논문 상세보기
적산온도 계산에서 하한, 최적 및 상한임계온도를 적용한 온도 과대평가 완화 방안 KCI 등재
An Approach to Reduce the Overestimation of Thermal Accumulation in Degree Day Modeling by Applying Lower, Optimal, and Upper Threshold Temperatures
pp.193-201
온도와 곤충 발육과의 관계는 생물학에서 오래된 핵심 주제이며, 하한임계온도와 온량상수를 기반으로 한 선형 적산온도 모형은 해충 발생 예측에 널리 활용되어 왔다. 그러나 이러한 모형은 중위 온도범위에서만 유효하며, 저온과 고온의 극단 온도에서는 발육률을 과소 또는 과대평가하 는 한계를 가진다. 이를 보완하기 위해 사인곡선 기반 적산온도 계산법과 수평제거법이 제안되었지만, 일중 최고온도가 최적온도나 상한임계온도 를 초과할 경우 유효온도가 여전히 과대평가된다. 본 리뷰는 하한, 최적, 상한의 세 임계온도를 도입하고, 최적온도에서 수평제거, 상한임계온도에 서 수직제거를 동시에 적용한 새로운 방법인 3임계온도 기반 사인곡선 이중제거법(시간별온도 이중제거법)을 제안하였다. 시간별온도 이중제거법 은 사인함수를 이용한 시간별 온도 추정을 통해 보다 정확한 유효온도 계산이 가능하며, 특히 고온조건에서 과대평가를 효과적으로 줄일 수 있었다. 최적온도와 상한임계온도 사이에서는 일부 오차가 남을 수 있으나, 기존 방식에 비해 실질적인 개선 효과가 있었다. 또한, 상한임계온도의 정의에 대한 혼란을 정리하고, 향후에는 비선형 발육모형을 통한 정밀 예측의 필요성도 제기하였다.
The relationship between temperature and insect development has been a central topic in biology since the 18th century. Linear degree-day models, based on lower threshold temperature and thermal constants, have long been used for pest forecasting due to their simplicity. However, they are only valid within the intermediate temperature range and tend to overestimate or underestimate development rates at temperature extremes. To address this, models using sine-curve approximations and cutoff methods have been proposed. The conventional two-threshold sine curve method applies a horizontal cutoff at the upper threshold to reduce overestimation. However, this approach can still overestimate effective temperatures when daily maximum temperatures exceed the optimal or upper threshold. This review introduces an improved method that incorporates three biologically meaningful thresholds-lower, optimal, and upper-and applies both horizontal (at the optimal temperature) and vertical (at the upper threshold) cutoffs. Termed the threethreshold- based sine curve method with double cutoff (SLOUM), this approach uses sine-function-based hourly temperature estimates to more accurately capture insect development potential. Simulation results show that SLOUM significantly reduces overestimation under high-temperature conditions, which are common in greenhouses and increasingly frequent due to climate change. Despite some residual overestimation between the optimal and upper thresholds, this method offers a practical improvement. Additionally, this review clarifies conceptual confusion in the literature regarding the definition of the upper threshold. In the long term, further refinement using nonlinear development rate models may provide the most biologically accurate predictions.
초록
기존 사인곡선 계산법의 원리와 문제점
발육 최적온도(TO)을 도입한 계산법
계산방법에 따른 유효온도 비교
맺음말
Acknowledgments
Supplementary Information
저자 직책 & 역할
Literature Cited
