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ISSN : 1598-5504(Print)
ISSN : 2383-8272(Online)
Journal of Agriculture & Life Science Vol.48 No.6 pp.39-54
DOI : https://doi.org/10.14397/jals.2014.48.6.39

Developing Optimal Site Prediction Model for Evergreen Broad Leaved Trees, Machilus thunbergii in Warm Temperate Zone of the Korean Peninsula

Jin-Taek Kang*, Yeong-Mo Son, Hojung Kim, Hyun Park
Center for Forest and Climate Change, Korea Forest Research Institute, Seoul 130-712, Korea
Corresponding Author : Jin-Taek Kang Tel: +82-2-961-2872 Fax: +82-2-961-2889beg8bune@forest.go.kr
September 4, 2014 October 24, 2014 November 7, 2014

Abstract

This study was carried out to develop an assessment model for the optimal site prediction of evergreen broad-leaved trees, Machilus thunbergii in warm temperate zone of the Korean peninsula due to according to climate change. The criterion of an assessment model for the optimal site prediction was created quantification method with quantitative and qualitative data, through study relationship between growth of tree and site environmental factors. A program for the optimal site prediction was developed using Avenue and Dialog Designer tool of GIS engine. The developed program was applied to test accuracy of the optimal site prediction in the study area of Wando, Jeollanam-do, having a various evergreen bread-leaved trees in warm temperate zone. Bsaed on the analysis of the optimal site prediction on Machilus thunbergii, the characteristics of the optimal site was shown as follows; site environmental features of class I (Most favorable site class for Machilus thunbergii) was defined as 15~20°of slope near valley, damp in soil moisture, 50~70cm in soil depth, alluvium in deposit type, over 30% in exposure rate of rock and protection in degree of wind exposure, The area of optimal site prediction for Machilus thunbergii in classIshowed 1,347(23.0%), 2,295.2ha(39.2%) in class II, 1,350ha(23.1%) in class IIIand 856.3ha(14.6%) in class IV.


한반도 난대지역 상록활엽수 후박나무의 적지예측 모델 개발

강 진택*, 손 영모, 김 호정, 박 현
국립산림과학원 기후변화연구센터

초록

기후변화에 따른 한반도 난대지역 상록수종인 후박나무의 적지예측모델을 개발하기 위하여 본 연구가 수행되었다. 생장 및 입지환경 인자들간의 관계 구명을 통하여 양적·질적 자료 분석이 가능한 수량화 분석 방법에 의하여 후박나무의 적지예측 평가기준을 도출하였으며, 적지예측 프로그램은 ESRI, ArcView GIS 프로그램을 이용하여 개발하였다. 개발된 프로그램은 적지예측의 정확성 검토를 위하여 다양한 난대 상록활엽수가 분포하고 있는 전남 완도 지역에 적용하였다. 후박나무의 적지예측 분석 결 과, 최적 생육 입지환경은 계곡부위의 경사도가 15~20°로, 토양습도가 적윤하며 토심이 50~70cm인 붕적토로 나타났다. 또한 암석노출이 30% 이상으로 바람의 영향을 거의 받지 않는 곳으로 나타났다. 적지예측 등급별 면적과 면적비는I등급 1,347.4ha, 23.0%, II등급 2,295.2ha, 39.2%, III등급 1,350.9ha, 23.1%, Ⅳ등급 856.3ha, 14.6%로 분석되었으며, 등급별 면적비는 II등급지가 39.2%로 가 장 높게 나타났다.


    I.서론

    최근 전 세계적으로 지구온난화와 이상기온 등 기 후변화로 인한 동식물의 서식지 및 분포지의 변화, 고산 및 희귀 수종의 소멸에 의한 생물다양성의 변 화 등 산림생태계에 많은 변화가 일어나고 있다. 지 난 20년 간 세계 에너지 환경문제 중에서 가장 중요 한 이슈는 기후변화 문제이다. 기후변화는 인류가 에너지 사용 및 경제활동으로 온실가스를 대량 배 출하면서 나타나는 현상이라고 과학자들은 밝히고 있다. 기후변화에 관한 정부간 협의체 (IPCC: Intergovernmental Panel on Climate Change)의 제4차 평가보고서에 의하면 21세기말 (2090 ~2099 년)의 지구 평균기온은 1.8°C~ 4.0°C상승할 것으 로 보고하였으며, 생태계 및 생물 생육지 변화 등에 영향을 미칠 것으로 예측하였다 (IPCC, 2007a). National Institute of Meterologicla Research (2009)에 의하면 우리나라 기온변화는 지난 97년간 (1912 ~2008) 1.7°C상승하는 등 지구 평균 온난화 를 2배 이상 상회하는 급격한 기후변화를 겪고 있으 며, 그 영향이 가시화 되고 있다고 전망하였다. 또한 National Institute of Meterologicla Research (2011)는 현재의 지구온난화 추세가 계속될 경우 2020년 기온은 2000년 대비 평균 1.8°C상승하고 강수량은 8.4% 증가하고 2070년에는 기온이 3°C오 르고 강수량은 16% 증가한다고 발표하였다. 따라서 이러한 기후변화에 대처할 수 있는 조림수종의 개발 이 주목을 받고 있으며, 주요 관상수종으로 난대 상 록활엽수종이 거론되고 있다 (Shin et al., 2002).

    이러한 기후변화 현상은 범지구적이며 이로 인한 파 급효과는 장기간에 걸쳐 발생한다. 인류가 이에 제 대로 대응하지 못할 경우에는 우리에게 상당한 피해 를 줄 것으로 예상되고 있다. 또한 생물종다양성협 약 (CBD) 등 국제적으로 논의되고 있는 국가 생물 자원 확보와 개발을 위한 보이지 않는 전쟁이 시작 되었으며, 이러한 자원 확보를 위한 다양한 노력이 시급한 실정이다. 그중 상록활엽수림의 분포구역 변 화가 주목을 받고 있으나 (Lee and Choi, 2010; Chung et al., 2010a; Chung et al., 2011b; Yun et al., 2011b), 상록활엽수림에 대한 기존의 연구들 은 식생구조와 식물상에 관한 연구 (Oh & Shim, 2006; Chung et al., 2010; Lee et al., 2010)가 대부분이다. 우리나라 난·온대 상록활엽수는 기온 상승으로 고위도 및 남부내륙으로 분포가 확대되고 있으며 난·온대 상록활엽수의 북방한계선에 변화가 나타나고 있다 (Yun et al., 2011a).

    최근 기후변화 대응을 위해 발표된 교토의정서는 국제적으로 온실가스 감축이행이 불가피한 실정임을 제시하고 있다. 우리나라도 지구온난화에 따른 난· 온대 상록활엽수림의 분포구역 변화와 내륙으로 북 상 이동이 진행되고 있는 만큼 탄소흡수원으로서 상 록활엽수림의 생장과 탄소평가에 대한 기초적인 연 구도 선행되어야 한다. 이러한 시점에서 난·온대 수종의 생육환경의 변화에 따른 조림적지 선정을 위 해 고려해야 하는 수종별 생태적 특성 및 다양한 입 지환경인자들을 선정하는 일은 매우 중요한 사항이 다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 Noh (1983)는 기상인자를 고려한 조림지 예정지의 온도를 추정하 여 조림적지 여부를 판정하였고, Kang et al. (1997)은 기후, 토양, 지형인자 및 수종특성을 고려 한 수치지도해석에 의한 조림 적지분석을 시도하였 고, Kim and Chung (2001)은 Neural Network 기 법에 의한 적지적수 판정방법을 제시하였으며, Lee et al. (2006)은 퍼지집합과 GIS를 이용한 고로쇠나 무 임분의 수액채취 적지 분석과 GIS를 이용하여 오미자 재배 적지 분석을 수행한 바 있다 (Kim et al., 2011). 이와 같이 최근 기후변화에 따른 수목 및 식물들의 적지 예측에 관한 다양한 연구 (Kang et al., 2012; Kim et al., 2012; Lee et al., 2012)가 이루어지고 있는 추세이다. 최근에는 기후 변화와 관련한 국내연구로는 Ko et al. (2013)은 기 후변화 시나리오에 따른 소나무 등 수종의 적지 분 포 변화 예측에 관한 연구, Chun et al. (2013)은 소나무의 지리적 분포 및 생태적 지위 모형을 이용 한 기후변화 영향 예측에 관한 연구를 수행 한 바 있다. 국외의 연구에서도 유럽과 미국 을 중심으로 활발히 연구 (Huntley, 1991; Huntley et al., 1995; Iverson and Prasad, 1998; Iverson et al., 1999; Harrison et al., 2001; Berry et al., 2003; Thuiller et al., 2005; Normand et al., 2007)가 진행되고 있다. 일본에서는 기후요인에 의한 잠재 생육지 예측 연구 (Horikawa et al., 2009; Nakao et al., 2009; Tanaka et al., 2009) 등의 기후조 건과 분포 예측에 관한 연구가 보고되었다. 한국에 서는 분포 예측 모델을 이용한 난온대 상록활엽수의 기후조건 및 생육지의 분포변화에 대한 연구 (Yun et al., 2011a; 2011b; Kang et al., 2012)가 있으 나, 기후변화에 따른 난대수종의 분포를 규정하는 기후요인 및 분포 변화 예측 연구는 진행되고 있지 않다.

    우리나라에 자생하는 녹나무과 수종 가운데 후박 나무 (Machilus thunbergiiSie. et Zucc.)는 상록 교목으로 수고 15m, 흉고직경 1m까지 자라며 국내 에서는 동해의 울릉도, 목도, 남해의 진도, 나르도, 보길도, 거제도, 완도, 제주도 등의 500m 이하에 분포한다. 아울러 일본, 중국, 대만, 필리핀 등 아 시아지역에 한정하여 분포하고 있다. Jung and Lee (1965)이 기술한 한국산림 식물대 및 적지적수 론에서 산림식물대를 수목의 천연분포를 기준으로 하여 가시나무류 (Cyclobalanopsisl), 구슬잣밤나무 류 (Castanopsis), 녹나무류 (Cinnamomum), 후박 나무류 (Machilus) 등 상롤활엽수가 주림목을 이루 는 곳을 난대로 정의하고 있으며, 주로 제주도, 완 도, 만덕산, 울릉도에 분포하고 있는 것으로 기록 되어 있다. 녹나무과 식물은 전 세계적으로 30~50 속, 약 2,000여 종이 분포하는 것으로 알려지고 있으나 아직까지 속(屬)의 한계는 불분명하며 (Huntahinson, 1964; Cronquist, 1981), 한국에서 는 6속 12종 1변종 3품종이 자생하는 것으로 보고 되고 있다 (정태현, 1957; 이창복, 1980). 후박나무 는 수피와 잎은 분말로 하여 물에 적시면 점성이 강해지므로 선향 (線香)의 결합제로 사용되며 한방 에서는 수피를 후박피 (厚朴皮), 또는 홍남피 (紅楠 皮)라고 하여 천식, 위장병, 이뇨제로 사용하고 있 다. 또한 수피는 천연염료로 사용되기도 하며 목재 는 단단하고 가공하기 쉬워 가구재 및 선박재로 사 용되며 과거 팔만대장경 판의 소재로 쓰였다고 한 다 (Shin et al., 2002). 난대수종 중 비교적 내한 성이 강할 뿐만 아니라 염해 및 공해에도 강하고 수형이 아름다워 남부지방에서 가로수 및 조경수로 많이 이용되고 있다.

    따라서 본 연구는 장기적으로 기후변화에 따른 한 반도의 난대수종 생육 분포지의 확대에 따라 약재, 가구 및 선박재 등 다양한 용도로 사용되고 있는 후 박나무의 최적 생육적지 예측을 위한 평가모델 도출 과 GIS를 이용한 적지 예측 Mapping 프로그램을 개발하고 자 수행하였다.

    II.재료 및 방법

    2.1.연구방향

    기후변화에 따른 후박나무의 효율적인 적지 예측 및 mapping을 위하여 총 37개 표준지를 선정하여 흉고직경과 입지환경 인자를 조사하였다. 수량화 이 론 I류에 의하여 표준지의 입지환경 인자와 대상임 목의 흉고직경 생장량과의 관계 분석에 의해서 적지 예측 평가모델을 설정하였다. 설정된 적지예측 기준 에 의해 적지예측 프로그램을 작성한 후, 지리공간 분석과 적지를 지형도상에 mapping 가능하도록 GIS를 응용하여『적지예측 및 Mapping 프로그램』 을 개발하였다.

    2.2.조사지 개황

    2.2.1.조사지역

    남해안 도서 및 제주지역 및 서해안 일부에 자생 하고 있는 난대 주요 경제수종으로서 용재수, 도료 용 및 약용으로 자원화 가능한 후박나무를 대상으로 조사하였다. 우리나라에 분포하고 있는 주요 난대수 림이 인위적 간벌 또는 훼손 없이 임분밀도가 비슷 하고 군락을 대표 할 수 있고, 분포면적이 0.1ha 이 상의 지역을 선정하였으며, 표준지는 20m x 20m (0.04ha) 크기의 총 46 plots에 대하여 입지ㆍ매목 조사를 실시하고 표준목의 흉고직경 생장량을 측정 하였다.

    2.2.2.조사지 임분 상태

    주요 난대수종의 생육적지 판정을 위한 평가기준 을 설정하고자 대상수종이 분포하고 있는 임분의 표준지에 대한 기상상태 및 임분상태는 Table 1과 같다.

    Table 1에서, 조사된 표준지는 7개 지역에서 46 plots을 조사하였으며 임분 생장상태는 수고 5.0~18.5m, 평균수고 10.5m, 흉고직경 7.0~ 40.0cm 18.0이며 임령은 24년~59년, 평균 35년 으로 나타났다. 평균기온은 14.0°C, 평균 강수량 은 1,510 mm로 나타났다.

    2.3.조사방법

    2.3.1.생장량 측정

    표준지내 임목을 대상으로 매목조사를 실시하여 산술직경평균법에 의해 평균 흉고직경을 갖는 우세 목을 표준목으로 선정하였다. 선정된 표준목을 수간 석해 하였고, 수간석해가 불가능한 임목은 흉고부위 의 목편을 채취한 후 WINDENDROTMTM 연륜분석 시 스템을 이용하여 생장량을 측정하였다.

    2.3.2.입지 및 기상인자

    임목의 생장에 영향을 미치는 인자는 입지환경인 자, 기상인자, 토양의 이화학적 성질 등 여러 가지 환경인자들이 복합적으로 작용하고 있지만, 이러한 인자들을 모두 고려한다는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 본 연구에서 적용된 평가인자는 임목의 생장 에 매우 큰 영향을 미치는 입지 및 기상인자를 적지 예측 기준으로 설정하였다. 지형인자와 입지환경인 자는 임목의 생장에 직접적으로 관여하여 많은 영향 을 미치는 중요한 생육환경요소이다. 평가모델을 설 정하기 위하여 난대 수종이 분포하고 있는 전 지역 을 대상으로 선정된 표준지의 입지환경인자는 지형 조건, 임상 등이 임지를 대표할 수 있는 조건에서, 난대림의 생육에 관여할 것으로 예상되는 12개 입지 인자를 산림청 산림환경입지조사요령에 의해 측정하 였다(Kim and Chung, 2001). 적지예측에 적용한 기상인자는 난대지역을 구분하는 주요인자인 30년간 의 기온, 강수량, 한랭지수 (Yim, 1974); Noh, 1983; Kim and Oh, 1996; Choi et al. 1999)를 기 상 13°C이상, 강수 1,300 mm 이상, 한랭지수 -1 0°C이상의 기상조건을 적용하였다. 개발된 프로그 램 실행 환경조건 입력창에서 분석하고자 하는 적지 예측 대상지역의 기상조건을 입력하게 된다. 난대 한계선 내에 분포하고 있는 난·온대 상록활엽수림 의 30년간 기상상태는 Table 2와 같다.

    2.3.3.적지예측 평가기준 설정

    일반적으로 평가기준을 설정하기 위하여 관련 인자의 중요도와 임지의 속성을 통계적으로 처리 하여 설정한다. 이러한 평가기준 설정방법으로는 중회귀분석, 수량화 I류, 수량화 II류 등의 방법 (田中 豊등, 1985)과 설문지에 의한 관련인자를 평가인자로 확정하고, 주관적인 판단을 객관화하 는 DHP (Delphic Hierarchy Proccess)기법 (Khorramshahgol․Moustakis, 1988)과 AHP (Analytic Hierarchy Process)기법 (Kim et al., 2010; Shin et al., 2011)으로 가중치를 부여하여 평가기준을 작 성하는 방법들이 있다. Lee et al. (2006)은 이러한 평가인자에 대한 점수를 부여하는 방법은 연속 자료 인 경우에는 퍼지집합(Fuzzy set)을 이용하였으며, 명목척도인 경우에는 기존 문헌 고찰을 통해 0점에 서 1점까지 점수를 부여하였다. 여기에서는 전자의 경우처럼 임분의 입지환경인자와 생장과의 관계를 분석하여 수량화 이론 1류에 의하여 score표를 작성 하여 수종별 평가기준을 설정하였다. 계산된 평가기 준의 category별 score는 적지예측 분석 가중치로 적용되었다. 또한 임목의 생장에 영향을 미치는 평 가인자간의 기여도를 비교 평가하는 지표로서 편상 관계수를 계산하였다.

    Category 구분 및 가중치 결정

    공시 대상수종의 생장에 영향을 줄 것으로 예상되 는 표고, 경사도 등 12개의 입지환경인자를 수량화 분석에 의하여 각 3~7개의 category로 구분하였다. 가중치 결정은 질적 변량인 입지인자의 category에 의하여 조사원표를 작성하고, 조사원표의 category 간의 상호관계를 수량화 이론의 식 (1)에 의하여 cross표를 작성하였다.

    T lm N lm + J = 1 M 1 k = 1 rj 2 tjk flm jk = i = l n yi δ i lm
    식(1)

    l: 1, 2, ....... M, 입지인자의 수

    m: 1, 2, ....... rm, 각 입지인자의 category 수

    Σ1 Σ2; j=1, k=m인 경우를 제외한 수

    Tlm ; l인자, m category에 주어진 수량

    Nlm ; l인자, m category에 check된 수량

    flm(jk) ; l인자, m cacegory에 check된 것 중 다시 j인자, k category에 check된 수량

    Yi ; i 번째 표준지의 종속변수 즉 흉고직경생장량

    δi(lm) ; l인자 m category에 check될 때는 1, 그렇지 않을 때는 0

    cross표는 n차 정방 행렬로서 AX=P0라는 행렬식이 되어 실제 계산은 역행렬 X=A-1P0에서 그 해를 얻 고 각 category에 따라 score를 계산하였으며, 각 평가인자별 socre를 가중치로 하였다. 결정계수는 식 (2)로서 중상관계수를 계산하여 제곱하였다.

    r y : 1 , 2 , , .... M = 1 R R yy
    식(2)

    편상관 계수

    임목의 생장에 영향을 미칠 것으로 예상되는 12개 의 입지환경인자간의 내부 상관을 배제한 독립적인 기여도를 구명하기 위하여 식(3)에서 편상관 계수 를 계산하였다.

    r yi : 1 , 2 , , .... M = 1 Ryi Ryy Rii
    식(3)

    식(3)에 의해 계산된 편상관계수는 흉고직경생장 에 영향을 미치는 각 입지환경인자의 중요도를 나타 낸다.

    2.4.적지예측 및 Mapping 프로그램 개발

    2.4.1.프로그램 개발환경

    GIS에 의한⌈적지예측 및 Mapping 프로그램개 발⌋의 개발 환경으로는 한글 윈도우 운영체계로 한 개인용 컴퓨터를 이용하였다.⌈적지예측 및 Mapping 프로그램개발⌋의 핵심적인 공간 분석 기 능을 담당하는 지리정보시스템 엔진은 ESRI (Environmental Systems Research Institute)사의 ArcView 3.2를 선택하였다. ArcView 3.2를 선정 한 이유로는 윈도우 NT를 기반으로 하는 Desktop GIS 프로그램이라는 이유와 함께 Spatial Analyst 와 3D Analyst를 이용하여 산악지형 분석과 해석 이 용이하다는 점이 고려되었다. 또한 자체에 내장 된 객체 지향 애플리케이션 개발 언어인 Avenue를 이용하여 손쉽게 사용자 용도에 맞게 프로그램을 변형할 수 있다는 점과 다른 프로그램 언어 (MS Visual Basic, Borland 사의 Delphi 등)와의 호환 성을 고려하였다. 실제 프로그램 작성은 ArcView 3.2에 내장된 객체 지향 애플리케이션 개발 언어인 Avenue 와 Dialog Designer를 이용하였다.

    2.4.2프로그램 구조설계c

    ⌈적지예측 및 mapping 프로그램⌋은 수치지도 작 성 및 입력 모듈, 적지예측에 관여하는 평가인자 생 성모듈, 평가인자들의 상대적인 중요도를 결정하는 가중치 결정모듈, 가중치가 부여된 평가인자들에 의 해 임목의 최적 생육환경 조건을 판정하는 적지예측 모듈, 적지예측 결과를 나타내는 평가서 작성 및 출 력 모듈로 구성되어 있으며, 이 모듈들은 유기적으 로 연결 되도록 하였다 (Fig. 1). 특히 수종별 적지 예측 평가모델에 의해 자동적으로 가중치가 계산되 어 해당 수종에 대한 적지예측 및 평가가 가능하도 록 하였다.

    III.결과 및 고찰

    적지예측 및 Mapping 프로그램의 적용성을 검토 하기 위하여, 난대림의 분포면적, 생태적 위치 및 경제적 가치 등을 고려하여 후박나무와 붉가시나무, 황칠나무, 생달나무 등 난대수종이 다양하게 분포하 고 있는 완도지역을 선정하여 개발된 프로그램의 적 용성을 검토하였다.

    3.1.가중치 및 편상관 계수

    후박나무의 적지예측을 위한 평가기준의 가중치 를 설정하고자 category별 score를 계산한 결과는 Table 3과 같다.

    Table 3에서, 후박나무의 직경생장에 영향을 미치 는 인자를 range에 의하여 알아보면, 토양습도, 토 양견밀도, 국소지형, 풍화정도, 암석노출도, 토심, 경사도, 퇴적양식 순으로 기여함을 알 수 있다. 입 지인자의 category별 score에 의한 가중치의 적용 에 있어서, 토양습도 적윤, 토양견밀도 연, 국소지 형 완구릉지, 풍화정도 하, 토심 50~70 cm, 경사도 30°이상, 표고 301~400 m, 사면형태 평형, 방위 동쪽, 암석노출도 30%이상, 퇴적양식 붕적토, 풍노 출도 보호에서 가장 높게 나타났다. Kim et al. (2000)은 후박나무와 유사한 난대수종인 황칠나무의 자생임분의 입지적 특성 연구에서 황칠나무의 자생 임분의 입지적 특성을 분석한 결과, 생육분포지는 완도 지역의 250 ~400 m 해발고, 북동, 북서지역 의 계곡부 및 산복부, 경사도 10 ~30°, 생육토심 은 중, 천으로 나타나 후박나무와 유사한 입지환경 에 자생하고 있는 것으로 나타났다. 또한, Kang et al. (2012)은 황칠나무의 생육적지 예측 연구에서, 생육적지의 입지환경특성은 국소지형 산록, 퇴적양 식 붕행토, 풍화정도 하, 표고 401~500 m, 토양습 도 건조, 경사 15°이하, 암석노출도 10%이하, 풍노 출도 보호, 사면형태 요철, 토심 50 cm이하, 토양 견밀도 연, 방위 남쪽이 적지로 분석한 바 있다. 이 와 같이, 후박나무는 황칠나무와 유사한 입지환경특 성에서 분포하고 있는 것을 알 수 있다. 임목의 생 장에 영향을 미치는 입지인자의 상대적 중요도를 파 악하기 위한 range는 입지인자간의 내부상관의 영 향을 받기 때문에 정확한 기여도를 분석하기 어려우 므로 개별적 기여도를 나타내는 편상관계수를 계산 한 결과는 Fig. 2와 같다.

    Fig. 2에서, 입지인자들간의 내부상관을 배제한 상태에서 후박나무의 생장에 관여하는 입지환경인자 를 정확하게 파악하기 위하여 편상관계수를 계산한 결과, 국소지형, 토양견밀도, 토양습도, 방위, 표고, 풍화정도, 암석노출도, 경사도, 사면형태 순으로 기 여도가 높게 나타났다. 이와 유사한 결과로 Shin et al. (2002)은 후박나무 군락지와 생육입지환경 요인 과의 관계분석 결과, 지형요소와 해발고, 모래함량 이 크게 기여한다고 하였으며, Lee et al. (2013)도 홍도의 식생조사에서 후박나무는 계곡부위나 중, 상 부의 지형에서 토양습도가 양호한 곳에 주로 군락을 이루며 분포한다고 보고 한 바 있다.

    3.2.평가기준 설정

    수량화 1류 방법에 의해 계산된 score를 가중치로 적용하여 적지예측 기준을 설정한 결과는 Table 4 와 같다.

    Table 4에서, 각 평가인자들의 category별 score 는 적지예측 평가점수로 적용하였으며, score는 임 목생장과 category별 score간의 상대적 기여도이다. 따라서 설정된 평가기준은 ArcView의 지도대수 (map algebra) 연산에 의해 각 평가인자 레이어에 적용되어 최종 적지예측도를 작성하였다.

    3.3.입지도에 의한 평가 Layer 형성

    본 연구에 사용된 입지도는 디지털 수치입지도를 이용하였다. Fig. 3은 수치입지도로부터 평가인자 로 생성된 각 입지인자들의 레이어로 입지도로부터 추출된 9개의 입지인자 layer 생성결과이다. 생성 된 각 layer별 category 구분은 입지조사요령에 따 라 분류하였으며 평가기준에 따라 각 인자의 category별 score를 속성값을 대신하여 가중치로 적용하였다.

    3.4.공간분석 모델링 및 적지 예측

    수치지형도로부터 추출하여 생성된 표고, 경사 도, 방위 layer와 입지도에 의해 생성된 각 입지인 자들을 raster로 변환하고, 이와 같이 생성된 layer들은 각 수종별 평가기준에 의해 가중치를 부 여하여, 지도대수분석으로 최종 적지예측 분석도를 작성하였다.

    후박나무의 적지예측 평가기준에 따른 최종적지 예측결과는 Fig. 4와 같다.

    Fig. 4에서, 후박나무의 적지예측 분석결과, I, II등급지로 분석된 지역의 입지환경 특징은 계곡부위의 경사도가 15~20°로, 토양습도가 적 윤하며 토심이 50~70 cm인 붕적토로 나타났다. 또한 암석노출이 30% 이상으로 바람의 영향을 거 의 받지 않는 곳으로 나타났다. 실제 완도 지역의 현장조사 결과, 상황봉(644 m)에서 완도수목원 사면에서 붉가시나무 군락이 우점한 가운데 황 칠나무 등이 계곡부위에서 주로 분포하고 있었다. 기존의 연구에서 Yang(2008)은 후박나무의 유전 다양성과 유전자원 보존전략 연구에서 완도지역 의 후박나무군락지를 조사한 결과, 해발고가 70~100 m, 임령은 20~40년, 경사도는 20°이었 으며 사면방향과 지형은 북서의 하․중부에서 주로 분포하고 있는 것으로 나타났으며, Kim et al. (2000)은 황칠나무의 분포 임지의 식생구조 및 입지환경과의 관계 구명에 관한 연구에서, 완도 상황봉 사면 임상은 주로 붉가시나무-서어나무 군집으로 총 23종이 출현하는 가운데 붉가시나무 (42%)가 우점하고 서어나무 (13.7%), 황칠나무 (10.3%), 비목나무 등의 순으로 9수종이 우점하 고 있다고 보고한 바 있다. Yun et al. (2011b)은 기후변화에 따른 한반도 후박나무의 잠재 생육지 및 변화 예측 연구에서, 후박나무는 난온대 낙엽 활엽수림(남부)을 구성하는 졸참나무군락, 소사나 무군락, 서어나무군락, 굴참나무군락, 갈참나무군 락 등과 강한 세력 경쟁이 예상된다고 보고한 바 있다. 이처럼 후박나무는 붉가시나무, 동백나무 등과 함께 집단을 이루며 출현하고 있는 것으로 나타났다. Fig. 4의 최종 적지예측 지도를 등급 분류기준에 따라 classI, II, III, Ⅳ등급으로 분 류하였다.

    Table 5에서, 각 수종별 적지예측 평가기준에 서 인자별 가중치 계산의 종합점수의 최저값과 최고값의 범위를 백분율에 의해 4등급으로 나누 었다. 적지예측 평가기준에 의하여 구하였으며, 얻어진 수종별 최종 평가점수를 적지예측 등급 분류기준에 따라 class I, II, III, Ⅳ로 분류하 였다. 등급 분류기준에 따라 분류된 적지예측 등 급별 면적은 Table 6과 같다.

    Table 6에서, 완도지역 대상 면적은 총 5,849.8ha로 최종 분석된 후박나무의 등급별 면 적을 계산한 결과, 최종 분석된 후박나무의 등급 별 면적과 구성비는 I등급 1,347.4ha, 23.0%, II등급 2,295.2ha, 39.2% III등급 1,350.9ha, 23.1%, Ⅳ등급 856.3ha, 14.6%로서, II등급지가 가장 넓은 면적을 차지하고 있었다. 이상의 결과 에서 개발된 적지예측 모델에 의하여 완도지역의 후박나무 적지를 분석할 수 있었으며 적지 등급 별 면적과 적지의 위치를 알기 쉽게 mapping 할 수 있었다. 최근 GIS를 이용하여 다양한 분야에 서 적지예측에 관한 연구(Kang et al., 2012; Kim et al., 2011; Kim et al., 2012; Chun et al., 2013, Ko et al,. 2014; Yun et al. 2011b) 가 이루어지고 있으며, 이처럼 GIS는 다양한 정 보를 융합하여 지리, 공간적으로 적지를 예측ㆍ분 석 하는데 유용한 도구로 사용되어 질 것이다. 앞 에서도 언급하였듯이, Yun et al. (2011a)은 기후 변화에 따른 한반도 후박나무의 잠재 생육지 및 변화 예측연구에서 기후변화가 진행됨에 따라 난 온대 낙엽활엽수림대는 북상할 것이며 후박나무 를 비롯한 구실잣밤나무, 참식나무, 동백나무 등 의 난온대 상록활엽수림을 형성할 것으로 분석하 였으며, 미래기후에서 한반도 후박나무의 잠재 생 육지는 남한지역에서 49 ~51%, 북한지역에서 2 ~5% 증가된 면적이 예측된다고 보고한 바 있 다. 전 세계적으로 이상기후와 고온 등의 기후변 화로 인하여 생태계에 미치는 영향은 점차 가속 화 되어 가고 있으며, 최근 IPCC (2007b)는 전 지구 평균온도 1.5 ~2.5°C이상 상승시 전 세계 동식물의 20 ~30% 멸종위기 가능성이 있다고 전망하고 있으며, 이에 따른 식물 및 생태계의 변 화는 클 것으로 예측하고 있다. 이러한 기후변화 에 따른 생태ㆍ사회ㆍ경제 등 다양한 측면에 미 치는 영향을 지속적으로 모니터링하고 대응할 준 비를 갖추어야 할 것이다.

    IV.결 론

    기후변화에 따른 난·온대 수종의 생육한계선 북상 이동으로 자원화 가능한 난대 주요 수종인 후박나무의 적지예측 평가 프로그램 및 Mapping 프로그램을 개발하기 위하여, 임목의 생장과 입지 환경인자와의 관계 분석에 의하여 적지예측 평가 기준을 설정하였다. 적지예측 평가기준을 도출하 기 위하여, 질적․양적변량의 동시분석이 가능한 수량화 이론I류에 의하여 적지예측 평가기준을 설정하였고, GIS를 이용한 산림지형 및 지도분석 에 의하여⌈적지선정 및 Mapping 프로그램⌋을 개발하였다. 개발된 프로그램은 다양한 상록활엽 수림이 천연분포 되어 있는 전남 완도를 연구대 상지로 선정하여 그 적용성을 검토하였다. 프로그 램의 적용성 검토 결과, 적지예측 적용대상 지역 의 지형 및 입지에 대한 정확한 정보에 의하여 생육 최적지를 등급별 분석 및 GIS 기반으로 mapping 가능하였다. 또한 개발된 프로그램은 DB화된 지형 및 입지자료를 이용하여 짧은 시간 내에 대상지역의 지형 및 입지환경 인자에 대한 정확하고 다양한 시공간적인 분석이 가능함으로 써, 조림시업 등에 있어 다양한 의사결정이 가능 하였다. 그러나 개발된 프로그램이 현장에서 적용 되기 위해서는 최근 위성사진 등 산림에 관련된 많은 정밀주제도와 미세산림 산악기상자료의 DB 구축이 안정되게 유지되어야 한다. 이러한 기반구 축을 통하여 향후 지구온난화에 따른 난·온대 조림수종 등 적지예측 및 조림시업 의사결정에 효과적인 수단이 될 것으로 기대한다.

    Figure

    JALS-48-39_F1.gif

    Operation system for the optimal site and mapping program

    JALS-48-39_F2.gif

    Partial correlation coefficients between diameter growth at breast height and height and site environmental factors

    JALS-48-39_F3.gif

    Site factor layers extracted from digital site map(A~L)

    JALS-48-39_F4.gif

    Output map of the optimal site prediction on Machilus thunbergiistands in Wando

    Table

    Forest and meteorological conditions of stand in the surveyed area

    Weather condition in the warm temperature forest zone

    Score of category and range for each item on Machilus thunbergii stands

    Note) R2 = 0.9756, F value = 4.45, Prob〉0.0001

    Evaluation criteria for the site quality prediction of Machilus thunbergii stands

    Classification criteria of class for site quality prediction by each species

    Classified area from map of the optimal site prediction on Machilus thunbergii stands in Wando

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