Introduction
Materials and Methods
공시품종 및 재배방법
데이터 조사항목 및 측정방법
환경 및 생육 분석방법
Results and Discussion
온실 토마토 정식 후 누적광량과 평균온도 변화
Conclusion
Introduction
최근 농업과 정보통신기술(ICT)이 결합된 스마트팜은 빠르게 확산되고 있으며, 국내 스마트팜 보급 면적은 2016년 1,912 ha에서 2020년 5,948 ha로 약 211% 증가하여 5년 사이 두 배 이상 확대된 것으로 보고되었다(So et al., 2021; MAFRA, 2021). 시설원예 기반 생산도 지속되고 있으며, 2021년 기준 시설원예 면적은 비닐온실 52,846 ha, 경질판온실 71 ha, 유리온실 322 ha로 집계되었다(MAFRA, 2023). 이와 같은 생산 기반의 확대는 온실 환경을 정밀하게 제어하고, 그 효과를 수량과 직접 연결해 검증하는 연구의 필요성이 높아지고 있다. 토마토는 남아메리카 서부 고원지대가 원산으로 알려져 있으며, 국내에서는 시설원예를 중심으로 생산이 이루어져 계절적 제약을 줄인 안정적 공급이 가능하다(Son et al., 2011; Son et al., 2025). 또한 시설 토마토 재배면적은 2010년 5,270 ha에서 2022년 6,111 ha로 꾸준히 증가하는 추세이다(MAFRA, 2023). 토마토는 동양계와 유럽계 품종으로 구분되는데, 유럽계 품종은 과피가 단단해 저장성이 좋고 장기 재배가 용이하며, 기형과 발생이 적고 내병성·내충성이 우수한 것으로 알려져 있다(Islam et al., 2010). 본 연구 대상인 유럽계 완숙토마토 ‘데프니스(Solanum lycopersicum L., cv. Dephnis)’는 황화잎말림바이러스에 중도저항성을 보이고, 골패임이 적으며 착색이 균일하고 진한 적색을 띠어 상품성이 높고, 평균 과중은 200–240 g 수준이며 정품과 비율이 높은 특징을 갖는다(Kim et al., 2013; Salim et al., 2017).
온실 환경관리에서 이산화탄소(CO2)는 광합성의 핵심 자원으로, CO2 농도 증가는 광합성 속도를 촉진하는 것으로 알려져 있다. 식물은 근권에서 흡수한 물과 잎 기공을 통해 흡수한 CO2를 이용해 탄수화물을 합성하며, 야간에는 호흡 영향으로 CO2가 상대적으로 높다가 일출 후 광합성이 시작되면 점차 감소하는 일변동을 보인다(Bowes, 1991; Chen et al., 1997). 선행 연구들을 종합하면 CO2 농도 증가는 다양한 작물의 생체중과 수확량을 증가시키는 경향이 확인되었고, 온도 상승과 결합될 때 수량 관련 효과가 강화될 수 있음도 보고되었다(Kimball, 1983; Cure and Acock, 1986; Idso et al., 1987). Noh and Lee (2020)는 스마트팜에서 수집한 토마토 생육변수를 이용해 수확량과의 연관성을 다중회귀로 분석하고, 다중공선성을 진단한 뒤 능형회귀분석으로 보정해 빅데이터 기반 수량 분석을 수행하였다. Ahn et al. (2003)는 육묘 시 밀식으로 인해 모종의 소질이 저하되는 문제를 해결하기 위해, 고농도의 CO2와 고온 처리가 토마토 모종의 생육 및 활력에 미치는 영향을 분석하였다. Lee et al. (2008)는 45일간 생장한 ‘모모타로’ 토마토를 사양토와 피트모스를 2:1 부피 비율로 충전한 포트에 정식한 후, CO2 농도 조절이 가능한 폐쇄형 유리온실에 배치하여 CO2 농도 및 온도 상승이 토마토의 과실 특성과 수량에 미치는 영향을 분석하였다. 다만 재배 규모와 운영 조건이 제한적인 경우가 많아, 생산 규모 유리온실에서의 실증 근거는 여전히 부족하다. 기존 연구는 소규모 챔버 또는 제한된 재배 조건에서 수행된 사례가 많아, 실제 생산 규모의 벤로형 유리온실에서 자동 환경제어를 적용했을 때 CO2를 포함한 환경요인이 수확기 수량에 미치는 영향을 실증적으로 제시하는 데에는 한계가 있다. 또한 생산 현장에서는 환경 조절 효과를 단순 추정하는 수준을 넘어, 운영 데이터에 기반해 해석력과 예측력을 함께 확보할 수 있는 분석 체계가 요구된다.
이에 본 연구는 4,280 m2 규모의 벤로형 유리온실에서 유럽계 토마토 ‘데프니스’ 단일 품종 12,000주를 코이어 배지로 재배하고, 자동 환경제어기를 활용해 온실 환경을 제어한 실증 데이터를 기반으로 환경요인과 수확량의 관계를 분석하고자 하였다(Kim, 2023). 수집된 환경·생육 데이터를 활용하여 CO2를 포함한 주요 환경변수가 수확량에 미치는 영향을 다중회귀분석 모델로 평가하였으며, 동일 품종과 동일한 양액 조건을 유지하여 분석의 신뢰성을 확보하였다. 이를 통해 생산 규모 유리온실에서 CO2 농도와 온실 내부온도가 완숙토마토 ‘데프니스’ 생산량에 미치는 상대적 영향을 규명하고, 환경관리의 중점 항목을 제시하고자 한다.
Materials and Methods
공시품종 및 재배방법
본 연구는 완숙 토마토 ‘데프니스’ 품종을 공시하여, 전라남도 고흥군 도덕면 가야리에 위치한 유리온실(측고 6 m, PC 측벽, 벤로형 유리온실, 총면적 17,120 m2 중 4,280 m2, 34.594° N, 127.192° E)에서 2022년 9월 15일부터 2023년 6월 30일까지 수행하였다(Fig. 1A). 토마토 육묘는 전라남도 장성 소재 육묘장에서 본엽 4–5엽까지 생육한 실생묘를 구매하여 사용하였으며, 유리온실 1개 구역에 양액으로 포습된 코코피트 슬라브(15 cm × 100 cm × 10 cm, 15 L, 대영 GS, Korea)에 재식밀도 2.8 plants/m2로 2022년 9월 15일 정식하였다. 양액은 일출 후 1시간부터 일몰 전 2시간까지 누적 광량에 따라 자동 양액공급기(MGM-20-FSM, GreenCS, Korea)를 이용하여 공급하였다(Fig. 1B). 토마토는 화방 출현 이후 유인줄을 사용하여 1줄기 재배 방식의 관행 재배법에 따라 관리하였다. 온실 내부의 온·습도 조절은 환기창, 레일 난방 시스템, 덕트형 열교환 송풍기(SM-D200 SB, SM-TECH, Korea), 이중 스크린 및 냉난방기(대성히트에너시스 150 kW 공기열 히트펌프)를 활용하여 수행하였다(Fig. 1C). 각 설비는 환기온도 및 냉·난방 설정값을 기준으로 복합 환경제어기(MAGMA PLUS, GreenCS, Korea)와 구역 제어 패널을 통해 모터를 작동시켜 제어하였다(Fig. 1D).
데이터 조사항목 및 측정방법
토마토의 생육 조사는 정식 후 6주가 경과한 2022년 10월 24일부터 시작하여, 1주 간격으로 토마토 2개체를 측정하였다. 조사 항목은 지재부 길이, 화방 길이, 초장, 화방 높이, 줄기 굵기, 엽장, 엽폭, 엽수, 개화군, 착화군, 착화 화방수, 착과수 및 최종 화방 번호로 구성하였다. 토마토 과실 수확은 주 2회 실시하였으며, 과피의 착색률이 약 60%에 도달한 과실을 수확하여 수확량을 측정하였다. 환경 데이터는 2022년 10월 1일부터 누적 일사량, 최고 일사량, 외부 주간 평균온도, 외부 야간 평균온도, 외부 24시간 평균온도, 내부 주간 평균온도, 주야간 온도차(Day–Night Temperature Difference, DIF), 내부 24시간 평균온도, 최저 온실 온도, 최고 온실 온도, 내부 주간 평균습도, 내부 야간 평균습도, 내부 24시간 평균습도 및 내부 24시간 평균 CO2 농도를 대상으로 하였다. 해당 환경 데이터는 복합환경제어기(MAGMA PLUS, GreenCS, Korea)를 이용하여 5분 간격으로 수집·저장하였다.
환경 및 생육 분석방법
토마토 정식부터 실험 종료 시점까지 누적 일사량, 최고 일사량, 외부 주간 평균온도, 외부 야간 평균온도, 외부 24시간 평균온도, 내부 주간 평균온도, DIF, 내부 24시간 평균온도, 최저 온실 온도, 최고 온실 온도, 내부 주간 평균습도, 내부 야간 평균습도, 내부 24시간 평균습도 및 내부 24시간 CO2 농도는 복합환경제어기를 이용하여 5분 간격으로 데이터를 수집하였으며, 이를 7일 간격으로 평균값을 산출하였다. 선형회귀분석을 위한 통계 분석은 SPSS (version 27.0; SPSS Inc., Chicago, IL, USA)를 사용하였으며, 모든 결과는 평균 ± 표준편차(Standard Deviation, SD)로 표시하였다. 통계적 유의성 검정은 one-way ANOVA를 수행한 후, 유의수준 p < 0.05에서 Duncan’s multiple range test (DMRT)를 이용하여 사후 검정을 실시하였다.
Results and Discussion
온실 토마토 정식 후 누적광량과 평균온도 변화
실험 기간 동안 온실 외부의 평균 누적광량과 평균 온도를 7일 간격으로 Fig. 2에 나타내었다. 5분 간격 센서 자료는 일변동 및 시간적 자기상관이 커서, 이를 그대로 사용하면 관측치 독립성 가정이 위배되어 의사반복 문제가 발생할 수 있다(Lazic, 2010). 이에 본 연구는 단기 잡음을 완화하고 추세를 반영하기 위해 데이터를 7일 평균으로 집계했으며, 수량·생육이 누적 환경의 영향을 받는다는 점에서 주 단위 집계는 생물학적으로도 합리적이다(ESRI, 2024). 실험 기간 동안 외부 평균온도는 조사 초기 19.9 ± 3.1℃에서 점차 감소하여, 2023년 1월 5일(17주차)에 −1.1 ± 3.5℃로 가장 낮은 값을 보였다. 이후 17주차 이후에는 외부 온도가 다시 상승하여 2023년 4월 6일(30주차)에는 13.4 ± 1.7℃로 나타나는 경향을 보였다. 외부 평균 누적광량은 조사 초기 1,230 ± 354 J에서 점차 감소하여, 2022년 11월 10일(9주차)에 645 ± 325 J로 가장 낮은 값을 나타냈으며, 이후 증가하여 30주차에는 1,157 ± 816 J로 나타나는 경향을 보였다.
시설 외부의 광량과 온도 변화에 따라 시설 내부의 일평균 온도는 정식 직후 23.9 ± 2.0℃에서 2022년 12월 29일(16주차)에 16.9 ± 0.6℃로 가장 낮아졌으며, 이후 30주차에는 19.7 ± 1.7℃로 다시 상승하는 경향을 보였다(Fig. 3). 토마토의 1주일간 평균 줄기 신장률은 21.2 ± 9.3 cm로 나타났으며, 정식 후 4주차에 121.5 ± 3.5 cm에서 25주차에는 566.5 ± 40.3 cm로 증가하는 경향을 보였다(Fig. 4A). 토마토 잎의 생육 변화를 살펴보면, 엽길이는 정식 후 2022년 10월 06일(4주차)에 52 ± 3 cm에서 2023년 3월 9일(26주차)에는 39 ± 0.5 cm로 감소하였으며, 평균 42 ± 3 cm로 나타났다(Fig. 4B). 엽수는 정식 후 4주차에 15.5 ± 0.5 개였으나, 적엽 작업을 실시함에 따라 평균 12 ± 2.1 개로 나타났다(Fig. 4C).
Fig. 4.
Growth, reproductive development, yield, and environmental dynamics of tomato cultivar ‘Dephnis’ grown in a Venlo-type greenhouse. Plants were planted on 15 September 2022, and measurements were conducted until 29 April 2023. (A) plant height, (B) length of leaves, (C) number of leaves, (D) number of flowers, (E) number of fruits set, (F) height to flowers, (G) thickness of stems, (H) harvested fruit weight, (I) accumulated weight of harvested fruit, and (J) concentration of CO2 were shown
토마토 화방수는 정식 후 4주차에 3개에서 26주차에는 1.5 ± 0.5 개로 감소하였으며, 평균 2.8 ± 1.6 개로 나타났다(Fig. 4D). 착과수는 정식 후 4주차에 7.5 ± 3.5개에서 26주차에는 15.5 ± 2.5개로 증가하였고, 평균 14.7 ± 2.5개로 나타났다(Fig. 4E). 화방 높이는 정식 후 4주차에 16 ± 5 cm에서 26주차에는 5 ± 4 cm로 감소하였으며, 평균 17 ± 6 cm로 나타났다(Fig. 4F). 줄기 굵기는 정식 후 4주차에 1.34 ± 0.26 cm에서 26주차에는 0.48 ± 0.14 cm로 감소하였고, 평균 0.97 ± 0.24 cm로 나타났다(Fig. 4G). 토마토는 정식 후 2022년 11월 3일(8주차)부터 수확을 시작하였으며, 첫 수확 시점에서 수확량이 급격히 증가한 후 점차 감소하였다가 2023년 2월 9일(22주차) 이후 다시 급격히 증가하는 경향을 보였다(Fig. 4H). 토마토는 첫 수확량 1,302 kg을 시작으로, 이후 18주간 약 3,096 kg을 추가로 수확하여 26주차까지 총 55,732 kg을 수확한 것으로 나타났다(Fig. 4I). 온실 내부의 CO2 농도는 정식 직후 약 420 ppm으로 측정되었다. 2022년 12월 8일(13주차)부터 이산화탄소 시비가 이루어짐에 따라 온실 내부 CO2 농도는 급격히 상승하였으며, 이후 일정 기간 동안 높은 수준을 유지하다가 2023년 3월 2일(25주차) 이후 외기 온도 상승으로 환기 빈도가 증가하면서 CO2 시비 농도 유지가 어려워져 CO2 시비를 중단하였고, 그 결과 CO2 농도는 점차 감소하는 경향을 보였다(Fig. 4J).
온실 내부 CO2 농도, 온도와 수확량의 관계를 비교하기 위해 10주 시차 변수(CO2, 온도 4–16주차, 수확량 14–26주차)를 적용해 그래프를 작성하였으며, 토마토는 착과 후 약 10주 뒤 수확이 시작된다는 점을 고려하여 CO2, 온도 그래프를 10주 뒤로 이동해 표기하였다. 그 결과 CO2 농도가 낮아지는 6–12주차에서 10주 뒤의 수확량(16-22주차)도 전반적으로 감소하거나 낮은 수준을 유지하였으며, CO2 농도가 급격히 상승하는 13주차 이후에서는 10주 뒤의 수확량도 함께 크게 증가하는 경향이 나타났다. 즉, CO2 농도 증가 이후 수확량이 증가하는 동조 경향이 관찰되어, CO2 시비가 수확량 변화와 관련될 가능성을 시사한다(Fig. 5A). 내부 평균온도는 4-16주차 동안 약 17–19℃ 범위에서 변동하였으나, 10주 뒤의 수확량과 비교하였을 때 평균온도는 큰 변화 없이 비슷한 수준을 유지하였다. 따라서 내부 평균온도는 수확량 변동과 뚜렷한 동조 경향이 나타나지 않아 직접적인 연관성은 제한적인 것으로 판단된다(Fig. 5B). 내부 야간 평균온도 역시 4-16주차 동안 약 15–16.5℃ 수준에서 비교적 좁은 범위로 변동하였으며, 10주 뒤의 수확량과 비교하였을 때 야간 평균온도 또한 수확량 변화와 명확한 연관성이 관찰되지 않았다(Fig. 5C). 반면, 내부 최고온도는 4–12주차에서 감소할 때 10주 뒤의 수확량(12-22주차)도 감소하는 경향이 나타났고, 13주차 전후 최고온도가 일시적으로 상승할 때 10주 뒤의 수확량(23주차)도 동시에 크게 증가하였다. 다만 최고온도가 2023년 12월 15일(14주차) 이후에는 약 23℃ 내외로 안정화되는 가운데 10주 뒤의 수확량(24주차)은 높은 수준을 유지하여, 최고온도와 수확량의 관계가 전 기간에 걸쳐 일관되게 나타나지는 않았다. 그럼에도 수확량 급증이 나타난 시점에서 최고온도 변화가 함께 관찰되어, 최고온도가 수확량 변화에 영향을 미칠 가능성을 시사한다(Fig. 5D).
본 연구에서 사용된 생육 데이터와 환경 데이터는 서로 밀접하게 연관된 특성으로 인해 변수 간 상관관계가 높게 나타났다. Table 1는 토마토 생육 데이터와 환경 데이터 간의 상관관계를 제시하고 있다. 토마토 수확량에 미치는 영향을 고려하여, 수확량 데이터 대비 8주 전의 데이터를 적용해 선형회귀분석을 수행하였다. 토마토 수확량과 CO2 농도는 양의 상관관계를 나타냈으며, 엽수 또한 수확량 및 CO2 농도와 양의 상관관계를 보였다. 줄기 두께는 수확량, CO2 농도, 엽수와 음의 상관관계를 나타냈고, 엽폭은 수확량, CO2 농도, 엽수 및 줄기 두께와 모두 양의 상관관계를 보였다. 생장 길이의 변화는 수확량과 CO2 농도와는 음의 상관계수를 나타낸 반면, 엽수, 줄기 두께 및 엽폭과는 양의 상관계수를 보였다. 누적 광량은 수확량, CO2 농도, 엽수, 줄기 두께 및 엽폭과 양의 상관계수를 나타냈으며, 생장 길이 변화와는 음의 상관계수를 보였다. 또한 최고온도는 수확량, CO2 농도, 엽수, 엽폭 및 누적 광량과 양의 상관계수를 나타낸 반면, 줄기 두께와 생장 길이 변화와는 음의 상관계수를 보였다.
Table 1.
Linear regression analysis results for relationships among tomato growth traits and environmental variables
최저온도는 수확량, CO2 농도, 엽수, 누적 광량 및 최고온도와 양의 상관계수를 보였으며, 줄기 두께와 생장 길이 변화와는 음의 상관계수를 나타냈다. 유의확률 p < 0.05 범위에 포함된 분석 결과는 수확량을 기준으로 할 때 CO2 농도, 엽수, 최고온도 및 최저온도로 나타났으며, CO2 농도를 기준으로 할 경우 줄기 두께가 유의한 변수로 분석되었다. 또한 엽수를 기준으로 누적 광량, 최고온도 및 최저온도가 유의한 상관관계를 보였다. 줄기 두께는 최저온도와 유의확률 범위 내에 있었으며, 누적 광량은 최고온도와, 최고온도는 최저온도와 각각 유의확률 범위 내에서 상관관계를 나타냈다. 그러나 다중공선성 판단 기준인 공차 ≥ 0.1, 분산팽창계수(VIF) ≤ 10, 상태지수 ≤ 15를 모두 만족하는 변수 조합은 제한적이었으며, 해당 기준을 충족한 분석 결과는 Table 2에 제시하였다.
Table 2.
Multiple linear regression results predicting harvested fruit weight from internal maximum temperature and CO2 concentration
CO2 농도와 내부 최고온도가 수확량에 미치는 영향을 분석하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 회귀모델은 F = 11.437, p = 0.003으로 통계적으로 유의하였으며, 모델의 설명력은 R2 = 0.696 (Adj. R2 = 0.635)로 나타나 수확량 변동의 약 63.5–69.6%를 설명하는 것으로 확인되었다. 독립변수별로는 내부 CO2 농도가 수확량에 유의한 정의 영향을 미쳤고(B = 10.807, β = 0.535, p = 0.015), 내부 최고온도 또한 수확량에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다(B = 294.184, β = 0.507, p = 0.019). 또한 Fig. 6의 산점도는 주차별 관측치가 CO2 농도 증가 및 최고온도 상승에 따라 수확량이 증가하는 경향을 보이며, 회귀선이 이 관계의 양(+)의 선형 추세를 시각적으로 뒷받침한다. 즉, 다른 조건이 동일할 때 CO2 농도가 1 ppm 증가하면 수확량은 약 10.807 kg 증가하고, 내부 최고온도가 1℃ 상승하면 수확량은 약 294.184 kg 증가하는 것으로 해석된다. 이로 인해 고흥 지역 벤로형 온실의 경우 동절기에 최고온도가 1℃ 하강하면 기존 CO2 농도에 28ppm 이상 시비하여야 수확량 감소를 막을 수 있을 것으로 판단된다.
모델 진단 결과, 두 독립변수의 VIF는 1.085(공차 0.921)로 다중공선성 문제는 없는 것으로 판단되었으며, Durbin–Watson 값은 2.654로 오차항의 자기상관 가능성도 낮은 것으로 나타났다. 다만 토마토의 생육 적온(주간 25℃, 야간 18℃)을 고려할 때 최고온도는 적온 범위 내에서 관리할 필요가 있으며, CO2 시비 또한 일사량 및 광포화점을 함께 고려하여 적용하는 것이 바람직하다.
본 연구는 CO2 농도와 내부 최고온도를 중심으로 수확량과의 관계를 분석하였으나, 일사량 변수를 회귀모형에 포함하지 못했다는 한계가 있다. 온실 토마토의 생장·수량은 광의 누적 공급량에 의해 크게 좌우되며, CO2 시비 효과 역시 광 조건에 따라 달라지는 특성이 보고되어 있다(Huber et al., 2021). 따라서 일사량 변수가 제외될 경우, 계절적 광 환경 변화가 CO2·온도와 함께 변동하는 상황에서 설명변수 추정치가 편의를 가질 가능성이 있으며, 특히 겨울철 저일사 구간에서는 수확량 변동의 일부가 광 제한에 의해 설명될 수 있다(Appolloni et al., 2021). 향후 연구에서는 일사량과 함께 환기율·차광·보광 여부를 포함하여, CO2·온도와 광의 상호작용까지 고려한 모형으로 수확량 반응을 보다 정밀하게 평가할 필요가 있다.
Conclusion
본 연구는 벤로형 유리온실에서 완숙 토마토 ‘데프니스’ 품종을 대상으로, 온실 내부 환경요인 중 CO2 농도와 온도 조건이 수확량 변동에 미치는 영향을 실측 데이터 기반으로 분석하였다. 재배 기간 동안 토마토는 정식 후 8주차부터 수확이 시작되었으며, 26주차까지 총 55,732 kg이 수확되었다.
시차 변수를 적용한 비교 결과, CO2 농도가 낮아진 6–12주차 구간에서 수확량이 전반적으로 감소하거나 낮은 수준을 유지한 반면, CO2 농도가 급격히 상승한 13주차 이후 수확량도 함께 크게 증가하는 경향이 관찰되었다. 이는 CO2 시비가 수확량 변화와 관련될 가능성을 시사한다.
다중회귀분석 결과, 수확량 예측 모형에서 내부 CO2 농도와 내부 최고온도가 유의한 설명변수로 도출되었고, 모형은 R2 = 0.696 (Adj. R2 = 0.635), F = 11.437 (p = 0.003)으로 통계적으로 유의하였다. 또한 CO2 농도(B = 10.807, β = 0.535, p = 0.015)와 내부 최고온도(B = 294.184, β = 0.507, p = 0.019)는 모두 수확량에 유의한 정의 영향을 나타냈으며, VIF (1.085)와 Durbin–Watson (2.654) 결과로 보아 모형의 안정성도 확보되었다.
‘데프니스’ 품종의 수확량 향상을 위해서는 CO2 농도 관리와 내부 최고온도 제어가 핵심 관리 변수로 활용될 수 있다. 다만 본 연구는 단일 온실·단일 재배기간 자료에 기반하므로, 향후에는 일사량과 환기·습도 등 추가 환경요인을 포함한 모델 확장, CO2–온도 상호작용 및 임계구간 분석을 통해 현장 적용성을 높일 필요가 있다.
