한국농림기상학회지, 제 16권 제3호(2014) (pISSN 1229-5671, eISSN 2288-1859)
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, Vol. 16, No. 3, (2014), pp. 233~245
DOI: 10.5532/KJAFM.2014.16.3.233
ⓒ Author(s) 2014. CC Attribution 3.0 License.


복잡지형의 온대산림에서 에디 공분산으로 관측된 CO2 플럭스의
야간 자료 보정에 관하여

강민석(1), 김 준(1,2,3,4), 김현석(1,2,4,5), 빈두 말라 타쿠리(6), 천정화(7)
(1)국가농림기상센터, (2)서울대학교 협동과정 농림기상학전공,
(3)서울대학교 생태조경·지역시스템공학부 지역시스템공학전공, (4)서울대학교 농업생명과학연구원,
(5)서울대학교 산림과학부 산림환경학전공, (6)연세대학교 대기과학과, (7)국립산림과학원 산림보전부

(2014년 09월 19일 접수; 2014년 09월 29일 수정; 2014년 09월 29일 수락)

On the Nighttime Correction of CO2 Flux Measured by Eddy Covariance over Temperate Forests in Complex Terrain

Minseok Kang(1), Joon Kim(1,2,3), Hyun-Seok Kim(1,2,4,5), Bindu Malla Thakuri(6), Jung-Hwa Chun(7)
(1)National Center for AgroMeteorology, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul 151-744, Korea
(2)Interdisciplinary Program in Agricultural & Forest Meteorology, Seoul National University,
1, Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul 151-744, Korea
(3)Program in Rural Systems Engineering, Department of Landscape Architecture & Rural Systems Engineering,
Seoul National University, 1, Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul 151-921, Korea
(4)Research Institute of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University,
1, Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul 151-921, Korea
(5)Program in Forest Environmental Science, Department of Forest Science, Seoul National University,
1, Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul 151-921, Korea
(6)Department of Atmospheric Sciences, Yonsei University, 50, Yonsei-ro, Seodaemun-gu, Seoul 120-749, Korea
(7)Department of Forest Conservation, Korea Forest Research Institute, 57, Hoegi-ro,
Dongdaemun-gu, Seoul 130-712, Korea

(Received September 19, 2014; Revised September 29, 2014; Accepted September 29, 2014)

ABSTRACT
Nighttime correction of $CO_2$ 수식 이미지 flux is one of the most important and challenging tasks in eddy covariance measurements over a complex mountainous terrain. In this study, we have scrutinized the quality and the credibility of the $CO_2$ 수식 이미지 flux datasets which were produced by employing three different methods of nighttime correction, i.e., (1) friction velocity ($u^*$ 수식 이미지) correction, (2) light response curve (LRC) correction, and (3) advection-based van Gorsel (VG) correction. The whole year datasets used in our analysis were collected at the two KoFlux tower sites (i.e., GDK deciduous forest site at the upper hill and GCK coniferous forest site at the lower hill) located in the valley of Gwangneung National Arboretum in central Korea. The resultant magnitudes and patterns of ecosystem respiration ($R_E$ 수식 이미지), gross primary productivity (GPP), and net ecosystem exchange (NEE) of $CO_2$ 수식 이미지 showed marked differences among the datasets produced with three different correction methods, which were also site-specific. The examination from micrometeorological and ecological perspectives suggests that the major cause of some inconsistency seems to be associated with the advection of $CO_2$ 수식 이미지 along the sloping terrain and the inappropriate selection of the correction data that might have been already affected by advective flows. The comparison with the results from other studies indicated that the overall characteristics of the corrected $CO_2$ 수식 이미지 fluxes at GDK and GCK (except those with LRC correction) were well within the ranges reported in the literature for various ecosystems in East Asia in similar latitudes. However, our study also implies that there will be always a room for further improvement in the present datasets. Therefore, caution must be exercised for the data users in order to properly use the updated version of datasets through transparent, open and participatory communication with data producers.

Keyword: Eddy covariance, Net ecosystem exchange, Nighttime CO2 flux, Temperate forest, Complex terrain

MAIN

I. 서론

에디 공분산(eddy covariance) 기술은 초음파 풍향-풍속-온도계와 함께 고속(>10Hz)으로 반응하는 스칼라 기기들을 사용하여 연직 난류 수송을 직접 관측함으로써 지면과 대기간의 에너지와 물질의 수송을 정량적으로 감시하는 방법이다. 예를 들어, 이산화탄소(CO2)의 순생태계교환(net ecosystem exchange, NEE)은 다음과 같은 식으로 표현될 수 있다(e.g., Baldocchi et al., 1988; Choi et al., 1998):
1여기서 w는 연직 풍속, c는 CO2의 농도, ‘은 평균값으로부터의 편차,  ̄은 시간 평균, h는 에디 공분산 관측 높이, t는 시간, z는 높이, 그리고 u와 v는 각각 x와 y방향의 수평 풍속을 나타낸다. 즉, NEE는 (I) 에디 플럭스항, (II) CO2 저장항, (III) 연직 이류항, (IV) 수평 이류항의 합으로 나타낼 수 있다. 여기서 연직 및 수평 이류에 의한 물질과 에너지의 수송을 무시할 수 있도록, 즉 III ≈ IV ≈ 0 이 되도록 하기 위해, 관측 대상지역이 수평적으로 평평하고 균질 해야 함을 기본 가정으로 하고 있다.
국내의 산림지역은 대부분 복잡지형에 위치해 있어서 이러한 가정을 적용하기에는 사실상 적합하지 않다. 그럼에도 불구하고 Hong et al. (2008)은 광릉의 두 타워 및 두 높이에서 관측된 NEE 및 CO2 농도의 프로파일 자료를 분석하여, 연직 이류항과 수평 이류항이 서로 상쇄되는 경향을 보임을 보고하였다. 따라서 이러한 복잡지형에서 NEE를 산출하려면, 최소한 에디 플럭스와 농도 프로파일 관측으로부터 (I)항과 (II)항을 함께 관측하여야 한다. 이때 직면하게 되는 어려운 문제들 중의 하나는, 야간에 관측된 CO2 플럭스 자료의 품질 관리와 더불어 결측된 자료를 메우는 것이다. 대기가 안정한 야간에 난류 혼합이 아주 약하게 일어날 때에는, 임관의 2 ~ 3배 높이에 설치된 에디 공분산 기기들이 군락 하부의 토양 및 식생의 호흡으로 인한 CO2의 연직 난류 수송을 제대로 감지하지 못하는 경우가 자주 발생한다. 상층 대기와의 충분한 난류 혼합이 없는 상황에서, 경사진 곳에서는 배수류(drainage flow)가 발생하여(Lee et al., 2014), 야간에 호흡으로 인해 축적되는 임상 부근의 CO2가 경사면을 따라 상부에서 하부로 이동한다. 따라서 야간에 이류 효과가 크지 않은 NEE 자료를 선별하여 품질 관리에 사용하는 것이 중요하다.
에디 공분산 기술이 널리 보급됨에 따라, 관측된 NEE 자료로부터 생태계호흡(ecosystem respiration, RE)을 추정한 다음, 식(2)에 근거하여 총일차생산(gross primary productivity, GPP)을 계산함으로써 CO2 수지를 구성하는 각 성분들의 변화와 생태학적 의미를 도출할 수 있게 되었다.
2식 (2)에서 RE 는 광합성이 일어나지 않는 야간에 관측된 NEE 자료를 사용하여, 식 (3)과 같은 생태계 호흡 추정식(Llyod and Taylor, 1994)의 계수들을 산출해 내어 계산한다. 주로 야간에 관측된 NEE가 과소 또는 과대 평가되거나 결측된 경우, 식(3)으로부터 관측된 온도자료를 이용하여 산출한 RE 값으로 품질이 의심되는 자료를 대체하거나 결측된 자료를 메우게 된다.
3여기서 Rref는 기준 생태호흡, Tref는 기준 온도(=10oC), E0는 활성화 에너지, T0은 –46.02oC, 그리고 Ta는 기온이다. 야간 NEE를 보정하기 위해서는 이류 효과가 크지 않은 NEE 자료를 선별해야 하는데, 대표적인 방법으로는 (1) 마찰속도(friction velocity, u*)를 이용한 보정 방법, (2) 광 반응 곡선(light response curve, LRC)을 이용한 보정 방법, (3) 이류를 고려한 반 고셀(van Gorsel, VG) 방법 등이 있다. 첫 번째 방법은 u*가 특정 임계값(예, > 0.3 m s-1) 보다 큰 기간의 야간 NEE 자료만을 선택하여 RE 함수의 계수를 추정하여 자료를 보완하는 방법이다(e.g., Falge et al., 2001; Gu et al., 2005). 두 번째, 광 반응 곡선을 사용한 보정 방법의 경우, 주간의 NEE 자료와 전천일사 또는 광합성유효복사 자료를 사용하여 광 반응 곡선을 도출한 후, 광 반응 곡선의 y-축 절편(전천일사가 0 일 때의 NEE 값)을 사용한다(e.g., Lee et al., 1999). 이류의 발생 시간을 고려하는 VG 방법의 경우, 야간에 이류효과가 아직 발현되기 전인 해질녘 무렵의 자료만을 사용하여 자료를 보완한다(van Gorsel et al., 2007, 2008, and 2009). 세 가지 방법 모두 장단점을 가지고 있으며, 적용하는 생태계의 환경에 따라 그 결과가 서로 다를 수 있기 때문에 플럭스 자료 처리에서 야간 NEE의 보정은 매우 신중하게 다루어져야 한다.
복잡산림지형에 위치한 광릉 활엽수림(GDK)과 침엽수림 관측지(GCK)는 Korea Flux Monitoring Network (KoFlux)의 대표적인 장기 플럭스 관측지로서 플럭스 관측이 지속적으로 수행되어오고 있다(e.g., Kim et al., 2006; Kang et al., 2009; Kwon et al., 2009). u*, LRC, VG의 세 방법으로 처리된 세 버전의 자료들은 KoFlux를 통해 공개/배포 되었으며, 위성자료 및 모형 결과 검증에 사용되고 있다(e.g., Shim et al., 2014). Fig. 1 은 위의 세 가지 방법으로 처리된 현재 배포 중인 2009년 GDK와 GCK의 일단위로 적산된 NEE, RE, GPP의 계절 변동을 보여준다. 두 관측지에서 모두 야간의 NEE 보정 방법의 선택에 따라 서로 다른 CO2 플럭스의 크기와 계절변동 경향을 보임을 알 수 있다. 이러한 방법간의 차이는 평평한 지역에 위치한 관측지(예를 들면, 해남 농경지 타워, HFK)에서는 상대적으로 작게 나타났다(여기에서는 보이지 않음). 따라서, 최종 자료를 일반 사용자들에게 공개함과 동시에, 각 방법에서 도출된 결과에 대한 체계적이고 심도 있는 고찰이 요구된다. 따라서, 본 연구에서는 세 가지 다른 야간 자료 보정 방법에서 얻어진 결과들을 평가하고, 해당 관측지에 가장 적합한 결과를 찾기 위해, (1) 지금까지 광릉 활엽수림과 침엽수림 관측지에서 수행, 보고된 CO2 플럭스 및 탄소 수지 관련 자료를 정리하였고, (2) 같은 위도 대의 동아시아의 생태계를 대상으로 한 선행 연구 결과를 요약하여 비교하는 한편, (3) 세 보정 방법에서 도출된 최종 CO2 플럭스 자료들 간의 일관성 및 신뢰성을 파악하기 위해 미기상학적 관점 및 생태학적 관점에서 살펴보았다.
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II. 광릉 활엽수림(GDK)과 침엽수림(GCK) 플럭스 타워 관측지

본 연구에서는 경기도 포천시 소흘읍에 위치한 광릉 국립수목원내의 활엽수림(GDK)과 침엽수림(GCK)의 두 플럭스 타워 관측지(Fig. 2)에서 2009년 1월 1일부터 12월 31일까지 1년간 관측된 에디 공분산 플럭스 및 미기상 자료를 사용하였다. 두 타워는 광릉소유역내에 위치하고 있으며, 타워 간의 거리는 약 1.2km이고, 서쪽에서 동쪽 방향으로 평균 6°의 경사가 존재한다. 광릉 소유역의 평년 기온은 9.9°C 이며, 연 평균 강수량은 1,370mm이다(Kwon et al., 2009). 두 타워의 지상 40m 높이에 위치한 에디 공분산 시스템은 모두 3차원 초음파 풍향-풍속-온도계(Model CSAT3, Campbell Scientific Inc., USA)와 개회로 적외선 기체 분석기(Model LI-7500, LI-COR Biosciences Inc., USA)로 구성되어 있다. 에디 공분산 시스템의 샘플링 속도는 10Hz이며, 플럭스 평균시간은 30분이며, 10Hz 관측 및 30분 평균 자료는 자료 집록기(Model CR5000, Campbell Scientific Inc., USA)에 저장하였다. 야간 NEE 자료의 보정을 제외한 나머지 자료 처리 방법은 KoFlux 표준화 방법에 따라 처리하였다(Hong et al., 2009). 연구 기간인 2009년 GDK와 GCK의 연평균 기온은 다소 차이를 보여 각각 11.3°C와 10.6°C였으나, 연강수량(1,323mm과 1,343mm)과 전천일사(4,794MJ m-2와 4,801MJ m-2)는 큰 차이를 보이지 않았다. 두 관측지의 기본 정보는 Table 1에 기술되어 있으며, 보다 자세한 정보는 Kim et al. (2006)과 Kang et al. (2012)에서 찾아볼 수 있다.
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t1,2

III. 결과 및 고찰

3.1. GDK와 GCK의 CO2 플럭스 및 탄소수지 관련 선행연구

Table 2에는 지금까지 보고된 GDK와 GCK의 CO2 플럭스 및 탄소 수지에 관한 선행 연구결과를 요약하였다. 특히 GDK의 경우, 야외 조사, 챔버, 에디 공분산 등 다양한 방법에 의해 관측된 결과들을 함께 정리하였다. 먼저 에디 공분산 방법을 통해 관측된 CO2 플럭스의 경우, 관측 연도뿐만 아니라 자료의 처리 방법(예를 들면, 마찰속도를 사용한 보정 방법의 경우에도 다른 임계값을 적용함)에 따라 매우 다양한 범위의 결과를 보이고 있다(RE : 746 ~ 1,230g C m-2 y-1, GPP : 835 ~ 1,458g C m-2 y-1, NEE : -246 ~ 66g C m-2 y-1: Kwon et al., 2009 and 2010; Hong et al., 2009; Saigusa et al., 2013; Ueyama et al., 2013). 특히 Hong et al. (2009)은 자료 처리 방법을 달리하여 CO2 플럭스를 계산하고 그 불확실성을 보여줬다. Hong et al. (2009)은 자료 처리 방법에 대한 CO2 플럭스의 민감도는 RE와 NEE의 변동계수가 각각 12%와 82%로 상대적으로 크게 나타나는데 반해 GPP의 경우는 변동계수가 2% 이하로 매우 작게 나타나는 사실에 주목하면서, GPP를 산출할 때에 RE를 독립적으로 관측하는 것이 중요하다고 주장했다. 그밖에 특이 할만한 점은 Kwon et al. (2009)에서 보고된 RE와 GPP의 값이 다른 연구에서 보고된 값들보다 상대적으로 작았는데, 이는 적외선 기체 분석기(Model LI-7500)의 추가적인 현열 발생에 대한 공기 밀도 교정을 적용했기 때문이다(Burba correction, Burba et al., 2008). 추가적인 공기 밀도 교정 후의 RE의 크기가 챔버에서 관측된 토양 호흡량(RS)의 크기와 비슷하거나 더 작았다. 이러한 결과가 해당 방법의 과잉 교정(overcorrection) 때문인지, 아니면 두 관측 간의 발자국(footprint) 불일치와 방법의 차이에서 오는 편향(bias) 때문인지는 추가적인 검증이 필요하다.
에디 공분산 방법 이외의 방법에서 얻어진 광릉의 CO2 플럭스 및 탄소 수지 자료로는, 야외조사를 통해 얻어진 순일차생산(net primary production, NPP), 낙엽낙지생산(litter production, LP), 목질바이오매스생산(woody biomass production, WBP)과 챔버에서 관측된 RS가 있다. 챔버 방법을 통해 얻어진 RS는 같은 연도라도 관측 장소와 방법(폐회로 역학 챔버, 개회로 자동 개폐 챔버)에 따라 차이를 보였다. 2004년의 경우, Chae (2011)와 Lee (2011)는 각각 707g C m-2 y-1와 746g C m-2 y-1를 보고한 반면, 2005년에는 Lee et al. (2010)이 608g C m-2 y-1, Lee (2011)가 915g C m-2 y-1로 큰 차이를 보였다. 야외조사와 챔버 방법에서 얻어진 관측결과들을 살펴 보면, 1998 – 1999년 야외조사에 의한 NPP는 430g C m-2 y-1이었고(Lim et al., 2003), 1991 – 2004년 장기 관측된 WBP는 평균 271g C m-2 y-1로서 2001년을 제외하면 오차범위 안에서 일치하였고(Kim et al., 2010), RS에서 자가호흡의 비중은 30% 내외였다(Lee et al. 2010). 이로부터 유추할 수 있는 중요한 사실은 GDK는 생태계의 상태가 탄소 중립에 가까울 것이라는 점이다. 광릉 활엽수림은 중부 온대활엽수림의 극상에 가까운 것으로 알려져 있는데, 그 이유는 (1) 숲의 천이과정의 극상 단계에서 나타나는 수종인 서어나무(Carpinus laxiflora)가 해당 숲의 우점종 중에 하나이며, (2) 극상 단계의 특징들(예, 다양한 식생이 혼재, 수직적 계층 분화, 복잡한 군집 구조; Lee, 1995)이 나타나기 때문이다(Lim et al., 2003). 광릉 활엽수림과 같은 극상림(climax forest)은 고사목의 분해로 인해 탄소 흡수와 방출이 균형을 이루는 것으로 알려져 있으며(e.g., Kengen, 1997), 실제로 GDK에서는 2007년부터 해마다 고사목(coarse woody debris, CWD)이 증가하고 있다(Yoon et al., 2010). GDK에서 고사목의 분해율이 거의 일정함(Yoon et al., 2010)을 고려하면, 이러한 고사목의 증가는 곧 GDK의 탄소 방출의 증가로 이어짐을 시사한다.
GCK의 경우, GDK에 비해 보고된 결과가 상대적으로 많지 않았다. 같은 연도에 동일한 방법으로 GDK와 GCK에서 동시에 수행된 관측결과를 비교해보면, GCK의 CO2 플럭스(RS, RE, GPP)는 GDK보다 30 ~ 40% 더 큼을 확인할 수 있다(Lee et al., 2010; Ueyama et al., 2013).

3.2. 세 가지 다른 야간 보정 방법에 따른 2009년 CO2 플럭스

3.2.1. GDK 관측지

먼저 연 적산된 RE를 살펴보면, u* 보정 방법이 1,394g C m-2 y-1, LRC 방법이 495g C m-2 y-1, VG 방법이 1,135g C m-2 y-1로 방법마다 매우 큰 차이를 보인다(Fig. 1). LRC 방법에서 도출된 RE 의 경우, 기존의 챔버에서 관측된 RS 보다도 그 크기가 더 작으므로, 관측들 간의 발자국(footprint) 불일치와 방법의 차이에서 오는 편향(bias)을 고려하더라도 그 결과를 신뢰하기 어렵다. 또한, 같은 방법으로 얻어진 GPP와 NEE도 다른 두 방법과 선행연구에서 얻어진 결과들과 비교해 보았을 때 큰 차이를 보이는데, 이 역시 신뢰하기 어렵다. 연 적산된 NEE의 경우, u* 방법은 탄소 중립(13g C m-2 y-1), VG 방법은 중간 정도의 탄소 흡원(-119 g C m-2 y-1)임을 보인다. 앞서 3.1절에서 논의되었던 바에 비춰볼 때, GDK가 탄소 중립으로 보여지는 u* 방법이 더 타당성 있는 결과를 도출해낸 것으로 보인다.

3.2.1. GCK 관측지

연 적산된 RE와 GPP의 경우, LRC 방법의 결과가 다른 방법에서 나온 결과들보다 각각 26%와 12% 정도 작은 값을 보인다. 연 적산된 NEE의 경우, LRC 방법은 GCK가 강한 탄소 흡원(-411g C m-2 y-1) 임을 나타내고, 다른 두 방법은 중간 강도의 탄소 흡원(-158±7g C m-2 y-1) 임을 보인다. 세 방법의 결과 모두 선행연구에서 보고된 결과와 큰 차이를 보이지는 않았다.

3.3. 야간 보정된 CO2 플럭스 자료에 대한 미기상학적 고찰

보정된 자료의 물리적 의미를 바르게 분석하기 위해서는 먼저 관측 대상지역의 지형적 특성과 미기상학적 특성을 먼저 이해해야 한다. 두 타워가 위치한 광릉 소유역은 낮과 밤에 각각 곡풍과 산풍 및 사면활강풍과 사면활승풍이 번갈아 부는 국지순환의 특징을 보인다(Lee et al., 2014). 난류 혼합이 약해지는 야간에는 배수류가 발생하면서, CO2의 이류가 일어난다. 이로 인해 경사면 위쪽에 위치한 GDK에서는 지표 부근의 CO2가 경사면을 따라 아래쪽으로 빠져나가기 때문에 (RE가 감소하면서) RE, 즉 야간 NEE의 과소평가가 예상된다. 반면에 경사면 아래쪽에 위치한 GCK에서는, 경사면을 따라 내려와 유입된 CO2로 인해 (RE가 증가하면서) RE, 즉 야간 NEE의 과대평가가 예상된다. 실제로 이런 문제점을 고려하여 Hong et al. (2009)은 CO2 플럭스를 잘못 평가할 수도 있는 u* 방법 대신에, 야간의 이류효과가 아직 발현되기 전인 해질녘 무렵에 이류 효과가 매우 작다는 가정 하에, 이 즈음에 최대값을 보이는 NEE 자료만을 사용하는 VG 방법을 KoFlux 표준화 방법으로 제안한 바 있다.
2009년 GDK의 경우를 살펴보면, 예상과는 달리 VG 방법으로 도출된 연 적산된 RE가 u* 방법으로 도출된 RE 보다 오히려 20% 정도 작았다. 이러한 원인으로는, GDK에서 해질녘 최대 NEE 값이 나타날 때 이미 배수류로 인한 CO2의 이류가 진행되어, VG 방법에서 RE 함수 계수 추정을 위해 선별된 최대 NEE 자료가 이미 과소평가 된 것으로 해석된다. Malla Thakuri et al. (2014)은 실제로 배수류로 인해 GDK의 임상에서부터 지상 1m 정도 높이까지 CO2의 농도가 증가하지 않고 해질녘부터 다음 날 새벽까지 오히려 감소함을 보고하였다. 비슷한 맥락에서 LRC 방법이 과소평가하는 원인도 추정해 볼 수 있다. LRC 방법에서 RE 함수의 계수 추정을 위한 LRC의 절편 값을 결정짓는 중요한 자료는 해뜰녘과 해질녘 자료이다. VG 방법이 과소평가하는 원인으로 추측되었던 과소평가된 해질녘 NEE 자료 역시 LRC 방법에 사용된다. 이를 감안하여, 오전 자료만을 사용하여 LRC 방법을 적용해 보았으나 이러한 과소평가가 해결되지 않았다(여기에서는 보이지 않음). 따라서 해뜰녘에도 관측된 NEE 자료가 과소평가 되었을 가능성이 크다.
이상의 결과와 3.2장의 내용을 함께 종합해보면, 세 방법 중에서 u* 방법이 가장 타당해 보이지만, u* 방법에서 얻어진 결과 역시 과소평가 되었을 가능성이 있다. 이런 맥락에서 두 방법을 혼성하여 사용할 경우(예를 들어, u* 방법에서 자료를 선별할 때에도, 이류 효과가 크게 나타나기 전인 해가 진 직후부터 한 두 시간 후까지의 자료만을 사용하거나 LRC 방법과 VG 방법에서 해질(뜰)녘 자료를 선별할 때, u* 임계값을 사용하여 추가적인 자료 필터링 작업을 수행한다면), 더 나은 결과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다. 그 외에도, Yun et al. (2014)이 제시한 광릉 활엽수림의 프로세스 네트워크 방법을 새롭게 계산된 CO2 플럭스와 이와 연관된 조절인자들 간의 결합형태를 분석하는데 활용함으로써, 해당 관측지에서 가장 타당한 방법을 선별하는데 사용할 수 있을 것이다.
GCK에서는, u* 와 VG 의 두 방법이 GPP와 RE에서 10 ~ 20% 정도의 차이를 보인 GDK의 경우와는 달리, 두 방법간의 차이가 거의 없었으며, 1% 내외로 일치하였다. GCK에서 LRC 방법은 GPP와 RE의 크기가 모두 다른 두 방법의 결과보다는 작았으나, 그 차이는 10 ~ 35% 내외로서 GDK의 경우(70 ~ 280%) 보다 크게 줄어들었다. 이러한 결과는 야간 자료 보정 방법의 결과가 관측지의 환경 및 대상 생태계의 특성에 따라 다르게 나타남을 시사한다.
세 방법으로 추정된 GDK와 GCK의 CO2 플럭스 결과를, AsiaFlux 선도연구 프로그램인 CarboEastAsia에서 보고된 자료들 중에서 비슷한 위도(37.5±5°N)에 위치한 다양한 동아시아 산림생태계의 자료들을 비교할 수 있도록 Table 3에 요약하였다. 이 자료들을 사용하여, 연 적산된 RE, GPP 및 NEE와 연평균 기온과의 관계를 Fig. 3에 나타내었다. CarboEastAsia에서 사용된 JapanFlux 표준화 방법은 야간 자료 보정 방법으로 KoFlux에서 사용한 세 가지 방법 중의 하나인 u* 방법을 사용하였다(Saigusa et al., 2013). LRC 방법으로 보정된 RE를 제외하면, 우리나라 온대산림인 GDK와 GCK의 자료가 동아시아의 다른 산림생태계에서 보고된 값들의 범위 안에 속해 있음을 알 수 있다.
f3
t3

3.4. 야간 보정된 CO2 플럭스 자료에 대한 생태학적 고찰

Fig.s 1과 3에서 살펴보면, LRC 방법으로 도출된 GDK의 RE는 앞서 언급했던 것처럼 그 크기가 챔버로 관측된 토양호흡의 크기와 비슷하거나 더 작을 뿐 아니라, 그 계절 변동도 다르게 나타나기 때문에 생태학적으로 신뢰할 수 없는 결과임을 알 수 있다. 반면에 같은 방법으로 도출된 GCK의 RE의 경우는 두 배 이상의 크기를 보일 뿐 아니라 계절 변동도 향상되어 보이나, 다른 두 방법의 결과보다 30% 정도 작았다.
GCK에서 u* 방법과 VG 방법으로 도출된 GPP는 약 2,100g C m-2 y-1로서 LRC 방법으로 도출된 GPP 보다 14% 큰 값을 보인다. 이러한 값이 생태학적으로 타당한지 알아보기 위해, 관측된 전천일사(Rg)을 사용하여 GPP의 상한 값(GPP upper light)을 다음과 같이 계산하여 보았다:
GPP upper light = 0.47Rg · η photon · LUE · fAPAR, (4)
여기서 0.47은 Rg에 대한 광합성유효복사(photosynthetically active radiation, PAR)의 비율이며(e.g., Britton and Dodd, 1976), η photon은 에너지 기반의 PAR을 광자 기반의 PAR로 변환시키는 환산 계수로서 4.56μmol J-1을 사용하였다(e.g., McCree, 1972). LUE는 광 이용 효율(light use efficiency)로서 0.02μmol C per μmol quanta의 근사값을 사용하였고(e.g., Lagergren et al., 2005), fAPAR은 흡수된 PAR의 비율로서 0.9(≈ 식생으로 뒤 덮인 지면에서 관측될 수 있는 최대값)로 계산하였다. 2009년 GCK에서 관측된 총일사량은 약 4,800MJ m-2으로, 식(4)를 사용하여 GPPupper light를 계산하면 약 2,200±220g C m-2 y-1 (±220g C m-2 y-1은 근사한 LUE와 fAPAR에 ±5%의 오차가 있음을 가정하고 계산한 GPPupper light의 불확도)으로서 u* 방법과 VG 방법에서 얻어진 GPP 값들과 오차 범위 내에서 일치한다. GPPupper_light는 말 그대로 빛에 의해서만 제한되는 GPP의 최대값을 의미하며, 여름이 아닌 계절에 LUE와 fPAR가 이 계산에서 사용한 근사한 값들보다 떨어짐을 고려할 때, u*, VG 방법에서 얻어진 GPP는 GCK에서 예상되는 GPP의 상한 값에 근접한다고 볼 수 있다. GCK의 침엽수림의 생장기간이 GDK의 활엽수림보다 길며, 엽면적지수가 2 정도 크고, 침엽수림이 연구기간 동안에도 왕성하게 성장하고 있다는 점을 고려하면, 이렇게 큰(GDK의 GPP 보다 50% 정도 큰) GPP 값이 가능할 수도 있다. 실제로 비슷한 위도 대에 위치한 일본의 침엽수림인 관측지인 Takayama 침엽수림 관측지(TKC)에서 2,205±177g C m-2 y-1의 큰 GPP 값이 보고된 바 있다. u* 및 VG 방법과 LRC 방법의 CO2 플럭스 결과의 차이가 큼에도 불구하고, 지금까지 주어진 미기상학적인 정보만으로 어떤 방법이 GCK에 더 적합한 결과를 생산하는 방법인지 결정하기가 쉽지 않았다. 이러한 결과는 GDK에서 수행된 야외조사를 통해 얻어진 NPP나 숲의 탄소수지들이 산림생태계 CO2 교환량 추정에 매우 중요한 정보임을 다시 한번 상기시켜준다.
LRC 방법이 RE를 과소평가하는 이유 중의 하나로서, 주간에 광호흡 과정 중에 일부가 억제되거나 잎 내부에서 호흡되어 나온 CO2가 재 고정되는 과정이 우세해지면서 같은 온도에서 주간의 잎 호흡량이 야간에 비해 작은 것이 그 원인이 될 수도 있다(e.g., Wohlfahrt et al., 2005). 이러한 현상은 활엽수림에서 더 크게 나타나는 것으로 알려져 있는데(e.g., van Gorsel et al., 2009), 이는 LRC 방법과 다른 두 방법과의 차이가 GCK보다 GDK에서 더 크게 나타나는 이유를 일부 설명한다. 따라서 야간 CO2 플럭스 보정은 u* 방법이나 VG 방법을 사용하고, 주간의 CO2 플럭스 배분은 LRC 방법의 결과를 사용하는 것도 고려해 볼 수 있다.
그 밖에 주목해야 할 부분은 겨울철 휴면기(특히 활엽수림의 경우, 잎이 없을 때)에 1g C m-2 d-1 내외의 크기를 갖는 GPP가 나타나며, 따라서 실제 연 적산 GPP는 좀 더 낮아질 수 있다는 것이다. 이러한 오류의 원인은 휴면기에 때때로 음의 (또는 0에 가까운) NEE가 에디 공분산 시스템에서 관측되며, 에디 공분산 방법에서는 GPP를 NEE와 RE의 차로 추정하기 때문이다. 실제로 휴면기에 산림의 RE는 기존의 광합성을 통해서 식물이 자신의 수간과 뿌리에 저장해 두었던 탄소를 사용하면서 발생하게 된다. 휴면기의 음의 NEE는 개회로 적외선 기체분석기에서, 그리고 기온이 낮은 상황에서 주로 발생한다. 휴면기의 음의 NEE는 적외선 기체 분석기(Model LI-7500)의 추가적인 현열 발생이 그 원인으로 알려져 있으며, 실험에서 얻어진 경험식 기반의 교정 방법이 존재한다(Burba correction, Burba et al., 2008). 하지만, 해당 교정 방법은 특정한 기기설치 상황에서만 적용가능하며, 앞서 언급했던 것처럼 해당 관측지의 CO2 플럭스에 적용할 경우, 그 값이 과소평가될 가능성이 있다. Saigusa et al. (2013)은 이러한 오류를 해결하고자, 기온이 0°C 이하 일 때 나타나는 음의 NEE자료를 제외하는 경험적인 방법을 제안하였다. 하지만, 해당 방법 역시 자료의 또 다른 편향을 발생시킬 수 있으며, 이 문제에 대해서는 추후 논의가 필요하다.

IV. 요약 및 결론

광릉 소유역과 같은 복잡산림지형에서 에디 공분산 방법으로 관측된 CO2 플럭스는 야간 NEE 보정 시 적용하는 방법에 따라 결과가 큰 차이를 보인다. 본 연구에서는 복잡지형에 위치한 한국의 대표적인 플럭스 관측지인 광릉 활엽수림과 침엽수림의 2009년 CO2 플럭스 자료를 사용하여 그 원인을 살펴보았다. 이를 위해 일반적으로 널리 쓰이는 세 가지 보정 방법들(i.e., 마찰속도 보정 방법, 광 반응 곡선 보정 방법, 이류를 고려한 반 고셀 방법)을 적용한 결과를, 선행연구들의 결과들과 비교하였고, 기상학적인 고찰과 동시에 생태학적인 고찰을 통해 보정방법에 따라 차이가 생기는 원인을 조사하였다. 본 연구 분석의 결과가 종합적으로 시사하는 바는 1) 산림생태계에서의 CO2 플럭스 관측은 미기상학, 생물학, 산림생태학 등을 아우르는 학제간 및 횡단학문 연구 분야인 만큼 각 학문의 영역에 기반을 둔 다양한 방법의 다중 제어(multiple constraint) 관측과 분석이 이뤄져야 하며, 2) 본 연구에서 사용된 세 가지 야간 NEE 보정 방법들은 각 방법 별로 장단점이 있기 때문에 관측지와 대상 생태계의 특성에 따라 적절한 보정 방법을 혼성하여 적용하거나, 각 방법에서 나온 결과의 앙상블 평균을 사용할 수도 있으며, 3) 얻어진 결과에 대한 검증은 기상학적 고찰뿐 아니라 생태학적 고찰을 통해서 다양하게 검토되어야 한다는 점이다. 이러한 맥락에서, 각 관측지에서 다양한 방법으로 얻어진 자료를 지속적으로 개선할 뿐만 아니라 통합·관리 할 수 있는 시스템과 해당 관측지에서 함께 연구를 수행하고 있는 연구자들간의 열린 대화의 장(아고라)이 필연적으로 요구된다. 국가농림기상센터(www.ncam.kr)는 이러한 서비스 시스템을 개발 중에 있으며, 이러한 인프라는 국내 농림기상학 및 지속가능한 생태계 서비스 관련 교육과 연구에 박차를 가할 것으로 기대된다.

적요

복잡지형에서의 에디 공분산 방법을 이용한 플럭스 관측에 있어서 가장 중요하면서도 어려운 문제 중에 하나가 야간 이산화탄소($CO_2$ 수식 이미지) 플럭스 자료 보정이다. 본 연구에서는 복잡산림지형에 위치한 두 KoFlux 관측지(광릉의 활엽수림과 침엽수림 관측지, GDK와 GCK)의 2009년도 플럭스 타워 자료에 대표적인 야간 자료 보정 방법인 마찰속도 보정 방법, 광 반응 곡선 보정 방법, 이류를 고려한 반 고셀 보정 방법을 적용한 결과를 평가하였다. 계산된 $CO_2$ 수식 이미지 플럭스(생태계호흡, 총일차생산, 순생태계교환)는 방법에 따라 그 크기와 계절변동에 차이를 보였는데, 그 차이는 관측지 별로 다르게 나타났다. 각 방법에서 나온 결과들을 선행연구에서 보고된 결과들과의 비교와 함께, 기상학적인 접근뿐만 아니라 생태학적인 접근을 통해 검증하였다. 검증 결과, 이러한 차이의 원인은 야간 자료 보정 과정에서 선별된 자료의 일부가 이미 배수류에 의한 $CO_2$ 수식 이미지 이류의 영향을 받았기 때문인 것으로 추측된다. GDK의 광 반응 곡선 방법의 결과를 제외한 나머지 $CO_2$ 수식 이미지 플럭스 결과들은 아시아의 다양한 생태계에서 보고된 값들의 범위에 포함되었다. 본 연구는 현재 배포된 플럭스 자료들은 개선의 여지가 있으며, 최신 자료의 올바른 사용을 위한 자료 사용자와 자료 생산자 간의 소통의 중요성을 상기시켜 준다.

감사의 글


본 연구는 산림청 온대북부산림의 시계열 특성분석 및 기후변화 적응관리 기법연구(S111214L020100)의 지원을 받아 수행되었으며, 사용된 관측 자료는 국립산림과학원의 산림 장기생태정보 활용방안 연구의 지원을 받아 구축되었습니다. 중요한 지적과 제안을 통해 논문의 품위를 높여주신 세 심사위원분들께 깊이 감사드립니다.

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