산림탄소상쇄 사업설계를 위한 주요 수종별 베이스라인 흡수량 산정 -산림경영형 사업을 대상으로 = KFS-P58 : A study on the Baseline Carbon Stock for Major Species in Korea for Conducting Carbon Offset Projects -Focus on Forest Management projects

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 산림경영형 산림탄소상쇄 사업을 설계하는데 필요한 베이스라인 흡수량의 산정을 위해 제5차 국가산림자원조사 자료를 토대로 개발된 동적 임분생장모델을 적용하였다. 모델의 정확성 검증을 위해 홍천, 횡성, 양양 대치리 및 정자리에 위치한 4개 시험지 14개 간벌 처리구에서 조사된 실측자료와 비교한 결과 모델 예측치와 실측치의 편차가 5% 미만의 낮은 오차율을 보였다. 개발된 동적 임분생장모델을 이용하여 수종별 베이스라인 시나리오에 따른 임분 생장량 및 탄소흡수량의 변화를 예측하고, 베이스라인 탄소저장량을 산정한 결과, 상수리나무의 베이스라인 탄소저장량이 83.01tC/ha로 가장 높은 반면, 리기다소나무(32.17tC/ha)와 중부지방소나무(39.09tC/ha)는 저장량이 낮았다. 따라서 수종갱신을 통한 산림경영형 산림탄소상쇄사업을 추진하는 경우 리기다소나무와 중부지방소나무 임분을 대상지로 하는 것이 유리한 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 수종별 베이스라인 탄소저장량과 동적 임분생장모델은 산림경영형 산림탄소상쇄 사업을 설계하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this study, we developed a dynamic stand yield model to estimate the baseline carbon stock, which is essentially required for a forest carbon offset project based on forest management. For developing the yield model, the data was acquired from the databases of the 5th National Forest Inventory. The model was validated by comparing its estimations with field measurements that was conducted from 4 study sites (14 plots with thinning treatments) located in Hong-chun, Hoeng-sung, Yang-yang Daechi and Yang-yang Jungja. The difference between the estimations and the field measurements was less than 5%. Using the dynamic stand yield model, we estimated the changes in stand yield volume and carbon stocks for each species according to the baseline scenarios. As the results, we found that baseline carbon stock was the highest at Quercus acutissima stand (83.01tC/ha), while the lowest at Pinus rigida stand (32.17tC/ha) and Pinus densiflora stand of central region (39.09tC/ha). Hence, a project provider could get more carbon emission credits from a improved forest management project when considering the project with Pinus rigida stand or Pinus densiflora stand (central region). The baseline carbon stock and the dynamic stand yield model developed from this study would be useful for designing carbon offset projects based on improved forest management.