새로운 연구에 따르면 열대 우림은 토양에 충분한 질소가 함유되어 있을 경우 벌채 후 회복 속도가 두 배나 빨라질 수 있다고 합니다. 리즈 대학교를 비롯한 여러 기관의 과학자들은 중앙아메리카 전역에서 수십 년에 걸친 연구를 수행하여 질소가 산림 재성장을 가속화하는 데 중요한 역할을 한다는 사실을 밝혀냈습니다. 이번 주에 발표된 연구 결과는 토양 내 질소 수준이 높아지면 나무의 회복 속도가 크게 빨라져 대기 중 탄소 포집량이 증가한다는 것을 시사합니다.

리즈 대학교가 주도한 연구팀은 영양분 가용성이 산림 재생에 미치는 영향을 조사하기 위해 그들이 "가장 크고 가장 긴 실험"이라고 묘사한 연구를 시작했습니다. 그들의 연구는 벌채 후 산림 회복 속도를 결정하는 데 있어 지하 요인의 중요성을 강조합니다. 연구의 주 저자이자 리즈 대학교의 생태학 교수인 에밀리 카터 박사는 "우리가 발견한 것은 매우 놀라웠습니다."라며 "질소는 일종의 '터보 부스트' 역할을 하여 산림이 이전보다 훨씬 빠르게 성숙기에 도달할 수 있게 했습니다."라고 말했습니다.

이 연구 결과는 삼림 조성 전략으로 확장됩니다. 환경에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 비료에 지나치게 의존하는 대신, 토양 질소를 강화하는 자연적인 방법에 집중할 것을 제안합니다. 여기에는 질소 고정 나무를 심거나 토양을 비옥하게 하는 농업 관행을 시행하는 것이 포함될 수 있습니다.

토양 영양소를 사용하여 산림 재성장을 가속화한다는 개념은 환경 보존 분야에서 AI를 활용하려는 광범위한 노력과 일치합니다. 예를 들어 AI 기반 토양 센서는 영양소 수준에 대한 실시간 데이터를 제공하여 산림 건강을 최적화하기 위한 표적화된 개입을 가능하게 합니다. 머신 러닝 알고리즘은 위성 이미지를 분석하여 질소 수준이 자연적으로 높은 지역을 식별하고 이러한 위치로 삼림 조성 노력을 유도할 수도 있습니다.

카터 박사는 "AI는 생태 연구에서 없어서는 안 될 도구가 되고 있습니다."라며 "AI를 통해 방대한 양의 데이터를 처리하고 그렇지 않으면 감지할 수 없는 패턴을 식별할 수 있습니다. 이 경우 AI는 토양 질소와 산림 재성장 간의 복잡한 관계를 이해하는 데 도움이 되었습니다."라고 언급했습니다.

연구의 현재 상태는 질소가 나무 성장을 촉진하는 구체적인 메커니즘에 대한 추가 조사를 포함합니다. 과학자들은 또한 이러한 연구 결과를 다른 열대 지역으로 확대할 가능성을 탐구하고 있습니다. 향후 개발에는 토양 영양소 데이터를 기반으로 산림 재성장률을 예측하는 AI 기반 도구 개발이 포함될 수 있으며, 이를 통해 보다 효과적인 삼림 조성 계획이 가능해질 것입니다.