외래 침입해충의 대규모 발생을 사전에 예측하고 신속히 대응하기 위해, 기계학습을 활용한 국내 기후적합도 평가 연구를 진행하고 있다고 국립산림과학원이 밝혔다.
외래 침입해충은 유입 초기에는 분포 범위가 좁아 제거가 가능하지만, 국내 기후에 적응해 확산되면 방제가 어려워져 지속적인 관리가 필요하다. 최근 기후변화는 해충의 분포 범위 확대와 세대수 증가에 영향을 미치고 있으며, 아열대성 외래해충의 신규 유입과 정착 우려가 커져 선제적인 대응 체계 구축이 요구된다.
국립산림과학원 연구진은 마른나무흰개미, 노랑알락하늘소 등 국내 유입 해충을 포함한 200여 종의 외래 침입곤충 생태 정보와 기후 자료를 기계학습 방법으로 분석했다. 분석 결과, 노랑알락하늘소는 남해안 일부 지역에 유입될 경우 정착 가능할 것으로 예측되었으며, 마른나무흰개미는 국내 정착 가능성이 낮은 것으로 예측되었다.
산출된 기후적합도는 대규모 발생이 보고된 종들의 공통 특성을 정량적으로 파악하고, 아직 유입되지 않은 잠재적 외래해충의 정착 가능성을 예측하는 데 활용될 예정이다. 국립산림과학원은 이번 모델을 기반으로 향후 인공지능(AI) 기술을 접목해 예측 정확도를 더욱 높일 계획이다.
산림청 국립산림과학원 산림병해충연구과 남영우 연구사는 “산림병해충 피해는 생태계뿐 아니라 국민의 일상에도 영향을 주는 중요한 문제”라며 “첨단 기술을 접목한 과학적 예측 대응 체계 구축으로 국민 생활 안전에 기여할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.
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