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식물 병해 예측 연구 및 활용 현황
식물 병해 예측 연구 및 활용 현황 저자 이건웅 ((재)전주농생명소재연구원)
등록일 2018.06.12
자료번호 BRIC VIEW 2018-T21
조회 683  인쇄하기 주소복사 트위터 공유 페이스북 공유 
요약문
식물에 병을 일으키는 주요 요소 중 한 가지는 환경조건으로, 기상변화에 따라 병 발생빈도와 발병력, 전염 정도가 달라진다. 지난 한 세기 동안 지구는 기온이 상승하고 있으며, 국내에서도 아열대 기후가 북상하고 있어 국내 주요 작물의 병 발생 예측이 힘들어지고 있다. 최근에는 이러한 기후변화에 대응하기 위하여 빅데이터를 활용한 식물 병 모델링 연구가 진행되고 있으며, 방대한 자료와 실시간 기상상황을 기반으로 하는 모델링을 통하여 식물 병 발생을 예측하기 위해 노력하고 있다. 병에 대한 예측은 병 발생 구성요소 중 어느 하나의 분석만으로는 정확한 예측이 불가능하며, 기주식물과 병원체의 정확한 이해, 발병력이 증가되는 시점 분석, 실시간 기후변화자료 확보 등, 종합적 분석 시스템 구축을 통해서만 가능성 높은 병 예측 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 이에 본 동향 리포트에서는 작물에 가해하는 병 예측 모델 연구 및 국내에서 활용되고 있는 모델들을 소개하고자 한다.
키워드: 식물 병, 작물, 기후변화, 병 예측, 모델링
분야: Agriculture
써모피셔 사이언티픽
목차

1. 서론
2. 본론
  2.1 병발생의 원인
  2.2 기상변화 및 시스템 구축을 통한 주요 병해 예측 연구
  2.3 우리나라 식물 병 예측 모델 운영
   2.3.1 주요 검역 병해충 발생예측 정보시스템
   2.3.2 국가농작물병해관리시스템 운영
   2.3.3 경기도 농업기술원 병해충 발생예보 운영
3. 결론
4. 맺음말
5. 참고문헌


1. 서론

‘기후변화’는 현시대의 가장 큰 화두 중 하나이며, 새로운 시대를 열어가는데 피해갈 수 없는 문제이기도 하다. 급격한 기후 변화는 지구온난화로 지난 한세기 동안 평균기온을 상승시켰으며, 국내 기온 또한 약 1℃ 이상 상승하여 기후변화에 따른 농업 환경 변화들이 진행되고 있다[1](그림 1). 기온 및 강수량의 변화는 작부체계의 변화로 농작물의 재배 지도가 변화하고 있으며, 작물의 생리에도 영향을 미치어 생산량 감소에 따른 농가의 소득하락으로 이어지고 있다. 또한, 국내 기후는 고온 다습한 아열대성 기후로 변화하고 있어 병원균의 발생시기 및 전염성 정도를 예측하기 매우 어렵게 되었다[2,3].

기온은 병원균이 병을 발병할 수 있게 해주는 주요 요건 중 하나이며, 기온의 변화에 따라 병원균의 활동성과 전염성이 달라질 수 있다. 이에 기후변화에 따른 식물 병 발생을 예측할 수 있는 방법을 개발하여 기후변화로 인해 피해가 예상되는 농업의 생산성을 보존하고 우리나라의 변화되는 기후특성과 환경에 맞는 적절한 대책으로 활용이 요구된다.

기온 상승은 겨울철에도 고온으로 이어져 병원균의 월동에도 유리한 조건이 되면서 고온으로 인한 기존 병원균의 발병 및 외래 침입 병원균의 국내 정착과 같은 변화를 가져올 것이다. 실제 곤충의 경우 기온 상승으로 인하여서 성충의 출현일이 빨라지고 있으며[4], 분포지역의 변화 또는 개체의 증가로 이어지고 있다[5].

우리나라는 2000년대 이전까지 아열대 기후 지역인 제주도, 부산, 통영, 목포, 여수, 완도, 거제로 7개 지역이었으나, 겨울철이 짧아지고 여름이 길어지는 기후변화로 인하여 10여년 후 고흥, 남해, 울산 등을 비롯해 아열대로 속하는 지역이 지속적으로 늘어나고 있다[6]. 이러한 기후변화 속에서 병 발생의 생태가 변화될 것이며, 돌발적 병도 증가할 것으로 예상된다. 작물에 큰 피해를 입히는 주요 병원균으로부터 농작물을 예방하기 위해서는 초기 방제 시점이 중요하기 때문에, 발병원인과 주요 요인을 정확히 분석하여 발병시기 및 창궐하는 시기를 예측할 수 있다면 적기에 농약 살포 등 예방책 등을 통하여 미연에 예방하고 농약 남용에 대한 대비책도 될 수 있을 것이다.

지난 한 세기 동안 기후의 급격한 변화에 따른 기온의 상승, 강수량 증가 등은 농업환경에 있어서 매우 중요한 문제이며, 특히 병 발생에 따른 생산량 감소는 농가의 소득과 바로 연결되는 문제로 꼭 해결해야 할 과제이기도 하다. 최근 들어 병 발생을 예방하고자 많은 노력들이 투자되고, 기술의 발달과 데이터의 분석을 기반으로 하여 각 작물에 발병하는 주요 병원균의 생리를 파악하고 기온에 따른 발병 정도를 알 수 있게 되었으며, 무인 관측기를 통한 실시간 기상자료 수집과 오랜 기간 축적해온 데이터 분석을 통하여 병발생의 예측이 가능한 수준의 모델링을 구축하는데 이르렀다. 본 보고서에서는 기상자료 등을 활용한 식물 병 발생 예측 모델 연구 및 활용 현황에 대해서 서술하고자 한다.

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그림 1. 국내 기온 변화 [자료: 기상청]



2. 본론

2.1 병발생의 원인

식물에 발생하는 병은 식물의 대사과정 및 생리적인 형태의 변화를 일으켜 형태적인 변화 또는 생장/생식 등의 기능을 떨어뜨리는 현상으로 세균 또는 곰팡이, 바이러스 등에 의하여 그 원인이 된다고 할 수 있다. 식물 병의 발생은 구성요소가 종합적으로 정량화되었을 때 발병을 하게 되며, 구성요소로는 병원체, 환경, 기주식물로 설명할 수 있다(그림 2). 각각의 요소 마다 발병의 조건이 확립되어야 병이 발생할 수 있는 요건이 성립되며, 요소 중 하나라도 충족하지 못하면 발병하기 어렵거나 발병정도가 약하게 된다. 식물병의 발병 정도는 병원체의 발병력과 밀도 등이 중요하며, 기주식물에서는 발병이 조건이 되는 감수성에 대한 요인들의 합이 중요하다(그림 2). 즉, 식물과 병원체가 상호작용을 위한 접촉이 있어야 하며 접촉 이후 발병환경에 대한 충족이 필요하다. 이러한 요소들 중 하나의 요소가 증가하나 감소하여 조건이 달라지면 병의 발생 정도는 급격하게 변화하게 된다[7].

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그림 2. 식물 병의 구성 요소 및 병 발생량의 조건.



2.2 기상변화 및 시스템 구축을 통한 주요 병해 예측 연구

농작물을 감염시키는 병원균으로 인한 피해를 최소화하기 위하여 인력에 의존적인 예찰로 농약살포와 예방을 진행해왔었다. 그러나 2000년을 전후하여 GIS 및 IT 기술이 발달함에 따라 실용 가능한 예찰 모형들이 제시되고 있으며, 무인자동기상관측기를 이용한 기상관측자료를 바탕으로 병발생을 예측하는 시스템을 시도하였다[8,9].

식물병의 예찰은 경험적인 정보와 방법을 이용한 empirical modeling과 시스템을 이해하고 분석하는 방법인 simulation modeling으로 나눌 수가 있으며[10], 과거 경험적인 정보를 활용한 예찰 방법으로 감자역병과 잎도열병의 발생 예찰을 위한 BLITECAST와 BLASTAM이 수행되었다[11,12]. 데이터의 처리와 축적, 분석 기술이 발달함으로 인하여 기주와 병원체, 환경요인을 분석하고 컴퓨터로 simulation하면서 식물병에 대한 예찰을 다양한 시도로 진행할 수 있게 되었으며, 벼 도열병[13]과, 벼잎집무늬마름병[14], 고추역병[15], 감자역병[16], 고추탄저병[17]에 대한 모델들이 개발되어 소개되었다. 특히, 외래 식물 병인 참나무역병과 감귤그린병의 국내유입에 대한 정보제공시스템이 구축되었고, 신 기후변화시나리오를 활용한 예찰정보시스템도 연구되어 농작물 예찰 정보시스템을 구축하였다[3]. 기후변화에 대한 자료는 기주식물과 병원체에서와 달리 시시각각 변화하는 환경조건을 GIS와 IT 기술의 발달로 데이터를 빠르게 수집할 수 있게 되었고 식물병 발생의 구성요소들의 복잡한 상호관계를 체계적으로 분석하는 것이 가능해졌기에 simulation을 통한 식물병의 예찰도 가능해졌다. 또한 이러한 데이터들이 경험적 분석으로 이어져 현재와 미래의 예상 발병률까지 예측 가능할 것으로 여겨진다.

국외의 경우 또한 기후변화에 따른 농림생태계 영향에 대하여 연구가 진행되고 있으며, 미국에서는 농작물의 피해를 분석하는 Integrated Pest Management Pest Information Platform for Extension an Education 시스템을 운영하며 기후정보 및 농작물재배와 관련된 기술을 개발하고 있으며, 유럽에서는 기후자료 등 오랜 기간 동안 수행되어온 자료들을 바탕으로 농업정책을 수행하고 있다[18]. 그러나 대부분 simulation 프로그램들의 개발은 해충의 발생과 분포 예측을 위한 연구들이 많으며, 이는 해충의 추적이 용이하기 때문인 것으로 예상된다.

기후변화에 대한 데이터 분석은 미래에 대한 기후변화 정도를 분석하는데 활용될 수 있으며, 이를 바탕으로 국내에서는 고추역병과 벼 도열병, 벼 잎집무늬마름병에 대한 병 발생 예측을 시뮬레이션 해보았을 때 벼 잎도열병은 점차 발생이 감소할 것으로 예측되었으며, 고추역병과 벼 잎집무늬마름병은 점차 증가할 것으로 보고되었다[3]. 그러나 지금까지 개발된 병 예측 모델과 구축된 정보제공시스템은 다양한 작물에 가해하는 병에 대하여 자료들이 충분하지 않으며, 병 예측 이후 병의 진단과 병 예방을 위한 농약사용 등 사용자 중심의 개발이 되어 있지 않아 향후 추가적인 연구와 개발을 통하여 보완되어야 할 것이다.

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그림 3. 병 예측 시스템 개발 모식도.



2.3 우리나라 식물 병 예측 모델 운영

2.3.1 주요 검역 병해충 발생예측 정보시스템

현재 우리나라의 농림축산검역본부에서는 국내 유입에 따른 피해를 예방하기 위하여 GIS기반 발생예측정보 형태로 연구 및 예찰지원 목적의 시스템으로 구축되어 있으며, 식물병해충 예찰조사 요령을 소개하고, 식물병에 대한 증상과 대상식물, 조사기간, 대상식물 등을 정리하여 게시하고 있다. 구축된 시스템에 사용되는 입력자료들은 기상청 자료를 분석한 모델인 기후변화 시나리오(RCP8.5)와 자동기상관측자료(AWOS)를 활용하여 예측모델의 정보를 제공하고 있으며, 제공정보로는 병해충 실황예측으로 참나무역병, 감귤그린병에 대해 0단계에서 5단계로 위험단계를 표시하였고, 미래발생예측에서는 발생빈도별로 최대 20회까지를 색상을 달리 표시하여 나타내고 있다[19](그림 4).

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그림 4. 병해충 실황예측(좌) 및 미래발생 가능 병해충 예측(우) 지도[19].



2.3.2 국가농작물병해관리시스템 운영

농촌진흥청에서는 병해충예측을 위하여 국가농작물병해충관리시스템을 운영하고 있으며, 논벼, 감자, 사과, 배, 포도, 감귤, 고추, 파, 마늘의 작목에 대하여 정보를 제공하고 있다(표 1). 이러한 예측모델은 작목에 따라 일 최고/최저/평균기온, 강우량, 엽면습윤시간, 누적결로시간, 상대습도 등을 입력하고 병마다 감염위험도, 균사생장률, 병진전속도, 발아율, 병발생량 등을 결과자료로 하여 정보를 입력한 병에 대해 감염위험성 정도를 추정하여 정보를 제공하고 있다[20](그림 4). 또한 각 지자체 농업기술원 및 농업기술센터 홈페이지를 통하여 돌발병해 및 병해충발생정보를 매월 제공하고 있어 농가에게 주의를 요하거나 방제 방법을 소개함으로써 병의 확산을 미리 차단하려 노력하고 있다. 그러나 식물의 병은 위에서 서술한 바와 같이 발생이 시작되면, 발병조건에 따라 대량 확산이 가능하며, 발병력이 증가함에 따라 발생량도 기하급수적으로 증가하게 되기 때문에 식물 병이 만연하기 전 구성요소의 데이터를 축적하여 미리 발생 가능한 시기를 예측하는게 중요하며, 병 발생 직 후라도 빠른 정보 공유로 농약 살포 등을 실시하여야 한다.

표 1. 국가농작물병해관리시스템에서 제공되는 작목과 제공정보[20,21]
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2.3.3 경기도 농업기술원 병해충 발생예보 운영

경기도 농업기술원에서는 농업기상과 병해출발생 예보를 제공하고 있으며, 시간별/일별로 기온과 강우량에 대한 기상정보를 제공하고 있다. 병해 예측정보로는 벼와 과수의 병해, 채소 병해 및 기온정보를 통한 과수 동상해를 예측하고 있으며, 벼도열병, 벼잎집무늬마름병, 세균벼알마름병, 배검은별무늬병, 배붉은병무늬병, 사과탄저병, 사과갈색무늬병, 포도노균병, 고추 탄저병에 대한 예측정보를 감염위험정도(낮음, 높음, 매우 높음)로 전자지도를 통하여 제공하고 있다[21](표 1). 위와 같은 내용은 앞서 서술한 국가농작물병해관리시스템에 포함되는 병해 예측을 제공하나 지역별 기상정보를 보다 자세하게 전달할 수 있다는 이점이 있다. 그러나 식물의 병은 위에서 서술한 바와 같이 발생이 시작되면, 발병조건에 따라 대량 확산이 가능하며, 발병력이 증가함에 따라 발생량도 기하급수적으로 증가하게 되기 때문에 식물 병이 만연하기 전 구성요소의 데이터를 축적하여 미리 발생 가능한 시기를 예측하는게 중요하며, 병 발생 직 후라도 빠른 정보 공유로 농약 살포 등을 실시하여야 한다.

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그림 5. 식물병 예측지도를 통한 고추역병(상)과 세균벼알마름병(하) 예측[20].



3. 결론

기술의 발달로 농작물에 감염하는 병원균의 발생빈도 및 발생력을 예측하는 시스템을 구축하여 활용하는 시대가 되었다. 방대한 기후정보와 급변하는 기후의 실시간 모니터링 구축은 병 예측시스템을 구축하는데 더욱 긴밀하게 협조되어 더 진보된 예찰 모델들을 개발해 왔다. 이러한 시스템을 바탕으로 국내 기관에서는 병해충 예찰 시스템을 운영하여 정보를 제공하고 있으나 예찰 정보가 제공되는 작목의 수가 적으며, 지역별 농업기술원에서 운영하는 병해충발생 예측지도는 지역에 국한되어 있어 제공 대상에 제한이 있다. 보다 정확한 예측 프로그램을 위하여 병 예측 발생시스템은 많은 기주식물에 대한 이해와 다양한 병원체의 발병조건, 밀도 등 보다 많은 데이터가 축적되고 실시간 기후변화를 모니터링 하여 다양한 작물의 병 발생 예측을 가능하게 해야 할 것으로 생각된다.

4. 맺는말

환경에 대한 문제는 새로운 이슈가 아닌 일상에서 겪는 일반적인 일들이 되어 경각심이 없는 사회가 되어 가고 있으며, 기후변화는 조금씩 변화하여 한 세기 동안 분석했을 때 약 1℃이상의 기온상승을 가져와 지구의 많은 변화들을 야기시켰다. 그 중 식물 병발생에도 많은 영향을 미쳐 국내외적으로 창궐 빈도나 발병력 등이 변화하고 돌발 상황들이 발생하면서 병 방제 방법이 매우 어려워지고 있다. 특히, 국내의 경우 짧아지는 겨울과 집중적인 강수를 보이는 여름날이 점차 늘어나는 등 아열대성 기후 지역이 점차 늘어나고 있어, 관련된 식물의 병 발생지역과 빈도도 점차 변화 될 것으로 예상된다. 또한 기후변화는 작물의 작부체계와 재배지의 변화, 기후에 적합한 새로운 작물이 도입되어 국외에서 유입되는 병원균의 감시도 소홀히 할 수 없게 되었다. 최근 IT 기술과 지리기반 기술들을 바탕으로 기후 변화를 예측하고 식물 병 발생 구성요소들을 분석함으로써 병발생 현황예측과 미래예측이 가능해졌으나, 시시각각 변화하는 환경과 기주식물, 병원체의 양상을 완벽하게 이해하고 예측하기는 어렵다. 그러나 시스템 구성에 필요한 다양한 입력자료와 상호관계 분석들이 개발되고 발달된다면 진보된 시스템을 통하여 보다 정확한 식물 병 예찰 시스템이 구축될 것으로 기대 된다.

5. 참고문헌

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본 게시물의 무단 복제 및 배포를 금하며, 일부 내용 인용시 출처를 밝혀야 합니다.
Citation 복사
이건웅(2018). 식물 병해 예측 연구 및 활용 현황. BRIC View 2018-T21. Available from http://www.ibric.org/myboard/read.php?Board=report&id=3003 (Jun 12, 2018)
* 자료열람안내 본 내용은 BRIC에서 추가적인 검증과정을 거친 정보가 아님을 밝힙니다. 내용 중 잘못된 사실 전달 또는 오역 등이 있을 시 BRIC으로 연락(member@ibric.org) 바랍니다.
 
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