[논문]숲가꾸기 사업에서의 산림 바이오매스 발생량 추정(제1보) - 시뮬레이션에 의한 발생량 전망 -

안병일; 이균식; 김철환; 이지영

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This paper estimates the nation wide amount of forest biomass arising from management operation for domestic forest based on the simulations that are composed of five scenarios for selecting the target area of thinning. In 2009, the forest biomass arising from thinning is estimated to be 6,642,174 <...

This paper estimates the nation wide amount of forest biomass arising from management operation for domestic forest based on the simulations that are composed of five scenarios for selecting the target area of thinning. In 2009, the forest biomass arising from thinning is estimated to be 6,642,174 $m^3$. The estimates of forest biomass in 2015 and 2018 are 5,935,140 $m^3$ and 5,682,538 $m^3$, respectively. Since the target forest for thinning policy is estimated to be decreasing, the biomass generated by thinning will decline too. The estimates of forest biomass can be used to induce more effective application of woody biomass rather than one-sided use such as raw materials for solid fuels including pellets and charcoals.

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문제 정의

본 연구에서는 이와 같이 산림 바이오매스 발생원중 가장 큰 비중을 차지하는 숲가꾸기 사업을 중심으로 향후 10년간의 산림 바이오매스 발생량을 전망하고자 한다. 본 연구에서는 숲가꾸기 사업에서 발생하는 ha당 바이오매스 발생량에 대해서는 선행연구 결과를 참조하되, 사업 대상지에 대해서는 다양한 숲가꾸기 Model를 설정하고 이를 바탕으로 대상면적 도출을 위한 시뮬레이션을 실시하였다.
본 연구에서는 숲가꾸기 사업에서 발생하는 ha당 바이오매스 발생량에 대해서는 선행연구 결과를 참조하되, 사업 대상지에 대해서는 다양한 숲가꾸기 Model를 설정하고 이를 바탕으로 대상면적 도출을 위한 시뮬레이션을 실시하였다. 이러한 결과를 바탕으로 숲가꾸기 사업을 통해 발생되는 영급별 산림 바이오매스의 총량을 예측하여 이를 경제적, 그리고 효과적으로 활용하기 위한 기초 자료로 활용하고자 한다.

가설 설정

이를 위해서 우선 가장 최근의 통계자료⁸⁾ 확보가 가능한 년도인 2008년도를 전망의 기준시점으로 삼고, 2008년까지는 우리나라의 모든 산림면적에 대해 정상적으로 숲가꾸기가 실시되었다고 가정을 하였다. 따라서 30년생에서 39년생 수령으로 구성된 IV영급 산림면적은 IV영급에 도달할 때까지 모든 숲가꾸기가 완료되었다고 가정을 하여 본 연구에서는 IV영급 및 그 이상 영급의 산림은 산림바이오매스 추정을 위한 숲가꾸기 대상면적 추정에서 제외하였다.
확보가 가능한 년도인 2008년도를 전망의 기준시점으로 삼고, 2008년까지는 우리나라의 모든 산림면적에 대해 정상적으로 숲가꾸기가 실시되었다고 가정을 하였다. 따라서 30년생에서 39년생 수령으로 구성된 IV영급 산림면적은 IV영급에 도달할 때까지 모든 숲가꾸기가 완료되었다고 가정을 하여 본 연구에서는 IV영급 및 그 이상 영급의 산림은 산림바이오매스 추정을 위한 숲가꾸기 대상면적 추정에서 제외하였다. 또한 0년생에서 9년생 수령으로 이루어진 I영급 산림은 어린나무 가꾸기 사업이 주 대상이므로 이 역시 산림바이오매스 추정을 위한 숲가꾸기 대상면적에서 제외 하였다.
다음으로 사업대상이 되는 산림의 수령에 대한 분포에 대한 정보가 필요한데, 현재의 임업통계상에서는 영급별 면적에 대한 통계 이외에는 수령에 대한 통계가 확보되지 못한다. 따라서 본 연구에서는 모든 영 급내의 수령이 동일하다는 가정과, 모든 영급내의 수령은 균등하게 분포되어 있다는 두 가지 가정을 기초로 Model을 설정하였다.

제안 방법

본 연구에서는 이와 같이 산림 바이오매스 발생원중 가장 큰 비중을 차지하는 숲가꾸기 사업을 중심으로 향후 10년간의 산림 바이오매스 발생량을 전망하고자 한다. 본 연구에서는 숲가꾸기 사업에서 발생하는 ha당 바이오매스 발생량에 대해서는 선행연구 결과를 참조하되, 사업 대상지에 대해서는 다양한 숲가꾸기 Model를 설정하고 이를 바탕으로 대상면적 도출을 위한 시뮬레이션을 실시하였다. 이러한 결과를 바탕으로 숲가꾸기 사업을 통해 발생되는 영급별 산림 바이오매스의 총량을 예측하여 이를 경제적, 그리고 효과적으로 활용하기 위한 기초 자료로 활용하고자 한다.
그러나 숲가꾸기 사업의 목적이 나무의 생장을 촉진시키고 재질 향상을 도모하는 것이라는 점을 감안한다면, 나무가 이상적으로 자라기 위해서 시행되어야 하는 숲가꾸기 횟수 및 방법이나 대상면적은 합리적인 방법을 전제로 할 경우 사전 적으로 가늠해 볼 수 있다. 본 연구에서는 이와 같이 상황을 고려하여 다양한 숲가꾸기 사업 Model를 설정하여 숲가꾸기 대상면적을 연도별로 추정하였다.
첫 번째 Model는 극단적이지만 시뮬레이션이 용이한 상황을 대상으로 한 것으로써, 전체 산림은 영급별로 최소의 수령인 0년생, 10년생, 그리고 20년생만으로 분포하며, 현재의 영급은 10년이 지나면 다음의영급으로 성장하는 상황을 설정하였다. 따라서 숲가꾸기 사업의 대상이 되는 Ⅱ, Ⅲ영급은 2009년에는 10년생 및 20년생 수령의 나무로만 구성되어 있지만 10년이 지나 2019년이 되면 20년생 및 30년생이 되어 Ⅲ, Ⅳ영급으로 성장하는 상황이 첫 번째 Model이다.
Fig 5. The case that selects 10 percent of the forest other than 10, 19, 20 and 29 as well as over 30 years old trees as the target for thinning.
이러한 선행연구를 참조로 하여 본 논문에서는 숲가꾸기 면적당 1 ha당 최대로 31.8 ㎥의 산림 바이오매스가 발생하는 경우, 최소로 20 ㎥의 산림 바이오매스가 발생하는 경우, 그리고 중간 정도로 1 ha당 25.9 ㎥의 산림 바이오매스가 발생하는 세 가지 경우를 상정하였다.
따라서 숲가꾸기 대상면적 추정을 위한 5가지 Model과 1 ha당 바이오매스 발생량에 대한 3가지 Model를 조합하여 연도별로 산림 바이오매스 발생량을 계산하는 15가지 조합을 구성하여 시뮬레이션을 실시하였다.⁴⁾ 시뮬레이션을 통해 도출된 2009년, 2010년, 2015년, 2018년의 산림바이오매스 발생량 전망치 분포는 Fig.
본 연구에서는 주로 산림 바이오매스가 숲가꾸기 사업, 그 중에서도 간벌과 천연림보육 사업인 솎아베기를 통해 주로 발생한다는 가정 하에 다양한 숲가꾸기 사업 Model를 구성하여 발생량을 추정하였다. 따라서 산불, 자연재해 등과 같이 산림이 훼손되는 상황은 고려하지 않았으며, 솎아베기 이외의 다른 숲가꾸기 활동에서 발생할 수 있는 산림 바이오매스도 발생량 추정에 포함하지 않았다는 것은 본 연구의 한계로 지적될 수 있을 것이다.

대상 데이터

4. The case that selects 19 and 29 years old trees as the target of thinning.
또한 0년생에서 9년생 수령으로 이루어진 I영급 산림은 어린나무 가꾸기 사업이 주 대상이므로 이 역시 산림바이오매스 추정을 위한 숲가꾸기 대상면적에서 제외 하였다. 따라서 본 연구에서는 10년생에서 19년생 수령으로 이루어진 II영급 면적과 20년생에서 29년생으로 이루어진 III영급 면적만을 대상으로 하였다. 즉, 본 연구에서는 산림바이오매스를 직접적으로 발생시키는 숲가꾸기 사업인 솎아베기만을 그 대상으로 하였다.
따라서 본 연구에서는 10년생에서 19년생 수령으로 이루어진 II영급 면적과 20년생에서 29년생으로 이루어진 III영급 면적만을 대상으로 하였다. 즉, 본 연구에서는 산림바이오매스를 직접적으로 발생시키는 숲가꾸기 사업인 솎아베기만을 그 대상으로 하였다.

성능/효과

9) 임목부산물 산림 바이오매스는 간벌과 같은 육림작업 후에 발생 되는 것으로써 우리나라에서는 산림청의 숲가꾸기사업에 의해서 주로 발생하고 있다.
7) Table 1에서 볼 수있는 바와 같이 연도별 숲가꾸기 실적은 점진적으로 증가하는 추세인데, 사업실적은 1998년 40,044 ㏊로 시작하여 2007년에는 약 660% 증가한 304,306 ㏊로 증가하였다. 다양한 숲가꾸기 사업 중에서 직접적으로 산림바이오매스를 발생시키는 사업은 “간벌과 천연림 보육 사업”이다.

후속연구

본 연구에서는 주로 산림 바이오매스가 숲가꾸기 사업, 그 중에서도 간벌과 천연림보육 사업인 솎아베기를 통해 주로 발생한다는 가정 하에 다양한 숲가꾸기 사업 Model를 구성하여 발생량을 추정하였다. 따라서 산불, 자연재해 등과 같이 산림이 훼손되는 상황은 고려하지 않았으며, 솎아베기 이외의 다른 숲가꾸기 활동에서 발생할 수 있는 산림 바이오매스도 발생량 추정에 포함하지 않았다는 것은 본 연구의 한계로 지적될 수 있을 것이다. 이러한 다른 요인들을 감안한 다면, 본 연구에서 추정한 발생량과는 다른 값을 가질 것임을 짐작할 수 있다.
그러나 본 연구는 산림 바이오매스 발생량을 연도별로 전망하여 결과를 제시했다는 측면에서 향후 산림 바이오매스 관련 정책에 매우 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 선행 연구와 달리 다양한 Model들에 입각해서 산림 바이오매스의 발생량의 분포를 추정하고 그 범위를 제시했다는 측면에서는 방법론적으로 관련 연구에 크게 기여할 수 있을 것이다.
그러나 본 연구는 산림 바이오매스 발생량을 연도별로 전망하여 결과를 제시했다는 측면에서 향후 산림 바이오매스 관련 정책에 매우 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 선행 연구와 달리 다양한 Model들에 입각해서 산림 바이오매스의 발생량의 분포를 추정하고 그 범위를 제시했다는 측면에서는 방법론적으로 관련 연구에 크게 기여할 수 있을 것이다. 특히 산림 바이오매스 발생량이 점차 감소한다는 전망치에 근거해 볼 때 국내 목재 펠릿 보일러의 공급과 함께 목재 펠릿의 수요가 급증할 경우 수입 목재 펠릿의 가격 변동에 크게 영향을 받게 될 것이다.
특히 산림 바이오매스 발생량이 점차 감소한다는 전망치에 근거해 볼 때 국내 목재 펠릿 보일러의 공급과 함께 목재 펠릿의 수요가 급증할 경우 수입 목재 펠릿의 가격 변동에 크게 영향을 받게 될 것이다. 따라서 산림 바이오매스를 단순히 연소 원료로 대량 사용한다는 정책 방향은 향후 목재 펠릿 수요자들에게 경제적 어려움을 줄 수 있으므로 국내 실정에 적합한 산림바이오매스의 수요 창출이 매우 필요한 시점이라 할수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	산림 바이오매스의 배출원에는 어떤 것들이 있는가?	산림 바이오매스는 임목부산물, 생활계폐목재, 건설폐목재, 사업장폐목재 등 다양한 배출원이 있으나, 이중 임목부산물의 비중이 가장 크다.9) 임목부산물 산림 바이오매스는 간벌과 같은 육림작업 후에 발생 되는 것으로써 우리나라에서는 산림청의 숲가꾸기사업에 의해서 주로 발생하고 있다.
	숲가꾸기 사업이란 무엇인가?	산림청에서 시행하는 숲가꾸기 사업은 나무의 생장을 촉진시키고 재질 향상을 도모하여 건강한 숲을 조성하는 것을 목적으로 생육단계별로 나무를 가꾸어 주는 사업이다. 숲가꾸기 사업은 한 번의 사업 시행으로 끝나는 것이 아니라 조림 후 2-5년간 풀베기, 15년 후에는 어린나무 가꾸기, 이후 10년간의 간격으로 2-3회의 솎아베기 등을 시행하는 반복적인 사업이다.
	숲가꾸기 사업의 실적은 어떻게 변화하는가?	숲가꾸기 사업은 1973년 녹화사업을 시작으로 2009년 현재까지 시행되고 있다.7) Table 1에서 볼 수있는 바와 같이 연도별 숲가꾸기 실적은 점진적으로 증가하는 추세인데, 사업실적은 1998년 40,044 ㏊로 시작하여 2007년에는 약 660% 증가한 304,306 ㏊로 증가하였다. 다양한 숲가꾸기 사업 중에서 직접적으로 산림바이오매스를 발생시키는 사업은 “간벌과 천연림 보육 사업”이다.

참고문헌 (10)

산림청, 2008년도 산림과 임업 동향에 관한 연차보고서(2008)
배정환, 목질계 바이오매스 에너지의 지역별 잠재적 파급효과 추정, 한국신재생에너지학회 추계학술대회 논문집: pp217-220(2006)
석현덕 외, 목질 바이오매스 열에너지 개발의 경제성 분석과 에너지용 산림폐재의 지속적 확보방안, 한국농촌경제연구원(2005)
이홍재 외, Eviews를 이용한 금융경제 시계열 분석, 경문사(2005)
김의경 외, 제5차 산림기본계획 수립을 위한 정책개발, 한국산림정책연구회(2005)
장철수 외, 산림 내 폐잔재의 현지 활용을 위한 한국형 조립식 탄화장치 기술개발 및 실용화연구, 한국농촌경제연구원(2004)
이돈구 외, 지속가능한 산림자원 육성전략 수립, 한국임학회(2004)
산림청, 임업통계연보 해당연도판
김정대, 목질계 바이오매스 에너지화를 위한 처리 기술 및 방안 검토, 유기성자원학회 2008년 공동 심포지엄 및 춘계학술발표회: pp97-111(2008)
Huanga, H-J., Ramaswamya, S., Tschirner, U.W. and Ramarao, B.V., A review of separation technologies in current and future biorefineries, Separation and Purification Technology Vol.62: 1-21(2008)

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