기후변화가 축산 생산성에 미치는 영향 -거세우, 낙농, 양돈, 산란계, 육계를 대상으로- Effects of Impact of Climate Change on Livestock Productivity - For bullocks, dairy, pigs, laying hens, and broilers -원문보기
현재 전 세계적으로 기후변화가 농업에 미치는 영향도가 점차 커지고 있다. 본 연구는 기후변화가 축산 생산성 변화에 미치는 영향 정도를 파악하고자 하였다. 기후변화 요소들 중 가장 큰 영향력을 지닌 변수들을 선행연구와 전문가 조사를 통해 알아보았다. 그리고 현재 축산농가들의 실질적 생산성 자료를 이용하여 기후변화와의 관계성에 대해 알아보았다. 가축 등 농업 생산성 변화에 관한 기후 평가를 위해 국내에서 축종별(한우(거세우), 낙농, 양돈, 산란계, 육계) 등의 전국 대표 자료들을 조사하였다. 또한 평가지표를 선정하고 분류하기 위하여 선행연구로서 기후변화 요인 변수선정 연구, 기후변화 요인 변수의 가중치 계산연구 등을 살펴보았다. 본 연구는 축산부문에 있어서 산학연 및 농민 등이 전문가(한우17, 낙농15, 양돈36, 산란계16, 육계15명)를 활용하여 기후변화 취약성 평가지표에 대한 설문조사를 실시한 후 계층분석과정(AHP)을 이용하여 선정된 평가지표의 가중치를 산정하였다. 축산 생산성에 기후변화가 미치는 영향력 평가 AHP 분석 종합결과 사양관리기술, 시설, 기후 순으로 중요도가 나타났다. 이것은 시설, 기후에 대한 통제부분을 현재 축산분야에 있어서는 어느 정도 평균수준 이상으로 경영되고 있기 때문으로 판단해 볼 수 있으며, 본 연구가 기후변화에 대한 영향도 연구이므로 기후요인만을 살펴볼 경우에 축산 생산성 관련 중요 기후요인은 모든 축종에서 최고기온, 고온일수 및 일교온도차로 조사되었고, 축종 별로 기후요인의 우선순위에는 차이가 있었다. 모든 축종에서 고온일수가 가장 영향력이 큰 요인으로 조사되었으며, 2순위로 최고기온과 일교차가 있었다. 2순위 최고기온은 거세우, 낙농, 양돈에서 영향력이 더 컸으며, 일교차는 산란계와 육계에서 더 중요한 요인으로 평가되었다. 이에 평가지표의 타당성을 검증하기 위해 국내 기후, 강수량 및 일조시간의 변화를 조사하여 축산부문에서의 각 축종별 생산성에 영향을 주는지에 대해 조사된 축산분야 농가들의 생산성 데이터를 통해 관계성을 알아보았다. 관계성을 알아보기 위해 축종별 생산성을 대표할 수 있는 주요 생산지표(사료섭취량, 사료요구율, 사료비, 도체중, 육질, 유생산량, 유지율, MSY, 육성율, 산란율 등)들과 선행연구들을 통해 결정된 기후변화 변수(기상청의 지역별·월별자료)들 간의 상관관계 및 회귀 분석을 수행하였다. 이와 같이 본 연구결과 기후변화요인들이 축산 생산성에 영향을 미치고 있음을 도출, 관계성이 있다는 것을 알 수 있었다. 기후변화는 현재도 진행 중으로 지구온난화는 고온일수 빈도를 높이고 있으며 이것은 단순한 기온 상승이 아닌 재해형태의 영향력 및 빈도의 심각성도 내포하고 있다는 것을 의미한다. 따라서 축산환경에 있어 이러한 기후변화에 대응하는 적극적인 환경관리 및 제어기술을 사전에 확보할 필요가 있을 것이다. 또한 향후 축산 생산성 연구에 있어서 기후변화 요인들을 제어할 수 있는 사육환경과 사양시스템에 포커스를 맞추어 이와 관련된 세분화된 연구들이 이루어져야 할 것이며, 국내의 경우 기후변화 조사 및 연구에 있어 보다 민감도를 높여 이루어질 필요가 있을 것이다.
현재 전 세계적으로 기후변화가 농업에 미치는 영향도가 점차 커지고 있다. 본 연구는 기후변화가 축산 생산성 변화에 미치는 영향 정도를 파악하고자 하였다. 기후변화 요소들 중 가장 큰 영향력을 지닌 변수들을 선행연구와 전문가 조사를 통해 알아보았다. 그리고 현재 축산농가들의 실질적 생산성 자료를 이용하여 기후변화와의 관계성에 대해 알아보았다. 가축 등 농업 생산성 변화에 관한 기후 평가를 위해 국내에서 축종별(한우(거세우), 낙농, 양돈, 산란계, 육계) 등의 전국 대표 자료들을 조사하였다. 또한 평가지표를 선정하고 분류하기 위하여 선행연구로서 기후변화 요인 변수선정 연구, 기후변화 요인 변수의 가중치 계산연구 등을 살펴보았다. 본 연구는 축산부문에 있어서 산학연 및 농민 등이 전문가(한우17, 낙농15, 양돈36, 산란계16, 육계15명)를 활용하여 기후변화 취약성 평가지표에 대한 설문조사를 실시한 후 계층분석과정(AHP)을 이용하여 선정된 평가지표의 가중치를 산정하였다. 축산 생산성에 기후변화가 미치는 영향력 평가 AHP 분석 종합결과 사양관리기술, 시설, 기후 순으로 중요도가 나타났다. 이것은 시설, 기후에 대한 통제부분을 현재 축산분야에 있어서는 어느 정도 평균수준 이상으로 경영되고 있기 때문으로 판단해 볼 수 있으며, 본 연구가 기후변화에 대한 영향도 연구이므로 기후요인만을 살펴볼 경우에 축산 생산성 관련 중요 기후요인은 모든 축종에서 최고기온, 고온일수 및 일교온도차로 조사되었고, 축종 별로 기후요인의 우선순위에는 차이가 있었다. 모든 축종에서 고온일수가 가장 영향력이 큰 요인으로 조사되었으며, 2순위로 최고기온과 일교차가 있었다. 2순위 최고기온은 거세우, 낙농, 양돈에서 영향력이 더 컸으며, 일교차는 산란계와 육계에서 더 중요한 요인으로 평가되었다. 이에 평가지표의 타당성을 검증하기 위해 국내 기후, 강수량 및 일조시간의 변화를 조사하여 축산부문에서의 각 축종별 생산성에 영향을 주는지에 대해 조사된 축산분야 농가들의 생산성 데이터를 통해 관계성을 알아보았다. 관계성을 알아보기 위해 축종별 생산성을 대표할 수 있는 주요 생산지표(사료섭취량, 사료요구율, 사료비, 도체중, 육질, 유생산량, 유지율, MSY, 육성율, 산란율 등)들과 선행연구들을 통해 결정된 기후변화 변수(기상청의 지역별·월별자료)들 간의 상관관계 및 회귀 분석을 수행하였다. 이와 같이 본 연구결과 기후변화요인들이 축산 생산성에 영향을 미치고 있음을 도출, 관계성이 있다는 것을 알 수 있었다. 기후변화는 현재도 진행 중으로 지구온난화는 고온일수 빈도를 높이고 있으며 이것은 단순한 기온 상승이 아닌 재해형태의 영향력 및 빈도의 심각성도 내포하고 있다는 것을 의미한다. 따라서 축산환경에 있어 이러한 기후변화에 대응하는 적극적인 환경관리 및 제어기술을 사전에 확보할 필요가 있을 것이다. 또한 향후 축산 생산성 연구에 있어서 기후변화 요인들을 제어할 수 있는 사육환경과 사양시스템에 포커스를 맞추어 이와 관련된 세분화된 연구들이 이루어져야 할 것이며, 국내의 경우 기후변화 조사 및 연구에 있어 보다 민감도를 높여 이루어질 필요가 있을 것이다.
The global impact of climate change on agriculture is now increasing. The purpose of this study was to investigate the effect of climate change on livestock productivity. The variables that have the greatest influence on climate change factors were examined through previous studies and expert survey...
The global impact of climate change on agriculture is now increasing. The purpose of this study was to investigate the effect of climate change on livestock productivity. The variables that have the greatest influence on climate change factors were examined through previous studies and expert surveys. We also used the actual productivity data of livestock farmers to investigate the relationship with climate change. In order to evaluate the climate for changes in livestock productivity, national representative data (such as bullocks, dairy, pigs, laying hens, and broilers) were surveyed in Korea. Also, to select and classify evaluation indexes, we selected climate change factor variables as prior studies and studied the weighting factor of climate variable factors. In this study, the researchers of industry, academia, and farmers in the livestock sector conducted questionnaires on the indicators of vulnerability to climate change using experts, and then weighed the selected indicators using the hierarchical analysis process (AHP). In order to verify the validity of the evaluation index, was examined using domestic climate data (temperature, precipitation, humidity, etc.). Correlation and regression analysis were performed. The empirical relationship between climate change and livestock productivity was examined through this study. As a result, we used data with high reliability of statistical analysis and found that there are significant variables.
The global impact of climate change on agriculture is now increasing. The purpose of this study was to investigate the effect of climate change on livestock productivity. The variables that have the greatest influence on climate change factors were examined through previous studies and expert surveys. We also used the actual productivity data of livestock farmers to investigate the relationship with climate change. In order to evaluate the climate for changes in livestock productivity, national representative data (such as bullocks, dairy, pigs, laying hens, and broilers) were surveyed in Korea. Also, to select and classify evaluation indexes, we selected climate change factor variables as prior studies and studied the weighting factor of climate variable factors. In this study, the researchers of industry, academia, and farmers in the livestock sector conducted questionnaires on the indicators of vulnerability to climate change using experts, and then weighed the selected indicators using the hierarchical analysis process (AHP). In order to verify the validity of the evaluation index, was examined using domestic climate data (temperature, precipitation, humidity, etc.). Correlation and regression analysis were performed. The empirical relationship between climate change and livestock productivity was examined through this study. As a result, we used data with high reliability of statistical analysis and found that there are significant variables.
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