서 론
재료 및 방법
밀 작황 시험 재배 및 조사 방법
기상 자료 수집 방법
통계분석 방법
결과 및 고찰
최근 국내 밀 재배기간 기상 변화
밀 생육 시기별 농업형질 분석
밀 생육 및 수량 관련 요소간 상관 분석
밀 생육 및 수량 관련 요소 변화 분석
생육 및 수량 관련 요소와 기상 요소의 상관 분석
적 요
서 론
전 세계적으로 기후온난화가 진행되고 기상이변 발생이 잦아지고 있으며, 기후변화 시나리오에 따르면 미래에 극한 기상 상황이 심화될 것으로 예측된다(Zheng et al., 2012; Anwar et al., 2007). 이러한 환경 변화는 밀(Triticum aestivum L.) 생산량에 심각한 영향을 미치고 있으며, 이는 다양한 기후 요소에 의해 복합적으로 나타난다(Barnabás et al., 2008; Pask et al., 2014; Asseng et al., 2015; Akter & Rafiqul Islam, 2017; Nuttall et al., 2018; Hussain et al., 2018; Yadav, 2022).
기후온난화로 인한 고온은 밀 생산량에 큰 영향을 미치는 주요 스트레스 요인으로 알려져 있다. 고온은 증발율을 높여 건조를 유발하여 생산성을 저하시킬 수 있다(Warrick, 1988; Janjua et al., 2010). 고온에 의한 밀 생산량 감소를 예측하는 여러 연구들이 수행되고 있으며, 실제로 전 세계적으로 기온이 상승하면서 밀 생산에 다양한 변화가 보고되었다. 영국, 미국, 그리고 서부 유럽에서는 고온에 의해 증발산이 촉진됨에 따라 수분스트레스가 유발되어 밀 생산량이 감소하였으나, 지역별로 건조 혹은 습윤 정도에 따라 정도의 차이를 보였다(Warrick, 1988). 그러나 중국과 중앙 아시아에서는 고온의 부정적인 영향에도 불구하고 CO2 증가에 따른 시비효과로 인해 생산량이 감소하지 않았다(Munnaf et al., 2013; Sommer et al., 2013; Xiao et al., 2018). 중국과 이란에서는 생리적 발달 속도가 증가하여 개화 시기가 빨라지고 재배기간이 단축되는 변화가 보고되었다(Valizadeh et al., 2014). 고온으로 인한 여러 생리적인 문제도 밀의 생산력 감소로 이어진다. 35~40℃ 이상의 극한의 고온에서는 광합성에 관여하는 루비스코와 효소들이 정상적으로 기능하지 못하여 광합성이 중단되고 활성산소종이 누적되어 산화적 손상을 받을 수 있다(Griffin et al., 2004; Sage & Kubien, 2007; Yadav, 2022). 또한 열스트레스는 생식생장 단계에서 부정적인 영향을 미친다. 개화 직전의 고온은 화분의 생존력을 저하시키고 배 발달 속도를 감소시켰다(Kaur & Behl, 2010; Sharma et al., 2017). 개화 이후의 고온은 종자로 전류되는 광합성 산물의 양을 감소시켜 설립을 유발하였다. 최종적으로는 배유의 전분 합성을 감소시켜 수확량이 감소하는 연구결과가 보고되었다(Tashiro & Wardlaw, 1990; Zi et al., 2018; Yadav, 2022). 기후변화에 의한 강수 빈도의 감소는 가뭄을 유발하여 밀 생산량에 영향을 미칠 것으로 예상된다(Zhang & Nearing, 2005; Tataw et al., 2016). 특히 겨울밀의 신장기, 출수기 및 성숙기의 가뭄 위험이 예측되어 생산량 증대를 위해 관개의 중요성이 높아지고 있다(Lv et al., 2013; Zhang et al., 2021).
기후변화는 밀의 종자의 품질에도 영향을 미친다(Zahra et al., 2023). 밀의 저장 단백질의 구성과 함량은 가공 특성을 결정하는 중요한 품질 요소이다. 대기 중 이산화탄소 농도가 상승하면 질소 흡수가 감소되고 종자의 단백질 함량이 저하될 수 있다(Loladze, 2002; Högy et al., 2009; Loladze, 2014; Li et al., 2016; Dong et al., 2018; Chumley & Hewlings, 2020; Wang & Liu, 2021). 재배기간 중 등숙기 온도가 높으면 저장단백질 함량이 증가하지만, 열 스트레스를 받는 고온에서는 글루텐의 구조적 강도가 약해지고 함량이 감소했다(Sofield et al., 1977; Ciaffi et al., 1995; Uhlen et al., 1998; Guzmán et al., 2016). 고온에 의해 등숙 기간이 충분하지 못하면 종자의 전분과 단백질이 불균형하게 축적되어 종자의 크기와 무게가 감소하였다(Bhullar & Jenner, 1985; Wrigley et al., 1994; Blumenthal et al., 1998; Hurkman et al., 2003; Majoul et al., 2003; Nuttall et al., 2017). 이러한 종자 품질의 저하는 반죽 강도를 감소시키는 등 가공 과정에도 부정적 영향을 미칠 수 있다(Blumenthal et al., 1993). 기후 변화는 밀의 병 저항성에도 영향을 미친다. 영국에서는 고온으로 인해 붉은곰팡이병의 발병 위험이 증가한 반면, 프랑스에서는 Septoria tritici blotch의 심각성이 감소하는 현상이 관찰되었다(Juroszek & von Tiedemann, 2013).
이와 같이, 기후 변화는 밀 생산성과 품질에 복합적으로 작용하여 다양한 영향을 미치므로 기후 변화에 적응하고 대응하기 위한 전략적 접근이 필요하다(Romanenko et al., 2005; Easterling et al., 2007). 따라서, 안정적으로 밀 생산량을 확보하기 위해 기후변화가 작물에 미치는 영향을 파악하여 알맞은 품종을 개발하고 재배법을 개선할 필요가 있다. 본 논문은 최근 기후 변화로 인한 온도 상승이 최근 10년간(2015년~2024년) 국산 밀 품종의 농업형질에 미친 영향을 분석하여, 국내에서 안정적인 밀 재배를 위한 육종 방향과 파종 시기 조정 및 질소 시비법을 최적화하는 방안의 기초자료를 제공하고자 한다.
재료 및 방법
밀 작황 시험 재배 및 조사 방법
밀 작황 시험은 2015년부터 2024년까지 10년간 6개 지역(수원, 대구, 전주, 밀양, 진주, 나주)에서 금강과 조경 품종으로 진행되었다(Table 1). 파종일은 파종기 전후 기상에 따라 차이가 있으나 평균 파종일은 수원은 10월 6일, 전주는 10월 21일, 진주는 10월 30일, 그 외 지역은 10월 26일이었다. 파종방법은 수원은 종자 14 kg/10a를 밭에 휴립세조파(휴폭25 cm × 파폭5 cm)하였고, 그 외 지역은 종자 16 kg/10a를 논에 휴립광산파(휴폭 150 cm × 파폭120 cm)하였다. 시비량(kg/10a)은 6개 지역 모두 9.1(N)-7.4(P2O5)-3.9(K2O)이다. 그 외 재배방법은 농촌진흥청의 밀 표준재배방법(2012)에 준하였다.
Table 1.
Field and sowing information for the different experimental regions.
생육 시기별 생육과 수량구성요소 및 수량 조사 방법은 농업과학기술 연구조사분석기준(2012)을 따랐다(Table S1). 생육 단계별 조사는 월동 전(12월 10일), 생육재생기(2월 20일), 분얼기(3월 20일), 출수기(4월 30일), 등숙기(5월 20일)에 진행하였고, 그 외 수량 및 수량구성요소 조사는 수확 후에 진행하였다.
기상 자료 수집 방법
기상자료는 기상청 기상자료개방 포털(https://data.kma.go.kr/cmmn/main.do)에서 제공하는 종관기상관측자료(ASOS; Automated Synoptic Observing System)의 자료를 활용하였다. 수집한 기상 요소들은 일 평균기온, 일 최저기온, 일 최고기온, 일 합계강수량, 일 합계일조시간이다. 일교차는 일 최고기온과 일 최저기온의 차로써 계산하였다.
통계분석 방법
모든 통계 분석은 R software version 4.3.1 (R Core Team, 2023)을 활용하여 수행되었다. 던컨의 다중범위 검정은 ‘agricolae’ 패키지를 사용하여 수행되었다. 주성분 분석(PCA) 결과를 시각화하기 위해, ‘FactoMineR’ 패키지를 사용하여 표준화된 수치형 데이터의 주성분을 추출하고, ‘factoextra’ 패키지를 사용하여 변수와 개체의 관계를 나타내는 Biplot을 생성하였다. 또한, 데이터 변수들 간의 상관관계를 시각화하기 위해 ‘corrplot’ 패키지를 사용하여 상관관계 히트맵을 생성하였다.
결과 및 고찰
최근 국내 밀 재배기간 기상 변화
최근 국내 기상의 변화를 분석하기 위해 지난 30년(1995년~2024년)과 시험년도(2015년~2024년)를 비교 분석하였다. 6개 시험지의 밀 생육기간(10월 상순~6월 상순)의 시험년도 평균기온은 9.6℃로, 지난 30년의 9.1℃에 비해 0.5℃ 높았다(Fig. 1A). 지난 30년의 기간에 대해 10년에 0.3℃가 증가하는 추세를 보였으며 통계적으로 유의하였다(Fig. 1E). 밀의 생육 시기별로는 특히 재생기 및 분얼기(2~3월)의 시험년도 평균기온이 5.9℃로 지난 30년의 5.2℃보다 0.7℃ 높았다. 이 시기의 평균기온의 상승은 10년에 0.6℃ 증가하는 추세를 보이며 통계적으로 유의하였다. 또한 등숙기(5월) 시험년도 평균기온은 18.9℃로 지난 30년의 18.6℃보다 0.3℃ 높았고 10년에 0.4℃ 증가하는 추세를 보였다. 밀 생육기간의 합계 강수량은 월동 중인 1월에 가장 적었고 등숙기인 5월에 가장 많았다. 시험년도 합계 강수량은 492 mm로 지난 30년의 460 mm보다 32 mm 많았고 지난 30년간 유의한 변화를 보이지는 않았다(Fig. S1). 합계 일조시간은 시험년도에 1,728시간으로 지난 30년의 1,649시간에 비해 79시간 많았다(Fig. 1B). 이러한 일조시간의 증가는 10년에 59시간이 증가하는 추세를 보이며 통계적으로 유의하였다. 특히 등숙기인 5월 합계 일조시간의 경우 시험년도에 254시간으로 지난 30년의 232시간보다 22시간 많았다. 이는 10년에 18시간이 증가하는 추세를 보이며 통계적으로 유의하였다. 밀 생육기간 시험년도와 지난 30년의 일교차는 각각 11.4℃와 11.5℃로 거의 차이가 없었다.

Fig. 1.
Recent climate change during the wheat growing season (early October to early June) at six experimental sites in South Korea. (A, B) Changes in meteorological elements between the climate normal (1995-2024) and the assessed period (2015-2024). (C) Heatmap of temperature deviations from the average temperature (Std) for each period during the past 10 years of the assessed period (2015-2024). (D) Periods of low precipitation (<5 mm) and excessive precipitation (>50 mm and >100 mm) during each of the assessed years. (E) Temperature change trends during different wheat growth periods from climate normal. The error bars represent the standard errors of the estimates. Trends marked with an asterisk (*) are significant at the 0.05 level..
시험년도인 최근 10년 중에서는 2018년의 평균기온이 8.8℃로 가장 낮았고, 2024년이 10.1℃로 가장 높았다(Fig. 1C). 또한 10년 동안 12월 하순의 평균기온은 감소하는 경향(R2=0.4066*, p<0.05)을 보였고 2월 상순 평균기온은 유의하지는 않으나 증가하는 경향(R2=0.327)을 보였다. 조사된 시험년도의 기간별 평균기온을 기준으로 가장 차이가 컸던 시기로서 2020년의 1월 하순 평균기온은 4.8℃가 높은 5.4℃였고, 2021년의 1월 상순 평균기온은 5.4℃가 낮은 -4.7℃였다. 시험년도의 합계 강수량은 2022년에 303 mm로 가장 적었고 12월 상순부터 3월 상순까지의 합계 강수량이 10 mm였다(Fig. 1D). 합계 강수량이 가장 많았던 해는 강수량이 662 mm였던 2016년으로 4월 상순부터 5월 상순까지의 각 순별 합계 강수량이 모두 50 mm 이상이었다. 2019년과 2020년의 10월 상순과 2023년 5월 상순은 100 mm 이상으로 순별 합계 강수량이 특히 많았다. 연도별 합계 강수량과 합계 일조시간은 높은 부의 상관관계를 보였다(R2=0.7789**, p<0.01)(Fig. S2). 최근 10년간 합계 일조시간과 일교차는 일정한 경향을 보이며 변화하지는 않았으나 합계 일조시간과 일교차 간에 양의 상관관계(R2=0.7888**, p<0.01)가 높게 나타났다. 일조시간이 길어지면 지표면이 더 많은 태양 복사 에너지를 받아 낮 최고기온이 높아지므로 일교차가 증가했을 것으로 판단된다(Van den Besselaar et al., 2015).
밀 생육 시기별 농업형질 분석
6개 시험지에서 10년간 밀 생육 및 수량 관련 요소를 분석하였다. 10년간 평균 파종 후 출현까지의 소요 일수는 9일, 월동 전 초장은 18 cm, 주간엽수는 3.8매, 경수는 725 개/m2, 지상부 건물중은 65 g/m2이었다(Fig. 2와 Fig. S3). 파종일이 빨랐던 수원의 출현일수가 짧고 월동 전 전체적인 생육량(초장, 주간엽수, 경수, 건물중)이 많았다. 생육재생기는 평균적으로 2월 11일이었고 초장은 월동 중 증가하지 않았으나, 생육재생기의 경수와 지상부 건물중은 각각 1,317 개/m2와 150 g/m2로 월동 전보다 증가하였다. 또한 생육재생기의 유수의 발달단계는 6.9단계였고, 길이는 1.2 mm였다. 위도가 낮은 지역에서 월동 중 생육량이 많았으며 밀양, 진주, 나주의 경수는 월동 전에 비해 2배, 지상부 건물중은 3배 이상 증가하였다. 월동 중 유수의 성장도 저위도일수록 빨랐으며, 유수의 길이보다 발달 단계에서 특히 뚜렷한 경향을 보였다. 생육이 활발한 3월 중순 초장은 30 cm, 경수는 1,471 개/m2, 지상부 건물중은 333 g/m2으로 생육재생기에 비해 초장과 지상부 건물중이 급격하게 증가하였다. 유수발달단계는 9.6단계로 유수의 발달이 거의 완료되었고 유수의 길이는 6.1 mm였다. 분얼의 발달 및 분화가 거의 완료되는 시기의 최고분얼수는 1,664개/m2로 조사되었다. 위도가 낮을수록 분얼기 초장과 유수장이 긴 경향을 보였다. 출수기(40% 출수)는 평균적으로 4월 16일이었고 출수시(10% 출수)부터 출수전(80% 출수)까지 5.4일이 걸렸다. 경수는 최고분얼기 이후 감소하여 출수기의 경수는 969개/m2였고, 초장과 출수기 건물중은 각각 76 cm와 984 g/m2로 증가하였다. 출수기의 유효경비율은 52%이고 이삭의 경우 1수당 영화수는 41개, 길이는 7.7 cm였다. 저위도일수록 출수기가 빠르고, 이삭당 영화수는 작은 경향을 보였다. 최종 간장은 76 cm로 출수기 초장과 유사한 경향을 보였고, 주요 수량구성요소인 이삭수는 781개/m2, 이삭당 립수는 30개였으며 결실비율은 73%였다. 성숙기는 평균적으로 5월 29일이고 등숙기간은 43일이었다. 이삭당 립수는 대체로 위도가 낮을수록 감소하는 경향을 보였다. 수확 후 최종 수량은 471 kg/10a, 설립중은 6.1 kg/10a, 리터중은 821 g, 천립중은 45.8 g이었다.

Fig. 2.
Regional variation in growth and yield-related factors averaged over the assessed period (2015-2024). (A) Young spike length at the tillering stage. (B) Heading date. (C) Number of flowers per spike. Different lower-case letters above bars indicate significant differences at the P < 0.05 level, as determined using Duncan’s multiple range test.
기후 온난화가 심화됨에 따라 국내 밀의 생육 속도가 더욱 빨라질 것으로 예상된다. 기존에 초기 생육이 빠른 저위도 지역뿐만 아니라, 파종일이 빨라 월동 전 생육량이 많은 고위도 지역에서도 유수의 발달 시기가 빨라질 것으로 보인다. 이러한 현상은 유수가 예상치 못한 저온에 노출될 위험을 증가시키며, 이에 따라 냉해 피해가 발생할 가능성이 더욱 높아질 것으로 예상된다.
밀 생육 및 수량 관련 요소간 상관 분석
밀의 수량에 영향을 미치는 생육 및 수량 관련 지표를 파악하기 위해 이들 요소간의 상관관계를 분석하였다. 월동 전 생육량이 많을수록 이삭당 영화수가 증가하고 이삭당 립수가 증가하면 수량이 증가하는 경향(R2=0.3259***, p<0.001)을 보였다(Fig. 3). 이삭당 립수는 영화수와 양의 상관관계(R2=0.3111***, p<0.001)를 보여 이는 수량 증대를 위해 이삭당 영화수와 립수 확보의 중요성을 시사한다. 이삭당 립수가 수량에 미치는 영향은 이전 연구에서도 강조된 바 있다(Slafer et al., 2014). 생육재생기가 빨라지면 분얼기 유수 발달 속도가 빨라지고 출수까지 걸리는 기간이 단축되는 경향을 보였고, 출수기가 빨라짐에 상대적으로 등숙기간은 길어지는 경향(R2=0.3666***, p<0.001)을 보였다. 또한, 분얼기의 초장이 길면 출수기가 빠른 경향(R2=0.3362***, p<0.001)을 보임에 따라, 생육재생기와 분얼기 초장 및 유수장을 출수기를 예측하는 지표로 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 최근 무인 항공기를 이용하여 밀의 전체적인 생장주기별 이미지를 기반으로 출수일 추정 연구가 보고된 바 있다. 이 연구에서는 밀 식물체 높이 기반으로 생장곡선을 생성하여 출수일을 예측하는 모델을 개발하였으며 간단하고 효율적인 방법으로 평가되었다(Zhao et al., 2021). 국내 환경에서도 이미지 자료를 기반으로 식량작물의 표현형 정량화를 통해 출수기 및 수확량을 예측하는 모델을 개발하는 연구가 활발히 이루어지고 있다(Hong et al., 2012; Hyun & Kim, 2017). 국내 밀의 정량화된 이미지 자료와 더불어 축적된 실측 자료를 활용한다면 정확도 높은 예측 모델 개발이 가능할 것으로 보인다.

Fig. 3.
Visualization of the relationships among different wheat growth and yield-related factors. (A) PCA biplot. (B) Heatmap. The growth stages are classified as BW (Before winter), R (Regeneration stage), T (Tillering stage), EH (Elongation and Heading stage), and M (Maturing stage). The measured parameters are as follows: DTE (Days to emergence), LL (Leaf length, cm), NL (No. of leaves), NST (No. of stems per meter), DW (Dry weight per meter, g), RD (Regeneration date), YSL (Young spike length, mm), DSYS (Differentiation stage of young spikes, 1-10), NMS (No. of maximum stems per meter), HD (Heading date), HP (Heading period, days), DWH (Dry weight at the heading date per meter, g), RES (Ratio of effective stems), NF (No. of flowers per spike), CL (Culm length, cm), SL (Spike length, cm), NSP (No. of spikes per meter), NG (No. of grains per spike), MD (Maturing date), MP (Maturing period, days), RF (Ratio of fertile grains per spike), CW (Chuff weight per 10 a, kg), LW (Liter weight, g), and TGW (Thousand-grain weight, g).
밀 생육 및 수량 관련 요소 변화 분석
2015년부터 2024년까지 10년간 생육지표 변화를 분석한 결과 월동 전~분얼기에 걸쳐 생체량과 분얼기 유수발달 정도가 증가하는 경향을 보였으며 통계적으로 유의하였다(Table 2와 Fig. S4). 월동 전 경수는 매년 28개/m2 (R2=0.681**, p<0.01), 지상부 건물중은 4 g/m2 (R2=0.4274*, p<0.05)이 증가하는 경향이었다. 생육재생기 경수는 매년 69개/m2 (R2=0.7489**, p<0.01), 지상부 건물중은 10 g/m2 (R2=0.4909*, p<0.05)이 증가하는 경향이었다. 분얼기에는 초장이 매년 1.4 cm (R2=0.4983*, p<0.05), 지상부 건물중이 24 g/m2 (R2=0.4021*, p<0.05)이 증가하는 경향이었고 유수장은 0.6 mm (R2=0.5324*, p<0.05)가 증가하는 경향이었다. 이와 같이 초기 생육이 빨라짐에 따라 출수기는 매년 0.9일이 앞당겨지는 경향을 보였다(R2=0.6951**, p<0.01). 더불어 이삭당 영화수는 매년 0.4개가 증가하는 경향이었다(R2=0.4599*, p<0.05). 이는 국내 환경에서 밀 생육속도가 빨라짐에 따라 밀 재배 기간이 짧아졌으며, 생육시기 및 기상 변화가 이삭의 발달에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 이러한 변화는 이모작에 유리할 것으로 기대되는 한편, 유수발달시기는 저온에 취약하므로 생육속도가 빨라지면 갑작스러운 저온에 노출되어 피해를 받을 가능성이 있다(Barlow et al., 2015; Zhang et al., 2022). 파종일이 빠른 수원과 전주의 경우 월동 전 생육량이 급격하게 증가하여 특히 피해 발생이 우려된다(Fig. S4). 따라서 재배 안전성을 높이기 위해 수원과 전주의 파종일을 늦출 필요가 있다(Leske et al., 2017). 또한 유수의 저온피해를 저감하기 위하여 초기 생육이 과도하지 않도록 질소시비의 양과 시기를 조절할 필요가 있다. 파종 시 기비의 양을 줄이고 추비 시기를 적절하게 조정하는 등 변화하는 기상에 알맞은 질소시비법 재설정 연구가 필요하다(Efretuei et al., 2016; Kostić et al., 2021; Han et al., 2022). 품종적으로는 내동성과 내냉성을 증진하여 저온에 대한 안정성을 확보할 수 있다.
Table 2.
Linear trend characteristics (slope, R2, and p value) for changes in wheat growth and yield-related factors over the past 10 years (2015-2024).
생육 및 수량 관련 요소와 기상 요소의 상관 분석
국내 환경에서 밀 생육 및 수량 관련 요소에 영향을 미치는 기상요소를 파악하기 위해 순별 평균 기온, 최고 기온, 최저 기온, 일교차와 순별 합계 강수량과 일조시간에 대해 상관관계를 분석하였다(Fig. 4). 생육재생기는 1월 중순~2월 중순의 평균기온과 부의 상관관계(R2=0.5537***, p<0.001)를 보였으며 이 시기의 평균기온이 1℃ 증가할 때마다 생육재생기가 약 2.5일 빨라지는 경향이었다. 이와 같이 온난화로 인해 생육재생기가 앞당겨져 생육 가능 기간이 연장됨이 보고된 바 있다(Kong et al., 2023). 월동 중 지상부 건물중의 증가율은 12월 상순~2월 상순의 평균 최고기온과 양의 상관(R2=0.3925***, p<0.001)을 보였다. 생육재생기의 유수장과 유수발달단계는 12월 상순~2월 중순의 평균기온과 양의 상관관계(R2=0.5541***와 R2=0.4884***, p<0.001)을 보였고, 이와 유사하게 분얼기의 유수장은 1월 중순~2월 중순의 평균기온과 양의 상관관계(R2=0.4722***, p<0.001)를 보였다. 한편, 이삭당 영화수는 12월 하순 평균 최고 기온과 부의 상관관계(R2=0.3772***, p<0.001)를 보였으며, 이 기간의 평균 최고 기온이 1℃ 증가할 때마다 영화수가 2개 감소하는 경향이었다. 유수 형성 기간의 온도가 높아지면 영화수가 감소하는 현상은 여러 논문에서 보고되었으며 기온이 상승함에 따라 형성 속도는 빨라지지만 기간이 짧아진 결과로 생각된다(Halse & Weir, 1974; Rahman & Wilson, 1978). 기온 상승으로 인해 영화수가 감소하면, 그에 따라 종실당 질소의 이동량이 증가한다는 보고가 있다(Kong et al., 2023). 이와 같은 결과는 월동 중의 기온 상승은 밀의 초기 생육과 유수의 발달에 영향을 미치고 특히 생육재생기 직전의 온도가 중요함을 시사한다. 출수기는 2월 상순~3월 하순의 평균기온과 부의 상관관계(R2=0.5698***, p<0.001)를 보였으며, 이 기간의 평균기온이 1℃ 증가할 때마다 출수가 약 3.1일 빨라지는 경향이었다. 이는 해당 시기의 온도에 밀이 감응하여 출수기에 영향을 미치는 것을 의미한다. 또한 기온이 상승함에 따라 출수일수는 줄었으나 출수까지의 적산온도는 수원과 대구를 제외한 저위도 지역에서는 오히려 증가하였다(Fig. S5). 이와 같이 온도는 밀 발달속도에 영향을 미치는 중요한 요인으로서 온난화는 조기 개화를 유발하나, 아열대 지역에서는 기온상승이 심화되면 파성소거 실패로 인해 오히려 출수가 늦어질 것으로 예측되기도 하였다(Asseng et al., 2011; Wang et al., 2015). 등숙기간은 3월 상순~3월 하순의 평균 최저 기온과 양의 상관관계(R2=0.3952***, p<0.001)를 보였으며, 이 기간의 평균 최저 기온이 1℃ 증가하면 등숙일수가 2.1일 증가하는 경향이었다. 이는 3월의 최저기온의 상승이 출수기 단축에도 영향을 미치며(R2=0.3705***, p<0.001), 출수 이전의 온도 상승률이 등숙기 보다 높아 상대적으로 등숙기간이 길어졌을 가능성을 시사한다. 이전 연구에서도 밀 재배기간의 온도가 상승하면 등숙기간이 연장되는 현상이 보고된 바 있다(Chen et al., 2014).
이와 같은 기상 요소와 밀 생육 및 수량 관련 요소의 상관 분석 결과는 앞서 분석한 생육 및 수량 관련 요소들 사이의 상관분석 결과와 함께 수량 예측 프로그램 개발에 활용될 수 있다. 기상과 생육으로써 수량을 예측하는 프로그램은 변화하는 기후에 신속하게 대응하기위해 활용될 수 있다(Challinor et al., 2009; Ko et al., 2010; Angulo et al., 2013; Rosenzweig et al., 2013; Martre et al., 2015).
본 연구에서는 국내 기후 변화가 밀 생육에 미치는 영향을 금강(1997년 육성)과 조경(2004년 육성) 품종을 중심으로 분석하였다. 그러나 현재 보급되는 주요 품종은 금강, 백강(2015년 육성), 새금강(2015년 육성), 황금알(2019년 육성)이며, 그 중 새금강의 재배 면적이 전체의 56%를 차지해 가장 널리 보급되고 있다(통계청, 2024). 빵용 품종의 경우 조경을 대체하여 백강과 황금알이 보급되고 있다. 본 연구에서는 새로운 보급종 품종에 대한 생육 반응 분석이 부족하므로, 후속 연구에서는 이들 품종을 포함하여 지역 및 기후 변화에 따른 생육 및 수량 차이를 분석할 필요가 있다. 또한, 국내 밀 재배지역이 점차 늘어남에 따라 6개 지역에 국한된 데이터를 보완하기 위해 다양한 위도와 기후대에 대한 추가 연구가 요구된다. 이를 통해 각 지역에 적합한 품종과 맞춤형 재배법을 개발 할 수 있을 것으로 생각된다.

Fig. 4.
Relationships between climatic factors and wheat growth and yield-related factors showing significant correlations. (A) Regeneration date and average temperature from mid-January to mid-February. (B) Overwinter dry weight growth and average maximum temperature from early December to early February. (C) Young spike length at the regeneration stage and average temperature from early December to mid-February. (D) Differentiation stage of young spikes at the regeneration stage and average temperature from early December to mid-February. (E) Young spike length at the tillering stage and average temperature from mid-January to mid-February. (F) Heading date and average temperature from early February to late March. (G) Number of flowers per spike and average maximum temperature during late December. (H) Maturing period and the average minimum temperature during March. The growth stages are classified as BW (Before winter), R (Regeneration stage), T (Tillering stage), EH (Elongation and Heading stage), and M (Maturing stage).
적 요
1.기후 변화는 밀 생산성에 복합적이고 다양한 영향을 미치므로 이에 대응하여 안정적으로 밀 생산량을 확보하기 위해 전략적 접근이 필요하다. 최근 30년(1995년~2024년)간 국내 밀 생육기간의 전체적인 평균기온이 상승하였으며, 특히 분얼기(2월~3월)와 등숙기(5월)의 기온이 상승하였다. 최근 10년(2015년~2024년)간 국내 밀의 영양생장과 생식생장 속도가 증가하고, 출수기가 앞당겨졌으며 이삭당 영화수가 증가하였다. 이러한 변화를 보인 밀 생육 관련 요소와 기온간의 유의한 상관관계도 확인되었다.
2.국내 환경에서 밀 재배기간의 단축은 이모작에 유리하지만, 생육시기가 당겨짐에 따라 갑작스러운 저온 발생 시 유수피해가 우려된다. 따라서 국내 환경에서 밀 재배 안정성 향상을 위해 저온 피해 저감을 위한 재배법 개선과 품종 개발이 필요하다.