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• 산림청 국립수목원, “2021년 산림 가을 단풍 예측지도” 발표

  산림청 국립수목원(원장 최영태)은 올해 우리나라 주요 산림의 가을 단풍 절정을 예측한 지도를 발표했다. 이번에 예측한 지역은 한라산, 설악산, 지리산을 포함하여 우리나라 각 지역을 대표할 수 있는 주요 산림 18개 지역과, 권역별 국‧공립수목원 7개 지역이다.    ○ (강원) 설악산(권금성), 화악산, 강원도립화목원 (경기) 수리산, 축령산, 용문산, 국립수목원 (충북) 속리산, 미동산수목원 (충남) 계룡산, 가야산 (경북) 주왕산, 가야산, 팔공산, 대구수목원 (경남) 지리산(세석), 금원산, 경남수목원 (전북) 내장산, 대아수목원 (전남) 월출산, 상황봉 (제주) 한라산(1100도로), 교래곶자왈, 한라수목원 올해 단풍 절정은 지역에 따라 다소 차이는 있겠지만 일부 지역(제주도 등)을 제외하고 대부분 10월 하순경으로 예상된다. 설악산(권금성) 10/23(±10일), 지리산(세석) 10/20(±6일), 한라산(1100도로) 11/4(±4일) 전국 평균은 10/26일로 작년 대비 전국 평균 3일가량 늦어질 것으로 예상된다. 이번 단풍 예측은 산림청 “기후변화 취약 산림식물종 보전 적응 사업” 에 참여하는 국‧공립수목원 10개 기관에 의해 2009년부터 해당 지역별로 현장에서 직접 관측된 자료를 기반으로 딥러닝 방식을 적용하여 예측하였다.  이번 분석은 우리나라 산림 전역에 분포하고 있는 당단풍나무를 기준으로 2009년부터 2020년까지 기록된 현장관측자료(단풍>50%)를 기반으로 대표적인 기계학습(머닝러신) 방법 중 하나인 랜덤포레스트(random forest) 방식을 적용하여 우리나라 산림의 가을 단풍을 예측했다. 한편, 현장 관측이 시작된 2009년부터 우리나라 산림의 단풍절정시기는 연평균 0.4일씩 늦어지는 것으로 확인되었다.     특히, 식물의 단풍시기는 온도변화에 민감하게 반응하며, 관측 자료에 의하면 여름 기온이 1도 올라갈때마나 1.5일씩 늦어지는 것으로 나타났다.    이러한 현상에 대해 서울대학교 환경대학원 정수종 교수는 “식물에 단풍이 드는 시기가 늦어지는 것은 분명한 기후변화 시그널로써 이는 기후변화가 식생의 생장리듬을 바꾸고 있다는 명백한 증거임을 의미한다. 이뿐만 아니라 온대 산림의 식생은 대기 중 이산화탄소 농도 증가를 낮추는 중요한 흡수원이기에 식생의 생장시기가 변하는 것은 탄소순환의 변화가 생긴다는 것을 의미하므로 탄소중립이라는 국가목표 달성을 위해서라도 우리나라 산림의 식물계절 변화에 더 많은 관심을 기울여야 한다.”라고 단풍 시기의 변화에 대한 중요성을 설명했다.  국‧공립수목원의 산림식물계절 현장 관측을 주도하고 있는 국립수목원 손성원 연구사는 “식물학적 이해도가 높은 국‧공립수목원에서 직접 관측된 식물계절 현상 자료는 그 신뢰도가 매우 높다고 할 수 있으며, 앞으로 이러한 자료를 적극적으로 활용하여 단풍 및 개화 예측지도를 매년 발표할 예정이다” 라고 말했다.

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  2021-09-28

• 산림청 국립수목원, “올해 우리나라 산림의 가을 단풍 예측지도” 발표

  산림청 국립수목원은 올해 우리나라 산림의 가을 단풍 절정을 예측한 지도를 발표했다. 이번에 예측한 지역은 한라산, 설악산, 지리산을 포함하여 우리나라 각 지역을 대표할 수 있는 주요 산 19개 지역이다.     - (강원) 설악산, 화악산, (경기) 소리봉, 수리산, 축령산, (충북) 속리산, 소백산, (충남) 계룡산, 가야산, (경북) 주왕산, 가야산, 팔공산, (경남) 지리산, 금원산, (전북) 내장산, (전남) 월출산, 상황봉, (제주) 한라산, 교래곶자왈 올해 단풍은 지리산(10/12, ±5일), 소백산(10/15, ±6일), 설악산(10/17, ±9일)에서 가장 빠르게 절정을 관찰할 수 있을 것으로 보이며, 전라남도 상황봉(완도)이 10/30(±5일)로 예측된 지역 중 가장 늦게 단풍이 드는 것으로 분석되었다.    - 주왕산(경북) 10/19(±7일), 계룡산(충남) 10/20(±6일), 속리산(충북) 10/21(±5일), 한라산 1100도로(제주) 10/22(±5일), 수리산(경기) 10/24(±5일), 내장산(전북) 10/26 (±5일)로 각각 예측됨 특히, 이번 발표한 단풍예측지도는 한국생물계절관측네트워크(K-NPN)에 의해 지난 10년간의 산림 내 현장 관측 자료를 기반으로 인공지능 시뮬레이션 모델을 적용한 첫 사례로 전 세계적으로도 유사 사례를 찾아보기 힘들다.      지금까지 국내․외에서 발표된 대부분 단풍지도들은 산림의 자연식생 관측이 아닌 도시지역에서의 관측을 중심으로 부족한 관측 자료를 보충하기 위해 인공위성자료가 보조적으로 사용되고 있었다.     이번 분석은 우리나라 산림 전역에 분포하고 있는 당단풍나무를 대상으로 29개의 산림지역에서 2009년부터 2020년까지 기록된 현장관측자료(단풍>50%)를 기반으로 대표적인 기계학습(머닝러신) 방법 중 하나인 랜덤포레스트(random forest) 방식을 적용하여 우리나라 산림의 가을 단풍을 예측했다. 당단풍나무 단풍   서울대학교 환경대학원 정수종 교수는 이번에 예측된 가을 단풍지도에 대해 “단풍시기를 정확히 예측하는 것은 숲의 심미적 생태계 서비스를 넘어 기후변화에 대응하는 식생의 휴지기 변화를 이해하는데 있어서 아주 중요한 일이다. 따라서 국‧공립수목원 네트워크의 산림식물계절 관측 자료를 이용한 머신러닝 기반의 단풍예측은 인공지능 기법을 식물계절 예측에 적용한 전 세계 첫 사례로, 앞으로 장기간의 관측자료 확보를 통해 예측을 고도화 시킨다면 기후변화에 대한 생태계 변화를 예측하는데 있어서 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.”라고 전했다. 한편, 국립수목원 손성원 박사는 이번 분석 자료에 대해 “현장 관측과 인공지능기법을 활용한다면 매년 봄철이나 가을철에 발표되는 우리나라 개화, 단풍지도의 좀 더 정교한 예측 시스템 개발이 가능할 것으로 보이며, 특히 이를 위해서는 산림 내에서의 식물계절현상(phenology) 현장 관측 자료의 장기적인 축적이 무엇보다 중요하다.”라고 말했다. 당단풍나무 단풍  

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  2020-09-23