| 초록 |
Ⅳ. 연구개발결과 (필요에 따라 제목을 달리할 수 있음) ○ 축산부문에 가축 사육과정에서 발생되는 온실가스 배출량 산정결과의 신뢰성을 확보하기 위한 불확실성 분석 방법 구축 ○ 사료원 작물으로부터 발생되는 온실가스 배출계수 산정을 위한 LCI DB 선정 - Ecoinvent에서 구축한 LCI DB를 이용하여 사료원 공정의 기여도 분석 수행 ○ 사료원 작물 LCI DB 및 배출계수의 불확실성 분석 수행 - 사료원 작물 생산을 통해 발생되는 온실가스 배출량 산정에 사용된 LCI DB를 토대로 배출계수의 불확실성 분석 수행 - 배출계수산정에주요영향을미치는상위95%에해당하는LCI DB 의물질량에불확실성분석방법적용 - LCI DB의 분포 설정 후 Monte Carlo Simulation(MCS)을 수행하여 사료원 온실가스 배출계수 불확실성 범위산정 ○ IPCC 2006 가이드라인에서 제시하는 계수에 대한 불확실성 분석 수행 - 장내발효 배출계수에 대한 불확실성 분석 - 분뇨처리 배출계수에 대한 불확실성 분석결과 ○ 활동자료(수집된 데이터)를 구축된 불확실성 분석 방법 적용 - 분석 대상이 되는 가축의 기능, 기능단위, 기준흐름, 그리고 시스템 경계를 정하여 가축 사육과정에서 발생되는 온실가스 배출량 산정의 명확성 부여 - 정의된 변수 및 계수에 대한 활동자료를 통해 축산 농가가 처한 환경 반영가능 - 유우 농가 데이터(경기 D 농가) - 한/육우 농가 데이터(충남 H 농가) - 돼지 농가 데이터(강원 C 농가) - 양계 농가 데이터(충남 P 농가) - 오리 농가 데이터(경기 S 농가) - 사슴 농가 데이터(경기 Y 농가) - 흑염소 농가 데이터(경남 G 농가) ○ 불확실성 분석 연구 수행결과 해석을 통한 개선 필요사항 - 함수를 추정하기 위해서는 최소 15~20개의 데이터가 필요하나 실제 국내 축산 통계 실정상 데이터의 절대적인 수가 부족, 다시 말해, 분석에 필요한 데이터를 연속적(다년간)으로 기록하는 농가 수가 부족한 실정 ㆍ부족한 양의 데이터를 통해 불확실성을 산정할 수 있는 방법에 대한 고찰이 추가적으로 필요(계속) - 가축에서 발생하는 온실가스 산정 시, IPCC 2006 가이드라인에서 제시되는 Default 값에 의존하기 때문에 실제 국내 실정과는 상이한 차이가 나는 것으로 나타남, 따라서 국내 농가에서 실제 발상하는 데이터를 활용한 온실가스 산정 방법 구축이 시급 ○ 축산 온실가스 관리 웹 시스템 - 사용자모드와 관리자모드로 구성되며 지도형태로 지역별 온실가스 배출량을 연도별, 축종별로 도식화하여 확인할 수 있음 - (사용자모드) 축종별 사육두수, 전기사용량, 축종별 사료섭취량에 대한 데이터를 연도별로 입력할 수 있으며 읍/면/동 단위로 사용자 데이터가 입력될 경우 웹 시스템을 통해 읍/면/동 단위의 온실가스 배출량 확인 가능 - (관리자모드) 축종별 온실가수 배출계수, 축종 및 축종별 성장단계 설정, GWP, 에너지관련 배출계수 설정 및 연도별 관리 가능 ○ 축산부문 연료연소에 의한 온실가스 배출량 산정의 기초가 되는 세부 에너지원별 활동자료 구축 ○ 축산부문 에너지 소비량 추정 결과 - 축산업의 에너지원별 구성을 살펴보면 석탄(연탄), 석유의 소비 비중이 2010년도에 비해 줄어든 반면, 전력 소비 비중은 28.9%에서 33.4%로 크게 높아진 것이 주요 특징이며 이는 농림업 전체로 보더라도 유사한 경향을 보임 - 이는 최근 3년간 축산업을 포함한 농림업 전체에서 연탄 및 석유 등 에너지원에서 전력으로 에너지원별 대체가 급속하게 진행되어 왔음을 시사 ○ 축산부문 에너지 통계 개선 방안 - 신뢰도 높은 축산부문 연료� |
