대기오염물질 배출량 산정을 위한 국내 농업잔재물 소각량 추정

1. 서 론

국내 대기환경의 오염원은 국내 발생 및 배출과 외부에서 유입되는 월경성 대기오염으로 나뉜다. 미세먼지의 농도 증가는 폐암 발생 및 조기 사망률을 높이는 악영향이 있는 것으로 알려져 있다 (Beelen et al., 2014; Puett et al., 2014; Brook et al., 2010). 미세먼지를 감축하고 관리하기 위해서는 미세먼지 발생에 대한 정확한 정보구축이 필요하다. 이를 위해 환경부는 미세먼지 예보제를 시행하고 있으며 미세먼지 발생원인 규명과 대응 방안 마련을 위해 배출원과 배출량 정보를 구축하고 있다. 국가미세먼지정보센터는 배출량 정보구축의 방안으로 주요 배출원을 분류하고 배출원별 각각의 배출량을 산정하는 대기정책지원시스템 (CAPSS, Clean Air Policy Support System)을 운영 중이다. CAPSS는 대기오염 배출원을 13개 대분류로 구분하고 있으며, 생물성 연소는 고기나 생선 구이, 노천 소각, 농업잔재물 소각, 목재 난로 또는 보일러, 아궁이, 숯가마에서 대기로 배출되는 오염물질을 포함한다.

농업잔재물은 생물성 부산물인 고춧대, 볏짚, 과수의 가지 등을 말하며, 퇴비로 재활용되거나 연료소각 또는 단순 소각 등으로 처리된다 (Park et al., 2011). 농업잔재물 소각은 주로 이산화탄소 (CO₂), 메탄 (CH₄), 아산화질소 (N₂O) 등 온실가스뿐만 아니라 PM₁₀, 일산화탄소 (CO), 질소산화물 (NO_X), 황산화물 (SO_X) 등을 배출하여 대기오염물질 주요 배출원으로 분류된다 (Seo, 2011; Ko et al., 2008). 농업잔재물의 소각은 대기오염물질의 직접적 배출뿐만 아니라 미세먼지 2차 생성에 미치는 영향 또한 매우 크다 (Seo, 2014). 농업잔재물의 소각이 대기오염에 미치는 영향은 탄소계 에어로졸의 배출 특성 연구를 통해 평가된 바 있다 (Jung et al., 2014). 벼 수확기에 대기 중 유기탄소 (Organic carbon)와 원소탄소 (Elemental carbon)의 45±12%와 12±7.3%가 바이오매스 연소로부터 발생하며, 이것이 대기 중 유기탄소의 가장 큰 발생원임이 알려진 바 있다. 우리나라뿐만 아니라 대만 (Kanabkaew and Oanh, 2011), 중국 (Zhang et al., 2019), 베트남 (Lasko and Vadrevu, 2018), 인도 (Sahu et al., 2021) 등 아시아 국가에서도 농업잔재물의 노천 소각으로 다량의 대기오염물질이 대기 중으로 배출되고 있다고 보고한 바 있으며, 배출량 산정을 위한 인벤토리 구축 연구를 통해 대기오염 관리방안을 마련하고 있다.

농업잔재물의 대기오염 배출량은 미국 CARB (2006)에서 제안한 방법을 참고하여 국내 개발 배출계수와 활동도를 적용한다. 배출계수는 단위 중량당 대기오염물질 배출량으로 표현되며 농업잔재물의 연소시험을 통해 구한다 (Kim et al., 2016; Park et al., 2015; Seo, 2011). 활동도는 작물별 농업잔재물 소각량이며 농업잔재물 발생량, 소각률, 소각 시기 등을 수치로 나타낸 값이다. 활동도는 배출계수와 달리 재배면적 또는 작물 생산량, 잔재물 처리 방식, 공간 또는 시간 등 다양한 요인에 의해 결정된다. 활동도는 산정된 배출량의 불확실성에 큰 영향을 미치므로 체계적인 조사와 함께 주기적인 갱신이 요구된다. 우리나라 농업잔재물 소각을 통한 대기오염물질 배출량 산정 연구는 2014년 한국환경산업기술원의 연구사업을 통해 경기개발연구원이 수행한 바 있다. 이 연구는 농업인을 대상으로 한 설문조사를 통해 농업잔재물 발생량 및 소각량, 소각 시기 등에 대한 활동도 자료를 개발하였다 (Kim et al., 2016). 또한 농업잔재물의 연소시험을 통해 고춧대, 보릿대 등 9개 세분류 농업잔재물에 대한 배출계수를 산정하여 이를 CAPSS에 적용한 바 있다 (Park et al., 2015). 선행 연구에서 제시된 활동도 자료는 2011~12년 설문조사를 통해 개발된 것이므로 이후 농업 기술 및 잔재물 처리 방식의 변화에 따라 갱신할 필요가 있다.

본 연구에서는 농업잔재물 소각에 대한 활동도를 조사하였다. 지역별 농업인을 대상으로 한 설문조사를 통해 작물별 농업잔재물 소각률 및 소각 시기 등을 파악하였으며, 통계청의 농업통계자료를 활용하여 작물별 농업잔재물 발생량을 산출하였다. 이를 통해 작물별, 지역별, 시기별 농업잔재물 소각량을 추정하였다.

2. 연구 방법

3. 연구 결과

3. 1 조사 응답자 특성

농업잔재물 소각에 대한 농업인 대상 활동도 설문조사의 응답자는 총 1,004명이었다 (표 1). 성별로 보면 남성이 702명, 여성이 289명으로 남성이 여성보다 약 2.4배 높았다. 연령대로 보면 60대가 374명으로 가장 많고 50대가 261명, 40대가 238명이었다. 60대 이상 고령자가 전체의 50%를 차지하였으며, 70대 이상은 128명이었다. 지역별 응답자 분포를 보면 전남의 응답자가 267명으로 전체의 26.6%였으며 경북은 204명 (20.3%)이었고 이후 충북, 강원, 제주 순으로 응답이 많았다.

Table 1.

Characteristics of respondents to the survey on the agricultural crop residues.

3. 2 농업잔재물 처리 형태 결과

농업잔재물의 처리 형태를 경지 비료, 사료화, 판매, 소각, 기타로 구분하여 조사하였다 (표 2). 설문의 세분류 농작물에서 발생하는 농업잔재물에 대해 최소 1개 이상의 잔재물 처리에 응답한 유효응답자는 989명이었다. 응답자는 경우에 따라 2개 이상의 세분류 농작물에 응답하였고, 이때 모든 응답 수는 총 2,142개로 유효응답자별 평균 2.71개/인이었다. 응답 결과를 살펴보면 발생하는 농업잔재물의 73.5%는 경지 비료로 처리되었으며, 13.6%는 소각처리되었다. 사료화와 판매는 각각 6.5%, 4.8%로 나타났다.

Table 2.

Treatments of agricultural crop residues by region.

지역별 농업잔재물 처리행태는 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 경기지역은 소각률이 31.7%, 충북 21.6%, 전북 19.1%, 경남 15.5%로 나타나 전국 평균을 상회하였으며, 나머지 지역은 평균을 밑돌았다. 소각률이 5.0%로 가장 낮은 제주지역은 경지 비료화가 84.0%, 사료화가 10.3%로 재이용률이 94.3%로 높게 나타났다.

3. 3 세분류 작물별 농업잔재물 소각률 및 소각 시기

농업잔재물 처리 형태는 작물분류별로 통계적으로 유의한 수준에서 다르게 나타났다 (그림 1). 세부적으로 살펴보면, 특용작물로부터 발생하는 농업잔재물의 소각률이 21.0%로 가장 높았으며, 조미채소가 20.2%였고, 맥류는 16.5%, 과수는 14.4%로 평균을 상회하였다. 소각률이 높은 작물은 작물 수확 이후 줄기류가 잔재물로 발생하는 밭작물이었으며, 엽채류는 소각률이 2.7%로 가장 낮게 나타나 잔재물의 형태에 따라 달라짐을 알 수 있었다.

Fig. 1.

Agricultural crop residues disposal by crops.

농업작물 40개 세분류의 처리 방법별 잔재물 처리 비율을 표 3에 나타내었다. 가장 높은 소각률을 차지하는 작물은 고추였으며, 발생하는 농업잔재물의 33.6%가 소각되었다. 배에서 발생하는 농업잔재물의 27.5%가 소각처리되고 있으며, 땅콩이 25.6%, 보리가 21.0%의 순으로 높게 조사되었다. 특용작물인 참깨, 들깨, 땅콩의 농업잔재물 소각률은 모두 20%를 상회하는 것으로 조사되었다. 고추와 수박 (16.8%)을 제외한 채소류의 농업잔재물 소각률은 10% 미만으로 나타났다. 과수의 경우 배를 비롯하여 사과 (16.2%), 복숭아 (15.2%) 등이 비교적 높은 소각률을 나타내었다. 밭작물인 콩, 팥, 녹두 역시 소각률이 높았으며, 고구마와 감자는 각각 7.1%, 9.7%의 소각률을 보였다. 화훼에서 발생하는 농업잔재물의 소각률은 11.1%로 조사되었다. 밀, 두류 기타, 메밀, 상추, 쪽파, 생강 등의 작물에서 발생하는 농업잔재물은 소각되지 않는 것으로 조사되었다.

Table 3.

Treatments of agricultural crop residues by crops.

농업잔재물의 소각 시기를 조사하여 시기별 비율을 표에 나타내었다 (표 4). 농업잔재물 소각은 잔재물 발생 시기와 연관되어 있다. 과수의 경우 1~3월에 집중적으로 잔재물이 발생하며 맥류와 서류 등은 4~6월, 그리고 미국 등 다른 부산물은 9, 10월에 집중적으로 발생한다고 보고된 바 있다 (Park et al., 2011). 농업잔재물 소각은 10월부터 이듬해 초까지 소각이 주로 이루어지는 것으로 조사되었다. 보리는 수확 이후 6월에 가장 빈번하게 소각되는 것으로 조사되었다. 과수는 종류에 따라 가지치기 작업의 시기에 따라 소각 시기가 달라짐을 알 수 있었다. 사과는 연중 가지치기가 이루어져 소각 역시 연중 발생하는 것으로 조사되었으며, 특히 사과 수확 이후인 10월부터 이듬해 4월까지 소각되는 양이 가장 많았다. 대표적 두류인 콩과 팥, 특용작물인 참깨, 들깨, 땅콩 역시 가을 수확 이후 10월부터 이듬해 초까지 소각이 이루어지며, 옥수수는 여름철 수확 이후부터 겨울철까지 소각되는 것으로 조사되었고, 고구마는 8~12월, 고추는 10월부터 이듬해 2월에 주로 소각되었다. 채소류는 소각률이 비교적 낮으며 소각 시기도 수확 이후로 집중되어 있었다. 이는 밭작물 수확 이후 다른 작물의 연속재배를 위해 밭을 빠르게 정리하기 때문으로 사료된다.

Table 4.

The monthly burning proportion of agricultural crop residues by crops.

3. 4 통계청 농림어업조사의 농업잔재물 처리 방법 분석

통계청 농림어업조사는 농업잔재물 처리 방법을 판매, 경지 비료, 가축 사료, 소각, 기타 등으로 분류하고 이 중 주된 처리 방법이 무엇인지를 선택하도록 하는 방식으로 조사한다. 그러므로 통계청의 조사는 농업잔재물의 처리 방법에 대한 선호도라고 볼 수 있다. 통계청 자료를 통해 2011년부터 2018년까지의 농업잔재물 처리 방식 중 소각처리 선호도 변화를 살펴보았다 (그림 2). 2011년부터 조사된 작물은 전반적으로 2016년까지 소각처리 선호도가 낮아지는 추세를 보였다. 양파는 2011년부터 2014년까지 20% 내외의 선호도를 보이다가 2016년 15.1%, 2017년 10.5%로 낮아졌고, 2018년에 12.2%로 약간 상승하였다. 고추, 참깨, 콩은 2016년까지 소각처리 선호도가 꾸준히 낮아졌으며, 2017년에는 소각처리 선호도가 2014년도 수준 이상으로 다시 높아졌고, 2018년에는 2017년과 비슷한 수준을 유지하였다. 마늘은 2011년부터 2014년까지 28% 내외의 수준을 보이다가 2016년 20.2%, 2017년 21.8%로 조사되었고 2018년에는 1.1%로 감소하였다. 보리는 2011년 23.3%에서 2012년 16.8%로 감소하였다가 2014년까지 비슷한 수준을 유지했으며, 2016년에는 7.4%로 감소한 뒤 2017년 21.8%, 2018년 14.6%로 조사되었다. 2016년부터 조사된 작물은 수박, 호박, 오이이며, 2018년까지 꾸준히 감소하였다. 2017년부터 조사된 작물 중 토마토와 고구마, 감자는 2017년 대비 2018년에 낮아졌다. 가을무, 가을배추, 딸기는 2017년 대비 2018년에 높아졌다.

Fig. 2.

Changes in the preference for the burning of agricultural crop residues by year according to the Statistics Korea’s Agriculture, Forestry and Fisheries Survey.

3. 5 농업잔재물 소각처리 선호도 및 선행 연구 소각률과 비교

통계청 농림어업조사의 농업잔재물 처리 방법 중 소각처리 선호도 조사 결과와 본 연구에서 구한 작물별 농업잔재물 중 소각처리되는 양을 나타내는 소각률을 비교하였다. 본 연구와 통계청 조사의 방식은 설문 문항에 차이가 있다. 두 조사의 구체적 문항은 다르지만, 작물별 소각처리 선호도와 소각률의 비교를 통해 연구 결과의 신뢰도를 간접적으로 살펴볼 수 있다.

그림 3에 나타난 것처럼, 15개 작물의 비교 결과 대체로 두 조사의 선호도와 소각률은 유사한 것을 알 수 있다. 고추의 경우 통계청 조사에서 소각처리 선호도는 51.5%였으며 본 연구의 고추에서 발생하는 농업잔재물 중 소각처리되는 양 즉 소각률은 33.6%였고, 고구마, 감자, 수박, 딸기, 오이, 호박, 토마토, 배추, 무 등에서 작물별 결과는 유사한 경향을 보임을 알 수 있었다.

Fig. 3.

Comparison of the preferences for burning with the burning ratios of agricultural residues.

Table 5.

Comparison of the treatment of agricultural crop residues according to the scale of cultivated land of soybean, pepper, and sesame.

2014년 한국환경산업기술원이 경기개발연구원을 통해 수행한 작물별 농업잔재물 소각률 연구의 조사 방법 및 설문 문항은 본 연구와 같은 것으로, 10개 농업잔재물의 소각률을 제시하였다 (Kim et al., 2016). 본 연구의 설문조사는 2020년에 수행된 것으로서 두 연구 결과를 비교하여 소각행태의 변화를 분석해 볼 수 있다. 2014년 연구 결과에 비해 10개 작물의 농업잔재물 소각률은 평균 71.4%가 감소하였다. 과수 중에서 사과는 90.6%에서 18.2%로 낮아졌으며, 배는 75.0%에서 27.5%, 복숭아는 72.4%에서 15.2%, 포도는 93.3%에서 7.8%로 감소하였다. 밭작물 중에서 고추는 90.3%에서 33.6%로, 땅콩은 100.0%에서 25.6%로, 들깨는 91.7%에서 20.0%, 참깨는 72.3%에서 21.0%, 옥수수는 31.0%에서 7.4%로 감소하였고 곡류인 보리는 30.0%에서 21.0%로 감소하였다.

3. 7 농업잔재물 발생량 추정 방안

농업잔재물 발생량은 작물별 생산량 기준 잔재물 발생률 적용 방법 식 (1)을 활용하였다. 2012년 농촌진흥청은 농업 생산활동에서 발생하는 바이오매스의 양을 추정하기 위해 작물별 바이오매스 환산계수 (잔재물 발생률)를 제시한 바 있으며, 본 연구에서는 제시된 환산계수 및 식을 이용하여 작물별 농업잔재물 발생량을 추정하였다. 이때 적용되는 잔재물 발생률은 작물별 생산량을 기준으로 한 것으로서, 해당연도의 작물별 생산량을 통해 잔재물의 발생량을 파악할 수 있다.

$\[ {CR}_i={CY}_i\times {cf}_i \]$

(1)

CR_i: 작물 i의 잔재물 발생량 (ton)
CY_i: 작물 i의 생산량 (ton)
cf_i: 작물 i의 생산량당 바이오매스 환산계수 (ton/ton)

농업잔재물 소각에 의한 대기오염물질 배출량 산정에 관한 환경부의 선행 연구 (KEITI, 2014)에서는 농업인 대상 설문조사를 통해 발생하는 농업잔재물의 양을 추정하거나 필요시 현장에서 즉시 무게를 달아 결과에 반영하였다. 본 연구에서도 농업인에게 해당 사항을 설명하고 발생하는 잔재물의 양을 무게 단위로 추정하여 설문지에 기록하게 하였다. 이 과정에서 농업인들은 발생하는 잔재물 무게 추정이 모호하며 무게 측정 경험이 없어 해당 설문 내용에 대한 응답이 원활히 진행되지 않았다. 설문 결과로 확보된 작물별 발생량은 응답률이 낮을 뿐만 아니라 재배면적 단위로 환산 시 응답 간의 편차도 매우 크게 나타났다. Kim et al. (2016)의 연구에서는 농업잔재물 발생량에 대해 필요한 경우 저울을 사용하여 즉시 무게를 달아 농업잔재물의 양을 측정하여 결과에 반영하였거나 농업인을 대상으로 한 직접 면담을 통해 도출하였다고 밝히고 있다. 다만, 직접 양을 측정한 작물의 종류와 사례 수 등 구체적인 연구 결과는 제시하고 있지 않아 그 결과의 구체성과 신뢰성은 평가할 수 없다. 본 연구에서는 직접 양을 측정하는 것은 작물별로 잔재물 발생 시기가 달라 수행할 수 없었으며, 선행 연구에서도 일부 작물에 대해서만 직접 양을 측정하였을 것으로 추정된다. 잔재물 발생량에 대해 설문조사 또는 직접 측정 등 수행 방법의 불확실성이 매우 높았으며, 따라서 체계적이고 합리적인 발생량 추정 방식이 필요하였다.

Table 6.

Conversion factors of agricultural crop residues by crop.

농촌진흥청은 농촌지역에서 발생하는 바이오매스 발생량을 조사하기 위해 5년 평균 총생산량을 기준으로 단위 면적당 부산물 생산량, 총 재배면적에 단위 면적당 부산물 발생률, 그리고 시험포장 조사 결과를 바탕으로 한 바이오매스 환산계수를 비교 검토한 바 있다. 연구 결과 포장조사를 통한 바이오매스 환산계수를 이용하되, 재배면적을 이용한 방법보다 생산량을 고려한 농업부산물 바이오매스 산정이 적절함을 밝히고 있다.

벼를 재배하는 논의 경우 논바닥 또는 논두렁을 소각으로 인한 대기오염물질 배출이 발생한다. 소각량 산정을 위해서는 논바닥과 두렁에 남아있는 잔재물의 양을 추정하여야 한다. 앞서 제시한 잔재물 발생률 방식으로 산출한 벼의 농업잔재물 발생량은 볏짚과 왕겨 전체의 양에 대한 것이므로 실제로 논바닥 소각으로 처리되는 양과는 다르다. 본 연구에서는 벼 수확 이후 논바닥과 두렁에 남아있는 소각 가능한 잔재물의 양을 실측 조사하였다. 2020년 1~3월 전라남도 장성군 진원면 일대 5개 농경지를 대상으로 각각 5개의 1 m×1 m 격자별 논바닥에 남아있는 잔재물 무게를 실측한 후 면적 기준 평균값으로 계산하였다. 실측으로 구한 값은 0.027 ton/ha이며, 이는 재배면적을 기준으로 한 논바닥의 잔재물 발생률이다. 논바닥의 면적은 통계청의 연도별 논 재배면적 자료를 활용하였으며, 두렁 면적은 경작 가능 면적의 규반계 합계를 적용하였다. 규반이란 경지 구획이 경계로서 구획의 형상을 표시하는 두렁을 말하며 논에서는 물의 통로로 사용되는 물리적 공간이다. 통계청에서는 규반계합계를 두렁 면적으로 제공하고 있다.

$\[ {CR}_{paddy}=A_{paddy}\times {cf}_{paddy} \]$

(2)

CR_paddy: 논바닥의 잔재물 발생량 (ton)
A_paddy: 논 면적 (ha)
cf_paddy: 논바닥의 면적당 잔재물 발생률 (ton/ha)

3. 8 농업잔재물 소각량 산출

농업잔재물 발생량 추정 환산계수가 확보된 20개 세분류에 대한 농업잔재물 소각량을 산출하였다. 설문조사를 통해 확보한 작물별 잔재물의 소각률과 농업잔재물 발생량을 이용하여 아래의 식을 통해 계산하는 방식을 적용하였다.

$\[ M_{i,burning}={CR}_i\times r_{i,burning} \]$

(3)

M_i,burning: 작물 i의 잔재물 소각량 (ton)
CR_i: 작물 i의 잔재물 발생량 (ton)
r_i,burning: 작물 i의 잔재물 소각률

2019년 기준 통계청의 작물별 생산량 자료를 활용하여 작물별 지역별 농업잔재물 발생량을 추정한 후 작물별 소각률을 곱하여 농업잔재물 소각량을 산출하였다 (표 7). 2019년의 작물별 연간 소각량은 사과가 128,217 ton/yr로 가장 많았으며 고추와 보리가 각각 68,523 ton/yr, 51,661 ton/yr로 많았다. 논 주변부의 두렁에 해당하는 규반계합계 면적을 적용하여 산출 한 논두렁 소각량은 8.3 ton/yr로 가장 낮았으며, 논바닥은 2,640 ton/yr이었다. 지역별로 살펴보면, 경북 이 140,703 ton/yr로 가장 많았으며, 이어서 전남이 65,699 ton/yr, 전북이 60,536 ton/yr, 충남이 41,972 ton/yr의 순이었다. 지역별 소각량은 각 지역의 작물별 재배 특성이 잘 반영되어 있다. 경북과 경남, 충북지역은 20개 작물 중에서 사과에서 발생하는 잔재물의 소각량이 가장 많았으며 전남과 전북은 보리의 소각량이 가장 많았다. 제주도의 총 소각량은 7,597 ton/yr이었으며, 이 중 감귤이 4,372 ton/yr로 가장 많았다.

Table 7.

Fuel loadings of agricultural crop residues by region in 2019.

4. 결 론

농업잔재물 소각의 대기오염 배출량 산정을 위해 활동도 자료인 작물별 소각률, 소각 시기, 소각량을 산정하였다. 작물별 소각률과 소각 시기는 전국 1,004명의 농업인을 대상으로 2020년 설문조사를 실시하여 산정하였다. 소각량은 농업잔재물 발생량에 소각률을 곱하는 방식을 적용하였다. 작물별 농업잔재물 발생량은 작물별 생산량을 기준으로 한 환산계수를 적용하였다. 제시된 작물별 소각률, 소각 시기 등의 활동도는 2020년 자료이다. 소각량은 2019년 기준 결과이며, 통계청의 2019년 작물별 생산량 자료를 활용한 것이다.

본 연구는 배출량 산정을 위해 세 가지의 가장 뚜렷한 연구 결과를 제시하고 있다. 첫 번째, 2020년 수행한 연구를 통해 2014년 기준의 작물별 농업잔재물 소각률을 최신자료로 갱신하였다. 2020년 발생하는 전체 농업잔재물 중 13.6%가 소각처리된 것으로 조사되었다. 10개 세분류에 대해 2014년 연구 결과와 비교하면 소각률이 평균 71.6% 감소하였으며, 특히 과수인 배, 복숭아, 사과, 포도 등의 소각률 감소는 평균 78.5%였다. 이러한 소각률 감소는 농업 기술의 발달과 사회환경의 변화 등에서 그 원인을 찾을 수 있다. 그동안 농업잔재물 (부산물)의 자원화를 위한 농업 기술 개발 및 활용 사업을 통해 농업잔재물의 자원화 사업의 효과가 나타나고 있으며, 특히 과수 전정 작업 시 가지의 파쇄 지원 등이 대표적인 사업이다. 아울러, 겨울 및 봄철 농촌 소각으로 인한 화재 발생을 예방하기 위한 불법 소각 방지 홍보와 소각으로 인한 대기오염 발생 등 환경에 대한 지속적 계도 및 교육도 상당한 영향을 주는 것으로 평가할 수 있다. 농업 기술 지원 및 관련 교육이 지속해서 시행되고 있으므로 향후 농업잔재물의 소각은 꾸준히 감소할 것으로 예상된다. 따라서 주기적인 조사를 통해 소각률을 최신화하여 대기오염 정책에 반영할 필요가 있다. 연구 결과에서는 통계청의 농림어업조사 작물잔사 처리 방법에 대한 조사 결과와 본 연구의 소각률 결과의 유사성을 확인하였다. 통계청의 농림어업조사 역시 농업인을 대상으로 한 설문조사 방식으로 수행되므로 이 조사를 통해 활동도인 소각률의 변화를 관찰할 수 있을 것이다.

두 번째로, 기존 연구에서 제시한 10개 세분류 작물을 총 40개 작물로 확대하여 소각률 및 소각 시기 등의 활동도를 산정하였다. 이러한 세분류 작물의 확대를 통해 농업잔재물의 소각행태를 구체적으로 파악하여 대기오염배출량을 감소시키기 위한 효과적인 관리방안 마련에 활용할 수 있다.

세 번째로, 작물별 생산량을 활용한 농업잔재물 발생량 산정방식을 활용하였다. 농업잔재물 발생량의 합리적 추정은 소각량의 불확실성을 감소시키는 주요 요인이다. 기존의 연구에서는 농업인 대상 설문조사 또는 일부 현장 계측을 통해 발생량을 산정하였다. 이러한 방식은 조사범위의 한계로 인해 결과의 신뢰도가 낮을 뿐만 아니라 매년 농업 재배면적 또는 생산량 변화가 고려되지 않아 인벤토리 구축의 방식으로 적합하지 않다. 본 연구에서는 농촌진흥청의 연구에서 제시한 작물별 생산량 기준 바이오매스 발생량 산정 방법을 활용하였다. 이 방법을 활용하면 통계청의 작물별 생산량 자료를 이용하여 매년 작물별·지역별 농업잔재물 발생량을 산정할 수 있다.

농업생산의 측면에서 농업잔재물은 생산의 방해 요인이다. 밭작물 또는 보리는 수확 이후 다른 밭작물 또는 벼를 재배하여 경지의 생산성을 높이게 되며, 이때 밭이나 논에 남아있는 농업잔재물은 작물의 재배를 방해하므로 노천 소각을 통해 빠르게 처리하는 것이 지금까지의 행태였다. 밭작물 중 배추나 양파의 잔재물은 수분함량이 높아 소각이 쉽지 않고 발생량이 많지 않으므로 신속한 작물 재배를 위해 밭갈이를 하는 방법으로 잔재물을 처리하였다. 농업잔재물의 자원화 촉진은 소각을 억제하는 좋은 방안이다. 과수의 경우 가지치기 이후 발생하는 잔재물을 현장에서 파쇄하여 현장에서 경지 비료로 처리하거나 옥수수, 고추 등 현장에서 즉시 파쇄가 어려운 잔재물은 수거하여 경지 비료 또는 사료로 자원화하는 기술 개발 및 지원을 통해 농업잔재물 소각에 의한 대기오염물질 배출량을 줄일 수 있다.

Acknowledgments

본 연구는 농림축산식품부의 재원으로 농림식품기술기획평가원의 농생명산업기술개발사업의 지원 (과제번호: 319108-2)으로 수행되었습니다. 농업인 대상 설문조사를 수행하신 ㈜폴인사이트의 장경철, 이찬미님께 감사드립니다.

References

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