Interests in ecosystem services have increased and a number of attempts to perform a quantitative valuation on them have been undertaken. To classify the ecosystem types landcover classification maps are generally used. However, some forest types on landcover classification maps have a number of errors. The purpose of this study is to verify the forest types on the landcover map by using a variety of field survey data and to suggest an improved method for forest type classifications. Forest types are compared by overlaying the landcover classification map with the 4th forest type map, and then they are verified by using National Forest Inventory, 3rd National Ecosystem Survey and field survey data. Misclassifications of forest types are found on the forest on the forest type map and farm and other grassland on the landcover map. Some errors of forest types occur at Daegu, Busan and Ulsan metropolitan cities and Gangwon province. The results of accuracy in comprehensive classification show that deciduous forest is 76.1%; coniferous forest is 54.0%; and mixed forest is 22.2%. In order to increase the classification accuracy of forest types a number of remote sensing images during various time periods should be used and the survey period of NFI and the National Forest Inventory and National Ecosystem Survey should be consistent. Also, examining areas with wide forest patch should be prioritized during the field survey in order to decrease any errors.
제5차 국가산림자원조사는 국가단위의 산림자원 통계량을 산출하기 위해 설계되어 2006년부터 야외 표본점 자료를 수집하고 있다. 하지만, 표본의 개수가 적은 소면적 시군구의 산림통계를 산출하기 위해서는 보정자료를 이용하는 소면적 추정기법의 적용이 요구된다. 본 연구에서는 야외 표본점의 위치정보를 활용할 수 있는 공간통계기반 합성추정법을 적용하여 소면적 시군구의 임상별 산림면적 및 ha당 평균축적 등을 추정할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행하였다. 먼저 조사된 표본점은 수종별 흉고단면적의 비율에 의해 임상별로 사후층화되었다. 합성추정법을 적용하기 위하여 목표 시군과 인접하는 시군들을 하나의 가상 시군으로 설정한 후, 이러한 가상 시군에 포함되는 표본점 자료를 산림통계량 산출에 이용하였다. 합성추정법에 의한 임상별 비율은 임상도와 차이가 있는 것으로 나타났다. 한편, 합성추정법에 의한 임상별 ha당 평균축적은 표준오차가 ${\pm}3.5\;m^3/ha{\sim}{\pm}7.7\;m^3/ha$로 직접추정에 의한 표준오차(${\pm}7.8\;m^3/ha{\sim}{\pm}24.7\;m^3/ha$)보다 낮아 상대적으로 정확한 추정치를 나타내었다.
현재 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)는 인력에 의한 수목정보를 수집하고 있어 조사 범위와 시간의 한계가 따른다. 항공 Light Detection And Ranging (LiDAR) 및 항공 사진 등을 이용하여 넓은 지역의 수목 정보를 추출하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 수목의 간격이 넓은 지역이거나 수목의 간격이 일정하게 배치된 지역을 대상으로 이루어지고 있어 우리나라 산림지역 특성을 반영하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 항공 LiDAR를 이용하여 수치표면모델(Digital Surface Model, DSM), 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM), 수목높이모델(Canopy Height Model, CHM) 영상을 생성한 후 local maxima 기법을 통해 수고를 추출하고 산정식을 통해 흉고직경(Diameter at Breast Height, DBH)을 산정하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 추출한 수목의 검출 정확도는 매목지구별 각 88.46%, 86.14%, 84.31%로 나타났으며, 수고 값을 기반으로 산정한 DBH의 평균제곱근오차(Root Mean Squared Error, RMSE)가 5 cm 내외로 나타나 제안한 방법론의 활용 가능성을 확인하였다. 향후 다양한 유형의 산림에 대한 표준화 연구를 진행한다면 수작업으로 이루어지는 국가산림자원조사의 자동화 적용 범위를 확대할 수 있을 것으로 사료된다.
우리나라의 산림자원 중 유령림에 포함되는 I 영급(10년생 이하)은 입목이 존재함에도 불구하고 임목축적을 '0'으로 가정하여 국가통계를 산출하고 있으며, 온실가스 배출 및 흡수량 산정을 위한 탄소흡수량에서도 누락되고 있다. 지속가능한 산림경영의 이행 및 산림부문 탄소저장량을 산출하기 위해서는 유령림의 산림자원에 대한 정확한 통계정보의 수집이 필요하다. 본 연구는 유령림의 초기 생장 특성을 파악하고 국가산림자원조사에서 수집된 자료를 활용하여 유령림의 임목축적을 추정할 수 있는 방법을 개발하기 위하여 수행하였다. 유령림의 초기 생장 특성을 분석하기 위하여 유령림의 초기 생장에 관한 문헌조사, 수종별 수간석해 분석 및 현실림 임분수확표에 의한 지위지수별 유령림의 생장 특성 등을 분석하였다. 결과적으로 유령림에서 대부분의 입목은 흉고직경 6 cm 미만으로 나타났으며, 흉고직경 6 cm에 도달하는데 평균 12년이 소요되는 것으로 분석되었다. 국가산림자원조사 자료를 활용하여 유령림의 임목축적을 산출하기 위해서는 치수조사구에서 근원경의 경급별 평균묘고가 조사되어야 하며, 교목을 비롯한 다양한 관목이 조사되고 있으므로 교목 수종을 구분할 수 있도록 분석시스템의 개선이 필요한 것으로 나타났다.
본 연구는 5차 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI) 표본점 자료를 이용하여 충청도 지역에 분포하는 주요 수종에 대한 수고-흉고직경 생장모델을 개발하고자 하였다. 충청도 지역 고정표본지 내에서 수고와 흉고직경이 측정된 주요 수종의 총 임목 본수는 2,681본이었으며, 무작위로 생장모델의 개발을 위해 90% 자료와 모델 타당성 검정을 위해 10% 자료로 나누어서 분석하였고, 본 연구에서 제시된 최종모형의 추정된 계수는 100% 자료를 이용하였다. 8개 주요 수종에 대한 생장모델들의 적합성 검정은 결정계수($R^2$), 추정치의 오차인 평균제곱근오차(RMSE), 평균편의(MD), 절대평균편의(AMD)와 직경급별로 평균편의(MD)를 비교 분석하였다. 본 연구 결과에 의하면, 6개 주요 생장식의 결정계수는 모두 94% 이상의 높은 설명력을 나타냈으며, 특히 C-R 생장모델과 Weibull 생장모델은 다른 모델에 비해 좋은 결과를 나타냈다. 직경급 30 cm 이하에서는 소나무, 리기다소나무, 굴참나무, 신갈나무가 상대적으로 가장 작은 평균편의를 나타낸 반면, 직경급 30 cm 이상에서는 신갈나무, 상수리나무, 졸참나무가 큰 평균편의를 나타냈다. 또한 본 연구의 결과로 제시된 6개 주요 생장식에서 추정한 수고를 임목자원평가 프로그램에 적용하여 간재적을 분석한 결과, 직경급 30 cm까지는 큰 차이를 보이지 않지만, 30 cm 이상인 대경목의 경우 추정된 간재적은 큰 차이를 보이므로, 생장모델 선정에 주의를 기울여야 한다.
본 연구는 그간 우리나라에서 경제적인 가치를 인정 받아온 수종인 잣나무를 대상으로 잣나무의 현존 분포를 파악하고, RCP (Representative Concentration Pathway) 8.5 기후변화 시나리오와 생태적 지위 모형에 기반하여 향후 잣나무의 분포 변화를 예측하기 위해 수행되었다. 이를 위해 5년간의 NFI 자료에서 조사지점별 잣나무의 풍부도 자료를 추출하여 사용하였으며, 수종에 영향을 미치는 환경요인변수를 선정하기 위해 생태적 지위 모형 가운데 하나인 GARP (Genetic Algorithm for Rule-set Production)를 이용하였다. 총 27개의 환경요인변수에 대해 각각 모형을 구동하고 컨퓨전 매트릭스(Confusion Matrix) 기반 산출 통계량인 AUC (Area Under Curve)가 0.6 이상인 변수들을 선발하여 최종 잠재분포모형을 작성하였다. 그 결과 작성된 모형은 비교적 높은 적합도를 나타냈는데 잣나무는 현재 표고의 범위가 300m에서 1,200m 사이인 지역 및 남부에서 북부에 이르기까지 넓게 자리 잡고 있는 것으로 나타났다. 작성된 모형에 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 적용한 결과, 잣나무는 2020년대부터 잠재분포역이 큰 폭으로 축소되며, 2090년대에는 우리나라 대부분의 지역이 잣나무의 생육에 불리할 것으로 예측되었다. 본 연구를 통해 기후변화가 잣나무 분포에 미치는 영향을 파악하고, 잣나무와 기후변화와의 상관성에 대한 이해를 높임으로써 향후 지역별 조림수종 선정 및 경제수종 교체 등의 조림적 관점에서 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
This study presents an estimate of on-site surface fuel loadings composed of coarse woody debris (CWD) using $5^{th}$ National Forest Inventory (NFI) data in South Korea. We classified CWD data into forest type, region and decay class, and used conversion factors by decay class and tonne of oil equivalent developed in the country. In 2010, the total wildfire fuel load of CWD was estimated as 8.9 million TOE; those of coniferous, deciduous and mixed forests were 3.5 million TOE, 2.8 million TOE and 2.6 million TOE, respectively. Gangwon Province had the highest wildfire fuel load of CWD (2.3 million TOE), whereas Seoul exhibited the lowest wildfire fuel load of CWD (0.02 million TOE). Wildfire fuel loads of CWD were estimated as 2.9 million TOE, 1.9 million TOE, 2.4 million TOE and 1.7 million TOE for decay classes I, II, III and IV, respectively. The total wildfire fuel load of CWD corresponded to the calorific value of 8.2 million tons crude oil, 2.46% of that of living trees. Proportionate to the growing stock, total wildfire fuel load of CWD was in a broad distinction by region, while its TOE $ha^{-1}$ was not. This implies that there is no need to establish different guidelines by region for management of CWD. The results of this work provide a baseline study for scientific policy guidelines on preventing wildfires by proposing CWD as wildfire fuel load.
본 연구는 2006년부터 시작된 국가산림자원조사부터 표본점 설계방법과 적용 단목재적식을 변경하여 적용함으로써 과거와는 다른 임목축적 추정치의 경향을 보이고 있어 그 원인을 구명하기 위해 수행하였다. 이를 위해 본 연구에서는 20개 집락의 80개 표본점을 대상으로 제4차 및 제5차 국가산림자원조사의 표본점 설계방법에 따라 자료를 수집한 후, 현재 사용하고 있는 수종별 단목재적식과 과거에 사용하였던 단목재적식을 적용하여 임목축적을 추정한 후 표본점 설계 방법 및 적용 단목재적식의 변경에 따른 임목축적 추정치의 차이가 있는지를 평가하였다. 임목축적 차이의 원인을 구명하기 위해 t-검정을 실시한 결과 표본점 설계방법의 변경에 따른 임목축적의 차이는 인정되지 않았으며, 사용된 단목재적식의 변경에 의해서 통계적으로 인정할 수 있는 임목축적의 차이가 발생하는 것으로 분석되었다. 결과적으로 제5차 국가산림자원조사를 통해 얻어지는 임목축적은 적용 단목재적식의 변경에 의해 차이가 발생하기 때문에, 국제기구에 보고하기 위해서는 재계산을 통해 2006년 이전의 임목축적 추정치의 보정이 필요할 것으로 평가되었다.
우리나라 산림의 임상은 자연적·인위적 요인에 의해 지속적으로 변화하고 있다. 임상(침엽수림, 활엽수림, 혼효림)면적의 비율은 국가 산림자원 특성 파악에 중요하게 활용되는 정보이기 때문에 임상 변화에 대한 정확한 이해와 전망이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국가산림자원조사 시계열 자료를 이용하여 임상 변화 발생 특성을 이해하고 이를 기반으로 미래 임상 변화 예측치를 도출하는 것을 목표로 하였다. 제5차, 제7차 국가산림자원조사 자료의 10년 기간 임상 변화정보와 임상 변화에 영향을 미칠 수 있는 변수(기후, 지형, 임분, 교란 등)를 이용하여 임상 변화 특성을 분석한 결과, 우리나라 산림은 침엽수림이 감소하고 혼효림과 활엽수림이 증가하는 방향으로 변화하고 있는 것으로 확인되었다. 침엽수림에서 혼효림으로, 혼효림에서 활엽수림으로 변화되는 지역은 주로 지형적으로 습윤하고 강수량이 많아서 수분관련 생육환경이 양호하며 주변에 활엽수림이 많은 지역이었다. 또한 기온이 높은 지역, 임분의 임령과 밀도가 낮은 지역, 주변 지역에 비산림이 많은 지역 등 교란 가능성이 높은 지역에서 변화가 많이 발생했다. 이러한 임상의 변화 특성을 반영하여 기계학습 모형(SVM)을 구축하고 기후변화시나리오(RCP 8.5)를 이용하여 미래의 임상 변화를 전망한 결과, 2015년에서 2055년까지 40년 동안 침엽수림은 38.1%에서 28.5%로 감소, 활엽수림은 34.2%에서 38.8%로 증가, 혼효림은 27.7%에서 32.7%로 증가할 것으로 예측되었다. 본 미래 임상분포 변화 정보는 향후 산림관리 전략 수립의 기초자료로 활용될 수 있다.
기후변화에 대응하기 위해 산림의 탄소저장 능력을 정량적으로 이해하기 위한 연구가 국내외적으로 요구되고 있다. 본 연구에서는 지상부바이오매스의 공간적 분포현황을 제공하기 위해 국가산림자원조사 표본점 단위로 계산된 지상부바이오매스를 임상도를 이용하여 공간규모를 확장(upscaling)하는 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 국가산림자원조사 자료를 이용하여 우세/준우세목 수고와 수관 밀도를 설명변수로 하는 지상부바이오매스 회귀모델과 영급을 설명변수로 하는 우세/준우세목 수고 회귀모델을 개발하였다. 그리고 이 회귀모델들과 임상도 속성정보(수종, 수관밀도, 영급)을 결합하여 지상부 바이오매스 공간분포를 추정하였다. 그 결과 단양군 산림의 지상부바이오매스는 6,606,324 ton으로 추정되었고, 표본점 기반 통계에 의한 추정치와 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났다. 임상도를 활용하는 본 기법은 손쉽게 대면적에 대한 바이오매스를 추정하는 장점이 있는 반면, 임상도의 주요 속성이 범주형이기 때문에 산림바이오매스 공간 변이의 세밀한 추정에는 한계가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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