서 론

세계적으로 곡물의 안정적 생산성과 식량 수급은 인류 사회의 중요한 과제이며, 이에 따라 벼(Oryza sativa L.) 품종의 지속적인 육종 및 보급 전략은 국가 차원의 식량안보, 농업 지속가능성, 농가 소득 안정화에 직접적인 영향을 미친다(Cassman, 1999; Peng et al., 2004; Fukagawa and Ziska, 2019). 과거 우리나라는 벼 단위면적당 수량성이 1960년대까지는 정체되어 있었으나, 녹색혁명 시기에 크게 증대되어 1970년대 통일계 다수확 품종이 육성되고 이들의 보급으로 단위면적당 쌀 생산량이 비약적으로 증가하여 국가 식량 자급 달성이 가능해졌다(Cho et al., 2020). 이후 국내 육종 프로그램은 초형의 개선을 통한 수량성과 함께 미질 향상, 내병성 및 내도복성 강화를 목표로 품종 개량을 지속하였으며, 안정 다수확과 고품질 특성을 겸비한 자포니카 벼 품종들이 다수 육성·보급되었다. 2018년에 개발된 자포니카형 ‘남찬’은 6.34톤, 통일형 ‘금강1호’는 8.17톤으로 품종군별로 현재까지 최고 수량을 보였다(Cho et al., 2020). 그러나 최근 아시아를 비롯한 주요 벼 재배 지역에서 벼 수량 증가 속도가 둔화되는 현상이 관찰되고 있으며(Ray et al., 2012), 우리나라의 경우에도 전국 평균 쌀 수량이 최근 10년(2015~2024) 동안 연평균 0.1% 정도로 증가폭이 크지 않다(KREI, 2025). 이러한 변화의 배경으로는 품종 개량의 한계, 기후변화, 보급 품종의 다양화, 소비 패턴의 변화 등이 복합적으로 작용한 것으로 판단된다(Kim and Lee, 1996; Ray et al., 2012; Cho et al., 2020; KREI, 2025). 이를 분석하기 위해서는 현재 우리나라 벼 품종에 의한 한계와 재배기술 또는 환경을 분리 분석해야만 한다.

벼의 획득가능수량(attainable yield)은 실제 농가에서 최적의 재배관리(적정 파종밀도, 적절한 양분 및 수분 공급, 효과적인 병해충 방제 등)를 적용했을 때 실현 가능한 수량이다. 잠재수량(potential yield)보다는 낮지만, 실제 농가 평균보다는 높은 수준으로, 연구포장 또는 선진 농가에서 측정되는 값에 가깝다(Cassman, 1999; van Ittersum et al., 2013). 즉 획득가능 수량은 해당 품종이 현재의 재배관리 조건에서 얻을 수 있는 품종의 성능이라고 할 수 있다. 그런데 품종의 등록 수량은 연구소 수준의 관리를 통해 얻어진 수량으로서 이 수량은 획득가능 수량이라고 할 수 있다. 특히 품종 등록시 수량은 지역적응 시험의 평균수량임으로 이것은 국내 기후에서 얻어질 수 있는 일종의 획득가능 기대 수량이라고 할 수 있다. 전국 규모의 품종별 보급 비율 자료는 국립종자원을 통해 2015년부터 체계적으로 공개되고 있으며, 이러한 데이터를 활용하면 실제 품종 분포에 가까운 전국 평균 획득가능 기대 수량을 산출할 수 있다. 또한 획득가능수량과 실제 생산 수량 간의 차이는 재배기술 등 요인에 의한 수량 갭(yield gap)의 지표가 되며, 이를 통해 현실적인 생산 잠재력과 제약 요인을 진단할 수 있다 (van Ittersum et al., 2013).

국내에서 전국 규모에서 품종별 보급률과 등록 수량을 통합적으로 고려하여 쌀생산성의 변동을 연구한 것은 많지 않다. 또한 획득가능수량의 변화 추세를 정량화하여 이를 분석한 연구 또한 드물다. 따라서 본 연구에서는 첫째, 국내 주요 벼 품종들의 등록 수량을 획득가능 기대 수량으로 가정하고, 2015년부터 2024년까지의 품종별 보급 통계를 활용하여 전국 평균 획득가능 기대 수량의 변화 추이를 정량적으로 분석한다. 둘째, 현재와 같은 품종 육종 및 보급 전략이 지속될 경우 향후 10년간의 기대 수량의 변화 추세를 예측한다. 셋째, 연도별 전국 평균 실제 수량과 기대 수량 간의 차이를 분석하여 국내에서 현실적으로 도달 가능한 기대 수량 수준과 수량 갭의 시간적 변동을 파악하고자 한다. 이러한 분석은 향후 벼 품종 육종 목표 설정, 보급 정책의 개선, 농업 정책 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

재료 및 방법

품종자료수집

본 연구에서는 국내 보급종들의 재배 비율을 추정하기 위해 공식적으로 자료를 공개하고 있는 국립종자원의 생산·공급 현황 자료를 수집하였다(https://www.seed.go.kr/seed/263/subview.do). 국립종자원에 공개된 품종 보급 자료는 2015년부터 2024년까지만 제공되어 있으며, 본 연구에서는 2015년부터 2024년까지의 변동을 품종별 생산·공급량을 품종별 재배 비율 가정해 전국 수량 평균을 계산하기 위한 면적 가중치로 활용하였다. 최근 민간 품종이 개발 보급되고 있으나 이들에 대한 정보는 국립종자원 자료로는 알 수 없으며 재배 면적 비율 현황을 정확히 파악하기 어려워 본 연구에서는 제외하였다. 또한 가루용 쌀의 경우에도 현재 밥쌀용 쌀이 아니며 재배면적이 크지 않은 만큼 연구에서는 제외하였다. 각 육성 연대별로 연도별 품종의 수를 정리하면 Table 1과 같다.

각 품종의 표준수량(kg/10a)은 국립종자원 품종특성표를 활용하였다. 시간에 따라 동일 품종의 수량이 변화되는 경우가 있었는데 그 경우 최초 등록된 수량을 사용하였다. 추청벼의 경우 2015년에는 453 kg/10a로 등록되어 있으나 2019년부터는 547 kg/10a로 등록되어 있어 본 연구에서는 453 kg/10a를 표준 수량으로 사용하였다. 본 연구에서는 기대 수량 변화를 육성연대별 특성 비교를 통해 해석하고자 하였고 또한 육성연대별로 육종목표가 서로 상이하였기 때문에 이를 반영할 수 있는 이전의 표준수량을 사용하였다. 종자원에 등록된 수량을 해당 품종의 획득가능 기대수량이라고 가정하여 분석하였다.

전국 평균 획득가능 기대수량 계산과 향후 보급비율 추정

전국 평균 획득가능 기대수량(Y¯)은 품종별등록수량 (Y_i)과 보급비율가중치(W_i)를 곱하여 다음의 식으로 계산하였다.

여기서 n은 분석에 포함된 품종의 수이다. 모든 가중치의 합은 100으로 정규화하였다(∑W=100).

기술 또는 상품들은 도입 초기의 완만한 증가, 중기 급격한 확산, 후기 점진적 감소의 종형 곡선(Bell-shaped curve) 패턴을 보인다(Peters et al., 2020). 품종 역시 이러한 변화 양상을 보이기 때문에 본 연구에서는 육성연대별 보급비율에 종모양 곡선인 Gaussian 모델을 적용하였다. Gaussian 모델은 보급률의 최대 시점과 최대값을 직관적으로 도출할 수 있어 품종 교체 주기 분석에 유용하다. 향후 보급 비율 추정을 위해 각 육성 연대별 품종의 보급 비율의 변화를 정부 정책, 시장 수요 변화, 병해충 발생, 기상 재해 등 다양한 외생 요인이 현재와 유사할 것으로 가정하고 Gaussian 분포로 적합하여 추정하였다. 각 육성연대별 품종 비율을 다음과 같이 적합하였다.

t는 연도 μ는 보급률 최대가 발생하는 연도이고 W는 해당 품종의 최대 보급비율이다. W 값은 적합시 50을 초과하지 않도록 최대값을 제한하였다. 현재 자료상에서 최대 보급비율이 46~57% 정도였기 때문에 향후에도 이러한 추세가 유지될 것으로 가정하여 특정 연대에서 육성된 품종의 비율이 절반을 넘지 않게 제한하였다. 또한 2020년대에 개발된 품종의 경우에는 2010년 품종과 보급 비율 추세가 유사하게 유지된다고 가정하였다. 개별 육성연대별 품종을 각각 적합을 하였기 때문에 내 연도별로 합이 100 미만이 나오거나 초과하는 경우가 발생할 수 있는데 이 경우에는 해당 연도의 합과 100과의 차이를 각 육성연대별 품종 비율에 균등하게 가감하여 조정하였다.

전국 평균 기대 획득 가능 수량과 전국 수량비교

전국 평균 획득 가능 수량과 전국 평균 수량과 분석하기 위해 전국평균 획득 가능 수량 기준으로 다음과 같이 yield gap을 표현하였다.

i는 연도를 의미하며 YG_i는 해당연도의 yield gap이며 Y_at,i는 전국 평균 획득가능 수량, Y_ac,i는 실제 전국 평균 수량을 의미한다. 이 경우 yield gap은 획득가능수량과 실제 수량과의 차이 뿐 만 아니라 현재의 품종구성에서 나온 수량 반응으로서 유전적 요소가 고정된 재배 및 환경에 의한 반응이 된다.

자료 통계 분석과 시각화

자료 통계 분석을 위해 R(버전4.3.1, R Foundation for Statistical Computing)을 사용하였다. 육성연대별 품종 재배 비율을 추정하기 위한 Gaussian 분포 적합을 위해 minpack.lm package의 nlsLM를 사용하였다. 그 외 육성연대별 등록수량 분포, 전국 평균기대 획득 수량은 Excel (Microsoft)를 사용하였으며 각 figure들 역시 Excel을 사용하여 시각화하였다.

결과 및 고찰

육성 시기별 품종의 수량성

Fig. 1은 육성 연대별 품종들의 평균 수량성을 나타낸 것이다. 1950년대 품종은 고시히카리 한 품종뿐이다. 1970년대에 육성된 품종들의 평균 수량은 약 470 kg/10a 수준이었으나, 1990년대 육성 품종에서는 약 520 kg/10a로 크게 향상되었다. 2000년대에 들어 품종 평균 수량은 약 560 kg/10a까지 상승하여 최고치를 기록하였다. 그러나 2010년대 이후에 개발된 품종들의 평균 수량은 약 540~550 kg/10a 범위로 이전 세대(2000년대)보다 다소 감소하는 경향을 보였다. 이러한 품종의 수량성들은 각 시대별 육종 목표를 잘 반영한다. 1960~1970년대에는 다수성과 내도복성 확보를 통한 생산성 증대가 주 목표였으며, 1980년대에는 소비자 기호를 반영한 품질 개선이 강조되었다. 1990년대에는 고품질 품종의 보급이 확대되었고, 2000년대 이후에는 내재해성, 기능성, 특수미 개발로 다양화가 이루지면서 수량이 주된 목표는 아니었다(Cho et al., 2020).

이러한 결과는 품종 육성을 통한 수량성 증대가 20세기 후반까지는 꾸준한 성과를 거두었으나, 21세기 들어서는 수량성 개량이 일정 수준에 도달하여 증가 폭이 둔화된 것을 시사할 수도 있으며 육종목표가 수량에서 다른 것으로 전환된 것일 수 도 있다. 다시 말해, 유전적 수량성 증대가 한계에 근접하였을 가능성이 있으나, 육종 목표가 단순 최고 수량 기록 경신보다는 품질 향상이나 기후 적응성 등으로 다양화되면서 단위면적당 수량성 개선 폭이 제한되고 있는 것으로 추측된다.

Fig. 1.

Average yield of rice varieties by breeding era.

품종 보급 추이

Fig. 2는 2015년부터 2024년까지 연도별로 육성된 시기별 품종의 재배 면적 비율(보급률) 변화를 나타낸 것이다. 2015~2017년에는 2000년대 육성 품종이 전체 재배 면적의 약 50% 이상을 차지하며 가장 큰 비중을 보였고, 1990년대 품종은 약 25%, 1970년대 이전 구품종은 15~20% 내외를 점유하고 있었다. 그러나 이후 연도에는 보급률에 뚜렷한 변화가 나타났다.

Fig. 2.

Annual adoption rate of rice varieties by breeding era.

특히 주목할 만한 점은 2010년대에 육성된 신품종의 급격한 확산이다. 2015년에는 5% 미만에 불과했던 2010년대 품종의 보급률이 2022년에는 30%, 2023년에는 39%, 2024년에는 42%까지 상승하며 단일 육성 연대 기준으로는 가장 높은 점유율을 기록하였다. 이는 신품종 보급 속도가 가속화되고 있음을 의미하며, 기존 품종에서의 빠른 전환이 이뤄지고 있음을 시사한다.

또한, 2024년에는 처음으로 2020년대에 육성된 품종이 재배되기 시작했으며, 전체 면적 중 약 4% 수준의 점유율을 보였다. 이는 최신 품종의 초기 보급 단계 진입을 의미하며, 향후 5년 내 신품종 전환 속도에 따라 전국 평균 유전적 수량성의 변화가 예상된다.

이러한 보급률 추이는 벼 품종의 교체 주기가 점차 짧아지고 있다는 점을 시사한다. 2000년대 이전에는 품종의 보급 및 정착에 15~20년 이상이 소요되었으나, 최근에는 10년 이내에 전국적 확산이 가능한 수준으로 변화하고 있다. 다만, 여전히 1990년대 품종의 잔존 비율이 2024년에도 약 18% 수준으로 유지되고 있어 일부 농가에서는 여전히 신품종 갱신이 더딘 것으로 해석된다.

전국평균 획득가능 수량의 변화

Fig. 1의 평균수량성과 Fig. 2의 품종 비율을 식 (1)을 이용하여 전국평균 획득 가능수량을 구한 후 이에 대한 시계열 변화를 표현한 것이 Fig. 3이다. 연도별 전국 평균 획득 가능 기대수량은 2015년부터 2023년까지 큰 변화 없이 비교적 완만한 추이를 보였다. 2015년 획득 가능 기대수량이 약 550 kg/10a 수준인데 비해, 2017년에는 일시적으로 540 kg/10a 전후까지 소폭 감소하였다. 이후 다시 증가하여 2022년에는 약 555 kg/10a로 최고치를 나타냈으나, 2023년에는 약간 하락하는 등 전반적으로 545~555 kg/10a 범위 내에서 등락을 반복하였다.

Fig. 3.

Trend of national average attainable yield by year.

이 기간 전체를 통틀어 획득 가능 기대수량의 증가는 불과 5~10 kg/10a(1% 미만, 기울기는 0.44)에 그쳐 통계적으로 유의미한 상승 추세를 나타내지는 못했다. 즉 생산성의 최대폭이 크게 증가하지 않아 국내 쌀수량이 억제되고 있는 것으로 보인다. 이러한 결과는 Fig. 2의 신품종 보급률이 크게 높아졌음에도 불구하고 전국 잠재적 평균 수량성이 정체 상태에 머물렀음을 의미한다. 2010년대 이후 육성품종들의 단위면적당 잠재수량이 이전 세대 최고 수준과 비슷하거나 일부 낮았기 때문이다(Fig. 1). 이 때문에 보급 확대가 곧바로 전국 평균 기대 수량의 향상으로 이어지지 못한 것으로 해석된다. 즉 신품종 보급 사업의 부진이 현재의 획득가능 수량 저하의 원인은 아닌 것으로 보인다. 다만 이번 연구는 자료 접근성이 투명한 자료를 활용하기 위해 국립종자원에서 등록되어 보급되는 품종만으로 대상을 제한하였기 때문에 최근 개발되어 보급 중인 민간품종들에 대한 고려가 없다는 한계가 있지만 아직은 미미한 수준으로 판단하였다. 예를 들어 민간 품종인 골든퀸 3호는 경기도에서 2022년 8.3%, 2023년 8.6% 정도로 기록되어 있다(KREI, 2024). 경기도의 경우 2023년 전국 재배면적의 12% 수준으로 골든퀸은 전국 재배면적의 1% 수준으로 아직은 영향이 크지는 않다. 그러나 향후 재배면적이 확대될 경우 민간품종까지 포함해야만 현실적인 기대수량을 얻을 수 있을 것으로 보인다. 이 경우 전국 재배품종에 대한 공개적인 통계자료가 필요할 것으로 보인다. 추가적으로 현재 정책적으로 가루쌀을 확대를 시도하고 있으나 아직은 면적이 크지 않아 밥쌀용 쌀을 기본으로 하는 본 연구에서는 제외하였다. 만일 면적이 유의미하게 확대가 될 경우 등록수량이 높지 않은 가루쌀의 품종 특성에 비추어 볼 때 기대수량과 전국 평균수량이 모두 감소할 수도 있을 것이며 향후 기대수량의 감소를 더욱 가파르게 만들 수도 있다고 생각된다.

향후 발생가능한 획득 가능 기대수량의 변화를 추정하기 위해 벼 품종의 육성 연대별(1950s~2020s) 전국 보급 비율의 연도별 변화를 시계열로 나타내고 그 추세를 Gaussian 분포로 예측하였다(Fig. 4, Supplementary Table S1). 원형 점은 실제 품종 보급률(%) 데이터를 의미하며, 실선은 이를 기반으로 추정한 가우시안 곡선을 통해 각 연대별 보급 패턴의 정점과 확산 범위를 시각화한 것이다. 2000년대 이전의 품종들은 2030년 초에 대부분 5%이하로 줄어들고 2010년 품종이 2029년에 최대 점유율을 보였다 감소하면 2020년대 품종들은 2034년까지는 꾸준히 확대될 것으로 추정하였다. 다만 현재의 논의는 정부 정책, 시장 수요 변화, 병해충 발생, 기상 재해 등 다양한 외생 요인이 현재와 유사할 것으로 가정하는 것으로 이들이 변화될 경우 급속한 변화를 보일 수 있어 한계가 있다.

Fig. 4.

Current change (2015-2024) and Gaussian fits (2025-2034) of rice variety adoption rates by breeding era in Korea. Observed adoption rates (open circles) and fitted Gaussian curves (solid lines). rice varieties grouped by their breeding era: 1950s, 1970s, 1990s, 2000s, 2010s, and 2020s.

Fig. 5는 2015년부터 2034년까지의 전국 평균 벼 수량(kg/10a)에 대한 관측값과 예측값의 시계열 및 추세선을 비교한 것이다. 흰색 원형 점은 실제 수량 데이터를, 검정색 점은 현재 육종·보급 추세를 가정한 시뮬레이션 기반의 예측 수량을 나타내며, 점선을 통해 각각의 선형 추세가 제시되어 있다. 관측 수량은 완만한 증가 또는 정체 경향을 보이는 반면, 예측 수량은 2025년 이후 점진적으로 감소하는 추세를 나타낸다. 이는 현재의 품종 개발 방향과 보급 패턴이 유지될 경우 향후 전국 평균 수량이 감소할 가능성이 있음을 시사하며, 중장기적인 수량 향상을 위해서는 품종의 잠재수량 향상과 이들에 대한 적시 보급을 강화하는 전략이 필요함을 보여준다.

Fig. 5.

Current and projected trends of national average rice yield in Korea from 2015 to 2034 the observed (open circles) and projected (closed circles) average rice yield.

전국평균 획득가능 기대수량과 실제 수량과의 차이

Fig. 6는 실제 수량과 획득가능 기대수량의 차이, 즉 품종의 능력 대비 실현된 수량의 갭(gap)을 연도별로 나타낸 것이다. 또한 이것은 품종에 의한 효과를 고정하고 기상환경과 재배기술에 의해 발생하는 차이를 보여주는 것이라고 할 수 있다. 2015년에는 실제 평균 수량이 잠재수량보다 불과 약 0.9% 낮은 수준으로, 획득가능의 99% 가량이 현장에서 실현되었다. 2015년은 기상조건이 대풍의 기준이 될 정도의 조건이었다(Kim et al., 2017) 그러나 이후 해마다 격차가 다소 벌어져 2018~2019년에는 약 5~7%로 낮아졌고, 2020년에는 격차가 11.5%에 달하여 연구 기간내에 가장 적은 생산량을 보였다.

Fig. 6.

Temporal change in the relative yield gap between actual and attainable yield of rice in Korea from 2015 to 2024. Two horizontal lines represent mean values for the entire period (solid line) and the period excluding the year 2020 (dashed line), when a typhoon affected national yield.

2020년의 이례적인 수량 저하는 해당 연도의 지속적인 장마로 인한 피해로 판단된다. 실제로 기록적인 장마로 인한 호우 피해 면적이 37,440 ha로 2020년 벼 재배면적 726,432 ha의 5%에 달하였으며(MOIS, 2021) 또한 기록적인 긴 장마로 일조시간 또한 부족하여 생육량이 감소한 것으로 보인다(Yang et al., 2021). 2021년에는 격차가 다시 4%로 돌아왔으며 2022년 이후 다시 30~40 kg/10a 수준(잠재수량의 93~95%)으로 다소 벌어져 있다.

전반적으로 2015년 이후 획득가능 기대 대비 실제 수량의 비율은 점차 저하되는 추세를 보였으며, 2020년의 극심한 기상 악화로 한때 크게 떨어졌다가 이후 일정 부분 회복되었다. 이는 최근 몇 년간 기후 변동성 증가로 인한 생산량 불안정과 함께, 농가 실질 수량이 유전적 잠재력에 못 미치는 경향이 심화되었음을 보여준다. 평균적으로 보면 획득가능 기대 수량과 실제 수량과의 차이 즉 yield gap은 4.9%정도이며 2020년 집중호우를 제외한다면 4.1%정도이다. 즉 재해적인 상황이 아닌 경우가 발생하지 않는다면 지난 10년간 획득가능 기대 수량과 실제 수량과의 차이는 4.1%정도라고 할 수 있으며 수량으로 환산할 경우 521 kg/10a 정도가 현재 시점에서 얻을 수 있는 평균적인 농가수량이라고 할 수 있다. 이러한 차이는 현재 연구소와 농가의 재배기술과 그리고 재배환경의 차이라고 할 수 있을 것으로 보인다. 보통 연구수준과 비교하였을 때 75~90% 수준의 차이가 발생한다고 한다(Cassman et al., 2003, Grassini et al., 2011). 이 와 비교하였을 때 현재 우리나라 농가 수준은 상당 부분 연구소 수준에 근접했다고 할 수 있다. 즉 현재 시점에서는 농가의 수준 향상을 통해 생산성을 올릴 여지는 크지 않다고 할 수 있다 다만. 향후 국내 쌀 생산성을 높이기 위해서는 품종 자체의 성능을 높일 필요가 있다. 다만 재배적 측면에서는 과거에 있었던 냉해 등의 재해가 없었음에도 불구하고 현재 연차간 0.9~12%까지의 변화가 발생하였는데, 이는 특히 2020년 저일조, 2023년 고온 등 과거에 없던 새로운 기상 리스크가 발생하였기 때문이다. 이러한 향후 발생 가능한 기상 리스크를 대응하고 극복하기 위해서 수량의 변이를 줄이는 안정성 측면에서 재배기술을 개발하고 농가 보급전략을 마련해야 한다.

본 연구는 2015년부터 2024년까지 국내 벼 품종의 등록수량을 획득가능 기대수량으로 가정하여 전국 평균 수량 변화를 분석한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다.

첫째, 육성 연대별 품종 수량성 분석 결과 1990년대 520 kg/10a, 2000년대 560 kg/10a까지 증가하였으나, 2010년대 이후 540~550 kg/10a 범위로 오히려 감소하는 경향을 보여 품종 육성의 방향이 더 이상 수량이 아닌 것으로 보인다.

둘째, 2010년대 신품종의 보급률은 2015년 5%에서 2024년 42%로 급격히 증가하였으나, 전국 평균 획득가능 기대수량은 545~555 kg/10a 범위 내에서 정체 상태를 보였다. 이는 신품종의 품종 성능이 증가하지 않아 보급 확대에도 불구하고 전국 평균 기대수량 향상으로 이어지지 못했음을 의미한다.

셋째, 향후 현재와 같은 품종 육종 방향과 및 보급 패턴이 지속될 경우 2025년 이후 전국 평균 획득가능 기대수량이 점진적으로 감소할 것으로 예측되어 중장기적인 수량 향상 전략이 필요함을 시사한다.

넷째 전국 평균 수량 간의 격차(yield gap)는 평균 4.9%(2020년 제외 시 4.1%)로 나타나 농가 기술 수준이 연구소 수준의 95~96%에 도달하였다. 이는 농가 재배기술 개선을 통한 추가적인 수량 증대 여지가 현시점에서는 제한적임을 보여준다. 그러나 수량의 변이가 0.9~12%까지의 변화를 보인 것으로 보아 기상변동성이 커져 이에 대응하여 적극적으로 수량의 변동 폭을 줄이기 위한 연구와 그 기술의 보급이 필요할 것으로 보인다.

향후 기후변화에 따라 벼의 수량이 감소될 것으로 전망되고 있어 더더욱 현재 국내 쌀 생산성 향상을 위해서는 현재의 품종 개발 및 보급 방향을 재검토하고, 유전적 수량성이 개선된 품종 개발에 집중해야 할 것으로 판단된다. 또한 획득가능수량과 실제 수량과의 관계를 좀더 구체적으로 얻기 위해서는 지역별 품종 분포와 시비 방법 등의 자료가 더 필요할 것으로 보이며 이를 위해 자료를 축적할 방안을 장기적으로 마련해야 한다.

적 요

1.본 연구에서는 국내 주요 벼 품종들의 등록 수량을 획득가능 기대 수량으로 가정하고, 2015년부터 2024년까지 종자원의 품종별 보급 통계를 활용하여 전국 평균 획득가능 기대 수량의 변화 추이를 정량적으로 분석하였다.

2.육성 연대별 품종 수량성은 2010년대 이후 540~550 kg/10a 수준으로 정체되거나 다소 감소하는 경향을 보였다.

3.2010년대에 육성된 품종의 보급률은 2015년 5%에서 2024년 42%로 급증하였으나, 전국 평균 획득가능 기대 수량은 545~555 kg/10a 범위 내에서 큰 변화 없이 유지되었다.

4.획득가능 기대 수량과 실제 전국 평균 수량 간의 격차(yield gap)는 평균 4.1~4.9% 수준으로, 이는 국내 농가의 재배 기술 수준이 연구소 수준에 근접했음을 시사한다.

5.향후 품종 육종 및 보급 패턴을 기반으로 예측한 결과, 현재와 같은 경향이 지속될 경우 2025년 이후 전국 평균 획득가능 기대 수량이 점진적으로 감소할 것으로 전망되며 이에 따라 국내 쌀 생산성 향상을 위해서는 품종개발 방향을 수량성개선으로 전환할 필요가 있다.

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