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ISSN : 1225-8504(Print)
ISSN : 2287-8165(Online)
Journal of the Korean Society of International Agricultue Vol.31 No.1 pp.60-66
DOI : https://doi.org/10.12719/KSIA.2019.31.1.60

Improvement of Calculation Models for Assessing Postharvest Loss of Fruit and its Application

Jinsu Lee, Mi-Hee Choi, Hyunjin Choi, Byung-Seon Lim
Postharvest Technology Division, National Institute of Horticultural & Herbal Science, Wanju 55365, Korea
Corresponding author (Phone) +82-63-238-6521 (E-mail) leejinsu@korea.kr
January 3, 2019 March 23, 2019 March 25, 2019

Abstract


Recognition of postharvest loss for each commodity contributes to be basic information for developing postharvest technologies and handling manuals. In order to calculate the postharvest loss of fruits precisely and scientifically, we improved calculation models for total loss and average loss. A total loss calculation model can express both weight loss and non-commodity rate at the same time. The model equation is「total loss = non-commodity rate + weight loss in sound commodity」. Fruits with a relatively long shelf-life, such as apples, pears and persimmons, adjust the shipping amount in response to market demand. Therefore, an average storage loss calculation model was developed to reflect the shipment proportion by storage period. The model can be expressed as「average storage loss rate = Σ (total loss rate by storage period × shipping rate by storage period)」. As a result of application of the postharvest loss calculation models, ‘Fuji’ apples stored for 6 month at three packing houses exhibited 4.7% of average loss. In addition, the postharvest loss calculation models can be applied to assess average loss of commodities consisted by diverse cultivars and distributed through various market types. It is expected that the proposed postharvest loss calculation models will enable accurate diagnosis of postharvest losses and contribute to the development of postharvest technology.



과실류 수확 후 손실률 조사기법 개선 및 적용

이 진수, 최 미희, 최 현진, 임 병선
국립원예특작과학원 저장유통과

초록


    Rural Development Administration
    PJ01019402

    서 언

    원예산물은 생산자에서 소비자에게 도달할 때까지 수확 후 선별, 저장 전 처리, 저장, 포장, 운송의 단계를 거치며, 이러한 과정에서 수확 후 손실은 다양한 원인에 의해 발생한다. 수확 후 손실의 발생 원인들로는 재배 환경에 따른 과실의 품질, 수 확·선별 시 취급 부주의에 의한 상처, 압상 등 기계적 손상, 저 장 및 유통 환경에서의 증산에 의한 중량감소, 호흡 및 숙성 등 수확 후 생리활성에 의한 품질저하 및 부패과 발생 등을 들 수 있다(Kader, 2002;Mezgebe et al., 2016). 따라서 수 확 후 단계별 손실 원인과 손실률을 정밀하게 진단하고, 이에 따른 수확 후 단계별 맞춤형 관리기술을 개발하고 적용함으로 써 손실률을 감소시킬 수 있다. 네덜란드에서는 수확 후 손실 이 발생하는 요인을 진단하고 저온유통시스템, 선별시설, 포장 등 10개의 카테고리로 구분하여 수확후관리 기술 개발에 활용 하고 있다(Van Gogh et al., 2013).

    수확 후 손실은 생산자로부터 소비자까지 유통되는 과정에 서 발생하는 양적, 질적 손실로 정의된다(Hodges et al., 2011). 양적 손실은 저장, 유통 중 발생하는 중량 감소뿐만 아 니라 부패 등 상품성 상실로 인한 손실을 의미하며 직접적인 경제적 손실이 수반된다. 질적 손실은 영양성분의 감소, 식미, 색택, 조직감 및 외적 요인의 변화를 의미하며, 소비자의 선호 도가 떨어져 저가 또는 등외품으로 판매 또는 폐기됨으로써 간접적인 경제적 손실로 연결되며, 양적 손실보다 수확후관리 현장에서 평가하기가 상당히 어렵다(Kader, 2004). 따라서 대 부분의 원예산물의 수확 후 손실은 양적 손실 조사를 기반으 로 평가되고 있다(Jha et al., 2015). 미국, 네덜란드 등 선진 국들은 수확 후 단계별 최적의 기술을 정립하여 수확 후 손실 률이 10~20%에 이르고 있다(Rosegrant et al., 2015). 선진국 뿐만 아니라 많은 개발도상국에서도 원예산물의 수확 후 손실 률을 진단하고 있으며 30~50% 또는 그 이상의 손실이 발생 하는 것으로 보고되었다(Kader, 2003;Kitinoja and Kader, 2015).

    수확 후 유통단계를 생산자-유통(패킹하우스-도매-소매)-소비 자로 단순화 할 수 있다. 수확후관리가 체계화 되어 있는 선 진국에서의 수확 후 손실은 소비자 단계에서, 개발도상국에서 의 수확 후 손실은 생산자-유통 단계에서 주로 발생한다 (Hodges et al., 2011). 미국의 경우 원예산물의 수확 후 저장, 유통단계에서의 손실률은 과실류가 12%, 채소류가 10%로 보 고되었으며(Buzby et al., 2011), 과실류 중 사과의 수확 후 유통 단계별 손실률을 보면, 생산자-유통 단계에서 4%, 소매- 소비자 단계에서 12%로 조사되었다(Buzby et al., 2009). 인 도의 포도 수확 후 단계별 손실 조사 결과, 수확 후 선별 3%, 저장 20%, 소매 5%로 보고되었다(Murthy et al., 2014). 탄자니아의 망고는 수확 후 선별 시 23%, 수송단계에서 11%, 도매시장 유통 중 31%의 손실이 발생하였다(Msogoya and Kimaro, 2011).

    국내 원예산물의 수확 후 손실률은 20∼30%로 추정되고 있 으며, 선진국의 10% 내외에 비교하면 높은 수준이다. 과실류 는 수확부터 판매에 이르기까지 선별, 저장 전 처리, 저장, 포 장, 운송 등 다양한 과정을 거치는데, 이 때 각 단계별로 발생 하는 손실의 정도와 원인을 정밀하게 진단하지 못하고 있다. 따 라서 본 연구는 과실류 수확 후 손실률 조사방법을 개선하여 저장, 유통 중 발생하는 손실의 정확한 진단과 감소 방안 설 정에 활용하고자 한다.

    재료 및 방법

    손실률 계산식

    중량감소율과 비상품과율을 종합적으로 표현하기 위하여 종 합손실률을 계산식(1) 종합손실률 = 비상품과율 + 상품과 내 중량감소율을 적용하여 산출하였다(Table 1).

    저장기간 내 평균손실률은 저장기간별 종합손실률에 기간별 출하비율을 적용한 계산식(2) 저장 평균손실률 = Σ (저장기 간별 종합손실률 × 저장기간별 출하비율)을 적용하여 산출 하였다(Table 2).

    저장 사과의 손실률 계산식 적용

    전라북도 무주군, 장수군, 경상북도 문경시에 위치한 사과 산지유통센터 3개소에서 ‘후지’ 사과를 평균온도 0.3°C, 평균 상대습도 98.4% 환경에서 2015년 11월부터 6개월간 저장 중 손실률을 본 연구에서 개선한 손실률 계산식을 적용하여 조사하였다. 사과를 20kg 플라스틱 박스에 넣은 후 팔레트 위에 30박스를 적재하여 총 2팔레트를 저장하면서 손실 조 사를 수행하였다. 중량감소율은 동일한 플라스틱 박스 10개 를 1개월 간격으로 중량을 측정하고, 초기 중량 대비 감소되 는 중량을 백분율로 표시하였다. 비상품과율은 1개월 간격으 로 각 기간별 플라스틱 박스 10개를 대상으로 조사하였으며, 플라스틱 박스 내 과실의 전체 개수에 대하여 비상품과의 수 를 백분율로 환산하여 표시하였다. 비상품과는 육안으로 구 분이 되는 부패, 무름 또는 상처가 발생된 과실을 기준으로 조사하였다. 저장기간별 손실률은 비상품과율과 상품과 내 중 량감소율을 합산한 종합손실률 계산식(1)을 적용하여 산출하 였다. 산지유통센터 별 저장 평균손실률은 기간별 종합손실 률을 바탕으로 산지유통센터의 월별 출하량 자료를 협조 받 아 저장기간 별 출하량 비율을 반영한 평균손실률 계산식(2) 를 적용하여 산출하였다.

    포도 수확 후 선별 시 손실률 계산식 적용

    2017년 9월 국내 주 포도 재배 품종인 ‘캠벨얼리’, ‘거봉’, ‘MBA’를 대상으로 주산지인 경기도 화성시, 충청남도 천안시, 경상북도 영천시에서 품종별 5개 농가에서 수확한 시료를 수 집하여 선별을 수행하였다. 선별 전 전체중량에 대하여 비상 품립의 중량 백분율을 비상품립율로 표현하였다. 비상품립은 육안으로 구분이 되는 부패, 압상, 열과, 위조과, 착색불량, 일 소피해 등이 나타난 과립을 분류하여 중량을 조사하였다. 수 확 후 선별시 발생하는 평균손실률은 계산식(2)를 변형하여 품 종별 생산량 비율을 반영하여 산출하였다.

    결과 및 고찰

    손실률 계산 모델 – 종합손실률

    일반적으로 원예산물은 저장·유통 중 중량감소와 비상품과 가 동시에 발생한다. 중량감소율은 초기 중량 대비 감소된 중 량 비율로 표기하며, 비상품과율은 조사구 내 과실의 전체 개 수에 대하여 부패과, 상처과, 생리장해과 등 비상품과의 수를 백분율로 환산하여 표기한다. 관행적으로 저장 손실을 표현할 경우 중량감소율과 비상품과율을 따로 표기를 하여 두 지표를 종합적으로 표현하지 않는 경우가 많다(Anese et al, 2016;Li et al, 2015;Park et al., 2006). 따라서 본 연구에서는 중량감소율과 비상품과율을 통합한 종합손실률 계산식을 제시 하였다(Table 1). 계산식(1)에 의하면, 비상품과율과 비상품과 를 제외한 정상과의 중량감소율을 합산하여 종합손실률을 계 산할 수 있다. 예를 들면, 산지유통센터 A에 저장된 사과는 저장 6개월까지 중량감소율이 지속적으로 증가하여 최종 4.2% 로 조사되었으며(Fig 1A), 비상품과율은 저장 3개월 이후 발 생하기 시작하여 저장 6개월 후 3.6%로 조사되었다(Fig. 1B). 저장 6개월 째 종합손실률은 두 지표를 단순 합산(7.8%)하기 보다는 계산식(1)종합손실률 = 비상품과율 + 상품과 내 중 량감소율을 적용하여 종합손실률을 7.7%로 산출할 수 있다 (Fig. 2).

    손실률 계산 모델 – 저장 평균손실률

    일반적으로 각 저장산업체는 시장 수요에 맞추어 출하물량 을 조절한다. Fig. 3에서 보는 바와 같이, 사과 산지유통센터 3개소의 저장기간별 출하량이 서로 상이한 것을 알 수 있다. 저장기간이 긴 물량은 저장기간이 짧은 물량보다 손실률이 크 다. 따라서 산지유통센터의 저장기간별 출하량 분포를 고려하 여 저장 평균손실률을 산정할 필요가 있다. 계산식(2)에 의하 면, 각 저장기간별 조사된 손실률을 시기별 출하물량의 비중 을 가중치로 적용하여 합산하면 저장 평균손실률을 산출할 수 있다. 예를 들면, 산지유통센터 A에 저장된 사과의 손실률은 저장 1개월에 1.7%로 시작하여 저장 6개월 후에는 7.7%로 증가하였다(Table 3). 모든 원물을 6개월까지 저장한다면 산지 유통센터 A의 사과 저장 손실률을 7.7%로 표현할 수 있으나 , 6개월 동안 저장하는 동안 시장 수요에 따라 Fig. 3과 같이 월별 출하 분포가 발생하므로 전체 물량에 대하여 7.7%의 손 실이 일어나지 않는다. 따라서 계산식(2)를 활용하여 월별 출 하 비중을 각 저장기간별 손실률 조사 결과에 적용하여 합산 하면 저장 평균손실률을 4.8%로 계산할 수 있다.

    저장 사과의 손실률 계산식 적용

    산지유통센터 3개소의 저장 6개월 동안 사과의 월별 중량감 소율, 비상품과율, 종합손실률, 월별 출하비율, 평균손실률은 Table 4에 나타낸 바와 같다. 저장 사과의 중량감소율은 저장 1개월 이후 지속적으로 증가하여 저장 6개월 째 산지유통센터 A는 4.3%, B는 4.6%, C는 4.4%로 조사되었다. 비상품과는 모든 산지유통센터에서 저장 3개월 이후에 발생하기 시작하여 저장 6개월 째 각각 3.6, 4.1, 4.4%로 나타났다. 계산식(1)을 적용하여 종합손실률을 비상품과율과 상품과 내 중량감소율을 합산하여 계산한 결과, 산지유통센터 3개소의 저장 6개월 째 사과의 종합손실률은 각각 7.6, 8.5, 8.6%로 나타났다. 산지유 통센터 A, B는 저장 3개월 째 사과의 출하비율이 각각 43.5, 39.9%로 가장 높았다. 이는 2월 설 명절에 시장 수요가 증가 했기 때문으로 판단된다. 반면 산지유통센터 C의 월별 출하비 율은 저장 3개월(9.4%)을 제외하고 13.5~22.3%로 분산 출하 가 이루어졌다. 계산식(2)를 적용하여 시기별 종합손실률에 출 하비율의 반영하여 산출한 저장 평균손실률은 산지유통센터 별로 각각 4.7, 4.9, 4.6%로 나타났다. 원물의 품질 및 저장환 경 차이 등으로 인하여 산지유통센터 3개소의 사과의 저장 6 개월까지 종합손실률은 평균 8.2%로 조사되었지만, 기간별 출 하비율을 반영한 결과 저장 평균손실률은 4.7%로 나타났다. 이는 6개월 동안 저장하는 동안 시장 수요에 따라 월별 출하 가 이루어져, 6개월 이전에 출하된 물량이 6개월 동안 저장한 물량보다 손실이 적었기 때문이다.

    기존의 작목별 수확 후 손실은 소규모 실험을 통하여 평가 되어 왔으며 저장, 유통 현장의 상황을 잘 반영하지 못하였다 (Murthy et al., 2009). 본 연구에서 제시한 손실률 계산식을 사과 산지유통센터에서 직접 적용하여 손실을 조사하여, 현장 의 실정을 반영한 손실 평가가 이루어진 것으로 판단된다. 저 장 손실률은 품종, 재배환경, 성숙도 등에 의해 영향을 받으므 로, 본 연구에서 제시한 개선된 손실률 계산식을 활용하여 시 료 수, 지역, 품종 둥을 확대하여 적용한다면 보다 대표성이 있는 저장 사과의 손실률을 산출할 수 있을 것이다.

    손실률 계산 모델의 확대 적용

    Table 2에서 제시한 평균손실률 계산식(2)은 사과뿐만 아니 라, 배, 단감 등 수확 후 저장을 하는 과실류에 적용하여 저 장 물량에 대한 평균손실률 산출에 활용할 수 있다. 또한 계 산식의 변형을 통하여 품종별 생산량 비율이 다른 과종의 평 균손실률 산출에 적용할 수 있으며, 다양한 유통형태 또는 유 통시장별 점유율을 적용하여 전체 시장의 평균손실률 계산에 활용할 수 있다.

    평균손실률 계산식(2)의 확대 적용 사례를 3가지 품종의 포 도의 수확 후 선별 시 발생하는 평균손실률 계산 결과를 통해 제시하고자 한다. 포도는 수확 후 선별 시 탈립, 부패, 열과 등으로 인하여 수량 손실이 발생한다. 품종별 수확 후 선별작 업 시 ‘캠벨얼리’, ‘거봉’ ‘MBA’ 포도의 비상품과율은 각각 3.1, 4.7, 2.5%로 나타났다(Table 5). 계산식(2)를 변형하여 포 도 품종별 수확 후 선별 시 발생하는 손실률에 품종별 생산량 점유율(2016년 기준 캠벨얼리 69.2%, 거봉 24.0%, MBA 6.8%)을 반영하면, 포도 3개 품종의 수확 후 선별 시 평균 손 실률 즉 생산량에서 상품과가 차지하는 비율을 3.4%로 조사되 었다. 이와 같은 방법으로 개선된 손실률 계산식을 시료 수, 지역, 품종을 확대하여 적용한다면 보다 대표성이 있는 포도의 수확 후 선별 시 발생하는 손실률을 산출할 수 있을 것이다.

    과실류를 포함한 원예산물은 다양하고 복잡한 유통형태 또 는 유통시장을 통하여 소비자에게 공급된다. 소비자는 도매시 장, 슈퍼마켓 체인, 재래시장 등을 통하여 원예산물을 구매한 다. 전체 유통물량에 대한 해당 품목의 시장유형별 점유율을 바탕으로 보정손실률을 산출할 수 있고, 평균손실률을 계산할 수 있다(Table 6). 예를 들면, 도매시장, 슈퍼마켓, 재래시장에 유통되는 특정 과실의 손실률이 각각 10, 5, 20%이며, 해당 시장형태별 유통물량 점유율이 각각 50, 20, 30%라 가정할 경우, 유통물량 점유율을 유통시장 형태별 손실률에 적용하여 각각의 유통시장의 보정손실률은 5, 1, 6%가 된다. 이를 합산 하면 특정 원예산물의 유통시장 내 평균손실률은 12%로 산출 할 수 있다.

    본 연구에서 도출된 종합손실률과 평균손실률 계산모델은 원예산물의 수확 후 저장기간에 따른 평균 손실률 조사의 과 학적 근거를 제시할 수 있는 도구로 활용할 수 있을 것이다. 제시된 손실률 계산모델을 지역별, 품종별, 연차별 손실 조사 에 확대 적용하여, 국내 원예산물 품목별은 물론 원예산물 전 체의 평균손실률을 산출할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에 서 개선한 수확 후 손실률 조사기법을 적용하여 손실률을 산 정하고, 손실요인을 파악함으로써 저장 손실률 경감 매뉴얼 개 발 및 보급에 활용이 가능하며, 국내 수확후관리 기술의 선진 국형 발전에 기여할 것으로 판단된다. 또한 손실률 계산식은 해외농업기술개발사업 대상인 개발도상국의 수확후관리 매뉴 얼 개발을 위한 작목별 수확 후 처리 단계별 손실 유형 및 손실률의 도출에 활용이 가능할 것으로 보인다.

    적 요

    과실류의 수확 후 손실률을 정밀하고 과학적으로 산출하기 위하여 종합손실률과 평균손실률 계산 모델을 개발하고, 이를 적용하여 산지유통센터 3개소의 저장 사과의 손실률 산출 및 확대 적용 방안을 제시하였다.

    과실류 저장 중 증가하는 중량감소율과 비상품과율을 동시 에 표현하기 위하여 종합손실률 계산 모델종합손실률 = 비 상품과율 + 상품과 내 중량감소율 을 개발하였다. 사과와 같 이 상대적으로 저장을 오래하는 과실류는 시장 수요에 대응하 여 출하량을 조절하므로, 저장기간별 출하량 비중을 반영하여 저장 평균손실률 계산 모델저장 평균손실률 = Σ(저장기간 별 종합손실률 × 저장기간별 출하비율 을 개발하였다.

    개선된 손실률 계산 모델을 사과의 저장 평균손실률과 포도 의 수확 후 선별 손실률 산출에 적용한 사례를 제시하였다. 산지유통센터 3개소의 ‘후지’ 사과의 6개월 간 저장 평균손실 률은 4.7%로 산출하였으며, ‘캠벨얼리’, ‘거봉’, ‘MBA’ 포도의 수확 후 선별 시 발생하는 평균 손실률을 3.4%로 산출하였다. 또한 유통시장 형태별 물량 점유율을 손실률에 적용하여 특정 과실의 유통시장 내 평균손실률 산출 예시를 제시하였다.

    시료 수, 조사지역, 품종 둥을 확대하여 개선된 손실률 계산 모델을 적용한다면 수확 후 손실의 정밀한 진단이 가능하며, 수확후관리 기술의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대되며 해외농업기술개발사업 대상인 개발도상국의 수확후관리 매뉴 얼개발에 활용이 가능할 것으로 보인다.

    ACKNOWLEDGMENTS

    본 성과물은 농촌진흥청 연구사업(세부과제번호: PJ01019402)의 지원에 의해 이루어진 것임.

    Figure

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    Changes in weight loss (A) and non-commodity rate (B) of ‘Fuji’ apple fruits stored for 6 months in the cold room of packing house A at 0°C

    KSIA-31-1-60_F2.gif

    Comparison of total loss between conventional calculation and suggested calculation which includes non-commodity rate and weight loss in apple commodity

    KSIA-31-1-60_F3.gif

    Changes in monthly released amount of ‘Fuji’ apple fruits during operation of 6 months in three different packing houses

    Table

    Equation for total loss which includes non-commodity rate and weight loss

    Equation for average loss calculated by the proportion of shipment at each storage period

    Evaluation of average loss with changes in the proportion of monthly released amount of ‘Fuji’ apple fruits stored for 6 months in the cold room of packing house A at 0°C

    Comparison of weight loss, non-commodity rate, total loss, and average loss of ‘Fuji’ apple fruit stored for 6 months among three packing houses at average 0.3°C

    Assessment of postharvest loss of three table grape cultivars after sorting by applying the equation for average loss

    Example of application of modified calculation model to assess average postharvest loss of horticultural products for different distribution channels such as wholesale market, supermarket, and local market

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