Short-term predictive skill does not imply identification of long-term tree-growth trajectories in an Amazonian high-várzea forest
Richards 및 Lundqvist–Korf 성장 모델이 아마존 고바르제아(high-várzea) 삼림의 수목 직경에 대해 정확한 단기 예측 능력을 보여주기는 하지만, 관측 데이터 범위를 벗어난 모델 매개변수에 대한 민감도가 증가함에 따라 장기 성장 궤적을 신뢰성 있게 식별하거나 생애 주기 투영 및 벌채 주기 추론을 뒷받침하는 데에는 실패한다.
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강물의 상승과 하강에 의해 결정되는 리듬에 따라 나무들이 자라는 아마존의 광활하고 습한 숲에서, 산림 관리자들은 어려운 난제에 직면해 있다. 바로 이 숲을 파괴하지 않으면서 어떻게 이들을 관리할 것인가 하는 문제다. 이러한 결정을 내리기 위해 그들은 나무가 얼마나 빨리 자라고 결국 얼마나 커질 것인지를 알아야 한다. 이 정보는 언제 목재를 수확하는 것이 안전한지, 그리고 언제 숲이 회복되도록 내버려 두어야 하는지를 결정하는 데 도움이 된다. 하지만 열대 나무의 성장을 측정하는 것은 까다로운데, 왜냐하면 이 나무들은 인간 연구자가 관찰할 수 있는 시간보다 훨씬 긴 수 세기 동안 살아가기 때문이다. 과학자들은 흔히 몇 년마다 같은 나무를 측정하는 영구 조사구를 활용하여 성장을 추정한다. 문제는 짧은 관찰 기간 동안 나무가 꾸준히 성장하는 것처럼 보일지라도, 그 성장을 예측하기 위해 사용된 모델이 수십 년 후에도 여전히 정확할 것이라는 보장은 없다는 점이다. 만약 모델이 장기적인 궤적을 잘못 예측한다면, 이는 너무 공격적이거나 혹은 너무 보수적인 벌채 계획으로 이어져 숲의 재생 능력을 해칠 수 있다.
한 연구팀은 바로 이 문제를 테스트하기 위해 고이바르제아(high-várzea) 숲, 즉 강으로부터 영양분이 풍부한 퇴적물을 받는 아마존 범람원의 한 유형을 대상으로 조사를 실시했다. 연구진은 거의 10년에 걸쳐 수집된 6개의 대규모 1헥타르 조사구로부터 얻은 방대한 데이터셋을 활용했다. 연구팀은 수천 그루의 생존하는 나무들을 추적하며, 1년 미만에서 4년에 이르는 여러 시간 간격 동안 나무의 줄기 너비를 측정했다. 그들은 나무의 알 수 없는 나이 대신 현재 크기와 경과된 시간을 바탕으로 나무의 미래 크기를 예측하는, '연령 독립적 성장 모델'이라 불리는 두 가지 서로 다른 수학적 접근 방식을 사용했다. 이 모델들은 현장에서 나무의 나이를 파악하는 것이 종종 불가능하기 때문에 인기가 있다. 연구진은 이 모델들이 향후 몇 년간의 나무 크기를 정확하게 예측할 수 있는지, 그리고 더 중요한 것은, 이러한 단기적 정확성이 나무의 일생 전체를 신뢰성 있게 예측할 수 있는지를 확인하고자 했다.
연구 결과, 단기적으로는 모델들이 매우 잘 작동하는 것으로 나타났다. 연구진이 한 번에 하나의 조사구 전체의 데이터를 숨긴 채 모델에게 해당 조사구의 나무들을 예측하도록 하여 모델을 테스트했을 때, 모델의 예측은 나무가 전혀 자라지 않는다고 가정하는 것보다 훨씬 뛰어났다. 모델은 전체 숲 공동체의 평균 예측 오차를 약 24% 줄였으며, 특정 상업적 가치가 있는 수종의 경우 약 27%를 줄였다. 이러한 성공은 연구진이 학습 단계에서 보지 못했던 미래의 시간대를 대상으로 모델을 테스트했을 때도 유효했다. 테스트된 두 가지 서로 다른 수학적 접근 방식은 거의 동일한 성능을 보였는데, 이는 향후 몇 년간의 성장을 예측하는 목적에 있어서는 방정식의 구체적인 형태보다 성장의 기본 패턴을 포착하는 것이 더 중요하다는 것을 시사한다.
그러나 연구는 몇 년 이상의 기간을 내다보았을 때 결정적인 경고를 전달했다. 모델은 다음 재고 조사 시점까지의 예측에는 탁월했지만, 나무의 진정한 장기적 경로를 식별하는 데는 실패했다. 연구진은 모델이 나무가 결국 도달하게 될 최대 크기, 즉 '점근선(asymptote)'을 결정할 수 없다는 사실을 발견했다. 데이터가 나무의 생애 중 불과 몇 년만을 다루었기 때문에, 모델은 수학적으로 나무가 특정 크기에서 성장을 멈출 것인지 아니면 훨씬 더 크게 계속 자랄 것인지를 결정할 수 없었다. 연구진이 이 모델들을 사용하여 수십 년간의 성장을 투영했을 때, 결과는 급격히 갈라지기 시작했다. 특정 크기에서 시작한 나무가 한 가지 가정하에서는 특정 높이에 도달할 것으로 예측되었지만, 다른 가정하에서는 완전히 다른 높이에 도달할 것으로 예측되었다. 그런데 이 두 가지 가정 모두 단기 데이터에는 완벽하게 부합했다.
연구진은 단기적인 예측 능력이 장기적인 식별을 의미하지는 않는다고 결론지었다. 모델이 3년 뒤의 나무 크기를 정확하게 예측할 수 있다고 해서, 그것이 나무의 평생 성장 곡선을 파악했다는 뜻은 아니다. 짧은 간격 동안에는 보이지 않는 불확실성이 시간이 지남에 따라 축적되어 거대해진다. 상업적 목록에 오른 수종들의 경우, 90년 후의 예상 크기 차이는 32cm에 달할 수 있었으며, 이는 산림 관리를 위해 무시하기에는 너무 큰 격차다. 연구는 이러한 장기적 투영치를 예측치로 취급하거나 목재 벌채 주기를 설정하는 데 사용해서는 안 된다고 명시적으로 밝히고 있다. 대신, 그것들은 모델의 알려지지 않은 부분에 결과가 얼마나 민감하게 반응하는지를 보여주는 조건부 시나리오일 뿐이다. 이 연구의 진정한 교훈은 산림 관리자들이 단순히 몇 년간 작동하는 모델을 가지고 향후 몇십 년간도 작동할 것이라고 가정해서는 안 된다는 것이다. 숲의 미래에 대한 결정을 내리기 위해서는, 단기적인 측정에만 의존하기보다 나이테 데이터나 장기 모니터링과 같이 훨씬 더 긴 기간을 아우르는 정보가 필요하다.
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