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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 597 - 607 (11page)
- DOI
- 10.15531/ksccr.2020.11.6.597
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The impact of climate change on paddy rice yield is thought to be spatially heterogeneous and local. We analyzed the relationship between climate factors and paddy rice yield over the past 18 years using fine-scale gridded weather data, temperature bin-based degree days, and unobserved effect panel model. A 1-km-resolution PRISM dataset was added to the national map of paddy rice distribution. Extreme weather events and technological changes were also considered afterwards. A model with temporal and spatial autocorrelation correction showed large disparities in rice yield response to temperature conditions over different agroclimatic zones and growth stages. Integration of crop growth models and the expansion of included weather variables could lead to further advancements in this approach to modeling paddy rice yield response.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 연구방법
3. 연구 결과
4. 고찰
5. 요약 및 결론
References
참고문헌 (37)
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Agricultural Geographical Information System
Ahn JB / 2014 / Estimation of Fine-Scale Daily Temperature with 30m-Resolution Using PRISM / Atmos Kor Meteorol Soc 24(1):101~110
Auffhammer M / 2013 / Using Weather Data and Climate Model Output in Economic Analyses of Climate Change / Rev Environ Econ Policy 7(2):181~198
Blanc E / 2017 / The Use of Panel Models in Assessments of Climate Impacts on Agriculture / Rev Environ Econ Policy 11(2):258~279
Breusch TS / 1978 / Testing for autocorrelation in dynamic linear models / Australian Econ Pap 17(31):334~355
Ahn JB / 2014 / Estimation of Fine-Scale Daily Temperature with 30m-Resolution Using PRISM / Atmos Kor Meteorol Soc 24(1):101~110
Auffhammer M / 2013 / Using Weather Data and Climate Model Output in Economic Analyses of Climate Change / Rev Environ Econ Policy 7(2):181~198
Blanc E / 2017 / The Use of Panel Models in Assessments of Climate Impacts on Agriculture / Rev Environ Econ Policy 11(2):258~279
Breusch TS / 1978 / Testing for autocorrelation in dynamic linear models / Australian Econ Pap 17(31):334~355
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