Abstract
Climate change affects the growth of crops which were planted especially in fields, and it becomes more important to use climate data to predict the yields of the major vagetables. The variation of the crop products caused by climate change is one of the significant factors for the discrepancy of the demand and supply, and leads to the price instability. In this paper, using a panel regression model, we predicted the garlic yields with the weather conditions of different regions. More specifically we used the panel data of the several climate variables for 15 main garlic production areas from 2006 to 2015. Seven variables (average temperature, average maximum temperature, average minimum temperature, average surface temperature, cumulative precipitation, average relative humidity, cumulative duration time of sunshine) for each month were considered, and most significant 7 variables were selected from the total 84 variables by the stepwise regression. The random effects model was chosen by the Hausman test. The average maximum temperature (January), the cumulative precipitation (March, October), the cumulative duration time of sunshine (April, October) were chosen among the variables as the significant climate variables of the model
야외에서 재배되는 주요 채소류의 생산에 대한 기상변화의 영향력이 점차 커지고 있다. 기상변화로 인한 농작물 생산량의 변화는 공급과 수요의 불안정과 물가안정의 불안요소로 작용하고 있다. 본 논문에서는 패널회귀모형을 이용하여 기상상태에 따른 마늘의 생산량을 추정하였다. 2006년부터 2015년까지의 마늘 주산지 15곳의 10a당 마늘 생산량과 해당 지역의 기상자료를 사용하였다. 7가지 기상요인 (평균기온, 평균최저기온, 평균최고기온, 누적강수량, 누적일조시간, 평균상대습도, 평균지면온도)의 월별 (1월-12월)자료인 총 84개 기상변수중 다중회귀분석 단계선택방법을 통하여 7가지 기상변수를 선택하여 패널회귀모형에 사용하였다. 고정효과 모형과 확률효과 모형을 구분하는 하우스만 검정을 통하여 확률효과 모형으로 분석한 결과 평균최고기온 (1월), 누적강수량 (3월, 10월), 누적일조시간 (4월, 10월)등이 마늘 생산량 추정에 유의한 변수로 나타났다. 또한 연도별로 추정된 생산량 추정값의 추이가 실제 생산량과 동일한 추세를 보이고 있어 제안된 패널 회귀 모형이 잘 적합됨을 확인할 수 있다.