김덕우
(Deok-Woo Kim)
유홍덕
(Hong-Duck Ryu)
임도영
(Do Young Lim)
정유진
(Eu Gene Chung)
†
김용석
(Yongseok Kim)
-
국립환경과학원 물환경연구부 유역총량연구과
(Watershed and Total Load Management Research Division, Water Environment Research
Department, National Institute of Environmental Research)
© Korean Society on Water Environment. All rights reserved.
Key words
Agri-Environment indicator, Livestock Excreta Survey, Model, Nitrogen, Nutrient Budget, Phosphorus
1. Introduction
축산업의 전업화 및 기업화로 인해 가축사육 농가는 감 소한 반면, 가축사육 두수는 오히려 증가하였으며, 이로 인 한 가축분뇨 발생량 역시 증가하는
것으로 나타났다(Kim et al., 2008). 국내 가축분뇨 발생량의 약 87 % 정도는 퇴 비·액비 등 비료형태로 자원화 처리되고 있으며, 약 10 % 는 개별 혹은 공공처리시설을 통해
정화처리되어 하천으로 방류되고 나머지 3 % 미만의 가축분뇨 발생량는 바이오에 너지 혹은 고체연료 생성 등 재생에너지로 전환하여 처리 되고 있는 실정이다(ME, 2014). 가축분뇨를 통해 생성되는 많은 양의 퇴비·액비는 주변 농경지에 공급되고 있으나, 과 량으로 시비될 경우 강우에 의한 유출, 지하수 유입 등 다
양한 경로를 통해 주변 하천 및 토양 환경의 오염을 증가 시킬 수 있으므로 집중적인 관리가 필요하다(Ahn et al., 2001; Puctett, 1995).
이에 정부에서는 가축분뇨의 효과적인 관리를 위한 목적 으로 2014년 「가축분뇨의 관리 및 이용에 관한 법률」 을 개 정하고 ‘가축분뇨실태조사’를
법제화하였다. 가축분뇨실태 조사란 농경지에 포함된 비료의 함량, 비료 공급량과 가축 분뇨 등으로 인한 환경오염실태를 조사하는 것으로 농업환 경 정책
수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있다(Ryu et al., 2015). 가축분뇨실태조사는 사육두수, 가축분뇨 발생량 등 축산현황 조사와 비료 성분 및 수급량, 작물현황 및 재 배면적 등 양분현황에 대한 조사 등을
포함하는 축산 및 양분현황조사와 하천, 호소, 지하수 및 토양 등 오염현황 파악을 위한 환경오염현황조사를 포함한다.
축산 및 양분현황조사를 통해 비료 공급 등으로 유입되 는 양분과 작물생산 등에 의해 유출되는 양분, 하천 및 토 양 오염에 영향을 미치는 양분 등을
파악하기 위하여 양분 수지(Nutrient budget)를 산정하고 있다. 양분수지란 농가나 토양 혹은 토지를 경계로 일정 기간 동안의 질소 및 인
항 목에 대해 유입량과 유출량의 차이를 정량적으로 파악할 수 있는 지표이며, OECD가 지정한 대표적인 농업환경지표 (Agri-Environmental
Indicators, AEIs) 중 하나이다(OECD, 2013). 농업환경지표란 농업이 환경에 미치는 영향과 환경 이 농업에 미치는 영향을 파악할 수 있는 분야를 선정하여 일정 기준에 따라 산정된 대표적인 값을
의미하며, 5개 항 목(토양, 물, 기후변화, 생물다양성, 농업 유입 및 유출)에 대해 13개 지표로 구성되어 있다. 최근 20년(1990 ~ 2010)
동안 34개 국가에서 사용했던 농업환경지표 현황을 조사한 결과 질소 및 인 수지를 가장 많이 활용하는 것으로 나타 나(OECD, 2013), 농업활동과 환경과의 영향을 분석하기 위 한 수단으로 양분수지 방법을 활용하는 것이 가장 효과적 인 것으로 판단된다.
양분수지 산정에 필요한 항목들(광물 및 유기질 비료 사 용량, 가축분뇨 발생 및 처리현황, 작물 현황 및 면적 등) 은 분야별 조사 범위가 넓고 다양할
뿐 아니라 같은 조사 항목의 경우도 통계청, 국립환경과학원, 농림축산식품부 등 여러 기관에서 제공하는 자료들을 활용 가능해야 한다. 각 기관에서 조사된
자료들은 양분수지 산정 시 경계를 구분 할 수 있는 주소 형식이 도로명 주소와 지번 주소가 복합 적으로 사용되어 동일한 형식으로 전환해야 하는 과정이
필요하다. 또한, 항목별 적용되는 다양한 계수 민감도 분석, 입력자료 검토, 시·공간적 결과 비교 등 양분수지 산정을 수행하기 위한 체계적인 관리도
필요하다. 이러한 복잡한 과정을 효과적으로 수행하기 위해서는 모델을 개발하여 운 영하는 것이 필요할 것으로 판단된다. 유럽에서는 Common Agricultural
Policy Regionalised Impact (CAPRI) 양분수 지 산정 모델을 개발하여 여러 나라에 대한 질소수지 산정 연구를 수행한 바 있다(Leip et al., 2011). 하지만 유럽의 가축분뇨 처리는 발생량을 직접 농경지에 살포하기 때문에 퇴비·액비화 및 정화처리 등 국내 상황과는 차이가 있어 CAPRI 모델을
활용하여 국내 양분수지를 산정하기에는 적 합하지 않다. 국내의 경우 OECD 가입 후 양분수지 자료 협조 요청으로 양분수지 산정 연구가 시작되었으며,
국내 실정에 맞게 계산식을 수정하는 등 다양한 연구가 진행되 어 왔으나(Hong and Song, 2006; Kim et al., 2005; Lee et al., 2002) 다양한 입력자료 양식을 이용하거나 지역·연도별 분석할 수 있는 모델 개발은 전무한 실정이다.
따라서 본 연구에서는 국내 가축분뇨 처리현황을 고려한 양분수지 산정이 가능하고, 여러 기관에서 조사하는 다양한 자료들을 쉽게 활용할 뿐만 아니라 두
가지 형태의 주소를 하나로 변환하는 등 전처리 과정을 단순화하고, 계수별 민 감도 분석과 입력자료 검토 및 다양한 조건에 대한 결과 비교 등 양분수지
산정 과정, 결과 분석을 체계적이고 효 과적으로 수행하기 위한 목적으로 양분수지 산정 모델을 개발하고자 한다.
2. Materials and Methods
모델에 적용된 양분수지 산정 방법은 지역단위 양분수지 산정에 적절하고 OECD/Eurostat에서도 오랜 기간 동안 활 용된 토지수지 산정법을 활용하였으며,
국내 실정에 맞게 일부 항목에 대해 수정된 Lim et al. (2017)이 제안한 방법 론을 적용하였다(Fig. 1). 양분 유입량 항목은 광물비료, 가 축분뇨 생산량, 가축분뇨의 순 수출입량/인출량/저장량, 기 타 유기질 비료, 파종 및 식재용 재료 유입량을
고려하고 있으며, 질소의 경우 생물학적 질소 고정량과 질소 대기 침적량이 추가된다. 양분유입 항목 중 가축분뇨 생산량은 국내 처리현황을 고려하여 정화처리,
퇴비처리, 액비처리로 세분화하였으며, 가축분뇨의 순 수출입량/인출량/저장량 항 목은 가축분뇨 퇴비·액비에 대한 반입 및 반출량으로 수정 하였다. 양분
유출량 항목의 경우 기존에는 작물 생산량, 사료작물 생산량 그리고 식물잔재 항목을 고려하고 있으나, 국내에는 식물잔재와 관련해서 정량화된 자료를 확보할
수 없기 때문에 이를 제외한 작물 생산량 및 사료작물 생산량 만 고려하였다.
Fig. 1. Schematic diagram of the nutrient budget modified from the method of OECD/Eurostat.
모델에 적용된 항목별 산정식은 Table 1과 같다. 우선 양분 유입량 항목을 살펴보면, 광물비료(N1)는 질소질, 인 산질 등의 보통비료 판매량에 제품별 질소·인 함량을 곱하 여 산정하였다(Lim et al., 2017). 가축분뇨 생산량의 경우 사육두수와 가축분뇨 발생원단위를 적용하여 산정하였다 (Lim et al., 2017). 가축분뇨 발생원단위는 한우, 젖소, 돼 지 등 축종별로 하루에 발생하는 분, 뇨 및 세정수의 양을 의미하며, 환경부 수생태 보전과(ME, 2008)에 제안한 값을 적용하였다. 가축분뇨 발생량 중 정화처리(N2-1), 퇴비 (N2-2) 및 액비(N2-3)처리량은 가축분뇨 생산량에 각각의 처리비율과
축종별 질소·인 환산비율(RDA, 2009)을 곱하 여 산정하였다(Lim et al., 2017). 가축분뇨 퇴비·액비 반출 입량(N3)은 토지경계를 기준으로 유입과 유출되는 퇴비·액 비 판매량에 제품별 질소·인 함량계수를 적용하여 두 값의
차를 적용하였다(Lim et al., 2017). 기타유기질비료(N4)는 농촌진흥청에서 고시한 행정규칙 『비료 공정규격설정 및 지정』 제 2014-13호에서 제시한 부속유기질 비료를 제외한 나머지
비료를 의미하며, 기타유기질비료 판매량에 해당 제 품별 질소·인 함량을 곱하여 산정하였다(Lim et al., 2017). 생물학적 질소 고정량(N5)은 콩과 작물(콩, 팥, 강낭콩)에 기생하는 박테리아의 생·화학적 반응에 의해 대기 중의 질 소량이 유입되는 양을
의미하며, 해당 작물의 재배면적에 작물별 질소 고정계수(Kremer, 2013)를 곱하여 산정하였다 (OECD, 2013). 작물별 질소 고정계수는 OECD에서 조사한 여러 국가의 생물학적 질소 고정계수 값을 적용하였다. 대 기 질소 침적량(N6)은 대기 중에 존재하는
질소성분의 토 지 내 유입량을 의미하며, 농경지 면적에 대기 질소 침적계 수(Ahn et al., 2014)를 곱하여 산정하였다(OECD, 2013). 10개 작물로 구성(곡물, 밀, 보리, 호밀, 귀리, 곡물 옥수수, 라이밀, 건콩류, 감자, 유지식물)되어 있는 파종 및 식재용 재료 유입량(N7)은
파종 작물의 재배면적에 해당 작물별 질 소·인 함량계수(Kremer, 2013)를 곱하여 산정하였다(OECD, 2013).
Table 1. Equations for nutrient budget model
|
Entry
|
Methodology
|
Reference
|
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Input
|
N/P 1* |
Σi [Sale of the i mineral fertilizer (ton/yr) × N/P content of i mineral fertilizer
(%)]
|
Lim et al. (2017) |
|
N/P 2-1* |
Σi [Head of i livestock (head) × Unit of generation and discharge from i livestock (L/head/d)
× Share from manure to manure treatment (%) × Coefficients of N/P conversion of i
livestock manure (%)]
|
|
N/P 2-2* |
Σi [Head of i livestock (head) × Unit of generation and discharge from i livestock (L/head/d)
× Share from manure to solid composting (%)× Coefficients of N/P conversion of i livestock
manure (%)]
|
|
N/P 2-3* |
Σi [Head of i livestock (head) × Unit of generation and discharge from i livestock (L/head/d)
× Share from manure to liquid composting (%)× Coefficients of N/P conversion of i
livestock manure (%)]
|
|
N/P 3* |
Σij {[Amount of import i solid composting from livestock manure (ton/yr) × Coefficients
of N/P conversion of i solid composting (%)] + [Amount of import j liquid composting
from livestock manure (ton/yr) × Coefficients of N/P conversion of j liquid composting
(%)]} - Σkz {[Amount of import k solid composting from livestock manure (ton/yr) × Coefficients
of N/P conversion of k solid composting (%)] + [Amount of export z liquid composting
from livestock manure (ton/yr) × Coefficients of N/P conversion of z liquid composting
(%)]}
|
|
N/P 4* |
Σi [Sale of the i organic fertilizer (ton/yr) × N/P content of i organic fertilizer
(%)]
|
|
N 5* |
Σi [Cropped area of i legume (ha) × Coefficients of N fixation of i legume (kg/ha)]
|
OECD (2103) |
|
N 6* |
Σi [Area of paddy and upland (ha) × Coefficients of N deposition (kg/ha)]
|
|
N/P 7* |
Σi [Cropped area of i seed (ha) × Coefficients of N/P conversion of i seed (kg/ha)]
|
|
N/P 8
|
Total inputs Nitrogen = sum(N1, N2-1, N2-2, N2-3, N3, N4, N5, N6, N7)
|
|
Total inputs Phosphorus = sum(P1, P2-1, P2-2, P2-3, P3, P4, P7)
|
|
Output
|
N/P 9* |
Σi [Cropped area of i crop (ha) × Coefficients of N/P conversion of i crop (kg/ha)]
|
Lim et al. (2017) |
|
N/P 10* |
Σi [Cropped area of i fodder crop (ha) × Coefficients of N/P conversion of i fodder
crop (kg/ha)]
|
|
N/P 11
|
Total outputs = sum(N/P9, N/P10)
|
OECD (2103) |
|
Surplus
|
N/P S
|
Surplus (N/P S) = N/P 8 – N/P 11
|
|
aNS* |
Σjkz{[Amount of N loss at j livestock manure treatment plant (LMTP) (ton/yr)] + [Amount
of N loss during composting at k solid compositing facility (SCF) (ton/yr)]+[Amount
of N loss during composting at z liquid compositing facility (LCF) (ton/yr)]}
○ Amount of N loss at j LMTP (j= Public, Individual, Communal)
= Σij [Head of i livestock (head) × Unit of generation and discharge from i livestock (L/head/d)
× Share from manure to manure treatment at j LMTP (%) - [Amount of input at j LMTP
(m3/d) × N concentration of treated manure at j LMTP (mg/L)]
○ Amount of N loss at k SCF (k= Recycling business, Individual, Communal)
= Σik ({[Head of i livestock (head) × Unit of generation and discharge from i livestock
(L/head/d) × Share from manure to solid composting at k SCF (%) + [Quantity of sawdust
bedding in k SCF (kg/head/d)]} × [Coefficients of N conversion of i solid compositing
at k SCF (%)])
○ Amount of N loss at z LCF (z= Recycling business, Individual, Communal)
= Σz [Amount of evaporation during composting at z LCF (m3/d) × Coefficients of N conversion of liquid compositing at z LCF (%)]
|
Lim et al. (2017) |
|
hNS
|
hydrospheric Nitrogen Surplus(hNS) = NS - aNS
|
OECD (2013) |
양분 유출량 항목의 경우, 작물 생산량(N9)은 작물 재배 면적에 작물별 질소·인 함량계수를 곱하여 산정하였다(Lim et al., 2017). 작물별 질소·인 함량계수는 국립농업과학기술 원(RDA, 2010)에서 제시한 작물별 표준시비량 값을 적용 하였다. 사료작물 생산량(N10) 역시 사료작물 재배면적에 작 물별 질소·인 함량계수를 곱하여 산정하였으며,
질소·인 함 량계수는 작물 생산량 계산에 적용된 작물별 표준시비량 값을 적용하였다(Lim et al., 2017). 사료 작물은 가축 사료 로 이용할 목적으로 생산되는 작물로 국립농업과학기술원 (RDA, 2010)에서 제시한 작물별 표준시비랑을 기준으로 목초로 분류되고 있다.
양분 잔고량 항목의 경우, 대기질소 잔고량(aNS)은 유입 량(N8)에서 유출량(N11)을 뺀 질소 잔고량(NS) 중 대기로 손실되는 질소의 양을
의미하며, 질소 잔고량에서 대기질소 잔고량을 뺀 양이 하천, 토양, 지하수 등 주변 환경에 영향 을 미칠 수 있는 수체질소 잔고량(hNS)을 의미한다.
인의 경우 대기로 발생되는 양은 없다고 가정하였으므로, 유입량 (P8)에서 유출량(P11)을 뺀 인 잔고량이 수체인 잔고량(PS) 을 의미한다. 대기질소
잔고량 산정시 OECD 방법에서는 가축시설, 가축분뇨 저장시설, 광물비료 및 가축분뇨 시비 등 지점별로 질소 손실량을 고려하고 있으나, 국내 가축분
뇨 처리는 대부분 퇴비·액비로 자원화하여 처리되므로 이 를 고려하여 일부 발생항목을 수정하였다(Lim et al., 2017). 수정된 방법은 두 가지로 하나는 가축분뇨 정화, 퇴비·액비 처리과정에서 발생하는 중량감소율을 적용하여 질소 손실 량을 계산하였으며, 광물비료
및 퇴비·액비 시비과정에서 손실되는 양도 고려하였다. 다른 하나는 가축사육 시설에서 축종별 질소 배출계수를 고려하여 질소 손실량을 계산하였 으며,
퇴비·액비 생산 과정에서의 질소 손실량은 축종별 가 축분뇨 발생량에 질소손실율을 적용하였기 때문에 광물비 료 시비에 의한 질소 손실량만 고려하였다(Fig.
2).
Fig. 2. Comparision of schematic diagrams of the atmospheric nitrogen losses in the nitrogen budget: (a) Nitrogen losses by weight reduction rate method; (b) Nitrogen losses through ammonia emissions.
항목별 산정식에 적용된 계수값(가축분뇨 발생원단위, 축 종별 질소 및 인산 환산계수, 퇴비화시 중량 감소율, 콩과 작물 질소 고정계수, 대기질소침적계수,
파종작물 변환계수 등)을 Table 2에 제시하였다.
Table 2. Various parameters for nutrient budget model
|
Index
|
Parameter
|
Range
|
Reference
|
|
Manure production
|
The unit of livestock excreta in Korea (L/head/d)
|
Beef
|
Solid
|
8.0
|
ME (2008) |
|
Slurry
|
5.7
|
|
Diary cow
|
Solid
|
19.2
|
|
Slurry
|
10.9
|
|
Swine
|
Solid
|
0.9
|
|
Slurry
|
1.7
|
|
Layer
|
Solid
|
0.1
|
|
Broiler
|
Solid
|
0.09
|
|
Duck
|
Solid
|
0.09
|
|
Nutrient excretion coefficients of livestock in Korea (%)
|
Nitrogen
|
Beef
|
Solid
|
0.5
|
RDA (2009) |
|
Slurry
|
0.7
|
|
Diary cow
|
Solid
|
0.3
|
|
Slurry
|
1.0
|
|
Swine
|
Solid
|
1.0
|
|
Slurry
|
0.8
|
|
Layer, Broiler
|
Solid
|
1.4
|
|
Duck
|
Solid
|
1.4
|
|
Phosphorus
|
Beef
|
Solid
|
0.6
|
|
Slurry
|
0.07
|
|
Diary cow
|
Solid
|
0.5
|
|
Slurry
|
0.3
|
|
Swine
|
Solid
|
0.8
|
|
Slurry
|
0.09
|
|
Layer, Broiler
|
Solid
|
0.6
|
|
Duck
|
Solid
|
0.6
|
|
Comparison of weight loss percentages of livestock excreta during solid composting
in Korea (%)
|
Beef
|
42.3 ~ 98.0
|
You (2016), Cooperband (2002)
Tiqua et al. (2002)
Larney et al. (2006)
Kader et al. (2007)
Michel Jr. et al. (2004) |
|
Diary cow
|
46.0 ~ 80.0
|
|
Swine
|
27.0 ~ 69.0
|
|
Layer, Broiler
|
64.0 ~ 78.0
|
|
Duck
|
86
|
|
Biological nitrogen fixation
|
The annual rates of biological nitrogen fixation (kg N/ha/yr)
|
Dried pulses
|
6.0 ~ 280.0
|
Kremer (2013) |
|
Soya bean
|
20 ~ 135.0
|
|
Pulse peas, beans
|
24.0 ~ 125.0
|
|
Green fodder
|
10.0 ~ 190.0
|
|
Leguminous plants
|
55.0 ~ 500.0
|
|
Pasture
|
5.0 ~ 153.0
|
|
Atmospheric nitrogen deposition
|
Coefficients of annual atmospheric nitrogen deposition in Korea (g N/m2/yr)
|
from 2005 to 2015
|
1.29 ~ 3.31
|
Ahn et al. (2014) |
|
Seed and planting material
|
Annual nitrogen coefficients on seed input (%)
|
Nitrogen
|
Cereals
|
37.0 ~ 95.0
|
Kremer (2013) |
|
Wheat
|
21.0 ~ 56.0
|
|
Barley
|
3.0 ~ 44.0
|
|
Rye
|
0.0 ~ 11.0
|
|
Oats
|
0.0 ~ 29.0
|
|
Grain maize
|
0.0 ~ 17.0
|
|
Triticale
|
1.0 ~ 13.0
|
|
Dried pulses
|
0.0 ~ 8.0
|
|
Root crops
|
2.0 ~ 42.0
|
|
Potatoes
|
2.0 ~ 42.0
|
|
industrial crop
|
0.0 ~ 5.0
|
|
Oilseed crops
|
0.0 ~ 5.0
|
3. Results and Discussion
3.1. 양분수지 산정 모델 구축
양분수지 산정 모델을 개발하기 위한 프로그램은 Graphic User Interface (GUI) 구축이 용이하고, 확장성 및 다른 프 로그램과의
연계가 우수한 C# 언어를 이용하였으며, 국내 공 공기관 및 지자체에서 범용적으로 사용하고 있는 Windows 운영체계(operating system,
OS)에서 프로그램을 운영할 수 있도록 개발하였다. 모델 개발과정은 다음과 같은 순서로 진행하였다(Fig. 3). 양분 유입 및 유출 자료 입력 기능, 계 수자료 데이터베이스(DB) 구축 및 선택기능, 결과 출력 기 능 및 GUI 개발 등 주요 기능을 중심으로
세 단계로 구분 하였으며, 각 단계별 세부개발과정을 수립하였다. 양분 유 입 및 유출 자료 입력기능 개발 과정에서는 여러 기관에서 제공하는 자료들을
분석하였다. 홈페이지나 공공데이터포털 등 온라인 상에 자료가 공개되어 있거나 매년 주기적으로 조사하고 있는 자료들은 형식이 정해져 있기 때문에 이러
한 자료들은 모델에 입력할 수 있도록 자료의 구조를 미리 파악하였으며, 자료에 포함된 모든 값에 대해 개별코드를 부여하였다.
Fig. 3. Flow chart for development of nutrients budget model.
기관별 제공되는 자료들의 주소 형식은 도로명 주소와 지번 주소를 복합적으로 사용하고 있으나 이들 자료들을 조합하여 양분수지를 산정하기 위해서는 하나의
주소형 태로 전환이 필요하다. 따라서 도로명 주소의 경우 읍면 단위까지 제시되어 있는 반면, 지번 주소의 경우 읍면 이 하 동리 단위까지 제시되어
있어 상세한 유역까지 경계 를 구분할 수 있으므로 상대적으로 작은 지역까지 분석 이 가능한 지번 주소를 활용하였다. 주소변환을 위하여 도로명주소 안내시스템(www.juso.go.kr)에서 제공하고 있 는 도로명 주소와 지번 주소의 DB를 이용하여 ACCESS 형태의 파일DB를 각각 구축하였으며, 도로명 주소 DB와 지번 주소
DB의 동일한 위치 연계를 위한 코드화 작업을 수행하였다.
항목별 적용되는 모든 계수 정보를 파악하여 ACCESS 형태로 파일 DB를 구축하였다. 파일 형태의 DB은 별도의 인터넷이 연결되어 있지 않은 상황에서도
자료 처리가 가 능하며 속도 측면에서도 온라인 처리보다 빠른 장점이 있 다. 결과 출력 기능 및 GUI 개발 단계에서는 항목별 계산 식을 코드화하고
양분수지 산정 수행을 편리하게 수행하기 위한 GUI를 개발하였다.
3.2. 양분수지 산정 모델 구성
양분수지 산정 모델은 총 6개의 모듈로 구성하였으며, 양 분수지 산정 단계를 고려하여 모듈 순서를 배치하였다. 첫 번째 모듈은 ‘자료입력’으로, 여러
기관에서 제공하는 다양 한 자료들을 모델에 입력하며, 주소형식 전환 작업을 수행 할 수 있다. 두 번째는 ‘자료확인’으로, 입력된 자료들을 표 형태로
검토할 수 있다. 세 번째는 ‘산정식’으로, 모델에 입 력된 항목별 계산식을 검토하거나 항목별 계산방법을 선택 할 수 있다. 네 번째는 ‘계수선정’으로,
항목별 여러 계수들 을 선택, 적용할 수 있다. 자료입력, 입력된 자료 확인, 계 산식 및 계수선택이 완료되면 다섯 번째로 ‘계산’ 모듈에서 질소
및 인 항목에 대한 양분수지를 산정하게 된다. ‘계산’ 모듈에서는 항목별 모든 계산과정을 log화면에 표출되며, 사용자는 필요에 따라 기록된 log
정보를 파일 형태로 추출 할 수 있다. 양분수지 계산이 끝나면 마지막으로 ‘출력’ 모 듈에서 항목별 결과를 그래프, 표 형태로 확인할 수 있으며,
필요에 따라 그림 혹은 엑셀 형식으로 추출할 수 있다.
3.2.1. 자료입력
‘자료입력’ 모듈에서는 각 기관에서 제공하는 다양한 자 료를 모델에 입력할 수 있다(Table 3). 광물비료 사용량, 전 국오염원조사, 작물 및 재배면적 등 형식이 정해져 있는 자료들은 ‘불러오기’ 기능을 통해 입력하며, 가축분뇨 퇴비· 액비
반출입량과 기타 유기질비료의 경우 제공하는 기관에 따라 형식이 서로 다르므로 사용자가 직접 모델에 입력하 게 된다. 양분유입자료 입력에서 광물비료
사용량 입력형식 은 두 가지로 하나는 농협 및 지자체에서 제공되는 자료와 다른 하나는 통계청에서 제공되는 자료에 대해 입력할 수 있다. 농협 및 지자체에서
제공되는 자료에는 비료 제품명 과 판매량 정보가 포함되어 있으며, 통계청 자료의 경우 성분별, 종류별 사용량에 대한 정보가 포함되어 있다. 가축 분뇨
발생량 및 퇴비·액비 계산에 필요한 자료 입력형식은 전국오염원조사 자료 형식과 동일하게 구성하였으며, 축종 현황과 사육두수 뿐만 아니라 정화처리,
퇴비·액비 처리비 율 등 다양한 정보가 포함되어 있다. 비료반출입의 경우 해당지역을 중심으로 퇴비 및 액비에 대한 반입량과 반출 량에 대한 정보를
입력할 수 있도록 구성하였다. 작물 생 산 및 면적은 농업사업통합정보시스템(Agrix)에서 제공하는 농업경영체 자료와 동일한 형식으로 구성하였으며(MAFRA, 2017), 작물종류와 각 작물별 재배면적 정보가 포함되어 있다.
Table 3. Required Input data for nutrient budget model
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Entry
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Index
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Input data
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Specific data
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Common data
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Input
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Mineral Fertilizer (User input)
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Fertilizer classification
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Brand name of a fertilizer
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Purchasing quantity
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Date
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Address
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Mineral Fertilizer (File input)
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Nitrogen quality
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Phosphorus quality
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Ammonium sulphate
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Urea
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Super Phosphate
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Triple super phospate
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Manure production
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Animal species
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Number of animals
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Manure production
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Soild composing
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Liquid composing
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Fertilizer in-out
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Brand name of a soild composing fertilizer
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In-out quantity of soild composing fertilizer
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In-out quantity of liquid composing fertilizer
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Crop production
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Division (grow/greenhouse)
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Crop yield
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Area of growing crops
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Output
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Soil nutrients status
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pH
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Organic
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Available phosphate/silicate
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NO3-N
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양분유출자료 입력에서의 작물 생산량은 양분유입에 입 력된 작물 및 면적 자료를 활용하여 계산된다. 토양양분도 의 경우 토양환경정보시스템(흙토람)에서
자료를 제공하고 있으나(RDA, 2017), 파일 형태로 추출되지 않으므로 사용 자가 직접 모델에 입력해야 하며, 지역별 토양에 대한 pH, 유기물, 유효인산 뿐만 아니라 전기전도도 등에
대한 정보 가 포함되어 있다.
자료입력이 완료되면, 주소 형태를 변환하게 된다. 도로 명 주소와 지번 주소의 DB를 이용하여 입력된 주소 형식 이 도로명일 경우에만 지번 주소 형식으로
변환하게 된다.
3.2.2. 자료확인
모델에 입력된 모든 자료들은 ‘자료입력’ 모듈에서 간편 하게 확인할 수 있다. 사용자는 분석하고자 하는 대상연도 및 유역을 선택하여 시·공간적으로
자료들을 구분하여 검 색할 수 있으며, 필요에 따라서는 입력된 자료 전체를 일 괄적으로 검색하는 것도 가능하다. 또한 모델에 입력된 모 든 자료들은
text 혹은 csv 형태의 단일파일로 추출, 저장 할 수 있다. 양분수지에 필요한 다양한 자료들은 각각의 개별파일로 나누어져 있기 때문에 자료관리
측면에서는 복 잡할 수 있으므로, 이들 자료들을 단일파일로 저장, 관리함 으로써 자료관리 효율성을 높일 수 있다. 뿐만 아니라 모 델을 통해 추출된
파일은 workspace로 활용이 가능하기 때 문에 양분수지 산정 모델을 효과적으로 운영할 수 있다.
3.2.3. 산정식
‘산정식’에서는 양분유출 항목에 해당하는 작물생산량과 사료작물 생산량을 산정하는 방법과 질소 수지의 경우 대 기질소잔고량을 산정하는 방법을 선택하는
기능을 포함하 고 있다. 작물 및 사료작물 생산량을 계산하는 방법에는 두 가지가 있으며, 하나는 표준시비량을 적용하는 방법과 다른 하나는 토양 특성을
고려한 시비추천식을 적용하는 방법이 있다. 표준시비량 및 시비추천식은 RDA (2010)에 서 조사한 작물별 시비처방기준 자료를 적용하였다. 또한 중량감소율을 적용한 방법과 축종별 질소손실률을 고려한 방법으로 구분되는 대기질소잔고 계산식도
해당 모듈에서 선택할 수 있다.
3.2.4. 계수선정
자료 입력 및 자료 확인, 작물생산 및 사료작물생산량과 질소 수지의 경우 대기질소잔고량 산정식 선택이 완료되면 ‘계수선정’ 모듈에서 항목별 적용계수를
선택하게 된다. 항 목별 계수는 파일DB 형태로 구축된 값을 GUI를 통해 확 인할 수 있으며, 사용자는 항목별 적용하고자 하는 계수 값을 선택하여
모델에 입력한다. 계수별 민감도 분석과 국 내 특성에 맞는 최적계수 선정을 위한 연구를 수행하기 위 하여 계수별 다중선택도 가능하도록 개발하였다.
3.2.5. 계산
‘계산’ 모듈에서는 입력된 자료, 산정식, 선택된 계수를 이용하여 질소 및 인 항목에 대한 양분수지를 계산한다. 모델에서는 입력된 자료의 시·공간적
범위를 구분하여 계 산할 수 있다. 시간적 범위는 연 단위로 선택이 가능하며, 공간적 범위는 최소단위로 읍면동까지 선택이 가능하도록 개발하였다. 모든
계산 정보는 GUI 상 로그 화면에 출력함 으로써 항목별 입력된 자료와 계수 값이 적절히 적용되어 계산되는지 실시간으로 파악할 수 있으며, 로그 화면에
표 출된 항목별 계산과정은 텍스트 형태의 파일로 추출할 수 있어 보다 상세한 검토 수행이 가능하다.
3.2.6. 출력
산정된 양분수지 결과는 ‘출력’ 모듈에서 표와 그래프 형 태로 확인할 수 있다. 표에 출력되는 정보는 질소의 경우 7개 유입항목(N1 ~ N7)과
2개의 유출항목(N9, N10) 그리고 대기질소 잔고량(aNS), 수체질소 잔고량(hNS)과 총 질소 잔고량(NS)으로 구분되며, 인의 경우 5개
유입항목(P1 ~ P4, P7)과 2개 유출항목(P9, P10) 그리고 총 인 잔고량(PS)으로 구분된다(Fig. 4). 결과 그래프는 막대그래프 형식으로 구성 하였다. 출력되는 결과는 유입항목별 차지하는 비율에 대한 그래프와 유입항목 중 가장 높은 비율을 차지하는
가축분 뇨 발생량에 대한 세부항목별 비율 그리고 전체 유입, 유 출 항목별 절대값에 대한 그래프이다(Fig. 5). 또한, 모델에 출력되는 표와 그래프는 엑셀 및 그림파일 형태로 추출이 가능하여 보고서 및 논문 등에 활용할 수 있는 측면도 고 려하였다.
Fig. 4. Results table format shown in nutrient budget model.
Fig. 5. Results figure format shown in nutrient budget model.
3.3. 양분수지 산정 모델 특징
본 연구를 통해 개발된 모델을 통해 여러 공공기관에서 제공하는 다양한 자료를 쉽게 활용할 수 있으며, 양분수지 산정에 적용되는 계수별 민감도 분석
그리고 시간적·공간 적으로 다양한 결과를 산출함으로써 사용자 목적에 맞는 양분수지 산정 결과를 도출하는데 효과적으로 활용될 수 있다.
3.3.1. 다양한 자료의 활용
항목별 활용 가능한 자료들을 제공하는 공공 및 유관기 관 현황은 다음과 같다(Table 4). 광물 및 유기질 비료의 경우 통계청, 지역별 단위농협 및 지자체에서 관련 자료를 제공하고 있다. 가축분뇨 생산량 중 축종별 사육두수와 정 화처리,
퇴비·액비 처리비율에 관한 자료는 전국오염원조사 자료를 활용할 수 있으며, 그 외 통계청, 농림축산식품부 등에서도 축산현황과 관련된 다양한 자료를
제공하고 있다. 가축분뇨 퇴비, 액비 반출입량은 농림축산식품부와 지역별 단위농협에서 자료를 제공하고 있으며, 지역 내 작물현황, 재배면적은 지자체
통계자료와 농림축산식품부에서 운영하 는 농업사업통합정보시스템(Agrix)을 통해 자료를 제공받을 수 있다. 이러한 다양한 자료들을 손쉽게 활용할 수
있으 며, 복합적으로 사용하고 있는 주소 형태를 일괄적으로 변 환함으로써 양분수지 산정을 위한 자료처리과정을 최소화 하였다.
Table 4. Data sources available provided from official agencies for nutrient budget model
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Entry
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Index
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Investigation agency
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Input
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Mineral fertilizer
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SK
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MAFRA
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NACF
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Local government
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Manure production
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Manure treatment
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SK
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NIAS
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MAFRA
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Solid composting
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ME
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Local government
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NIER
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Liquid composting
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NIER
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Local government
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ILEM
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Net manure import/export withdrawal stocks
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NACF
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MAFRA
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Other organic fertilizer
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NACF
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Local government
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MAFRA
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Biological nitrogen fixation
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MAFRA
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Local government
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Atmospheric nitrogen deposition
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SK
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Local government
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MAFRA
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Seed and planting material
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MAFRA
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Local government
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Output
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Crop production
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SK
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Local government
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MAFRA
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NIAS
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Fodder production
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MAFRA
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Local government
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3.3.2. 계수별 민감도 분석 및 최적계수 선정
모델에 적용된 항목별 계수 정보는 국내외 여러 문헌들 을 조사하여 구축된 자료를 사용하고 있다. 이러한 계수를 이용하여 양분수지를 산정할 경우에는
가축사육 현황, 퇴비 및 액비 시비 특성, 기후 및 토양환경 등 다양한 조건에 따라 결과가 달라질 수 있다. 계수에 대한 민감도 분석 수 행과 여러
지역을 대상으로 양분수지 산정 결과를 서로 비 교하는 과정이 필요하기 때문에, 본 모델에서는 계수별 다 중선택 기능을 이용하여 민감도 분석을 쉽게
수행할 수 있 을 뿐 아니라 다중 선택된 계수별 양분수지 산정 결과를 표 혹은 그래프를 통해 비교할 수 있어 결과 분석을 수행 하는데도 효과적으로
활용할 수 있다.
3.3.3. 시간적, 공간적 결과 해석 범위의 확장성
가축분뇨실태조사 결과는 농업환경 정책수립을 위한 기 초자료로 활용되므로 연도별 혹은 지역별 산정결과를 산출 하고 각 결과 비교를 통해 다양한 분석을
수행하는 것이 중요하고 볼 수 있다. 연도별 변화량 비교는 농업활동의 변화를 파악할 수 있는 근거로 활용될 수 있으며, 지역별 결과 비교를 통해 오염원이
공급될 수 있는 지역을 선정할 수 있는 자료로 활용될 수 있다. 양분수지 산정 모델에서 는 입력된 자료의 모든 값에 개별코드를 부여하기 때문에 동일한
자료에서도 시·공간적으로 다른 결과를 산출할 수 있다.
4. Conclusion
본 연구에서는 가축분뇨실태조사의 일환으로 양분의 유 출입 현황 자료를 이용하여 대상 유역의 오염정도를 정량 적으로 파악할 수 있는 대표적인 농업환경지표인
양분수지 를 효과적으로 산정하기 위하여 양분수지 산정 모델을 개 발하였다. 개발된 모델은 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 일반적인 운영체제인 Windows
OS 기반의 GUI 환경으로 구축하였으며, 향후 모델의 확장성을 고려하여 C# 언어를 이용하여 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 양분수지 산 정
모델은 다음과 같은 특징을 가지고 있다. 하나는 여러 기관에서 제공하는 다양한 양분 유입 및 유출 관련 자료들 을 쉽게 활용할 수 있다. 특히, 각
기관에서 제공되는 다양 한 양식의 자료를 별도의 수정 없이 직접 모델에 불러오기 기능을 통해 입력할 수 있는 장점이 있다. 두 번째는 각 기관별 자료에
입력된 두 가지 형태의 주소(도로명 주소, 지번 주소)를 사용자가 쉽게 동일한 주소형태로 변환할 수 있다. 현재 개발된 모델은 토지를 경계로 하는
양분수지 산정 방법이 적용되어 있기 때문에 도로명 주소보다 상세 한 공간 정보를 포함하고 있는 지번 형태의 주소를 사용하 므로, 지번 주소로 일괄
변환할 수 있게 개발하였다. 세 번 째는 각 항목별 적용되는 다양한 계수정보를 파일DB 형태 로 구축하여 계수별 민감도 분석 등을 쉽게 수행할 수
있 는 다중선택 기능을 포함하고 있다. 적용된 계수별 산정결 과도 표와 그래프를 통해 표출되며, 계수별 결과 비교도 가능할 수 있게 개발하였다. 이
외에도 양분수지 산정에 소요되는 연산시간이 획기적으로 감소하였으며, 다양한 자 료들을 하나의 파일로 저장 및 관리할 수 있기 때문에 자 료 관리가
용이하다. 뿐만 아니라 모델에 입력된 각 기관 별 다양한 자료들을 쉽게 검토할 수 있기 때문에 비정상적 으로 입력된 값에 대한 전처리 과정을 통해
신뢰할 수 있 는 양분수지 산정 결과를 도출할 수 있다.
한편, 지자체 및 단위농협에서 제공하고 있는 자료들은 제공하는 기관에 따라 형식이 서로 다르기 때문에 아직까 지는 일부 자료들을 모델에 입력할 경우
사용자가 직접 입력해야 하는 불편함이 있어 전처리 단계의 확장이 필요 하다. 최근에는 정부 3.0 시행을 통해 다양한 정보들을 개 방·공유하고 있으며,
openAPI를 통해 이들 자료를 쉽게 활 용할 수 있다. 따라서 향후 모델의 결과 활용을 높이기 위 한 다양한 양분수지 산정법 적용 및 다양한 자료
활용을 위한 웹 기반의 모델 확장 개발연구가 필요할 것으로 사 료된다.
Acknowledgement
본 연구는 환경부 예산(공공수역 녹조발생 대응: 1200-1234-306)으로 수행되었습니다.
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