식물병 예찰 시스템은 기주-병원균-환경 상호관계를 기반으로 식물병 발생 예측을 위한 입력정보 수집, 감염 판단을 위한 모델, 발병정보의 신속한 전달, 해당 작물의 병해충 정보 등을 포함하는 플랫폼이다. 식물병 예측모델은 정확한 감염 시기를 예측하여 발병이 나타나기 전에 선제적 대응이 가능할 수 있게 작물보호제를 적기에 살포하도록 한다. 사과나무 화상병 방제 시기 결정 및 현장 ...
식물병 예찰 시스템은 기주-병원균-환경 상호관계를 기반으로 식물병 발생 예측을 위한 입력정보 수집, 감염 판단을 위한 모델, 발병정보의 신속한 전달, 해당 작물의 병해충 정보 등을 포함하는 플랫폼이다. 식물병 예측모델은 정확한 감염 시기를 예측하여 발병이 나타나기 전에 선제적 대응이 가능할 수 있게 작물보호제를 적기에 살포하도록 한다. 사과나무 화상병 방제 시기 결정 및 현장 모니터링 개시를 위한 정책 결정을 위해 2015년부터 2020년까지 충청북도 충주시, 제천시, 음성군을 대상으로 MARYBLYT의 활용 가능성을 평가하였다. MARYBLYT 구동에 요구되는 사과나무 개화 시기는 연도와 지역에 따라 변동하였다. 평가한 연도 및 지역에서 MARYBLYT을 이용해 꽃감염위험도를 계산하였고, 그 결과 개화기 동안 권고된 방제횟수는 2회 이하였다. 2020년에는 사과 꽃에서 마름 병징이 심각하게 발생했는데 MARYBLYT는 농가에서 신고한 첫 꽃 마름 병징 발견 날짜와 1~3일 차이로 정확하게 예측하였다. 미국 동부 지역의 자료를 기반으로 개발된 MARYBLYT는 화상병 발생이 심각한 우리나라 사과 재배 지역에서 꽃감염 방제와 초기 병징 발생의 예찰 시기를 결정하는 지원 도구로 활용이 가능하다고 판단된다. 향후 현장 활용성 개선을 위해서는 여러 사과 품종이 같이 재배되는 과원에서 이들 품종의 전체 개화 기간을 고려해야 하며, 꽃에 감염이 성공적으로 이뤄질 수 있는 환경조건을 고려한 방제 전략이 필요하다. 고추 역병 초발일을 예측하는 PBcast 모델을 이용하여 2012년과 2013년에 충청북도농업기술원 시험 포장에서 살균제 살포 시기의 유효성 평가를 위한 현장 검증 연구를 수행하였다. PBcast 모델은 고추 역병의 일별 감염위험도(IR)를 날씨(일 평균기온, 상대습도, 강우량)와 토성 자료로 추정하여 초발일을 예측하는 식물병 모델이다. 포장실험은 7일 간격으로 정기적으로 살균제 살포(RTN7), IR이 200에 도달했을 때 살균제 살포(IR200), IR이 224에 도달했을 때 살균제 살포(IR224) 그리고 살균제를 살포하지 않는 처리(CTRL) 각각 4반복 난괴법으로 설계하였다. 살균제는 cayzofamid, flopicolide-Propamocarb hydrochloride, mandiproparmid를 교호살포 하였다. 2012년에는 고추를 포장에서 재배하는 동안 IR이 200 이상에 두 번 도달했지만 IR이 224에는 도달하지 못했다. RTN7 처리에 따라 2012년과 2013년에 각각 17회와 18회 살균제를 살포하였다. 2012년에 IR200, IR224, RTN7, CTRL 처리에서 고추 역병 발병주율은 각각 3.7%, 61.8%, 2.2%, 68.4% 였고, 2013년은 각각 1.5%, 3%, 0.7%, 21.3% 였다. PBcast 모델에 따른 방제 효과는 RTN7 처리와 차이를 보이지 않으면서도 살균제 방제횟수를 15회 감소시켰다. 본 연구에서는 사과 화상병 MARYBLYT를 우리나라 방제 체계 개선을 위해 활용 가능성을 보여주었고, 고추 역병 방제에 PBcast 모델을 방제 현장에서 적용하기 위한 기준을 제시하였다. 두 식물병 모델은 우리나라 예찰 시스템을 통해 작물 재배자에게 정확한 감염 시기와 초기 병징 출현 예상일을 제공함으로써 예찰 시기를 결정하고 방제 실행 여부를 판단할 수 있는 의사결정 도구로써 활용이 가능할 것이다.
식물병 예찰 시스템은 기주-병원균-환경 상호관계를 기반으로 식물병 발생 예측을 위한 입력정보 수집, 감염 판단을 위한 모델, 발병정보의 신속한 전달, 해당 작물의 병해충 정보 등을 포함하는 플랫폼이다. 식물병 예측모델은 정확한 감염 시기를 예측하여 발병이 나타나기 전에 선제적 대응이 가능할 수 있게 작물보호제를 적기에 살포하도록 한다. 사과나무 화상병 방제 시기 결정 및 현장 모니터링 개시를 위한 정책 결정을 위해 2015년부터 2020년까지 충청북도 충주시, 제천시, 음성군을 대상으로 MARYBLYT의 활용 가능성을 평가하였다. MARYBLYT 구동에 요구되는 사과나무 개화 시기는 연도와 지역에 따라 변동하였다. 평가한 연도 및 지역에서 MARYBLYT을 이용해 꽃감염위험도를 계산하였고, 그 결과 개화기 동안 권고된 방제횟수는 2회 이하였다. 2020년에는 사과 꽃에서 마름 병징이 심각하게 발생했는데 MARYBLYT는 농가에서 신고한 첫 꽃 마름 병징 발견 날짜와 1~3일 차이로 정확하게 예측하였다. 미국 동부 지역의 자료를 기반으로 개발된 MARYBLYT는 화상병 발생이 심각한 우리나라 사과 재배 지역에서 꽃감염 방제와 초기 병징 발생의 예찰 시기를 결정하는 지원 도구로 활용이 가능하다고 판단된다. 향후 현장 활용성 개선을 위해서는 여러 사과 품종이 같이 재배되는 과원에서 이들 품종의 전체 개화 기간을 고려해야 하며, 꽃에 감염이 성공적으로 이뤄질 수 있는 환경조건을 고려한 방제 전략이 필요하다. 고추 역병 초발일을 예측하는 PBcast 모델을 이용하여 2012년과 2013년에 충청북도농업기술원 시험 포장에서 살균제 살포 시기의 유효성 평가를 위한 현장 검증 연구를 수행하였다. PBcast 모델은 고추 역병의 일별 감염위험도(IR)를 날씨(일 평균기온, 상대습도, 강우량)와 토성 자료로 추정하여 초발일을 예측하는 식물병 모델이다. 포장실험은 7일 간격으로 정기적으로 살균제 살포(RTN7), IR이 200에 도달했을 때 살균제 살포(IR200), IR이 224에 도달했을 때 살균제 살포(IR224) 그리고 살균제를 살포하지 않는 처리(CTRL) 각각 4반복 난괴법으로 설계하였다. 살균제는 cayzofamid, flopicolide-Propamocarb hydrochloride, mandiproparmid를 교호살포 하였다. 2012년에는 고추를 포장에서 재배하는 동안 IR이 200 이상에 두 번 도달했지만 IR이 224에는 도달하지 못했다. RTN7 처리에 따라 2012년과 2013년에 각각 17회와 18회 살균제를 살포하였다. 2012년에 IR200, IR224, RTN7, CTRL 처리에서 고추 역병 발병주율은 각각 3.7%, 61.8%, 2.2%, 68.4% 였고, 2013년은 각각 1.5%, 3%, 0.7%, 21.3% 였다. PBcast 모델에 따른 방제 효과는 RTN7 처리와 차이를 보이지 않으면서도 살균제 방제횟수를 15회 감소시켰다. 본 연구에서는 사과 화상병 MARYBLYT를 우리나라 방제 체계 개선을 위해 활용 가능성을 보여주었고, 고추 역병 방제에 PBcast 모델을 방제 현장에서 적용하기 위한 기준을 제시하였다. 두 식물병 모델은 우리나라 예찰 시스템을 통해 작물 재배자에게 정확한 감염 시기와 초기 병징 출현 예상일을 제공함으로써 예찰 시기를 결정하고 방제 실행 여부를 판단할 수 있는 의사결정 도구로써 활용이 가능할 것이다.
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