스마트팜 일사량과 DLI 관리: 광합성·관수·CO₂·보광을 하나의 데이터로 연결하는 방법

스마트팜에서 온도와 습도만큼 중요한 데이터가 일사량이다. 온실에 들어오는 빛은 작물의 광합성을 결정하고, 광합성은 다시 증산과 관수량, CO₂ 소비, 생육속도, 과실 비대와 당 축적에 영향을 준다.

하지만 실제 농장에서는 현재 일사량 수치만 확인하고 끝나는 경우가 많다. 오전 10시에 일사량이 높았다는 사실보다 그날 작물이 하루 동안 총 얼마의 빛을 받았는지를 아는 것이 더 중요할 수 있다.

이때 사용하는 개념이 DLI, 즉 Daily Light Integral이다. 우리말로는 일일광적산량 또는 일일광량으로 이해할 수 있다.

스마트팜에서 일사량을 제대로 활용하려면 순간광량, 적산일사량, PPFD, DLI의 차이를 먼저 이해해야 한다. 그리고 이 값을 관수와 CO₂, 보광 제어까지 연결해야 단순한 환경 모니터링을 넘어 실제 데이터 기반 재배가 가능해진다.

순간 일사량과 DLI는 무엇이 다른가

일사량 센서는 특정 순간에 온실에 들어오는 태양복사 에너지를 측정한다.

환경제어 화면에서는 보통 W·m⁻² 같은 단위로 순간 일사량을 확인하고, 일정 시간 동안 누적된 값은 J·cm⁻² 또는 MJ·m⁻² 형태의 적산일사량으로 표시할 수 있다.

반면 식물의 광합성에 직접 관련된 빛을 측정할 때는 PPFD를 사용한다.

PPFD는 Photosynthetic Photon Flux Density의 약자로, 식물이 광합성에 이용할 수 있는 400~700nm 영역의 광자가 1초 동안 단위면적에 얼마나 도달하는지를 나타낸다.

단위는 μmol·m⁻²·s⁻¹이다.

DLI는 이 PPFD를 하루 동안 누적한 값이다.

단위는 mol·m⁻²·d⁻¹을 사용한다.

항목의미대표 단위

순간 일사량	현재 들어오는 태양복사 에너지	W·m⁻²
적산일사량	일정 시간 동안 누적된 태양복사 에너지	J·cm⁻², MJ·m⁻²
PPFD	현재 광합성 유효광자의 양	μmol·m⁻²·s⁻¹
DLI	하루 동안 받은 광합성 유효광의 총량	mol·m⁻²·d⁻¹

따라서 환경제어기의 적산일사량과 DLI는 서로 관련은 있지만 같은 값은 아니다.

일반적인 일사센서는 태양복사 에너지를 측정하고, DLI는 광합성 유효광 영역의 광자수를 계산하기 때문이다.

이를 구분하지 않고 같은 숫자로 해석하면 잘못된 판단을 할 수 있다.

DLI는 어떻게 계산할까

PPFD가 일정하다고 가정하면 DLI 계산은 간단하다.

DLI = PPFD × 조사시간(초) ÷ 1,000,000

예를 들어 작물 위치에서 PPFD가 200μmol·m⁻²·s⁻¹로 12시간 유지된다면,

200 × 43,200 ÷ 1,000,000 = 약 8.64mol·m⁻²·d⁻¹

이 된다.

같은 방법으로 계산하면 다음과 같다.

평균 PPFD12시간 지속 시 DLI

100 μmol·m⁻²·s⁻¹	약 4.32 mol·m⁻²·d⁻¹
200 μmol·m⁻²·s⁻¹	약 8.64 mol·m⁻²·d⁻¹
300 μmol·m⁻²·s⁻¹	약 12.96 mol·m⁻²·d⁻¹
400 μmol·m⁻²·s⁻¹	약 17.28 mol·m⁻²·d⁻¹

실제 자연광은 하루 동안 계속 변하기 때문에 스마트팜에서는 순간 PPFD를 계속 측정해 하루 동안 누적하는 방식이 더 정확하다.

이 때문에 오전에 햇빛이 강했다고 해서 그날의 총 광량이 반드시 충분했다고 판단해서는 안 된다.

오전 2시간만 맑고 오후 내내 흐렸다면 순간 최대광은 높아도 DLI는 낮을 수 있다.

딸기에서 하루 총광량이 중요한 이유

딸기 잎은 빛을 받아 광합성을 하고, 만들어진 탄수화물은 잎과 관부에 일부 저장되거나 과실과 신엽 등 sink 기관으로 이동한다.

따라서 한순간의 강한 빛보다 하루 동안 누적된 광합성량이 생육과 생산량에 더 직접적으로 연결될 수 있다.

2024년 온실 딸기 연구에서는 목표 DLI를 12.6mol·m⁻²·d⁻¹로 설정하고 실제 광량이 부족할 때 LED를 보광하는 방식을 시험했다.

보광 처리에서는 실제 DLI가 약 10mol·m⁻²·d⁻¹ 수준까지 증가했고, 무보광 처리보다 순광합성률과 잎 생육이 좋아졌다.

또한 주당 과실수량은 약 32%, 가용성 고형물은 약 21%, 당산비는 약 33% 증가했다.

이 연구가 의미하는 것은 모든 딸기농장에서 반드시 DLI 12.6을 목표로 해야 한다는 뜻은 아니다.

품종, 계절, 온도, 착과부하, 재식밀도, 온실 투광률에 따라 필요한 광환경은 달라질 수 있다.

중요한 점은 보광을 단순히 오전 몇 시부터 오후 몇 시까지 켜는 방식이 아니라 부족한 누적광량을 채우는 방식으로 제어했다는 것이다.

스마트팜에서는 일사량을 관수와 연결해야 한다

일사량이 증가하면 일반적으로 잎의 온도와 증산도 증가한다.

증산이 증가하면 뿌리에서 흡수해야 하는 수분량도 많아지고, 결과적으로 관수 요구량이 증가한다.

이 때문에 시설원예에서는 시간기준 관수보다 적산일사량을 이용한 관수방식이 사용된다.

국립원예특작과학원 연구진이 ‘설향’ 딸기 수경재배에서 적산일사량과 배지수분을 이용한 복합관수와 단순 타이머 관수를 비교했다.

연구에서는 외부 적산일사량이 100, 150, 250J·cm⁻²에 도달할 때마다 급액하도록 처리했다.

100J·cm⁻² 처리의 일일 급액량은 250J·cm⁻² 처리보다 약 46% 많았고, 적산일사량과 배지수분을 이용한 복합제어에서 타이머 방식보다 생육과 수량이 전반적으로 높았다.

하지만 여기서도 100J·cm⁻²가 모든 농장의 최적 관수값이라는 뜻은 아니다.

배지 용량, 코이어 특성, 뿌리량, 배액률, 일사강도, 생육단계에 따라 농장별 적정 기준은 달라진다.

따라서 실제 농장에서는 적산일사량을 관수 개시 신호로 사용하면서 배액량과 배지수분 데이터를 함께 확인하는 것이 더 안전하다.

실제 스마트팜에서는 Radiation dosage를 어떻게 봐야 할까

현재 운영 중인 딸기 스마트팜에서는 Priva를 주 환경제어 시스템으로 사용하고 있으며 환경데이터 가운데 Radiation과 Radiation dosage 항목을 확인할 수 있다.

Radiation dosage는 하루 동안 온실에 들어온 빛의 누적 흐름을 이해하는 데 유용하다.

다만 환경제어기에 표시되는 적산일사량을 그대로 DLI라고 부르면 안 된다.

사용하는 센서가 일반 일사센서인지 PAR 센서인지에 따라 측정 대상과 단위가 다르기 때문이다.

실제 농장에서는 다음과 같이 구분해서 보는 것이 좋다.

Priva의 순간 Radiation → 현재 햇빛 강도 파악

Radiation dosage → 당일 누적 일사에너지 파악

PAR 센서의 PPFD → 작물 높이의 광합성 유효광 측정

PPFD 누적값 → 실제 작물 위치에서 DLI 계산

특히 온실 외부 일사센서와 실제 딸기 잎이 받는 빛은 동일하지 않다.

비닐이나 유리의 투광률, 보온커튼, 구조물 그림자, 잎의 겹침 등에 따라 작물 위치의 광량이 감소하기 때문이다.

따라서 정밀하게 관리하려면 작물 군락 높이에서 직접 PPFD를 확인하는 것이 가장 좋다.

광센서는 어디에 설치해야 할까

광량 측정에서 센서 위치는 매우 중요하다.

온실 지붕 위의 센서는 외부 태양광을 측정하는 데 적합하지만 실제 딸기 잎이 받는 광량을 그대로 나타내지는 않는다.

반대로 작물 군락 안쪽에 센서를 너무 깊게 넣으면 그늘진 하위 잎의 광량만 측정하게 된다.

DLI를 작물 생육과 연결하려면 대표적인 잎 높이에서 측정하는 것이 좋다.

특히 다단식 재배나 시설구조물로 그림자가 많이 생기는 온실에서는 위치별 차이가 매우 커질 수 있다.

이 때문에 하나의 센서값만으로 온실 전체 광환경을 판단하기보다 작물 높이에서 여러 지점을 비교하는 것이 더 정확하다.

DLI와 CO₂는 따로 관리할 수 없다

CO₂는 광합성의 원료이고 빛은 광합성에 필요한 에너지원이다.

따라서 빛이 부족한 상태에서 CO₂ 농도만 높게 유지한다고 해서 높은 광합성률을 기대하기 어렵다.

반대로 일사가 충분하고 잎이 활발하게 광합성을 하는 시간에는 CO₂ 소비량도 증가할 수 있다.

스마트팜에서는 다음 흐름을 함께 보는 것이 좋다.

일사량 증가

→ PPFD 증가

→ 광합성 증가

→ CO₂ 소비 증가

→ 증산 증가

→ 관수 요구량 증가

이 흐름을 이해하면 일사센서 하나의 데이터가 CO₂와 관수 제어까지 연결된다.

결국 스마트팜에서 일사량은 단순한 날씨 데이터가 아니라 여러 제어전략의 기준이 되는 핵심 입력값이다.

보광은 많이 할수록 좋은 것이 아니다

겨울철 흐린 날에는 보광이 딸기 생산에 도움이 될 수 있다.

2013년 일본의 촉성재배 딸기 연구에서는 LED 보광에 의해 잎 위치에서 높은 PPFD가 확보됐으며, 대조구보다 광합성률, 잎 면적, 평균 과중, 과실수, 상품과 수량과 가용성 고형물이 증가했다.

하지만 자연광이 충분한 날에는 보광효율이 떨어질 수 있다.

따라서 보광의 목적은 빛을 최대한 많이 주는 것이 아니라 부족한 광량을 경제적으로 채우는 것이다.

전력비를 사용해 LED를 켜는 만큼 추가 수량과 품질 향상이 실제 비용을 넘어서는지도 반드시 계산해야 한다.

하루 평균보다 흐린 날이 연속되는 기간을 봐야 한다

딸기 재배에서는 하루 DLI도 중요하지만 며칠 동안 낮은 광량이 연속되는 상황도 주의해야 한다.

하루 정도 흐린 것은 식물체가 저장한 탄수화물로 일부 보완할 수 있지만 저일사일이 장기간 반복되면 광합성량이 계속 부족해진다.

그 상태에서 착과부하까지 많으면 과실과 잎, 뿌리 사이의 탄수화물 경쟁이 커질 수 있다.

따라서 다음과 같이 데이터를 보는 것이 좋다.

오늘 DLI

최근 3일 평균 DLI

최근 7일 누적광량

당일 일사량과 관수량

당일 일사량과 CO₂ 공급시간

최근 광량과 과실 비대속도

최근 광량과 배액률

이런 데이터를 함께 비교하면 단순히 오늘이 맑았는지 흐렸는지를 넘어 작물이 최근 어떤 광환경을 경험했는지 판단할 수 있다.

스마트팜에서 일사량 데이터를 보는 실제 순서

현장에서 일사량 데이터를 볼 때는 다음 순서가 실용적이다.

현재 일사량 확인

→ 오늘 누적일사량 확인

→ 작물 높이의 PPFD 확인

→ 예상 또는 실제 DLI 확인

→ 최근 3~7일 누적광량 비교

→ CO₂ 농도와 공급상태 확인

→ 관수 횟수와 총급액량 확인

→ 배액량과 배액률 확인

→ 착과량과 과실 비대상태 확인

→ 필요하면 보광 여부 판단

이렇게 보면 일사량 데이터 하나가 광합성, CO₂, 관수, 수량관리까지 연결된다.

DLI의 핵심은 오늘 햇빛이 강했는가가 아니라 작물이 하루 동안 얼마나 받았는가이다

스마트팜 환경제어는 순간값만 맞추는 기술이 아니다.

현재 온도가 몇 도인지, 습도가 몇 퍼센트인지, 일사량이 몇 W·m⁻²인지도 중요하지만 작물이 일정 시간 동안 실제로 어떤 환경을 경험했는지가 더 중요하다.

일사량도 마찬가지다.

오후 한때 강한 햇빛이 들어온 것보다 하루 동안 받은 총 광량이 어느 정도였는지를 알아야 광합성 잠재량을 더 정확하게 판단할 수 있다.

그리고 DLI를 관수량, 배액량, CO₂ 사용량, 수확량과 연결해 한 작기 동안 기록하면 자신의 농장에 맞는 광관리 기준을 만들 수 있다.

스마트팜에서 중요한 것은 다른 농장의 DLI 목표값을 그대로 복사하는 것이 아니다.

자신의 온실에서 광량이 변했을 때 관수·CO₂·생육·수량이 어떻게 반응했는지를 데이터로 찾는 것이 일사량 관리의 핵심이다.

참고문헌 및 연구자료 - ① Yang, R., Qiu, C., Zheng, J., Ji, F., He, D., & Yang, P. (2024). “LED supplementary strategy based on hourly light integral for improving the yield and quality of greenhouse strawberries.” International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 17(5), 96-104. DOI: 10.25165/j.ijabe.20241705.8900. ② 최수현, 김소희, 최경이, 정호정, 임미영, 김대영, 이선이 (2021). 「수경재배 시 적산 일사량과 배지 수분 함량 복합 급액 제어에 의한 ‘설향’ 딸기의 생육 및 품질」 생물환경조절학회지, 30(4), 367-376. DOI: 10.12791/KSBEC.2021.30.4.367. ③ Hidaka, K., Dan, K., Imamura, H., Miyoshi, Y., Takayama, T., Sameshima, K., Kitano, M., & Okimura, M. (2013). “Effect of Supplemental Lighting from Different Light Sources on Growth and Yield of Strawberry.” Environmental Control in Biology, 51(1), 41-47. DOI: 10.2525/ecb.51.41. ④ Nakayama, M. & Nakazawa, Y. (2023). “Effects of environmental control and LED supplemental lighting on strawberry growth and yield in a subtropical climate.” Scientia Horticulturae, 321, 112349. DOI: 10.1016/j.scienta.2023.112349.