아마존의 나무들이 가르치는! 폭염을 이겨내기 위한 자연의 지혜

서막――새벽의 정글
안개가 깔린 새벽 아마존 상공을 드론이 활공한다. 주황색 빛이 거목의 꼭대기를 스치면, 수관에 숨어 있는 수많은 잎들이 일제히 빛을 띠며 마치 거대한 태양광 패널이 움직이기 시작하는 것 같다. 그곳에는 인간이 알지 못했던 "빛과의 줄다리기"가 있었다――。

1. 연구의 배경

지구 최대의 탄소 흡수원으로 불리는 아마존 열대우림은 최근 기후 변화로 극심한 가뭄과 고온에 노출되고 있다. 위성은 클로로필 형광(SIF)을 사용하여 광합성량을 추정해왔으나, 건기에 SIF가 오히려 증가한다는 "불편한 사실"이 보고되어 현장 검증이 시급해졌다. phys.org

2. 수관에 도전한 연구자들

박사 과정의 레오나르도 지카르디 씨 등은 2019년부터 2024년에 걸쳐, 최고 60 m를 초과하는 거목 200그루 이상에 등반. 휴대용 광합성계 "MultispeQ"를 사용하여 ①흡수광량(APAR) ②형광 ③열 발산 ④순수한 광합성 속도를 동시에 측정했다. 총 샘플 수는 1만 장 이상의 잎에 이르며, 수관의 "풀 3D 해상도 데이터 세트"가 처음으로 탄생했다. phys.org

3. 밝혀진 "삼단 활용" 모델

1. 균형 단계（낮은~중간 빛）

   • 광합성과 형광이 연동하여 증감.

2. 완충 단계（강한 빛＋경미한 건조）

   • 열 발산을 급증시켜 잎 온상승을 억제. 광합성은 횡보.

3. 위기 단계（강한 빛＋심각한 건조）

   • 열 발산 메커니즘이 한계에 도달하여 광합성이 급락. 형광이 스파이크 형태로 증가하여 잎의 손상을 시사.

기존 "형광↑＝광합성↑"로 간주했던 위성 알고리즘은, 제3단계에서 역전 현상을 놓치고 있었다. phys.org

태양광→잎→형광・열・광합성

4. SNS의 반응――"찬탄과 동요"

• @thepostdoctoral
  「위성 데이터 해석 방법을 근본적으로 바꿀지도. 지상 관측의 중요성을 재확인!」 twitter.com

• @kgusler
  「거목에 오른 집념에 경복. 그러나 SIF 업계는 대폭적인 보정이 필요할 것이다.」 twitter.com

• @MSUDOEPlantLab
  「우리의 MultispeQ가 열대림의 미래를 비춘다! 다음은 아프리카에서 전개 예정.」 x.com

일본의 연구자들로부터도 "인공위성 '시키사이'의 데이터 교정에 직결되는 성과다" (치바대·위성관측센터)라는 목소리가 나오고 있다.

5. 일본에의 시사

• 원격 센싱 산업：농업용 SIF 분석을 다루는 국내 스타트업은, 건조지 작물에의 적용에서 유사한 오차 보정이 필요하다.

• 산림 정책：열대재의 지속 가능성 지표에 광합성 효율을 채용할 때, 본 연구의 삼단 활용 모델을 포함시킴으로써, 불법 벌채 리스크 평가가 정밀화된다.

• 교육·관광：도해로 표시되는 "잎의 광 에너지 배분"은 초중학교의 환경 학습이나 에코 투어리즘 안내판에 전용 가능하다.

6. 향후 전망

연구팀은 2025~2027년에 걸쳐, 리오네그로 유역을 대상으로 위성·드론·수관 센서를 통합한 멀티스케일 관측망을 구축할 예정이다. 위성 SIF를 열 발산·형광·광합성으로 실시간 분해하는 "물리 기반 AI 모델"의 개발이 열쇠가 된다. 열대림이 임계점(tipping point)을 맞기 전에 조기 경보를 구현할 수 있을지, 일본의 기술 협력도 주목된다. phys.org