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ISSN : 1229-1153(Print)
ISSN : 2465-9223(Online)
Journal of Food Hygiene and Safety Vol.36 No.2 pp.163-171
DOI : https://doi.org/10.13103/JFHS.2021.36.2.163

Monitoring of Pesticide Residues in Agricultural Products in Gangseo, Seoul, by Introduction of the Positive List System

Chang-Kyu Kim*, Jae-Kyoo Lee, Se-A Oh, Young-Eun Kim, Eun-Young Kwon, Hae-Ran Yang, Lae-Hong Hwang
Department of Kangnam Agrofishery, Seoul Metropolitan Government Research Institute of Public Health and Environment, Gwacheon, Korea
* Correspondence to: Chang-Kyu Kim, Seoul Metropolitan Government Research Institute of Public Health and Environment, Gwacheon 13818, Korea Tel: +82-2-2640-6600, Fax: +82-2-2640-6604 E-mail: ckkim0707@seoul.go.kr
March 22, 2021 April 10, 2021 April 15, 2021

Abstract


This study was conducted to investigate concentrations of pesticide residues in commercial agricultural products collected in the Gangseo area of Seoul from 2018 to 2020. We evaluated the effectiveness of introducing the positive list system (PLS) to monitor pesticide residues exceeding the maximum residue limit (MRL). due to the introduction of the PLS (positive list system). The total number of samples was 8,081 for agricultural products and these were analyzed by multi-residue methods for 340 pesticides using GC-MS/MS, GC-MSD and HPLC-MS/ MS. The violation rates of the samples over the MRLs of pesticide residues established by the Ministry of Food and Drug Safety in the surveys from 2018, 2019 and 2020 were 2.5%, 1.9% and 1.4%, respectively. Chi-square test analysis was performed to determine the relationship between the introduction of the PLS and the status of violation by year. The analysis result was χ2=8.383, P=0.015. As the P level of P<0.05 was statistically significant, it was found that the violation rates decreased with the introduction of PLS.



농약 허용물질목록관리제도(PLS) 도입에 따른 서울 강서지역 농산물 잔류농약 실태

김 창규*, 이 재규, 오 세아, 김 영은, 권 은영, 양 혜란, 황 래홍
서울특별시보건환경연구원 강남농수산물검사소

초록


    2019년 1월 1일부터 전체 농산물을 대상으로 시행된 농 약 허용물질목록관리제도(positive list system, PLS)는 농 산물의 안전성을 강화하기 위해 잔류허용기준이 설정되지 않은 농약에 대해 일률적으로 0.01 ppm을 적용하여 관리 하는 것을 말한다1). 즉 기존에 설정된 농약 잔류허용기준 (maximum residue limit, MRL)은 동일하게 적용하되, 기 준이 설정되지 않아 국제식품규격위원회(CODEX)나 유사 농산물의 최저기준 등을 적용하던 농약에 대해 0.01 ppm 이라는 기준을 도입하는 제도이다. PLS 제도는 수입식품 의 증가에 따라 국내에 등록되지 않은 농약 유입의 사전 차단이 필요하고, 국내에서 안전성의 문제로 금지했던 농 약이 편법적으로 유입되는 것을 방지하기 위해 도입되었 다2). 이에 안전사용기준이 설정되어 있지 않은 농약 사용 문제점을 방지하고3,4), 현장에서 과도한 농약 살포를 사전 차단 함으로써 소비자들의 먹거리 안전을 보장할 수 있는 길이 열리게 되었다.

    그러나 현장의 농업인들은 사용 가능한 농약의 감소, 비 의도적인 농약의 잔류 문제, 농약 사용 이해도 등을 모두 고려해야 하기 때문에 PLS 제도 적응을 우려하고 있다5). 특히 등록된 농약이 부족한 1,000 ha 미만 소면적 작물은 농약 회사에서 농약 개발과 등록을 꺼려하고 있어 이에 대한 대책도 시급하다6). 게다가 토양에 잔류되어 있는 농 약과 농약 살포시 비산하는 오염 문제, 무엇보다도 현장 에서 허가된 농약을 허용된 사용량에 맞게 사용하는 절차 숙지는 PLS 제도 도입을 부담스럽게 하는 요인이다.

    한편으로는 그동안 PLS 기준을 적용 받지 않았던 농약 들이 본격적인 관리에 들어감에 따라 잔류농약 검사의 부 적합률 증가가 예상된다. 이는 국내 농산물의 출하량과 공 급량 감소에 영향을 미칠 것으로 판단되며, 실제로 PLS 제도 도입으로 인해 국내 생산에 영향을 미칠 수 있는지 확인할 필요가 있다2). 따라서 농산물의 잔류농약 안전성 검사 활동을 통해 PLS 제도 시행의 정착 상태를 신속하 게 파악함으로써, 농가 피해를 최소화하고 제도 시행이 안 정화 될 수 있도록 노력해야 한다.

    서울 강서농수산물도매시장은 전국에서 두 번째로 큰 공 영도매시장으로 서울 강서지역의 농산물 유통을 관리하며, 2019년 기준 63만 톤 이상의 물동량과 1조 원 이상의 거 래 실적을 기록하고 있다7). 본 연구는 서울 강서농수산물 도매시장과 강서지역 대형유통매장에서 유통되는 농산물 을 PLS 제도 도입 전 2018년, 도입 후 2019, 2020년으로 나누어 3년간의 잔류농약 검사 결과를 확인하였으며, PLS 제도 시행으로 나타난 유통 농산물의 잔류농약 실태를 살 펴보았다. 이를 통해 PLS 제도 도입으로 인한 농업인들의 불안감을 안정시키고 정확한 정보를 제공함으로써 소비자 들의 먹거리 안전에 기여하고자 하였다.

    Materials and Methods

    시험재료 및 분석농약

    2018년 1월부터 2020년 12월까지 3년간 서울 강서농수 산물도매시장과 강서지역 대형유통매장에서 유통되고 있 는 농산물 중 채소류 6,939건, 과일류 640건, 버섯류 236 건, 향신식물 89건, 서류 169건, 기타 8건(전체 8,081건, 2018년 2,733건, 2019년 2,533건, 2020년 2,815건)에 대하 여 식품공전 다종농약 다성분 분석법 제2법에 해당하는 항목 중 동시분석이 가능한 340종 잔류농약을 선정하여 분석하였다(Table 1).

    농약 표준품 및 시약

    잔류농약 분석용 표준품(AccuStandard, New Haven, CT, USA)을 사용하였다. 추출 및 정제용매로 acetone, methanol, dichloromethane, hexane (Kanto, Tokyo, Japan)을 사용하 였다. Acetonitrile (J.T. Baker, Phillipsburg, NJ, USA), 그 리고 NaCl (Junsei, Tokyo, Japan)을 사용하였다. 정제카트 리지는 가스크로마토그래피 분석을 위해 Florisil cartridge (Agilent technologies, Folsom, CA, USA) 6 mL, 1 g을, 액 체크로마토그래피 분석을 위해 NH2 cartridge (Agilent technologies, Folsom, CA, USA) 6 mL, 1 g을 사용하였다.

    분석방법 및 기기

    시료의 전처리 및 분석은 식품공전 식품 중 잔류농약 분석법 중 다종농약다성분 분석법 제2법에 따라 acetonitrile 추출법을 이용하여 정제·분석하였으며, 340종 농약성분에서 GC-MS/MS (gas chromatography–tandem mass spectrometry) 분석은 TSQ9000 triple quadrupole mass spectrometer (Thermo Fisher Scientific Inc., Austin, TX, USA)와 Gas chromatograph/mass selective detector (7890A, Agilent technologies, Santa Clara, CA, USA)로 분석하였고, LC-MS/ MS (liquid chromatography–tandem mass spectrometry) 분 석은 TSQ Altis triple quadrupole mass spectrometer (Thermo Fisher Scientific Inc., San Jose, CA, USA)를 이 용하여 분석하였다. GC-MS/MS으로 분석하는 농약은 acetonitrile로 추출 후, Florisil SPE cartridge를 이용하여 정제(clean-up) 하였고, 20% acetone 함유 hexane에 녹여 시험용액으로 하였다. LC-MS/MS로 분석하는 농약은 acetonitrile로 추출 후, NH2 SPE cartridge를 이용하여 정 제(clean-up) 하였고, 1% methanol 함유 dichloromethane으 로 용출과정을 거쳐 건조한 후 acetonitrile에 녹여 시험용 액으로 하였다. 기기분석에 사용된 조건은 Table 2-4에 나 타냈다. GC-MS/MS와 LC-MS/MS는 정성 및 정량분석을 동시에 진행하기 위해 모분자 이온(precursor ion)으로부터 생성되는 자분자 이온(product ion)을 농약별 각 2개씩 선 정하였고, 농약 각각의 머무름 시간을 미리 지정하였다. 이를 통해 가장 강도가 높은 이온을 정량분석이온으로 설 정하고, 다음으로 강도가 높은 이온을 정성분석 이온으로 설정하여 분석하였다8).

    통계적 분석

    각 특성별 잔류농약 검출에 대한 빈도의 차이는 카이제 곱 검정을 통해 확인하였고, 연도별 검사품목 선정오류를 확인하기 위해 일원배치 분산분석법을 사용하였다. 통계 처리는 SPSS Statistics ver. 24 (IBM, Armonk, NY, USA) 로 시행하였으며, 결과에 대한 통계적 유의 수준 5%에서 시료간 유의성 검정을 실시하였다.

    Result and Discussion

    농산물별 잔류농약 검출 및 부적합 현황

    2018년 1월부터 2020년 12월까지 서울 강서지역에서 유 통된 농산물 전체 8,081건(2018년 2,733, 2019년 2,533, 2020년 2,815)에 대하여 동시분석이 가능한 340종을 대상 으로 잔류농약 실태를 조사하였다(Table 5). 전체 농산물 중 검출된 농산물은 2018년 213건(7.8%), 2019년 115건 (4.5%), 2020년 129건(4.6%)으로 2018년 농산물에서 높게 나타났으며, 농약 잔류허용기준을 초과한 부적합 농산물 은 2018년 67건(2.5%), 2019년 49건(1.9%), 2020년 39건 (1.4%)이었다.

    농산물 분류에 따른 잔류농약 검출현황은 식품공전에 따 라 분류하였으며 내용은 Table 5와 같다9). 채소류는 2018 년 2,346건 중 잔류농약 검출이 181건(7.7%), 부적합 61 건(2.6%), 2019년 2,269건 중 검출 99건(4.4%), 부적합 38 건(1.7%), 2020년 2,324건 중 검출 111(4.8%), 부적합 36 건(1.5%)으로 나타났으며, 과일류의 농약 검출은 2018년 319건 중 25건(7.8%), 2019년 89건 중 5건(5.6%), 2020년 232건 중 14건(6.0%)으로 부적합은 없었다. 나머지는 미 미한 수준으로 나타났으며, 주로 채소류, 과일류, 향신식 물에서 3년간 전체 검출의 95% 이상을 차지했고, 채소류 와 향신식물이 전체 부적합의 99% 이상을 차지했다.

    3년간 가장 많은 검사 건수를 차지한 채소류의 검출 비 율을 보면 엽채류 6.5%(308건), 엽경채류 5.7%(51건), 박 과 이외 과채류 6.4%(20건), 박과 과채류 2.3%(9건) 순으 로 검출률이 높았으며, 결구 엽채류와 근채류는 상대적으 로 검출률이 낮았다. 부적합 비율에서도 엽채류 2.5%(118 건), 엽경채류 1.4%(13건), 박과 이외 과채류 1.0%(3건), 박과 과채류 0.3%(1건) 순으로 부적합이 많았으며, 결구 엽채류와 근채류는 부적합이 없었다. 엽채류가 상대적으 로 검출률과 부적합이 높은 이유는 중량에 비해 표면적이 넓어 농약 잔류 가능성이 높고, 시설재배로 인해 외부 환 경요인에 인한 농약 분해요인이 감소하기 때문인 것으로 판단된다10). 과일류에서는 핵과류 13.1%(11건), 장과류 10.7%(17건), 감귤류 6.9%(9건), 인과류 4.5%(7건), 열대과 일류 0.0%(0건) 순으로 검출률이 조사되었고 과일류 전체 가 부적합은 없었다. 핵과류와 장과류 중 가장 검출률이 높은 체리와 포도는 수입개방, 소비패턴의 변화 등으로 소 비수요가 증가하고 있는 과일로서 수돗물에 깨끗하게 세 척한 후 섭취해야 잔류농약이 상당 부분 제거되는 것으로 알려졌다11). 감귤류와 인과류에서는 감귤과 사과가 검출률 이 높았는데 이는 단위면적당 농약 살포량이 많고, 특히 감귤은 품질관리와 부패방지를 위해 저장과 유통과정에서 novaluron, chlorfenapyr 등과 같은 다량의 농약을 사용하 는 것이 영향을 준 것으로 보인다. 사과 역시 긴 재배기 간 동안 반복적으로 농약을 살포하고 있어 농약 잔류 가 능성이 높다12). 감귤과 사과는 껍질을 제거하여 안전하게 섭취할 수 있지만, 제거하면서 손이나 칼에 잔류농약이 묻 어날 수 있기 때문에 주의해야 한다13). 향신식물에서는 고 수의 농약 검출률이 24.7%(22건)로 나타났고 부적합도 22.5%(20건)으로 높게 나타났다. 이러한 현상은 향신식물 에 대한 농약 항목 기준이 부족하고 그룹 기준이 엽채류 와 엽경채류에 편중되어 있기 때문이라고 판단된다. 검사 건수가 많지 않아 검사량을 늘려야 정확한 결과를 볼 수 있겠지만 현대인들이 즐기는 기호식품으로 각광받고 있어 지속적인 모니터링이 필요하다.

    연도별로 품목별 검출현황을 비교하기 일원배치 분산분 석을 이용하여 유의확률이 P=0.965임을 확인하였다. 동시 에 Levene 통계량에서도 유의확률이 P=0.828로서 등분산 으로 나타났다. 즉 연도별 검사품목 표본추출에 있어 통 계적 오류가 없음을 확인하였다.

    PLS 제도 도입에 따른 부적합 영향 조사

    PLS 제도 도입과 연도별 부적합 현황의 연관성을 알아 보기 위해 카이제곱 검정을 실시하였다. 분석 결과, χ2=8.383, P=0.015으로 나타났으며, 유의수준 P(P<0.05) 기준에서 통 계적으로 유의하게 나타남에 따라 PLS 제도 도입과 부적 합 발생 간 연관성이 있다는 것을 알 수 있었다. 검출 현 황도 χ2=35.398, P=0.000으로 유의함에 따라 검출 발생 간 에도 연관성이 있음을 알 수 있었다. 다만 2018년과 2019 년간 부적합률 차이는 P=0.202로 유의한 차이가 없었다. 즉 PLS 제도 도입 전 2018년에는 2.5%였던 부적합률이 2019년에 도입 후에 1.9%를 거쳐 2020년에는 1.4%로 감 소했으며, 검출률도 2018년 도입 전보다 2019, 2020년에 감소하였다. 따라서 PLS 제도 도입 전 2018년보다 도입 후 2020년까지 부적합률이 유의하게 감소했음을 확인하였 다(Table 6).

    2020년 11월, 농림축산식품부와 식품의약품안전처에서 발표한 ‘농약 허용물질목록관리제도 전면시행 결과’에서도 유통단계의 전국 농산물 부적합 현황이 2018년보다 2019 년이 낮아지는 현상을 보였다14). 그러나 생산, 유통, 수입 단계 모두를 합쳤을 경우 전국 부적합률은 2018년과 2019 년도가 동일하게 1.3%를 나타냈다.

    PLS 제도 적용으로 부적합된 사례를 살펴보면 Table 7 과 같이 농약 12종이 2019년에는 25건, 2020년에 18건으 로 나타나 전체 부적합의 각각 51.0%와 46.2%를 차지했 다. 그러나 전체 부적합률은 하향추세를 보였다. 반면 PLS 제도 적용으로 인해 부적합을 면한 사례를 살펴보면 Table 8과 같이 2020년에만 농약 3종이 7건으로 나타나 2020년 전체 부적합의 17.9%로 나타났다. 이는 PLS 제도 도입이 전체적으로는 농산물 잔류농약의 부적합 감소에 기여했지 만, 세부적인 부적합 요인에도 영향을 미쳤다고 볼 수 있 다. 이에 농약의 신규, 직권 및 잠정등록과 그룹 잔류허용 기준 확대의 효과가 더욱 필요한 것으로 보인다.

    PLS 제도 도입으로 인해 관리 기준이 대폭 강화된 것 을 고려할 때 부적합이 증가할 것이라는 예상15)과 달리 오 히려 부적합 발생률은 유의하게 감소했다. 이는 농민들의 피해를 줄이기 위해 식품의약품안전처에서 2019년부터 PLS 제도를 전면 시행하면서 농약 잔류허용기준을 지속 적으로 확대하고, 상추, 시금치, 파 등의 소면적 취급 작 물이 많은 엽채류 및 엽경채류에 공통으로 적용할 수 있 는 그룹 잔류허용기준을 확대한 결과로 보인다16). 그 밖에 도 식품의약품안전처는 2021년 말까지 한시적으로 잠정 잔류허용기준 204종 농약 2,546건을 추가 설정하여 PLS 시행 보완대책도 추진하고 있다. 다만 PLS 기준을 완화시 켜 부적합을 줄이는 것이 아니라, 적합한 농산물을 재배 할 수 있도록 농약 선택의 폭을 넓히고 농약 개발과 등록 에 힘써야 하는 것이 바람직하다.

    농약 출하량 감소 역시 부적합 발생률을 줄이는 요인으 로 볼 수 있다. 2019년도에는 전년도보다 농약 출하량이 18,714톤에서 16,745톤으로 10.5%나 대폭 감소하였기 때 문이다17). 그러나 소면적 재배 작물을 위해 농약 등록을 높여 부족한 농약이 없도록 하는 조치도 필요하다.

    이번 PLS 제도 도입으로 정부는 농업인 대상의 적극적 인 홍보와 교육을 실시하여 잔류농약 관리를 강화함으로 써 올바른 농약 사용 문화가 확산되기를 기대하고 있다. 아울러 PLS 제도를 도입하면서 농산물의 엄격한 잔류농 약 관리가 가능해졌을 뿐만 아니라, 그동안 높았던 수출 장벽을 낮추고, 자연스러운 비관세 수입 장벽을 형성함으 로써 우수한 품질의 수입 농산물을 접할 수 있는 계기를 마련하게 되었다2). 따라서 이러한 PLS 제도 도입의 긍정 적인 면을 계속 유지하기 위해서는 농가의 피해가 최소화 될 수 있도록 잔류농약 검사 모니터링을 강화하여 농가수 요에 알맞은 농약 직권 등록과 잔류허용기준 설정을 확대 해야 한다. 정부의 꾸준한 정책 추진도 필요하지만 생산, 유통, 소비과정에 이르는 모든 현장 관계자들의 지속적인 협조와 노력이 무엇보다 중요하다.

    국문요약

    본 연구는 농약 허용물질목록관리제도(PLS) 도입이 농 산물 중 잔류농약 부적합에 어떠한 영향을 미쳤는지 확인 하기 위해 2018년부터 2020년까지 서울 강서지역에서 유 통되는 농산물을 대상으로 잔류농약을 검사하였다. 농산 물 8,081건을 대상으로 340종의 동시분석 농약에 대해 GCMS/ MS, GC-MSD, HPLC-MS/MS를 이용하여 분석하였고, 부적합 농산물은 2018년 67건(2.5%), 2019년 49건(1.9%), 2020년 39건(1.4%)으로 나타났다. PLS제도 도입 전과 도 입 후의 잔류농약 부적합 증감효과를 알아보기 위해 카이 제곱 검정을 통한 교차분석 결과에서 χ2=8.383, P=0.015 (95% 신뢰수준)를 나타내어 PLS 제도 도입 후에 부적합 률이 유의하게 감소함을 알 수 있었다.

    Acknowledgments

    The authors would like to thank Director Seok-Ju Cho from the Institute of Health and Environment, Seoul, Korea, for providing invaluable advice and input.

    Figure

    Table

    List of selected pesticides monitored in the study

    Analytical conditions of GC/MSD

    Analytical conditions of LC-MS/MS

    Analytical conditions of GC-MS/MS

    Results of pesticide residue monitoring in agricultural commodities in 2018-2020

    Result of the chi-square test at the level of violation due to the Positive List System

    Number of violated pesticide residues over MRLs based on the Positive List System

    Number of detected pesticide residues within MRLs based on the Positive List System

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