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.

A seasonal outlook for crop insect pests is most valuable when it provides accurate information for timely management decisions. In this study, we investigated the probable relationship between climatic phenomena and pest infestations in Korea using two statistical methods. Brown planthopper was selected because of its migration characteristics, which fits well with the concept of our statistical modelling – utilizing a long-term, multi-regional influence of selected climatic phenomena to predict a dominant biological event at certain time and place. The moving window regression (MWR) model showed high correlation between the national infestation trends of brown planthopper and some tempo-spatial climatic variables near its sequential migration path, while the climate index regression (CIR) model resulted in a relatively low correlation compared to the MWR model. Overall, the statistical models developed in this study showed a promising predictability for rice brown planthopper infestation in Korea, although the dynamical relationships between the infestation and selected climatic phenomena need to be further elucidated.