초록 ▼

연구개발성과
<제 1 세부과제>
콩: 온도조절 플라스틱 하우스를 이용한 콩의 고온 반응 실험 결과, 콩의 수량을 결정짓는 주요 영향 요소는 협수였고, 일 최고기온 35℃이상의 고온은 콩의 결협률을 떨어뜨려 수량 감소를 유발하였다. CROPGRO-Soybean 모델은 고온 조건에서의 생장, 발육, 수량 등 콩 생육을 잘 모의하고 있으며, 실제 고온 실험 자료로부터 추정된 수량 적온과 유사하였다.

CROPGRO-Soybean 모델을 이용하여 RCP8.5 시나리오에 따른 기후변화 영향을 평가한 결과, 콩의 생육일수

연구개발성과
<제 1 세부과제>
콩: 온도조절 플라스틱 하우스를 이용한 콩의 고온 반응 실험 결과, 콩의 수량을 결정짓는 주요 영향 요소는 협수였고, 일 최고기온 35℃이상의 고온은 콩의 결협률을 떨어뜨려 수량 감소를 유발하였다. CROPGRO-Soybean 모델은 고온 조건에서의 생장, 발육, 수량 등 콩 생육을 잘 모의하고 있으며, 실제 고온 실험 자료로부터 추정된 수량 적온과 유사하였다.

CROPGRO-Soybean 모델을 이용하여 RCP8.5 시나리오에 따른 기후변화 영향을 평가한 결과, 콩의 생육일수는 2091-2100년까지 전국 평균 4일 가량 감소할 것으로 보이며, 생육기간이 긴 강원 산간 지역의 단축 정도가 커서 생육일수의 지역 편차는 줄어들 것으로 예상된다. 생육일수 감소로 인해 우리나라의 콩 재배 가능 기간 및 지역이 점차 확대될 것으로 보이는 한편, 수량은 CO₂ 농도 상승의 영향으로 2061-2070년까지 전국 평균 35% 증가하다가, 그 이후에는 지나친 고온의 영향을 받아 감소할 것으로 예측되었다. 기후변화가 콩의 생육에 미칠 부정적인 영향으로 등숙기 고온으로 인한 백립중 감소와 경장 증가로 인한 도복 위험성 증가가 예상되므로, 소립종 단간·내도복성 만생종의 육성과 점진적인 소식 및 만식 재배가 필요할 것으로 판단된다.

옥수수: 온도조절 플라스틱 하우스에서 온도와 파종시기를 달리한 실험을 수행하여 모의 성능을 검증한 결과, 고온에 대한 반응을 잘 모의하지 못하였으며, 실험 자료를 이용하여 CERES-Maize 모델을 개선하였다. 개선된 CERES-Maize 모델을 이용하여 전국 상세 RCP8.5 시나리오 기반 모의 결과, 찰옥1호와 광평옥 품종 모두 온난화가 진전될수록 생육 일수가 점점 단축되며 2090년에는 찰옥1호가 약 16일, 광평옥이 약 28일 정도 단축될 것으로 예측되었다., 잠재 수량은 2040년 이후부터 급격한 감소를 보이며, 2090년 이후에는 전국적으로 찰옥1호 10%, 광평옥 20%이상 감소될 것으로 예측되었다. 기후변화에 대비하여 극조생 품종의 경우 정식시기를 조절하여 고온의 회피만으로도 현재와 유사한 수량성을 유지할 수 있을 것으로 예상되지만, 중만생 품종의 경우 정식시기 조절로 수량 감소 속도를 늦출 수는 있으나 근본적인 대책이 될 수는 없으며, 고온적응 품종 육성이 필요할 것으로 판단된다.

감자: 온도조절 플라스틱 하우스와 포장에서 온도반응 및 작기이동 실험을 수행하고 SUBSTOR-Potato 모델의 모의성능을 검정한 결과, 현재 기후 및 고온에서 모델은 우수한 수량 모의성능을 보였다. RCP8.5 시나리오 기반 전국 감자 생육 모의 결과, 60-90년대에 봄감자는 10%가량 증수될 것으로 나타났다. 여름감자는 조식을 통해 수량피해를 완화하여도 30%이상의 극심한 수량피해가 예상되어, 고온저항성 품종의 도입이 시급한 것으로 나타났다. 가을감자는 10% 가량의 수량피해가 예상되었으나, 모델이 고온에 의한 출아율 감소를 반영하지 않아, 실제 피해는 더 심각할 것으로 예상된다. 따라서 가을재배에서는 생육초기 고온저항성을 지닌 품종 도입이 필요하며 출아율 확보를 위한 멀칭 및 파종 전처리 등의 필요성이 커질 것으로 사료된다. 이외에도 봄과 가을 재배에서는 생육가능일수가 증가하기 때문에 만생종을 이용하거나 수확기를 늦출 경우 증수가 예상된다. 모든 작기에서 강원도 및 산간지역의 증수효과가 가장 크거나 수량피해가 적은 것으로 나타났다.

대용량 기후변화 영향평가 시스템 구축: 30m 수준의 고해상도 작물 생산성 예측을 위해 격자형 입력자료를 구축하였고 이를 활용하여 작물 생산성 예측 모델을 구동할 수 있는 시스템이 구축되었다. 다양한 종류의 격자자료 형식들을 지원하기 위해 개발된 격자형 입력처리도구를 활용하여 격자형 기상 및 토양 자료를 입력자료로 활용하였다. 이러한 도구는 개별 지점별 입력자료 생성과정을 요구하지 않기 때문에 상당한 자료 저장 공간과 처리시간을 줄일 수 있었다. 지점단위의 작물 생육 모의를 하는 DSSAT 모델(CERES-maize, CROPGRO-soybean)을 역설계 하여 개발된 격자형 작물 모의 시스템을 활용하여 기후변화 조건에서 작물 생산성을 예측할 수 있는 체계를 구축하였다. 이러한 시스템은 Beowulf 형식의 자체 제작된 클러스터와 슈퍼컴퓨터에서도 작동할 수 있도록 개발되었다.

<제 1 협동과제>
CERES-barley 모의성능 보완 연구로 TGFC (Temperature Gradient Field Chamber) 시설에서 미래 기후 시나리오 조건 온도 반응 실험을 수행하고 모의 성능을 검정한 결과 CERES-Barley 모형이 공시한 보리의 수량을 통계적 유의수준 내에서 재현 가능함을 확인하였으며, 포장실험을 수행하여 4종의 보리 품종에 대한 품종모수를 추정하였다.

대용량의 보리 모의 실험을 위한 기후변화 영향 평가 시스템을 구축하여 전국 상세 미래 기후 조건 CERES-barley 모의 결과는 공시한 보리 품종 대부분이 RCP4.5 시나리오에서는 완만하게 증수 되는 경향을 보였고 RCP8.5 시나리오에서는 2030년 이후로는 급격히 증수되는 경향을 보였으며, 권역별 상세 모의 결과 각 권역별 다양한 기후와 환경 조건에 따른 변이는 존재하지만 제주를 제외한 모든 권역에서 대체로 전국 상세 기후조건과 같은 경향으로 모의되었다.

RCP4.5 및 RCP8.5 시나리오 기반 미래 기후 조건에서 1월 최저기온 등온선 분포를 통한 맥종별 적정 재배 가능 지역을 설정한 결과, RCP4.5 시나리오 조건하에서 1월 최저기온은 맥주보리(－4℃) 및 쌀보리(－8℃)의 경우 완만하게 등온선이 북상하고 겉보리(－10℃)는 비교적 급격하게 북상할 것으로 예측되고, RCP8.5 시나리오 조건하에서 1월 최저기온은 쌀보리 및 겉보리는 등온선이 급격히 북상하고 맥주보리는 다른 맥종에 비해 상대적으로 서서히 북상할 것으로 예측되었다.

<제 2 협동과제>
RCP 8.5 기후변화 시나리오 기반 우리나라 벼 생태형별 생산성의 시공간적 변동을 작물생육모형 모의를 통해 읍면동 수준의 지도를 작성하여 분석하였다. 그 결과 생태형별로 기후변화에 따라 전반적으로 수량이 감소하는 양상을 보였으나 생태형에 따라 지역 및 시기별 감소 속도는 서로 달랐다.

전반적으로 조생종이 가장 빠르게 수량감소지역이 확산되고 그 감소폭이 컸으며, 그 다음으로 중만생종, 중생종 순으로 감소 속도가 늦은 편이었다. 결과적으로는 세기 말에는 대부분의 지역에서 25%이상의 수량감소가 발생할 것으로 전망되었다.

작물생육모형에서 얻어진 천립중을 통해 간접적으로 쌀의 품질을 평가한 결과 수량과 유사한 패턴의 변동을 확인하였다. 쌀의 외관품질에 대한 정보를 더 확보하기 위해 쳄버시험을 병행하였으며 그 결과 품질의 감소는 수량의 감소보다 그 낙폭이 더 큰 것으로 나타나 품질 감소에 대한 대책이 우선적으로 필요할 것으로 생각되었다.

적응대책의 일환으로 이앙기, 물관리, 질소시비를 검토해 보았다. 그 결과 이앙기 조절이 기후변화에 따른 수량 감소의 속도를 지연시킬 수는 있다는 것을 확인하였다. 물관리의 경우는 강수패턴 자체의 큰 변화가 없어 물 관리시기 조절은 의미가 없는 것으로 판단되었다. 다만 고온에 따른 증산량의 증가로 필요한 물의 양은 증가될 것으로 생각되었다. 비료 수준 증가를 통한 수량 감소를 저지 방법 탐색을 위해 쳄버 시험을 실시하였는데 예상 밖으로 큰 효과가 없었다. 이는 온도 증가에 따라 질소 비료의 암모니아 휘산 등에 의한 손실이 커지기 때문인 것으로 생각되었으나 이에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 생각된다.

(출처 : 국문요약문 p.4)

Abstract ▼

Results
A computer system was developed to perform gridded simulation using a high-performance computer. For example, the DSSAT model was reversed engineered using C++. The DSSAT model was also modified to use gridded weather and soil data as inputs. The output modules of the DSSAT model were als

Results
A computer system was developed to perform gridded simulation using a high-performance computer. For example, the DSSAT model was reversed engineered using C++. The DSSAT model was also modified to use gridded weather and soil data as inputs. The output modules of the DSSAT model were also developed to support output data files in gridded format, e.g., NetCDF.

It was found that yield of soybean would decrease under elevated temperature conditions. In particular, the number of pods would be the main determinant factor for soybean yield under high-temperature conditions. The daily maximum temperature above 35℃ would also decrease seed yield, which resulted from the decrease in the ratio of a pod set. Crop growth simulation results had similar trend such that growth, development, and yield of soybean would be affected by elevated temperature conditions when the DSSAT-CROPGRO Soybean model was used.

Simulation results suggested that areas favorable for soybean cultivation would increase because growth period of soybean could decrease in the future. For example, the CROPGRO-Soybean model predicted that the soybean growth period (VE-R7) would be shortened by 4 days by 2091-2100 under the RCP 8.5 climate change scenario.

The growth period was expected to decrease more in mountainous regions, e.g., Gangwon Province, where the growth period is longer than other regions in current times. Those results suggested that the spatial variation of the growth period between regions would decrease in the future. Furthermore, it was projected that enrichment of CO₂ in the air could also increase soybean yield by 2061-2070.

Nevertheless, it was likely that climate change would cause a negative impact on soybean production in late 21st century. After the 2060s, soybean yield would decrease due to high-temperature stress. In the simulation of soybean growth, high temperature during the seed filling caused the lower average weight of a single seed. Simulation of soybean growth in late 21st century also suggested that plant height would increase during future time periods, which would increase the risk of lodging. Those results suggested that breeding effort for short-statured, small-seeded, and late-maturity cultivar would be useful to minimize the negative impact of climate change on soybean production. It would also be recommended to perform sparse and late planting in the future to avoid the periods during which seeds would be exposed to considerably high temperature.

After changes and improvements had been applied to the CERES-Maize model, a reliable growth pattern of corn was simulated under future temperature conditions. Observation on growth and yield responses of corn in the temperature controlled greenhouse was used to improve modules of the CERES-Maize model. The improved version of the CERES-Maize model indicated that growth period would be shortened gradually throughout the 21st century as temperature increases over time. In the 2090s, for example, growing periods decreased by 16 and 28 days for Chalok#1 and Kwangpyungok cultivars, respectively, in growth simulations using the crop model. Projection of crop yield also indicated that the potential yield of corn would continue to decrease from the mid 21st century on. For example, corn yield could decrease by 10% and 20 % in the 2040s and the 2090s, respectively.

Crop growth simulations suggested that yield reduction of extremely early maturing cultivar could be minimized when sowing dates would be delayed. However, change of planting would not be sufficient to sustain current yield levels for medium-late maturing cultivars. Thus, development of a cultivar with high-temperature resistance would be needed for reliable climate change adaptation for corn production.

Experiments under four temperature regimes indicated that the SUBSTOR model would be useful for yield prediction under elevated temperature conditions. The model also had explained 93% of the variation in yield for three cultivars grown under outdoor field condition with eight different planting dates. The yield of potato projected using the SUBSTOR model under future climate condition (RCP8.5) indicated that the yields of potato grown in the spring could increase by 10% in the 2090s while potato cultivation would become unsuitable for the summer season. The projected yields of potato grown in the fall also decreased by 10% and the yield reduction was resulted from low emergence rate caused by high-temperature stress. Therefore, adaptation option for the fall cultivation would include a cultivar with resistance to the high temperature during the elongation of hypocotyl and proper mulching treatments with pre-sowing treatments, which would promote the emergence rate. It appeared that late-maturing cultivar and late harvesting would be more suitable for the spring and the fall cultivations because of longer growing seasons. Simulation results also suggested that areas favorable for potato cultivation would shift to high-altitude regions in all the seasons.

The CERES-barley model was verified for its capability to reproduce current and future barley productivities using experimental data for two barley varieties, SaeChal and HeenChal, grown under three temperature regimes (ambient temperature [AT], AT+1.5℃, AT+3.0℃) in temperature gradient field chambers (TGFC). Simulated yields were in statistically significant agreement with measured yields.

To apply the CERES-barley model for projecting impacts of barley on climate change, six genetic coefficients (P1V, G1, G3, P1V, G1, and G3) of four different varieties (SaeChal, HeenChal, KeunAl, and Dajin) were parameterized as follows. P1V, G1, and G3 were consistent as 10, 22, and 1.5 while P1D, G2, and PHINT varied from 20 to 23, 25 to 43, and 90 to 93.

An evaluation system for impacts of climate change on barley, capable of projecting productivities for large regions containing big data, was formulated. Specific study outcomes using the system were as follows.

Projected yields of the four barley varieties for the whole nation showed slow increases as year progresses under the representative concentration pathway (RCP) 4.5 scenario and rapid increases after the year 2030 under the RCP 8.5 scenario.

For the provincial regions of Chonbuk, Chonnam, Chungbuk, Chungnam, Jeju, Kangwon, Kyunggi, Kyungbuk, and Kyungnam, while some variations exist due to different meteorological and environmental conditions, yields were projected to increase with similar trends to those of the whole nation except Jeju.

In the case of Jeju, yields were projected to decrease gradually in the future years excluding that of SaeChal in 2030 under RCP8.5.
Suitable cultivation regions for different barley cultivar types (naked, hooded, and malting) in future changing climates under the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios were determined using contour lines of mean January minimum temperatures as follows.

Under RCP 4.5, January minimum temperatures of malting barley (－ 4℃) and naked barley (－8℃) were projected to gradually move to north while those of hooded barley (－10℃) were projected to rapidly move to north, which would allow it to be suitable to grow in most regions of South Korea.

Under RCP 8.5, January minimum temperatures of malting barley and naked barley were projected to rapidly move to north, which would make it possible to grow in most regions of South Korea from 2070 for hooded barley and from 2100 for naked barley. In the case of malting barley, suitable cultivation regions were projected to move to north with a comparatively slow phase, containing most regions of South Korea except some inland alpine areas in Kangwon and Kyunggi and northen alpine areas in Chungbuk and Kyungbuk in 2100.

ORYZA2000 model showed rice yield of all ecotype decreased with climate change. However, the rate of decrease in yield was different according to ecotype. In general, the decline rate of early ecotype yield was the fastest, followed by the medium-late and the medium. Finally, it was predicted that more than 25% reduction in yield would occur in most areas by the end of the 21st century.

The rice quality was evaluated indirectly through the 1000grain weight obtained from the crop growth simulation. simulation result showed that the 1000 grain weight change was similar to the rice yield change. In order to obtain more information about the appearance quality of rice, the chamber experiment was carried out. the decline of quality was larger than of yield in the chamber experiment. Therefore, it is more important to establish measures for reducing quality deterioration than yield decline.

For adaptation measures, we examined the seeding date shifting, water management, and nitrogen fertilization. As a result, it was confirmed that shifting of seeding date could delay the rate of yield decrease in yields due to climate change. However, it turned out shifting of seeding date can not be a fundamental countermeasure. In terms of the water management, there was no significant change in the precipitation pattern in future climate, so it was judged that it is not meaningful to change the water irrigation timing. However, it was thought that more water would be required in future climate than now for rice cultivation because of the increase of the evaporation rate at high temperature. Increasing the level of nitrogen fertilizer experiment was try to prevent the yield decline, but there was not enough effect on rice yield change. This result is thought to be due to losing nitrogen by increasing to ammonia volatilization of nitrogen fertilizer in high temperature, but more detailed study is required.

(출처 : Summary p.7)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 국문요약문 ... 4
• Summary ... 7
• 목차 ... 12
• 제 1 장 연구 개발 과제의 개요 ... 14
• 제1절 연구 개발 목적 ... 14
• 제2절 연구 개발의 필요성 ... 14
• 제3절 연구개발의 중요성 ... 15
• 제4절 연구 개발 범위 ... 16
• 제 2 장 국내외 기술개발 현황 ... 18
• 제1절 국내 현황 ... 18
• 제2절 국외 현황 ... 19
• 제 3 장 연구 수행 내용 및 결과 ... 22
• 제1절 생육모의 연구를 통한 신기후시나리오(RCP)에 따른 콩, 옥수수, 감자의 수량성, 재배적지 및 적응기술 평가 ... 22
• 1. 콩의 온도반응 및 기후변화영향 평가 ... 22
• 2. 옥수수 생육모델의 개선과 품종 모수 추정 ... 63
• 3. 감자의 기후변화 영향평가 ... 92
• 4. 대용량 작물 모의 실험을 위한 기후변화 영향 평가 시스템 구축 ... 113
• 제2절 생육모의 연구를 통한 신기후시나리오(RCP)에 따른 보리의 수량성, 재배적지 및 투입기술 평가 ... 128
• 1. 연구 내용 ... 128
• 2. 연구 결과 ... 129
• 3. 적요 ... 154
• 제3절 벼 생육모델 ORYZA2000을 이용 기후변화에 따른 벼 수량성, 품질, 재배적지 및 적응기술 평가 ... 155
• 1. 연구 내용 ... 155
• 2. 연구 결과 ... 158
• 3. 적요 ... 176
• 제 4 장 목표달성도 및 관련분야 기여도 ... 177
• 제1절 목표대비 달성도 ... 177
• 제2절 정량적 성과 ... 178
• 제 5 장 연구 결과의 활용 계획 ... 179
• 제 6 장 연구 과정에서 수집한 해외 과학 기술 정보 ... 180
• 제 7 장 연구 개발 결과의 보안 등급 ... 181
• 제 8 장 국가과학기술종합정보시스템에 등록한 연구시설·장비 현황 ... 182
• 제 9 장 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 183
• 제 10 장 연구개발과제의 대표적 연구실적 ... 184
• 제 11 장 기타사항 ... 185
• 제 12 장 참고문헌 ... 186
• 부록1. 콩 품종 및 파종시기에 따른 지역단위(시군구) 연대별 생육일수 및 잠재수량 ... 191
• 부록2. 옥수수 품종 및 파종시기에 따른 지역단위(시군구) 연대별 생육일수 및 잠재수량 ... 236
• 부록3. 감자 파종시기에 따른 지역단위(시군구) 연대별 생육일수 및 잠재수량 ... 266
• 부록4. 벼의 생태형별 연도별 수량 지도 ... 311
• 끝페이지 ... 326