• 한국응용곤충학회지
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• 제61권2호
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• pp.335-347
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• 2022

중국 동북부지역 랴오닝성의 단둥(40°07'N 124°23'E)과 지린성의 궁주링(43°30'N 124°49') 및 룽징(42°46'N 129°26'E)에서 2020년과 2021년 벼 재배기간 중에 성페로몬트랩으로 이화명나방(Chilo suppressalis)(나비목: 포충나방과)의 성충 발생 시기를 조사하였다. 1화기 성충은 5월 중순부터 7월 하순 사이, 2화기 성충은 7월 중순부터 9월 중순 사이에 발생하여 세 지역 모두 연중 2회 성충 발생양상이 뚜렷하게 확인되었다. 위도가 높은 지역에서 발생시기가 더 늦었다. 각 지역에서 관찰된 1화기 발생 시기를 기준으로 발생 시기 모델링을 통해 2화기 발생 시기를 추정하고 관찰된 시기와 비교하였다. 네 개의 선행연구 자료로부터 성충, 알, 유충, 용 발육단계의 온도의존 생명현상(발육속도, 발육완성분포, 생존율, 성충 노화율, 총산란수, 산란완성분포, 성충 생존완성분포) 모델들을 수집하거나 작성하였고, 이들을 선행 연구에 따라 단독으로 사용하거나 혼합하여 곤충 발생 시기 추정 소프트웨어인 PopModel에서 결합하였다. 모델링 결과에서 유충 발육기간이 짧게 관찰된 선행연구 자료를 기반으로 하여 구성된 모형들이 2화기 성충 발생 시기를 더 근접하게 추정하였다. 2021년에는 단둥과 룽징에서 성충 조사 시기에 맞추어 이화명나방에 의한 벼 피해주율의 변화를 조사하였다. 피해주율은 벼 재배기간 중 누적되어 2번의 증가시기가 뚜렷하게 나타났고, 이화명나방의 각 세대 유충에 의해 발생한 것으로 추정되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제14권4호
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• pp.207-221
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• 2012

본 연구에서는 작물모형을 이용하여 기후변화에 따른 우리나라의 벼 생산성 변화를 분석하고, 기후변화 주요 변동요인인 온도 및 $CO_2$ 농도와 적응수단인 재배시기가 기후변화에 따른 벼 생산성 변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 작물모형은 영화수 및 임실율 모델을 모델을 도입하고, 종실중 및 등숙율 모듈을 추가하여 벼 수량결정 방법을 개선한 'ORYZA2000'을 사용하였으며, 모델의 입력자료인 품종특성 모수는 벼 생태형별로 종생종인 오대벼, 중생종인 화성벼, 중만생종인 일품벼의 품종특성 모수를 사용하였으나 발육속도 품종특성 모수는 수정하여 사용하였다. 생육모의 지역은 기상청 소속 기상대와 관측소가 소재하는 지역 중에 30년 이상 기상관측자료를 보유하고 있는 56개 지역을 북부, 중부, 남부의 3개 기후지대로 구분하여 분석하였으며, 기후변화에 따른 재배시기 조정여부는 최적파종기를 기준으로 설정하였는데, 출수 후 40일간의 평균온도가 22.5가 되는 파종기를 지역별 최적파종기로 설정하였다. 기상자료는 1981~2010년을 기준년도로 하여 기상연구소에서 제작한 2011~2100년 기간의 3개 평년(2011~2040, 2041~2070, 2071~2100)의 A1B 기후시나리오에 근거하여 일별 기후자료로 작성하였으며, 생육모의 조건은 기준년도(1981~2010)를 기준으로 온도 및 $CO_2$ 농도만 변화를 주거나 기후변화에 따라 온도, $CO_2$ 농도 및 재배시기 등 다양한 변화를 주었다. 생육모의 결과 기준년도(1981~2010)를 기준으로 온도만 변화를 주었을 경우 $1^{\circ}C$ 온도 상승에 따라 벼 수량은 6.7~10.6%까지 감소하였으며, $CO_2$ 농도만 변화를 주었을 때는 100ppm $CO_2$ 농도 증가에 따라 1.0~2.7% 증가하였다. 벼 생산성은 벼 생태형 및 기후지대별로 다소 차이가 있었다. 재배시기를 고정하였을 때 기후변화에 따른 벼 수량의 증감율은 조생종에서 -0.3~-23.4, 중생종에서 -1.9~-27.3, 중만생종에서 -1.7~-28.6%이었으며, 재배시기를 조정하였을 때는 조생종에서 3.3~-0.2, 중생종에서 1.8~-5.9, 중만생종에서 2.3~-7.4%로 조중생종에 비해 중만생종의 수량 감소율이 컸으며, 재배시기 조정여부에 따른 벼 생산성 변화의 차이가 컸다. 기상환경 및 재배 요인 중 기후변화에 따른 벼 생산성 변화에 대한 기여도는 기후온난화가 59.8%로 가장 크며, 재배시기 11.8, $CO_2$ 비료효과 9.7, 벼 생태형 1.7%의 순이었다. 온도와 재배시기의 상호작용 효과는 1.5%이었으며, 그 외 모든 상호작용 효과는 1% 이내로 생산성 변화에 거의 영향을 주지 못하였다. 수량관련 생육형질 중 기후변화에 따른 벼 생산성에 대한 기여도는 재배시기가 고정되었을 경우 영화수가 13.5~45.8%, 등숙율이 53.1~86.2%였으며, 재배시기를 변경할 경우 영화수는 46.2~78.3%, 등숙율은 21.6~53.4%로 재배시기 여부에 따른 수량관련 생육형질의 기여도에 큰 차이를 보였으며, 벼 생태형간에도 다소 차이가 있었다. 그러나 임실율은 벼 수량에 거의 영향을 주지 못했다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제29권3호
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• pp.209-215
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• 1990

녹둑태우기가 벼해충 및 천적밀도에 미치는 영향을 확인하기 위향 1987년 2월 20일 수원시 서둔동에 위치한 시험포장의 논둑$(72\times1m)$에서 불태운 곳과 태우지 않은곳에서의 해충 및 천적밀도를 조사한 결과 불태운 직후에는 논뚝이다 그 주변에 해충(주로 애멸구약충)도 천적(주로 거미류)도 하나도 없었다. 불태운 후 약 60일이 지난뒤에는 식생과 동물상이 서서히 회복되기 시작하여 불태우지 않은 곳에 비하여 불태운 곳의 초생이 왕성하여졌고 75일이 지난뒤 (5월 상순)에는 해충과 천적의 밀도가 높아졌다. 해충이나 천적밀도를 회복시킨 개체들은 모두 가까운 주변으로부터 확산 되어 온 것으로 추정되며 만일 불태운 면적이 훨씬 더 넓었을 경우에는 곤충류의 밀도회복에 더 긴 시간이 필요할 것이며 날개가 없는 거미류는 날개가 있는 해충류보다 밀도회복에 더 오랜 시간이 필요할 것으로 생각된다. 황산적거미는 $9^{\circ}C$에서 섭식활동이 이루어지는 것으로써 일반 해충류(특히 애멸구)보다 발육임계온도가 낮으므로 이른봄의 영야요구도가 높을 것으로 추정되며 아울러 불태운곳에서 살아남을 확률이 일반 해충류보다 낮을 것으로 생각된다. 쥐불놀이(음력 정월 대보름)를 하는 날짜가 해에 따라 대부분의 차이는 있으나 일반적으로 논둑에서 월동하는 절족동물중 해충류보다 천적류(거미류)의 발육임계온도가 낮기 때문에 쥐불놀이에 의한 천적류의 사망율이 해충류보다 높을 거승로 추정되므로 추후 대규모 시험이 필요할 것이나 현재의 입장에서 볼때 쥐불놀이가 논둑이나 제방에서 월동하는 해충류의 방제에 공헌할 것이라는 논리를 학문적으로 정당화 시키기에는 근거가 미약한 것으로 생각된다.부의 flux를 나타냈다.껍질에서만 검출되었다. $\delta_A=0.30$ 이 값은 A, B자리 모두 $Fe^{3+}$에 해당된다.라 수집하는 것이 최선의 망 운영방법이다. 자동관측시스템(AWS) 설치 시 기존의 무인감시카메라와 무선중계탑을 최대한 활용하되 무인감시카메라 설치위치$(70\siml,245m)$와 무선중계탑의 설치위치 $(299\sim1,573m)$가 산불위험지역에 포함되어 있는지의 면밀한 검토가 요구된다. 산불 등 각종 산림재난 방지와 관련한 정보를 얻을 수 있는 자동기상관측시스템(AWS)의 설치 위치는 산불발생확률모형에서 산정된 위험지역 내에 설치하는 것이 산불발생 위험지역을 판정하는데 매우 효과적일 것으로 판단된다. 기상청과 지자체가 보유하고 있는 기상관측 장비들은 대부분 도시를 중심으로 설치 운영되고 있어 산림 또는 산악에 설치된 기상관측 장비의 수는 적은 편이다. 따라서 산림과 산악에 기상관측 장비의 보강은 필수적이다. 관측망 구성은 기상청의 관측 표준(안)을 준수하며, 설치 지점의 특성에 따라 가장 경제적인 방법을 선택하는 것이 바람직하며, 특히 장비구매 설치 시 다양한 종류의 제품을 선택하는 것은 차후 장비 관리에 어려움을 겪을 소지가 있어 가능한 우수한 제품을 선택하되 동일 제품 사용을 권장한다. 따라서 위의 망구축이 이루어져 현재 기상청이 설치 운영하고 있는 측정 장비에 의해 취득한 기상자료를 공동 활용하여 표출하면 더욱 상세한 자료의 획득과 활용이 기대되어 진다. 또한, 금번 논문에서는 산불위험지역의 격자점(15km)내에 최소한 1대의 AWS 설치방안을 제시하였지만, 금후에는 15km내에서도