• 한국미생물·생명공학회지
• /
• 제49권3호
• /
• pp.425-431
• /
• 2021

The use of big data may facilitate the recognition and interpretation of causal relationships between disease occurrence and climatic variables. Considering the immense contribution of rhinoviruses in causing respiratory infections, in this study, we examined the effects of various climatic variables on the seasonal epidemiology of rhinovirus infections in the temperate climate of Cheonan, Korea. Trends in rhinovirus detection were analyzed based on 9,010 tests performed between January 1, 2012, and December 31, 2018, at Dankook University Hospital, Cheonan, Korea. Seasonal patterns of rhinovirus detection frequency were compared with the local climatic variables for the same period. Rhinovirus infection was the highest in children under 10 years of age, and climatic variables influenced the infection rate. Temperature, wind chill temperature, humidity, and particulate matter significantly affected rhinovirus detection. Temperature and wind chill temperature were higher on days on which rhinovirus infection was detected than on which it was not. Conversely, particulate matter was lower on days on which rhinovirus was detected. Atmospheric pressure and particulate matter showed a negative relationship with rhinovirus detection, whereas temperature, wind chill temperature, and humidity showed a positive relationship. Rhinovirus infection was significantly related to climatic factors such as temperature, wind chill temperature, atmospheric pressure, humidity, and particulate matter. To the best of our knowledge, this is the first study to find a relationship between daily temperatures/wind chill temperatures and rhinovirus infection over an extended period.

• Journal of Ecology and Environment
• /
• 제36권3호
• /
• pp.193-204
• /
• 2013

Altitudinal patterns of plant species richness and the effects of area, the mid-domain effect, climatic variables, net primary productivity and latitude on observed richness patterns along the ridge of the Baekdudaegan Mountains, South Korea were studied. Data were collected from 1,100 plots along a 200 to 1,900 m altitudinal gradient on the ridge. A total of 802 plant species from 97 families and 342 genera were recorded. Common and rare species accounted for 91% and 9%, respectively, of the total plant species. The altitudinal patterns of species richness for total, common and rare plants showed distinctly hump-shaped patterns, although the absolute altitudes of the richness peaks varied somewhat among plant groups. The mid-domain effect was the most powerful explanatory variable for total and common species richness, whereas climatic variables were better predictors for rare plant richness. No effect of latitude on species richness was observed. Our study suggests that the mid-domain effect is a better predictor for wide-ranging species such as common species, whereas climatic variables are more important factors for range-restricted species such as rare species. The mechanisms underlying these richness patterns may reflect fundamental differences in the biology and ecology of different plant groups.

• 한국작물학회지
• /
• 제42권5호
• /
• pp.539-547
• /
• 1997

This study was carried out to identify how soybean seed protein concentration is influenced by climatic factors. Twelve lines selected for seed protein concentration were studied in 13 environments of North Carolina. Sensitivity of seed protein concentration, total seed protein, and seed yield to climatic variables was investigated using a linear regression model. Best response models were determined using two stepwise selection methods, Maximum R-square and Stepwise Selection. There were wide climatic effects in seed protein concentration, total protein and seed yield. The highest protein concentration environment was characterized by the most high temperature days(HTD) and the smallest variance of average daily temperature range (VADTRg), while the lowest protein concentration environment was distinguished by the fewest HTD and the largest VADTRg. For protein concentration, all lines responded positively to average maximum daily temperature(MxDT), HTD, and average daily temperature range(ADTRg) and negatively to ADRa, while they responded positively or negatively to average daily temperature(ADT), variance of average minimum daily temperature (VMnDT), and VADTRg, indicating that genotypes may greatly differ in degrees of sensitivity to each climatic variable. Eleven lines seemed to have best response models with 2 or 3 variables. Exceptionally, NC106 did not show a significant sensitivity to any climatic variable and thus did not have a best response model. This indicates that it may be considered phenotypically more stable. For total seed protein and seed yield, all the lines responded negatively to both ADTRg and VADRa, suggesting that synthesis of seed components may increase with less daily temperature range and less variation in daily rainfall.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
• /
• pp.1596-1599
• /
• 2010

Group method of data handling neural networks model (GMDH-NNM) is used to estimate daily pan evaporation (PE) using limited climatic variables such as max temperature ($T_{max}$), min temperature ($T_{min}$), mean wind speed ($W_{mean}$), mean relative humidity ($RH_{mean}$) and sunshine duration (SD). And, for the performances of GMDH-NNM, it is composed of training and test performances, respectively. The training and test performances are carried out using daily time series data, respectively. From this research, we evaluate the impact of GMDH-NNM for the modeling of the nonlinear time series data. We should, thus, construct the credible data of the daily PE data using GMDH-NNM, and can suggest the methodology for the irrigation and drainage networks system. Furthermore, this research represents that the strong nonlinear relationship such as pan evaporation modeling can be generalized using GMDH-NNM.

• 한국초지조사료학회지
• /
• 제36권3호
• /
• pp.223-236
• /
• 2016

The objective of this study was to construct Italian ryegrass (IRG) dry matter yield (DMY) estimation models in South Korea based on climatic data by locations. Obviously, the climatic environment of Jeju Island has great differences with Korean Peninsula. Meanwhile, many data points were from Jeju Island in the prepared data set. Statistically significant differences in both DMY values and climatic variables were observed between south areas of Korean Peninsula and Jeju Island. Therefore, the estimation models were constructed separately for south areas of Korean Peninsula and Jeju Island separately. For south areas of Korean Peninsula, a data set with a sample size of 933 during 26 years was used. Four optimal climatic variables were selected through a stepwise approach of multiple regression analysis with DMY as the response variable. Subsequently, via general linear model, the final model including the selected four climatic variables and cultivated locations as dummy variables was constructed. The model could explain 37.7% of the variations in DMY of IRG in south areas of Korean Peninsula. For Jeju Island, a data set containing 130 data points during 17 years were used in the modeling construction via the stepwise approach of multiple regression analysis. The model constructed in this research could explain 51.0% of the variations in DMY of IRG. For the two models, homoscedasticity and the assumption that the mean of the residuals were equal to zero were satisfied. Meanwhile, the fitness of both models was good based on most scatters of predicted DMY values fell within the 95% confidence interval.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제3권4호
• /
• pp.185-198
• /
• 2001

본 연구는 잣나무 성숙임분을 대상으로 임령별 국지 기후 조건을 지형기후학적 방법과 공간통계 기법에 의하여 추정하여 잣나무 임분의 연도별 생식생장에 미치는 국지기후의 영향을 구명하고자 하였다. 이를 위해 지형-기후 관계식을 이용하여 연구 대상지의 평균기온, 최고기온, 최저기온, 상대습도, 강수량, 일조시수, 맑은 날수, 흐린 날수에 대하여 월별ㆍ기후치별 평년 값을 도출하고, 공간통계기법에 의하여 연도별ㆍ월별 기후치를 산출하였다. 또한 연구 대상지의 잣나무 임분에 대한 연도별 구과 및 종자 결실량, 낙과량, 형질 등 생식생장의 특성을 파악하였다. 이상의 자료에 근거하여 잣나무 성숙임분의 생식생장에 미치는 국지기후의 영향을 상관분석 및 회귀분석을 통하여 구명한 격과는 다음과 같다. 1년생 구과의 착과수는, 화아분화 연도의 6월과 7월의 평균 일 최저기온, 화아분화 연도의 6월과 7월의 총 강수량, 화아분화 연도 11월 부터 개화수분당년도 4월까지의 흐린 날수 합계와 높은 부의 상관이 인정되어, 화아분화 연도의 강수량이 적고 일조시간이 많으면 착과수도 많아지는 것으로 파악되었다. 2년생 구과의 결실량과 유의적인 상관관계를 나타낸 기후지수가 없었다. 다만 가장 상관계수가 높은 지수로는 결실전년(개화수분당년) 12월부터 결실년도 2월까지 3개월간의 겨울철 강수량이 정의 상관관계를 나타냈다. 낙과량에 영향을 미친 기후요소는 개화수분당년 6월부터 익년 8월까지 15개월 간의 흐린 날수 합계와 개화수분당년 11월부터 익년 3월까지 동계 5개월 간의 강수량이 상관이 높은 것으로 나타났고, 낙과율에 있어서는 개화수분당년 6월부터 익년 8월까지 15개월간의 흐린날수 합계가 가장 영향을 많이 미치는 기후지수로 판명되었다. 구과의 쭉정이량은 구과 성숙 이전의 동계 3개월 간의 강수량과 가장 높은 상관을 보이고 있었으며, 쭉정이율의 경우에는 상대적으로 많은 5개의 기후 지수와 10% 이내의 높은 상관관계를 인정할 수 있었는데, 특히 구과 성숙 이전의 동계 3∼5개월 간의 강수량과 높은 정의 상관관계를 보여 동계기간동안 강수량이 많으면 광합성량이 감소하여 임목의 영양상태가 불건전하게 됨으로써 수정에 방해가 되고 종국적으로는 불량한 종자의 비율이 높아지는 결과를 초래하는 것으로 보인다. 구과무게는 개화수분당년 6월 부터 익년(결실년도) 8월까지 15개월 간의 강수량과 부의 상관을 보여, 수분이후 결실과정까지 강수량이 많으면 광합성에 장애를 주어 구과 1개의 무게가 상대적으로 적어지는 것으로 나타났다. 한편 종자 1개의 평균무게는 결실전 동계기간동안의 강수량 높은부의 상관을 보여 겨울철 강수량이 많으면 광합성율이 저하되고 이는 다시 종자 때의 무게가 적어지는 결과를 보이는 것으로 판단된다. 구과피무게는 결실 전년 11월부터 익년 3월까지 5개월 간의 맑은 날수와 겨울철인 12월부터 2월까지 3개월 간의 맑은 날수와 부의 상관을 보인 반면에, 결실 전년도 5월의 평균기온과는 정의 상관관계를 보였다. 구과피율의 경우에도 구과피 무게와 동일한 경향을 보여, 결실전 동계기간동안의 맑은 날수는 종자생산에 긍정적인 영향을 주는 반면, 결실 전년도 5월의 평균기온이 높으면 부정적인 영향을 주는 것으로 파악되었다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제4권1호
• /
• pp.1-11
• /
• 2002

본 연구는 경기도 가평, 광주, 그리고 충청북도 영동에 식재된 잣나무 차대검정림을 대상으로 미기후가 잣나무 초기생장에 미치는 영향을 구명하기 위하여 수행하였다. 이를 위해 먼저 지역별ㆍ임령별로 평균 흉고직경, 평균 수고, ha당 흉고단면적, ha당 재적 등의 임분통계량을 측정ㆍ요약하였으며, 이에 근거하여 10년 생부터 20년 생까지 10년 간의 초기생장에 대한 임분변수별 연년생장량을 파악하였다. 환경요인으로서 각 차대검정림의 지역별 미기후 조건이 생장에 미치는 영향을 분석하기 위해 지형기후학적 방법과 공간통계 기법을 사용하였다. 이상과 같이 얻어진 연도별 기후 추정치에 근거하여 임목생장에 영향을 미치는 30개의 기후지수를 각 차대검정림별로 추정하였다. 최종적으로 이들 30개의 기후지수와 각 임분변수별 연년생장량 간의 상관분석 및 회귀분석을 통하여 국지기후가 잣나무 생장에 미치는 영향을 파악하였다. 지역별 잣나무의 초기생장은 경기도 가평과 광주의 순서로 우수하였으며, 충청북도 영동은 매우 저조한 것으로 나타났다. 이러한 지역별 생장특성은 각 연구 대상지의 미기후와 밀접한 관련을 가지고 있는데, 기온이 낮고 높은 습도를 유지하는 지역이 잣나무 생장에 적합한 것으로 분석되었다. 특히 상관분석과 임분 변수별 생장을 추정하기 위해 도출된 최적 회귀식에 채택된 기후지수를 보면 잣나무의 초기 생장에 결정적인 영향을 미치는 미기후 조건은 낮은 기온인 것으로 판명되었다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.41-51
• /
• 1999

본 연구는 경기도 가평과 충천북도 영동에 식재된 잣나무 임분의 임령별 연년생장을 파악하고 지역적 기후조건이 잣나무 초기생장에 미치는 영향을 구명하기 위하여 수행하였다. 먼저 각 지역의 임령별 평균 흉고직경, 평균 수고, ha당 흉고단면적, ha당 재적 등의 임분통계량을 측정 요약하였으며, 이에 근거하여 10년생부터 18년생까지 8년간의 초기생장에 대한 임분변수별 연년생장량을 파악하였다. 연구 대상지의 지역별 미기후는 지형과 기후치간의 관계를 이용한 지형기후학적 방법에 의해 평균기온, 최고기온, 최저 기온, 상대습도, 강수량, 그리고 일조시수의 월별 평년 값을 추정한 후, 공간통계기법을 적용하여 지역별·연도별 월별 기후치를 추정하였다. 이들 자료를 이용하여 임목생장에 영향을 미칠 것으로 판단되는 온량지수, 한랭지수, 건조지수 등의 17개 기후변수를 지역별·연도별로 산출하고 임분변수별 연년생장량과의 상관분석 및 회귀분석을 실시하였다. 잣나무의 초기생장은 경기도 가평이 충청북도 영동에 비하여 훨씬 우수한 성장을 보이고 있었다. 일반적으로 잣나무 임분의 생장은 기온이 낮고 강수량이 많아 높은 습도를 유지하는 지역이 적합한 것으로 알려져 있다. 지역별의 추정된 연도별 미기후와 연년생장과의 상관관계와 회귀분석 결과에 의하면, 가평 지역 잣나무 유령임분의 연년생장은 이러한 일반적인 생장-기후 관계와 일치하는 것으로 나타났다. 하지만 영동지역의 임분변수별 연년생장과 미기후와의 관계는 가평지역과는 다소 다른 경향을 보이고 있다. 이러한 결과는 연간 변이가 심한 기후조건에도 불구하고 비교적 짧은 기간 동안의 자료만으로는 연년생장에 미치는 영향을 구명하는데 한계가 있다는 사실에 기인한다. 또한 영동지역의 저조한 생장의 원인에 미기후 조건 이외에도 지위와 같은 다른 환경요인이 복합적으로 작용하기 때문으로 판단된다.

• Journal of Animal Science and Technology
• /
• 제61권6호
• /
• pp.324-332
• /
• 2019

This study aimed to identify the causality between climatic and soil variables affecting the yield of Italian ryegrass (Lolium multiflorum Lam., IRG) in the paddy field by constructing the pathways via structure equation model. The IRG data (n = 133) was collected from the National Agricultural Cooperative Federation (1992-2013). The climatic variables were accumulated temperature, growing days and precipitation amount from the weather information system of Korea Meteorological Administration, and soil variables were effective soil depth, slope, gravel content and drainage class as soil physical properties from the soil information system of Rural Development Administration. In general, IRG cultivation by the rice-rotation system in paddy field is important and unique in East Asia because it contributes to the increase of income by cultivating IRG during agricultural off-season. As a result, the seasonal effects of accumulated temperature and growing days of autumn and next spring were evident, furthermore, autumnal temperature and spring precipitation indirectly influenced yield through spring temperature. The effect of autumnal temperature, spring temperature, spring precipitation and soil physics factors were 0.62, 0.36, 0.23, and 0.16 in order (p < 0.05). Even though the relationship between soil physical and precipitation was not significant, it does not mean there was no association. Because the soil physical variables were categorical, their effects were weakly reflected even with scale adjustment by jitter transformation. We expected that this study could contribute to increasing IRG yield by presenting the causality of climatic and soil factors and could be extended to various factors.

• 한국토양비료학회지
• /
• 제40권5호
• /
• pp.429-434
• /
• 2007

This study was conducted to estimate site productivity of Quercus acutissima and Quercus mongolica by four forest climatic zones. We used site environmental variables (28 geographical and pedological factors) and site index as a site productivity indicator from nation-wide 23,315 stands. Based on multiple regression analysis between site index and major environmental variables, the best-fit multivaliate models were made by each species and forest climatic zone. Most of site index prediction models by species were regressed with seven to eight factors, including altitude, relief, soil depth, and soil moisture etc. For those models, three evaluation statistics such as mean difference, standard deviation of difference, and standard error of difference were applied to the test data set for the validation of the results. According to the evaluation statistics, it was found that the models by climatic zones and species fitted well to the test data set with relatively low bias and variation. Also having above middle of site index range, total area of productive sites for the two Quercus spp. estimated by those models would be about 6% of total forest area. Northern temperate forest zone and central temperate forest zone had more productive area than southern temperate forest zone and warm temperate forest zone. As a result, it was concluded that the regressive prediction with site environmental variables by climatic zones and species had enough estimation capability of forest site productivity.