산림청 산하 국립산림과학원이 산불로 피해를 입은 나무의 고사(죽음)를 사전에 예측하는 기술을 개발해 산림 2차 피해를 막는 데 앞장서고 있다. 이 기술은 산불 후 나무의 내부 상태를 정확히 파악함으로써 불필요한 복구 비용을 절감하고, 건강한 나무를 선별해 재생을 촉진하는 데 초점을 맞췄다.
2026년 4월 30일 산림청이 발표한 보도자료에 따르면, 국립산림과학원은 2023년 강릉 산불 피해지를 주요 연구 대상지로 선정해 실증 연구를 진행했다. 산불은 나무의 외관상으로는 회복 가능해 보이지만, 내부적으로 심각한 피해를 입어 시간이 지나 고사하는 경우가 많다. 이러한 2차 피해는 벌레 발생이나 병충해 확산으로 이어져 주변 산림 전체에 영향을 미친다. 이에 국립산림과학원은 전기저항단층촬영(ERT) 기술을 도입해 나무 줄기 내부의 수분 함량과 손상 정도를 정밀하게 측정하는 방법을 적용했다.
ERT는 전기 저항을 이용한 비파괴 탐사 기술로, 나무에 전극을 부착하고 전류를 흘려보내 내부 구조를 단층 이미지로 재구성한다. 이 방법은 기존의 목재 채취나 초음파 검사와 달리 나무를 훼손하지 않고 실시간으로 피해 정도를 평가할 수 있다. 연구 결과, 산불 직후부터 월별로 내부 피해가 어떻게 변화하는지 추적한 자료를 통해 고사 위험이 높은 나무를 조기 식별할 수 있음을 확인했다. 예를 들어, 내부 수분 감소와 공극 증가가 관찰되면 고사 확률이 높아진다는 패턴이 도출됐다.
강릉 산불 피해지에서 실시된 연구는 2023년 발생한 대형 산불로 황폐화된 지역을 중심으로 이뤄졌다. 산불 후 1년 이내에 약 30% 이상의 피해목이 고사로 이어지는 사례를 분석하며, ERT 이미지를 통해 초기 피해 단계부터 모니터링 시스템을 구축했다. 월별 변화 추이 자료에 따르면, 봄철 수분 회복이 부족한 나무는 여름철에 급격히 악화되는 경향을 보였다. 이 데이터는 산림 관리자들이 복구 우선순위를 정하는 데 실질적인 도구로 활용될 수 있다.
국립산림과학원은 이 기술을 통해 산불 피해 산림의 효율적인 복구를 지원한다. 기존에는 나무를 베어 내부를 확인하거나 장기 관찰에 의존했으나, ERT를 적용하면 현장에서 즉시 진단이 가능해 시간과 비용을 절약할 수 있다. 또한, 2차 피해 예방 효과로 주변 생태계 보호에도 기여한다. 산불 증가 추세 속에서 이러한 예측 기술은 산림청의 산불 피해 복구 정책에 핵심 요소로 자리 잡을 전망이다.
연구팀은 ERT 방법의 상세 도식을 통해 기술의 작동 원리를 설명했다. 전극 배열과 데이터 처리 과정을 시각화한 자료는 나무 줄기 단면을 2D 또는 3D 이미지로 변환하며, 색상으로 저항값 차이를 표시한다. 예를 들어, 고저항 영역은 건조하거나 손상된 조직을 나타내 고사 위험을 경고한다. 이 기술은 국내 산불 다발 지역에 확대 적용 가능하며, 기후변화로 인한 산불 빈도 증가에 대응하는 중요한 무기가 될 것이다.
산림청은 이번 기술 개발을 산림 보전의 새로운 패러다임으로 평가하며, 관련 연구를 지속 확대할 계획이다. 피해목 고사 예측은 단순한 진단을 넘어 산림 생태계의 지속 가능성을 높이는 데 초점을 맞췄다. 앞으로 현장 적용 사례가 축적되면 전국 산불 피해지 관리에 표준화된 프로토콜로 자리매김할 것으로 기대된다.
이 보도자료는 산림청의 공식 발표를 기반으로 하며, 첨부된 연구 자료를 통해 기술의 신뢰성을 뒷받침한다. 산불 피해 복구 과정에서 과학적 접근이 강조되는 가운데, 국립산림과학원의 노력은 국민의 산림 자원 보호에 실질적인 보탬이 될 전망이다.
