1. 서론

최근 우리나라를 비롯한 유럽 및 미국 등 주요 국가들은 지도를 매개로 생물다양성과 생태계서비스의 공간구조와 기능을 파악하고 이를 의사결정 과정에 반영하기 위해 생태계서비스 가치평가 및 지도화 연구를 활발하게 진행하고 있다(Maes et al., 2012; Pickard et al., 2015; 이훈종, 2021a). 우선 생태계서비스(ecosystem services)는 ‘자연의 인간에 대한 기여’(IPBES, 2019), ‘모든 사람의 웰빙을 위해 자연자본이 제공하는 필수불가결한 혜택’(이훈종, 2020), ‘인간이 생태계로부터 얻는 각종 혜택’(생물다양성법, 2020) 등으로 정의된다. 생태계서비스의 네 가지 유형은 물이나 식량 등을 제공하는 공급 서비스, 탄소, 기후, 생태환경 등의 균형을 맞추는 조절 서비스, 여가와 관광, 교육, 미적 가치에 영향을 미치는 문화 서비스, 서식지, 정주여건, 생물다양성 등을 지원하는 지지 서비스로 분류된다(MEA, 2005).

생태계서비스 지도화(mapping ecosystem services, MES)는 인간과 환경의 상호작용을 공간적으로 명확하게 인식하게 하여 의사결정 과정을 지원하는 것을 목적으로 한다. 생태계서비스 가치평가지도(ecosystem services valuation map, ESVM)는 생태계서비스의 상태와 변동에 관한 공간정보를 제공하며(Cowling et al., 2008), 생태계서비스의 저량(stock)과 흐름(flow)의 특성, 공급과 수요의 공간적 합치(spatial congruence) 또는 불일치(mismatches)에 대해 파악할 수 있게 한다(Burkhard et al., 2014). 예를 들어 생태계서비스는 비선형적 가치의 변화를 동반하기 때문에 ESVM을 통한 시나리오를 수립하여 일정한 시･공간에서 생태계서비스의 변화에 대한 공간분포를 정량화할 수 있다(Kareiva et al., 2011). 토지 황폐화(land degradation) 및 사막화(desertification)의 경우 수자원의 부족 및 수질저하, 대기오염, 식량부족, 생물다양성 감소 등이 동시다발적으로 진행되므로, ESVM을 통해 이와 같은 생태계서비스의 공간관계를 중첩적으로 파악하거나 생태계에 미치는 영향을 종합적으로 분석하여 환경보전과 자원관리, 생태복원(ecological restoration)을 위한 공간계획을 수립할 수 있다(Palomo et al., 2013).

생태계서비스 가치평가 및 지도화 방법론은 1997년 코스탄자의 글로벌 ESVM 구축과 2005년 유엔 새천년생태계평가를 계기로 전 세계적으로 관련 연구와 논의가 활발하게 진행되고 있다. 무엇보다 복합적인 생태환경을 파악하는 공간지식과 새로운 관점의 필요성이 증가하고 있으며, 생태계서비스 모델링과 지도화 방법론의 발전을 기반으로 ESVM이 널리 활용되고 있다. 국내에서도 삶의 질 향상을 위한 효과적인 공간분석과 생태계서비스의 다양한 공간관계를 통합적으로 파악하는 지도화 방법론의 정립 필요성이 높아지고 있으나 아직까지 관련 연구는 초기단계라고 할 수 있다(박영한, 1999; 이훈종, 2020).

이러한 맥락을 바탕으로 본 연구는 생태계서비스 가치평가 및 지도화 방법론의 체계적인 정립을 위해 다음과 같은 세 가지의 연구목표를 수행하였다. 첫째, 생태계서비스 가치평가 및 지도화 방법론과 관련된 주요 개념 및 의의, 국내외 연구 동향을 검토하였다. 둘째, ESVM 구축 관련 생태계서비스의 가치평가 방법론 유형, 경계 및 흐름의 공간적 특성, 캐스케이드 모델 및 지도화 지표, 생태계서비스 분류 및 지표체계, RS/GIS 기반의 순서도, 지도화 분석도구 등에 대해 체계적으로 검토하였다. 셋째, 생태계서비스 가치평가 및 지도화 방법론과 관련된 주요 쟁점을 검토하고 적용 과정 및 시사점을 단계적 접근법과 연계하여 종합적으로 고찰하였다.

2. 생태계서비스 가치평가 및 지도화

1) 주요 개념 및 의의

생태계서비스 가치평가(ecosystem services valuation, ESV)는 ‘사회-생태시스템(social-ecological systems, SES) 관점에서 생태계의 상대적인 기여 즉, 기능과 편익 또는 생태계 디스서비스(ecosystem disservices)에 대하여 동반상승(synergies) 또는 상충관계(trade-offs)와 관련된 역동적인 상호작용을 시･공간 다중스케일 관점에서 정량적이거나 정성적으로 평가’하는 것이다(이훈종, 2021a). 다시 말해 ESV는 생태계의 역할과 기능에 대해 사회･경제적인 영역과의 상호작용을 통합적이고 체계적으로 분석하여 생태계서비스의 기능과 편익을 산출하는 과학적인 방법론이라고 할 수 있다(Daily, 1997; NRC, 2005). 따라서 ESV는 사회적, 경제적, 문화적, 내재적 측면의 복합적인 가치와 지역적 특성을 반영하는 절차와 과정으로 생태계서비스의 공간적 속성을 구현하는 지도화와 본질적으로 연계되어 있다(Yi, 2017; Yi et al., 2018, 2019).

생태계서비스 지도화(MES)는 지리적 사상(事象)의 속성과 생태계서비스의 공간관계를 생태계서비스 유형 및 기능, 가치에 따라 시각적으로 도면화한 것이라고 할 수 있다(Naidoo et al., 2008; Schägner et al., 2013; 이훈종, 2021b). 또한 생태계서비스 지도화(MES)는 생태계서비스 평가지표 선정, 생태계 기능 및 가치평가, 공간 데이터 창출, 저장, 활용, 공유 등의 단계별 과정을 포함하고 생태계서비스의 지속가능한 이용을 위해 공간적으로 명확한 의사결정(spatially explicit decision making) 과정을 지원한다. 예를 들어 ESVM은 유역분지에서 식수원의 지속가능한 공급을 위해 상류지역의 주민들에게 경제적인 보상을 제공함으로써 지역개발을 유보하고 자발적인 시장기반의 생태계서비스 공급을 유인하는 생태계서비스 지불제(payment for ecosystem services, PES)의 계획 및 시행을 위한 과학적인 공간분석의 수단으로 활용될 수 있다. 이와 함께 ESVM은 도시 지역에서 녹지기반시설(green infrastructure, GI) 조성을 통해서 대기 질 관리, 미기후 조절, 휴양 등 다양한 생태계서비스에 대한 공급과 수요의 공간정보를 구축하는 수단으로 활용될 수 있다.

생태계서비스 가치평가 및 지도화는 사회-생태 시스템(SES)의 상호작용을 통해 변화하는 생태계의 혜택을 공간적으로 평가하는 것이며 자연지리학과 인문지리학의 구성요소를 통합적으로 반영할 수 있다. 예를 들어 토양보전(soil retention) 서비스에 관한 공간 모델링의 경우 수치고도 모델(DEM), 경사도(slope), 강수량 등의 자연지리적 변수와 토지이용, 인구분포 등의 인문지리적 변수를 통합하는 과정이라고 할 수 있으며, 이러한 과정과 관련 절차는 연계된 사회-생태시스템(coupled social-ecological system)의 구조적인 특성을 반영하고 있다. 생태계서비스 가치평가지도(ESVM)는 ‘생태계서비스의 다양한 공간적 특성을 유형과 기능, 가치에 따라 통합적으로 추상화(abstraction)하여 기호로 나타낸 것’(symbolic representation)이다(이훈종, 2021b, 2021c). 따라서 ESVM 구축을 통해 다음과 같은 효용을 기대할 수 있다. 첫째, 시･공간분석을 통한 변화탐지(change detection) 및 공간구조 변화에 대한 요인을 탐색할 수 있다. 둘째, 다양한 생태계서비스의 동반상승 또는 상충관계, 공간분석을 위한 데이터 집합(data sets)에 대해 기술적으로 파악하고 비교할 수 있다. 셋째, 시나리오 수립을 통해 미래 영향분석을 수행할 수 있다. 넷째, 공간분석 결과에 대한 입체적이고 다각적인 논의를 촉진한다(Maes et al., 2013).

이상의 주요 개념 및 의의를 종합하면 생태계서비스 가치평가 및 지도화 방법론은 다음과 같은 연구 내용을 포함한다. 첫째, 생태계서비스가 인간의 복지와 삶의 질에 어떻게 기여하는지를 공간적인 측면에서 파악한다. 둘째, 생태계서비스의 제공과 혜택이 어떤 과정을 통해 동반상승 또는 상충관계를 발생시키고 변화하는지를 연구한다. 셋째, 일정한 시･공간상에서 생태계가 제공하는 재화와 서비스를 산정하는 기법에 대해 연구한다. 넷째, 생태계서비스의 공간적인 특성을 파악하기 위해 현장조사, 평가지표의 개발 및 선정, 시나리오 등을 통해 분석기법 및 방법론의 체계화에 대해 연구한다. 다섯째, 종합적인 시･공간분석을 통해 의사결정 과정에 기여한다(USEPA, 2020).

2) 연구 동향

Costanza et al.(1997)는 지구 생태계를 16개 바이옴(biome)과 17개 생태계서비스 기능(function)으로 구분하고, 메타분석(meta analysiss)으로 추정한 가치계수(value coefficient)를 편익이전기법(benefit transfer method, BTM)에 적용하여 글로벌 생태계서비스 가치에 대한 최초의 정량분석을 수행하였다. 이와 함께 글로벌 ESVM을 작성하여 생태계서비스 가치에 대한 공간분석과 지도화 연구를 촉발하였다. 당시 추정한 생태계서비스의 경제적 편익은 글로벌 GDP 18조 달러의 2배에 가까운 연간 33조 달러에 이르고 있으며, 이후 공간 DB 데이터를 축적하여 글로벌 생태계서비스 가치가 지속적으로 감소하는 추세에 대해 보고하였다(Costanza et al., 2014). 한편 Nelson et al. (2009), Polasky et al.(2011), Kareiva et al.(2011) 등은 InVEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs) 등 생태계 생산함수기법(ecological production function method, EPFM)을 기본 알고리즘으로 하는 지도화 분석기법을 적용하여 다중스케일 관점에서 다양한 생태계서비스 편익을 산출하였다. 이상의 두 가지 연구 방법론은 대표적인 생태계서비스 가치평가 및 지도화 방법론으로서 전 세계적으로 많은 연구에서 활용되고 있다(Kretuer et al., 2001; Tallis and Polasky, 2009; Yi et al., 2017, 2018; Yi, 2020, 2021).

유럽연합(EU)은 생물다양성 전략 2020(Biodiversity Strategy 2020)을 수립하고 생태계서비스 평가 및 지도화(Mapping and Assessment of Ecosystems and their Services, MAES) 워킹그룹을 구성하여 유럽지역의 생태계서비스 가치평가 및 지도화 작업을 수행하였다. 특히 MAES 워킹그룹은 digital atlas를 통해 유럽 대륙단위 및 회원 국가별 생태계서비스 가치평가와 ESVM을 시범적으로 구축하였다(그림 1). 이와 함께 EU는 2050년을 목표로 하는 유럽지역의 생태계 비전을 위해 회원국들이 생태계서비스의 가치를 평가하고 지도화할 것을 요청하고 있다(EU, 2011). 이러한 맥락에서 MAES의 2013년 1차 보고서는 EU 생태계 변화에 대한 분석틀(analytical framework)을 중심으로 2020년까지 EU 지도화 방향을 논의하였다. 2014년 2차 보고서는 생태계서비스 평가지표(indicators) 개발 및 적용에 관해 다루었으며, 2016년 3차 보고서는 지도화를 위한 진전사항과 향후 과제를 각각 중점적으로 논의하였다. 한편 2016년 4차 보고서는 도시 생태계 관련 지도화를 분석하였고, 2018년 5차 보고서는 핵심 지표(key indicators)를 통해 생태계 상태(condition of ecosystems)를 평가하고 관련 환경정책과의 통합을 중점적인 추진사항으로 선정하였다. 이후 2019년 6차 보고서는 생태계서비스 가치평가(ESV) 결과를 바탕으로 국가별 환경계정을 창설하고 이를 효율적으로 관리하기 위한 회계시스템에 대해 분석하면서 생태계서비스 가치평가 및 지도화 논의를 지속적으로 확대하고 있다(EU, 2022).

그림 1.

EU의 digital atlas
자료: EU(2020), http://biodiversity.europa.eu

미국은 2014년부터 웹 기반의 대화형 ESVM이라고 할 수 있는 EnviroAtlas를 국가 및 지역 사회 차원의 생태계서비스 가치평가 및 활용을 위해 공개적으로 구축하였다(그림 2). EnviroAtlas는 내용면에서 청정 대기(clean air), 청정하고 풍부한 수자원(clean and plentiful water), 자연재해 예방 및 저감(natural hazard mitigation), 기후 안정화(climate stabilization), 레크리에이션, 문화 및 심미(recreation, cultures and aesthetics), 식량, 연료 및 물질(food, fuel and materials), 생물다양성 보전(biodiversity conservation) 등 7개의 범주로 나누어 생태계서비스를 평가하고 있다(USEPA, 2021). EnviroAtlas를 구성하는 생태계서비스 지도화 지표(mapping indicator)의 기반자료는 30미터 공간해상도를 가진 토지피복 데이터베이스(National Land Cover Database, NLCD)가 활용되고 있으며 5년 주기로 갱신된다. 이와 더불어 수문데이터(National Hydrography Data, NHD), 토양조사 데이터베이스(Soil Survey Geographic Database, SSURGO), 센서스 데이터 등이 추가적으로 활용된다. EnviroAtlas는 지도화 방법론 측면에서 다음과 같이 국가단위(national unit)와 지역단위(community unit)의 2단계로 구축되었다. 첫째, 국가단위에서는 알래스카와 하와이를 제외한 미국 본토의 48개 주에 대해서 12-digit hydrologic unit codes(12-digit HUC) 분류체계를 적용하여 하천 유역을 분석 단위(unit of analysis)로 하는 생태계서비스 가치평가 체계를 수립하였다. 둘째, 지역단위에서는 생태계서비스의 수요측면에서 센서스 블록그룹(census block group) 기반의 사회･인구적 분류체계를 통해 가치평가 체계를 수립하였다. 이와 더불어 생태계서비스 가치평가 및 지도화 과정에서 중복산정(double counting)을 최소화하기 위해 최종서비스에 한정하여 생태계서비스 분류체계를 수립하고 있다(Pickard et al., 2015).

그림 2.

미국 EnviroAtlas
자료: USEPA(2021), https://enviroatlas.epa.gov

국내에서는 2010년대 초반부터 생태계서비스 가치평가 및 지도화 연구가 진행되고 있다(이훈종, 2021c), 이민부 등(2011)은 원격탐사(remote sensing, RS) 및 지리정보시스템(geographic information system, GIS)을 기반으로 북한 무산 및 회령지역의 생태계서비스 가치변화에 대해 분석하였다. 정필모･서종철(2014)은 서천 일원을 대상으로 생태자산의 재구성을 통한 생태계서비스 제공 및 생태관광 프로그램 활성화에 대해 논의하였다. 국립생태원(2020)은 전국단위의 생태계서비스 평가를 위한 지표선정과 생태계서비스 가치평가 및 보전방안에 대해 연구를 진행하였다. 환경부(2020)는 인천, 용인, 안성, 화성 지역의 생태계서비스 가치평가에 관한 시범사업을 추진하였다. 특히 이훈종(2020)은 국내 학술연구로서는 최초로 RS 기반의 위성자료와 GIS를 적용하여 북한 전역을 대상으로 생태계서비스의 경제적 가치를 산출하고 분석결과에 대한 ESVM을 구축하였다. 더욱이 이륜역학모델(dynamic bicycle model, DBM)과 시나리오 분석을 활용하여 북한의 생태계서비스 가치가 2030년대까지 감소할 것으로 예측하였고 이러한 변화에 대해 토지황폐화, 기후변화, 생물다양성 감소에 따른 삼중 환경위험(triple environmental risk) 요인과 환경적 지속가능성(environmental sustainability)의 관점에서 고찰하였다. 한편 이훈종(2021a)은 최초의 국내 학술연구로서 우리나라 전역을 대상으로 생태계서비스의 경제적 가치에 대한 ESVM을 구축하고, 사회-생태 시스템 균열 및 격차(social- ecological divide, SED)의 관점에서 수도권과 비수도권의 생태적 이중구조(ecological dual structure, EDS) 및 경로의존성(path dependence)을 구명하였다(그림 3).

그림 3.

우리나라 생태계서비스 가치평가지도(ESVM) (2010 US$∙ha^-1∙yr^-1)
자료: 이훈종(2021a)

이상에서 검토한 국내외 연구동향을 종합하면 생태계서비스 가치평가 및 지도화는 기존 인간과 환경의 단선적인 관점에서 벗어나 다양한 생태계 구성요소의 상호작용에 관한 순환적인 관점으로의 인식변화를 통해 생태계서비스의 공간관계 및 이에 대한 지도화가 다층적으로 확대되는 경향을 나타내고 있다. 이와 관련하여 생태계 지리학(Ecosystem Geography)은 생태계의 분포 패턴, 구조 및 기능적 특성, 그리고 변화 과정에 대해 국가, 지역, 유역(流域) 등의 경계를 넘나들면서 다중스케일 관점에서 생태계의 상태 및 변화의 과정과 원인을 탐색한다. 무엇보다 생태계 지리학은 생태계서비스 지도화(mapping ecosystem services) 및 스케일 단위(unit of scale)를 활용하여 순환성과 연결성을 분석하고, 경관 단위와 함께 지역 및 글로벌 단위를 포함하는 크로스 스케일(cross scale) 관점의 생태계 분석을 강조한다(Bailey, 2009).

3. 생태계서비스 가치평가 및 ESVM 구축 관련 검토사항

1) 생태계서비스 가치평가 방법론 유형

생태계서비스 가치평가(ESV) 방법론은 연구목적과 내용에 따라 편익이전법, 시장가치법, 현시선호법, 잠재선호법 등으로 유형화될 수 있으며, 각각 적용상의 장점과 단점을 가지고 있다(표 1). 이와 더불어 비용접근법으로서 간접기회비용법(indirect opportunity cost), 이전비용법(relocation cost)이 활용되며, 잠재선호법에서 컨조인트분석법(conjoint analysis)이 적용될 수 있다. 생태계 생산함수기법(ecological production function method, EPFM)은 생태계의 본질적인 구조와 기능을 정량적 매개변수로 치환하여 다양한 생태계의 가치를 평가한다(Tallis and Polasky, 2009). 한편 생태계 디스서비스(ecosystem disservices)의 가치를 평가하는 방법론에 대한 논의도 활발하게 이루어지고 있다(Zhang et al., 2007).

2) 생태계서비스 경계 및 흐름의 공간적 특성

생태계서비스 가치평가 및 지도화를 위해 생태계서비스의 경계(boundary) 및 흐름(flow)의 공간적 특성에 대한 검토가 필요하다. 생태계서비스는 생태계를 구성하는 복합적인 요인에 의해 분포 패턴이 형성되기 때문에 생태계서비스 가치평가 및 지도화 목적에 적합한 구성요소별 생태계 경계(ecosystem boundaries)의 설정이 필요하다. 이를 위해 첫째, 기원론적 접근법(genetic approach)을 통해 복잡하게 연결된 생태계서비스의 요소별 경계를 파악하고 생태계서비스 분포 패턴의 변화 과정과 공간적인 인과관계를 탐색할 수 있다(Bailey, 2009). 둘째, 생태계서비스는 토지이용 및 토지피복(land-use/land-cover) 특성과 연계되어 있으므로 토지변화(land change)에 따른 생태계서비스의 경계를 설정할 수 있다. 셋째, 생태계서비스 가치평가를 위한 대리지표(proxy)를 선정하고 이를 바탕으로 정량적 지표를 산출하여 생태계서비스의 경계를 지도화할 수 있다.

한편 생태계서비스는 동일한 공간에서 생산되어 소비되거나 혹은 다른 공간에서 이용될 수 있으므로 생태계서비스를 제공하는 지역과 혜택을 받는 지역은 공간적으로 중첩되거나 분리될 수 있다. 예를 들어 산림 지역에서 생산된 목재의 경우 현지(in-situ)에서 소비되거나 글로벌 공급망을 통해 해외로 판매되어 소비될 수 있다. 생태계서비스가 생산된 지역에서 멀어지거나 장거리에서 소비될수록 의사결정 과정에서 간과되는 생태계서비스의 가치는 증가하게 된다(Potschin and Haines-Young, 2011).

생태계서비스의 경계 및 흐름의 공간적 특성은 서비스 제공지역(service providing area, SPA), 서비스 혜택지역(service benefiting area, SBA), 그리고 서비스 연결지역(service connecting area, SCA)의 관계에 따라 여섯 가지 유형으로 체계화될 수 있다(그림 4)(Fisher et al., 2009; Syrbe and Walz, 2012; Burkhard and Maes, 2017). 첫째, 현장 일치형(in-situ type)은 현지에서 산출된 생태계서비스가 동일한 지역에서 소비되는 경우이다. 예를 들어 소규모 생계형 농어업(small scale agriculture/subsistence fishing)에서 산출된 농수산물 공급서비스는 생태계 자원량의 변화에 영향을 주지 않으면서 지역 공동체에서 지속적으로 이용될 수 있다. 둘째, 중심부 수요형(centered type)은 생태계서비스의 흐름이 지역(biome) 경계의 외부로부터 유입되는 경우에 해당한다. 예를 들어 생태발자국(ecological footprint, EF)이 높은 도시지역에서는 많은 인구를 부양하기 위해서 도시경계 밖으로부터 수자원, 식량공급, 대기정화 등의 생태계서비스 유입이 활발하다. 셋째, 전방향 확산형(omnidirectional type)은 생태계서비스의 혜택이 지역(biome)의 경계를 넘어 외부로 확산하는 경우에 해당한다. 예를 들어 산림지역의 경우 탄소 저장 및 격리 수준이 높기 때문에 기후조절과 관련된 생태계서비스 흐름이 주변지역으로 확산한다. 넷째, 일방향 제공형(directional type)은 생태계서비스의 흐름이 혜택지역으로 방향성을 가지고 전파되는 경우에 해당한다. 예를 들어 갯벌에서 발생하는 재해 조절서비스의 흐름은 연안 및 내륙지역으로 이동하는 태풍과 해일 등의 환경재해를 완화하는 기능을 가지고 있다. 다섯째, 일방향 경사형(slope dependent type)은 고도 및 경사에 따른 생태계서비스의 흐름이 우세한 경우에 해당한다. 예를 들어 상류지역에서의 수자원이 하천을 따라 하류지역에 공급되는 경우에 해당한다. 여섯째, 공간분리형(non-directional type)은 생태계서비스 제공지역과 혜택지역이 공간적으로 분리된 경우이다. 예를 들어 문화서비스인 휴양 및 생태관광(ecotourism)의 경우에 생태계서비스의 흐름은 방향성을 갖지 않고 공간적으로 분리된다고 할 수 있다.

그림 4.

생태계서비스 경계 및 흐름의 공간적 특성
자료: Fisher et al.(2009), Syrbe and Walz(2012), Burkhard and Maes(2017)에서 저자 재구성

3) 캐스케이드 모델 및 지도화 지표

캐스케이드 모델(cascade model)은 생태계서비스가 어떤 과정을 거치면서 수요를 충족시키고 편익과 가치를 제공하는지에 대해 개념화하고 있으며, 일련의 절차에 따라 단위(unit)와 지표(indicator)를 활용하는 연쇄적이고 단계적인 모델이라고 할 수 있다(그림 5). 생태계와 생물다양성의 경제학(The Economics of Ecosystems and Biodiversity study, TEEB)(2010)은 캐스케이드 모델을 주요 분석틀로 채택하여 의사결정 과정에서 활용하고 있다. 캐스케이드 모델은 구조(structure), 기능(function), 생태계서비스(ecosystem services), 편익(benefit), 가치(value) 등 다섯 가지의 범주를 가지고 있으며 개별 생태계서비스의 공간적 속성을 파악하는 지도화 지표를 생성할 수 있다(Haines-Young and Potschin, 2010).

그림 5.

캐스케이드 모델
자료: Haines-Young and Potschin(2010), Müller and Burkhard(2012)에서 저자 재구성

무엇보다 캐스케이드 모델은 공간적 관점에서 생물･물리적인 구조와 사회적 편익과 가치를 생태계서비스 지표 개발 및 모델링을 통해 정량화할 수 있기 때문에 RS/GIS 기반의 지도화 방법론으로 활용될 수 있다. 캐스케이드 모델의 전반적인 체계는 지도화 지표를 구분하는데 유용하며, 생태계서비스 가치평가에서 중복산정(double counting)의 문제를 최소화함으로써 합리적인 의사결정 과정에 기여한다. 예를 들어 질소 축적으로 인해 발생한 수질오염에 관한 공간분석의 경우 생태계서비스 모델링이 생태계로부터 시작하여 사회･경제적으로 연결된 통합 시스템의 어느 단계에서 수행되어야 하는지를 파악할 수 있다. 따라서 캐스케이드 모델을 활용하여 단계별 지도화 절차를 효과적으로 수립하고 해당 생태계서비스의 가치평가에 적합한 ESVM을 구축할 수 있다.

Maes et al. (2012)은 목재생산을 사례로 하여 캐스케이드 모델의 단계별 생태계서비스에 관한 내용과 지도화 지표를 구분하였다(표 2). 예를 들어 산림 생태계의 경우 ESVM 구축을 위해 구조, 기능, 서비스, 편익, 가치에 따라 각각 토지피복 또는 일차생산량, 연간 수목 성장률, 벌채된 목재 현황, 펄프 및 바이오 연료, 화폐가치 등에 대한 지도화 지표를 산출할 수 있다. 이러한 지도화 지표는 개별 생태계서비스 내용과 연계하여 공간적인 속성을 효과적으로 구현한다.

4) 생태계서비스의 분류 및 지표체계

국제공통 생태계서비스 분류(Common International Classification of Ecosystem Services, CICES V5.1) 체계는 생태계서비스 지도화를 위한 일반적인 분류방법이며 캐스케이드 모델을 기반으로 구성된 EU 생물다양성 전략 2020(EU Biodiversity Strategy 2020)의 핵심적인 지표체계라고 할 수 있다(그림 6). CICES 체계는 국가수준의 생태계서비스 평가체계 수립에 적합하기 때문에 MAES 워킹그룹에 의해서 EU 지도화 방법론으로 채택되었다(EU, 2011). 한편 CICES 체계는 계층적인 분류를 통해 최종서비스만을 대상으로 서비스 지표를 수립하고 중간 생태계서비스(intermediate services)를 제외하고 있다(Haines-Young and Potschin, 2018). 따라서 이러한 분류 및 지표체계에서는 이중산정의 가능성을 최소화하기 위해 공급, 조절, 문화서비스에 한정하여 생태계서비스 가치평가 및 지도화 지표를 범주화하고 있으며 지지서비스를 제외한다.

그림 6.

CICES 체계
자료: CICES(2022), www.cices.eu

5) ESVM 구축을 위한 RS/GIS 기반의 순서도

RS/GIS 기반의 ESVM 구축은 다음과 같은 순서에 따라 이루어진다(그림 7)(Medcalf et al., 2012; Neugarten et al., 2018). 먼저 1단계는 ESVM 구축을 위한 탐색단계로서 사례지역에서 생태계서비스와 공간분석의 관련성을 파악한다. 2단계에서는 공간분석을 위해 적용 가능한 정량적 데이터를 탐색한다. 예를 들어 생태계 서비스와 관련 있는 토양유형, 토지피복, 인구분포 등의 정량적인 공간 데이터를 탐색하고 평가한다. 3단계와 4단계에서는 데이터 적용, 대리지표(proxy) 산출 등 생태계서비스 가치평가를 위한 공간자료를 생산하고 적용한다. 5단계에서는 입력 데이터를 활용하여 직접변수 및 매개변수 적용에 대한 규칙을 수립하고 공간분석의 적정화를 위한 수정처리 과정을 반복한다. 6단계에서는 RS/GIS 기반의 공간분석 기법을 활용하여 데이터를 처리하고, 이후 7단계에서는 ESVM 구축 및 결과에 대한 평가를 수행한다. 만약 6단계에서 RS/GIS 기반의 가치평가가 어려울 경우에는 정성적 데이터를 활용하여 분석을 진행하고 이에 대한 결과를 평가한다.

그림 7.

ESVM 구축을 위한 RS/GIS 기반의 순서도
자료: Medcalf et al.(2012), Neugarten et al.(2018)에서 저자 재구성

6) 생태계서비스 가치평가 및 ESVM 구축을 위한 분석도구

생태계서비스 가치평가 및 ESVM 구축을 위한 분석도구는 분석유형, 데이터 처리시간, 범용성, 모델링 수준, 스케일, 효용 및 특성, 경제적 가치평가, 독립성 등으로 나누어 분류할 수 있다(표 3)(Bagstad et al., 2013; Neugarten et al., 2018). 예를 들면, InVEST는 정량적 분석을 통해 생태계서비스의 가치를 다중스케일에서 평가하기 때문에 생태계서비스 가치평가 및 지도화에 대한 범용성이 높은 편이다. 또한 입력데이터와 모델링 수준에 따라 1단계(tier1), 2단계(tier2), 3단계(tier3) 등으로 구분하여 단계별 생태계서비스에 대한 공간분석을 수행할 수 있다. 구체적으로 InVEST의 탄소 저장 및 격리(carbon storage and sequestration) 모델링은 토지피복도와 탄소밀도(carbon poools)를 입력 데이터로 활용하여 탄소저장량 및 경제적 가치를 산출할 수 있고, 시계열 자료를 추가하여 격리된 탄소(sequestrated carbon)를 산출하는 1단계 수준의 모델링이라고 할 수 있다(Sharp et al., 2020).

한편 미국 지질조사국(USGS)에서 개발한 SolVES(Social Values for Ecosystem Services)는 GIS 공간분석을 통해 생태계서비스 가치와 사회적인 가치를 통합적으로 산출할 수 있다. 예를 들면, 자연생태계에 대한 정량분석과 사회조사 결과를 통합적으로 분석함으로써 사회-생태시스템(SES)에 대한 종합적인 가치평가 및 지도화를 지향하고 있다. 따라서 InVEST를 비롯한 다른 분석도구와 비교하는 경우 SolVES는 높은 수준의 모델링을 수행하는 장점을 가지고 있으나, 비교적 소규모 지역을 대상으로 생태계서비스 가치평가를 수행한다. 또한 SolVES는 Maxent 모델링에 대한 추가적인 운용지식이 필요하다. Maxent는 생물종의 지리적 분포를 모델링하는 분석도구로서 SolVES 알고리즘에서는 생태계서비스의 가치를 지도화하는데 적용된다(Sherrouse and Semmens, 2020). 기타 ESVM 구축을 위한 분석도구의 세부적인 내용은 <표 3>과 같다.

이상에서 살펴본 바와 같이 효과적인 생태계서비스 가치평가 및 지도화 방법론의 체계적인 정립과 적용을 위해서는 다음과 같은 사항들이 종합적으로 검토되어야 한다. 첫째, 생태계서비스 가치평가 및 ESVM 구축의 구체적인 목적이 검토되어야 한다. 예를 들어 자원 이용 및 관리를 위한 동반상승 또는 상충관계 분석, 생태계서비스 지불제(PES) 계획 수립, 특정한 이용 대상자를 위한 가치평가 등 생태계서비스 가치평가 및 지도화의 목적이 명확하게 수립되어야 한다. 둘째, 생태계서비스 가치평가 및 ESVM 구축을 통해 예상되는 결과에 따라 적합한 방법론과 지도화를 위한 분석도구가 선택되어야 한다. 예를 들어 평가의 대상이 되는 개별 생태계서비스가 갖는 정성 또는 정량적인 분석의 특성, 경제적 또는 비경제적 분석 등에 따른 예상 결과에 대해 충분한 사전검토가 이루어져야 한다. 셋째, 생태계서비스 가치평가 및 ESVM 구축을 위해 필요한 예산과 투입시간, 데이터 형식 및 구득 가능성, 설문조사 여부, GIS 모델링에 대한 연구자의 사전지식과 전문성 보유 여부 등이 고려되어야 한다.

4. 쟁점 및 논의

유엔(UN)의 지속가능발전목표(SDGs)는 인간과 환경의 상호작용에 대한 관계를 재정립하고 지속가능성 전환(sustainability transitions)을 위한 학제적인 연구 및 방법론의 필요성을 강조하고 있다(UN, 2015), 이를 위해 지속가능성의 모델 및 분석틀로서 사회-생태 시스템(Ostrom, 2009), 지구경계(planetary boundaries) 및 안전공간(safe operating space)(Rockström et al., 2009), 사회-생태적 회복력(social-ecological resilience, SER)(Chapin III et al., 2009), 자연기반 해법(nature-based solutions, NbS)(Nesshöver et al., 2017) 등이 논의되고 있다. 이와 같은 맥락에서 ESVM은 생태계서비스의 지속가능한 이용을 위해 생태계의 다양한 기능과 가치를 평가하고 이를 의사결정 과정에 반영하는 측면에서 주목받고 있다(Yi et al., 2019).

이훈종(2018, 2021a)은 이륜역학모델(DBM)을 활용하여 요인(driver)-압력(pressure)-상태(state)-영향(impact)-반응(response)(DPSIR)을 통합한 순환모델을 제시하고 있다. DBM은 사회-생태시스템(SES)의 구성요소들이 유기적으로 상호작용하는 과정을 다중스케일 관점에서 나타내고 있으며 생태계서비스 가치평가 및 ESVM 구축을 위한 접근법으로 활용될 수 있다. 김준우･안영진(2017)은 지역지리학 관점에서 지역발전유발 지식서비스를 제안하고 있으며 이에 대한 새로운 기반시설로서 ESVM 시스템을 구축할 수 있음을 내포하였다. 아래에서는 생태계서비스 가치평가 및 지도화 방법론과 관련된 쟁점사항으로 자본량 및 생태계서비스의 흐름, 중간서비스와 최종서비스, 지도화 지표 및 스케일, 불확실성 등에 대해 살펴보고, 적용 과정 및 시사점을 단계적 접근법과 연계하여 종합적으로 고찰하였다.

1) 자본량 및 생태계서비스의 흐름

자연자본(natural capital)은 재화와 서비스를 산출하는 잠재성(potential)을 가지고 있으며 생태계서비스 흐름(flow)을 통해 삶의 질에 영향을 미친다. 예를 들어 삼림은 그 자체로서는 자본량(captial stock)이며 목재생산을 위한 잠재성(potential)을 보유하고 있다. 삼림이 벌채되고 가공 처리될 때 생태계서비스의 흐름(flow)이 발생하고 공급서비스를 통해 편익과 가치를 제공한다(Palomo et al., 2013). 따라서 자연자본이 생태계서비스에 이르는 동안 거치게 되는 자본량 및 생태계서비스 흐름의 단계별 특성을 구분하고 이에 대한 평가지표를 마련하는 것은 최종적인 생태계서비스의 가치평가 및 지도화 방법론을 정립하는데 유용하다. 이와 마찬가지로 생태계서비스의 공급과 수요를 구분하는 과정은 공간분석에서 발생하는 공간적 합치 또는 불일치를 평가하기 위해 필요하다고 할 수 있다(Bagstad et al., 2014; Burkhard et al., 2014).

2) 중간서비스와 최종서비스

생태계의 혜택은 복합적인 과정을 통해 산출되기 때문에 일반적으로 중간서비스와 최종서비스는 혼합되어 혜택을 제공한다. 예를 들어 식량생산은 다양한 종류의 기후 및 수분 등 조절서비스, 수자원 관련 공급서비스, 경작 지식 등 문화서비스에 중첩적으로 기반하고 있다. 이러한 경우에 최종적인 식량 공급서비스는 몇 가지 중간서비스와 함께 평가될 수 있으며, 중간서비스를 모두 합산하여 경제적 가치를 정량화하는 경우에는 중복 산정(double counting)을 포함하는 지표를 산출하게 된다. 일반적으로 생태계서비스 가치의 중복산정은 서비스 제공단위(service providing unit; SPU)의 가치를 과대평가하여 생태계서비스의 동반상승 또는 상충관계의 공간특성을 교란시킨다. 따라서 최종 생태계서비스 가치평가 과정에서 중간서비스를 제외한 가치평가가 필요하며, ESVM 구축을 위한 지표의 개발 및 선정 과정에서 동일하게 적용된다고 할 수 있다.

3) 스케일 및 지도화 지표

스케일(scale)은 생태계서비스 가치평가 및 ESVM 구축 과정에서 지리적 사상(事象)의 시･공간적 측면을 나타낸다. 이에 연구지역의 스케일 변화는 생태계서비스 가치평가 및 ESVM 구축 결과의 차이를 가져올 수 있다. 예를 들어 다양한 작물을 생산하는 공급서비스는 계절적인 변화에 민감성을 가지고 있으며, 지역의 기후, 대기 질, 토양, 토지이용 등은 시기에 따라 차이가 발생한다. 이러한 경우에 연차별 분석은 계절별, 월간, 주간 변동을 파악하지 못할 수 있으며, 생태계서비스의 공급과 수요의 공간적 불일치를 간과할 수 있다. 따라서 생태계서비스의 환경요인에 관한 민감성을 고려하여 스케일 일치(scale matching)를 통해 시･공간적 이질성(spatial and temporal heterogeneity)을 감소시키는 생태계서비스 가치평가 방법론과 지도화 지표의 개발 및 적용이 필요하다.

지도화 지표(mapping indicator)는 ESVM 구축에 적합한 속성 또는 척도를 나타내는 지시적 요인을 의미하며 효과적인 지도화 지표의 개발 및 적용을 위해 다음과 같은 사항이 고려되어야 한다. 첫째, 생태시스템과 사회시스템을 연결하는 공통지표의 개발이 필요하다. 둘째, 평가지표가 인간의 웰빙과 삶의 질을 어떻게 반영하는지에 대한 구체적인 합의(consensus)가 형성되어야 한다. 셋째, ESVM 구축과정에서 생태계서비스의 다양성을 나타내는 최소 기준이 마련되어야 한다. 넷째, 생태적 지표와 사회적 지표의 통합이 고려되어야 한다(Carpenter et al., 2006, 2009).

4) 생태계서비스 가치평가 및 지도화 관련 불확실성

생태계서비스 가치평가 및 지도화 관련 불확실성은 세 가지 범주의 원천과 세부 내용으로 나누어 살펴볼 수 있다(표 4)(Hou et al., 2013; Costanza et al., 2017). 첫째, 사회-생태 시스템(SES)에서 본래적으로 발생하는 불확실성은 시스템의 비선형성, 급변성을 의미하여 잠재적인 변동성에 대한 점검을 통해 대응한다. 또한 생태계 및 토지이용의 역동성으로 인해 발생하는 불확실성은 생태시스템과 사회시스템에 공통으로 적용가능한 지표를 활용한다. 한편 생태계서비스 공급과 관련하여 사회-생태 시스템 구조의 변동성과 시스템 과정에 대한 지식의 제약으로 인해 발생하는 불확실성은 사회-생태 시스템에 대한 이해를 제고하고 생태계서비스 모니터링 전략의 수립과 이행을 통해서 대응한다.

둘째, 가치평가(ESV)와 관련한 불확실성의 원천은 가치평가 과정, 가치평가 방법론, 선호구조로 나누어 검토할 수 있다. 만약 가치평가 과정에서 간접요인을 간과함으로써 불확실성이 증가하는 경우 시스템의 순환적 특성과 시간스케일을 고려함으로써 불확실성에 대응하고, 가치평가의 방법론과 관련된 분석도구의 비호환성, 가치평가의 주관성 및 비체계성으로 인한 불확실성은 참여과정을 통한 평가전략 수립 및 시나리오 개발과 적용을 통해 감소시킬 수 있다. 일반적으로 생태계서비스에 대한 선호구조는 편향적이고 평가전략이 불확실하고, 불확실성 자체에 대한 인식이 부족하다고 할 수 있다. 따라서 생태계서비스 가치평가의 편향성에 대응하기 위해서는 정량 및 정성평가의 병행, 불확실성에 대한 정의의 명확화, 다양한 평가결과를 바탕으로 하는 종합적인 판단이 필요하다.

셋째, 기술적용과 관련한 불확실성의 원천은 모델링 방법론, 공간분석, 기술적 문제에서 발생한다. 모델링 방법론의 불확실성은 불확실한 매개변수 적용 및 모델링 과정에서 나타난다. 이에 대응하기 위해서는 민감도 분석(sensitivity analysis) 및 타당성 평가를 수행한다. 공간분석 과정에서 스케일 불일치와 미흡한 분류체계로 인해 발생하는 불확실성에 대응하기 위해서는 시･공간 스케일과 분류절차를 명확화하는 과정이 필요하다(Kreuter et al., 2001; Yi et al., 2017; Yi and Kreuter, 2019). 또한 데이터 부족과 호환성 결여로 인한 기술 관련 취약성과 불확실성의 경우 공간데이터의 품질을 향상시키기 위한 양질의 공간데이터 획득 및 개발, 지도화 방법론의 개선을 통해 불확실성에 대응한다(Troy and Wilson, 2006). 기타 세부적인 불확실성 내용 및 대응방안은 <표 4>와 같다.

5) 단계적 접근법 및 적용상의 시사점¹⁾

생태계서비스 가치평가 및 ESVM 구축을 위한 적용 과정은 단계적 접근법(tiered approach)으로 구조화될 수 있다(Martínez-Harms and Balvanera, 2012). 단계적 접근법은 생태계서비스 가치평가 및 지도화를 위해 시스템적 사고(systems thinking)를 바탕으로 자연지리학과 인문지리학의 요소을 통합하는 확장성과 개방성을 가진 공간분석 접근법이라고 할 수 있다. 구체적으로 다양한 생물･물리적 레이어(layer), 사회･경제적 레이어(layer) 등의 공간 데이터와 1단계(tier 1), 2단계(tier 2), 3단계(tier 3) 등의 차별적인 모델링 수준이 단계적 접근법에서 적응적으로 활용될 수 있다. 이에 따라 ESVM 구축결과는 단계적 접근법에서 활용되는 정보의 양과 질, 모델링 수준, 지도화 목적에 따른 DB 구축 수준에 따라 내용적인 측면에서 달라지며, 정량적 지표의 적용 여부, 스케일, 업데이트 주기, 공간데이터의 해상도 등에 따라 형식과 절차적인 측면에서 다르게 나타난다.

<그림 8>에서 생태계서비스 가치평가 및 ESVM 구축을 위한 단계적 접근법은 데이터 활용 및 스케일 변화에 따라 예시적으로 구조화되고 있으며, 1차 데이터와 2차 데이터를 적용하는데 적합한 가치평가 방법론 및 분석 스케일에 따라 구분되고 있다. 일반적으로 2차 데이터를 활용하는 경우는 연구지역(study site)에서 적용된 데이터 또는 지표를 사례지역(policy site)의 가치평가 및 지도화에 적용하고, 물리적인 접근과 현지조사를 통한 정보의 획득이 어려운 상황에 적합하다. 이에 따라 룩업 테이블(look-up table)을 통해 지역, 국가, 글로벌 수준의 다중스케일 관점에서 ESVM을 구축하거나 전문가 지식을 활용할 수 있다. 한편 1차 데이터를 활용하는 경우는 비교적 소규모 공간의 현지 조사 및 샘플링을 통해 데이터를 획득하고 생태계서비스 가치평가 및 지도화를 위한 공간분석을 수행할 수 있다. 1차 데이터의 활용은 경관중심의 공간분석과 인과관계 분석을 위해 수행되고 ESVM 구축을 위한 노력과 시간이 많이 소요된다고 할 수 있다(Martínez-Harms and Balvanera, 2012). 1차 데이터와 2차 데이터를 적용한 시･공간 다중스케일의 ESVM은 장기적으로 통합적인 DB를 구축하는데 활용될 수 있다.

그림 8.

생태계서비스 가치평가 및 ESVM 구축을 위한 단계적 접근법
자료: Martínez-Harms and Balvanera(2012)에서 저자 재구성

우리나라 ESVM은 생물다양성법에 의해 생태･자연도(자연환경보전법 제34조, 2022), 도시생태현황지도(자연환경보전법 제34조의2, 2022), 환경성평가지도(환경정책기본법 제23조, 2022) 등 기존 환경 관련 지도와 달리 생태계로부터 얻는 다양한 혜택에 대한 가치평가를 기반으로 구축된다고 할 수 있다(생물다양성법 제9조, 2020). 따라서 우리나라 ESVM은 사전 예방적인 생태계 접근법(ecosystem approach)에 따라 지역 및 국가 수준의 다중스케일 관점에서 생태계서비스를 평가하고 생태복원을 위한 통합적인 정책형성 과정에서 활용될 수 있다(Yi, 2019). 또한 ESVM은 한반도 생태환경 공동체 구축을 위해 다양한 기법을 통해 지도화 작업을 수행할 수 있는 확장성과 참여를 통한 개방성을 가지고 있으며, 지역기반의 생태계서비스 연구를 통해 다양한 생태적 가치가 시･공간 DB구축 단계에서 축적될 수 있다.

한편 우리나라는 생태계서비스 평가를 법제화하고 있지만 생태계서비스 지도화에 관한 법률적 근거, ESVM의 적용 및 구체적인 활용 분야에 관한 규정은 미흡하다고 할 수 있으며 생태계서비스 가치평가 및 ESVM 구축의 활성화를 위해 입법적인 보완이 필요하다. 예를 들면, 자연재해대책법은 재해지도(disaster map)를 통합적 재난관리 연계시스템 구축을 위해 침수흔적도, 침수예상도, 재해정보지도로 구분하여 규정하고 있다(자연재해대책법, 2021). 동법 시행령에서는 재난의 순환주기 체계에 따라 재해지도의 구체적인 적용 및 활용분야를 각각 규정하고 있다(자연재해대책법 시행령, 2022).

이상에서 살펴본 바와 같이 효율적인 생태계서비스 가치평가 및 ESVM 구축을 위한 단계적 접근법은 다음과 같은 적용상의 시사점을 가지고 있다. 첫째, 내용적 측면에서 개방적이고 참여적인 가치평가와 지역기반의 통합적인 시･공간 DB를 기반으로 하는 ESVM 구축 과정에서 적용될 수 있다. 둘째, 지도화 방법론 측면에서 자본량 및 생태계서비스의 흐름, 중간서비스 및 최종서비스, 지도화 지표 및 스케일, 불확실성 대응에 적합한 가치평가 절차 및 RS/GIS 기반의 지도화 과정에서 적용될 수 있다. 따라서 향후 우리나라에 적합한 생태환경의 관리전략을 효과적으로 수립하고 ESVM을 고도화하기 위해서는 생태계서비스 가치평가 및 지도화 방법론의 체계화, 그리고 단계적인 접근을 통해 지역기반의 생태계서비스 연구와 연계된 통합적인 적용을 위한 논의가 진전되어야 할 것이다.

5. 결론

생태계서비스 가치평가 및 지도화는 생태계서비스의 지속가능한 이용(sustainable use)을 위해 사회-생태 시스템의 복합적인 속성에 관한 공간적인 통합(spatial integration)의 과정과 이에 대한 내용을 중심으로 이루어진다. 생태계서비스 지도화 방법론은 가치평가와 밀접하게 연계되어 있으며 ESVM은 사회-생태 시스템의 구조 및 속성에 관한 필수적인 공간정보를 제공한다. 예를 들어 ESVM은 토지이용에 따른 바이옴(biome) 변화, 생태계 서비스 지불제, 참여적 가치평가, 기후변화 등 다양한 생태계 평가 및 공간분석 방법론을 통해 생태계서비스 가치변화에 대해 평가하고, 생태계서비스를 기반으로 하는 생태복원 과정에서 의사결정을 지원한다.

이 논문은 위와 같은 생태계서비스의 공간적 특성에 주목하여 생태계서비스 가치평가 및 지도화 방법론과 관련된 주요 개념과 동향, 쟁점 및 적용 과정을 검토하였다. 본 연구의 주요 내용 및 결과는 다음과 같다. 첫째, 생태계서비스 가치평가 및 지도화 방법론과 관련된 주요 개념 및 의의, 국내외 연구 동향을 검토하였다. 둘째, ESVM 구축 관련 생태계서비스의 가치평가 방법론 유형, 경계 및 흐름의 공간적 특성, 캐스케이드 모델 및 지도화 지표, 생태계서비스의 분류 및 지표체계, RS/GIS 기반의 순서도, 지도화 분석도구 등에 대해 체계적으로 검토하였다. 셋째, 생태계서비스 가치평가 및 지도화 방법론과 관련된 주요 쟁점을 검토하고 적용 과정 및 시사점을 단계적 접근법과 연계하여 종합적으로 고찰하였다.

생태계서비스는 사회-생태시스템에서 인간과 환경의 역동적이고 복합적인 상호작용을 통해 산출된다. 이와 마찬가지로 생태계서비스 가치평가 및 지도화 방법론의 경우 모든 상황에 동시에 적용될 수 있는(one-size-fits-all) 분석도구와 방법론을 정립하는 것은 일반화가 용이하지 않을 뿐만 아니라 ESVM의 개방성과 확장성, 그리고 적용 과정에서 단계적 접근법의 함의를 바탕으로 고찰할 때 비효율적이라고 할 수 있다. 따라서 효과적인 ESVM 구축을 위한 생태계서비스 가치평가 및 지도화 방법론의 정립을 위해서는 사회-생태시스템의 변동성을 반영하여 적응적으로 관련 분석기법과 지도화 지표가 체계화되고 적용되어야 할 것이다. 후속 연구과제로서 그동안 우리나라 생태계서비스 관련 지역연구에서 축적된 사례를 통해 생태계서비스 가치평가 및 지도화에 관한 현황 및 관련 방법론을 종합적으로 분석하는 실증연구가 진행되어야 할 것이다. 이를 통해 실제적으로 ESVM 구축을 위해 필요한 생태계서비스 가치평가 및 지도화 방법론에 대해 심층적으로 탐색하고 관련 절차와 내용을 보완할 수 있을 것이다. 이러한 맥락에서 본 연구는 사회-생태시스템 분석에 적합한 생태계서비스 가치평가 및 지도화 방법론을 체계적으로 정립하고 향후 우리나라 생태계 지리학과 지역연구에서 ESVM을 효율적으로 구축하는데 필요한 준거점을 제공할 것이다.