GIS 기반의 농업 기후 자료의 처리 및 분석 체계의 유용성은 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 구조와 같은 컴퓨팅 인프라의 신뢰성, 가용성에 영향을 받는다. 현재는 정보 기술 산업에서 클라우드 컴퓨팅의 시대라고 할 수 있을 만큼 클라우드와 관련된 기술이 확산되어 있으나, 장기간의 운영 경험으로 누적된 다양한 참조 사례를 볼 때 온프레미스 기술이 클라우드 기술 보다 유리한 경우도 있다. 또한 클라우드 환경의 경우 초기 비용이 온프레미스와 비교하여 저렴하지만 사용 방법에 따라 매우 높은 비용이 부과될 가능성이 있다. 따라서 각 시스템의 특성에 맞는 적절한 구성법이 고려될 필요가 있다. 본 연구에서는 농업 기후 자료 처리 및 분석 체계에 이용가능한 일반적인 컴퓨팅 플랫폼 4개를 소개하고 대량의 자료 처리 및 저장의 특성을 갖는 응용 시스템을 적용하여 각 플랫폼의 장단점을 비교 분석하였다. 현재로서는 대량의 농업 기상 및 기후 데이터를 필요로 하는 시스템은 비용상의 이유로 퍼블릭 클라우드로의 이주가 불가능함을 확인하였다. 향후 참조될 가능성이 높지 않은 대용량 자료를 클라우드 상에 유지해야 하는 점이 주요 원인이다. 따라서 가장 높은 비용의 저장 및 백업 부분을 클라우드 대신 온프레미스에서 운용하고, 자료의 분석 및 처리 그리고 표출 부분과 같이 유연성이 요구되는 부분은 클라우드에서 운용하는 것이 합리적이다.
우리나라 농경지 중 논은 약55%로 가장 많은 면적을 차지하고 있으며, 논에 서식하는 생물 중 논 환경변화에 민감하고 일정한 방향의 반응을 보이는 생물종은 생물지표로 활용할 수 있다. 생물계절 및 서식범위 등 생물지표를 이용한 분석은 기후변화의 영향을 직관적이고 정량적으로 판단할 수 있는 수단으로 평가된다. 따라서 논에 서식하는 수서생물의 온도변화에 따른 생물반응 연구는 논 생태계의 생물다양성 보전을 위한 계획 수립과 기후변화 감시를 위한 기초자료로서 활용된다. 본 연구에서는 생물계절을 관측하기 위하여 일 단위 관측이 가능한 무인관측시스템을 구축하였다. 무인관측시스템은 유인부, 촬영부, 전원공급부로 구성되며 위도를 고려하여 해남, 부안, 당진, 철원에 설치하였다. 관측자료를 분석한 결과 철원을 제외한 세 지역에서 잔물땡땡이(Hydrochara affinis)와 애물땡땡이(Sternolophus rufipes)의 개체 수를 계측할 수 있었다. 계측 값을 바탕으로 비행시기의 유효적산온도를 판별하였으며 KMA 기후변화 시나리오를 이용하여 2020년대, 2050년대, 2080년대 평년의 비행시기의 변화를 예측하여 비교하였다. 그 결과 2020년대에 비하여 2080년대는 비행시작시기가 15일 이상 앞당겨졌으며 최대 비행시기가 22일, 최종 비행시기가 27일 이상 빨라지는 것으로 나타났다. 서식 위치에 따라서는 내륙보다 해안, 도심보다 도외지, 평야보다 곡간지 논의 비행시기 변화가 뚜렷하였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 잔물땡땡이와 애물땡땡이를 기후변화 지표종으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
제주도의 새로운 소득 과수인 참다래 '헤이워드'를 대상으로 IPCC의 미래 시나리오 기후조건에서 개화기 분포를 정밀하게 추정함으로써 도내 재배적지의 지리적 이동을 가시화 하였다. 개화기 예측을 위해 휴면시계모형과 발육속도모형을 각각 '헤이워드' 품종에 맞도록 조정하였으며, 시공간적으로 독립적인 자료(해남 2006-2009, 제주 2010-2011)에 의해 검증한 결과 개화일 추정오차는 RMSE = 2.5일(휴면시계모형)과 4.0일(발육속도모형)로 나타났다. 제주도의 현재평년(1981-2010) 기온 및 A1B 시나리오에 따른 10년 단위 미래 기온을 종관기상자료와 공간기후추정기술에 의해 상세 격자형 분포도로 제작하였다. 일별 기온분포도를 이용하여 휴면시계모형을 구동시켰으며 그 결과를 30m 해상도의 상세 개화일분포도로 가시화 하였다. 이 모의결과에 따르면 미래로 갈수록 현재평년에 비해 개화일이 앞당겨지는 한편, 저온요구도의 부족으로 개화불량인 지역이 늘어날 것으로 추정된다. 개화기에 근거한 재배적지의 면적은 가까운 미래에는 증가하지만 먼 미래로 갈수록 급격히 줄어들어 21세기 말에는 현재의 절반이 될 것이며, 같은 기간 재배적지는 해안지대로부터 해발 250m 정도 한라산 방향으로 이동할 것으로 예측된다.
하수슬러지 중에 존재하는 HEM에 대해 분석하고, 이를 토양에 사용할 때 발생하는 연간 오염부하량에 대해 추정하였다. 전국의 하수처리장에서부터 수집된 하수슬러지 시료 84점에 대해 분석한 HEM의 평균함량은 27.7$\pm$26.5 g/kg이었고, 최소 1.05에서 최대 194 g/kg을 나타내어 분석시료간에 큰 편차를 보였다. 하수처리장이 위치한 도시의 규모에 따라 5단계로 나누었을 때 HEM의 함량은 광역시, 대도시, 중도시, 소도시, 농촌지역에 각각 22.7$\pm$6.7, 33.3$\pm$25.8, 22.0$\pm$8.7, 31.0$\pm$38.8, 27.7$\pm$25.1 g/kg을 나타내었다. 미국 EPA의 하수슬러지 토양시용량 기준을 적용하여 농경지, 산림, 공공용지, 개량용지로 분류하고 각각 7,000, 26,000, 18,000, 74,000 kg/ha (건물량 기준)를 하수슬러지 최대 사용량으로 가정하여 HEM의 연간 오염부하량을 계산하였다. 건물량 기준으로 시용량이 7,000 kg/ha인 농경지의 경우 최대 1,032 kg/ha의 HEM 부하량을 나타내었고, 개량용지 시용기준인 74,000 kg/ha를 적용한 경우 HEM의 연간 오염부하량은 10,908 kg/ha으로 추정되었다. 그 외 산림기준을 적용할 때는 최대 3,832 kg/ha, 공공용지 기준을 적용할 때는 최대 2,653 kg/ha의 연간 오염부하량이 추정되었다.
생산자뿐만 아니라 소비자에게 상당한 경제적인 영향을 줄 수 있는 채소 작황 정보를 사전에 예측하기 위해 작물 모형들이 사용될 수 있다. 채소의 생육과 수확량을 추정하기 위한 모형들은 대다수 작물에 대해 개발되어 있지 못하며 이는 고품질의 생육 관측 자료들이 축적되지 않았기 때문이다. 본 연구에서는 배추, 무, 마늘, 양파 및 고추의 5대 채소들을 대상으로 작물 모형 개발과 검증을 위한 생육 자료를 수집할 때 사용되는 프로토콜을 분석하고 이를 개선하고자 하였다. 작물 모형의 모수추정을 위해 사용되는 관측 프로토콜은 통계청과 농촌진흥청 프로토콜들의 단점을 보완하는 방식으로 개선될 수 있다. 작물모형은 기상조건에 따른 작물의 생육 반응을 예측하기 위해 사용되기 때문에 신뢰도 높은 기상 관측 자료를 확보할 수 있는 지역에서 표본 필지를 선정하는 것이 유리할 것이다. 또한, 최소한의 표본 조사 필지에서 상세한 관측자료 수집하기 위해 관심 작물이 재배되고 있는 지역 중에서 기후 특성이 상이한 지점들을 대상으로 표본 조사 필지들을 선정하는 것이 권장된다. 작물 생육 모형의 개발 및 검증을 위해서는 시계열적으로 얻어지는 작물 생육 모의값과 비교하기 위해 일정 시간 간격별로 관측 자료를 수집하는 것이 필수적이며, 기존의 프로토콜에 제시되지 않았던 생육 초기의 관측값을 확보하는 방향으로 개선되어야 할 것이다. 병해충 조사항목들과 기상재해 양상과 관련한 항목들이 작물모형 개발을 위한 관측 프로토콜에 포함된다면, 작물모형과 병해충 모형을 개발하고 이들 모형들을 통합하는 방식으로 실제 수량과 가까운 작황예측이 가능할 것이다. 또한, 표본조사 필지에서 다수의 구역을 설정하고, 이로부터 샘플을 채취하는 것이 관측자료의 신뢰도를 높일 수있다. 본 연구에서 제안된 프로토콜을 사용하여 얻어진 관측자료들이 자료 공유 플랫폼을 통해 제공된다면 채소 작물의 작황 예측을 위한 작물 모형 개발이 활성화될 것이다.
농산촌 지역 단일 집수역인 전남 구례군 간전면 중대리계곡과 경남 하동 악양면에서 각각 6지점과 14지점의 기상관측자료를 수집하여 복잡지형에서의 수증기압 및 상대습도 분포를 분석하였다. 중대리계곡에서는 2014년 12월 19일부터 2015년 11월 23일까지, 악양계곡에서는 2012년 8월 15일부터 2013년 8월 18일까지 가장 고밀도로 측정한 시기의 매시 기온과 습도(지면 위 1.5m)를 이용, 농업기상재해 조기경보시스템에서 사용되고 있는 기존의 수증기압 추정방식과 실제 수증기압을 비교하였다. 관측한 수증기압의 해발고도에 따른 기울기는 시간대(0300, 0600, … 2400 LST)에 따라 변동되었고, 야간일수록 위 아래의 수증기압차가 증대되었다. 지형·지표 조건이 다양한 악양계곡 관측 지점에서는 해발고도 외의 요인으로 인한 수증기압 변이가 지점별로 시간대에 따라 다르게 나타났다. 실제에 더 가까운 수증기압 및 상대습도 추정을 위해, 연구 대상지역의 관측자료로 해발고도 편차 당 수증기압 변화를 조정하는 계수를 도출하였다. 상대습도는 포화수증기압 대비 추정된 수증기압으로 모의하였으며, 조기경보시스템에서 사용된 기존 방법보다 도출된 계수를 활용한 추정방식에서 오차가 더 개선되었음을 확인하였다.
본 연구는 사업시행이 환경에 미치는 부정적 영향을 최소화할 수 있는 방안을 강구하기 위해 환경영향평가 토양 부문을 강조하였다. 영향평가 절차에 대한 일련의 노력으로서 도시개발사업을 대상으로 하는 국가 인벤토리 기반 데이터베이스를 구축하였으며, 세 가지 기계학습 모델 성능 평가 및 토양오염물질 농도분포 매핑을 진행하였다. 여기에서, 가장 우수한 성능을 보여준 Random Forest 모델을 사용하여 대한 민국 수도권 지역을 대상 9가지 토양오염물질을 매핑하였다. 본 연구의 결과는 도시화가 가장 활발한 서울지역에서 아연(Zn), 불소(F) 및 카드뮴(Cd) 농도가 상대적으로 우려되는 것을 발견하였다. 또한, 수은(Hg)과 크롬(Cr6+)의 경우 농도가 기준 이하로 검출되었는데, 이는 중금속 농도에 영향을 미치는 산업 및 공업단지와 같은 오염원 부족이 원인으로 도출되었다. 토양오염물질 공간분포 매핑을 통해 토양특성 및 토지이용 유형과 오염물질 간의 유의한 상관관계를 유추하였다. 이를 통해 사업 현장 위치에 관한 토양오염 최소화 및 계획 결정에 대한 효율적인 토양관리 방안을 구축할 수 있을 것으로 기대한다.
기후변화는 농업에 막대한 영향을 미치며, 특히 지구 온난화로 인해 미래로 갈수록 기온과 습도가 현재와는 다른 양상으로 변화될 것으로 예측된다. 현재와 다른 기후 환경하에서는 농작물과 더불어 가축들은 환경변화에 따른 스트레스에 노출될 위험성이 높아질 수 있다. 특히 미래 기후는 평균기온 상승으로 설명할 수 있는데, 고온 스트레스에 대한 위험도는 기온과 상대습도를 통해 계산되는 온습도지수를 통해 평가할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 종관 관측 10개 지점에서 1961년부터 2020년까지 60년간 수집된 기온과 상대습도 자료를 활용하여 지점별 온습도지수를 기간에 따라 비교하고, 1981년부터 2020년까지 고해상도 분포도로 제작된 기온과 상대습도 분포도 자료를 통해 온습도지수를 분포도 형태로 제작하여 시간의 흐름에 따른 공간적인 변화량을 분석하였다. 또한, 온습도지수를 활용해 산출할 수 있는 고온 스트레스 발생 일수를 기간에 따라 비교하였다. 온습도지수는 과거에서 현재로 이어지는 동안 평균적으로 상승하는 양상을 나타냈으나 지점별로 상승 패턴은 차이가 있었다. 또한 온습도지수가 상승함에 따라 고온 스트레스 일수 또한 증가하는 양상을 나타냈으며, 이는 향후 열로 인한 축산업 분야의 비용증가를 예상할 수 있다. 본 연구의 결과는 온습도지수를 통해 가축의 고온 스트레스 위험성을 평가할 수 있음을 시사하며 향후 기후 변화 시나리오 자료를 통한 미래 기간에 대한 온습도지수 분석에 대한 연구가 필요할 것이다.
생물다양성은 환경영향평가 제도의 목표에 중요한 부문으로, 개발대상지 입지 선정, 주변 환경 파악 및 교란으로 인한 생물종 영향 등에서 활용되고 있다. 환경영향평가 분야에서 새로운 기술과 모델을 활용하여 생물다양성을 보다 정확하게 평가하고 예측하는 방안에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 비록 현장, 문헌조사를 통한 데이터를 바탕으로 종 풍부도 지수를 평가하고 있으나, 현장 데이터는 시·공간적으로 미흡하므로 고해상도의 종 풍부도 매핑을 통한 기초자료를 활용함으로서, 모니터링 실효성 문제 해결이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 제4차 전국자연환경조사 데이터와 환경변수를 바탕으로 Random forest 모델을 활용하여 종 분포모형을 개발하였다. 해당 모델은 24종의 포유류 종 분포 매핑 결과를 species richness index를 활용하여 100m 해상도의 종 풍부도 매핑 결과를 도출하였다. 연구 결과, 종 분포모형은 평균 0.82의 AUC값으로 우수한 예측 정확도를 보였다. 또한, 전국자연환경조사 데이터와 비교결과, 고 해상도의 종 풍부도 매핑 결과의 종 풍부도 분포는 정규분포의 형태를 가지고 있어 환경영향평가에서의 기초자료로 사용함에 있어 신뢰성이 높다. 본 연구의 분석결과는 추후 도시개발과 사업을 함에 있어 생물다양성 평가, 서식지 보전 등에 새로운 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 비도시 정주지에 해당하는 농촌지역 그린인프라에 대한 탄소중립 기여도를 정량적으로 분석하여 비도시 정주지에 대한 탄소중립 정책 및 이행방안 수립시 활용할 수 있는 기초자료를 제공하기 위하여 진행하였다. 주요 목적은 첫째, 농촌지역 그린인프라를 체계화하고, 둘째, 그린인프라 요소별 원단위를 도출하며, 셋째, 이를 활용하여 우리나라의 탄소중립에 미치는 영향을 정량화하여 제시하는 것이다. 본 연구에서는 선행연구 조사 및 분석을 통해 도출된 농촌지역 그린인프라 요소에 대한 적정성 검증을 위하여 내용 타당도(CVR) 분석을 실시하였고 그린인프라 요소별 탄소감축량 원단위는 관련 분야 연구 결과를 활용하였으며 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 농촌지역 핵심기능(Hubs)의 그린인프라는 마을숲, 습지, 농경지, 스마트팜, 연결기능(Links)은 하천, 마을녹지, 빗물 재활용시설이 .500 이상의 CVR값을 가지는 것으로 나타나 적정한 것으로 분석되었다. 둘째, 그린인프라 요소별 원단위는 선행연구 결과를 활용하여 최소값, 최대값, 중간값으로 구분 제시하여 탄소중립을 위한 공간적 계획, 설계 등에 활용될 수 있도록 하였다. 셋째, 농촌지역 그린인프라를 우리나라 비도시지역 정주지에 적용할 경우 최소 70.76 백만 톤, 최대 141.16 백만 톤에 달하는 CO2 를 간접적으로 감축하는 효과가 있는 것으로 분석되었다. 이는 2019년 농업부문 탄소배출량의 3.4배에서 6.7배에 달하는 양으로 탄소중립 기여도가 매우 높다고 볼 수 있으며, 이를 활용한 경제적 가치는 최소 약 1조 6천억 원에 달하여 농촌지역 활성화, 녹색일자리 창출, 농촌 산업생태계 전환 등에도 크게 기여할 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구는 비도시지역의 정주지에 대한 탄소중립 기여도를 정량적으로 제시하였으며, 농촌지역 그린인프라 각 요소별 탄소감축 원단위를 도출함에 따라 마을단위의 탄소중립을 위한 공간적 계획, 설계 시 활용할 수 있는 기초연구로서 의의를 가진다. 특히, 그린인프라 요소별 탄소감축 원단위는 마을단위 탄소중립 정책, 계획 수립 시 정량적 목표제시 및 달성 여부 점검 등에 활용가능할 것이며 이를 기반으로 하여 시군구 등 지역단위와 도시단위의 탄소중립화에 확대 적용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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