식물병 예측
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1. 개요
식물병 예측은 컴퓨터 기술과 통계 기법을 활용하여 식물 질병의 발생과 확산을 예측하는 것을 의미한다. 이러한 예측 모델은 질병의 역학 수준, 경제적 영향, 확산 패턴 및 속도 등을 추정하며, 최적의 방제 전략 수립에 기여한다. 예측 시스템은 기온, 습윤도, 기상 예보 등 다양한 매개변수를 기반으로 하며, 단순 선형 회귀 또는 성장 곡선과 같은 관계를 사용하여 모델링된다. 모델의 정확성을 높이기 위해 테스트와 검증이 필수적이며, 거짓 양성 및 거짓 음성의 경제적 비용을 고려해야 한다. 미래에는 기후 변화로 인해 질병 발생 지역이 변화함에 따라 식물병 예측 시스템의 중요성이 더욱 커질 것으로 예상된다.
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2. 특징
모델은 분산을 예측할 수 있다. 특히 확산 패턴과 속도에 대한 성공적인 추정은 Parry et al. 2014 및 Soubeyrand et al. 2008을 참조하라. 목표에 따른 최적의 전략, 즉 역학 수준 또는 경제적 영향 수준을 예측할 수 있다. 이러한 모델 생성의 어려움에 대해서는 Cunniffe et al. 2015를 참조하고, 특히 ''ddal''에서의 이러한 모델 구현에 대해서는 Papaïx et al. 2014를 참조하라. 그리고 근절 시간에 대해서는 자두 옴병 바이러스의 진딧물 전파에 대한 Glasa et al. 2004의 예를 참조하라.[3]
모델의 품질은 컴퓨터 산업에서 제공되는 기술의 발전과 통계 기법의 개선으로 인해 향상되었다.[3]
2. 1. 모델 개발의 어려움
2. 2. 모델의 품질 향상
모델의 품질은 컴퓨터 산업에서 제공되는 기술의 발전과 통계 기법의 개선으로 인해 향상되었다.[3] 모델은 분산을 예측할 수 있는데, 특히 확산 패턴과 속도에 대한 성공적인 추정은 Parry et al. 2014 및 Soubeyrand et al. 2008을 참조하라. 목표에 따른 최적의 전략, 즉 역학 수준 또는 경제적 영향 수준, 이러한 모델 생성의 어려움에 대해서는 Cunniffe et al. 2015를 참조하고, 특히 ''ddal''에서의 이러한 모델 구현에 대해서는 Papaïx et al. 2014를 참조하라. 그리고 근절 시간에 대해서는 자두 옴병 바이러스의 진딧물 전파에 대한 Glasa et al. 2004의 예를 참조하라.[3]3. 질병 예측 시스템의 예시
예측 시스템은 질병 위험을 파악하기 위해 여러 매개변수 중 하나 또는 여러 요인의 조합을 사용할 수 있다.[4] 최초로 설계된 예측 시스템 중 하나는 스튜어트 시들병에 대한 것으로, 낮은 온도가 질병의 매개체를 죽여 발병이 없다는 점을 근거로 겨울철 기온 지수를 기반으로 했다.[5] 다중 질병/해충 예측 시스템의 예로는 여러 병원균에 초점을 맞춘 네덜란드에서 개발된 겨울 밀용 EPIPRE(EPIdemiology, PREdiction, and PREvention) 시스템이 있다.[6] http://uspest.org/risk/models USPEST.org는 시간별 잎의 습윤도와 기상 예보를 기반으로 다양한 식물 질병의 위험을 그래프로 나타낸다. 예측 모델은 종종 x를 사용하여 y를 예측하는 단순 선형 회귀와 같은 관계를 기반으로 한다. 다른 관계는 개체군 성장 곡선을 사용하여 모델링할 수 있다.[4] 사용되는 성장 곡선은 유행병의 특성에 따라 달라진다. 감자 역병과 같은 다환성 유행병은 일반적으로 로지스틱 모델을 사용하여 가장 잘 모델링되며, 단환성 유행병은 단분자 모델을 사용하여 가장 잘 모델링될 수 있다.[7] 질병 예측 시스템이 유용하려면 모델을 올바르게 선택하는 것이 필수적이다.
식물 질병 예측 모델은 개발 후 철저히 테스트하고 검증해야 한다. 최근에는 불필요할 때 질병 예방 조치를 사용하거나 필요할 때 적용하지 않는 경우, 즉 거짓 양성 및 거짓 음성의 경제적 비용을 정량화하여 모델 검증에 대한 관심이 높아지고 있다.[4] 질병 예측 시스템을 사용하기 전에 이 두 가지 유형의 오류에 대한 비용을 신중하게 비교해야 한다.
3. 1. 다양한 예측 시스템
예측 시스템은 질병 위험을 파악하기 위해 여러 매개변수 중 하나 또는 여러 요인의 조합을 사용할 수 있다.[4] 최초로 설계된 예측 시스템 중 하나는 스튜어트 시들병에 대한 것으로, 낮은 온도가 질병의 매개체를 죽여 발병이 없다는 점을 근거로 겨울철 기온 지수를 기반으로 했다.[5] 다중 질병/해충 예측 시스템의 예로는 여러 병원균에 초점을 맞춘 네덜란드에서 개발된 겨울 밀용 EPIPRE(EPIdemiology, PREdiction, and PREvention) 시스템이 있다.[6] [http://uspest.org/risk/models USPEST.org]는 시간별 잎의 습윤도와 기상 예보를 기반으로 다양한 식물 질병의 위험을 그래프로 나타낸다. 예측 모델은 종종 x를 사용하여 y를 예측하는 단순 선형 회귀와 같은 관계를 기반으로 한다. 다른 관계는 개체군 성장 곡선을 사용하여 모델링할 수 있다.[4] 사용되는 성장 곡선은 유행병의 특성에 따라 달라진다. 감자 역병과 같은 다환성 유행병은 일반적으로 로지스틱 모델을 사용하여 가장 잘 모델링되며, 단환성 유행병은 단분자 모델을 사용하여 가장 잘 모델링될 수 있다.[7] 질병 예측 시스템이 유용하려면 모델을 올바르게 선택하는 것이 필수적이다.식물 질병 예측 모델은 개발 후 철저히 테스트하고 검증해야 한다. 최근에는 불필요할 때 질병 예방 조치를 사용하거나 필요할 때 적용하지 않는 경우, 즉 거짓 양성 및 거짓 음성의 경제적 비용을 정량화하여 모델 검증에 대한 관심이 높아지고 있다.[4] 질병 예측 시스템을 사용하기 전에 이 두 가지 유형의 오류에 대한 비용을 신중하게 비교해야 한다.
3. 2. 모델 선택의 중요성
3. 3. 모델 검증
예측 시스템은 질병 위험을 파악하기 위해 여러 매개변수 중 하나 또는 여러 요인의 조합을 사용할 수 있다.[4] 최초로 설계된 예측 시스템 중 하나는 스튜어트 시들병에 대한 것으로, 낮은 온도가 질병의 매개체를 죽여 발병이 없다는 점을 근거로 겨울철 기온 지수를 기반으로 했다.[5] 다중 질병/해충 예측 시스템의 예로는 여러 병원균에 초점을 맞춘 네덜란드에서 개발된 겨울 밀용 EPIPRE(EPIdemiology, PREdiction, and PREvention) 시스템이 있다.[6] [http://uspest.org/risk/models USPEST.org]는 시간별 잎의 습윤도와 기상 예보를 기반으로 다양한 식물 질병의 위험을 그래프로 나타낸다. 예측 모델은 종종 x를 사용하여 y를 예측하는 단순 선형 회귀와 같은 관계를 기반으로 한다. 다른 관계는 개체군 성장 곡선을 사용하여 모델링할 수 있다.[4] 사용되는 성장 곡선은 유행병의 특성에 따라 달라진다. 감자 역병과 같은 다환성 유행병은 일반적으로 로지스틱 모델을 사용하여 가장 잘 모델링되며, 단환성 유행병은 단분자 모델을 사용하여 가장 잘 모델링될 수 있다.[7]식물 질병 예측 모델은 개발 후 철저히 테스트하고 검증해야 한다. 최근에는 불필요할 때 질병 예방 조치를 사용하거나 필요할 때 적용하지 않는 경우, 즉 거짓 양성 및 거짓 음성의 경제적 비용을 정량화하여 모델 검증에 대한 관심이 높아지고 있다.[4] 질병 예측 시스템을 사용하기 전에 이 두 가지 유형의 오류에 대한 비용을 신중하게 비교해야 한다.
4. 미래 발전 방향
미래에는 컴퓨팅 성능이 향상되고 식물 병리학자들이 모델을 구축하는 데 사용할 수 있는 데이터 양이 증가함에 따라 질병 예측 시스템이 더욱 유용해질 수 있다. 또한, 기후 변화와 함께 질병 예측 시스템은 점점 더 중요해질 수 있다. 질병 발생이 역사적으로 알려진 지역에 국한되지 않을 수 있으므로, 질병 발생 위치를 정확하게 예측할 수 있는 능력이 중요해질 것이다. 특히, 대한민국은 급격한 기후변화로 인해 농업 환경이 크게 변화하고 있어, 이러한 예측 시스템의 중요성이 더욱 강조되고 있다.
4. 1. 기후 변화와 질병 예측
기후 변화와 함께 질병 예측 시스템은 점점 더 중요해질 수 있다. 질병 발생이 역사적으로 알려진 지역에 국한되지 않을 수 있으므로, 질병 발생 위치를 정확하게 예측할 수 있는 능력이 중요해질 것이다. 미래에는 컴퓨팅 성능이 향상되고 식물 병리학자들이 모델을 구축하는 데 사용할 수 있는 데이터 양이 증가함에 따라 질병 예측 시스템이 더욱 유용해질 수 있다.4. 2. 대한민국 농업에서의 활용
참조
[1]
서적
Plant Pathology
Academic Press
2005
[2]
서적
Introduction to Plant Disease Epidemiology
Wiley and Sons
1990
[3]
간행물
Sharka Epidemiology and Worldwide Management Strategies: Learning Lessons to Optimize Disease Control in Perennial Plants
Annual Reviews (publisher)|Annual Reviews
2015-08-04
[4]
간행물
Ecology and Epidemiology in R: Disease Forecasting
http://www.apsnet.or[...]
APS Press
[5]
웹사이트
APS Education Centre - Stewart's wilt of corn
http://www.apsnet.or[...]
2008-03-23
[6]
간행물
Experimental verification and development of EPIPRE, a supervised disease and pest management system for wheat
SpringerLink
1986
[7]
서적
Study of Plant Disease Epidemics
American Phytopathological Society
2007
[8]
서적
Plant Pathology
Academic Press
2005
[9]
서적
Introduction to Plant Disease Epidemiology
https://archive.org/[...]
Wiley and Sons
1990
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