농촌진흥청은 2026년 3월 27일 기후변화로 달라진 병해충 발생 패턴에 대응하기 위해 예측 기술을 고도화한 '병해충 발생 예측시스템'을 발표했다. 이 시스템은 온난화와 이상기후로 인해 병해충의 발생 시기, 지역, 강도가 기존과 달라진 점을 반영해 개발됐다. 농가와 농업인들이 미리 대비할 수 있도록 선제적 대응을 돕는 것이 목적이다.

기후변화는 농업에 심각한 위협을 초래하고 있다. 최근 몇 년간 봄철 이상고온과 여름철 폭우 등의 기상 이변으로 인해 기존 병해충 발생 예측이 어려워졌다. 예를 들어, 사과나 배의 흰날개진딧물이나 벼멸구 등의 발생 시기가 앞당겨지거나, 새로운 지역으로 확산되는 사례가 늘고 있다. 농촌진흥청은 이러한 변화를 분석해 기후 모델과 병해충 생태 데이터를 결합한 새로운 예측 알고리즘을 도입했다.

고도화된 예측시스템의 핵심은 인공지능(AI) 기술이다. 딥러닝(Deep Learning)을 활용해 과거 30년간의 기상·병해충 데이터를 학습시켰으며, 기후변화 시나리오를 반영한 미래 예측 기능을 추가했다. 이에 따라 기존 모델 대비 예측 정확도가 평균 20%포인트 이상 향상됐다. 대상 병해충은 쌀, 과수, 채소 등 주요 작물에 발생하는 30여 종으로 확대됐으며, 발생 확률, 최적 방제 시기, 위험 등급 등을 세밀하게 제공한다.

이 시스템은 농업인들이 쉽게 이용할 수 있도록 모바일 앱 '병해충 정보'에 통합 업데이트됐다. 앱 사용자들은 실시간 기상 예보와 연동된 병해충 발생 지도를 확인하고, 개인 농장 위치에 맞춘 맞춤형 알림을 받을 수 있다. 또한 웹사이트와 SMS 서비스를 통해 전국 농가에 무료로 배포된다. 농촌진흥청 관계자는 "기후변화 시대에 농업 생산성을 유지하기 위해 예측의 정확성이 필수"라며 "이 시스템으로 연간 농업 피해액 1조 원 이상을 절감할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

배경을 더 자세히 살펴보면, 기후변화는 병해충의 생존율을 높이고 번식 속도를 가속화한다. 예컨대, 겨울철 평균기온 상승으로 일부 병해충의 월동 개체 수가 증가하고, 태풍 등의 강한 바람으로 인해 장거리 이동이 빈번해진다. 이에 농촌진흥청은 국립식량과학원과 협력해 2023년부터 모델 개발에 착수, 다년간의 현장 검증을 거쳤다. 테스트 결과, 벼 이삭마름병 예측 정확도는 85%에서 95%로, 사과 검은별무늬병은 80%에서 92%로 개선됐다.

선제 대응의 효과는 이미 일부 지역에서 입증되고 있다. 시스템 도입 시범 지역인 충남과 전북의 농가에서는 방제 시기를 7~10일 앞당겨 피해를 30% 줄인 사례가 보고됐다. 이는 농약 사용량 감소로 이어져 환경 부하를 낮추는 부수적 효과도 낳는다. 정부는 이 시스템을 바탕으로 전국 농업기술센터에 교육 프로그램을 확대할 계획이다.

미래 전망으로는 기후변화가 지속될수록 병해충 종 다양화가 예상된다. 농촌진흥청은 2027년까지 해외 병해충 유입 예측 기능을 추가하고, 위성 데이터 연계를 통해 공간 해상도를 높일 방침이다. 이는 단순한 예측을 넘어 스마트 농업의 기반이 될 것으로 보인다. 식량 안보가 국가 안보와 직결되는 상황에서 이번 조치는 농업 현장의 큰 힘이 될 전망이다.

농업인들의 반응도 긍정적이다. 한 과수 농가는 "기존 예보가 빗나가 손실이 컸는데, 이제 미리 대비할 수 있어 안심된다"고 말했다. 농촌진흥청은 시스템 이용 문의와 피드백을 농업기술센터나 홈페이지를 통해 받을 예정이다. 기후변화에 적응하는 농업의 새로운 패러다임이 열리고 있다.