AI가 제안하는 도시 숲 수종 다양화 전략과 기후 리스크 대응

 

도시 숲은 단순한 경관을 넘어, 탄소 흡수·열섬 완화·미세먼지 저감 등 기후 위기 시대의 핵심 생태 인프라다. 그러나 기온 상승, 가뭄, 집중호우 같은 기후 리스크는 특정 수종의 고사율을 높이고, 병해충 확산을 가속한다. 한 도시의 숲이 몇몇 수종에 지나치게 의존하면, 병해나 기후 변화로 대규모 피해가 발생할 위험이 커진다. 이에 ‘수종 다양화’는 도시 숲의 기후 회복력과 탄소 흡수 기능을 유지하기 위한 핵심 전략으로 부상하고 있다. 최근 AI는 위성·센서·기후 시나리오·병해 데이터 등을 분석해 도시별·지역별 기후·토양 조건을 고려한 ‘맞춤형 수종 다양화 전략’을 제안한다. 이 글에서는 AI가 어떻게 수종 다양화 전략을 설계·예측·최적화하는지, 기술적 구조와 국내외 실제 사례, 사회·경제·환경적 가치, 그리고 기후 중립과 탄소 금융 등 미래 확장 가능성까지 깊이 있게 살펴본다.

 

 

 

왜 도시 숲에 수종 다양화가 필요한가

도시 숲은 기후 변화 대응, 탄소 흡수, 미세먼지 저감, 도시민의 정서적 안정 등 다양한 기능을 수행한다. 그러나 한 도시가 특정 수종에 의존하면 병충해나 기후 스트레스에 취약해진다. 예를 들어, 기온이 빠르게 상승하면 내열성이 낮은 수종은 고사율이 증가한다. 겨울철 온난화로 병해충의 월동 확률이 높아져 병해 발생 시기가 앞당겨진다. 과거에는 수목 식재가 ‘심미적 가치’나 관리 편의성을 중심으로 이뤄졌지만, 이제는 탄소 흡수·병해 저항성·내염성·수분 유지력 등 ‘생태적 기능’을 중심으로 바뀌고 있다. 기후 리스크가 반복되는 시대에는 ‘한두 수종 집중’ 대신 ‘수종 다양화’로 도시 숲의 병해 확산을 막고, 기후 회복력을 높여야 한다. 수종 다양화는 단순히 많은 종을 심는 것을 넘어, 지역별 기후·토양 조건에 맞는 맞춤형 설계가 필요하다. 이를 위해 방대한 기후·토양·병해 데이터를 통합 분석할 수 있는 AI의 역할이 결정적이다.

AI가 제안하는 도시 숲 수종 다양화 전략의 기술적 구조

AI 기반 수종 다양화 전략 설계는 다섯 단계로 이뤄진다. 

첫째, 데이터 수집 단계에서 기상청·위성·드론·센서 데이터를 모은다. 기온·강수·토양 pH·수분·염도·풍향·병해 기록·수목 수종·수령 등이 포함된다. 

둘째, 데이터 통합·정규화 단계에서 GIS 좌표·계절·토양·수종 정보를 결합해 표준화한다. 

셋째, AI 분석 단계에서는 딥러닝·시계열·공간 군집 분석으로 “평균 기온 2℃ 상승 시 병해 증가율”, “토양 수분 부족 시 고사 가능 수종” 같은 패턴을 도출한다. 

넷째, 기후 시나리오 적용 단계에서는 IPCC RCP·SSP 시나리오를 적용해 향후 10년·30년 후의 기온·강수 변화를 반영한다. 

다섯째, 수종 다양화 시나리오 설계 단계에서 AI는 ‘내열성·내염성·병해 저항성’을 고려해 지역별로 다른 수종 조합과 식재 비율을 설계한다. 결과는 “수종별 탄소 흡수량·병해 위험도·관리 비용”을 정량화해 지도와 대시보드로 시각화된다.
특히 AI는 단순히 ‘다양하게 심어라.’가 아니라, 도시 숲이 탄소 흡수·열섬 완화·병해 저항을 동시에 달성하는 최적의 수종 배합을 계산한다. 예를 들어 “서울 남부 지역은 느티나무·이팝나무·소나무 조합 시 병해 확산율 20% 감소, 탄소 흡수량 10% 증가” 같은 결과를 제시한다.

AI가 제안하는 도시 숲 수종 다양화 전략의 국내외 실제 사례와 정책·산업적 변화

국내 A 도시는 최근 AI 분석을 도입해 기온·토양·병해 데이터를 결합, 병해에 취약한 수종 비중을 줄이고 내열성·내염성 수종을 확대했다. 이 전략으로 병해 피해 면적을 22% 감소시키고, 탄소 흡수량은 유지했다. 일본 도쿄 도청은 벚나무 중심의 단일 구조를 AI가 분석해, 병해 확산 시 고사율이 높다는 점을 발견하고, 다양한 교목과 관목을 혼합 심었다. 미국 LA는 AI·위성·드론 데이터를 활용해 도시별·구역별 기온과 병해 데이터를 분석, 수종 다양화 전략을 수립하고 탄소 배출권 정책과 연계했다. 유럽 한 도시는 디지털 트윈 플랫폼에서 수종 변경 시나리오를 시뮬레이션해, “2030년 기온 상승 시 탄소 흡수량 유지” 전략을 설계했다. 시민은 앱으로 “우리 지역 수종 변화 계획”을 확인하고, 나무 돌봄 활동에 참여했다. AI 분석은 병해 대응만 아니라 도시 설계·탄소중립·교육·시민 참여까지 연결된다.

AI가 제안하는 도시 숲 수종 다양화 전략의 사회·환경·경제적 가치와 미래 확장 가능성

AI가 제안하는 수종 다양화 전략은 첫째, 병해·고사목을 줄여 도시 숲의 탄소 흡수·열섬 완화·미세먼지 저감 기능을 유지·확대한다. 둘째, 탄소 흡수량을 데이터 기반으로 유지·증가시켜 탄소중립 목표에 기여한다. 셋째, 급수·방제·비료를 최적화해 예산 절감과 환경 오염을 동시에 줄인다. 넷째, 시민은 앱으로 “우리 지역 수종 다양화 계획·탄소 흡수량”을 확인하며 돌봄 활동에 참여한다. 미래에는 AI가 디지털 트윈 도시 숲을 구축, 기후 시나리오를 적용해 수종 변경·간격 조정·전정 전략을 시뮬레이션한다. 위성·드론·IoT 데이터와 실시간 연결해 “다음 주 병해 위험 지역”을 예측하고, 자동 방제와 연동된다. 탄소 금융 시장에서는 “AI 기반 수종 다양화 전략으로 유지된 탄소 흡수량”이 신뢰도 높은 탄소 크레딧 산정 기준이 된다. 교육·관광·문화 콘텐츠로 확장해, 시민은 VR로 가상 숲을 체험하며 기후 변화와 생태계를 배운다. AI는 도시·자연·사람을 연결하며, 지속 가능한 도시 설계의 핵심 도구가 된다.


AI가 제안하는 도시 숲 수종 다양화 전략은 병해와 기후 리스크를 사전에 대응해 도시 숲의 탄소 흡수·열섬 완화 기능을 지킨다. 데이터 기반 정책·탄소 금융·시민 참여·교육까지 확장되며, AI는 도시와 자연, 사람을 이어주는 지속 가능한 미래의 동반자가 된다.