멸강나방은 중국 내 개체군이 북쪽 지역으로 2차 이주를 할 때, 봄철 제트기류를 타고 국내로 유입되는 비래해 충이다. 집단으로 발생 시 벼, 옥수수, 수수 등 여러 작물에 큰 피해를 준다. 2020년과 2021년 북방접경 세 지역(백령 도, 연천, 고성)과 수원 지역에서 성페로몬트랩을 이용하여 멸강나방의 성충 발생 시기를 탐지하였다. 일반적으 로 수원지역은 4월 하순 혹은 5월 상순에 최초 유인되었으나 두 해 여러 지역에서 공통적으로 탐지되는 시기는 6월 초중순이었다. 미국 해양대기청(NOAA)에서 제공하는 역궤적 분석프로그램(HYSPLIT)을 이용하여 각 지 역에서 멸강나방이 포획된 날짜 별 지상 300, 500, 700, 1000 m의 36~72시간 역궤적 분석을 수행하였다. 이후 같은 시기에 중국 내 멸강나방이 분포할 가능성이 높은 지역(32~40 ºN)을 비래 근원지로 추정하였다. 2021년 수원과 백령도에서 공통적으로 산둥성(山东省)이 근원지로 추정되었다. 공통적으로 산둥성(山东省)과 장수성(江苏 省)이 주 비래지로 추정되었고, 추가적으로 백령도는 허베이성(河北省), 수원은 안후이성(安徽省), 허베이성(河 北省), 저장성(浙江省)도 가능성이 있는 지역으로 추정되었다.

Through an integration of seasonal climate forecasts (SCF) and rice pest epidemiological models, a potential risk forrice pest epidemics can be predicted even before a cropping season starts. The objective of the study was to developand evaluate an epidemiological “rtdSim” model for tungro, a vector-born rice disease, aiming at predicting a seasonaltungro risk in the Bicol Region of the Philippines. Predicting tungro epidemics requires many components explaining thecomplex nature of the three-cornered pathosystems (virus, vector, and host) and their interactions with environmental variables.The rtdSim model successfully calculated number of rice hills infected with the rice tungro virus through its vector, thegreen leafhopper (GLH). The present study highlights the potential for developing a climate-based early warning systemfor rice pests, thus allowing better decision-making on a seasonal level.

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.