Transcription

1 REDD+ 교재 : 3 권 3. 분석가이드라인

2

3 저자 이우균고려대학교환경생태공학부, 교수 손요환고려대학교환경생태공학부, 교수 양승룡고려대학교식품자원경제학과, 교수 김오석고려대학교 BK21+ ELEC, 연구교수 임송택고려대학교식품자원경제학과, 연구원 유소민고려대학교기후환경학과, 연구원 김지연고려대학교기후환경학과, 연구원 곽한빈고려대학교환경생태공학과, 연구원 김문일고려대학교환경생태공학과, 연구원 자문 배재수국립산림과학원산림정책연구부기후변화연구센터, 임업연구사 김래현국립산림과학원산림정책연구부기후변화연구센터, 임업연구사 김철민국립산림과학원산림정책연구부기후변화연구센터, 임업연구관 감수 이수경산림청해외자원개발담당관실, 이학박사 본교재는 REDD+ 관련전문가육성및관련정보를구축하기위하여 2013 년산림청 REDD+ 교육교재개발연구용역 에참여한고려대학교환경 GIS/RS 센터에서연구성과 물로작성한것으로모든지적재산권및판권은산림청이소유합니다.

4

5 목 차 3.1 배경및개요 IPCC 방법론 산림전용및산림황폐화개념 토지이용및산림탄소저장량측정 토지이용및피복분류 산림탄소저장량조사및계산 토지이용및산림탄소저장량예측 토지이용변화예측 산림탄소저장량예측 기준선설정과탄소감축잠재량측정 기준선설정 탄소감축잠재량 MRV 계획수립 86 참고문헌 93 부록 I 100 부록 II 112

6

7 3.1 배경및개요 본장에서는 REDD+ 사업을준비하고수행하는데있어필요한분석개념과과학적절차를소개하고자한다. < 그림 3.1> 과같이 1 현재의토지이용및탄소저장량현황분석을바탕으로 2 과거토지이용및탄소저장량변화를추정하고 3 미래토지이용및탄소저장량변화예측및기준선을설정을통해, 4 탄소감축잠재량을파악할수있다. 본장은현재의토지이용및탄소저장량현황분석및예측을중점으로작성되었다. < 그림 3.1> 3 장분석가이드라인작성체계 IPCC 방법론 REDD+ 사업을위해필요한분석체제는시간을두고단계별로개발되었다. REDD 분석체계의가장중요한개념은 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories( 이하 2006 가이드라인 ) 에체계적으로잘정리되어있다. IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 는 UN(United Nations) 에소속된과학기관으로기후변화와관련하여수많은보고서를작성해왔으며, 그중 2006 가이드라인은국가차원에서배출하는온실가스를정확하게측정하는데있어필요한자료와방법론을체계적으로정리한지침서이다

8 총 5개의볼륨으로구성되어있는 2006 가이드라인은첫번째볼륨인 General Guidance and Reporting과네번째볼륨인 Agriculture, Forestry and Other Land Use가산림탄소상쇄사업전반에걸쳐과학적뼈대를제공하고, REDD+ 의분석가이드라인또한여기에기반을두고있다. 가 가이드라인방법론 1) 온실가스온실가스 (Green House Gas) 는그종류가다양한데, 교토의정서에서는그중에서기후변화에막대한영향을미치는 6개온실가스를별도로구분하고있다. 이 6종의온실가스는교토의정서에따라의무적으로측정및모니터링되어야한다. 각온실가스는지구온난화지수 (GWP: Global Warming Potential) 에차이가있는데, GWP란 6종의온실가스중대기중에가장많은비중을차지하는이산화탄소를기준으로다른기체의온실가스기여정도를표준화한것을의미한다. 메탄의 GWP는이산화탄소의 GWP보다 21배정도가높다. 이는같은무게의이산화탄소와메탄이있다고가정했을때, 메탄이기후변화에기여하는정도가이산화탄소가기여하는것에비해 21배더높다고할수있다 ( 표 3.1). < 표 3.1> 교토의정서의 6종온실가스종류와 GWP(Global Warming Potential) 종류 화학기호 GWP 이산화탄소 CO 2 1 메탄 CH 4 21 이산화질소 N 2 O 310 수소불화탄소 HFCs ,700 과불화탄소 PFCs 6,500-9,200 육불화황 SF 6 23,900 출처 : 김오석 (2013) - 2 -

9 2) 온실가스변화량측정논리 IPCC의 2006 가이드라인에는 2가지온실가스변화량측정방법이기술되어있다 ( 표 3.2). 첫번째는축적량차이변화방법 (Stock-Difference/Change Method) 으로최소 2개시점이상의탄소저장량자료에기초하여탄소저장량의차이를측정하는방법이다. 일반적으로높은정확도가요구될때사용하는방법이며, REDD+ 는이방법을사용하여온실가스변화량을측정한다. 두번째는획득-손실방법 (Gain-Loss Method) 인데, 이는정확도검증이어려워 REDD+ 에적용되는사례가극히드물며, 일반적으로는인벤토리시스템이구축되지않은국가들이국가차원의온실가스배출을측정및추정하는데사용되는방법이다. 높은정확도와정밀도를보여주는캐나다의 CBM-CFS(Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector) 도획득-손실방법에속한다 (Kurz et al., 2006). < 표 3.2> 2006 가이드라인의온실가스변화량측정논리 구분수식특징 축적량차이변화방법 (Stock-Difference/ Change Method) ΔC : 탄소변화량 ΔCt 2 : t 2 시점의탄소량 ΔCt 1 : t 1 시점의탄소량 다른시점의탄소저장량을측정하여그차이를통해변화량을추정하는방법임. - Tier 2 와 3 에서사용되는방법으로비교적정확한탄소변화량추정에적합함. 예 ) 탄소축적량에대한인벤토리시스템을보유하고있는국가들에적용가능함. 획득 - 손실방법 (Gain-Loss Method) ΔC : 탄소변화량 ΔC G : 획득탄소량 ΔC L : 손실탄소량 출처 : IPCC(2006), 이우균등 (2010) 응용 탄소저장고의탄소획득 ( 증가 ) 또는탄소손실 ( 감소 ) 의차이를통해변화량을추정하는방법임. - 모든 Tier 에서사용할수있으며, 자료수집및생산이제한적일때, IPCC 2006 GL 에서제공하는기본값 (default) 을활용하여적용할수있음. 예 ) 바이오매스의연간생장 ( 증가 ) 이나벌채 ( 감소 ) 에대한정보가있을때사용가능함. 3) 활동자료와배출계수 UNFCCC (United Nations Framework Convention on Climate Change) 하부속서 I 국가의 LULUCF (Land Use, Land-Use Change, and Forestry) 부문온실가스배출량보고 (reporting), VCS (Verified Carbon Standard) 하 REDD+ 활 - 3 -

10 동포함모든 AFOLU (Agriculture, Forestry, and Other Land Use) 활동등은 IPCC의 LULUCF 우수실행지침 (IPCC, 2003), 2006 가이드라인 (IPCC, 2006) 등의지침에따라온실가스배출과감축량측정체계를구축하고있다. IPCC의 2006 가이드라인 (IPCC, 2006) 의지침에서는온실가스배출과감축량산정방법으로배출및흡수활동의활동자료 (AD: Activity Data) 와배출 / 흡수계수 (EF/RF: Emission/Removal Factor) 를곱하여산정하는방법을제시하고있다 ( 그림 3.2). 산림의경우광합성작용을통해대기중이산화탄소를흡수하는기능이있어배출계수대신흡수계수 (Remonal Factor) 로명시하기도한다. 활동자료는특정기간동안에온실가스의배출또는흡수를야기하는인간활동량에대한자료로서산림전용면적또는축적등에대한통계이다. 배출계수는활동자료에서제시된단위활동당온실가스배출또는흡수량을정량화할수있는계수로서대상지의단위면적또는축적당얼마만큼의온실가스가배출되는지를전환해주는계수이다 ( 박라나등, 2011; 이경학, 2007). 출처 : UN-REDD(2013) < 그림 3.2> 활동자료와배출계수를이용한온실가스배출량산정방법 - 4 -

11 4) 방법론의고도화정도활동자료와배출계수는수준 (Tier) 1에서수준 3까지선택할수있으며, 수준별특징은 < 표 3.3> 과같다. 수준 1은 IPCC에서제시한기본배출계수를이용한배출량작성방법이고, 수준 2는국가의고유배출계수를적용하여배출량을작성하는방법이며, 수준 3은국가고유의배출계수값과모델링기법을적용하여배출량을작성하는방법이다 ( 박라나등, 2011). 높은수준의활동자료와배출 / 흡수계수를활용할수록온실가스배출및감축량추정의정확성과신뢰도를향상시킬수있다. < 표 3.4> 는산림의탄소순환에관여하는산림의탄소저장고 1) 를구분하고각수준별활동자료와배출계수획득방법, 산림의탄소저장량산출에적용가능한활동자료와배출계수를나타냈다. < 표 3.3> IPCC 2006GL 의수준구분 구분 특징 수준 1 공간해상도와시간해상도가가장낮은자료를기초로단순계산방법을통 해온실가스배출량을측정함. 이때, 주로 IPCC 2006 가이드라인이나국제기관에서제공하는기본값 (default) 을이용해온실가스배출량을측정함. 수준 2 공간해상도와시간해상도가국가적차원에맞춰져있는자료에기반하여 일반적인계산방법을통해온실가스배출량을측정함. 수준 3 공간해상도와시간해상도가가장높은자료를기초로복잡한모델링방법 을통해서온실가스배출량을측정함. 자료와방법론이고도화된만큼지역적차이와시계열적차이를비교적잘반영함. 측정방법이고도화된만큼다른수준들에비해엄격한정확도검증과정 (QA/QC: Quality Assurance and Quality Control) 이요구됨. 출처 : 김오석 (2013) 1) 본장의 p 참고 - 5 -

12 < 표 3.4> 산림탄소저장량산출을위한활동자료와배출계수 탄소저장고구분 지상부 / 지하부바이오매스 낙엽층 / 고사목 수준 활동자료 배출계수 획득방법내용획득방법내용 1 FAO 2) 등면적, 2 국가고유자료등 3 국가산림자원조사, 원격탐사자료등 연평균생장량, 고사유기물축적량등 국가고유자료등 기본값목재기본밀도, 바이오매스확장국가고유자료계수, 등뿌리-지상부비, 탄소전환계수, 고유생장모델탄소농도, 등토양깊이등 국가고유자료등 3 국가고유자료및모델등 국가고유자료및모델등 토양유기탄소 국가고유자료등 국가고유자료등 3 국가고유자료및모델등 국가고유자료및모델등 출처 : 국립산림과학원 (2011) 변형 일반적으로 REDD+ 에서는활동자료와배출계수에수준을독립적으로적용하여방법론을확정할수있다. 예를들어, 활동자료는수준 3을사용해서구축하더라도이에대응하는배출계수관련자료가제한적이라면수준 1을사용해서온실가스배출량을산출할수있다는의미이다. 온실가스배출량을측정및보고할때는각요소에서어떤수준이사용되었는지는명시가되어야그결과의정확성과투명성을가늠할수있다. 2) FAO: Food and Agriculture Organization( 국제연합식량농업기구 ) - 6 -

13 5) IPCC 2006 가이드라인과 REDD+ 가이드라인의관계 REDD+ 가이드라인의종류는현재여러가지가있지만일반적으로 Verified Carbon Standard(VCS) 에서제공하는가이드라인이실질적인가이드라인을의미한다고생각해도무방하다. VCS는자발적탄소시장에서거래되는탄소배출권을검증해주는사업이며, 또동시에탄소배출권을생성하는데필요한가이드라인을검수하는사업이기도하다. 사업계획서가타당하고투명하다고판단되면해당사업은 VCS Project Database에등록할수있으며, 이는곧탄소배출권을생성했음을의미하는것이고그탄소배출권에대한보장을 VCS가담당하는구조인것이다. Ecosystem Marketplace(2011) 에서발표한보고서에의하면 VCS에서제공하는가이드라인이가장많은시장점유율 (53.8%) 을나타내고있음을알수있다 ( 그림 3.3). 이처럼세계적으로가장많이사용되는 VCS REDD+ 가이드라인의내용을살펴보면그주된구조를앞서설명한 IPCC 2006 가이드라인에서따온것을알수있고, 기본적으로거기에내포된개념을이해해야 VCS REDD+ 가이드라인을보다깊이있게이해할수있는것이다. 출처 : Ecosystem Marketplace(2011) < 그림 3.3> 탄소상쇄사업가이드라인의자발적시장점유율 (2010 년 ) - 7 -

14 3.1.2 산림전용및산림황폐화개념 가. 산림 REDD+ 사업은산림을보존함으로써탄소배출권을생성하는탄소상쇄사업이다. 생성된탄소배출권은자발적탄소시장에서거래되며, 거래를통해선진국은합리적인비용을지불함으로써온실가스배출의무감축에대한부담을덜수있고, 개도국은산림을보존하는대가로재정적수익을도모할수있다. 시장논리에기반한탄소배출권의거래는궁극적으로범지구적인차원에까지확장되어야 REDD+ 실행으로발생하는기후변화저감효과가극대화될수있는가운데, 각기다른정의의산림은 REDD+ 배출권거래에장애요인이될수있다. 비록 2001년모로코에서개최된제 7차기후변화협약당사국총회에서마라케쉬합의문이채택됨으로써산림의정의를재정비할수있는기반을마련하였으나, 산림전용및황폐화에대하여구체적으로수치화된정의는개발되지않아서일관성있는기준적용이어렵다. 특히, 산림면적변화와산림탄소저장량을조사하는데있어서그측정대상이명확해야관련탄소저장고를정할수있으며결국에는투명하고정확한기준선 (RL: Reference Level) 과측정, 보고, 검증 (MRV: Measuring, Reporting, Verification) 이이루어질수있다. 산림은크게세가지요소로구성된다 (Herold et al., 2006). 첫번째는물리적인요소인데, < 그림 3.4> 에서는이를 forest-cover 라하며, FAO(2007) 에서제시하는기준에따르면최소산림면적이 0.5 헥타르이상, 최소수고가 5 미터이상, 그리고최소울폐율이 10% 일때, 산림이형성된다. 두번째는인간이어떻게이용하느냐하는측면인데, < 그림 3.4> 에서는이를 forest-use 라한다. FAO(2007) 에따르면농지나도시지역에위치하는산림은물리적인측면에서앞서제시한기준에부합되더라도산림으로구분하지않는다. 이는이용면에서산림을형성하는조건을충족시키지못했기때문이다. GOFC-GOLD(2010) 의경우공원에형성된도시숲은산림으로구분하지않는다. 마지막으로세번째는생태기능적요소로, 이는한그루의나무에서는관찰할수없었던생태적기능이일정규모이상이되면발현되는것으로이같은부가적인생태기능이있어야산림이라정의할수있다는관점이다 (Turner, - 8 -

15 1987). 예를들어, 아마존열대우림의지역내물순환은열대우림을염두에두지않고는과학적으로설명할수없으며, 반대로열대우림이없을때, 이지역의물흐름이크게변화한다는것을의미한다. 달리말하면, 열대우림이존재할때는그지역에비가많이내렸다면, 열대우림이다사라지고없었을때는그지역에이전처럼비가많이내리지않는경우를뜻한다. 이처럼산림을엄격히정의하자면앞서설명한이세가지요소를다충족시켜야하는데이는현실적으로어렵다. < 그림 3.4> 와같이일반적으로 REDD+ 에서는산림을정의하는데있어물리적인요소를가장많이고려하며, 이용적인요소는그다음으로고려되고마지막으로생태기능적요소는거의고려되지않음을화살표의두께를달리하여표현되었다 ( 김오석, 2013). 출처 : 김오석 (2013) < 그림 3.4> 산림의 3 요소 산림을이처럼세가지요소로구분하는데에는산림을수치화하는데필요한자료를수집하는방법이각요소마다다르기때문이다. 물리적인요소의경우위성영상을이용한항공조사나실제답사를통한지상조사를통해서측정할수있다. 이용적인요소는농장등과같이산림의물리적인요소가이용적인요소와 1:1로대응하는경우에는항공조사를통하여측정할수도있으나그밖의경우는해당지역에 - 9 -

16 서산림을관리하는개인이나기관에게문의하는방법이일반적이다. 생태기능적요소의경우는비단자료수집측면뿐만아니라특정생태기능에대한이론까지도고려하여야그기능의존재여부를확인할수있으므로 REDD+ 에서는고려하지않는다 ( 김오석, 2013). 일반적으로 REDD+ 에서는물리적인요소로만산림을정의하는경향이강하며, 이용적인요소는예외대상을규정지을때적용한다. 이를테면, 농장이나도시숲은물리적인측면에서는산림이분명하지만 REDD+ 대상에서제외되는이유도이와같은맥락에서이해될수있다 (GOFC-GOLD, 2010). FAO(2007) 정의는 FAO에서발행하는보고서나통계가 REDD+ 에사용되는경우가많기때문에유용하다. 그러나사업수준의 REDD+ 활동에서는 GOFC-GOLD (2010) 정의가일반적으로사용된다. 유사한산림정의를규정한두기준에따라최소산림면적, 최소수고, 최소울폐율항목에구간을두어융통성있게산림을정의하여실제 REDD+ 를이행하는데적용할수있다 ( 표 3.5). < 표 3.5> FAO와 GOFC-GOLD의산림정의 FAO(2007) GOFC-GOLD(2010) 최소산림면적 0.5ha 0.05ha - 1ha 최소수고 5m 2m - 5m 최소울폐율 10% 10% - 30% 나. 산림전용과산림황폐화 Deforestation은국문으로 산림전용 이라번역한다. 엄밀히말하면, Deforestation은 Forest가부재한상황을의미하는것이기때문에산림의이용적인요소를고려하는산림전용보다는포괄적인개념이다. 실제로많은국외문헌에서 Deforestation과 Forest-cover Loss를구분없이사용하고있으며 ( 김오석, 2013), 이는 Deforestation을산림전용으로만간주하는것에다소제약이있음을의미한다. 이를테면 Forest에서 Non-Forest로토지이용이아닌피복이바뀌는것도 Deforestation이라는개념에포함되며, 산림이농지나농장으로바뀌는토지이용의변화도여기에함께포함된다는뜻이다. REDD+ 는국제적인성향이강한사업이므로번역과정에있어서의도치않게보태지거나소실되는의미가없는지를항상염두해야한다

17 Forest Degradation은국문으로산림황폐화라고번역하는데, 이것의정의는 Deforestation보다더구체화하기가힘들다. IPCC에서출판한이와관련해서정리한보고서를보면산림황폐화를정의하여 REDD+ 사업에적용하는것이얼마나어려운것인지알수있다 (IPCC, 2003). 이같은이유로흔히 REDD+ 에서 Forest Degradation이라고하면산림의이용적측면에있어그용도가변하지않는상황에서산림의물리적유실정도가 Deforestation보다덜한상황을일컫는다. 산림의유실정도는산림면적, 수고, 울폐율을각각측정하여이정보를조합해서가늠할수있고그하한선이 GOFC-GOLD (2010) 에서제시한기준을넘었을때는 Forest Degradation, 거기에미치지못했을때는 Deforestation이라할수있다

18 3.2 토지이용및탄소저장량분석 토지이용및피복분류 가. 토지이용및피복지도 1) 토지이용및피복지도의개념토지피복지도 (Land Cover Map) 란주제도 (Thematic Map) 의일종으로지구표면의지형지물의형태를일정한기준에따라분류하여동질의특성을지닌구역으로색을일치시킨후지도의형태로표현한공간정보를의미한다. 우리나라에서는 1998년부터환경부에서남한에대한토지피복도를구축하였다. 토지피복도는지표면의현상을가장잘반영하기때문에지표면의투수율에의한비점오염원부하량산정, 비오톱지도작성에의한도시계획, 댐수문방류시하류지역수몰피해시뮬레이션, 기후대기예측모델링, 환경영향평가등에폭넓게활용될수있고, 학계의다양한연구자료로활용되고있다. 하지만, REDD+ 분야에서토지피복지도를사용하기위해서는과거와현재의상황을구체적으로반영할수있는위성영상을획득하여직접분류작업을하여활용하는것이더욱정확한결과를얻을수있다. 국가에서작성한토지피복지도는참고자료로가치가있다. 위성영상을분류하는기법은다음절에서설명하고자한다. 2) 원격탐사를이용한토지이용 ( 피복 ) 분류가 ) 원격탐사와 REDD+ 최근에국제적으로기후변화의원인에대한다양한논의가이루어지고있다. 특히 IPCC의평가보고서나영국의스턴보고서등다양한보고서를통해지목되고있는온실가스농도증가의주원인은바로산림전용과황폐화이다. IPCC 3차평가보고서 (IPCC, 2007) 에서는개발도상국의산림전용으로인하여배출되는온실가스가전세계온실가스배출량의약 20% 를차지한다는연구결과가제시되어있으며, 스턴보고서 (Stern, 2006) 에서는 REDD+ 가비용적인측면에서 A/R CDM보다효율적이라는결론을내린바있다. 이를시작으로, 다양한논의를통해대기중온실가스증가에큰비중을차지하는산림전용과황폐화방지를위한구체적인협의를시작하였으며,

19 이러한논의및국제적협의와더불어과학적인방법론을통해실제적인 REDD+ 의 사업을수행함에있어원격탐사를비롯한산림내탄소를정량화할수있는다양한 방법들이정립되어오고있다 ( 이우균등, 2010). 원격탐사 (Remote Sensing) 란, 빛이나열, 라디오파와같은전자기에너지가지구표면에서반사또는방사되는특성을인공위성이나항공기에탑재된센서를통해측정함으로서지표면혹은대기의형태및특성을밝혀내는기법이다 ( 김영섭등, 1998; Colwell, 1960; Thomas and Ralph, 1999). 다시말해, 원거리에서전자기파를감지하여파장, 공간, 시간에따른변화를분석하여지구또는행성표면의특성을파악하는기술이라고할수있다. 현재전세계다양한나라에서산림의탄소정량화를위한연구를진행해오고있는가운데, 일반적인정량화방법은국가산림조사 (NFI: National Forest Inventory) 와같은지상관측기반의산림조사를통해수행되어오고있다. 최근에는이러한지상관측기반의산림조사시스템의노동집약적이며, 시간과비용이많이소모되는단점을극복하기위해, Landsat 등의위성영상을비롯하여다양한분광영역과공간해상도를가진원격탐사자료를산림탄소정량화에직접적으로적용해오고있다 ( 김소라등, 2012). 특히, 국제적으로이러한원격탐사기술이기후변화에대응하는다양한메커니즘을수행하기위한적절한도구의하나로써인정받고있으며, CIFOR(Center for International Forestry Research) 는산림전용과산림황폐화에의한탄소배출을추정하기위해필요한변화면적과탄소축적량은원격탐사기술과현장조사의결합을통해가능함을언급한바있다 (Angelsen, 2008). 이처럼원격탐사기술은다양한산림정책을시행함에있어, 기준선을설정하고감축되는온실가스배출량을모니터링하기위해유일하게활용될수핵심기술로인정되고있다 (DeFries et al., 2007). 또한 UNFCCC에서도산림탄소저장량을측정함에있어원격탐사의중요성을인지하여, 원격탐사와지상기반산림탄소인벤토리조사를혼합해서사용하기를권장하고있다. 원격탐사를이용하게되면지형이험하거나도로사정이불완전하여인간이 접근이용이하지못한지역에대한조사가가능해지고, 자연과학적변화나인문학적

20 변화와같이, 주기적이며장기적관측이필요한경우효율성을극대화시킬수있다. 또한비교적넓은지역에대한 2 차 3 차원적관측이필요한경우에활용될수있다. REDD+ 분야는대규모산림지역을바탕으로진행되는사업이많기때문에 격탐사 기법의장점이극대화될수있는분야중하나이다. 원격탐사를통한토지이용분류나산림의구분은과학적인절차와분석, 적절한자료의선택등을통하여달성될수있다. 본장에서는 REDD+ 분야에서원격탐사자료와기술이가지는특징및적용가능성을다양한측면에서살펴보고자한다. 본교재를통해원격탐사를통해토지이용변화를파악하는방법과지상기반탄소정량화와대체방법을통해단위면적당탄소저장량을추정하는방법에대해서설명한다. 나 ) 위성영상자료의종류원격탐사에사용되는위성영상은가장일반적으로지구의표면의반사값을측정할때광학센서 (Optical Sensor) 를활용한다. 이외에도구름을투시할수있는합성개구레이더 (SAR) 와수목이나임관 (Canopy) 의높이등을측정가능한레이저탐지거리측정기 (LiDAR) 와같은능동형센서 (Active Sensor) 를활용하기도한다. 능동형센서란태양광에의해반사되는빛을감지하는광학센서와달리직접에너지를투사하여반사되어오는신호를감지하는특징을지니고있다. 능동형센서의장점은직접에너지를투사하기때문에, 기상상태나태양의일조조건이좋지않은상황에서도비교적깨끗한영상을취득할수있고, 위성의고도, 안테나의크기에관계없이일정한공간해상도를취득할수있으며, 지표면의형태적, 물리적특성에민감하게반응하기때문에, 필요시최대수 cm 이내의오차로지형고도에대한정확한정보획득이가능하다. 또한, 조건에따라약간의표층 ( 수목, 건조한토양, 얼음등 ) 을투과할수있다는장점이있다. 특히, 산림에대해서도이러한투과성을기반으로탄소량을정량화하는방법이연구되고있다. 하지만, 비용적으로광학센서보다다소고가인것과, 광학센서에비해전력소모가많고, 광학센서보다일반적으로복잡한기초자료처리과정이필요하며, 광학센서에비해인지능력낮은것이단점이다. REDD+ 메커니즘에서는산림지역에서의면적변화를모니터링하고탄소축적 량변화산출하고기준선대비탄소축적량을추정하는모니터링하는것에초점이맞

21 고해상도 광학 중해상도 광학 Radar SAR 추어져있다 (CIFOR, 2008). 위성영상및항공사진을포함한광학영상을활용한사례 가대부분이지만, 최근에는 LiDAR 및 SAR 를이용한모니터링방법이개발되고연구 되고있다 ( 표 3.6). 원격탐사에서사용되는분광파장대역은자외선이하의단파장과 가시광선, 반사적외선, 열적외선마이크로파등이사용되는데, 자외선이하의단파장 의경우대기에의한흡수량이많아서일반적으로사용하기에는다소부적절한단점 이있다. 가장많이사용되는영역은가시광선대 ( nm) 이며, 항공사진및광 학원격탐사에유용하게사용된다. 또한반사적외선 ( nm) 영역은태양의방 사에너지가지표면에서의반사되는영역으로써, 지표면의식생, 암석, 토양관측에유 용하게사용되고있다. 또한, 열적외선 (3000nm-0.1cm) 의경우지표면에서의열에 너지에의한방출되는전자기파장영역으로써열의변화를감지할수있다. 원격탐 사에서는 nm 와 8-14nm 파장대가주로이용된다. 또한마이크로파 (0.1-30cm) 는대기및구름에의한흡수가거의없기때문에마이크로파원격탐사에 이용된다. 마이크로파의경우능동센서를통해측정하고있다 ( 그림 3.5). 위성영상자 료는사용목적과방법, 비용, 제품의예상정확도등을고려해서정해야한다. < 표 3.6> REDD+ MRV 시스템을위한다양한원격탐사기술의특징 위성및센서 공간해상도 국가수준의적용성 시간해상도 Landsat-5, TM 30m 적합 16일 적합 Landsat-7, ETM+ 30m 적합 16일 적합 SPOT 4 20m 적합 26일 적합 Terra ASTER 15m 적합 16일 적합 CBERS-2, HRCCD 20m 적합 26일 적합 DMC 32m 적합 적합 IRS-P6-LISS Ⅲ 23.5m 적합 5일 적합 1년단위활용성 Quickbird 3m 부적합 ( 세밀 ) 1-5일 적합 Ikonos 1m 부적합 ( 세밀 ) <3일 적합 RapidEye 5m 부적합 ( 세밀 ) 1-5.5일 적합 SPOT-5, HRVIR 5m 부적합 ( 세밀 ) 26일 적합 Quickbird 0.6m 부적합 ( 세밀 ) 1-5일 적합 WorldView-Ⅰ 0.5m 부적합 ( 세밀 ) 일 적합 ALOS PALSAR 10-15m 적합 Satellite or shuttle SAR 5-100m Airborne SAR 5-100m 적합 - 부적합 ( 세밀 ) 적합 - 부적합 ( 세밀 ) LiDAR, Airborne 0.3~1m 부적합 ( 세밀 ) 출처 : Böttcher et al.(2009) 변형 필요시취득가능필요시취득가능필요시취득가능필요시취득가능 적합 적합 적합 적합

22 다 ) 위성영상자료의해상도원격탐사에서해상도는공간해상도, 시간해상도, 분광해상도로크게 3가지로구분된다. 센서의종류에상관없이원격탐사자료가갖고있는특징은공간적, 시간적해상도이다. 광학해상도는광학센서만이갖고있는특징이다. < 그림 3.5> 원격탐사에활용되는분광파장대영역 (1) 공간해상도 (Spatial Resolution) 점으로된영상내에서대상체를식별할수있는정도를나타내며대상물체의형태적특징을분석하는능력이다 ( 윤정호등, 2003). 센서에의해하나의화소 (Pixel) 가나타낼수있는지상면적, 또는물체의크기를의미하는개념으로서, 공간해상도의값이작을수록지형지물의세밀한모습까지확인이가능하고이경우해상도는높다고할수있다. 공간해상도는단순한공간적식별능력만을말하며독립된하나의물체를인지할수있는해상능력을말하기위해서효과해상도 (Effective Resolution) 라는용어를구체적으로쓰기도한다. 공간해상도에따른구분가능한물체의예를들자면 10cm의공간해상도로는사람을구분할수있고, 1m의공간해상도로는중소형차량, 교목류, 관목류, 전투기등을구분할수있다. 5m이공간해상도로는도로, 대형차량, 건물의형태, 중형여객기를구분해낼수있다. 10m의공간해상도에서는큰건물과넓은도로와같은비교적큰사물을비롯하여, 군사용점보제

23 트기등을구분할수있다. 이러한 10m이내의고해상도의공간분해능력을가지는영상들은주로유료로판매되고있다. 자연과학적변화에주로사용되는해상도는주로 30m에서 500m이다. 이를통해지표면의온도나해수면온도, 대륙의식생분포변화를파악한다. 또한, 수 km의영상을통해지구전체전체적인변화감시하기도한다 ( 그림 3.6). < 그림 3. 6> 영상의공간해상도에따른표현력의차이비교 ( 좌 : 30m 30m, 우 : 1m 1m) (2) 시간해상도 (Temporal Resolution: 주기해상도 ) 특정지역에대하여얼마나자주자료를얻을수있는가하는능력을말하며위성의궤도와고도에따라서결정된다. 동일지역을자주방문할수록시간또는주기해상도가높다고할수있다. (3) 분광해상도 (Spectral Resolution: 파장해상도 ) 센서가감지하는파장대의수와크기를나타내는것으로, 좀더많은밴드를통해물 체에대한다양한정보를획득할수록분광해상도가높다고표현한다. (4) 방사해상도 (Radiometric Resolution: 복사해상도 ) 센서에서식별가능한신호의세밀도수준을의미하는개념이다. 복사에너지가센서 에기록될때, 센서의민감도에따라서변화하며위성영상자료의데이터비트수 (Bit:

24 대상물체를기록할수있는범위 ) 가커질수록더세분화된색상범위를기록할수있으며, 이를방사해상도가높다고표현한다. 일반적으로 LANDSAT위성의경우 8bit 영상에서는 0~255(28) 사이의값으로기록하며, 높은방사해상도를가지는위성은 IKONOS 등으로 11bit(211, 0~2047) 의방사해상도를가진다. 라 ) 위성영상자료의전처리위성을이용하여원격탐사를수행하는경우, 자료의수집과정에서여러가지요인에의해자료의훼손, 왜곡등이발생하게된다. 이러한왜곡은수집된자료의처리나분석시에여러가지오차요인으로작용하기때문에, 사전에반드시보정을통한자료의수정작업이필요하며이러한보정과정을영상자료의전처리과정 (Preprocessing) 이라고한다. (1) 방사보정 (Radiometric Correction) 주로광학센서영상에해당되는내용으로써, 인공위성에서영상자료획득은태양으로부터입사한빛이지표면의물체에반사된후인공위성의관측센서에감지될때, 태양광이대기를통과하는과정에서산란, 흡수, 반사되는데, 이를보정하기위한전처리를말한다. 이와같은대기의영향은센서에입사하는태양광선의세기를약화시킴으로써결과적으로영상자료의밝기에영향을주게된다. 이를보정해주기위해서는대기모델을이용하여보정을하게되는데, 실제관측된값또는계산에의해만들어진대기모델에의해서이루어진다. 대기모형은관측당시의태양고도각, 기상요소등의인자를넣어각각의파장에해당하는산란, 흡수, 반사의양과태양입사광의세기를추정할수있는데, 이러한알고리즘에따라서원래영상자료에대한밝기값을보정할수있다. (2) 기하보정 (Geometric Correction) 원격탐사에의해획득된영상자료는영상이취득되는물리적위치오차에따른기하학적왜곡을동반한다. 이러한기하학적왜곡은실제영상좌표와이상적인영상좌표사이의오차를말하며, 기하학적보정이란위성의고도, 비행자세, 속도등의변화, 지구의곡면오차, 기복변위등에의한오차를제거하여, 지도로서의기하학적일체성

25 을갖도록수정하는것을말한다. 영상내각점의위치변화를의미하며, 이렇게왜곡된영상을평면상지형도와중첩시키기위해서는인공위성영상에나타나는각점의위치를지형도의좌표와같도록변환해주는과정이반드시필요하다. 이와같은변환과정을기하학적보정이라고하며, 이러한과정을거침으로써, 지도와일치되는좌표의안정된영상을얻을수있다. (3) 정사보정 (Ortho-Rectification) 위성영상은지형의기복이심한산악지역등을촬영한영상에서음영효과로인해왜곡이발생하는데, 이러한왜곡을고려하여자료내모든지점이지도와같이연직위에서본것과같은형태를갖도록보정하는것을정사보정이라고한다. 정사보정을생성하기위해서는정사보정을수행할영상인공위성영상항공사진등과보정하려는영상지역의수치표고모델 (DEM: Digital Elevation Model) 지상기준점 (GCP), 영상의보조데이터등이필요하다. (4) 모자이크 (Mosaic) 열대우림에대한영상은시기에따라서대기의변화에영향을많이받는경우가있으며, 이에따라구름에가려지지않은열대우림지역의지표이미지를얻어내는것이많은어려움을동반하기도한다. 위성영상의전처리를통해구름이없는이미지를얻어내기위해서는맑게갠시기의이미지를모자이크기술을이용하여합성할수있다. 이과정에서각영상이받은태양빛의차이에따른오차수정이필요하다. 국가적규모의산림분포도를만들기위해서이미지들을조합하는모자이크기술이활용되는데, 서로다른년도에얻은이미지들일확률이높다. 직접취득한영상이아니라면이에대한확인이필요하다. 또한, 우리나라와같이사계절이뚜렷하여산림이계절의변화를심하게겪는지역에서는계절간의차이점, 낙엽이지는시기등을고려해각영상별오차를줄여야할것이다

26 나. 위성영상분류 (Satellite Image Classification) 영상분류는위성영상에포함된사물을구별하기위해서비교적성질이같은화소를그룹별특징의통계량을기반으로그룹화하는것으로써, 그룹화된것을클래스 (Class) 라고부른다. 분류에있어서중요한기준으로사용되는것은각화소당농도나질감등이며, 이러한복수의특징으로정의되는성질을과학적분류기준에따라나누고그중에포함되는화소나균질영역에대하여그룹화하는것을말한다. 영상을처리하는방법에따라서무감독분류법 (Unsupervised Classification) 과감독분류법 (Supervised Classification), 그리고이들을결합한혼성분류법 (Hybrid Supervised) 이주로사용된다. 감독분류는영상을분류하기전에분류할클래스의정보를미리입력해주어통계량을계산하게한다음, 그정보를이용하여분류를수행하는방법이다. 즉, 분류작업을하기전에미리각클래스에대한훈련지역 (Training area) 를분석자가선택하고, 이에대한, 평균, 표준편차, 공분산행렬, 상관행렬과같은다변량통계량을계산한다음이를이용하여분류하게된다. 감독분류는보통훈련지역에대한정보가부족하거나, 훈련지역을고르기힘든경우오직위성영상의분광특성만으로수치적인조건에의거하여군집화 (Clustering) 을한후, 군집화된분광클래스 (Spectral Class) 들을분석자가다시재결합하여토지피복정보를가진클래스로지정하는방법이다. 자세한방법은다음절에서서술하고자한다. 1) 무감독분류 (Unsupervised Classification) 분류기준을설정하기위해서는클래스의모집단스펙트럼이나질감등의특징을알필요가있다. 스펙트럼의특징등은지상에서분광반사측정기 (Spectrometer) 를이용해측정할수도있다. 대상물의영상가운데명확한훈련영역으로부터훈련자료를추출하여특징을추정하는데, 이것이불가능할때는무작위추출된화소자료를

27 군집화 (Clustering) 등의방법으로비교적균질하게생각되는그룹으로분할하고, 각 각을분류클래스로하게되는데, 이를무감독분류 (Unsupervised Classification) 라고 한다. 군집화는특징이유사한자료를그룹화하는방법으로그룹화과정에따라계 층적인방법과비계층적방법으로나뉜다. 가 ) 계층적군집화 (Hierarchical Clustering) 화소들의통계량을이용하여각객체간의유사도를거리로평가하고거리가가까운것으로부터동일군집으로묶어가는방법이다. 묶여진군집을새로운개체로보고거리를계산하여값으로나타낸다. 군집의수가미리설정된최종클래스수로수렴할때까지개체간의유사도에대한평가와결합이반복되어군집을점차적으로기준에맞게수렵되게하는방법이다. 개체간의유사도를대표하는거리를계산하는방법은 Euclid-distance를비롯한여러가지의방법이사용되고있다. 나 ) 비계층적군집화 (Non-Hierarchical Clustering) 초기에일정한군집의수를부여하고각구성원을군집의사이에바꾸어집어넣으면서분리도가보다높은군집을계산해가는방법이다. 비계층적방법에는 K-mean방법과 ISODATA(Iterative Self Organizing DATA analysis technique) 방법등이있다. lsodata법의경우, 우선개체와초기군집의중심과의거리를계산하여가장가까운군집에그개체를배치시키고, 재배치된새로운군집의중심을계산하고, 첫째과정을반복하다가재배치된개체의수가어느한계치이하이면수렴된것으로본다. 즉, 군집의수가일정범위에있고군집중심간의거리가어느한계치이상, 군집내분산의최대치가어느한계치이하일때군집화가종료된것으로본다. 2) 감독분류 (Supervised Classification) 감독분류는영상에명확히표현되는대상물을기반으로위성영상영역으로부터훈련지역 (Training area) 을추출하여, 추출된지역의모집단의특징을통계량을통해추정하는분류법이다. 이방법을적용하기위해서, 영상에나타나는대상에대한참조자료 (Reference Data) 가필요하다. 현장답사를통해서현지에대한정보를미리취득하였거나수치지도또는더자세한정보를가지고있는고해상도영상등을통해훈련지역으로설정하고자하는지역이어떤사물인지미리파악하는것이필요하다. 가장

28 대표적인감독분류에는최단거리분류법 (Minimum Distance Classification) 과최대우 도법 (Maximum Likelihood Classification) 이있다. 가 ) 최단거리분류법최단거리법은화소자료와클래스특징과의유사도를거리로나타내고거리가가장짧은클래스에화소자료를분류하는방법이다. 각각의밴드에서각분류항목에대한스펙트럼분포평균값이결정되면, 미지화소의스펙트럼데이터와각분류항목의스펙트럼중심과의거리를비교해서그화소가어느분류항목에가장가까운가를조사하는방법으로계산된다. 거리가가장짧다는것은유사도가가장크다는것을의미한다. 거리를표현하기위해서평면에각밴드별통계량을특징공간 (Feature Space) 에도식화하여거리를계산하게되며, 크게세가지거리계산법이사용된다. (1) Euclid 거리법 특징공간의분할에서가장단순하게기하학적수식으로거리를계산하는방법으로연 산속도가가장빠르다. (2) 표준 Euclid 거리법표준화된 Euclid 거리계산법은특징공간의축방향으로모집단의분산의차이가클때사용하며, Euclide 거리가같아도축방향에따라유사도는달라질수있다. 축방향에서모집단분산차를표준편차로정규화한거리를표준 Euclid거리라고한다. (3) Mahalanobis 거리법모집단의분포는축방향에따라분산이다를뿐만아니라각축사이에상관이있는경우가있는데, 이러한자료의축간상관성까지고려하여보정한거리를 Mahalanobis 거리계산법이라고한다. 각축간모집단의공분산을계산하여보정하게된다. 나 ) 최대우도법 가장많이이용되는분류법중의하나로, 각클래스에대한화소자료의우도 (Likelihood) 를계산하고최대우도클래스에그화소를할당하는방법이다. 우도를계

29 산하기위해서는모집단의확률밀도함수를먼저계산하게된다. 이렇게확률밀도함수로다차원정규분포를가정하고그평균과분산, 공분산을훈련자료로부터최적추정하는방법으로계산된다. 각클래스의분산 공분산행렬이같을때우도는 Euclid거리와같아지고분산 공분산행렬의행렬식값만이같을때는 Mahalanobis 거리와같아진다. 최대우도법은확률과통계적인기법을활용하여그결과가우수한장점이있 지만다음과같은세가지점에유의하여야한다. 첫째, 평균과분산 공분산을정밀도가높게추정하기위해서는훈련자료의설 정할때각클래스에대해적어도특징공간의차원수의 2 배 ~3 배이상으로설정하는 것이필요하다. 둘째, 2개이상의밴드에서상관관계가높을경우분산 공분산행렬의역행렬이존재할수있으므로, 주성분분석 (Principal Component Analysis) 등을이용하여상호독립적인밴드에차원을감소시켜줄필요가있다. 셋째, 모집단의분포가정규분포에서벗어날때는정규분포가정에근거한최대우도법은부적절하고분류정확도가떨어지게된다는점에유의하여야한다. 3) 분할영상기반분류기법 (SBC: Segment Based Classification) 기존의영상분류연구에서분류의기본이되는단위는화소이다. 화소기반분류 (PBC: Pixel Based Classification) 는각화소값에최대우도법을적용하는방법이다. 하지만이러한화소기반분류기법은분류결과도역시화소기반으로산출되기때문에, 같은사물이라고할지라도영상의오차에따라다른물체로오분류될가능성이있다. 이러한단점을극복하기위해, 하나의사물을하나의분류결과로생성하기위한최신분류기법이바로분할영상기반분류기법이다. 분할영상기반분류방법은화소기반분류결과를일정기준에의해생성된분할영상과중첩하여분할영상내화소의분류항목중에서가장많은수를차지하는값을분할영상의분류항목으로정하는방법이다 ( 김소라등, 2008)

30 분할영상기반 분류로 영상을 분류한 결과 화소기반 분류가 갖는 문제점인 Salt-and-Pepper 효과를 제거하면서 정확도가 화소기반 분류보다 향상되며, 또한 화 소기반에 비해 분할영상 구획 및 분류에서는 임상단위의 구획이 가능하기 때문에, 탄 소량 산정에 더욱 유리하다(김소라 등, 2008)(그림 3.7). (a) IKONOS영상 (b) 화소기반분류 (c) 분할영상기반분류 <그림 3.7> 화소기반분류 결과와 분할영상기반분류 결과의 차이 다. 분류 결과의 검증 토지, 산림 종류, 산림 바이오매스에 대한 현장 조사 자료는 원격탐사를 이용 해 취득된 데이터의 분석에 유용하게 활용될 수 있으며, 이러한 현장자료들을 검증자 료 또는 참조자료(Reference Data)라고 한다. 분류 과정에서 훈련지역을 설정할 때, 또는 분류 결과를 검토하기 위한 검증용으로도 쓰일 수도 있다. 검증자료를 취득할 때에는 무작위 표본 추출이나 계층화된 표본 추출을 통해 그 위치를 정할 수 있으며, 무작위 추출을 통해 자료를 얻기에는 자금이나 인적 자원이 제한되었을 때는 계층화 표본 추출이 선호된다. 검증자료를 획득 할 때 고려해야 할 또 다른 중요한 사항으로 는 대상지의 산림으로 접근이 제한될 때이다. 이러한 대상지는 얻을 수 있는 표본수 가 제한적이기 때문에, 이러한 지역을 분석할 때에는 편파적인 연구결과에 이르지 않 도록 유의하여야 한다. 분류 결과의 타당성은 반드시 검증자료를 통하여 검증되어야 한다. 현장에서 취득된 검증자료와 분류된 결과를 비교하여 오차 행렬(Error Matrix)를 제작하여 분 류결과의 타당성을 분석할 수 있다. 전체 정확도(Total Accuracy), 사용자 정확도

31 (User Accuracy), 제작자정확도 (Producer Accuracy) 그리고카파계수 (Kappa Coefficient) 등이정확도지수에쓰인다. 전체정확도는원격탐사로분류된자료의전체적인정확도를결정하기위해지도가미리정한분류정확도기준에일치하는지를알려주는값으로가장일반적으로정확도측정의결과를나타내고, 각클래스에서전체지역에대해두자료 ( 분류자료, 참조자료 ) 간의일치여부를평가한다. 생산자정확도와사용자정확도는전체정확도대신에각범주의정확도를표현하는방법으로어느오차에기초하느냐에따라구별된다. 즉, 생산자정확도는분석자의관점에서참조자료의클래스를기준으로평가한정확도이며, 사용자정확도는분류결과의클래스를기준으로평가되며분류결과의신뢰도의기준을제시하는것이다. 분류결과의정확도를전체정확도로만표현하는것은부적당하므로필요에의해다른정확도값을계산할수있도록오차행렬을나타내는것은매우중요하다. 이렇게오차행렬을통해분류된영상의결과를최종적으로평가하고수정할수있다. Kappa 계수를이용한분석은이산다변량기법 (Discrete Multivariate Technique) 을이용하는방법으로써오차행렬을통한통계적으로결정이필요할때사용한다. 실제일치도 (Actual Agreement) 와행과열의합에의해표시된기회일치도 (Chance Agreement) 의차이를통해계산된다. 라. 산림면적변화산출분류된토지피복의변화를이용하여산림지역의변화를산출할수있다. 산림지역의경계가변하는것을파악하기위해서는분류된결과를비교 ( 분류후산출방식 ) 하거나분류전이미지들을비교 ( 분류전산출방식 ) 할수있다. 분류후산출방식은각이미지들을각각의기준에따라분류한다음, 서로다른시간에측정된각클래스들의차이를도출하는기법이다. 이때정확하지않은영상이나모호한등급의경계로인한오류는수작업으로수정해야한다. 분류전산출방식은한층더나아가각이미지의클래스가정해지게되는이유까지도고려해야한다. 마. 탄소지도제작 IPCC 2006 가이드라인에서제시하는수준 2 와수준 3 의탄소량정량화를위해서는

32 국가적단위의탄소저장량을주기적으로조사해야한다. 국가에서조사한자료를이용해저장량변화에대한자료를오랜시간에걸쳐구축한결과를기반으로탄소저장량변화를파악할수있다. 이때고정표본점이나산림탄소저장량추정모델을사용해 단위면적당탄소저장량 이라는통계량을추산해낼수있고, 이자료와원격탐사로분류된토지피복변화를통해탄소지도를제작할수있다 (Hirata et al. 2012). 이에대한자세한설명은다음절에하고자한다. 1) 확보가능한자료단위면적당탄소저장량추정에는크게두가지방법이있다. 첫째는산림의탄소저장량을직접적으로측정하는방법, 두번째는탄소정량화모델을사용해간접적으로측정하는방법이다. 방법을결정하기전에우선연구할대상지를어디로정할지, 얼마나많은항목에대해서연구할지, 연구와분석을진행할개개인의능력수준은어느정도인지고려해야한다. 탄소저장량의정확한정량화를위해필요한유용한정보와기술들을본교재에서는간단하게 자료 라고표기하도록한다. 일부국가들은국가산림인벤토리를만들거나현지프로젝트수행을위해서산림과토양에대한탄소정량화연구를수행해오고있다. 이러한연구자료는탄소저장량을정량화하는데쓸수있는중요한기초자료가될수있다. 예를들어, 토지이용과산림종류에대한정보는이미존재하는토양과식물의패턴이나기후지역등에관한자료를통해서얻을수있다. 또한목재제품을제작하기위해벌채해놓은수목의직경이나종류에관한데이터도산림탄소정량화에사용할수있다. 산림전용과산림황폐화에대한정보는산림의경계변화의경향을알아보는데에도쓰이며, 고정표본점구축을위한장소선택, 산림탄소정량화모델구축을위한일시적샘플링계획에도쓰일수있다. 이러한자료들은 REDD+ 활동을위한대책본부를설립하기위해과거산림연구를진행한프로젝트팀의도움을직접받는것도가능할것이다. 다양한연구방식은각자장단점이있기때문에, 프로젝트구역에서활용가능한자원을고려하여연구방식을선택해야할것이다

33 2) 국립산림과학원및국가산림자원조사자료우리나라에서는탄소량을정량화하기위해서국립산림과학원에서임목바이오매스와탄소저장량간의관계를분석한연구를통해산림탄소정량화를위한계수를도출하였다 ( 국립산림과학원, 2010). 또한우리나라는국가산림자원조사자료를매 4년마다고정표본점에대한조사를실시해, 탄소량을정량화할수있는통계자료를구축하고있다. 이러한연구를기반으로통계자료를기반으로하는탄소정량화가가능하다. 3) 산림탄소정량화모형단위면적당탄소저장량정량화하기위해고정표본점조사법의한계를극복하기위해사용할수있는방법은산림탄소정량화모델이다 (Hirata et al., 2012). 탄소저장량평가를위해서다양한파라메터를가진모델들과접근법들이제안된바있다. 본교재에서는산림탄소저장량정량화모델을사용할때의주요가정을소개하고수고를이용한방법, 수관 (Crown) 직경을이용하는방법, 임분의임령을이용하는방법, SAR영상의후방산란계수이용법등에근거한여러가지모델들의특징을설명한다. 가 ) 모델구축과인증고정표본점방식의도입으로인해토지이용의변화로인한산림전용과산림황폐화를탐지하기는쉬워졌다. 이는산림이나수종의종류에상관없이사용할수있기때문에매우융통성있는방법이다. REDD+ 는높은정확도의데이터를필요로하고이는많은수의표본점이필요하기때문에, 본방법이적합하다. 하지만, 고정표본점방식은필연적으로많은시간과노력, 비용을필요로한다. 그렇기때문에모형을통해간접적으로단위면적당산림탄소저장량을정량화하는방법은매우효과적인선택이다. 모형을이용한방법은위성영상이나항공사진을통해간접적으로산림탄소저장량을정량화할수있기때문에, 고정표본점조사와같은지속적인현지연구를통하지않아도구할수있기때문이다. 하지만모델추정치를 REDD+ MRV에적용하기위해서는먼저현지연구를통해그정확도를인증받아야한다. 목표수준에이르는정확도를얻기위해서현장연구설계와모델선택은데이터획득비용과모델에필요한표본의개수를고려해야할것이다

34 본교재에서는수목의각종파라메터 ( 수고, 수관직경, 임분의임령, 후방산란계수 ) 에따라달라지는각종산림탄소정량화방법들에대해서설명하고자한다. 나 ) 수고이용법수고를이용하는방법은개체목의수고가직접적으로바이오매스 ( 생체량 ) 에비례한다고가정하고, 단위면적당탄소저장량을추정하는방법이다. 산림의수고에관한정보는지상조사를통한산림자원조사자료나원격탐사 (LiDAR, In-SAR 등 ) 를통해얻을수있다. 어떤센서를사용했는지에따라측정비용과측정구역의크기가달라진다. 기존연구에따르면수고와생체량간의관계는많은결과를통해서안정성을입증하고있다. 심지어서로다른종류의산림에서도현저한차이가발견되지않았기때문에, 서로다른산림이나혼효림에서도사용할수있다. 다 ) 수관크기이용법수관크기이용법은개체목의비이오매스 ( 생체량 ) 이수관직경에따라증가한다는가정을바탕으로단위면적당탄소저장량을정량화하는방법이다. 수관크기에대한정보는항공사진이나고해상도위성사진을통해얻을수있다. 자료취득비용은높은편이며광학센서는구름에영향을받는다. 취득된영상은분할기법 (Segmentation) 을통해각수관의크기를구분한다 ( 그림 3.8). 출처 : Kwak et al.(2007) < 그림 3.8> 분할기법을이용한수관크기산출

35 수관크기이용법은넓은수관크기를가진임목의선별벌목으로인한산림황폐화를탐지하고수치화할수있다는장점이있다. 수관에대한가시성에의존하는방식이기때문에넓은크기를가진개체목이다수분포하는산림이나소림 ( 疏林, Open Forest) 3) 에적합하다. 이차림 (Secondary Foreset) 이나대나무숲에는어울리지않는다. 또한, 위성사진및항공사진은상층수목의수관직경에관한정보만을제공하기때문에, 하층수목의생물량은따로측정해야하는단점이있다. 라 ) 임령이용법임령이용법은산림임분의바이오매스 ( 생체량 ) 가임분이노령화됨에따라점차증가한다는가정을바탕으로탄소저장량을정량화하는방법이다. 원격탐사에서임령에관한시공간적분포도를확인하기위한방법중하나로, 나지의출현을탐지함으로써측정할수있는데, 연속된시간에걸쳐취득한중 고해상도의시계열위성영상자료를사용한다 (Inoue et al., 2007). 임령이용법은나지를임령의시작으로보기때문에초기에나지를발견하는데실패한다면정확도가급격하게하락하게된다. 그렇기때문에최소 1년에한번은모니터링을실시해야한다. 임령이용법을이용할때필요한비용은보통정도이다. 화전식농업, 고무농장등공동체의생활터전마련을위해토지를나지로만들어야하는지역에서특히효과적이다. 이러한토지이용이일어나는지역에서는황폐화의빈도가평균적수목탄소저장량과가장크게관련이있다. 마 ) 후방산란계수 (Backscattering Coefficient) 이용법후방산란계수이용법은원격탐사의일종인 SAR(Synthetic Aperture Radar: 합성개구레이더 ) 센서를통해확보한후방산란계수 (, units db) 를근거해서단위면적당산림의바이오매스를측정하는방법이다 (Hirata et al., 2012). 후방산란계수는지상부바이오매스와함께증가하는양의상관관계를가지기때문에, 이를통해지상바이오매스의포화곡선을그릴수있다 (Shimada, 2010). 중간또는높은재적량을가지는산림을측정하기위해서이용되며, 대상지별로조사를통해관계식을조제할필요가있다. 이렇게조제된관계식을이용하여 SAR센서로부터산림탄소를정량화할수있다. 원격탐사를이용하게되면, 영상취득환경에따라단순측정방정식은오 3) 지면을덮고있는수목층이 10% 는넘으나 40% 에는못미치는숲을말한다. 일반적으로소림에는방목이나불에의하여 화본과초본층이연속적으로나타난다

36 차를발생시킬수있다. 하지만 SAR 복사파동은구름을관통하는특성을지니기때문에이방식은일년내내구름이많이끼는지역에서구름으로인한오차를줄이는데특히유용하다 (Hirata et al., 2012). 또한 SAR에서이용되는파장대중에서장파장마이크로파는산림에적용할때유리하다 (Lucas et al., 2006). 후방산란계수를이용한산림탄소정량화비용은비교적적은편이다. 여러영상을비교하기가쉽고넓은지역에걸쳐바이오매스를측정하는데뛰어나다. 하지만분석은쉽지가않은데산림의구조, 지형, 토양의수분, 지표상황, 반사에영향을받기때문이다. 4) 탄소지도제작및활용탄소지도는탄소저장량에대한지도를제작하는단계로써, 탄소저장량의정량화결과를기반으로한다. 표본점기반의시공간자료로부터 GIS의보간법 (Interpolation) 을통해전체면적에대한탄소지도로제작및관리할수있다. 원격탐사를통해정량화된탄소정량화자료는그자체로시공간정보를가지며, GIS를이용해정책결정자가필요한자료로변환하거나지도형식으로전환이가능하다 ( 그림 3.9). (a) 현재탄소저장량 (b) 50 년후 (c) 100 년후탄소저장예측량 출처 : 김문일등 (2013) < 그림 3.9> 탄소정량화모형을이용한시기별탄소지도제작의예

37 3.2.2 산림탄소저장량조사및계산 가. 개요 REDD+ 활동의최종목표는산림전용과황폐화로부터발생하는산림의온실가스배출량 4) 을감축하는것이며, 산림의지속적인관리와보존을통해산림의이산화탄소흡수기능을유지및증진시켜대기중온실가스농도완화에기여하는것이다. 온실가스감축과탄소저장량증대효과를입증하기위해서는사업활동전과후의산림탄소저장량을측정해야하기때문에이를정확하게측정할수있는조사방법과계산방법을구체적으로살펴볼필요가있다. REDD+ 활동은사업활동의시간경과에따른탄소저장량을측정해야하기때문에시점에따른탄소저장량비교가가능한방법을이용하여탄소저장량을측정해야한다. 일부국가에서는국가산림인벤토리를구축하고, 이를통해탄소저장량을산정하는데, 기후대, 식생유형과토양등에대한기존정보로부터획득할수있는산림유형과토지이용에대한정보를통해탄소저장량변화를추정한다. 또한, 임목의직경, 수종, 목재생산등의정보들또한탄소저장량추정에사용되며, 이와같은정보를기반으로현장조사지점을선택할수도있다. 한편 REDD+ 활동이수행되는개발도상국의경우, 국가산림인벤토리자료가구축되어있지않아기존자료를통해탄소저장량을측정하는데한계가있다. 따라서본장에서는대상지의현지조사를통해탄소저장량을측정할수있는방법과이에따른탄소저장량계산방법을살펴보고자한다. 현지조사방법은 LULUCF 우수실행지침, IPCC 2006 가이드라인등의지침을기반으로작성된 VCS 방법론의권고사항을참고하여작성하였다. 또한현재까지 REDD+ 활동을위한현지조사방법을다루고있는공식가이드라인은없기때문에기존의산림조사방법및 IPCC 지침하산림조사방법을권고하고있는다음의문헌을참고하여작성하였다 (Angelsen, 2008; Calmel et al., 2010; Seifert-Granzin, 2011). 4) 산림에서의온실가스배출정의 : 총론참고

38 Ÿ MacDicken K.G., A guide to monitoring carbon storage in forestry and agroforestry projects. Winrock International Institute. pp. 91. Ÿ Ravindranath N.H. and Ostwald M., Carbon inventory methods. Handbook for greenhouse gas inventory, carbon mitigation and roundwood production projects. Advances in Global Change Research, Vol. 29. Springer Eds. p Ÿ Pearson T., Walker S. and Brown S., Sourcebook for land use, land-use change and forestry projects. Winrock International. pp. 64. Ÿ Mundial Agroflorestal (ICRAF) / Consorcio Iniciativa Amazonica (IA) pp. 79. Ÿ GOFC-GOLD, A sourcebook of methods and procedures for monitoring and reporting anthropogenic greenhouse gas emissions and removals caused by deforestation, gains and losses of carbon stocks in forests remaining forests, and deforestation. pp Ÿ UNFCCC Decision 4/CP. 15. Monitoring guidance for activities relating to reducing emissions from deforestation and forest degradation and the role of conservation, sustainable management of forests and enhancement of forest carbon stocks in developing countries. FCCC/CP/2009/11/Add.1. pp 나. 현지조사계획사업대상지의탄소저장량을정확하게파악하고불확실성을낮추기위해다음과정을따라현지조사계획을수립한다. 또한, REDD+ 사업활동이행을희망하는각국가마다산림의형태와정치, 경제, 문화적여건이서로다르므로산림탄소축적조사를일률적인한가지방법으로고정하지않고각국가의환경과여건에따라적절한조사설계와방법을결정하여추진할수있도록한다 5). 본교재에서는 VCS 방법론과기존산림조사방법을기반으로현지조사계획과정을작성하였다. 5) 2010 년칸쿤제 16 차당사국총회결정문. UNFCCC Decision 1 / CP

39 1) 사업경계현지조사를수행하는가장큰목적은 REDD+ 활동이발생하는대상지내의산림탄소축적변화량을파악해야하는것이기때문에공간적, 또는지리적경계를명확하게정의하여시점마다같은경계내에서현지조사를실시해야한다. 사업경계는사업참여자의통제가가능하고사업활동에의해보호되는지역으로써단일영역일수도있고여러개의분할된영역일수도있다 ( 그림 3.10)( 그림 3.11). 사업경계는 GPS를이용하여공간적으로분명하게설정하거나울타리와같은영구적경계표식, 강, 계곡, 산의능선등지형지물을통해설정한다 (Shoch et al., 2013; Pearson et al., 2007). 출처 : McFarland, B et al.,(2012) < 그림 3.10> 단일토지사업, 브라질 The Purus Project 출처 : Terra Global Capital(2012) < 그림 3.11> 분할토지사업, 캄보디아 Oddar Meanchey

40 2) 구획화구획화란다양한토지피복및산림유형의사업대상지를비교적동질적인단위로분류하여탄소저장량추정의정확도와정밀도를향상시키고현지조사를효율적으로수행하기위한방법이다. 구획화를실시하면표본추출에투자되는시간을절약하여 모니터링비용을감소시킬수있어 UNFCCC, VCS 등의방법론에서도이를 권고하 고있다. 또한, 탄소저장량의측정과보고에사용되는변수또는기준을구획화에반영하여수행하도록하는데, 예를들어탄소저장고로써지상부바이오매스를선택할경우구획화과정에서활엽수, 침엽수등을구분하여구획을나눌수있다 ( 그림 3.12). 구획화는위성이미지, 지리정보시스템, 식생, 토양, 지형지도등을이용하여수행할수있으며, 구획화분류의예는다음과같다 (Seifert-Granzin, 2011; Pearson et al., 2005). Ÿ 토지이용 ( 산림, 혼농임업, 초지, 경작지등 ) Ÿ 임상 ( 활엽수, 침엽수, 낙엽수, 상록수등 ) Ÿ 경사 ( 경사도등 ) Ÿ 배수 ( 건조지, 습지등 ) Ÿ 산림조성년도 ( 영급 ) 출처 : Terra Global Capital(2012) < 그림 3.12 토지피복유형에따른구획화, 캄보디아 Oddar Meanchey

41 3) 탄소저장고선택 출처 : IPCC(2006) < 그림 3.13> 산림탄소저장고의온실가스배출과흡수 사업경계내구획화실시등을통해탄소저장량조사대상지를확정했다면 조사대상지를선택해야한다. 산림의탄소저장량변화에관여하는탄소저장고의육 지와대기사이의탄소순환과정은 < 그림 3.13> 과같다. 탄소저장고에서대기로배출하는온실가스량이대기에서탄소저장고로흡수량보다많으면, 해당저장고는탄소배출원 (Source) 이될수있으며, 반면대기로부터온실가스를흡수한양이배출량보다많으면해당저장고는탄소흡수원 (Sink) 이될수있다 ( 이경학등, 2007; IPCC, 2006). IPCC, VCS 등일반적으로 REDD+ 방법론에서간주하는탄소저장고는 < 표 3.7> 과같다

42 < 표 3.7> 탄소저장고종류및내용 탄소저장고 (Carbon pools) 내용 임목바이오매스 고사목 (Dead wood) 낙엽층 (Litter) 지상부바이오매스 (Above Ground Biomass : AGB) 지하부바이오매스 (Below Ground Biomass : BGB) 살아있는임목의줄기, 그루터기, 가지, 나무껍질, 씨앗, 잎을포함한토양위의목재와풀등 살아있는뿌리의모든바이오매스 낙엽층에포함되지않고서있거나누워있는경우, 살아있지않은목재바이오매스 광물과유기토양의안또는위에서부패중이며, 땅속에묻혀있는고사물로최소직경 ( 예 : 10 cm) 미만의살아있지않은바이오매스 토양유기탄소 (Soil Organic Carbon, including peat : SOC) 특정깊이의토양및유기물 수확된목제품 6) (Harvested Wood Products : HWP) 출처 : Ravindranath and Ostwald(2008) 벌채후목제품활용 ( 수피포함 ) 한편 REDD+ 활동수행시모든탄소저장고를측정할필요는없으며, 전체탄소저장량에서해당저장고가차지하는비중, 해당저장고의잠재적인변화정도, 측정비용등에따라선택하여측정할수있다. 또한, 탄소저장고선택시보수성 (Conservativeness) 의원칙을적용하여선택하도록하며사업활동전선택된탄소저장고는추후사업모니터링단계에서도선택되어보고되어야한다. 또한, 각탄소저장고의저장량이과대추정되어보고되지않도록한다. 한편, 사업활동대상지의특성에따라각탄소저장고가총탄소저장량에서차지하는비중이달라질수있어이를고려하여탄소저장고를선택하도록한다. 이를키카데고리 (Key Categories) 라고하며, 예를들어맹그로브산림또는이탄지산림의경우토양이키카데고리가될수있다. 노령림에서는고사목이키카데고리로제시될수있으며, 유령림에서는그반대일수있다. 따라서사업활동대상지특성에따라키카데고리를고려하여탄소저장 6) IPCC 의 LULUCF 우수실행지침에서는탄소저장고로써수확된목제품을인정하고있으나 UN-REDD 에서는탄소저장고로써수확된목제품을인정하고있지않다. 한편, VCS 에서는수확된목제품을 REDD+ 사업활동으로인정하여추진하고있다

43 고를선택하도록한다. 또한, 토양또는낙엽층등의특정저장고는매우가변적이고측정에많은비용과시간이소요되므로이들저장고에대한선택은키카데고리와이용가능한재정자원에따라달라질수있을것이다 (GOFC-GOLD, 2010; Pearson et al, 2007). VCS 등에서는방법론이적용되는사업활동대상지의특성 ( 예 : 수확된목제품이있을경우, 이탄지산림일경우등 ) 을반영하여탄소저장고선택여부를다음과같이제시하고있다 ( 표 3.8). < 표 3.8> VCS 방법론 VM0007 에서제시하는탄소저장고 탄소저장고 선택여부 지상부및지하부바이오매스 고사목 (m) 3 M 낙엽층 토양 O O 수확된목제품 (m) 1 M: 필수선택, O: 선택사항, (m) n : 조건부선택 출처 : Verified Carbon Standard (2013) 변형 4) 이산화탄소외온실가스배출원 IPCC, VCS 방법론등에서는 AFOLU 부문의이산화탄소외온실가스배출원으로바이오매스연소시발생하는메탄, 아산화질소등을고려한다. 따라서 REDD+ 활동대상지에서발생하는이산화탄소외온실가스배출량을산정하여이를총탄소저장량에서제외하도록한다. 한편 UNFCCC CDM EB (CDM Executive Board, 집행위원회 ) 에서는비료사용, 초본식생의제거, 운송수단등으로부터발생하는온실가스배출량은배출원으로써중요하다고판단하지않고있으며, 보고시생략할수있다고결정한바있다 (UNFCCC, 2008). 5) 조사방법선택 탄소저장고별조사방법은 < 표 3.9> 와같다. 여기서는현지조사를기반으로한표본 점방법을구체적으로설명하도록한다

44 < 표 3.9> 탄소저장고별조사방법 탄소저장고 조사방법 탄소인벤토리조사와의적합성 수확방법 적합하지않음. 비용높음. 탄소플럭스측정 적합하지않음. 비용높고기술인력필요함. 지상부바이오매스 위성 / 원격탐사 실질적으로사용되는방법, 그러나다양한토지이용체계또는토지면적이작은사업에서는적합하지않음. 모델링추정을위해적합. 기본적인입력데이터가요구됨. 무표본점법 (Plotless Method) 식생이밀집해있거나일정주기에따른모니터링계획이있을경우적합도낮음. 표본점법가장적합함, 비용효과적, 잘알려져있는방법임. 지하부바이오매스 뿌리굴취및무게측정 뿌리함량비또는전환계수 비용이높고적합하지않음. 가장많이사용됨. 지상부바이오매스추정이요구됨. 바이오매스식입력데이터와수고, 직경, 계수등이요구됨. 낙엽층및고사목 리터트랩경우에따라적합함. 탄소량측정실제사용가능함. 일반적으로사용함. 토양유기탄소모델링 확산반사율분광학 (Diffuse Reflectance 적합하지않음. 비용과기술이소요됨. Spectroscopy) 현장표본점추출및실험실분석 출처 : Ravindranath and Ostwald(2008) 추정을위해적합함. 다른방법으로부터입력데이터가요구됨. 가장적합하며, 대부분적용하여사용하고있음. 6) 표본설계대면적인 REDD+ 대상지내의모든탄소저장고에대하여전수조사를실시하는것은불가능하기때문에표본을추출하여조사를수행해야한다. 표본을통해획득한자료는전체영역을대표할수있어야하고, 이값을통해전체영역의값을측정하도록한다 ( 그림 3.14)

45 < 그림 3.14> 표본조사원리 가 ) 표본추출의주요개념표본추출은정확도 (Accuracy) 와정밀도 (Precise) 를고려하여수행한다. 정확도는표본조사가실제값에얼마나가까운지를나타내는것으로실제값과반복하여조사된관측치또는수량의추정치사이의일치정도를설명한다. 정밀도는값이얼마나확정적인지를나타내는것으로동일한양을반복조사함으로써조사간일치수준을보여준다. 이를통하여다양한표본점또는조사구로부터의결과가얼마나밀접하게그룹화되는지알수있다. 정확도와정밀도는직경, 수고와같은임목변수의실제값추정이얼마나잘조사되었는지를반영한다. 정밀도의수준은사업활동초기에결정되어야하며, 평균 ± 5% 에서 ± 20% 수준으로결정될수있다. 또한, 사업활동의정밀도수준에따라표본크기가결정된다. 정밀도의대표성은신뢰구간으로표시되며, 일반적으로 95% 신뢰구간을사용한다. 즉대상지역의실제탄소저장량을측정할수없을경우, 표본을통해조사된탄소저장량의평균과표준편차를이용하여 95% 의신뢰구간을구하였을때실제탄소저장량이그구간에있게될확률이 95% 가된다는것이다 (Pearson et al., 2005)

46 한편, 구획화를실시하고구획별표본을추출함에따라표본추출의정확도 와정밀도를높일수있다. 정확도와정밀도를그림으로나타내면다음과같다 ( 그림 3.15). 출처 : IPCC(2006) < 그림 3.15> 표본추출의정확도와정밀도나 ) 표본조사구유형토지기반사업의표본조사구는영구표본조사구 (Permanent Sample Plot) 와임시표본조사구 (Temporary Sample Plot) 등으로구분된다. 영구표본조사구는영구적으로설치된표본조사구의탄소저장고를서로다른시점에조사함으로써임목의생장량, 고사율등을파악할수있어사업활동대상지의탄소저장량변화를조사할수있다. 설치된영구표본조사구가자연재해, 화재등으로인해손상을입을경우에는토양및식생의생장량등이동일한곳에새로운조사구를설치해야한다. 한편, 임시표본조사구는비용효과적으로설치할수있으며, 교란에의해손실되지않는다. 그러나조사시점마다다른조사구에서탄소저장량을조사하기때문에산림탄소저장량의변화를정밀하게추정하기는어렵다 (Pearson et al., 2005; Ravindranath and Ostwald, 2008; Pearson et al., 2007). 다 ) 조사구모양및크기조사구의크기와모양은조사의정확성, 정밀도수준, 시간및비용에따라달라진다. 조사구는원또는직사각형형태로만들어지며, 고정된크기의단일조사구 (Single Plot) 와다양한크기의보조조사구 (Sub-Unit, Sub Plot) 를포함하는중첩조사구 (Nested Plot) 로구분된다. Pearson 등 (2005) 의연구에의하면중첩조사구가단일

47 조사구에비해비용효과적인것으로나타났다. 중첩조사구의크기는임목줄기의직경크기에따라설계되며, 2-4개의보조조사구로구성된다. 따라서변이가큰산림유형에적합하다. 단일조사구는변이가낮은조림지나단일수종으로구성된지역에적합하다. 단일조사구를사용할때조사구크기는조사구내적어도 8-10개의임목이조사될만큼충분히커야한다. Pearson 등 (2005) 은조사경험을기반으로임목직경에따른조사구크기를 < 그림 3.16> 과같이나타냈다. 출처 : Pearson et al.(2005) < 그림 3.16> 임목직경에따른표본조사구크기 라 ) 조사구크기조사구의크기가커질수록조사의정확도는높아진다. 그러나조사구의크기가커지면조사비용및시간도많이소요되어경우에따라서는오히려조사의질을떨어뜨리는요인이될수있다. 그러므로표본의크기는조사의정확도및정밀도수준을고려하여정하도록한다. Freese(1962) 는조사구크기와변이계수 (CV: Coefficient of Variation) 간의관계를다음과같이나타냈다

48 P 1 과 P 2 는서로다른조사구의크기와변이계수의관계를나타낸다. CV와 CV 1 은서로다른조사구의각변동성에대한척도를나타낸다. 또한조사구의크기는인공림또는임령이나임분밀도등이균일하게나타날경우보다천연림과같이다양한식생이나타날때더크다. 한편표본오차는표본단위의변이와대규모사업면적, 측정기술및장비, 추정식또는모델등으로부터발생하며이는정밀도에영향을준다. 마 ) 조사구개수사업활동착수시조사정밀도의수준을결정해야하는데, 평균 ± 10% 가자주사용되며 ± 20% 도사용할수있다. 95% 신뢰구간에서 ± 10% 이내의높은정밀도수준은탄소저장량순변화량의정확한추정에적합하나많은비용과시간이소요될수있다. 반면낮은정밀도수준은두시점간의탄소저장량변화에대해신뢰가있다고말하기는어렵다. 각탄소저장고는다른변이를가지고있으며, Pearson 등 (2005) 의연구자들은키카데고리탄소저장고가대부분의변이를가지고있다고보고하고있다 ( 예 : 산림에서는임목 ). 따라서키카데고리탄소저장고외의탄소저장고에서변이가높더라도전체적인변이크기에는큰영향을주지않는다. 정밀도수준확인후에는예비데이터수집을위한면적을확인한다. 예비데이터는분산평가에필요하며, 원하는정밀도수준의조사구수가요구된다. 일반적으로 6-10개조사구를사용한다. 만약여러구획으로구획화가실시된경우구획별예비데이터를수집하도록한다. 예비데이터로부터표준편차및분산, 탄소저장량을추정하고표본개수를산출하도록한다. 또한표본개수는예비데이터수집을통해추정된탄소저장량의변이에따라합리적으로수정할수있다. 다음의식은사업활동대상지의전체구획들을대상으로표본개수를산출하는방법이다

49 E : 신뢰구간의허용오차. 원하는정밀도에따라평균탄소저장량을곱하여계산 ( 즉, 20% 의정밀도를원하면탄소저장량 x 0.2, 10% 의정밀도를원하면탄소저장량 x 0.1) t : 95% 의신뢰수준에대한 t-분포에서표본통계 N h : 구획 h에서표본개수 ( 단위면적 (ha) 내구획의면적또는단위면적내조사구의면적 ) n : 모집단에서표본단위의수 ( ) s h : 구획 h 의표준편차 각구획별조사구수 (n h ) 산정방법은다음과같다. n : 총조사구수 n h N N h s s h : 구획 h에서조사구수 : 모집단표본단위의수 : 구획 h에서모집단표본단위의수 : 표준편차 : 구획 h 에서표준편차 VCS 에등록된사업별면적에따른조사구개수는 < 표 3.10> 과같다. < 표 3.10> VCS 에등록된사업의대상지면적에따른조사구개수 사업명 1. REDD project in Brazil nut concessions in Madre De Dios 사업면적 (ha) 5,276 ( 전체대상지의일부면적 ) 조사구개수 Reduced emissions from deforestation and degradation in community forests Oddar Meanchey, Cambodia 64, Florestal Santa Maria project (FSM-REDD Project) 71, 출처 : Bosques Amazónicos S.A.C(2012); Plant Environmental Intelligence(2012); Terra Global Capital(2012)

50 바 ) 조사구배치조사구는전체사업활동대상지에서균형있게추출되어야한다. 예를들어접근이쉬운도로인근에만조사구가설치된다면편향적배치가될수있다. 조사구의위치는임의추출법 (Random Sampling) 또는계통추출법 (Systematic Sampling) 을이용하여설치할수있다. 여러개의탄소저장고를측정할때에는중첩조사구방식을이용하여조사하는것이합리적이다. 그러나원칙적으로는새로운조사구설치는사용된조사구밖에서해야한다. 조사구배치의첫번째단계로사업활동경계및구획화를실시한지도를준비한다. 조사구를임의적으로배치할지체계적으로배치할지에대한결정을하고임의추출법은지리정보시스템의임의함수 (Random Function) 또는지도에임의로할당하여선택한다. 계통추출법은사업지를격자형태의일정한패턴으로조사구를할당한다 ( 그림 3.17). 선택된조사구가운데접근이불가능한조사구는조사를생략할수있으며, 이러한경우를고려하여사전에충분한수의조사구를설정하도록한다. 출처 : IPCC(2006) < 그림 3.17> 임의추출법 ( 좌 ) 과계통추출법 ( 우 ) (1) 사례 : 국립산림과학원인도네시아롬복사업타당성조사표본설계현지조사는 20m 50m 크기의표본점을설치하여실시하였다. 표본점은할당된좌표원점을기준으로등고선방향으로 50m 길이의중심선과이와직교하여위아래로각각 10m의폭을가지도록조사구를설치하였으며, 소경목이하조사는보조조사구를설치하여실시하였다. 표본점과각보조조사구의세부구조및조사대상은

51 다음 < 그림 3.18>, < 표 3.11> 과같다. 소경목과치수, 하층식생조사를위한보조 조사구 (C, D, E) 은원점에서 20m 를진행하여중심선반대방향으로추가배치하여 2 반복실시한다. 토양조사 (E) 는 3 반복실시하였다. 기준점 출처 : 국립산림과학원 (2013) < 그림 3.18> 국립산림과학원의인도네시아롬복사업타당성조사 표본조사 구의크기와모양 < 표 3.11> 국립산림과학원의인도네시아롬복사업타당성조사 표본점의조사구별조사대상 구분 크기 조사대상 비고 기본조사구 (A) 0.1ha 입목 ( 성목 ) *1 조사 고사목조사구 (B) 0.04ha 고사목 소경목조사구 (C) 0.01ha 소경목 *2 조사구내에서 2반복 치수조사구 (D) 25m2 치수 (sapling) *3 하층 / 토양조사구 (E) 4 m2 초본, 관목, 양치류, litter, 토양탄소조사 조사구내에서 2 반복 ( 토양조사는 3 반복 ) 주 : *1 입목 ( 성목 ) : dbh 20cm *2 소경목 : 20cm>dbh 10cm *3 치수 : 10cm>dbh 2cm, height 1.5m 출처 : 국립산림과학원 (2013)

52 (2) 사례 : 캄보디아사업타당성조사표본설계 < 그림 3.19> 는캄보디아 REDD+ 사업타당성조사시사용된조사구설계도로써탄소저장고는 VCS 방법론 VM0007을기반으로지상부바이오매스, 토양, 낙엽층등을선택하였다. 조사구크기는 < 그림 3.19>, < 표 3.12> 와같이다른사업사례등을참고하여설정하였다. 본설계도는인도네시아롬복지역의조사구설계도를참고하여작성하였다. < 그림 3.19> 조사구설계예시 : 캄보디아 REDD+ 사업타당성조사 캄보디아 REDD+ 사업별조사구크기설정사례를살펴보면 < 표 3.12> 와같다. < 표 3.12> 캄보디아 REDD+ 사업별조사구크기 사업지역조사구크기조사대상 1. Siem Pang 2. Prey Long 20m x 50m 10m x 10m 50m x 50m 20m x 20m 흉고직경 20cm 이상흉고직경 5cm 이상 20cm 미만흉고직경 30cm 이상의임목흉고직경 7.5cm 이상의임목 3. Oddar Meanchey 50m x 50m 흉고직경 10cm 의모든임목 출처 : Ecometrica(2009); Conservation International Japan(2011); Terra Global Capital(2012)

53 다. 조사방법앞에서설명한 나. 현지조사계획 에서조사구위치, 조사구설정, 조사계획등을수립하였다면본장에서는현지조사에서필요한사항및조사방법을살펴보도록한다. 현지조사수행전조사수행계획, 조사장비, 진입로, 안전등의사항을세부적으로점검한다. 또한내구성과휴대성이좋은장비를선택하여조사가효율적으로수행될수있도록한다. 특히 REDD+ 사업활동대상지는주로열대림에있으므로기상조건에맞는장비를선택해야한다. 1) REDD+ 표본조사준비물 각탄소저장고별표본조사에필요한준비물은 < 표 3.13> 과같다. < 표 3.13> 조사준비물 조사내용 항목 대상지진입조사구설치임목고사목토양낙엽 GPS, 무육낫방위계, 알루미늄말뚝또는 PVC 튜브, 50m 줄자직경테이프, 수고측정 ( 레이저덴드로미터, 경사계등 ), 측정임목표시 ( 알루미늄태그, 마킹테이프등 ) 50m 또는 100m 줄자, 캘리퍼, 톱 (hand saw), 채집용봉투칼삽, 절척, 토양시료채취기격자절척, 저울 토양, 낙엽전정가위, 지퍼백 ( 대, 중, 소 ) 기타 야장, 카메라, 리본테잎, 펜, 매직, 워키토키, 목장갑, 장화, 배터리등 2) 조사구설치 GPS를이용하여선택된조사구로이동한뒤좌표를입력하고, 조사구모양에따라알루미늄또는 PVC 말뚝등을이용하여표본점위치를표시해두도록한다 ( 예 : 직사각형조사구의경우네모서리끝에말뚝설치 ). 50m 또는 100m 등의줄자또는노끈등을이용해모서리를이어조사구경계를만든다

54 3) 임목조사임목의지상부바이오매스 7) 추정방법으로는상대생장식을이용하는직접추정, 바이오매스확장계수 (BEF: Biomass Expaction Factors) 를이용하는간접추정등두가지방법이있다. 탄소저장량변화등의인벤토리를구축해야하는산림사업활동에서는영구표본조사구를기반으로수행되는직접추정방법이일시적표본조사구를기반으로수행되는간접추정방법보다정확한것으로평가되고있다 (IPCC, 2003). 본교재에서는직접추정방법을사용하도록하고이에따른임목조사방법을살펴보도록한다. 직접추정방법에서임목의바이오매스는임목의흉고직경 (DBH, Diamter at Breast Height) 과의상대생장식을사용하여추정할수있다. 흉고직경은지상으로부터 1.3m 높이의임목지름으로정의된다. 흉고직경과수고를함께사용하면흉고직경만사용했을때보다더정확한값을얻을수있다. 그러나수고측정에는비용과시간이많이소요되고특히수고와수관울폐도가높은열대림에서는수고측정이매우어렵다. 조사시측정해야하는임목의최소직경은일반적으로 5cm를기준으로한다. 그러나대상지에존재하는임목크기에따라달라질수있으며, 대상지환경이건조할경우임목생장이느리다는점을감안하여최소직경은 2.5cm일수도있다. 반면, 습한환경의임목은빠르게생장하기때문에 10cm가기준이될수도있다. 추후상대생장식을적용하여탄소저장량을산정해야하므로상대생장식개발에사용된직경범위를고려하여최소및최대직경범위를선정할수있다. 단계별임목의흉고직경측정방법은다음과같다 (IPCC, 2003; Pearson et al., 2005). 1 단계 : GPS를이용하여조사구로이동한뒤조사구가설치된지역의좌표를야장에기록한다. 2 단계 : 영구표본조사구를설치할경우앞서언급한대로조사구를설치하고조사구번호를기록한다. 3a 단계 : 조사구의임목조사를시작한다. 첫번째임목에표시를한다. 임목별로측정된흉고직경과수종을야장에기록한다. 3b 단계 : 임목측정후시계방향으로이동하면서다음임목을측정한다. 3c 단계 : 중첩조사구의경우새롭게생장하는임목에대해각개체목별로별도의 7) 바이오매스 : 태양에너지를받은식물과미생물의광합성에의해생성되는식물체및균체와이를섭취하는동물체를포함하는생명체의양 ( 생체량 ) 을말한다 ( 산림청, 2010b)

55 표시를해두도록한다. 3d 단계 : 임목이설치된조사구의경계에위치하고있을경우, 수간의 50% 이상이경계내에위치하고있으면조사구내의임목으로간주하고, 50% 가되지않으면조사구밖의임목으로간주한다 ( 그림 3.20). 출처 : Walker(2011) 변형 < 그림 3.20> 조사구경계와수간에따른조사대상임목선정 흉고직경이측정된곳의 10cm 아래에알루미늄태그를설치하고추후에다시측정할때에는태그의 10cm 위에서측정하여측정위치가일치되도록한다. 임목의흉고직경위치는곧은막대기등에 1.3m를표시하여사용하거나조사자신체의 1.3m에해당하는위치를표시하여조사하도록한다 ( 그림 3.21). < 그림 3.21> 흉고직경측정 ( 좌 ) 과측정임목표시 ( 우 )

56 임목형태에따른흉고직경측정위치는다음과같다 ( 그림 3.22). 출처 : Ravindranath and Ostwald(2008) < 그림 3.22> 임목형태에따른흉고직경측정위치한편조사대상인임목에덩굴나무류가붙어있는경우되도록이면자르지않고직경테이프를덩굴나무밑으로당겨서측정하도록한다. 4) 하층식생조사하층식생은모든관목과초본이아닌식생그리고임목최소직경보다작은크기의임목을포함한다. 하층식생은절취수확방법 (Destructive Harvesting Techniques) 또는관목의상대생장식방법을사용하여조사할수있다. 공간적으로변이가큰하층식생의경우, 큰프레임을사용하여추출한다 ( 예 : 반지름 1-2m의원 ). 비교적균일하게하층식생이나타날경우, 좀더작은프레임을사용한다 ( 예 : 반지름 30cm). 일반적으로프레임의위치는임목을조사한조사구내에서배치위치를임의로할당하여조사한다. 프레임내에있는모든식생의밑둥을잘라무게를측정한다. 절취수확후현장에서바로생중량을측정하며, 조사구당조사된네개표본의생중량을더하여기록한다. 수집된시료는오븐에서건조시키고건조무게를통해생중량-건중량비를구한다

57 5) 고사목조사고사목은직경 10cm, 길이 1m 이상인모든목질부유기물 ( 수간, 가지, 노출된뿌리등 ) 을말하며, 조사구내에서있는고사목 (Standing Dead Tree) 과누워있는고사목 (Dead Wood Lying on the Ground), 그루터기 (Stump) 등의형태를구분하여조사한다. 고사목조사는자연고사와인위적벌채잔존물모두를대상으로하며바이오매스산정을위해서고사목의형태, 수종, 그리고부후등급 (Decay Class) 등을구분하여야장에기록한다 ( 국립산림과학원, 2013). 고사목의부후등급분류기준은 < 표 3.14> 와같다. < 표 3.14> 고사목의부후등급분류기준 I. 초기 (Sound) 고사직후부터변재까지가해된고사목 II. 중기 (Intermediate) 심재까지가해된상태로원형을유지하는고사목 III. 후기 (Rotten) 원형을유지하지못한상태로파편화또는입자화된고사목 출처 : 국립산림과학원 (2007) 고사목은다음과같이조사한다 ( 손영모등, 2010). 1단계 : 바이오매스조사구내에직경이 10cm, 길이 1m 이상인모든목질부유기물 ( 수간, 가지, 뿌리등 ) 을고사목으로분류하여조사한다. 2단계 : 고사목의위치상태 ( 서있는고사목, 누워있는고사목, 그루터기 ) 와부후등급을조사한다. 3단계 : 조사구내고사목전체의생중량을위치상태와부후등급으로구분하여측정한다. 단, 대직경고사목과같이생중량을측정하기어려울경우에는고사목의길이와원구, 중간부분, 말구의직경 ( 최대, 최소 ) 을조사하여부피를측정한다. - 고사목의끝단면이절단면처럼균일하지않고파쇄된형태일경우, 파쇄부분의중간부터 1cm단위까지길이를측정한다. 4단계 : 분석용시료를채취할때는고사목구성부위별양분농도와분해상태가다르다는점을감안하여, 전체고사목의부후상태를대표할수있는부분에서

58 모든구성부위 ( 수피, 변재, 심재 ) 를포함하도록 10-20cm두께로단판형시 료를 3개채취한다. 채취한시료는고사목의상태 ( 부후정도, 수피 / 심재 / 변재 비율등 ) 를대표한다. 5단계 : 시료백에는 유성펜으로 조사지명과 수종-행정지명-번호 ( 부후등급 ) 를 선명히 기록한다. 6) 낙엽층낙엽층은무기질토양위의모든죽은유기물로정의된다. 직경 10cm 미만의고사목은낙엽층에포함되며, 낙엽층은계절의영향을받으므로동일한기간에수집한다. 표본추출에는 30cm x 30cm의 PVC 파이프또는격자가적합하다 ( 그림 3.23). 무엇보다중요한것은, 낙엽층의탄소저장량을조사할때다른탄소저장고가중복되지않도록하는것이다. 즉, 고사목으로분류될수있는죽은나뭇가지가낙엽층에포함되지않도록구분하여측정하고, 토양이낙엽층에포함되지않도록하는것이중요하다. 온대지방에서낙엽층을조사할때, 보편적으로직경이 10cm 미만인고사목을포함하여측정하도록되어있지만, 열대우림의경우직경이큰나무가많기때문에조사자의판단에따라일관성있게시행하도록한다. 낙엽층은다음과같이조사한다 ( 손영모등, 2010). 1 단계 : 30cm 30cm의정방형구틀을낙엽층위에올려두고내부에있는살아있는식생을모두제거한후전정가위로안쪽가장자리를따라낙엽, 낙지등을자른다. 2 단계 : 정방형구내에신선한낙엽층을먼저지퍼백에담고, 나머지분해층및부식층도구분없이동일한지퍼백에담는다. 직경 10cm이상의목질부유기물, 토양, 식물뿌리등은시료에포함시키지않는다. 3 단계 : 시료백에는조사지명, 수종-조사지-번호-반복번호 를기록한다. 4 단계 : 조사구에서생중량을측정하고, 젖은낙엽층시료는부패되기쉬우므로실내운반전까지냉장보관하며, 실내로운반된시료는바로 85 에서건조시킨후건중량을측정한다

59 < 그림 3.23> 낙엽채취및생중량측정 7) 토양유기탄소토양내탄소저장량을추정하기위해서는토양깊이, 용적밀도, 유기탄소농도등세가지요소를측정해야한다. 편의및비용효과성을위해 30cm 간이토양시료채취기등의측정장비를이용한다 ( 그림 3.24). 토양유기탄소는다음과같이조사한다 ( 손영모등, 2010). 1 단계 : 단면파기 - 낙엽층을거두어낸후폭과깊이가각각 60cm가되도록수직으로토양단면을판다. 단, 토양의깊이가 50cm 이하인경우에는해당되는토양의가장아래까지단면을판다. - 전정가위를이용하여단면아래로내려가면서뿌리를잘라낸다. - 단면삽을이용하여토양층위가흩어지지않도록다듬는다. - 최종단면을전체토심이나오도록절척을세우고촬영한다

60 2 단계 : 시료채취하기 - 단면상단의잔여부식층을걷어내고절척의깊이를확인하며 0-10cm 깊이까지간이토양시료채취기로채취한다. 이때가급적채취기에가하는손의힘이일정하게하여뒤틀림이없도록하여채취기에흙으로채워지도록한다. - 동일한방법으로 10-20cm, 20-30cm, 30-50cm(30-40cm+40-50cm) 깊이의토양시료를순서대로채취한다. 만일토심이 35cm인경우같이 10cm 단위로나누지못할경우, 30cm까지채취한후나머지 5cm를채취하여해당토심을정확히기재한다. - 각토심별토양시료는비닐지퍼백에담고밀봉한후, 유성펜으로조사지정보와시료정보를비닐백에기록한다. < 그림 3.24> 토양시료채취기를이용한토양유기탄소채취

61 라. 분석방법 각탄소저장고의분석방법은손영모등 (2010) 의 산림온실가스인벤토리를위한주 요수종별탄소배출계수 분석지침을따른다. 1) 고사목가 ) 실내분석채취한시료의생중량을측정하고 85 에서건조시킨후건중량을측정한다. 조사구에서측정한고사목의생중량에실내분석을통하여구한건중량 / 생중량비를곱하여고사목의바이오매스를산출한다. 나 ) 시료건조및조제고사목시료는 85 건조기에서 48시간이상건조한다음분쇄하여부후등급별로분석시료를준비한다. 이때, 구성부위 ( 수피, 변재, 심재 ) 별비율이실제와유사하도록시료를채취해야한다. 분쇄한시료는종이봉투에담아탄소분석전까지건조기에보관하며, 불가능할때에는수분이통하지않는비닐지퍼백에담아보관한다. 2) 낙엽층 가 ) 낙엽층시료의건조 채취한낙엽층시료는 85 건조기에서건조후이물질등을제거한다. 나 ) 분석용시료조제 건중량측정이끝난시료는낙엽과가지가고르게섞이도록하여분쇄한다. 3) 토양유기탄소 가 ) 토양시료전처리 (1) 토양건조및건중량측정 토심별로구분하여채취한토양을무게를측정한용기에담고, 105 건조기에서건 조시킨다. 항량에이른시료는데시게이터에서식힌후건중량을측정한다

62 (2) 토양과석력분리 - 함수율측정을위해건조한토양을 2mm체로토양과석력을분리한다. - 분리가끝나면석력을물로세척하여밀착되어있는토양을제거한후다시 105 건조기에서항량에이를때까지건조하고건중량을측정한다. 2mm이하의토양무게는토양건중량에서석력의건중량을감하여구한다. 2mm이하토양의건중량 = 토양시료의건중량 - 석력의건중량 (3) 탄소분석용토양시료조제 건식연소법 ( 원소분석기분석법 ) 을이용하여토양탄소를정량하기위해서는 2 mm이하 풍건세토를 20g 정도씩비닐시료봉투에밀봉하여보관한다. 나 ) 토양용적밀도및석력함량분석 (1) 토양용적밀도분석 용적밀도는토심별시료 (2mm 이하 ) 의건중량을시료채취에활용한토양코어의부 피로나누어계산한다. 용적밀도 건중량 토양시료의부피 (2) 토양석력함량분석 토양시료를건조시켜 2 mm로체별할때 2 mm이상되는석력성분의중량을측정한다. 다 ) 탄소농도분석 토양탄소함량은원소분석기를사용하여분석된각시료의탄소농도와건중량을이용 하여산출한다. 마. 계산방법 본장에서는현지조사를통해획득한자료를통해표본조사구의현존탄소저장량 계산방법을살펴보도록한다. 계산방법은 VCS 방법론과방법론모듈을참고하여

63 작성하였으며, 지상부바이오매스 ( 임목, 하층식생 ), 지하부바이오매스. 고사목 ( 서있는 고사목, 누워있는고사목 ), 낙엽층, 토양유기탄소, 수확된목제품등의탄소저장량 산정방법과바이오매스연소로발생하는온실가스배출량산정방법을포함하였다. 1) 지상부바이오매스 ( 임목 ) 조사된임목의바이오매스를산정하기위해서는조사된수종과일치하는기후대, 지리적특성등을지닌지역에서개발된상대생장식을적용해야한다. VCS 방법론에서는다음의기준에따라개발된상대생장식을우선적으로적용할것을권고하고있다. 1. 국가에서종, 속, 과를대상으로개발된상대생장식 2. 기후대, 지리적특성이유사한주변국가의같은종, 속, 과를대상으로개발된상대생장식 3. 국가산림유형을고려한상대생장식 4. 기후대, 지리적특성이유사한주변국가의산림유형에서사용하는상대생장식 5. 특정열대림유형을고려한상대생장식 상대생장식은다음의문헌또는지역이나국가문헌등에서제공하는자료를참고하 도록한다. Ÿ Ÿ LULUCF 우수실행지침 (IPCC, 2003) 의 Tables 4.A.1 과 4.A.3 Pearson, T., Walker, S. and Brown, S Sourcebook for Land Use, Land-Use Change and Forestry Projects. Winrock International and the World Bank Biocarbon Fund. pp. 57. Ÿ Chave, J., C. Andalo, S. Brown, M. A. Cairns, J. Q. Chambers, D. Eamus, H. Folster, F. Fromard, N. Higuchi, T. Kira, J.-P. Lescure, B. W. Nelson, H. Ogawa, H. Puig, B. Riera, T. Yamakura Tree allometry and improved estimation of carbon stocks and balance in tropical forests. Oecologia 145: Ÿ Krisnawati, H., Adinugroho, W.C and Imanuddin, R Monograph allometric models for estimating tree biomass at various forest ecosystem types in Indonesia. Research and development center for conservation and rehabilitation. pp

64 어떤자료든지 REDD+ 대상임분의산림과수종분포에대하여정확히설명할수있는식을활용하도록한다. 우리나라에서도소나무, 잣나무, 낙엽송등대표수종에해당하는상대생장식을개발했으며, 이를이용하여해당수종의임목탄소저장량을추정할수있다 ( 표 3.15). < 표 3.15> 우리나라대표수종의상대생장식 수종 상대생장식 R2 중부지방소나무 Y=92.577D 강원지방소나무 Y= D 해송 Y= D 리기다소나무 Y= D 잣나무 Y= D 낙엽송 Y= D 삼나무 Y= D 편백 Y= D 상수리나무 Y= D 굴참나무 Y= D 신갈나무 Y= D 현사시나무 Y=72.640D 출처 : 국립산림과학원 (2010) 주 : Y는바이오매스 (g), D는흉고직경 (cm), R 2 는결정계수 적합한상대생장식을찾아다음의계산과정에따라탄소저장량을계산한다. C AB_tree,i : 구획 i 내지상부임목평균바이오매스탄소저장량 ; t C ha -1 CF j : 탄소비율 ; t C t -1 d.m. f j (X,Y..) : 상대생장식에근거한임목의지상부바이오매스 ; t d.m.tree

65 A sp : 구획 i 에서표본조사구 sp 의면적 sp : 1, 2, 3, P i 구획 i 내표본조사구 i j : 1, 2, 3, M 구획 : 1, 2, 3, S 임목 l : 1, 2, 3, N j,sp,i 구획 I 내표본조사구에서의개별임목수 탄소비율 (Carbon Fraction) 은 IPCC (2006) 에서제공하는기본값을참고한다. 2) 지상부바이오매스 ( 하층식생 ) 절취수확방법으로수확된하층식생의탄소저장량은다음과같이계산한다. C AB_nontree,i : 구획 i 내지상부하층식생평균바이오매스탄소저장량 ; t C ha -1 CF nontree : 탄소비율 A SFP,i : 구획 i 내모든하층식생표본조사구의총면적 ; m -2 A sampleframe : 한개의표본조사구면적 ; m 2 sfp : 1, 2, 3, SFP i 구획 i 내표본조사구 i : 1, 2, 3, M 구획 sf : 1, 2, 3, 4 까지의표본조사구당추출된프레임 10 : kg d.m.m -2 와 t d.m.ha -1 간의변환계수 따라서지상부바이오매스 ( 임목 + 하층식생 ) 의탄소저장량은다음과같이계산할수있다. : 구획 i 에서지상부바이오매스의평균탄소저장량 ; t C ha -1 : 구획 i 에서임목바이오매스의평균탄소저장량 ; t C ha -1 : 구획 i 에서하층식생바이오매스의평균탄소저장량 ; t C ha

66 3) 지하부바이오매스 지하부바이오매스의탄소저장량계산식은다음과같다. C BB_tree,sp,i : 구획 i 내표본에서의지하부바이오매스에대한탄소저장량 ; t C ha -1 C AB_tree,sp,i : 구획 i 내표본에서의지상부바이오매스에대한탄소저장량 ; t C ha -1 R : 뿌리 - 지상부비 ; t root d.m. t -1 shoot d.m. i : 1, 2, 3, M 구획 뿌리 - 지상부비는특정산림유형, 특정지역생태등을반영한 IPCC (2006) 등의값을사용 한다. 4) 고사목 ( 서있는고사목 ) 서있는고사목의탄소저장량계산식은다음과같다. B SDWl,sp,i B DiaSDWl,sp,i H SDWl,sp,i : 구획 i 내표본에서의서있는고사목의바이오매스 ; t d.m. : 구획 i 내표본에서의서있는고사목의밑둥직경 ; cm : 구획 i 내표본에서의서있는고사목의높이 ; m D DW,dc : 부후등급에따른고사목목재밀도평균 ; t d.m. m -3 CF j : 탄소비율 ; t C t -1 d.m. sp i : 구획 i 내 1, 2, 3, Pi 표본조사구 : 1, 2, 3, M 구획

67 5) 고사목 ( 누워있는고사목 ) C dwi : 구획 i 내표본에서의누워있는고사목의바이오매스 (t d.m.) V : 부피 (cm ) L : 길이 (cm) A b : 원구단면적 (cm ) A m : 중간단면적 (cm ) A t : 말구단면적 (cm ) (A = R min R max ) D dw,dc : 부후등급에따른고사목목재밀도평균 (t d.m./m ) CF dw : 탄소비율 (tc/t d.m.) 한편고사목의목재밀도는다음과같이산출한다. Mass : 건조된시료의질량 Volume : 고사목 ( 서있는고사목 + 누워있는고사목 ) 의탄소저장량은다음과같이계산할수있다. : 구획 i 내고사목평균탄소저장량 ; t C ha -1 : 구획 i 내서있는고사목평균탄소저장량 ; t C ha -1 : 구획 i 내누워있는고사목평균탄소저장량 ; t C ha

68 6) 낙엽층 낙엽층의탄소저장량은다음과같이산출한다. C LI,i : 구획 i 내낙엽층의평균탄소저장량 ; t C ha -1 B LI,sp,i : 구획 i 내표본에서낙엽층의바이오매스 ; kg d.m. CF : 탄소비율 ; t C t -1 d.m. A sp,i : 구획 i 내표본의총면적 ; m 2 sp i : 구획 i 내 1, 2, 3, Pi 표본 : 1, 2, 3, M 구획 낙엽층의탄소비율은원소분석기를이용하여분석된각시료의탄소농도와건중량을이용하여 계산하거나 IPCC (2003) 기본값을이용하도록한다. 7) 토양유기탄소 토양의탄소저장량은토양깊이별탄소함량과용적밀도등을고려하여산출하고각 토심별탄소축적량의합하여총탄소축적량을계산한다 (TCS, ton/ha). C SOC,sp,i : 구획 i 내조사구에서토양유기탄소의탄소저장량 ; t C ha -1 C SOCsample,sp,i : 구획 i 내조사구에서 2mm 미만세토의탄소량 ; g C/100g BD sample,sp,i : 구획 i 내조사구에서토양 (2mm 이하 ) 의용적밀도 ; g cm -3 Dep sample,sp,i sp : 구획 i 내표본에서채취된토양시료깊이 ; cm : 구획 i 내 1, 2, 3, Pi 표본 i : 1, 2, 3, M 구획

69 8) 수확된목제품 : 구획 i에서벌채시 100년이상배출될것으로예상되는목제제품의탄소저장량 ; t C ha -1 : 구획 i에서벌채시목제제품의탄소저장량 ; t C ha -1 : 목제품등급에따라목재벌채로 5년내대기중으로배출되는목제품일부 : 목제품등급에따라목재벌채로 년사이에대기중으로배출될목 제품일부 ty : 목제품등급 (s) 제재목, (w) 나무기반패널, (oir) 다른산업용원목, (p) 종 이및판지, (o) 기타 I : 1, 2, 3, M 구획 : 구획 i 에서벌채시목제제품의탄소저장량 ; t C ha -1 : 구획 i 의총면적 ; ha : 목제품등급과수종 j에의해구획 i로부터추출된목재의재적 ; m 3 : 수종 j의목재밀도평균 ; t d.m. m -3 : 임목수종 j의바이오매스탄소일부 ; t C t -1 d.m. : 폐목재 (wood waste), 목제품등급에따라가공시즉시배출되는목재일부 j : 1, 2, 3, S 수종 ty : 목제품등급 (s) 제재목, (w) 나무기반패널, (oir) 다른산업용원목, (p) 종이및판지, (o) 기타

70 9) 바이오매스연소로부터온실가스배출 산림황폐화등의바이오매스연소는이산화탄소, 아산화질소, 메탄등의온실가스를 배출한다. 온실가스배출량산정과정은다음과같다. : 구획 i 에서벌채활동에의한바이오매스연소의온실가스배출량 ; tco 2 -e(co 2, CH 4, N 2 O) : 구획 i 에서연소된면적 ; ha : 구획 i 에서연소전지상부바이오매스의평균 ; tonnes d. m. ha -1 : 구획 i 에서연소요인 (IPCC, 2006 Table 2.6 기본값참고 ) : 온실가스 g의구획내배출계수 ; kg t -1 dry matter burnt (IPCC, 2006 Table 2.5 기본값참고 ) : 온실가스의온난화지수 (g); t CO 2 /t gas g (IPCC 기본값 CO 2 = 1; CH 4 = 21; N 2 O = 310) g i : 1, 2, 3 G 온실가스 : 1, 2, 3, M 구획 : 구획 i에서연소전지상부바이오매스의평균 ; tonnes d. m. ha -1 : 구획 i에서지상부바이오매스탄소저장량평균 ; t CO 2 -e ha -1 : 구획 i에서고사목탄소저장량평균 ; t CO 2 -e ha -1 : 구획 i에서낙엽층탄소저장량평균 ; t CO 2 -e ha -1 12/44 : CO 2 와 C의질량비 : 바이오매스탄소계수 ; t C t -1 d.m. i : 1, 2, 3, M 구획

71 바. 탄소저장량추정 연구사례로캄보디아캄풍톰, 프리비에지역산림에위와같은식을적용하여탄소 저장량을추정한결과는다음과같다 ( 표 3.16)( 표 3.17). < 표 3.16> 캄보디아캄풍톰지역의탄소저장량 탄소저장량 (t C/ha) 토지피복유형 임목 ( 지상부 + 지하부 ) 고사목낙엽층토양유기탄소합계 상록수림 기타산림 초지 ( 휴한림 ) 출처 : 산림청 (2013) < 표 3.17> 캄보디아프리비에지역의탄소저장량 탄소저장량 (t C/ha) 토지피복유형 임목 ( 지상부 + 지하부 ) 고사목낙엽층토양유기탄소합계 반상록수림 낙엽수림 습지 출처 : 산림청 (2013)

72 3.3 토지이용및산림탄소저장량예측 토지이용변화예측 가. 토지이용변화의개념과과정토지이용 (Land use) 은일정한물리적구조를구비한토지위에서일어나는인간의제반활동또는그활동을수용하기위한유형, 밀도, 용도와같은일정한이용형태를말한다 ( 박재길등, 2006). 이는간혹토지피복 (Land cover) 이라는용어와혼용되기도한다. 그러나토지피복은대체로토지이용의형태적이고가시적인분류만을뜻하는것으로, 주로식생의분포를나타낼때제한적으로사용한다 ( 이형동, 2004). 즉, 토지이용이라고표현할때는주로기능적인특성을강조하는반면, 토지피복은기능적인특성을고려하지않고물리적 형태적특성만을강조한다. 토지이용변화는이러한토지의이용형태가변화는것을말하며, 주로농지, 산지, 등의 비도시적토지이용 이주택, 상업시설, 공장등의 도시적토지이용 으로바뀌는양상으로나타난다. 이러한토지이용변화는도시화와불가분의관계를맺고있다. 즉, 도시화가진전됨에따라도시적토지이용수요가증가하고, 이는도시주변지역의농지나산지가도시용지로전환되는과정을수반한다. 토지이용변화는대개토지의물리적형상을변경하는토지개발을통해일어난다. 즉, 토지를구획 분합하고형질을변경하여건축이가능한토지로변경하는토지개발과정을거쳐도시주변지역의미개발지를도시용지로공급하게되며, 이과정이곧토지이용이변화하는과정이라고할수있다. 나. 토지이용현황파악미래토지이용전망을파악하기위해서는먼저현재대상지의현재토지이용현황및토지피복을파악하는것이요구되며, 일반적으로인공위성이나항공기등과같은원격탐사장비를통해획득된영상자료를이용하여지표면의상태를파악한다. 토지피복분류 (Land Cover Classification) 는원격탐사자료의가장대표적이고전형적인응용방법의하나로서, 숲, 초지, 콘크리트포장과같은지표면의물리적상황을분류한

73 것이다. 이같은토지피복지도는지표면의현재상황을가장잘반영하고있어현실 을반영한여러모델링의기초자료로활용되어정책수립의효율성 과학성을높이는 데많은기여를하고있다. 1) 토지피복분류체계영상분류는원격탐사분야에서가장보편화된분석중의하나로대상지를몇개의클래스로할당하는방법이다. 일반적으로각각의특성을묶는집단을클래스라고하며, 각클래스들은동일한집단내에서유사성을가질지라도어느정도편차는갖고있는것이특징이다. 한유형으로분류된클래스 (class) 내의다양한화소 (pixel) 들은다른클래스의화소들보다더큰유사성을갖고있으며, 이러한유사성을찾아내는과정은원격탐사분야에서중요한역할을한다. 예를들어, 물에대해분류하고싶다면물이반사하는파장대를값으로하는화소들의유사성을찾아내어분류가가능해진다. 물체는그종류및환경조건이다른경우, 전자기파의반사에있어서로다른특성을갖는다는원리를이용하여물체를식별하고그환경조건을파악할수있다. 전자기파는자외선, 가시광선, 적외선등으로구분이되며, 인간의육안으로식별할수없는분광파장대까지물체의식별에활용하기때문에보다더명확하게사물을구분할수있게된다. 위성영상을이용한원격탐사에서가장중요한것은각각의화소들중비슷한분광파장대값을갖는픽셀들끼리집단화시켜주는것이중요하다. 이러한화소값의유사성과차이점을찾아내는방법이바로영상분류 (Image Classification) 기법이다. 영상을분류하는방법은다양하나대표적으로무감독분류법 (Unsupervised Classification) 과감독분류법 (Supervised Classification), 그리고이 들을결합한혼성분류법 (Hybrid Supervised) 또는 Fuzzy Logic 을이용한분류법이 사용된다

74 2) 변화탐지기술 가 ) 변화탐지를위한시스템의고려사항토지피복은동적이고지속적으로변화되고있기때문에이를탐지하는것은단순하지않다. 먼저변화탐지를위해사용되는원격탐사데이터의제약조건들을충분히이해하고적용해야만원격탐사를이용한변화탐지를성공적으로수행할수있다. 일반적인원격탐사자료의제약조건은다음과같다. ü 다중시기원격탐사데이터로부터이상적인변화탐지결과를얻기위해서는주기해상도가일 정해야한다. Ÿ 하루중동일한시기에수집되어야한다 ( 태양고도각변화의영향을제거 ). Ÿ 일년중동일한시기에수집되어야한다 ( 태양광의계절적차이와식생의환경적인차 이를제거 ). ü 영상을정확하게공간적으로일치 (Registration) 시켜야하고, 이상적으로는다음과같은변수가일치하여야한다. Ÿ 동일한순간관찰영역 (Instantaneous Field of View) 를가지고있어야한다. ü 동일한센서의동일한밴드에서수집되어야하며, 여러날짜에수집된동일한센서의동일밴드데이터가가장좋은결과를나타낼수있다. ü 동일한방사 (Radiometric) 해상도로수집되어야하며방사해상도가다른영상을비교할경우낮은해상도의것을높은해상도로변화하여사용해야한다. 나 ) 변화탐지를위한환경적고려사항변화탐지를위해사용되는원격탐사데이터는대기상태, 토양습윤도등과같은환경적인영향을제가해야정확한탐지와분류가가능하다. (1) 대기상태 ü 원격탐사데이터수집을위한이상적인상태는구름이없고습도가낮은상태여야한다. ü 구름이 20% 이상을차지하고영상은분석이용이하지못하므로분석가는허용가능한구름의양을잘판단해야한다. ü 구름이직접대상물을가리지않는다고하여도그림자가크게영향을줄수있으며만약에두시기의영상중에대기의상태가급격하게변한영상이있다면이러한영향을제거해야한다

75 (2) 토양습윤도 ü 이상적인상태에서는토양의습윤도가동일해야한다. ü 기상데이터를먼저분석하여데이터가수집되기전에발생한강수량을추정한다. Ÿ 일부지역의습윤도가상이할경우 ( 국지적폭우등으로인한 ) 그지역을추출해내 야한다. 다 ) 변화탐지알고리즘대상지와영상의여러가지요인을통해적적한변화탐지알고리즘을선택해야한다. 일반적으로현재까지개발되어실제적으로사용되는변화탐지알고리즘은화상대차법 (Image Differencing), 비연산법 (Image Rationing), 분류비교법 (Classification Comparison), 변화벡터분석 (Change Vector Analysis) 등의방법으로구분할수 있다. 화상대차법과비연산법은비교적계산이간단하나다양한변화를설명하기어 렵다는단점이존재하며, 분류비교법은정확한토지이용분류가선행되어야한다는 한계점이있다. (1) 화상대차법 ü 화상대차법은하나의영상에서다른영상을빼는방법이다. 연산결과가양의값이나음의값을가지는경우는변화가생긴것이며 0인경우에는변화가없는경우다. ü 화소의값이 0에서 255까지분포하는경우 -255에서 255까지의연산결과값이생길수있다. ü 연산결과는일반적으로상수 C를더하여양의값으로변환을한다. 이러한과정은수학적으로식 1과같이표현된다. (1) x ijk = 화소값의변화량, DN ijk (1)= 시기 1 에서의화소값, DN ijk (2)= 시기 2 에서의화소값, c= 상수, i= 행번호, j= 열번호, k= 밴드번호 ü 화상대차법에서는히스토그램상에서변화된화소와변화되지않은화소를구분하는임 계값을결정하는것이중요하다

76 (2) 비연산법 ü 태양고도의계절에따른변화등촬영조건의변화는사물을정확하게구분하는능력을감소시킨다. ü 비연산법은환경에의한영향을줄이기때문에여러시기의영상분석에유용하다. ü 비연산법에서사용되는함수는식 2와같다. (2) r ijk = 비정규화된화소의변화값, DN ijk (1)= 시기 1 에서의화소값, DN ijk (2)= 시기 2 에서의화소값 ü 기본적으로, 토지피복이변화지않은화소는두시기동안동일한화소값을가지면연 산결과는 1 이된다. (3) 분류비교법 ü 변화탐지방법의하나로서로다른시기의영상을토지이용분류를하여비교하는방법이다. ü 선분류후비교법 (Post-Classification Comparison) Ÿ 독립적으로두개영상을분류한후변화를비교하는기법이다. Ÿ 이알고리즘은단순하게분석가에의해정의된항목끼리비교하고변화의면적을 나타낸다. Ÿ 시기 1 과시기 2 의분류결과를기록하여분석가는여러가지변화를행렬의형태 로보여주는변화도를만들수있다. Ÿ 두시기동안변화가발생한화소뿐아니라어떻게변화되었는지도알수있다. ü Spectral/Temporal Change Classification Ÿ 여러시기의영상을모두사용하여동시에분류하는방법이다. Ÿ 분석자는트레이닝지역의통계값에기초하여분류하는감독분류방법을택하거나 통계에기초하여비슷한것끼리군집화하는무감독분류방법을선택할수있다. (4) 변화벡터분석 ü 토지에변화가생기거나간섭이발생하면광학적인반응이바뀌게된다. ü Spectral Change Vector는변화가생긴시점으로의방향과양을설명하는벡터다 ( 그림 3.25)

77 ü 벡터의방향은변화의유형에대한정보를가지고있고이벡터가임계값을초 과했을때변화가발생한것으로판단한다. < 그림 3.25> CVA 방법의분석원리 3) Change Matrix 작성미래토지피복변화를예측하기위해서는과거와현재토지피복도를통해변화경향을파악하는것이중요하다. 이때사용되는것이 Change Matrix다. Change Matrix는시계열자료에서주로활용되며, 과거에각클래스로분류된결과들에해당하는픽셀들이현재의분류결과에서는어떠한클래스로할당되었는지를도출하여토지피복또는토지이용의변화를파악하는데유용하며 (Bell, 1974; Turner, 1987), 이를통해산림전용율을산출할수있다 ( 그림 3.26)( 표 3.18)( 표 3.19)

78 ( 가 ) 2003년토지피복 ( 나 ) 2013년토지피복 < 그림 3.26> 위성영상을이용한시계열영상자료의토지피복분류결과예시 < 표 3.18> 분류결과에대한 Change Matrix 예시 Year 2013 ( 단위 : ha) Class Evergreen Other forest Non-forest Evergreen 18,990 1,037 3, Other forest 3,430 1,194 3,263 Non-forest ,068 < 표 3.19> 대상지지역의클래스별산림전용율산출예시 대상지클래스별변화량 ( ) ( 단위 : ha) Class 변화량 % Evergreen 25,314 22,849-2, % Other forest 9,919 2,790-7, % Grassland - 5,086 5, % Non-forest 4,597 9,105 4, % 다. 토지이용전망방법론사회의변화경향을모의한각각의시나리오에는사회를변화시키는다양한근본적인요인들 (Driving Forces) 에대한시나리오별통일성 (Coherent) 있고일관성 (Consistent) 있는가정이존재하고있다. 우선, 미래토지이용변화전망을하기위해서는토지이용및피복변화를추종하는주요인자를선별하여분석해야한다. 토지이용및피복변화시나리오개발자들에의해주로선택되는변화유발인자는 < 표 3.20> 과같다

79 < 표 3.20> 정량화에사용되는주된토지이용및피복변화유발인자 구분인구경제기술및생물물리적특성기타사회적요소 변화유발인자이주 (Migration) 를포함하는인구도시 vs. 농촌인구평균개인소득바이오연료및식량요구량식량 / 곡물가격식량무역지가및농지크기 2) 곡물수확량시설접근성기후, 토질, 지형 거버넌스 2) 교육수준 2) 출처 : Lambin and Geist(2006) 주 : 1) 주로전지구토지이용및피복변화시나리오작성에사용되는인자 2) 주로지역및지방수준의시나리오작성에사용되는인자 * 나머지는스케일에상관없이사용되는인자들 선택된주요토지이용변화유발인자들에대해좀더상세한정성적인서술화작업을 거친후에, 이정성적인가정들을정량화할수있는모델을선택하여야한다. 여러 연구에서공간해상도와범위, 연구목적에따라다양하게사용된토지이용및피복 변화모델들이여러존재한다 ( 표 3.21)

80 < 표 3.21> 미래토지이용및피복변화모의모델유형및연구사례 구분설명연구사례 Solecki and Oliveri (2004) 규칙기반모형 (Rule-based model/ Cellular automata model) 셀룰라오토마타는임의의점에서임의의개체가셀공간에서주변의상태. 그리고정해진변이규칙에따라다음시점의상태로변화하는연산을반복적으로수행하는원리를통해토지이용및피복변화모의 Rounsevell et al. (2006) De Nijs et al.(2004) 경험적 / 통계적모형 (Empirical/ statistical model) 경제학자나자연과학자들이많이사용하는방법으로, 토지이용및피복변화유발인자와토지이용변화간의통계적인관계를테스트하여모델구축 De Koning et al. (1999) Verburg et al. (2002, 2006) 개별주체기반모형 (Agent-based model) 개별주체들 (agent: 사람, 가구, 기업등 ) 간의반응, 복잡한의사결정과정, 다양한확률적요소들로인해시스템내에서일어나는행위들을시뮬레이션하여토지이용및피복변화에대한시스템구척 Lambin and Geist (2006) 거시경제적모형 (Macro-economic model) 전체적으로나부분적으로거시경제의수식을이용하여토지이용의변화를계산하는모델로서, 공간적으로구체적인 (spatially explicit) 결과는잘나타내지못하는단점이있음. 보통의이윤극대화가정아래어떤지역의토지경영자가소유하고있는토지에대한최적토지이용배분문제를푸는접근법사용 Fischer and Sun (2001) van Meijl et al. (2006)

81 라. 전지구수준의토지이용변화전망 1) AIM 모델일본국립환경성의 AIM 모델에서토지이용변화를결정하는주요요소는인구증가, 섭식의변화에의한식량요구량이며, 이경제적인요소들의미래전망은 SRES 스토리라인에서서술한경제전망과일치하게정량화작업을하여토지이용변화를모의하였다. 이때사용된토지이용모델은 Purdue University에서개발한 Global Trade and Analysis(GTAP) 모델이다 (Masui et al., 2001). 이모델은토지분포가부문별로이윤을가장증대시키는방향으로이루어진다는가정아래토지이용변화전망이이루어진다. 이모델에서는경제환경을크게 10개의부문으로나누고, 세계를 17개지역으로나누었다. 그리고토지이용은 5개 ( 농작물경작지, 목초지, 산지, 바이오매스경작지, 기타 ) 로구분하였다. 2) IMAGE 모델 IMAGE 모형은토지이용변화의공간적분포까지예측하는모델로서, 기본적으로토지이용변화결정인자는지역의인간식량, 가축사료및목재들의소비량, 생산량, 무역교류량및지역기후및지형등이포함된다. IMAGE 모델은각미래기후변화예측스토리라인으로부터 GDP, 인구, 식량시스템의미래변화의특징을분류하고, 이를정량화하여토지이용모듈의입력자료로사용한다 ( 그림 3.27)( 그림 3.28)

82 출처 : Stregners et al.(2004) < 그림 3.27> IMAGE 2.2 모형의구조

83 출처 : Stregners et al.(2004) < 그림 3.28> IMAGE 모델이모의한주요인자정량화결과

84 마. 미래토지이용변화전망필수요소본격적으로미래토지이용변화전말을하기전에필수적으로선택및정의되어야하는세가지요소가있다 ( 그림 3.29). 첫째, 토지이용변화를결정하는주요인자의선택이다. 토지이용변화를유발하는여러인자들중에서주요인자를선택하여, 선택된인자를중심으로미래발전방향에따라그들이어떻게변화하는지에대한상세화, 지역화, 정량화작업을진행해야한다. 토지이용변화를유발하는인자는인구, 경제, 기술, 정책및법제, 문화적요소등여러가지가존재한다 (Lambin and Geist, 2006). 각국가와지역의특성에따라주요인자가다르지만, 일반적으로 1) 인구, 2) 사회 경제 문화, 3) 정책및법제, 4) 교통및에너지를토지이용을변화시키는주요인자로고려한다. 둘째, 앞단계에서선택된주요인자들의미래발전방향을제시할수있는미래시나리오를선택하는일이다. 대상지의미래시나리오를구축할때장기적인전지구수준의대표적인시나리오를고려한다면보다실현가능성이높은시나리오를구축할수있다. 마지막으로선택할요소는앞서선택된요소들을사용하여미래토지이용변화를전망할정량화모델을선택하는것이다. < 그림 3.29> 미래토지이용변화전망을위한필수결정요소

85 바. 미래토지이용변화전망절차대상지의미래시나리오를구축할때장기적인전지구수준의대표적인시나리오를고려한다면보다실현가능성이높은시나리오를구축할수있으며미래토지이용변화전망절차는다음과같이세단계로간단하게정리할수있다. 첫째, 전지구적인미래발전시나리오를참고하여, 선택된토지이용변화유발인자의미래발전방향 (Development pathway) 의상세화및지역화단계이다. 일반적으로 IPCC SRES 스토리라인과같은전지구적시나리오자체는토지이용변화에대한구체적인서술이부족하고전지구적인관점에서언급한것이많기때문에, 지역특징및지역도시계획이반영되도록고려하여다시상세히서술하는작업이필요하다. 둘째, 앞단계에서상세화및지역화된토지이용변화유발인자의정성적시나리오를정량화하는단계이다. 셋째, 앞단계에서정량화된토지이용변화인자들의시나리오를가지고미래의변화요구량과산정된변화요구량만큼토지이용변화패턴을모의하는단계이다. 전자는공간적인분석없이그총량적인부분을계산하는작업이고, 후자는공간적인토지이용의배치를모의하는작업이다. 시나리오에따른미래도시성장변화량을예측하는분석은과거의인구, GDP 등주요토지이용변화유발인자와과거도시성장변화량을통계적으로테스트하여경험적관계식을성립하고, 이관계가미래에도유지된다는가정아래, 전지구적인스토리라인에따른정량화된토지이용변화유발인자의미래시나리오를관계식에대입하여해당지역의미래토지이용변화량을예측한다. 이렇게산정된변화량을토이이용변화모델을사용하여변화유형모의를수행하는데, 이때시나리오별로정량화되어결정된성장계수와수정된입력값을이용하여모의를실시한다. 1) 시나리오별토지이용변화결정인자상세화및지역화이단계에서는전지구적인사회 경제개발시나리오를상세화및지역화하여토지이용변화결정인자들의미래발전방향시나리오를정성적으로작성하는단계이다. 이때기준 (baseline) 시나리오역할을하는 현상태유지 시나리오는미래에도현재와같은토지이용이일어난다고가정하기때문에별도의상세화및지역화작업은수행하지

86 않고나머지시나리오를대상으로상세화및지역화작업을수행하면된다. 본교제에서는두가지상이한전지구적시나리오 (A: 발전중심적시나리오, B: 환경중심적시나리오 ) 를기반으로, 대상지의토지이용변화를모의해보도록하였다. 본연구에서고려한시나리오 A는경제중심적이며지방화 지역화로발전이진행되는시나리오이며, B는환경중심적이며중앙집권적으로발전하는사회로정의하였다. 이렇게전지구수준에서포괄적으로서술하고있는스토리라인을좀더토지이용변화및공간계획의주제로초점을두고네가지토지이용변화결정인자별로시나리오별변화특징을상세히서술하면 < 표 3.22> 와같다. < 표 3.22> 시나리오에따른토지이용변화인자별특징상세화 토지이용변화결정인자 A 시나리오 시나리오상세화 B 시나리오 인구 Ÿ Ÿ Ÿ 지역사회및가족사회중심의사회로높은출산율시나리오중가장높은인구증가율도시에서비도시로인구가이동하는역도시화현상 Ÿ Ÿ Ÿ 경제성장, 여성의교육및사회참여증가, 수입격차의감소에의해낮은출산율및사망률낮은인구증가율 사회경제문화 Ÿ Ÿ Ÿ Ÿ 지역중심의다원화사회높은개인당소득제한적인지역간의교류지방특화도시수립등으로새로운일자리창출 Ÿ 지속가능한발전을위해높은사회의식을가진사회로발전 Ÿ 효율적인자원사용, 평등, 사회제도환경보호에가치를두는사회 정책및법체계 Ÿ Ÿ Ÿ Ÿ 환경보전보다는개발중심적사회유사지역지구중첩규제완화토지규제완화도시용지공급증가 Ÿ Ÿ Ÿ 환경중심으로강력한토지이용규제정부의환경의식및제도가강력함환경관리및보호에대한보조금및인센티브가높음 교통및에너지 Ÿ Ÿ Ÿ Ÿ 개인자동차사용거리증가지역자원중심화석연료중심지방도로 (road corridor) 성장 Ÿ Ÿ Ÿ Ÿ 청정기술의확산촉진화석연료및자원집약적인제품의가격은높은세금때문에매우증가대중교통중심개인자동차사용거리및빈도감소

87 여기서토지이용변화결정인자들은미래토지이용변화요구량및유형을결정하게된다. 그러므로시나리오별인자들의상세화된특징을다지역성장요구량, 지역성장유형, 토지이용규제로연결하여상세화하고, 선택된대상지의특징을반영하고조정하여정성적인시나리오를작성하면 < 표 3.23> 과같다. < 표 3.23> 시나리오별도시성장유형, 도로, 토지규제의변화의특징비교 특징현재의상황시나리오 A 시나리오 B 도시성장요구량 인구증가율감소로인해도시성장요구량이감소 Ÿ 인구증가율증가로인해도시성장요구량이높음 Ÿ 인구증가율감소로인해도시성장요구량이매우낮음 도시성장유형 비지적성장 Ÿ Ÿ Ÿ Ÿ 비지적성장외연적 (Edge) 성장의축소대도시주변성장축소지방도로중심도로성장 Ÿ Ÿ Ÿ Ÿ Ÿ Ÿ 외연적 (Edge) 성장압축 (Compact) 성장스마트 (Smart) 성장비지적성장의축소대도시주변성장촉진도로망중심성장감소 토지이용규제 엄격한기준으로토지이용규제 Ÿ Ÿ Ÿ Ÿ 개발제한구역완화유사지역지구중첩규제완화토지규제완화산지및농지의개발제한완화 Ÿ Ÿ 현재와비슷한수준으로엄격한토지이용규제광역농지축의중요성증가및녹지연계성강화 가 ) 시나리오 A (1) 개발요구량 < 표 3.23> 에서 A시나리오의경우인구는계속증가하는특징을보여준다. 또한, 사회는지방중심적으로사회가발전하기때문에, 일반적으로비도심지지역중심의개발요구량도증가할것으로예상할수있다. 비도심지지역의개발요구량이증가함에따라산지, 농지, 습지등의토지피복유형의변화량이증가하게될것이다

88 (2) 지역성장유형 A 시나리오는사회적으로지방중심적정책의지방특화발전을위해, 농 산촌의중심거점육성및개발을위해비도시지역으로많은인구가유입될것을가정하고있다. 이러한인구유입으로기존의도심지역보다비도시지역에서개발을통한토지피복및이용변화가클것으로예상된다. 따라서지방도로의포장률및도로확장공사가빈번히진행되면서지방도로의이동성및접근성이높아지게되고, 이에의한지방도로중심의성장유형이증가하게될것이다. (3) 토지이용규제 A 시나리오에서토지이용규제는환경을생각하는 B 시나리오에비해많이완화되어있는편이기때문에성장하는인구상주와산업유치를위해서용적률인센티브제공, 복합용도개발허용, 개발규제완화가비도시지역에서빈번하게일어나게될것이다. 또한, 새로운개발제한구역등의신설을제한하고, 기존지역 지구등의토지이용규제등도정기적으로재평가하여지속적으로정비하며, 유사지역 지구의중첩규제를완화하는사회로발전할전망이다. 따라서 A 시나리오의사회에서는대상지역의각종토지이용규제의개발가능정도를완화하고그범위가축소될것이다. 나 ) B 시나리오 (1) 개발요구량 B 시나리오는경제성장, 여성의교육및사회생활증대로인한낮은출산율을보이는사회이며, 이에따라낮은인구증가율을보인다. 그러므로 B 시나리오의미래사회는개발요구량도감소하여 A 사회보다훨씬낮은개발요구량을보이게된다. (2) 지역성장유형 B 사회의도시성장의가장큰특징은스마트성장, 압축적성장, 주변부성장이다. 이사회는화석연료의의존성을버리고온실가스감축정택을사용하는사회이기때문에, 개인자동차사용이줄어들고, 새로운중 소규모도시가생성되는것보다기존의대도시에효율적인대중교통시설로연결되어있는중간규모도시의성장이특징이다. 그러므로기존의대중교통축을따라도시의성장이일어나며비지적성장

89 (Leap Frog Sprawl) 의팽창은지양된다. 또한, 환경보전주의적생활태도와높은 에너지가격으로인해개인의자동차사용이줄어들기때문에, 기존의교통망에의한 지역개발은감소하는사회다. (3) 토지이용규제 B 시나리오에서토지이용규제는개발과성장을우선적으로고려하는 A 시나리오에비해환경보전을위한많은개발제한구역이설정될전망이다. 그러나현체제보다강력한토지이용규제는오히려합리적인지역발전에저해가될것이며, 이는시나리오의적합성을낮추는요인이될수있기때문에현재의개발제한구역을유지하며합리적으로관리하는것으로모의하였다 산림탄소저장량예측 REDD+ 사업에서토지이용에따른탄소저장량예측은 3.3.1장과같이미래의토지이용변화에대한정보를이용하여단위면적당탄소저장량을예측할수있다. 그러나이경우인위적교란에대한영향과산림생태계의특성을간과하여탄소저장량이산출되므로추정값의정확성이낮아질수있으며, 이를보완할수있는예측방법이필요하다. 산림의탄소저장량또는생장량변화는모델을통해서예측이가능하다. 모 델은탄소저장고종류, 저장고간탄소이동및속도, 구조적복잡성등이각기다르 게구조화되어있으며, 이로인해같은입력자료이더라도결과물이달라질수있 다. 입력자료로는산림조사자료, 생장자료, 산림재해및산림활동자료등이있 다. 모델은산불, 병충해등자연교란과인위적활동에따른탄소저장량변화에대한예측이가능하기때문에사업개발로인한미래의탄소저장량변화를추정하는데유용하다. 산림탄소저장량추정이가능한대표적인모델의특징을살펴보면다음과같다 ( 표 3.24). 한편, 모델은특정지역, 또는국가자료를토대로개발되었기때문에적용하 고자하는대상지의특성을제대로반영하지못할가능성이있다. 따라서모델이용

90 자체에제약이있을수있다 ( 이아름등, 2010). 특히, REDD+ 사업이시행되는개발도상국의경우입력자료가빈약하기때문에모델을이용해탄소저장량을예측하는것은한계가있다. 따라서향후모델을활용하여탄소저장량을예측하기위해서는국가차원의지속적인자료구축이필요할것으로보인다. < 표 3.24> 산림탄소모델의종류와특징 모델명특징주요입력자료주요출력자료적용 바이오매스식 임목변수를이용해바이오매스, 토양탄소량을예측 임목변수 -DBH - 수고 - 면적 - 바이오매스 kg/ 개체목 - 총지상부바이오매스와비하부바이오매스 /ha - 산림벌채방지사업 - 신규조림, 목제품생산 PROCOMAP 사업수준의탄소저장량을예측가능 - 면적 - 기준년도의식생탄소저장량과식재율 - 바이오매스와토양의평균연간증가 - 총탄소량 /ha - 총사업면적 - 바이오매스와토양탄소량 - 산림벌채방지사업 - 신규조림, 재조림 CO 2 FIX 단일또는복합수종, 이령림등에서의탄소변화모의 - 탄소함량 - 목재밀도 - 초기탄소 - 수확표 - 온도 - 강수량 - 생장기간 - 탄소량 - 총바이오매스와토양탄소 - 지상부바이오매스와지하부바이오매스, 고사목, 낙엽층과토양유기탄소량 - 조림사업 - 선택된수종의산림사업에서의탄소저장량예측 CENTURY 장기간동안의 C, N, P 와 S 등의변화모의 - 평균온도 - 식물의질소, 인과황의함량 - 총강수량 - 토성 - 총탄소량 - 토양수분변화 - 상업적곡물수확량 - 총건물질 - 산림, 초지, 사바나와경작지사업 - 사업, 지역또는국가수준의사업에적용가능 출처 : Ravindranath and Ostwald(2008)

91 3.4 기준선설정과탄소감축잠재량측정 기준선설정 기준선 (RL: Reference level) 은현재배출되는온실가스가미래에도그대로배출되는상황을가리킨다. 달리표현하면, REDD+ 사업을하지않았을때발생하는미래의온실가스배출량을의미하는것이다. < 그림 3.30> 의검은실선으로표시한것이기준선이며, 미래의온실가스배출을예측하여수치화해야하는부분이 REDD+ 의기준선의특징이다. 기준선은 REL(Reference Emission Level) 로도불리우는데, REL은 REDD에대응되는개념이고기준선은 REDD+ 와대응되는개념이다. REDD가 REDD+ 로산림탄소상쇄사업의범위내지대상이확장되면서기존 REL도확장된부분에대하여기준을제공해야하는필요성이생겼다. REL에그확장된기준을더한것이바로기준선인것이다 (LEAF, 2011; Hirata et al., 2012). 이와같은맥락이있음에도불구하고 REL과 RL이혼용되는이유는 REDD+ 개념이확장되는속도에비해실제로 REDD+ 가실행되는속도가느리기때문으로볼수있다. REDD가 REDD+ 로확장되기전에 RED로부터확장되어오면서 RED에서는산림전용만산림탄소상쇄사업의대상이되었던반면, REDD는산림황폐화를추가적으로포함함에도불구하고산림황폐화를정의하는것조차힘든것이현실이다 ( 김오석, 2013). 요약하면, REL보다는 RL이더포괄적인개념이기때문에이를이용하는것이편리하기는하나, REDD+ 에서 + 부분이없는사업을수행할때는 REL이라표현해도틀리다고할수는없다. 한편, 추가성 (additionality) 은온실가스배출이탄소상쇄사업의개입으로평소때의배출량보다성공적으로적어진다면, 그감축된배출량만큼기후변화완화에추가적으로기여한다는사실에입각하여생성된개념으로실제로는탄소상쇄사업으로인한온실가스배출감축량을의미한다. 이는기후변화완화를목적으로하는 A/R CDM 또는 REDD+ 와같이산림을기반으로탄소상쇄사업의사업성또는기후변화완화정도를가늠하는데있어가장중심이되는개념이다. 다음에설명할개념인기준선과측정, 보고, 검증은 REDD+ 사업의추가성을증명하는데있어필수불가결하다

92 < 그림 3.30> 추가성, 기준선, 및측정, 보고, 검증간의관계 탄소감축잠재량 REDD+ 로발생하는탄소감축잠재량은앞서 3.2와 3.3을바탕으로제시된기준선과토지이용및탄소저장량예측을통해파악할수있다. 요약하면위성영상을기반으로분류된토지피복자료와면적자료를바탕으로현지조사를실시하고대상지의탄소저장량을파악한다. 이를기반으로과거및미래의토지이용에따른대상지탄소저장량을파악하고기준선설정을통해탄소감축잠재량을구할수있다 MRV(Measuring, Reporting, Verifying) 계획수립 국가차원에서측정, 보고, 검증 (MRV) 을수행할경우, 법률등을정비하여지속적으로관리할수있도록한다. 또한측정, 보고, 검증주체가국가기관인지국내외연구기관인지, NGO 인력및원주민인지고려되어야한다 ( 그림 3.31)

93 출처 : UN-REDD < 그림 3.31> ALU(Agriculture and Land Use) Tool 예시 REDD+ 사업수행으로생겨난온실가스흡수증가량 ( 배출감소량 ) 을구체적으로정량화하여기록하는것을측정이라고한다. 산림탄소의측정은 REDD+ 시행에있어서필수적이며, 사업특성에따라탄소저장고를선별하여각저장고의탄소저장량을산정해야한다. 보고는계산된탄소배출량과감축량, 계산방법, 절차그리고현재와미래전망등에대한정보를규정된보고지침과형식절차에따라작성하여보고하는것을말한다. 기후변화협약에의하면 보고 에관한형식은정해진바는없지만검증에필요한모든정보를담고있어야하며투명성 (Transparency), 일관성 (Consistency), 비교성 (Comparability), 완전성 (Completeness), 정확성 (Accuracy) 등의 5가지원칙을준수해야한다고명시하고있다. 검증은객관적이고실질적인증거를통해지정된요구조건의이행과충족을 확인하는과정을말한다 (Hirata, 2012). 설정한기준수준과토지이용및피복변화 분석자료를더하여정확도를검증한다. 정확도검증구조는활동자료와배출계수이다. 활동자료란, 2006 가이드라인에기술된원문을인용하면 Quantitative] information on the extent to which a human activity takes place 이다 (IPCC,

94 2006). 정확도검증의첫번째요소인활동자료는 REDD+ 에서산림전용이나산림황폐화의면적정보등이대표적이다. 이외에도토지이용및피복지도 < 그림 3.32> 는사업활동을이행하는데있어필요할지도모를화석연료기반이동수단의이동거리도활동자료에포함되며 REDD+ 사업이행을설계할때빠짐없이고려되어야한다. 출처 : Kim(2010) < 그림 3.32> 토지이용변화 두번째요소인배출요소는단위인간활동당배출하는온실가스량을말한다 ( 김오석, 2013). 생산된가스를다른지역으로옮길때이동수단에의해배출한온실가스도이에포함되며 REDD+ 와관련이있는사례를살펴보면, 화전을통해산림을개간지로전용할경우를생각해볼수있는데산림이산불에의해연소되면서온실가스를배출할때, 그온실가스배출량을측정한자료가배출요소가되는것이다. 에 너지분야에서의연료소비량이활동자료가되고, 소비된연료의단위당 CO 2 방출량 이배출계수가된다

95 검증의방법에는 ROC (Relative Operation Characteristic: 수신자조작특성 ), 성능지수 (Figure of Merit), 다중해상분석 (Multiple resolution analysis) 등이있다. ROC 는참조지도와이행가능성지도를비교하여이행가능성지도의예측정확성평가를한다. 이측정은토지이용과피복변화에대한정확성검증에사용된다. 이방법에서는 AUROC (The area under ROC curve) 즉, ROC 곡선아래에면적이 1에가까울수록정확도가높다는것을의미한다 ( 송상욱, 2009)( 그림 3.33). 출처 : 송상욱 (2009) < 그림 3.33> ROC(Receiver Operation Characteristic) 곡선 두번째방법인성능지수 (Figure of Merit) 는토지피복도를중첩시켜예측된토지 사용및피복변화와의예측정확성을평가한다 ( 그림 3.34). 출처 : Kim(2010) < 그림 3.34> 2000 년에예측된피복변화와실제관찰된변화를중첩시킨성능지수지도

96 성능지수의여러방법중로지스틱회귀분석, 실험적빈도, Multilayer Preceptron (MLP) 순으로정확도가높다 ( 표 3.25). 세번째방법인다중해상분석 (Multiple resolution analysis) 은참조토지이용및피복변화가예측된것과얼마나공간적으로가까운가에대해평가한다. 예를들어, 산림지역와비산림지역의픽셀의비율을계산하면서처음 20m의해상도에서해상도를조절하면서인간행위에의한경관모델의정확도검증을한다 (Pontius Jr. et al., 2007). 다중해상분석의여러방법중로지스틱회귀분석, Multilayer Perceptron(MLP), 실증적빈도의순으로정확도가높다 ( 표 3.25)( 그림 3.35). < 표 3.25> 성능지수와다중해상분석에서로지스틱회귀분석, 실험적빈도, MLP 의정확도분석 성능지수 실험적빈도 6.62 % 2.4~4.8km 로지스틱회귀분석 8.0 % 1.2~2.4km MLP 6.57 % about 2.4km 해상도 출처 : Kim(2010) 출처 : Kim(2010) < 그림 3.35> 다중영상분석

97 또한, < 그림 3.36> 은 X 축 (7 개의플롯에서전체지역에대한산림황폐화지역의비율 (%) 과 Y 축 ( 예측된탄소방출량 ) 을나타냄으로써, 배출요소 (EF) 와활동자료 (AD) 를통 한정확도검증을나타낸다. 출처 : Gutierrez-velez and Pontius(2012) < 그림 3.36> 산림황폐화로인한탄소방출량정확도검증 한편, 2013년바르샤바에서개최된유엔기후변화협약제19차당사국총회에서는 바르샤바 REDD+ 프레임워크 (WRF, Warsaw REDD+ Framework) 의채택을통해 REDD+ 매커니즘의구조적인체계를구축하고있다. 특히, MRV와관련하여합의된주요내용은 < 표 3.26> 과같다

98 < 표 3.26> 바르샤바 REDD+ 프레임워크 의 MRV 지침주요내용 이슈 MRV 주요내용 Ÿ MRV 지침은공통지침, 결과기반활동의보상을위한 MRV 관련지침및범주, 기술평가, 시장기반접근법연계조항으로구성됨. Ÿ 공통지침은 REDD+ 활동으로발생하는인위적인산림배출원의배출과흡수원의흡수, 산림탄소축적, 산림탄소축적및산림면적의면화에대한 MRV를다룸. Ÿ 결과기반활동의지원을받고자하는개도국은자발적으로본결정문부속서에제시된기술부록 (technical annex) 을제공해야함. Ÿ 기술평가팀은 LULUCF 전문가 2명 ( 선진국및개도국각 1명 ) 으로구성되며다음의항목을평가하고기술보고서를작성해야함. - REL/RL 설정과 REDD+ 활동결과산정에활용된방법론, 정의, 포괄성및제공된정보의일관성 - 기술부록에제공된자료와정보의투명성, 일관성, 완전성및정확성 - 결정문지침에따른기술부록제공 - 결과는정확해야함 Ÿ 시장기반접근법과의연계를위하여결과기반의활동들을보다특정한방법으로검증할수있음. 출처 : 김래현과배재수 (2014)

99 참고문헌 국립산림과학원 산림바이오매스및토양탄소조사 분석표준. pp. 73. 국립산림과학원 교토의정서대응산림탄소계정기반구축연구. 국립산림과학원연구보고서. pp 국립산림과학원 Post-2012 대응산림부문온실가스인벤토리및탄소계정체계개발 [ 별책 1]. 산림청. pp 국립산림과학원 열대림 REDD+ 사업대상지산림탄소조사사용자매뉴얼. pp. 11. 김래현, 배재수 바르샤바 REDD+ 프레임워크 : 전망과대응. 국립산림과학원국제산림정책토픽제1호. pp. 19. 김문일, 이우균, 남기준, Yu Hangnan 미래기후변화시나리오에따른우리나라소나무의탄소저장량및흡수량추정. 한국산림휴양학회학술발표회자료집. pp 김소라, 오수현, 이우균 MC1, VISIT모델과 MODIS영상으로부터추정된연간NPP변화비교. 산림과학공동학술대회. 김소라, 이우균, 송철철, 김태민 정밀임상도제작을위한분할영상기반임상구획및분류. 한국임학회정기학술연구발표회. 김영섭, 서애숙, 조명희 원격탐사개론. 동화기술교역. pp 김오석 저탄소도시를지향하며 -ICLEI 규약의한계성분석-. 대한지리학회지 48(1) : 박라나, 이동근, 신지성 국가온실가스인벤토리활동자료개선 개발방안연구. 통계개발원. pp. 45. 박재길, 박은관, 박세훈, 조춘만, 안용진, 오기현 도시관리계획의토지이용관리기능제고방안 토지개발용도및밀도관리를중심으로. 국토연구원. pp 산림청. 2010b. 산림임업용어사전. pp 손영모, 이경학, 김래현, 표정기, 박인협, 손요환, 이영진, 김춘식 산림온실가스인벤토리를위한주요수종별탄소배출계수. 국립산림과학원. pp 송상욱 Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve를이용한민감도와특이도측정. 가정의학회지 30 :

100 윤정호, 이우균, 이종수, 정재서, 김상우, 곽두안 원격탐사 (Remote Sensing) 깁버의원리및활용 위성영상처리, 분석및응용을중심으로 -. 생명자원연구 11 : 이경학, 손영모, 서정호, 김래현 산림부문온실가스흡수원 배출원인벤토리평가. 국립산림과학원. pp 이아름, 이궁, 손요환, 김래현, 김춘식, 박관수, 이경학, 이명종 해외산림토양탄소모델분석을통한한국형모델개발방안연구. 한국임학회지 99(6) : 이우균, 손요환, 양승룡, 서정호 개도국탄소흡수원분야기후변화대응역량강화를위한국제협력사업확대방안연구보고서. 산림청. pp 이형동 GIS와 RS를활용한토지이용변화분석 : 고양시택지개발을사례로. 경희대학교석사학위논문 Angelsen, A Moving ahead with REDD: Issues, options and implications. CIFOR. pp Bell, E.J Markov analysis of land use change: Application of stochastic processes to remotely sensed data. Socio-Economic Planning Sciences 8(6): Bosques Amazónicos S.A.C REDD project in Brazil nut concessions in Madre De Dios. Verified Carbon Standard. pp Böttcher,H., Eisbrenner, K., Fritz, S., Kindermann, G., Kraxner, F., McCallum, I and Obersteiner, M An assessment of monitoring requirements and costs of 'Reduced Emissions from Deforestation and Degradation'. Carbon balance and Management. Calmel, M., Martinet, A., Grondard, N., Dufour, T., Rageade, M and Ferté-Devin, A REDD+ at project scale : evaluation and development guide. ONF International. pp Colwell, R.N Manual of Photographic Interpretation, Falls Church, VA: American Society for Photogrammetry and Remote Sensing. American society of Photogrammetry. pp Conservation International Japan Report on Feasibility Study for REDD+ in

101 Prey Long Area, Cambodia. pp. 19. DeFries, R., Achard, F., Brown, S., Herold, M., Murdiyarso, D., Schlamadinger, B and De Souza, Jr. C Earth observations for estimating greenhouse gas emissions from deforestation in developing countries. Environmental Science & Policy 10 : De Koning, G.H.J., Verburg, P.H., Veldkamp, A and Fresco, L.O Multi-scale modelling of land use change dynamics in Ecuador. Agricultural Systems 61(2): De Nijs, T.C.M., de Niet, R and Crommentuijn, L Constructing land-use maps of the Netherlands in Journal of Environmental Management 72: Ecometrica Western Siempang forest carbon project pilot of carbon stocks and project feasibility. pp. 23. Ecosystem Marketplace State of the Forest Carbon Markets Forest Trends. pp. 93. Fischer, G and Sun, L.X Model based analysis of future land-use development in China. Agriculture, Ecosystems and Environment 85: Freese, F Elementary forest sampling. USDA Agricultural Handbook No pp. 95. GOFC-GOLD A sourcebook of methods and procedures for monitoring and reporting anthropogenic greenhouse gas emissions and removals caused by deforestation, gains and losses of carbon stocks in forests remaining forests, and deforestation. pp Gutierrez-velez and Robert jr Influence of carbon mapping and land change modelling on the prediction of carbon emissions from deforestation, Environmental Conservation, 39(4) : Herold, M., Sambale, J. and C. Schmullius Report of the 3rd Land Cover Implementation Team meeting as part of the GOFC-GOLD Symposium on Forest and Land Cover Observations. GOFC-GOLD. Jena. pp

102 Hirata, Y., Takao, G., Sato, T., Toriyama, J REDD-plus Cookbook. REDD Research and Development Center, Forestry and Forest Products Research Institute Japan. pp Inoue, Y., Qi, J., Olioso, A., Kiyono, Y., Horie, T., Asai, H. Saito, K., Ochiai, Y and Douangsavanh, L Traceability of slash and burn land use history using optical satellite sensor imagery: a basis for chronosequential assessment of ecosystem carbon stock in Laos. International Journal of Remote Sensing 28(24) : IPCC Good Practice Guidance for Land Use, Land-Use Change and Forestry. IPCC National Greenhouse Gas Inventories Programme and Institute for Global Environmental Strategies, Japan. pp IPCC IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. IPCC National Greenhouse Gas Inventories Programme and Institute for Global Environmental Strategies, Japan. pp IPCC Climate Change 2007: Synthesis Report. Intergovernmental Panel on Climate Change Fourth Assessment Report. Cambridge University Press, Cambridge, U.K. Kim, O.S An Assessment of Deforestation Models for Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD). Transactions in GIS 14(5) : Kurz, W. A. Apps, M.J Developing Canada's National Forest Carbon Monitoring, Accounting and Reporting System to Meet the Reporting Requirements of the Kyoto Protocol. Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change 11(1) : Kwak D.A., Lee, W.K., Lee. J.H., Biging G.S. Gong P Detection of individual trees and estimation of tree height using LiDAR data. Journal of Forest Research 12 : Lambin, E.F and Geist, H.J Land Use and Cover Change: Local Processes and Global Impacts. Springer. Berlin, Heidelberg, New York. pp LEAF Road to REDDiness Making RELs Work Workshop Proceedings. pp

103 22. Lucas, R. M., Cronin, N., Lee, A., Moghaddam, M., Witte, C and Tickle, P Empirical relationships between AIRSAR backscatter and LiDAR-derived forest biomass, Queensland, Australia. Remote Sensing of Environment 100(3) : Masui, T., Tsuchida, K., Matsuoka, Y and Morita T Integration of computable general equilibrium model and end-use model for sewage sludge management. Environmental Systems Research 29 : McFarland, B., Eaton, J., Freitas, P., Sales, N and Rosa, W The purus project : A tropical forest conservation project in acre, brazil. Voluntary Carbon Standard. pp Pearson T, Walker S and Brown S Source book for land use, land-use change and forestry projects. BioCarbon Fund and Winrock International. pp. 64. Plant Environmental Intelligence Florestal Santa Maria project(fsm-redd Project). Verified Carbon Standard. pp Ravindranath N.H and Ostwald M Carbon inventory methods : handbook for greenhouse gas inventory, carbon mitigation and roundwood production projects. Springer. pp Pontius Jr. R.G., Walker, R., Yao-Kumah, R., Arima, E., Aldrich, S., Caldas, M and Vergara, D Accuracy Assessment for a Simulation Model of Amazonian Deforestation. Annals of the Association of American Geographers 97(4) : Rounsevell, M.D.A., Reginster, I., Araujo, M.B., Carter, T.R., Dendoncker, N., Ewert, F., House, J.I., Kankaanpaa, S., Leemans, R., Metzger, M.J., Schmit, C., Smith, P and Tuck, G A coherent set of future land-use change scenarios for Europe. Agriculture, Ecosystems and Environment 114(1) : Seifert-Granzin, J Building forest carbon projects : REDD guidance. Forest Trend. pp

104 Shimada, M Ortho-rectification and slope correction of SAR data using DEM and its accuracy evaluation. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 3(4) : Shoch, D. Eaton, J and Settelmyer, S Project developer's guidebook to VCS REDD methodologies. Conservation International. pp. 97. Solecki, W.D and Olivieri. C Downscaling climate change scenarios in an urban land-use change model. Journal of Environmental Management 72 : Stern, N The Economics of Climate Change. Cambridge University Press, pp Stranger, B., Leemans, R., Eickhout, B., de Vries, B and Bouwman, L The land-use projections and resulting emissions in the IPCC SRES scenarios as simulated by the IMAGE 2.2 model. GeoJournal 61 : Terra Global Capital Reduced emissions from deforestation and degradation in community forests : oddar meanchey, cambodia. Verified Carbon Standard. pp Thomas M.L and Ralph, W.K Remote Sensing and Image Interpretation 4th Edition. John Wiley & Sons, Inc. pp Pearson, T.R.H and Brown, S.L Measurement guidelines for the sequestration of forest carbon. USDA Forest Service. pp. 47. Turner, M.G Spatial simulation of land-scape changes in Georgia: A comparison of three transition models. Landscape Ecology 1 : UN Kyoto Protocol to the United Nations Framework Convention on Climate Change. pp. 20. UNFCCC Executive board of the clean development mechanism forty-second meeting. CDM-EB-42. pp. 35. UNFCCC Decision 4/CP. 15. Monitoring guidance for activities relating to reducing emissions from deforestation and forest degradation and the role of conservation, sustainable management of forests and enhancement of forest

105 carbon stocks in developing countries. FCCC/CP/2009/11/Add.1. pp UN-REDD National Forest Monitoring Systems: Monitoring and Measurement, Reporting and Verification (M & MRV) in the context of REDD+ Activities. FAO, UNDP, UNEP. pp. 34. Van Meijl, H., van Rheenen, T., Tabeau, A and Eickhout, B The impact of different policy environments on agricultural land use in Europe. Agriculture, Ecosystems and Environment 114 : Verburg. P.H., Soepboer, W., Veldkamp, A., Limpiada, R., Espaldon, V and Mastura, S.S.A Modeling the spatial dynamics of regional land use: the CLUE-S model. Environmental Management 30(3) : Verified Carbon Standard Approved VCS methodology VM0007. Verified Carbon Standard. pp. 25. Walker, W Field guide for forest biomass and carbon estimation. Woods Hole Research Center. pp

106 부록 1 약어정리 A/R CDM Afforestation/Reforestation Clean Development Mechanism 탄소배출권조림 ( 신규조림 / 재조림청정개발체제 ) Accuracy Active Sensor ADB 정확도 능동 ( 형 ) 센서 Asian Development Bank 아시아개발은행 Additionality AFDB 추가성 African Development Bank 아프리카개발은행 Afforestation AFOLU 신규조림 Agriculture, Forestry and Other Land Use 농림업및기타토지이용 AGB Above Ground Biomass 지상부바이오매스 Agent AIF 개별주체 Agence Intergouvernementale de la Francophonie 불어사용국가연합체 Amendment Annex I Annex II AOSIS 개정 부속서 I 국가 부속서 II 국가 Alliance of Small Island States 군소도서국가연합체 APD Avoiding Planned Deforestation 계획적산림전용방지 ARR Afforestation, Reforestation and Revegetation 신규조림, 재조림및재녹화

107 AUDD AWG-LCA Avoiding Unplanned Deforestation and Degradation 비계획적산림전용과산림황폐화방지 Ad hoc Working Group on Long-term Cooperative Action under the Convention 선진국 - 개도국장기협력을내용으로하는협상작업반 Backscattering Coefficient Base Year Baseline BAU 후방산란계수 기준년도 기준선 Business-As-Usual 현상태유지 BEF Biomass Expansion Factor 바이오매스확장계수 BGB Below Ground Biomass 지하부바이오매스 Bioenergy Biomass Biosphere BNDES 바이오에너지 바이오매스 생물권 Brazilian Development Bank (Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social) 브라질개발은행 Bottom-Up 상향식 ( 아래로부터위로 ) BRIC 브릭 ( 브라질, 러시아, 인도, 중국의신흥경제 4 국을일컫는경제용어 ) CACAM Central Asia, Caucasus, Albania and Moldova 중앙아시아, 카프카스, 알바니아, 몰도바의연합체 Carbon Credit Carbon Cycle Carbon Footprint Carbon Market 탄소배출권탄소순환탄소발자국탄소시장

108 Carbon Neutral Carbon Offset Carbon Pool Carbon Sequestration Carbon Sink Carbon Source CCBA 탄소중립 탄소상쇄 탄소저장고 탄소흡수 탄소흡수원 탄소배출원 Climate, Community and Biodiversity Alliance 기후 지역사회. 생물다양성동맹 CCX Chicago Climate Exchange 시카고기후거래소 CDM Clean Development Mechanism 청정개발체제 CH 4 Climate Change Climate Change Adaptation Climate Change Mitigation Climate Scenario Community Forestry Conservativeness Consistency COP 메탄 기후변화 기후변화적응 기후변화완화 기후시나리오 공동체임업 보수성 일관성 Conference of the Parties 당사국 Crown-Cover CSR 수관 Corporate Social Responsibility 기업의사회적책임 CV Coefficient of Variation 변이계수

109 DBH Diameter at Breast Height 흉고직경 Dead Wood Decay Class Deforestation DEM 고사목 부후단계 산림전용 Digital Elevation Model 수치표고모델 Desertification Deviation Driving Force D R S Ecosystem Service EIG 사막화 편차 기저요인 Diffuse Reflectance Spectroscopy 확산반사율분광학 생태계서비스 Environmental Integrity Group 한국, 멕시코, 스위스, 모나코, 리히텐슈타인 5 개국으로구성된기후변화협약관련협상연합체 Emission Factor Environmental Assesment Impact 배출계수 환경영향평가 Error Matrix EU EU-ETS 오차행렬 European Union 유럽연합 European Union-Emissions Trading System 유럽연합배출권거래제도 Evergreen FAO 상록수 Food and Agriculture Organization of the United Nations 국제연합식량농업기구 FCPF Forest Carbon Partnership Facility 산림탄소협력기구 Feasibility Study 사업타당성분석

110 FFPRI Forestry and Forest Products Research Institute 일본산림종합연구소 Figure of Merit FORDA 성능지수 Forestry Research and Development Agency 인도네시아산림부 Forest Carbon Stock Forest Degradation 산림탄소저장량 산림황폐화 Forest Community Dependent 산림의존적공동체 Forest Management Forest 산림경영 산림 G-77 Group of 77 국제연합내의개발도상국연합체 Gain-Loss Method GCF 획득 - 손실방법 Green Climate Fund 녹색기후기금 GCP Ground Control Point 지상기준점 GEF Global Environment Facility 지구환경기구 Geometric Correction GHG 기하보정 Greenhouse Gas 온실가스 Governance GPG 거버넌스 Good Practice Guidance 우수실행지침 GPS Global Positioning System 글로벌포지셔닝시스템

111 HWP Harvested Wood Product 목제품 IEA International Energy Agency 국제에너지기구 IFCI International Forest Carbon Initiative 호주국제산림탄소기구 IFM Improved Forest Management 친환경산림경영 Image Classification Interpolation IPCC 영상분류 보간 Intergovernmental Panel on Climate Change 기후변화에관한정부간패널 IPCC GL Intergovernmental Panel on Climate Change Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories 기후변화에관한정부간패널의국가온실가스인벤토리구축가이드라인 IRR Internal Rate of Return 내부수익률 ISO International Standardization Organization 국제표준화기구 JI Joint Implementation 공동이행제도 JICA Japan International Cooperation Agency 일본국제협력기구 Kappa Coefficient KOICA 카파계수 Korea International Cooperation Agency 한국국제협력단 Kyoto Compliance Market Kyoto Protocol Land Cover 교토의정서준수시장 교토의정서 토지피복

112 Land Cover Classification Land Use Landsat Leakage Least Developed Country LiDAR 토지피복분류 토지이용 미항공우주국 (NASA) 의지상관측위성 탄소누출 저개발국가 Light Detection And Ranging 라이다 Litter Livestock Stocking Rate LULUCF 낙엽층 가축비축율 Land Use, Land use Change and Forestry 토지이용및토지이용변화와산림 Mangrove M a x im u m - L ik e lih o o d C lassification 맹그로브 최대우도분류기법 Methodology 방법론 M inim um Classification Distance 최단거리분류기법 Montreal Protocol MRV 몬트리올의정서 Measurement, Reporting and Verification 측정, 보고, 검증 Multi-Donor Trust Fund Nested Plot NFI 다자신탁기금 중첩조사구 National Forest Inventory 국가산림조사 NGO Nongovernmental Organization 비정부기구 Non-Kyoto Market Compliance 교토의정서비준수시장

113 NPV Net Present Value 순현재가치 NSW GGAS New South Wales Greenhouse Gas Reduction Scheme 뉴사우스웨일즈온실감축제도 ODA Official Development Assistance 공적개발원조 Open Forest Optical Sensor Ortho-Rectification Party PDD Peatland Permanence Permanent Sample Plot PIN 소림 광학센서 정사보정 당사국 Project Design Document 사업계획서 이탄지 영속성 영구표본조사구 Plan Idea Note 사업계획노트 Plotless Method POA 무표본점법 Programme of Activity CDM 하에서개발된온실가스감축프로그램 PPP Public-Private Partnership 공공 민간파트너쉽 PRA Participatory Rural Appraisal 참여에의한촌락 ( 빈곤 ) 평가 Producer Accuracy Project Activity Project Activity Project Crediting Period Public Fund 제작자정확도사업활동사업활동배출권기간공공기금

114 QA Quality Assurance 품질보증 QC Quality Control 품질관리 Radiometric Correction Radiometric Resolution Random Sampling Ratification RED 방사보정 방사해상도, 복사해상도 무작위추출 비준 Reducing Emissions from Deforestation 산림전용방지를통한온실가스감축체제 REDD Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation 산림전용및산림황폐화방지를통한온실가스감축체제 REDD+ Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation and the role of conservation, sustainable management of forests and enhancement of forest carbon stocks 산림전용및산림황폐화방지, 보존, 지속가능한산림경영, 산림탄소증진을통한온실가스감축체제 Reference Period Reference Region Reforestation REL 기준기간 기준지역 재조림 Reference Emission Level 배출기준선 Revegetation RGGI 재녹화 Regional Greenhouse Gas Initiative 지역온실가스기구 RL Reference Level 배출기준선 ROC Relative Operation Characteristic 수신자조작특성

115 RS Sapling SAR Remote Sensing 원격탐사 묘목 Synthetic Aperture Radar 합성개구레이더 SBC Segment Based Classification 분할기반영상분류기법 SBSTA Subsidiary Body for Scientific and Technological Advice 과학기술자문부속기구 Scope Secondary Forest Secretariat Segmentation SFM 범위 이차림 사무국 분할기법 Sustainable Forest Management 지속가능한산림경영 Single Plot Soil Organic Carbon Spatial Resolution Spectral Resolution Spectrometer Stock-Difference/Change Method 단일조사구토양유기물공간해상도분광해상도, 파장해상도분광반사측정기축적량변화방법 Stratification Supervised Classification Systematic Sampling Temporal Resolution Temporary Sample Plot Top Diameter 계층화감독분류계통추출법시간해상도, 주기해상도임시표본조사구말구직경

116 Top-Down Total Accuracy Transaction Cost Transparency TWG-F&E 하향식 전체정확도 거래비용 투명성 Technical Working Group on Forestry and Environment Project 임업및환경에관한기술실무그룹 Umbrella Group 상부연합체 ( 미국, 캐나다, 일본, 호주, 뉴질랜드, 노르웨이, 아이슬란드, 러시아와우크라이나로구성되는 UNFCCC 진행과정안의협상연합체 ) Uncertainty UNCTAD 불확실성 United Nations Conference on Trade and Development 국제연합무역개발회의 Understory UNDP 하층식생 United Nations Development Programme 국제연합개발계획 UNFCCC United Nations Framework Convention on Climate Change 유엔기후변화협약 Unsupervised Classification User Accuracy Validation VCM 무감독분류 사용자정확도 사업타당성평가 Voluntary Carbon Market 자발적탄소시장 VCS Voluntary Carbon Standard 자발적탄소표준 VCU Voluntary Carbon Unit 자발적탄소배출권 VER Voluntary Emission Reduction 자발적배출감소

117 Verification Voluntary Commitment WBCSD 검증 자발적이행 World Business Council for Sustainable Development 세계지속가능발전기업위원회 WMO World Meteorological Organization 세계기상기구 World Bank WRC 세계은행 Wetlands Restoration and Conservation 습지복원과보존 WRI World Resources Institute 세계자원연구소 WWF World Wide Fund for Nature 세계자연기금

118 부록 II PPT 자료

119

120

121

122

123

124

125

126

127

128

129

130

131

132

133

134

135

136

137

138

139

140

141

142

143

144

145

146

147

148

149

150

151

152

153

154

155

156

157