잎집무늬마름병 피해함수 Model-D의 추정계수를 활용하여 RCP 8.5 기후변화 시나리오56)에 따른 생식생장기 잎집무늬마름병 발생률 의 평균 변화를 분석한 결과는 <표 3-7>과 같다. 일반적으로 기후변 화는 최소 30년 동안의 평균적인 기후상태로 정의될 수 있다(Zhang et al., 2017). 단, 잎집무늬마름병 발생률이 기주 식물인 벼의 생육기 간 내에서만 결정됨을 가정할 때, 벼의 출수생태형별로 생육기간의 변 동성과 미래 기상 분포의 지역별 이질성57)을 시뮬레이션 분석과정에 반영할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 농촌진흥청 재해대응과의 벼 생육정보 자료 중 품종별 출수기 정보를 기준으로 벼의 출수생태형별 로 생육기간을 구분하고, 미래 시점에서 기온 상승에 따른 출수기 및 생육기간의 변화를 가정하였다.
분석 결과 영남내륙산간지대를 제외한 모든 농업기후지대에서 조생 종에 비하여 중생종 및 중만생종 생육기간 내에서 예상되는 잎집무늬 마름병의 발생률이 상대적으로 높게 추정되었다. 잎집무늬마름병의 발생률을 증가시키는 주요변수인 발생기온 및 최적온도는 벼의 생육 기간 내에서 특정 기온 구간에 해당되는 날의 수가 누적된 값이며, 조 생종의 경우 중생종과 중만생종에 비하여 생육기간이 짧기 때문에 발 생기온과 최적온도에 해당되는 날의 수도 상대적으로 적다. 2071년∼
2100년을 기준으로 출수생태형별로 최대 발생률을 보인 지역은 조생 종(남부해안지대, 12.9%), 중생종(남부해안지대, 13.2%), 중만생종(중 부내륙지대, 13.4%)이며, 최소 발생률 지역은 조생종(동해안중부지대, 8.4%), 중생종(동해안중부지대, 9.0%), 중만생종(동해안중부지대, 9.0%) 등으로 추정되었다. 전반적으로 기온 상승에 따른 잎집무늬마 름병 발생률 증가 추세가 뚜렷한 반면, 지역별 기상 분포형태에 따라
56) 해당 자료는 기후정보포털 홈페이지(http://www.climate.go.kr/home/)에서 취 득하였다.
57) 농업기후지대 구분 및 지역별 기상 분포의 이질성과 관련된 연구에는 농촌진흥청 (1986)과 정명표 외(2014)가 있다.
지역간 발생률의 차이가 존재하였다.
구분 품종 2011~2040 2041~2070 2071~2100
태백중고냉지대
구분 품종 2011~2040 2041~2070 2071~2100
주1 : 19개의 농업기후지대 중 태백고냉지대의 경우 중생종과 중만생종의 출수기 정보 가 부재하여 분석에서 제외하였다.
주2 : 위의 수치는 잎집무늬마름병이 주로 발생하는 시기인 생식생장기를 기준으로 추 정한 값이다.
제 5 절 소결
과거부터 영농활동 과정에서 통제할 수 없는 요소의 발현은 농업생 산 활동의 불확실성을 증대시킴에 따라 경제적 비용을 야기하였다. 병 해충의 발생도 기후변화 추세와 관련되어 농작물 생산의 위험 요소로 서 대두되고 있으며, 농가측면에서 병해충 방제와 관련하여 보다 비 용·효율적인 적응행위를 수행하기 위해서는 병해충 발생률에 대한 정 확한 예측이 선행되어야 한다.
본 연구는 병해 발생률 자료가 내포하는 공간효과를 제어하고 기상 변동에 유연하게 반응할 수 있는 잎집무늬마름병 피해함수를 구축하 여 기후변화에 따른 잎집무늬마름병 발생률 변화를 추정하였다. 잎집 무늬마름병 발생률이 감소하는 추세를 반영하기 위하여 공간자기상관 및 공간연관성 효과를 연도별로 식별하였으며, 통계적으로 유의한 공 간자기상관 효과의 유효거리를 추정함에 따라 포장 간에 존재하는 공
구분 품종 2011~2040 2041~2070 2071~2100
중만생종 9.716 12.392 13.213
동해안북부지대
조생종 3.977 8.328 11.536
중생종 4.172 9.030 12.308
중만생종 4.189 9.540 12.890
동해안중부지대
조생종 1.327 4.876 8.416
중생종 1.344 5.313 9.016
중만생종 1.344 5.313 9.059
동해안남부지대
조생종 3.290 6.510 9.175
중생종 3.593 7.345 10.219
중만생종 3.624 7.612 10.530
간효과의 물리적 범위에 대한 정보를 제공하였다. 추정된 두 가지 공 간효과 가중행렬은 잎집무늬마름병 발생률을 통계적으로 유의한 수준 에서 증가시킴에 따라 잎집무늬마름병 발생률은 인접한 포장의 발생 률 및 유사한 발생환경을 공유하는 흰잎마름병 발생률과 공간적 상관 관계가 있음을 보였다. 마지막으로 벼의 출수생태형별 생육기간 변화 와 지역별 기상 분포의 이질성을 반영하여 RCP 8.5 기후변화 시나리 오 하에서 예상되는 잎집무늬마름병 발생률을 추정하였다. 농업기후 지대별로 발생률 수준이 상이하고 기후변화에 따른 발생률 변동성이 지역별로 일관된 모습을 보이지 않은 점은 병해 방제관련 적응정책이 지역별 특성을 반영하여 설정될 필요성을 의미한다. 반면에 조생종의 경우 비교적 짧은 생육기간으로 인하여 상대적으로 낮은 수준의 병해 발생률을 보였으나, 병해 발생에 따른 벼 수량 감소의 효과가 병해 발 생 시점 및 벼 품종에 따라 이질적임을 고려할 때, 추정된 결과만을 통해 병해 발생에 따른 경제적 효과를 예상하기는 어려울 것이다. 하 지만 분석 결과를 통해 병해 발생의 변동성을 충분히 반영하기 위해 서 벼 품종·농업기후지대·기후 시나리오 등 다양한 측면에 대한 고려 가 필요함을 알 수 있다.
하지만 본 연구는 공간연관성 효과를 나타내는 공간가중행렬()에 유효거리를 적용하지 않았으며, 잎집무늬마름병과 인과관계에 있지 않은 흰잎마름병 공간연관성 변수를 모형에 반영함에 따라 내생성 문 제가 우려된다. 또한 병해의 전염은 산맥과 같은 지형적인 요인에 영 향을 받음에도 공간자기상관 효과 분석과정에서 이를 명시적으로 고 려하지 못하였으며, 이는 본 연구의 한계이다.
이러한 한계에도 불구하고 병해 발생률 추정과정에서 인접한 포장 의 병해 발생상황이 고려되어야 함을 보였다는 점에서 본 연구의 의 의를 찾을 수 있다. 특히 서로 다른 두 병해간의 공간분포 형태를 반 영한 공간연관성 분석의 가능성을 제시하였다. 또한 병리학에 기초하 여 피해함수 추정에 활용될 기상요인 변수를 선별하고 나아가 출수생 태형별 및 지역별로 기후변수를 가공함으로써 기후변화에 따른 잎집 무늬마름병 발생률을 다면적인 측면에서 분석할 수 있었다. 마지막으
로 기후변화에 따른 잎집무늬마름병 발생률 추세가 지역별로 상이함 을 보였으며, 지역별 특성을 반영한 병해 예찰 정책 수립과정에서 본 연구의 결과를 활용할 수 있기를 기대한다.
제 4 장 완전립비율을 고려한 벼 생산의 기후변화 위험 분석
제 1 절 서론
쌀은 우리나라의 주곡으로서 여러 차례의 품종개량을 통하여 단위 면적당 생산량의 비약적인 발전을 이루어냈으나, 지구온난화 현상에 따른 이상기후의 출현은 쌀 생산에 위험요인으로서 대두되고 있다. 제 2장에서 서술된 바와 같이 대부분의 농업인들은 지구온난화가 농업생 산에 부정적인 영향을 미칠 것으로 인식하였다(김창길·주현정, 2009).
또한 위험 요인으로 고온으로 인한 작물 품질 및 수량 저하, 홍수, 가 뭄, 병해충 등 자연재해 발생의 증대가 언급되었다(김창길, 2012; 우장 명, 2012; 김창길 외, 2015).
영농현장에서도 기후변화의 위험이 인지됨에 따라 이에 대응할 수 있는 방안이 구상되어야 하며, 선행단계로서 작물 생산과 관련된 농학 모형을 추정하여 기후변화 위험의 본질과 메커니즘을 이해할 필요가 있다. 본 연구는 쌀 완전립비율 변화를 고려하여 우리나라 쌀 생산성 농학모형을 추정하되, 농업생태계라는 내생부문을 고려하여, 기후변 화가 한국 쌀 생산에 미치는 영향을 다양한 차원에서 살펴보고자 한 다.
첫째, 기후변화의 효과는 벼의 생육단계에 따라 구분되며, 이를 통 하여 기후변화 위험의 메커니즘을 반영할 수 있다. 우선 벼의 경우 영 양생장기, 생식생장기, 등숙기로 생육기간이 구분되며, 생육단계에 따 라 기상요인이 벼의 생장에 미치는 영향이 상이하다(Felkner et al., 2009; Welch et al., 2010; Ortiz-Bobea, 2011; Ortiz-Bobea and Just, 2012; Ortiz-Bobea, 2013; Kawasaki and Uchida, 2016; 조현경 외, 2013). 또한 제 1장에서 언급되었듯이, 계절학(phenology)의 관점에서 는 기온 상승으로 인하여 벼의 출수기가 앞당겨져 등숙기 고온 피해
가 증가하고, 생육기간이 단축됨에 따라 벼의 성장도 저하된다. 이러 한 기후변화 위험의 매커니즘을 반영하기 위해서는 벼의 생육단계에 따라 기후변수를 구성해야 한다.
둘째, 기후변화는 직접적으로 벼의 생육에 영향을 주기도 하지만, 병해충 및 가뭄과 같은 재해의 발생에 적합한 환경을 제공함으로써 간접적으로도 영향을 미친다. 예를 들어, 고온이 여러 날 동안 지속되 면, 가뭄을 유발할 수 있을 정도로 토양을 건조한 상태로 만들어 벼 생산성을 감소시킬 수 있으며, 동시에 병해 발생률을 증가시켜 2차적 인 피해를 유발한다. 본 연구에서는 병해 발생률을 외생적인 기상요인 에 의해 설명되는 내생부문으로 가정하였으며, 도구변수를 활용하여 기후변화의 총 효과 중 병해 발생에 따른 효과를 분리하였다.
셋째, 기후변화는 쌀의 생산성뿐만이 아니라 품질을 변화시키며, 품 질 변화는 쌀 생산성에 영향을 미친다. 본 연구에서는 품질의 대리변 수로써 완전립비율을 사용하였으며, 완전립비율이 일정 수준 이하로 하락할 경우 쌀의 품질등급이 낮아진다. 품질 등급에 따라 쌀 가격이 차등적으로 적용됨을 고려할 때, 품질의 하락은 농가 수취가격의 하락 을 의미한다. 또한 완전립비율은 쌀의 수량을 계산하는 구성요소 중 하나로서 쌀 생산성 농학모형에 포함되어야 할 내생부문이다. 벼의 수
셋째, 기후변화는 쌀의 생산성뿐만이 아니라 품질을 변화시키며, 품 질 변화는 쌀 생산성에 영향을 미친다. 본 연구에서는 품질의 대리변 수로써 완전립비율을 사용하였으며, 완전립비율이 일정 수준 이하로 하락할 경우 쌀의 품질등급이 낮아진다. 품질 등급에 따라 쌀 가격이 차등적으로 적용됨을 고려할 때, 품질의 하락은 농가 수취가격의 하락 을 의미한다. 또한 완전립비율은 쌀의 수량을 계산하는 구성요소 중 하나로서 쌀 생산성 농학모형에 포함되어야 할 내생부문이다. 벼의 수