산림경관모형은 산림생태계의 복잡한 구조와 다양한 기능의 동적특성을 연구하는데 적합한 모형으로 평가받는다. 산림경관모형은 경관생태학을 기반으로 제작되었으며, 그 특성상 넓은 시공간적 규모를 다루기 때문에 새로운 지역에 적용하는데 환경특성, 수종특성 등에 대한 모수화와 검증에 어려움이 있다. 이에 이 연구에서는 산림경관모형 LANDIS-II Biomass succession 익스텐션에 대한 국내 적용성을 평가하기 위해 계방산 일대를 대상으로 1) 공간정보 입력자료 제작 및 수종특성 모수화, 2) 모형의 보정, 3) 모형의 적용 및 검증방안을 제시하였다. 모형에 적용한 총 14수종은 국가산림조사(National Forest Inventory; NFI), 장기생태조사자료, 아고산대조사자료 기반의 수종별 중요도를 기반으로 선정하였으며, 공간정보 입력자료는 30m 해상도의 수치표고모형을 기반으로 제작한 생태역 지도와 NFI와 장기생태조사자료 기반의 초기 식생형 지도 등을 제작하였다. 수종별 생장모수(ANPPmax, Maxbiomass)는 한국, 중국, 일본 등 동아시아 지역의 생리실험 문헌자료를 종합하여 선정한 수종별 생리특성 모수(FolN, SLWmax, Halfsat, 생장온도, 내음성 등)를 PnET-II 모형에 적용하여 추정하였다. 모형의 보정과 검증은 모형과 조사자료의 수종별 지상부생물량을 비교하여 산출한 결정계수(R2)와 최소 제곱근 오차(RMSE)를 통해 실시하였으며, 검증결과 0.98의 R2와 8.9의 RMSE의 준수한 결과를 나타냈다. 따라서, 이 연구를 기반으로 한반도의 산림경관 변화를 모사할 수 있을 것으로 판단되며 산림관리, 산불, 풍해, 병충해, 기후변화 등 외적요인에 따른 산림경관 변화에 대한 연구가 수행될 수 있을 것으로 기대된다.
대기 중 온실가스 증가로 인한 지구온난화의 영향으로 각종 자연 재해가 증가하면서, 온실가스에서 가장 큰 비율을 차지하는 이산화탄소의 자연 포집지인 산림이 저장하고 있는 탄소량을 추정하기 위한 많은 연구가 진행 중에 있다. 하지만 국내 지역의 환경에 적합한 탄소저장량 추정 기법 및 자료 선정에 대한 연구는 아직 부족한 상황으로, 이에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 전 세계적으로 탄소저장량 추정에 보편적으로 이용되고 있는 회귀 모델과 $k$NN($k$-Nearest Neighbor) 알고리즘을 이용하여 충청북도 단양군을 대상으로 산림이 저장하고 있는 탄소 저장량을 추정하고 결과를 비교 분석하였다. 연구 자료로써 Landsat TM 영상과 제5차 NFI(National Forest Inventory) 자료를 이용하였으며, 지형효과 보정 및 식생 구분에 특화된 다양한 비율영상을 사용하였다. 분석 결과, 단양군의 탄소저장량 추정에는 회귀 모델보다 $k$NN 알고리즘을 이용하는 것이 더 유리하며, 비율영상의 경우 정확도 향상에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
This study compared and analyzed the construction of a land use change matrix for the Intergovernmental Panel on Climate Change's (IPCC) land use, land use change, and forestry area (LULUCF). We used National Forest Inventory (NFI) permanent sample plots (with a sample intensity of 4 km) and permanent sample plots with 500 m sampling intensity. The land use change matrix was formed using the point sampling method, Level-2 Land Cover Maps, and forest aerial photographs (3rd and 4th series). The land use change matrix using the land cover map indicated that the annual change in area was the highest for forests and cropland; the cropland area decreased over time. We evaluated the uncertainty of the land use change matrix. Our results indicated that the forest land use, which had the most sampling, had the lowest uncertainty, while the grassland and wetlands had the highest uncertainty and the least sampling. The uncertainty was higher for the 4 km sampling intensity than for the 500 m sampling intensity, which indicates the importance of selecting the appropriate sample size when constructing a national land use change matrix.
산림 바이오매스는 임목의 크기와 산림의 성숙도, 임지의 생산성(Productivity)을 대표할 수 있는 인자로 활용된다. 따라서 이를 정량적으로 평가하는 것은 산림경영과 수확뿐만 아니라 이산화탄소(CO2) 흡수를 포함한 생태계 기능과 서비스의 평가를 위해서도 매우 중요하다. 상대생장식(Allometric equation)은 식물의 상대생장관계(Relative growth rate)를 통해 각 부분의 값을 추정하는 방법으로, 과거부터 현재까지 폭 넓게 활용되는 방법론이다. 최근 대기중의 CO2 농도증가와 이에 따른 기후변화로 인해 수목의 상대생장관계가 바뀌고 있다는 연구결과들이 도출되면서, 기존에 개발된 상대생장식과 계수들에 대한 재검토 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 국가산림자원조사(NFI) 자료를 통해 우리나라 주요 4개 수종[소나무(Pinus densiflora; PD), 낙엽송(Larix kaempferi; LK), 굴참나무(Quercus variabilis BL.; QV), 신갈나무(Quercus mongolica; QM)]의 수고-DBH 상대생장관계를 분석하고, 이를 기존 수확표 정보와 비교하여 지난 10년간 상대생장의 변화 유무 및 정도를 파악하고자 하였다. 분석결과 모든 수종에서 NFI 차수가 증가할수록, 동일 DBH에 대한 기대 수고값이 증가한 것으로 확인되었다. 예를 들면, 모형 분석결과 PD, LK, QV, QM의 DBH 25 cm에 대한 수고의 기댓값은 5차 NFI 자료에서는 12.48, 19.17, 14.47, 13.19 m로, 7차 NFI 자료에서는 13.61(+9.1%), 21.58(+12.7%), 15.76(+8.9%), 13.93 m (+5.6%) 로 추정되어 수종별로 5~13%정도 증가한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 현재 우리나라 산림의 주요 수종들의 임목 생장은, 과거 조사자료를 통해 파악된 수종별 수고-DBH 발달경향과 비교 했을 때, 직경생장보다 수고생장을 더 활발하게 하고 있다는 것을 의미한다.
본 연구는 산림에서 나타나는 수종의 분포 패턴을 해석하고 예측하기 위한 목적으로 수행되었다. 국내에서 처음으로 시도된 전국 규모의 체계적 산림조사라 할 수 있는 NFI (National Forest Inventory)의 수종별 출현 정보와 출현지점별 풍부도를 기반으로 소나무의 현존분포도를 작성하였다. 생태적 지위 모형의 하나인 GARP (Genetic Algorithm for Ruleset Production)를 이용하여 소나무 현존분포와 연관성이 높은 환경요인변수들을 선정하였고, 선정된 변수들을 설명변수로 하는 소나무 잠재분포 모형을 작성한 후 기후변화 시나리오를 적용하여 미래의 잠재분포를 예측하였다. 기후, 지리 지형, 토양 지질, 토지이용 및 식생현황 등 27개 환경요인변수를 각각 설명변수로 하여 모형을 구동함으로써 소나무 현존분포와의 연관성을 평가한 결과 1월 평균기온이 최상위를 차지하였고 연평균기온, 8월평균기온, 연교차 등도 영향을 미치는 것으로 분석되었다. NFI 정보로부터 추출하여 소스개체군으로 선정된 조사지점들을 소나무의 최종출현정보로, 환경요인변수 간의 연관성 분석을 통해 최종적으로 선정된 변수 세트를 설명변수로 하여 모형을 구동함으로써 최적의 모형을 선정한 후 잠재분포도를 작성하였다. 현재 시점의 환경요인변수들에 의해 트레이닝 된 잠재분포 모형에서 기후관련변수들을 RCP 8.5 기후변화시나리오에서 산출한 변수들로 대체하여 2020년대, 2050년대, 2090년대의 소나무의 예측 잠재분포도를 작성하였다. 최종적으로 작성된 소나무 잠재분포모형의 평가 통계량인 AUC (Area Under Curve)는 0.67로 다소 미흡하였으나 향후 기후변화 환경 하에서 소나무림의 보전 및 관리를 위한 최소한의 실마리를 제공할 수 있을 것으로 판단되었다.
원격탐사 자료와 현장 자료를 이용한 산림 바이오매스 탄소량 추정은 전 세계적으로 각광을 받고 있으며, 국내의 경우 2010년 국립산림과학원에서 개발한 수종별 탄소배출계수를 통해 보다 정확한 탄소량 추정이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 2006년부터 2009년까지 구축된 제5차 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI) 자료를 기반으로 k-Nearest Neighbor(kNN) 알고리즘을 이용하여 충청북도 단양군의 지상부 바이오매스 탄소량을 추정하였다. 원격탐사 자료로는 계절 변화가 뚜렷한 한반도의 기후가 산림 지역의 분광 특성 및 이에 따른 탄소량 추정에 미치는 영향을 조사하기 위해 2004년부터 2005년까지 계절별로 취득된 Landsat TM 위성영상을 이용하였다. 분석결과 단양군 지역의 지상부 바이오매스 총 탄소량은 최대 3542768.49tonC에서 최소 3329037.51tonC 사이로 추정되었으나, 계절에 따른 특정 경향은 발견되지 않았다.
토지이용변화에 따른 산림탄소저장량 변화는 기후변화협약에서 요구하는 주요 자료 중 하나이다. IPCC 우수실행지침(intergovernmental panel on climate change good practice guidance, IPCC GPG) 수준 3에 근거하여 공간적으로 명확한 산림탄소저장량을 추정하게 되면 높은 신뢰도를 확보할 수 있다. 그러나 기존의 추정 방법은 표본점(sample plot) 단위의 국가산림자원조사 (national forest inventory, NFI) 자료만을 이용하여 행정구역별 평균을 집계하는 것으로 폴리곤 혹은 셀 단위의 상세한 탄소저장량을 파악할 수 없었다. 이를 보완하기 위해 유럽, 북미 등에서는 NFI 자료, 원격탐사 및 GIS 기술을 결합하여 산림탄소저장량을 추정하기 위한 노력이 활발히 이루어져왔다. 주요국의 연구 동향을 활용 기법에 따라 분류해보면 원격탐사, GIS, 지구통계 및 환경변수 모델링 등 크게 4가지 범주로 나눌 수 있다. 이 중 가장 손쉽게 국내 적용을 고려해 볼 수 있는 방법은 NFI 자료와 임상도를 결합하는 GIS 기반의 방법이다. 특히, 복잡한 수종 구성을 가지고 있는 국내 산림 환경 특성을 고려할 때 국지적 변이 추정에 유용한 지구통계 기법의 활용성이 기대된다. 아울러, 고해상도 영상의 활용은 산림탄소저장량 추정의 검증 및 탄소배출권 확보를 위한 CDM(clean development mechanism, 청정개발체제) 사업 적지 선정 등에 유용할 것으로 판단된다. 국내 관련 연구는 아직 초기 단계로 최근린 기법(k-nearest neighbor, k-NN)의 적용성을 검토하는 연구가 주를 이루고 있으나 국내 산림 환경에 적합한 방법론의 선정을 위해서는 보다 다양한 공간 자료와 알고리즘의 적용성이 검토되고 방법론 간의 비교 연구가 필요하다.
소나무는 우리나라 자생수종 중 모든 지역에서 가장 넓은 분포를 보이고 있다. 소나무림의 입지환경 및 임분구조 특성을 구명하기 위해 제7차 국가산림자원조사(2016년~2020년)를 수행하며 얻은 자료를 활용하여 흉고단면적 기준으로 소나무가 50% 이상인 조사구를 대상으로 분석하였다. 총 15,139개 표본점 중 소나무림으로 분류된 원형조사구(400 m2) 수는 3,665개소이다. 소나무림은 해발 600 m 이하의 낮은 지역의 산림에서 가장 많이 나타났다(평균 출현율 25%). 해발 800 m 이상에서는 주로 남사면과 서사면에 분포했고(57%), 해발고가 낮은 지역에서는 모든 사면에 분포하는 경향을 보였다. 소나무림의 토성은 대부분 사양토(33%), 양토(29%), 미사질양토(24%)였고, 양분 수준은 다소 척박했다. 소나무와 함께 중요도가 높게 나타난 수종은 신갈나무, 굴참나무, 졸참나무, 잔털벚나무, 밤나무 등의 순이었다. 소나무, 곰솔, 리기다소나무 등은 소나무림에서 대경급으로 많이 분포하고 있었다. 신갈나무, 굴참나무, 졸참나무, 떡갈나무, 물푸레나무 등은 중경급의 주요 수종이며, 노간주나무와 때죽나무는 소경급으로 많이 분포하고 있었다. 소나무림에서 하층을 주로 점유하는 수종은 진달래, 졸참나무, 생강나무, 쇠물푸레나무, 개옻나무, 철쭉 등의 순으로 나타났다.
In this study, land-use changes from 1990 to 2010 in Jeju Island by different approaches were produced and compared to suggest a more efficient approach. In a sample-based method, land-use changes were analyzed with different sampling intensities of 2 km and 4 km grids, which were distributed by the fifth National Forest Inventory (NFI5), and their uncertainty was assessed. When comparing the uncertainty for different sampling intensities, the one with the grid of 2 km provided more precise information; ranged from 6.6 to 31.3% of the relative standard error for remaining land-use categories for 20 years. On the other hand, land-cover maps by a wall-to-wall approach were produced by using time-series Landsat imageries. Forest land increased from 34,194 ha to 44,154 ha for 20 years, where about 69% of total forest land were remained as forest land and 19% and 8% within forest lands were converted to grassland and cropland, respectively. In the case of grassland, only about 40% of which were remained as grassland and most of the area were converted to forest land and cropland. When comparing land-cover area by land-use categories with land-use statistics, forest areas were underestimated while areas of cropland and grassland were overestimated. In order to analyze land use change, it is necessary to establish a clear and consistent definition on the six land use classification.
제5차 국가산림자원조사는 다양한 산림자원의 현황을 평가하고 시간경과에 따른 산림자원의 변화를 모니터링하기 위하여 연년조사체계로 개편되었다. 본 연구는 충청북도를 대상으로 연년조사체계에서 수집된 현지조사 표본점 자료를 이용하여 일정시점의 평균임목축적을 추정하기 위한 방법을 모색하기 위해 수행되었다. 연년통계량의 산출을 위하여 임상구분의 표본층을 고려하지 않은 단순임의추출법과 표본층을 고려한 사후층화이중추출법의 추정식을 이용한 추정치를 비교한 결과, 사후층화이중추출법에 의한 추정치의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 최근 5년간 수집된 현지조사 자료를 통합하기 위하여 조사년도의 차이를 고려하지 않은 시차 무시법(Temporally Indifferent Method), 조사년도별 추정치를 산출한 후 통합하는 단순이동평균법, 그리고 연도별 표본개수에 의해 가중치를 부여하는 가중이동평균법에 의한 평균임목축적과 추정분산을 비교하였다. 평균임목축적은 시차 무시법과 가중이동평균법에서 동일한 것으로 나타났지만, 추정치의 정도를 나타내는 추정분산은 가중이동평균법을 이용한 것이 약간 향상되었으며, 결과적으로 연도별 변이를 반영할 수 있는 가중이동평균법이 보다 적합한 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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