Abstract

유엔기후변화협약(United Nations Framework Convention on Climate Change, UNFCCC)에 따른 국가 온실가스 인벤토리 제출 5개 부문 중 토지이용‧토지이용변화 및 임업(Land Use, Land Use Change and Forestry, LULUCF)부문은 인간활동에 의한 토지이용변화와 그에 따른 온실가스 흡수･배출원인 바이오매스, 토양, 고사유기물의 정량적, 생물리적 변화에 따른 온실가스 인벤토리 평가를 수행하여야 한다. GPG-2003 (Good Practice Guidance, 2003)에서는 LULUCF 부문을 산림지, 농경지, 초지, 습지, 정주지 및 기타토지로 구분하도록 하고, 토지 정의와 분류는 국가적 수준에서 구체적이고 분명한 방법으로 설명되어야 한다고 명시하고 있다. 또한, 시간에 걸쳐 일관성을 가진 토지이용에 관한 정보를 제공하도록 하고 있다(IPCC, 2003; Jeong et al., 2020). 이는 고사유기물 및 토양 탄소 안정화 기간을 고려하여, 과거 20년간의 토지이용과 변화 정보를 타토지에서 전환된 토지(Land converted to other land)와 해당 토지로 유지된 토지(Land remaining same land)로 구분하여 정보를 구축하고 그에 따른 온실가스 배출‧흡수량을 평가하여야 함을 의미한다(Eggleston et al., 2006; Park et al., 2017).

토지이용변화에 대한 추적은 3가지 접근방법(Approach)이 제시되고 있고(IPCC, 2003), 통계적 자료와 공간적인 자료 활용 유무에 따라 접근방법 1 ~ 3 (Approach 1 ~ 3)으로 구분하고 있다(IPCC, 2006). 접근방법 1은 총 토지이용 면적을 활용하는 방법으로 토지이용 간 전환에 대한 자료가 없으며, 접근방법 2는 범주간의 변화를 포함한 총 토지이용 면적 자료가 존재할 경우에 활용하는 방법으로, 공간 명시적인 위치 자료가 없는 변경 사항만 추적한다. 접근방법 3은 공간 명시적인 토지이용 전환 자료를 활용하는 방법으로 토지이용에 대한 시‧공간적인 변화에 대한 설명이 가능하다. 이와 같은 보고를 위하여 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)에서는 온실가스 인벤토리에 대한 산정방법 및 측정-보고-검증(Measuring-Reporting-Verification, MRV)에 관한 내용을 제공하고 있으며, 파리협정 제4조 13항에 따라 MRV 방법론 및 체계에 대하여 투명성, 정확성, 완결성, 비교 가능성, 일관성(Transparency, Accuracy, Completeness, Comparability, Consistency, TACCC)을 고려하여 산정되어야 한다. 따라서 토지이용변화에 대한 추적 시 TACCC를 고려한 보고가 필요하다.

우리나라 LULUCF 부문의 온실가스 인벤토리 산정에는 4개의 관장 기관(농림축산식품부, 환경부, 해양수산부, 국토교통부)과 6개 산정기관(국립산림과학원, 국립농업과학원, 국립축산과학원, 국립생태원, 토지주택연구원, 해양환경공단)이 지정되어 있다. 각 부처에서는 토지이용구분에 대한 일관된 정의 없이 서로 다른 정의와 자료로 온실가스 인벤토리를 보고하고 있다. 따라서 우리나라 국가 온실가스 인벤토리 보고서(National Inventory Report, NIR)와 격년갱신보고서(Biennial Update Report, BUR)에서 접근방법 1수준으로 토지이용 변화 정보없이 해당년도의 총면적을 활용하여 보고하고 있으며, 타토지에서 전환된 토지를 유지된 토지로 포함시켜 보고하고 있다(ME, 2022). 따라서 보고의 TACCC를 확보하기 위해서 토지이용구분에 대한 방법론, 데이터 수집 및 활용 등에서 발생하는 불일치를 최소화하고 토지이용구분의 정합성을 확보하는 것이 필요하다.

우리나라에서는 LULUCF 부문과 관련한 다양한 공간 주제도를 구축하고 있으며, 각 공간자료를 활용하여 토지이용변화를 설명하기 위한 매트릭스 구축 연구가 진행되고 있다(Choi et al., 2020; GIR, 2015; Hong et al., 2021; Hwang et al., 2018; KRIHS, 2014; MOLIT, 2018; Park et al., 2018; Sim et al., 2017; Yim et al., 2015, 2019, 2020; Yu et al., 2015). 하지만 현재까지의 연구는 한가지 주제도를 중심으로 토지이용구분을 수행하는 방안 및 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)의 고정표본점을 활용하는 방안을 중심으로 연구가 수행되어 왔다. 이에 따라서 각 관정기관 및 산정기관의 자료활용에 대한 이견 차이로 토지이용구분에 어려움이 존재하였다. 이와 같이 토지이용구분 협의의 어려움으로 각 부처에서 구축한 공간자료를 조합하여 활용하는 방안도 논의되고 있다. 하지만 우리나라의 공간 주제도는 각기 다른 목적에 따라 독립적으로 구축‧활용하고 있어 토지이용 구분을 위한 분류체계가 상이하기 때문에(KFS, 2019), 각 부처에서 구축한 자료를 활용하기 위해서는 이중계산과 생략 등을 고려한 통일된 토지이용구분 체계가 필요하다(IPCC, 2006; Jeong et al., 2020). 산림지와 농경지는 임업통계연보 및 농업면적조사에 따라 토지이용범위를 결정하고 있으며, 임상도(Digital Forest Type Map; DFTM), 스마트팜맵(Smart Farm Map; SFM)을 작성하고 있다. 초지와 습지, 정주지는 지적통계를 활용하고 있으며, 주제도로 연속지적도(CaDastral Map; CDM)를 활용할 수 있다(ME, 2022). 따라서 현재 토지이용구분 기준에 따라 토지이용 매트릭스를 구축할 경우, 토지이용 범주별 분류기준과 공간자료의 차이로 면적이 중복되거나 일치하지 않는 등의 문제가 발생하게 된다(Hwang et al., 2018). 따라서 이러한 문제를 해결하고 각 부처의 공간자료를 활용하여 토지이용 매트릭스를 구축하기 위해서는 공간자료 간의 중복과 누락지역을 파악하여야 한다. 그리고 이러한 분석을 바탕으로 활용하는 공간자료의 우선순위 설정 또는 보완 방안을 마련하여 토지이용 매트릭스를 구축하여야 한다. 따라서 본 연구의 목적은 정합성 있는 토지이용 매트릭스 구축을 위해서 활용될 수 있는 주제도의 중복 및 누락 특성, 공간자료 간의 토지이용 구분의 차이를 파악하여 토지이용 매트릭스 구축을 위하여 향후 해결하여야 하는 점을 제안하고자 하였다.

본 연구에서는 LULUCF 부문의 TACCC를 충족하는 토지이용 매트릭스를 구축하기 위해, 국내 MRV지침의 각 토지이용구분 공간범위에 따른 자료를 중첩하여 활용할 경우에 발생하는 중복과 누락 면적 및 유형을 파악하였다. 중복과 누락의 주요 요인은 토지이용과 토지피복 개념의 혼재, 보안지역의 위장처리, 서로 다른 공간구획 기준이었다. 이러한 요인 중 경기도의 토지이용구분 중복의 주요 유형은 연속지적도 상 잡종지의 군사지역, 정유시설 등을 산림지로 위장처리 하여 발생한 정주지와 산림지의 중복(833.8 ha, 전체 표본지의 0.8%)이었다(Appendix 1). ‘공간정보 구축 및 관리 등에 관한 법률’ 시행령 제58조에 따르면 잡종지는 위장처리 대상이 되는 변전소, 송신소, 수신소 및 송유시설과 공항시설 등의 부지를 잡종지로 지정하도록 되어 있다. 그리고 실제로, 경기도는 지역적인 특성으로 군사시설보호구역의 지정비율이 22.1% (225.2천 ha)로 타 지역에 비하여 비교적 높은 비율을 차지하였다(Gyeonggi Provincial Office, 2023). 따라서 잡종지와 임상도가 중복되는 지역에 대한 실제 토지이용현황 구분 검토가 필요하며, 토지이용 구분을 자료 제공기준으로 할 것인지, 실제 토지이용현황을 반영할 것인지에 대한 논의가 필요할 것이다.

다음으로는 연속지적도 상 체육용지에 존재하는 입목에 대한 임상도의 중복(209.0 ha, 전체 표본면적의 0.2%) (Appendix 2), 연속지적도 상 대지에서의 경작활동에 따른 스마트팜맵과의 중복(327.5 ha, 전체 표본면적의 0.3%)이 큰 비율로 존재하였다(Appendix 3). 이러한 중복의 원인으로 초지, 습지, 정주지 및 기타토지에서 활용하는 연속지적도는 국토를 토지이용 목적에 따라 관리하기 위하여 토지이용 현황을 필지단위로 구획한 자료로 실제 토지피복과는 차이가 발생할 수 있기 때문이다(Jeong et al., 2020). 반면에 토지피복도는 토지이용으로 발생하는 지표면의 형태를 지도화 한 자료이기 때문에 토지이용구분과 상이한 점이 존재한다. 따라서 두 자료에 대한 개념차이를 이해하고, 토지구분에 대한 개념을 통일하는 방향으로 토지이용 매트릭스가 구축 되어야 할 것이다(Achard et al., 2008). 현재의 토지이용구분 개념을 적용할 경우, 토지구분의 개념 혼재로 인하여 누락되는 토지가 존재한다. 또한, 연속지적도의 임야와 대축적 임상도의 경계 불일치 등에 따른 누락(4,569.2 ha 전체 표본 면적의 4.6%)(Appendix 4), 전, 답, 과수원 지목 내 논둑, 관개시설 등이 스마트팜맵에 포함되지 않는 누락(5,600.6 ha 전체 표본 면적의 5.7%)이 존재하였다(Appendix 5). 실제 농림식품부(MAFRA, 2015)에서 스마트팜맵과 연속지적도의 차이를 9개 읍·면에 대하여 분석한 결과, 약 -10%의 차이가 발생함을 확인하였다. IPCC 지침에서는 토지이용에 따른 기본적인 구분 방법을 정의하고 있으나, 위성영상 등의 원격탐사 자료를 활용할 경우에는 토지피복의 정의를 활용하고 있다. 따라서 토지이용과 토지피복 간의 관계에 따른 오류가 발생된다(Park et al., 2017). 토지이용은 사회‧경제적인 목적으로 지표면에서 수행되는 활동과 이러한 변화의 근간이 되는 목적을 가지며(Martínez and Mollicone, 2012), 토지피복은 지표면의 속성을 나타내는 것으로 토양, 지형, 수계, 건물 등에 의해 나타나는 유형으로 정의될 수 있다(Lambin and Geis, 2008). 이와 같은 문제는 연속지적도와 세분류 토지피복도의 토지이용구분 비교 결과로 확인 가능하였다. 본 연구 결과에서 토지이용과 토지피복에 대한 두 공간자료에 따른 토지이용구분 면적의 일치율은 71.3%이었다. 특히, 초지에서 가장 큰 불일치가 발생하였는데, 현재 MRV 지침 상 초지의 공간범위가 목장용지 지목에 국한되어 있고, 현재 토지이용구분에 따라 타토지에 다양한 목적으로 관리되는 초지가 나타나기 때문이다(Appendix 6). 이와 같은 차이는 목장용지 지목이 국내에 존재하는 모든 초지 면적을 반영하기는 부족하며(Jeon et al., 2020), 세분류 토지피복도에서 나타난 것과 같이 방목장이나 목초지 외에 휴양이나 작물재배, 유휴농지 내 초지 등 다양한 초지 유형이 분포하기 때문이었다. 따라서 토지피복으로 나타나는 초지에 대한 토지이용 구분 검토도 필요할 것이다. 또한, 초지의 불일치는 지적 공부상 임야(산림지)와 정주지 및 기타토지로 구분되는 19개 지목에 가장 많이 포함되는 것으로 나타났다. 이와 같이 토지이용 목적에 따라서 다양한 토지피복 유형을 나타낼 수 있기 때문에 토지이용 매트릭스를 구축할 시, 구분 기준을 토지피복으로 할 것인지 토지이용과 관리에 목적을 둔 구분을 우선할 것인지에 대한 논의가 필요하다.

다음으로 토지피복 기준으로 작성된 주제도 간의 토지구분 기준에 대한 차이가 존재하였다. 대축적 임상도에서는 산림지의 구획기준을 인공림 0.1 ha, 천연림 0.5 ha이상 임분에 대하여 산림지로 정의하고 있지만, 토지피복도에서는 이러한 규모적 기준이 없이 집단적으로 분포하고 있는 수목에 대하여 산림지로 구분하여 차이가 발생한다. 또한, 대축적 임상도에서는 산림경영 활동을 고려하여 일시적으로 벌채된 지역 등을 무립목지로 구분하여 산림지로 포함하지만, 같은 시기의 토지피복도에서는 초지로 구분하였다. 스마트팜맵에서는 논, 밭, 과수원 등 실제 경작활동이 이루어지는 토지에 대한 경계를 구획하도록 하여 논둑 및 주거지 내에 존재하는 소규모 밭을 포함하지 않고 있다. 하지만 토지피복도에서는 이러한 항목을 포함하여 농경지로 구분하였다. 따라서 동일한 토지피복이 기준이 되는 주제도를 활용할 경우에도 자료 구축에 활용된 공간 구획 기준이 각 토지 정의와 부합되는지 여부도 함께 검토하여야 할 것이다.

토지이용 매트릭스 결과에 대한 국제사회에 대한 신뢰성을 얻기 위하여 토지이용 구분에 대하여 국제기구에 제출하는 통계자료와의 일치성, 적절성 등에 대한 검토가 필요하다(GIR, 2022). 본 연구에서 검토한 바와 같이 토지이용 구분의 정합성을 우선으로 하여 연속지적도, 토지피복도를 활용할 경우에는 이미 국제기구에 통계를 제출하고 있는 산림지, 농경지에 대한 통계 조정 절차가 고려되어야 할 것이다. 실제로 산림지와 농경지는 국가 산림자원조사의 산림지 정의를 준용하며 이는 FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations) 및 UNFCCC의 정의에 따라 FAO와 UNEP (United Nations Environment Program)등에 통계를 제출하고 있으므로 이러한 통계와의 일관성을 고려한 토지이용 매트릭스 구축이 수행되어야 할 것이다. 산림지는 2020년 기준 FAO에 대한 통계를 6,287.0천 ha로 보고하고 있으며(FAO, 2020), 지적공부상 임야는 6,363.5천 ha (MOLIT, 2020), 세분류 토지피복도에서는 5,587.7천 ha로 나타났다. 또한, 농경지는 FAO에 세계농업총조사(World program for the Census Agricultural, WCA) 자료를 국가통계인 농업면적 총 조사를 기반으로 제출하고 있으며, 이에 따르는 농경지 면적은 1,120천ha (Statistics Korea, 2020)으로 보고하고 있다. 하지만 지적공부상 농경지(전, 답, 과수원)은 1,935.5 ha (MOLIT, 2020), 스마트팜맵에서는 1,558.5 ha로 국제 통계의 기반이 되는 조사방법과 토지 자료의 구축 기준에 따라 토지이용 구분 면적이 상이한 것으로 나타났다. 따라서 토지이용 매트릭스의 신뢰성을 확보하기 위해서는 국가 통계적 개념 또한 고려하여 기준을 명확하게 하여야 하며, 다양한 국가 통계와 토지이용 매트릭스 간의 정합성을 확보하기 위한 방향을 설정하여야 할 것이다.

NIR을 제출하는 일부 국가에서는 토지피복도를 활용하여 토지이용 매트릭스를 구축하고 있다(KRIHS, 2014; MfE, 2022). 이와 같이 일관된 기준으로 토지이용구분을 수행하기 위해 단일주제도를 활용하는 방법도 고려할 수 있을 것이다. 반면에 미국과 일본 등의 국가에서는 NFI 자료, 토지피복도, 지적도와 다양한 공간자료를 우선순위에 따라 조합하여 활용하는 국가도 존재한다. 특히, 미국에서는 온실가스 인벤토리 작성에 대한 목적이 인위적인 활동에 의한 온실가스 배출·흡수량의 변화에 있다는 점과 주요 배출·흡수원을 고려하여 공간자료의 우선순위를 정주지>농경지>산림지>초지>습지>기타 토지 순으로 하여 토지이용 매트릭스를 작성하고 있다(EPA, 2022). 독일의 경우에는 NFI 자료, 유기토양지도, 무기질토양시스템, 항공사진에 의한 비오톱 및 토지이용유형 지도, 수치경관모델, 토지피복도와 유럽연합의 산림모니터링 데이터를 활용하여 토지이용 매트릭스를 작성하고 있으며, 공간자료에서 다수로 판독되는 토지이용 범주를 최종적인 결과로 간주하고 있다(GEA, 2023; KFS, 2019). 이와 같이 국내에서도 다양한 공간자료를 활용하여 토지이용 매트릭스를 구축할 시에 공간자료의 우선순위를 결정하여 활용하는 방법도 고려할 수 있을 것이다.

마지막으로 일관된 기준으로 토지이용 매트릭스를 구축하기 위하여 연속지적도, 토지피복도를 활용할 경우에는 공간자료간 정합을 위한 추가 작업은 없지만, 토지이용 공간범위에 대한 활동자료의 추가적인 구축이 필요할 수 있다. 이와 같은 주제도를 활용한 토지이용 매트릭스 구축은 공간 명시적인 변화를 파악하는 장점이 있지만, 자료 취득 및 처리를 위한 추가 비용의 발생 등의 문제가 존재한다. 따라서, 추가적으로 NFI 고정표본점을 기준으로 하는 Sampling 방법을 활용한 토지이용 매트릭스 구축 방법도 고려할 수 있다(Lund, 1981; Vesterby and Heimlich, 1991; Yim et al., 2020). NFI 고정 표본점을 활용하는 방법은 스웨덴, 노르웨이, 핀란드 등의 나라에서 활용하고 있다. 핀란드는 NFI를 기반으로 매년 고시되는 국가토지조사(National Land Survey of Finland)와 면적 비율을 계산하고 활용하고 있다(Park et al., 2018; Statistics Finland, 2023). 국내에서도 현재 약 5,600개의 NFI 고정 표본점에 대한 주기적인 조사를 수행하고 있고, 이를 활용하여 토지이용 매트릭스 구축을 위한 연구가 수행되었다(Park et al., 2018; Yim et al., 2015, 2019, 2020). 이러한 Sampling 방법은 국가공간정보와 원격탐사자료를 함께 활용하여 시간경과에 따른 변화를 효율적으로 모니터링 할 수 있는 장점 있다. 따라서 NFI 고정표본점을 활용하여 일관된 토지이용 구분의 정의를 정립하고, 주기적으로 토지이용 구분 자료를 취득하면 토지이용 매트릭스를 구축 할 수 있을 것이다(Yim et al., 2019). 이와 같이 토지이용 매트릭스 구축을 위한 방법은 국가의 상황과 자료의 유무에 따라 다르게 나타나고 있으므로, 우리나라의 토지이용 구분 및 토지이용 매트릭스 구축 방향 설정은 각 공간자료 간의 특성과 국내·외적으로 필요한 사항들의 검토를 통하여 조정 가능한 범위 내에서 수행되어야 할 것이다.

본 연구에서는 현재 구축되어 있는 공간자료를 활용하여 LULUCF 부문의 토지이용 매트릭스 구축을 위한 연구를 수행하였다. 토지이용 매트릭스 구축 시, 고려하여야 하는 TACCC 기준 요건 중 하나로 각 토지의 일관된 구분과 토지이용 범주 간 공간적 정합성이 확보되어야 한다. 하지만 우리나라 MRV 지침 상 토지이용 구분은 범주별 구분기준의 차이로 면적이 중복되거나 누락되는 문제가 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 일관성 있는 토지이용 구분과 토지이용 매트릭스 구축을 위해서 해결해야하는 문제점을 제시하였다. 공간자료의 중복 및 누락에 대한 주요 요인은 보안시설의 위장처리, 공간 구획 기준 차이, 그리고 토지이용과 토지피복 개념 혼재로 구분되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 우선적으로 토지이용 또는 토지피복의 토지 구분 기준 설정이 필요하다. 토지피복 주제도를 활용할 경우에는 각 토지 정의에 따른 주제도의 적합성에 대한 검토와 국외의 사례와 같이 활용하는 공간자료의 우선순위 설정 및 그에 따른 중복 및 누락지역에 대한 보완이 필요할 것이다. 또한, 토지이용구분의 정합성을 위하여 단일공간자료로써 연속지적도와 토지피복도를 활용할 경우에는 각 토지이용에 대한 구분 기준 검토와 국제적으로 보고하고 있는 통계와의 관계를 고려하여야 할 것이다. 마지막으로 국내 NFI 고정 표본점이 존재하므로, Sampling 방법을 통한 토지이용 매트릭스 구축 또한 고려할 수 있다. 따라서 토지이용 매트릭스 구축의 비용 효율적인 측면도 함께 논의되어야 할 것이다.