현장 실증 자료와 고해상도 기상 격자자료를 활용한

다래 주산지 수확량 모델링 접근

김철우, 유희원*, 정혜수

(1국립산림과학원 산림특용자원연구과)

A Modeling Approach to Yield in Major Actinidia arguta Production Areas Using Field-Validated Data and Gridded Weather Data

Chul-woo Kim, Hui-won Yoo*, Hye-soo Jung

(1Special Forest Resources Division, National Institute of Forest Science)

요약: 다래(Actinidia arguta)는 우리나라에 자생하는 산림과수로 최근 신소득 임산물로 주목받고 있다. 본 연구는 다래 주산지에서 수집된 현장 실증 자료와 고해상도 기상 격자 자료를 통합하여 수확량 변동을 설명하는 모델을 구축하고자 수행되었다. 분석에는 강원도 원주시 다래 재배지 20개소에서 2023년부터 2025년까지 수집된 생육 및 결실 특성, 잎 무기성분, 토양 화학성, 시비량, 수확량과 재배지별 고해상도 기상 격자 자료에서 산출한 생육 단계별 기상변수를 활용하였다. 설명변수는 범주별 모델 기반 중요도 분석을 통해 단계적으로 선별하였으며, 이를 바탕으로 선형회귀와 랜덤 포레스트 모델을 구축하였다. 모델 성능 평가는 재배지를 기준으로 5-fold 교차검증을 적용하였고, 연도별 변이를 통제하기 위해 연도 더미변수를 포함하였다. 그 결과, 랜덤 포레스트 모델은 평균 결정계수(R²) 0.30의 설명력을 보였으며, 결과모지당 결과지수, 개엽기(3월말∼4월말) 및 개화기(5월말) 강수량, 결과지당 개화수가 수확량에 중요한 변수로 나타났다. 본 연구는 현장 실증 자료와 공간적으로 연속적인 기상 정보를 결합한 수확량 예측 모델링의 가능성을 제시하며, 집약적인 다래 재배관리를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract: Actinidia arguta is a native forest fruit species in Korea and has recently gained attention as a high-value non-timber forest product. This study aimed to develop an explanatory model for yield variability by integrating field-validated data with high-resolution gridded weather data from major A. arguta production areas. Field observations were collected from 20 orchards in Wonju, Gangwon Province, between 2023 and 2025, including growth and fruiting characteristics, leaf mineral composition, soil chemical properties, fertilization records, and yield data. Phenology-based weather variables were derived from site-specific high-resolution gridded datasets. Explanatory variables were progressively selected through model-based importance analysis within functional categories, and linear regression and random forest models were constructed. Model performance was evaluated using group-based cross-validation with orchards as grouping units, and year dummy variables were included to control for interannual variability. The random forest model achieved a mean coefficient of determination (R²) of 0.30. The number of fruiting shoots per bearing shoot, precipitation during flowering and leaf expansion periods, and the number of flowers per bearing shoot were identified as the most influential variables explaining yield variation. This study demonstrates the potential of yield modeling that combines field-validated observations with spatially continuous gridded weather data and provides a foundation for intensive orchard management of A. arguta.

사사: 본 연구는 국립산림과학원 연구과제(FP0802-2022-01-2026)의 지원에 의해 이루어진 것임.