병해충 발생 예측 서비스 (pest-forecast)

농촌진흥청 농업기상 관측·기상청 예보를 입력으로 작물별 병해충 발생 위험도를 매일 계산하고, 지도·농장 단위로 공개하는 공공 웹 서비스입니다. 설계서: docs/ 및 Claude 설계 문서 참고.

데이터 소스 → GitHub Actions 일일 배치(Python) → apps/web/public/data/*.json 커밋 → Vercel(Next.js) 자동 배포

구성

경로	내용
models/	병해충별 모델 플러그인. models/<작물>/<병해충>/{model.yaml, model.py, eval.json}
models/_base/	공통 인터페이스와 3가지 모델 유형(A 감염조건, B 적산온도, C 통계·ML)
pipeline/	수집(농업기상·기상청·NCPMS) → 정제 → 모델 실행 → 발행, 백테스트, 학습 템플릿
apps/web/	Next.js 15 웹(홈, 예측 지도, 병해충 상세, 내 농장, 데이터·API, 소개) + /api/v1
data/	참조 데이터, 예찰 정제본, 일별 예측 스냅샷, API 캐시(git 제외)
.github/workflows/	daily.yml(매일 05:00 KST 배치), backtest-on-pr.yml(PR 검증)
docs/	설치 가이드(직접 해야 할 일), 모델 작성 가이드

빠른 시작 (로컬)

# 1) 파이프라인 — 외부 API 없이 데모 데이터 생성
pip install -r requirements.txt
python -m pipeline.cli run --demo --date 2026-07-15
python -m pytest pipeline/tests -q

# 2) 웹
cd apps/web
npm install
npm run dev        # http://localhost:3000

실제 데이터로 돌리려면 .env.example을 참고해 키를 환경변수로 넣고:

python -m pipeline.cli probe     # 농업기상 API 응답 태그 확인 → pipeline/config.py FIELD_CANDIDATES 조정
python -m pipeline.cli spots     # 관측지점 목록 저장
python -m pipeline.cli run --spots 20   # 트래픽 한도 안에서 20개 지점만 먼저

모델 추가

models/<작물>/<병해충>/ 폴더에 model.yaml(모델 카드)과 model.py(Model 클래스)를 두면 자동 등록됩니다. 자세한 내용은 docs/model-authoring.md.

위험도 등급

등급	위험지수	권고
정상	0~24	예찰 유지
예보	25~49	포장 관찰 강화, 약제 준비
주의보	50~74	예방 방제 검토
경보	75~100	적기 방제

라이선스·출처

재개방 데이터는 공공누리 제1유형(출처표시). 농업기상(국립농업과학원 농업날씨365), NCPMS, 기상청 자료를 사용합니다. 지도 타일 © OpenStreetMap contributors (운영 시 VWorld 등으로 교체 권장).