Bayesian structural equation modeling for analysis of climate effect on whole crop barley yield

청보리는 국내에서 자급자족되는 중요한 동계 풀사료이다. 본 연구는 구조방정식 모형을 이용하여 온도, 강수 및 일조시간과 관련 있는 기후요인이 청보리의 생산량에 미치는 경로와 영향력을 파악하였다. 청보리의 소표본 자료의 한계를 보완하기 위하여 베이지안 구조방정식 방법을 사용하였다. 베이지안 방법의 사전분포로 표준정규분포, 청보리 자료의 빈도론적 구조방정식 결과와 가장 대중적인 동계 풀사료인 이탈리안 라이그라스의 빈도론적 구조방정식 결과를 이용하였다. 또한, 사전분포의 헤이우드 케이스 수정을 하지 않은 경우와 수정한 경우에 대하여 구한 사후분포의 결과를 비교하여 동계작물의 생육특성과 잘 부합하는 사전분포를 탐색하였다. 분석 결과, 사전분포의 헤이우드 케이스를 수정하여 이탈리안 라이그라스의 빈도론적 구조방정식 결과를 사전분포로 사용하는 것이 가장 적절하였다. 그러므로 본 연구의 베이지안 접근법을 통해 표본 수집이 어려운 풀사료 연구에 좋은 제안이 될 것이다. Whole Crop Barley (WCB) is a representative self-sufficient winter annual forage crop, along with Italian Ryegrass (IRG), in Korea. In this study, we examined the path relationship between WCB yield and climate factors such as temperature, precipitation, and sunshine duration using a structural equation model. A Bayesian approach was considered to overcome the limitations of the small WCB sample size. As prior distribution of parameters in Bayesian method, standard normal distribution, the posterior result of structural equation model for WCB, and the posterior result of structural equation model for IRG (which is the most popular winter crop) were used. Also, Heywood case correction in prior distribution was considered to obtain the posterior distribution of parameters; in addition, the best prior to fit the characteristics of winter crops was identified. In our analysis, we found that the best prior was set by using the results of a structural equation model to IRG with Heywood case correction. This result can provide an alternative for research on forage crops that have hard to collect sample data.