[논문]북한 산림경관복원 적용을 위한 한반도 생태지역 특성

유재심; 김경민

doi:10.13087/kosert.2015.18.6.61

북한 산림경관복원 적용을 위한 한반도 생태지역 특성
Ecoregional Characteristics of Korea for Application on Forest Landscape Restoration in North Korea 원문보기

環境復元綠化 = Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology, v.18 no.6, 2015년, pp.61 - 71

유재심 (국립산림과학원 국제산림연구과) , 김경민 (국립산림과학원 국제산림연구과)

Abstract ▼ AI-Helper

The objectives of this study are to construct an ecoregion map and to extract ecological factors from each ecoregion to adapt FLR (Forest Landscape Restoration) of North Korea. An ecological map was constructed by PCA(Principal Component Analysis) and MGC(Multivatiate Geographical Clustering). An ANOVA test verified the differences among ecoregions, and post-hoc pair wise comparisons were performed to determine similarities between them. Factor analysis was conducted to extract ecoregional characteristics. Ecoregions were distributed into clusters reflecting differences of south and north and of east and west of their ecological factors. About 12% of land area in North Korea shared similar ecological factors with South Korea, but the remaining 88% was found to be ecologically different. The ANOVA test showed a p-value of 0.000, indicating significant differences between the regions. Post-hoc pair wise comparisons indicated statistically significant similarities in annual mean temperature between ecoregion D and G, precipitation seasonality between ecoregion H and O, and precipitation of the warmest quarter between ecoregion K and O. Because ecoregion A and N showed same in their soil water contents, they were assumed that the dense of forest cover in the Southern ecoregion A is similar to that in the Northern ecoregion N of Korean peninsular. Based on the results of this study, it is necessary to accommodate quantitative and spatial based planning, when South Korea aids forest restoration projects in North Korea. In addition, it is recommended for both South and North Korea to share on Forest Landscape Restoration methodologies with each other.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 북한에 FLR 방법론을 적용하기 위해 한반도 생태지역을 분류하고 각 생태지역 군집의 특성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 「산림 및 환경 분야」 남·북 교류나 개발․협력에 대비하기 위한 기초 연구로서, 다변량 주성분 분석을 통해 남·북 생태계 차이를 논의한 선행 연구(Yu and Kim, 2015)를 바탕으로 군집을 분류하고 각 지역의 특성을 파악하였다.

제안 방법

「산림 및 환경 분야」 남·북 교류나 개발․협력에 대비하기 위한 기초 연구로서, 다변량 주성분 분석을 통해 남·북 생태계 차이를 논의한 선행 연구(Yu and Kim, 2015)를 바탕으로 군집을 분류하고 각 지역의 특성을 파악하였다.
k=15를 입력한 것은, 국립산림과학원에서 제작한 남한의 5개 생태권역(Shin and Kim, 1996), 북한이 사용하고 있는 9개의 생태지역, 그리고 남․북이 공유하는 생태지역의 가능성을 고려 하여 경험적 k=15를 입력하였다. 각 생태지역은 남쪽부터 북쪽 방향으로 알파벳 기호를 붙인후, 행정구역도, 유역도, 지형도를 중첩하여 지리적 분포를 기술하였다.
2). 남한과 북한에 나타나는 군집의 주요 특성이 서로 비교 되도록 남한에 나타나는 생태지역(Table 3; Table 4)과 북한에 나타나는 생태지역(Table 5; Table 6)을 분리하여 기술하였다.
그러나 북한을 대상으로 연구는 목적에 부합하는 GIS 자료 획득에 한계가 있다. 따라서 구축과 구득 가능성을 고려하여, 지형, 온도, 강수량, 일 사량(Solar Radiation), 식생의 생산성(Fraction of Photothythesis Active Radiation), 그리고 토양수분함유량(Soil Water Contents) 변수를 선정 하였다. 이와 관련하여 한반도 생태계의 주성분과 남․북 차이에 관한 선행연구는 총 17개의 변수를 사용하였다(Yu and Kim, 2015).
연평균 온도(bio1), 온도의 계절변동성(bio2), 여름철 평균온도(bio3), 겨울철 평균온도(bio4), 연평균 강 수량(bio5), 강수량의 계절 변동성(bio6), 겨울철 3개월의 강수량(bio7), 여름철 3개월의 강수량 (bio8), 토양수분함유량 평균(swc_mean), 토양 수분함유량 변동성(swc_cov), 여름철 일사량 (ss_mean). 여름철 일사량 변동성(ss_cov), 겨울철 일사량(sw_mean), 겨울철 일사량 변동성 (sw_cov), 식생의 생산성 평균(fPAR_mean), 식생의 생산성 변동성(fPAR_cov), 그리고 상대 고도 변수(alt)로 SRTM을 사용하였다(Table 1).
, 2012). 유사성과 차별성을 확보한 생태지역의 특징은 생태지역에 진입한 요인 평균과 한반도 요인 평균 차이를 비교하여 설명하였다.

데이터처리

Levene 통계량이 변량 간에 차이가 있으므로 (p-value <0.001), 등분산을 가정하지 않는 Dunnett T3 사후 검정의 각 변량 간 쌍별 비교를 하여 통계적 유사성을 추론하였다(Table 3).
001)는 것을 확인하는 경험적 방법이다(Auh and Choi, 2003). k = 15의 생태지역 각 군집의 평균이 적어도 하나는 통계적으로 차이가 있는지 one-way ANOVA, homogeneity of variance test 하였다 (Field, 2009).
그러나 각각의 군집이 통계적으로 동일하지 않으면 (p = 0.000), 차별성을 확보한 생태요인은 등분산을 가정하지 않는 Dunnett T3 방법으로 사후 다중 비교하여, 집단 간에 유사성을 비교하였다 (p-value > 0.05)(Table 2).
요인분석(Factor analysis)을 통해 각 생태지역에 진입한 주요인의 평균값(E_mean)과 한반도 평균값(K_mean)의 차이를 계산하였다(Eq. 2). 남한과 북한에 나타나는 군집의 주요 특성이 서로 비교 되도록 남한에 나타나는 생태지역(Table 3; Table 4)과 북한에 나타나는 생태지역(Table 5; Table 6)을 분리하여 기술하였다.

이론/모형

서부 지방과 동부 해안 지방은 강수량, 온도, 생산성, 토양수분 등 한반도 생태계 모델에 진입한 변수들의 계절 변동성이 녹색으로 작동하였다(Figure 1). 한반도 생태계 모형을 경험적 군집 방법인 k평균 반복 알고리즘을 사용하여 군집을 분류하였다. k 평균 군집은 지리정보시스템에서 이차원 지리공간과 다차원 데이터 공간 사이에 가역적 변환이 이루어지기 때문에 지리적 군집방법(MGC)로 불린다(Hargrove and Hoffman, 2005; Williams et al.

성능/효과

1) 미국의 CFLRP는 경관의 위계를 4단계로 분류하고(Level Ⅰ∼ Level Ⅳ), 생태·경제·사회적 지속가능성 목표의 복원을 지향한다.
¹⁾ 미국의 CFLRP는 경관의 위계를 4단계로 분류하고(Level Ⅰ∼ Level Ⅳ), 생태·경제·사회적 지속가능성 목표의 복원을 지향한다.²⁾ 캐나다는 국가와 10개 주에서 각각 Ecozone, Ecoregion, Ecodistrict의 공간 위계를 똑같이 적용하여 생태지역을 분류한다.³⁾ GIS (Geographical Information System) 자료의 구축이 충분하지 않은 국가의 FLR은 국제기구에서 제작한 범용 생태지역도를 활용한다.
²⁾ 캐나다는 국가와 10개 주에서 각각 Ecozone, Ecoregion, Ecodistrict의 공간 위계를 똑같이 적용하여 생태지역을 분류한다.³⁾ GIS (Geographical Information System) 자료의 구축이 충분하지 않은 국가의 FLR은 국제기구에서 제작한 범용 생태지역도를 활용한다. 남아메리카는 6개의 생태지역에서 FLR을 통해 복원사업을 진행하였으며(Newton et al.
6) 북한의 토양은 현재 생물량(Biomass)이 거의 파괴되어 유기질이 남아있지 않은 상태로, 2012년 산림경관복원에 관한 평양 국제 세미나 에 참석했던 토양 전문가는 북한 산림 황폐지 복원 논쟁의 초점을 토양문제에 집중해야 한다고 제안하였다.⁷⁾
생태지역 군집 k = 15에서, 각 생태지역 군집별 변수 값에 대한 일원변량분산분석(one-way ANOVA)의 F 통계량과 유사성 검정(test of homogeneity variance)의 Levene 통계량은 모든 생태지역의 각 군집 간 평균에 차이가 있었다 (p-value = 0.000). k = 15의 모든 군집에 대하여 적어도 하나의 생태지역 평균은 다른 생태지역 평균과 달랐다(p-value =0.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	산림경관복원이란?	FLR은 경관생태학과 생태복원의 개념을 융합하여 산지에 단순히 ‘나무심기’ 하는 것을 뛰어 넘어 사회․경제적 가치를 창출하기 위해 제안된 방법론이다(Dudley et al., 2005).
	자연환경 계획이나 관리를 위한 공간단위로 생태지역을 구분하여 사용하는 사례가 늘고 있는 이유는?	세계적으로 자연환경 계획이나 관리를 위한 공간단위로 생태지역을 구분하여 사용하는 사례가 늘고 있다. 그것은 생태지역의 정의가 지역의 환경자산(Environmental asset)을 대변하고 경관구조(Landscape structure)를 내포하기 때문이다. 경관구조는 지상의 공간 패턴과 생태적 기능의 관계를 파악할 수 있는 자연 공간 위계로(Forman and Fodron, 1986), 산림경관복원 (Forest Landscape Restoration; 이하 FLR)에서는 생태경관을 기반으로 복원계획을 한다.
	생태권역 연구에 대한 북한의 사례는?	정량적 연구는 환경공간변수를 이용한 생태지역 분류(Kim, 2004)와 남한의 생태권역 연구(Shin and Kim)가 있지만 공간 요소를 복원계획에 반영한 사례는 찾아보기 힘들다. 반면, 북한은 2012년 3월 산림 및 경관복원에 관한 평양 국제 세미나 에서 북한 전역을 9개의 생태지역, 49개의 생태지구, 441개의 생태구역으로 세분하고, 산림의 황폐화를 3단계로 평가하여 복원계획에 반영한다고 발표하였다.5)

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