Applicability of Climate Change Impact Assessment Models to Korean Forest

Jour. Korean For. Soc. Vol. 98, No. 1, pp. 33~48 (2009)

33

JOURNAL OF KOREAN FOREST SOCIETY

산림에 대한 기후변화 영향평가 모형의 국내 적용성 분석

김순아

·이우균

*·손요환

·조용성

·이미선

1

고려대학교 환경생태공학과,

고려대학교 식품자원경제학과

Applicability of Climate Change Impact Assessment Models to Korean Forest

Su-na Kim

, Woo-Kyun Lee

^* , Yowhan Son

, Yongsung Cho

and Mi-Sun Lee

1

Department Environmental Science and Ecological Engineering, Korea University, Korea

2

Department Food and Resource Economics, Korea University, Korea

요 약: 산림은 지구온난화의 주범이라 할 수 있는 이산화탄소를 광합성 작용을 통해 식생과 토양 등에 저장 할 수 있다 . 또한 , 산림에서 벌채된 나무는 부패되거나 연소되지 않는 한 장기적으로 이산화탄소를 저장할 수 있으며 벌채 된 지역에서는 재조림을 통해 탄소흡수원을 확충할 수 있다 . 산림은 증산작용을 통해 기온을 낮추는 등 미세기후 조 절 역할로 지구기후시스템에 기여하고 있다 . ^{이와 같은 이유로 지구 온난화를 줄이기 위해서 대기중에 방출된 온실}

가스의 흡수원으로서 산림이 필수적인 것으로 평가되어져 왔다 . 이러한 측면에서 기후변화에 대한 지구 탄소 순환 적응 프로그램을 확충하고 한국형 산림 모델로 발전 시키는 것은 매우 중요하다 . 본 연구에서는 국외에서 개발한 여 러 종류의 산림 부문 기후변화 영향 평가 모형을 비교 분석하여 우리나라 산림 생태 모형으로 적용할 수 있는지를 검토하였다 . ^또한 , ^{모형별 입력 자료 확보 가능성을 기초로 구동 가능 모형을 선정하여 문제점을 파악한 후 대안을}

도출하였다 .

Abstract: Forests store carbon dioxide (CO

), one of the major factors of global warming, in vegetation and soils through photosynthesis process. In addition, woods deposit CO

for a long term until the harvested wood is decomposed or burned, and deforested areas could be expanded the carbon sinks through reforestation. Forests are a lso able to decrease temperature through transpiration and contribute to control the micro climate in global climate systems. Consequently, forests are considered as one of major sinks of greenhouse gases for mitigating global warming. It is very important to develop a Korea specific forest carbon flux model for preparing adaptation measures to climate change. In this study, we compared the climate change impact models in forests developed in foreign countries and analyzed the applicability of the models to Korean forest. Also we selected models applicable to Korean forest and suggested approaches for developing Korean specific model.

Key words : climate change, forests, models, carbon cycle, water cycle

서 론

기후 변화에 관한 정부간 패널 (IPCC; Intergovermental Panel on Climate Change) 이 2007 년에 발표한 제 4 차 평 가 보고서는 “ 지구 온난화는 의심의 여지가 없다 ” 라고 판 정하였다 (IPCC, 2007). 특히 , 유엔 안전보장이사회에서는 이대로 방치한다면 앞으로 수십년 내에 국가의 안전 및 안보가 위협을 받을 수 있다고 경고하고 있어 ( 한화진 등 ,

2007) 기후변화는 지속 가능 발전의 주요 저해요인이 되

고 있다 . 지구 온난화란 인간의 활동으로 인하여 발생한

이산화탄소 , 메탄 등의 온실가스가 지구복사열의 우주 방 출을 막아 적절한 온도보다 지나치게 더워지는 현상을 의

미한다 ( 서정호 등 , 2006). 이러한 지구 온난화에 의한 영

향을 최소화하기 위해서는 온실가스 배출량을 줄이거나 흡수원을 늘려야 한다 . 한편 , 지구의 산림은 육지면적의

약 1/3 정도이고 지구 전체 광합성의 2/3 가량을 담당하고

있으며 산림이 보유하고 있는 탄소는 육상생태계의 80%

와 토양의 40% 를 차지하고 있다 ( 산림청 , 2007). 또한 , 도 시속의 산림은 탄소흡수 , 공기정화 , 기온조절을 통해 쾌적 한 생활공간을 제공하고 있다 . 기후변화협약 교토의정서 에 따르면 탄소배출권으로 인정될 수 있는 산림활동은

1990 ^년부터 2012 ^{년 동안 행해진 신규조림} , ^재조림 , ^산림

*Corresponding author

E-mail: [email protected]

34 韓國林學會誌 제 98 권 제 1 호 (2009) 전용 및 산림 경영 활동 등이 포함된다 ( 산림청 , 2007). 최

근 우리나라에서는 ‘ 온실가스 흡수증진을 위한 산림관리 기법 ’, ‘ ^{목질계 바이오매스 에너지 이용} ’ ^및 ‘ ^{산림부분 기}

후변화협약 및 교토의정서 대응연구 ’ 등과 같이 산림 탄 소흡수원의 관리를 통한 온실가스 흡수 증진과 관련된 연 구가 활발히 진행되고 있다 ( 서정호 등 , 2006).

기후변화 시나리오 중 대기순환 GCM(General Circu-

lation Model) ^{모델에 의해 예측된 식생의 영향은 전체 면}

적으로 보았을때 열대우림 , 열대건조림 , 사바나 , 온대림 ,

한대림 등이 증가하고 , 아열대림 , 열대사막 , 한대사막 , 툰 드라 , 극사막 등은 감소하는 경향을 보였다 ( 박용하 등 ,

2000). 이 모형에 의하면 우리나라의 경우 온대림에서 변

화가 없는 것으로 예측되고 있다 . ^{이러한 결과는 광역 영}

향모형의 공간적 해상도가 300 km~400 km 이기 때문에

우리나라와 같이 위도차가 적은 나라에서는 기후변화의 영향이 정확하게 예측되기가 어려운데 그 원인이 있다 . 또 한 , 일본의 AIM(Asian-Pacific Integrated Model) 모형은 기후변화가 식생 , ^{산림생태계} , ^{겨울 밀의 생산성 변화 등}

에 영향을 미치고 있다는 것을 예측하고 있다 . ^{특히 산림}

모델로 ‘ 너도밤나무림의 영향 예측 모델 ’, ‘ 인공림의 모델 ’

을 구축하여 종합적인 일본 삼나무림의 영향을 예측 평가 하였다 (AIM Project Team, 1997). 이러한 최근 기후 예측 모델에 의하면 이상 기후 현상에 따라 식생이 변화하고 ,

수목의 개화시기 , ^{숲의 구조 변화 등이 예측된다} . ^수종별

생태 반응 차이로 식생천이 진행 방향이 변화하고 가뭄으 로 인한 산불 , 폭우로 인한 산사태 등이 증가할 것으로 예 상하고 있다 ( 산림청 , 2007; AIM Project Team, 1997).

그러나 우리나라에서 기후변화에 따른 산림의 영향을 모델을 통하여 예측한 결과는 미흡한 실정이다 . ^특히 , ^기

후변화로 인한 산림부분의 적응 능력 향상을 위하여 기후 변화 영향을 예측하고 적응시스템 구축에 대한 모형 연구 가 시급하다 . 따라서 본 연구에서는 다양한 외국의 모델 을 비교 분석하여 우리나라의 산림에 대한 기후변화 영향 평가 모형의 적용가능성을 모색한 후 대안점을 도출하고 자 한다 .

이론적 고찰

1. 지구 탄소 순환

지구 탄소는 Figure 1 과 같은 개념의 형태로 순환되고

있다 . 일반적으로 탄소는 모든 유기화합물의 구성 성분이 며 이들 유기화합물 중 대부분이 지구상의 생명체에 필수 적이다 . 유기체에 남아있는 유기탄소는 석탄 , 석유와 같은 화석연료와 시멘트 생산 등으로 지각에 쌓이게 되고 화석 연료에 포함된 탄소는 막대한 양의 이산화탄소를 방출하 게 된다 . 이때 이산화탄소의 대부분은 빠르게 해양으로 침

투하게 되는데 화석연료의 연소도 대략 년간 5.5 Giga ^톤

의 탄소가 배출되고 있다 (NASA, 2007). 이러한 이산화탄

소 발생량은 지구온난화와 같은 기후변화에 악영향을 끼 치고 있다 . 특히 지구 탄소 순환 및 대기 이산화탄소 변화 에 중요한 역할을 하고 있는 것이 육상생태계이다 . 그 이 유는 첫째 , ^{식생과 토양으로 이루어진 육상생태계는 식물}

생체량과 토양유기물질이 대기보다 2 배의 탄소를 저장하 고 있고 둘째 , 토양 - 식생 - 대기간의 탄소 순환량은 화석연 료로부터 배출되는 이산화탄소의 10 배에 달하기 때문이 다 (Cao and Woodward, 1998b; Schimel et al. , 1995).

즉 지구기후변화는 육상생태계의 탄소 수지를 변화시킬 수 있고 이 변화는 다시 대기의 탄소 및 기후에 영향을 미 칠 수 있게 된다 (Cao and Woodward, 1998a; Bachelet et al ., 2001; Cao and Prince, 2002; Cao et al ., 2003; Cao

et al. , 2005).

2. 물 순환

지구에서 물은 Figure 2 와 같이 지표면에서 지하수 , 해

양 , 그리고 대기로 끊임없이 순환하며 이동하고 있다 . 이 것을 물순환이라고 부른다 (US Global Change Research

Program, 2003). ^{기후변화에 따라 수문학적 인자인 강우의}

양과 빈도 , ^{지속 기간의 변화는 수자원 이용 가능성} , ^홍수

강도 , 농업과 자연의 육상 생태계에 영향을 미친다 . 물 순 환에서 기후변수는 일별 평균 강수량 , 온도 , 잠재증발산량

(PET: Potential Evapotranspiration) 으로 결정지어진다 ( 박 용하 등 , 2000). ^{토양습윤도는 강우량} , ^{용설수 충전} , ^잠재

증발산량으로 계산된다 . ^{강우량과 용설수가 잠재증발산량}

보다 클 경우에는 우기라 하고 , 잠재증발산량이 사용 가 능한 물보다 클 경우에는 건기이다 . 우기에는 토양습윤도 가 최대 포장용수량 (FC: Field Capacity) 까지 다다르게 되 고 포장용수량에 도달하면 넘쳐난 물은 지표 밑의 빗물과 눈이 녹은 용설수가 유출되어 저수층으로 흘러 들어가게 된다 . 따라서 물순환 모형에서 포장용수량을 결정하는 방 법이 매우 중요하다 ( 박용하 등 , 2000; Paster and Post,

Figure 1. Schematic of the carbon cycle (NASA, 2007).

산림에 대한 기후변화 영향평가 모형의 국내 적용성 분석 35

1986; Thornthwaite and Mather, 1995). 물 순환 연구는 크게 대기 , 토양 , 지표면 등으로 구분된다 (Paster and Post, 1986).

3. 대기대순환과 지역기후모형(GCM/RCM)

기후변화를 예측하는 방법에는 전지구 기후계의 역학 적 발전을 이루는 대순환 모형 (GCM: General or Global Circulation Models) 과 지역규모의 기후 예측을 위한 지역 기후모형 (Regional Climate Models, RCM) 으로 나뉜다 ( 한 국과학기술정보원 , 2005). ^전형적인 GCM ^{모델은 첫째} , ^온

도와 압력 그리고 속도와 관련된 단순 대순환모형 (SGCM:

Simple General Circulation Model) 과 둘째 , 대기층에서의 물증기압 , 속도의 수평면상 성분 , 표면 압력 등이 통합된 대기 대순환 모형 (AGCM: Atmosphere General Circulation

Model), ^{그리고 셋째} , ^{해양에서의 대기적 흐름을 가진 해}

양적 대순환모형 (OGCM: Oceanic General Circulation Model) 으로 구분되고 있다 (Wikipedia, 2008). 특히 , 대기 해양 영향을 접합하여 이산화탄소 증가에 따른 다양한 시 나리오를 이용할 수 있는 CGCM(Atmosphere Ocean Model Coupled General Circulation Model) ^{은 약} 20 ^여개 (HadCM3: Hadley Centre Climate Model version 3, GFDL: Geophysical Fluid Dynamics Laboratory, CM2.X:

Climate Model version 2 등 ) 의 모델이 있다 (UNEP, 1998).

CGCM 은 보통 수평격자 크기가 250 km 내외이며 , 연직

격자 크기는 1 km ^정도인 3 ^{차원 역학수치모델이다} . ^따라

서 대륙규모 또는 지역규모와 같이 작은 규모의 정보생산 에는 한계가 있다 ( 기상연구소 , 1999; 박용하 등 , 2000).

RCM(Regional Climate Models) 은 연직격자 크기가 50

km 미만의 해상도를 가지고 있다 . RCM 은 지역적으로 토

양수분 변화에 기초하여 물 균형모형 (SWBM: Soil Water

Balance Model) ^{을 이용할 수 있고} , ^{각 해역의 유출 변화도}

평가할 수 있다 (UNEP, 1998). 예를 들어 RCM 에 기반하 여 한반도의 장마 및 계절 기후변화와 동아시아 몬순 기

후 변화 등을 파악할 수 있다 . 이러한 모형들 (GCM, RCM)

은 크게 역학적 예측 (Dynamic prediction) 모형과 통계적 예측 (Statistical prediction) ^{모형 그리고 모형을 통합한 통}

계 - 역학모형 등으로 구분될 수 있다 ( 한국과학기술정보원 , 2005).

4. 상향식 접근법과 하향식 접근법

육상생태계의 탄소 수지 및 순환에 관한 연구방식은 크 게 상향식 접근법 (Bottom-up approach) 과 하향식 접근법

(Top-down approach) 을 바탕으로 하고 있다 ( 한화진 등 , 2006; Watanabe et al ., 2004). 상향식 접근법 (Bottom-up

approach) 은 육상생태계에 의한 이산화탄소 흡수 및 방출

량을 직접 측정하는 기법으로 생태학적 방법과 미기상학 적 방법이 이용되고 있다 . 생태학적인 방법은 산림 또는 초지에 조사구를 설치하고 현존하는 식물의 종류 , 직경 ,

높이 등을 일정 기간별로 조사하여 식물체 현존량의 증가 량을 산출하는 방법이다 . 또한 미기상학적 방법에서는 플 럭스 타워에서 통상 30 ^분에서 1 ^{시간 평균 이산화탄소 플}

럭스를 측정하여 관측 높이 이하 대기에 포함되어 있는 이산화탄소의 시간에 따른 변화를 생태계 - 식생 - 대기간의 순이산화탄소교환량 (NEE: Net Ecosystem CO

Exchange)

을 산출할 수 있다 (Watanabe et al., 2004).

하향식접근법이란 육상생태계의 유역규모와 전지구 규 모의 광역화를 위한 연구방법으로 Inverse model ^{법과 원}

격탐사 (Remote Sensing) 를 이용한 방법이 있다 (Ito and Okikawa, 2002; Watanabe et al. , 2004). Inverse model

법은 대기중의 이산화탄소 농도를 관측하여 지표면에서 의 이산화탄소 흡수 및 방출량 분포를 추정하는 방법이다 .

또한 항공기 또는 위성체로부터의 원격탐사를 통해 대기 중 CO

농도 및 토지피복상태에 따른 CO

의 공간분포를 파악할 수 있다 . 이상의 상향식 및 하향식접근방식은 그 자체만으로는 한계가 있으며 최근에는 Up-scaling 및

Down-scaling 의 규모전환을 통해 그 한계를 극복하려는

노력이 활발히 이루어지고 있다 (Ito and Okikawa, 2002;

GCP, 2004; Wanabe et al ., 2004).

5. 모형을 이용한 기후변화 예측

기후변화영향 및 탄소 순환을 예측하는 대부분의 모형 은 광합성 기작에 근거하는 생태 생리적 (eco-physiological model) 또는 과정기반모형 (process based model) 이다 . 이 러한 과정기반 모델은 다시 기후인자와 위성인자를 동시 에 필요로 하는 진단모델 (diagnostic model), 기상인자만을

요구하는 예측모델 (prognostic model) 로 구분되고 있다

(Sasai ^{et al.} , 2007; Muraoka and Koizumi, 2008). ^진단

모형은 원격탐사로 관측된 실제 현존식생분포에 근거하 여 탄소 순환을 예측할 수 있는 장점을 가지고 있다 . 그러

Figure 2. Schematic of the water cycle (US Global Change

Research Program, 2003).

36 韓國林學會誌 제 98 권 제 1 호 (2009)

나 원격탐사자료에만 의존하기 때문에 원격탐사가 없는 미래의 경향을 예측할 수 없는 한계를 지니고 있다 . 예측 모형은 원격탐사 자료에 의존하지 않고 탄소 , ^기상 , ^토양

자료 등과 함께 잠재식생분포 정보에 근거하여 현재 및 미래의 탄소순환정보를 예측할 수 있다 . 그러나 여기에서 는 현존식생과 인간의 활동은 배제되어 있다 .

지구육상생태계의 생물권 모형은 Figure 3 과 같이 크게

4 ^{개의 서브모델로 나뉠 수 있다} . ^즉 , ^{생물리적 모형} (biophysical model), 생지화학적 모형 (biogeochemical model), 미기후적 모형 (microclimate model), 식생 생산 모 형 (vegetation production model) 으로 구분된다 (Wang and Javis, 1990; Shugart et al ., 1993; UNEP, 1998; Constable and Friend, 2000; Smith, 2004). ^여기서 , ^{생물리적 모형이}

란 강수 , 온도 , 토양유형 , 식물종 등의 구동 변수 변화의 결과로 인한 생태계 속성 ( 생물다양성의 생존과 성장 또는 생태계의 생산성 ) 변화 예측을 위한 모형을 의미한다 . 또 한 생지화학적 모형은 이산화탄소 농도의 증가시 각 산림 유형의 생산량 및 탄소 보유량을 산정하는데 사용된다 . ^미

기후적 모형은 대체로 경험적 통계 모형에 의해 분석된다 .

예를 들어 BIOCLIM(Beamont et al ., 2005), BIOME (Haxeltine and Prentice, 1996), CASA(Potter and Steven, 1997), PRISM(Daly et al ., 1994), BOx(Box et al. , 1979), Holdridge(Holdridge, 1967) ^{모형들은 모두 통계적인 방법}

에 의해 미래 기후에 따른 식생 변화를 예측 및 진단하였 다 . 특히 , 경험적 통계 모형은 주로 기후모형에서 쓰이는 방법으로 생물학적 매커니즘 없이 강수량 , 온도 , 습도 , 복 사량 등과 같은 기상인자를 이용하여 예측한다 (Constable and Friend, 2000). 식생 생산의 영향 예측 모형은 일반적 으로 개체목들의 생장과 고사에 따른 임분의 규모 변화를 분석할 수 있다 (Wang and Javis, 1990; Lim, 1998;

Osborne et al. , 2000).

연구방법 및 내용

기후변화에 대응하기 위해서는 우리나라의 규모 및 지

형에 적합한 탄소 및 물 순환 모델을 통하여 그 기작을 밝 히고 , 이에 따른 적응대책이 시급히 마련되어야 할 것이 다 . ^{본 연구에서는} 1) ^{국내외적으로 개발된 탄소 및 물순}

환 모형을 규모 , 방법론 , 종류 , 구성 등의 측면에서 비교 분석하여 2) 각 모형의 특징을 활용 분야별로 규명하고자 한다 . 다음으로 3) 각 모형의 입출력인자의 파악을 통해

4) 국내에서 입출력인자의 확보 가능한 모형을 분석하였 다 . ^{이를 통해} 5) ^{각 모형의 특징 및 입력 인자 확보면에}

서 적용 가능성을 타진해 본 후 최종적으로 6) 한국형 모 형의 개발 방향을 제안하고자 한다 .

결과 및 고찰

1. 모형의 규모, 방법, 종류, 구성면의 비교 분석 본 연구에서는 총 33 개의 외국 모형을 비교하였다 . 국 가별로 구축된 모형의 수를 분석한 결과 , 미국이 18 개의 모형으로 가장 많았다 . 호주가 5 개 , 영국과 일본이 3 개 , 스 웨덴과 독일이 각각 2 ^{개 그리고 네덜란드가} 1 ^{개로 나타났}

다 . ^대부분 GCM ^또는 RCM ^{모형에 해당하였으며 두 규모}

를 모두 포괄하는 모형은 5 개 모형이였다 . 모형 중에는 경 험적 모형보다는 과정기반 모형이 더 많았으며 , 두 모형 모두에 기반하여 개발된 것은 8 개 모형에 달하였다 . 모형 의 대부분은 위성 영상을 활용하지 않는 예측 모형으로 파악되었다 . ^{대부분의 모형은 생지구화학 서브모듈을 지}

니고 있었으며 , 생물리 서브모듈과 미기후 서브모듈은 약

1/3 정도의 모형에서 갖추고 있었다 . 반면 , 식생의 생장을

예측할 수 있는 식생분포 서브모듈은 대부분의 모형에서 갖추고 있지 않는 것으로 파악되었다 (Table 1).

2. 모형의 활용분야별 비교분석

상기의 기후변화 관련 모형을 농업 , 산림 , 식생 , 기후 , 지

Figure 3. Schematic of the biosphere model at the terrestrial ecosystem (Wang and Javis, 1990; Shugart et al. , 1993;

UNEP, 1998; Constable and Friend, 2000; Smith, 2004).

Figure 4. Research flows.

산 림 에 대 한 기 후 변 화 영 향 평 가 모 형 의 국 내 적 용 성 분 석 3 7

Ta ble 1. C omp ariso n of cli mat e cha nge imp act mo del s. Mode ls Cou ntry Sca le Met hodolo gy Sa tel lite Cy cle Bio sp here Submodel s GCM RC M Em piric al sta tisti ca l mode ls Proce ss base d model s Progn os tic model s Diagn os tic mode ls Carbon W ater Bio-phy sic al Bioge o chemic al M icro climati c Ve ge tat ion produ cti on AEZ Austra lia

AIM Jap an

ANS WERS USA

BEAMS USA

BIOME Swede n

BIOME3 Swede n

BIOME-BGC USA

BOx USA

BUCKET USA

BIOCLI M Austra lia

CASA USA

CENT UR Y USA

CEVSA Chi na

CRE AM S USA

DOM AIN Austra lia

EPIC USA

FO REST -BGC USA

GAP Ge rm an y

GLO-PEM USA

Holdri dge USA

IBIS USA

IMAGE Ne the rlan d

LPJ Ge rm an y

MAP SS USA

MAESTRO USA

MC1 USA

MINoS GI Jap an

PRIS M USA

SIB2 USA

SIM-CYCLE Jap an

SW RRB USA

SW AT USA

TAPES Austra lia

38 韓國林學會誌 제 98 권 제 1 호 (2009)

형 그리고 수문학의 분야별로 구분하여 내용을 분석하였 다 (Table 2).

농업에 근거한 AEZ(Agro-Ecological Zones) ^{모형은 토지}

자원 인벤토리와 생물리적 한계 및 잠재성 평가를 기반으

로 합리적인 토지이용 계획을 예측할 수 있다 (Antoine and

Makowski, 1997). CENTURY 모형은 생태 농업적 모델로 토양 유기 탄소량의 변화를 예측하기 위하여 개발되었다 .

이는 기존의 다른 모델과는 달리 비교적 짧은 시간 간격

( 월주기 ) 으로 탄소 변화량을 모사하고 , 장기간의 기상자료

와 토양의 물리화학적 성질 등을 이용하여 각각의 토양 관리 사례와 통합 관리 사례 모두를 예측할 수 있는 장점 이 있다 (Parton et al ., 1987). ANSWER(Areal Nonpoint Source Watershed Environmental Response simulation) ^모

형은 농업적 수문학으로부터 표면 유출수와 침전물 손실 등을 예측할 수 있다 (Sharma and Shrendra, 1995).

산림을 기반으로 한 Forest-BGC(Forest-BioGeochemical

Cycles) 모형은 산림생태계로부터 탄소와 질소 그리고 물

순환을 모두 예측할 수 있다 . ^{또한 임관차단과 증발} , ^광합

성 , ^호흡량 , ^{지상과 지하부에서의 탄소량} , ^{낙엽 분해과정}

과 질소 광물화 등을 다루고 있다 (Running and Coughlan,

1998). Gap 모형은 산림생태계의 변화 기작에 대한 생태학

적 과정을 배경으로 개체목의 갱신 , 생장 및 고사에 관한 일련의 과정들을 모의할 수 있다 (Shugart and Running, 1993). MC1(MAPSS CENTURY1) ^{모형은 산림의 식생 변}

화에 미치는 영향을 예측할 수 있다 (Bachelet et al. , 2001).

CEVSA(Carbon Exchange between Vegetation, Soil, and

the Atmosphere) 모형은 생태학 원리에 기반하여 식물 광

합성과 호흡작용 및 토양 미생물 활동에 있어서 식생 , 토 양과 대기간의 에너지 전환과 물 , ^{탄소와 질소 순환} , ^그리

고 생산력 변화과정을 모의할 수 있다 (Cao and Prince, 2002). BIOCLIM(Bioclimatic Prediction System) 모형은 기후변화에 대한 잠재적인 종 반응을 평가하는 모델로 개 체목들의 종들을 파악할 수 있다 (Beamont et al., 2005).

식생을 토대로 한 IBIS(Integrated BIosphere Simulator)

모형은 전지구 및 지역규모의 통합적 모델로 표토의 기작 과 생태계 진행과정을 예측할 수 있고 이들의 식생 구성 과 구조 결과를 모의할 수 있다 (Foley et al ., 1996).

LPJ(Lund-Postdam-Jena Model) 모형은 식생을 근거로 육 상 식생의 역학과 토양 - ^{대기 간 탄소와 수분의 교환 작용}

을 모듈 방식으로 모의 할 수 있다 (Stich et al ., 2003).

Medrush Vegetation 모형은 2000 년 영국의 세필트 (sheffield)

대학에서 개발된 것으로 산림 식생 구조와 생산성 , 수문 및 토양침식에 대한 경관척도와 상록관목지에서의 이산 화탄소를 예측할 수 있다 (Osborne ^{et al.} , 2000).

기후 변화를 분석할 수 있는 CASA(Carnegie-Ames-

Standford Approach) 모형은 지형과 육상 생태계의 NPP 를

고려한 모델이다 (Potter and Steven, 1997). IMAGE (Integrated Model to Assess the Greenhouse Effect) 모형

은 1994 ^{년 네덜란드 보건 환경 연구소에서 개발된 모형으}

로 온실가스로 인간이 야기한 기후변화에 대한 시나리오 분석 , 기후생물권 , 사회간의 상호 연결을 통합적으로 모의 할 수 있다 (Alcamo et al. , 1998).

대기와 생물권의 피드백과 잠재적인 생물 영향들을 모 의할 수 있는 MAPSS(Mapped Atmosphere Plant-Soil

Sytem) 모형은 기후변화로 인한 식생 형태와 엽면적을 계

산할 수 있다 (Neilson, 1995). Box 모형은 원격탐사 (Remote

sensing) 기법을 이용하여 미세 대기 에어로졸의 물리적 특

성을 예측 할 수 있다 (Box et al ., 1979).

지형 분석을 목적으로 하고 있는 TAPES(Terrain

Analysis Programs for the Environmental Sciences) 모형 은 경관의 형태와 유수와 수문학적 속성을 모의할 수 있

다 . 구성 요소는 그리드 고도 자료로 된 TAPES-G 와 등고

선 자료로 된 TAPES-C 로 되어 있다 (Moore et al ., 1990).

PRISM(Pricipitation-elevation Regressions on Independent Slope Model) ^모형은 1995 ^{년 북미 대륙의 산사태와 지형학}

적 기후자료의 필요성을 인식하고 , 미국 오레곤주립대학 에서 개발된 프로그램으로 고해상도 지리학적 기후자료 를 산출할 수 있다 (Daly et al ., 1994).

수문학을 기반으로 한 SWRRB(Simulator for Water Resources in Rural Basin-water quality) ^{모형은 수문학적}

침전물 , 영양물 , 살충제 이동 등을 파악할 수 있으며

SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모델은 SWRRB

에서 발전된 수문학 모델로 기후와 식생변화 , 저수지관리 ,

지하수차단 그리고 물이동에 대한 관리를 효과적으로 예 측할 수 있다 (Gassman ^{et al} ., 2007).

이러한 기후변화 관련 모형을 농업 , 산림 , 식생 , 기후 , 지 형 그리고 수문학으로 분야로 구분하여 분석하였을때 산 림 생태계에 대한 모형 연구가 가장 활발하였다 .

3. 기후변화 예측 모형의 입출력인자

각 모형들은 전형적으로 입력 인자와 그에 따른 출력인

자를 가지고 있다 . 따라서 Table 2 에 나타난 모형에 대하

여 문헌에 제시된 것을 근거로 Table 3 과 같이 입력 및 출

력인자를 정리하였다 . 입력 파라미터를 분석한 결과 크게 대기 , ^토양 , ^{식생 그리고 지형 등으로 구분되었다} . ^대기는

대부분 기상학적 요소로 온도 , 강수량 , 태양 복사 에너지 ,

풍속 , 기후 , 습도 , 증기압 , 이산화탄소 등의 순으로 나타났 으며 전체 19 개의 모형 중 18 개 모형에 적용되었다 . 토양 인자는 토성 , 토양 온도 , 수분함량 , 토양 탄소 , 토양 증발 ,

포장 용수량 등의 순으로 14 ^{개의 모형에서 나타났다} . ^식

생 인자는 낙엽수 , ^{상록수와 같은 식생 형태와 밀도} , ^줄기

생장 , 줄기분해물 등으로 구성되었으며 5 개의 모형에 적

산 림 에 대 한 기 후 변 화 영 향 평 가 모 형 의 국 내 적 용 성 분 석 3 9

Ta ble 2. Ch aracteri stics of cl imat e cha nge imp act mo del s. Cla ss Mode l Char act er Count ry Ye ar Deve lop er Ag roec osy stem

AE Z Enabl es rati onal land- us e pl ann ing on the basi s of an inve ntory of la nd resourc es Austra lia 19 81 Fisc her ANSWERS Surfa ce run off and se dim ent loss f rom agri cul ture al wa ter sh ed s USA 19 82 Be asl ey and Huggin s Bucke t Mode l for p redi cti ng eva porat ion form a ro w crop wit h i nco mple te c over USA 19 72 Ri tchie CENTUR Y C, N, P, and S dy na mi cs, agroec osy stem mode l USA 19 87 Pa rton CREAMS Runo ff, erosion , and ch em ica l tra ns port from agric ultur al m ana gement sy stems USA 19 80 Foste r a nd othe rs EPIC Long t erm e ffec ts o f va riou s compone nts of soil erosin on c rop produc tio n USA 19 83 W illia ms and othe rs Fore st ec osy stem

BEAMS Consi sts of hy drol ogic al an d c arbo n c ycl e s ub mode ls (NPP , NE P) USA 19 93 Pot ter and ot hers BIOCLIM Bi ocl im ati c predi ction s ys tem, assessing pote nti al re spon ses of spec ies Austra lia 19 86 Ni x BIOM E3 Ass ess impac ts of fut ure climat e cha nges on poten tia l vege tation pa tte rns, la nd s urfac e Swede n 19 96 Ha xel tine and P rent ice BIOM E-BGC Fluxe s a nd stora ge of ene rgy , wa ter , ca rbon, an d ni troge n for the ve get ation and so il componen ts of te rre stria l e co sy ste ms USA 19 93 Ru nning and Hunt CEVSA Ener gy tra nsfer , mat ter c ycl es i n t he veg eta tion soi l a tmosphere Chi na 19 95 Ca o Fo rest-BGC C, N, and wa ter c ycl es through a fore st ec os ys tem USA 19 88 Ru nning and Coug hlan GA P Fore st Suc ce ssion , dy namic s, indiv idua l tree s Germany 19 77 Shuga rt an d W est Ho ldrid ge Int egra te bi ocl imati c sche me ; PE T, bi ote m, pre cipit ati on USA 19 67 Hol dridge M AE ST RO Fore st c anop y ra dia tio n a bs orpti on UK 19 90 W an g a nd Ja rvis M C1 Dy na mi c vege tation m odel , 3 module USA 20 01 Jam es and Lenih an M IN oSGI Dy na mi cs of forst ecosy stems a nd mic rocl imate Japa n 20 01 W an abe and o ther s SIM-CYCL E Ecosy ste m ca rbon s torage , NPP , NEP , prognost ic m od el Japa n 20 02 Ito and Oika wa Ve geta tion pro duct ion GL O-PEM Produc tion e ffic ienc y conc ept , remote se ns ing USA 19 95 Pri nce and Gowa rd IBIS W ater and ca rbon ba lanc e, vege tation USA 19 96 Fol ey and Kucha rik LPJ Te rrestr ial ve get ation dy na mi cs, land a tmos phere carbo n, wate r

Germany Swede

n, UK 20 01 Sit ch an d ot hers M edrush Ve geta tion La ndsc ap e sca le mod el of ve ge tat ion str uc ture an d pro duc tiv ity , hy drol og y, so il e rosi on UK 20 00 W oodwa rd a nd O sbor ne DOMAIN Pote nti al ma ppi ng of ra re and co mmon spe cie s Austra lia 19 93 Ca rpe nte r a nd othe rs Cl im ate chan ge CAS A Cl im ate chang e ana lysis of ecosy ste m produc tiv ity USA 19 96 Pot ter IMA GE Int egra tecd dy na mi cs of the cli ma te change , bio sphe re, and soci ety Net herl and 19 94 Al ca mo SIB2 De signed for use withi n GCM' s o f the ea rth' s atmosphere USA 19 87 Se lle rs and Dorman Atm os phe re AI M Int egra ted em issi on, cl im ate and im pa ct mode ls Japa n 19 96 AIM P roje ct T ea m M APSS Pote nti al bio sp here im pa cts & biosphe re at mosphe re fee dba cks USA 19 95 Ne ilson Box Re mo te s ensing of phy sica l cha racte risti cs of submic ron atmospheri c ae rosols Austra lia 19 79 Bo x a nd othe rs Topogr aphy PRISM Combina tion of climat ologi ca l a nd stat istic al c once pt USA 19 92 Da ly TAPES Landsc ape and hy drologi c m od el Austra lia 19 91 Moor e and W ilson Hy drol ogy SW AT Ana lyse to wat ershed s and river basin s of 100 squa re m ile s USA 19 93 Arno ld and othe rs SWRRB Hy drol ogic , sedi me ntat ion, nutri ent, pesti cid e tra ns po rt in a lar ge , co mple x rural wa ters he d USA 19 90 Arno ld and othe rs

40 韓國林學會誌 제 98 권 제 1 호 (2009)

용되었다. 지형 인자는 경사와 방위 지향면(Topographic facet) 등의 요소로 전체 19개의 모형 중 4개의 모형에서

찾아 볼 수 있었다. 그러나 전반적으로 지형 인자는 다른 입력 인자에 비해 현저하게 적었으며, 인간에 의한 간섭

Table 3. Input factors of models.

Class Models Input factors Reference

Atmosphere

AIM Temperature, Wind speed, Rainfall, Cloudness AIM Project Team, 1997 BIOME3 Temperature, PAR*, Transpiration, CO

, Climate Haxeltine and Prentice, 1996 BIOME-BGC Temperature, Precipitation, Vapor pressure, Total solar radiation, PAR Running and Hunt, 1993 BIOCLIM Temperature, Rainfall, Radiation, Evaporation,

Bioclimatic parameters Beaumont ^{et al.} , 2005

CENTURY Temperature, Percipitation Parton et al. , 1987

CEVSA Monthly precipitation, temperature

Atmospheric CO

Humidity, Climate Cao ^{et al.} , 1998

Forest-BGC Temperature, Humidity, Precipitation, Meteorological variables Running and Coughlan, 1998

GAP Temperature Shugart et al ., 1993

Holdridge Temperature, Transpiration Holdridge, 1967

IBIS Temperature, Percipitation, Wind speed, Radiation, Atmospheric pres-

sure Foley ^{et al.} , 1996 UNFCCC, 2005

LPJ Temperature, Percipitation, CO

Stich et al ., 2003

MAESTRO Weather Wang and Jarvis, 1990

MAPSS Precipitation, Climate Neilson, 1995

MC1 Precipitation, Temperature, Vapor pressure, Wind speed, Solar Radiation Bachelet et al ., 2001 Medrush

vegetation Climate Osborne ^{et al.} , 2000

MINoSGI Temperature, Precipitation, Wind speed, Atmospheric pressure,

Specific humidity, Concentration of CO

, Radiation Watanabe ^{et al.} , 2004

PRISM Temperature, Precipitation Daly et al. , 1994

SWAT Relative humidity, Wind speed, Daily precipitation, Temperature,

Solar radiation data Gassman ^{et al.} , 2007

Soil

AIM Soil texture, Soil Unit, Soil phase, Field capacity AIM Project Team, 1997 ANSWERS Soil porosity, Moisture content, Field capacity, Infiltration capacity, Erodibility factor Sharma and Shrendra, 1995 BIOME-BGC Soil water content, Soil temperature at 20 cm depth Running and Coughlan, 1998 CENTURY Soil texture, Soil C, N, P and S amounts Parton ^{et al.} , 1987

CEVSA Soil moisture, Soil carbon Cao ^{et al} ., 1998

Forest-BGC Soil temperature Running and Coughlan, 1998

GAP Soil nutrition Shugart ^{et al} ., 1993

IBIS Soil temperature, Soil moisture, Soil ice Foley ^{et al} ., 1996 MAESTRO Soil surface temperature, Thermal radiation Wang and Jarvis, 1990

MAPSS Soil evaporation Neilson, 1995

MC1 Gridded maps of soil texture, Rock fraction, Soil radiation, Soil depth,

Soil texture, Bulk density Bachelet et al. , 2001

Medrush

vegetation Soil texture data, Soil evaporation Osborne et al. , 2000

LPJ Soil texture Stich ^{et al} ., 2003

Vegetation

BIOME3 Evergreen tree, Deciduous tree Haxeltine and Prentice, 1996

CEVSA Vegetation Type Cao ^{et al.} , 1998

Forest-BGC Stem growth, Stem litterfall Running and Coughlan, 1998

MAESTRO Trees Wang and Jarvis, 1990

MAPSS Vegetation type and density Neilson, 1995

Topography

ANSWERS Slope, Aspect Sharma and Shrendra, 1995

BIOME-BGC Slope, Aspect Running and Hunt, 1993

MAESTRO Slope and bearing Wang and Jarvis, 1990

PRISM Topographic facet, Slope Daly ^{et al.,} 1994

Anthropogenic - -

*PAR: Photosynthetically Active Radiation

산림에 대한 기후변화 영향평가 모형의 국내 적용성 분석 41

인자는 어떤 모형에서도 찾아 볼 수 없었다 .

모델 입력에 의한 출력 인자를 분석한 결과 , 식생에 대 한 평가 예측이 가장 많았고 토양 , 대기 , 지형 순으로 나 타났다 . 식생은 식생분포도 , 순일차생산력 (NPP: Net Primary Production), 엽면적지수 , 식생 및 임관 구조 등의 순으로 전체 19 ^{개 모형 중} 15 ^{개 모형에 적용되었다} . ^특히 ,

토양 출력 인자는 토양수분함량 , 토양탄소 , 토양유기물 (C, N), 유출수 , 토양부식 등으로 나타났고 , 대기 출력인자는 증발산 , 광합성 , 복사에너지 , 강수량 등으로 나타났다 . 또

한 , ANSWER ^모형과 PRISM ^{모형은 경사적 요소와 지형}

적 요소 등을 예측할 수 있다 . 그러나 전반적으로 이러한 모델 출력 인자는 입력 인자와 유사하게 지형적 요소가 현저하게 적었으며 인간에 의한 간섭인자는 모든 모형에 서 배제되어 있었다 .

4. 입력자료 확보 가능성

모형 개발에서 가장 중요한 요소는 입력 자료에 의해 모 델을 예측하고 추정하는데만 그칠것이 아니라 현장 자료

Table 3. Output factors of models.

Class Models Output factors Reference

Atmosphere

CENTURY Evapotranspiration Parton ^{et al.} , 1987

Forest-BGC Canopy photosynthesis, Transpiration Running and Coughlan, 1998

IBIS Evaporation, Transpiration Foley ^{et al.} , 1996

MAESTRO Radiation flux densities, Amounts of radiation absorbed Wang and Jarvis, 1990

MC1 Actual evapotranspiration Bachelet ^{et al} ., 2001

MINoSGI Vertical profiles of photosynthesis Watanabe ^{et al.} , 2004

PRISM Terrain on precipitation patterns Daly ^{et al.} , 1994

Soil

AIM Penman-PET**, Thornthwaite-PET AIM Project Team, 1997

ANSWERS Sediment transport Sharma and Shrendra, 1995

CENTURY Soil water content, Soil organic matter(C, N) Parton et al. , 1987

CEVSA Soil carbon storage Cao et al ., 1998

IBIS Soil organic matter(C, N) Foley et al ., 1996

MAPSS Soil moisture, runoff patterns Neilson, 1995

MC1 Soil carbon, runoff Bachelet et al ., 2001

Medrush

vegetation Soil erosion Osborne ^{et al} ., 2000

SIB2 Soil moisture estimation in the surface layer Sellers and Dorman, 1987

Vegetation

AIM Holdridge vegetation, Koeppen vegetation, Vegetation move pos-

sibility AIM Project Team, 1997

BIOCLIM Vegetation distribution Beaumont et al., 2005

BIOME3 Vegetation distribution Haxeltine and Prentice, 1996

BIOME-BGC Net Primary Production (NPP), Gross Primary Production(GPP) Running and Hunt, 1993

CEVSA Vegetation distribution Cao et al. , 1998

Forest-BGC Vegetation distribution, Net Primary Production (NPP) respiration Running and Coughlan, 1998

GAP Vegetation distribution Shugart et al ., 1993

Holdridge Vegetation distribution Holdridge, 1967

IBIS GPP, NPP, NEP Foley et al ., 1996

LPJ Vegetaion structure Stich et al. , 2003

MAESTRO Crown structure Wang and Jarvis, 1990

MAPSS Vegetation distribution Neilson, 1995

MC1 Total tree NPP, Net primary production, Max LAI*** values for trees, LAI values for grasses, Vegetation Ecosystem Modeling and

Analysis Project(VEMAP) vegetation classes Bachelet ^{et al} ., 2001 Medrush

vegetation Vegetation productivity, Average tends in NPP, Average tends in LAI Osborne et al ., 2000 MINoSGI Vegetation structure, Plant size distribution, Vegetation-climate

feedback, NPP Watanabe et al ., 2004

Topography ANSWERS Upslope elements Sharma and Shrendra, 1995

PRISM Mountain Terrain Daly et al. , 1994

Anthropogenic - -

**PET: Potential Evapotranspiration

***LAI: Leaf Area Index

42 韓國林學會誌 제 98 권 제 1 호 (2009) Table 4. Description of basic data for theme collection and database.

Class Theme map Description Institution Scale Build up

graphy Topo

Topographic map DEM

●

Standard Layer code at digital map: extract to 7111, 7114 using GIS Software

●

30 m ^× 30 m grid Digital Elevation Model

●

Slope, TWI(Topographic wetness index), and Temperature map using GIS

National Grographic Information Institution Ministry of Environ- ment Republic

1/5,000, 1/25,000 DB Road map

Standard Layer code at digital map: extract to

3110~3119 using GIS Software National Grographic

Information Institution 1/5,000, 1/25,000 DB Forest and

road map

Digital map extract: zone, facility, and construct of

information was made by information Korea Forest Service 1/25,000 Official Document Watershed map

Standrad Layer code: extract to 2110~2115 using

GIS software National Grographic

Information Institution 1/5,000,

1/25,000 DB TWI Temperature

Index

Index distribution was made by DEM Korea University GIS/

RS DB

tation Vege

Forest type map

Vector method of Polygon Type

●

Forest type information link stand Korea Forest Service 1/25,000 Official Document Actural vegetation

map

●

Urban: Streets and roads. Afforestation, Openspace:

ecosystem structure-grass, basin, cultivation.

Forest area: forest tree zone.

●

Grouping code: Needle leaf forest, Evergreen, Broad leaf, Deciduous broad leaf forest, Grass,

Forest Plantation

Ministry of

Environment Republic 1/25,000 Official Document Vegetation

classification map

Forest type information reclassfication

●

Vegetation natural class(1~10), Basin(0) Ministry of

Environment Republic 1/50,000 Official Document Eco natural map

Conservation zone(class 1), Protective Zone(class 2),

Useful zone(class 3) is base on natural environmen-

tal research Ministry of

Environment Republic 1/25,000 Official Document

Soil/

Geogeology Soil map

●

According to accuracy, detailed soil map (1/2,000~

1/5,000), precision soil map (1/25,000), skeleton soil map(1/50,000)

●

Soil class(I~IV), rock area, agriculture area, non research area, grazing area,

Korea Forest Service 1/25,000 Official Document

Geology map

Geology boundary, fault, slope, facility location,

folding, gelogy section, coal bed Korea Institute of geoscience and

mineral resources 1/50,000 Official Document Forest location map

●

Type construction: location condition of forest, soil character, forest tree growth Location environmental factors classification

●

Soil environmental factors classification

Korea Forest Service 1/25,000 Official Document

Use

Forest function map

●

Forest function classfication: ecological, social, economic demand

●

Construction of Forest fuction type

●

Water resource function factors: 13, Mountain disaster prevention function factors: 13, Natural environmental conservation function factors: 8, Tree production function factors: 16, Forest recreation function factors: 9, Life environmental conservation function factors: 7

Korea Forest Service 1/25,000 Official Document

Land cover map

Classification was made by analysis of artificial

satellite data Ministry of

Environment Republic 1/25,000 Official Document Environ-mental

estimation of Nationall and map

●

Classification : 5 of national land

●

Estimation of environmental value Ministry of Environment

Republic 30 m Official

Document Image photo

graphing

Aerial photo

graphy

Image data of 25 cm RGB:Seorak, Gyeongju, Taean,

Hallyeo National Park Coporation Sam-A

Hang Up 25 m DB

Satellite image

Satellite image data and KOMPSAT 2: Image of 1 m Korea Aerospace Research Institute 1 m DB

산림에 대한 기후변화 영향평가 모형의 국내 적용성 분석 43

를 이용하여 얼마만큼 정확하게 접근했는지 모형의 결과 값을 검증할 수 있어야 한다 . 따라서 , 최근 최적의 모형을 찾기 위해서 원격탐사기법과 지리정보시스템을 이용한 생 태학적 모델링 연구가 많이 이루어지고 있다 (Cao and Prince, 2002). 특히 , Muraoka 와 Koizumi(2008) 는 표본점 과 경관 그리고 지역과 전지구적인 규모에서 생태와 원격 탐사 , 미기후적요소를 결합한 구조를 ‘ 위성생태학 (Satellite Ecology; SATECO)’ ^{이라고 명하여 강조하였다} . ^{따라서 이}

러한 위성생태학 개념을 한국형 생태 모형에 적용할 수

있는지를 검토하기 위하여 Table 4 와 같은 국내 구축된

‘ 기초 주제도 ’ 을 살펴보았다 . 기초 주제도는 크게 지형 , 임 상 , 토양 / 지질 , 이용 그리고 영상촬영 등으로 구분된다 .

지형관련주제도는 등고선 , ^도로망도 , ^임도망도 , ^수계도 ,

지형습윤지수도 , 지형온도지수 등으로 구분되고 수치지형 도는 현재 , 1/1,000, 1/5,000, 1/25,000, 1/250,000 등의 다 양한 축척의 수치지형도가 국토지리정보원에 의해 구축 되어 일반에게 보급되고 있으며 수자원 , 산림 등 여러 분 야에서 DEM(Digital Elevation Model) ^{을 활용한 연구가}

수행 중에 있다 . ^{식생관련주제도에서 임상도는 국가산림}

자원조사와 연계하여 산림자원량 추정 등을 위해 제작되 는 산림주제도로 산림분야 뿐만 아니라 , 환경 , 국토이용 등의 분야에도 폭넓게 활용된다 . 또한 , 현존식생도는 전국 에 분포한 식물군락의 종을 밝혀주는 자료로 전국의 식물

군락 212 ^{종류의 분포 현황을} 1/25,000 ^{축척으로 제작하여}

보급할 수 있다 . 생태자연도는 국토이용변경 , 환경영향평

가 등 주요 정부시책의 협의 및 평가 때 지침으로 활용하 기 위하여 환경부에 의해 작성된 것이다 . 산림입지도는 산 림의 토양성질과 임상상태 , ^{임지생산능력 등의 유형별로}

분류된 주제도로 14 개의 산림입지환경인자와 16 개의 산 림토양인자 , 5 개의 지위지수요인의 자료가 연계되어 있다 .

그리고 이용관련주제도에서 산림기능도는 산림수요 변화 에 대응하여 기능구분에 의한 효율적인 산림관리체계를 이루고자 GIS ^{자료가 구축된} 5 ^{종의 수치주제도} ( ^지형도 , ^임

상도 , 입지도 , 산지이용구분도 , 임도망도 ) 로 되어 있다 .

토지피복도는 위성사진을 주된 자료로 사용하여 지표 면의 자연상태를 분석·표시한 지도로 환경관리를 위한 전형적인 주제도로 널리 활용되고 있다 . 또한 영상촬영 관 련 주제도에서 항공사진은 항공사진카메라가 탑재된 항 공기로 일정한 고도 높이를 유지하면서 지표면상의 지형 지물을 촬영하는 자료로 국토의 변화탐지 등 가치가 높은 자료이다 . 위성영상은 다목적 실용위성 (KOMSAT) 2 호로 촬영된 1 m 급 고해상도 자료가 현재 한국항공우주연구소 에 구축 되어 있다 . ^{모델 적용시 이러한} Upscale ^위성자료

는 지상의 표본점 단위의 관측 자료와 함께 기후변화로 인한 기상과 생태계 변화를 예측하고 검증하는데 많은 장 점이 있다 (Smith, 2004).

일반적으로 우리나라의 식생은 침엽수 , 활엽수 , 혼효림 등 다양하게 분포하고 있으며 , ^{지형은 서해안 및 남해안의}

미세 지형과 동해안의 산악 지형등 복잡하게 형성되어 있 다 . 또한 지난 30 년간 자연 현상으로 인한 산불 발생은 한

Table 5. Ensuring possibility to build input data for applicable models.

Class Factors Applicable Foreign Models Possibility Map Scale in Korea

Atmosphere

Temperature 14 ○

Aerial photography 25 m

Precipitation 11 ○

Radiation 6 ○

Wind speed 6 ○

Humidity 4 ○

CO

4 ○

Vapor pressure 2 ○

Atmospheric pressure 2 ○

Climate 5 ○

Soil

Soil texture 5 ○

Soil map 1/25,000

Soil temperature 4 ○

Moisture content 3 ○

Soil carbon 3 ○

Field capacity 2 ○

Soil evaporation 2 ○

Vegetation

Vegetation Type 4 ○

Forest type map 1/25,000

Density 1 ○

Stem growth 1 ○

Stem litterfall 1 ○

Topography Slope Aspect 4 3 ○ ○ Topographic map 1/5,000

44 韓國林學會誌 제 98 권 제 1 호 (2009)

건도 보고된 적이 없으며 대부분 성묘객 및 입산자의 부주 의한 행동으로 인하여 산불이 발생하고 있다 ( 곽한빈 등 ,

2008). ^{따라서 한국형 생태 모형을 구축하기 위해서는 이러}

한 지형적 인자와 인간에 의한 간섭이 고려되어야 하며 모 델 입·출력 인자에서 두드러진 대기와 식생 그리고 토양

인자들이 서로 연계되어 상기 언급된 Upscale 위성자료와

GIS 기법 및 표본점 단위의 통합 모델이 구축되어야 할 것 이다 .

그러므로 이러한 입력 인자와 GIS 주제도 , 위성 자료 등

을 근거로 모형 구축이 가능한 요소를 Table 5 와 같이 도출

해 보았다 . 그 결과 , 전반적으로 외국 모형에 적용된 대기 ,

토양 , 식생 , 지형학적 인자들은 기상청이나 환경부 , 산림청 등에서 모두 확보 가능한 인자로 나타나 , ^{국내 기후변화 영}

향평가 모형을 구축하는데 어려움이 없는 것으로 조사되었다 .

5. 국내 구동가능모형 분석 결과와 문제점

최근 , 우리나라에 적용된 산림 식생 모형 관련 연구는

Table 6 ^{과 같으며} , Holdridge(Kim and Lee, 2006), CEVSA (Lee, 2008), GAP(Lim, 1998), AIM/impact(Jung et al. , 2003), MC1(Choi, 2008) 모형이 주로 사용되었다 . 김재욱 과 이동근 (Kim and Lee, 2006) 은 기온과 강수량에 따른

식생대의 분포 변화를 예측하는 Holdridge 모형을 이용하

여 산림기후대의 분포를 평가하였다 . ^{그 결과 전북 북부}

지역을 중심으로 한 산림취약지역의 5.86% ^{를 차지하는 굴}

참나무군락과 전국적으로 산재해 있던 산림취약지역의

8.84% 인 신갈나무군락이 소나무군락으로 바뀔 것으로 나

타났다 . CEVSA 모델 (Lee, 2008) 에 의해 추정된 잠재식생 분포도에 따르면 우리나라는 식생 유형별로는 낙엽활엽

수림이 약 50%, ^{혼효림이 약} 44% ^{점유하는 것으로 나타}

났으며 중부지방의 혼효림이 점차 낙엽활엽수로 전환될 것으로 예측되었다 . 임종환 (Lim, 1998) 은 광릉지역의 지 형에 따른 일사량과 토양 수분의 이질성을 기초로 한 산 림동태를 GAP 모델을 이용하여 평가하였다 . 연구 결과 , 천 이초기단계에서는 소나무와 굴참나무가 우세하였고 , 천이 안정단계에서는 서어나무 , 졸참나무가 우세할 것으로 예 측되었다 . 이러한 국내 산림 식생 모형 (Holdridge, CEVSA, GAP) ^{들은 모두 잠재식생분포를 이용하여 추정된 것으로}

현존식생분포도는 모두 배제된 상태이다 . 정휘철 (Jung et al ., 2003) 등은 GCM 모형과 AIM 모형을 이용하여

Holdridge 생물기후를 분류하여 제작하여 한반도 지역 산

림의 이동성을 파악하였다 . 최성호 (Choi, 2008) 는 MC1 모 형을 이용하여 잠재적인 한반도 식생분포도를 예측하였 다 . 그러나 이러한 GCM, AIM, 그리고 MC1 과 같은 전지 구적인 규모의 통합 모형들은 한반도 수준의 지역적인 규 모로 바꾸는데 다소 어려움이 있었다 . 그 이유는 전지구 적규모로 된 잠재식생분포도의 격자 크기와 해상도가 우 리나라와 상대적으로 달라 다양한 잠재 식생 분포도를 분 석하는데 한계가 있다 . ^{또한 이러한 전지구적 모형에서도}

현재 존재하고 있는 실제의 산림 식생 분포도는 예측하지 못하고 있다 . 특히 , 광역차원의 통합 모델과 같은 경우 결 과값을 얻는데 입력 자료가 미비하여 미래의 식생자료를 예측하는데 정확도의 문제가 제기되고 있다 .

6. 한국형 모델을 위한 접근 방법

기후변화의 원인인 이산화탄소 발생에 가장 크게 기여 한 요소는 인간의 활동이며 이로인한 이산화탄소 배출량

은 매년 증가하고 있다 (IPCC, 2007). 또한 우리나라 산림

은 단순림이 많고 밀도가 높기 때문에 산불이 한번 발생

Table 6. Description of models applied to Korea.

Models Description Objectives

Holdridge

(Kim and Lee, 2006) Vulnerability Assessment of forest Vegetations by climate

change in Korea This study was to analyze of vegetation distribution, forest succession and forest bioclimate of life zone GCM & RCM

(Lee ^{et al.} , 2006) A Comparative Study on General Circulation Model and Regional Climate Model for Impact Assessment of Climate Changes

In this study, spatial was Korea for 10 years form 1981 to 1990. It was designed to compare and analyze the GCM and RCM

GCM (Kim, 2005) The Applicability of the Statistical Downscaling Method

for climate change Scenario in Korea The coherence between large-scale predictors and regional scale predictands were suggested in the seasonal time scale

AIM/Iimpact

(Jung et al ., 2003) Evaluation of Vegetaion Adaptability to climate change on

the Korean Peninsula using Forest Moving Velocity This study was analyze Movement of forest vegetation distribution by AIM model

CEVSA

(Lee, 2008) A study on the vulnerability of forest ecosystem to climate

change in Korea It assessed The volnerability of Korean ecosystem under contemporary and future climate assessed with CEVSA model

GAP (Lim, 1998) A Forest Dynamic Model Based on Topographically- induced Heterogeneity in Solar Radiation and Soil Moisture on the Kwangneung Experimental forest

This study was to assessment of vegetation distribution at Kwangneung Experimental Forest of forstry research institute of Korea

MC1 (Choi, 2008) Simulating the Response of Ecosystem to Climate Change

with Mapss-Century model 1 (MC1) in Korea This study was to apply MC1 model and CEVSA model

to assess climate change effects on vegetation

distribution and terrestrial carbon fluxes in Korea

산림에 대한 기후변화 영향평가 모형의 국내 적용성 분석 45

하면 대형 산불로 확산될 우려가 크고 , 대부분 인간에 의

해 발생하고 있다 ( 곽한빈 등 , 2008). 따라서 기후변화 모

형을 구축할 때 대기 , ^토양 , ^{식생 외에 인간의 간섭을 포}

함하는 것이 바람직하다 (Alcamo, 1998; Field et al. ,

1995). 또한 , 우리나라에서는 복잡한 지형으로 의한 생태

현상의 차이가 심하기 때문에 기후변화에 대한 생태계의 반응을 분석하고자 할때 지형적 요소도 배제할 수 없다 .

그러나 전술한 대부분의 모형에서 지형인자가 대기나 토 양 및 식생에 비하여 상대적으로 작고 인간의 간섭에 대 한 인자는 거의 고려하지 않고 있었다 . 따라서 한국형 모 형을 개발하기 위해서는 대기 - 토양 - 식생 - 지형 - 인간의 간 섭을 입력 파라미터로 하여 Figure 5 와 같은 구성 요소를 포함한 연구가 진행되어야 한다 .

특히 , 전지구적 모델은 규모가 너무 커서 우리나라의 복

잡한 환경을 충분히 설명하지 못하고 있다 . 따라서 , Plot

규모의 표본점 단위에서 현존식생까지 파악할 수 있는 위 성규모의 원격 탐사 기법을 적용하여 모형 구축의 정확성 을 높일 수 있어야 한다 . ^{아울러 구축된 모형의 결과값을}

해석하는데 검증할 수 있는 관련 지표가 마련되어야 한다 . 결 론

산림생태계를 보전하고 , ^{지구온난화 현상을 저감시키기}

위해서는 기후변화에 따른 산림생태계의 영향을 정확하 게 분석하여야 한다 . 특히 국토면적이 좁은 우리나라와 같 은 지역에 기후변화 영향 평가를 위하여 전지구적인 모형 을 적용하는데 한계가 있다 . 그 이유는 산림 생태계 구성 에 중요한 역할을 하는 기온과 강우를 제외한 다른 미세 한 기후인자 및 식생요소 , ^{토양 요소를 고려하지 않아} , ^결

과값을 해석하는데 유의할 필요가 있고 공간 해상도가 상 대적으로 다르기 때문이다 . 또한 국내 생태 모형을 분석

한 결과 , 우리나라의 잠재식생분포도는 인간의 간섭을 배 제한 상태에서 기상자료에만 근거하여 예측하고 있다 . 특 히 , ^{우리나라는 침엽수} , ^활엽수 , ^{혼효림 등 다양한 식생이}

분포하고 있으며 독특한 미세지형으로 바람의 강도 변화 가 심하다 . 따라서 , 유럽 및 미국과는 달리 한국형 고유의 생태계 구조와 기능을 반영할 수 있는 독자적인 모형 연 구가 시급히 수행되어야 한다 .

한편 모델의 정확도를 높이기 위해서는 첫째 , ^{표본점 단}

위의 지상조사와 인공위성을 이용한 원격탐사 및 GIS 기 법으로 현존 식생분포도를 예측할 수 있어야 한다 . 둘째 ,

우리나라의 지형에 적합한 지역적 규모의 모델을 구축하 여야 한다 . 셋째 , 통합모델 같은 경우 기상 , 토양 , 식생간 의 체계적인 모형 입력 자료가 데이터베이스로 이루어져 야 한다 . 넷째 , 구축된 모형의 결과값을 해석하는데 검증 할 수 있는 산림 및 기후변화 관련 지표가 마련되어야 한 다 . 현재 , 기후변화에 대응하여 산림 생태계를 보존하기 위한 한국형 기후변화에 따른 산림생태계 영향평가 모형 개발에 본 연구가 기초자료로 활용될 수 있을 것이다 .

감사의 글

본 연구는 국토해양부 첨단도시개발사업의 연구비지원

(07 ^첨단도시 A01) ^{에 의해 수행되었습니다} . Abbreviations

AEZ Agro-Ecological Zones

AIM Asia-Pacific Integrated Model

ANSWERS Areal Nonpoint Source Watershed Envi- ronmental Response Simulation

BEAMS Biosphere model Integrating Eco-physio- logical And Mechanistic approaches using Satellite data

BIOME3 The third generation Biogenic Model for Emissions

BIOCLIM Bioclimatic Prediction System CASA Carnegie-Ames-Standford Approach CEVSA Carbon Exchange between Vegetation,

Soil, and the Atmosphere

CREAMS Chemicals, Runoff and Erosion from Agricultural Management Systems EPIC Erosion Productivity Impact Calculator FOREST-BGC Forest-BioGeochemical Cycles GCM General Circulation Model

GLO-PEM Global Production Efficiency Model GPP Gross Primary Production

Figure 5. The approach of climate change impact model on

forest ecosystem in Korea.

46 韓國林學會誌 제 98 권 제 1 호 (2009) IBIS Integrated Biosphere Simulator

IMAGE Integrated Model to Assess the Green- house Effect

LPJ Lund-Postdam-Jena Model

MAPSS Mapped Atmosphere-Plant-Soil Sytem

MC1 MAPSS-Century Model

MINoSGI Multilayered Integrated Numerical Model of Surface physics-Growing plants Interaction

NEP Net Ecosystem Productivity

NPP Net Primary Production

PRISM Pricipitation-elevation Regressions on Independent Slope Model

RCM Regional Climate Models

SIM-CYCLE Simulation Model of Carbon Cycle in Land Ecosystem

SWRRB Simulator for Water Resources in Rural Basin-Water Quality

SWAT Soil and Water Assessment Tool

TAPES Terrain Analysis Programs for the Envi- ronmental Sciences

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