농촌진흥청(청장 김경규)은 한국형 벼 생산예측 시스템(K-RPPS, Korea Rice Production Prediction system)을 개발해 올해 벼 생육을 전망하고 쌀 생산량을 예측했다.

  ‘K-RPPS’는 기존 국제미작연구소 모형이 우리나라 실정에 맞지 않은 문제점을 해결하기 위해 10여 년간 연구 끝에 개발한 예측 시스템이다.¹⁾

 

 국립식량과학원은 K-RPPS의 벼 생산량 예측 정확도를 높이기 위해 지난 30년 동안 기상과 벼 생육 자료를 수집, 기록해 빅데이터를 구축했다.

  빅데이터에는 질소 흡수로 인한 벼알 수의 변화, 등숙(여물기) 등 벼의 생물적 특성에 대한 국내외 연구 결과와 17개 연구 지역에서 수집한 쌀 수량과 기상 정보가 포함돼 있다.

  K-RPPS를 활용하면 정부 최종 생산 발표인 11월보다 2달가량 빠른 9월에 예측 정보를 생성할 수 있다. 지난 5년간 평균 예측 정확도는 98%를 웃돈다. 

 

  올해부터는 모내기 직후, 이삭이 팰 때, 벼가 익을 때 등 시기별로  3회 이상 생산량을 예측하고, 기상에 따른 벼 생산량 변화를 추적할 예정이다.

 

 농촌진흥청은 K-RPPS를 활용해 올해 쌀 생산량이 작년(513kg/10a)보다 많고 평년(529kg/10a)과 비슷하거나 적을 것으로 전망했다.²⁾

  올해는 높은 온도로 벼의 생육이 빨라지고, 품종에 따라 외관 품질이 떨어질 가능성이 높을 것으로 예측된다.

  벼 생육 속도가 빨라짐에 따라 이삭 패는 시기는 작년에 비해 전국적으로 평균 이틀쯤 앞당겨질 것으로 보인다.

  - 조생종의 경우 고온에 노출되는 기간이 길어 외관 품질이 떨어질 가능성이 높다. 조생종보다 이삭 패는 시기가 늦은 중생종과 중만생종의 품질 피해는 상대적으로 적을 것으로 전망된다.

   - 고온 노출에 따른 품질 피해를 줄이기 위해서는 이삭거름을 줄여 벼알 수를 조절하는 것이 필요할 수 있다.

 

 농촌진흥청 작물재배생리과 오명규 과장은 “K-RPPS을 활용, 모내기 단계부터 주기적으로 생육상황을 예측해 선제적인 재배관리 자료를 제시할 수 있게 됐다.”라며, “정부의 국내 쌀 생산 수급 정책과 가격 안정, 농가의 운영 결정 등에 활용될 수 있도록 노력하겠다.”라고 말했다.

 

[참고자료] 한국형 벼 예측 시스템 개요 등

 

□ 한국형 벼 예측 시스템 개략도

 

 

□ 한국형 벼 예측 시스템 정확도

 - 오차율은 0.2〰3%이며 미 농무성의 예측오차보다 높음

구분		연도별 수량(kg/10a)
		2015	2016	2017	2018	2019
통계청 최종 발표		542	539	527	524	513
예상수량 (오차율, %)	식량원모형	531 (2.0)	523 (3.0)	530 (0.8)	522 (0.4)	514 (0.2)

 

 

□ 한국형 벼 예측 시스템 예측 과정

❍ 이번 예측에는 품종 분포와 이앙시기, 재배 면적이 2019년과 유사하다고 가정하였으며 그 외 예측 단계는 다음과 같다.

❍ (1단계) 기상청 3개월 예보를 기반으로 기상 시나리오를 작성

  - 기상청 예보자료와 과거 기상자료 비교로 가능한 기상 시나리오 생성

  - 전국 54개 지점에 대해서 지역별로 시스템 입력값으로 변환  

 

기상청 3개월 예보자료	예보자료 기반 시나리오 선정

❍ (2단계) 완성된 시나리오로 생육모형 이용 수량 모의

  - 54개 지점별로 조생종, 중생종, 중만생종에 대해 모의

  - 모의된 조생종, 중생종, 중만생종에 대해 지역별 면적 비율 가중치

❍ (3단계) 수량 예측 결과와 기후학적 발생확률과 비교 검토

  - 우리나라에서 발생 가능한 수량 범위에 포함되어 있는지 검토

 

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1)  기상자료, 품종특성, 재배관리 등을 입력하여 벼의 생장과 쌀의 형성 과정을 컴퓨터상에서 가상으로 모의  

2)  예측 시 품종 분포와 이앙시기, 재배 면적이 2019년과 유사하다고 가정했으며, 기상청의 3개월 예보 자료를 근거로 기온을 설정하고 기상청이 제공하지 않는 일사량은 과거 자료를 기반으로 기상시나리오를 생성해 예측했다.