I. 서론

토양은 작물 생산성을 직접적으로 지원할 뿐만 아니라, 물 순환을 조절하고 대기 중 탄소를 저장하며 다양한 생물종이 서식할 수 있는 환경을 제공하는 등 수많은 생태적 기능을 수행한다(Weil and Brady, 2022). 이러한 기능은 인간 사회의 지속 가능한 발전을 이루는 데 필수적이며, 우리가 누리는 환경적 안정성을 유지하는 데 없어서는 안 될 요소로 작용하고 있다. 그러나 현대 사회에서 진행되고 있는 급격한 산업화와 도시화, 그리고 무분별한 토지 이용으로 인해 토양 자원은 심각한 위협에 직면해 있다(Bajocco et al., 2012; Khaledian et al., 2017). 이러한 과정은 토양의 구조적, 물리적, 화학적 특성에 변화를 일으켜 그 본래의 기능을 약화시킨다. 이는 농업 생산성을 떨어뜨리고, 기후변화와 같은 외부 충격에 대한 생태계의 회복력을 저하시켜 결국 인간 삶의 질과 미래 세대의 생존 가능성에도 부정적인 영향을 미치는 주요 요인으로 작용하고 있다(UNEP, 2021). 따라서 토양 자원의 지속 가능한 관리와 보호는 전 지구적으로 긴급히 요구되는 과제가 되고 있다.

토양 자원의 악화는 농업 부문에 직접적이고 심각한 영향을 미치며, 이는 단기적인 농업 생산량 감소를 넘어서는 문제로 인식되고 있다(Lal, 2008). 토양의 건강 상태는 농업 생산성을 결정짓는 핵심 요소이자, 농업의 장기적 지속 가능성을 좌우하는 중요한 변수이다. 이러한 토양 악화 문제는 지역적인 현상을 넘어, 전 세계적으로 농업과 식량 안보에 대한 심각한 위협으로 대두되고 있다.

이에 따라, 농업 환경과 토양 자원의 상태를 보다 체계적이고 정밀하게 조사･분석하는 작업이 필수 과제로 부상하고 있다(Ferreira et al., 2022; Wang et al., 2023). 이러한 조사는 토양의 물리적, 화학적, 생물학적 특성을 정확히 파악함으로써 토양 건강을 복원하고 유지하기 위한 맞춤형 해결책을 제시하는 데 기여할 수 있다(Montanarella et al., 2016). 아울러, 이 과정에서 축적된 데이터는 지속 가능한 농업 정책 수립을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.

전 세계적인 인구 증가로 인한 식량 수요 증대와 식량 안보 문제, 기후변화 등의 환경적 위기는 농업의 지속가능성을 확보하기 위한 공공재로서 농업환경자원의 개선, 관리 및 보전에 대한 관심을 증대시키고 있다. 이러한 배경 속에서 농업 생산성과 환경 지속 가능성을 동시에 확보하기 위해서는, 체계적인 조사와 데이터 기반의 통합적 관리가 절실히 요구된다(de Gruijter et al., 2006; FAO, 2017).

우리나라도 농업 환경의 지속 가능성을 보장하고, 급변하는 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위해 1999년부터 국립농업과학원의 주관 아래 농업환경변동조사사업을 시행해 오고 있다. 이 사업은 『친환경농어업 육성 및 유기식품 등의 관리･지원에 관한 법률』 제11조를 근거로 하며, 주요 목적은 토양, 농업용수, 비료 사용 실태 등 농업 환경의 다양한 요소들을 정기적으로 모니터링하여 변화 양상을 파악하는 데 있다. 이를 통해 농업 환경에 대한 전반적인 이해를 증진시키고, 지속 가능한 농업 실천을 위한 과학적 기반을 마련하는 데 기여하고자 하였다.

농업환경변동조사는 논, 밭, 과수, 시설 재배지를 대상으로 실시되며, 순환 방식으로 4년 주기로 진행된다. 전국적으로 약 4,500여 지점을 선정하여 토양의 화학적･물리적 특성, 미생물 활동, 농업용수의 수질 상태 등 다양한 항목을 조사하고 있다. 이러한 데이터는 농업 환경의 변화 추이를 분석하고, 토양 비옥도를 유지하며 농업 생산성을 높이기 위한 맞춤형 정책을 수립하는 데 중요한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한, 수집된 데이터는 친환경 농업 활성화를 위한 방안을 마련하는 데도 중요한 역할을 한다. 단순히 현재의 농업 환경 상태를 파악하는 데 그치지 않고, 장기적인 데이터 축적을 통해 농업 환경 변화의 원인을 분석하고 미래의 문제를 예측할 수 있는 과학적 도구를 제공한다는 측면에서 의미가 있다.

그러나 농업환경 변동조사에 대해 몇 가지 문제가 제기되고 있다(국립농업과학원, 2024). 첫째, 연차별로 조사지역이 변경되는 방식은 지역 간 변화를 모니터링하는 데 유리한 측면이 있지만, 특정 지역의 장기적인 변화를 지속적으로 추적하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 둘째, 조사 분야 간 상이성으로 인해 전체적인 결론을 도출하는 데 어려움이 있다. 마지막으로 조사 항목별 지점의 개수가 다르고 이에 대한 통계적인 검토가 아직까지 없었기 때문에 표본 크기에 대한 적절성 문제가 제기되고 있다. 이는 농업환경 변동조사 결과의 신뢰성이나 정책 활용도 측면에서 영향을 미칠 수 있기 때문에 개선이 필요하다. 이를 해결하기 위해 조사 분야 간 상호작용을 고려한 종합적인 분석의 필요성이 강조되고 있지만 농업환경 변동조사의 표본 설계나 지점 분포에 대한 체계적인 연구는 상대적으로 부족하다.

본 연구는 이러한 문제 인식을 바탕으로, 기존 농업환경자원 변동조사에서 나타난 조사 지점 선정의 한계점을 구체적으로 분석하고, 이를 보완할 수 있는 새로운 표본 추출 방법론을 제안하는 것을 목적으로 한다. 또한, 필요한 적정 조사 표본 수를 논의함으로써, 조사 체계의 신뢰성과 과학적 타당성을 제고하고자 하였다. 이와 같은 방법론적 개선은 농업환경 변화를 장기적이고 체계적으로 모니터링할 수 있는 데이터 기반을 마련할 뿐만 아니라, 지속 가능한 농업 정책을 수립하기 위한 과학적 토대를 더욱 강화할 것으로 기대된다. 나아가, 본 연구에서 제안된 접근법은 농업환경자원 변동조사의 효율성과 대표성을 높이는 동시에, 환경적 다양성을 반영한 포괄적이고 신뢰성 있는 조사 체계를 구축하는 데 기여할 것이다. 이러한 결과는 농업환경 관리와 정책 결정 과정에서 실질적인 도구로 활용될 가능성을 열어줄 것으로 보인다.

II. 연구 방법

1. 연구 자료

현재 농업환경자원 변동조사 지점을 파악하기 위해 현행 농업환경 조사자료를 활용하였다. 조사는 토양, 농업용수, 농업투입제 등 다양한 분야에 걸쳐 수행되며, 각 분야에서 구체적인 지표와 조사대상을 설정하고 있다(국립농업과학원, 2021; 2024). 토양 분야는 화학성, 물리성, 미생물, 중금속으로 나뉘어 전국의 논, 밭, 과수, 시설 재배지를 대상으로 주기적으로 이루어진다. 주요 조사 항목에는 pH, 유기물, 중금속 농도, 미생물 다양성 등이 포함되며, 농업환경 변화에 대한 광범위한 기초 데이터를 제공한다. 농업용수는 하천수와 지하수의 수질 조사를 통해 주요 오염지표(pH, 중금속 등)를 측정하고, 농업투입제는 비료와 농약 사용량 및 방법을 주기적으로 조사하여 농업 자원의 투입 현황을 파악한다(표 1).

이 연구에서는 2019년부터 2022년까지 논, 시설, 밭, 과수를 순환하며 이루어진 조사 자료를 활용하였다. 조사 분야별로 서로 다른 조사 지점 수를 보이는 것이 특징이다. 토양 화학성은 논, 밭, 과수, 시설 재배지에서 약 1,300~2,100개 지점에서 조사가 수행되었고, 물리성 조사는 농경지 유형별로 약 320~360개 지점에서 이루어졌다. 토양 미생물 조사는 2019년과 2020년에 논과 시설 농경지에 대한 자료가 구축되어 있지 않아, 2023년의 논 조사 지점 210개를 추가 구축하였다(표 2).

조사 지점 자료는 농경지 필지 주소로 구축되어 있어 지오코딩을 통해 점 데이터로 변환하였다. 이를 통해 조사 지점의 공간적 분포를 시각적으로 분석할 수 있었으며, 지역별 분포의 편중이나 공간적 불균형을 파악하는 데 활용되었다. 더불어 최근 조사 지점과 과거 조사 지점의 연속성을 파악하기 위해 최근 토양 화학성 조사 지점(2019-2022년)과 과거 조사 지점(2000- 2003년, 2007-2010년)의 중첩 정도를 살펴보고자 하였다. ArcGIS 프로그램의 Spatial Join 도구를 활용해 최근 조사 지점에서 반경 30m 내 과거 지점의 분포를 분석하였다.

2. 조사 항목별 적정 조사 표본 개수 산출

농업환경자원 변동조사는 토양, 농업용수, 농업투입제 등 다양한 분야에 걸쳐 이루어지고 있으며, 이를 통해 농업환경 변화의 특성과 문제점을 진단하는 데 기여하고 있다. 그러나 현행 농업환경자원변동조사지점의 분포 문제와 더불어, 각 조사 항목에 대해 현재 조사되고 있는 지점 개수가 해당 항목의 특성을 통계적으로 유의미하게 파악할 수 있는 적정 표본 개수를 충족하고 있는가에 대한 검토가 필요하다.

조사 항목별로 요구되는 표본 개수는 항목의 특성과 데이터의 변동성을 반영해야 하며, 이를 통해 통계적 신뢰성을 확보할 수 있다. 만약 조사 지점 개수가 부족하거나 지점 분포가 특정 지역에 편중되어 있다면, 조사 결과의 대표성과 신뢰도가 저하될 가능성이 있다. 특히, 농업환경 조사의 목적은 다양한 환경 요인이 농업에 미치는 영향을 정량적으로 파악하고, 이를 기반으로 정책적 결정을 지원하는 것이므로, 적정 표본 개수 산출은 필수적인 과정이라 할 수 있다.

적절한 조사 지점 개수(표본 크기)는 각 조사 항목의 통계적 특성을 바탕으로 산출할 수 있으며, 이를 표본 크기 설계(sample size determination)라 한다. 표본 크기 설계는 조사 조건 내에서 신뢰성 있는 결과를 얻기 위해 필요한 최소 표본 개수를 산정하는 과정으로, 이는 통계적 분석의 신뢰성과 정확성을 보장하기 위해 필수적이다.

n: 필요한 최소 표본 수, Z_α/2: 신뢰수준에 해당하는 Z값, σ: 모집단의 표준편차, E: 허용 오차 (오차 한계)

표본 크기 산정에는 식 (1)과 같은 통계 공식을 활용하며, 이때 신뢰수준에 따른 Z_α/2, 조사 항목의 표준편차(σ), 허용 오차(E)가 포함된다. 본 연구에서는 농업환경자원 변동조사 자료를 바탕으로 각 항목별 표준편차를 도출하고, 신뢰수준 95%에 해당하는 Z-값(1.96)과 각 항목 평균값의 5%를 허용 오차로 설정하여 적정 최소 표본 수를 산정하였다.

III. 결과 : 농업환경자원 조사 지점에 대한 비판적 탐색 및 적정 표본 크기 산정

1. 조사 지점의 공간적 편향

농업환경자원 변동조사에서 선정된 논･밭 토양 조사지점의 분포를 환경부에서 제공하는 중분류 토지 피복도를 기반으로 전체 논･밭의 공간적 분포와 비교하고자 하였다(그림 1). 논 조사 지점은 주로 호남평야와 북청주에 집중되어 있으며, 밭 조사 지점은 제주도에 편중되어 있음을 확인할 수 있다. 이러한 공간적 편중은 조사 지점이 전국 농경지의 환경을 충분히 반영하지 못하고 있음을 시사한다.

그림 1.

농업환경자원 변동조사 논, 밭 토양 조사지점과 중분류 토지피복도 논, 밭 분포

고도 및 경사도를 기반으로 비교했을 때 논 조사지점은 평균 고도 85.9m, 평균 경사도 1.6°로, 전국 평균(고도 59.9m, 경사도 3.1°)보다 고도는 높고 경사도는 낮았다(표 3). 이는 논 조사 지점이 평탄한 지형에 집중되어 있음을 의미한다. 밭 조사 지점은 평균 고도 123.8m, 평균 경사도 4.6°로 나타나 전국 평균(고도 136.1m, 경사도 6.5°)보다 고도가 상대적으로 낮고 경사도가 완만한 곳을 중심으로 분포하고 있다. 전국 밭의 최대 고도(1,316.5m)와 최대 경사도(50.5°)에 비해 조사 지점의 분포는 상대적으로 고도가 낮거나 완만하여 다양한 지형 특성을 반영하지 못하고 있다.

결론적으로, 농업환경자원 변동조사의 지점은 고도와 경사도 측면에서 특정 지역이나 지형에 편중되어 있어 전국 농경지의 환경적 다양성을 충분히 반영하지 못하고 있다고 판단할 수 있다. 이는 조사지점의 선정 기준을 개선하고, 다양한 지형과 환경 조건을 포괄할 수 있는 조사 설계의 필요성을 시사한다.

우리나라 표준 유역을 기준으로 농업용수 하천수 조사 지점의 분포를 살펴보았다(그림 2). 유역은 물이 자연적으로 흐르는 경로를 포함하는 지리적 단위로, 물의 수렴과 확산이 이루어지는 기본적인 공간적 범위이다(Hess and Tasa, 2016). 이러한 유역 단위는 농업 활동, 특히 비료 사용이 하천과 지하수에 미치는 영향을 파악하는 데 중요한 공간적 기준이 되므로, 농업용수 하천수 조사 지점의 분포를 유역 단위로 분석하는 것이 필수적이다.

그림 2.

농업용수 수질(하천수) 조사 지점과 하천망 분포도(하천망 자료 출처: 국토정보플랫폼)

표준 유역 단위를 기반으로 조사 지점의 분포를 분석한 결과, 특정 유역에 농업용수 조사 지점이 집중되어 있는 현상이 확인되었다. 이에 따라 상당수의 유역은 조사 지점이 포함되지 않아 조사 결과의 대표성에 문제가 발생할 가능성이 있다. 또한, 조사 지점 선정 방식에서 일관성이 결여된 점도 드러났다. 일부 유역에서는 하천망을 따라 상류에서 하류까지 고르게 조사 지점을 배치한 사례가 있는 반면, 다른 유역에서는 이러한 기준이 적용되지 않아 조사 지점의 공간적 편중이 발생하고 있다.

비료 사용 실태 조사지점은 매년 벼･식량작물, 시설작물, 노지채소, 과수를 순환하며 900개 지점을 대상으로 조사가 진행되며, 해당 지점의 분포는 <그림 3>에 제시되어 있다. 전체 항목 중 두 번째로 많은 지점이 조사됨에도 불구하고, 이들 조사 지점은 공간적으로 불균형하게 분포하는 경향을 보인다. 구체적으로 살펴보면, 비료 사용 실태 조사라는 목적에 부합하게 주로 농경지에서 조사가 이루어지지만, 농경지 내에서도 특정 지역에 조사 지점이 집중되어 있는 현상이 나타난다. 이러한 조사 지점의 다소 지나친 집중은 조사 결과의 대표성을 저해하여 전체 농경지의 비료 사용 실태를 정확하게 반영하지 못할 가능성이 크다. 결과적으로 이러한 불균형한 분포는 특정 지역의 비료 사용 실태를 과대평가하거나 과소평가하는 왜곡된 결과를 초래할 수 있다.

그림 3.

비료 사용 실태 조사 지점과 농경지의 공간적 분포

2. 항목 간 연계가 불가능한 조사지점의 배치

농업환경자원 변동조사에서 토양 화학성과 비료 사용 실태 조사 지점의 공간적 분포를 살펴보았다(그림 4). 두 항목의 조사 지점은 일부 중복되기도 하지만, 전반적으로 공간적 분포에서 차이를 보이며, 특정 지역에 대한 집중도 또한 상이한 것을 볼 수 있다.

그림 4.

비료 사용 실태 조사 지점과 토양 화학성 조사 지점의 공간적 분포

농업환경자원 변동조사는 토양의 물리･화학적 특성, 미생물 활동, 비료 사용 실태, 농업용수 수질 등 다양한 요소를 포함하고 있으며, 이들은 상호 밀접하게 연결되어 있다. 그러나 현재의 조사 방식은 이러한 요소 간의 상호작용을 충분히 반영하지 못하고 있다. 분야별로 조사 지점이 분산되어 있어, 우리나라 농업환경의 포괄적 이해와 시계열적 변화 분석이 제한되고 있다.

토양의 물리성과 화학성은 작물 생육에 직접적인 영향을 미치고, 이는 비료 사용 패턴에 변화를 준다. 또한 토양 미생물은 토양 건강과 비옥도를 좌우하며, 농업용수의 질과 양은 이러한 모든 요소에 결정적인 역할을 한다. 그럼에도 불구하고, 현행 조사 지점 배치는 이러한 요소 간 상호작용을 고려하지 않은 채 개별적으로 운영되고 있어 농업환경에 대한 종합적이고 체계적인 평가가 어렵다. 따라서 농업환경의 복합적 특성을 보다 정확히 반영하기 위해서는 조사 지점의 통합적 설계와 요소 간 상호작용을 고려한 체계적인 조사 방식의 개선이 필요하다.

3. 시계열적 변동성

최근 토양 화학성 조사 지점과 과거 조사 지점의 중첩률을 살펴본 결과, 조사 지점의 변화가 확인되었고 조사의 연속성 부족을 확인할 수 있었다(표 4). 2000~ 2003년 조사와 비교했을 때, 최근 조사 지점과의 중첩률은 논이 5.6%(118개), 밭이 7.2%(128개), 과수가 5.0% (74개)로 매우 낮았으며, 시설 재배지는 단 한 곳도 중첩되지 않았다. 이는 농업환경자원 변동조사의 연속성이 거의 유지되지 않았으며, 지속적인 환경 모니터링이 미흡했음을 의미한다.

2007~2010년 조사와 비교하면, 중첩률은 다소 증가했으나 여전히 낮은 수준이다. 논이 16.5%(348개), 밭이 22.1%(391개), 과수가 30.1%(443개), 시설이 14.8%(204개)로 나타나 과거 지점과의 연속성이 일부 개선되었으나, 전체 조사 지점 수에 비해 충분하지 않은 것으로 파악된다.

이러한 결과는 농업환경자원 변동조사의 지점이 조사 차수마다 지속적으로 변화하고 있음을 보여주며, 이는 시계열적 연속성이 확보된 데이터 축적을 어렵게 만든다. 조사 지점의 빈번한 변경은 시계열적으로 농업환경의 변화를 체계적으로 추적하는 것이 어려울 뿐만 아니라, 장기적인 농업 정책 수립에도 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 따라서 농업환경 변화에 대한 체계적인 이해와 대응을 위해 조사 지점의 일관성과 지속적인 관찰이 필요함을 시사한다.

농업환경자원 변동조사의 지점이 변경되는 이유 중 하나는 개발로 인해 농경지가 사라지기 때문이다. 이는 불가항력한 사유에 해당하며 이를 사전에 예방하기 위해서는 농업진흥구역 내에 조사 지점을 선정하는 방법이 가능하다. 농업진흥구역은 우리나라에서 농업을 보호하고 육성하기 위해 지정된 지역으로 ｢농지법｣에 따라 국가 및 지방자치단체가 지정･관리하며, 다양한 규제와 지원을 통해 농업의 지속 가능성을 유지하고 식량 안보를 도모하는 중요한 정책 수단 중 하나다(정경모･윤장노, 2023). 즉, 농업진흥구역은 농업 생산성과 환경을 보전하기 위해 지정된 지역으로, 농업 외 용도로의 전환이나 개발이 엄격히 제한되어 있다. 이러한 특성 덕분에 해당 구역 내에서의 농업 활동은 장기적으로 안정성을 유지할 가능성이 높다. 그러므로 농업환경자원 변동조사 조사지점들을 농업진흥구역 내에 위치시키는 것은 시계열적 변동에 대한 문제를 해결하는 효과적인 방법이 될 수 있다(국립농업과학원, 2024). 더불어, 농업진흥구역은 전국적으로 다양한 지형과 기후적 특성을 포함하고 있어, 각 지역별 농업 환경의 대표성을 유지하면서도 장기적인 모니터링을 지속할 수 있는 이상적인 조사 지점이 될 수 있다.

4. 적정 조사 표본 크기

농업환경자원 변동조사의 토양 화학성, 물리성, 미생물 등 각 조사 항목별로 논, 시설, 밭, 과수에 대해 필요한 최소 표본 개수를 도출하였으며, 각 항목의 변동계수(Coefficient of Variation, CV)와 함께 살펴보았다(표 5). 변동계수는 데이터의 분포가 평균값을 기준으로 얼마나 변동하는지를 나타내며, 이 값이 클수록 필요한 최소 표본 크기가 커진다는 것을 의미한다.

토양 화학성에서는 전기전도도와 유효인산 항목이 특히 높은 변이성을 보여 논에서 각각 1,427개와 1,547개의 표본이 필요함을 알 수 있고, 이는 전기전도도(96.4%)와 유효인산(100.3%)의 변동계수를 통해서 확인할 수 있다. 반면, pH는 변이성이 낮아 논에서 14개의 표본으로도 적절한 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 토양 물리성의 경우, 삼상(기상), 모래 함량, 점토 함량 항목의 변이성이 높아 많은 표본이 필요한 반면, 공극률이나 용적밀도는 상대적으로 변이성이 낮아 적은 표본으로도 최소한의 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다. 토양 미생물 분야에서는 곰팡이의 Simpson 다양성 지수 항목과 탈수소효소 활성 항목에서 변이성이 매우 커, 각각 논에서 366개와 586개의 표본 크기가 도출되었다.

IV. 토의

1. 계층적 공간단위 접근

현행 농업환경자원 변동조사에는 크게 세 가지 문제가 제기된다. 첫째, 조사 분야 간 상호 연관성이 높음에도 불구하고 서로 상이한 지점에서 조사를 실시함으로써, 조사 분야 간의 연계 및 비교･분석이 용이하지 않다는 점이다. 둘째, 조사 지점이 특정 지역에 편중되어 전국적인 농업 환경을 충분히 반영하지 못하기 때문에 조사 결과를 토대로 수립된 정책이 전국적으로 적용될 때 한계가 발생할 수 있다. 이는 환경취약지역에 대한 과소평가로 이어질 수 있고 정책적 사각지대가 발생할 수 있는 가능성도 있다. 셋째, 1999년부터 시작된 조사 지점이 지속적으로 변경되면서 시계열적 추이를 일관되게 파악하기 어려워 장기적 농업환경자원 모니터링과 정책 수립에 장애가 된다는 점이다.

이 중 두 번째와 세 번째 문제는 조사 지점 선정 기준의 명확화와 재배치를 통해 어느 정도 해결 가능하나, 조사 분야 간 연계 부족은 조사 방법론과 공간 단위에 대한 종합적 검토가 필요하다. 이에 따라 농업환경자원 변동조사의 항목을 두 범주로 구분하여, 농업용수 관련 항목(수질･미생물･농약 등)은 유역 단위에서, 토양 물리성･화학성･미생물 등 기타 항목은 농경지 필지 단위에서 조사를 실시하는 방안이 제시될 수 있다. 유역 단위에서 조사는 물의 유출구를 중심으로 농업 활동이 물 환경에 미치는 부정적 외부 효과를 파악하기에 적합하며, 농경지 필지 단위에서 조사는 각 필지에서 이루어지는 경작 행위가 토양 환경에 미치는 영향을 세밀하게 추적할 수 있다.

따라서 유역과 농경지 필지의 계층적 공간 단위를 유기적으로 연계하여, 농업환경조사의 다계층적 분석과 항목 간 연계성을 증진시키는 설계가 필요할 것으로 보인다. 본 연구에서는 이러한 관점을 바탕으로, ‘유역 단위’와 ‘농경지 필지 단위’를 기반으로 계층적 공간단위 조사 체계를 제안하며, 이를 통해 농업환경 변화에 대한 통합적 이해와 시계열적 분석을 보다 효과적으로 수행할 수 있을 것으로 기대한다(그림 5).

그림 5.

계층적 공간단위 표본 추출 방법에 대한 개념도

2. 대표 표준 유역 선정

대표 표준 유역을 선정하는 과정은 계층적 공간 단위 접근을 실현하고, 농업환경자원 변동조사의 시계열적 연속성과 환경 대표성을 확보하기 위한 핵심적인 단계로 볼 수 있다. 이를 위해 <그림 6>과 같은 과정을 통해 대표 표준 유역을 선정할 것을 제안한다.

그림 6.

대표 조사 유역 선정 과정

첫째, 농업환경자원 변동조사는 4년 주기로 논, 밭, 과수, 시설 재배지를 순차적으로 조사하기 때문에, 농경지의 토지이용 형태에 따라 필지를 구분한다. 이는 각 토지 이용별 특성을 반영한 조사 설계를 위해 필수적이다.

둘째, 환경 대표성을 고려하여 전국 9개 도별로 표준 유역을 설정한다. 표준 유역은 지역별 농업 환경의 특성을 반영하도록 구분되며, 이를 통해 전국 농업환경의 다양한 조건을 적절히 대표할 수 있도록 한다. 이 과정에서 섬과 간척지 유역은 조사 대상에서 제외되는데, 이는 이러한 지역은 독특한 농업 환경 특성을 가지며 자연적인 유역 경계가 뚜렷하지 않아 농업용수 조사가 어렵다는 한계가 있기 때문이다.

셋째, 시계열적 변동성을 통제하기 위해 농업진흥지역 내 위치하며 논, 밭, 과수, 시설 재배지가 최소 일정 면적 이상인 유역을 선정한다. 농업진흥지역은 농업 용도로 안정적으로 유지될 가능성이 커, 장기적 모니터링에 적합한 환경을 제공할 수 있다.

넷째, 비료 사용 실태 조사 및 농산물 소득 조사 지점을 포함한 표준 유역을 선택하여 다양한 자료와의 연계성을 강화한다. 이는 여러 조사 간 통합적 분석을 위함이고 이를 통해 농업환경 변화에 대한 종합적 시각을 제공할 수 있을 것이다.

3. 유역 내 조사 필지(지점) 선정

앞서 선정한 대표 조사 유역 내 조사 지점을 효과적으로 선정하기 위해 조건부 라틴 하이퍼 큐브 추출법(cLHS)을 활용하는 방안을 고려할 수 있다. cLHS는 층화임의 추출 기법 중 하나로, 기존의 Latin Hypercube Sampling(LHS)에 조건부 요소를 추가하여 발전시킨 방식이다(Minasny and McBratney, 2006). LHS는 다차원 변수 공간에서 각 변수의 전체 범위를 고르게 분할하고, 이를 기반으로 무작위로 표본을 선택하여 샘플링하는 기법이다. 이 방법은 다차원적 데이터에서 변수의 균일한 분포를 유지하도록 설계되었으며, cLHS는 이를 확장하여 현실 조건을 만족하는 표본(지점)을 선정하도록 설계되었다. 이를 통해 토양, 기후, 지형과 같은 다양한 환경 변수를 균형 있게 반영한 표본 지점을 효과적으로 도출할 수 있는 장점이 있으며, 국내 산림과 습지 생태계 조사에서 적용된 사례가 있다(Jeong et al., 2017a, 2017b; 정관용 등, 2024).

환경 대표성이 확보된 조사 필지 선정을 위해 환경 상관성 분석을 통해 농업환경자원의 지리적 분포에 영향을 미치는 주요 변수를 도출한 뒤, cLHS를 적용하여 조사 지점을 선정하는 연구를 설계할 수 있다. 이 과정에서 각 조사 분야와 환경 변수 간의 관계가 선형적으로 도출되기 어려운 경우, 머신러닝과 같은 비선형 모델을 활용하여 변수 중요도(예, 랜덤 포레스트)를 분석함으로써 환경 상관성을 확보하는 접근을 제안할 수 있다(정관용, 2018; 2019).

이와 같이 각 조사 항목의 환경 상관성을 분석한 결과를 토대로 중요한 환경변수를 선정하고 cLHS를 통해 대표 유역 내 필지를 선정하는 접근법은 각 조사 항목 간의 공간적 연계를 강화하고, 환경적 대표성이 확보된 조사 필지를 선정하는 데 유효한 방법이 될 것으로 기대된다.

4. 적정 조사 표본 크기 논의

앞서 제안한 방법을 통해 대표 유역과 필지를 선정함으로써 농업환경조사의 공간적 연계성과 환경적 대표성을 확보할 수 있을 것이다. 그러나 현행 조사 지점 개수가 통계적 관점에서 과연 적정한지에 대한 검증은 여전히 필요하다. 이는 조사 결과의 신뢰성과 대표성을 보장하기 위한 필수적인 과정이다.

조사 지점 개수가 적정한지를 판단하기 위해서는 통계적 기준을 충족하는지 검토할 필요가 있다. 적정 표본 크기는 조사 항목의 변동성, 신뢰수준, 그리고 허용 오차에 따라 결정된다. 현행 조사 체계에서 각 항목별 지점 개수가 이러한 기준을 충족하지 못할 경우, 조사 결과의 통계적 유의미성이 저하될 위험이 있다. 예를 들어, 표본 개수가 부족하다면, 특정 농업환경 특성의 변이성이나 농업 조건의 다양성을 충분히 반영하지 못해 결과의 대표성과 신뢰도가 낮아질 가능성이 있다.

따라서 현행 조사 지점 개수를 검증하고, 이를 기반으로 적정 표본 개수를 산출하는 것은 농업환경조사의 과학적 타당성과 신뢰성을 확보하기 위한 핵심적인 과정이다. 이러한 검토 과정을 통해 조사 결과의 품질을 높이고, 농업환경조사 체계의 개선 방향을 구체적으로 제시할 수 있을 것이다.

앞선 결과는 대표 유역 내 필지 조사를 위한 적정 지점 개수를 결정하는 데 중요한 기준을 제공하며, 신뢰성 있는 조사 결과를 도출하고 전국적 조사의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다(표 5). 그러나 이 계산은 통계적 방법에 기반한 이론적 값이므로, 환경적 요인과 현실적 제약을 함께 고려해야 한다. 조사 지점의 개수나 밀도는 환경 조건에 따라 유동적일 수 있으며, 변동성이 크다고 해서 반드시 많은 표본이 필요한 것은 아니다.

실제로 Sun et al.(2022)의 연구는 조사 지점 수가 증가할수록 정확도가 개선되는 경향을 보이지만, 일정 수준을 초과하면 추가적인 표본이 결과 품질에 미치는 영향이 제한적임을 확인했다. Lai et al.(2021)은 적정 토양 조사 지점 수를 약 1,000개 이상으로 제시하였고, 프랑스의 가이드라인은 20km²당 1개의 조사지점을, Loiseau et al.(2021)은 이보다 높은 조사 밀도인 2km²당 1개의 지점을 권장하며, 지역별 특성과 조사 목적에 따른 차이를 시사한다. 이러한 사례들은 환경적 요인과 실무적 제약을 반영하여 적정 표본 개수와 밀도를 설정하는 것이 필수적임을 강조한다.

V. 결론

토양은 작물 생산성뿐만 아니라 물 순환, 탄소 저장 등 다양한 생태적 기능을 수행하며, 지속 가능한 농업의 핵심 기반이 된다. 그러나 산업화와 도시화로 인해 토양 자원이 악화되면서 농업 생산성과 생태계 회복력이 약화되고 있다. 이를 해결하기 위해 우리나라에서는 농업환경변동조사사업을 통해 데이터를 수집･분석하고 있지만, 여러 한계가 존재한다. 본 연구는 현행 조사 지점 분포의 한계점을 분석하고 이를 보완할 수 있는 계층적 표본 추출 방안을 제안하고자 하였다. 연구를 통해 밝혀진 주요 결과는 다음과 같다.

첫째, 현행 농업환경조사 체계에서는 조사 지점이 특정 지역과 지형에 편중되어 있어, 전국 농경지의 환경적 다양성을 충분히 반영하지 못하고 있었다. 이를 통해 특정 환경 조건이 과소 또는 과대평가될 가능성이 제기되었으며, 이는 조사 결과의 신뢰성과 대표성을 저하시킬 수 있는 요인으로 분석되었다.

둘째, 조사 항목 간 상호 연계가 부족하다는 점이 드러났다. 토양의 물리･화학적 특성과 농업용수, 비료 사용 실태와 같은 조사 항목들이 개별적으로 설계되고 운영됨에 따라, 항목 간 상호작용에 대한 종합적인 분석이 제한되었다. 이러한 단절은 농업환경 변화의 복합적 특성을 이해하고 대응하는 데 어려움을 초래하였다.

셋째, 조사 지점의 시계열적 연속성이 미흡하여, 장기적인 환경 변화 추이를 체계적으로 분석하기 어려운 문제도 발견되었다. 과거와 현재 조사 지점 간 중첩률이 낮아, 지속적 모니터링을 기반으로 한 정교한 데이터 축적이 이루어지지 못하고 있음을 확인하였다.

이러한 문제들을 해결하기 위해 본 연구에서는 유역 단위와 농경지 필지 단위를 결합한 계층적 표본 추출 방안을 제안하였다. 유역 단위 접근법은 물의 흐름과 환경적 영향을 고려하여 농업용수와 관련된 항목을 분석하기에 적합하며, 같은 공간 범위 내의 농경지 필지 단위는 농업 생산 활동이 토양 특성에 미치는 영향을 정밀하게 평가할 수 있는 기반을 제공한다. 또한, 조사 항목별 데이터의 변동성을 분석하여 적정한 조사 표본 크기에 대한 논의도 진행하였다.

결과적으로 본 연구는 농업환경자원 변동조사의 공간적 편중 문제를 완화하고, 항목 간 연계를 증진하며, 시계열적 연속성을 확보할 수 있는 새로운 조사 체계를 제시함으로써, 농업환경 변화에 대한 보다 체계적이고 종합적인 이해를 도모하였다. 이를 통해 농업환경 변화에 대한 종합적이고 과학적인 이해를 돕는 데 기여할 것이다. 다만, 제안된 방안을 실무적으로 적용할 때에는 조사 비용, 시간, 인력 등의 현실적 제약을 고려한 추가적인 검토가 필요할 수 있다. 그러므로 앞으로는 본 연구에서 제시된 계층적 표본 추출 방안을 실질적으로 적용하여, 현장에서의 유효성과 효율성을 검증하는 후속 연구가 필요할 것이다.

본 연구는 농업환경자원 변동조사의 새로운 접근법을 제시함으로써, 기후 위기와 지속가능성에 대한 사회적 요구가 커지고 있는 현실을 반영하여 좀 더 체계적인 농업환경 조사가 가능할 수 있는 중요한 출발점을 마련하였다. 이러한 노력이 농업과 환경의 상생을 실현하는 데 일조할 것으로 기대한다.