국내 소나무재선충병 발생 특성 분석: 2016~2018년 예찰데이터를 기반으로

서 론

소나무재선충병을 야기시키는 소나무재선충[Bursaphelenchus xylophilus (Steiner & Buhrer) Nickle]은 원래 미국, 캐나다 등 북미 지역에 분포하는 것으로 알려져 있다(Steiner and Buhrer, 1934; Knowles et al., 1983; Choi et al., 2017). 그러나 이 선충이 다른 나라로 침입하게 되는 경우 그 지역에 토착하고 있는 소나무류에 심각한 피해를 입히는 것으로 보고되고 있다(Cheng et al., 1983; Wingfield et al., 1984; Bergdahl, 1988; Mamiya, 1988; Yi et al., 1989; Dwinell, 1997; Son et al., 2006; Mota and Vieira, 2008). 일본의 경우 1905년에 최초 피해가 발견된 이후(Yano, 1913), 피해가 급속하게 확산되어 2018년 말을 기준으로 홋카이도를 제외한 전역으로 확산되었다(Kishi, 1995). 국내에서는 1988년 10월 부산에서 최초 발생하여 피해 발생지역이 지속적으로 확대되고 있으며(NIFoS, 2020), 일본, 한국뿐만 아니라 유럽 지역의 포르투갈 등에서도 소나무류에 심각한 피해를 주고 있다(Webster and Mota, 2008).

소나무재선충은 기주에서 다른 기주로 스스로 이동할 능력이 없기 때문에 매개충인 Monochamus 속의 하늘소류에 의존하여 새로운 기주로 이동하며, 따라서 소나무재선충병의 확산에는 매개충이 중요한 역할을 한다(Morimoto and Iwasaki, 1972; Kwon et al., 2018). 따라서 소나무재선충병의 발생 및 확산은 소나무재선충과 매개충에 생태적으로 영향을 주는 요인과 밀접하게 연관이 되어 있을 것이다. 그 중 기온은 소나무재선충과 매개충의 발육과 분포에 영향을 주기 때문에 소나무재선충병 발생과 확산에도 밀접한 관련이 있는 것으로 알려져 있다(Lu et al., 2005; Futai, 2008; Hirata et al., 2017). 북미와 일본에서는 소나무재선충과 그 매개충이 분포하는 지역 중 연평균기온이 20°C 이상인 지역에서 소나무재선충병이 발생한 것으로 보고되었다(Rutherford and Webster, 1987). 국내의 경우 소나무재선충 매개충인 솔수염하늘소의 북방한계온도는 연평균기온이 약 10 °C 이상, 북방수염하늘소의 남방한계온도는 연평균기온이 13.2 °C 이하로 보고되었다(Kwon et al., 2006). 소나무재선충병의 발생과 확산은 기온 외에 다양한 환경 요인의 영향을 받는데 강수량, 소나무 서식지의 지형, 경사, 표고 등 입지환경이 소나무재선충병의 발생에 있어 중요한 역할을 한다는 보고(Futai, 2008; Park et al., 2013)가 있다. 또한, 앞에서 언급한 자연적 요인뿐만 아니라 소나무재선충 매개충을 포함한 피해 고사목의 운반 등과 같은 인위적인 요인의 영향에 대한 보고도 있다. Robinet et al.(2009)은 장ㆍ단거리 확산모델을 이용하여 중국의 소나무재선충병 확산과 관련하여 인위적 확산 영향 요인을 분석하였으며, 철도, 항만, 호수 및 인구 밀도가 소나무재선충병의 확산에 영향을 미친다고 보고하였다.

소나무재선충병의 국내 최초 발생 이후 지속적으로 방제한 결과, 피해 본수는 매년 감소하고 있지만 피해 면적은 여전히 증가하고 있는 추세이다(NIFoS, 2020). 소나무재선충병에 의한 소나무류 피해를 최소화하기 위해서는 소나무재선충병의 발생ㆍ확산 특성을 분석하여 위험이 높은 지역을 사전에 파악하고, 이를 바탕으로 피해의 발생과 확산을 방지하기 위한 선제적 노력이 필요할 것이다. 따라서 본 연구는 지속적으로 확산되고 있는 소나무재선충병의 발생특성 및 확산 영향요인을 분석하여 소나무재선충병에 대한 선제적이고 효과적인 방제전략 수립을 지원하기 위한 기본 자료를 제공하기 위해 수행되었다.

재료 및 방법

1. 자료의 수집 및 처리

본 연구에서는 산림청에서 구축하여 운영하고 있는 산림재해통합관리시스템에 탑재된 소나무재선충 감염 고사목의 위치 좌표를 수집하였다. 2016년 이전 산림재해통합관리시스템을 통해 수집된 자료는 산림청의 소나무재선충병 고사목 발생본수에 대한 공식 통계자료 대비 고사목 좌표의 수가 2016년 이후 자료보다 상대적으로 적게 수집되어 정확한 분석을 위해 2016년 4월 이후의 자료를 활용하였다. 또한, 제주도는 지리적으로 독립된 섬이라는 특수성으로 인하여 데이터의 수집 및 분석대상에서 제외하였다. 소나무재선충병 발생에 영향을 미치는 요인은 크게 자연적인 요인과 사람의 활동에 따른 인위적인 요인으로 나누었다. 자연적 요인이란 매개충의 생활사에 따라 매개충의 활동과 산란 등에 영향을 미치는 기주 수목, 고도, 경사 등의 인자로, 인위적 요인은 사람의 다양한 활동과 관련이 있는 도로, 철도 등의 인위적인 이동을 인자로 구분하였다. 각 요인 별 자료수집현황은 Table 1과 같다.

Table 1. Type of variable, data source and data collection period.

Category	Factors	Source (management agency)	Data collection period
	No. of infected dead trees	산림재해통합관리시스템(산림청)	2016.5.∼2018.4.
Natural	Forest physiognomy	산림공간정보서비스(산림청)	2019.1.
	Altitude	국토정보플랫폼(국토지리정보원)	2019.1.
	Slope	국토정보플랫폼(국토지리정보원)	2019.1.
	Orientation	국토정보플랫폼(국토지리정보원)	2019.1.
	Distance to river	국가수자원관리 종합정보시스템(한강홍수통제소)	2019.1.
	Mean Temp. from May to Aug.	기상자료개방포털(기상청)	2015∼2017
	Wind direction from May to Aug.	기상자료개방포털(기상청)	2015∼2017
	Duration of sunshine	기상자료개방포털(기상청)	2015∼2018
	Distance to forest fire	(산림청 산불방지과)	2016
	Distance to fumigation pile	산림재해통합관리시스템(산림청)	2016
	Distance to thinning forest	국유림경영정보시스템ㆍ사유림업무지원포털(산림청)	2015∼2016
			2014∼2016
Anthropogenic	Distance to road	국토정보플랫폼(국토지리정보원)	2019.1.
	Distance to rail	국토정보플랫폼(국토지리정보원)	2019.1.
	Distance to building	환경공간정보서비스(환경부)	2019.1.
	Distance to harbor	국제식물검역인증원	2019.1.
	Distance to forest road	산림공간정보서비스(산림청)	2019.1.
	Distance to pine tree handling facility	(산림청 목재산림과)	2019.1.

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자연적 요인인 임상정보는 산림청에서 제작하여 산림공간정보서비스를 통해 제공하고 있는 임상도(1:5,000)를 이용하였으며, 고도ㆍ경사도 및 방위와 같은 지형 정보들은 국토지리정보원에서 제작하여 국토정보플랫폼에서 제공하는 수치지형도에서 추출하였다. 수계정보는 국가수자원관리종합정보시스템에서 제공하는 물지도를 이용하였으며, 기온ㆍ풍향 및 일조시간 정보는 기상청에서 운영하는 기상자료개방포털에서 제공하는 전자기후도를 이용하였다. 산불피해지에 대한 위치정보는 산불발생 관련 대장을 산림청 산불방지과에서 입수하여 데이터베이스화하였으며, 훈증더미정보는 산림청 산림재해통합관리시스템에 탑재되어 있는 위치좌표를 추출하였다. 아울러 숲 가꾸기ㆍ간벌 등 벌채 관련 정보는 산림청에서 운영하는 국유림경영정보시스템과 사유림업무지원포털을 통해 관련 대장을 입수하여 전자도면으로 작성하였다.

인위적 요인과 관련된 고속도로ㆍ국도ㆍ지방도 및 주요 간선도로 등을 포함하는 도로망도와 철도망도는 국토지리정보원에서 운영하는 국토정보플랫폼에서 제공하는 자료를 이용하였다. 마을정보(주거지)는 단독주택ㆍ연립주택 및 아파트 등 건물을 말하며 환경부의 환경공간정보서비스에서 제공하는 전국 토지피복도를 이용하였다. 임도정보는 산림청에서 제작하여 산림공간서비스에서 제공하는 임도망도를 이용하였으며, 소나무류 취급업체는 산림청 목재산업과 및 산림병해충방제과로부터 해당 대장을 입수하였으며, 항구정보는 국제식물검역인증원으로부터 비공간 데이터를 입수하였다.

수집한 자료는 분석을 원활히 수행하기 위해 대표적인 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS) 중 하나인 ESRI사의 ArcMap version 10.5를 사용하여 전국을 1 km×1 km 격자 단위로 나누어 각 셀 안에 포함되는 소나무재선충병 피해고사목 본수를 계산하여 래스터화 하였다(Figure 1). 아울러 환경인자들 중 비공간 자료는 전자도면화 하였으며, 소나무재선충병 발생본수와 인자 간 관계를 분석하기 위하여 각 셀에 포함된 고사목의 발생좌표 별 인자의 값을 추출하였다.

Figure 1. Rasterized map based on the number of dead trees killed by pine wilt disease (1 km × 1 km).

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결 과

소나무재선충병 감염고사목 발생본수는 소나무림에서 소나무재선충병 감염고사목이 가장 많았고, 다음으로 곰솔, 침활혼효림, 잣나무 순으로 발생하였다. 고도별 분석 결과 소나무재선충병 감염고사목이 가장 많이 발생한 고도는 0∼50 m 구간이었으며, 소나무재선충병 피해고사목의 대부분이 고도 300 m 이하에서 발생하였다. 소나무재선충병 감염고사목이 가장 많이 발생한 경사 범위는 4∼6°였으며, 소나무재선충병 감염고사목은 5~8월 평균 기온이 23.8 °C에서 24.0 °C 사이일 때 가장 많이 발생하였다(Figure 2). 또한, 소나무재선충병 감염고사목은 대부분 산불피해지로부터 40 km 이내에서 발생하였으며, 산불피해지로부터 8 km 이상인 지역에서는 감소하는 경향이 나타났다. 소나무재선충병 감염고사목은 훈증더미로부터 10 km 이내의 구간에서 가장 많이 발생하였고 벌채지로부터 4 km부터 6 km 이내의 구간에서 가장 많이 분포하는 것으로 나타났으며, 대부분 도로에서부터 200 m 이내에 분포하는 것으로 나타났다. 또한, 건물과의 거리가 1 km 이내의 지역에서 대부분의 소나무재선충병 감염고사목이 발생하였다. 그리고 임도 주변에서 소나무재선충병 감염고사목의 발생본수가 가장 많았고 소나무류 취급업체로부터의 2 km 이내에서 소나무재선충병 피해고사목이 가장 많이 분포하는 것으로 나타났다(Figure 3).

Figure 2. Characteristics of natural factors at the number of dead trees by pine wilt disease (Orientation; S: South, W: West, F, Flat area, E: East, N: North) (Direction of the wind; ES: East-south, 100°, SE: South-east, 150°, SW: South-west, 200°, WS: West-south, 250°, WN: West-north, 300°).

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Figure 3. Characteristics of anthropogenic factors at the number of dead trees by pine wilt disease.

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소나무재선충병 감염고사목 발생본수와 자연적 요인 간 상관관계 분석 결과, 모든 인자 간 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다(Table 2). 인자별로는 고도와 경사도, 고도와 기온, 고도와 감염고사목, 경사도와 감염고사목, 기온과 감염고사목, 일조시간과 감염고사목 간에는 다소 높은 상관관계가 있는 것으로 분석되었다. 아울러 고도와 벌채지, 수계와 일조시간, 기온과 일조시간, 산불피해지와 훈증더미 간에는 상대적으로 낮은 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 인위적 요인 간 상관관계 분석 결과, 인자별로는 항구와 감염고사목 간 높은 상관관계가 있는 것으로 나타났으며 그 다음으로 도로와의 거리, 건물과의 거리 순이었다(Table 3).

상관관계 분석에서 상관관계가 높은 독립변수들이 포함되어 있어 회귀분석을 실시하면서 다중공선성(multi-colinearity)을 검토하였다. 분석 결과, 모든 인자에서 다중공선성에 문제가 없는 것으로 나타났다. 자연적 요인과 인위적 요인을 포함한 모든 요인에 대한 회귀분석결과, 17개 독립변수 중 수계와의 거리에 대한 요인은 통계적으로 유의하지 않아 제거되었고, 나머지 16개 독립변수는 소나무재선충병 확산에 영향이 있는 것으로 나타났으며, R²는 0.4765로 회귀방정식이 종속변수의 변화를 47.65% 설명하는 것으로 나타났다(Table 4). 소나무재선충병 감염고사목 발생본수와 관련하여 고도, 경사도, 기온, 풍향, 일조시간, 산불피해지, 훈증더미, 벌채지, 도로, 마을 및 임도는 정(+)의 영향을 미치는데 반해, 소나무, 곰솔, 침활혼효림, 방위, 철도, 항구 및 소나무류 취급업체는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 표준편회귀계수 비교 결과 일조시간, 항구와의 거리, 풍향, 마을과의 거리, 경사도 순으로 소나무재선충병 발생본수에 영향을 주는 것으로 나타났다.

고 찰

소나무재선충병 발생과 관여되는 인자들에 대해 발생특성을 분석한 결과, 소나무재선충병 감염고사목은 소나무림, 300 m 이하 고도, 4∼6°의 낮은 경사도, 동쪽 사면에서 발생 본수가 높게 나타났다. 또한 5~8월 평균기온이 23.8~24.0 °C 범위, 남풍이 주로 불고 일조시간이 약 7~7.1시간인 기후 조건에서 소나무재선충병 감염고사목이 주로 발생하였다. 또한, 건물, 도로, 소나무류 취급업체, 산불피해지, 훈증더미, 벌채지와의 거리에 따른 소나무재선충 감염고사목 발생특성은 각 인자와 가까운 곳에서 감염고사목이 많이 발생하고, 멀어질수록 적게 발생하는 것으로 나타났다. 또한, 소나무재선충병 감염목 발생본수와 각 인자 간 다중회귀분석 결과, 17개의 관여 인자 중 수계와의 거리를 제외한 나머지 인자들의 영향이 상대적으로 유의하였으며 일조시간, 항구와의 거리, 풍향, 마을과의 거리, 경사도가 소나무재선충병 감염목 발생본수에 상대적으로 중요한 인자로 확인되었다.

본 연구 결과에서 임상별 소나무재선충병 감염고사목의 분포특성은 활엽수림을 제외한 모든 임분에서 피해가 발생하였지만, 임분 비율을 고려할 경우 소나무ㆍ곰솔림에서 소나무재선충병 피해가 큰 것으로 나타났다. 2015년 기준 임상별 산림면적이 소나무ㆍ곰솔림 24.7%, 잣나무림 2.7%, 침활혼효림이 26.9%임을 감안하면 소나무ㆍ곰솔림의 피해가 상대적으로 큰 것을 알 수 있다(KFS, 2018). 이러한 결과는 잣나무림에서 소나무재선충병 감염고사목 발생비율이 높다고 보고한 Park et al. (2018)의 결과와는 상이하였으나 이는 선행연구의 연구범위가 경기도 지역에 국한되었기 때문으로 판단된다. 그리고, 다중회귀 분석결과에서는 소나무와 곰솔이 소나무재선충병 감염고사목 발생본수와 부의 상관관계가 있는 것으로 나타났으나 이는 잣나무림의 면적 비율 대비 발생본수가 상대적으로 많았기 때문에 기인한 결과로 사료된다. 고도와 경사도에 대한 소나무재선충병 감염고사목의 분포특성을 보면, 고도 0∼50 m에서 가장 많이 발생하였으며, 소나무재선충병 감염고사목의 대부분이 고도 300 m 이하의 지역에 분포하였고 경사도의 경우도 경사 4∼6° 사이에서 가장 많이 분포하고 있었으며, 40° 이상 지역에서는 피해고사목이 거의 분포하지 않았다. 이러한 결과는 소나무재선충병 피해 발생지의 80%가 고도 100 m 이하에서 71%가 경사도 10° 이하에서 발생하였다는 Kim(2006)의 경상북도 권역 내의 소나무재선충병 발생특성 분석 연구 결과와 유사하였다. Son et al.(2006), Park et al.(2018) 또한 소나무재선충병 발생과 고도가 높은 상관성이 있다고 보고하였다. 이러한 고도ㆍ경사도와 소나무재선충병 감염고사목 발생본수와의 관계는 기주수목의 고도나 경사도별 분포에 기인한 것일 수도 있다. 그러나 Cho et al. (2016)의 연구에서는 소나무재선충병 피해가 심했던 영덕군과 안동시의 고도ㆍ경사도별 소나무재선충병 감염 고사목의 발생비율은 기주수목의 분포 비율과 상이한 것으로 보고하였다. 따라서, 고도ㆍ경사도와 소나무재선충병 감염고사목 발생본수와의 관계는 기주수목의 분포보다는 고도나 경사도에 따른 기온의 변화에 의해 기인하는 것으로 판단되었다(Table 2).

기온은 소나무재선충과 매개충의 생리ㆍ생태에 중요한 인자로 알려져 있다(Kwon et al., 2006; Ohsawa and Akiba, 2014; Choi et al., 2017; Lee et al., 2017). 본 연구 결과에서는 매개충의 주 활동시기인 5~8월의 평균기온이 23.8~ 24.0 °C일 때, 소나무재선충병 감염고사목 발생본수가 가장 많은 것으로 나타났다. 유사하게 북미와 일본에서는 소나무재선충병이 연평균기온이 20 °C 이상인 지역에서 발생하였다고 보고하였으며(Rutherford and Webster, 1987), 일본에서는 연평균기온이 14 °C보다 높은 지역에서 소나무재선충병 피해가 발생하였다고 보고하였다(Mamiya, 1988). 또한, Lee et al.(2017)은 국내 소나무재선충병의 초기발생지는 주로 연평균기온이 10~13 °C 사이인 기후적 특성을 보인다고 보고하였다. 그러나 국내 소나무재선충병 발생에는 소나무재선충, 매개충인 북방수염하늘소와 솔수염하늘소뿐만 아니라 온도에 영향을 받은 소나무류의 상태 또한 복합적으로 작용할 것으로 예상되므로 기주가 소나무재선충병 발생이나 확산에 미치는 영향에 대한 종합적이고 체계적인 연구가 필요할 것이다.

다음으로, 인위적 요인과 관련하여 도로, 건물, 임도, 철도, 소나무류 취급업체 및 항구와 거리가 멀어질수록 소나무재선충 감염목의 발생본수가 줄어드는 경향이 확인되었다. 2006년부터 2018년까지 소나무재선충병 신규 발생지에 대한 산림청 국립산림과학원의 역학조사 결과를 보면, 인위적 확산이 44.4%, 자연적 확산이 30.3%, 원인불명이 25.3%로 조사되었다. 따라서 이러한 결과는 소나무재선충병 발생은 자연적 요인뿐만 아니라 인간의 인위적 활동도 소나무재선충병의 발생 및 확산에 중요한 요인으로 작용한다는 것을 암시한다(Shin, 2008; Choi et al., 2017; Lee et al., 2017). 또한, Robinet et al.(2009)과 Choi et al. (2017)은 각각 중국과 국내에서 소나무재선충병 발생이 인구밀도와 관계가 있으며 인위적 요인이 소나무재선충병 확산과 밀접한 관계가 있다고 보고하였다. 특히, 소나무재선충병의 확산은 소나무재선충을 보유하고 있는 매개충이 내부에 존재하는 목재나 조경수의 이동이나 매개충 자체가 차량에 붙어서 이동하는 ‘히치하이킹’에 의해 이루어질 수 있으며(Choi et al., 2017), 이러한 소나무재선충병의 확산은 소나무재선충병의 피해 확산을 매우 가속화시키는 역할을 한다. 다만, 상관분석과 다중회귀분석 결과 상관계수와 회귀계수가 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 선행 연구결과와는 다르게 나타났는데, 이는 소나무재선충병 피해가 만연한 지역과 신규로 피해가 발생한 지역에서의 발생특성이 다른 것에 기인한 것으로 사료된다. 즉, 소나무재선충병 신규 발생지에서는 도로나 건물 주위에서 발생하지만 피해가 지속되면서 점점 더 도로나 건물에서부터 멀어지면서 감염고사목이 발생하기 때문이다. 유사하게 Park et al.(2018)은 경기도에서 연도별 도로 밀도와 신규감염목 위치의 관계를 분석한 결과, 소나무재선충병이 신규 발생 후 시간이 지남에 따라 도로로부터 먼 곳으로 확산되는 되는 경향을 보인다고 보고하였다. 따라서 소나무재선충병에 의한 감염고사목의 발생 특성은 소나무재선충병의 피해 이력과 피해 정도에 따라 다를 수 있음을 시사하므로 향후 신규 피해발생지와 피해가 만연한 지역을 구분하여 소나무재선충병 감염고사목의 발생특성을 비교·분석할 필요가 있으며, 신규발생지의 경우 신규 발생 후 시간의 경과에 따른 시계열 분석도 추가할 필요가 있을 것이다.

결 론

본 연구는 소나무재선충병 감염고사목 발생에 미치는 17개의 자연적·인위적 요인에 대한 자료를 수집하고 이를 분석하여 소나무재선충병의 효과적이고 선제적인 예찰ㆍ방제를 위한 기초자료를 확보하고자 수행되었다. 자연적 요인과 관련하여 소나무재선충병 감염고사목은 소나무림, 300 m 이하 고도, 4∼6°의 낮은 경사도, 동쪽 사면에서 발생 본수가 높게 나타났으며 5~8월 평균기온이 23.8~ 24.0 °C 범위, 남풍이 주로 불고 일조시간이 약 7~7.1시간인 기후 조건에서 소나무재선충병 감염고사목이 주로 발생하였다. 인위적 요인으로 건물, 도로, 소나무류 취급업체, 산불피해지, 훈증더미, 벌채지와의 거리에 따른 소나무재선충 감염고사목은 각 인자와 가까운 곳에서 상대적으로 감염고사목이 많이 발생하고, 멀어질수록 적게 발생하는 것으로 나타났다. 또한, 소나무재선충병 감염고사목 발생 본수와 각 인자 간 다중회귀분석 결과, 17개의 관여 인자 중 수계와의 거리를 제외한 나머지 인자들의 영향이 유의한 것으로 나타났다. 향후 소나무재선충병의 선제적ㆍ맞춤형 방제전략 수립을 지원하기 위해서는 소나무재선충병 감염고사목을 지속적으로 모니터링하고, 소나무재선충병 발생 이력과 피해 정도를 구분하여 소나무재선충병 발생 특성을 분석하여야 할 것이다.