작물 재배 시 주요 해충 발생에 대해 한두 달 이상 앞선 계절전망이 가능하다면 농가의 해충관리 의사결정이 보다 효율적으로 이루어질 수 있을 것이다. 본 연구에서는 국내 해충 발생과 통계적으로 유의미한 원격상관관계에 있는 기후현상을 찾기 위해 Moving Window Regression (MWR) 기법을 활용하였다. 벼멸구의 발생과 비래는 장기간에 걸쳐 여러 지역에서 연속적으로 일어나는 사건이기 때문에 비슷한 시공간적 규모 를 갖는 기후현상과 통계적인 연관성을 가질 가능성이 높아 본 연구의 대상 해충으로 선택하였다. MWR 통계 분석의 반응변수로써 1983년부터 2014년까지 국내 벼멸구 발생면적 자료를 사용하였고, 10개의 기후모형에서 생산되는 10개의 기후변수를 예보 선행시간별로 추출하여 설명변 수로 사용하였다. 최종적으로 선정된 각 MWR 모형의 특정 시기와 지역의 기후변수는 연간 벼멸구 발생면적 자료와 통계적으로 유의한 상관관 계를 보였다. 결론적으로, 본 연구에서 개발한 MWR 통계 모형을 통해 국내 벼멸구 발생 위험도에 따른 선제적 대응을 위한 벼멸구 계절전망이 가능할 것으로 보인다.

최근 빅데이터 활용, 앙상블 기후모형과 작물모형의 결합, 작물모형과 사회경제모형의 결합 등 다학제간 연구들이 활발하게 수행되고 있는 가운데, 국내 많은 농업모형 연구자들에 의해 작물 생물계절/생육단계모의 모형, 기상재해 및 병해충 예측모형 등이 꾸준히 개발되었고, 이와 더불어 각 모형에서 생산되는 정보를 농가에서 쉽게 활용 가능하도록 가공하고 또 빠르고 효율적으로 정보를 제공하기 위한 시스템들이 개발되었다. 그러나, 여러 농업모형들을 유기적으로 결합하여 보다 현실적인 정보를 생산하기 위한 연구는 드물었다. 농업생태계를 구성하는 작물, 작물에 영향을 미치는 생물적 환경 (병원균, 해충, 잡초 등)과 비생물적 환경 (토양, 기상 등)은 서로 밀접하고 복잡한 상호작용을 하고 있기 때문에 이들 모두를 고려한 모형을 개발하는 것은 사실상 거의 불가능에 가깝다. 그럼에도 불구하고, 주요 상호작용들을 모의한 종합적인 농업생태계 모형을 만들어 내는 것이 우리 연구자들이 앞으로 해야 할 중요한 숙제임에는 틀림없다. 최근 복숭아순나방 (Grapholita molesta, Busck)의 서식지가 중국 북서부에서부터 전세계로 급속도로 확대되면서 과수 농가에도 상당한 경제적 피해를 입히고 있다. 따라서 이 해충에 대한 연구도 활발하게 이루어지고 있는데, 본 연구에서는 과수 개화일 예측모형과 복숭아순나방 출현모형을 이해하고 이를 결합하여 활용할 수 있는 가능성을 고민해 보려고 한다.