Estimating the Change of Potential Forest Distribution and Carton Stock by Climate Changes - Focused on Forest in Yongin-City -

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(1)Climate Change Research(한국기후변화학회지) Vol. 4, No. 2, 2013, pp. 177～188. 177. 기후변화에 따른 임상분포 변화 및 탄소저장량 예측 - 용인시 산림을 기반으로 Estimating the Change of Potential Forest Distribution and Carton Stock by Climate Changes - Focused on Forest in Yongin-City 정현용*ㆍ이우균**,†ㆍ남기준**ㆍ김문일** Jeong, Hyeon yong*, Lee, Woo-Kyun**,†, Nam, Kijun** and Kim, Moonil** *고려대학교 기후환경학과, **고려대학교 환경생태공학부 *Dept. of Climatic Environment, Korea University, Seoul, Korea **Dept. of Environmental Science and Ecological Engineering, Korea University, Seoul, Korea. 요 지 본 연구에서는 임상도와 HyTAG 모형을 적용하여 기후변화에 따른 경기도 용인시 임상의 잠재 생육적지 분포 변화와 산림 재적 및 탄소저장량 변화를 예측하였다. 이를 위해 제5차 임상도와 전 국산림자원조사를 이용한 생장모델을 적용하여 현재의 용인시 산림재적을 예측하였다. HyTAG 모 형을 적용하여 10년 단위로 미래 100년 후까지 잠재생육 적지 분포를 예측하고, 생장모델인 대수차 변형을 이용하여 산림 재적을 산출하였다. 용인시 산림을 제5차 임상도를 이용하여 분석한 결과, 현 재 침엽수림 37.8%, 활엽수림 62.2%로 분포하고 있었다. HyTAG 모형을 적용한 30년 후 임상의 분포는 침엽수림 0.13%, 활엽수림 99.97%로 변화하였으며, 60년 후에 용인시 전체의 임상이 활엽 수림으로 분포하는 것으로 나타났다. 또한, 현재 산림탄소량은 1,773,862 tC(56.79 tC/ha)로 측정되 었으며 HyTAG 모형을 적용한 50년 후에 탄소저장량은 4,432,351 tC(141.90 tC/ha), 100년 후에는 6,884,063 tC(220.40 tC/ha)로 예측되었다. HyTAG 모형에 따른 수종별 변화를 분석해 본 결과, 잣 나무, 낙엽송, 리기다소나무, 소나무는 각각 10년, 30년, 30년, 50년 이후에는 기후에 적합하지 않는 것으로 예측되었으며, 모두 참나무류가 적합한 것으로 예측되었다.. 키워드 : 기후변화, HyTAG 모형, 산림탄소량, 임상분포. ABSTRACT In this research, forest cover distribution change, forest volume and carbon stock in Yongin-city, Gyeonggi procince were estimated focused on the forest of Yongin-City using forest type map †. Corresponding author : E-mail: [email protected]. 접수일자: 2013. 5. 2 / 수정일자: 2013. 5. 26 / 채택일자: 2013. 5. 26.

(2) 178. 정현용ㆍ이우균ㆍ남기준ㆍ김문일. and HyTAG model in relation to climate change. Present forest volume of Yongin-city was estith mated using the data from 5 Forest Type Map and Korean National Forest Inventory (NFI). And. for the future 100 years potential forest distribution by 10-year interval were estimated using HyTAG model. Forest volume was also calculated using algebraic differences form of the growth moth del. According to the 5 Forest Type Map, present needleleaf forest occupied 37.8% and broadleaf. forest 62.2% of forest area. And the forest cover distribution after 30 years would be changed to 0.13% of needleleaf forest and 99.97% of broadleaf forest. Finally, 60 years later, whole forest of Yongin-city would be covered by broad-leaf forest. Also the current forest carbon stocks was measured 1,773,862 tC(56.79 tC/ha) and future carbon stocks after 50 years was predicted to 4,432,351 tC(141.90 tC/ha) by HyTAG model. The carbon stocks after 100 years later was 6,884,063 tC (220.40 tC/ha). According to the HyTAG model prediction, Pinus koraiensis, Larix kaempferi, Pinus rigida, and Pinus densiflora are not suitable to the future climate of 10-year, 30-year, 30-year, and 50-year later respectively. All Quercus spp. was predicted to be suitable to the future climate. Key words : Climate Change, HyTAG Model, Forest Carbon Stock, Forest Distribution. 1. 서론 기후변화에 관한 정부간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change. IPCC)에서는 산업혁명 이전과 비교한 결과, 지난 100년 동안 대기 중 이산화탄소 함유량이 약 31% 증가하였으 며, 지구의 온도는 0.6±0.2℃ 정도 증가하였다고. 무를 심거나 나무제품을 이용하는 활동이 탄소흡 수활동으로 인정되고, 그 과정에서 흡수한 탄소 량을 계량화해 거래할 수 있게 하였다. 산림탄소 상쇄 활동의 종류를 신규조림, 재조림, 식생복구, 목제품 이용, 산림바이오매스에너지 이용, 산림전 용 억제활동(REDD+) 등으로 규정하고 있으며, 이 법률이 산림을 기후변화 대응에 활용할 법적. 발표하였다(IPCC, 2001). 기후변화협약에서 산림. 근거를 마련하는 의미 있는 계기가 될 것으로 보. 의 중요성이 부각된 것은 1997년 12월 제3차 당. 고 있다.. 사국총회에서 교토의정서를 채택하는 과정에서. 기후변화에 있어서 산림의 중요한 역할을 함에. 산림 등을 온실가스 흡수원으로 인정함으로써 비. 따라 우리나라에서도 기후변화에 따른 산림생태. 롯되었다. 지구탄소순환에서 토지이용 변화와 산. 계에 관한 다양한 연구들이 수행되어 왔다. 이종. 림의 탄소고정기능이 중요하게 인식되기 시작되. 수 등(2006)는 기후변화에 따른 산림생태계의 영. 면서 ‘토지이용, 토지이용변화 및 임업(Land Use,. 향과 취약성을 우리나라에 적합한 모델을 제시한. Land-Use Change and Forestry: LULUCF)’과 ‘산. 바 있고, Choi et al.(2011)은 HyTAG(Hydrologi-. 림전용 및 산림황폐화방지로부터 탄소 배출 감축. cal and Thermal Analogy Group) 모형을 우리나. (Reduced Emissions from Deforestation and fo-. 라 여건에 맞게 개발하여 산림생태계의 영향 및. rest Degradation: REDD)’은 주요한 국제적 산림. 취약성을 평가하였다. 이현우(2012)는 4차 임상. 이슈로 주목받고 있다(산림청, 2009a).. 도와 HyTAG 모형에 의한 소나무림과 참나무림. 최근, 우리나라에서는 기후변화대응법인 ‘탄소. 의 공간분포 및 탄소저장량을 예측하였고, 김용. 흡수원 유지 및 증진에 관한 법률’ 시행으로 나. 경 등(2012)은 기후변화에 따른 리기다소나무림.

(3) 기후변화에 따른 임상분포 변화 및 탄소저장량 예측. 179. 의 잠재 생육적지 분포 변화를 예측하여 그 결과. 체 산림면적을 대상으로 분석하였으며, 기초지자. 로 최근(2000년)에 비해 가까운 미래(2050)년에. 체에서 소규모 면적만을 활용하기 위한 연구는. 는 56%로 감소하고, 먼 미래(2100년)에는 15%로. 아직까지 구체적으로 이루어진 바가 없다. 따라. 생육적지분포 면적이 크게 감소할 것으로 예측하. 서 본 연구에서는 용인시 산림만을 대상으로 주. 였다.. 요 수종이 기후변화에 따라 어떻게 임상분포 변. 기후변화에 대응하기 위해 산림의 탄소저장능. 화가 일어나는지 살펴보고, 산림재적 및 탄소저. 력을 이해하기 위한 연구가 국내외적으로 요구되. 장량이 예측되는지 구체적으로 살펴보고자 한다.. 고 있다. 우리나라 산림탄소저장량 추정에 관한. 이러한 세부적 분석을 통하여 차후 타 지자체 산. 연구로는 산림기본통계의 임목축적에 수종별 바. 림을 분석하고자 할 때 산림 온실가스 통계작성. 이오매스 확장계수와 탄소전환 계수를 곱하여 탄. 을 위한 기초를 제시하고자 한다.. 소저장량을 추정하는 연구(권숙덕 등 2005; 손영 모 등, 2007) 방법이 주를 이루고 있다. 또한, 산 림재적을 예측하기 위해 국가산림자원조사 표본 점 단위로 계산된 지상부 바이오매스를 임상도를. 2. 연구대상지 및 재료 2.1 연구 대상지. 이용하여 공간규모를 확장(upscaling)하는 기법. 본 연구는 경기도 용인시를 대상으로 하였다. (김은숙 등, 2011)으로 연구하였으며, 손영모 등. (Fig. 1). 용인시는 한반도 및 경기도의 중앙에 위. (2012)은 우리나라 굴참나무를 대상으로 Weibull. 치하며 동쪽은 이천시와 광주시, 남쪽은 평택시. 모형을 이용하여 임령에 따른 직경분포를 파악하. 와 안성시, 서쪽은 수원시와 화성시, 북쪽은 성남. 고 흉고 직경급별 본수와 ha당 재적 및 탄소량을. 시와 광주시에 접하고 있으며, 광주산맥의 지맥. 추정하였다.. 이 기복하여 각처에 구릉지대를 형성하는 산간계. 이와 같이 기후변화에 따른 우리나라 산림생태. 곡의 지세로 주변의 인접시를 내려다 보는 형세. 계의 영향을 분석한 연구들은 주로 우리나라 전. 를 이루고 있으며, 해발고도가 85.7 m이기 때문에. Fig. 1. Study area..

(4) 정현용ㆍ이우균ㆍ남기준ㆍ김문일. 180. 여름철에는 2∼3℃ 가량 높고, 겨울철에는 2∼3. 림자원조사(2006∼2010)까지 완료하였으며, 현재. ℃ 가량 낮은 현상을 보인다. 용인시 총면적은. 제6차 산림자원조사(2011∼2015) 중에 있다. 제5. 2. 591,366 km 이며, 그중 산림면적은 323,464 km. 차 국가산림자원조사 체계는 전국 약 4,000개 고. 으로 55%를 차지하고 있다(용인시, 2011). 산림. 정표본점을 일정 간격으로 선정하여 매년 800개. 면적 중 92%가 입목지이며, 8%가 무립목지로 구. 씩 5년동안 조사하는 방식이다. 고정표본점의 구. 성되어 있다. 산림소관의 약 93%가 사유림이고,. 조는 집락표본점(Cluster plot)으로서, 4개의 부표본. 그 외 국유림, 공유림 순이다. 또한, 산림영급은. 점(Subplot)으로 구성되며, 원점을 중심으로 정북. 대부분 Ⅲ∼Ⅴ영급(76%)로 구성되어 있다(산림. (0°), 120°, 240°의 3방향에 각각 부표본점을 설. 청, 2012a).. 치한다. 원점에서 3 방향에 위치하는 부표본점까. 2. 지의 거리는 50 m이다(국립산림과학원, 2009).. 2.2 HyTAG 모형 HyTAG 모형은 우리나라 기후에 적합하게 Choi et al.(2010) 개발한 모형으로 Kira(1945)의 온 량지수(WI: Warmth Index), Neilson(1995)의 최 저온도지수(MTCI: Mininmum Temperature Index of the Coldest month), Thronthwaite(1948)의 유 효강우지수(PEI: Precipitation Effectiveness Index) 를 기후지수로 사용한다. HyTAG 모델은 기상청에서 제공하는 과거와 미래예측 기상자료를 이용하여 환경부의 식생자. 임상도란 항공사진을 판독하여 임상⋅주요 수 종⋅경급⋅영급⋅소밀도 등 임황 자료를 임지에 대한 소관별⋅임종별로 지형도(1/25,000)에 도화 작성한 도면을 말한다(산림청, 2012b). 주요 속성 정보로는 수종은 18개로 분류, 영급은 10년 단위 로 분류, 경급은 입목의 흉고직경 크기에 따라 구분한 것으로 치수, 소경목, 중경목, 대경목으로 나뉘었으며, 소밀도는 수관 점유면적에 따라 소 ⋅중⋅밀로 구분한 것이다. 본 연구에서는 제5차 국가산림자원조사와 제5차 임상도 자료를 Arc-. 료를 토대로 우리나라의 잠재적인 산림분포를 모. GIS로 분석 활용하여 용인시 임상에 맞게 수종. 의할 수 있도록 개발되었으며, 비교적 높은 정확. 별로 분류하고, 영급, 경급, 소밀도, 상대밀도지. 도를 가지고 있는 것으로 검증되었다(Choi et al.,. 수, 생장모델 대수차변형식 등을 이용하여 산림. 2010).. 재적을 측정하였다.. 본 연구에서는 용인시 산림을 중심으로 기상청 기상자료와 IPCC의 A1B 기후변화 시나리오를 적 용하여 잠재 생육적지분포를 도출하고, 이를 토대 로 10년 단위로 미래 100년까지 주요 5 수종(소나 무, 잣나무, 낙엽송, 리기다소나무, 참나무류)에 대한 잠재 생육적지 분포 변화를 예측하였다.. 2.3 국가산림자원조사 자료 및 임상도. 3. 연구 방법 Fig. 2는 이 연구에서의 전체적인 연구과정을 나타내고 있으며, 전체 4단계로 구성되어 있다. 첫째, 국가산림자원조사에 구축된 임분 단위의 흉고직경(DBH), 수고(h), 임분밀도 (N/ha) 회귀모 형을 임상도와 결합하여 현재 산림재적을 추정한 다. 둘째, HyTAG 모델을 이용하여 10년 간격으. 제5차 국가산림자원조사는 전국의 산림을 대. 로 현존식생도와 기후자료를 이용하여 임상별 최. 상으로 산림자원 현황, 산림자원 평가, 산림환경. 적의 생육분포를 예측하고, 미래의 잠재식생분포. 의 변화 동태까지 파악하는 조사체계이다(국립산. 도를 작성한다. 셋째, 현재 임상도와 잠재산림분. 림과학원, 2009). 1972년도 제1차 전국산림실태. 포도를 비교하였을 때 수종이 다르면 잠재산림분. 조사(1972∼1974)를 시작으로 현재 제5차 국가산. 포 수종으로 갱신하여 미래 잠재 재적을 추정한.

(5) 기후변화에 따른 임상분포 변화 및 탄소저장량 예측. 181. Fig. 2. The complete study process.. 다. 넷째, 바이오매스 탄소배출계수를 이용해 탄소. 을 사용하였고, 수고는 Michailow(1943)의 방정. 저장량을 계산한다.. 식을 사용하여 흉고직경으로부터 수고를 예측하 였다. 수종별 재적을 산출하기 위해 산림청(2000). 3.1 산림 재적량 측정 산림 전체 재적을 측정하기 위해서는 표준지 법, 전수법, 매목법, 재적표법 활용 등 다양한 방. 에서 제시한 회기식(식 (1))과 계수(Table 1)를 사 용하였다.   ·  · . (1). 법이 있으나, 본 연구에서는 국가산림자원조사 자 료와 임상도를 활용하여 재적을 산출하였다. 우. 수종별 재적 산출 후 전체 산림재적을 측정하. 선 임상도 속성자료를 활용하여 용인시 주요 수. 기 위해선 전체 입목본수가 필요하며, 이를 위해. 종인 소나무, 잣나무, 리기다소나무, 낙엽송, 참나. 상대공간지수를 활용하였다(안종만 등, 2007). 상. 무류 5가지 수종으로 재분류하였다. 수종별 입목. 대공간지수는 우세목의 수고에 대한 입목간의 평. 재적을 구하기 위해선 흉고직경과 수고가 종속변. 균거리의 백분율을 의미한다(식 (2), (3)).. 수로 사용되어야 하지만, 임상도의 속성정보에는 수고와 흉고단면적이 존재하지 않는다. 그렇기에 흉고직경은 임상도 속성정보 중 경급의 중간 값. .     ×     . (2).

(6) 정현용ㆍ이우균ㆍ남기준ㆍ김문일. 182. Table 1. Coefficients for mean volume equations by tree species(Korea Forest Service, 2000) Coefficient. Pinus densiflora. Pinus koraiensis. Pinus rigida. Larix kaempferi. Quercus spp.. a. 0.000201. 0.000088. 0.000015. 0.000047. 0.000259. b. 1.7593. 1.7828. 2.4239. 1.8603. 1.7043. c. 0.6583. 0.9397. 0.8651. 1.0589. 0.6045. Table 2. Algebraic differences form of the growth models (Kwak et al., 2012) No.. 1. 2. 3. Function. Coefficents. .           .        . . . . . Pinus densiflora. 1.76. Pinus koraiensis. 1.78. Pinus rigida. 2.42. Larix kaempferi. 1.86. Quercus spp.. 1.70. Pinus densiflora. —1.05. Pinus koraiensis. —0.88. Pinus rigida. —1.27. Larix kaempferi. —1.06. Quercus spp.. —1.01. Pinus densiflora. —12.67. Pinus koraiensis. —12.53. Pinus rigida. —12.26. Larix kaempferi. —13.92. Quercus spp.. —13.45. . . .    ·         ·. . Pinus densiflora Pinus koraiensis 4.        . . .      . . Pinus rigida Larix kaempferi Quercus spp.. b. 0.75. c. —12.67. b. 0.68. c. —12.53. b. 0.53. c. —12.26. b. 0.54. c. —13.92. b. 0.78. c. —13.45.

(7) 기후변화에 따른 임상분포 변화 및 탄소저장량 예측.     . 183. 4. 연구결과 및 고찰. (3). 4.1 HyTAG 모형에 따른 임상분포 변화. 3.2 임상변화에 따른 미래 재적량 산출. 현재 용인시 산림을 ArcGIS와 제5차 임상도를. 우선 HyTAG 모형에 의해 100년 후까지 10년. 결합하여 분석한 결과, 현재 용인시 산림면적은. 단위로 미래잠재식생도를 도출하였다. 그 다음. 총 31,234 ha로 분석되었다. 주요 수종은 소나무,. 미래 잠재식생도에서 기존 수종에서 잠재수종으. 잣나무, 낙엽송, 리기다소나무, 참나무류이며, 차. 로 변하는 수종정보에 대해서는 갱신되는 수종으. 지하는 면적은 각각 74 ha(0.24%), 2,735 ha(8.76. 로 변경하여 재적을 계산하였다. 갱신되는 수종. %), 1,940(6.21%), 7,029 ha (22.5%), 19,456 ha. 에 대해서는 영급을 수정하여 Ⅰ영급 중간 값인 5년을 평균값으로 적용하여 계산하였다. 미래 산림재적량을 예측하는 과정에서 미래의 흉고직경, 수고, 임분밀도(N/ha)를 사용하였으며, 재적식은 Kwak et al. 등(2012)이 사용한 생장모 델 대수차변형을 사용하였다(Table 2).. (62.29%)이다. 산림구조 상으로는 37.8%가 침엽 수림, 나머지 62.2%가 활엽수림으로 분포되는 것 으로 분석되었다(Fig. 3). HyTAG 모형을 이용하여 잠재식생분포를 10 년 단위로 100년 후까지 분석해 본 결과, 10년 이후 잣나무, 30년 이후 낙엽송⋅리기다소나무, 50년 이후엔 소나무 순으로 미래 기후에 적합하지 않은 것으로 나타났다(Fig. 4). 반면, 참나무류 수. 3.3 탄소저장량 예측. 종은 점차 점유하는 면적이 높아서 60년 후부터. 현존 산림탄소량 및 미래 산림탄소량 예측은. 는 용인시 산림 전체가 참나무류 수종으로 바뀌. 기 산출된 재적량에 국립산림과학원(2010)에서 제. 는 것으로 예측되었다. 이는 기후변화 지수인 강. 공하는 수종별 탄소배출계수 값을 이용(Table 3). 수량과 기온의 변화가 참나무류가 서식하기 유리. 하였으며, 산출된 재적에 목재기본밀도(BWD), 바. 한 조건으로 변화되는 것으로 예측되었기 때문이다.. 이오매스 확장계수(BEF), 뿌리-줄기비율(RSR), 탄. 현재 용인시 산림에서 가장 적은 74 ha (0.24. 소전환계수(CF)를 곱하여 산림 탄소량을 계산하. %) 면적을 차치하고 있는 소나무는 10년 후 42. 였다(식 (4)).. ha (0.13%)로 줄어들었으며 20년, 30년 후까지 42 ha(0.13%) 면적을 유지하다가 40년 후 32 ha.    · · ·    ·. (4). (0.1%), 50년 후 29 ha(0.09%)로 급격히 줄어 60. Table 3. Carbon emission factors of the major tree species (Korea Forest Research Institute, 2010) Tree species. Basic wood density(B). Biomass expansion factor (BEF). Root-shoot ratio (R). Pinus densiflora. 0.47. 1.4. 0.25. Pinus koraiensis. 0.41. 1.85. 0.32. Pinus rigida. 0.51. 1.39. 0.36. Larix kaempferi. 0.45. 1.32. 0.25. Quercus spp.. 0.70. 1.43. 0.40. Carbon fraction (CF). 0.5.

(8) 정현용ㆍ이우균ㆍ남기준ㆍ김문일. 184. 장 오래 생육하는 수종으로 분석되었다. 잣나무는 현재 2,735 ha(8.76%)를 차지하고 있 으나, 10년 후엔 402 ha(1.29%)로 급격히 줄어들 었으며, 20년 후엔 참나무류 수종이 적합한 것으 로 나타났다. 현재 분포되어 5개 수종 중에 가장 적합하지 않는 수종으로 예측되어졌다. 낙엽송 및 리기다소나무는 현재 1,940 ha(6.21 %), 7,029 ha(22.5%) 차지하고 있었으나, 30년 후 25 ha(0.08 ha), 204 ha(0.65 ha)로 줄어들었 으며, 40년 후부터는 참나무류 수종으로 변화되 었다. 참나무류는 현재 19,456 ha로 전체 산림면. Fig. 3. Present forest cover map.. 적의 62.2%비율로 차지하고 있으며, 10년 후부터 50년까지 차지하는 전체비율이 78.09%, 98.34%,. 년 후부터는 적합하지 않은 수종으로 예측되었. 99.13%, 99.9%, 99.91%이며, 60년 이후부터는. 다. 현재 임상도상 소나무 분포 면적은 가장 적. 용인시 전체가 참나무류 수종으로 변하는 것으로. 었으나, 참나무류를 제외한 타 수종에 비해선 가. 나타났다.. (a) After 10 years. (b) After 20 years. (c) After 30 years. (d) After 40 years. (e) After 50 years. (f) After 60∼100 years. Fig. 4. Potential forest cover map of HyTAG model. (D: Pinus densiflora, PK: Pinus koraiensis, PL: Larix kaempferi, PR: Pinus rigida, Q: Quercus spp.).

(9) 기후변화에 따른 임상분포 변화 및 탄소저장량 예측. 결과물과 같이 60년 이후 용인시 산림 전체가. 185. 측정한 결과, 전체적으로 산림탄소량은 꾸준히. 참나무류 단순림으로 바뀌었을 경우 산림 조성. 증가되는 것으로 나타났다.. 및 관리방법이 간단하긴 하나, 산림재해 시 저항. 수종별 탄소저장량 변화를 살펴보면 소나무는. 성이 약하다는 단점이 있다. 특히 산림병해충 경. 현재 4,062 tC에서 10년 후 3,240 tC로 감소하였. 우 참나무시들음병으로 인해 산림이 일시적 대단. 다가 30년 후에는 4,256 tC로 증가하였으며 50년. 위로 수목이 고사될 가능성이 아주 크다. 최근에. 이 될 때에는 다시 3,833 tC로 감소할 것으로 예. 도 경기도 일원을 중심으로 참나무시들음병이 지. 측되었다. 이는 소나무가 현재 74 ha 면적에 분. 속적으로 발병되어 다양한 방제 방법을 사용하고. 포하고 있지만, 10년 후에 42 ha로 면적감소로. 있으나, 완벽한 방제 방법은 아직 개발되지 않은. 인해 재적량이 줄어들어 탄소량도 줄어드는 것으. 실정이다.. 로 분석된다. 10년 후 차지하는 면적이 20년, 30. 이러한 산림재해의 위험성은 기후변화에 따른. 년까지는 면적 변동이 없으나, 소나무 재적이 증. 산림 취약성이 심각하게 나타날 수 있다는 경각. 가하여 탄소저장량도 증가되었다. 그러나 50년. 심을 줄 수 있는 자료로 활용될 수 있다.. 후에는 면적이 29 ha로 줄어들어 탄소저장량도 다시 감소하는 것으로 예측되었다.. 4.2 산림재적 및 탄소저장량 변화. 잣나무 탄소저장량은 현재 76,359 tC에서 10 년 후에 23,589 tC로 급격히 탄소저장량이 감소. 4.2.1 현재 산림재적 및 탄소저장량. 되는 것으로 나타났다. 이는 잣나무 분포 면적이. 현재 용인시 전체 산림재적은 2,905,987 m3. 현재 2,735 ha에서 10년 후 402 ha로 줄어들어. (93.03 m3/ha)이며 탄소저장량은 1,773,862 tC (56.79. 산림재적이 감소하며, 탄소저장량도 줄어든 것으. tc/ha)로 평가되었다. 수종별 재적 및 탄소저장량. 로 예측되었다. 낙엽송 탄소저장량은 현재 69,832. 의 차지하는 면적비율은 참나무류, 리기다소나무,. tC이나 10년 후 23,971 tC, 20년 후 12,206 tC,. 잣나무, 낙엽송, 소나무 순으로 나타났다(Table 4).. 30년 후 2,761 tC으로 점차 감소되는 것으로 예 측되었다. 낙엽송도 역시 산림면적과 산림재적이. 4.2.2 미래 탄소저장량 예측. 점차 감소하면서 탄소저장량도 감소되는 것으로 예측되었다.. 미래 산림탄소량을 예측하기 위해 산림생장모. 리기다소나무 탄소저장량은 현재 221,944tC (12.5. 형인 대수차변형을 이용하여 수종별 산림재적을 Table 4. Results of volume and forest carbon storage Tree species. Occupied area (ha). Volume 3 (m ). Carbon storage (tC). Carbon storage per ha(tC/ha). Pinus densiflora. 74. 9,882. 4,062. 54.89. Pinus koraiensis. 2,735. 158,405. 76,359. 27.91. Larix kaempferi. 1,940. 139,494. 69,833. 35.99. Pinus rigida. 7,029. 597,829. 221,944. 31.57. Quercus spp.. 19,456. 2,000,377. 1,401,664. 72.04. Total. 31,234. 2,905,985. 1,773,862. 56.79.

(10) 정현용ㆍ이우균ㆍ남기준ㆍ김문일. 186. Table 5. Results of forest carbon storage change. (unit: tC). Tree species. Present. After 10 year. After 20 year. After 30 year. After 40 year. After 50 year. After 100 year. Pinus densiflora. 4,602. 3,240. 3,789. 4,256. 3,890. 3,833. -. Pinus koraiensis. 76,359. 23,589. -. -. -. -. -. Larix kaempferi. 69,832. 23,971. 12,206. 2,761. -. -. -. Pinus rigida. 221,944. 268,817. 20,757. 19,592. -. -. -. Quercus spp.. 1,401,125. 2,084,195. 2,445,001. 3,161,099. 3,823,383. 4,428,518. 6,884,063. Total. 1,773,862. 2,161,876. 2,481,753. 3,187,708. 3,827,273. 4,432,351. 6,884,063. %)으로 용인시 전체 산림탄소량은 참나무류 수. 치므로 수종 갱신 시 기후여건에 맞는 수종과 경. 종에 이어 두 번째로 많은 비율을 차지하는 것으. 영방법을 고려한 연구가 이루어져야 한다.. 로 예측되었다. HyTAG모형 모의 결과 10년 후 점유면적이. 다소. 감소하였으나. 탄소저장량은. 268,817tC(12.43%)로 증가하였다. 이는 리기다소 나무의 생장으로 인하여 재적이 증가하여 탄소저 장량이 증가되는 것으로 분석되었다. 20년 후엔 급격한 면적감소로 탄소저장량이 20,757tC(0.83 %)로 감소되었고 30년 후엔 19,532tC(0.61%)로 예측되었다. 마지막으로 참나무류 탄소저장량은 현재 1,401,125 tC으로 용인시 전체 탄소저장량의 78.9%를 차지 하고 있으며, 10년 후 2,084,195 tC(96.4%), 20년 후 2,445,001 tC(98.5%)이며, 100년 후까지 꾸준. 5. 결론 본 연구는 용인시 산림을 대상으로 기후변화에 따른 수종별 임상분포 변화와 산림재적 및 탄소 저장량의 변화를 분석하는데 목적이 있다. 용인 시 산림의 임상변화를 예측하기 위해 산림의 면 적이 현재와 미래가 동일할 것이라고 가정하고 HyTAG 모델을 이용하여 예측하였다. 현재 용인 시 산림에 분포하고 있는 주요 수종으로는 소나 무, 잣나무, 낙엽송, 리기다소나무, 참나무류 5수 종으로 임상도 분석결과 나타났다. HyTAG 모형 으로 10년 단위로 100년 후까지 수종별 잠재생육. 히 증가하는 것으로 예측되었다. 이는 HyTAG 모. 적지를 분석한 결과, 참나무류 수종만 꾸준히 증. 형을 적용하여 적합하지 않은 수종에 갱신되는. 가한 것으로 예측되었고, 기타 잣나무는 20년 후,. 수종으로 참나무류로 변하였기 때문이며, 참나무. 낙엽송 및 리기다소나무 40년 후, 소나무는 60년. 류 산림재적이 증가하면서 탄소저장량도 꾸준히. 후부터는 적합하지 않는 수종으로 나타났으며,. 증가하게 예측되었다(Table 5).. 갱신되는 수종으로 모두 참나무류 수종으로 변화. 이러한 결과는 현재의 산림에서 인위적 벌채,. 되는 결과를 제시하였다.. 고사목 제거, 산불 발생, 산림병해충 발생 등이. 또한, 국가산림자원 조사 자료와 임상도 및. 없다는 가정 하에 예측한 결과물이나, 기후 변화. 생장모델을 이용하여 산림재적 및 탄소저장량을. 가 산림식생에 미치는 영향의 크다는 것을 알 수. 수종별로 산출하였다. 현재 용인시 전체 산림탄. 있는 좋은 자료이기도 하다. 기후변화에 따른 수. 소량은 1,773,862 tC(56.79 tC/ha)로 측정되었으. 종변화는 곧 산림탄소량과 연관되어 있기에 산림. 며, HyTAG 모형을 적용한 50년 후에는 탄소저. 식생의 변화는 탄소 흡수량에도 많은 영향을 미. 장량은 4,432,351 tC(141.90 tC/ha), 100년 후에.

(11) 기후변화에 따른 임상분포 변화 및 탄소저장량 예측. 는 6,884,063 tC(220.40 tC/ha)로 예측되었다 수종별 탄소저장량 예측 결과, 참나무류 수종. 187. 적지 분포 변화 예측, 한국임학회지, 101권 3 호, 509-516.. 은 10년 후부터 100년 후까지 점유 면적 및 재적. 김은숙, 김경민, 이정빈, 이승호, 김종찬, 2011,. 증가 영향으로 지속적으로 탄소저장량이 증가하. 국가산림자원조사 자료와 임상도를 이용한 지. 는 것으로 예측되었다. 반면에 잣나무 및 낙엽송. 상부 바이오매스의 공간규모 확장, 한국임학. 은 미래 면적 및 재적감소로 인해 탄소저장량 역. 회지, 100권 3호, 455-465.. 시 감소되는 것으로 예측되었다. 소나무는 탄소. 산림청, 2000, 산림과 임업기술.. 저장량이 현재와 비교하였을 때 미래 10년 후 감. 산림청, 2009a, 기후변화와 산림, 87 pp.. 소되었으나, 그 이후 30년후 까지는 다시 증가되. 산림청, 2012a, 2012년 임업통계연보(제42호), 44-. 었다. 10년 이후에 다시 탄소저장량이 증가한 원. 87 pp.. 인으로는 소나무 분포 면적의 변동이 없어 소나. 산림청, 2012b, 2012산림자원분야 사업계획.. 무재적이 증가하였기 때문인 것으로 파악되었다.. 손영모, 이경학, 김래현, 2007, 우리나라 산림바. 리기다소나무 경우 10년 후 면적은 감소하였으나. 이오매스 추정, 한국임학회지, 96권, 477-482.. 탄소저장량은 리기다소나무 생장영향으로 오히려. 손영모, 표정기, 김소원, 이경학, 2012, Weibull. 증가되는 것으로 예측되었다. 이처럼 탄소저장량의 변화는 수종별 분포면적 과 수종별 재적 생장에 밀접한 관련이 있다는 것. 분포 모형을 이용한 굴참나무 임분 재적 및 탄소저장량 추정, 한국임학회지, 101권, 599605.. 을 확인 할 수 있었다. 또한 HyTAG 모형에 따. 안종만, 우종춘, 윤화형, 이동섭, 이상현, 이영진,. 른 미래 수종별 잠재생육 적지 분포 결과는 차후. 이우균, 임영준, 2007, 산림경영학, 향문사, 78.. 산림 내 수종갱신 시 수종선택에 참고자료로도. 용인시, 2011, 용인시 통계연보(제16회), 40-41. 유용하게 사용될 것으로 보인다.. pp.. 이번 연구는 기초지자체 단위인 용인시 산림만. 이종수, 이우균, 손요환, 조용성, 송철철, 2006,. 을 대상으로 결과물을 제시하였기에, 타 기초지. 산림부문에서의 기후변화 취약성 평가모델 비. 자체 기후변화 및 산림경영 기초 자료로도 유용. 교, 한국산림측정학회지, 9권, 87-100.. 하게 활용될 것으로 보인다.. 이현우, 2012, 4차 임상도와 HyTAG 모형에 의 한 소나무림과 참나무림의 공간분포 및 탄소. 참고문헌 국립산림과학원, 2009, 제5차 국가산림자원조사 현지조사지침서(ver.1.3). 국립산림과학원, 2010, 산림온실가스인벤토리를 위한 주요 수종별 탄소배출계수. 권순덕, 서정호, 손영모, 박영규, 2005, 산지전용 에 따른 우리나라의 임목바이오매스 탄소배 출량, 임산에너지, 24권, 10-15.. 저장량 예측, 고려대학교 대학원 석사학위논 문. Choi, S., W. K. Lee, Y. Son, S. Yoo, and J. H. Lim, 2010, Changes in the distribution of South Korean forest vegetation simulated using thermal gradient indices, Science China Life Sciences, 53(7), 784-797. Choi, S., W. K. Lee, H. Kwak, S. R. Kim, S. Yoo, H. A. Choi, S. Park, and J. H. Lim, 2011,. 김용경, 이우균, 김영환, 오수현, 허준혁, 2012,. Vulneraility assessment of forest ecosystem. 기후변화에 따른 리기다소나무림의 잠재 생육. to climate change in Korea using MC1 mo-.

(12) 188. 정현용ㆍ이우균ㆍ남기준ㆍ김문일. del, Jpn. J. For Plan., 16, 149-161. IPCC, 2001, Technical Summary-Climate Change 2011 ; Impacts, Adaptations and Mitigation lf Climate Change : Scientific-Technical Analysis, Cambridge University. Press. 73 pp. Kwak, D. A., W. K. Lee, Y. Son, S. Choi, D. Yoo, J. Chung, J. Chung, S. H. Lee, S. H.. in Eastern Asia as the basis for agricultural geography, Horticultural Institute, Kyoto University, Kyoto. Nelson, R. P., 1995, A model for predicting continentalscale vegetation distribution and water balance, Ecological Applications, 5(2), 362385.. Kim, H. Kim, J. K. CHoi, Y. J. Lee, and W.. Michailow. I., 1943, Zahlenmäβ iges Verfahren für. H. Byun. 2012. Predicting distributional chan-. die Ausführung der Bestandeshöhenkurven, Fw.. ge of forest cover and volume in future cli-. Cbl. U. That. Forstl. Jahrb. Heft., 6, 273-279.. mate of South Korea, Forest Science and. Thornthwaite, C. W., 1948, An approach toward. Technology, 8, 105-115. Kira, T., 1945, A new classification of climate. a rational classification of climate, Geographical Review, 38(1), 55-94..

(13)