[에그리테크] 국내 정밀농업의 현주소-기술개발 방향

[스마트에프앤=조영미 기자] 정밀농업은 작물성장에 영향을 주는 다양한 요소와 농장의사결정사이의 복잡한 상호관계의 이해를 향상시키는 것으로 정밀농업에서 가장 중요한 연구영역은 향상된 작물모델, 농장관리방법, 전문가시스템소프트웨어를 지원하는 이론적·경험적 지식의 발전이다.

정밀농업은 주로 수확량모니터(yield monitors), 원격탐사(remote sensing), 디지털화된 토양맵핑(digitized soil mapping)을 통한 변이성의 측정을 중심으로 다루어 왔다. 그러나 변이 측정이 더 좋은 관리를 만들어내지 못한다면 그것은 의미가 없다.

정밀농업은 농업관리에 대한 시스템적 접근(system approach)이며, 1970년대의 환경문제를 포함한 시스템원리적용(application of systems principles), 1980년대의 지속농업시스템(sustainable agricultural systems)과 IPM (Integrated pest management), 1990년대의 분기점(watershed)과 생태계관리(ecosystem management initiatives)와 다르지 않다.

정밀농업은 근본적으로 농업생태계(agroecosystems)의 복잡성과 상호연관성에 집중하도록 하는 정보기술이다. 그러나 작물시스템(cropping system)의 체계적인 이해가 모델안에서 획득되지 않는다면 땅속의 변화(subfield variation)에 대한 많은 정밀데이터들은 향상된 관리결정(management decisions)을 제공하도록 처리될 수 없다. 만약 그러한 모델이 개발될 수 없다면 정밀농업의 많은 잠재력은 현실화되지 못할 것이다.

영양분과 토양의 성질 변화에 따른 작물수확응답성(crop yield responses)에 대한 이론상ㆍ경험상의 이해는 초보상태이다. 예를 들어, 이론이나 증거가 작물의 영양응답은 비선형적이며 다른 영양분이 부족할 때 수확량은 몇 가지 영양분의 추가에 대해 응답하지 않을 것이라는 것을 나타냄에도 불구하고 비료의 추천은 'one and a quarter pounds of nitrogen per acre for every bushel of yield goal for corn'과 같이 엄지손가락 규칙(rules of thumb)에 기초를 둔다.


비슷하게도 작물의 생산성과 작물영양응답(crop nutrient response)은 (구조, 짜임새, 유기물, 수분보유능력) 토양의 성질과 경운에 의존한다고 널리 알려져 있지만 작물생산에서 이러한 요소의 양에 관한 모델링(quantitative modeling)은 존재하지 않는다. 질병관리도 유사한 모습으로 존재한다-대책의 시작은 엄지손가락 규칙에 종종 기초를 둔다.

왜냐하면 믿을만한 작물질병생태계모델(crop-pest ecosystem models)이 없기 때문이다. 비록 영양분과 질병관리의 엄지손가락 규칙이 중요한 경험적 자료를 기반으로 한 것일지라도 추천결과는 포장안에서 변하는 다른 요소들을 무시한 집합된 기초 위에서 개발된다. "[정밀농업]은 지역적 범위에서 처음으로 개발된 현재의 질소비료지침에서 벗어난다. 결과적으로 현재의 질소 추천은 국부특성에 맞는 질소관리의 적용을 제한해 왔을 수 있다. 땅속에서(subfield level) 변하는 요소의 변이영향(effect of variation)을 알 수 있는 모델화된 관계를 개발할 수 있다면 더 좋은 추천을 할 수 있다.

작물질병 상호작용의 모델은 향상된 생태학적 질병관리전략을 고안하기 위해 중요하다. 살충제의 좀더 현명한 사용은 환경에 대한 피해를 줄일 수 있다. 토양성질에 대한 투자는 지속농업시스템(sustainable farming systems)에서 중요한 신념이다. 작물수확에 대한 토양성질구성요소의 상대적 공헌을 명료하게 하는 모델은 지속농업시스템의 설계를 향상시키는 것을 도울 수 있다.

작물모델의 개발은 작물성장에 대한 영양분의 유효성에서 땅속 변화의 영향, 작물의 영양분 흡수와 질병(곤충, 잡초)유행에 대한 토양성질 변화의 영향, 작물질병 생태계의 상호작용(crop-pest ecosystem interactions)에 대한 기본연구를 포함할 것이다.

그것은 또한 다른 위치에서 중요한 작물을 위한 성장기를 가로질러 영양분, 토양성질, 질병유행에 대한 작물수확응답량(crop yield responses)을 정하기 위해 시도되고 있는 적용된 경험연구(applied empirical research)를 포함한다.

그것은 농경제학자, 곤충학자, 경제학자, 식물병리학자, 잡초학자, 생태학자를 포함하는 다양한 학과의 연구가 필요할 것이다. 그러한 모델의 개발은 쉽게 착수할 수 있는 것이 아닐 것이며 많은 학과에게 협력을 요구하는 노력은 필수적이다.

현재의 작물학 연구모델은 단지 관심이 있는 요소(예; 비료의 비율)의 변화만을 허용하는 모사블록설계(replicated block designs)를 주의 깊게 통제되는 연구계획실험(research plot experiments)을 채택하고 있다.

정밀농업은 이미 몇 가지 전망이 있는 기술로서 인식되어 왔기 때문에 세부적인 작은 계획연구(detailed small-plot studies)와 기술적합실험(technology-adaptation experiments)은 필요하지 않을 수도 있다(Gomex and Gomez, 1984; Gotway Crawford et al., 1997). 더구나 시스템은 혁신과 배움이 전통적 연구계획실험과 정밀농업을 통해 실제의 포장운영으로부터 입수한 정보 양쪽 모두를 이용할 수 있도록 발전이 필요할 수도 있다. 정밀농업은 모든 포장에 대한 많은 층의 데이터를 수집하고 작물의 성장에 영향을 주는 변수들의 세부적인 변화를 기록하는 잠재력을 가지고 있다.

그러므로 정밀농업은 ▲불완전한 블록디자인(incomplete block designs), 행렬디자인(row-column designs), nearest neighbor designs, split plot designs와 같은 좀더 복잡한 실험 설계를 사용하여 ▲실험설계에서 공간변이를 특별하게 통합하여 ▲완전한 분배의 비교로 mean-based analyses를 보충하여 ▲다중회귀 같은 통계적인 방법을 사용하여 station-based plot studies부터 farm-based studies까지 연구 패러다임을 바꿀 수 있다.

이 패러다임 아래에서 생산자집단은 정밀데이터를 수집하고, 농경연구자들은 처리하기 쉬운 요소에서 작은 변화가 다양한 자원과 날씨 상황에서 작물수확에 어떻게 영향을 주었는지를 평가하는 통계적인 방법을 가지고 데이터를 분석해야 한다.



조영미 기자 news@smartfn.co.kr