Development and evaluation of a pear scab forecast model using historical data

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :농업생명과학대학 농생명공학부,2019. 8. 박은우.식물병의 발생은 기상 조건에 따라 달라지며 날씨를 기반으로 하는 식물병 발생 예측은 농약 살포를 위한 의사결정에 유용하다. 식물병 방제 의사결정은 식물병 발생 위험 수준을 평가할 수 있는 위험요소의 임계값을 기준으로 결정된다. 본 연구에서는 6월 1일 이전에 배 검은별무늬병이 발생할 가능성을 예측하는 모형을 개발하고 검증하였다. 2014년 21개 지점과 2015년 18개 지점의 배 검은별무늬병 발생 자료와 기상자료를 분석하여 월동 후 6월 1일 이전에 병발생 가능성을 예측하는 모형을 개발하였다. 2016년부터 2018년까지 각각 76, 69, 57개의 지점의 병발생 및 기상자료를 분석하여 앞서 개발한 예측모형을 검증하였다. 예측모형 개발에는 사과 검은별무늬병 예측모형으로 잘 알려진 Mills 모형을 이용하여 계산된 일별 감염위험(〖IR〗_d)을 위험요소 지표로 활용하였다. 또한 배 검은별무늬병의 역학적 특성과 과거 병발생 자료를 고려하여 월동 후 병원균의 감염기간(4월 1일 – 5월 16일)과 경제적 피해를 심각하게 줄 수 있는 초기 병 발생 위험종료일(6월 1일)을 정하였다. 배 검은별무늬병 발생에 관한 감염위험의 임계값을 구하기 위하여 4월 1일부터 6월 16일까지 〖IR〗_d>0인 날의 수를 적용하였다. Receiver operating characteristic (ROC) curve 분석을 이용하여 구한 감염 위험도의 최적 임계값은 18일이었다. 이 임계값으로 개발한 배 검은별무늬병 예측 모형을 2x2 contingency table 분석하였고 그 결과 경보적중률은 94 %, 오경보율은 17 %였으며 모형의 검증에서는 경보적중률과 오경보율이 각각 70 %와 73%이었다.Plant disease occurrence varies depending upon weather conditions, and weather-based disease forecasts are often useful in decision-making for fungicide sprays. The decision-making process involves determining a threshold level of disease risk above which disease control action needs to be taken. In order to use disease forecast models practically for plant disease management, it is important to know the probability that disease forecast based on the risk threshold would be correct. In this study, we developed and evaluated a model that can be used to predict possible occurrence of pear scab epidemic prior to June 1 in a season. Pear scab disease incidence and weather data from 21 and 18 locations in 2014 and 2015, respectively, in Korea were used to develop the model, which consisted of a primary infection period after overwintering, an infection risk factor and an infection risk threshold. This model was evaluated using disease incidence and weather data from 76, 69 and 57 locations in 2016 to 2018 in Korea. For developing the model, the Mills model which was originally developed to determine infection periods of apple scab was used to calculate daily infection risk (〖IR〗_d). With the epidemiological characteristics of pear scab disease and historical disease data, we assumed that the primary infection period after overwintering were April 1st to May 16th, and pear scab outbreak prior to June 1st would cause significant damage to pear production of an orchard. The number of days with 〖IR〗_d>0 during the period from April 1st to May 16th was applied to determine the probability of pear scab development with regard to the levels of infection risk threshold. The optimum infection risk threshold was determined to be 18 days by the receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. Using the optimum infection risk threshold, accuracy of the model prediction on pear scab development was evaluated by the two-way contingency table analysis. The results indicated that the true positive warning rate (TPWR) and false negative warning rate (FPWR) of the disease forecast was 94 % and 17 % when the infection risk threshold was 18 days. In the validation study, the model showed that TPWR and FPWR were 70 % and 73 %, respectively.Ⅰ. 서론 1 Ⅱ. 재료 및 방법 7 1. Mills 모델을 이용한 병 발생 위험도 추정 7 2. 배 검은별무늬병 발생 자료 및 초기 감염시기 추정 10 3. 기상 관측 자료 13 4. 이항로지스틱회귀분석을 통한 병 발생확률 분석 14 5. ROC curve 분석을 통한 감염위험수준 최적 임계값 추정 15 6. 2016년, 2017년, 2018년 자료를 이용한 모델 평가 16 Ⅲ. 결과 17 1. 이병엽율을 통한 병 발생 위험구간 추정 17 2. 이항로지스틱 회귀분석 결과 19 3. ROC curve 분석 결과 19 4. 감염위험 수준 최적 임계값 설정 22 5. 최적 임계값 검증 24 Ⅳ. 고찰 26 Ⅴ. 참고문헌 30 ABSTRACT 34Maste