우리나라의 산림기본통계는 산림자원의 현황을 파악하기 위하여 임상(침엽수림, 활엽수림, 혼효림) 및 영급 등에 따른 산림면적과 입목축적을 제공하였다(KFS, 1982∼2010). 하지만 전국단위의 매년 조사가 불가능하므로 제2차 조사부터는 기본계획구단위의 순환조사체계를 도입하여 현지조사가 실시된 기본계획구(시·도 단위)에서는 실측자료를 활용하였으며, 조사가 실시되지 않은 시도에서는 시도단위 임상별 생장율표를 추정하여 적용하였다. Table 1은 제3차 및 제4차 국가산림자원조사에서 수집된 자료에 의해 추정된 기본계획구단위의 임상 및 영급별 생장율표로 1996년부터 2005년까지 조사가 실시되지 않은 기본계획구별로 적용되었다(KFRI, 2015).

국가산림자원조사는 전국의 산림을 과학적인 방법으로 조사 및 평가하여 산림기본통계를 확보하고, 시간경과에 따른 산림자원의 변화 동태를 주기적으로 파악하기 위하여 1972년부터 주기적인 조사를 수행하였다. 제4차 NFI(1996∼2005)까지는 항공사진 촬영 및 판독에 의한 층화집락추출법(Stratified cluster sampling)을 적용하였으나, 제5차 NFI(2006∼2010)부터는 계통집락추출법(Systematic cluster sampling)에 의한 표본을 배치하고 현지조사를 수행하는 방법으로 개편하였다(KFRI, 2011).

NFI5에서 고정표본점은 중부원점을 중심으로 4 km × 4 km의 격자크기로 계통추출법에 의하여 표본점을 배치한 후(Fig. 1 (a)), 매년 전체 표본점의 20%에 해당하는 표본점을 조사하는 5년 주기 연년조사체계에 의해 수행되었다. 전국토를 대상으로 4 km 격자로 배치된 약 6,200개소의 표본점 중에서 산림으로 판독된 4,270개소를 대상으로 부표본점단위(Sub-plot)의 토지이용현황 및 산림자원량 평가를 위한 현지조사를 수행하였다. Fig. 1은 NFI5부터 적용된 표본 및 표본점 설계를 나타낸 것이다(KFRI, 2011).

Fig. 1. 
Sampling and plot designs for the 5th National Forest Inventory (KFRI, 2011).

연년조사체계에 의한 수집된 국가산림자원조사 자료를 활용하여 가중이동평균법을 적용하여 2010년 이후에는 시도단위의 매년 임상별 임목축적의 산출이 가능하게 되었다(Yim et al., 2011). 본 연구에서는 제5차 및 제6차 NFI에서 수집된 자료를 활용하여 2010년부터 2012년까지의 임상별 임목축적을 추정하여 중첩기법 적용을 위한 기초자료로 활용하였다.

IPCC 지침에서 중첩기법을 적용하기 위해서는 서로 다른 조사방법에 의한 추정치가 최소 2개 이상을 적용할 것을 권고하였으며, 본 연구에서는 전국단위의 임상별 임목축적을 추정하기 위하여 2010년부터 2012년까지의 세 개 시점에서의 임목축적을 비교하였다. 임상별 보정계수는 식 (1)에 의해 추정하였다(IPCC, 2000).

where y₀ is the recalculated estimate computed using the overlap technique,
　　　x_o is the previous estimates, and
　　　y_i and x_i are the estimates using the new and previously used methods.

국가산림자원조사에서 수집된 자료에 의해 개체목 단위의 임목재적을 산출하기 위해서는 산림청에서 고시한 주요 수종별 재적표를 적용하고 있다. 우리나라의 수종별 입목재적표 및 임분수확표는 지금까지 2회에 걸쳐 작성되었으며, 이러한 재적식의 변화는 임목축적 산출에 영향을 미치게 된다. 따라서 과거에 적용된 재적식과 현재의 재적식에 의해 발생되는 차이를 규명하기 위하여 각 재적식에 따른 수종별 임분수확표의 재적을 비교하여 재적식에 따른 차이를 보정하는 일관된 통계자료 작성이 필요하다.

본 연구에서는 과거의 임분수확표(KFS, 1985)와 현행의 임분수확표(KFS and KFRI, 2012)에서 제시된 동일한 8개 수종을 대상으로 침엽수(소나무, 리기다소나무, 편백나무, 잣나무, 낙엽송)와 활엽수(상수리나무, 신갈나무)을 대상으로 비교하였으며, 생육환경에 따른 차이에 의한 변이를 제거하기 위하여 과거 및 현행 임분수확표의 표준이 되는 지위지수의 재적 차이를 비교하였다.

전국 단위의 임상별 중첩기법에 의한 보정계수를 도출하기 위하여 제4차 NFI와 제5차 및 제6차 국가산림자원조사기반(NFI5 & 6)의 임상별 임목축적을 비교한 결과는 Table 2와 같다. 전체적으로 NFI4 기반 임상별 임목축적은 NFI5 & 6 기반 임상별 임목축적 대비 과소 추정되는 것으로 분석되었다. 또한, 3년간 자료의 평균 보정계수는 침엽수림 1.232, 활엽수림 1.328, 혼효림 1.340으로 혼효림이 다른 임상보다 낮은 과소치를 나타낸 것으로 분석되었다.

Fig. 2는 중첩기법에 의한 보정계수를 적용한 임목축적과 생장율표에 의한 임목축적 추정치를 나타낸 그림이다. 보정계수를 적용함으로써 최근 5년간의 임목축적은 산림기본통계의 임목축적과 유사한 것으로 추정되었으나, 1981년부터 2000년대 중반까지는 과대추정되는 것으로 분석되었다. 이는 임목축적 산출에 적용된 임목재적표의 차이로 판단되며, 본 연구에서는 이러한 차이를 규명하고, 통계의 정합성을 확보하기 위하여 임목재적을 기반으로 만들어진 구·신 임분수확표의 재적을 비교하였다.

Fig. 2. 
Comparison of forest growing stocks by estimation methods.

전체적으로 통계의 일관성을 확보하기 위해서는 기존 통계와의 정합성이 필요하다고 판단하였고, 과거와 현행의 생장특성에 따라 발생되는 차이를 규명하고, 재계산 결과의 정합성을 확보하기 위하여 구·신 임분수확표(KFS, 1985; KFS and KFRI, 2012)의 지위지수별 재적 차이를 적용하였다. 구·신 임분수확표에서 중복되는 8개 수종을 대상으로 침엽수, 활엽수의 지위를 최저, 차상위, 중위로 구분하였고, 구·신 임분수확표 지위에 따른 재적 차이를 분석하였다. 그 결과는 Table 3과 같이 보정비율을 도출할 수 있었다.

구·신 임분수확표의 지위지수별 재적 비율을 적용하여 임목축적을 재계산한 결과, 최저/중위인 경우 기존 통계보다 과대 추정되거나 과소 추정되었고, 차상위/중위의 경우 일부 기간(1975∼1981)이 이전 통계보다 과소 추정되었지만, 기준연도인 1981년의 임업통계연보의 임목축적과 인접하는 것으로 나타났다(Fig. 3). 반면 중위/중위의 경우 기존 통계보다 과대 추정되는 결과가 나타났다. 이에 본 연구에서는 통계의 일관성 등을 고려하여 최적의 구·신 임목수확표 지위지수별 재적 비율은 차상위/중위로 판단하였다.

Fig. 3. 
Comparison of recalculated forest growing stocks by site index.

비율 중첩법과 구·신 임분수확표의 차상위/중위 지위지수의 재적 비율을 적용하여 재계산을 수행하였다. 그 결과, Table 4에서 제시한 바와 같이 통계의 시계열적 일관성을 유지하는 것으로 나타났다. 특히 재계산을 수행하기 이전에는 2005년에서 2010년 사이에 총 축적이 급격하게 증가하는 것으로 나타났지만, 재계산을 수행한 이후에는 이상적으로 증가하는 것으로 나타났다(Table 4). 재계산을 수행하지 않은 임목축적을 활용하여 산림부문의 온실가스 배출량을 산정하는 경우, 특정연도의 온실가스 배출량이 급격하게 증가하거나 감소하는 문제가 발생한다. 이러한 문제는 특별한 산림활동 및 자연재해에 의한 배출량 변화를 제외하고는 UNFCCC의 국가 온실가스 인벤토리 보고 시 국제적 검토(Expert Review Team, ERT)에서도 지적을 받을 수 있다. 또한 IPCC 가이드라인에서도 토지이용 및 토지이용변화 산림 부문은 5∼10년 주기로 통계를 확보하는 경우가 많아 연간 통계를 확보할 수 없는 문제 등에 대한 해결책으로 재계산을 권고하고 있으며, 다양한 재계산 방법론을 제시하고 있다(IPCC, 2003).

부속서Ⅰ 국가들도 온실가스 인벤토리 작성 시 활동자료 및 배출계수 변화에 의해 통계가 수정되는 경우, “재계산” 및 “시계열 일관성” 부문에 명시를 하고 있다. 핀란드는 우리나라와 같이 산림부문 국가 온실가스 인벤토리의 활동자료로 국가산림자원조사의 자료를 활용하고 있다(Statistics Finland, 2015). 2015년 핀란드의 국가 온실가스 인벤토리에 따르면 NFI체계 변화에 따른 표본점 분류 및 조사체계의 차이에 의한 이유로 1990∼2013년의 산림부문 활동자료를 재계산을 수행하여 시계열적 일관성을 확보한 바 있다(Statistics Finland, 2015). 일본은 산림의 시계열적 면적자료를 확보할 수 없는 경우 내삽법을 활용하여 시계열적 일관성을 확보하였고, 입목바이오매스의 배출계수가 갱신되는 경우 재계산을 수행하고 변경사항을 인벤토리 보고서에 명시하였다(Ministry of the Environment, Japan, 2011). 재계산은 통계의 일관성 및 투명성을 확보하기 위한 방안으로 대부분의 부속서Ⅰ 국가 온실가스 인벤토리 보고서 작성 시 활용되고 있다. 따라서 본 연구와 같이 과학적 방법을 기반으로 한 임목축적 재계산은 산림부문의 온실가스 인벤토리의 일관성 및 통계의 신뢰성을 위한 것으로 국가 온실가스 인벤토리 보고서 작성에 유용하게 활용될 것이라고 판단된다. 그러나 본 연구는 NFI6차 조사체계 완료 이전에 수행되어 일부 자료만 활용하여 보정비율을 도출한 것이다. IPCC 가이드라인에 따라 다양한 연도의 자료를 활용한 재계산을 권고하고 있으므로(IPCC, 2000), 향후 정확하고 완전한 통계자료 확보를 통한 재계산이 수행되어야 할 것으로 판단된다.