기후변화에 따른 편백과 일본잎갈나무의 조림적지 분포 예측

이두희1*, 임철희2, 안현권3, 김현준1

(1전남대학교 산림자원학과, 2국민대학교 산림환경시스템학과, 3국민대학교 산림자원학과)

Estimating Chamaecyparis obtusa and Larix leptolepis Habitat Distribution to Climate Change

Du-Hee Lee1*, Chul-Hee Lim2, Hyeon Kwon Ahn2, Hyun-Jun Kim1

(1Department of Forest Resources, Chonnam National University,

2Department of Forestry, Environment, and Systems, Kookmin University,

3Department of Forest Resources, Kookmin University)

요약: 기후변화는 산림의 종 분포와 서식지 변화에 큰 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 SSP 기후변화 시나리오에 따른 국내 주요 조림수종인 편백과 일본잎갈나무의 조림적지를 예측하고자 수행되었다. 제7차 국가산림자원조사(NFI7)를 바탕으로 두 수종의 식생 데이터를 구축하였으며, 기후변수와 환경변수를 통합한 기계학습 모델을 사용하여 조림적지 변화를 예측하였다. 이 모델링 결과에 따르면 편백의 조림적지는 현재 남부지방으로 국한되어 있지만, SSP1에서 SSP5로 기후변화가 가속화 될수록 백두대간을 제외한 전국으로 조림적지가 확대되었다. 반면에 남부지방을 제외한 전국이 조림적지인 일본잎갈나무는 기후변화가 진행될수록 조림적지의 면적이 축소되는 것으로 예측되었다. 대표적인 난대수종인 편백과 대표적인 온대수종인 일본잎갈나무의 이러한 상반되는 조림적지 변화는 향후 우리나라의 조림과 산림 수종 분포에 대한 새로운 패러다임을 초래할 것으로 예상된다.

Abstract: Climate change will significantly impact the distribution and habitat of forest species. This study was conducted to predict changes in the suitable afforestation areas for Chamaecyparis obtusa and Larix leptolepis, the most widely planted coniferous trees in Korea, will change under SSP scenarios. Based on data from the NFI7, vegetation data for the two tree species were constructed, and a machine learning model integrating climate and environmental variables was used to predict changes in afforestation areas. Currently, Chamaecyparis obtusa is suitable for afforestation only in the southern region. However, as climate change accelerates from SSP1 to SSP5, its suitable afforestation area is expected to expand nationwide, excluding the Baekdudaegan mountain range. Larix leptolepis is currently suitable across the entire country except the southern region, but its suitable area is predicted to decrease as climate change progresses. The study concludes that these contrasting changes will create a new paradigm for future afforestation and forest species distribution in Korea.

Key words: BIOMOD2, Ensemble model, Species distribution models,  SSP scenarios

사사: 본 연구는 산림청 연구과제(과제번호: 2022464B10-2224-0201)와 2024년도 교육부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 지자체-대학 협력기반 지역혁신 사업의 결과입니다(2021RIS-002).