복지&지역사회

농우바이오 '고추 씨앗' 판매전 본격화

- 탄저병과 복합내병에 강한 고추 품종 '칼탄패스-칼탄맥스' 추천
- 고추 품종 칼탄패스... 탄저·복합내병계 국내 판매 1위 품종
- 칼라 패스!  탄저 패스! 칼라병 · 탄저병 복합내병계 새로운 강점 내세워

고추재배 농가들을 상대로하는 종자회사들의 본격적인 고추씨앗 판매전이 시작됐다.
각 종자회사마다 품종 특징을 강조하고 있지만, 농가들이 홍역을 치르고 있는 탄저병 등 복합내병계 국내 판매 1위 품종을 내세우고 추천하고 있는 농우바이오 고추씨앗들이다.

◇ 고추품종 '칼탄패스'... 복합내병계 판매 1위

칼탄패스는 농우바이오에서 출시한 국내 최초 탄저·복합내병계 고추품종으로 2021년 탄저·복합내병계 국내 판매 1위를 달성했다.
특히 탄저병과 칼라병에 강한 내병성을 지니고 있으며, 역병과 바이러스에도 강한 품종이다.

 


극대과종으로 홍고추, 건고추 상품성이 우수하고 신미도가 높은 품종이다.
또한, 초세가 강하고 착과력이 우수하며 재배가 용이해 농가들에게 많은 사랑을 받아 내년에도 기대가 큰 품종이다.

주요 특징은 신미도와 초세가 강한 고품질 극대과종 품종으로 착과력이 우수하며 재배 용이성이 뛰어난 품종이다.

또, 과형이 우수하고 균일하며 색택과 광택이 뛰어나 홍고추, 건고추 품질이 우수하다.
이 외에도 오이모자이크바이러스(CMV-fny), 토마토반점위조바이러스(칼라병, TSWV), 탄저병, 역병 복합내병계 품종이다.

◇ 칼탄맥스... 재배 만족도·선호도 우수 품종

칼탄맥스는 농우바이오 복합내병계 고추품종 중에서도 재배 만족도 및 선호도가 매우 우수한 복합내병성, 내재해성, 기능성 품종이다.
칼라병과 탄저병에 특히 강하며, 역병과 오이모자이크 바이러스(CMV)에도 강한 내병성을 지니고 있다.

칼탄맥스는 초세가 강하면서 절간이 짧고 소엽으로 재배가 용이하고 착과력이 뛰어나다.
또한, 어떠한 상황 속에서도 우수한 상품성을 자랑하는 고품질 품종이다.

주요 특징은 절간이 짧고 소엽으로 재배용이성이 우수한 극대과종 품종으로 과형이 우수하며 색택과 광택이 뛰어나 상품성이 뛰어난 고품질 품종이다.

 


또, 분지성이 강하고 착과력이 우수하여 수량성이 뛰어난 품종으로 신미도가 높으며 홍고추, 건고추 품질이 우수하다.

고품질 복합내병성의 선두주자인 칼탄맥스는 오이모자이크 바이러스(CMV-fny), 토마토반점위조바이러스(칼라병, TSWV), 탄저병과 역병 복합 내병계 품종으로 장점을 내세워 농우에서 강력 추천하고 있는 품종이다. 박시경 kenews.co.kr


관련기사

배너
배너



배너

포토뉴스 파노라마


건강&치유여행

더보기
‘꿀벌응애’ AI로 쉽게 포착... 스마트장비 ‘비전’ 세계 최초 개발
농촌진흥청(청장 이승돈)은 반복되는 겨울철 꿀벌 집단 폐사의 주요 원인으로 지목된 ‘꿀벌응애’를 빠르고 정확하게 진단할 수 있는 세계 최초의 인공지능(AI) 기반 ‘꿀벌응애 실시간 검출장치(BeeSion)’를 강원대학교(모창연 교수 연구팀)와 공동 개발했다고 밝혔다. 지난해 미국에서도 전체 꿀벌 군집의 62%가 폐사하는 등 국내를 포함한 전 세계적으로 꿀벌 피해가 심각해지고 있다. 꿀벌 폐사를 유발하는 주요 원인으로는 꿀벌응애 감염과 그에 따른 바이러스 확산, 방제 약제 내성 증가 등이 있다. 이에 따라 농림축산식품부는 꿀벌응애 번식이 활발한 여름철을 집중 방제 기간으로 정하고 전국적으로 대응 중이다. 그러나 꿀벌응애는 벌집 내부에서 서식해 눈으로 관찰하기 매우 어렵고, 특히 여름철 고온 환경에서는 관찰‧방제가 더 힘들어 방제 시기를 놓치기 쉽다. 숙련된 양봉인도 벌통 한 개를 정밀 관찰하는 데 30분 이상이 걸리며, 특히 고령 양봉농가는 고온 다습한 여름철 야외에서 꿀벌응애를 찾아내기가 무척 어렵다. 또한, 이처럼 노동집약적이고 비효율적인 기존 방제 방식은 청년층이 양봉으로 유입되는 것을 막는 원인이 되기도 한다. 이를 해결하고자 농촌진흥청은 인공지능 기술

귀농·귀촌소식

더보기
‘꿀벌응애’ AI로 쉽게 포착... 스마트장비 ‘비전’ 세계 최초 개발
농촌진흥청(청장 이승돈)은 반복되는 겨울철 꿀벌 집단 폐사의 주요 원인으로 지목된 ‘꿀벌응애’를 빠르고 정확하게 진단할 수 있는 세계 최초의 인공지능(AI) 기반 ‘꿀벌응애 실시간 검출장치(BeeSion)’를 강원대학교(모창연 교수 연구팀)와 공동 개발했다고 밝혔다. 지난해 미국에서도 전체 꿀벌 군집의 62%가 폐사하는 등 국내를 포함한 전 세계적으로 꿀벌 피해가 심각해지고 있다. 꿀벌 폐사를 유발하는 주요 원인으로는 꿀벌응애 감염과 그에 따른 바이러스 확산, 방제 약제 내성 증가 등이 있다. 이에 따라 농림축산식품부는 꿀벌응애 번식이 활발한 여름철을 집중 방제 기간으로 정하고 전국적으로 대응 중이다. 그러나 꿀벌응애는 벌집 내부에서 서식해 눈으로 관찰하기 매우 어렵고, 특히 여름철 고온 환경에서는 관찰‧방제가 더 힘들어 방제 시기를 놓치기 쉽다. 숙련된 양봉인도 벌통 한 개를 정밀 관찰하는 데 30분 이상이 걸리며, 특히 고령 양봉농가는 고온 다습한 여름철 야외에서 꿀벌응애를 찾아내기가 무척 어렵다. 또한, 이처럼 노동집약적이고 비효율적인 기존 방제 방식은 청년층이 양봉으로 유입되는 것을 막는 원인이 되기도 한다. 이를 해결하고자 농촌진흥청은 인공지능 기술

배너