고자리꽃파리는 양파 및 마늘 등 Allium 속에 속하는 농작물의 중요한 해충으로 전 세계적으로 온대 지역에서 경제적 해충으로 취급하고 있다. 본 연구는 고자리꽃파리의 발생 기준점을 정하여 연간발생양상을 해석하고, 초기방제 시기를 설정할 수 있도록 월동 번데기 우화모형을 개발하고자 수행하였다. 고자리꽃파리 월동 번데기의 온도발육 모형으로 선형 및 비선형 모형을 추정하고, 발육기간 분포모형과 결합하여 월동번데기의 성충으로 우화시기 예측모형을 수립하였다. 비선형 모델의 경우 3-매개변수 Lactin 수식과 저온에서 온도와 발육률 간의 선형성을 높이기 위해 마지막 매개변수 (λ)를 선형모형의 절편으로 대체한 4-매개변수 수식을 사용하였다. 일일 평균기온을 이용하여 50% 성충 우화일을 예측한 결과, 선형모형 기반의 적 산온도 모형(DD, degree-day) 및 선형 또는 비선형 모형을 적용하여 발육률을 누적하는 발육률 적산 모형(RS, rate summation) 모두 실측값과 큰 차이를 보였다. 반면 시간별 온도를 입력변수를 사용한 경우, 3-매개변수 모델을 제외한 사인곡선법 기반의 DD 모형, 선형 RS 모형, 4-매개변수 비선 형 RS 모형의 평균편차는, 실제 관측치와 3일 이상 차이가 나지 않았다. 최종적으로 시간별 온도자료를 이용하고, 발육모형으로 선형과 4-매개변수 비 선형 모형을 적용하는 RS 모형을 활용 가능한 모형으로 선정하였다. 선형 RS 모형은 두 번의 포장적합(1984, 1987)에서 실제 관측값과 편차가 3일 이내로 차이가 없었다. 비선형 RS 모형은 1984년 적합에서 0.8일의 편차로 정확했지만 1987년 적합에서는 6.5일의 평균편차를 보였다.
The onion maggot, Delia antiqua (Diptera: Anthomyiidae), is an important pest of crops belonging to the Allium genus, such as onions and garlic, and is treated as an economic pest in temperate regions worldwide. This study was conducted to develop an emergence model for overwintering pupae of D. antiqua so that the occurrence reference point can be established, resulting in the interpretation of the annual occurrence pattern and the setting of the early control timing. We estimated both linear and non-linear models as development models for overwintered pupae and constructed a forecasting model to predict the adult emergence time of overwintered pupae by combining the development models with a distribution model of development time. For the non-linear models, we used the 3-parameter Lactin equation and also the 4-parameter equation in which the last parameter (λ) were substituted with the intercept of the linear model to enhance linearity at low temperatures. When daily average temperature was used to predict 50% adult emergence, both the degree-day (DD) model based on the linear model and the rate summation model (RS) that accumulates the development rate by applying a linear or nonlinear model showed a large difference from the actual observations. However, when hourly temperature was used as the input variable, the average deviation of the DD model based on the sine curve method, the linear RS model, and the 4-parameter non-linear RS model, except for the 3-parameter model, did not differ by more than 3 days compared to actual observations. Finally, we selected the RS models with the linear model and the 4-parameter non-linear model using hourly temperature data as driving variables. The linear SR model had no deviation from actual observations within 3 days in the two field validation cohorts (1984, 1987). The non-linear RS model was accurate with a deviation of 0.8 days from the 1984 validation but showed an average deviation of 6.5 days in the 1987 cohort.