기후 시나리오(SSP, RCP)와 AI를 활용한 장기 도시 나무 건강 예측

 

도시 숲은 단순한 녹음을 넘어, 탄소 흡수와 열섬 완화, 미세먼지 저감, 시민 건강 증진 등 도시의 기후 회복력을 유지하는 핵심 생태 인프라로서 역할을 한다. 그러나 예상보다 빠르게 진행되는 기후 변화와 병해충 확산, 가뭄·폭염 같은 극단적 기후 현상은 과거 방식만으로는 도시 나무의 건강과 기능을 충분히 지킬 수 없음을 보여주고 있다. 이에 최근 AI와 기후 시나리오(SSP, RCP)를 결합하여 병해 발생, 고사율, 탄소 흡수량 변화를 장기적으로 예측하고, 보다 선제적인 도시 숲 관리 전략을 설계하는 시도가 주목받고 있다. 이 글에서는 기후 시나리오와 AI가 결합하여 어떻게 도시 숲 건강 예측 방식을 혁신하는지, 기술적 구조와 실제 사례, 그리고 정책·산업·시민 참여로의 확장까지 다각적으로 살펴본다.

 

기후 시나리오와 AI 결합의 필요성 - 불확실한 미래를 데이터로 읽다

과거 도시 숲 관리 방식은 주로 과거 10년에서 20년간의 기후 데이터와 병해 기록을 바탕으로 단순한 통계적 추세를 예측했다. 하지만 기후 변화는 과거와 전혀 다른 양상을 보이며 도시 숲의 건강에 복합적이고 비선형적인 영향을 준다. 기온 상승, 강수 패턴 변화, 대기질 악화, 토양 산성화, 그리고 병해충 이동 경로 변화 등이 복합적으로 작용해 나무의 고사율과 탄소 흡수량에 큰 변화를 준다.
이런 예측 불가능성을 해결하기 위해 국제사회는 기후 시나리오(SSP, RCP)를 개발했다. RCP(Representative Concentration Pathways)는 이산화탄소 농도 상승 경로에 따라 미래 기후를 예측하고, SSP(Shared Socioeconomic Pathways)는 인구·경제·기술 발전·정책 등 사회적 요소를 반영한 기후 시나리오다. AI는 이러한 방대한 시나리오 데이터를 도시 나무 건강 예측에 결합해, 과거가 아닌 ‘가능한 미래’를 예측하고 대응 전략을 설계하는 데 기여한다.

 

AI가 분석하는 도시 나무 건강 예측의 구성과 미래를 예측하는 알고리즘

AI 기반 도시 나무 건강 예측은 크게 다섯 단계로 구성된다.
첫째, 데이터 수집 단계에서는 IoT 토양 센서로 토양 수분, pH, 염분 농도, 기온·습도·강수량 등의 데이터를 실시간 수집하고, 드론·위성 영상으로 병해 발생 위치, 수관 상태, 고사목 현황을 파악한다. 둘째, 데이터 통합·정규화 단계에서는 다양한 형식의 데이터를 시간·공간 축과 결합해 표준화한다.
셋째, AI 분석 단계에서는 딥러닝과 시계열·공간 군집 분석 기법을 이용해 “기온 2℃ 상승 시 병해 발생률 25% 증가” 같은 상관관계를 도출한다. 넷째, 기후 시나리오 적용 단계에서는 RCP(예: RCP4.5, RCP8.5)와 SSP(예: SSP2, SSP3) 데이터를 적용해 병해 확산, 고사율, 탄소 흡수량 변화를 10년·30년 단위로 예측한다. 마지막 다섯째, 시각화·활용 단계에서는 분석 결과를 대시보드·앱·VR 등으로 시각화하여 정책 결정, 예산 편성, 시민 참여 전략에 활용한다.
AI는 단순 예측을 넘어 “왜 이 지역에서 병해 발생 위험이 높아질까?”, “어떤 수종을 도입해야 리스크를 줄일 수 있을까?” 같은 질문에 정량적 근거를 제공한다.

 

 

 

 

 

AI를 활용한 장기 도시 나무 건강 예측에 관한 사례

국내 K도시는 AI와 RCP 시나리오를 결합해 2030년·2050년 병해충 확산 지도와 탄소 흡수량 변화를 시각화했다. 그 결과 병해 고위험 지역에 급수·방제 예산을 집중 배치해 피해 면적을 18% 줄이고, 탄소 흡수량 감소를 최소화했다. 도쿄 도청은 벚꽃나무 중심의 단일 수종 구조가 RCP8.5 시나리오에서 고사율을 크게 높인다는 AI 분석을 근거로, 수종 다양화 정책을 추진했다.
미국 LA는 도시 숲 탄소 흡수량 예측을 AI와 RCP 시나리오로 시각화해 탄소 배출권 정책과 연계, 기업 후원과 재원을 확보했다. 유럽의 한 도시는 디지털 트윈과 AI를 결합, 폭염·가뭄 시나리오를 VR로 시민에게 체험시켰고, 정책 담당자는 예산 편성과 장기 도시 숲 설계를 개선했다. 이처럼 AI와 기후 시나리오는 도시 숲 관리가 정책, 산업, 시민 참여로 이어지는 스마트 생태 플랫폼으로 진화하게 했다.

 

AI와 기후 시나리오 결합에 의한 장기 도시 나무 건강 예측에 따른 가치와 미래

AI와 기후 시나리오 결합의 가치는 단순히 병해 예측에 그치지 않는다. 첫째, 병해와 고사목 발생을 줄여 도시 숲의 탄소 흡수·열섬 완화·미세먼지 저감 기능을 유지·확대한다. 둘째, 기후 리스크를 예측해 필요할 때만 급수·방제를 시행, 예산과 자원을 효율화한다. 셋째, 시민과 정책 결정자는 데이터를 통해 “왜 지금 투자해야 하는가”를 직관적으로 이해하고 행동으로 옮긴다.
미래에는 AI가 디지털 트윈·메타버스와 결합해 기후 시나리오별 병해 확산, 탄소 흡수량 시뮬레이션을 실시간으로 확인할 수 있다. 탄소 금융 시장에서는 AI 기반 탄소 흡수량 데이터가 신뢰성 있는 배출권 기준으로 활용된다. 교육·관광·문화 콘텐츠로 확장되어 도시 브랜드를 강화하고, 세대별 참여를 촉진한다. AI는 도시·자연·사람을 데이터로 연결하며, 기후 위기 속 지속 가능한 도시 설계의 중심 도구로 자리 잡는다.


AI와 기후 시나리오(SSP, RCP)의 결합은 도시 나무 건강을 과거 중심 예측에서 장기 전략 설계로 바꿨다. 데이터는 정책, 산업, 교육, 시민 참여로 이어지고, AI는 도시와 자연, 사람을 연결하는 지속 가능한 미래의 핵심 기술로 자리 잡는다.