A spatially explicit dynamic biomass baseline for forest-management carbon projects in China

기술 요약: 중국의 산림 관리 탄소 프로젝트를 위한 공간 명시적 동적 바이오매스 기준선

문제 제기
산림 탄소 프로젝트, 특히 개선된 산림 관리(IFM) 이니셔티브는 프로젝트 없이 발생했을 상황에 대한 대조군 기준선(counterfactual baselines)을 통해 '추가성(additionality)'—즉, 프로젝트를 통해 얻은 탄소 이득—을 결정한다. 현재의 기준선 방법론은 상당한 편향을 보이는 경우가 많다. 정적인 참조 수준(static reference levels)과 거친 지역 평균치는 임분 연령, 역사적 관리 회전 주기, 자연적 또는 인위적 교란의 영향을 받는 산림 바이오매스의 동적인 특성을 반영하지 못한다. 이러한 지나친 단순화는 두 가지 결정적인 오류를 초래할 수 있다. 즉, 기준선이 너무 낮게 설정되면 완화 효과가 과대평가(과다 크레딧 발행)되고, 기준선이 너무 높게 설정되면 실제 프로젝트 성과가 가려질 수 있다. 기존의 사후 평가 방법(예: 매칭 또는 합성 대조군)은 검토에는 유용하지만, 프로젝트 등록 단계에서 요구되는 표준화되고 공간 명시적인 사전적(ex-ante) 기준선을 제공할 수는 없다. 따라서 연령 의존적 성장, 공간적 바이오매스 잠재력, 역사적 관리 지속성 및 관찰된 손실 위험을 하나의 감사 가능한 투영 시스템으로 통합하는 프레임워크가 필요하다.

방법론
저자들은 결합된 성장 곡선 접근 방식을 활용하여 중국을 위한 동적이고 공간 명시적인 대조군 기준선 프레임워크를 개발하였다. 방법론은 다음과 같은 단계로 진행된다:

1. 데이터 층화 및 성장 곡선 적합:

   • 24,237개의 산림 플롯 기록이 포함된 국가 데이터셋을 식생대, 산림 유형, 기원(천연 vs. 인공)에 따라 155개의 생태 층으로 층화하였다.
   • 각 층에 대해 Richards, Logistic, Weibull 함수를 사용하여 연령-바이오매스 축적 곡선을 적합시켰다. 이를 통해 67개의 최종 성장 곡선 라이브러리가 구축되었다.
   • 불확실성 분석 결과, 점근적 바이오매스 항(최대 잠재 바이오매스)이 이러한 적합 곡선의 주요 불확실성 동인임을 확인하였다.

2. 공간적 바이오매스 천장($B_{eco}$) 추정:

   • 점근적 항의 불확실성을 해결하기 위해, 저자들은 성장 방정식의 정적인 점근값을 공간적으로 명시적인 도달 가능 근자연 상태 바이오매스($B_{eco}$)로 대체하였다.
   • $B_{eco}$는 보호 구역 및 자연 보호 구역에서 선택된 성숙하고 교란이 적은 산림 픽셀을 학습 데이터로 하는 50개의 랜덤 포레스트(Random Forest) 앙상블 모델을 사용하여 모델링되었다.
   • 예측 변수에는 기후 변수(예: 월별 온도 범위), 토양 특성, 지형, 보호 구역과의 거리, 수관 피복 등이 포함되었다. 모델은 공간 블록 교차 검증에서 $R^2$ 0.39를 달성하였다.

3. 결합 성장 곡선 프레월:

   • 본 프레임워크는 층별 성장 곡선의 형태와 픽셀 단위의 $B_{eco}$ 천장을 결합한다.
   • 민감도 분석을 통해 표준 모델($M_0$, 점근값만 $B_{eco}$에 따라 변함)과 대안 모델($M_1$, 성장률 또한 $B_{eco}$와 공변함)을 비교하였다. 연구 결과, 대부분의 층에서 $M_1$이 $M_0$에 비해 개선 효과가 미미(<5% RMSE 감소)했으므로, 국가적 적용을 위해 더 간결한 $M_0$를 사용하는 것이 타당함을 입증하였다.

4. 대조군 시나리오 투영:

   • 2000년부터 2020년까지(20년 기간) 다음 세 가지 시나리오 하에서 연간 대조군 궤적을 투영하였다:
     • BAU (Business as Usual): 벌채나 바이오매스 리셋 없는 무제한적인 지속 성장.
     • S1 (Management-Constrained): 역사적 관리 회전 주기(예: 15년 단기 회전, 60년 장기 회전) 및 바이오매스 리셋의 지속.
     • S2 (Observed Loss): S1에 더해, 중국 산림 지상부 바이오매스 역동성(CFATD) 시계열에서 도출된 경험적 바이오매스 손실 이벤트의 확률 및 심각도를 포함함. 참고: 이러한 손실은 특정 원인(예: 화재 vs. 벌채)에 귀속되지 않고 바이오매스 변화에 의해 식별된다.

주요 결과

• 기준선 괴리: 무제한 BAU 시나리오는 관리 제한 시나리오(S1 및 S2)보다 일관되적으로 높은 기준선을 생성하였다. 국가 평균 BAU와 S1의 차이는 2000년 시작 기준 10년 차에 9.98 Mg ha⁻¹, 20년 차에 14.40 Mg ha⁻¹로 증가하였다. 2020년 시작 기준으로는 10년 차에 29.30 Mg ha⁻¹, 20년 차에 36.99 Mg ha⁻¹에 달했다.
• 편향의 동인: 괴리는 단기 회전 조림지, 오일 팜, 농림 복합 경영 시스템에서 가장 두드럴하게 나타났다. 식재 산림은 천연림보다 훨씬 더 큰 BAU–S1 격차를 보였다. 공간적으로는 성장 잠재력이 높고 관리가 집약적인 남부 성(province)(예: 하이난, 광동, 광서, 푸젠)에서 가장 큰 불일치가 발생하였다.
• 생태 층 기여도: 소수의 층이 국가적 차이의 대부분을 차지했다. 상위 6개 생태 층(마손 소나무, 중국 삼나무, 전형적인 상록 활엽수림 포함)이 전체 국가 BAU–S1 차이의 70% 이상을 기여하였다.
• 손실 이벤트의 영향: 관찰된 바이오매스 손실 이벤트(S2)를 포함하는 것은 S1과 비교했을 때 국가 평균에 미치는 영향이 미미하였으나(차이 < 0.22 Mg ha⁻¹), 국지적인 궤적과 감소 시점은 변화시켰다.
• 불확실성 전파: 기준선 투영의 불확실성은 도달 가능 바이오매스 천장($B_{eco}$)에 의해 지배되었으며, 이는 분산의 대부분을 차지하였다. 손실 이벤트 파라미터(확률 및 잔존량)와 관련된 불확실성은 국가 규모에서 무시할 만한 수준(<0.04% 구간 폭 기여)이었으나, 특정 민감한 층에서는 약간 더 높았다.

의의 및 주장
본 논문은 중국 내 IFM 프로젝트의 기후 완화 성과를 정확하고 신뢰성 있게 정량화할 수 있는 "기준선 설정을 위한 국가적 참조"를 제공한다고 주장한다. 본 프레임워크의 의의는 다음과 같다:

1. 개발자 재량 제한: 프로젝트별 보고 대신 외부의 독립적 데이터(국가 산림 조사 및 원격 탐사)를 사용함으로써, 체계적인 과다 크레딧 발행 위험을 줄인다.
2. 감사 가능성 및 업데이트 가능성 확보: 데이터베이스는 일관된 규칙에 따라 구축되며, 새로운 조사 데이터나 바이오매스 제품이 가용해짐에 따라 업데이트될 수 있다.
3. 역사적 연속성 표현: 정적인 기준선과 달리, 이 동적 프레임워크는 역사적 관리 회전과 관찰된 손실 체계를 명시적으로 포함하여, 자연적 회복이나 지속적인 탄소 축적을 프로젝트의 추가성으로 오분류하는 것을 방지한다.
4. 정책 개발 지원: 저자들은 이 프레임워크가 파편화된 규칙과 불충분한 위험 예방 문제를 해결하며, 중국의 IFM 방법론 개발을 위한 기초 모듈 역할을 할 수 있다고 주장한다.

저자들은 본 프레임워크가 견고한 대조군 바이오매스 모듈을 제공하지만, 누출(leakage), 영속성(permanence), 목재 제품(HWP) 또는 토양 탄소와 같은 모든 탄소 크레딧 관련 과제를 해결하는 것은 아니라는 점을 언급하며 신중한 입장을 유지한다. 그들은 이 프레임워크가 모든 탄소 풀 계정의 완전한 해결책이 아니라, 추가성을 투명하게 평가하기 위한 도구임을 강조한다.