생장 모델과 GIS를 이용한 소나무림 탄소저장량 공간 분포 추정 및 불확실성 평가

Abstract

기후변화협약을 비롯한 다양한 국제협약에서 요구하는 국가산림통계 생산을 위해 전국 4,000개의 국가산림자원조사(NFI) 표본점이 배치되어 있다. 하지만 시·군과 같은 미시적 지역 규모의 산림탄소저장량 및 수종별 탄소저장량은 산출은 보다 많은 표본점을 필요로 한다. 그러나 표본 강도의 증가는 비용과 결부되므로 기존의 지상 측정 자료와 공간정보 기술을 융합하여 미조사 지역의 산림탄소저장량을 추정할 수 있는 방법 개발이 필요하다. 특히, 우리나라의 복잡한 지형과 생장 환경 요인의 공간적 이질성을 고려한 산림탄소저장량 추정 및 불확실성 평가 방법이 요구된다. 따라서 본 연구의 목적은 생장 모델과 현지조사 자료 및 임상도를 이용하여 우리나라 산림에 적합한 시군 규모에서의 수종별 산림탄소저장량의 공간 분포 추정 및 불확실성 평가 방법을 개발하는데 있다. 연구의 시간적 범위는 2006～2010년이며 충북 단양군의 소나무림을 대상으로 하였다. 본 연구에서는 산림탄소저장량의 주요 설명 변수인 우세목 수고의 공간 분포 추정 정확도를 높이기 위해 다양한 환경요인의 포괄적 개념인 지위(site quality)를 활용하였다. 표본점별 지위지수(기준임령 30년) 추정치를 구형 베리오그램과 정규크리깅을 이용하여 단양 지역 전체로 공간 내삽한 결과, 단양지역 소나무림의 평균 지위지수(m)는 11.68로 기존 온대중부기후대 중부지방 소나무 지위지수 11.1과 유사하게 추정되면서 지위지수의 공간적 분포가 파악될 수 있었다. Chapman-Richards 생장 모델로부터 유도된 지위지수-임령(stand age) 이변수 우세목 수고모델과 임상도를 이용하여 소나무 우세목 수고의 공간 분포를 추정한 결과 우세목 수고(m) 평균은 11.90이며 1.61 ～ 21.04의 분포를 보였다. 우세목 수고 추정의 RMSE는 1.45m로 충청지역을 대상으로 한 기존 연구에 비해 RMSE가 낮아 지위를 고려하는 것이 정확도를 개선하는데 효과적임을 알 수 있었다. 이렇게 제작된 우세목 수고 지도와 임상도 소밀도 지도를 이용하여 소나무림 탄소지도를 제작하였으며 이 지도로부터 추정된 단양지역 소나무림의 평균 탄소저장량(tonC/ha)은 64.49로 이는 IPCC에서 제시한 온대림 탄소저장량 범위(60 ～ 140tonC/ha)에 해당된다. 최종 소나무림 탄소지도의 불확실성을 평가하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 104회 적용한 결과, 산림탄소저장량 추정의 불확실성은 4% 이하의 낮은 불확실성을 보였다. 높은 탄소저장량이 밀집한 지역인 핫스팟은 지위, 우세목 수고, 탄소저장량이 전체 평균보다 높고, 경급과 영급이 높은 지역에 위치하였다. 고도, 지형, 경사, 방위 등에 따른 핫스팟의 출현 빈도는 차이가 없었다. 일반적인 소나무림 적지로 알려진 갈색산림토양군에서는 예상밖으로 콜드스팟이 핫스팟보다 출현율이 높았는데 이 지역은 고도가 높고 신갈나무 우점지역인 소백산 국립공원이기 때문에 활엽수와의 경쟁으로 소나무림의 생장이 원활하지 않은 것으로 판단된다. 본 연구방법(방법 1: 지위 포함)과 단양 지역 대상의 선행연구 방법(방법 2: 지위불포함 회귀모델, 방법 3: k-NN, 방법 4: 회귀크리깅)의 정확도를 독립실측자료를 이용하여 비교한 결과, 기존 선행연구 방법에 비해 방법 1의 정확도가 높았다. 또한 방법 1이 우세목 수고와 탄소저장량 추정치가 연속형으로 분포하며 NFI 실측치 범위에 가깝게 추정되었으며 장령림에서 수렴하는 전형적인 수고 생장 패턴을 보여주었다. 마지막으로 방법 1, 2의 산림탄소저장량 추정치 차이가 2 표준편차 이상인 지역은 4～5 영급 이상, 수관점유면적이 75% 이상인 지위 지수가 높고 방법 1의 불확실성이 낮은 지역으로, 방법 2에서 우세목 수고의 국지적 변이가 반영되지 못한 것이 추정의 차이를 크게 유발한 것으로 사료된다. 본 연구에서는 다양한 현지조사 자료 및 임상도를 연계 활용하여 소면적 통계 시 부족한 표본점 문제를 해결하고, 지위가 고려된 생장 모델을 이용하여 환경적 차이에 따른 공간 이질성을 나타낼 수 있는 수종별 산림탄소저장량 공간모델링 방법을 제안하였다. 이를 통해 미조사 지역의 지위지수, 우세목 수고 및 탄소저장량 추정이 가능해졌으며 불확실성 지도를 통해 추정 오차의 국지적 변이를 참조할 수 있게 되었다. 주목할 부분은 공간적으로 명확한 추정 방법(spatially explicit estimation)인 산림탄소지도를 통해 기존의 행정구역별 표본점 집계에 의한 평균 위주의 통계 수준을 IPCC 우수실행지침 수준 3의 격자별 추정 수준으로 상향시킬 수 있는 계기를 마련하였다는 점이다. 또한 입목을 굴취하여 조사하는 전통적 기법의 바이오매스 조사가 어려운 국립공원, 생태보전지역 등에서의 산림탄소저장량 추정에 적용할 수 있다. 특히, REDD+ 활동의 온실가스 배출량 및 흡수량의 측정, 보고, 검증(Measurement, Reporting and Verification, MRV)체계에서 요구하는 추정에 활용되지 않은 독립적 방법에 의한 검증 기법으로서 본 연구 방법의 활용을 고려해볼 수 있다. 그러나 임상도를 주요 공간 자료로 이용하였기 때문에 단기간의 산림탄소저장량 모니터링 적용에는 한계가 있다. 따라서 향후에는 T1 시점의 기준 지도 제작 시 임상도를 활용하며 T2 시점의 변화는 위성 영상 분석을 적용하는 등 임상도와 위성 영상의 융합 활용가능성을 충분히 고려해야 한다. 특히, 최근에 수종별로 조제된 바이오매스 상대생장식과 수종별 지위지수 추정식을 응용한 산림탄소저장량 공간 내삽 연구가 수행된다면 보다 정교한 산림탄소저장량 분포 추정이 가능해질 것으로 기대된다.

The object of this study was to develop a method for a spatial modelling and a uncertainty assessment of the forest carbon stocks combined field data with forest type map using growth model and GIS. The selected pine species was Pinus densiflora and the study site was Danyang, Korea. In this study, a site quality was used in order to consider a spatial heterogenity of dominant height which was an important explanatory variable for the forest carbon stocks. A circular variogram model and an ordinary kriging were used to spatilly interpolate a site index from plot to local level. Next, a dominant height map was produced using this site index map and age class layer from forest type map based on dominat height model induced from Chapman-Richards model. Then, the forest carbon stocks in pine forests of Danyang was quantitavely and spatially estimated from carbon map which was produced from dominant height map and crown density layer from forest type map. An average forest carbon stocks in pine forests of Danyang from this forest carbon map was estimated 64.49tonC/ha and this value was in the range of the temperate forests carbon stocks by IPCC report. The uncertainty of forest carbon map was assessed using 10,000 Monte carlo simulation and the result was below 4%. Finally four methods from earlier studies at Danyang were compared. The mehods include that method in this study(method 1), regression model(method 2), k-NN(method 3) and regression kriging(method 4). The results of the each method were evaluated using an independent set of ground survey plots. Comparisons between estimated and observed carbon stocks(r = 0.90, 0.49, 0.31 and 0.52 for method 1, 2, 3 and 4, respectively) show that method 1 has highest correlation coefficient. RMSE was also lowest for method 1 followed by method 4, 2, and 3(10.89, 14.21, 20.70, and 26.50tonC/ha, respectively). Therefore method 1 was evaluated more accurate than other methods. In this study, spatial modeling of the forest carbon stocks was proposed using field data and forest type map. This method is expected to solve a problem of small area estimation and to show spatial uncertainty. But this method has limits on the short-term monitoring because of long update interval of forest type map. Therefore it is needed to consider combination of forest type map and RS image to detect a short-term change.