숲&산림 ESG

국산 ‘표고버섯’ 알고 보니 중국산(?)

김한정 의원 국회 농해수위 국감, 수입시 검역 미흡으로 식품안전에 ‘빨간불’

국산 표고버섯알고 보니 중국산(?)

김한정 의원 국회 농해수위 국감, 수입시 검역 미흡으로 식품안전에 빨간불

중국산 표고 시장잠식으로 국산 표고농가 위기

 

원산지 표시에 국내산이라고 적힌 표고의 절반이 중국산인데도 수입검역은 부실해 먹거리 안전에 불안이 가중되고 있다.

표고 재배는 기존 원목재배에서 톱밥에 첨가제를 섞어 만든 배지에 재배하는 방식으로 바뀌고 있다. 특히 중국산 톱밥배지는 국내산 배지에 비해 속성재배가 가능하고 재배공간 활용성이 높아 수입량이 늘고 있다.

 

더불어민주당 김한정 의원(경기 남양주을)에 의하면 최근 수입 톱밥배지의 수입량이 20118,171톤에서 201536,284톤으로 최근 5년간 340%이상 증가했다. 2015년에는 연간 생표고 생산량의 40%가 수입배지에서 생산된 표고로 추산되는 등 중국산 표고의 국내 표고시장 잠식이 우려되는 상황이다.

김한정 의원은 문제는 원산지 표시인데, 당초 중국산 배지에서 생산된 표고도 국내산으로 표시, 판매해 문제가 됐었다.”이후 눙식품부가 중국산 배지에서 생산된 표고를 <중국산>으로 표시하려고 했으나 결국 무산되고 국내산 톱밥배지표고는 국내산(접종·배양 국내), 수입산 톱밥배지표고는 국내산(접종·배양 (수입국))으로 표기하게 되어 여전히 원산지 표시가 명확하지 못하다.”고 지적했다.

 

김한정 의원은 중국산 톱밥배지는 중국에서 만들어지고 종균의 품종 특성도 모르기 때문에 농약과 중금속 성분 등이 포함돼 있을 가능성이 있지만 수입시 검역은 미흡한 상태이다.”이런 상태에서 원산지에 대한 말바꾸기 행정으로 소비자들이 국내산으로 표시된 표고를 믿고 구매할 수가 없게 됐다.”고 지적했다.

 

또 김한정 의원은 이로 인해 표고 수요가 감소하고 중국산 표고가 경제성을 앞세워 국내 시장을 더욱 잠식한다면 표고재배농가가 토종표고생산을 포기할 우려가 있다.”그럼에도 주무기관인 산림청은 표고종균의 보호를 위한 조치는커녕 수입배지를 사용하는 농가에 대한 현황파악도 못하고 있다.”고 비판했다.

김한정 의원은 버섯종균배지 수입시 검역을 강화해 국민의 먹거리 안전을 지켜야 한다.”또 명확한 원산지 표시기준을 도입해 국내산 표고에 대한 신뢰도를 높이고 표고농가의 피해를 최소화해 토종표고 종균을 보호하도록 노력해야 한다.”고 주문했다. 기동취재팀 kenews.co.kr


관련기사

배너
배너



배너

포토뉴스 파노라마


건강&치유여행

더보기
‘꿀벌응애’ AI로 쉽게 포착... 스마트장비 ‘비전’ 세계 최초 개발
농촌진흥청(청장 이승돈)은 반복되는 겨울철 꿀벌 집단 폐사의 주요 원인으로 지목된 ‘꿀벌응애’를 빠르고 정확하게 진단할 수 있는 세계 최초의 인공지능(AI) 기반 ‘꿀벌응애 실시간 검출장치(BeeSion)’를 강원대학교(모창연 교수 연구팀)와 공동 개발했다고 밝혔다. 지난해 미국에서도 전체 꿀벌 군집의 62%가 폐사하는 등 국내를 포함한 전 세계적으로 꿀벌 피해가 심각해지고 있다. 꿀벌 폐사를 유발하는 주요 원인으로는 꿀벌응애 감염과 그에 따른 바이러스 확산, 방제 약제 내성 증가 등이 있다. 이에 따라 농림축산식품부는 꿀벌응애 번식이 활발한 여름철을 집중 방제 기간으로 정하고 전국적으로 대응 중이다. 그러나 꿀벌응애는 벌집 내부에서 서식해 눈으로 관찰하기 매우 어렵고, 특히 여름철 고온 환경에서는 관찰‧방제가 더 힘들어 방제 시기를 놓치기 쉽다. 숙련된 양봉인도 벌통 한 개를 정밀 관찰하는 데 30분 이상이 걸리며, 특히 고령 양봉농가는 고온 다습한 여름철 야외에서 꿀벌응애를 찾아내기가 무척 어렵다. 또한, 이처럼 노동집약적이고 비효율적인 기존 방제 방식은 청년층이 양봉으로 유입되는 것을 막는 원인이 되기도 한다. 이를 해결하고자 농촌진흥청은 인공지능 기술

귀농·귀촌소식

더보기
‘꿀벌응애’ AI로 쉽게 포착... 스마트장비 ‘비전’ 세계 최초 개발
농촌진흥청(청장 이승돈)은 반복되는 겨울철 꿀벌 집단 폐사의 주요 원인으로 지목된 ‘꿀벌응애’를 빠르고 정확하게 진단할 수 있는 세계 최초의 인공지능(AI) 기반 ‘꿀벌응애 실시간 검출장치(BeeSion)’를 강원대학교(모창연 교수 연구팀)와 공동 개발했다고 밝혔다. 지난해 미국에서도 전체 꿀벌 군집의 62%가 폐사하는 등 국내를 포함한 전 세계적으로 꿀벌 피해가 심각해지고 있다. 꿀벌 폐사를 유발하는 주요 원인으로는 꿀벌응애 감염과 그에 따른 바이러스 확산, 방제 약제 내성 증가 등이 있다. 이에 따라 농림축산식품부는 꿀벌응애 번식이 활발한 여름철을 집중 방제 기간으로 정하고 전국적으로 대응 중이다. 그러나 꿀벌응애는 벌집 내부에서 서식해 눈으로 관찰하기 매우 어렵고, 특히 여름철 고온 환경에서는 관찰‧방제가 더 힘들어 방제 시기를 놓치기 쉽다. 숙련된 양봉인도 벌통 한 개를 정밀 관찰하는 데 30분 이상이 걸리며, 특히 고령 양봉농가는 고온 다습한 여름철 야외에서 꿀벌응애를 찾아내기가 무척 어렵다. 또한, 이처럼 노동집약적이고 비효율적인 기존 방제 방식은 청년층이 양봉으로 유입되는 것을 막는 원인이 되기도 한다. 이를 해결하고자 농촌진흥청은 인공지능 기술

배너