SSP 기후변화 시나리오에 따른 전북 지역 사과 ‘후지’의 생물계절 변동 분석과 서리 및 복숭아순나방 발생 예측 모델 개발 = Analysis of Phenological Variability in ‘Fuji’ Apple (Malus domestica Borkh.) in Jeonbuk Province under SSP Climate Change Scenarios and Development of Prediction Models for Frost and Grapholita molesta Occurrence

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 기후변화가 전북 지역 사과 ‘후지(Fuji)’의 생물계절 변동과 이에 수반되는 재배위험에 미치는 영향을 종합적으로 구명하고, 현장 활용이 가능한 예측 모델을 개발하고자 수행되었다. 이를 위해 SSP1-2.6 및 SSP5-8.5 기후변화 시나리오를 적용한 Chill-day 모델로 휴면 타파와 발아 및 개화 시기를 산정하였으며, 나아가 머신러닝 기법을 활용한 서리 예측 모델과 복숭아순나방 성충 발생 예측 모델을 구축하여 기후변화 대응 재배위험 관리 가능성을 분석하였다. 연구 결과, 겨울철 평균기온은 2010년대 1.79°C, 2090년대 SSP1-2.6 조건에서 4.55°C, SSP5-8.5 조건 8.48°C로 상승할 것으로 전망되었고, 이에 따라 휴면 타파 시기는 대부분 지역에서 전반적으로 앞당겨졌으나 2070년대 이후 SSP5-8.5 조건에서 일부 해안 저지대를 중심으로 저온요구도 불충족에 따른 휴면 타파 지연 현상도 예측되었다. 특히 겨울철 평균기온 5.15°C를 기준으로 휴면 타파 반응의 뚜렷한 비선형 전환이 확인되었는데, 해당 임계점 이하에서는 기온이 1°C 상승할 때 휴면 타파가 5.3일 앞당겨진 반면, 이를 초과하는 조건에서는 오히려 2.1일 지연되는 상반된 양상이 나타났다. 한편 봄철 평균기온은 2010년대 11.67°C, 2090년대 SSP1-2.6 조건에서 13.88 °C, SSP5-8.5 조건에서 17.95°C로 상승할 것으로 예측되었으며, 이에 따라 고온 요구도 충족에 따른 발아 및 개화 시기가 전반적으로 빨라지는 경향을 보였다. 개화기 역시 봄 평균기온 15.56°C를 임계점으로 비선형 특성을 나타냈는데, 임계점 이하에서는 기온이 1°C 상승할 때 개화가 5.55일 앞당겨졌으나 이를 초과하면 조기화 폭이 1.87일로 크게 감소하여 온도 민감도의 저하가 확인되었다. 이러한 생물계절 변화와 연계하여 서리 발생 예측을 위해 2014–2024년 동안 기상청의 20개 서리 목측지점에서 수집된 49,847건의 기상 자료를 활용하여 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 엑스지부스트(XGBoost), 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과 이들을 결합한 앙상블(ensemble) 모델을 개발하였다. 그 중 앙상블 모델이 정확도 91.8%, 곡선 아래 면적(AUC) 0.918의 우수한 성능을 보였고 외부 검증과 현장 검증에서도 높은 재현성을 나타내어 농장 단위 서리 위험 예측의 현장 적용 가능성을 확인하였다. 끝으로, 2013–2023년 수집된 복숭아순나방 성충 발생 자료와 기온 자료를 활용하여 4중 피크 Weibull 기반 성충 발생 예측 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 2024년 사과 과원에서의 성충 발생 시기를 관측 자료와 높은 일치성을 보였으며, 기후변화 시나리오 적용 결과 미래 조건에서는 모든 세대의 성충 발생 시기가 전반적으로 앞당겨질 것으로 예측되었다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서언 21
• Ⅱ. 연구사 25
• Ⅲ. 연구내용 42
• 제 1 장. SSP 기후변화 시나리오 기반 전북 지역 사과 '후지'의 저온요구도 충족 특성 43
• 1.1. Abstract 44
• 1.2. 서언 45
• 1.3. 재료 및 방법 46
• 1.4. 결과 및 고찰 54
• 1.5. 적요 71
• 1.6. 인용문헌 72
• 제2장 SSP 기후변화 시나리오 기반 전북 지역 사과 '후지'의 고온요구도 충족 특성 76
• 2.1. Abstract 77
• 2.2. 서언 78
• 2.3. 재료 및 방법 79
• 2.4. 결과 및 고찰 84
• 2.5. 적요 107
• 2.6. 인용문헌 108
• 제3장 머신러닝 기법을 활용한 서리 발생 예측 모델 개발 112
• 3.1. Abstract 113
• 3.2. 서언 114
• 3.3. 재료 및 방법 115
• 3.4. 결과 및 고찰 132
• 3.5. 적요 154
• 3.6. 인용문헌 155
• 제4장 사과 과원에서 복숭아순나방(Grapholita molesta) 발생 예측 모델 개발 162
• 4.1. Abstract 163
• 4.2. 서언 164
• 4.3. 재료 및 방법 165
• 4.4. 결과 및 고찰 169
• 4.5. 적요 178
• 4.6. 인용문헌 179
• Ⅳ. 종합고찰 185
• Ⅴ. 국문초록 193
• Ⅵ. 인용문헌 195