제44회 ASEAN 경제장관회의
2. 기후변화의 농업부문 영향과 과제
2.3. 기상-농업 융합연구과제
원예작물 품종 및 재배기술 개발, 기상재해에 따른 농업 생산기반 피해저감기술 개발, 이상기온에 따른 주요 노지 채소작물의 피해 평가 및 대응 기술 개발이 요구된다.
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된 기상관측시스템 구축과 더불어 영세/산지농가에 대한 맞춤형 농업기상정보 서비스 를 개선하고, 동아시아 및 한반도 지역에 대한 재배작물 작황 및 토양 수분에 대한 감 시 능력을 강화하는 것이 포함될 수 있다. 기상청 내·외부 기관들이 유기적으로 협력 하여 농업기상업무 지원 역량강화를 위한 정책과 관련 기술을 도식적으로 설명하고 있다<그림 28 참조>.
그림 28 농업기상업무지원 역량강화를 위한 기상청 내 기관별 업무역할 수요자 기반의 스마트 농림 기상정보서비스 개발
AWS설치 및 유지관리 (대규모 재배지역)
기상위성(천리안) 수신시스템 디지털농업기상방송시스템
재배 작물별 맞춤형 기상 기후정보 서비스 기술
자동기상관측정보 분석 및 활용기술
자료 : 기상-농업 융합연구 공동 심포지엄, 국립기상연구소, 2012.8.
미국의 경우 기상과 농업 융합연구 활성화를 위해 다양한 자료를 수집 및 활용하려 는 노력을 하고 있다. 대표적으로 날씨와 농산품의 가격 그리고 교통정보를 결합해 실 시간으로 도소매 업체들에게 정보를 제공해 주는 서비스가 그 예이다. 네브라스카 오 마하에 있는 ‘DTN’이라는 회사는 인공위성을 통해 정보를 실시간으로 취합한 후 판 매 업체들에게 분 단위로 날씨 및 농산품 가격 정보 등을 공급해 줌으로써 큰 수익을 올리고 있다. 또한 미국의 ‘Zedxinc21)’의 경우 다양한 농작물 관련 상품과 서비스를 개 발하여 수익을 올리고 있다. 크게 3종류의 날씨 관련 시스템이 이용되고 있는데, 첫 번째 시스템은 ‘Skybit’으로 특정 지역의 농업과 관련된 날씨정보를 제공하고 있으며, 이러한 서비스를 통해 날씨 의존적인 문제들에 결정을 내릴 때 유용하게 이용될 수 있다. 두 번째 시스템은 ‘Morgen&Vorgen’으로 특정 지역에 영향을 주는 농작물 관련 질병을 모델을 이용하여 정보를 제공해 주고 있다. 마지막 시스템은 ‘WxEnngine’으로
21) http://www.zedxinc.com
그림 29 Landsat NDVI Change Imagery(좌) 와 MODIS Vegetation Continuous Fields(우)
자료 : 기상-농업 융합연구 공동 심포지엄, 국립기상연구소, 2012.8.
다양한 서비스를 제공해 주는데 ‘Cropforecaster’라는 상품의 경우 위성과 모델을 이용 하여 농산물 재배에 관한 의사를 결정할 때 도움을 주며 ‘Irrigation Scheduler’라는 상품 의 경우 농작물 재배에 중요한 수자원 공급 및 활용의 효율성을 높여준다. 이와 같이 선진국에서는 다양한 기상-농업 정보를 융합하여 가치 있는 정보를 창출함으로써 수 익을 창출해 내고 있다. 이러한 서비스에 있어 학·관·연 협력을 기반으로 다양한 기 상-농업 융합연구를 통해 국내 농업분야의 경쟁력을 향상시켜야 할 것이다.
둘째, 전 지구 기후서비스체제(Global Framework for Climate Services, GFCS)의 농업 분 야 정보에 대한 활용을 확대하는 것이다. 여기에는 농업과 관련한 정부, 기업, 개인 등 모든 분야에 적합하고 시의 적절한 정보를 제공하기 위하여 기상기후정보를 농업사용 자와 연계하는 사용자 인터페이스를 위한 플랫폼이 포함된다. 기상청은 이를 위하여 국내에서 생산되는 기상·기후 감시, 응용, 예측, 정보를 수집, 보관하고 메타데이터화 하여 국내·외 사용자들과 공유할 수 있는 국가기후자료센터(National Climate Data Center, NCDC)를 구축하고 있다. 농업분야에서는 NCDC에서 생산되는 다양한 자료 및 정보기술을 활용·융합하여 토지구입, 관개 설계, 새 농업시스템 채택, 가뭄에 저항력이 더 큰 종자 도입, 목축에서 고부가가치의 원예업으로의 이동 등 의사 결정에 활용할 수 있을 것이다.
셋째, 위성영상과 지상관측 정보를 결합함으로써 표준화된 차별식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index) 지도 정보를 생산하는 등 농업-기후지수를 개발하는 것이다
<그림 29 참조>. 본 지수를 통하여 농업부문에서는 식생을 모니터하고 지역·국가의
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수확량을 평가·예측할 수 있으며, 사회·경제자료를 포함할 경우 농촌인구의 기후 위험 에 대한 취약성 연구에도 도움을 줄 수 있다. 해마다 농산물 파동을 겪고 매년 5조 5000억 원이나 되는 곡물을 수입하면서도 위성을 이용한 농산물 생산량 예측 보고서 하나 없다. 위성으로 녹조·적조를 예측해 어민들에게 도움을 줄 수 있지만 그런 예보 시스템도 만들지 못했다.
마지막으로 고해상도 지역 맞춤형 농업기상 분석 및 예측시스템을 구축하는 것이다
<그림 30 참조>. 현재 국립기상연구소에서는 경기도 지역을 대상으로 농림기상 AWS(33지점) 자료를 추가하고, 10m 해상도의 고해상도 지형자료를 모델에 입력하는 시스템을 개발하였다. 또한 이러한 고해상도 농업기상자료를 기반으로 벼 병해 예측 정보를 웹기반으로 배포하는 시스템을 구축하고 있다.
그림 30 경기도지역 고해상도 농업기상 관측영역(좌)과 관련 기상장 및 모델 분석 영역(우)
38.2
38
37.8
37.6
37.4
37.2
37
126.4 126.6 126.8 127 127.2 127.4 127.6 127.8 자료 : 기상-농업 융합연구 공동 심포지엄, 국립기상연구소, 2012.8.
참고문헌
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국립기상연구소, 2012, 기상-농업 융합연구 공동 심포지엄.
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참고사이트
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영국 해들리센터(Hadley Centre) (http://www.metoffice.gov.uk/) 일본기상청 (http://www.jma.go.jp)
IPCC (http://www.ipcc.ch/)
해외 농업 ․ 농정 포커스
김 창 길
(한국농촌경제연구원 선임연구위원)
문 동 현
(한국농촌경제연구원 연구원)