more reliable prediction model by including meteorological data, soil data, and different varieties of hardy kiwi plants.
The purposes of this research were to identify fish species using DNA barcodes or partial sequences of cytochrome b (Cytb) and to assess the diversity of fish in the Mae Tam reservoir, Phayao province, Thailand. Fish samples were collected 3 times, during the winter, summer, and rainy seasons, from 2 sampling sites using gillnets with 3 mesh sizes (30, 50, and 70 mm). A total of 34 representative samples were classified into 12 species, 7 families and 6 orders by morphological- and DNA barcoding-based identifications. However, one cichlid species, Cichlasoma trimaculatum, could only be identified using DNA barcoding. Family Cyprinidae had the greatest diversity, 50.00%. The diversity, richness and evenness indices ranged from 0.43-0.65, 0.64-1.46, and 0.27-0.40, respectively, indicating that fish diversity at both sampling sites was relatively low. A comparison of the catch per unit effort (CPUE) with 3 different mesh sizes found that the 50 mm mesh size was the best (474.80 ± 171.56 g/100 m2/night), followed by the 70 mm (417.41 ± 176.24 g/100 m2/night) and 30 mm mesh sizes (327.88 ± 115.60 g/100 m2/night). These results indicate that DNA barcoding is a powerful tool for species identification. Our data can be used for planning the sustainable management of fisheries resources in the Mae Tam reservoir.
Khan, Zafar Iqbal;Hussain, A.;Ashraf, M.;McDowell, L.R.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.19
no.8
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pp.1139-1147
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2006
This study was conducted to evaluate the trace elemental nutritive values of soil and forages collected from southwestern part of the province of Punjab, Pakistan. Soil and forage samples were collected fortnightly for two seasons. The concentrations of some trace minerals varied greatly among seasons and sampling periods. Seasonal effects were found in all soil micro-minerals except zinc, while forage iron, zinc, and selenium were affected by seasonal changes. Sampling periods effects were observed in all soil minerals and in forage copper, iron, zinc, and manganese only. All soil mineral levels except cobalt and selenium were sufficiently high to meet the requirements of plants for normal growth during both seasons. In contrast, soil Co and Se levels were severely deficient during both seasons and considered inadequate for plant growth. Soil Fe, Zn, Co, and Se levels were higher, and Cu and Mn lower during winter than those during summer. Forage Zn levels during summer were at marginal deficient levels, and in contrast, all other forage micro-minerals were within the required range for ruminants during both seasons. Although forage mico-minerals were within the range required by the ruminants, they were not sufficiently high to prevent the predisposition to various diseases caused by nutrient deficiency. Consequently, grazing animals at this location need continued mineral supplementation of these elements with a mixtures of high bio-availability rather than of high micro-mineral contents to support optimum ruminant productivity.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2000.11b
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pp.236-245
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2000
The feasibility of precision farming for small sized fields was studied by determining fertilizing amount of nitrogenous and calcareous to a cite specific region. A detailed soil survey at three experimental fields of 672㎡, 300㎡ and 140㎡ revealed a considerable spatial variation of the pH and organic matter(OM) levels. Soil organic matter was measured using Walkley-Black method and soil pH was measured with a pH sensor. Soil sample was obtained by Grid Node Sampling Method. The soil sampling depth was 10 - 20 cm from the soil surface. To display soil nutrient variation, a soil map was made using Geographic Information System (GIS) software. In soil mapping, soil data between nodes was interpolated using Inverse Distance Weighting (IDW) method. The variation was about 1 - 1.8 in pH value and 1.4 -7 % in OM content. Fertilizing Amount of nitrogenous and calcareous was determined by the fertilizing equation which was proposed by National Institute of Agricultural Science and Technology.(NIAST). The variation of fertilizing amount was about 3 - 11 kg/10a in nitrogenous and 70 - 140 kg/10a in calcareous. The results showed a feasibility of precision fertilizing for small size fields.
Adegbenjo, Ayanyemi Elizabeth;Adedokun, Margaret Olunfunsho;Oluwalana, Samuel Adeniran
Journal of Forest and Environmental Science
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v.36
no.4
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pp.311-317
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2020
Mushroom has economic, food and medicinal value to a large proportion of human populace. This study assessed the consumption pattern of mushroom species in Southwestern Nigeria. Non-probability sampling method was used to select 20 Local Government Areas (LGAs) from 3 states and four communities were selected purposively from each LGAs. Snow-ball sampling approach was used in selecting 5 respondents from each community, making a total of 400 respondents. Descriptive statistics was used to describe the socio-economic characteristics of the respondents, to compare the differences between the local (wild) and Exotic (cultivated) mushroom Species and to determine the rate at which mushroom substitute is consumed among the mushroom consumers. Logit regression was used to identify the factors influencing mushroom consumption in the study area. Thirty percent of the respondents were aged 41 to 50 years, with mean age of 49.76 years. About 82% had tertiary education, 17.3% earned above N200,000 monthly and 8.8% spent above N6000 monthly on mushroom. Logit regression showed that age (-3.21), household size (-2.17) and medicinal benefits (-2.17) had significant (p<0.01) negative effects on mushroom consumption. Conclusively, mushroom has wide acceptance among the general populace, good for food and medicine; hence, awareness should be created through agricultural policy on the need for mushroom cultivation and consumption in Nigeria.
In order to examine effects of sampling frequency during rainfall-runoff process from paddy field on the estimation of pollution load, EMCs of several water sampling frequencies were examined. Water quality samples were conducted by every two hours interval for each event. It was found that difference of load estimation between five times sampling and two hours consecutive sampling during rainfall-runoff showed $15.2{\sim}-15.2%$ for T-N, $20.0{\sim}-26.2%$ for T-P, $28.6{\sim}-35.7%$ for the SS, respectively. In the same way, the effects of number of sampling data on estimation of pollution load using runoff-mass load(L-Q) method were investigated. L-Q equation made of five times sampling data provided 10% differences in estimation of mass loads of T-N, T-P, and SS when compared to those by L-Q equation using entire two hours consecutive sampling data during runoff process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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