국내 지자체에서의 산림조성과 탄소흡수발자국 평가에 관한 연구

A Study on Assessment of Carbon Absorption Footprint (CAF) and Forestation in Local Governments

Article information

J Korean Soc Environ Eng. 2023;45(8):348-356

Publication date (electronic) : 2023 August 31

doi : https://doi.org/10.4491/KSEE.2023.45.8.348

Soon Gil Kwon ¹

, Junbeum Kim^,¹^,

, Seungjun Jeon ¹

¹CREIDD Research Center on Environmental Studies & Sustainability, Interdisciplinary research on Society-Technology-Environment Interactions, University of Technology of Troyes, France

권순길¹

, 김준범^,¹^,

, 전승준¹

¹트루아공과대학교, 환경정보기술학과, 환경 및 지속가능성연구센터

^†Corresponding author E-mail: junbeum@utt.fr Tel: 06-34-20-65-71

Received 2023 June 17; Revised 2023 July 7; Accepted 2023 August 2.

Abstract

목적

국가 차원에서 탄소중립 중 탄소흡수는 중요한 역할을 담당하고 있으며, 관련 산림 사업이 지속적으로 증가하는 추세이다. 현재 국가 차원에서 산림의 탄소흡수량은 여러 방법으로 측정 및 관리되고 있지만, 지자체별로 구체적인 탄소흡수지표들에 대해서는 아직까지 다양한 방법으로 접근해오고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 탄소흡수발자국의 정의를 내리고, 탄소흡수량 및 탄소흡수비율을 산출 후 비교분석하여 각 지역마다 현 시점을 보여주고자 하였다.

방법

연구방법으로는 2020년 기준 전국을 대상으로 산림면적당 임상별(침엽수, 활엽수, 혼효림)/영급별(I~VI급 이상)을 기준으로 수종별 표준탄소흡수량을 매칭하여 광역자치단체의 탄소흡수량과 250개에 대한 기초지방자치단체의 탄소흡수량, 국토면적당 탄소흡수량, 그리고 산림면적당 탄소흡수량의 탄소흡수발자국을 산정하였다. 이후, 기초지방단치단체의 국토면적 대비 탄소흡수 비율, 산림면적 대비 탄소흡수 비율을 산출하였다.

연구결과 및 토론

연구결과 광역자치단체 중 흡수량이 높은 지역은 강원도, 경상북도, 전라남도 순이며, 흡수량이 낮은 지역은 광주광역시, 세종특별자치시, 대전광역시 순으로 나왔다. 기초자치단체 중 흡수량이 높은 지자체는 강원도 홍천군, 인제군, 평창군 순이며, 낮은 순으로는 서울시 영등포구, 인천시 동구, 부산시 중구 순으로 나왔다. 국토면적 대비 높은 흡수비율을 가진 기초지방자치단체는 서울시 성북구, 광주시 동구, 대전시 동구 순이며, 낮은 비율은 서울시 영등포구, 인천시 동구, 서울시 성동구 순으로 나타났다. 마지막으로 산림면적 대비 높은 흡수비율을 가진 기초지방자치단체는 서울시 성북구, 울산시 울주군, 강원도 홍천군 순이며, 낮은 비율을 가진 비율은 서울시 성동구, 강동구, 동작구 순으로 나타났다. 전반적으로 강원도와 경상북도 지역에서 많은 탄소흡수를 하였지만 국토면적 대비 흡수비율로 접근해봤을 때, 반대로 서울과 경기, 인천 지역에서 높은 흡수율을 보이고 있었다. 산림면적 대비 흡수비율은 전반적으로 균등하게 나타났다.

결론

본 연구를 기반으로 산림 조성 시나리오 개발과 이를 통해 더 많은 탄소흡수를 할 수 있도록 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 산림경영에 따라 탄소흡수가 변동이 크기 때문에 추후 광역자치단체나 기초지방자치단체는 조림이나 흡수원 계획에 있어서 전략 제시 측면에서 중요한 지표가 될 것으로 사료된다.

Trans Abstract

Purpose

At the national level, carbon absorption during the carbon neutrality goal plays an important role, and related forestry projects are continuously increasing. Until now, forest carbon absorption has been measured and managed in various ways at the national level, but specific carbon absorption indicators for each local government have not been approached in various ways. Accordingly, the carbon absorption footprint (CAF) was defined, and the carbon absorption amount and carbon absorption rate were calculated and analyzed to compare and analyze the current situation for each region.

Methods

As for the research method in this study, standard carbon absorption by tree species was matched on the basis of age level per forest area nationwide as of 2020, and the carbon absorption amount of metropolitan governments, the carbon absorption amount of 250 basic local governments, the carbon absorption amount per national land area, And the carbon absorption footprint per forest area was calculated. Afterward, the carbon absorption rate for the national land area and the carbon absorption rate for the forest area of the basic local governments were calculated.

Results and Discussion

As a result of the study, the region with the highest amount of carbon absorption was in the order of Gangwon-do, Gyeongsangbuk-do, and Jeollanam-do, and the lowest carbon absorption was in the order of Gwangju Metropolitan City, Sejong Special Self-Governing City, and Daejeon Metropolitan City. Hongcheon-gun, Inje-gun, and Pyeongchang-gun in Gangwon-do had the highest absorption among basic local governments, followed by Yeongdeungpo-gu in Seoul, Dong-gu in Incheon, and Jung-gu in Busan in order of lowest. Seongbuk-gu, Gwangju-si, and Dong-gu, Daejeon were the basic local governments with a high absorption rate compared to the national land area, followed by Yeongdeungpo-gu, Dong-gu, Incheon, and Seongdong-gu, Seoul, respectively. Lastly, basic local governments with a high carbon absorption rate compared to forest areas were in the order of Seongbuk-gu in Seoul, Ulju-gun in Ulsan, and Hongcheon-gun in Gangwon-do, and Seongdong-gu, Gangdong-gu, and Dongjak-gu in Seoul were in the order of low rates. Overall, a lot of carbon was absorbed in Gangwon-do and Gyeongsangbuk-do, but when approaching the absorption ratio to the national area, on the contrary, Seoul, Gyeonggi, and Incheon showed high absorption rates. The ratio of carbon absorption to forest area was uniform across the country.

Conclusion

Based on this study, continuous research is needed to develop a forest creation scenario and achieve more carbon absorption. Since carbon absorption fluctuates greatly depending on forest management, it is considered that it will be an important indicator in terms of strategy presentation in afforestation or sink planning in the future for metropolitan or basic local governments.

Keywords: Carbon Absorption Footprint(CAF); Metropolitan Governments; Basic Local Governments; Forest Carbon Absporption; Forestation

Keywords: 탄소흡수발자국; 광역자치단체; 기초자치단체; 산림탄소흡수량; 산림조성

1. 서 론

전 세계적으로 지구 온난화가 필수적인 해결과제로 부각되면서 지속적으로 환경정책의 변화에 대응하고자 국가 차원의 탄소중립 실현을 위한 역할이 꾸준히 요구되고 있다[1]. 기후변화에 따라 탄소량을 저감하기 위한 많은 노력들로 다양한 정책들이 시행되고 있으며, 이 중에서 탄소흡수원을 확보하기 위한 방안으로 산림을 이용한 다양한 조림 등 경영사업 등이 진행되고 있다[2]. 탄소중립 중 산림분야은 현재까지 국제연합(United Nations)에서 인정한 가장 강력한 흡수원이다[1].

특히, 탄소흡수에 있어서 기후변화와 산림은 상호영향을 미치는 중요한 인자로 탄소순환과 탄소저장량에 대한 산림의 기여도를 평가하는데 사용되고 있다[3]. 산림의 탄소흡수량은 수종별 면적과 탄소배출 계수를 적용하여 산정되고 있으며, 국가 단위의 산림 탄소량은 국가산림자원 조사에 의해 측정되는 입목축적을 기반으로 추정된다. 산림청에서는 저탄소 녹색 성장 기본법 제55조와 산림자원의 조성 및 관리에 관한 법률에 따라 산림의 탄소흡수 기능을 유지하고 증진시킴으로써 기후변화에 대응하기 위해 탄소흡수원 증진과 유지에 관한 법률 제정을 통해 산림자원을 확보하고 활용할 수 있도록 하고 있다. 기존 탄소흡수량을 산정하기 위한 방법으로는 통계 및 영상자료를 이용한 방법과 공간정보를 이용한 방법 등이 있으나, 탄소흡수원 차원에서 조금 더 면밀하고 정확히 파악할 수 없고 정확한 흡수량을 산정할 수 없는 상황이다[4]. 탄소흡수량은 나무는 대기 중의 이산화탄소를 뿌리에서 흡수한 물과 결합하고 햇빛을 에너지 삼아 유기물을 만들고 산소를 대기중으로 방출하는 과정이다. 이때 정기평균생장량에 목재 기본밀도, 바이오매스 확장계수, 뿌리함량비, 탄소전환계수를 곱하여 탄소흡수를 산정된다.

산림을 통해 대기 중 이산화탄소 고정은 온실가스를 감축시키는 효과적인 수단으로 알려져 있다. 이는 산림의 경영을 통한 조성, 산림전용 방지, 목질 바이오매스의 순환 이용 등을 통해 탄소흡수량 증진사업을 진행되고 있다. 동일 직경의 수종 간 그 차이를 비교하는데 유용한 것은 수종 대상의 계량모델로 흉고직경을 독립변수로 탄소흡수량을 산출하는 것이다[5]. 현재 국내에서 진행된 연구들은 공간통계기법, GIS기법 등 과학적 방법을 적용하여 신뢰할 수 있도록 요구되는 산림의 탄소저장량에 대한 많은 연구들이 진행되고 있다[5].

해외 사례를 보면 탄소 관련 최근 진행된 흡수 연구 중 GPS(Global Positioning System) 기반의 방법으로 산림의 상태를 통해 L-band GPS 신호 대 잡음비(SNR)를 측정하는 GPS(Global Positioning System) 기반인 방법을 제시하고 있다. 신호 대 잡음비(SNR), 대기 모델, 캐노피 폐쇄 예측 모델(CCPM), 신호 대 잡음비 산림 지수 모델(SFIM) 및 단순화된 신호 대 잡음비 산림 지수 모델(SSFIM)을 연구 중이며, 연구 결과로 종자와 조림이라 하더라도 지역의 조건에 따라 흡수 특성이 달라질 수 있다고 제시하고 있다. 국내 역시 소나무 흡수량을 보면 강원지방과 중부지방의 흡수량이 다르다는 것을 확인할 수 있다[6]. 최근 일본은 “2050 Zero Carbon City”를 선언하는 지방자치단체의 수가 증가하고 있지만, 이들 중 상당수는 구체적인 계획이 없다. 자치단체의 CO₂ 배출량에서 재생에너지에 의한 CO₂ 감소량과 산림에 의한 CO₂ 흡수량을 차감하여 지방자치단체의 온실가스 배출량을 추정하였다. 제로 탄소 도시들은 재생에너지에 의한 CO₂ 감소량보다 산림에 의한 CO₂ 흡수량에 더 많은 영향을 받는 연구결과이다. 지방자치단체별로 각각의 제로 탄소 도시가 되기는 어렵지만, 체계적으로 계획된 탄소 도시는 가능하다는 것을 보여주고 있다[7]. 이런 상황은 유럽연합(EU)이 러시아에서 수출하는 제품을 포함한 고탄소 제품의 수입에 대한 탄소세를 도입한 가운데 산림기후 상쇄사업을 시행함으로써 수출제품의 탄소발자국을 줄일 수 있는 가능성을 분석한 연구결과가 있다. 온실가스(GHG) 배출 흡수체로서의 산림의 역할은 러시아와 유럽 연합에서 크게 다르다. 전력, 산업, 농업 등 분야별 직접적인 CO₂ 배출량 감축을 주요 목표로 한 EU의 기후중립 정책은 온실가스 흡수에 있어 유럽 산림의 역할이 미미한 결과라는 분석이 나온다. 이와 대조적으로 러시아는 온실가스 배출량을 줄이는 것뿐만 아니라 산림에 대한 흡수율을 높이고 산림기후 프로젝트(FCP)를 시행함으로써 기후 중립을 달성할 있는 연구결과가 있어 산림은 탄소중립에 있어서 중추적인 역할을 하고 있다[8]. 브라질도 마찬가지로 곡물, 가축 및 목재를 농업 산출물로 간주하고 삼림 벌채로 인한 CO₂ 배출을 바람직하지 않은 산출물로 간주하고 있다. 이러한 변화들은 최근 아마존 산림 파괴의 원인이 되어 기후 변화를 가중시키고 있다는 결과가 있다[9].

하지만 현재까지 동일 수령에 따른 수종 간 탄소흡수량 차이나 일정 수령에 도달하기까지 흡수한 누적탄소량에 대해 정확히 파악할 수 힘들고, 어느 지역에서 어느 수종의 탄소흡수능력이 상대적으로 유리한지 파악하는데 현재까지는 분명 한계가 있다[10]. 또한, 탄소흡수와 더불어 산림을 이용하여 탄소흡수원을 확보를 목적으로 임업통계연보의 데이터베이스 구축을 통해 정보 공시 및 운영되고 있다. 현재 산림의 경계를 나타내는 시･구･군별로 임상별/영급별까지는 조사는 되어있지만, 해당 지역에 정확한 탄소흡수원이 산출되어있지 않고 있다[11]. 기초지차체별로 전산데이터를 통한 탄소흡수원의 구축과 이로 인한 다양한 형태의 자료제공 등의 개선방안에 대한 연구가 필요한 시점이다[12].

따라서, 본 연구의 목적은 국내 시･구･군별의 산림면적을 대상으로 임상별(침엽수, 활엽수, 혼효림)/영급별(I~VI급 이상)에 따른 탄소흡수원을 통한 각 지역마다 탄소흡수량을 산출하고 이를 바탕으로 국토면적과 산림면적을 통해 탄소흡수 발자국 개념 정립과 이를 통해 추후 조림 계획이나 관리의 기반정보를 전략적인 측면에서 접근할 수 있도록 정보를 제공하는 것에 목적이 있다. 여기서 탄수흡수발자국이란 해당 지역의 수종(산림, 가로수, 공원, 도시숲 등) 및 지피식물 등이 얼마나 탄소흡수를 하는지 총량적으로 파악하는 지표로 정의한다. 탄소흡수발자국을 통해 향후 산림지역의 표현할 수 있는 탄소흡수량을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

2. 자료 및 연구방법

2.1. 연구자료

본 연구에서는 2020년 기준 전국의 산림면적을 대상으로 Table 1과 같이 나타내었다. 전국 면적은 10,041,260ha 중 산림면적은 6,298,134ha를 차지하고 있다. 국토면적이 가장 높은 지역은 1,903,403ha로 18.9%를 차지하고 있는 경상북도였고, 가장 낮은 지역은 세종특별자치시로 46,491ha로 0.5%를 차지하고 있었다[13].

Table 1.

National land area and forest area status. (Unit : ha / %)

가장 많은 산림면적을 차지하고 있는 지역은 1,366,644ha로 전국 대비 21.6%인 강원도가 차지하고, 가장 적은 산림면적을 차지하고 있는 지역은 15,323ha로 전국 대비 0.2%로 서울특별시였다.

임상별 분포도는 전국 5,996,219ha로 침엽수 2,324,085ha(38.8%), 활엽수 2,005,883ha(38.8%), 혼효림 1,666,251ha(27.8%)에 대한 구성을 Table 2과 같이 연구대상지로 설정하였다[14]. 죽림 20,162ha과 무립목지 281,753ha는 제외하였다. 전국 영급별 분포도는 I영급이 257,507ha, II영급이 199,215ha, III영급이 674,014ha, IV영급이 2,452,066ha, V영급이 2,069,279ha, VI영급 이상으로는 총 344,138ha로 분포되어 있었다. IV영급(31~40년) 이상이 전체 비율의 81.9%로 현재 심각한 영급불균형을 이루고 있어, 추후 산림경영 중 조림 계획에 대한 중요성을 확인할 수 있었다.

Table 2.

Forest physiognomy and forest area by grade. (Unit : ha)

2.2. 주요 수종별 표준탄소 흡수량

표준탄소 흡수량은 국립산림과학원에서 개발한 산림면적에 대한 수종별 연간 CO₂ 표준흡수량(tCO₂/ha)을 Table 3과 같이 사용하였다[15]. 탄소 흡수량표를 살펴보면, 영급별 기준으로 분석시 연간 CO₂ 흡수량은 20~40년 사이가 흡수원이 가장 높은 것으로 확인되었다. 또한, 임령이 증가할수록 연간 CO₂ 흡수량은 감소하는 추세를 보이고 있었다. 현재 국내 산림의 평균 나이는 30~50년생 정도로서 현재까지는 CO₂를 왕성히 흡수하고 있지만 향후 점차 나이가 들면 생장이 감소되어 탄소감축기능이 줄어들게 된다는 것을 확인할 수 있다. 또한, 평균적으로 침엽수보다 활엽수가 탄소흡수량이 많은 것을 알 수 있다.

Table 3.

Annual CO₂ absorption by major tree species (Unit : tCO₂/ha)

본 연구에서는 해당 자료를 응용하여 소나무(강원지방, 중부지방), 잣나무, 낙엽송, 리기다소나무, 편백에 대한 탄소흡수량 평균치를 침엽수림으로 활용하였고, 상수리나무와 신갈나무에 대한 평균치를 활엽수림 흡수량 평균치로 설정하였다. 혼효림의 경우, 침엽수림과 활엽수림의 평균치로 가정하였다.

위의 주요 산림에 대한 표준탄소 흡수량 산정은 IPCC 가이드라인의 탄소저장량 산정방법에 따라 각 수종별 탄소흡수량이 산정되었다[IPCC, 2006]. 해당 수식은 2009년 기준의 임분수확표의 수종별 정기평균생장량에 목재기본밀도, 바이오매스 확장계수, 뿌리함량비, 탄소전환계수를 곱하여 식(1)과 같이 산정되었다[16].

CO₂removals = Vol × WD × BEF × (1+R) × CF × 44/12 (1)

Sources : Standard Carbon Absorption of Major Forest Species (ver. 1.2)

여기서, CO₂removals는 수종별 탄소흡수량(tCO₂/ha/yr), Vol는 수종별 정기평균생장량(m³/ha), WD는 목재기본밀도(td.m/m³), BEF는 바이오매스 확장계수, R는 뿌리함량비, CF는 탄소전환계수, 44/12는 탄소-이산화탄소로 전환으로 구성되어 있다.

산림은 기후변화협약에서 토지이용, 토지이용변화 및 산림(LULUCF, Land Use, Land Use Changes and Forestry)에 속하며, 탄소저장고이다[UNFCCC, 2009]. 이에 따라 산림은 온실가스 감축수단으로 인정받았으며, 산림을 온실가스 감축실적으로 인정받기 위해서는 IPCC 가이드라인에 따라 산림의 탄소저장량을 산정하고 보고를 해야 한다.

IPCC 가이드라인에서는 활동자료인 임목축적에 배출계수를 곱하여 탄소저장량을 산정하도록 방법론을 제시하고 있다. 이때 탄소배출계수는 목재기본밀도(wood density), 바이오매스확장계수(Biomass Expansion Factor), 뿌리함량비(Root to Shoot Ratio), 탄소전환계수(Carbon Fraction)로 구분하며, 국가 고유의 탄소배출계수를 개발하여 적용할 경우 탄소저장량의 신뢰성을 확보할 수 있다[IPCC, 2006].

국내 산림부문 탄소배출계수에 대한 연구는 국립산림과학원에서 22개 수종에 대한 계수 개발 연구가 2000년 초부터 진행되어 왔다. 지구온난화에 대한 산림의 식생대 변화 등을 고려해 난대 및 온대 수종에 대한 국가고유계수 개발 연구를 통해 2018년 총 20개 수종 2개 임상에 대한 국가고유계수 등록을 완료하였다. 이에 따라 산림의 주요 수종별 탄소저장량을 산정할 수 있는 체계가 마련되었다[온실가스종합정보센터, 2018]. 주요 산림수종의 표준 탄소흡수량은 2012년 11월 14일 산림청과 국립산림과학원 브리핑자료로 공개적으로 발표되었으며(Ver. 1.0), 그 뒤로 일부 수종에 대한 흡수량이 보완되어 발표되었다(2013년 11월, Ver.1.1). 산림의 온실가스 감축 효과를 확인할 수 있는 자료로 에너지 대체 효과 등의 자료에 활용되고 있다.

2.3. 탄소흡수발자국 산정방법

본 연구에서 제시하고 있는 탄소흡수발자국은 지역에서의 전체 탄소흡수발자국, 지역 산림 면적당 탄소흡수발자국, 그리고 지역 면적당 탄소흡수발자국으로 정의하였다.

주요 산림 면적당 임상별 표준탄소흡수량은 임상별로 침엽수림, 활엽수림, 혼효림으로 구분하고, 영급의 경우 I~VI영급으로 설정하였다. 이후 임상별/영급별로 탄소흡수량 평균값으로 각각 매칭하였다. 해당 수식은 식 (2)과 같이 수식을 개발하여 흡수원 결과값을 산출하였다.

(2) S=∑a=16Dta×Cta

S = Total carbon absorption

t = Coniferous forest, Broad-leaf forest, Mixed forest

a = Young class (1-6 Young class or higher)

D = Area by forest type

C = CO₂ absorption per area

[Dta = The area of each class of forest physiognomy]

[Cta = Carbon absorption by forest]

3. 연구결과 및 고찰

앞에 언급한 탄소흡수발자국 산정방법을 사용하여 전국 탄소흡수량과 250개의 지방자치단치에 대한 탄소흡수발자국을 산정하였다. 연구결과로 1위는 강원도로 12.06 MtCO₂, 2위 경상북도로 11.00 MtCO₂, 3위는 전라남도로 5.8 MtCO₂ 순으로 가장 높게 나타났다. 가장 낮은 지역으로는 광주광역시로 1위는 161,6787 tCO₂, 2위는 세종특별자치시로 222,839 tCO₂, 대전광역시로 253,348 tCO₂ 순으로 Fig. 1과 같이 나타났다. 전국별로 가장 높은 지역은 강원도와 경상북도였다.

Fig. 1.

Carbon absorption in each region

3.1. 탄소흡수발자국 산정 결과

3.1.1. 시･구･군별 탄소흡수량 산정 결과

전국 탄소흡수 흡수량을 전국에 있는 250개의 시･구･군별로 Table 4와 같이 산출하였다. 1위는 강원도 홍천군이 1,767,470 tCO₂, 2위는 강원도 인제군으로 1,387,154 tCO₂, 3위는 강원도 평창군이 982,602 tCO₂로 강원도 지역에 가장 높은 탄소흡수발자국을 보였다. 낮은 탄소흡수발자국은 1위는 서울특별시 영등포구가 34 tCO₂, 2위는 인천광역시 동구로 50 tCO₂, 3위는 부산광역시 중구는 102 tCO₂로 나타났다.

Table 4.

Top 10 and bottom 10 in Carbon Absorption by city and province (Unit : tCO₂/ ha)

3.1.2. 기초지자체별 국토면적 대비 탄소흡수발자국 산정 결과

국토면적 대비 탄소흡수량을 Table 5와 같이 시･구･군별로 봤을 때, 1위는 서울특별시 성북구는 10.70%, 2위는 광주광역시 동구으로 5.89%, 3위는 대전광역시 동구로 5.54%로 가장 높은 비율로 나타났다. 낮은 탄소흡수발자국은 1위는 서울특별시 영등포구로 0.01%, 2위는 인천광역시 동구로 0.07%, 3위는 서울특별시 성동구로 0.10% 순으로 나타났다.

Table 5.

Top 10 and bottom 10 Ranking in the Carbon Absorption Footprint per Regional Area (Unit : tCO₂ / ha / %)

3.1.3. 기초지자체별 산림면적 대비 탄소흡수발자국 산정 결과

산림면적 대비 탄소흡수량은 Table 6과 같이 시･구･군별로 봤을 때, 1위는 서울특별시 성북구로 28.35%, 2위는 울산광역시 울주군으로 18.32%, 3위는 강원도 홍천군이 11.92%로 가장 높은 탄소흡수발자국이 나타났다. 가장 낮은 탄소흡수발자국 1위는 서울특별시 성동구로 3.26%, 2위는 서울특별시 강동구로 4.39%, 3위는 서울특별시 동작구가 4.58%로 해당 순위를 이어갔다.

Table 6.

Top and bottom Ten Ranking in the Carbon Absorption Footprint per Forest Area (Unit : tCO₂ / ha / %)

위에서 산출된 기초자치단체의 탄소흡수발자국, 국토면적 대비 탄소흡수발자국, 산림면적 대비 탄소흡수발자국을 Fig. 2 ~4와 같이 표현하였다. 전국적으로 강원도와 경상북도에 가장 높은 탄소흡수량을 보였지만, 국토면적 대비하여 서울과 경기도, 인천광역시에는 높은 탄소흡수발자국을 보이고 있었다. 산림면적 대비하여 탄소흡수발자국은 전국적으로 균일하게 흡수하고 있음을 확인할 수 있었다. 이는 산림 조성 시나리오 개발과 이를 통한 탄소를 감축을 위해 각 지역의 특성에 맞추어 전략적으로 계획하고, 실행하느냐에 따라 추후 흡수량이 달라질 수 있음을 확인할 수 있었다.

Fig. 2.

National carbon absorption footprint

Fig. 3.

Carbon absorption footprint based on regional land area

Fig. 4.

Carbon absorption footprint based on forest area

본 연구에서는 전국 시･구･군에 대한 탄소흡수량을 산출하였고, 탄소흡수발자국을 정의하고 나타내었다. 현재 탄소흡수에 관한 많은 다양한 연구가 많이 이루어지고 있다. 국내 산림경영률에 대한 중요성은 계속 높아지는 추세이며, 이는 국내 산림에서 지자체별로 탄소흡수량이 정량화되어 산림경영의 결과라는 것을 증빙이 될 수 있어야 한다. 그러나 전반적으로 산림자원 관리 및 산림 정책 측면에서 산림 사업이 이미 수행된 수종에서 중복적으로 산림 경영 사업이 이루어진다는 점과 국유림 및 사유림 경영계획의 산림경영 목표에 차이로 인한 경영률 차이가 발생한다는 점은 향후 기후변화 대응에 지속가능한 산림관리 차원에서 지속적으로 고려되어야 할 사항이다. 그러기 위해서는 산림 조성에 관한 감축 시나리오를 세워 더 많은 탄소들이 각 지자체에서 흡수되어질 수 있도록 노력해야 할 것이다.

본 연구의 한계점은 정보 공시되어 있는 산림면적으로만 연구범위로 설정하였고, 각 지역마다 식재되어 있는 가로수나 지피식물 등까지 탄소흡수량으로 포함되지 않아 추후 후속연구로 이어져야 하겠다.

4. 결 론

본 연구에서는 IPCC 가이드라인의 탄소저장량 산정방법에 따라 표준 탄소흡수량을 산정을 통해 광역자치단체와 250개의 기초자치단체의 탄소흡수발자국에 대한 연구를 수행하였다. 광역자치단체의 탄소흡수량과 기초자치단체의 탄소흡수발자국, 국토면적 대비 탄소흡수발자국, 산림면적 대비 탄소흡수발자국 순으로 연구결과값을 산출하였다. 탄소흡수량이 높은 지역이라고 해서 면적 대비 흡수가 많은 것은 아니고, 흡수량이 낮다고 해서 면적 대비 흡수량이 낮은 것도 아니라는 것을 확인할 수 있었다. 이는 추후 기초자치단체에 지역 특색이 맞춰 중장기 차원에서 체계적으로 산림을 경영하고 계획하는가에 따라 흡수량 변화가 크다는 것에 중점이 있다고 볼 수 있다. 그러기 위해서는 산림 조성 시나리오 개발과 이를 통한 더 많은 흡수할 수 있도록 지속적으로 탄소를 감축해나가는 노력들이 필요하겠다.

결국 신기후체제에는 탄소중립에 대한 목표를 이루기 위해서는 체계적인 계획을 세워 전략적으로 이를 이행해야 하는 것이 핵심이다. 이에 따라 산림의 신규조림과 재조림 및 산지 전용 등 산림 내의 관리 행위들이 온실가스 흡수량 및 배출량에 미치는 영향을 보다 자세하게 정량해나가는 과정이 계속 강조되고 있다. 이러한 산림경영활동자료의 구축은 현재의 인벤토리 보고 시스템 뿐만 아니라 향후 자발적 감축 목표에 대한 설정에도 큰 영향을 줄 수 있다. 기존에 국내는 산림 경영활동을 다양하게 수행했으며, 관리에 많은 노력들을 기울여왔다. 그러나 시공간 정보 기반 분석이 이루어지지 않아 산림 분야 탄소흡수량 산정 등에 많은 한계를 갖고 있었다. 이러한 상황에서 임업통계 공시정보자료의 일관성 및 명확성을 확보하기 위하여 탄소흡수량을 산출하여 탄소흡수발자국을 정의하였고, 이를 기반으로 산림자료의 통합이 필요한 시점이라 볼 수 있다. 이를 통해 효과적인 탄소흡수량 계산이 가능할 것이며, 산림부문에서 광역자치단체와 기초자치단체를 시작으로 추후 보다 신뢰성 있는 국가차원의 국가온실가스 인벤토리 정보 구축까지 다각적인 측면으로 많은 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

Notes

Declaration of Competing Interest

The authors declare that they have no known competing financial interests or personal relationships that could have appeared to influence the work reported in this paper.

References

1. Chang Jae Bong, Lee Yohan. Determination of Priorities in the Forest Carbon Sink Enhancement Policies in the Republic of Korea. Journal of Agriculture & Life Science 49(4):95–104. 2015;

2. Ham Boyoung, Song Cholho, Park Eunbeen, Choi Sol-E, Lee Woo-Kyun. Development of Forest Activity Data and Forest Management Rate for National Greenhouse Gas Inventory in the Forest Sector. Journal of Climate Change Research 11(1):53–63. 2020;

3. Jeong Seongyeop, Yim Jongsu, Lee Sunjung, Song Jungeun, Park Hyokeun, Lee JungBin, Yeom Kyujin, Son Yeongmo. Detection of Site Environment and Estimation of Stand Yield in Mixed Forests Using National Forest Inventory. J. Korean Soc. For. Sci 112(1):83–92. 2023;

4. Kadam Parag, Dwivedi Puneet, Karnatz Caroline. Mapping convergence of sustainable forest management systems: Comparing three protocols and two certification schemes for ascertaining the trends in global forest governance. Forest Policy and Economics 1332021;:102614.

5. Kim Sunghoon, Kim Ilkwon, Jun Baysok, Kwon Hyuksoo. A Study on the Availability of Spatial and Statistical Data for Assessing CO₂ Absorption Rate in Forests – A Case Study on Ansan-si –. J. Environ. Impact Assess 27(2):124–138. 2018;

6. Wright William, Wilkinson Benjamin, Cropper Wendell Jr. Development of a GPS Forest Signal Absorption Coefficient Index. Forests 9(5):226. 2018;

7. Shige Koichiro, Sakamaki Takashi, Nishimura Osamu. Estimation of Municipalities’ CO² Emissions for Realization of the “Zero Carbon Cities” considering the Amount of Renewable Energy and the Forest Absorption. Journal of Japan Society of Energy and Resources 42(3):158–165. 2021;

8. Ptichnikova A.V, Shvarts E.A, Kuznetsova D.A. The Greenhouse Gas Absorption Potential of Russian Forests and Possibilities for Carbon Footprint Reduction for Exported Domestic Products. Doklady Earth Sciences 499(2):683–685. 2021;

9. Silva Felipe de Figueiredo, Fulginiti Lilyan E, Perrin Richard K, Braga Marcelo Jose. Marcelo Jose Braga. The increasing opportunity cost of sequestering CO₂ in the Brazilian Amazon forest Empirical Economics 62:439–460. 2022;

10. Ryu Da-Nim, Kim Jin-Won, Oh Choong-Hyeon. Choong-Hyeon Oh. Management Plan for Increasing Carbon Uptake in Urban Forests - In the Case of Chungju Coexistence Forests Proc. Korean Soc. Environ. Ecol. Con.27(2):99–99. 2017;

11. Lee Bohwi, Park Chang Won, Joung Dawou, Lee Chagjun, Lee Sang-Jin, Kim Tae-Im, Park Bum-Jin, Koo Seungmo, Kim Sebin. Classification of Growth Stages of Business Entities and Management Component Analysis in Forestry Convergence Industry. J. Korean Soc. For. Sci. 108(3):429–439. 2019;

12. SONG Minkyung, Bae Jae Soo, Seol Mi Hyun. Development of the Forest Carbon Sink Index on Afforestation and Reforestation Activities. J. Korean For. Soc. 103(1):137–146. 2014;

13. Ministry of Land, 2020, Intellectual Statistics Yearbook.

14. National Institute of Forest Science. 2019. Standard Carbon Absorption of Major Forest Tree Species (ver. 1.2)

15. Korea Forest Service, 2021, Basic forest statistics for 2020.

16. Hong Mina, Park Sugyeong, Yu Hangnan, Lee Halim, Ko YoungJin, Lee Woo-Kyun. Estimating forest area of Chuncheon and analysing its amount of carbon sink using Landsat 8 satellite data. The Korean Society for Geo-Spatial Information System 2019(5):152–157. 2019;

Sortation	Land area	Ratio	Forest area	Ratio	Forest rate
Seoul	60,523	0.6	15,323	0.2	25.3
Busan	77,007	0.8	34,926	0.6	45.4
Daegu	83,349	0.9	48,338	0.8	54.7
Incheon	106,523	1.1	39,373	0.6	37.0
Gwangju	50,113	0.5	18,944	0.3	37.8
Daejeon	53,966	0.5	29,764	0.5	55.2
Ulsan	106,209	1.1	68,001	1.1	64.0
Sejong-si	46,491	0.5	24,849	0.4	53.4
Gyeonggi-do	1,019,527	10.1	512,105	8.1	50.2
Gangwon-do	1,682,968	16.8	1,366,644	21.6	81.2
Chungcheongbuk-do	740,695	7.4	488,337	7.8	65.9
Chungcheongnam-do	824,617	8.2	404,097	6.4	49.0
Jeollabuk-do	806,984	8.0	440,746	7.0	54.6
Jeollanam-do	1,234,809	12.3	686,852	10.9	55.6
Gyeongsangbuk-do	1,903,403	18.9	1,333,691	21.2	70.1
Gyeongsangnam-do	1,054,055	10.5	698,810	11.1	66.3
Jeju-si	185,021	1.8	87,334	1.4	47.2
Nationwide	10,041,260	100.0	6,298,134	100.0	-

Sortation	Coniferous forest	Ratio	Broadleaved forest	Ratio	Mixed forest	Ratio	Total	Ratio
Ⅰ age class (1~10year)	125,494	5.4%	92,957	4.6%	39,056	2.4%	257,507	4.3%
Ⅱ age-class (11~20year)	73,073	3.2%	77,578	3.9%	48,564	2.9%	199,215	3.3%
Ⅲ age-class (21~30year)	221,732	9.5%	241,874	12.1%	210,408	12.6%	674,014	11.2%
Ⅳ age-class (31~40year)	992,392	42.7%	698,147	34.8%	761,527	45.7%	2,452,066	40.9%
Ⅴage-class (41~50year)	795,072	34.2%	729,812	36.4%	544,395	32.7%	2,069,279	34.5%
Ⅵ or more age-classes (over 51 years)	116,322	5.0%	165,515	8.2%	62,301	3.7%	344,138	5.8%
Sum	2,324,085	100.0 (38.8)	2,005,883	100.0 (33.4)	1,666,251	100 (27.8)	5,996,219	100.0 (100.0)

Types of trees / Age-class	10	20	30	40	50	60
Pinus densiflora (Gangwon)	7.5	10.1	9.6	8.2	6.7	5.4
Pinus densiflora (Central)	3.5	6.9	12.4	6.4	3.3	1.8
Pinus koraiensis	5.4	11.8	10.8	9.1	7.6	6.5
Larix kaempferi	9.1	10.5	9.5	8.5	7.9	7.5
Pinus rigida	4.5	13.9	12.4	8.7	5.8	4.1
Chamaecyparis obtusa	5.2	8.8	8.2	6.6	5.2	4.1
Quercus acutissima	11.2	15.9	14	12.3	10.9	9.8
Quercus mongolica	8.6	15.0	9.3	8.4	7.5	6.8

Sortation	Top area	Carbon absorption	Sortation	Bottom area	Carbon absorption
1st	Hongcheon-gun (Gangwon)	1,767,470	1st	Yeongdeungpo-gu (Seoul)	34
2nd	Inje-gun (Gangwon)	1,387,154	2nd	Dong-gu (Incheon)	50
3rd	Pyeongchang-gun (Gangwon)	982,602	3rd	Jung-gu (Busan)	102
4th	Andong-si (Gyeongbuk)	848,875	4th	Seongdong-gu (Seoul)	173
5th	Samcheok-si (Gangwon)	816,727	5th	Mapo-gu (Seoul)	719
6th	Jeongseon-gun (Gangwon)	816,279	6th	Dongdaemun-gu (Seoul)	964
7th	Bonghwa-gun (Gyeongbuk)	788,620	7th	Songpa-gu (Seoul)	1,098
8th	Gyeongju-si (Gyeongbuk)	754,773	8th	Jung-gu (Seoul)	1,124
9th	Yeongwol-gun (Gangwon)	740,554	9th	Gangdong-gu (Seoul)	1,305
10th	Gangneung-si (Gangwon)	727,441	10th	Dongjak-gu (Seoul)	1,707

Sortation	Top area	Carbon absorption (Region area)	Absorption rate	Sortation	Bottom area	Carbon absorption (Region area)	Absorption rate
1st	Seongbuk-gu (Seoul)	26,309 (2,458)	10.70	1st	Yeongdeungpo-gu (Seoul)	37 (2,455)	0.01
2nd	Dong-gu (Gwangju)	29,057 (4,931)	5.89	2nd	Dong-gu (Incheon)	50 (720)	0.07
3rd	Dong-gu (Daejeon)	75,789 (13,668)	5.54	3rd	Seongdong-gu (Seoul)	173 (1,686)	0.10
4th	Ongjin-gun (Incheon)	94,922 (17,293)	5.49	4th	Hongcheon-gun (Gangwon)	1,767,470 (182,034)	0.10
5th	Ulju-gun (Incheon)	400,300 (75,814)	5.28	5th	Inje-gun (Gangwon)	1,387,154 (164,610)	0.12
6th	Gijang-gun (Busan)	113,699 (21,830)	5.21	6th	Yanggu-gun (Gangwon)	510,717 (66,197)	0.13
7th	Dong-gu (Daegu)	94,176 (18,214)	5.17	7th	Hwacheon-gun (Gangwon)	700,293 (90,893)	0.13
8th	Gwanak-gu (Seoul)	14,942 (2,957)	5.05	8th	Muju-gun (Jeonbuk)	453,266 (63,178)	0.14
9th	Dalseong-gun (Daegu)	215,121 (15,735)	5.04	9th	Taebaek-si (Gangwon)	212,806 (30,349)	0.14
10th	Buk-gu (Ulsan)	79,277 (15,735)	5.04	10th	Gangneung-si (Gangwon)	727,441 (104,078)	0.14