| 초록 |
본 연구의 목적은 접근이 어려운 북한 산림에 대한 기초 데이터베이스를 원격탐사 기법을 활용하여 구축하고, 북한 산림의 지속가능한 관리를 위해 환경성을 평가하고 정책 대안을 제시하는 것을 목표로 하였다. 연구 결과 북한 전역에 대한 정량적인 연구가 전무한 상황에서 북한 산림의 기초자료 부족과 원격탐사자료를 이용한 새로운 정보를 추출하는 문제를 해결하였다. 기존 연구 성과는 단일시기방식으로 산림 및 토지피복의 시계열 변화를 분석하는데 한계를 가지고 있었으나 본 연구는 북한 전 지역에 대하여 15년자료를 구축하고, 푸리에 변환 하모닉 분석을 이용하여 산림의 시계열 프로파일을 추출하고 탄소흡수량을 추정하는 등 생물리학적 특성을 분석하여 북한 산림의 새로운 DB를 구축한 의미가 있다. 또한, 접근불가능한 북한지역의 산림자료를 정량적이면서도 정확하게 반복적으로 모니터링했을 뿐 아니라 이를 활용하여 정책을 마련할 수 있는 근거를 제시할 수 있다는데 큰 의미가 있다. 연구 내용으로 먼저 북한 전지역의 2000년부터 2014년 까지 15년 동안의 시계열 모디스 식생지수 자료를 NASA 사이트로부터 제공받아 DB를 구축하였다. 이산 퓨리에 변환(Discrete Fourier Transform) 분석 알고리즘은 복잡하고 주기적인 식생의 사이클을 식생의 생물리학적인 특성을 반영하는 각각의 주기에 대한 크기(Amplitude)와 위상(Phase)값으로 분해하여 이들을 각각 0차, 1차, 2차 등 하모닉(harmonics)들로 추출해 내어 다양한 주기별로 생육을 달리하는 식생의 특성을 설명할 수 있다. 0차 하모닉을 이용하여서는 식생-비식생 현황을 파악할 수 있고, 1차 하모닉 값을 나타내는 식생지수 연간 변화량(진폭)은 식물의 생산성과 관계있는데, 침엽수림의 경우 1년 평균 식생지수의 값은 활엽수보다 높지만 식생지수 연간 변화량은 활엽수가 더 높다. 이것으로 보아 농경지 지역이 활엽수 지역보다 연 생산량은 적은 것으로 분석된다. 2차 하모닉 값은 연중 변화 주기가 1회 이상인 지역으로써 식생이 전형적으로 보여주는 1년에 1회 변화하는 주기를 벗어나는 특성을 나타낸다. 이 곳이 농경지라면 2모작의 형태의 토지이용이 이루어지고 있는 지역이고 식생 지역이라면 다양한 식생이 복잡하게 섞여 있는 곳 또는, 식생이 아니라 인간의 간섭이 이루어진 곳으로 파악할 수 있다. 따라서 평야지역이 아닌 고도나 경사가 높은 지역이면서 2차 하모닉 값이 높은 곳은 북한에서 문제가 되고 있는 산림 황폐지로 분류할 수 있었다. 또한, 북한 산림의 환경성 평가 기준을 선정하기 위해 몬트리올 프로세스 중 지구탄소순환에 대한 산림 기여도의 유지 항목 에 초점을 맞추어 평가 기준을 선정하였고, 남한 및 북한 문헌의 검토를 통해 경사도, 북한 산림의 수직 식생대를 고려하여 표고 기준을 선정하였다. 식생의 경우 남한과 같이 정확한 임상 지도가 없기 때문에 시계열 자료분석을 통해 도출된 0차 하모닉 값을 이용하여 식생활력도를 산정 하고, 1차 하모닉 값을 이용하여 상록침엽수림과 낙엽활엽수림을 구분하고, 산림의 이산화 탄소 흡수량을 지도를 구축하여 이용하였다. 각 주제도별로 1∼5등급으로 구분하고 주제도의 합산점수에서 다시 5등급으로 구분 하여 종합등급을 산정하였다.마지막으로 절대보전지역, 보전지역, 전이지역, 완충지역, 지속가능한 개발지역으로 북한 산림을 종합 평가하고, 환경성 평가지도를 작성하였다. 또한 탄소흡수지도를 바탕으로 원시림 보존을 위한 절대 및 보전지역의 보호 구역으로 설정하고 북한 황폐산림의 지속가능한 복원 및 이용을 위해 혼농임업(Agroforestry)을 제안하였다. 훼손지에 치중된 기존 연구에 비해 본 연구는 최초로 북한의 양호한 산림에 대한 탄소흡수량 지도를 이용하여 REDD+에 대응하는 산림의 새로운 경제적 가치를 평가하였다. 또한, 북한 산림 유형의 시계열프로파일 라이브러리를 구축하고 이를 바탕으로 산림 DB 구축 및 식생 변화 모니터링, 지속가능한 산림을 위한 환경성 평가 기준을 선정하고 지도화 하였다. 연구 결과 추가 연구로는 기후, 임목축적량, 농작물산출량, 인구변화 등 식생지수 외 시계열 데이터도 푸리에 변환 분석을 통하여 지속적인 데이터 축적 및 모니터링, 상호 비교를 통하여 산림현황과의 관련성을 기술을 개발할 필요가 있다. |
