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문제 정의
- 산악형 국립공원인 북한산을 대상으로 대규모 탐방객을 수용하기 위해 조성된 등산로가 산림경관의 파편화에 어느 정도의영향을 미치는지에 대해 경관지수를 활용하여 정량적으로분석하고자 한다. 또한, 북한산의 소유역별 경관 생태학적 건전성평가를 실시하여 소유역별 건전성을 평가하고자 한다.
- 본 연구는 북한산 국립공원을 대상으로 등산로가 산림경관의 파편화에 미치는 영향을 분석하고, 소유역별 경관생태학적 건전성 평가를 실시하여 산림경관의 훼손 정도를 파악하였다. 등산로 개설 이후의 경관 생태학적 영향 분석 결과, 크기/밀도/가장자리 항목에서 패치의 크기는 뚜렷한 감소패턴을 보였으며 (LPI, MPA), 패치 밀도와 가장자리 밀도는 증가하는 경향으로 분석되었다 (PD, ED).
- 본 연구는 현재 북한산에 존재하는 있는 법정 등산로가 모두가 개설된 이 전 시점과 이후 시점을 가정하여 경관생태학적 차이를 검증하기 위해 수행되었다. 이러한 연구를 진행하기 위해 Figure 2와 같은 연구 과정을 통해 공간자료를 구축하고, 분석을 실시하였다.
- 산악형 국립공원인 북한산을 대상으로 대규모 탐방객을 수용하기 위해 조성된 등산로가 산림경관의 파편화에 어느 정도의영향을 미치는지에 대해 경관지수를 활용하여 정량적으로분석하고자 한다. 또한, 북한산의 소유역별 경관 생태학적 건전성평가를 실시하여 소유역별 건전성을 평가하고자 한다.
제안 방법
- 공원을 소유역으로 분할하였다. 1:25,000 수치 지도로부터 추출한 수치표고 모델(DEM)을 기반으로 하여 Arcinfo 9.2의 extension인 ArcHydro 1.2를 활용하여 Figure 4와 같은 방법으로 8개의 소유역을 분할하였다. 소유역에 대한 명명과 일반적 특성은 Table 1과 같다.
- 최종적으로 소유역별 산림면적률, 등산로 밀도, 경관 지수 등을 토대로 경관 생태학적 건전성 평가를 실시하였다. 8개의 소유역에 대해 항목별로 1~4점을 부여하였으며, 각 항목을 합산 평균하여 종합적인 건전성 정도를 산출하였다.
- 토지피복을 분류하기 이전에 기하 보정을 실시하여 영상자료에 포함되어 있는 기하학적 왜곡을 제거하였으며, 영상분류는 감독분류(supervised classification)를 분류방법은 최대우도법(maximum likelihood) 을 선택하였다. 감독 분류에 사용될 관심지역으로는 13개의 ROI(Region Of Interest)를 지정하였고, 항목은 도시지 역, 농경지, 산림, 수역의 4개로 분류를 실시하였다. 분류결과, 공간해상도 30m의 토지 피복분류도가 작성되었으며, 산림면적은 75.
- 이렇게 구축된 산림패치와 등산로를 중첩 연산하여 산림 패치 내 등산로 지역을 산림으로 복원한 지도와 산림패치내 등산로 지역을 제거한 지도를 생성하였다(Figure 3). 다음으로 등산로의 개설 전·후의 산림패치 자료를 입력자료로 하여 FRAGSTATS Ver. 3.3에서 각각의 경관지수를산출하였으며, 이를 토대로 등산로 개설에 따른 산림의 파편화 정도를 분석하였다.
- 다음으로, 산림면적률 및 등산로 밀도, 경관지수 등을 이용하여 경관 생태학적 건전성을 평가하였다. 평가 결과를 살펴보면, 산림면적률과 등산로 밀도가 포함된 일반적 항목의 경우 송추유역이 4.
- 등산로는 국립공원관리공단의 법정 등산로에 관련된 내부자료를 활용하여 기본맵을 구축하였으며, 1:25,000 수치 지도 상에서 북한산 국립공원 경계 내부에 포함되는 도로 레이어의 중심선을 추출하여 등산로레이어에 포함되도록 하였다. 완성된 벡터자료 형태의 등산로는 Arcinfo 9.
- 클래스 수준의 범위에서 인자를 선정하였다. 또한, 등산로에 의한 산림패치의 훼손 여부를 판단하고자 하였기 때문에 크기, 형태, 핵심 지역 등 인접 패치와의 연결을 고려한 것이 아니라 산림 패치 하나만으로 경관 생태학적 영향의 분석이 가능한 항목을 선택하였다. 분류 항목은 크기/밀도/가장자리, 형태, 핵심 지역, 근접도의 4개 구분되고, 각 항목을설명할 수 있는 11개의 경관지수를 선택하였다.
- 크기/밀도/ 가장자리에 관련된 지수들은 패치 밀도(PD), 최대패치지수 (LPI), 평균패치크기(MPA), 가장자리 밀도(ED)로 구성되어 있으며, 형태 관련 지수에는 평균형태 지수(MSI), 면적가중평균형 태지수(AWMSI), 평균 프렉탈지수(MFDI), 면적가중평균프렉탈지수(AWMFDI)를 선택하였다. 또한, 핵심지역 관련 지수에는 전체핵심 지역(TCA), 핵심지역면적률 (CPLAND)이 포함되고, 근접도 관련 지수는 평균근접성지수(MPI)를 선정하였다.
- 이러한 연구를 진행하기 위해 Figure 2와 같은 연구 과정을 통해 공간자료를 구축하고, 분석을 실시하였다. 먼저, 북한산의 산림 패치 자료를 구축하기 위해 2006년 9월 13일 10시경에 촬영된 Landsat TM 영상(116/34)과 영상 처리 프로그램인 PG- STEAMER 4.0(Pixoneer Geomatics Inc., 2007)을 이용하여 토지피복분류도를 작성하였다. 토지피복을 분류하기 이전에 기하 보정을 실시하여 영상자료에 포함되어 있는 기하학적 왜곡을 제거하였으며, 영상분류는 감독분류(supervised classification)를 분류방법은 최대우도법(maximum likelihood) 을 선택하였다.
- , 2006)에서 공간 해상도 30m인 선형 그리드로 변환한 후, 도로지역은 ‘0’, 비도로 지역은 T의 값으로 설정하였다. 이렇게 구축된 산림패치와 등산로를 중첩 연산하여 산림 패치 내 등산로 지역을 산림으로 복원한 지도와 산림패치내 등산로 지역을 제거한 지도를 생성하였다(Figure 3). 다음으로 등산로의 개설 전·후의 산림패치 자료를 입력자료로 하여 FRAGSTATS Ver.
- 3을 통해 경관지수를 산출하였다. 최종적으로 소유역별 산림면적률, 등산로 밀도, 경관 지수 등을 토대로 경관 생태학적 건전성 평가를 실시하였다. 8개의 소유역에 대해 항목별로 1~4점을 부여하였으며, 각 항목을 합산 평균하여 종합적인 건전성 정도를 산출하였다.
- 분류 항목은 크기/밀도/가장자리, 형태, 핵심 지역, 근접도의 4개 구분되고, 각 항목을설명할 수 있는 11개의 경관지수를 선택하였다. 크기/밀도/ 가장자리에 관련된 지수들은 패치 밀도(PD), 최대패치지수 (LPI), 평균패치크기(MPA), 가장자리 밀도(ED)로 구성되어 있으며, 형태 관련 지수에는 평균형태 지수(MSI), 면적가중평균형 태지수(AWMSI), 평균 프렉탈지수(MFDI), 면적가중평균프렉탈지수(AWMFDI)를 선택하였다. 또한, 핵심지역 관련 지수에는 전체핵심 지역(TCA), 핵심지역면적률 (CPLAND)이 포함되고, 근접도 관련 지수는 평균근접성지수(MPI)를 선정하였다.
- 소유역별 건전성 평가를 실시하였다. 평가인 자별 건전성이 가장 높은 두 개의 유역을 4점으로, 다음 2개의 유역을 차례로 각각 3, 2, 1점을 부여하였다. 인자별 건전성 평가 후 항목별 평균값을 구하였으며, 최종적으로 종합적인 경관생태학적 건전성은 5개 항목의 합산평균으로 산출하였다.
- 또한, 건전성의 평가항목, 항목별 영향성, 소유역별 현황은 Table 4와 같이 정리하였다. 평가항목은 일반적 항목, 면적/밀도/가장자리, 형태, 핵심지역, 근접 도의 5개로 구분하였으며, 평가인자는 11개로 설정하였다. 항목별 영향성의 경우 일반적 항목의 산림면적률은 경관생태학적 건전성에 긍정적 영향(+)을, 등산로 밀도는 부정적인 영향(-)을 미치는 것으로 판단하였다.
대상 데이터
- 일반적으로평균근접성지수 계산을 위해서는 탐색 반경의 지정이 요구되어지는데, 이는 생태적 목표종에 따라 다르게 적용되고있다. 본 연구에서는 Corry and Nassauer(2005), 윤은주 (2006)의 연구결과를 참고로 소형 포유류를 목표종으로 선정하고, 탐색 반경을 100m로 설정하였다.
- 본 연구에서는 경관지수의 많은 인자들 중 FRAGSTATS 의 클래스 수준의 범위에서 인자를 선정하였다. 또한, 등산로에 의한 산림패치의 훼손 여부를 판단하고자 하였기 때문에 크기, 형태, 핵심 지역 등 인접 패치와의 연결을 고려한 것이 아니라 산림 패치 하나만으로 경관 생태학적 영향의 분석이 가능한 항목을 선택하였다.
- 북한산 국립공원의 경관 생태학적 건전성 평가를 실시하기 위해 Figure 6과 같이 소유역별로 산림패치 및 등산로 자료를 구축하였다. 또한, 건전성의 평가항목, 항목별 영향성, 소유역별 현황은 Table 4와 같이 정리하였다.
- 또한, 등산로에 의한 산림패치의 훼손 여부를 판단하고자 하였기 때문에 크기, 형태, 핵심 지역 등 인접 패치와의 연결을 고려한 것이 아니라 산림 패치 하나만으로 경관 생태학적 영향의 분석이 가능한 항목을 선택하였다. 분류 항목은 크기/밀도/가장자리, 형태, 핵심 지역, 근접도의 4개 구분되고, 각 항목을설명할 수 있는 11개의 경관지수를 선택하였다. 크기/밀도/ 가장자리에 관련된 지수들은 패치 밀도(PD), 최대패치지수 (LPI), 평균패치크기(MPA), 가장자리 밀도(ED)로 구성되어 있으며, 형태 관련 지수에는 평균형태 지수(MSI), 면적가중평균형 태지수(AWMSI), 평균 프렉탈지수(MFDI), 면적가중평균프렉탈지수(AWMFDI)를 선택하였다.
- 여기에 속한 지수들은 패치 크기, 모양, 가장자리의 깊이에 많은 영향을 받는 것으로 언급되었다 (윤은주, 2006). 분석을 실시하기 위해서는 가장자리의 깊이를 지정하여야 하는데, 본 연구에서는 외곽 경계로부터 50m로 설정하였다.
데이터처리
- 소유역에 대한 명명과 일반적 특성은 Table 1과 같다. 다음으로 등산로가 제거된 산림패치 자료를 이용하여 소유역별 산림패치를 구축하였고, FRAGSTATS Ver. 3.3을 통해 경관지수를 산출하였다. 최종적으로 소유역별 산림면적률, 등산로 밀도, 경관 지수 등을 토대로 경관 생태학적 건전성 평가를 실시하였다.
- 평가인 자별 건전성이 가장 높은 두 개의 유역을 4점으로, 다음 2개의 유역을 차례로 각각 3, 2, 1점을 부여하였다. 인자별 건전성 평가 후 항목별 평균값을 구하였으며, 최종적으로 종합적인 경관생태학적 건전성은 5개 항목의 합산평균으로 산출하였다.
이론/모형
- 등을 기준으로 측정되어진다. 본 연구에서는 이 유형의 지수들 중 동일한 유형의 패치간에 근접도를 측정할수 있는 평균 근접성지수(MPI)를 활용하였다. 일반적으로평균근접성지수 계산을 위해서는 탐색 반경의 지정이 요구되어지는데, 이는 생태적 목표종에 따라 다르게 적용되고있다.
- , 2007)을 이용하여 토지피복분류도를 작성하였다. 토지피복을 분류하기 이전에 기하 보정을 실시하여 영상자료에 포함되어 있는 기하학적 왜곡을 제거하였으며, 영상분류는 감독분류(supervised classification)를 분류방법은 최대우도법(maximum likelihood) 을 선택하였다. 감독 분류에 사용될 관심지역으로는 13개의 ROI(Region Of Interest)를 지정하였고, 항목은 도시지 역, 농경지, 산림, 수역의 4개로 분류를 실시하였다.
성능/효과
- 경관지수의 분석 결과로 평가하는 크기/밀도/가장자리 항목의 경우 북한산 유역이 가장 양호한 것으로 분석되었다. 북한산유역의 경우 효자리 계곡을 주변으로 한 커다란 산림패치가 존재하고 있으며, 패치 밀도 및 가장자리 밀도가 모두낮게 나타났기 때문이다.
- 등산로 개설 이후의 경관 생태학적 영향 분석 결과, 크기/밀도/가장자리 항목에서 패치의 크기는 뚜렷한 감소패턴을 보였으며 (LPI, MPA), 패치 밀도와 가장자리 밀도는 증가하는 경향으로 분석되었다 (PD, ED). 이는 등산로의 개설로 인하여 하나의 커다란 산림 패치가 파편화되었기 때문이다.
- 때문이다. 또한, 마지막 항목 인 근접도의 경우에도 송추유역과 북한산유역에서 가장 높은 점수로 평가되어 경관 생태학적 건전성이 높은 것으로 나타났다. 반면, 불광유역과 구기유역은 1점으로 가장 낮은 건전성을 가지는 것으로 평가되었다.
- 11%나 감소된 것으로 나타나 산림의 구조적 안정성이 낮아진 것으로 분석되었다. 또한, 평균패치크기(MPA)에 있어서도 326.82ha에서 49.03ha로 동일한감소패턴을 보였다.
- 83ha7> 감소되는 것으로 분석되었다. 또한, 핵심 지역이 전체 경관에서 차지하는 비율을 나타내는 핵심지역 면적률(CPLAND)도 87.55%에서 75.04%로 감소한 것으로 나타나 비슷한 패턴을 보였다. 이는 최대 패치지수와 마찬가지로 등산로 개설에 의 해 하나의 큰 패치로 존재하던 산림이 작은 면적의서로 다른 패치로 분리되어졌기 때문이다.
- 0점으로 가장 높게 나타났다. 또한, 핵심지역과 근접도 항목에서는 송추유역과 북한산 유역이 모두 4.0 으로 가장 높은 점수로 분석된 반면, 불광유역과 구기 유역은 1.0점으로 가장 낮은 건전성을 가지는 것으로 나타났다. 최종적으로 종합적인 건전성은 북한산 유역이 3.
- 최대패치지수①PI)는 대상지 내에서 분포하는 산림패치 중에서 가장큰 패치가 차지하는 비율을 나타내는 지수로, 산림구조의안정성을 판단할 수 있다. 북한산의 최대패치지수는 99.65% 에서 12.54%로 87.11%나 감소된 것으로 나타나 산림의 구조적 안정성이 낮아진 것으로 분석되었다. 또한, 평균패치크기(MPA)에 있어서도 326.
- 감독 분류에 사용될 관심지역으로는 13개의 ROI(Region Of Interest)를 지정하였고, 항목은 도시지 역, 농경지, 산림, 수역의 4개로 분류를 실시하였다. 분류결과, 공간해상도 30m의 토지 피복분류도가 작성되었으며, 산림면적은 75.1M로 전체 면적의 94.0%를 점하는 것으로, 도시지역과 농경지는 각각 3.5%, 2.5%를 차지하는 것으로 나타났다. 분류된 토지피복 분류도에서 산림을 제외한 지역(도시지역, 농경지 등)은 경관지수 분석에서 계산되지 않기 때문에 산림지역은 T, 비(非)산림지역은 ‘0’의 값을 부여한 후, 분석과정에서는 ‘0’의 값은 제외하도록 설정하였다.
- 이상의 결과를 토대로 볼 때, 등산로의 개설은 산림패치를 파편화하는 주요한 원인이 되고 있는 것으로 생각되며, 이로 인해 산림의 경관 생태학적 건전성은 낮아지고, 생태학적 위험성이 커지는 것으로 판단된다. 이에 산림의 경관생태학적 보전과 관리를 위해서는 불필요한 등산로 개설을금지하고, 휴식년제, 휴식월제 등의 도입을 통한 산림의 생태학적 복원이 이루어져야 할 것으로 판단된다.
- , 1998; 이도원, 2001; 정성관 등, 2002). 이상의 결과를 토대로 북한산의 경우에도 이와 동일한 변화 패턴을 보이고 있음을 확인할 수 있었다.
- 이상의 항목별 분석 결과를 토대로 북한산 국립공원의 종합적인 건전성을 평가한 결과, 북한산 유역이 3.7점으로 가장 높게 나타났으며, 다음으로 송추유역, 안골유역이 각각 3.4점, 3.1점으로 높은 점수로 평가되었다(Figure 7). 이들유역은 등산로 밀도가 낮고, 파괴되지 않은 커다란 산림패치를 가지고 있기 때문이다.
- 0점으로 가장 낮은 건전성을 가지는 것으로 나타났다. 최종적으로 종합적인 건전성은 북한산 유역이 3.7점으로 가장 높게 나타났으며, 구기유역이 1.6점으로 가장 낮게 평가되었다.
- 0점으로 가장 높은 건전성을 가졌으며, 정릉유역이 가장 낮게 평가되었다. 크기/ 밀도/가장자리 항목에서는 효자리 계곡을 중심으로 커다란 산림패치가 존재하는 북한산 유역이 가장 높게 평가되었으며, 형태 항목에서는 송추유역이 4.0점으로 가장 높게 나타났다. 또한, 핵심지역과 근접도 항목에서는 송추유역과 북한산 유역이 모두 4.
- 이는 등산로의 개설로 인하여 하나의 커다란 산림 패치가 파편화되었기 때문이다. 패치형태 항목을 살펴보면, 패치형태 지수와 프렉탈지수는 다소 증가하는 것처럼 보였으나 (MSI, MFDI), 패치면적에 따라 가중치를 부여한 면적가중평균패치형태 지수와 면적가중평균프렉탈지수의 경우 감소하는 패턴을 보였다 (AWMSI, AWMFDI). 핵심지역에서는 핵심 지역의 면적이뚜렷하게 감소하는 경향이 나타나 큰 패치로 존재하던 산림이 서로 다른 패치로 분리되었음을 확인하였고(TCA, CPLAND), 근접도 항목에서는 평균 근접성지수가 급격하게 감소되어 산림패치 간의 거리가 증가되었음을 판단하였다(MPI).
- 평가 결과를 살펴보면, 산림면적률과 등산로 밀도가 포함된 일반적 항목에서는 송추유역이 4.0점으로 가장 양호한 건전성을 가지는 것으로 나타났다. 이는 송추유역은 송추남능선, 오봉능선 등이 있으나, 산림면적률이 89.
- 경관 생태학적 건전성을 평가하였다. 평가 결과를 살펴보면, 산림면적률과 등산로 밀도가 포함된 일반적 항목의 경우 송추유역이 4.0점으로 가장 높은 건전성을 가졌으며, 정릉유역이 가장 낮게 평가되었다. 크기/ 밀도/가장자리 항목에서는 효자리 계곡을 중심으로 커다란 산림패치가 존재하는 북한산 유역이 가장 높게 평가되었으며, 형태 항목에서는 송추유역이 4.
- 패치형태 항목을 살펴보면, 패치형태 지수와 프렉탈지수는 다소 증가하는 것처럼 보였으나 (MSI, MFDI), 패치면적에 따라 가중치를 부여한 면적가중평균패치형태 지수와 면적가중평균프렉탈지수의 경우 감소하는 패턴을 보였다 (AWMSI, AWMFDI). 핵심지역에서는 핵심 지역의 면적이뚜렷하게 감소하는 경향이 나타나 큰 패치로 존재하던 산림이 서로 다른 패치로 분리되었음을 확인하였고(TCA, CPLAND), 근접도 항목에서는 평균 근접성지수가 급격하게 감소되어 산림패치 간의 거리가 증가되었음을 판단하였다(MPI).
- 북한산유역의 경우 효자리 계곡을 주변으로 한 커다란 산림패치가 존재하고 있으며, 패치 밀도 및 가장자리 밀도가 모두낮게 나타났기 때문이다. 형태 항목에서는 안골유역과 송추유역이 4.0점으로 가장 높은 건전성을 가지는 것으로 분석되었다. 북한산 유역의 경우 범골 능선, 사패 능선, 화룡능선등과 같이 일부의 등산로가 존재하고 있지만, 패치의 형태적 측면에서 다양한 굴곡을 가지고 있는 것으로 나타나 높은 건전성을 가진 것으로 평가되었다.
- 크기/밀도/가장자리 항목은 산림면적이 넓고, 단편화되지 않을수록 구조적 안정성이 높다고 할 수 있어 최대 패치지수, 평균패치 크기는 긍정적 영향으로, 패치 밀도와 가장자리 밀도는 부정적인 영향으로 설정하였다 (윤은주, 2006). 형태 항목의 평균 형태지수와 평균 프렉탈지수는 모두 긍정적인 영향으로 고려하였으며, 핵심 지역 항목의 경우에도 핵심 지역의 면적이 넓을수록 안정적 구조를 취하고 있어 두 인자 모두를 긍정적인 영향으로 판단하였다. 근접도 항목의 평균 근접성지수는 일정 거리 내 동일 유형의 패치면적이 클수록 건전성이 높다고 판단하여 긍정적인 영향으로 설정하였다.
후속연구
- 이들유역은 등산로 밀도가 낮고, 파괴되지 않은 커다란 산림패치를 가지고 있기 때문이다. 따라서 이 지역에서는 추가적인등산로의 개설을 금지하고, 산림의 건전성을 보존하고, 생물종다양성을 증가시키기 위한 생태학적 산림관리가 필요할 것으로 판단된다. 반면, 구기유역, 정릉유역, 불광유역의경우 각각 1.
- 있습니다. 따라서 향후에는 IKONOS, Quickbird 등과 같은 고해상도 영상 및 충분한 현장조사를 통한 정확도 높은 분석이 필요할 것으로 판단된다.
- 위험성이 커지는 것으로 판단된다. 이에 산림의 경관생태학적 보전과 관리를 위해서는 불필요한 등산로 개설을금지하고, 휴식년제, 휴식월제 등의 도입을 통한 산림의 생태학적 복원이 이루어져야 할 것으로 판단된다.
- 한편, 본 연구는 경관지수 분석을 위해 등산로를 공간 자료화하는 과정에서 토지피복분류도에 의해 결정된 30m 공간 해상도를 그대로 활용하였다는 점과 유역 분할 시 유역 경계가 등산로와 겹쳐져 정확히 구분되지 않았다는 한계를 가지고 있습니다. 따라서 향후에는 IKONOS, Quickbird 등과 같은 고해상도 영상 및 충분한 현장조사를 통한 정확도 높은 분석이 필요할 것으로 판단된다.
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