기상지수에 의한 벼도열병 예찰의 한 모델

A Model to Forecast Rice Blast Disease Based on Weather Indexing

미기상 상태에 의하여 벼 도열병을 예찰하기 위한 전산화 예찰모델을 개발하여 그 정확도를 전산모델을 수록한 현지위치형 소형 전산기로서 1984년과 1985년에 걸쳐 포장에서 시험하였다. 건전지 작동형 소형 전산기는 벼 군락내 온도, 습도, 잎이 젖어있는 시간을 계속적으로 측정하여 그 상태를 도열병 발생가능성과 관련하여 평가해서 매일의 병발생가능성 수치(BUS)로 표현한다. 매일의 BUS의 누적치(CBUS)와 두 이병성 품종, M-201과 Brazos에서의 도열병 진전정도와는 밀접한 상관이 있었다. 발병엽율의 logit 치를 CBUS로 회귀하였을 때 평균 결정계수$(R^2)$는 품종과 실험한 해에 따라 $71\%\~91\%$였으며 이것은 시간을 독립변수로 사용하였을 때의 결정계수$61\%\~79\%$에 비하여 현저히 높았다. 결정계수는 M-201에 비하여 생육후기에 포장저항성을 보인 Brazos에서 더 낮았다. 이상의 결과, 현예찰 모델은 실제로 사용가능성이 있지만 앞으로 기주의 저항성이나 병원균 집단의 병원성과 관련한 변수들을 기상환경의 변수와 함께 통합함에 의하여 보다 정확한 예찰모델로 개발할 수 있으리라 생각한다.

A computer program written to predict blast occurrence based on micro climatic events was developed and tested as an on-site microcomputer in field plots in 1984 and 1985. A microcomputer unit operating on alkaline batteries; continuously monitored air temperature, leaf wetness, and relative humidity; interpreted the microclimate information in relation to rice blast development and displayed daily values (0-8) of blast units of severity (BUS). Cumulative daily BUS values (CBUS) were highly correlated with blast development on the two susceptible cultivars, M-201 and Brazos grown in field plots. When CBUS values were used to predict the logit of disease proportions, the average coefficients of determination $(R^2)$ between these two factors were 71 to $91\%$, depending on cultivar and year. This was a significant improvement when compared to 61 to $79\%$ when days were used as a predictor of logit disease severity. The ability of CBUS to predict logit disease severity was slightly less with Brazos than M-201. This is significant inasmuch as Brazos showed field resistance at mid-sea­son. The results in this study indicate that the model has the potential for future use and that the model could be improved by incorporating other variables associated with host plants and pathogen races in addition to the key environmental variables.