Estimation and Mapping of Methane Emission from Rice Paddies in Gyunggi-do Using the Modified Water Management Scaling Factor

수정된 물관리보정인자를 적용한 경기도 논에서의 메탄 배출량 산정과 지도화

최성원

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Estimation and Mapping of Methane Emission from Rice Paddies in Gyunggi-do Using the Modified Water Management Scaling Factor

Sung-Won Choi

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Forest Meteorology/Institute of Green Bio Science and Technology, Seoul National University (Received November 18, 2016; Revised December 19, 2016; Accepted December 20, 2016)

ABSTRACT

From the perspective of climate-smart agriculture, it is becoming more critical to accurately estimate the amount of greenhouse gas emissions in the agricultural sector. In order to accurately ascertain the methane emissions from rice paddies, which account for a significant portion of the emission from the agricultural sector, we used the data from the 2010 Agriculture, Forestry and Fisheries Census, the revised water management scaling factors and their calculation program. In order to facilitate the analyses and understanding, the results were mapped using the ArcGIS software. The fact that the validation of the mapped values against the actual field measurements at one site showed little difference encourages the necessity to further this study. The administrative districts-based map of methane emission can help clearly identify the regional differences. Furthermore, the analysis of their major controlling factors will provide important scientific basis for the practical policy makings for methane mitigation.

Key words: Climate-smart agriculture, Greenhouse gases, Methane, Rice paddy, IPCC scaling factor, ArcGIS

I. 서 론

기후변화의 영향을 받지 않는 분야는 거의 없지만, 특 히 농업 부문은 그 자체가 해당 산업의 흥망을 좌우할 정 도로 그 중요성이 강조되고 있다. 이에 따라 국제연합의

식량농업기구(Food and Agricultural Organization, FAO)에서는 ‘기후스마트 농업(Climate-Smart Agriculture, CSA)’을 새로운 도전 과제로 인식하고, 이를 달성하기 위해 (1) 농업 생산력과 소득의 지속가능한 증가, (2) 기 후변화에 대한 적응 및 탄력 구축, (3) 온실가스 배출량

* Corresponding Author : Joon Kim ([email protected])

ⓒ Author(s) 2016. CC Attribution 3.0 License.

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의 감축 또는 흡수라는 3대 의제를 제안하였다(FAO, 2013). 이에 발맞춰 국가농림기상센터는 과연 우리 농업 이 기후변화에 적절히 대응하면서 지속가능한 발전을 이룰 수 있는지를 평가할 수 있는 이론적인 체계와 정량 적인 메트릭스의 개발에 중점을 두고 연구를 진행해 왔 다(Kim et al., 2015, Choi et al., 2015). 또한, 최근 수행 중에 있는 ‘수요자 맞춤형 영농지원 기상기술 개발’ 과제 의 주요 연구 주제 중의 하나가 바로 CSA이다. 이 연구 는 그 연장선에서 CSA의 3대 의제 중의 하나인 온실가 스 배출량의 감축 또는 흡수와 관련하여, 논에서 배출되 는 메탄의 정확한 산정 방법 및 지도화를 다루고 있다.

다양한 배출원에서 어느 온실가스가 얼마나 배출되 고 있는지를 정확히 산정하는 작업이 중요한 이유는 단 순히 관련 국제 협약을 준수하기 위한 것만은 아니다. 만 약 정확한 배출량을 산정하지 못한다면, 여러 방법들 중 에 어느 것이 가장 효과적인 배출량 저감 대책인지를 어 떻게 알 수 있느냐는 과학적인 근거가 여기에 또한 담겨 있는 것이다.

국내에서의 메탄 배출량 산정 작업은 IPCC(2006)의 국가온실가스인벤토리 작성지침에 따라 이루어져 왔으 나, 일률적으로 고정된 국가기본배출계수와 물관리보 정인자를 적용하여 산출함으로써 배출량의 지역별⋅연 도별 변화를 제대로 반영하지 못하였다(Choi et al., 2016).

한편 Kim et al.(2016)은 벼의 경작 과정에서 이루어 지는 중간낙수가 토양의 상태를 혐기성에서 호기성으로 변화시키고 메탄의 산화를 촉진하여 그 배출량을 감소 시킴으로써 전체 메탄 배출량에 미치는 영향이 상당하 지만, 해당 기간 중의 강수 현상에 따라 실질적인 중간낙 수의 유효성이 좌우됨을 지적하였다. 그와 함께 재배되 는 벼의 품종별 중간낙수 개시 가능 일자를 계산한 후, 해 당 기간의 강수 자료로부터 얻어 낸 최대 유효 중간낙수 기간에 따라 물관리보정인자가 결정되는 새로운 산정 방법을 제시하였고, 이 개선된 산정 방법이 메탄의 경년 변동을 잘 반영함을 보인 바 있다.

따라서 이 연구에서는 “농림어업총조사”의 전수자료 를 바탕으로, Kim et al. (2016)이 제시한 새로운 보정인 자의 산정 방법을 적용하여 행정구역 단위로 논에서 발 생하는 메탄 배출량의 정량화를 시도하였다. 그리고 현 장에서 관측된 실측 자료와의 비교를 통해 여기에 사용 된 산정 방법의 타당성을 검토하고, 그 결과를 보기 쉽게 지도화하여 표출하는 방법을 제시하였다.

II. 재료 및 방법

2.1. 수정된 물관리보정인자를 이용한 메탄 배출량 산정

이 연구에 사용된 논에서 발생하는 메탄 배출량의 산 정 방법은 기본적으로 2006 IPCC 지침을 따랐으며, 다 음과 같이 식 (1)과 (2)로 표현된다:

CH ₄ = Σ (EF i ⋅t⋅A⋅10 ^-6 ) (Gg CH ₄ / yr)

EF _i = EF _c ⋅SF w ⋅SF p ⋅SF o ⋅SF s , _r (kg CH ₄ / ha / day)

여기에서 EF

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행정구역 단위로 메탄 배출량을 산정하기 위해 2010년 수행된 5년 간격의 전수통계자료인 “농림어 업총조사”의 마이크로데이터를 통계청의 관련 사이트 (https://mdis.kostat.go.kr)에서 내려 받아, 경기도의 각 시⋅군⋅구와 읍⋅면 별로 분류⋅가공하여 사용하였다 (Fig. 1). 이 과정에서 계산 및 지도화의 편의를 위해 농경 지의 분포가 아주 희박한 서울특별시 전체 및 인천광역 시의 도심⋅도서 지역은 제외되었으며, 도농복합시의 시가지와 일반 시 지역 또한 같은 이유로 더 상세하게 동 단위까지 구분하지는 않았다. 결국 이 연구의 지역적 범 위는 경기도 전역과 인천광역시의 강화군, 강원도 철원 군(20 시, 6 군, 20 구, 159 읍⋅면)에 걸쳐 있으며, 계산 에 포함된 개별 농가의 수는 총 147,670 가구에 달한다.

또한 위의 식 (2)에 나와 있는 여러 배출계수나 보정인 자들을 얻기 위해 추가적인 정보들이 수집되었다. 그 중 에서 SF

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에서 조사가 이루어지고는 있으나 개별 농가 대상이 아 니라 행정리 단위로 이장들이 대표로 답하는 방식이어 서 각각의 조사 결과에 따라 개별 농가의 경작 면적으로 환산하는데 한계가 있기 때문이다. 뿐만 아니라, Kim et al.(2013)이 메탄의 국가고유배출계수(EF

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계산)의 정보가 이에 활용되었다. Kim et al.(2016)이 제 시한 수정된 SF

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ArcGIS 10.4의 Thiessen Polygon 생성 기능을 이용하

여 행정구역별 최근접 AWS를 선정하였고, 해당 AWS 의 강수 자료와 벼 품종에 따른 출수기 정보가 입력 자료 로 사용되었다. SF

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2.2. ArcGIS를 이용한 메탄 배출량의 지도화 위와 같이 계산된 행정구역별 메탄 배출량을 지도로 가시화하기 위해서 ArcGIS 10.4 소프트웨어가 사용되 었다. 통계지리정보서비스(http://sgis.kostat.go.kr)에 서 제공하는 ‘센서스용 행정구역 경계(2010년)’ SHP 파 일, 지형 및 고도 표현을 위한 50m 격자 단위의 DEM 자 료, 그리고 논으로 이용되는 경지만을 가려내기 위해 환 경공간정보서비스(https://egis.me.go.kr)에서 내려 받 은 1:25,000 축척의 ‘중분류 토지피복지도’ 88장 등으 로 기본도를 구성하였다. 여기에 계산을 통해 입력된 메 탄 배출량 자료를 점진적인 색상을 이용하여 사용자가 원하는 축척에 따라 행정구역 단위로 표출하는 기법이 활용되었다(Fig. 2).

* The meaning of codes in the column I: 1 (rainfed), 2 (continuously flooded), 3 (drainage for less than 1 week), 4 (drainage for more than 1 week, but less than 2 weeks), 5 (drainage for more than 2 weeks), 99 (unknown); in the column J: 1 (for sale), 2 (for fertilizer), 3 (for feed), 4 (for incineration), 5 (others), 99 (unknown); and in the column K:

1 (yes), 2 (no), 99 (unknown).

Fig. 1. Examples of individual farm households’ data in the 2010 Agriculture, Forestry and Fisheries Census organized in an Excel sheet. In this case, area codes in columns A, B, and C correspond to Gyeonggi-do, Yeoju-gun, and Yeoju-eup, respectively.

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III. 결 과

3.1. 행정구역별 메탄 배출량 산정 결과

앞서 언급한 것처럼, 서울특별시 전체와 인천광역시 의 도심 지역을 제외한 경기도 전역을 대상으로 2010년

“농림어업총조사” 자료를 활용하여 논에서 발생하는 메 탄 배출량을 산정하였다. 우선 단위 면적 당 메탄 배출량 의 산정 결과(Fig. 3(a))를 살펴보면, 수원시의 3개 구(장 안⋅영통⋅권선)와 이천시의 배출량이 647 kg CH

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성시의 농가들에 비해 논에 상대적으로 많은 유기물을 시용한다는 것이고, 이는 온실가스 배출량 감축의 측면 에서 앞으로 농법의 변화를 통해 상당한 개선의 여지가 있음을 의미한다.

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weather/climate/stats.jsp), 평년에 비해 SF

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Fig. 2. Basic framework for the estimation and mapping of methane emissions from rice paddy. Scaling factors for SF

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위의 결과에서 단위 면적 당 메탄 배출량으로 설명할 수 없는 부분도 존재하는데, 단위 배출량이 높다고 해서 그 지역이 반드시 더 많은 메탄을 배출하는 것은 아니다.

이것은 오히려 해당 지역의 논 면적과 더 관련이 있으며, 일반적으로 도시 지역보다는 농촌 지역을 중심으로 더 많은 메탄이 배출될 것으로 충분히 예상할 수 있다. 이를 실제로 계산하여 나타낸 것이 Fig. 3(b)로서, 각 46개 시

⋅군⋅구별 총 메탄 배출량을 보여준다. 특히 논 면적이 5,000 ha를 초과하여 쌀의 주산지로 널리 알려진 평택시, 강화군, 화성시, 이천시, 여주군, 파주시, 철원군, 안성시, 김포시 등은 모두 연간 3,000 Mg 이상의 메탄을 배출하 는 것으로 나타났다. 그에 비해 수도권의 도시 지역은 대 부분 그 값의 1/10에도 미치지 못하여, 전체적인 메탄 배 출량에 큰 영향을 주지 않음을 알 수 있다. 연구지역 전체 의 총 메탄 배출량은 연간 62,428 Mg에 달하는 것으로 계산되었다.

앞서 계산한 단위 면적 당 메탄 배출량을 실제 논이 위

치하는 곳에 대해서만 표출하기 위해, 축척을 더 키우고 행정구역을 읍⋅면 단위까지 조금 더 세분화해서 나타 낸 것이 Fig. 3의 (c)와 (d)이다. 평택시 일원의 단위 면적 당 메탄 배출량을 보여주는 Fig. 3(c)를 살펴보면, 평택시 전체 평균값은 483 kg CH

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Fig. 3. Maps showing the estimated results of methane emission based on administrative district:

(a) methane emission per unit area of rice paddy, (b) total methane emission, (c) local methane emission around Pyeongtaek city, and (d) local methane emission around Yeoju-Gun.

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3.2. 현장 실측 자료와의 비교 결과

방대한 자료를 이용하고 정교한 계산 절차를 거쳤다 할지라도, 그 결과가 실제와 다르다면 큰 의미를 갖지 못 할 수 있다. 이와 같은 과정을 통해 얻은 결과가 현실에 얼 마나 부합하는지를 알아보기 위해, 현재 국가농림기상 센터가 강원도 철원군 동송읍 장흥리에서 운영하고 있 는 플럭스 관측타워에서 2016년에 관측된 메탄 플럭스 실측 자료와 비교해 보았다. 에디공분산 기술을 이용한 메탄 플럭스의 현장 관측에는 미국 Licor사의 LI-7700 기체분석기가 사용되었으며(Kang et al., 2015), 자료의 분석을 위해 다른 기상요소들도 동시에 관측이 이루어 졌다. 관측이 진행된 논에서 발생할 것으로 예상되는 메 탄 배출량을 이론적으로 산정하는 데 사용된 기본 입력 자료는 다음과 같다: 벼 이앙일(4월 29일), 벼 품종(오대 1호), 중간낙수 개시일(6월 7일), 추수일(9월 4일), 경작 기간(129일), 볏짚 유기비료 시용 여부(사용 안 함), 최근 접 AWS(동송, 874). 이 자료와 SF

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IV. 요약 및 제언

기존의 국가온실가스인벤토리 보고서에서 사용하는 메탄 배출량 산정 방법은 정해진 계수를 전국적으로 일 괄하여 적용함으로써 지역에 따라 차별적으로 나타나는 농가들의 경작 관행이나 벼의 품종별 차이, 해마다 달라 지는 강수 패턴의 변화로 인한 영향을 적절하게 반영할 수 없는 구조를 갖추고 있었다(Choi et al., 2016). 이 연 구에서는 개별 농가에 대한 전수조사자료를 수집하여 중간낙수 기간의 강수효과를 고려한 수정된 SF

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감축을 위한 전략 개발과 의사 결정을 지원하는 데 중요 한 역할을 할 것으로 기대된다. GIS를 통한 가시화 부분 에서, 행정구역 단위가 아니라 해상도를 더 높여 격자(개 별 농지 또는 농가) 단위로 배출량을 산정하고 표출할 수 있는 시스템을 구축한다면 농림생태계의 탄소발자국 연 구 및 기후-스마트 농업의 구현에 크게 기여할 수 있을 것 이다.

적 요

기후-스마트 농업의 관점에서 농업 부문의 온실가스 배출량을 감축하기 위해서는 그 양을 정확히 산정하는 것이 갈수록 중요해지고 있다. 농업 부문 배출량의 상당 부분을 차지하는 논에서 발생하는 메탄 배출량의 정확 한 산정을 위해 2010년 농림어업총조사의 전수자료와 수정된 물관리보정인자 산정법 및 그 계산 프로그램을 이용하였다. 그 결과를 이해하기 쉽도록 ArcGIS 소프트 웨어를 사용하여 지도화하였다. 이와 같은 방식으로 계 산된 값을 현장의 실측 자료와 비교하였을 때 큰 차이가 없었으며, 이러한 결과는 이 연구를 더욱 확대할 필요성 이 충분함을 보여준다. 본 연구에서 제작된 행정구역별 메탄 배출량 지도를 통해 지역적으로 나타나는 차이를 명확히 인식할 수 있으며, 주요 조절 인자에 대한 분석은 실질적인 메탄 저감 대책을 마련하는 데 중요한 과학적 근거를 제공할 것으로 기대된다.

감사의 글

이 연구는 기상청 “차세대 도시⋅농림 융합 스마트 기상 서비스 개발(WISE) 사업”의 지원(KMIPA-2012-0001-2) 으로 수행되었습니다.

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