[논문]봄철 과수 꽃눈 발육 수준에 따른 저온해 위험도 산정

김진희; 김대준; 김수옥; 윤은정; 주옥정; 박종선; 신용순

doi:10.5532/kjafm.2019.21.1.55

봄철 과수 꽃눈 발육 수준에 따른 저온해 위험도 산정
Estimation of freeze damage risk according to developmental stage of fruit flower buds in spring 원문보기

한국농림기상학회지 = Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, v.21 no.1, 2019년, pp.55 - 64

김진희 ((재)국가농림기상센터) , 김대준 ((재)국가농림기상센터) , 김수옥 ((재)국가농림기상센터) , 윤은정 ((재)국가농림기상센터) , 주옥정 (경기도농업기술원 환경농업연구과) , 박종선 ((주)에피넷) , 신용순 ((주)에피넷)

초록
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기후변화에 따른 이상난동 현상으로 과수 개화시기는 앞당겨지는 추세이며, 이에 따라 발아-개화기를 전후로 갑작스레 출현하는 저온에 의한 피해사례가 증가하고 있다. 특정 과원 내에서 동일한 저온이 발생하더라도 개별 과수의 현재 발육상태에 따라 저온에 견뎌내는 힘은 각각 다르므로 피해정도와 양상은 다르게 나타나는데, 기존 과수 꽃눈의 발육상태별 동사온도 기준만으로는 기온 공간변이가 큰 임의 지역의 저온해를 예상하기에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고 조기 대응할 수 있도록 생육추정 모델을 이용해 과수의 생육 수준을 예측하여 봄철 기온 예보자료만으로 저온에 따른 위험수준을 정량적으로 평가할 수 있는 저온해 위험도 함수식을 도출하였다. 저온해 위험 추정식을 2018년을 대상으로 '후지' 사과, '장호원황도' 복숭아, '신고' 배에 적용하여 저온해 발생일과 위험분포의 지리적 양상을 주산지별로 분석한 결과, 4월 8일에 모든 과수에서 저온해가 가장 큰 것으로 나타났다. 대표 주산지로 보면 사과는 거창, 함양, 장수에서, 복숭아는 의성, 청도, 김천, 임실, 남원, 대구에서, 배는 김천, 천안, 아산, 논산, 울산, 경주, 진주 일대에서 피해가 많이 발생했을 것으로 예상되었다. 이 기술은 과수 재배농가의 봄철 저온 피해 경감 및 이상기후에 따른 대응기술 마련에 기여할 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The flowering seasons can be advanced due to climate change that would cause an abnormally warm winter. Such warm winter would increase the frequency of crop damages resulted from sudden occurrences of low temperature before and after the vegetative growth stages, e.g., the period from germination to flowering. The degree and pattern of freezing damage would differ by the development stage of each individual fruit tree even in an orchard. A critical temperature, e.g., killing temperature, has been used to predict freeze damage by low-temperature conditions under the assumption that such damage would be associated with the development stage of a fruit flower bud. However, it would be challenging to apply the critical temperature to a region where spatial variation in temperature would be considerably high. In the present study, a phenological model was used to estimate major bud development stages, which would be useful for prediction of regional risks for the freeze damages. We also derived a linear function to calculate a probabilistic freeze risk in spring, which can quantitatively evaluate the risk level based solely on forecasted weather data. We calculated the dates of freeze damage occurrences and spatial risk distribution according to main production areas by applying the spring freeze risk function to apple, peach, and pear crops in 2018. It was predicted that the most extensive low-temperature associated freeze damage could have occurred on April 8. It was also found that the risk function was useful to identify the main production areas where the greatest damage to a given crop could occur. These results suggest that the freezing damage associated with the occurrence of low-temperature events could decrease providing early warning for growers to respond abnormal weather conditions for their farm.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1. A linear graph showing damage-inducing temperatures associated with bud burst, flowering, and post-flowering dates. These data were used to derive the actual risk index.
표 Table 1. Cumulative heat unit needed for bud burst (Hu_b) and flowering (HU_f), linear function for estimation of spring frost damage (SFD) by developmental stage of fruit flower buds
그림 Fig. 2. Bud burst dates distributions of ‘Fuji’ apple, ‘Changhowon’ peach, and ‘Niitaka’ pear over the South Korea in 2018. Geographical areas corresponding to bud burst dates on April 8 are marked with a red bold line and main production areas for each fruit are marked with black bold line.
그림 Fig. 3. Flowering dates distributions of ‘Fuji’ apple, ‘Changhowon’ peach, and ‘Niitaka’ pear over the South Korea in 2018. Geographical areas corresponding to flowering dates on April 8 are marked with a red bold line and main production areas for each fruit are marked with black bold line.
그림 Fig. 4. Geographic distribution for number of spring freeze damaged for apple, peach, and pear in 2018. The main production areas for each fruit are marked with black bold line.
그림 Fig. 5. Geographic distribution of spring freeze risk probability for apple, peach, and pear on 8 April 2018. The main production areas for each fruit are marked with black bold line.
표 Table 2. Flowering dates in 2018, and minimum temperature, damaged area, and the average/maximum spring freeze risk probability on April 8 in main production areas for each fruit

AI 본문요약
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문제 정의

과수 생육추정모델 기반 저온해 위험도 예측기술에 대한 신뢰도 평가는 이미 많은 연구를 통해 소개된 모델과 한계온도 기준을 그대로 사용하였기에 별도로 검증작업을 수행하지 않기로 한다. 대신 이상저온에 따른 저온피해가 심각했던 2018년을 대상으로 사과, 복숭아, 배의 저온해 발생일과 위험분포의 지리적 양상을 주산지별로 분석하여 피해보고 자료를 기반으로 결과를 평가하고자 하였다.
본 연구에서는 봄철 비후초기부터 개화 후기까지 7∼9단계로 세분화된 꽃눈의 발육수준에 따라 각각 10%, 90% 눈이 동사할 수 있는 한계온도(critical temperature) 기준으로부터 저온해 위험 수준을 확률로 표현하고자 하였다(Westwood, 1993; RDA, 2018).
본 연구에서는 우리나라 과수 재배 비중이 높으면서도 개화기 저온에 취약한 사과, 복숭아, 배를 대상으로, 생물계절모델을 이용하여 꽃눈 발육 단계를 추정 하고, 한계 온도 기준을 결합하여 봄철 발아기 이후부터 비대초기까지 매일의 기온에 따라 저온에 따른 위험수준을 상시 평가할 수 있는 방법을 제시하였다. 이상저온으로 봄철 꽃눈 피해가 심각했던 2018년에 추정기술을 적용하여 과종별 저온피해가 심각했던 지역을 탐색하고 위험수준을 평가하고자 하였다.
특정 과원 내에서 동일한 저온이 발생하더라도 개별 과수의 현재 발육상태에 따라 저온에 견뎌내는 힘은 각각 다르므로 피해정도와 양상은 다르게 나타나는데, 기존 과수 꽃눈의 발육상태별 동사온도 기준만으로는 기온 공간변이가 큰 임의 지역의 저온해를 예상하기에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고 조기 대응할 수 있도록 생육추정 모델을 이용해 과수의 생육 수준을 예측하여 봄철 기온 예보자료만으로 저온에 따른 위험수준을 정량적으로 평가할 수 있는 저온해 위험도 함수식을 도출하였다. 저온해 위험추정식을 2018년을 대상으로 ‘후지’ 사과, ‘장호원황도’ 복숭아, ‘신고’ 배에 적용하여 저온해 발생일과 위험분포의 지리적 양상을 주산지별로 분석한 결과, 4월 8일에 모든 과수에서 저온해가 가장 큰 것으로 나타났다.
본 연구에서는 우리나라 과수 재배 비중이 높으면서도 개화기 저온에 취약한 사과, 복숭아, 배를 대상으로, 생물계절모델을 이용하여 꽃눈 발육 단계를 추정 하고, 한계 온도 기준을 결합하여 봄철 발아기 이후부터 비대초기까지 매일의 기온에 따라 저온에 따른 위험수준을 상시 평가할 수 있는 방법을 제시하였다. 이상저온으로 봄철 꽃눈 피해가 심각했던 2018년에 추정기술을 적용하여 과종별 저온피해가 심각했던 지역을 탐색하고 위험수준을 평가하고자 하였다.

가설 설정

가을철 휴면에 진입한 꽃눈이 내생휴면에서 깨어나기 위해서는 저온요구도(chilling requirement, Cr) 만큼 일정량의 저온이 필요하며, 내생휴면해제 이후부터는 생장도일(growing degree days, GDD)과 동일한 개념으로 가온량을 계산하여 누적하게 된다. 누적된 가온량이 저온요구량과 같아지면 강제휴면타파(발아)가 되고, 정해진 고온요구도 (heating requirement, Hr)만큼 추가적인 가온량이 누적되면 개화가 된다고 가정한다.

제안 방법

1.5×1.5㎞ 일별 최고 및 최저기온 분포도를 이용하여 남한 46,105개(총 면적 약 103,736㎢) 격자마다 ‘후지’ 사과, ‘장호원황도’ 복숭아, ‘신고’ 배를 동일하게 식재하였다고 가정하고 생육추정모델을 구동하여 2018년에 대해 예상되는 발아일과 개화일 분포도를 살펴보았다.
꽃눈의 저온피해가 가장 심각했던 4월 8일에 대해 과종별로 저온해 위험도를 산정한 후 피해가 나타난 격자들을 따로 추출하여 지역별 피해 정도를 분석하였다(Fig. 5). 남한 총 46,105개 격자 중 사과 피해지역으로 분류되는 격자는 1,113개로 전체면적의 2.
본 연구에서는 봄철 비후초기부터 개화 후기까지 7∼9단계로 세분화된 꽃눈의 발육수준에 따라 각각 10%, 90% 눈이 동사할 수 있는 한계온도(critical temperature) 기준으로부터 저온해 위험 수준을 확률로 표현하고자 하였다(Westwood, 1993; RDA, 2018). 단, 꽃눈의 현 발육단계를 판단하기 위해 활용한 휴면시계모형은 비교적 육안으로 명확히 판별이 가능한 발아와 개화시점에 대해서만 추정이 가능하므로, 저온해 발생 위험온도 조건은 발아기, 개화기, 개화이후 세 단계 기준만을 이용하기로 하였다(Fig. 1). 최저기온으로부터 10% 동사온도와 90% 동사온도 기준을 이으면 일차함수식 형태로 꽃눈의 저온해 위험 확률을 나타낼 수 있으므로 사과, 복숭아, 배의 발아기, 개화기, 개화이후에 대한 식을 각각 도출하되, 우리나라 과수 주요품종에 맞춰진 위험온도 기준이 있는 경우에는 10% 동사온도 대신 위험온도를 피해유발온도로 지정하여 저온해 위험도를 계산할 수 있도록 추정 함수식을 작성하였다(Fig.
마지막으로 국가통계포털 농림어업총조사(KOSIS, 2018)에서 2015년의 과수 재배면적 통계자료를 수집 한 후, 과종별 상위 20개에 해당하는 주산지 시군을 선별하여 실제 과수재배가 많이 이루어지고 있는 주산지를 대상으로 실질적인 피해가 많았을 것으로 예상되는 지역을 살펴보았다.
발아가 시작 되면 꽃눈의 발육진행 수준을 정량화한 가온량과 그날의 아침 최저기온을 과종별 저온해 위험확률 함수식에 대입하여 매일의 저온피해 위험분포도를 1.5×1.5㎞ 의 동일한 해상도로 나타낼 수 있도록 ArcGIS (ESRI Inc., USA)를 이용해 계산하였다.
일 최고 및 최저기온 자료를 생육추정모델에 입력하여 격자별로 내생휴면해제일을 예측하고, 이후 계산되는 가온량으로부터 예상 발아일 및 개화일을 도출하였다. 봄철 과수 꽃눈의 발육상태에 따라 저온해 위험도를 계산하는 실질적 모델구현기간은 강제휴면이 해제되어 발아가 되는 시점부터, 개화가 진행되고 낙화기를 거쳐 최저기온이 더 이상 영하 이하로 떨어질 위험이 없는 6월 31일까지로 설정하였다. 발아가 시작 되면 꽃눈의 발육진행 수준을 정량화한 가온량과 그날의 아침 최저기온을 과종별 저온해 위험확률 함수식에 대입하여 매일의 저온피해 위험분포도를 1.
우선, 2018년의 과종별 발아일 이후부터 비대초기까지 매일의 최저기온에 따라 저온해를 예측하기 위해 생육추정모델 구동에 필요한 기온을 분포도 형태로 제작하였다. 남한 내륙에 위치한 89개 종관기상관측소의 일별 최고 및 최저기온을 2017년 10월부터 2018년 6월까지 수집하고 거리자승역산가중(inverse distance squared weighting, IDSW) 공간내삽에 고도편차에 의해 생기는 추정오차를 보정하여 1.
일 최고 및 최저기온 자료를 생육추정모델에 입력하여 격자별로 내생휴면해제일을 예측하고, 이후 계산되는 가온량으로부터 예상 발아일 및 개화일을 도출하였다. 봄철 과수 꽃눈의 발육상태에 따라 저온해 위험도를 계산하는 실질적 모델구현기간은 강제휴면이 해제되어 발아가 되는 시점부터, 개화가 진행되고 낙화기를 거쳐 최저기온이 더 이상 영하 이하로 떨어질 위험이 없는 6월 31일까지로 설정하였다.
최저기온과 생육단계에 따라 피해율을 추정할 수 있도록 과종별 발아기, 개화기, 개화이후 기간에 해당하는 꽃눈의 10% 동사온도와 90% 동사온도(또는 피해유발온도) 기준을 직선으로 이어 일차함수식을 산출 하였다(Fig. 1; Table 1). 발아부터 개화직전까지의 꽃눈 발달 수준은 생육추정모델에서 계산되는 발아 가온량과 개화 가온량의 보간법(interpolation)에 따라 연속성을 가지는 순차적 형태의 피해율을 나타낼 수 있도록 발아-개화 단계의 경우 Eq.
1). 최저기온으로부터 10% 동사온도와 90% 동사온도 기준을 이으면 일차함수식 형태로 꽃눈의 저온해 위험 확률을 나타낼 수 있으므로 사과, 복숭아, 배의 발아기, 개화기, 개화이후에 대한 식을 각각 도출하되, 우리나라 과수 주요품종에 맞춰진 위험온도 기준이 있는 경우에는 10% 동사온도 대신 위험온도를 피해유발온도로 지정하여 저온해 위험도를 계산할 수 있도록 추정 함수식을 작성하였다(Fig. 1).

대상 데이터

국가통계포털에서 수집한 2015년 과수 재배면적 조사자료를 바탕으로 과종별 상위 20개 주산지를 선정하고, 4월 8일 저온출현에 따른 시군별 예상 피해지 역에 대한 피해율의 공간평균값과 최대값을 Table 2에 제시하였다. 저온해 위험분포도에 주산지 시군과 재배 면적 순위를 표기한 Fig.
남한 내륙에 위치한 89개 종관기상관측소의 일별 최고 및 최저기온을 2017년 10월부터 2018년 6월까지 수집하고 거리자승역산가중(inverse distance squared weighting, IDSW) 공간내삽에 고도편차에 의해 생기는 추정오차를 보정하여 1.5×1.5㎞ 격자형의 일별 기온분포도를 복원하였다.

이론/모형

본 연구에서는 낙엽 수목의 내생 휴면 시작과 종료, 발아, 개화 등을 지칭하는 식물 계절(phenology)을 모의하기 위해, 많은 연구에서 활용된 바가 있는 Cesaraccio et al.(2004)의 휴면시계모형을 이용하였다. 이 모형에 따르면 낙엽과수의 개화과정을 꽃눈의 내생휴면 시작과 종료, 내생휴면해제 이후 발아를 거쳐 개화에 이르는 기간까지 2단계로 구분한다.

성능/효과

결과에 따르면 분포도의 공간평균값 기준 으로 발아일은 배가 가장 빠른 것으로 나타났고(3월28일, 3월 31일로 예상되었으며, 격자분포의 표준 편차는 10∼13일 수준이었다(Fig. 2).
5). 남한 총 46,105개 격자 중 사과 피해지역으로 분류되는 격자는 1,113개로 전체면적의 2.4%에 해당되며 피해지역 격자값들의 평균은 15.4%, 최대 47.8%까지 피해율이 발생한 것으로 추정되었다. 4월 8일 당시 사과의 꽃눈 생육단계는 대부분 발아기에 해당되었지만 소백산맥 고지대를 둘러싼 장수, 함양, 거창, 합천 일대가 낮은 최저기온의 영향으로 피해지 역으로 나타났다.
복숭아 개화일은 평균적으로 4월 20 일, 사과는 4월 25일로 배에 비해 4∼9일 정도 늦은 것으로 나타났다(Fig. 3).
복숭아는 20개 주산지 가운데 의성, 청도, 김천, 임실, 남원, 대구를 포함한 12개 시군에서 저온피해가 예상되었다. 복숭아 재배면적으로 꼽은 주산단지 1위에 해당하는 경북 영천에서도 평균 3.0%, 최대 8.1% 수준의 피해율이 나타났다. 대구, 경산, 전주 지역은 4월 8일 최저기온이 공간평균값 -1.
빠르게 진행된 개화반응으로 인해 피해면적이 더욱 커지는 결과를 초래 했다. 사과, 복숭아와 마찬가지로 배 역시 소백산맥을 중심으로 한 주변 시군에서 피해율이 가장 높았고, 피해가 발생한 지역의 피해율은 평균 15.3%, 최대 89.9%까지 나타났다.
5%에 해당 하는 10,850㎢가 피해지역에 해당되었다. 피해지역의 평균은 13.8%이었고, 경남 거창에서 73.9%로 가장 높은 피해율을 보였다. 배의 경우 8,607개 격자에 해당하는 약 19,366㎢ 면적이 피해지역으로 분류되었는데, 이는 전체면적에 18.

후속연구

기후변화에 따른 농작물의 피해 최소화를 위해서는 정확한 기상 예측과 더불어 취약성 분석이 필요하다. 국내에서 재배되는 영년생 식물, 즉 과수 작물의 경우 작물 별로 고유의 내한성을 가지고 있다.
2018년 저온피해 발생 직후 4월 9일에 조사된 실제 피해결과에 따르면 사과는 거창, 함양, 무주, 장수에서, 복숭아는 포항, 경산 등 주로 경북지역에서 피해가 발생하였으며, 배는 천안, 김천, 상주, 울산 등지에서 피해가 많았다고 설명하고 있다(한점화, 2018). 본 연구는 남한 전체를 대상으로 피해율을 산정하고, 이에 대한 예상 피해면적을 계산하였기에 과수 재배농가를 대상으로 조사된 실제 피해면적을 직접적으로 비교하기 에는 무리가 있을 것이다. 그러나 실제 조사된 과종별 피해지역과 주산지 대상으로 살펴본 예상 집중 피해지역은 상당부분 일치하고 있어 어느 정도 실효성이 있다고 판단된다.
앞으로 필지 단위 수준으로 공간변이를 상세하게 파악할 수 있는 기온 분포도를 활용한다면 과수 농가의 실질적인 피해양상과 피해정도를 더욱 세밀하게 판정할 수 있을 것이다. 실제로 2018년 지역별 과수 피해 조사자료에 의하면 경기도 지역에서 1,335ha의 피해 면적이 발생했고, 특히 안성, 남양주에서 배의 피해가 집중되었지만 1.
표준화된 관측목을 대상으로 장기간 관측된 생물계절자료를 확보하여 과수 생육 단계 예측모델의 신뢰도를 높이고, 내한성 실험을 통해 과수 품종별로 저온에 노출된 지속시간에 따른 명확한 한계온도 기준을 설정하는 연구도 저온해 위험 판정기술의 고도화에 있어 매우 중요하게 작용할 것이다. 이 기술은 과수 재배농가의 봄철 저온 피해 경감 및 이상기후에 따른 대응기술 마련에 기여할 것으로 기대된다.
5㎞의 기온 격자로 이를 나타내기에는 다소 한계가 있었다. 표준화된 관측목을 대상으로 장기간 관측된 생물계절자료를 확보하여 과수 생육 단계 예측모델의 신뢰도를 높이고, 내한성 실험을 통해 과수 품종별로 저온에 노출된 지속시간에 따른 명확한 한계온도 기준을 설정하는 연구도 저온해 위험 판정기술의 고도화에 있어 매우 중요하게 작용할 것이다. 이 기술은 과수 재배농가의 봄철 저온 피해 경감 및 이상기후에 따른 대응기술 마련에 기여할 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기후 관련 재해로 인한 피해액은 어느 정도인가?	21세기에 있어 가장 큰 세계적인 이슈 중 하나는 기후변화이며, 이에 따른 이상기상 현상은 사회 전반 적인 부분에 크고 작은 영향을 미치고 있다. UN 국제 재해경감전략기구(United Nation Office of Disaster Risk Reduction, UNIDRS)는 1998-2017년 20년 동안의 재난으로 인한 직접 경제 손실이 2,908억 달러에 달하며, 그 중 약 78% (2,245억 달러)가 기후 관련 재해로 인한 피해액이라 밝혔다(KMA, 2019; UNIDRS, 2018).
	식물의 내한성(cold resistance)의 특성은 어떠한가?	식물의 내한성(cold resistance)은 계절이나 생리상태, 발육단계에 따라 차이가 있지만, 일반적으로 내재 휴면 중인 겨울철에 가장 크고 휴면해제 이후 꽃눈이 생장을 시작하게 되면 급격히 약해진다. 고와 문 (1979)은 개화 전후에 사과, 복숭아, 배에 저온 처리한 결과, -3℃에서 모두 저온장해 증상이 나타났고, 피해 정도는 처리시간이 길수록, 개화기에 가까울수록 심하 다고 보고하였다.
	기후변화에 따른 농작물의 연구는 어떠한 것이 있는가?	국내에서 재배되는 영년생 식물, 즉 과수 작물의 경우 작물 별로 고유의 내한성을 가지고 있다. Proebsting and Mills(1978)은 사과, 배, 체리, 등 주요 과수의 개화 후 생장 정도에 따라 저온 정도에 따른 피해율에 대한 연구를 진행한 바 있으며, 국내에서도 Lim et al.(2014)는 배의 품종에 따라 저온 및 지속시간에 따라 내동성의 차이가 있음을 밝힌 바 있다. 현재 농촌진흥청에서는 농사로(www.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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