1999년과 2000년 수원 작물시험장 백출 시험재배포장에서 시기별 P. drechsleri에 의한 역병 이병주율을 조사한 결과 파종 후 약 30-45일의 유묘기와 하절기 장마 이후 두 시기에 크게 증가하였다. 유묘기의 역병 발생은 20일간 $15^{\circ}C$ 이상의 평균 기온과 100mm이상의 강우 조건하에서 발생하며, 하절기 장마로 인한 토양 과습 조건에서 다시 증가하는 비슷한 경향을 보였다. 역병 이병주율은 종근 이식재배가 56.0%로 종자파종재배 18.6%보다 역병발생의 피해가 큰 것으로 나타났다. 재배조건 및 포장조건이 다른 5개 포장의 역병 이병주율과 토양내 역병 균밀도를 조사한 결과 객토포장이 연작포장에 비해, 무피복포장이 피복포장에 비해 역병 발생에 의한 피해가 적었으며, 역병 이병주의 확산은 재배방법 및 포장조건에 따라 다르나 토양 내 역병 원인균인 P. drechsleri의 균밀도와 깊은 연관이 있는 것으로 보인다. 종근 파종 후 각각 재배 2년 차와 재배 3년 차인 안동 북부 시험장과 영주 개인농가의 백출 포장의 토양내 역병 균밀도는 수원 작물시험장 백출 재배포장에 비해 비교적 낮았으나, 역병 발생에 의한 피해가 큰 것으로 나타나 백출 재배 시 2년 이상의 연작은 적합치 않은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 겨울철 사료작물로써 중요성이 증가하고 있는 트리티케일에서 발생한 붉은곰팡이병 원인균의 동정 및 독소 type을 분석하고 트리티케일에 효율적으로 적용 가능한 방제 약제를 선발하고자 분리된 붉은곰팡이 균주의 농약저항성 발생 여부를 분석하였다. 조성, 신조성, 신영, 신성, 세영 등 5개 트리티케일 품종에서 평균 9.15%의 병 발생 이삭률을 보였으며, 병 발생 낱알률은 29.2%로 나타났다. 그 결과 트리티케일에서 발생한 붉은곰팡이병 발생률은 평균 3.52%로 나타났다. 붉은곰팡이병에 감염된 개체로부터 총 91개의 균주가 분리되었으며, 이 중 붉은곰팡이 균주는 총 72개를 분리하였다. 분리한 균주의 형태 및 internal transcribed spacer 1, translation elongation factor 1α 유전자의 염기서열 분석 결과, 트리티케일에서 분리한 균주들은 전부 Fusarium asiaticum으로 동정되었다. 분리 동정된 균주들의 독소 type을 PCR을 통해 분석한 결과, nivalenol (NIV) type 독소는 64.6%, 3-acetyldeoxynivalenol은 4.6%, 15-acetyldeoxynivalenol은 30.8%로 대부분이 NIV type독소를 생성하는 F. asiaticum으로 분석되었다. 최근 봄철 이상 기상현상으로 여러 식량 작물에 붉은곰팡이병 발생률이 높아지고 있다. 트리티케일의 경우 붉은곰팡이병을 방제할 수 있는 등록약제가 없다. 본 실험에서는 보리와 밀에 등록된 약제를 대상으로 트리티케일에서 분리된 붉은곰팡이병 균주들의 약제 내성을 측정한 결과 captan, hexaconazole, difenoconazole·propiconazole 합제는 균사 생장 억제 효과가 있었다. Fludioxonil의 경우 72개 균주 중 6개의 균주가 권장 농도에서 반수영향생육기준치인 42.5 cm를 넘은 47.96±3.15의 균사 생장율을 보여 fludioxonil에 대한 내성이 발생한 것으로 분석되었다. 본 연구는 국내에서 처음 보고 되는 F. asiaticum에 의한 트리티케일의 붉은곰팡이병 발생 사례이며, 또한 붉은곰팡이가 생성하는 독소 타입을 구명하고, 등록 방제 약제가 없는 트리티케일에 효율적으로 방제가 가능한 내성 미발생 약제를 제시하는 중요한 연구 결과이다.
Background: Crop rotation plays an important role in improving soil chemical properties, minimizing the presence of disease pathogens, and assists in neutralizing autotoxic effects associated with allelochemicals. Methods and Results: Five rotation crops of sudan grass, soybean, peanut, sweet potato, and perilla were cultivated for one year with an aim to reduce yield losses caused by repeated cropping of ginseng. In 2-year-old ginseng grown in the same soil as a previous ginseng crop, stem length and leaf area were reduced by 30%, and root weight per plant was reduced by 56%. Crop rotation resulted in a significant decrease in electrical conductivity, $NO_3$, and $P_2O_5$ content of the soil, whereas organic matter, Ca, Mg, Fe, Cu, and Zn content remained-unchanged. Soil K content was increased following crop rotation with sudan grass and peanut only. Rotation with all alternate crops increased subsequent ginseng aerial plant biomass, whereas root weight per plant significantly increased following crop rotation with perilla only. A significant positive correlation was observed between root rot ration and soil K content, and a significant negative correlation was observed between ginseng root yield and the abundance of actinomycetes. Crop rotation affected the soil microbial community by increasing gram negative microbes, the ratio of aerobic microbes, and total microbial biomass whereas decreases were observed in actinomycetes and the ration of saturated fatty acids. Conclusions: In soil exhibiting crop failure following replanting, crop rotation for one year promoted both soil microbial activity and subsequent ginseng aerial plant biomass, but did not ameliorate the occurrence of root rot disease.
과수 화상병을 일으키는 Erwinia amylovora는 국내에서 금지병원균으로 지정되어 화상병 발생 시, 중앙 정부의 진단을 근거로 기주를 매몰하는 공적 방제가 실시되고 있다. 국내 과수 화상병은 2015년 안성, 천안 및 제천의 43농가에서 발생하여 42.9 ha를 매몰한 것을 시작으로, 2019년 발생 지역이 11개 시군으로 확산되었으며, 총 348농가 260.4 ha가 매몰되었다. 배나무 화상병은 주로 경기남부와 충남에서 발생되었고, 발생 건수가 연평균 29±9.2건으로 매년 비교적 고르게 발생되었으며 20-30년생 과수에서 발병 비율이 가장 높았다. 반면, 사과나무 화상병은 주로 경기북부, 강원, 충북에서 발생되었고, 발생 건수가 연평균 41±57.6건으로 2018-2019년 발생건수가 크게 증가하였으며, 20년 이하의 과수의 발병 비율이 높았다. 국내 과수 화상병은 어린 사과나무에서 병의 확산이 빠르므로, 특히 미성숙 과수가 식재된 과원에서는 화상병이 발병하지 않도록 약제를 적기에 살포하는 등 예방을 철저히 하고, 발병 시 신속히 방제해야 한다.
무는 중요한 채소작물 중 하나이며 강원도 고랭지에서는 시들음병 Fusarium oxysporum f. sp. raphani에 의해 지속적으로 경제적인 피해를 받아왔다. 최근에는 정선군의 고랭지에서 배추과 작물을 기주로 하는 클로버씨스트선충(Heterodera trifolii)이 발생하여 무 생산에도 위협을 가하고 있다. 이 선충은 무에 직접적인 피해뿐만 아니라 다른 병원균과 복합감염에 의한 2차 피해를 일으킬 수 있는 것으로 잘 알려져 있다. 따라서, 본 연구에서는 무시들음병균의 발병에 있어 클로버씨스트선충이 미치는 영향을 알아 보고자 하였다. 무시들음병균과 클로버씨스트선충을 복합감염시킨 처리구의 식물 초장은 무시들음병균을 단독감염시킨 처리구의 식물 초장보다 더 낮은 경향을 보였으나 통계적인 유의성은 없었다. 반면, 무시들음병균과 클로버씨스트선충을 복합감염시킨 처리구의 발병도(1.60±0.97)는 무시들음병균을 단독감염시킨 처리구(0.20±0.42)보다 더 높은 것으로 나타났다. 발병률도 무시들음병균과 클로버씨스트선충 복합처리구(80%)가 무시들음병균 단독처리구(44%)보다 2배 정도 높은 것으로 나타났다. 본 연구 결과에 따라 강원도 고랭지에서 무시들음병의 방제전략 수립 시에는 클로버씨스트선충의 방제도 함께 고려해야 할 것으로 생각된다.
Kim, Hyo-suk;Do, Ki Seok;Park, Joo Hyeon;Kang, Wee Soo;Lee, Yong Hwan;Park, Eun Woo
The Plant Pathology Journal
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제36권1호
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pp.54-66
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2020
This study was conducted to evaluate usefulness of numerical weather prediction data generated by the Unified Model (UM) for plant disease forecast. Using the UM06- and UM18-predicted weather data, which were released at 0600 and 1800 Universal Time Coordinated (UTC), respectively, by the Korea Meteorological Administration (KMA), disease forecast on bacterial grain rot (BGR) of rice was examined as compared with the model output based on the automated weather stations (AWS)-observed weather data. We analyzed performance of BGRcast based on the UM-predicted and the AWS-observed daily minimum temperature and average relative humidity in 2014 and 2015 from 29 locations representing major rice growing areas in Korea using regression analysis and two-way contingency table analysis. Temporal changes in weather conduciveness at two locations in 2014 were also analyzed with regard to daily weather conduciveness (Ci) and the 20-day and 7-day moving averages of Ci for the inoculum build-up phase (Cinc) prior to the panicle emergence of rice plants and the infection phase (Cinf) during the heading stage of rice plants, respectively. Based on Cinc and Cinf, we were able to obtain the same disease warnings at all locations regardless of the sources of weather data. In conclusion, the numerical weather prediction data from KMA could be reliable to apply as input data for plant disease forecast models. Weather prediction data would facilitate applications of weather-driven disease models for better disease management. Crop growers would have better options for disease control including both protective and curative measures when weather prediction data are used for disease warning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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