노르웨이 양식 연어 연간 5480만 마리 폐사, 사인 3분의 2가 손상·환경·"원인 불명"

노르웨이 수의연구소의 《2025년 어류 건강 보고서》(Fiskehelserapporten 2025)의 폐사 데이터는 명확한 숫자를 제시한다. 지난해 해수 양식 단계에서 총 5480만 마리의 연어가 폐사했다. 어류 건강 생물학자이자 AquaPredict의 일상 책임자인 Kjetil Korsnes는 2026년 11월 5일 노르웨이 수산 양식 정보 사이트 iLaks에 기고하면서, 이 보고서의 폐사 원인 분류를 둘러싸고 한 가지 질문을 제기했다. 등록된 폐사어 중 약 3분의 2가 손상, 환경 또는 원인 불명으로 인한 것이며, 우리는 어류가 언제, 어디서 손실되었는지는 알지만, 부족한 것은 어류가 폐사하기 전 체내에서 무슨 일이 일어났고 왜 손실되었는지에 대한 측정이다.

보고서는 등록된 폐사어의 폐사 원인을 다음과 같이 분류했다. 손상과 외상이 33.5%, 원인 불명이 27.4%, 환경 조건이 4.3%로, 세 항목을 합하면 약 3분의 2에 달한다. Korsnes는 글에서 "원인 불명"은 정직한 등록이지만 진단은 아니며, 이는 원인을 설명할 수 있었던 지표들을 우리가 측정하지 않았다는 것을 의미한다고 밝혔다. 그는 처리 작업(예: 이가 제거)이 손상에서 큰 비중을 차지할 때, 문제는 어류가 처리되었는지 여부가 아니라 왜 견디지 못했는지인 경우가 드물지 않다고 언급했다.

글은 Øyvind Hilmarsen의 최근 견해, 즉 수산 양식업은 데이터를 보유하고 있으면서도 사용하지 않는다는 주장을 인용하며 이에 동의를 표하는 한편, 또 다른 질문을 제기한다. 우리에게 올바른 데이터가 있는가 하는 점이다. Korsnes는 생산 시스템은 어류가 언제 어디서 손실되었는지를 보여주고, 환경 로그와 물 시료는 어류가 어떤 환경에 놓였는지를 보여주지만, 둘 다 어류 체내에서 무슨 일이 일어났는지, 어류가 받은 부하를 보상할 수 있는지를 보여주지 않으며, 바로 이것이 그동안 빠져 있던 고리라고 썼다.

그가 제시한 방법은 혈액 검사다. 수조나 가두리에서 혈액 시료 한 점을 채취하면 필요한 정보를 비교적 빠르게 얻을 수 있으며, 삼투 조절(이온 균형), 호흡, 스트레스 부하, 신장 기능, 에너지 상태 등 핵심 생리 반응을 동시에 측정하고, 측정값을 체중에 맞게 보정한 정상 범위와 비교한다. 글은 새로운 점이 개별 수치가 아니라 이 수치들을 하나의 메커니즘 전체로 읽고, 동일 시설의 수질 및 생산 조건 데이터와 결합하는 데 있다고 밝혔다.

글은 혈액 검사 기술을 사용한 세 시설 사례를 제시한다. 첫째, 한 종묘 시설에서 선별 다음 날 폐사 피크가 나타났고, 쉽게 내릴 수 있는 결론은 선별 자체에 문제가 있다는 것이었다. 그러나 혈액은 어류가 이미 이온 조절 능력을 상실해 회복할 수 없음을 보여주었고, 수질 화학 조건이 같지만 처리하지 않은 수조는 정상 상태였다. 수질 분석이 원인을 드러냈다. 물의 화학적 조성이 난점이었고, 시설이 염 형태로 이온을 첨가한 후 폐사율은 배경 수준으로 떨어졌다. 둘째, 다른 시설에서 입식 전에 염 사료 사용을 시험했고, 염 사료 급이군과 일반 사료군 두 그룹을 두었다. 염 사료군은 이온 균형을 유지했고 해수에서 첫 주 폐사율이 더 낮았지만, 혈액은 완충 능력이 약한 수체에서 두 그룹이 받는 부하가 동일함을 보여주었다. 염 사료는 어류의 이온 조절을 도왔지만 근본 원인은 수질 화학에 있었고, 이는 많은 시설에서 흔한 난제이며, 수체가 용량 상한을 제시하고 혈액은 그 상한이 나타나는지, 언제 나타나는지를 보여준다. 셋째, 한 어류 운송 체인에서 각 처리 단계 전후에 채혈했고, 이온 손실은 운송 도중에 이미 시작되었으며, 수령 측의 펌핑이 가장 무거운 단계였다. 생리 지표는 강한 스트레스 부하와 삼투 조절 능력 저하를 보여주었고, 이를 통해 체인 내 핵심 단계를 찾아냈으며 후속 처리 전 회복을 위한 목표를 설정했다.

Korsnes는 이 세 사례의 공통 패턴을 요약한다. 처리 작업은 종종 촉발 요인이며, 환경이 어류의 견딤 여부를 결정한다. 혈액 데이터가 없으면 촉발 요인만 보게 되고, 수질 및 생산 데이터가 없으면 혈액 데이터를 온전히 이해할 수 없으며, 둘의 결합이 답을 준다.

글은 같은 논리를 해수 단계로 확장한다. 이가 제거 또는 다른 처리 전에 채혈하여 어류가 견딜 수 있는지 보고, 처리 직후 채혈하여 부하를 측정하며, 이후 수일간 채혈하여 어류가 회복되는지 확인하고, 이 데이터를 가두리의 온도, 산소, 염분, 밀도, 급이 및 가두리별 일일 손실과 나란히 놓는다. 글은 이렇게 하면 "원인 불명"의 일부를 생리학적 설명으로 전환할 수 있고, 처리 날짜를 달력이 아니라 어류의 상태에 따라 정할 수 있으며, 어류에 부하를 주기 전에 계획된 이가 제거를 견딜 수 있는지 판단할 수 있다고 밝혔다. 종묘 사례는 또한 어류가 저하된 삼투 조절 능력을 지닌 채 해수로 들어가 이 문제를 해수 단계로 가져올 수 있음을 보여준다. 어류에 잠재적 생리 문제가 있으면 그 견고성, 즉 또 한 번의 부하를 견딜 수 있는 잔여 능력이 감소한다.

글은 필요한 데이터 범주를 나열한다. 생산 데이터, 즉 밀도 및 단위별 일일 손실과 연결된 처리 로그, 환경 측정, 즉 측정 장소와 시간을 표시하고 어류가 받는 부하를 보여주는 데이터, 혈액 시료, 즉 핵심 작업 전(및 후)에 채취하여 어류의 상태를 보여주는 데이터다. 글은 마지막으로 측정하고, 이해하고, 조치를 취하고, 다시 효과를 측정하는 과정을 통해 어류가 무엇이 문제인지를 계속 보여주었지만 우리가 그것을 측정하지 않았을 뿐이며, 이렇게 해야 양식업의 폐사율을 낮추고 약 5% 목표에 더 가까워질 수 있다고 썼다.

글에 표시된 자료 출처는 다음과 같다. Modal, T., Wiik-Nielsen, J., Oliveira, V.H.S., Svendsen, J. C. og Sommerset, I. 2026. Fiskehelserapporten 2025, 제2장(폐사 숫자) 및 제2.5장(원인별 분류, 표 2.5.2), 노르웨이 수의연구소 보고서 시리즈 제5a/2026호, iLaks 기사 《수산 양식업은 데이터를 보유하고 있다, 이제 사용할 때다》(Øyvind Hilmarsen, FHF), AquaPredict가 제공한 혈액 검사 기술을 사용한 세 시설의 데이터 사례.