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목차
국문초록 10
I. 서론 12
1. 연구 배경 및 필요성 12
2. 연구 목적 15
3. 연구 범위 및 구성 체계 15
4. 선행연구 검토 19
가. 국내 선행연구 19
나. 해외 선행연구 21
다. 선행연구 고찰 및 시사점 22
II. 기후변화 및 김 생산 동향 23
1. 기후변화와 수산업 23
가. 기후변화 현황 및 미래전망 23
나. 수산 부문의 기후변화 이슈 30
2. 국내·외 김 생산 동향 32
가. 세계 김 생산 32
나. 국내 김 생산 및 수출 33
다. 김 양식 면허 건수 및 면적 38
III. 기후변화와 김 생산량 간의 인과성 분석 39
1. 서론 39
2. 재료 및 방법 39
가. 인과성 변수구성 39
나. 분석방법 46
다. 분석자료 53
3. 분석결과 58
가. 김 생산량과 해양환경요소(수온, pH, DO)의 인과성 58
나. 김 생산량과 기상요소의 인과성 63
다. 김 생산량과 시설책수의 인과성 75
4. 소결 79
IV. ARIMA와 지수평활법을 이용한 김 위판 가격예측모형 83
1. 서론 83
2. 재료 및 방법 83
가. 분석방법 83
나. 분석자료 102
3. 분석결과 104
가. 지수평활법 105
나. ARIMA 모형 110
다. 김 위판 가격예측값 및 모형 정확도 121
4. 소결 123
V. 고찰 125
1. 결론 및 제언 125
가. 연구결과의 요약 125
나. 제언 127
2. 연구한계 및 향후과제 130
참고문헌 132
Abstract 143
부록 147
그림I-1. 진도-해남 해역 김 양식장 현황. 17
그림I-2. 연구의 흐름도. 18
그림II-1. 전지구 육지-해양 평균 표면온도 편차 1850~2012 23
그림II-2. 우리나라 연평균 최고, 평균, 최저기온의 시계열 추이 24
그림II-3. 전지구 연평균 해수면온도 편차 26
그림II-4. 국내 연평균 해수면온도 편차 26
그림II-5. 전지구 평균 지표 온도의 변화 28
그림II-6. 시나리오별 21세기 전지구 및 우리나라 연평균기온 편차 28
그림II-7. 국내 해역별 연평균 해수면 온도 29
그림II-8. NIFS 장기해양기후모델에 의한 미래 수온 상승 경향 분포도 29
그림II-9. 세계 김 생산량(좌) 및 생산액(우) 변화 추이 32
그림II-10. 최근 10년 우리나라 주요. 해조류 생산량(좌) 및 생산액(우) 추이 33
그림II-11. 우리나라 김 유통 경로 35
그림II-12. 연도별 김 수출 동향 36
그림III-1. 기온과 난방도일의 시계열 추이 41
그림III-2. 연도별 국내 일최심신적설 평균 및 추세선 42
그림III-3. 우리나라 연평균 풍속 분포(1981~2010년) 44
그림III-4. 기후, 해양환경요소, 김 시설량, 생산량 시계열 추이(2005-2020). 56
그림III-5. JH와 WT의 시계열 추이(좌) 및 선형회귀 그래프(우). 58
그림III-6. JH와 pH의 시계열 추이(좌) 및 선형회귀 그래프(우). 58
그림III-7. JH와 DO의 시계열 추이(좌) 및 선형회귀 그래프(우). 58
그림III-8. WT, pH, DO VECM 안정성검정. 60
그림III-9. WT, pH, DO에 대한 JH의 충격반응(좌) 및 누적충격반응(우). 62
그림III-10. JH와 AT의 시계열 추이(좌) 및 선형회귀 그래프(우). 63
그림III-11. JH와 HDD의 시계열 추이(좌) 및 선형회귀 그래프(우). 63
그림III-12. HDD VAR 안정성검정. 64
그림III-13. HDD에 대한 JH의 충격반응(좌) 및 누적충격반응(우). 65
그림III-14. JH와 RF의 시계열 추이(좌) 및 선형회귀 그래프(우). 66
그림III-15. RF VECM 안정성검정. 67
그림III-16. RF에 대한 JH의 충격반응(좌) 및 누적충격반응(우). 68
그림III-17. JH와 WS의 시계열 추이(좌) 및 선형회귀 그래프(우). 69
그림III-18. WS VECM 안정성검정. 70
그림III-19. WS에 대한 JH의 충격반응(좌) 및 누적충격반응(우). 71
그림III-20. JH와 SS의 시계열 추이(좌) 및 선형회귀 그래프(우). 72
그림III-21. SS VECM 안정성검정. 73
그림III-22. SS에 대한 JH의 충격반응(좌) 및 누적충격반응(우). 74
그림III-23. JH와 FF의 시계열 추이(좌) 및 선형회귀 그래프(우). 75
그림III-24. FF VECM 안정성검정. 75
그림III-25. FF에 대한 JH의 충격반응(좌) 및 누적충격반응(우). 77
그림III-26. JH와 WT, AT, FF의 시계열 추이. 78
그림IV-1. 시계열 자료의 형태. 85
그림IV-2. Box-Jenkins의 ARIMA 예측모형 구축 절차 90
그림IV-3. JLP 연도별(좌) 및 계절별(우) 시계열 추이(2009-2018). 103
그림IV-4. Holt-Winters 가법, 승법 분석결과 그래프(좌) 및 잔차그래프(우). 106
그림IV-5. Drift 예측을 이용한 단순지수평활법 분석결과 그래프. 107
그림IV-6. ETS(Exponential smoothing method) 모형 분석결과 그래프. 109
그림IV-7. ts_dat(JLP) 시계열 데이터 분해된 값 시각화. 110
그림IV-8. 수준변수, 차분변수, 계절변수 시각화 그래프. 111
그림IV-9. 수준변수(좌)와 차분변수(우)의 ACF, PACF 그래프. 112
그림IV-10. ARIMA 모형1, ARIMA(1,0,2)(0,1,1)[12] 적합성 및 안정성 검정. 118
그림IV-11. ARIMA 모형2, ARIMA(0,0,2)(0,1,1)[12] 적합성 및 안정성 검정. 118
그림IV-12. ARIMA 모형3, ARIMA(0,1,2)(0,1,1)[12] 적합성 및 안정성 검정. 118
그림IV-13. ARIMA 모형1, 2, 3의 역특성근. 120
그림IV-14. ARIMA 모형1, 2, 3의 잔차진단. 120
그림IV-15. ARIMA 모형을 이용한 미래값 예측 그래프. 123
그림IV-16. 역사적 시뮬레이션을 통한 모형별 예측정확도 비교 그래프. 124
초록보기
지구온난화에 따른 기후변화로 전 세계 평균 온도와 바다의 표층 수온이 상승하고 남극과 북극의 해빙으로 해수면이 상승하고 있다. 우리나라 기온과 표층 수온의 상승 폭은 전 지구적 추세보다 두 배 이상 빠르다. 우리나라 바다는 표층 수온의 상승으로 동해, 서해, 남해에서는 이미 해역별 어종 변화가 일어나고 있다. 이처럼 기후변화는 해양생태계에 직접적인 영향을 미쳐 지속 가능한 어업을 위협한다. 하지만 기후변화와 수산업 간의 인과성 선행연구는 주로 어류를 대상으로 진행되어 오고 있고, 해조류를 대상으로 한 연구는 찾아보기 쉽지 않다. 해조류 중에서도 특히 우리나라 수산물 대표 수출품이기도 한 김은 기후변화에 취약한 품종으로 알려졌지만, 기후변화와 김 생산량과의 인과성에 관한 선행연구의 축적은 아직 요원하다.
기후변화가 김 생산량에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위해 지리적으로 남해안과 서해안 중간지역인 진도-해남 해역을 대상으로 연구를 진행했고, 2005년 10월부터 2020년까지 4월까지 약 15년 동안의 김 생산량, 수온, pH, DO, 기온, 난방도일, 강수량, 풍속, 일조율, 김 시설량 자료를 변수로 선정하였다. 각 변수가 각각 김 생산량에 어떤 영향을 미치는지를 파악하기 위해서 시계열분석, Granger 인과검정, VAR과 VECM을 이용한 충격반응분석을 통해 인과성을 분석하였다. 또한, 기후변화에 따른 김 생산성 변화는 김 산지 위판가격에까지 영향을 미치기 때문에 김 산지 위판가격 예측을 수행하였다. 가격 예측은 수급조절에 도움이 될 수 있다는 판단하에 물김 최대 산지인 전남의 위판가격을 시계열분석의 대표적인 기법인 지수평활법과 ARIMA 모형을 통해 예측해 보았고 역사적 시뮬레이션을 통해 예측모형의 정확도와 안정성을 검토하였다.
연구 결과, 수온 상승은 김 생산량에 음(-)의 영향을 미쳤고, pH의 감소는 통계적으로 유의미하지 않았으며, DO의 감소는 단기적으로는 영향을 미치지 않았지만, 장기적으로 음(-)의 영향을 미쳤다. 기온은 단기적으로 직접적인 영향을 미치지 않는 변수로 나왔으며, 강수량은 장·단기적으로 김 생산량에 영향을 주는 것으로 나왔고, 특히 단기적으로 양(+)의 영향을 미쳤다. 풍속의 증가는 단기적으로 김 생산량에 양(+)의 영향을 미쳤지만, 적정 수준을 넘어서면 오히려 음(-)의 방향으로 바뀌는 것을 알 수 있었다. 일조율의 증가는 김 생산량에 양(+)의 영향을 미쳤고, 김 시설량은 김 생산량과의 단기적 관계에서는 통계적으로 유의하지 않았지만, 장기적으로 강한 양(+)의 영향을 주는 변수로 확인되었다. 김 시설량을 늘리면 김 생산량도 함께 지속적으로 늘어날 거라는 기대는, 시설량을 늘리고 신품종을 개발하더라도 어장 밀집과 기후변화에 따른 겨울철 고수온 등 여러 요소의 작용과 변화에 따라 큰 제한을 받고 있다. 전남 김 위판가격 예측 결과로는 역사적 시뮬레이션을 통해 예측에 이용된 총 7가지 모형 중 Drift 예측을 이용한 지수평활법 예측모델이 시계열의 정상성과 예측모형 정확도 검정을 거쳐 최종적으로 선택되었다.
기후변화와 김 생산량 간의 인과성 분석 및 김 위판 가격예측모형 연구 결과를 바탕으로 다음의 몇 가지 정책적 제언을 끌어냈다. 첫째, 김 채묘시기 조절, 둘째, 안정적인 김 채묘 시스템 구축, 셋째, 김 수산종자 개발과 보급, 넷째, 어장 정비와 외해(外海)로의 확장, 다섯째, 블루카본(Blue carbon)을 통한 해양생태계 복원이다. 향후 기후변화에 대응한 여러 품종에 대한 인과성 및 취약성 분석이 체계적으로 진행되어야 하며 이를 통해 미래를 예측하고 기후변화에 대응할 수 있는 관리시스템 구축과 종합적인 접근 방식으로 정책의 빈 곳을 찾고 새로운 정책을 도입해야 한다.MARC 보기
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