서 론

기후변화로 인한 극한기상 현상의 빈도가 전 세계적으로 증가하면서, 축산업 역시 생산성 저하, 가축 건강 악화, 사망률 증가 등 다양한 형태의 부정적 영향을 받고 있다. 기후시나리오(SSP5-8.5)에 따르면 저위도 지역의 가축(소, 양, 돼지, 가금류)은 연간 72~136일의 열·습도 스트레스에 노출될 것으로 예상되며, 이는 사료 섭취 및 소화 효율 감소, 체중 및 생산성 저하로 직결된다(N.P. Soumya et al., 2022; Mondal and Reddy, 2018; Godde, C.M. et al., 2021).

우리나라 동·하절기의 한파 및 폭염일수 증가 등의 갑작스러운 이상 기상현상은 기상환경에 열악한 축사를 보유한 농가들의 사양관리에 큰 어려움을 주고 있다. 이러한 영향은 국내 가축의 사육환경을 크게 변화시키며(Shin et al., 2012), 가축의 번식력 감소, 대사적 불균형, 그리고 축산물 생산성에 큰 영향을 미친다. 특히, 장시간 지속되는 극심한 기온 변화는 궁극적으로 생산성 저하, 폐사율 증가 및 질병 문제로 이어져 축산 산업 경제에 직접적이고 심각한 타격을 줄 수 있다(St. Pierre et al., 2003; Hur et al., 2024).

실제로 한우 번식우를 하절기 고온 환경에서 사육한 결과, 영양소 요구량의 110%에 달하는 사료를 급여했음에도 불구하고 목표 일당 증체량에 도달하지 못하는 것으로 나타났다(Choi et al., 2018). 이러한 열 스트레스는 반추동물에 사료 섭취량과 사료 소화율 감소, 음수 섭취량 증가, 신진대사 속도 변화, 유지 요구율 증가 및 우유 생산량 감소, 호흡 속도 증가 등 다양한 부정적인 영향을 초래한다(Armstrong,1994). 이와 더불어, 동절기 한파는 가축의 체온 유지를 위한 에너지 소모를 평소보다 증가시키므로 적절한 관리가 필수적이며, 특히 면역력이 약한 어린 송아지에게는 매우 중요한 사양관리 문제로 알려져 있다(Hahn and Morrow-tesch et al., 1994; West et al., 1990; Kadzere et al., 2002; NRC, 2000).

따라서 계절 및 가축의 생육 단계에 따라 달라지는 축사 내부의 기온 및 습도 변화를 파악하는 것은 가축의 열 스트레스 최소화에 중요한 역할을 한다(Kim et al., 2018). 이와 관련하여 다양한 선행 연구들은 축사 내부 환경이 외부 기상 조건에 직접적인 영향을 받음을 규명하고, 적절한 단열 및 환기 관리가 가축의 생산성 저하를 방지할 수 있음을 보고하였다(Lee et al, 2011; Park et al., 2016).

해외의 경우 기온과 습도 기반의 온습도지수(Themperature-Humidity Index; THI)를 활용해 가축의 열 스트레스를 정량적으로 평가하고 관리하는 다양한 연구가 수행되었다. 대표적으로 미국에서는 젖소에 대한 THI를 적용하여 열 스트레스로 인한 생산성 및 번식력의 경제적 손실을 수치화하였으며(St. Pierre et al., 2003), 돼지나 가금류에 대해서도 THI를 통해 생산성 저하와 폐사율 증가 등의 부정적 영향을 예측하고 대응하는 데 사용한 바 있다(Lefcourt and Eilertsen, 2014; Lara and Rostangno, 2013).

국내의 경우 축산과학원은 NCR (1971)의 알고리즘을 활용하여 축종별(한우, 젖소, 돼지, 가금류 등)로 기온(건구온도)과 상대습도에 의한 열 스트레스를 정량적으로 수치화한 THI를 산출하고 있으며, 이 정보는 가축사육기상정보시스템(https://chuksaro.nias.go.kr)를 통해 매년 5월부터 9월까지 제공된다. 기상청은 농촌진흥청의 축종별 THI 기반 영향예보 지속일수를 가중치로 활용하여 축산분야에 대한 폭염 영향정보 서비스를 제공하고 있다.

그러나 기존에 활용되는 열 스트레스 정보는 기온과 습도만을 고려할 뿐, 인체의 체감온도 개념을 동물에 적용하여 열 스트레스 등급을 판정한 사례는 찾아보기 어렵다. 따라서 본 연구는 혹서기 더위로 인한 가축의 열 스트레스를 더욱 현실적으로 반영하기 위해 체감온도를 고려한 THI 등급을 산출하고, 기존의 건구온도 기반 THI 등급과 비교하였다. 또한 전북 정읍시 한우 축사 내부의 ICT 장비 관측 데이터를 활용하여 축사 내·외부 환경 차이에 따른 THI 산출 결과를 비교 분석하였다.

재료 및 방법

1. 대상농장 현황

본 연구에서는 외부 기상과 축사 내부 기상에 따른 THI 등급 차이를 분석하기 위해 전북특별자치도 정읍시에 위치한 한우 농가 2개소(축사 A, 축사 B)를 선정하였다(Figure 1). 축사 A는 약 60두 규모의 일반 농장이며, 축사 B는 약 450두 규모의 기업형 축사로서 사육 규모에 따른 내부 환경 차이를 비교하기 위하여 서로 다른 환경을 가진 축사들로 선정하였다.

Figure 1.

Locations of Barn A (left) and Barn B (right) selected for sensor measurements in Jeongeup, Jeollabuk-do.

2. 측정 장치 및 방법

축사 내부의 대표성을 확보하기 위해 각 축사별로 사육 공간 중앙을 측정 지점으로 선정하였고, 기상센서는 지붕과 지면의 중간 높이에 해당하는 약 2.5m 지점에 설치하였으며, 측정장비는 외부 복사열 및 바람 등 환경 요인으로 인한 측정오차를 최소화하기 위해 백엽상 내부에 위치시켰다(Figure 2). 이때 측정에 사용된 센서는 한국기상산업기술원의 기상측기 검정을 통과한 장비로 온도 ±0.3℃, 상대습도 ±3.0%의 정확도를 갖는다(Table 1).

Figure 2.

Sensor for temperature and humidity (left), solar radiation shield (middle) and installation completed (right).

본 연구에서는 축사 내부에서 측정한 기온 및 상대습도와 함께, 가장 인접한 기상청 종관기상관측(ASOS) 정읍 지점 자료를 활용하여 축사 외부 기상 조건을 비교하였다. 이를 통해 건구온도 기반 THI와 체감온도 기반 THI를 각각 산출하고, 축사 내·외부 환경 차이에 따른 THI 등급별 발생 빈도를 분석하였다.

3. 체감온도 기반의 THI 산정 및 평가 방법

THI는 열 스트레스 관리 대상이나 연구자에 따라 산출에 필요한 입력 변수와 등급 임계값을 다양하게 적용하고 있으며(Table 2), 본 연구에서는 NRC(National Research Council; 1971)에서 제안한 열 스트레스 지수 산출 방식을 기반으로 Kim et al. (2020)에서 제시한 THI 산정 방법을 적용하였다.

THI 산출 기간은 7개년(2006, 2012, 2013, 2016, 2017, 2018, 2019)의 혹서기(5∼9월)로 선정하였으며, THI 산출을 위한 기상자료는 기상청 종관기상관측소(ASOS) 정읍 지점(상평동)의 기온과 상대습도 자료를 수집하여 사용하였다.

체감온도 기반의 THI 산출을 위해서는 대상 지점의 습구온도 추정이 필수적이다. 하지만, 기상청에서는 관측지점별 습구온도를 직접 제공하지 않으므로 본 연구에서는 Stull(2011)이 제안한 경험식을 적용하여 대상 지점의 습구온도(TW)를 산출하였다(식 (1)). 이후 산출된 습구온도를 활용하여 기상청에서 여름철 체감온도 산출 시 사용하고 있는 공식을 적용하여 체감온도(Ta)를 계산하였다. 여기서, 기상청의 체감온도 산출식은 최근 2022년 6월 개정에서 상수값이 3.5로 변경되었으나, 본 연구의 분석 대상기간을 고려하여 변경 이전의 상수값 3.0을 적용하였다(식 (2)).

최종적으로 관측 지점의 상대습도와 산출된 체감온도를 이용하여 THI를 계산하였으며, 그 과정은 식 (3)과 같다.

기존 THI와 체감온도를 반영한 THI의 효과는 THI 등급별 빈도 분석을 통해 평가하였다. MAFRA (2018)에서는 고온으로 인한 열 스트레스 위험 수준을 THI 범위에 따라 4개의 등급(안전, 주의, 위험, 매우 위험)으로 구분하여 적용한 바 있으며, 본 연구에서도 동일한 등급 기준을 적용하였다. 분석 대상은 한우이며, 열 스트레스에 민감한 송아지와 비육우를 중심으로 분석하였고, 축종별 특성을 고려하여 서로 다른 임계 등급을 적용하였다(Table 3).

결과 및 고찰

1. 체감온도를 반영한 THI 산출 결과

송아지와 비육우를 대상으로 5월부터 9월까지의 THI 등급 판정 일수를 분석한 결과, 현행 건구온도 기반의 THI 보다 체감온도를 적용했을 때 ‘안전’, ‘주의’ 등급의 빈도가 감소하고, 반대로 ‘위험’, ‘매우 위험’ 등급의 발생 빈도가 증가하는 경향을 보였다(Figure 3~4).

Figure 3.

Dry-bulb temperature-based THI (top) and apparent temperature-based THI (bottom) for calves.

Figure 4.

Dry-bulb temperature-based THI (top) and apparent temperature-based THI (bottom) for cattle.

특히, 기록적인 폭염이 발생했던 2018년의 경우, 체감온도 기반의 THI에서 ‘매우 위험’ 등급이 총 43회로 가장 많이 산정되었으며, 이는 동일한 기간 건구온도 기반 THI 보다 16일 이상 증가한 수치였다. 또한, 2012년부터 2016년까지의 분석에서도 체감온도 기반 THI가 건구온도 기반 THI 비해 ‘매우 위험’ 등급의 판정일 수가 뚜렷하게 많았으며, 이러한 경향은 송아지와 비육우에서 모두 유사하게 나타냈다.

7년간(2012~2018) 송아지와 비육우의 판정 일수를 합산한 결과, 건구온도를 적용한 THI가 체감온도 기반 THI에 비해 ‘안전’ 등급은 총 270일, ‘주의’ 등급은 215일 더 많았다. 반면, 체감온도 기반 THI에서는 ‘위험’ 등급이 224일, ‘매우 위험’ 등급은 188일 더 많이 발생하였다(Table 4). 즉, THI는 건구온도 대신 체감온도를 적용했을 때, 가축이 열 스트레스로 인한 위험에 더욱 민감하게 반응하도록 설계되었음을 의미한다.

2. 축사 내부의 기상조건을 반영한 THI 산출 결과

본 연구에서는 축사에서 가장 인접한 기상청의 종관기상관측(ASOS) 정읍 지점 자료를 축사 외부 환경으로, 축사 내부에 설치된 ICT 관측 자료를 축사 내부 환경으로 가정하여 THI 등급별 판정 일수를 분석하였다.

THI 산출에는 기온과 상대습도를 활용하였으며, 분석 기간은 축사 내부 기상자료 확보가 가능했던 2020년 8월 6일부터 10월 28일 중, 연도별 THI 빈도 분석에 포함된 기간인 8월부터 9월까지로 한정하였다. 또한 체감온도를 반영한 THI와 기존 건구온도 기반 THI의 평가 차이를 비교하였다.

축사 내부의 ICT 센서와 외부의 ASOS 정읍 지점에서 관측한 일별 최고온도의 차이를 분석한 결과, 축사 A와 축사 B는 축사 외부보다 평균적으로 각각 0.6℃, 1.0℃ 더 높은 것으로 나타났다. 습도 차이 역시 축사 외부보다 각각 0.8%, 2.1% 더 높은 것으로 나타났고, 사육 규모가 더 큰 축사 B에서 차이가 뚜렷하게 나타났다(Figure 5). 이는 축사 내부가 외부보다 전반적으로 더 덥고 습한 환경을 가지고 있으며, 체감온도가 건구온도보다 더 높게 나타난다는 것을 의미한다.

Figure 5.

Difference in daily maximum temperature (top) and relative humidity (bottom) between ICT inside barns and ASOS observation outside barns.

체감온도를 적용하여 산출한 THI를 기준으로 분석한 결과 송아지와 비육우 모두에서 축사 내부의 ‘위험’ 및 ‘매우 위험’ 등급에 해당하는 일수가 외부보다 더 많이 산정되었다. 특히, 건구온도 대신 체감온도를 THI 산출에 적용한 경우, ‘매우 위험’ 등급의 빈도는 송아지에서 18일, 비육우에서 6일 각각 증가하는 것으로 나타났다(Table 5). 이러한 결과는 축사 내부의 특수한 온습도 환경을 고려하지 않고 외부 ASOS 자료 기반 THI를 산출할 경우, 실제 가축이 경험하는 열 스트레스 수준을 과소평가할 가능성이 있음을 보여준다.

결 론

본 연구에서는 한우를 대상으로 건구온도 기반의 전통적인 THI와 체감온도 기반의 THI를 비교하고, 축사 내·외부 환경 차이에 따른 열 스트레스 평가 결과를 분석하였다. 분석 결과, 체감온도를 반영한 THI는 건구온도 기반의 THI에 비해 ‘안전’ 및 ‘주의’ 등급의 빈도를 낮게 평가하는 반면, ‘위험’ 및 ‘매우 위험’ 등급의 발생 빈도를 높게 산정하는 경향을 보였다. 특히 기록적인 폭염이 발생했던 2018년에는 건구온도보다 체감온도를 적용한 THI에서 ‘매우 위험’ 등급의 발생 일수가 현저히 증가하였으며, 이는 체감온도 적용 시 열 스트레스로 인한 위험에 더욱 민감하게 반응함을 의미한다.

또한 축사 내부는 외부에 비해 상대습도가 높게 나타나기 때문에 동일한 기온 조건에서도 체감온도 및 THI 등급이 상대적으로 높게 산정되었다. 이는 축사 내부 환경을 고려하지 않고 외부 기상관측소 자료만 활용할 경우, 실제 가축이 경험하는 열 스트레스 수준을 과소평가할 가능성이 있음을 시사한다. 따라서 가능하다면 축사 외부보다 내부에서 관측된 기상자료를 THI의 지표로 활용하는 것이 바람직하다.

향후 체감온도 기반의 THI가 한우의 열 스트레스를 판단하는 객관적인 지표가 되기 위해서 축사 규모별 축사 내․외부 기상 조건에 대한 장기적인 분석이 필요하다. 또한, 생리적 지표나 동물 실험 등을 통해 체감온도 기반의 THI가 가축의 스트레스를 얼마나 더 정밀하게 반영하는지 추가적으로 검토되어야 한다. 이러한 분석 결과는 기상청 예측 자료를 활용한 축산기상서비스와 연계하여 축사 환경 특성을 반영한 더욱 정교한 열 스트레스 평가 지표 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.