99억 개의 나무가 저장하고 있는 이산화탄소의 양은?

 
(Wood, foliage and root carbon of 9,947,310,221 trees with crown area >3 m2 across 9.7 million km2 were mapped. a, Our study covered the southern Sahara, the Sahel and the northern Sudanian zone of Africa and showed the aggregated carbon density (foliage + wood + root) per hectare for 9,947,310,221 tree crowns from the 0–1,000 mm year−1 mean precipitation area. The isohyets mark the 150, 300, 600 and 1,000 mm year−1 rainfall zones (from north to south). b, Example showing the woody carbon stock of each single tree for an agroforestry area in Senegal. c, Mean tree carbon density at the 5th, 25th, 75th and 95th percentiles along the rainfall gradient for wood, foliage and root carbon. d, Mean carbon stock of individual trees at the 5th, 10th, 25th, 75th, 90th and 95th percentiles along the rainfall gradient. Our definition of a tree is a green leaf crown >3 m2 with an associated shadow. Credit: Nature (2023). DOI: 10.1038/s41586-022-05653-6)

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기후에서 나무의 중요성은 더 말할 필요가 없을 정도로 중요합니다. 광합성을 통해 이산화탄소를 산소로 바꿀 뿐 아니라 바이오매스의 형태로 이산화탄소를 저장하기 때문입니다. 하지만 그 양이 얼마나 되는지 측정하기는 쉽지 않습니다. 각각의 나무가 저장하고 있는 탄소의 양은 잎과 줄기 뿐 아니라 뿌리까지 넓게 분포하고 있기 때문입니다. 나무마다 그 양이 다르다는 점은 말할 필요도 없습니다.

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나사의 과학자들은 이 한계를 극복하기 위해 강력한 슈퍼 컴퓨터와 딥 러닝 기반의 인공지능을 이용해 위성 이미지를 분석했습니다. 사하라 사막 및 그 사하라 남쪽의 반건조 지대 970만㎢의 위성 사진 30만 장을 분석해 50cm 의 해상도로 99억 개의 나무의 탄소 저장량을 분석했는데, 정확한 분석을 위해서 현지에서 나무를 실제 수집해서 정확한 생물량을 구하는 작업이 선행됐습니다. 이렇게 모은 자료를 토대로 9000개의 나무 데이터를 학습한 후 실제 나무 이미지 99억 개를 분석한 것입니다. (아래 영상 참조)

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(동영상)

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연구 결과 예상할 수 있는 대로 건조 및 반건조 지대에서도 강수량이 많을수록 나무의 생물량과 탄소 저장량은 늘어났습니다. 탄소의 양은 연간 강수량이 200mm 이하인 가장 건조한 지역에서는 헥타르 당 0.03Mg (Mg은 1톤에 해당)에 불과했으나 강수량이 연간 1000mm에 달하는 지역에서는 3.73Mg에 달했습니다. 저장된 탄소 중에서 잎의 비중은 3%에 불과했으며 뿌리의 비중은 15-20% 정도였습니다.

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연구 지역에 있는 99억개의 나무의 총 탄소 저장량은 0.84Pg (페타그램, 1Pg = 10억톤)에 달했습니다. 다시 말해 8.4억톤이라는 이야기입니다. 이산화탄소로 환산하면 22.9억톤에 해당합니다. 상대적으로 나무가 적은 건조 지대와 반건조 지대라도 면적을 고려하면 그렇게 적지 않은 양의 이산화탄소를 저장하고 있기 때문에 만약에 이들이 없다면 지구 온난화는 더 심각해질 수밖에 없습니다. 사막의 팽창을 저지하고 기존에 있는 나무를 최대한 보호하기 위해 노력해야 하난 이유입니다.

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이번 연구는 거대한 빅 데이터와 이를 처리할 수 있는 인공지능, 그리고 슈퍼컴퓨터의 능력을 보여준 것으로 평가됩니다. 사람이 수작업으로 이렇게 많은 나무의 질량을 추정할 순 없기 때문입니다. 이렇게 얻은 정보는 앞으로 더 정교한 기후 모델을 만드는 데 도움을 줄 것으로 기대됩니다.

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참고

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https://phys.org/news/2023-03-nasa-captures-sequestered-carbon-billion.html

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Compton Tucker et al, Sub-continental-scale carbon stocks of individual trees in African drylands, Nature (2023). DOI: 10.1038/s41586-022-05653-6

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Jules Bayala et al, Carbon stocks of billions of individual African dryland trees estimated, Nature (2023). DOI: 10.1038/d41586-023-00531-1

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