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ISSN : 1229-3857(Print)
ISSN : 2288-131X(Online)
Korean Journal of Environment and Ecology Vol.39 No.2 pp.179-189
DOI : https://doi.org/10.13047/KJEE.2025.39.2.179

Evaluation of Ecosystem Services in a Specific Area of Forest Biodiversity Using InVEST Model1a

Kyeong-Rok Kim2, Jong-Bin An3, Chang-Sun Kim3, Hyun-Tak Shin4, Song-Hyun Choi5*
2Forest Biodiversity Conservation Research Division, Korea National Arboretum, Pocheon 11186, Korea
3Forest Biodiversity Conservation Research Division, Korea National Arboretum, Pocheon 11186, Korea
4Forest Biodiversity Conservation Research Division, Korea National Arboretum, Pocheon 11186, Korea
5Dept. of Landscape Architecture, Pusan National University, Miryang 50463, Republic of Korea

a 이 논문은 국립수목원에서 지원하는 <산림유전자원보호구역 현지 내 보전 및 확대방안연구(KNA1-4-1-23-5)>에 의하여 연구되었음.


* 교신저자 Corresponding author: songchoi@pusan.ac.kr
28/02/2025 03/04/2025 07/04/2025

Abstract


The natural environment is closely linked to human life and provides various benefits, known as ecosystem services. This study evaluates three types of ecosystem services: Forest Genetic Resource Reserve (Mt. Gajisan, Mt Bulmosan., Gadeokdo Island), Wetland Protected Area (Sajapyeong Mountain Wetland, Mt. Sinbulsan Weltand, Hwaeomneup Wetland) and Wind-Hole (Milyang Ice Valley, Bing-gye Valley, Mt. Hamhwasan). Habitat Quality and Carbon Storage were quantitatively analyzed using the InVEST model. The habitat quality analysis results showed an overall average of 0.83, with higher values inside protected areas. However, Sajapyeong Mountain Wetland had lower internal quality due to the presence of artificial grasslands. Larger areas generally had higher habitat quality and lower threat levels. This confirms that human interference and development are direct threats and closely related to habitat degradation. In the carbon storage analysis, Mt. Bulmosan recoreded the highest value, while Bing-gye Valley had the lowest. Larger areas stored more carbon, with aboveground biomass contributing the most. Sajapyeong Mountain Wetland showed the largest decline in carbon storage, likely due to human-induced land changes. By quantitatively assessing the significance of specific forest biodiversity areas, this study provides scientific evidence essential for conservation strategy development. In particular, by evaluating ecosystem services in Wind-Hole, a potential candidate for protected area designation, this research can serve as foundational data for assessing its potential as an OECM. Additionally, it is expected to provide useful information for establishing customized conservation policies that consider the diversity and uniqueness of protected areas.



InVEST 모델을 활용한 산림생물다양성 특정지역 생태계서비스 평가1a
- 서식지질과 탄소저장량을 중심으로 -

김경록2, 안종빈3, 김창선3, 신현탁4, 최송현5*
2국립수목원 산림생물보전연구과 석사연구원
3국립수목원 산림생물보전연구과 임업연구사
4국립수목원 산림생물보전연구과 임업연구관
5부산대학교 조경학과 교수

초록


자연환경은 인간의 삶과 밀접하게 연결되어 있으며, 다양한 형태로 혜택을 제공한다. 인간은 생태계로부터 직·간접적인 혜택을 받는데, 이를 정량적으로 평가한 개념을 생태계서비스라고 한다. 본 연구는 산림유전자원보호구역, 습지보호 지역과 독특한 미기후현상으로 인해 북방계 및 고산식물이 잔존하여 보호 가치가 높은 풍혈지까지 3가지 유형을 대상으로 생태계서비스를 평가하였다. 서식지질(Habitat Quality) 및 탄소저장량(Carbon)을 InVEST 모델을 활용하여 정량적으로 분석하였으며, 연구 대상지는 산림유전자원보호구역(가지산, 불모산, 가덕도), 습지보호지역(사자평, 신불산, 화엄늪), 풍혈지(밀양 얼음골, 의성 빙계계곡, 함화산) 총 9개 지역으로 선정하였다. 서식지질 분석 결과, 전체 평균은 0.83으로 나타났으며, 보호지역 내부의 서식지질이 외부보다 전반적으로 높았지만, 사자평 고산습지의 경우 억새군락지로 인해 인공초지가 포함되어 내부가 서식지질이 더 낮게 나타났다. 또한, 서식지질이 높을수록 대상지 면적이 증가하며, 위협 수준이 감소하는 경향이 나타났다. 이는 인위적 간섭과 개발이 위협요인과 직결되며, 서식지질 저하와 대상지의 면적이 밀접한 연관이 있음을 확인하였다. 탄소저장량 분석에서는 김해 불모산이 가장 높은 값을 보였으며, 의성 빙계계곡이 가장 낮은 값을 기록하였다. 대상지 면적이 클수록 탄소저장량이 높은 경향을 보였으며, 탄소저장량 구성 비율에서는 지상부 바이오매스가 가장 큰 비중을 차지하였다. 탄소저장량 변화를 살펴보았을 때, 사자평 고산습지가 가장 크게 감소하였는데, 인간의 간섭과 개발이 토지유형 변화에 영향을 미친 것으로 판단된다. 본 연구는 산림생물다양성 특정지역의 중요성을 정량적으로 평가함으로써 보호전략 수립에 필요한 과학적 근거를 제공하는 데 기여할 수 있다. 특히, 보호지역 후보지인 풍혈지에 대해 생태계서비스를 평가하여 향후 OECM 지정 가능성을 검토하는 기초 자료로 활용될 수 있으며, 보호지역의 다양성과 특수성을 고려한 맞춤형 보전 정책 수립에도 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.



    서 론

    자연환경은 인간의 삶과 밀접하게 연결되어 있으며, 인간에게 다양한 형태로 혜택을 주고 있다. 이처럼 생태계가 인간에게 제공하는 직·간접적인 혜택을 생태계서비스라고 말하는데, 2001년 UN 보고서 밀레니엄 생태계 평가(MEA: Millennium Ecosystem Assessment)에서 본격적으로 언급 되었다(MA, 2005). 생태계서비스는 공급서비스, 조절서비스, 문화서비스 그리고 지지서비스 4가지로 나뉘어 평가할 수 있으며, 최근에는 급격한 도시화와 개발로 인해 생태계 서비스의 기능이 감소하고 있다고 보고되고 있다(Natural Capital Project, 2025).

    한편, 2022년 생물다양성 당사국 총회는 쿤밍-몬트리올 지구적 생물다양성 프레임워크(Kunming-Montreal Global Diversity Framework, 이하 쿤밍-몬트리올 GBF)를 채택했다. 쿤밍-몬트리올 GBF에서는 보호지역 면적을 30%까지 확대하는 목표가 설정되었는데(CBD, 2022), 이를 통해 보호지역 지정 및 관리에 대한 중요성이 부각되었다. 보호지역은 생태계 서비스 및 문화적 가치와 함께 법적 또는 기타 효과적인 수단을 통해 명확하게 정의된 지리적인 공간을 장기적으로 보전하는 것을 목표로 하기 때문에, 인간에게 생물종다양성, 기후조절 등 높은 생태계서비스 혜택을 제공한다(Dudley, 2008).

    생태계서비스를 평가하는 모델은 InVEST (Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs), MIMES (Multi-scale Integrated Earth Systems Model), ARLES (ARrificial Intelligence for Ecosystem Services Model), TESSA, Co$ting Nature 등 다양하다(EPA, 2016;Choi, 2020). 국내에서는 InVEST 모델이 주로 활용되며, 이는 자연 자원의 관리와 생태계서비스의 가치를 정량적으로 평가하기 위해 미국 자연자산프로젝트(national capital project) 일환으로 개발된 도구이다(Sharp et al., 2014;Choi and Lee, 2018). InVEST 모델은 토지피복지도를 기반으로 도출하고자 하는 생태계서비스 항목에 맞는 인자를 투입하면 가치를 평가할 수 있으며, 시기별 시나리오 분석이 가능하고, 전 지구적, 국가적, 지역적 단위의 분석이 가능한 장점이 있다(EPA, 2016;Choi, 2020). 지금까지 약 20가지의 세부 항목이 개발되었는데, 국내에서는 InVEST 모델 중 Habitat Quality를 활용하여 제주도를 대상지로 한 서식지질 연구 (Kim et al., 2015), InVEST Carbon을 활용한 도심 습지의 탄소 흡수 평가 대한 연구(Lee et al., 2024), 수도권에 대한 탄소저장량 변화 분석 연구(Hwang et al., 2021), 산림생태계의 탄소 저장 및 흡수에 대한 계량화 연구(Choi et al., 2014), InVEST Quality, Carbon 모델을 활용하여 구상나무 분포지에 대한 정량적인 생태계서비스 측정 연구(Choi and Lee, 2018) 등 다양하게 진행되어 왔다.

    특히 보호지역과 관련된 연구 동향을 살펴보면, 국립공원과 같은 자연공원을 대상으로 한 생태계서비스 평가와 분석이 이미 다수의 연구를 통해 체계적으로 이루어져 왔다 (Jang et al., 2022a;Jang et al., 2022b;Kwon et al., 2022;KNPRI, 2019;KNPRI, 2020; KNPRI, 2022). 그러나 자연 공원이 아닌 기타 보호지역, 산림생물다양성 특정지역에 대한 생태계서비스 평가는 아직 미흡한 실정이다.

    본 연구에서는 산림생물다양성 특정지역으로 산림유전 자원보호구역(Forest Genetic Resource Reserve), 습지보호 지역(Wetland Protected Area), 풍혈지(Wind-Hole) 3가지 유형을 선정하였다. 산림유전자원보호구역은 산림보호법 제7조에 의거하여 산림에 있는 식물 유전자와 종 또는 산림 생태계 보전을 위해 원시림·고산식물지대·희귀식물자생지 등 7가지 유형으로 구분하여 지정되며, 생물다양성의 근간이 되는 유전자원을 보호하는 데 중요한 역할을 한다. 습지 보호지역은 습지보전법에 의거하여 지정되어, 산림생태계의 유지와 생물다양성 증진에 핵심적인 역할을 함으로써, 수질 정화, 홍수 완화, 탄소 저장 등 다양한 생태계서비스를 제공한다(Lee et al., 2022). 그리고 풍혈지는 겨울철 따뜻한 바람과 여름철 찬 바람이 나오는 독특한 미기상학적 현상을 가진 지역으로, 보호지역 및 OECM 지정 후보지로서의 가치가 크다(Kong et al., 2011;Kong et al., 2012). 빙하기 이후 북방계 식물과 고산식물이 잔존하여 생물종다양성이 높고, 풍혈의 원리를 이용하여 기후변화에 따른 잠재 서식지 연구 대상지로 여겨진다. 이러한 가치를 바탕으로 최근에는 OECM 지정을 위한 연구가 계속해서 진행되고 있으나(Korea National Arboretum 2023, KNA 2024), 무분별한 개발로 인해 풍혈지가 훼손되거나 사라지고 있는 문제가 발생하고 있다. 이렇듯 특정 지역의 생태적 가치는 높음에도 불구하고, 이들에 대한 생태계서비스의 체계적인 분석과 평가가 부족하다.

    따라서 본 연구는 산림유전자원보호구역, 습지보호지역, 풍혈지를 대상으로 InVEST 모델을 활용해 서식지질(Habitat Quality)과 탄소저장량(Carbon)을 분석하고, 해당 보호지역의 생태계서비스를 정량적으로 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 통해 이들 지역의 생태적 중요성을 강조할 수 있으며, 특히 풍혈지는 향후 OECM 지정 가능성을 검토하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 보호지역의 다양성과 특수성을 고려한 맞춤형 보전 전략을 수립하는 데 있어 유용한 과학적 근거를 제공할 것이다.

    연구방법

    1. 연구대상지

    본 연구는 생태계서비스를 평가하기 위해 산림유전자원 보호구역, 습지보호지역, 풍혈지를 대상으로 각 범주별 3개의 대상지를 선정하였다. 구체적인 세부 대상지는 희귀· 멸종위기종의 서식 및 분포 여부와 현장조사의 접근성을 고려하여 선정하였다. 산림유전자원보호구역은 가지산(Mt. Gajisan), 김해 불모산(Mt. Bulmosan), 부산 가덕도(Gadeokdo Island)이며, 습지보호지역은 밀양 사자평 고산습지(Sajapyeong Mountain Wetland), 양산 신불산습지(Mt. Sinbulsan Weltand), 양산 화엄늪(Hwaeomneup Wetland)이며, 풍혈지는 밀양 얼음골(Milyang Ice Valley), 의성 빙계계곡(Bing-gye Valley), 밀양 함화산(Mt. Hamhwasan)으로 총 9개의 대상지를 선정 하였다(Figure 1).

    산림유전자원보호구역 3곳은 모두 희귀식물 및 산림생태 보호를 목적으로 지정되었다. 가지산은 IUCN 적색목록 위기종(Endangered, EN)인 설앵초, 불모산은 약관심(Least Concern, LC)인 개족도리풀이 서식하고 있으며, 가덕도는 취약종(Vulnerable, VU)인 애기등, 금붓꽃, 왜박주가리와 약관심종인 두루미천남성, 갯방풍이 분포하고 있다(KNA, 2019).

    습지보호지역 3곳은 산지습지의 독특한 생태계와 생물다양성 보호를 목적으로 지정된 지역이다. 밀양 사자평 고산 습지는 고층습지로서 멸종위기종 2급인 삵을 포함하여 다양한 멸종위기종이 서식하며(Son, 2011), 양산 신불산습지는 개족도리풀, 이삭귀개, 끈끈이주걱 등 희귀종, IUCN 적색목록 종이 분포한다(Yi and Nam, 2008). 화엄늪은 산지 습지의 독특한 생태계를 보존하며 멸종위기 야생 동·식물이 서식 및 분포하는 것이 특징이다(Ahn et al., 2016).

    풍혈지는 기후변화에 취약한 산림식물종의 보호를 위해 지정된 지역을 선정하였다. 밀양 얼음골은 주저리고사리와 마가목이 분포하며, 지질지형에서 가치를 인정받아 자연유산으로 지정되었다. 의성 빙계계곡은 한들고사리와 시베리 아살구의 서식지이며, 밀양 함화산은 위기종인 꼬리말발도리, 특산식물 노각나무, 부산사초 등이 발견되었으며(KNA, 2023), 독특한 미기상 현상이 발견되는 미기상Ⅲ등급 지역으로 보호되고 있다(KNA, 2013).

    이처럼 산림유전자원보호구역, 습지보호지역, 풍혈지는 희귀 및 멸종위기 생물종의 서식지 보호와 독특한 생태계 유지에 기여한다. 나아가 기후변화와 생물다양성 감소에 대응하는 핵심적인 기능을 수행하기 때문에, 생태계서비스 분석을 통해 정량적으로 생태계서비스를 제시할 필요가 있다.

    다만, 습지보호지역은 기존 보호지역의 경계가 보호 대상을 중심으로 설정되었으며, 풍혈지는 특정 지점에 대한 대상지로 면적이 협소하여 분석에 어려움이 있었다. 그러나 습지보호지역과 풍혈지 또한 주변 환경과 연계된 자연 생태계이기 때문에 InVEST 모델의 특성을 고려하여 경계를 확장 및 재조정하였다. 경계 확장은 QGIS 유역권 분석(stream analysis)을 통해 최소한의 범위 내로 확장하였다. 또한, 의성 빙계계곡은 빙계 군립공원의 경계를 확보하여 사용하였다(Table 1).

    2. 분석방법

    1) 서식지질

    InVEST Habitat Quality 모델은 특정 지역의 서식지질과 이를 위협하는 위협요인을 평가하는 도구로, 서식지 및 식생의 훼손 상태를 추정하며, 토지 이용 변화가 생태계에 미치는 영향을 예측할 수 있다. 토지피복지도를 기반으로 서식지 위협인자(threat factors)의 영향력과 최대영향 거리, 민감도(sensitivity)가 투입되어 진행된다.

    서식지 위협인자는 시가화 건조지역, 공업지역ㆍ채광지역, 철도, 도로, 농업지역, 논, 밭, 인공나지 8개 항목으로 선정하였다. 시가화 건조지역의 최대영향거리는 10㎞, 가중치(weight)는 1로 할당하였으며, 다른 위협인자들은 Xu et al.,(2019)을 참고하였다(Table 2). 서식지 위협은 대상지가 위협인자로부터 거리가 멀어질수록 영향력이 감소하게 되는데, 이때 거리-감쇠(distance-decay) 함수는 선형(linear)과 지수형(exponential) 함수로 구분한다. 선형 함수는 거리가 증가함에 따라 영향이 일정하게 감소하는 반면, 지수형 함수는 거리가 증가함에 따라 높은 비율로 감소하는 특징을 가진다(Kwon et al., 2022).

    서식지 위협인자별 민감도는 Xu et al., (2019)을 기반으로 하되, 우리나라 대상지에 맞게 조정하였다. 강기슭, 암벽·바위, 활엽수림, 침엽수림, 혼효림, 도시화지역은 상향 조정하 였다. 특히 강기슭은 서로 다른 환경이 만나는 전이지역(ecotone)이며, 암벽·바위지대는 희귀성(rarity)이 있는 서식지로 간주되었다. 반면, 골프장·묘지·기타초지·염전·재배시설은 민감도가 낮아 하향 조정되었다(Kwon et al., 2022). 각 위협인자의 가중치와 민감도를 기반으로 토지피복 화소별로 총 위협수준을 구하였다. 이후 최종 서식지질을 도출하기 위해 위협요소와 토지피복 서식지질 간의 관계를 고려하여 정량적으로 평가하였으며, 분석은 QGIS를 활용하였다.

    2) 탄소저장량

    탄소저장량은 현재 토지 이용을 기준으로 추정하며, 시간의 흐름에 따라 증가 및 감소를 예측할 수 있다. InVEST Carbon 모델은 토지피복도와 피복별 탄소풀 계수를 활용하여 도출할 수 있으며, 낮은 오차율로 높은 신뢰도를 제공하며, 전 지구적 단위에서 사용 가능한 장점이 있다(Choi and Lee, 2018). 전체 탄소저장량은 지상부 바이오매스 내 탄소 밀도(Carbon density in aboveground biomass, Above), 지하부 바이오매스 내 탄소 밀도(Carbon density in belowground biomass, Below), 토양 내 탄소 밀도(Carbon density in soil, Soil), 고사유기물 내 탄소 밀도(Carbon density in dead matter, Dead) 4개의 합계로 구성된다(Formula 1). 지상부는 토양 위 식물의 가지, 잎 등 살아있는 바이오매스, 지하부는 지상의 식물에 대한 뿌리의 바이오매스, 토양 내는 토양의 유기성분, 고사유기물은 고사목과 낙엽층에 해당하는 탄소를 의미한다(Hwang et al., 2021;Yim et al., 2022). 탄소풀 계수는 Tomasso and Leighton(2014)의 값을 참고하였으나, 일부 항목은 전문가 경험을 바탕으로 산림지역의 특성이 반영된 탄소풀 계수를 사용하였다(KNPRI, 2020). 또한, 탄소저장량 변화 분석을 위해 2012년, 2022년의 토지피복도를 이용하여 탄소저장량 변화 추이를 확인하였다.

    C i = C i , A b o v e + C i , B e l o w + C i , s o i l + C i , D e a d C T o t a l = C i × A i
    [Formula 1]

    • i : 토지유형,

    • Ci : 토지유형 단위 면적 당 탄소저장량,

    • Ci,Above : 지상부,

    • Ci,Below : 지하부,

    • Ci,Soil : 토양탄소,

    • Ci,Dead : 고사유기물,

    • CTotal : 전체탄소저장량,

    • Ai : 토지유형별 면적

    3) 토지피복도

    서식지질과 탄소저장량 분석을 위해 토지피복도는 환경부 국토지리정보원에서 제공하는 세분류 토지피복도(1:5000) 를 내려받아 활용하였다. 서식지질 분석의 경우 대상지 경계 밖 위협인자의 영향을 고려하여 1km 완충공간을 포함하여 내려받았다.

    결과 및 고찰

    1. 서식지질 분석 결과

    본 연구에서는 보호지역 중 산림유전자원보호구역 3곳, 습지보호지역 3곳 그리고 보호지역 지정 가치가 있는 풍혈지 3곳까지 총 9개의 대상지에 대해 위협인자를 반영하여 서식지질 분석을 실시하였다(Figure 2). InVEST 서식지질 분석 결과는 0 ~ 1 사이의 값으로 나타나며, 1에 가까울수록 서식지질이 우수함과 생태계가 건강하고 안정적임을 의미한다(Berta Aneseyee et al., 2020).

    대상지 간 비교 결과, 9개 대상지의 서식지질 평균은 0.83 으로 나타났으며, 1km 완충구간의 평균은 0.79로 산출되었다(Table 3). 전반적으로 대상지 내부의 서식지질이 주변 지역보다 상대적으로 높았지만, 사자평 고산습지의 경우 대상지 내부보다 완충구역의 서식지질이 높게 나타났다. 토지 피복을 확인해본 결과, 사자평 고산습지에는 고산습지에 주로 나타나는 억새 군락지가 넓게 분포하고 있는 것으로 확인되었다. 함화산과 화엄늪의 서식지질 평균이 0.89로 가장 높았고, 이어 가지산이 높은 값을 보였다. 반면, 의성 빙계계곡, 밀양 얼음골, 양산 신불산 습지는 전체 평균 0.83보다 낮은 수준으로 나타났다.

    보호지역 유형별로 살펴보면 산림유전자원보호구역에서는 가지산과 부산 가덕도의 대상지가 0.87, 1km 완충구간은 가지산이 0.8로 나타났는데, 가지산이 타 대상지에 비해 보호지역으로서의 가치가 상대적으로 높다고 판단된다. 반면, 불모산은 시가지에 인접하여 위협요인에 많은 영향을 받은 것으로 보인다. 습지보호지역의 서식지질 분석 결과, 양산 신불산 습지가 가장 낮게 도출되었는데, 앞선 것과 마찬가지로 인근 골프장으로 인한 위협인자가 큰 영향을 미친 것으로 판단된다. 다만, 습지보호지역의 경우 유역권 분석을 통해 경계를 확장하였기 때문에 1㎞ 완충구간의 서식지 질 값 보다는 대상지 서식지질 자체값이 의미가 있다고 볼 수 있다. 풍혈지의 서식지질 비교 결과, 함화산이 대상지와 1km 완충구간 모두 가장 높게 도출되었으며, 의성 빙계계 곡이 가장 낮게 나타났다. 이는 의성 빙계계곡이 군립공원 내에 위치하여 이용 압력이 높음에 따라 서식지질이 비교적 낮게 나타난 것으로 판단된다.

    서식지질 평균과 대상지 면적 간의 관계를 살펴보았을 때(Figure 3), 서식지질 평균이 높을수록 대상지 면적이 증가하는 경향이 나타났다. 또한, 서식지질 값이 높을수록 위협 수준이 감소하는 관계를 확인할 수 있었다. 이는 보호지 역에 대한 인위적 간섭과 활동이 위협요인과 직결되며, 인위적 간섭이 높을수록 위협요인이 증가하고 서식지질이 낮아지는 경향을 보여준다.

    2. 탄소저장량 분석 결과

    InVEST Carbon 분석 결과는 Figure 4와 같다. 9개 대상지에 대한 100㎡당 탄소저장량 평균은 1.31tC/yr로 나타났다. 유형별로 분류하였을 때, 김해 불모산은 산림유전자원 보호구역 대상지 중 가장 높게 나타났을 뿐만 아니라 전체 대상지 중에서도 가장 높은 탄소저장량을 가졌다(Table 4). 모든 인자값(지상부, 지하부, 토양, 고사유기물)이 다른 대상지에 비해 높게 나타났으며, 이는 면적의 영향을 받은 결과라고 판단된다. 습지보호지역 중에서는 밀양 사자평 고산 습지가 가장 높은 탄소저장량을 보였고, 풍혈지 중에서는 함화산이 가장 높은 탄소저장량을 가진 것으로 산출되었다. 앞서와 마찬가지로 해당 지역의 면적이 클수록 탄소저장량이 높은 것으로 판단된다.

    탄소저장량의 구성 비율을 살펴보면, 대상지 전체에서 지상부의 탄소저장량이 가장 큰 비중을 차지하였고, 그 뒤로 고사유기물, 지하부, 토양 순으로 각 대상지에 대한 탄소저 장량의 비율이 작아짐을 볼 수 있다.

    2012년 대비 2022년의 탄소저장량 변화 추이를 확인해 본 결과(Table 5), 가지산, 함화산, 밀양 얼음골의 탄소 저장량은 변화가 나타나지 않았으며, 함화산은 0.05% 증가하였으나, 미미한 수준의 변화로 해석된다. 위와 같은 결과는 Carbon 분석이 토지피복지도를 기반으로 진행되었으며, 지난 10년간 토지피복 유형에 변화가 거의 없기 때문인 것으로 판단된다. 그럼에도 탄소저장량은 생태계서비스의 주요 지표 중 하나로서 토지이용 변화가 탄소저장량에 미치는 영향을 정량적으로 파악할 수 있다. 한편, 나머지 대상지들은 탄소저장량이 감소하는 모습을 보였는데, 그 중 사자평 고산습지가 변화폭이 4.59%로 가장 크게 감소하였다. 토지 피복도를 확인해본 결과, 사자평 고산습지 내에 활엽수림이 인공초지로 유형이 변경되었음을 확인하였으며, 이는 탄소 저장량 감소의 주요 원인으로 판단된다. 이처럼 인간의 간섭이나 활동으로 인해 토지피복 유형이 도시유형으로 변화하는 경우 탄소저장량이 감소함을 알 수 있다(Hwang et al., 2021).

    3. 종합고찰

    본 연구에서는 보호지역인 산림유전자원보호구역과 습지보호지역, 그리고 보호지역으로 지정할 가치가 있는 풍혈 지를 대상으로 InVEST 모델을 활용하여 서식지질과 탄소 저장량을 분석하였다. 분석 결과, 대상지 9곳의 평균 서식지질은 0.83이었으며, 화엄늪, 함화산이 0.89로 가장 높았고, 의성 빙계가 0.79로 가장 낮았다. 국립공원의 서식지질을 분석한 연구(KNPRI, 2020)와 비교해 보면, 사적형과 해상 해안형을 제외한 산악형 국립공원 중 태백산국립공원이 0.90으로 가장 높았으며, 무등산국립공원이 0.83으로 가장 낮았다. 이를 통해 대상지들이 전반적으로 국립공원 내 서식지와 유사한 생태적 가치를 지닌다고 판단할 수 있다. 또한, 서식지와 위협요인의 거리가 가까울수록, 위협요인의 강도가 클수록, 그리고 서식지가 해당 위협요인에 민감할수록 서식지질이 낮아지는 경향을 보였다. 탄소저장량 분석 결과, 면적이 증가할수록 지상부, 지하부, 토양, 고사목에서의 탄소저장량이 높아지는 경향이 나타났다. 100㎡당 탄소 저장량은 밀양 얼음골이 1.43으로 가장 높았으며, 의성 빙계계곡이 1.05로 가장 낮았다. KNPRI(2020)와 비교해 보면, 산악형 국립공원 중 지리산국립공원이 1.43으로 가장 높았으며, 월출산국립공원이 1.18로 가장 낮았다. 이를 바탕으로, 의성 빙계계곡을 제외한 대상지들은 국립공원 내 탄소저장량과 유사한 수준을 유지하고 있음을 알 수 있다.

    유형별 서식지질 평균을 비교한 결과, 산림유전자원보호 구역이 가장 높게 나타났으며, 습지보호지역, 풍혈지 순으로 높게 나타났다. 유형별 탄소저장량을 비교한 결과, 서식 지질과 마찬가지로 산림유전자원보호구역이 가장 높게 나타났으며, 이어 풍혈지, 습지보호지역 순으로 높게 나타났다. 다만, 본 연구는 유형 중 세 개의 대상지를 선정하여 분석을 수행하였으므로, 통계기법을 활용하여 전체 유형 간의 비교를 수행하지 못한 한계가 있다. 향후에는 각 보호구역 유형별로 생태계 서비스에 대한 종합적인 분석을 실시하여, 전반적인 비교 및 정량적 가치 도출이 가능할 것으로 기대된다.

    본 연구에서는 서식지질과 탄소저장량 분석을 위해 InVEST 모델을 활용하였다. InVEST 모델은 토지피복도와 각 모형에 맞는 인자를 투입하는데, 토지피복도를 포함하여 특정 종의 분포도, 현존식생도, 환경요인 등의 공간자료 구축을 통해 입력자료를 고도화한다면 더욱 신뢰도가 높은 결과값을 얻을 것으로 판단된다(Kwon et al., 2022). 인자값에 따라 결과가 크게 달라지기 때문에 국내에서는 서식지질 인자값 조정과 관련한 많은 연구가 진행되고 있다(Shin et al., 2024).

    탄소저장량 추정은 대상지의 토지피복도와 탄소풀 계수를 기반으로 도출되며, 비교적 간편하게 탄소저장량을 산출 할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 소규모 지역의 탄소저장량을 정밀하게 계산하는 데는 한계가 존재한다(Hwang et al., 2021). 보다 정확한 분석을 위해 계수 조정이 필요하며, 탄소저장량에 영향을 미치는 다양한 요인을 고려해야 한다. 이와 관련하여 국립공원 산림지역의 특성을 반영한 탄소풀 계수를 적용한 연구(KNPRI, 2020), 실제 현장조사를 토대로 흉고직경 기반의 바이오매스 상대생장식을 이용하여 산출된 탄소풀 계수를 적용한 연구(KNPRI, 2021) 등 다양한 연구가 진행되고 있다. 이외에도 탄소저장량 추정을 통해 경제적 가치를 환산하는 연구가 진행되고 있다. Choi et al.(2018), KNPRI(2020)의 연구에서는 대상지의 탄소저장량 경제적 가치를 추정하여 실제 생태계서비스에서의 증감에 따른 손익과 손실을 직관적으로 확인할 수 있다. 이러한 경제적 가치 평가의 신뢰성을 확보하기 위해서는 탄소저장 량이 더욱 정밀하여야 경제적 가치 추정에 있어 신뢰도를 얻을 수 있기 때문에, NFI 자료(Park et al., 2012), 현장조사 등을 활용한 검증 방법론이 필요할 것으로 판단된다.

    보호지역은 생태계서비스 제공의 핵심 단위로서, 인간에게 제공되는 혜택을 정량화하고 평가하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 산림유전자원보호구역, 습지보호지역, 풍혈지를 대상으로 서식지질과 탄소저장량을 분석하여 정량적 생태계 서비스 지표를 도출함으로써, 생태계서비스를 평가하기 위한 기초 자료를 제공하였다. 이를 토대로 향후 보호 지역에 대한 생태계서비스 연구 고도화 및 관련 정책의 활성화를 기대한다.

    Figure

    KJEE-39-2-179_F1.gif

    Study areas.

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    Map of InVEST Habitat Quality analysis.

    KJEE-39-2-179_F3.gif

    (a) Relationship between Habitat Quality and site area, (b) Relationship between Habitat Quality and total threats.

    KJEE-39-2-179_F4.gif

    Map of InVEST Carbon analysis.

    Table

    Site area by category

    Property values of 8 threat factors

    *Urbanization and drying area: Excluding Industrial areas, Railroads and Roads
    **Agricultural area: Excluding Paddy fields and Fields
    ***Bare: Excluding Mining areas

    The result of InVEST Habitat Quality analysis

    Result of InVEST Carbon

    Changes in carbon storage

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