AI로 산림탄소흡수량 예측정밀도 높인다…산림과학원, 연구 착수

(대전=연합뉴스) 이은파 기자 = 산림청 국립산림과학원이 인공지능(AI)을 활용해 국내 산림의 탄소흡수량 예측 정밀도를 높이는 연구에 나섰다.

국립산림과학원은 전국 주요 산림에 설치된 플럭스타워 관측자료와 인공위성 영상 등을 결합한 AI 알고리즘을 통해 산림의 연간 탄소흡수량을 정량화한 '산림 탄소지도'를 전국 단위로 제작해 탄소흡수량의 정밀도를 향상하는 연구를 진행하고 있다고 22일 밝혔다.

최근에는 정지궤도 위성을 활용한 탄소흡수량 예측 기법을 일본 치바대학교 등과 공동 개발하기도 했다.

플럭스타워는 산림과 대기 간 이산화탄소 교환량을 실시간으로 관측하는 시스템으로, 산림생태계의 생산성과 건강성을 평가하는 핵심 장치다.

산림과학원은 이번에 1차로 지난 25년간 축적된 산림 탄소 플럭스 정보(1초당 10회 연속 관측)와 위성 영상, 국가산림자원조사 결과 등 빅데이터를 AI로 통합 분석해 탄소흡수량을 정밀하게 산정했다.

산정 결과 전남·경남 등 남부지역과 강원 산간 산림에서 탄소흡수량이 높게 나타났으며, 계절별로는 특히 봄철에 증가하는 경향을 보였다.

다만 영남권 등 일부 지역에는 산림 플럭스타워가 설치돼 있지 않아 관측자료가 부족하고, 이로 인해 정확도에서 지역적 편차가 존재했다.

산림과학원은 이를 위해 산림 플럭스타워 추가 설치와 AI 알고리즘 고도화 연구를 포함한 중장기 계획을 수립 중이다.

김아름 산림생태연구과 연구사는 "정량화된 산림 탄소흡수량 데이터는 탄소중립 전략과 국제 산림 협력 정책 추진의 필수 자료"라며 "실측 기반 빅데이터 확충과 AI 기술 적극 활용을 통해 더 정밀한 산림 탄소 예측 시스템 개발하겠다"고 말했다.

sw21@yna.co.kr

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