반건조 지역의 지속 가능한 발전을 위해서는 농업-생태 결합에 대한 이해를 높이는 것이 필수적이다. 본 연구는 간쑤성에서 2010년부터 2023년까지 농업-생태 결합의 시공간적 진화와 비선형적 동인을 군(county) 단위로 분석했다. 이를 위해 원격탐사 생태지수(RSEI), 농업 녹색 발전 지수(AGDI), 결합 조정도(CCD) 모델, 그리고 XGBoost-SHAP 방법론을 통합적으로 활용했다. 또한, 차별화된 관리 유형을 식별하기 위해 사분면 프레임워크를 적용했다.
연구 결과, 농경지 생태 품질은 북부에서 남부로 갈수록 개선되는 계단식 패턴을 보였으며, 2010~2018년에는 향상되었으나 2019년 이후 감소했다. 농업 녹색 발전은 “남동 고(高), 북서 저(低)” 패턴을 나타내며 연평균 0.0036 증가했다. 결합 조정도는 0.57에서 0.63으로 증가했으며, 남부 간쑤의 안정적인 “높음-높음” 군집과 북부 간쑤의 “낮음-낮음” 군집으로 특징지어지는 유의미한 공간적 군집(Moran's I = 0.438–0.528)이 관찰되었다.
지형 기복(40.9%)과 1인당 GDP(36.1%)가 결합 조정도 변동의 77.0%를 설명하는 주요 동인으로 나타났다. 해발 2000m 이상은 결합 조정도를 제약했으며, 1인당 GDP가 15,000~30,000 위안(CNY)일 때 녹색 전환을 촉진했으나 40,000 위안을 초과하면 그 효과가 감소했다. 심각한 가뭄(SPEI < -1.5)은 농업-생태 불균형을 야기했다. 군(county)들은 네 가지 관리 유형으로 분류되었으며, 각 유형에 맞는 차별화된 거버넌스 전략이 요구된다.
본 연구는 반건조 지역에서 농업-생태 결합을 개선하기 위한 정량화 가능한 임계값을 제시하며, 지속 가능한 농업 발전을 위한 실질적인 정책 수립에 기여할 수 있는 중요한 통찰력을 제공한다.
이 연구는 건강 신념 모델(HBM)을 적용하여 방글라데시 소농의 화학 비료 사용 감소 및 유기농 관련 농업 관행 채택 의향에 영향을 미치는 심리적, 인지적 요인을 분석했습니다. 방글라데시 북서부의 기존 농부 200명을 대상으로 횡단면 설문조사를 실시했습니다.
데이터는 부분 최소 제곱 구조 방정식 모델링(PLS-SEM)을 사용하여 분석되었으며, HBM 구성 요소(인지된 민감성, 인지된 심각성, 인지된 이점, 인지된 장벽, 자기 효능감, 행동 계기, 일반적 신념)와 유기농 관련 관행 채택 의향 간의 관계를 검증했습니다. 모델은 의향 변동의 95.8%를 설명했으나, 이는 구성 요소 중복 및 단일 출처 측정으로 인한 과대 추정일 수 있습니다.
재설정된 견고성 모델에서는 인지된 위협(β = 0.339, p = 0.013)과 일반적 신념(β = 0.204, p = 0.009)만이 유의미한 예측 변수였습니다. 인지된 이점은 유의미하지 않았습니다(β = 0.216, p = 0.097). 기준 모델에서는 인지된 이점(β = 0.608, p < 0.001)이 가장 큰 영향을 미쳤고, 일반적 신념(β = 0.193, p = 0.011)이 뒤를 이었습니다. 이론적 예상과 달리 인지된 민감성, 심각성, 장벽, 자기 효능감은 직접적인 유의미한 효과를 보이지 않았습니다.
본 연구는 특정 지역의 남성 위주 표본이라는 한계가 있지만, 소농의 유기농 전환 의향에 대한 심리적 요인 이해를 심화하여 지속 가능한 농업 정책 수립에 기여할 수 있습니다.
친환경 농업으로의 전환은 개별 농민의 특성뿐만 아니라 제도적 맥락에 따라 결정됩니다. 본 연구는 중국의 디지털 농촌 시범 환경이 농민의 친환경 기술 채택에 미치는 영향을 분석했습니다.
중국 4개 성 16개 현의 농민 1,440명을 대상으로 한 설문조사 데이터를 활용하여, 시범 지역 노출이 친환경 기술 채택 강도, 지속성, 그리고 디지털 집약적 기술 채택에 미치는 영향을 다각도로 분석했습니다. 서비스 접근성, 정책 인식, 디지털 활용 행동, 신용 접근성 등 잠재적 경로도 탐색했습니다.
시범 지역 농민들은 비시범 지역 농민보다 더 광범위한 친환경 기술을 채택했으며, 특히 지속적인 디지털 참여가 필요한 기술에서 이러한 경향이 두드러졌습니다. 채택 지속성에 대한 긍정적인 증거는 미미했으며, 통제 변수 도입 시 통계적 유의성을 잃었습니다. 이는 시범 환경이 기술 채택의 폭에는 더 일관되게 연결되지만, 지속성에는 덜 연결될 수 있음을 시사합니다.
경로 분석 결과, 시범 지역 농민들 사이에서 정책 인식이 높고 디지털 사용이 활발하며 자금 조달 제약이 다소 완화된 경향을 보였으나, 정식 검정에서는 강력한 매개 요인으로 나타나지 않았습니다. 교육 수준이 낮은 농민은 시범 환경과의 연관성이 약하게 나타나, 개선된 접근성을 실제 채택으로 전환하는 역량이 제한적일 수 있음을 시사합니다. 본 연구 결과는 디지털 지향적 농촌 정책 환경이 농업의 친환경 전환과 유의미하게 연결되어 있음을 보여줍니다.
농업은 전 세계 식량 안보와 경제 발전에 필수적이지만, 인구 증가, 토양 황폐화, 기후 변화 등의 문제에 직면해 생산성과 자원 지속가능성이 위협받고 있습니다. 이러한 도전을 극복하고 농업 시스템의 현대화 및 회복력 강화를 위해 디지털 기술과 스마트 솔루션의 통합이 중요해지고 있습니다.
이 리뷰 논문은 머신러닝(ML)과 블록체인 기술이 전통 농업을 스마트하고 연결되며 안전한 시스템으로 전환하는 데 기여하는 상호 보완적 역할을 분석합니다. PRISMA 방법론에 따라 ScienceDirect, Springer, IEEE Xplore 등 주요 학술 데이터베이스에서 선별된 127개 이상의 최신 과학 출판물을 질적으로 분석했습니다.
연구 결과에 따르면 ML은 수확량 예측, 작물 질병 조기 감지, 관개 최적화 및 농업 투입물 관리에 폭넓게 활용됩니다. 이는 지도, 비지도, 강화 학습 등 다양한 패러다임을 기반으로 이질적이고 동적인 농업 데이터를 효과적으로 활용합니다. 블록체인은 농업 데이터의 보안, 추적성, 투명성을 확보하며, IoT 시스템 및 스마트 계약과의 통합을 통해 생산자, 유통업체, 소비자 간의 신뢰를 강화하고 지속가능한 농업 공급망을 촉진하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
이러한 기술의 결합은 자원 효율성 향상, 생산성 증대, 지속가능한 농업 지원 등 다양한 이점을 제공합니다. 그러나 데이터 품질 및 가용성, 확장성 등의 한계점도 존재합니다.
