대한민국에서 극단기상이 사일리지용 옥수수의 건물수량에 미치는 효과 확인
Determination of The Impacts of Extreme Weather Affecting Dry Matter Yield of Silage Maize (Zea mays L.) in Korea
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초록
본 연구는 대한민국의 사일리지용 옥수수(silage maize)의 건물수량(dry matter yield; DMY)에 영향을 미치는 극단기상의 효과를 확인할 목적으로 수행하였다. 사일리지용 옥수수 자료(n=3,041)는 1978년부터 2017년까지 농촌진흥청의 신품종 적응성 실험의 보고서로부터 수집하였다. 기상자료는 기상청으로부터 평균기온, 저온, 고온, 최대강수, 누적 강수, 최대풍속, 평균풍속 및 일조시간의 8가지 변수를 수집하였다. 또한, 기상변수는 파종일로부터 수확일까지 순기(10일)로 나누어 계산하였다. 극단기상을 정상기상으로부터 구분하기 위해 상자 그림의 이상점을 이용하였다. 극단기상과 정상기상 하에서 DMY는 5% 유의수준 하에서 t-검정을 통해 비교하였다. 그 결과, 강수의 고-극단은 7월과 8월에서, 평균기온의 저-극단은 5월 중순, 6월 중순 및 7월 하순에서 눈에 띄었다. 한편, 극단기상과 정상기간 간 DMY의 차이는 7월 상순의 고-극단 최대강수에서 5,597.76kg/ha로 가장 크게 나타났다. 이는 장마철 호우의 효과가 사일리지용 옥수수의 DMY에 치명적임을 의미한다. 그러나 본 연구에서 극단기상의 빈도가 너무 낮아 일반화하기에 무리가 있었다. 따라서 향후 극단기상에 대해 극단분포를 기반 통계적 시뮬레이션을 통해 DMY를 비교할 계획이다.
Abstract
This study aimed to investigate the impacts of extreme weather on the dry matter yield (DMY) of silage maize in South Korea. The maize data (n=3,041) were collected from various reports of the new variety of adaptability experiments by the Rural Development Administration (1978-2017). Eight weather variables were collected: mean temperature, low temperature, high temperature, maximum precipitation, accumulated precipitation, maximum wind speed, mean wind speed, and sunshine duration. These variables were calculated based on ten days within seeding to harvesting period. The box plot detected an outlier to distinguish extreme weather from normal weather. The difference in DMY between extreme and normal weather was determined using a t-test with a 5% significance level. As a result, outliers of high-extreme precipitation were observed in July and August. Low-extreme mean temperature was remarkable in middle May, middle June, and late July. Moreover, the difference in DMY between extreme and normal weather was greatest (5,597.76 kg/ha) during the maximum precipitation in early July. This indicates that the impact of heavy rainfall during the Korean monsoon season was fatal to the DMY of silage maize. However, in this study, the frequency of extreme weather was too low and should not be generalize. Thus, in the future, we plan to compare DMY with statistical simulations based on extreme distributions.
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