Journal of Korean Society of Forest Science
Korean Society of Forest Science
Article

산불피해강도가 소나무림 산림토양의 열화탄소 생성에 미치는 영향 분석

김태현1, 최다현2, 임상준2,3,*https://orcid.org/0000-0003-3782-9288
Taehyun Kim1, Dahyeon Choi2, Sangjun Im2,3,*https://orcid.org/0000-0003-3782-9288
1아시아산림협력기구
2서울대학교 농림생물자원학부
3서울대학교 농업생명과학연구원
1Asian Forest Cooperation Organization, Seoul 07330, Korea
2Department of Agriculture, Forestry and Bioresources, Seoul National University, Seoul 08826, Korea
3Research Institute of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University, Seoul 08826, Korea
*Corresponding Author E-mail: junie@snu.ac.kr

© Copyright 2025 Korean Society of Forest Science. This is an Open-Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Received: Nov 13, 2025; Revised: Dec 03, 2025; Accepted: Dec 04, 2025

Published Online: Dec 31, 2025

요 약

전세계적으로 기후변화로 인해 대형산불의 빈도와 강도가 점차 강해지며, 산불연료 연소로 인한 탄소배출에 대한 관심도 증가하고 있다. 산불 후 형성된 열화탄소는 분해저항성이 높아 산불피해지에 장기간 탄소를 저장하지만, 침식에 취약하여 산불 직후에 바람과 강우에 의해 쉽게 유출된다. 이 연구는 국내 소나무림에서 발생한 대형 산불피해지를 대상으로, BPCA법을 활용하여 산불에 의해 형성된 연소잔여물과 토양의 총유기탄소와 열화탄소를 분석하였다. 또한, 중단기 모니터링을 통해 토양표면과 토양 속 열화탄소의 잔류량을 분석하였으며, 식생의 산불피해도가 심할수록 연소잔여물의 유기탄소 축적량(1.1-2.1 MgC/ha)과 열화탄소 축적량(18.3-443.0 kgC/ha)이 증가함을 확인하였다. 그러나 연소잔여물이 사라짐에 따라 열화탄소의 지표축적량이 초기에 비해 30일 후 87.8% 감소하였다. 산불 진화 후부터 첫 조사 전에 강우가 발생한 산불피해지는 상부 토양에서 토양의 열화탄소가 관측되었으며, 최소 2년, 최대 19년까지 잔류함을 확인하였다. 이 연구에서는 BPCA법을 이용한 열화탄소 분석 방법의 적용 가능성을 확인하였으며, 산불 직후 토양침식 방지 공법 및 응급복구조림 등을 통하여 산불피해지의 탄소 유출을 막고 열화탄소를 체류시켜, 산불에 의해 배출되는 이산화탄소량을 상쇄하고 궁극적으로 산림의 탄소 저장량 증대에 기여할 것이다.

Abstract

Due to climate change, the frequency and intensity of wildfires are increasing worldwide, drawing substantial attention to wildfire-induced carbon emissions. Pyrogenic carbon (PyC) generated during wildfires is highly resistant to decomposition, enabling it to act as a temporary carbon sink within burned areas. However, it is also susceptible to erosion and can be transported from waterbodies by wind and rainfall shortly after a fire. In this study, we examined total organic carbon (TOC) and PyC contents in combustion residues and soils from fire-affected Pinus densiflora forests in Korea using the benzene polycarboxylic acid (BPCA) method. The results showed that the accumulation of OC (1.1-2.1 Mg C ha−1) and PyC (18.3-443.0 kg C ha−1) in combustion residues increased with burn severity. However, surface-accumulated PyC declined by 87.8% within 30 days as combustion residues diminished. In burned sites that received rainfall before the first sampling, PyC was identified in upper soil layers, where it persisted for at least 2 years and up to 19 years. This study highlights the utility of the BPCA method for quantifying PyC in wildfire-affected soils in Korea and indicates that post-fire erosion control measures and emergency reforestation could reduce PyC loss, thereby helping offset wildfire-induced CO2 emissions and strengthening the long-term carbon storage capacity of forest ecosystems.

Keywords: pyrogenic carbon; organic carbon; BPCA analysis

서 론

산불은 지표면의 유기물을 연소시켜 대기 중으로 많은 양의 이산화탄소를 방출한다(Dong et al., 2023; Singh, 2022). 2023년 산불로 인하여 전세계적으로 약 2.2 PgC의 탄소가 배출되었으며, 이는 2023년 전체 탄소 배출량의 5.8%에 해당한다(Coppola et al., 2022). 우리나라도 2025년 경북 지역에서 동시다발 발생한 대형산불로 인해 10.4만ha의 산림이 연소되었으며, 약 764만 톤 Co2eq의 온실가스가 배출된 것으로 추정되었다(NiFoS, 2025). 이처럼 우리나라를 비롯하여 전세계적으로 점차 산불의 빈도와 강도가 강해짐에 따라 산불에 의한 탄소 배출량은 증가할 것으로 예측된다(UNEP, 2022).

산불로 인해 완전연소된 유기물은 이산화탄소 형태로 대기 중으로 방출되며, 불완전연소된 유기물은 연소잔여물(Pyrogenic Organic Matter, PyOM)의 형태로 지표에 체류한다(Bird et al., 2015; Santín et al., 2015; Coppola et al., 2022). 연소잔여물은 특정 유기물만을 지칭하는 것이 아닌 다양한 크기의 연속체로서 Char, Charcoal, Soot, Ash, Micrographite 등을 통칭한다(Preston and Schmidt, 2006; Bird et al., 2015). 연소잔여물에 존재하는 유기탄소(Organic Carbon, OC)의 일부는 열화학 작용으로 방향족 축합(Aromatic condensation)이 진행됨에 따라 다환 방향족 탄화수소(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons, PAHs)가 결합된 열화탄소(Pyrogenic Carbon, PyC) 연속체의 형태를 가진다(Schmidt and Noack, 2000; Bird et al., 2015; Coppola et al., 2022). 열화탄소는 유기탄소 복합체가 연소됨에 따라 작용기가 탈락한 원소탄소 형태의 구조체로, 일반적인 유기탄소보다 물리⋅화학적인 분해에 저항성이 높아 장기적으로 탄소를 저장하는 효과가 있다(Preston and Schmidt, 2006; Bird et al., 2015; Figure 1).

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Figure 1. PyC and soot molecular structures(Bird et al., 2015; Preston and Schmidt, 2006).
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열화탄소의 형성에는 온도, 연소 지속시간, 산소 가용성 등이 영향을 미치며, 온도가 높아질수록 PAHs 군집의 크기가 커지고 미생물에 의한 분해 저항성이 증가한다(Bird et al., 2015; Santín et al., 2015; Abney and Berhe, 2018). 미생물 군집의 특성, 효소의 활성도, 환경 조건에 따라 차이가 있지만 열화탄소의 잔류시간(Residence time)은 수 세기부터 수천년까지 지속된다(Lehmann et al., 2006; Preston and Schmidt, 2006; Bird et al., 2015; Santín et al., 2015; Abney and Berhe, 2018; Coppola et al., 2022). 이에 따라 열화탄소는 탄소순환의 측면에서 분자 구조화된 탄소 중 가장 잔류시간이 길고 양적으로 많은 부분을 차지한다(Reisser et al., 2016; Coppola et al., 2022).

또한, 열화탄소는 일반 유기탄소에 비해 분해 속도가 느리기 때문에, 산불피해지의 열화탄소 체류는 산불에 의한 이산화탄소 배출 효과를 상쇄할 수 있다(Santín et al., 2015; Coppola et al., 2022). 이러한 산불의 탄소 저장(Carbon storage) 기능에 관한 연구는 아직 기초 단계에 머물러 있으며, 열화탄소의 정량화와 잔류시간 등을 평가하기 위한 분석 방법은 명확히 정립되지 않았다(Hammes et al., 2007; Zimmerman and Mitra, 2017; Bostick et al., 2018).

토양은 유기물과 무기물이 혼합된 지오폴리머(geopolymer) 형태를 가지기 때문에, 열화탄소의 탐지가 대기와 물에 비해 어렵다(Zimmerman and Mitra, 2017). 이에 따라 375°C의 열화학적 산화로 분해에 강한 열화탄소를 특정하여 정량화하거나(CTO-375), 13C 핵자기공명영상 분석을 통해 주파수에 따른 열화탄소 분자의 분광특성으로 열화탄소의 다환방향족 구조를 분석하는 방법이 주로 쓰여왔다(Zimmerman and Mitra, 2017; Bucheli et al., 2004; Simpson and Hatcher, 2004). 그러나 최근에는 분석 대상 물질을 질산, 염산 등으로 분해하고 BPCA(Benzene polycarboxylic acids) 표준물질의 크로마토그래피와 비교하여 열화탄소의 종류와 함량을 분석하는 BPCA 분자마커법이 사용되고 있다(Brodowski et al., 2005; Wiedemeier et al., 2015; Zimmerman and Mitra, 2017). BPCA법은 PAHs와 같은 고분자의 열화탄소 연속체를 질산화(Nitration)하여 작은 분자 단위로 쪼갠 후, 각 BPCA 분자 함량을 정량분석하는 방법이다(Brodowski et al., 2005; Ziolkowski et al., 2011; Wiedemeier et al., 2015; Zimmerman and Mitra, 2017). BPCA법의 분석 대상 분자는 벤젠고리에 3-6개의 카르복실산(Carboxylic acid)이 붙어있는 형태로, 이들 분자의 각 함량에 따라 방향족 축합, 생성온도, 잠재 수명 등 열화탄소의 특성을 분석할 수 있다는 장점이 있다(Schneider et al., 2011. Ziolkowski et al., 2011; Wiedemeier et al., 2015; Vaezzadeh et al., 2023a,b).

초본과 낙엽 등의 산림유기물은 상대적으로 가볍고 침식에 취약한 연소잔여물을 생성하고, 리그닌이 풍부한 목질로부터 고온의 조건에서 형성된 열화탄소는 방향족 축합 정도가 증가하기 때문에 고분자의 BPCA(B5CA, B6CA) 함량이 증가한다(Schneider et al., 2010; 2011; Ziolkowski et al., 2011; Bird et al., 2015; Wiedemeier et al., 2015; Abney et al., 2019a). 그러나 BPCA 분자 중 B3CA와 B4CA는 산분해 과정 중 열에 의해 변형되지 않은 유기탄소 연속체로부터 분해되어 나올 수 있기 때문에 연소잔여물의 열화탄소량을 과대 추정할 가능성이 존재한다(Kappenberg et al., 2016; Bostick et al., 2018; Goranov et al., 2024). 이에 따라 BPCA 분석과정에서 검출되는 고분자(B5CA와 B6CA)를 열에 의해 응축된 방향족 탄소(Condensed aromatic carbon, ConAC)로 정의하여 열화탄소를 분석하기도 한다(Kappenberg et al., 2016; Bostick et al., 2018; Goranov et al., 2024).

국내 산불피해지의 열화탄소에 관한 선행연구에서는 PAH 분자마커법을 주로 활용하였는데(Kim et al., 2011; Choi, 2014), 자연상태에 존재하는 PAH는 주로 화석연료의 연소와 유류 유출로부터 기인하기 때문에 산불에 의한 영향을 정확하게 분리해 낼 수 없다(Choi, 2014; Yim et al., 2014). 국내의 열화탄소 분석 선행연구에 따르면 미피해지에서도 PAH가 검출되기 때문에, 산불에 의한 열화탄소의 형성량을 정량 분석하기 어렵다.

Kim et al.(2011)은 2000년 발생한 동해안 산불피해지 토양의 PAH 함량을 정성 및 정량 분석하였으며, 장마 후 산불 직후에 비해 평균 83.1%의 총 PAHs가 감소하였다. Choi(2014)는 2004년에 발생한 산불피해지 소나무의 수피와 잎, 토양의 PAH 함량을 분석하였다. 모든 분석 대상의 총 PAHs는 산불 후 시간에 따라 감소하였으며, 수피에 총 PAHs가 가장 많았다.

Nguyen et al.(2009)은 최대 100년 전부터 현재까지 진행된 화전 농업지를 대상으로 열화탄소의 잔류시간을 분석하였으며, 열화탄소의 분해속도와 토양으로의 수평 및 수직 이동을 고려하여 열화탄소는 약 8.3년 동안 잔류할 수 있다고 하였다.

이처럼 국외에서는 다양한 접근이 이루어지고 있으나, 우리나라 소나무림에서 발생하는 산불피해지의 열화탄소의 생성과 체류에 관한 연구는 매우 부족한 상황이다. 산불에 의해 형성되는 열화탄소의 거동을 정량적으로 규명할 수 있다면, 산불피해지의 탄소 저장 기능을 재평가하고 탄소 순환 모델의 정확도를 높일 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 열화탄소 정량화 기법을 제시하고, 국내에서 발생한 산불피해지의 열화탄소량를 분석하여, 산불피해지 토양 내 열화탄소의 형성 특성을 평가하고자 한다.

재료 및 방법

1. 연구대상지 및 개요

이 연구는 2022년 영덕 산불피해지와 울진⋅삼척 산불피해지, 2023년 합천 산불피해지와 금산⋅대전 산불피해지의 토양시료를 채취하여 실시하였다(Figure 2). 추가적으로 열화탄소의 체류시간을 추정하기 위해 2005년 양양 산불피해지와 2019년 강릉⋅동해 산불피해지에서 토양교란이 발생하지 않은 미벌채지를 대상으로 토양시료를 채취하였다.

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Figure 2. Locations of forest fire-affected areas in the study (OK: Okgye, YY: Yangyang, UJ: Uljin, YD: Yeongdeok, DJ: Daejeon, HC: Hapcheon).
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연구대상지는 국립산림과학원에서 식생피해를 기준으로 분류한 산불피해지도를 적용하여 산불피해 정도를 구분하였다(Table 1).

Table 1. Vegetation burn severity classification used in the study (NIFoS, 2013; Li et al., 2021).
Wildfire type Class Definition
Crown-fuel Consumption (CC) Severe Areas where the canopy has been completely burnt out and charred organic matter and ash have covered the soil surface.
Foliage Necrosis (FN) Mild Areas where the canopy is partially burned and more than 60% of canopy is degraded by thermal radiation.
Surface-fuel Consumption (SC) Light Areas where more than 60% of the canopy survived, surface fuel and lower vegetation were all burned.
Unburned (UB) Control Areas unaffected by wildfire
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또한, 사면 경사에 따라 산불 후 연소잔여물의 생성량과 토양과 유기탄소의 이동이 달라지기 때문에, ⸢산림자원의 조성 및 관리에 관한 법률⸥의 “공⋅사유림 경영계획 작성 및 운용요령”에 따라 연구대상지를 급경사(>25°), 중경사(15-25°), 완경사(<15°)로 각각 구분하였다.

2022 영덕 산불피해지(2022-YD)는 총 405 ha 면적이 산불 피해를 입었으며, 주요 수종은 3-4영급 소나무림(Pinus densiflora)이었다(Figure 3). 2022 울진⋅삼척 산불피해지(2022-UJ)는 총 16,301 ha의 산림이 산불로 인해 피해를 받았으며(KFS, 2022), 4-5영급 소나무와 일부 참나무류가 분포하였다. 2023 합천 산불피해지(2023-HC)는 약 179 ha의 산림이 연소되었으며, 4-5영급의 소나무가 주로 분포하였고, 2023 금산⋅대전 산불피해지(2023-DJ)는 총 889 ha의 산림이 연소되었으며, 주요 수종은 3-4영급의 소나무이었다. 토양의 4개 산불피해지에서 모두 Inceptisol로 분류되었다.

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Figure 3. (a) Crown-fuel Consumption forest, (b) Surface-fuel Consumption forest. Both photos were taken immediate after the 2022-YD fire.
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2. 연소잔여물 및 토양시료 채집 방법

산불피해지에서의 열화탄소 분석을 위해 연소잔여물과 토양시료를 각 연구대상지에서 채취하였다. 시료 채취를 위해 20 cm×20 cm 크기의 사각형 모서리와 중심부의 총 5 지점에서 연소잔여물의 두께를 측정한 후, 연소잔여물을 시료 상자에 채취하였다. 채취한 연소잔여물은 실험실에서 105°C에서 24시간 오븐 건조 후, 수분함량과 건조 중량을 측정하였다. 총유기탄소(Total Organic Carbon, TOC)는 서울대학교 농생명과학공동기기원(National Instrumentation Center for Environment Management, NICEM)에 의뢰하여 분석하였으며, 동일한 시료를 이용하여 열화탄소 함량을 분석하였다.

토양 채집을 위해 연소잔여물을 채집한 지점의 O층 토양을 제거하고 토양 깊이 5 cm와 15 cm 지점에서 토양캔(100 ml)과 채토기를 사용하여 미교란 시료를 채취하였으며, 열화탄소 분석을 위한 교란 시료도 추가로 현장 채취하였다.

3. BPCA법을 활용한 열화탄소 추정 및 분석방법

열화탄소 분석은 Wiedemeier(2014)가 제안한 고성능액체크로마토그래피(High Performance Liquid Chromatography, HPLC) 분석 방법을 활용하였으며, BPCA법을 활용하여 분석물질 내 각 BPCA분자의 비율과 양을 분석하고, BPCA 분자들의 비율에 따른 연소잔여물의 형성 온도를 추정하였다. 이때 연소잔여물과 같이 유기탄소의 함량이 높은 물질을 대상으로 산분해 하면 B3CA와 B4CA가 형성될 수 있기 때문에, 고분자의 함량만을 활용하여 열화탄소를 정량적으로 분석하였다. 모든 전처리 과정이 동일하지는 않지만, 분석의 목적물질이 동일하기 때문에 가장 최근에 제시된 Bostick et al.(2018)이 제안한 조정계수를 이용하여 BPCA 분자에 포함된 열화탄소의 함량을 계산하였다(식 1)(Kappenberg et al., 2016; Bostick et al., 2018; Goranov et al., 2024). 한편 이 연구에서는 총 탄소는 분석하지 않아 총유기탄소 함량을 이용하여 열화탄소 함량을 계산하였다.

PyC = 7.04 × B6CA c ( mg ) + B5CA c ( mg )  Sample weight  ( mg ) × OC ( % ) × 100
(1)

연소잔여물과 토양의 열화탄소는 B3CA, B4CA만 존재하면 열화탄소가 없는 경우(0)로, BPCA가 전혀 검출되지 않은 경우 ND(No Data)로 표현하였다. 연구대상지의 산불피해도, 지형경사, 산불 후 경과시간에 대하여 각각 현장 채취한 6개의 연소잔여물에 대해 열화탄소를 분석하였으며, 토양은 0-10 cm (5 cm 채취) 3개 시료에 대해 열화탄소를 분석하였다.

BPCA법에 따른 열화탄소 분석 절차는 크게 질산 분해, 양이온 제거, 비극성 화합물 제거, 크로마토그래피 분석으로 나뉜다. 첫 번째로, 질산 분해를 위해 분석용 연소잔여물과 토양을 모두 2 mm 토양체로 거름하여 막자사발로 분쇄한 후, 1000 mg의 토양시료를 압력분해장치(Ecopre, OdLlab社) 테프론 용기에 담아, 65% 질산 용액 2 ml 투입 후 170°C에서 8시간 동안 순환 분해를 진행하였다. 이후 분해된 용액을 045 μm의 syringe filter로 여과 후 3차 증류수를 25 ml까지 투입한 후 냉장보관하였다. 이후, 양이온 제거를 위해 유리칼럼(직경 15 mm, 높이 400 mm)에 양이온 치환 레진(Dowex Mac-3 (H+) Cation Exchange Resion, Aldrich社)을 11 g 투입하였다. 투입 후, 3차 증류수 2회, 2M-NaOH 용액 1회, 3차 증류수 2회, 2M-HCL 1회, 마지막으로 3차 증류수 2회를 통과시켜 세척 하였다. 세척 후, 3차 증류수를 통과시켜 전기전도기(Thermo scientific사)를 이용하여 용액의 전기전도도가 2 μS/cm 미만으로 감소할 때까지 3차 증류수로 세척하였다. 전기전도도 확인 후, 준비된 시료를 양이온 치환 레진이 담긴 유리칼럼에 통과시킨 후, 통과된 용액에 3차 증류수를 50 ml까지 투입하여 동결 건조를 진행하였다. 이 과정에서 준비된 시료는 약 일주일동안 냉장 보관이 가능하다. 세 번째로, 비극성 화합물 제거를 위해 2.5 ml 메탄올과 5 ml 증류수를 1:1로 혼합하여, C18 고체상 추출 카트리지(Empore C18-SD, Merck社)를 세척 후, 메탄올-증류수 혼합액을 이용하여 동결 건조된 시료를 용해시킨 후 카트리지에 투입하였다. 이 후, 질소가스 농축기로 45°C에서 50mbar의 압력으로 농축 후, 증류수 1 ml를 투입하여 냉장 보관 하였다. 마지막으로, 크로마토그래피 분석을 위해 85% 인산 20 ml와 3차 증류수 980 ml 혼합 용액을 제조한 후, 진공상태로 유리섬유필터 통과시켜 용매 A를 준비하였고, 고순도 아세토나이트릴용액을 용매 B로 준비하였다(Figure 4). 표준 농도 계산을 위해 각 BPCA 표준물질(Table 2)로 5, 10, 20, 50, 100, 200 μg/ml 용액을 제조한 후 Table 3과 같이 크로마토그래피 분석을 진행하였다. 비극성 화합물 제거와 크로마토그래피 분석은 농생명과학공동기기원에 분석의뢰를 하여 진행하였다.

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Figure 4. Preprocessing procedure for PyC analysis using BPCA method.
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Table 2. BPCA standards list and molecular formula.
Isomer BPCA Standards Molecular formula
B6CA - Mellitic C 12 H 6 O 12
B5CA - Pentacarboxylic C 11 H 6 O 10
B4CA 1,2,4,5 Pyromellitic C 10 H 6 O 8
B3CA 1,2,3 Hemimellitic C6H3(CO2H)3
1,2,4 Trimellitic
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Table 3. Chromatography Settings for BPCA analysis(Wiedemeier et al., 2016).
Column C18 reversed phase
Column temperature 15°C
Flow rate 0.4 ml/min
Identification Retention time, UV absorption at 216 nm
Quantification External stnadards of BPCAs
Pressure 120 bar
Mixing Gradient of Mobile Phases
Time
[min]
Mobile phase B
[vol%]
0 0.5
5 0.5
25.9 30
26 95
28 95
28.1 0.5
30 0.5
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결과 및 고찰

1. 연소잔여물의 열화탄소 분석

Table 4Figure 5는 연소잔여물의 산불피해도별 생성량과 탄소함량 BPCA 분자 구성을 나타낸다. 토양과 연소잔여물의 유기탄소와 물리적 특성, BPCA 구성에 대하여 K-W 분석을 수행하였다. 연소잔여물층 두께는 경피해지가 19.3 mm로 중피해지 6.6 mm, 심피해지 8.4 mm에 비해 가장 두꺼웠다. 단위면적당 연소잔여물층의 생성량은 중, 심, 경피해지 순으로 많았지만, 조사 지역별 편차가 크게 나타나 통계적으로 유의미한 차이가 없었다(p>0.05). 단위면적당 연소잔여물층에 존재하는 유기탄소량은 심, 중, 경피해지 각각 2.1±1.9. 1.4±1.0, 1.1±1.2 MgC/ha로 심피해지가 가장 많았지만, 통계적으로 유의미한 차이는 없었다(p>0.05).

Table 4. Physical properties and Organic carbon of PyOM and PyC contents with BPCA analysis results based on severity. The superscript shows statistical groups by significance level(=0.05).
Burn Severity (n) PyOM thickness (mm) BD1 (g/cm3) MC2 (%) PyOM3 load (Mg/ha) TOC4 (%) TOC load (MgC/ha) PyC5 load (kgC/ha) PyC/TOC (%) B5CA (%) B6CA (%)
CC (19) 8.4±4.9ab 0.27±0.21a 2.3±1.8a 21.9±23.6 13.4±9.7a 2.1±1.9 443.0±766.8 16.5±22.7 14.6±13.4 15.2±12.7
FN (9) 6.6±4.7b 0.40±0.27a 3.4±5.1a 26.5±18.4 5.4±7.4b 1.4±1.0 429.7±677.7 21.8±32.6 22.2±12.7 24.5±31.0
SC (5) 19.3±8.3a 0.04±0.02b 7.5±1.4b 6.6±2.9 16.1±1.6a 1.1±1.2 18.3±14.4 2.4±3.6 6.2±6.2 2.0±2.0

Notes: Mean±s.d.; BD1: Bulk Density; MC2: Moisture Content; PyOM3: Pyrogenic Organic Matter; TOC4: Total Organic Carbon; PyC5: Pyrogenic Carbon.

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Figure 5. Relative contribution of BPCA molecules and PYC content based on burn severity.
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열화탄소 함량은 심, 중, 미피해지 순으로 적었으며, 단위면적당 연소잔여물의 열화탄소 함량도 심, 중, 미피해지 순으로 감소했지만 통계적인 차이는 나타나지 않았다(p>0.05). 총유기탄소 중 열화탄소가 차지하는 비율의 평균은 심피해지 16.5%, 중피해지 21.8%, 미피해지 2.4%로, 중피해지가 가장 높고 경피해지에서 가장 낮았다(Table 4). BPCA분자 중 열화탄소에 해당하는 B5CA+B6CA는 심피해지는 26.7±24.4%, 중피해지 41.7±32.6%, 경피해지 8.3±6.9%로 심피해지와 중피해지에서 높게 나타났지만 통계적으로 유의미한 차이는 없었다(p>0.05).

경피해지는 다른 지역에 비해 연소잔여물층이 가장 두껍게 형성됐지만, 열화탄소의 함량이 적고 유기탄소의 함량이 많아 산불의 강도가 가장 약했음을 알 수 있다. 심피해지와 중피해지의 연소잔여물층은 두께가 얇고, 열화탄소의 함량과 B5CA+B6CA의 비율이 높아 경피해지보다는 강한 피해를 입었음을 추정할 수 있다. 연소잔여물층의 두께도 심피해지가 중피해지보다 두껍고, 총유기탄소의 함량이 많고 PyC/TOC가 중피해지보다 낮기 때문에 중피해지에 비해 연소 강도가 약하다고 판단할 수 있지만, 열화탄소의 함량은 중피해지보다 많았다(Schneider et al., 2010; Bird et al., 2015; Wiedemeier et al., 2015; Abney et al., 2019a). 그러나 동일한 산불피해도 일지라도 산불강도와 지속시간, 진행속도 현장의 연료량과 지형, 경사, 고도 등에 따라 연소잔여물과 열화탄소의 특성이 달라지게 된다(Bird et al., 2015; Santín et al., 2015, 2016; Abney and Berhe, 2018; Miesel et al., 2018; DeLuca et al., 2020).

또한 산불이 진화된 후 연소잔여물은 곧바로 바람과 강우에 의해 이동하기 때문에, 산불 진화 후 조사까지의 시간에 따른 표본 채집의 오류가 발생할 수 있다(Pereira et al., 2012; 2013; 2015; 2019; Miesel et al., 2018; DeLuca et al., 2020). 특히 연소잔여물은 산불 직후 바람침식에 가장 취약하므로, 이 연구는 산불 진화 후 최대한 빠른 시일내에 연소잔여물층 조사를 수행하였다. 합천 산불피해지는 진화 2일 후 첫 강우가 내렸고, 영덕은 진화 4일 후 현장 조사시까지 강우가 내리지 않았다. 이때 산불 진화 후부터 조사 전까지 합천의 시간별 풍속은 평균 1.1±1.1 m/s, 최대 4.6 m/s를 기록하였으며, 영덕은 평균 4.2±2.4 m/s, 최대 9.6 m/s를 기록하였다. 이에 따라 합천과 영덕 산불피해지는 진화 후 곧바로 바람에 노출되어 유역 외부로 연소잔여물이 유실됐을 가능성이 존재한다.

한편, 울진과 대전 산불피해지는 진화와 동시에 비가 내렸으며, 울진 산불피해지는 진화 후 누적강우량 30.8, 22.9 mm의 강우가 내렸고, 대전 산불피해지는 누적강우량 30.6, 13.2 mm 등 총 4회의 강우사상에 노출되었다. 산불피해지에 강우가 발생하면 빗방울이 연소잔여물층을 직접 타격함에 따라 토양 속으로 침투하며, 강한 강도에서 형성된 연소잔여물은 입자가 작기 때문에 토양 내로 침투 및 침투흐름에 의해 용탈된다(Onda et al., 2008; Woods and Balfour, 2010; Stoof et al., 2015). 따라서 산불 진화 후 조사가 된 연소잔여물은 일부분이 사라지거나 혼합되기 때문에 연소잔여물의 탄소, BPCA의 분자비율 등을 활용하여 연소잔여물의 생성온도와 산불의 피해정도를 추정하는 것에는 한계가 있다.

Table 5는 연소잔여물층 두께 조사일자별 연소잔여물의 축적량과 유기탄소 및 열화탄소의 축적량을 나타낸다. 연소잔여물의 유기탄소와 물리적 특성은 첫 조사시에만 조사를 수행하였으며, 두께 변화만을 고려하여 연소잔여물과 총유기탄소, 열화탄소의 축적량을 추정하였다. 첫 조사 시 연소잔여물의 축적량은 12.6 Mg/ha로, 연소잔여물층의 두께 분포가 유사한 Gorforth et al.,(2005)을 제외하고 다른 선행연구에 비해서 낮게 나타났다(Cerdà and Doerr, 2008; Woods and Balfour, 2010; Santín et al., 2012). 진화 17일 후부터 시간에 따라 연소잔여물층의 두께가 감소하여 연소잔여물과 총유기탄소, 열화탄소의 축적량이 감소하였다. 조사 시작 30일 후 총유기탄소 축적량은 3.49 MgC/ha에서 0.41 MgC/ha로 약 3.08 MgC/ha가 유실됨에 따라 88.2% 감소하였으며, 열화탄소는 0.82 MgC/ha에서 0.10 MgC/ha로 0.62 MgC/ha가 유실됨에 따라 87.8% 감소함을 확인하였다.

Table 5. PyOM, TOC, and PyC load by elapsed day after forest fire extinction.
The days after forest fire extinction
17 25 32 39 46
PyOM load (Mg/ha) 12.6 11.1 3.9 2.6 1.9
TOC load (MgC/ha) 3.49 3.13 1.07 0.82 0.41
PyC load (MgC/ha) 0.82 0.73 0.24 0.19 0.10

Note: Mean±s.d

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2. 토양 내 열화탄소 분석

Table 6은 산불 후 첫 조사에서 채집한 0-10 cm 토양의 유기탄소와 열화탄소의 함량을 나타낸다. 모든 대상지의 미피해지에서는 BPCA가 검출되지 않았으며, 산불피해지에서는 영덕의 경피해지와 합천 중피해지의 일부 시료에서 BPCA가 검출되지 않았다. 울진 심피해지의 급경사지와 합천 심피해지와 중피해지의 급경사지, 대전 심피해지의 중경사지를 제외하고는 산불피해지 토양에서는 BPCA가 검출되었지만 B6CA와 B5CA는 검출되지 않았다.

Table 6. PyC analysis of soil samples with antecedent rainfall event occurrence.
Site Rainfall Burn severity Slope Year TOC (%) B6+B5 (%) PyC/Soil (gC/kg) PyC/TOC (gC/gC)
2022–YD X SC M 0 2.03 0.0
1.87 0.0
1.94 ND
L 0 1.57 0.0
1.66 0.0
1.39 ND
UB L 0 3.25±0.93 ND
2022–UJ O CC H 0 2.07 0.0
2.82 25.1 5.1 0.18
2.36 63.9 3.7 0.16
M 0 1.74 0.0
1.67 0.0
1.61 0.0
L 0 1.70 0.0
1.52 0.0
1.93 0.0
UB L 0 4.52±0.11 ND
2023–HC O CC H 0 2.85 0.0
3.24 0.0
4.19 66.3 26.0 0.62
L 0 3.62 0.0
1.97 0.0
1.5 0.0
FN H 0 3.43 61.2 14.3 0.42
1.34 0.0
1.71 ND
M 0 2.01 0.0
1.93 0.0
2.39 0.0
UB L 0 2.15±1.24 ND
2023–DJ O CC M 0 0.86 60.2 1.17 0.14
1.39 61.2 8.47 0.61
0.97 62.1 1.96 0.20
UB M 0 1.46±0.11 ND
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한편, 산불 직후 첫 조사에서 영덕을 제외한 산불피해지에서 열화탄소가 검출되었는데(Table 7), 영덕을 제외하곤 산불피해지 조사 전에 강우사상이 발생하여 열화탄소가 토양 속으로 수직 이동한 것으로 추정된다(Rumpel et al., 2015; Santín et al., 2016; Abney et al., 2017; Abney et al., 2019b). 연소잔여물은 높은 온도에서 연소될수록 입자의 크기가 작아지고 표면의 극성이 사라진다(Zimmerman, 2010; Wang et al., 2023; Brewer et al., 2014; Rumpel et al., 2015; Abney and Berhe, 2018). 이때 공극이 발달한 토양은 선택류(Preferential flow)가 발달하기 때문에 작은 입자의 연소잔여물이 침투할 가능성이 증가한다(Rumpel et al., 2015; Abney et al., 2019b). 열화탄소가 검출된 심피해지는 모두 사질양토로 분류됐으며, 첫 조사 이전에 강우사상이 발생하였다. 이에 따라 강우에 의해 열화탄소가 토양 속으로 침투하여 0-10 cm 깊이의 토양에서 검출된 것으로 판단된다.

Table 7. Summary of the detected PyC by burn severity.
Site Rainfal(n) Cumulative rainfall Burn severity Year B6+B5 (%) PyC/Soil (gC/kg) PyC/TOC (gC/gC) Soil texture
2022–YD X 0 SC 0 0 0 0 Loam
2022–UJ O(2) 53.7 CC 0 44.5±19.4 4.4±0.7 0.17±0.01 Sandy loam
2023–HC O(1) 3.4 CC 0 66.3 26.0 0.62 Sandy loam
FN 0 61.2 14.3 0.42
2023–DJ O(4) 46.9 CC 0 61.2±1.0 3.9±4.0 0.32±0.26 Sandy loam
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산불 후 12개월과 24개월의 각 지역별 산불피해도와 경사, 경과 개월에 따른 유기탄소 함량와 열화탄소의 함량은 Table 8과 같다. 산불 직후보다 많은 곳에서 열화탄소가 검출되었으며, 산불 후 12개월에는 합천의 심피해 급경사지를 제외하고 모든 지역에서 열화탄소가 검출됐다. 열화탄소가 검출된 토양을 대상으로 산불피해도에 따른 열화탄소의 함량을 분석한 결과, 심피해지의 B6CA+B5CA의 비율은 평균 73.4±28.2%였으며, 중피해지는 60.8±13.3%, 경피해지는 72.5±30.3%로 나타났다. PyC/Soil은 심피해지는 6.70±6.63 gC/kg, 중피해지는 18.56±9.98 gC/kg, 경피해지는 2.84±2.64 gC/kg으로 조사됐다. PyC/TOC는 심피해지 0.37±0.32, 중피해지는 0.48±0.12, 경피해지는 0.21±0.29로 나타났다.

Table 8. PyC analysis of soil samples based on burn severity, slope, and elapsed month.
Site Burn severity Slope Elapsed month TOC(%) B6+B5 (%) PyC/Soil (mgC/g) PyC/TOC (gC/gC)
2022–YD CC M 12 1.90 0.0
1.57 56.6 6.0 0.38
2.14 0.0
24 1.81±0.95 0.0
SC M 12 1.99 100.0 1.2 0.06
3.04 76.5 0.7 0.02
2.93 0.0
24 1.94 0.0
2.25 ND
1.41 ND
L 12 2.82 64.1 6.5 0.23
2.86 25.2 1.0 0.04
0.69 96.7 4.8 0.70
24 1.89 100.0 3.2 0.17
1.67 100.0 4.1 0.24
0.98 100.0 2.7 0.28
2022–UJ CC H 12 2.12 0.0
2.13 0.0
3.14 21.2 3.4 0.11
24 2.05 0.0
2.86 0.0
2.16 100.0 2.1 0.10
M 12 2.70 0.0
2.79 0.0
3.25 56.8 0.7 0.02
24 7.92 0.0
2.51 0.0
2.13 34.6 4.2 0.20
L 12 5.79 0.0
7.58 85.0 22.2 0.29
2.58 0.0
24 1.75±0.73 ND
2023–HC CC H 12 3.42 0.0
2.05 0.0
2.21 ND
L 12 2.25 100.0 4.1 0.18
1.48 ND
1.97 ND
FN H 12 2.28 52.7 14.6 0.64
3.66 66.0 15.5 0.42
3.25 ND
M 12 3.07 47.6 10.9 0.36
3.32 77.0 33.2 0.50
2.51 ND
2023–DJ CC M 12 0.86 100.0 8.0 0.94
0.76 100.0 5.6 0.74
1.08 67.3 3.5 0.32
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영덕과 울진 산불피해지의 24개월 후 산불피해도에 따른 열화탄소의 분석 결과, B6CA+B5CA의 비율은 심피해지는 67.3±46.2%, 경피해지는 100.0±0.0%로 나타났다. PyC/Soil은 심피해지는 3.6±1.5 mgC/g, 경피해지는 3.3±0.7 mgC/g 의 값을 나타냈으며, PyC/TOC의 비율은 심피해지는 0.15±0.07, 경피해지는 0.23±0.06의 값을 나타냈다.

또한 산불피해지 토양 속 열화탄소의 장기간 체류시간을 확인하기 위해 2005 양양 산불피해지와 2019 강릉⋅동해 산불피해지의 미벌채지를 대상으로 열화탄소를 동일한 방법으로 추가 분석한 결과, 열화탄소가 토양 속에 존재함을 확인하였으며, 다른 피해지와 비교하였을 때 열화탄소의 함량에는 차이가 없었다(Table 9).

Table 9. PyC analysis of soil samples based on burn severity, slope, and elapsed month(Cont).
Without site & slope
CC n=8 12 2.56±2.25 73.4±28.2 6.7±6.6 0.37±0.32
24 2.15±0.02 67.3±46.2 3.2±1.5 0.15±0.07
FN n=4 12 3.08±0.59 60.8±13.3 18.6±10.0 0.48±0.12
SC n=5 12 2.28±0.98 72.5±30.3 2.8±1.5 0.21±0.29
24 1.51±0.47 100.0±0.0 3.3±0.7 0.23±0.06
Past forest fire damaged area
2005–YY SC 19 yrs 5.92 100.0 4.1 0.07
4.97 100.0 4.9 0.09
2.68 ND
2019–OK CC 5 yrs 1.80 100.0 4.6 0.26
1.54 100.0 3.9 0.25
1.71 ND
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Major et al.(2010)에 따르면 열화탄소는 용탈 과정에 의해 토양 속으로 침투하며, 토양 미생물의 호흡에 의해 무기화되어 사라진다. Abney et al.(2019b)는 연소잔여물의 생성온도가 토양 미생물의 호흡량에 미치는 영향에 대하여 분석하였는데, 200°C보다 500°C에서 형성된 연소잔여물이 존재하는 토양은 미생물에 의한 호흡량이 적었다. 이를 통해 고온에서 방향족 축합이 진행될수록 연소잔여물과 그 안을 구성하는 열화탄소의 생분해가 억제됨을 확인하였으며, 연소잔여물이 토양에 침투한 후 전체 BPCA 중 B3CA, B4CA는 미생물에 의해 분해되어 B5CA, B6CA의 비율이 증가하였음을 추정할 수 있다.

본 연구에서는 산불 직후보다 1년 후에 많은 시료에서 열화탄소가 검출되었으며, B5CA+B6CA의 비율과 PyC/TOC의 비율이 증가하였다. 이를 통해 산불에 의해 형성된 열화탄소가

시간에 따라 토양 속으로 침투하여 그 비율이 증가하였음을 확인하였다(Rumpel et al., 2015; Santín et al., 2016; Abney et al., 2017; Abney et al., 2019b). 또한 2년 후 응급복구조림이 진행된 심피해지에서도 열화탄소가 검출되었는데, 벌채ㆍ조림 과정에서 토양 상하부가 혼합됨에 따라 토양 속에 열화탄소가 저장된 것으로 판단된다(Santín et al., 2016; Rumpel et al., 2015).

결 론

이 연구는 국내 산불피해지에 형성된 연소잔여물을 산불피해도별로 채집하여 유기탄소 함량을 분석하고 BPCA 분석법을 통해 채집된 연소잔여물과 상부 토양의 열화탄소 함량을 추정하였다. 본 연구에서는 산불 직후보다 1년 후에 많은 시료에서 열화탄소가 검출되었으며, B5CA+B6CA의 비율과 PyC/TOC의 비율이 증가하였다. 이를 통해 산불에 의해 형성된 열화탄소가 시간에 따라 토양 속으로 침투하여 그 비율이 증가하였음을 확인하였다(Rumpel et al., 2015; Santín et al., 2016; Abney et al., 2017; Abney et al., 2019b). 또한 2년 후 응급복구조림이 진행된 심피해지에서도 열화탄소가 검출되었는데, 벌채⋅조림 과정에서 토양 상하부가 혼합되어 토양 속에 열화탄소가 저장된 것으로 판단된다(Santín et al., 2016; Rumpel et al., 2015). 또한, 산불피해도가 심할수록 B5CA, B6CA의 분자 비율이 증가하여 심, 중피해지의 연소잔여물이 200-250°C의 온도에서 형성되었음을 추정할 수 있었고, 산불 직후 중피해지와 심피해지의 상부 토양에서 열화탄소가 검출되었지만, 미피해지에서는 검출되지 않음을 확인하였다. 2005년과 2019년에 발생한 산불피해지의 토양에서도 열화탄소가 검출됨을 확인하였으며, 이를 통해 토양 속 열화탄소는 최소 2년, 최대 19년까지 잔류할 수 있음을 확인하였다.

향후에는 BPCA 분석을 위한 시료채집 방법을 국내 산불피해 현장에 맞게 개선한다면 산불피해지의 열화탄소의 생성과 이동을 구체적으로 정량화할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 국내 산불피해지에서의 산불 후 형성된 열화탄소의 장기 잔류 가능성을 확인하였으며, 산불피해지의 잠재적인 열화탄소 저장 효과를 기대할 수 있을 것으로 보인다.

감사의 글

본 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구입니다(No. RS-2022-NR069697).

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