- 주 제 : 머신러닝 기반 산림 토양 pH의 디지털 토양도 작성 연구
- 저 자 : 심우진(HK연구교수) (공저)
- 게재지 : 국토지리학회지
- 발행일 : 2024년 3월
- 초 록
한반도는 지질과 기후의 영향으로 산성 토양 비율이 높으며, 최근 대기오염물질에 의한 산성비의 유입으로 산림 토양의 산성화가 심해지고 있다. 본 연구에서는 산림 토양 특성의 지리적 분포를 예측할 수 있는 디지털 토양도 작성 기법을 적용하여 남한 전역의 산림 토양 pH 디지털 토양도를 구축하였다. 다양한 머신러닝 기법을 적용한 결과, 랜덤 포레스트 알고리즘이 가장 정확도가 높았다. 산림 토양 pH의 분포와 관련된 주요 환경 요인으로 지리변수, 지형변수, 모재변수가 도출되었다. 이 결과를 바탕으로 남한 일대의 산림 토양 pH 분포를 확인한 결과, 석회암과 현무암 등 염기성 모재가 분포한 지역에서 pH가 높게, 주로 편마암 모재가 주로 분포하는 지역에서 토양 pH가 낮게 나타났다. 이 중 강산성(pH 4.5 이하) 토양은 수도권과 충청권 서남부, 남해안 등에 주로 분포했다. 강산성 토양은 식생의 생육 환경과 탄소 격리 능력에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 산성화를 가속화하는 인위적 요인을 저감하고 주기적인 모니터링을 통해 지속적으로 관리해야 할 것이다.
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