기후변화는 인간의 과도한 토지 이용과 자원 이용으로 인해 이산화탄소를 비롯한 온실가스 발생원은 늘어나고 그 흡수원은 감소해 유발된 탄소수지의 불균형과 그것이 가져오는 열수지 불균형으로 일어난다. 따라서 토지이용 강도가 높고 에너지 사용량이 많은 도시지역에서는 기후변화가 빠르게 일어나고, 그 진행 정도는 도시화 정도에 따라 달라진다. 따라서 일부 학자들은 도시화가 기후변화에 미치는 영향이 온실가스 농도가 두 배로 증가한 것보다 크다고 주장하고 있다.그러면 그렇게 다르게 일어나는 기후변화에 숲은 어떻게 반응하고, 그 반응은 어떻게 감지할 수 있을까?

▲ 그림 1. 토지이용유형 지도상에 표시한 30개 조사지역(위쪽)과 신갈나무의개엽에 필요한 누적 생육온도(159℃)에 도달하는데 필요한 날 수 등치 곡선 지도(아래쪽) <제공=이창석 교수>

꽃이 피는 시기, 단풍이 드는 시기, 개구리 울음소리가 시작되는 시기, 철새가 날아오는 시기 등 생물의 계절현상을 취미로 관찰하던 일이 근래 기후변화의 바람을 타고 중요한 연구도구로 자리 잡았다. 서울여자대학교 이창석 교수 연구팀과 환경부 국립생태원임치홍 박사는 한반도의 중앙을 가로질러 동서로 이동하며 도심, 도시 주변, 농촌 및 자연지역으로 도시화 정도가 달라 기후변화 정도가 다른 몇 지역에 디지털카메라를 설치해 우리나라 산림에서 가장 넓은 면적의 숲을 이루고 있는 신갈나무의개엽 시기를 조사·분석했다. 그들은 식물이 보이는 계절현상을 보다 자세하고 체계적으로 분석하기 위해 카메라로 찍은 영상의 실물에 추가해 파장을 분석하는 방법을 택했다. 나아가 관찰 범위를 확장시키기 위해 그 결과를 인공위성 영상 파장 분석 결과와 연동시켜 해석했다. 봄에 새 잎이 돋는 시기는 파장 분석을 통해 얻은 식생지수의 변화로부터 그 변화율이 빨라지는 시작 일을 개엽 시기로 삼았다. 개엽일을 파악한 후 개엽에 요구되는 누적 생육온도 (생리적 활성이 시작되는 5℃ 이상의 온도)를 계산해보니 그 값은 평균 159℃로 나타났다.

 

이 값을 기준으로 삼고 전국에 걸쳐 선정된 30개 지역의 신갈나무 숲을 대상으로 위성영상을 분석해 누적생육온도와식생지수를 구해 지역 간 개엽일의 차이를 파악했다. 누적생육온도의임계치159℃에 도달하는 데 필요한 날 수와 기온 사이의 관계는 위성영상 분석을 통해 얻은 자료와 전국의 93개 측후소에서 얻은 자료 둘 다에서 통계적으로 유의한 관계를 유지했다. 위성영상 분석 자료에 근거하면 기온 1℃ 상승 시 개엽일이3.8일 빨라지고 기상청 측정자료에 근거하면 기온 1℃ 상승 시 개엽일이4.8일 빨라지는 것으로 나타났다. 누적생육온도임계치에근거해파악한신갈나무의개엽일은지난100년 동안 5개 지방기상청에서 측정한 자료로부터 얻은 벚꽃 개화일 자료와도 같은 추세를 나타내었다. 이러한 결과에 근거하면, 신갈나무개엽일과 벚꽃 개화일은 지난 100년간 각각 14.5일과 10.7일 빨라졌다. 한편, 도시화 정도에 따른 개엽일 차이를 비교하면, 도심, 도시 주변 및 농촌지역에서 각각 자연지역과 비교해 개엽일이16.3일, 14.5일 및 11일이 빨라졌다. 이러한 차이를 기온 차이로 비교하기 위해 1℃ 상승 시 빨라진 개엽일 정보를 대입하면, 도심, 도시 주변 및 농촌지역은 각각 자연지역과 비교해 기온이 3.8 내지 4.6 ℃, 3.3 내지 4.1 ℃ 및 2.5 내지 3.1 ℃ 상승한 것으로 나타났다.  

 

▲ 그림 2. 온도편차의 공간 분포. 도시지역은 기준치보다 온도가 높고 자연지역은 그보다 낮은 상태를 보여주고 있다. 겨울(위 왼쪽), 봄(위 오른쪽), 여름(아래 왼쪽) 및 1월부터 7월 사이(아래 오른쪽). <제공=이창석 교수>

▲ 그림 3. 도시화율과개엽일 사이의 관계. 도시화가 많이 진행될수록 개엽일이 빨라지고 있다. ExG: 디지털 카메라영상을 분석해 구한 개엽일EVI: 인공위성영상을 분석해 구한 개엽일 <제공=이창석 교수>

 

이창석 교수 연구팀과 임치홍 박사는 이러한 연구로부터 얻은 결과를 통해 기후변화에서 온실가스의 영향보다 도시화의 영향이 더 크다고 알려진 학계의 주장을 뒷받침하고 있다. 나아가 이러한 연구결과는 향후 기후변화에 따른 생태계의 장기적 변화를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.  

 

이창석 교수 연구팀과 임치홍 박사는 이러한 연구 결과를 정리해 국제저널 Remote Sensing에 두 편의 논문으로 발표했다.

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