맹그로브는 열대나 아열대 지역 해안이나 민물과 바닷물이 만나는 기수역 갯벌에 사는 목본식물 집단이다. ‘지구의 허파’ 혹은 ‘지구의 탄소 저장소’라 불린다.

하지만 사람이 심은 맹그로브도 과연 엄청난 양의 탄소를 흡수하는 역할을 할 수 있을까? 자연적으로 형성된 숲만큼 효율적으로 탄소를 저장할 수 있을지, 그리고 어느 정도 시간이 필요할지 등 과학적으로 입증된 사실들은 많지 않다.

29일 국제 과학 학술지 ‘사이언스 어드밴스(Science Advances)’의 논문 ‘40년 자료에 따르면, 인위적으로 심은 맹그로브의 탄소 저장량은 자연적으로 성숙한 숲의 최대 75%다’는 이 점에 주목했다. 이 연구 결과에 따르면 사람이 맹그로브를 심은 뒤 약 20년 만에 바이오매스 탄소 저장량이 자연적으로 형성된 맹그로브 숲의 71~73% 수준에 도달했다. 또한 맹그로브 한 종류만 심기보다는 여러 종류의 나무를 함께 심을 때 바이오매스 내 탄소 축적을 최대화할 수 있었다.

바이오매스는 특정 지역이나 생태계 내에 존재하는 생물의 총량이다. 바이오매스 탄소 저장량은 생물체, 주로 식물의 바이오매스에 저장된 탄소의 총량이다.

연구진은 “맹그로브를 심은 뒤 첫 5년 동안 토양 탄소 저장량이 약 25% 증가했지만 그 이후에는 주목할 만한 변화가 관찰되지 않았고 자연적으로 형성된 숲 토양 탄소 저장량의 75% 수준에서 일정하게 유지됐다”며 “이는 맹그로브를 심는 일이 토지 이용 변화로 인한 추가적인 탄소 손실을 효과적으로 방지한다는 사실을 시사한다”고 설명했다.

이번 연구는 24개국 181개 지형(△하구 △삼각주 △해안 등)에서 복원 혹은 조림된 맹그로브 숲 809곳에서 수집한 △지상 바이오매스(AGB) △지하 바이오매스(BGB) △토양 탄소 저장량(1m 깊이까지) 자료와 이들 숲 근처에 있는 185개 지역에 분포된, 조림되지 않은 자연적인 숲 475곳의 자료들을 토대로 베이지안 논리 모형 등을 통해 분석한 결과다.

베이지안 추론은 베이즈 추론이라고도 불린다. 자료들을 주어진 조건에 맞게 적응하도록 동적으로 분석할 때 주로 사용된다. 인공지능에서는 사전 자료들로부터 배운 지식을 추가 자료들로 조건에 맞게 갱신할 때 활용한다.

출처: ems환경뉴스
http://www.iemnews.com/contents/news/total_news.html?writemode=view&seq=2112