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문제 정의
- 본 연구의 경우 상수리나무에 대하여 기후 군집 분석 및 연륜생장 자료의 분석을 통해 얻어진 결과를 군집별로 정리하여 연륜연대기를 작성하였다. 또한 반응함수(response function) 분석을 통하여 상수리나무의 군집별 연륜생장과 기후인자와의 관계를 구명하고자 하였다. 반응함수는 기후와 연륜생장의 관계를 표현하는 생물학적 모델로 1970년대 초 Fritts(1976)가 개발하였다.
- 본 연구는 연륜연대학적 방법을 적용하여 상수리나무의 연륜생장과 기후인자와의 관계분석을 실시하기 위해 수행하였다. 이를 위해 2006년부터 2010년까지 실시된 제5차 국가산림자원조사의 임목조사 자료에 포함된 연륜생장 자료를 활용하였다.
- 본 연구는 우리나라의 주요 활엽수종인 상수리나무를 대상으로 기후인자가 연륜생장에 미치는 영향을 구명하기 위해 수행되었다. 이를 위해 제5차 국가산림자원조사를 통해 수집한 상수리나무의 연륜생장 자료를 사용하여 분포지역의 기후특성을 반영한 군집분석을 실시한 후, 군집별로 상수리나무의 연륜생장에 영향을 미치는 기후인자를 도출하였다.
- 이를 위해 본 연구에서는 연륜생장 자료가 30개 이상 수집된 시군의 월평균기온과 월강수량의 유사성에 근거한 군집분석을 실시한 후 기후권역으로 분류하였다. 이는 본 연구의 대상 수종인 상수리나무의 기후 권역별 연륜생장 특성을 파악하고, 권역별 연륜생장과 기후인자와의 관계 분석에 필요한 기준을 마련하기 위함이다.
제안 방법
- , 2001; Seo and Park, 2010). 또한 ARSTAN 프로그램(Cook, 1985)의 자기회귀모형(autoregressive model)을 사용하여 생물학적 지속성을 제거하였으며, 자기상관을 제거한 잔차연대기(residual chronology)를 작성(Cook and Holmes, 1986; Speer, 2010)함으로써 상수리나무의 군집별 지표연대기를 도출하였다.
- 이를 위해 제5차 국가산림자원조사를 통해 수집한 상수리나무의 연륜생장 자료를 사용하여 분포지역의 기후특성을 반영한 군집분석을 실시한 후, 군집별로 상수리나무의 연륜생장에 영향을 미치는 기후인자를 도출하였다. 또한 본 연구에서는 반응함수 분석을 통해 상수리나무의 군집별 연륜생장과 기후인자와의 관계를 구명하였다.
- 상수리나무가 분포하는 지역에 대한 기후조건의 유사성에 근거하여 연륜생장 자료의 군집분석을 실시한 결과 4개의 군집으로 분석되었다. 또한 크로스데이팅과 표준화를 실시하여 상수리나무의 군집별 지표연대기를 작성한 후 기초통계량을 산출하여 지표연대기의 적합성을 검정하였으며, 군집별 연륜생장과 기후인자와의 관계 구명을 위해 반응함수 분석을 실시하였다. 본 연구에서 얻은 상수리나무의 연륜생장과 기후인자 간의 통계적인 분석결과를 기반으로 기후변화에 따른 중장기 생장변화의 예측에 필요한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
- 본 연구의 경우 상수리나무에 대하여 기후 군집 분석 및 연륜생장 자료의 분석을 통해 얻어진 결과를 군집별로 정리하여 연륜연대기를 작성하였다.
- 분석에 사용된 기후자료는 그 기간이 길기 않기 때문에 부스트랩 시뮬레이션 기법으로 1,000회 반복하여 결과를 산출하였다(Guiot, 1991). 반응함수 분석에 사용된 독립변수는 전년도 8월부터 당년도 9월까지의 월별 기후요소인 평균기온과 강수량의 총 28개 변수이다.
- 기후 군집분석은 각 군집 내의 동질성과 군집 간의 이질성을 파악함으로써 연륜생장의 특성을 유사한 기후군집 범위에서 분석하기 위한 것이다. 연륜생장 목편이 채취된 시군이 가지고 있는 기후특성을 유클리디안 거리(euclidean distance)로 환산하여 군집분석을 실시하였다(Kim, 2011). 이를 위해 본 연구에서는 연륜생장 자료가 30개 이상 수집된 시군의 월평균기온과 월강수량의 유사성에 근거한 군집분석을 실시한 후 기후권역으로 분류하였다.
- 이를 위해 2006년부터 2010년까지 실시된 제5차 국가산림자원조사의 임목조사 자료에 포함된 연륜생장 자료를 활용하였다. 연륜생장과 기후인자와의 관계를 구명하기 위해 월평균 기온과 월강수량 자료를 연도별로 정리한 후 연륜생장 자료를 수집된 시군별로 분류하여 정리하였다. 상수리나무가 분포하는 지역에 대한 기후조건의 유사성에 근거하여 연륜생장 자료의 군집분석을 실시한 결과 4개의 군집으로 분석되었다.
- 본 연구에서 연륜생장과 기후인자와의 관계 분석에 사용된 기후자료는 전년도 8월부터 금년도 9월까지의 월평균 기온과 월강수량의 기후변수 28개이다(Table 1). 이 28개의 기후변수는 기상청에서 제공하는 래스터 형태의 기상자료를 이용하여 월단위로 구분한 후 연도별 자료로 정리하였다. 기후자료는 상수리나무의 연륜생장 자료가 30개 이상 측정된 시군구를 대상으로 1950년부터 2010년까지 총 61년 동안의 자료를 정리하였다.
- 연륜생장과 기후인자와의 관계를 구명하기 위해서는 측정된 연륜생장 자료의 표준화가 우선되어야 한다. 이를 위한 사전작업으로 본 연구에서는 측정된 각 연륜이 생성된 정확한 연도를 부여하기 위한 크로스데이팅을 실시하였다(Fritts and Swetnam, 1989). 크로스데이팅은 그래프법(Park and Gong, 2001)을 이용하였으며, 크로스데이팅에 의한 연륜자료의 품질은 미국애리조나 대학에서 제공하는 COFECHA 프로그램(Holmes, 1983)을 이용하여 통계적으로 확인하였다.
- 연륜생장 목편이 채취된 시군이 가지고 있는 기후특성을 유클리디안 거리(euclidean distance)로 환산하여 군집분석을 실시하였다(Kim, 2011). 이를 위해 본 연구에서는 연륜생장 자료가 30개 이상 수집된 시군의 월평균기온과 월강수량의 유사성에 근거한 군집분석을 실시한 후 기후권역으로 분류하였다. 이는 본 연구의 대상 수종인 상수리나무의 기후 권역별 연륜생장 특성을 파악하고, 권역별 연륜생장과 기후인자와의 관계 분석에 필요한 기준을 마련하기 위함이다.
- 본 연구는 우리나라의 주요 활엽수종인 상수리나무를 대상으로 기후인자가 연륜생장에 미치는 영향을 구명하기 위해 수행되었다. 이를 위해 제5차 국가산림자원조사를 통해 수집한 상수리나무의 연륜생장 자료를 사용하여 분포지역의 기후특성을 반영한 군집분석을 실시한 후, 군집별로 상수리나무의 연륜생장에 영향을 미치는 기후인자를 도출하였다. 또한 본 연구에서는 반응함수 분석을 통해 상수리나무의 군집별 연륜생장과 기후인자와의 관계를 구명하였다.
- 연륜생장 자료는 제5차 국가산림자원조사에서 표본점별로 선정된 표준목에서 생장추를 이용하여 채취한 목편으로, 채취과정이나 코어마운트 작업과정에서 파손 또는 부패되고 수(Pith)가 없는 부적격 샘플을 제거한 데이터를 사용하였다. 이와 같이 수집된 목편 자료는 고해상도의 디지털카메라를 활용하여 이미지촬영을 실시하였으며, 정밀연륜측정기(DTRS-2000)로 측정한 후 연륜정보 DB를 구축하여 분석에 사용하였다.
대상 데이터
- 3과 같다. 군집 1은 동남 해안권역으로 1958년부터 2009년까지 총 52년 동안의 연도별 연륜지수가 추정되었다. 군집 2와 3은 각각 지리적으로 전라남부 권역과 중부내륙 권역에 속하는데, 이 두 개의 권역은 모두 1951년부터 2009년까지 59년 동안의 연도별 연륜지수가 추정되어 정리되어 있다.
- 군집 1은 부산광역시 기장의 1개 지역으로 구분되었고 군집 2는 광주광역시와 전라남도 보성의 2개 시군이 포함되었으며, 군집 3은 가장 많은 11개 시군으로 분류되었다. 군집 3에 포한된 시군은 대전광역시, 경기도 광주, 양평, 안성, 강원도 원주, 충청북도 음성, 충주, 청원, 그리고 충청남도 예산, 아산, 천안으로 다른 군집에 비해 지리적인 분포가 넓은 편이다.
- 이 28개의 기후변수는 기상청에서 제공하는 래스터 형태의 기상자료를 이용하여 월단위로 구분한 후 연도별 자료로 정리하였다. 기후자료는 상수리나무의 연륜생장 자료가 30개 이상 측정된 시군구를 대상으로 1950년부터 2010년까지 총 61년 동안의 자료를 정리하였다.
- 군집 3에 포한된 시군은 대전광역시, 경기도 광주, 양평, 안성, 강원도 원주, 충청북도 음성, 충주, 청원, 그리고 충청남도 예산, 아산, 천안으로 다른 군집에 비해 지리적인 분포가 넓은 편이다. 마지막으로 군집 4에는 경상북도 경주, 김천, 성주, 상주, 그리고 예천의 5개 시군이 포함되었다.
- 분석에 사용된 기후자료는 그 기간이 길기 않기 때문에 부스트랩 시뮬레이션 기법으로 1,000회 반복하여 결과를 산출하였다(Guiot, 1991). 반응함수 분석에 사용된 독립변수는 전년도 8월부터 당년도 9월까지의 월별 기후요소인 평균기온과 강수량의 총 28개 변수이다. 한편 종속변수는 표준연대기의 잔차를 자기회귀모델로 계산한 잔차연대기를 사용하였다(Cook and Holmes, 1986).
- 본 연구에서 연륜생장과 기후인자와의 관계 분석에 사용된 기후자료는 전년도 8월부터 금년도 9월까지의 월평균 기온과 월강수량의 기후변수 28개이다(Table 1).
- 본 연구에서는 상수리나무를 대상으로 기후인자와 연륜생장과의 관계를 구명하기 위해 제5차 국가산림자원조사에서 5년 동안 전국 단위로 수집하여 측정한 연륜생장 자료(Korea Forest Service, 2012)와 기상청에서 래스터 형태로 제공하는 기상자료를 이용하였다.
- 연륜생장 자료는 제5차 국가산림자원조사에서 표본점별로 선정된 표준목에서 생장추를 이용하여 채취한 목편으로, 채취과정이나 코어마운트 작업과정에서 파손 또는 부패되고 수(Pith)가 없는 부적격 샘플을 제거한 데이터를 사용하였다. 이와 같이 수집된 목편 자료는 고해상도의 디지털카메라를 활용하여 이미지촬영을 실시하였으며, 정밀연륜측정기(DTRS-2000)로 측정한 후 연륜정보 DB를 구축하여 분석에 사용하였다.
- 본 연구는 연륜연대학적 방법을 적용하여 상수리나무의 연륜생장과 기후인자와의 관계분석을 실시하기 위해 수행하였다. 이를 위해 2006년부터 2010년까지 실시된 제5차 국가산림자원조사의 임목조사 자료에 포함된 연륜생장 자료를 활용하였다. 연륜생장과 기후인자와의 관계를 구명하기 위해 월평균 기온과 월강수량 자료를 연도별로 정리한 후 연륜생장 자료를 수집된 시군별로 분류하여 정리하였다.
데이터처리
- 이와 같이 작성된 군집별 지표연대기는 기초통계 분석을 통해 적합성을 평가하였다. 군집별 지표연대기의 정규성 검정과 내포하고 있는 기후신호의 정도 및 유효성 등을 파악하기 위해 일반적인 통계자료인 평균(mean), 분산(variance), 첨도(kurtosis), 왜도(skewness)와 그 외에 평균민감도(mean sensitivity), 자기상관계수(autocorrelation coefficient), 상호상관계수(crosscorrelation coefficient), 신호 대 잡음비(SNR; signal to noise ratio), 신호강도(EPS; expressed population signal) 등을 산출하였고, 이를 통해 상수리나무의 군집별 지표연대기의 적합성을 평가하였다.
- 한편 종속변수는 표준연대기의 잔차를 자기회귀모델로 계산한 잔차연대기를 사용하였다(Cook and Holmes, 1986). 반응함수를 이용한 기후인자와 연륜생장과의 관계 분석은 미국 애리조나 대학의 DPL프로그램 중 RESPO를 사용하였다.
이론/모형
- 다음 단계에서는 연륜생장에 나타난 수령, 경쟁, 그리고 교란과 같은 비기후인자의 영향을 제거함으로써 연륜폭에 나타난 기후환경의 영향만을 반영하도록 연륜생장 자료를 표준화하였다(Fritts, 1976). 연륜생장 자료의 표준화는 수관의 울폐 정도와 임목 간의 경쟁을 고려하여 음지수곡선과 Spline 곡선을 단계적으로 사용하는 이중표준화 기법을 적용하였다(Choi et al., 1992; Koo et al., 2001; Seo and Park, 2010). 또한 ARSTAN 프로그램(Cook, 1985)의 자기회귀모형(autoregressive model)을 사용하여 생물학적 지속성을 제거하였으며, 자기상관을 제거한 잔차연대기(residual chronology)를 작성(Cook and Holmes, 1986; Speer, 2010)함으로써 상수리나무의 군집별 지표연대기를 도출하였다.
- 이를 위한 사전작업으로 본 연구에서는 측정된 각 연륜이 생성된 정확한 연도를 부여하기 위한 크로스데이팅을 실시하였다(Fritts and Swetnam, 1989). 크로스데이팅은 그래프법(Park and Gong, 2001)을 이용하였으며, 크로스데이팅에 의한 연륜자료의 품질은 미국애리조나 대학에서 제공하는 COFECHA 프로그램(Holmes, 1983)을 이용하여 통계적으로 확인하였다.
- 반응함수 분석에 사용된 독립변수는 전년도 8월부터 당년도 9월까지의 월별 기후요소인 평균기온과 강수량의 총 28개 변수이다. 한편 종속변수는 표준연대기의 잔차를 자기회귀모델로 계산한 잔차연대기를 사용하였다(Cook and Holmes, 1986). 반응함수를 이용한 기후인자와 연륜생장과의 관계 분석은 미국 애리조나 대학의 DPL프로그램 중 RESPO를 사용하였다.
성능/효과
- 연륜생장량이 가장 큰 지역은 군집 2의 전라남부 권역이고 군집 1의 동남 해안권역의 생장이 가장 저조한 것으로 분석되었다. 각 군집의 연평균 생장량의 분산은 1.228~1.370으로 군집별로 차이가 거의 없는 것으로 확인되었다. 한편 상수리나무의 군집별 지표연대기에 대한 정규성을 평가하는 지표인 왜도는 0.
- 한편 군집 1, 군집 2, 그리고 군집 4의 경우에는 6월과 7월의 평균 강수량 간에 큰 차이가 없는 것으로 분석되었다. 결과적으로 상수리나무의 4개 군집의 기후특성은 각 군집의 지리적 그리고 지형적 조건을 잘 반영하고 있는 것으로 평가되었다.
- (2007)은 당년도 6월과 7월의 강수량이 많을수록 연륜생장에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 보고하였지만, 군집 3의 경우 월별로 다른 결과를 보였다. 마지막으로 군집 4는 전년도 11월의 평균기온과 강수량이 연륜생장에 영향을 미치는 인자로 설정되었는데 모두 부의 상관이 있는 것으로 분석되었다. 즉, 전년도 11월의 평균기온이 높거나 또는 강수량이 많을 경우 이 군집에 포함된 시군의 상수리나무 연륜생장은 감소하는 것으로 나타났다.
- 2 이상이면 연륜연대학 연구에 활용이 가능한 것으로 알려져 있다(Fritts, 1976; Speer, 2010). 본 연구를 통해 산출한 상수리나무의 군집별 평균민감도는 모두 0.20 이상으로 상수리나무의 군집별 지표 연대기는 연륜연대기 작성에 문제가 없는 것으로 판단된다. 상수리나무 4개 군집의 자기상관을 분석한 결과 -0.
- 본 연구의 대상 수종인 상수리나무 군집 1은 많은 기후인자가 연륜생장과 통계적으로 유의한 상관관계를 유지하는 것으로 평가되었다. 월 평균기온의 경우 전년도 8월과 11월 그리고 당년도 5월의 평균기온이 높을수록 연륜생장량은 증가하지만, 반대로 당년도 2월~4월까지의 강수량은 연륜생장과 반비례의 관계를 유지하는 것으로 분석되었다.
- 상수리나무 4개 기후 군집별로 연륜생장에 영향을 미치는 기후인자는 다르게 나타났다(Fig. 4). 연륜생장에 미치는 기후인자의 영향은 지역과 수종에 따라 다른 경향을 보이는데, 활엽수는 침엽수에 비해 기후에 덜 예민하게 반응하는 것으로 알려져 있다(Huang et al.
- 연륜생장과 기후인자와의 관계를 구명하기 위해 월평균 기온과 월강수량 자료를 연도별로 정리한 후 연륜생장 자료를 수집된 시군별로 분류하여 정리하였다. 상수리나무가 분포하는 지역에 대한 기후조건의 유사성에 근거하여 연륜생장 자료의 군집분석을 실시한 결과 4개의 군집으로 분석되었다. 또한 크로스데이팅과 표준화를 실시하여 상수리나무의 군집별 지표연대기를 작성한 후 기초통계량을 산출하여 지표연대기의 적합성을 검정하였으며, 군집별 연륜생장과 기후인자와의 관계 구명을 위해 반응함수 분석을 실시하였다.
- 상수리나무의 4개 군집에 대한 평균민감도를 추정한 결과 군집별로 0.214~0.311의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 이는 침엽수종을 대상으로 실시한 이전의 연구 결과(Haston et al.
- 표준화에 의해 연륜생장 목편에 나타난 비기후인자의 영향을 제거한 후 작성한 상수리나무의 4개 군집별 지표연대기에 대한 기초통계량은 Table 2에 요약되어 있다. 연륜생장량이 가장 큰 지역은 군집 2의 전라남부 권역이고 군집 1의 동남 해안권역의 생장이 가장 저조한 것으로 분석되었다. 각 군집의 연평균 생장량의 분산은 1.
- 본 연구의 대상 수종인 상수리나무 군집 1은 많은 기후인자가 연륜생장과 통계적으로 유의한 상관관계를 유지하는 것으로 평가되었다. 월 평균기온의 경우 전년도 8월과 11월 그리고 당년도 5월의 평균기온이 높을수록 연륜생장량은 증가하지만, 반대로 당년도 2월~4월까지의 강수량은 연륜생장과 반비례의 관계를 유지하는 것으로 분석되었다. 당년도 봄철의 높은 온도는 생장기간을 연장하여 연륜생장에 긍정적인 효과가 있는 것으로 보고되었는데(Huang et al.
- 마지막으로 군집 4는 전년도 11월의 평균기온과 강수량이 연륜생장에 영향을 미치는 인자로 설정되었는데 모두 부의 상관이 있는 것으로 분석되었다. 즉, 전년도 11월의 평균기온이 높거나 또는 강수량이 많을 경우 이 군집에 포함된 시군의 상수리나무 연륜생장은 감소하는 것으로 나타났다. 군집 4의 경우 월 평균기온은 전체적으로 정의 상관을 보이는 달이 더 많았으나, 강수량의 경우에는 월별로 상관관계가 명확하지 않은 것으로 분석되었다.
- 이 분포는 기후자료가 정리된 1950년부터 2010년까지 61년 동안의 자료를 평균하여 얻은 결과이다. 평균기온의 월별 분포를 보면 남해안을 중심으로 우리나라의 남부지방에 위치한 군집 1과 군집 2는 월평균기온의 최고치가 8월에 나타나지만, 우리나라 중부지역에 분포하는 군집 3과 군집 4는 평균기온이 7월에 가장 높은 것으로 나타나 군집 간에 다소 차이를 보이고 있다. 하지만 전체적으로는 일정한 패턴을 유지하며 월별 변이를 보이는 온도의 특징이 모든 군집에서 나타나고 있음을 확인할 수 있다.
- , 1998). 하지만 신호강도는 군집별로 0.521~0.586으로 상대적으로 낮은 신호강도를 보이면서 군집 간에는 차이가 거의 없는 것으로 평가되었다. 이는 연륜생장 분석에 사용된 목편의 개수가 적은 것이 영향을 미친 결과로 판단된다.
- 한편 상수리나무의 군집별 임목간 상관계수는 0.112~0.401로 추정되었으며 연륜생장이 작은 군집 1의 동남 해안권역의 임목간 상관계수가 가장 높지만 나머지 권역은 모두 0.1 정도로 낮은 상관을 유지하는 것으로 분석되었다. 군집별 신호 대 잡음비의 경우에도 대체적으로 낮은 값을 보이고 있지만 군집 1은 다른 군집에 비해 상대적으로 높은 값을 보이고 있다.
후속연구
- 또한 크로스데이팅과 표준화를 실시하여 상수리나무의 군집별 지표연대기를 작성한 후 기초통계량을 산출하여 지표연대기의 적합성을 검정하였으며, 군집별 연륜생장과 기후인자와의 관계 구명을 위해 반응함수 분석을 실시하였다. 본 연구에서 얻은 상수리나무의 연륜생장과 기후인자 간의 통계적인 분석결과를 기반으로 기후변화에 따른 중장기 생장변화의 예측에 필요한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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