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저자정보
용성현 (경상국립대학교) 김도현 (경상국립대학교 산림자원학과) 박관빈 (경상국립대학교) 박동진 (경상국립대학교 산림자원학과) 송현진 (국립산림종자재배센터) 김학곤 (경남산림환경연구원) 최명석 (경상국립대학교)
저널정보
경상대학교 농업생명과학연구원(구 경상대학교 시설원예연구소) 농업생명과학연구 농업생명과학연구 제56권 제2호
발행연도
2022.4
수록면
25 - 34 (10page)

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Elite trees of evergreen oaks (Quercus glauca, Quercus acuta, Quercus salicina, and Quercus gilva) were selected from Jeju Island and Wando Island. Elite trees were carried out by modifying the tree selection criteria. Elite trees were selected by height, DBH, clear length, crown diameter, leaf length, and leaf depth. Regarding height, Q. acuta was the highest, and the other three tree species were similar. Clear length showed the same trend as height. In the case of Q. glauca, height showed a positive correlation with DBH, crown diameter and leaf depth. In the case of Q. acuta, positive correlations were shown with all characteristics of DBH, and correlation analysis between DBH and crown diameter, and leaf length and leaf depth also showed positive correlations. In the Pearson correlation coefficient of Q. salicina, height showed a positive correlation with DBH. In the case of Q. gilva, height showed a positive correlation with DBH (0.539). As a result of analyzing the principal components for each of the six growth characteristics, the four species were divided into two principal components with an eigenvalue of 1 or higher, and the cumulative explanatory power was 57% or more. Based on the principal component results, it was possible to confirm the relationship between growth and trait characteristics by species. Still, it was not easy to understand the relationship among each selection tree, so a cluster analysis was performed using the principal component score. Based on the distance levels 5.0 and 6.0 of the selection tree of each species, they were classified into 4-5 clusters. It is judged that the above results can be used as data for the selection of elite trees of evergreen oaks.
#Cluster analysis #Correlation analysis #Evergreen oaks #Principal component analysis #Selection factors

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