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Page 22 - 아시아·태평양경제협력체 기후센터 APCC 2025년도 연차보고서
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    아시아·태평양경제협력체 기후센터                                                                                                        2025년도 연차보고서

              2025년도                             5.  농업 기후 영향 정보의 활용성 극대화: 현장 적용을 위해 강화된                                               2025년도                              하는 등 정량적인 산출 기준을 확립하여 기후변화에 따른 재배 기간 변동을 정밀하게 예측

              APCC                                  5종 지표                                                                              APCC                                할 수 있는 기반을 구축하였다.

              대표성과                                 ㉖  신용희 선임연구원(shin.yonghee@apcc21.org)                                               대표성과                                2. 시설농업 에너지 관리 효율화 및 과수 예측 모델 고도화

                                                                                                                                                                           단순 기온 차이만 누적하던 ‘난방도일’을 스마트팜과 온실 등 시설원예 에너지 관리에 특화
                                                                                                                                                                           된 ‘시설 난방적산온도(Heating Degree Days, HDD)’로 구체화했다. 이는 작물별 생육한계온도
                                                 기후위기의 가속화로 농산물 재배 환경이 급변함에 따라, 기상청의 국가 기후변화 표준 시
                                                                                                                                                                           (저온성 5℃, 고온성 10℃)를 기준으로 시설 내부의 적정 생육 조건을 유지하기 위한 난방 수요
                                                 나리오(SSP)를 활용한 농업 부문 영향 정보의 중요성이 어느 때보다 증대되고 있다. 그러나
                                                                                                                                                                           를 정확히 산출하여 농가의 난방비 절감 계획 수립을 지원한다. 반면, 비용 문제로 농가에서
                                                 기존에 제공되던 8종의 농업 영향 정보 지수들은 현장의 실제 수요와 기술적 환경을 충분히
                                                                                                                                                                           거의 활용하지 않는 ‘냉방도일(CDD)’은 삭제하여 지표의 실효성을 제고하였다. 과수 분야에
                                                 반영하지 못한다는 한계가 있다. 예를 들어, ‘식물기간’이나 ‘작물기간’은 농업 현장에서 통
                                                                                                                                                                           서는 기존 ‘Chill Units’이 시간(Hour) 단위 데이터를 필요로 하여 일(Day) 단위 기후 시나리오
                                                 용되지 않는 모호한 용어일 뿐만 아니라, 단순히 기준 온도 이상인 날짜를 합산하는 방식이
                                                                                                                                                                           적용이 불가능했던 문제를 해결하기 위해, 일 단위 기온 자료(최고/최저/평균)만으로 산출 가
                                                 어서 생육 환경의 다양성을 반영하기 어려웠다. 또한 기술적으로는 시나리오 데이터가 ‘일
                                                                                                                                                                           능한 Cesaraccio et al.(2004)의 생물계절모형을 적용했다. 이를 통해 ‘Chill Days(저온 축적
                                                 (Day)’ 단위로 제공되는 반면, 기존의 ‘Chill Units(저온요구도)’ 산출 모델(Utah 모델 등)은 ‘시간
                                                                                                                                                                           값)’와 ‘Anti-Chill Days(고온 축적값)’를 도입함으로써 과수의 휴면 타파 시기뿐만 아니라 개화
                                                 (Hour)’ 단위 기상 자료를 필요로 하여 데이터 호환성에 상당한 제약이 존재해 왔다. 더불어
                                                                                                                                                                           시기까지 체계적으로 예측할 수 있게 되었다.
                                                 ‘냉방도일’과 같은 지표는 농가 경영비 부담으로 인해 실제 현장에서는 냉방 시설을 거의 가
                                                 동하지 않는 현실을 반영하지 못해 실효성이 낮다는 지적이 있었다. 이에 이 연구에서는 국
                                                                                                                                                                           3. 가축 폐사 예방을 위한 축산 부문 대응력 강화
                                                 립한국농수산대학교, 국립축산과학원, 국립원예특작과학원 등 각 분야 전문가 자문을 통해
                                                                                                                                                                           기존의 단순한 ‘온습도지수’를 축산 농가가 직관적으로 위험을 인지할 수 있도록 ‘가축
                                                 기존 지수의 문제점을 정밀 진단하고, 데이터 가용성과 농업 현장의 실질적 활용성을 동시
                                                                                                                                                                           더위지수(Livestock Heat Index, THI)’로 명칭을 변경하고 기능을 대폭 강화했다. 미국 육우
                                                 에 확보할 수 있는 개선안을 마련하였다.
                                                                                                                                                                           NRC(National Research Council)의 사양표준 공식을 적용하여 일평균기온과 습도에 따른 가
                                                                                                                                                                           축의 열 스트레스를 수치화하였으며, 단순히 지수 값만 제공하는 것이 아니라 축종별(소, 돼
                                                 이번 성과는 단순한 기상 통계의 나열에서 탈피하여, 작물의 생물학적 특성을 반영한 정밀
                                                                                                                                                                           지, 닭) 임계값에 따라 ‘양호-주의-경고-위험-폐사’의 5단계 위험도 정보를 제공하도록 개선
                                                 예측 모델로 고도화했다는 점에서 학술적으로 중요한 의의를 지닌다. 특히 일 단위 데이터
                                                                                                                                                                           했다. 이를 통해 폭염 시 축산 농가가 가축 폐사를 막기 위한 선제적 대응 전략을 수립할 수
                                                 만으로도 과수의 휴면 타파와 개화 시기를 정교하게 예측할 수 있는 ‘생물계절모형(Cesarac-
                                                                                                                                                                           있도록 지원한다.
                                                 cio et al.)’을 도입하였으며, 혼용되던 생육 지표를 ‘유효적산온도(GDD)’와 ‘작물재배가능기
                                                 간(GSL)’으로 표준화하고 산출 기준을 명확히 정립하여, 기후변화 영향 평가의 객관성과 데
                                                 이터 신뢰도를 제고하였다. 사회·경제적 측면에서는 스마트팜과 온실의 에너지 관리에 특                                            구분           기존 지수( 8종)               개선 지수 (5종)                      주요 변경 사항
                                                 화된 ‘시설 난방적산온도’를 개발하여 겨울철 난방비 절감과 온실가스 감축 효과를 산출할
                                                 수 있는 근거를 마련했다. 또한 기존의 단순 온습도지수를 개선한 ‘가축더위지수(THI)’는 축                                               생육온도일수, 유효적산온도          유효적산온도 (GDD)             명칭 및 산출식 일원화
                                                 종별(소, 돼지, 닭)로 5단계(양호~폐사)의 위험 수준을 구체적으로 제시함으로써, 여름철 폭염
                                                                                                                                            통합
                                                 으로 인한 가축 집단 폐사를 선제적으로 방지하고 농가 소득 보전과 국가 식량 안보 강화에
                                                                                                                                                    식물기간, 작물기간              작물재배가능기간 (GSL)           생육 시작일 및 종료일 산출 기준 확립
                                                 실질적으로 기여할 것으로 전망된다.

                                                                                                                                                                                                     온실 에너지 관리 특화, 실효성 저하에 따른
                                                 기존에 활용되던 농업 부문 8종의 영향 지수를 면밀히 분석하여, 중복되거나 현장 활용도가                                                  난방도일, 냉방도일 (폐지)         시설 난방적산온도 (HDD)
                                                                                                                                                                                                     냉방도일 폐지
                                                 낮은 지표를 효율적으로 재편하고 농업 현장의 실효성을 극대화한 5종의 핵심 지표로 개선
                                                                                                                                         구체화 / 개선
                                                 하였다. 구체적인 성과는 다음과 같다.
                                                                                                                                                    온습도지수                   가축더위지수 (THI)             축종별 5단계 위험도 정보 제공

                                                 1. 작물 생육 지표의 표준화 및 통합
                                                                                                                                                                            저온 축적값 (Chill Days)
                                                 기존에  개념이  중복되어  혼용되던  ‘생육온도일수’와  ‘유효적산온도’를  ‘유효적산온도                                      방식 변경     Chill Units (저온요구도)                              일(Day) 단위 데이터 활용하는 생물계절 모형 적용
                                                                                                                                                                            고온 축적값 (Anti-Chill Days)
                                                 (Growing Degree Days, GDD)’로 일원화하고, 단위를 비공식적인 ‘도일’에서 국제적으로 통용
                                                 되는 ‘℃·일’로 표준화하여 데이터의 신뢰도를 높였다. 현장에서 통용되지 않던 모호한 개
                                                                                                                                                                             표 1    농업부문 영향지수 개선 전후 비교
                                                 념인 ‘식물기간’과 ‘작물기간’을 폐지하고, 작물의 실제 생육 특성을 반영한 ‘작물재배가능
                                                 기간(Growing Season Length, GSL)’을 도입했다. 특히 GSL은 ‘일평균기온 5℃ 이상이 5일 이
                                                 상 지속되는 시점’을 생육 시작일로, ‘5℃ 이하가 5일 이상 지속되는 시점’을 종료일로 정의

                                                                                                                                                                                                                                         23
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