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문제 정의
- 본 연구에서는 기후 변화 시나리오자료와 참다래 궤양병 피해 예측 모형인 D-PSA-K, 미래 참다래 재배가능지지도를 활용하여 한국에서 재배면적이 넓은 참다래에 많은 피해를 주고 있는 궤양병의 미래 피해를 예측하고자 하였다. 또한, 지도 형태로 얻은 D-PSA-K 모형의 중간값과 최종 결과값들을 분석하여 기후 변화에 따른 참다래 궤양병의 발생 변화의 경향도 예측하고자 하였다.
- 본 연구에서는 기후 변화 시나리오자료와 참다래 궤양병 피해 예측 모형인 D-PSA-K, 미래 참다래 재배가능지지도를 활용하여 한국에서 재배면적이 넓은 참다래에 많은 피해를 주고 있는 궤양병의 미래 피해를 예측하고자 하였다. 또한, 지도 형태로 얻은 D-PSA-K 모형의 중간값과 최종 결과값들을 분석하여 기후 변화에 따른 참다래 궤양병의 발생 변화의 경향도 예측하고자 하였다.
제안 방법
- 5의 남한상세기후변화시나리오 자료(HadGEM3- RA와 PRIDE 모형 사용 상세화, 1km 해상도)의 일별 자료를 제공받아 이용하였다. RCP4.5와 RCP8.5 2020-2030, 2050-2060 기후변화 시나리오 자료의 일별 최고/ 최저기온을 입력 자료로 사용하여 시간별 온도자료를 시간별 기온 추정 알고리즘(Sugiura, 1999)을 이용하여 추정하고 D-PSA-K 모형의 월동기 저온으로 인한 참다래 궤양병 피해 증가량 추정 부분을 계산하였다. RCP4.
- 5 2020-2030, 2050-2060 기후변화 시나리오 자료의 일별 최고/ 최저기온을 입력 자료로 사용하여 시간별 온도자료를 시간별 기온 추정 알고리즘(Sugiura, 1999)을 이용하여 추정하고 D-PSA-K 모형의 월동기 저온으로 인한 참다래 궤양병 피해 증가량 추정 부분을 계산하였다. RCP4.5와 RCP8.5 2020-2030, 2050-2060 기후변화 시나리오 자료의 일별 평균기온을 이용하여 D-PSA-K 모형의 월동기 저온 환경이 없다는 가정에서의 참다래 궤양병으로 인한가지 피해량 추정 부분을 계산하였다.
- RCP4.5와 RCP8.5 미래 기후 변화 시나리오자료와 참다래 궤양병 피해 예측 모형인 D-PSA-K, 미래 참다래 재배적지 지도를 활용하여 궤양병의 미래 피해를 예측하고 참다래 궤양병의 발생 변화의 경향성을 찾아 보았다. 병원 세균에 의한 감염이 충분히 있다는 가정 아래에서 RCP4.
- 기후 변화의 진행에 따른 참다래 궤양병 발생 양상의 변화를 탐색하기 위하여 RCP4.5와 RCP8.5 시나리오에 따른 2020년대 참다래 재배가능지의 궤양병 최대 이병주 율이 2050년대가 될 때에 변화하는 비율을 나타내는 지도를 제작하였다. 이러한 변화의 요인을 탐색하기 위하여 D-PSA-K 모형에서 최종 예측값을 계산하기 위해 사용되는 두 중간값, 월동기 저온으로 인한 참다래 궤양병 피해 증가량값과 월동기 저온 환경이 없다는 가정에서의 참다래 궤양병으로 인한 가지 피해량값의 년대별 평균값을 계산하고 RCP4.
- 5 시나리오에 따른 2020년대 참다래 재배가능지의 궤양병 최대 이병주 율이 2050년대가 될 때에 변화하는 비율을 나타내는 지도를 제작하였다. 이러한 변화의 요인을 탐색하기 위하여 D-PSA-K 모형에서 최종 예측값을 계산하기 위해 사용되는 두 중간값, 월동기 저온으로 인한 참다래 궤양병 피해 증가량값과 월동기 저온 환경이 없다는 가정에서의 참다래 궤양병으로 인한 가지 피해량값의 년대별 평균값을 계산하고 RCP4.5와 RCP8.5의 2020년대 재배가능지의 두 중간값이 2050년대가 될 때에 변화하는 비율을 나타내는 지도들도 제작하였다.
- 이렇게 계산된 두 값을 사용하여 년도별 참다래 궤양병의 가지 피해량 추정 지도들을 제작한 후에 년대별로 평균을 구하고 추정된 피해량과 최대 이병주율 관계식을 이용하여 년대별 참다래 궤양병 최대 이병주율 예측지도를 작성하였다. 최종적으로 기존에 개발된 30m 해상도의 참다래 재배지 변동 예측 지도와 중첩 분석하여 미래 참다래 재배가능지에서의 RCP4.
- 이렇게 계산된 두 값을 사용하여 년도별 참다래 궤양병의 가지 피해량 추정 지도들을 제작한 후에 년대별로 평균을 구하고 추정된 피해량과 최대 이병주율 관계식을 이용하여 년대별 참다래 궤양병 최대 이병주율 예측지도를 작성하였다. 최종적으로 기존에 개발된 30m 해상도의 참다래 재배지 변동 예측 지도와 중첩 분석하여 미래 참다래 재배가능지에서의 RCP4.5와 RCP8.5의 2020년대와 2050년대 궤양병 최대이병주율 예측지도를 제작하였다.
대상 데이터
- 기상청 기후변화정보센터에서 제공하는 RCP4.5와 RCP8.5의 남한상세기후변화시나리오 자료(HadGEM3- RA와 PRIDE 모형 사용 상세화, 1km 해상도)의 일별 자료를 제공받아 이용하였다. RCP4.
이론/모형
- 마지막으로 직전 생육기 및 월동기 동안에 참다래 궤양병으로 인해 발생하는 가지 피해 추정량(D)과 실제 관찰된 작기 초기 헤이워드 품종의 참다래 가지에 발생하는 궤양병 최대이병주율(DI) 사이의 경험적 관계식(DI =0.1158D)을 이용하여 D-PSK-K 모형은 참다래 궤양병의 최대이병주율을 추정한다.
성능/효과
- 41%로 나타났다(Table 3). RCP4.5 시나리오에 비하여 RCP8.5에서 10% 이상의 이병주율 감소율을 보이는 면적율은 약 절반 수준이고 10% 이상의 이병주율 증가율을 보이는 면적율은 약 8배로 많았다. 이것은 RCP8.
- RCP4.5 시나리오에서 2020년대의 참다래 재배가능지에서 2050년대가 되면 10% 이상 병의 감소가 일어나는 지역은 70.31%, 10% 이내의 병 발생 변화가 일어나는 지역은 26.65%, 10% 이상 병의 증가가 일어나는 지역은 3.14%로 나타났다(Table 2). 이것은 RCP4.
- 지역 및 시나리오별로 궤양병 피해의 증가 및 감소의 경향은 다르게 나타날 것으로 예측되었다. RCP4.5 시나리오에서 2050년대에 2020년대에 비하여 10% 이상 최대 이병주율의 증가가 일어날 것으로 예측된 참다래 재배 가능지는 전체 재배 가능지의 3.14%, RCP8.5 시나리오에서는 25.41%였다.
- RCP4.5 환경에서 2020년대에 비해 2050년대의 재배 가능면적은 104.7% 증가가 일어남에 비하여 75% 이하의 예상 최대이병주율이 기대되는 면적은 86.4% 증가가 일어났고, RCP8.5 환경에서는 2020년대에 비해 2050년대의 재배가능면적은 156.7% 증가가 일어남에 비하여 75% 이하의 예상 최대이병주율이 기대되는 면적은 38.7% 증가가 일어났다. 이것은 급속한 기후변화환경에서는 완만한 기후변화환경에 비하여 참다래 궤양병의 피해가 더 증가할 가능성이 있음을 보여준다.
- RCP4.5와 RCP8.5 기후 변화 시나리오에 따른 미래 참다래 재배가능지에서의 2020년대와 2050년대 참다래 궤양병 최대이병주율은 지역이나 예측에 사용된 시나리오에 따라서 차이는 있지만 제주도 지역과 남해안 일부 지역을 제외한 대부분의 재배가능지에서 모두 75% 이상의 높은 값들이 나타날 것으로 예측되었다(Fig. 1). 2050년대의 참다래 재배가능지에서 참다래 궤양병의 최대이병주율이 75% 이하로 예측되는 지역은 RCP4.
- 최대이병주율(DI)의 변화율은 남해안과 서쪽 해안을 제외한 제주 지역에서는 궤양병의 발생이 10% 이상 줄어들 것으로 예측되었고 수도권과 동해안 지역, 경상남도 내륙 지역에서는 10% 안쪽의 발생 변화가 있는 것으로 예측되었으며 강원도, 경상도의 일부 내륙 지역과 제주도 서쪽 해안지역에서는 10% 이상 발생이 증가가 나타날 것으로 예측되었다. RCP4.5와 RCP8.5 시나리오에서 모두 월동기 저온 환경이 없다는 가정에서의 참다래 궤양병으로 인한 가지 피해량값(NNF)은 거의 모든 지역에서 10% 이상의 증가가 예측되었는데 이것은 기후변화에 의한 전반적인 온난화가 일어남에 따라서 월동기 저온 환경으로 인한 궤양병 변화요인을 무시한다면 한국에서 전체적으로 참다래 궤양병으로 인한 피해가 증가할 것임을 의미한다.
- RCP8.5 시나리오에서 2020년대의 미래 참다래 재배가능지에서 2050년대에 나타나는 참다래 궤양병의 발생 변화도 지역에 따라 상당히 다르게 나타났다(Fig. 3). 월동기 저온 환경이 없다는 가정에서의 참다래 궤양병으로 인한 가지 피해량값(NNF)은 거의 모든 지역에서 증가하였고 월동기 저온으로 인한 참다래 궤양병 피해 증가량값 (RNI)은 제주도 서쪽 해안 등의 일부지역에서만 10% 안쪽의 변화를 보였으며 다른 대부분의 지역에서는 10% 이상 감소하였다.
- 5 시나리오와 같은 비교적 완만한 기후 변화 환경에서는 참다래 궤양병으로 인한 피해의 변화가 별로 없거나 피해가 전반적으로 줄어드는 방향으로 변화할 것으로 예측됨을 보여준다. RCP8.5 시나리오에서는 2020년대의 참다래 재배가능지 에서 2050년대가 되면 10% 이상 병의 감소가 일어나는 지역은 36.62%, 10% 이내의 병 발생 변화가 일어나는 지역은 37.97%, 10% 이상 병의 증가가 일어나는 지역은 25.41%로 나타났다(Table 3). RCP4.
- 결론적으로 기후 변화에 따라서 궤양병의 미래 피해는 병원 세균이 이미 도입되어 병을 충분히 발생시킬 정도로 감염이 존재한다는 가정 아래에서 지역이나 예측에 사용된 시나리오에 따라서 차이는 있지만 2050년대까지 제주도와 남해안 일부 지역을 제외한 대부분의 지역에서 최대 이병주율 75%이상으로 크게 나타날 것으로 예측되므로 새롭게 참다래 재배를 하는 경우에 비교적 낮은 수준의 최대이병주율이 예측되는 지역에서 하는 것이 유리할 것이며 높은 최대이병주율이 예상되는 지역에서는 궤양병 병원세균의 유입을 막는 경종적 노력을 충분히 하지 않으면 궤양병으로 인한 큰 피해가 예상된다. 한편, 온난화로 인한 궤양병 피해 증가와 겨울철 저온 환경 감소로 인한 궤양병 피해 감소 요인이 모두 존재하여 지역별로 궤양병 피해의 증가 및 감소의 경향이 다르게 나타날 것으로 예측되지만 완만한 기후 변화 시나리오인 RCP4.
- 5 시나리오의 2020년대와 2050년대에서 궤양병의 최대이병주율은 제주도와 남해안 일부 지역을 제외한 대부분의 지역에서 75% 이상으로 나타날 것으로 예측되었다. 두 시나리오들 모두에서 월동기 저온 환경이 없다는 가정 아래에서의 참다래 궤양병에 의한 가지 피해량은 거의 모든 재배가능지에서 증가될 것으로 예측된 반면에 월동기 저온에 의한 가지 피해량 증가율은 거의 모든 재배가능지에서 감소할 것으로 예측되었다. 지역 및 시나리오별로 궤양병 피해의 증가 및 감소의 경향은 다르게 나타날 것으로 예측되었다.
- 또, RCP6.0과 RCP8.5 시나리오에서의 최대이병주율 변화율의 지역적 분포는 제주도에서는 해안지방은 증가하고 그 안쪽 지역은 감소하는 것으로 예측되는 것과는 반대로 나머지 지역에서는 해안지방은 감소하고 그 안쪽 지역은 변화가 적거나 증가하는 것으로 예측되는 결과도 관찰할 수 있었다(Fig. 2 and 3). 제주도 해안 지역은 우리나라에서 가장 따뜻한 지역이고 제주도 중심인 한라산 쪽으로 갈수록 고도가 높아지고 기온이 낮아져 제주도 안쪽 지역과 남해안 지역은 온도적 환경이 유사할 것이며 그 안쪽의 내륙 지역은 전반적으로 기온이 비교적 낮은 지역이므로 이 결과는 기후 변화에 따라서 현재 비교적 저온 지역에서는 참다래 궤양병 발생으로 인한 피해가 어느 정도는 증가하다가 다시 점차 감소하는 경향을 나타내다가 고온 환경으로 완전히 변하면 병으로 인한 피해가 다시 증가하는 방향성을 가질 것이라고 D-PSA-K 모형이 예측한다는 것을 의미한다.
- 5 미래 기후 변화 시나리오자료와 참다래 궤양병 피해 예측 모형인 D-PSA-K, 미래 참다래 재배적지 지도를 활용하여 궤양병의 미래 피해를 예측하고 참다래 궤양병의 발생 변화의 경향성을 찾아 보았다. 병원 세균에 의한 감염이 충분히 있다는 가정 아래에서 RCP4.5와 RCP8.5 시나리오의 2020년대와 2050년대에서 궤양병의 최대이병주율은 제주도와 남해안 일부 지역을 제외한 대부분의 지역에서 75% 이상으로 나타날 것으로 예측되었다. 두 시나리오들 모두에서 월동기 저온 환경이 없다는 가정 아래에서의 참다래 궤양병에 의한 가지 피해량은 거의 모든 재배가능지에서 증가될 것으로 예측된 반면에 월동기 저온에 의한 가지 피해량 증가율은 거의 모든 재배가능지에서 감소할 것으로 예측되었다.
- 3). 월동기 저온 환경이 없다는 가정에서의 참다래 궤양병으로 인한 가지 피해량값(NNF)은 거의 모든 지역에서 증가하였고 월동기 저온으로 인한 참다래 궤양병 피해 증가량값 (RNI)은 제주도 서쪽 해안 등의 일부지역에서만 10% 안쪽의 변화를 보였으며 다른 대부분의 지역에서는 10% 이상 감소하였다. 최대이병주율(DI)의 변화율은 남해안과 서쪽 해안을 제외한 제주 지역에서는 궤양병의 발생이 10% 이상 줄어들 것으로 예측되었고 수도권과 동해안 지역, 경상남도 내륙 지역에서는 10% 안쪽의 발생 변화가 있는 것으로 예측되었으며 강원도, 경상도의 일부 내륙 지역과 제주도 서쪽 해안지역에서는 10% 이상 발생이 증가가 나타날 것으로 예측되었다.
- 2). 월동기 저온 환경이 없다는 가정에서의 참다래 궤양병으로 인한 가지 피해량값(NNF)은 모든 지역에서 증가하였고 월동기 저온으로 인한 참다래 궤양병 피해 증가량값 (RNI)은 제주도 해안 지역에서만 10% 안쪽의 변화를 보였으며 다른 지역들에서는 10% 이상 감소하였다. 최대 이병주율(DI)의 변화율은 수도권 지역, 남해안과 동해안 지역 및 제주 내륙 지역에서는 궤양병의 발생이 10% 이상 줄어들 것으로 예측되었고 경상남도 내륙 등의 지역들에서는 10% 안쪽의 발생 변화가 있는 것으로 예측되었으며, 제주도 해안지역에서는 10% 이상 발생이 증가가 나타날 것으로 예측되었다.
- 월동기 저온 환경이 없다는 가정에서의 참다래 궤양병으로 인한 가지 피해량값(NNF)은 대부분의 지역에서 10% 이상의 증가가 예측되고 반대로 월동기 저온으로 인한 참다래 궤양병 피해 증가량값(RNI)은 대부분의 지역에서 10% 이하의 감소가 예측되어서 이 두가지 값의 곱의 형태로 예측되는 참다래 궤양병의 최대이병주율의 변화는 어느 쪽의 값의 변화가 더 큰가에 따라서 증가 또는 감소가 예측된다. 즉, 10% 이상의 이병주율 증가 변화는 온난화로 인한 온도 상승으로 인한 병 발생 증가의 크기가 기후 변화로 인한 월동기 저온 환경의 감소로 인한 병 발생 감소의 크기보다 상대적으로 큰 것으로, 반대로 10% 이상의 이병주율 감소 변화는 월동기 저온 환경의 감소로 인한 병 발생 감소의 크기가 상대적으로 더 큰 것으로 예측됨을 의미한다.
- 덧붙여 고추 탄저병의 경우에 이런 변화가 지역에 관계없이 동일한 속도로 발생하지 일어나지 않고 일부 지역에서는 더 빠르게 다른 일부 지역에서는 비교적 완만하게 변화할 것으로 예상된다(Shin and Yun, 2011). 즉, 병의 종류가 다르거나 같은 병이라도 발생 지역이 다르면 기후변화에 따른 병해 발생 생태 변화가 다르게 나타날 가능성이 높았다.
- 월동기 저온 환경이 없다는 가정에서의 참다래 궤양병으로 인한 가지 피해량값(NNF)은 모든 지역에서 증가하였고 월동기 저온으로 인한 참다래 궤양병 피해 증가량값 (RNI)은 제주도 해안 지역에서만 10% 안쪽의 변화를 보였으며 다른 지역들에서는 10% 이상 감소하였다. 최대 이병주율(DI)의 변화율은 수도권 지역, 남해안과 동해안 지역 및 제주 내륙 지역에서는 궤양병의 발생이 10% 이상 줄어들 것으로 예측되었고 경상남도 내륙 등의 지역들에서는 10% 안쪽의 발생 변화가 있는 것으로 예측되었으며, 제주도 해안지역에서는 10% 이상 발생이 증가가 나타날 것으로 예측되었다.
- 월동기 저온 환경이 없다는 가정에서의 참다래 궤양병으로 인한 가지 피해량값(NNF)은 거의 모든 지역에서 증가하였고 월동기 저온으로 인한 참다래 궤양병 피해 증가량값 (RNI)은 제주도 서쪽 해안 등의 일부지역에서만 10% 안쪽의 변화를 보였으며 다른 대부분의 지역에서는 10% 이상 감소하였다. 최대이병주율(DI)의 변화율은 남해안과 서쪽 해안을 제외한 제주 지역에서는 궤양병의 발생이 10% 이상 줄어들 것으로 예측되었고 수도권과 동해안 지역, 경상남도 내륙 지역에서는 10% 안쪽의 발생 변화가 있는 것으로 예측되었으며 강원도, 경상도의 일부 내륙 지역과 제주도 서쪽 해안지역에서는 10% 이상 발생이 증가가 나타날 것으로 예측되었다. RCP4.
후속연구
- 따라서, 예측 정확도에서 큰 차이가 없다면 엽면 습윤이나 강우 요소를 병 발생 예측에 사용하지 않는 식물병 모형을 사용하여 미래예측기후에 따른 식물병 발생 변동을 예측하는 것이 더 개연성 있는 결과를 얻을 수있을 것이다. 덧붙여 기후변화에 따른 병원균의 병원성 및 기주의 저항성 변동과 미래 기후 환경에서 기주의 재배가능성과 같이 식물병 모형에서는 고려되지 않지만 미래 병발생에는 큰 영향을 줄 수 있는 요소들도 모형의 결과와 함께 고려하여야 더욱 개연성이 높은 예측이 될 것이다.
- 더욱이 식물병 발생과정에서 중요한 엽면 습윤이나 강우에 관한 예측은 기후 변화에 따른 기온상승 예측보다 훨씬 어려우므로 미래 발병 예측을 곤란하게 하고 예측 정확도를 떨어뜨리는 요인이다. 따라서, 예측 정확도에서 큰 차이가 없다면 엽면 습윤이나 강우 요소를 병 발생 예측에 사용하지 않는 식물병 모형을 사용하여 미래예측기후에 따른 식물병 발생 변동을 예측하는 것이 더 개연성 있는 결과를 얻을 수있을 것이다. 덧붙여 기후변화에 따른 병원균의 병원성 및 기주의 저항성 변동과 미래 기후 환경에서 기주의 재배가능성과 같이 식물병 모형에서는 고려되지 않지만 미래 병발생에는 큰 영향을 줄 수 있는 요소들도 모형의 결과와 함께 고려하여야 더욱 개연성이 높은 예측이 될 것이다.
- 결론적으로 기후 변화에 따라서 궤양병의 미래 피해는 병원 세균이 이미 도입되어 병을 충분히 발생시킬 정도로 감염이 존재한다는 가정 아래에서 지역이나 예측에 사용된 시나리오에 따라서 차이는 있지만 2050년대까지 제주도와 남해안 일부 지역을 제외한 대부분의 지역에서 최대 이병주율 75%이상으로 크게 나타날 것으로 예측되므로 새롭게 참다래 재배를 하는 경우에 비교적 낮은 수준의 최대이병주율이 예측되는 지역에서 하는 것이 유리할 것이며 높은 최대이병주율이 예상되는 지역에서는 궤양병 병원세균의 유입을 막는 경종적 노력을 충분히 하지 않으면 궤양병으로 인한 큰 피해가 예상된다. 한편, 온난화로 인한 궤양병 피해 증가와 겨울철 저온 환경 감소로 인한 궤양병 피해 감소 요인이 모두 존재하여 지역별로 궤양병 피해의 증가 및 감소의 경향이 다르게 나타날 것으로 예측되지만 완만한 기후 변화 시나리오인 RCP4.5에서는 비교적 급격한 기후 변화 시나리오 RCP8.5에서와는 달리 전반적으로 궤양병으로 인한 피해가 현재에 비해 큰 차이가 없거나 피해가 감소하는 경향을 나타내므로 기후변화의 속도를 줄이는 노력이 미래 참다래 궤양병의 피해를 줄이는 데에도 기여할 것으로 예측된다.
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