나무 99억 그루에 저장된 이산화탄소 양은 모두 얼마?

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인공지능으로 분석한 나무의 위성 사진. 출처= NASA 나무는 광합성을 통해 이산화탄소를 흡수하고 산소를 내뿜는 소중한 존재다. 

그리고 막대한 양의 이산화탄소를 유기물로 바꿔 잎과 줄기, 뿌리에 보존하는 중요한 역할을 담당한다. 

따라서 나무를 마구 베어내거나 태우는 것은 막대한 양의 이산화탄소를 대기 중으로 날려 보내는 것과 다름없는 일이다. 

하지만 인류는 종이와 목재가 필요하고 새로 개간할 토지가 필요해 산림을 파괴하고 있다. 

여기에 더해 세계 곳곳에서 사막화가 진행되면서 숲이 줄어들어 미래를 어둡게 만들고 있다.

그러나 이렇게 숲이 파괴되면 얼마나 많은 이산화탄소가 대기 중으로 방출되는지에 대한 답은 대부분 추정에 그치고 있다. 

나무에 얼마나 많은 탄소가 저장되어 있느냐는 기본적인 질문에 대해서 100% 신뢰할 만한 데이터가 부족하기 때문이다. 

나무에 저장된 탄소의 양은 당연히 나무에 형태와 크기에 따라 천차만별이라 지구 전체나 지역별로 얼마나 되는지 파악하기가 쉽지 않다.

여기에 대한 해결책으로 등장한 것이 인공지능( AI )을 이용한 이미지 분석 기술이다. 

미 항공우주국( NASA )의 과학자들은 인공위성 사진과 인공지능을 이용해 사막화로 몸살을 앓고 있는 사하라 사막과 그 남쪽의 반건조 지대의 나무에 저장된 탄소 총량을 계산할 방법을 개발했다.

연구팀은 30만 개에 달하는 위성 사진을 이용해 사하라 사막 및 사막 아래의 건조 지대 970만㎢ 면적에 있는 나무 99억 그루를 분석했다. 

당연히 이 많은 나무를 사람이 수작업으로 하나씩 분석할 순 없기 때문에 연구팀은 처음부터 딥러닝 기반의 인공지능과 슈퍼 컴퓨터를 이용한 연구 방법을 계획했다.

다만 인공지능이 정확한 데이터를 내놓기 위해서는 우선 정확한 정보를 이용한 학습이 선행되어야 한다. 

여기서 가장 중요한 것은 위성 사진에서 보이는 나무의 정확한 질량과 탄소 저장량이다. 

따라서 연구팀은 현지에서 나무 9000그루를 표본으로 수집해 잎사귀부터 뿌리까지 모든 질량을 측정한 후 이 데이터를 인공지능에 학습시켰다.

이렇게 측정한 탄소의 총량은 8.4억톤에 달했다. 

이를 이산화탄소로 환산하면 22.9억톤에 달한다. 

나무가 많지 않은 건조 지대와 반건조 지대에도 무시할 수 없을 만큼 많은 이산화탄소가 저장된 셈이다. 

물론 탄소 저장량은 강수량에 따라서 큰 차이가 있었다. 

연간 강수량이 200㎜에 불과한 사막 지대는 1헥타르 당 0.03톤의 탄소를 저장한 반면 강수량이 연간 1000㎜에 달하는 지역에서는 1헤타르에 평균 3.73톤을 저장해 100배 이상 차이가 났다.

연구팀이 작성한 탄소 분포도는 앞으로 기후 모델을 만들거나 개발보다 보존 가치가 높은 자연 보호 구역을 설정하는 데 큰 도움을 줄 것으로 기대된다. 

물론 사하라 지역 이외에 지구 여러 곳에 있는 나무의 질량과 탄소 저장량을 추정하는 데도 도움을 줄 것으로 예상된다.