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공포의 질문에서 예측의 질문으로

아프리카돼지열병(ASF)은 한반도를 완전히 휩쓸 것인가. 피해는 어디까지 커질 것인가. 돼지농가는 사육을 포기해야 하는가. 이 바이러스는 인간에게도 위협이 될 수 있는가. 그리고 ASF는 결국 사라질 병인가, 아니면 이 땅에 정착한 풍토병이 될 것인가. 이 질문들은 막연한 공포를 자극하기 위해 던져진 것이 아니다. 2019년 이후 축적된 방대한 데이터가 과거만을 설명하지 않기 때문이다.?




사진(클립아트코리아)/뉴스펭귄
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데이터는 원인을 따지는 질문에서 벗어나, 미래의 구조를 묻고 있다. ASF를 둘러싼 논의는 "왜 퍼졌는가"에 머물러 있지 않다. 이번 기사는 지금까지 누적된 ASF 발생 좌표에 기후와 생태 자료를 결합해 분석했다. 한반도 위에 그려지고 있는 '움직이는 바이러스 지도'를 복원하고, 그 연장선에서 2030년대 이후 사아다쿨 의 위험 지형을 예측한다.
사라지는 전염병이 아니라 정착하는 질병
한반도 ASF 전파를 이끄는 핵심 동력은 바이러스의 급격한 변이가 아니다. 확산을 바꾼 것은 다른 데 있다. 계절의 경계가 흐려졌고, 혹한은 짧아졌으며, 고도는 더 이상 장벽이 되지 못했다. ASF는 새로운 이동 질서를 갖기 시작했다. 확산의 본질은 기후와 손오공게임 지형, 그리고 숙주의 행동 변화였다. 멧돼지가 어떻게 살고, 어떻게 이동하는지가 ASF 바이러스의 이동과 확산 경로가 됐다.
계절이 바뀌어도 ASF는 사라지지 않는다. 누적된 국내외 데이터는 하나의 흐름을 가리킨다. ASF는 기후변화에 반응하며 생태계 내부로 편입되는 단계로 이동하고 있다. 한 번의 대유행으로 모든 것을 휩쓸고 지나가는 릴게임예시 '재난형 전염병'과는 다르다. 사라지지 않고, 형태를 바꾸며 세력을 넓히는 '정착형 전염병'이다. 전문가들은 "ASF는 관리 대상에서 벗어나, 지속되는 환경 변수에 가깝다"고 지적한다.
이 흐름은 국제 연구에서도 확인된다. 『Transboundary and Emerging Diseases-국경 간 전염병 및 신종 전염병』(2022)에 실린 바다이야기부활 전 세계 ASF 발생 자료 기반 메타분석은 2050년과 2070년 기후 조건에서 ASF 발생 가능성이 전반적으로 증가할 것이라고 전망했다. 유럽 사례를 분석한 후속 연구에서도 같은 결과가 반복됐다.

과거 ASF 감염 확산의 핵심 원인은 개별 국가의 방역 실패였다. 그러나 지금은 양상이 달라졌다. 기후변화로 평균 기온이 상승해 바이러스의 환경 내 생존 기간이 연장되고 있다. 저온·고습 조건에서 안정적인 ASF 바이러스는 진화를 거듭하며 더 강하게, 더 오래 활성을 유지했다. 동시에 멧돼지의 서식 범위와 이동 경로가 기후변화로 확장되면서, 바이러스는 국경과 방역망을 넘어 자연스럽게 퍼졌다.




생태통로를 이용하고 있는 멧돼지. 독자 이해를 돕기 위한 이미지로 기사 특정 내용과 관계없음. (사진 국립생태원, 본지 DB)/뉴스펭귄


환경에 남아 있는 바이러스
ASF의 위험성은 감염 개체 간 직접 접촉에만 있지 않다. 이 바이러스는 숙주를 떠난 뒤에도 다양한 환경 속에서 살아남는다. 그래서 방역은 늘 한 발 늦었다. 감염 개체를 차단해도 전파 고리가 완전히 끊어지지 않는 이유다. 바이러스는 토양과 사체, 오염된 유기물 속에 남아 새로운 숙주를 기다린다.?
2023년 『Nature Communications』에 실린 독일 프리드리히 뢰플러 연구소의 시뮬레이션 연구는 이를 분명히 보여준다. 연구진은 감염 개체 간 접촉이 거의 없는 조건에서도 환경 매개 전파만으로 바이러스가 장기간 유지될 수 있다는 사실을 밝혀냈다. 실제로 ASF는 보이지 않는 환경 저장소를 통해 조용히 그리고 더 넓게 확산됐다.
위험은 남쪽이 아니라 위로 이동한다.
ASF는 한 방향으로만 이동하지 않는다. 위도로는 남하하고, 동시에 고도로는 상승하는 형태로 나타난다. 남부 내륙 산악지역은 지리적 특성 상 기온이 상대적으로 높다. 대신 해발고도가 높아 그동안은 ASF 확산 위험에서 한발 비켜서 있었다. 그러나 기온 상승이 누적되면서 이 전제가 흔들리고 있다. 남부 내륙 고산지대의 기후와 생태 조건이 점차 중부 산악권과 비슷해지고 있기 때문이다. 전북 무주·진안과 경북 문경·상주 일대가 대표적인 사례다. 이 지역은 해발 700~1,000m 수준의 산지가 연속돼 있다. 산림 비율도 65~75%로 높다. 멧돼지가 이동하고 정착하기에 유리한 구조다.
다중 지역기후모델 앙상블 분석 결과를 보면 변화의 방향은 분명하다. 2030년대 중반 이후 이 일대에서는 겨울철 일 최저기온이 ?3℃ 이하로 떨어지는 날이 빠르게 줄어든다. 겨울 한파가 이어지는 기간이 과거보다 짧아진다는 뜻이다. SSP5-8.5 고배출 시나리오를 적용할 경우 이 경향은 더욱 뚜렷해진다. ?3℃ 이하 일수는 2010~2020년 평균 30~40일에서 2040년 전후 약 20일 내외로 감소한다. 감소 속도는 같은 기간 강원 산악권에서 나타나는 변화와 큰 차이가 없다.
현재는 남부 내륙 고산지대의 겨울 저온 지속 기간이 강원 산악권보다 짧다. 이 때문에 ASF 바이러스가 환경에 남아 생존할 수 있는 기간도 상대적으로 제한적이다. 멧돼지의 월동 생존률 역시 강원 산악권보다 낮게 평가된다. 이런 조건이 겹치면서 현재 이들 지역의 ASF 발생 잠재지수는 강원 산악권의 60~70% 수준에 머물러 있다. 그러나 기온 상승이 계속되면 이 격차는 유지되기 어렵다. 지역 간 겨울 저온 조건의 차이가 점차 줄어들기 때문이다.
2040년 전후가 되면 ?3℃ 이하 일수와 월동 환경 지표에서 통계적으로 의미 있는 지역 차이는 거의 사라진다. 이에 따라 남부 내륙 고산지대의 ASF 발생 잠재지수도 빠르게 상승한다. 분석 결과 이 지수는 강원 산악권과 거의 같은 수준으로 수렴한다. 특히 SSP5-8.5 시나리오에서는 공간적 변화가 분명하게 나타난다. 소백산과 덕유산을 잇는 남부 내륙 산악축을 따라 멧돼지 개체군의 연속성이 강화된다. 겨울철에 개체 수가 자연스럽게 줄어드는 효과도 약해진다.
이런 조건 변화로 남부 내륙 고산지대는 기존의 북부 산악권 중심 ASF 전파 구조를 보완하는 역할을 하게 된다. 일부 구간에서는 전파의 중심축이 북부 산악권에서 이 지역으로 옮겨갈 가능성도 커진다. 겨울철 기온과 멧돼지 월동 환경이 북부 산악권과 유사해지면서, ASF가 장기간 정착하고 반복적으로 확산될 수 있는 기반이 형성되기 때문이다. ASF 확산 위험이 더 이상 북부 고위도 산악지역에만 국한되지 않는다는 점을 보여준다. 기후 변화가 진행될수록 전파 위험의 공간적 중심이 남부 내륙 고산지대로 이동할 수 있음을 시사하는 대목이다.
좌표가 드러낸 세 개의 확산 축
ASF 바이러스는 아무 때나 지역을 가리지 않고 무조건 확산되지는 않는다. 2019년부터 2026년 상반기까지의 야생 멧돼지 ASF 발생 좌표를 GIS로 분석하면 세 가지 축이 뚜렷해진다.?
첫 번째는 북서?북동 산악 회랑이다. 경기 북부 접경에서 철원·화천·양구를 거쳐 인제로 이어지는 경로다. 2025~2026년 신규 발생의 58~62%가 이 회랑 반경 20km 이내에서 확인됐다.?
두 번째는 고도 상승 경로다. 감염 사체 발견 평균 고도는 2019년 420m에서 2024년 780m로 상승했다. 2026년에는 820~850m 범위에 이르렀다. 겨울과 여름의 발생 고도 차이가 거의 사라졌다는 점은 고지대가 연중 서식 공간으로 전환됐음을 의미한다.?
세 번째는 남하 경로다. 충북 단양·제천 인근에서 확인되던 감염 지점은 2025~2026년 들어 경북 북부 내륙 산악권으로 점진적으로 이어지고 있다.?
숫자가 증명한 계절의 붕괴
기상청의 지역별 월평균 기온·강수량과 ASF 발생 건수를 결합해 재분석한 결과는 명확하다.겨울 최저기온과 이듬해 상반기 ASF 발생 건수 사이에는 안정적인 양의 상관관계가 나타난다. 강원 산악권에서는 1월 평균 최저기온이 평년보다 1℃ 높았던 해에 다음 해 4~6월 ASF 발생 건수가 평균 20% 증가했다.
국립생태원의 장기 자료는 이를 더 구체적으로 보여준다. 겨울 최저기온 ?10℃ 이하 유지 기간이 10일 줄어들 때마다 멧돼지 월동 생존율은 7~9% 증가했다. 이는 개체 수 증가로 이어져, 봄철 번식 성공률과 초기 개체군 밀도를 동시에 끌어올리는 결과로 나타났다.
강수도 중요하다. 2024~2025년 여름 국지성 집중호우가 잦았던 지역에서는 가을철 ASF 발생 지점의 공간 분산도가 이전 평균보다 1.3배 확대됐다. 집중호우는 토양을 교란하고, 감염 사체 바이러스를 계곡과 하천을 따라 재배치했다. 직접 접촉이 없어도 감염 위험이 형성되는 이유다.
감염 방식이 바뀌고 있다
ASF의 경고는 발생 건수보다 전파 방식의 변화에서 더 분명해진다. 2019~2020년 농가 ASF 평균 폐사율은 92%에 달했다. 방역 강화로 농장 내 대규모 발생은 다행히 억제되긴 했다. 하지만 야생 멧돼지의 집단 감염은 달랐다. 2022~2026년 자료를 보면, 단일 개체 감염 이후 2~4주 내 인접 개체군으로 확산되는 비율이 과거보다 1.6배 증가했다. 바이러스 독성의 변화가 아니라, 환경 조건이 연쇄 감염을 구조적으로 허용하고 있음을 의미한다.

유럽식품안정청(EFSA)이 제시한 '환경적 지속성에 의해 주도되는 전파' 개념이 이를 설명한다. 바이러스가 토양과 사체에서 오래 살아남을수록 개체군 밀도가 낮아도 감염 고리는 끊어지지 않는다. 실제로 최근 들어 감염 지점 간 거리는 늘었지만, 발생 간 시간 간격은 오히려 짧아졌다. 바이러스가 숙주를 쫓는 것이 아니라 환경에 남아 기다리는 구조로 바뀐 것이다.




ASF 바이러스는 아무 때나 지역을 가리지 않고 무조건 확산되지는 않는다. ASF 발생 좌표를 GIS로 분석하면 세 가지 축이 뚜렷해진다. 사진은 독자 이해를 돕기 위한 이미지. (사진 클립아트코리아)/뉴스펭귄


끝나지 않는 질병과 바뀌는 방역
ASF가 인간에게 감염된 사례는 아직 보고되지 않고 있다. 그러나 이 질병이 남기는 사회적·경제적 파장은 전혀 다른 문제다. ASF 바이러스가 야생 멧돼지 집단에 안정적으로 정착하면서, 농가가 감당해야 할 위험은 해마다 누적되고 있다. 초기에는 외부에서 유입되는 예외적 사건으로 인식됐지만, 시간이 흐를수록 질병은 생태계의 일부처럼 작동하기 시작했다.?
바이러스가 특정 지역의 야생 개체군 안에서 지속적으로 순환하면, 방역의 성격도 근본적으로 바뀐다. 한 번 차단하면 끝나는 단기 대응은 더 이상 유효하지 않다. 대신 상시 감시와 반복 대응을 전제로 한 관리 체계가 필요해진다.
이 과정에서 농가의 선택과 고민은 깊어진다. 지역별 방역 인프라의 수준과 행정 대응 능력이 훨씬 더 큰 영향을 미치기 때문이다. 멧돼지 개체 수 조절, 사체 수거 속도, 울타리 관리, 이동 제한의 지속성 같은 요소들이 복합적으로 작용한다. 여기에 정책 지원의 안정성이 더해진다. 보상 체계가 일관되지 않거나 장기 전망이 불투명하면, 농가는 질병보다 불확실성을 더 큰 위험으로 인식하게 된다. 결국 사육을 계속할지 포기할지는 바이러스 자체보다 관리 환경의 신뢰도에 달려 있다.
현재의 기후 경로가 유지될 경우 ASF의 확산 양상도 변한다. 극단적 저온이 줄어들고 계절 변동성이 완화되면, 바이러스는 폭발적으로 확산되기보다는 낮은 수준에서 지속적으로 발생하는 단계로 이동할 가능성이 커진다. 특정 지역에서 산발적인 발생이 반복되는 풍토병적 상태에 가까워진다는 뜻이다. 이런 상황은 방역 실패로 오해되기 쉽다. 그러나 과학적으로 보면 반드시 그렇지는 않다. 질병과 숙주, 그리고 환경 조건이 새로운 균형점에 도달했음을 의미할 수 있기 때문이다.
바이러스는 완전히 사라지지 않지만, 확산 속도는 일정 수준에서 제한된다. 야생 개체군은 감염과 생존을 반복하며 구조가 재편된다. 방역도 급격한 차단에서 위험을 낮게 유지하는 방향으로 전환해야 한다. 방역 목표 역시 '근절'에서 '관리'로 잡아야 한다. ASF를 둘러싼 문제는 기후 변화와 생태계 적응, 그리고 농업 정책이 맞물린 장기적 관리 과제로 성격이 바뀌고 있다.
움직이는 기후, 고정되지 않는 방역 지도
ASF 확산은 과거의 지도를 따르지 않는다. 기후변화로 바이러스 이동 경로도 함께 바뀌고 있다. 야생 생태계에 정착한 질병은 멈춰 서지 않는다. 환경 조건이 허용하는 곳으로 조용히 방향을 바꾼다.?
방역의 질문은 끝나는 시점을 묻지 않는다. 위험이 언제, 어디에서 다시 커질지를 얼마나 앞서 읽을 수 있느냐가 핵심이 된다. ASF는 단일 질병의 문제가 아니다. 붕괴된 계절 속에서 인수공통전염병이 어떤 방식으로 살아남는지를 보여주는 하나의 사례다.?
데이터와 예측이 현장보다 먼저 움직일 때, 방역은 뒤쫓는 대응에서 벗어나 주도하는 관리가 된다. 움직이는 지도 위에서 선택권을 쥐는 일은 결국 과학의 속도에 달려 있다.