전국 산림자원조사 자료를 이용한 국가 산림통계 산출 기반 구축

제5차 국가산림자원조사는 전국을 4㎞×4㎞ 격자로 나누어 그 교차점에 4개의 표본점을 집락(Cluster)의 형태로 배치하는 계통적 집락추출법(Systematic Cluster Sampling)을 채택하고 있다. 중부원점을 기준으로 전국을 4㎞×4㎞ 격자로 나눌 경우 남한 지역에는 약 6,200개의 집락이 생성되며, 이 중에서 산림지역에 배치되는 집락은 약 4,000개이다. 한편 제주도와 서울특별시 그리고 일부 광역시의 경우에는 할당되는 표본점의 개수가 적어 원래의 표본설계와는 달리 2㎞×2㎞ 격자를 적용하여 산림통계 산출에 문제가 없도록 조치하였다. 제5차 국가산림자원조사에서는 산림지역에 분포된 약 4,000개의 집락을 5년 동안 조사하도록 계획하였다(산림청, 2004). 따라서 매년 800개의 집락이 조사되는데, 집락마다 4개의 표본점이 포함되기 때문에 매년 최대 3,200개의 표본점 조사가 이루어지도록 설계되었다. 우리나라는 중부원점을 기준으로 4km 단위로 구분할 경우 제주도를 포함한 도서지방을 제외하면 전국에 총 6,235개의 교차점이 생성된다(산림청, 2005). 제주도를 포함할 경우 산림지역으로 판독되어 산림자원조사를 실시할 수 있는 지점은 3,605개로 목표로 하는 4,000개에 미달하는 것으로 분석되었는데, 이러한 문제는 울릉도를 포함한 도서지방 및 임상정보가 없는 경기도 및 강원도 북부지역에 보조표본점을 배치하여 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 현재의 임업통계연보와 마찬가지로 시군구 단위로 산림통계를 산출하기 위해서는 각 시군구별로 충분한 표본조사 자료가 확보되어야 한다. 하지만 4km 격자단위로 표본점을 배치하였을 경우, 일부 시군구의 경우에는 분석에 필요한 조사 자료가 부족한 것이 사실이다. 제5차 국가산림자원조사가 이전 조사와 다른 특징적인 차이는 다양한 산림자원조사 항목들이 포함되어 있다는 점이다. 이는 산림에 대한 국내외의 다양한 정보요구를 충족시킬 수 있는 기반을 마련하였다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 또한 새로운 산림자원조사체계에서는 전국을 4km×4km 격자로 나눈 후 그 교차점에 4개의 표본점을 집락으로 배치하는 계통적 집락추출법을 채택하고 있으며, 전국을 대상으로 매년 20%씩의 집락에 대한 일제조사를 실시하고 있다. 이와 같은 표본조사 방법은 대부분의 임업 선진국에서 채택하고 있는 방법이지만, 연년 산림통계를 산출하기 위해서는 특정 시점을 기준으로 조사 자료를 갱신하여 표준화된 산림통계를 산출할 필요가 있다. 또한 계통적 집락추출법으로 산림통계를 산출할 경우 면적이 작은 시군구에는 배정된 표본점의 개수가 적기 때문에 현실적으로 산림통계를 산출하는데 어려움이 있다. 결과적으로 표본점의 개수가 작은 소면적(小面積) 시군구의 연년 산림통계를 어떻게 산출하는 것이 합리적인 방법이냐 하는 것이 현재의 산림자원조사 체계에서 해결하여야 할 과제이다. 새로운 국가산림자원조사의 표본설계 방법인 계통적 집락추출법으로 자료를 수집하여 산림통계를 산출할 경우 면적이 작은 시군구는 배정된 표본점의 개수가 적기 때문에 현실적으로 산림통계를 산출하는데 어려움이 있다. 따라서 표본점의 개수가 적은 소면적(小面積; small-area) 시군구의 연년 산림통계를 어떻게 산출하는 것이 합리적인 방법이냐 하는 것이 새로운 산림자원조사 체계에서 해결하여야 할 과제이다. 소면적 시군구의 산림통계를 산출하기 위해서는 우선 각 시군구의 표본층별(임상․영급) 산림면적과 ha당 평균축적이 추정되어야 한다. 2006년 이전의 국가산림자원조사에서는 표본층별 산림면적을 산출하기 위하여 임상도에 의해 추정된 표본층별 비율을 적용하였으며, ha당 평균축적은 기본계획구별 비례배분에 의한 평균축적을 이용하여 소면적의 산림통계를 산출하였다. 하지만 제5차 국가산림자원조사에서는 임상도와 같은 표본층별 비율을 추정하기 위한 사전정보가 없으므로, 야외 표본점 자료를 층화한 후 표본층별 비율을 산출하여야 한다. 따라서 본 보고서에서는 2006년부터 2009년까지 수집된 야외 표본점을 각 표본층별로 구분한 후, 각 표본층별 비율을 추정하여 소면적의 산림통계를 산출할 수 있는 방안을 모색하였다. 한편 표본의 개수가 적은 소면적에 대한 산림통계를 산출하는 방법에 대한 연구도 다양한 통계적 기법을 적용하여 수행되어 왔다. 우리나라의 경우에는 과거 인력 및 예산 부족 등 다양한 조건으로 인해 충분한 산림자원조사가 어려운 소면적 시군구에 대하여 일종의 비례배분 기법을 적용하였다. 즉, 해당 시군구를 대상으로 항공사진 판독을 통해 임상으로 층화한 후, 기본계획구의 산림통계를 소면적 시군구의 층화된 임상의 면적 비율에 따라 비례배분하는 방법을 채택하였다. 이 방법은 매우 간단하게 산림통계를 추정할 수 있는 장점이 있지만 정도(精度)의 측면에서는 문제가 있는 것으로 평가된다. 결과적으로 이전과는 다른 표본설계에 의해 자료를 수집하고 있는 제5차 국가산림자원조사에서는 소면적 시군구의 산림통계를 산출하기 위해 좀 더 합리적인 방법을 채택할 필요가 있다. 제4차 국가산림자원조사(1996∼2005년)에서는 기본계획구별 순환조사가 이루어졌기 때문에 기본계획구의 표본층(strata)별 평균축적을 이용하여 소면적 단위의 산림통계량을 산출하는 비례배분 기법을 적용하였다. 이를 위해 임상(침엽수, 활엽수 그리고 혼효림)과 같은 산림구조의 표본층별 비율은 항공사진 판독에 의해 제작된 임상도를 이용하였으며, 각 소면적의 표본층별 ha당 평균축적과 임상의 구성비를 이용하여 소면적의 산림통계량을 산출하였다(임업연구원, 1996). 즉, 제4차 국가산림자원조사에서는 우리나라 전체 산림을 기본계획구별로 10개의 지역으로 구분한 후, 매년 한 개의 기본계획구를 대상으로 조사를 실시하여 해당 기본계획구 및 이에 포함된 소면적 시군구의 산림통계량을 비례배분 기법(또는 합성추정량)에 의해 추정하였다(임업연구원, 1996). 그러나 기본계획구 자료를 이용한 비례배분 기법은 소면적 시군구 산림의 공간적 변이와 특성을 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다(Lappi, 2001; Lappi and Kangas, 2006). 소면적 시군구의 연년 산림통계 산출 방안에 대하여 외국의 경우에는 최근 대면적 자료를 활용하여 그 내부의 일부 지역, 즉 소면적에 대한 산림통계를 추정하는 기법이 개발되어 활용되고 있다. kNN 기법은 비모수(non-parameters) 그리고 다변량(multi-variate) 회귀 추정식의 하나로, 알려지지 않은 정보를 얻기 위하여 야외조사 자료와 위성 영상과 같은 부가정보를 사용하는 통계적 기법이다(Haapanen et. al., 2002; 임종수 등, 2007). kNN 기법은 1990년부터 핀란드의 다목적 전국 산림자원조사(multi-sources NFI)에 이용되고 있으며(Tomppo, 1990), 스웨덴의 경우 2000년부터 kNN 기법을 이용하여 전국단위뿐만 아니라 주별 그리고 시군단위별 산림주제도를 작성하고, 다양한 산림통계를 산출하고 있다(Reese et al., 2005). 또한 위성영상자료가 아닌 주변 지역의 표본점 자료를 활용하는 일종의 보정기법(calibration)인 합성추정량을 이용하여 소면적 산림통계를 산출하는 방법도 개발되어 있는 실정이다(Bechtold and Patterson, 2005).