본 논문에서는 1981년 이후 중간 강도 이상의 엘니뇨가 발생한 해의 노지 봄배추의 단위면적당 생산량의 변화를 분석하였다. 엘니뇨가 발생한 해(n=16)의 전국 평균 노지 봄배추의 생산량은 $4,016{\pm}342kg\;10a^{-1}$으로 미발생한 해(n=20)의 전국 평균 노지 봄배추의 생산량($3,800{\pm}370kg\;10a^{-1}$)보다 단위면적당 216kg 적었지만, 통계적으로는 유의하지 않았다(t=1,812, p=0.078). 또한, 엘니뇨가 종료한 해의 전국 평균 노지 봄배추의 생산량이 엘니뇨가 시작한 해와 엘니뇨가 미발생한 해보다 낮은 경향을 보였지만, 이 또한 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석되었다(df=2, f=2.195, p=0.127). 하지만, 강원도와 경상북도에서는 엘니뇨가 종료한 해의 노지 봄배추의 단위면적당 생산량은 통계적으로 유의하게 엘니뇨가 시작한 해와 엘니뇨가 미발생한 해보다 줄어드는 것으로 분석되었다. 이러한 원인으로 노지 봄배추 재배기간의 일조부족 현상이 1차적으로 조사되었으나, 앞으로 작물기상환경 측면에서 엘니뇨 발생이 작물생산성에 미치는 영향에 대한 추가 연구가 필요할 것이다.
본 논문에서는 1981년 이후 중간 강도 이상의 엘니뇨가 발생한 해의 노지 봄배추의 단위면적당 생산량의 변화를 분석하였다. 엘니뇨가 발생한 해(n=16)의 전국 평균 노지 봄배추의 생산량은 $4,016{\pm}342kg\;10a^{-1}$으로 미발생한 해(n=20)의 전국 평균 노지 봄배추의 생산량($3,800{\pm}370kg\;10a^{-1}$)보다 단위면적당 216kg 적었지만, 통계적으로는 유의하지 않았다(t=1,812, p=0.078). 또한, 엘니뇨가 종료한 해의 전국 평균 노지 봄배추의 생산량이 엘니뇨가 시작한 해와 엘니뇨가 미발생한 해보다 낮은 경향을 보였지만, 이 또한 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석되었다(df=2, f=2.195, p=0.127). 하지만, 강원도와 경상북도에서는 엘니뇨가 종료한 해의 노지 봄배추의 단위면적당 생산량은 통계적으로 유의하게 엘니뇨가 시작한 해와 엘니뇨가 미발생한 해보다 줄어드는 것으로 분석되었다. 이러한 원인으로 노지 봄배추 재배기간의 일조부족 현상이 1차적으로 조사되었으나, 앞으로 작물기상환경 측면에서 엘니뇨 발생이 작물생산성에 미치는 영향에 대한 추가 연구가 필요할 것이다.
El $Ni{\tilde{n}}o$ would cause extreme weather conditions, which would result in a negative impact on crop production. The objective of this study was to assess the impact of El $Ni{\tilde{n}}o$ on spring kimchi cabbabe production for the period from 1981- 2016 in South Korea....
El $Ni{\tilde{n}}o$ would cause extreme weather conditions, which would result in a negative impact on crop production. The objective of this study was to assess the impact of El $Ni{\tilde{n}}o$ on spring kimchi cabbabe production for the period from 1981- 2016 in South Korea. In this study, years with less than 1.0 Oceanic $Ni{\tilde{n}}o$ index were classified into non El $Ni{\tilde{n}}o$ years. The other years were classified as El $Ni{\tilde{n}}o$ years. The national average production of spring kimchi cabbage in El $Ni{\tilde{n}}o$ years ($3,800kg\;10a^{-1}$) tended to be less than that in non El $Ni{\tilde{n}}o$ years ($4,016kg\;10a^{-1}$). However, there was no significant differences (p = 0.078) in the production between these groups of years. The averaged production of spring kimchi cabbage of El $Ni{\tilde{n}}o$ end years ($3,707{\pm}331kg\;10a^{-1}$) was less than those of El $Ni{\tilde{n}}o$ start years and non El $Ni{\tilde{n}}o$ years by 186 and $309kg\;10a^{-1}$, respectively. Still, such difference was not significant statistically (p=0.127), either. In contrast, there were provinces where the production of spring kimchi cabbage had significant differences by El $Ni{\tilde{n}}o$ occurrence. For example, El $Ni{\tilde{n}}o$ end years had significantly less spring kimchi cabbage production than El $Ni{\tilde{n}}o$ start years and non El $Ni{\tilde{n}}o$ years in Gangwon (p=0.038) and Gyeongbuk (p=0.053) provinces. It appeared that differences in cabbage production resulted from short sunshine duration, which merits further analysis on the impact of extreme weather condtions during El $Ni{\tilde{n}}o$ years on crop production.
El $Ni{\tilde{n}}o$ would cause extreme weather conditions, which would result in a negative impact on crop production. The objective of this study was to assess the impact of El $Ni{\tilde{n}}o$ on spring kimchi cabbabe production for the period from 1981- 2016 in South Korea. In this study, years with less than 1.0 Oceanic $Ni{\tilde{n}}o$ index were classified into non El $Ni{\tilde{n}}o$ years. The other years were classified as El $Ni{\tilde{n}}o$ years. The national average production of spring kimchi cabbage in El $Ni{\tilde{n}}o$ years ($3,800kg\;10a^{-1}$) tended to be less than that in non El $Ni{\tilde{n}}o$ years ($4,016kg\;10a^{-1}$). However, there was no significant differences (p = 0.078) in the production between these groups of years. The averaged production of spring kimchi cabbage of El $Ni{\tilde{n}}o$ end years ($3,707{\pm}331kg\;10a^{-1}$) was less than those of El $Ni{\tilde{n}}o$ start years and non El $Ni{\tilde{n}}o$ years by 186 and $309kg\;10a^{-1}$, respectively. Still, such difference was not significant statistically (p=0.127), either. In contrast, there were provinces where the production of spring kimchi cabbage had significant differences by El $Ni{\tilde{n}}o$ occurrence. For example, El $Ni{\tilde{n}}o$ end years had significantly less spring kimchi cabbage production than El $Ni{\tilde{n}}o$ start years and non El $Ni{\tilde{n}}o$ years in Gangwon (p=0.038) and Gyeongbuk (p=0.053) provinces. It appeared that differences in cabbage production resulted from short sunshine duration, which merits further analysis on the impact of extreme weather condtions during El $Ni{\tilde{n}}o$ years on crop production.
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문제 정의
본 논문에서는 1981년 이후 중간 강도 이상의 엘니뇨가 발생한 해의 노지 봄배추의 단위면적당 생산량의 변화를 분석하였다. 엘니뇨가 발생한 해(n=16)의 전국 평균 노지 봄배추의 생산량은 4,016±342kg 10a-1으로 미발생한 해(n=20)의 전국 평균 노지 봄배추의 생산량(3,800±370kg 10a-1)보다 단위면적당 216kg 적었지만, 통계적으로는 유의하지 않았다(t=1,812, p=0.
따라서 이들 채소의 생산량에 대한 이상기상 영향을 미리 예측하는 것은 농산물 수급대책를 강구하는데 있어서 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 1981년 이후 중간 강도 이상의 엘니뇨가 노지 봄배추의 생산량에 미치는 영향을 전국 및 행정구역별로 분석하여 향후 엘니뇨 발생 전망에 따른 채소수급의 선제적인 대책에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다.
제안 방법
1981년부터 2016년까지 36년간의 연도별 채소생산량(엽채류) 자료는 통계청에서 운영하는 국가통계포털(KOSIS, 2017)로부터 다운받아 활용하였다. 다운받은 자료 중에서 노지에서 재배된 봄배추의 단위면적당(10a) 생산량 자료를 전국 평균과 행정구역(province) 평균으로 구분하여 분석자료로 활용하였다. 특별시와 광역시는 노지 봄배추 재배면적이 극히 적어서 행정구역별 비교 분석에서는 제외하였다.
전국 및 행정구역별 노지 봄배추의 단위면적당 생산량은 매년 증가하는 경향이고 그 추세가 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다(강원도는 제외) (Table 1). 따라서 잔차분석을 통해 경향성과 변동성을 제거하여 연도별 노지 봄배추의 단위면적당 생산량을 재 산정하였고(Fig. 2b), 재산정된 생산량 자료를 이용하여 엘니뇨 발생이 우리나라 노지 봄배추 생산량에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다.
t-검정에서 독립변수는 2개로 엘니뇨가 발생한 해(n=16)와 엘니뇨 미발생한 해(n=20)의 노지 봄배추 생산량으로 하였다. 분산분석에서 독립변수는 3개로 엘니뇨가 발생한 해를 엘니뇨가 시작한 해와 엘니뇨가 종료한 해로 구분하여, 엘니뇨가 시작한 해(n=8)와 엘니뇨가 종료한 해(n=8), 그리고 엘니뇨 미발생한 해(n=20)의 노지 봄배추 생산량으로 하였다.
이와 같은 규정에 의하면, 1981년부터 2016년까지 36년동안에 중간 강도 이상의 엘니뇨가 발생한 횟수는 총 8회이며, 발생기간은 1982-1983년, 1986-1987년, 1991-1992년, 1994-1995년, 1997-1998년, 2002-2003년, 2009-2010년, 2015-2016년 등이다. 여기서 1982, 1986, 1991, 1994, 1997, 2002, 2009, 2015년 등 8개년은 엘니뇨가 시작한 해로, 1983, 1987, 1992, 1995, 1998, 2003, 2010, 2016년 등 8개년은 엘니뇨가 종료한 해로 각각 선정하여 노지 봄배추의 생산량 변화에 대한 엘니뇨 영향 분석에 이용하였다.
중간 강도 이상의 엘니뇨가 발생한 해를 시작한 해(n=8)와 종료한 해(n=8)로 각각 세분하고, 이들의 단위면적당 노지 봄배추의 생산량과 엘니뇨 미발생한 해(n=20)의 생산량 차이를 분석하였다. 엘니뇨가 종료한 해의 전국 평균 노지 봄배추의 생산량은 3,707±331kg 10a-1으로 엘니뇨가 시작한 해(3,893±405kg 10a-1)와엘니뇨가 미발생한 해(4,016±342kg 10a-1)에 비해서 각각 186kg, 309kg 10a-1씩 적은 것으로 분석되었다.
대상 데이터
1981년부터 2016년까지 36년간의 연도별 채소생산량(엽채류) 자료는 통계청에서 운영하는 국가통계포털(KOSIS, 2017)로부터 다운받아 활용하였다. 다운받은 자료 중에서 노지에서 재배된 봄배추의 단위면적당(10a) 생산량 자료를 전국 평균과 행정구역(province) 평균으로 구분하여 분석자료로 활용하였다.
본 연구에서는 3개월 이동평균한 엘니뇨 감시구역(열대 태평양 Nino3.4 지역: 5°S∼5°N, 170°W∼120°W)의 해수면온도 편차가 +0.5℃ 이상으로 5개월 이상 지속될 때 그 첫 달을 엘니뇨 발생의 시작으로 보는 미국의 규정을 이용하였고, 엘니뇨 감시구역의 평균 해수면온도 편차를 3개월 이동평균한 값인 Oceanic Nino Index (ONI)를 이용하여 ONI 값이 1.0 이상인 중간 강도 이상의 엘니뇨가 나타난 해를 엘니뇨가 발행한 해로 선정하였다(NOAA, 2018) (Fig. 1).
데이터처리
농업기술의 발전 등으로 농작물의 생산성은 연도별로 증가하는 경향이 있다. 따라서 본 연구에서는 회귀분석을 통해 노지 봄배추의 단위면적당 생산량의 연도별 경향성을 파악한 다음, 경향성이 있는 경우에는 잔차분석을 통해 경향성을 제거한 후, 엘니뇨 영향에 대한 통계분석에 활용하였다. 통계분석은 t-검정과 일원 분산분석(one way ANOVA)을 실시하였다.
따라서 본 연구에서는 회귀분석을 통해 노지 봄배추의 단위면적당 생산량의 연도별 경향성을 파악한 다음, 경향성이 있는 경우에는 잔차분석을 통해 경향성을 제거한 후, 엘니뇨 영향에 대한 통계분석에 활용하였다. 통계분석은 t-검정과 일원 분산분석(one way ANOVA)을 실시하였다. t-검정에서 독립변수는 2개로 엘니뇨가 발생한 해(n=16)와 엘니뇨 미발생한 해(n=20)의 노지 봄배추 생산량으로 하였다.
성능/효과
이와같이 엘니뇨가 종료한 해에 노지 봄배추의 생산성이 낮아진 한 가지 원인으로 일조부족 현상을 들 수 있었다. 노지 봄배추의 재배기간인 3월 상순부터 7월 상순까지의 기간을 대상으로 이상기상 발생 현황을 조사한 결과,이상과조(異常寡照, 일조부족) 현상은 엘리뇨가 종료한 해에서는 순(旬) 기준으로 0.5회/재배기간 발생했으나, 엘니뇨가 시작한 해와 엘니뇨가 미발생한 해에서는 각각 0.19회, 0.28회 발생한 것으로 분석되었다. 반면에 온도와 강수관련 이상기상 현상은 뚜렷한 차이가 발견되지 않았다(분석자료 미제시).
078). 또한, 엘니뇨가 종료한 해의 전국 평균 노지 봄배추의 생산량이 엘니뇨가 시작한 해와 엘니뇨가 미발생한 해보다 낮은 경향을 보였지만, 이 또한 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석되었다(df=2, f=2.195, p=0.127). 하지만, 강원도와 경상북도에서는 엘니뇨가 종료한 해의 노지 봄배추의 단위면적당 생산량은 통계적으로 유의하게 엘니뇨가 시작한 해와 엘니뇨가 미발생한 해보다 줄어드는 것으로 분석되었다.
)에서 다음으로 컸다. 반면에 단위면적당 평균 생산량이 가장 적었던 강원도(120kg 10yr-1)에서 증가 경향이 가장 낮은 것으로 분석되었다.
본 연구에서 이용한 엘니뇨 발생 규정 기준에 의하면, 1981년부터 2016년까지 과거 36년동안에 엘니뇨는 총 11회 발생하였다. 이중에 1997-1998년 기간의 엘니뇨와 2015-2016년 기간의 엘니뇨는 ONI가 최대+2.
엘니뇨가 종료한 해의 전국 평균 노지 봄배추의 생산량은 3,707±331kg 10a-1으로 엘니뇨가 시작한 해(3,893±405kg 10a-1)와엘니뇨가 미발생한 해(4,016±342kg 10a-1)에 비해서 각각 186kg, 309kg 10a-1씩 적은 것으로 분석되었다.
이와 같이 엘니뇨가 종료한 해의 전국 평균 노지 봄배추의 단위면적당 생산량이 엘니뇨가 시작한 해와 엘니뇨가 미발생한 해보다 낮은 경향을 보였지만, 통계적으로 유의(<0.05)하지 않는 것으로 분석되었다(df=2, f=2.195, p=0.127) (Table 3).
전국 및 행정구역별 노지 봄배추의 단위면적당 생산량은 매년 증가하는 경향이고 그 추세가 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다(강원도는 제외) (Table 1). 따라서 잔차분석을 통해 경향성과 변동성을 제거하여 연도별 노지 봄배추의 단위면적당 생산량을 재 산정하였고(Fig.
전국 평균 노지 봄배추의 생산량은 10년에 393kg 10a-1씩 증가하는 경향으로(Fig. 2a), 통계적으로도 유의(p<0.001)하게 증가한 것으로 분석되었다(Table 1).
통계적으로는 유의(<0.05)하지 않았지만, 전국 평균 노지 봄배추의 단위면적당 생산량은 엘니뇨가 발생한 해가 미발생한 해보다 적은 것으로 조사되었고, 엘니뇨가 발생한 해에서는 엘리뇨가 종료한 해가 엘니뇨가 시작한 해보다 생산량이 적은 것으로 분석되었다.
후속연구
본 연구는 노지 봄배추의 생육과 생산량에 영향을 미치는 가뭄, 폭우 등 악기상과 병해충에 의한 대규모 피해 등이 반영되지 못한 결과일 수도 있으므로, 이들과의 관계에 대한 세밀한 분석결과가 향후 보완되어야 할 것이다. 그리고 노지 봄배추의 재배기간에 생육과 생산량에 영향을 주는 각종 환경요소와 엘니뇨의 관련성에 대한 추가 연구도 요구된다.
본 연구는 노지 봄배추의 생육과 생산량에 영향을 미치는 가뭄, 폭우 등 악기상과 병해충에 의한 대규모 피해 등이 반영되지 못한 결과일 수도 있으므로, 이들과의 관계에 대한 세밀한 분석결과가 향후 보완되어야 할 것이다. 그리고 노지 봄배추의 재배기간에 생육과 생산량에 영향을 주는 각종 환경요소와 엘니뇨의 관련성에 대한 추가 연구도 요구된다.
하지만, 강원도와 경상북도에서는 엘니뇨가 종료한 해의 노지 봄배추의 단위면적당 생산량은 통계적으로 유의하게 엘니뇨가 시작한 해와 엘니뇨가 미발생한 해보다 줄어드는 것으로 분석되었다. 이러한 원인으로 노지 봄배추 재배기간의 일조부족 현상이 1차적으로 조사되었으나, 앞으로 작물기상환경 측면에서 엘니뇨 발생이 작물생산성에 미치는 영향에 대한 추가 연구가 필요할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
이상기상 발생의 원인은 무엇인가?
최근 들어 전세계적으로 폭우와 폭설, 폭염과 혹한, 가뭄, 점점 강해지는 태풍 등 예상치 못한 각종 이상기상 현상이 자주 발생하고 있다. 이런 이상기상 발생의 원인으로 지구온난화와 적도 태평양에서 나타나는 엘니뇨/라니냐 현상을 들 수 있다. 즉, 적도 해양의 수온 변동은 전세계적으로 큰 기후 변동을 유발시키고 있으며 이 현상과 세계 각지에서 일어나는 기상이변들 간의 연계성은 비교적 잘 알려진 상태이다(Neeln, 1990; Latif et al.
엘니뇨 현상을 분석한 Ropelewski and Halpert와 Halpert and Ropelowski에 따르면 우리나라와 일본에는 언제 영향을 미치는 것으로 나타나는가?
전세계적인 엘니뇨의 영향을 분석한 Ropelewski and Halpert(1987)와 Halpert and Ropelowski(1992)에 따르면, 우리 나라는 겨울철의 온도가 높은 경향을 보이나 여름철에는 영향이 유의하지 않은 것으로 나타나고, 일본의 경우 장마 종료가 늦어지는 경향을 나타내어 여름철 기온은 낮아지고, 반면에 겨울철 기온이 높아지는 경향을 나타낸다. Kwon et al.
엘니뇨 현상에 대해 수많은 관심을 가지고 연구의 대상으로 삼는 이유는 무엇인가?
엘니뇨 현상은 그 영향력이 광범위하고 지대하기 때문에 수많은 관심과 연구의 대상이 되고 있다. 특히, 엘니뇨에 의해 나타날 지구 온난화의 효과, 강수패턴의 변화 등에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다.
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