국내 농업 환경에서의 기초 농약 잔류 예측 모델들의 성능 비교
Performance Comparison of Basic Pesticide Residue Prediction Models in Domestic Agricultural Environments
Article information
Abstract
목적
본 연구에서는 유럽연합의 농약 리뷰 과정에서 공식적으로 사용되고 있는 2개의 FOCUS 시뮬레이션 모델(스텝 1 모델 및 스텝 2 모델)의 성능을 국내 농업 환경에서 평가하였다.
재료 및 방법
2개 모델의 성능 비교는 국내 농업에서 광범위하게 적용되고 있는 3개의 농약(비펜트린, 페니트로티온 및 이프로디온)을 선정하여 수행되었다. 작물 차단 및 유출 시나리오의 조합이 시뮬레이션에 사용되었다. 시뮬레이션 수행 시 2개의 선정된 작물(감귤류 및 인과류/핵과류)에 개별 농약은 엽면시비를 통해 100 mL의 농도로 매 30일 간격으로 총 5회 적용되었다. 2개 모델의 시뮬레이션 결과는 6년(2018-2023)간 500여개의 모니터링 지점에서 수집된 현장 관측(값)을 통해 검증되었다.
연구 결과
3개의 선정된 농약에 대해 스텝 2 모델은 스텝 1 모델에 비해 우수한 예측 성능을 갖는 것으로 나타났으며, 또한 스텝 2 모델은 현장 모니터링 데이터와 일치하는 시뮬레이션 결과를 생성하는 것으로 평가되었다. 스텝 2 모델로부터 산정된 표층수의 3개 농약 잔류량(예측환경농도)는 대체적으로 감귤류 작물에 비해 인과류/핵과류 작물에서 높게 나타나는 것으로 조사되었다. 스텝 2 모델은 모델에서 제공하는 다양한 시나리오 중 작물 차단이 없고 (극단적으로) 높은 유출 조건에서 퇴적물에서 높은 농약 잔류량을 예측하는 것으로 평가되었다.
결론
이러한 모든 결과는 스텝 2 모델이 국내 농업 조건에서 다양한 환경 매체의 예측환경농도의 값을 산정할 수 있음을 입증하였다.
Trans Abstract
Objectives
This study assessed the performance of two FOCUS simulation models, Step 1 and Step 2 models which were officially used for pesticide review process in the European Union, in domestic agricultural environments.
Material and methods
A performance comparison was made between two models for three selected pesticides (i.e., bifenthrin, fenitrothion and iprodione) which were widely adopted in Korean agriculture. A combination of different crop interception and runoff scenarios was used in the simulation. During the simulation, two selected crops (i.e., citrus crop and pome and stone fruits) were treated with individual pesticides at a concentration of 100 mL 5 times at 30-day intervals by foliar feeding. The simulation results of two models were also validated against field observations complied at around 500 monitoring sites over the period 2018-2023.
Results
Our results found that Step 2 model had superior prediction performance in three selected pesticides than Step 1 model, and produced the simulation results which were also in good agreement with the field monitoring data. The residues of three pesticides (i.e., predicted environmental concentration, PEC) in surface water calculated from Step 2 model were generally higher for pome and stone fruits than for citrus crop. Step 2 model also predicted high pesticide residues in sediment under conditions of no crop interception and (extremely) high runoff out of various scenarios provided in the model.
Conclusion
All these results demonstrated that FOCUS Step 2 model was capable of estimating PEC values at different environment media under domestic agricultural conditions.
1. 서 론
농약은 현대 농업에서 생산성 증대와 품질 향상을 이루는 데 필수적인 역할을 해왔다[1]. 이를 통해 풍요로운 농산물 공급이 가능 해졌으며[2], 농업 생산비 절감과 노동력 절약을 실현하여 농업인의 삶의 질 향상에도 크게 기여하였다[3,4]. 그러나 농약은 생물을 제어하기 위한 화합물로서, 독성을 내포하고 있어 잘못 사용될 경우 인체 건강과 주변 환경에 유해한 영향을 미칠 가능성이 크다[5,6]. 특히 농약의 과다한 사용으로 인한 잔류 물질은 토양, 표층수, 지하수 등 다양한 환경 매체를 통해 순환하며[7], 생태계와 인간의 건강에 직접적 또는 간접적으로 영향을 미칠 수 있다[8].
농업 환경에서 살포된 농약은 물리적･화학적 성질에 따라 유출(Runoff), 침투, 증발 등의 경로로 이동하며[9], 이 과정에서 토양과 수계 내 생물 군집 및 물질 순환에 변화를 초래할 수 있다[10]. 또한 농약의 환경 매체 내 장기적인 잔류는 인간 및 생태계에 다양하고 부정적인 영향을 야기할 수 있기 때문에, 이를 선제적으로 관리할 수 있는 방안이 필요하다. 즉, 농약으로 인한 환경 오염과 인체 유해성에 따른 피해를 예방하기 위해서는 농약의 잔류량을 사전에 예측하고, 이를 기반으로 환경 위해성을 정량적으로 평가할 수 있는 방법론이 요구된다[11].
현재 국내에서는 약 200종 이상의 농약이 사용되고 있으며, 매년 신규 농약이 지속적으로 개발되고 있다. 이러한 신물질들은 환경 매체 내 잔류 실험, 인체 및 생태계 안정성 평가 등을 거쳐 등록되고 사용되고 있으나, 현장의 다양한 환경 조건에서 사전에 잔류 정도 및 환경 영향을 정밀하게 평가할 수 있는 시스템의 개발은 다소 부족한 실정이다[12]. 또한, 현재 농약의 환경 잔류량 예측에 사용되는 모델은 간단한 수식으로 구성된 지표(Groundwater ubiquity score (GUS) index 등)들이 주로 활용되고 있으며, 정확도 측면에서 지표간 편차 또는 중/고급 모델간 오차가 50% 이상 크게 나타나는 경우가 있어 현실적인 잔류량 예측에 한계가 있다[13]. 이와 더불어 농업 유래 유기오염물질이 환경에 미치는 위해성을 평가하는 가이드라인이 유럽연합 및 미국 등 일부 선진국을 제외하고 대부분의 국가에서 명확히 수립되고 제시되지 않아, 농약으로 인한 환경 오염 문제는 여전히 주요한 과제로 남아 있다. 따라서, 국내 농업 환경 특성에 적합한 잔류량 예측 모델을 검토하고 관련 성능을 검증하는 연구가 지속적으로 필요하다[14].
한편, 환경 매체 내 농약의 잔류 정도를 예측하기 위하여 유럽연합(EU)에서 개발한 FOCUS(Forum for the Coordination of Pesticide Fate Models and Their Use) 모델이 전세계 연구자들에게 광범위하게 활용되고 있다[12]. FOCUS 모델은 환경 매체 내 농약의 거동(이동 및 사활)을 다양한 환경 조건에서 평가할 수 있는 시뮬레이션 도구로서, 총 4개의 모델 중 Step 1(극단적 최악의 부하량 산정 시나리오) 및 Step 2 모델(최악의 부하량 산정 시나리오)들은 표층수와 퇴적층 내 농약 잔류량을 단순한 가정 및 제한적인 시나리오를 사용하여 보수적으로 평가할 수 있는 기초 모델이다[15-17]. 이 모델은 유럽 환경 조건을 기반으로 설계되었으나, 국내의 기후, 토양, 식생 등의 조건이 상이하므로[18], 국내 적용성을 사전에 검증하는 작업이 요구된다.
따라서, 본 연구에서는 FOCUS Step 1 및 Step 2 모델들을 사용하여 국내 농업 환경에 적용 가능성을 검증하고자 수행되었다. 특히, 평가를 위한 대상 물질로는 국내 농업 환경에서 널리 사용되는 Bifenthrin, Fenitrothion, Iprodione을 선정하였으며, 평가에 사용된 물리적･화학적 데이터는 Pesticide Properties Database(PPDB)를 통해 수집되었다. 또한, 국내의 적용성을 평가하기 위하여 다양한 식생 분포와 국내 환경 조건 시나리오를 반영하여 모델의 시뮬레이션을 수행하였으며, 모델의 검증 데이터로는 전국 논, 밭 및 과수원의 토양과 농업용수의 약 500여개 지점에서 6년(2018년~2023년)간 수집된 농약 잔류량 현장 모니터링 데이터를 이용하여 평가를 수행하였다.
2. 재료 및 방법
2.1. FOCUS Step 1 및 Step 2 모델
본 연구에서는 현재 유럽에서 사용되고 있는 총 4단계로 구성된 FOCUS Surface Water Scenarios의 위해성 평가 프로세스를 기반으로 한 농약의 표층수 및 퇴적물 내 농도를 예측하는 프로그램 중 기본 모델인 Step 1 및 Step 2 모델들을 이용하여 평가를 수행하였다. Step 1 및 Step 2 모델들은 모두 농약의 환경 노출량을 예측하는 데 사용되며, Step 1 모델의 경우 농약의 표층수 및 퇴적물 내 잔류량 농도를 최악의 시나리오(보수적) 조건을 가정하여 계산하는 모델로서 농약의 농도를 계산할 때 특정 지역, 기후, 토양 또는 작물 유형과 같은 변수를 고려하지 않고, 단순화된 매우 보수적인 시나리오를 기반으로 하여 농약의 표층수 및 퇴적물 내 잔류량 농도를 빠르고 간단하게 예측한다. Step 2 모델의 경우, Step 1에서 계산된 보수적인 시나리오 조건을 포함하여 농약의 사용 패턴 및 환경적 변수 등 추가적인 지표를 반영한 더 현실적인 평가를 진행할 수 있다. 예를 들면, 연속적인 농약 적용 패턴을 기반으로 하여 농약의 표층수 및 퇴적물 내 농도를 평가할 수 있다. 특히, Step 2 모델은 각 농약 적용 후 4일 이내에 발생하는 유출, 침식 또는 배수 등에 의해 농약이 표면수로 유입 또는 유출되는 과정을 시뮬레이션이 가능하며, 농약의 대사체(Intermediates)도 함께 고려가 가능할 뿐만 아니라 특정 작물 유형에 대한 농약의 작물 차단(Crop interception) 및 지역별 특성(기본 모델의 경우 북유럽 또는 남유럽)과 계절적 변화를 고려한 시나리오 사용이 가능한 장점이 있다(Table 1).
The difference between FOCUS Step 1 and Step 2 models.
2.2. 시간가중평균농도 산정
Step 1에서는 부하와 관련한 모든 입력이 살충제 사용과 동시에 발생한다. 따라서 지표수에서 예측환경농도(Predicted environmental concentration, PEC) 값이 최대가 되는 날은 항상 살충제를 살포한 날이 된다. 퇴적물의 경우, 지표수와 퇴적물 구획 사이의 초기 분포는 유입 경로와 화합물의 흡착계수(Koc)에 따라 다르다. Drift 입력은 물에 추가되어 화합물의 Koc에 따라 물과 침전물 사이에 연속적으로 분포되며 유출에 의한 부하는 화합물의 Koc 및 1cm의 유효 퇴적물 깊이에 따라 적재 시 물과 퇴적물 사이에 분포된다. 이러한 방식으로 높은 흡착계수(Koc)를 나타내는 화합물은 침전물에 직접 추가되는 반면, 낮은 흡착계수(Koc)를 가지는 화합물은 유출수에 추가된다. Step 2에서는 지표수 및 퇴적물의 일일 농도가 산정되고, 각 상(지표수 및 퇴적물)의 최고 농도 시점과 그로부터 1, 2, 4, 7, 14, 21, 28, 42, 50 및 100일 후의 농도가 Report로 출력된다. 다음으로 최대 농도 이후의 시간가중평균농도(Time-weighted average concentration, TWA)가 계산되고 동일한 기간 동안 보고서형태로 출력된다. Step 1과 같이 drift 입력은 화합물의 Koc 및 1cm의 유효 침전 깊이에 따라 물과 침전물 사이에 연속적으로 분포하는 물에 추가되며, 유출수는 화합물의 Koc에 따라 적재 시 물과 침전물 사이에 분포된다. 이러한 방식으로 높은 Koc의 화합물은 침전 농도에 직접 추가되는 반면, 낮은 Koc의 화합물은 유출수에 추가된다. Step 2에서는 살충제를 한 계절에 여러 번 살포할 경우, 일련의 과정을 통한 PEC 예측과 1회 살포에 대한 PEC 예측이 함께 이루어진다. 이를 통해 살충제를 여러 번 살포했을 때와 1회만 살포했을 때의 PEC 값을 편리하게 비교할 수 있다. Step 2에서 TWA를 계산하기 위해 2가지 방법이 제공되고 있다. 첫 번째 방법은 PEC 값이 최대가 되는 날을 기준으로 TWA를 계산하는 것으로, PEC 값이 최대가 되는 날을 찾고 그날 이후 1, 2, 4, 7, 14, 21, 28, 42, 50 및 100일 동안의 가중 평균을 구하는 것이다. 구체적인 산정 과정은 다음 식 1), 2), 3)으로 제시하였다. 또한, 두 번째 방법은 이동 시간 프레임을 이용한 TWA 최댓값을 계산하는 것으로, 시뮬레이션 전체 기간에 대해 1일간의 평균 농도를 산정하고 이후 2, 4, 7, 14, 21, 28, 42, 50, 100일간의 이동평균으로 계산하여 각 시간 단위에서 최댓값을 가지는 값을 TWA로 나타내는 방법이다.
TWA24(i) : 24시간 동안의 평균 농도 (지표수 or 퇴적물), PEC(i): i일의 지표수 or 퇴적물 농도, PEC(i-1): i-1일의 지표수 or 퇴적물 농도
• 1일간의 TWA일 때(j = 1)
j: 일일 최대 농도 이후의 일 수, imax : 지표수 or 퇴적물 농도 최대치 일 수
• 2일 이상 기간의 TWA일 때(j > 1)
i: 시뮬레이션 일 수, j: 절대 최대값 이후의 일 수, imax: 지표수 or 퇴적물의 농도 최대치 일 수, TWA24(i): i일의 평균 농도, TWA(j): j일 동안의 가중 평균 농도
2.3. 농약 물성 및 국내 적용 시나리오
본 연구에서는 Step 2에서 사용되는 작물 차단 효과를 평가하기 위하여 농약안전정보시스템에서 제공하는 특정 작물의 살포량과 농촌진흥청(2020) 보고서에서 제공되는 국내 작물 차단계수를 평가에 반영하였다. 참고로, 해당 보고서에는 개별 작물에 대해 작물 생장 단계에 따라 네 가지 차단 등급으로 정의되어 있다(Table 2). 작물 차단은 토양 표면에 도달하는 농약의 양을 감소시키며, 궁극적으로 유출/배수를 통해 표면수로 유입되는 양을 감소시키는 역할을 한다. 마지막 적용 후 4일째, 유출/침식/배수 부하가 모델에 반영되고, 이 부하량은 모든 프로세스가 끝난 후 토양에 남아 있는 잔류량과 적용 지역 및 계절에 따라 달라지게 된다(Table 3).
Default interception classes assigned according to crop and application types.
Different runoff scenarios implemented in FOCUS Step 2 model.
본 연구에서는 국내 시설 및 농업 환경에서 주로 사용되고 있는 3종(Bifenthrin, Fenitrothion, Iprodione)의 농약을 평가 대상 농약으로 선정하였으며, 대상 농약에 대한 물성 정보 및 생물독성데이터는 PPDB에서 수집하여 평가에 적용하였다. 평가에 적용된 농약들의 자세한 물성 및 독성 정보는 Table 4에 제시되어 있다. 모델 검증 데이터로는 국가 잔류농약 모니터링 시스템에서 제공하는 6년(2018-2023년)간의 국내 농업환경 잔류 농약 모니터링 데이터를 이용하였다.
Properties of three selected pesticides used in FOCUS Step 1 and Step 2 models.
3. 결과 및 고찰
3.1. Step 1 및 Step 2 모델의 성능 비교
Fig. 1은 Step 1모델과 Step 2 모델의 성능을 선정된 농약(Bifenthrin, Fenitrothion 및 Iprodione)을 대상으로 표층수의 예측환경농도(PEC) 및 이에 따른 28일 간격 시간가중평균농도(TWA)를 통해 비교한 그림이다. 그림에서 좌측(a), (c), (e)의 경우 각 농약별 Step 1 모델의 예측 결과를 나타내고 있으며, 반면에 그림 우측(b), (d), (f)의 경우 동일 조건의 Step 2 모델의 예측 결과를 나타내고 있다. 평가에 사용된 작물은 가장 기본적인 작물인 잡초(Grass)를 대상으로 하였으며, 최초 살포일로부터 매 30일 간격으로 총 5회 각 100mL씩 살포하였다. 이외에 작물 차단으로는 Minimal crop cover가 적용되었다. 그림에서 알 수 있듯이 Step 1과 Step 2 모델간의 가장 큰 차이 중 하나는 모사 기간이 Step 1 모델은 100일, 그리고 Step 2 모델은 365일로 Step 2 모델이 좀 더 긴 시간을 모사할 수 있는 차이가 있다. 시뮬레이션을 통해 도출된 주요 결과로는 어느 농약의 경우라도 Step 1 모델의 최고점 농도가 Step 2 모델 보다 항상 높게 나타나는 것으로 조사되었다. 또한, Step 1 모델의 경우 농약의 살포 횟수와 상관없이 농도 최고점(Peak)이 항상 시뮬레이션 초기에 높게 나타나는 반면, Step 2 모델의 경우 지정된 간격 및 살포 횟수에 따라 농도 최고점(Peak) 다르게 나타나는 것으로 조사되었다. 보다 구체적으로는 Bifenthrin, Fenitrothion, Iprodione의 농약 잔류량은 Step 1 모델에서 초기 농도가 높게 나타나며 시간이 지나며 감소하는 패턴을 보였으나 완전히 제거되지는 않았으며, Step 2 모델에서는 반복 살포에 따른 농도 변화와 농도 최고점(Peak)가 관찰되었다. 특히, 28일 단위 TWA 분석 결과 Step 1 모델의 가장 높은 평균 농도는 초기 구간(0-28일)에서 나타났고, Step 2 모델은 100일 이후 구간(119-146일)에서 비교적 낮지만 현실성 있는 평균 농도를 출력 결과로 제시하고 있는 것으로 평가되었다. 최종적으로 현장 모니터링 데이터를 이용하여 적용한 2개 모델들의 출력 결과를 검증한 결과, Step 1 모델의 경우 실제 모니터링 데이터 보다 다소 높은 농도를 예측하는 경향을 나타내는 것으로 조사되었으며, Step 2 모델의 경우 현장 모니터링 데이터와 유사한 범위(최대 및 최소 값) 내에서 출력 결과를 제시하고 있는 것으로 평가되었다.
Simulation results of FOCUS Step 1 and Step 2 models: predicted environmental concentration (PECsw) and time weighted averaged concentration (TWAsw) in surface water for bifenthrin ((a) and (b)), fenitrothion ((c) and (d)) and iprodione ((e) and (f)).
3.2. 대상 작물에 따른 Step 2 모델의 농약 잔류량 변화
Fig. 2은 Step 2 모델을 사용하여 지상 작물 종류에 따른 농약 잔류량 변화를 선정된 농약(Bifenthrin, Fenitrothion 및 Iprodione)을 대상으로 표층수의 예측환경농도(PEC) 및 이에 따른 28일 간격 시간가중평균농도(TWA)를 통해 비교한 그림이다. 시뮬레이션에 적용된 지상 작물로는 국내에서 수요가 많은 감귤류 및 인과류/핵과류 두 작물을 선정하였다. 그림에서 좌측(a), (c), (e)의 경우 각 농약에 따른 Step 2 모델의 감귤류 지상 작물 조건 적용 시 예측 결과를 나타내고 있으며, 반면에 우측(b), (d), (f)의 경우 사과/핵과일류 지상 작물 조건 적용 시 예측 결과를 나타내고 있다. 시뮬레이션을 통해 도출된 주요 결과로는 Bifenthrin, Fenitrothion 및 Iprodione는 감귤류와 사과/핵과일류에서 농약 살포 직후 최고 농도가 나타났으며, 시간이 지남에 따라 급격히 감소하거나 완전히 제거되는 경향을 보였다. 한편 28일 단위 TWA 분석에서는 대상 농약에 관계없이 두 작물 모두 119-146일 구간에서 가장 높은 평균 농도가 관찰되었다. 또한, Bifenthrin의 경우 감귤류에서 평균 농도가 0.011 μg/L, 인과류/핵과류에서는 0.027 μg/L로 나타나 감귤류보다 높은 것으로 조사되었다. Fenitrothion은 감귤류에서 0.002 μg/L, 인과류/핵과류에서 0.006 μg/L로 비슷한 경향을 나타내는 것으로 평가되었다. Iprodione는 인과류/핵과류에서 최고 농도가 보다 더 높게 나타나는 것으로 조사되었으며, 평균 농도 역시 감귤류(0.043 μg/L)보다 높은 농도(0.128 μg/L)를 기록했다. 전반적으로, Step 2 모델 적용 시 농약 특성과 작물 종류에 따라 대상 농약의 잔류 및 이동 특성이 다르게 나타나는 것으로 조사되었으며, 이러한 시뮬레이션 결과는 추후 후속연구를 통해 지속적인 정확성 검증이 필요하지만 국내 작물 재배 환경에 Step 2 모델 적용이 가능함을 나타내는 결과로 판단된다.
Simulation results of FOCUS Step 2 models according to two different crops, citrus crop and pome and stone fruits: predicted environmental concentration (PECsw) and time weighted averaged concentration (TWAsw) in surface water for bifenthrin ((a) and (b)), fenitrothion ((c) and (d)) and iprodione ((e) and (f)).
3.3. 유출 시나리오 및 작물 차단에 따른 농약 잔류량 변화
Fig. 3은 Step 2 모델을 사용하여 유출(Runoff) 시나리오(또는 토양 잔류량 비율) 및 작물 차단(Crop interception)에 따른 농약 잔류량 변화를 선정된 농약(Bifenthrin, Fenitrothion 및 Iprodione)을 대상으로 퇴적물의 예측환경농도(PEC) 및 이에 따른 28일 간격 시간가중평균농도(TWA)를 통해 비교한 그림이다. 그림에서 좌측(a), (c), (e)의 경우 각 농약에 따른 Step 2 모델의 가장 낮은 Runoff 시나리오(Full canopy 및 토양 잔류량 0%) 적용 시 예측 결과를 나타내고 있으며, 반면에 우측 (b), (d), (f)의 경우 가장 높은 Runoff 시나리오(No interception 및 토양 잔류량 5%) 적용 시 예측 결과를 나타내고 있다. 시뮬레이션에 적용한 지상 작물로는 앞서 3.2 섹션에서 평가하였을 때 가장 높은 잔류량을 나타낸 인과류/핵과류 작물을 선정하였으며, 앞선 3.1 및 3.2 섹션에서 적용한 평가와 동일하게 살포 횟수 5회 및 살포 간격 30일로 설정하여 평가를 진행하였다. 퇴적물 내 선정된 농약의 잔류 농도를 예측한 결과, Bifenthrin은 최저와 최대 Runoff 시나리오에서 각각 최고 농도가 11.181 μg/kg(124일)과 21.864 μg/kg(124일)로 나타났으며, 28일 단위 시간가중평균농도는 최저 시나리오에서 10.623 μg/kg, 최대 시나리오에서 20.568 μg/kg로 확인되었다. Fenitrothion의 경우, 최저 Runoff 시나리오에서 총 5회의 농도 최고점(최대 농도 0.225 μg/kg)이 나타났고, 최대 시나리오에서는 마지막 살포 후 124일에 0.471 μg/kg의 최고 농도가 관찰되었다. Iprodione는 최저 Runoff 시나리오에서 살포일마다 총 5회의 농도 최고점(최대 농도 1.283 μg/kg)이 나타났고, 최대 Runoff 시나리오에서는 마지막 살포 후 124일에 10.567 μg/kg의 최고 농도를 기록하였다. 결과를 요약하면, Runoff 시나리오에 따라 농약의 잔류 농도와 제거 속도에 차이가 있는 것으로 평가되었으며, 28일 단위 시간가중평균농도의 경우 최저 시나리오보다 최대 시나리오에서 더 높은 값을 나타내는 것으로 조사되었다.
Simulation results of FOCUS Step 2 models according to different runoff scenarios (i.e., 5% and 0% of soil residues) and crop interception classes (full canopy vs no interception): predicted environmental concentration (PECsw) and time weighted averaged concentration (TWAsw) in surface water for bifenthrin ((a) and (b)), fenitrothion ((c) and (d)) and iprodione ((e) and (f)).
4. 결 론
본 연구는 FOCUS Step 1 및 Step 2 모델의 국내 농업 환경에 적용성을 검증하고자 수행되었다. 시뮬레이션을 수행하기 위해 총 3종(Bifenthrin, Fenitrothion 및 Iprodione)의 농약이 선정되었으며, 다양한 문헌 및 데이터베이스를 활용하여 농약의 물성 및 국내 농업 환경 시나리오가 마련되었다. 보다 구체적으로, 시뮬레이션 내 살포조건은 최초 살포일로부터 매 30일 이후 총 5회 각 100mL씩 살포하는 조건이 적용되었으며, 대상 작물로는 국내에서 수요가 높은 종인 감귤류 및 인과류/핵과류 작물이 선정되었다. 또한, 모델 예측 결과의 신뢰성을 검증하기 위해 전국 논, 밭 및 과수원의 약 500여 지점에서 수집된 6년간(2018-2023)간의 현장 모니터링 데이터를 부분적으로 활용되었다. 주요 연구결과는 다음과 같다.
⦁ Step 1 모델의 경우 평가 대상 지역의 농약 잔류량을 빠르게 파악할 수 있다는 장점이 있지만 Step 2 모델에 비해 잔류 농도를 보수적으로 산정하여 보다 높은 농도를 예측되는 것으로 조사되었다. 현장 모니터링 데이터를 통해 시뮬레이션 결과를 검증한 결과, Step 2 모델을 사용할 경우 실제 농약 사용 횟수에 따른 잔류 농도 변화를 보다 현실성 있게 도출할 수 있는 것으로 조사되었다.
⦁ Step 2 모델을 이용하여 작물 종류에 따른 표층수의 농약 잔류량 변화를 관찰한 결과, 선정된 농약 특성 및 작물 종류에 따라 평가 대상 농약의 거동이 상이하게 나타나는 것으로 평가되었다. 대체로 선정된 농약에 관계없이 인과류/핵과류에서 감귤류에 높은 잔류 농도가 나타나는 것으로 조사되었다.
⦁ Step 2 모델을 이용하여 유출(Runoff) 시나리오 및 작물 차단(Crop interception)에 따른 퇴적물의 농약 잔류량 변화를 관찰한 결과, 최대 유출 시나리오에서 최소 유출 시나리오에 비해 최고 농도가 관찰되었으며, 28일 단위 시간가중평균농도에서도 동일한 결과가 관찰되었다.
⦁ 본 연구결과는 기존 또는 신규 농약의 국내 환경 잔류를 사전에 예측하고 효율적인 관리방안을 수립하는데 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 향후 국내 농업 환경에 적합한 추가적인 시나리오 개발 및 지속적인 모델 정확성 검증을 통해 국내의 위해성 평가 체계를 구축하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
Acknowledgements
본 논문은 농촌진흥청 연구사업(세부과제번호: RS-2021- RD00965)의 지원에 의해 이루어진 것임.
Notes
Declaration of Competing Interest
The authors declare that they have no known competing financial interests or personal relationships that could have appeared to influence the work reported in this paper.