2.1. 기상재해 발생의 농업부문 영향
12기후변화가 진행됨에 따라 기상재해의 발생빈도는 증가하고 이로 인해 농업부문의 재해로 인한 피해도 증가할 것으로 우려하고 있다. 기상재해의 종류(호우, 태풍, 해일, 돌풍, 폭풍, 설해 등)에 따라 피해량이 연 평균기온, 기온극차(평균고온과 평균저온의 차이), 강수량, 강수집중도(1일 극대 강수 량) 등 기후변수에 의해 영향을 받는 정도가 상이할 것으로 예상된다. 농작물 재해를 예측하고, 이를 최소화하는 방안을 모색하기 위해서는 기후변화가 각 재해종류별 농작물 재해에 어떤 영향을 미치는지를 분석할 필요가 있다.
기후변수가 재해종류별 농작물 재해에 미치는 영향을 분석하기 위해 각 재해종류별 피해율을 종속변수로, 기후변수들을 독립변수로 하는 모형을 설정할 수 있다.
여기서 는 재해 피해율((피해면적/경지면적) × 100)을 나타내며,
는 기후변수들의 벡터로 고려된 변수로 연평균기온, 기온극차, 강수량, 강수집 중도, 연도 등이다.
분석자료는 전국 9개도의 연도별 자료를 혼합한 패널자료조합을 사용하 였다. 농업부문의 재해면적의 자료는 1985년부터 2007년까지의 소방방재 청의 재해연보, 기후요인의 자료는 기상청의 기상연보에 제시된 자료 를 이용하였다. 분석을 위하여 수집한 도별 재해면적을 각 도별 전체 농경 지 면적으로 나누어 재해피해율을 계산하였고, 기후요인의 경우 각 연도의 도별 연평균기온, 기온극차(평균고온과 평균저온의 차이), 강수량, 강수집 중도(1일극대강수량) 자료가 사용되었다. 설정된 다중회귀모형 추정방식은
12 이 부분은 김태균 교수(경북대학교)에게 원고 의뢰한 ‘기후변화가 재해종류별 농작물 재해에 미치는 영향 분석’의 핵심 내용을 발췌하여 정리한 것이다.
농업부문의 기후변화 영향 평가
62
자기회귀모형인 Parks Method를 적용하였다. 분석에 사용된 변수의 평균, 최소치와 최대치, 표준편차 등 기초통계량은 <표 4-2>에 제시하였다.
표 4-2. 재해발생 영향분석을 위한 주요 변수의 기초통계량
구 분 평 균 최 소 최 대 표준편차
호우 피해량(ha) 4,173 0.00 95,786 11,987 태풍 피해량(ha) 5,322 0.00 132,294 16,464
해일 피해량(ha) 4 0.00 282 28
돌풍 피해량(ha) 3 0.00 155 16
폭풍 피해량(ha) 205 0.00 7,031 822
설해 피해량(ha) 29 0.00 1,703 199
경지면적(ha) 232,183 11,640 3,245,159 230,047
연 평균기온(℃) 12.7 9.5 25.0 2.0
기온극차 9.9 5.9 12.5 1.5
강수량(mm) 1,441 713 2,952 355
강수집중도(mm) 144 72 330 46
자기회기모형을 이용한 추정결과, 각 기후요인이 재해종류별 농작물 재 해에 영향을 미치고 있으며 호우에 의한 피해의 경우 강수량과 강수집중도 에 의한 영향이 유의도 1%의 수준에서 통계적 유의성을 가지는 것으로 나 타났다<표 4-3>. 강수량이 1mm 증가할 때 호우에 의한 피해율이 2.59×10-3
～3.15×10-3%포인트 증가하고, 강수집중도가 1mm 증가할 때 호우에 의한 피해율이 0.01~0.02%포인트 증가하는 것으로 분석되었다.
태풍에 의한 피해는 연 평균기온과 강수집중도가 1% 또는 10% 유의수 준에서 통계적 유의성을 가지는 것으로 나타났다. 연 평균기온이 1℃ 상승 함에 따라 태풍에 의한 피해율은 0.29~0.30% 포인트 증가하는 것으로 추 정되었다. 강수집중도가 1mm 증가할 때 태풍에 의한 피해율이 0.01% 포 인트 증가하는 것으로 나타났다.
연 평균기온의 상승은 태풍, 돌풍, 설해에 의한 피해의 원인이 되고, 기 온극차의 증가는 해일, 돌풍, 폭풍, 설해에 의한 피해가 증가시키는 것으로 해석된다. 또한 강수량이 증가함에 따라 호우피해가 증가하며, 반대로 우 박/낙뢰, 돌풍에 의한 피해는 감소한다. 강수집중도는 호우, 태풍에 의한 피해의 원인으로 작용하는 것으로 분석되었다.
농업부문의 기후변화 영향 평가 63 R² 0.3322 0.1212 0.0739 0.0466 0.178 0.1074 0.1008 df 201
농업부문의 기후변화 영향 평가
64
2.2. 농산물의 수량변동 요인
농산물 수량변동은 기상요인 외에도 육종, 보급, 재배 등 기술요인과 정 책지원 등 여러 가지 요인이 복합적으로 작용한다. 기후변화에 따른 수량 변동 분석에 관한 선행연구들은 주로 기상요인만을 고려하여 분석하였기 때문에 다른 요인과 비교하여 기상의 영향력이 어느 정도 인지를 파악하기 가 곤란하다. 그러므로 농산물 수량변동을 분석하는데 있어 기상요인 외에 도 육종, 보급, 재배 등 기술요인을 함께 고려하여 분석할 필요가 있다. 우 리나라의 대표적 작물인 미곡을 사례로 수확량 변동을 분석하는데 있어서 기상요인 외에 기술요인도 함께 고려해 보고자 한다.
<그림 4-6>은 기상요소와 미곡의 농가단수와의 관계를 나타내고 있다.
그림 4-6. 평균기온 변화와 벼 수량 변동 추이(1982～2008년)
5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 35.0
400 450 500 550
'82 '84 '86 '88 '90 '92 '94 '96 '98 '00 '02 '04 '06 '08 평균기온
벼 단수
벼 피해율
kg/10a ℃, %
주: 1) 평균기온은 8대도시(수원, 춘천, 청주, 대전, 전주, 광주, 대구, 부산)의 평균임.
2) 미곡피해율(피해포구수 비율)은 병충해, 침수, 풍해 등의 합계로 1998년부터 조사 된 통계청 내부자료임.
자료: 농림수산식품부, 기상청, 통계청, 각연도.
농업부문의 기후변화 영향 평가 65
8월 등숙기 평균기온과 미곡 단수와의 관계를 보면, 대체로 8월 기온이 높 으면 단수가 증가하는 패턴을 보이고 있다. 또, 미곡 피해율(미곡 피해 포 구수 비율)은 8월 기온이 높으면 낮아져 8월 등숙기의 평균기온이 미곡 수 확량 변동의 중요한 변수임을 보여주고 있다.
미곡 수확량은 지속적으로 증가 추세를 보이다 2000년대 들어 정체 내 지는 감소하는 추세를 보이고 있다. 미곡 단수의 이와 같은 변화요인으로 고품질 육종 정책, 친환경 벼 재배면적 증가, 태풍 가뭄 등의 극한기상과 기온상승과 같은 기후변화 등이 언급되고 있다.
2.2.1. 분석방법
미곡의 단수는 ‘육종→보급→재배’의 과정을 통하여 농가에서 실현되며, 이 과정에서 육성 품종의 수량능력, 육성품종의 보급률, 농가의 재배기술 과 노력, 기상요인이 복합적으로 작용하고 있다. 여기서는 각각의 요인에 대한 영향력을 분해하여 그 효과를 정량적으로 파악하고자 한다.
본 분석을 위해서는 단수에 대한 용어를 살펴볼 필요가 있다. 먼저 ‘수 량능력단수’는 매년 새롭게 육성된 품종이 정상적인 재배와 기상여건 하에 서 발휘할 수 있는 수량능력의 단순 평균치로서, 정상적인 기상조건 하에 서 농가가 신규개발 품종만을 재배할 경우 달성할 수 있는 최고수량을 의 미한다.
‘보급단수’는 보급된 품종의 수량능력을 품종별 재배면적 비율로 가중 평균한 수량으로 다수성 품종의 보급 수준을 나타냄과 동시에, 농가가 선 택한 품종을 정상적 기상조건 하에서 정상적으로 재배하여 달성할 수 있는 이론 단수를 의미한다.
‘평년단수’는 기상요인에 따른 수량변동을 제거한 농가단수의 추이를 의 미하며, 따라서 농가의 재배기술과 증수 노력이 향상될수록 보급단수에 근 접하게 된다.
‘농가단수’는 육성된 품종이 보급을 거쳐 농가의 재배를 통하여 실현된 수량으로서, 기상조건에 의하여 평년단수와의 격차가 발생하여 상대적인
농업부문의 기후변화 영향 평가
66
풍작 혹은 흉작을 나타낸다.
위의 단수추정에 있어서 보급단수의 자료가 1982년부터 이용가능하여 수량능력단수, 보급단수, 농가단수 모두 1982~2008년간의 자료를 이용하 였다. 단수 추정에 사용된 기초통계량은 다음과 같다<표 4-5>.
표 4-5. 로지스틱 함수 추정에 이용된 단수의 기초통계량
단위: kg/10a
구 분 수량능력단수 보급단수 농가단수
평 균 518 490 467
최소값 488 455 413
최대값 546 525 520
표준편차 18 22 32
왜곡도 -0.040 -0.041 0.134
표본수 27 27 27
2.2.2. 추정단수
위에서 정의된 미곡의 수량능력단수와 보급단수 변화 추세를 파악하기 위하여 로지스틱함수(Logistic curve)를 추정하였다. 로지스틱함수의 일반 식은 이며, 여기에서 는 최종적인 단수의 도달 값을 나타낸다. 추정은 EXCEL 2007을 이용하였으며, 를 설정하고, 의 초기 값은 의 1/10정도의 값을, 는 0~1의 값을 주고, ‘해찾기’를 실행하면 최 적화된 계수 값이 도출된다. 추정결과 다음과 같은 추세식을 얻었다.
수량능력단수 추세식: (4-1) 보급단수 추세식: (4-2) 평년단수는 기상조건의 영향이 없는 경우의 수량으로 기상여건은 평년 수준을 유지하고 나머지 요인들을 추세대로 진행되는 경우 수확량 수준을 나타내는 지표로 평균법, 가중평균법, 회귀식에 의한 방법을 적용할 수 있
농업부문의 기후변화 영향 평가 67
다. 회귀식에 의한 방법은 연차적으로 증가하는 시계열적인 수량증가를 회 귀식에 의하여 추계하는 방법이며, 평방근 함수와 지수함수가 널리 이용된 다. 위의 세 가지 산정 방법 중에서 평균법은 적용이 용이한 반면에 기술 수준의 향상에 따른 수량증가를 반영하지 못한다는 한계가 있다. 또한 평 방근 함수를 이용한 회귀식에서는 연차적인 기술진보의 효과가 체감하는 것으로 가정하지만 이론적으로는 수량이 무한대로 증가하는 특성을 가지 기 때문에 최근 단수 정체를 반영하는 함수 형태로 적절하지 않다. 따라서 본 분석에서는 로지스틱함수를 적용하여 아래의 추세식을 도출하였다.
평년단수 추세식: (4-3) 로지스틱 함수를 이용하여 추정된 수량능력, 보급, 평년단수와 실제 농 가단수의 연도별 추이를 보여주고 있다<그림 4-7>. 여기에서 수량능력단 수와 보급단수의 격차를 보급요인, 보급단수와 평년단수의 격차를 재배요 인, 그리고 평년단수와 농가단수의 격차를 기상요인으로 설정하였다.
그림 4-7. 미곡의 수량능력 보급 평년 농가단수 변화 추이
400.0 450.0 500.0 550.0
'82 '84 '86 '88 '90 '92 '94 '96 '98 '00 '02 '04 '06 '08
보급단수
평년단수 농가단수
수량능력단수
농업부문의 기후변화 영향 평가
농업부문의 기후변화 영향 평가 69
보급요인에 의한 기여도를 구하기 위해 2002∼2003년 보급추정단수에 서 2002∼2003년 수량능력단수×1997∼2001년 보급요인을 빼면 2.0kg이
보급요인에 의한 기여도를 구하기 위해 2002∼2003년 보급추정단수에 서 2002∼2003년 수량능력단수×1997∼2001년 보급요인을 빼면 2.0kg이