AI 기반 시계열 분석을 통한 저지대 침엽수림의 탄소 흡수원 임계점 규명

김민석1*, 최희도1, 임철희1

(1국민대학교 산림환경시스템학과)

Identification of Carbon Sink Tipping Points in Lowland Coniferous Forests Using AI-Based Time-Series Analysis

Min-Seok Kim1*, Hee Do Choi1, Chul-Hee Lim1

(1Department of Forestry, Environment and Systems, Kookmin University)

요약: 기후변화 가속화로 산림의 구조적 안정성이 위협받고 있다. 그러나 현행 모니터링은 NDVI, 엽면적지수 등 외형적 지표에 의존하여 산림 생태계의 임계점 전조 현상을 포착하는 데 한계를 보인다. 이에 본 연구는 조기 경보 신호(EWS) 이론을 적용하여 강원도 산림의 시공간적 취약성을 정밀 진단하고, 앙상블 기계학습 기반 임계점 예측 시스템을 구축하고자 한다. 1990-2025년 35년간 Landsat 시계열 데이터(30m 해상도)와 GEDI LiDAR 바이오매스, 산림청 임상도를 통합 분석하였다. 고도별 및 수종별 계층화를 통해 자기상관계수(AR1), 분산 등 EWS 지표를 추출하였으며, Random Forest, XGBoost, SVR 앙상블 모델로 임계점 도달 확률을 예측하였다. 그 결과, 저지대 침엽수림에서 2010년 이후 고지대 대비 4.7배 높은 임계 감속 현상이 확인되었다. 또한 외형적 활력도(NIRv) 증가에도 불구하고 시스템 불안정성이 동반 상승하는 Greening Paradox가 관찰되었으며, GEDI 분석 결과 저지대 바이오매스는 고지대의 60% 수준으로 구조적 쇠퇴가 진행 중이었다. 앙상블 AI 모델 또한 여름철 평균기온 +1.9°C 상승 시 저지대 침엽수림이 비가역적 붕괴 단계로 전이될 것으로 예측하였다. 이에 따라 본 연구는 위성 기반 EWS 지표와 AI 모델링을 통합하여 외형적 성장에 가려진 산림의 구조적 취약성을 정량화하였으며, 기후 적응형 능동적 관리로의 정책 전환을 위한 과학적 근거를 제시한다.

Abstract: Accelerating climate change threatens forest structural stability, yet current monitoring fails to detect tipping points; thus, this study applies Early Warning Signals (EWS) theory and ensemble machine learning to diagnose vulnerabilities in Gangwon State forests. By integrating 35-year Landsat time series (1990–2025) and GEDI LiDAR data, we found that lowland needleleaf forests have exhibited "Critical Slowing Down" 4.7 times higher than highlands since 2010. Notably, a "Greening Paradox" emerged where systemic instability escalated despite increasing surface vitality (NIRv), with biomass levels at only 60% of highlands, indicating structural decline. Ensemble AI models predict an irreversible transition to collapse if summer mean temperatures rise by +1.9°C. This study quantifies vulnerabilities masked by superficial growth, providing scientific grounds for transitioning to active, climate-adaptive forest management.

사사: 본 연구는 과학기술정보통신부 재원의 한국연구재단 이공분야기초연구사업(우수신진연구)

(과제번호: 2022R1C1C1008489)의 지원으로 수행되었습니다.