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문제 정의
- 따라서 본 연구는 경관생태학적으로 도시숲을 얼마나 정확하고 객관적으로 평가할 수 있는가에 대한 모형구축과 함께 이를 수치적으로 검증함으로서 비오톱 평가의 실효성을 제고할 수 있는 자료 제공에 그 목적이 있다.
- 이때, 전체 798개 조사지점 중 50%에 해당되는 399개 지점은 평가모형의 구축에 적용되었으며, 나머지 399개 지점은 평가모형의 결과와 합산평가 매트릭스 평가법으로 산출되는 결과값 간의 일치성 및 객관성을 검증하기 위해 사용되었다. 마지막으로 합산평가 매트릭스의 결과를 예측하기 위한 평가모형의 정확성을 진단하는 과정으로 본연구가 진행되었다.
제안 방법
- 따라서 유럽의 산림지역 비오톱 평가에활용하는 Grabher et al.(1997)의 방식을 적용하였으며, 이방식을 한국의 현실에 맞게 수정·보완하여(Korea Forest Research Institute, 2005; 2008; Oh et al, 2008) Figure 3과같이 평가기준과 지표를 선정하였다.
- 3개 등급으로 평가된 지표의 경우 층위구조, 입지상태, 수공간의 존재유무, 이용강도, 고립도, 위험성, 희귀성이며, 5개 등급의 경우 활엽수구성 비율, 식생구성종수, 식생천이단계, 헤메로비등급, 포장율, 녹피율, 임령, 공간형성기간, 공간형성동기로 구분된다. 이러한 평가지표에 의한 결과는 합산매트릭스 평가과정을 통해 생물서식지로서의 기능을 나타낼 수 있는 비오톱 기능평가 등급을 Ⅰ~Ⅴ등급으로 구분하였다. 그리고 평가 결과는 수치가 높을수록 비오톱으로서 기능이 높은 것을 의미하고 수치가 낮을수록 비오톱 기능이 낮다고 할 수 있다.
대상 데이터
- 그러나 그 중간지점에 시가화 구역이 집중적으로 분포하고 있어 도심 외곽산림 지역과 도시내 지역은 심한 단절 현상으로 보이고 있다. 또한, 이들 4개 도시를 선정한 배경 중 하나는 내륙지방 (대구·대전광역시)과 해안지방(울산·인천광역시)이라는 지리적 특성도 함께 고려되었으며, 연구의 세부 지역은 대구광역시의 경우 두류 및 범어공원, 대전광역시는 남선공원 및 보문산을, 울산광역시는 함월산 및 염포산, 인천광역시는 철마산과 승학산이다.
- 05)를 가지는 독립변수만을 선택하여 산출하였다. 모형구축은 전체조사지 798개 지점 중 50%에 해당하는 399개 지점의 자료만을 이용하였으며, 최종적으로 구축된 평가모형은 Table 2와 같다.
- 파악할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 대구광역시와대전광역시, 울산광역시, 인천광역시에 분포하는 잔존녹지중 산지연계형 녹지 및 도심지내 녹지 각각 2개소(총 8개소, 798지점)를 대상으로 생물서식공간으로서의 비오톱 기능평가 결과를 기초로 분석을 실시하였으며, 대상지의 공간적위치와 개요는 Figure 1에서 보는 바와 같다.
데이터처리
- 가치평가합산과정으로 도출된 평가결과를 종속변수로하여 각각의 평가지표와 다중회귀분석을 실시하였으며, 다중회귀분석에 의한 도시 비오톱 평가모형은 단계별 입력방식을 이용하여 통계적으로 유의한 회귀계수(p<0.05)를 가지는 독립변수만을 선택하여 산출하였다. 모형구축은 전체조사지 798개 지점 중 50%에 해당하는 399개 지점의 자료만을 이용하였으며, 최종적으로 구축된 평가모형은 Table 2와 같다.
- 평가모형 개발 전 단계로 독립변수 역할을 할 수 있는지 표들의 다중공선성과 상호 관계성을 해석하기 위해 Pearson의 상관관계분석을 수행하였다. 그리고 상관성 해석을 거친 후 평가모형 개발을 위해 다중회귀분석을 실시하였으며, 단계별 입력방식(stepwise)을 통해 각각의 모형을 획득하였다. 이때, 전체 798개 조사지점 중 50%에 해당되는 399개 지점은 평가모형의 구축에 적용되었으며, 나머지 399개 지점은 평가모형의 결과와 합산평가 매트릭스 평가법으로 산출되는 결과값 간의 일치성 및 객관성을 검증하기 위해 사용되었다.
- 한편, 가치합산평가과정을 통한 비오톱 평가는 각 인자들의 상호 관계성을 쉽게 파악할 수 있고 계산방법이 비교적 쉽다는 장점이 있지만 평가지표별로 단계적 합산과정을 거쳐야 하므로시간이 많이 걸린다는 단점이 있다. 따라서 전체 조사지점 798개 중에서 회귀식을 이용한 399개 지점의 결과와 나머지 399개 지점에서 도출된 평가결과를 이용하여 합산매트릭스 평가법으로 산출된 결과를 상호 비교하여 그 정확도를검증하였다(Table 3).
- 평가모형 개발 전 단계로 독립변수 역할을 할 수 있는지 표들의 다중공선성과 상호 관계성을 해석하기 위해 Pearson의 상관관계분석을 수행하였다. 그리고 상관성 해석을 거친 후 평가모형 개발을 위해 다중회귀분석을 실시하였으며, 단계별 입력방식(stepwise)을 통해 각각의 모형을 획득하였다.
- 평가지표간의 상호관계성을 분석하고 다중회귀분석을통한 평가모형 구축의 사전 작업으로 다중공선성 파악을위해 Pearson의 상관분석을 수행하였다(Table 1). 일반적으로 두 독립변수들간의 상관계수가 0.
이론/모형
- 도시숲의 비오톱 평가를 위해 Korea Forest Research Institute(2005)가 제시한 도시숲의 생태적 가치평가기법을 적용하여 생물서식지로서의 기능평가 및 지도를 작성하였으며, 분석과정은 Figure 2와 같다. 첫 번째, 대구·대전·울산· 인천광역시 등 4개 지역을 대상으로 도시숲의 비오톱 조사를 수행하였으며, 평가지표는 도시권역 산림소생 물 서식공간에서 활용된 평가지표를 활용하였다(Korea Forest Research Institute, 2008).
- 두 번째, 이러한 조사결과를 토대로 비오톱 평가를 4개지역, 798개 지점에 대해 실시하였고 평가 결과를 도출하기위하여 비오톱 평가법에서 활용되는 합산평가 매트릭스법을 적용하였다(Grabher et al., 1997). 이 방법은 2개 지표등급을 매트릭스를 이용하여 열과 행으로 배열하여 조합된등급이 생성되며, 반복적인 과정을 통하여 최종 종합화된등급이 산출되는 방식이다(Yeo et al.
- 분석과정은 Figure 2와 같다. 첫 번째, 대구·대전·울산· 인천광역시 등 4개 지역을 대상으로 도시숲의 비오톱 조사를 수행하였으며, 평가지표는 도시권역 산림소생 물 서식공간에서 활용된 평가지표를 활용하였다(Korea Forest Research Institute, 2008).
성능/효과
- 5개 등급으로 평가한 것으로 분류된다. 3개 등급으로 평가된 지표의 경우 층위구조, 입지상태, 수공간의 존재유무, 이용강도, 고립도, 위험성, 희귀성이며, 5개 등급의 경우 활엽수구성 비율, 식생구성종수, 식생천이단계, 헤메로비등급, 포장율, 녹피율, 임령, 공간형성기간, 공간형성동기로 구분된다. 이러한 평가지표에 의한 결과는 합산매트릭스 평가과정을 통해 생물서식지로서의 기능을 나타낼 수 있는 비오톱 기능평가 등급을 Ⅰ~Ⅴ등급으로 구분하였다.
- 한편, 포장율과 고립도는 변수값이 모두 1이므로 변수들간의 관계성을 파악할 수 없어 분석에서 제외되었다. 가장 높은 상관성을 가진 지표는 임령(X8)과 공간형성기간(X10)으로 상관계수가 0.684로 나타났으며, 그 다음으로헤메로비(X7)와 공간형성동기(X10)가 0.458, 식생천이단계(X5)와 공간형성동기(X10)는 0.458, 층위구조(X1)와 X4(식생구성종수)는 0.429의 순으로 분석되었다. 이들은유의확률은 0.
- 그리고 산출된 회귀모형의 적합도를 검정하는 F값, 즉 회귀선에 의해 설명된 잔차와 설명되지 않고 남은 잔차 비율은 251.853(p<0.01)로 통계적 유의성을 가지기 때문에 산출된 평가모형의 설명력(R2)이 0이라는 귀무가설을 기각하게 되므로 회귀모형이 종속변수를 설명하는데 유용하다고 할 수 있다.
- 이러한 평가지표에 의한 결과는 합산매트릭스 평가과정을 통해 생물서식지로서의 기능을 나타낼 수 있는 비오톱 기능평가 등급을 Ⅰ~Ⅴ등급으로 구분하였다. 그리고 평가 결과는 수치가 높을수록 비오톱으로서 기능이 높은 것을 의미하고 수치가 낮을수록 비오톱 기능이 낮다고 할 수 있다. 이러한 지표는 종합적 요인을 고려하여 문제점을 해결하고 이들을 통해 평가모형을 제시할 수 있으며, 상호관련성을 가지고 있다(You and Jung, 2002).
- 다중회귀분석 결과, 10개의 모형이 도출되었으며, 총 17 개 변수 중 층위구조(X1), 식생구성종수(X4) 등을 제외한 입지 상태(X2), 활엽수구성비율(X3) 등 10개의 변수만이 유의확률 95%에서 통계적으로 유의하였다.
- 증가한다. 본 연구에서도 모형 1(Eqa. 1)에서 모형 10(Eqa. 10)까지 독립변수가 증가하면서 설명력 또한 약 30% 정도 증가하였다. 통계적으로 유의한 변수를 많이 포함시킬수록 모델의 정확도를 높일 수는 있지만 각각의 변수를 조사하기엔 시간적, 경제적 비용이 소모된다.
- 분석결과, 모형 3(Eqa. 3)의 회귀식이 정확도 91.7%로써전체 10개 모형 중 가장 정확한 결과를 나타내는 것으로분석되었다. 이러한 모형 3을 살펴보면, 위험성(X13), 헤메로비등급(X7), 희귀성(X12)으로 구성되어 있다.
- 설명력이 68.7%로 가장 큰 모형 10(Eqa. 10)은 위험성 (X13), 공간형성기간(X9), 이용강도(X6), 입지상태(X2) 등 식물 및 동물과 관련된 재생복원능력 등의 모든 평가 기준을 포함하고 있어 포괄적이고 종합적 평가에 적용될 수 있을 것이다.
- 평가모형별 분석결과를 살펴보면, 모형 1(Eqa. 1)에서 가장 큰 영향력을 미치는 변수는 위험성(X13)으로 나타났으며, 비오톱평가 결과의 38.7%를 설명해 주고 있다. 그러므로 도시 비오톱에서 위험성 평가는 비오톱 평가에 핵심적인기능을 할 수 있을 것으로 기대된다.
후속연구
- 7%를 설명해 주고 있다. 그러므로 도시 비오톱에서 위험성 평가는 비오톱 평가에 핵심적인기능을 할 수 있을 것으로 기대된다. 이러한 위험성은 멸종위기종과 관련이 된다.
- 높은 식생군락 등으로 대표될 수 있다. 따라서 이러한희귀성이 높은 군락은 도시숲으로서의 가치가 높고 생물서식공간으로 기능이 양호하기 때문에 도시숲에 대한 경관생태학적 평가에 있어 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 한편 희귀성 평가지표 하나만을 이용한 모형 1의 정확도도 84.
- 이러한 지표는 종합적 요인을 고려하여 문제점을 해결하고 이들을 통해 평가모형을 제시할 수 있으며, 상호관련성을 가지고 있다(You and Jung, 2002). 따라서 지표는 도시 숲과 같이 다양한 요인과 속성을 가진 생태계를 평가하는데 중요한 역할을 하나 그 수가 많거나 평가체계가 복잡할 경우 시간과 비용이 소모되기 때문에 향후 도시숲 평가지표에 대한 적절한 수 및 체계를 조정할 필요성이 있을 것이며, 또한 대상지의 특성을 정확하게 진단할 수 있도록 탄력적인 사용도 고려되어야 할 것이다.
- 따라서 이러한희귀성이 높은 군락은 도시숲으로서의 가치가 높고 생물서식공간으로 기능이 양호하기 때문에 도시숲에 대한 경관생태학적 평가에 있어 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 한편 희귀성 평가지표 하나만을 이용한 모형 1의 정확도도 84.2%에 해당돼 개략적 평가결과를 도출하기 위한 평가지표로의 활용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 지속적인 모니터링을 통해 평가모형에 대한 정확도 증진기법에 대한연구도 함께 수행되어야 할 것이다.
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