본 연구는 콩계통들의 지방함량이 서로 다른 가상요인에 어떻게 영향을 받는 지를 규명하기 위해 미국 노스캐롤라이나지방의 5개 지역에서 3년에 걸쳐 수행하였다. 각 계통의 지방함량 및 지방수량들이 기상요인에 대한 Linear response가 조사되었고, 또한 최저기상 반응모델을 결정하기 위해 Stepwise Selection Program이 사용되었다. 콩지방함량, 지방수량은 기상 요인인 온도와 강우량에 의해 크게 영향을 받았으며 성숙시기에 온도가 가장 높고, 최고최저 온도범위가 가장 작은 환경에서 지방함량이 가장 낮게 나타났고, 최저온도 변이가 가장 작고 강우량변이가 가장 큰 환경에서 지방수량이 가장 높게 나타났다. 계통들의 대부준으 지방함량이 MxDT, HTD, ADT, ADTRg에 반비례하는 경향을 나타내었으며 이는 성숙시기에 온도가 높아질수록 지방함량이 감소한다는 것을 의미한다. 그러나 NC107은 MxDT, ADT에 비례하는 경향을 보였다. 모든 계통들이 VMnDT, VADTRg, ADRa에 비례하는 경향을 나타내었고 이는 최저온도와 최고최저 온도범위의 변이가 클수록, 평균강우량이 많을수록 지방함량은 증가한다는 것을 의미한다. 11계통이 1개 내지 3개의 기상변수를 가지는 최적기상모델을 형성하였다. 그러나 NC109와 NC105는 모든 기상변수에 유의한 Linear 반응을 나타내지는 않았으나 전자는 2개의 기상변수를 가지는 최적기상모델을 형성하였고 후자는 가지지 않았다. 이는 NC109는 지방 함량이 아마도 기상변수 하나에 의한 영향보다도 2개 변수의 상호작용에 의한 영향이 큰 것으로 추측 할 수 있고, NC105는 지방함량이 기상환경에 상대적으로 더 안정하기 때문인 것으로 생각된다. 위와 같은 사실은 콩지방함량의 기상반응에 대한 품종적 차이가 상당히 크다는 것을 의미한다. 지방수량은 ADTRg와 VADRa에 반비례하는 경향을 나타내었으며 이는 최고최저 온도차이와 평균강수량 변이가 클수록 지방수량은 감소한다는 것을 의미한다.
This study was carried out to identify how soybean seed oil is influenced by climatic factors and to investigate how genotypes differ in their responses. Twelve lines selected were studied in 13 environments of North Carolina. Responses of oil concentration and total seed oil to climatic variables were investigated using a linear regression model. The best response models were determined. There were wide climatic effects in oil concentration and total seed oil. The lowest oil concentration environment was characterized by the most HTD and the smallest VADTRg and the lowest total oil environment was distinguished by the largest VADTRa and the smallest VMnDT. For oil concentration, most lines except for NC107 responded negatively to MxDT, HTD, ADT, and ADTRg, although they had different degrees of sensitivities, indication that warmer temperature may result in decreased oil concentration. All lines responded positively to VMnDT, VADTRg, and ADRa, although they had different degrees of sensitivities, suggesting that larger variation in minimum daily temperature and average daily temperature range and more average daily rain may result in increased oil concentration. Eleven lines had best response models with 1 to 3 variables. However, although NC109 did not show a significant sensitivity to any variable, it had the best response model with 2 significant variables, demonstrating that an interaction between 2 variables might be more critical in determining oil concentration than one variable.