Journal Archive

전국 산림율 63.5%이상 산림이 차지하는 시군구의 자료를 통하여 주성분 분석을 실시하였다. Table 4,5는 주성분분석의 계산 결과로 주성분 1과 2에서 2차원 공간에 의한 전체 데이터공간(1,2차원 공간)이 지닌 정보량은 누적기여율 46.47%로 이를 바탕으로 분석하여 설명하고자 한다.

제1주성분은 산림율, 국유림율, 인구1인당 산림면적, 노령천연림율, 최근 임도의 개설량, 임가율, 1인당 자연공원면적율이 정의 주성분 부하량이 크고, 대상지의 각 시군구의 높이, 즉 반대로 보면 소재생산림으로서 이용도의 높이를 나타내는 종합지표인 것으로 생각된다. 이 지표는 정의 방향(우측)의 수치가 클수록 산림의 자연도가 강하고, 지세는 산촌적인 경향이 강하게 된다. 역으로 지표가 적어지는 좌측으로 갈수록 산림의 생산적 이용도가 높게 되며, 경지율의 부의 주성분 부하량을 보는 것처럼, 이른바 중산간 지역적 경향이 강하게 된다.

제2주성분은 1인당 자연공원면적율, 연평균조림율, 자연공원율, 임가율, 간벌대상림율, 임도개설, 1인당 산림면적에 각 변수의 정의 주성분 부하량과 보호림과 노령림 그리고 국유림율이 부의 주성분부하량의 크고, 임업생산의 의존도의 높이 또는 생산지역 형성의 가능성의 크기를 나타내는 종합지표인 것으로 생각된다. 이 지표의 구조에서 주목해야 할 현상은 전체적으로 임업생산에 의존도의 높이를 나타내고 있음에도 불구하고 보호할 가치가 높은 임분의 크기가 임업에 의존도의 높이를 저감시키는 것 같은 움직임이다. 이 현상에 대하여 Table 3의 상관행렬로 돌아가 고찰해 보면 보호림이 국유림과 상관을 가지고 있어, 이른바 중산간지역에서는 보호림의 관리가 산림정비에 강하게 기능하고 있다는 것을 알 수 있다. 제2주성분은 정의 방향의 수치가 크고 목재생산지역으로서 발전할 가능성이 커, 간벌의 추진, 시업의 기계화, 로망의 고밀도화 등의 긴급성이 높아진다.

Fig. 1은 앞에서 밝혀진 구조를 2차원 평면으로 나타낸 것으로 제1주성분을 종축(Y축: 산림의 자연도의 높이를 나타내고, 정의 방향이 클수록 자연도가 높다.) 제2주성분축을 횡축(X축: 녹지활용에 의존도 높이를 나타내며, 수치가 클수록 의존도가 높다)으로 하여, 각 변수의 주성분 부하량을 각각 X치, Y치로 표시한 것이다. 그림의 플롯은 축과 변수의 위치관계에 따라 2개의 주성분으로 관련의 강함을 표시하고 있어, 원점과 변수를 연결하는 Vector(정확한 방향과 길이는 가지고 있지만 특정한 위치는 지정하지 않는 수학적 객체)의 절대치가 큰 것은 주성분에 영향도가 크고, 방향이 축방향에 가까이 변수일수록 축에 관련성이 강하다.

Fig. 1. 
Space of Unique Vector.

이 구조 중에 시군을 플롯(plot: 인과관계에 기인한 사건의 이야기)하면, 1상한에는 이른바 선진임업용지형의 지역, 4상한에는 중산간지역의 소재생산주도형의 지역이 모여지고, 2상한에는 지역을 중심으로한 오지산림지역이 모인다. 3현상은 도시근교림형이며, 산림은 소재생산의 장으로 보다는 보속적 자산과 환경자원으로서 취급되는 경향이 강한 것으로 사료된다. 선진적인 임업지역으로서 1현상에 플롯되는 것이 바람직하지만 한국의 경우는 후술하는 제1상한에 플롯되는 시군구가 적고, 있다하여도 4상한에 가까운 분포를 나타낸다.

Fig. 2는 위의 공간에 새로운 종합지표의 좌표에 따라 시군구의 위치를 플롯한 것이다. 이처럼 전국 시군구의 산림은 2상한과 3상한으로 치우치는 경향이 크고, 녹지활용의 의존도도 산림의 이용도가 높은 1상한에 플롯된다. 이른바 선진임업지역으로 불리는 시군구는 산림지대임에도 불구하고 적다고 생각되며, 전국의 녹지활용에 우수한 임업생산지역이 X축의 양의 방향에 집중되어 있다.

Fig. 2. 
Space of Unique Vector.

따라서 Fig. 2에서 나타나는 전국 산림의 특징은 산림이 산악지역의 험준한 산지에 전개되어있는 것과 보호림 지정에 따라서 전형적인 중산간 지역의 입지로 되어 있어, 영세한 경영규모로 농업과 임업 이외의 산업입지에도 도움을 받지 못하고, 오지산악지역에 위치하여 자연관광자원에도 적극적인 장점이 없어 경제적 발전에 따라가지 못한 상태에 있는 것들이 많다.

평지가 적은 농림업 이외의 산업입지가 비교적 빈약한 지역 주변의 산촌은 제4상한에 모여있다. 이러한 시군구는 임업기반정비와 함께 지역진흥의 핵심이 되는 관광자원을 발굴하고, 이를 발전삭 기반정비를 적극적으로 진행할 필요가 있다고 판단된다.

위의 플롯에 사용한 좌표를 바탕으로 크러스터분석(군집계산)을 계산하여 임업공간상의 거리가 가까운 유형을 통합하여 그룹화하였다. 크러스터분석은 Fig. 2의 임업공간에 시군플롯의 도상에서 가까운 것을 모아 객관적으로 계산한 것으로 결과는 유연관계인 Fig. 3의 수형도(dendrogram)이다.

Fig. 3. 
Dendrogram of cluster analysis by main components 1 and 2.

조사 범위에서 녹지활용 공간상에서는 7개군으로 구분되어 이를 타입별로 구분하면 Table 5가 된다. 유형별로 보면 제1군은 거제 및 남해 등 50개의 시군구가 자산유지형으로 분석자료의 약60%를 차지하고 있다. 제2군은 봉화 홍천 등 17시군이 해당되는 오지성 산림지역에 분포하고 있으며, 제3군은 무주, 구례 등 녹지이용 자원의 산촌형 또는 영세보속경영형, 제4군은 과천, 기장 등 도시근교형으로 분포한다. 제5군은 청양과 순창은 소재 생산지역형 제6군인 완도는 임업산촌형, 제7군은 인제로 오지생산지역 등으로 구분할 수 있다.

강릉의 산림면적은 산림율 63.5%이상인 시군구 84개 중 11번째의 크기였으며 가장 큰 지역은 인제로 나타났다. 10년단위로 구분하는 숲의 연령인 영급 분포는 V영급이 30위로 중상위, I영급 16위, IV영급과 VI영급은 12위로 그리고 II영급과 III급이 5위로 상위그룹에 위치하였다.

총 임목축적량에 있어서는 전체적으로 10위에 해당되어 이를 각 영급별로 살펴보면 1영급에 대한 자료가 기록되어 있지 않았고, II, III, VI영급은 각각 5, 6, 8위에 위치하였으며 V영급이 21위에 위치하는 등 대체적으로 상위 그릅에 해당되었다. 하지만 이를 단위면적당 축적에서 전체 평균임목축적은 187.17 ㎥/ha는 8위에 해당되었으며, 특히 V와 VI영급은 울릉군과 고성군에 이어 2위에 위치하며 II영급은 중위그룹에 해당되는 40위이다(Table 6).

녹지산림자원의 연간 탄소흡수량 추정은 식1(Lee et al., 2019)을 바탕으로 하였다. 여기서 CO₂removals은 연간 ha당 수종별(임상별 평균) 탄소흡수량t CO₂/ha/yr.)이며, Vol은 수종별 정기평균생장량(m³/ha), WD는 목재기본밀도(t d.m/m³), BEF는 바이오매스 확장계수, R은 뿌리함량비, CF는 탄소전환계수, 44/ 12는 탄소-이산화탄소 분율이다. 하지만 본연구에서는 개략적인 산림의 탄소 흡수량을 단순하게 유추하기 위하여 주요 수종별 정기평균생장량에서 계수인 목재기본밀도, 바이오매스 확장계수, 뿌리함량비, 탄소전환계수 등은 합산하여 평균으로 일률적인 단순화를 하였다. 수종별 정기평균생장량은 해당 수종을 임분수확표(Son et al., 2016)에서 지위와 연령 등 합산하여 평균치를 구하였으며, 이를 다시 해당 수종을 합산하여 평균하여 다음과 같이 적용하였다.

• CO₂removals : 수종별 탄소흡수량(tCO₂/ha/yr.)
• Vol : 수종별 정기평균생장량(m³/ha)
• WD : 목재기본밀도(t d.m/m³)
• BEF : 바이오매스 확장계수
• R : 뿌리함량비
• CF : 탄소전환계수
• 44/12 : 탄소-이산화탄소 분율.

그 결과 84 시군구의 ha당 연간 탄소흡수능력은 평균 650.89t CO₂이었고, 강릉시는 737.45t CO₂으로 상위 그룹인 8위에 해당되었으며, 영월군이 761.13t CO₂으로 가장 높아, 84개 시군구 중의 가장 낮은 곳(완도) 445.51t CO₂에 비하면 약1.7배의 차이로 나타났다.

한편 산림전체의 연간 흡수량으로 추정하면 강릉시는 60,953,077t CO₂으로 상위 그릅에 해당되는 10위이고, 산림면적이 가장 많은 인제군이 115,192,216t CO₂으로 가장 높았다. 84개 시군구 중 산림면적이 가장 적은 과천은 1,547,021tCO₂로 나타났다.

Fig. 4. 
Green Forest Area and Annual Carbon Absorption.

기상현상에 관한 조사구역의 북강릉관측소(강원특별자치도 강릉시 사천면 방동리, 고도 75 m에 위치)의 AWS자료를 사용하였다. 자료는 2013년부터 2022년까지 10년간 자료이다. 그 결과 과거 10년간 연평균 강수량은 1,349 mm 겨울철 최저 평균기온은 0.7℃, 최고는 8월 24.6℃로 나타났으며, 본 자료에 의한 북강릉지역의 온난지수는 106.0으로 난온대림에 해당되었다. 한편 과거 10년간 관측된 최저 기온은 –16.9℃(2021년1월8일 관측)이었으며, 최고 기온은 36.1℃(2015년7월30일 관측)로 나타났다. 겨울철 최저 기온이 –15℃이하로 내려가는 경우가 다수 발생하고 있다.

Fig. 5. 
Relationship between precipitation and temperature in northern Gangneung.