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문제 정의
- 따라서 본 연구는 금번 우박으로 인하여 어느 정도의 규모로 산림에 피해를 입혔는지, 피해를 받은 수종과 지형적 조건은 어떠하였는지 그리고 어떠한 메커니즘으로 인해 수목들이 고사하였는지를 알아보고자 수행하였다. 이를 위해 현장 조사와 더불어 드론과 헬기를 이용한 사진 영상자료 및 기상자료를 분석하였다.
제안 방법
- 이 연구에서는 광주와 봉화기상대를 기준으로 1981년부터 2017년 6월까지 30년 이상의 월 강수량 자료를 수집하여 3개월 표준강수지수(SPI-3)를 McKee et al.(1993; 1995)가 제안한 방법에 따라 산출하여 우박 피해가 발생한 지역에 대한 가뭄심도 변화를 분석하였다.
- 화소 분석을 통해 피해목을 추출하고 이를 바탕으로 피해지 경계 및 피해 유사도별 폴리곤을 구획(최소 공간단위 1ha 이상)하였다. 그리고 폴리곤별로 Red/Green 비율의 평균값, 육안판정, 현장조사자료 임분피해등급 분석결과 대조를 통해 최종적인 폴리곤별 피해등급을 부여하였다. 경북지역의 경우 일반 스틸사진만을 확보할 수 있었던 한계에 따라 정량적 분석은 수행하지 못하였으며, 스틸사진과 기존 지도와의 대조를 통해 피해지 폴리곤을 구획하였고, 피해등급 육안판정 정보와 현장 조사자료의 임분피해 등급 결과를 대조하여 피해등급을 부여하였다.
- 따라서 본 연구에서는 항공영상의 상태에 따라 육안으로 판단할 수 있는 피해목과 건전목을 기준으로 하여 Red/Green의 비율을 1±0.05 범위 안에서 개별 촬영 영상별로 경험적으로 조정하여 적용하였다.
- 피해지역의 지형특성 분석을 위해 국토지리정보원의 수치표고모델(DEM, 5m 해상도)을 이용하여 고도, 경사, 사면 정보를 추출하였다. 또한 임분 특성 분석을 위해 1:5,000 축척의 수치 임상도를 이용하여 수종과 영급 정보를 추출하여 활용하였다.
- 전라남도 지역은 정사항공사진의 화소 분석을 통해 피해목을 추출하였다. 수목 피해가 커질수록 화소의 녹색값에 비해 적색값의 크기가 상대적으로 커지는 특성(Lee et al., 2014)을 이용하여 Red/Green의 비율로 피해목과 건전목을 구분하였다. 그러나 무인항공영상의 경우 대기보정을 실시하지 못하기 때문에 지표 분광반사 특성의 절대적인 정보를 추출할 수 없었고 분광밴드 간의 상대적인 값만을 취득할 수 있었다.
- 따라서 본 연구는 금번 우박으로 인하여 어느 정도의 규모로 산림에 피해를 입혔는지, 피해를 받은 수종과 지형적 조건은 어떠하였는지 그리고 어떠한 메커니즘으로 인해 수목들이 고사하였는지를 알아보고자 수행하였다. 이를 위해 현장 조사와 더불어 드론과 헬기를 이용한 사진 영상자료 및 기상자료를 분석하였다.
- 일별 기상변화와 평년 대비 월 기상자료의 분석은 전남지역은 광주기상관측소, 경북지역은 봉화기상관측소 자료를 활용하였고, 해당 측후소의 평년(30년, 1971∼2000년) 기상자료와 당년 기상자료를 이용하여 평년 대비 월별 기상상황의 변화를 비교하였다.
- 잎의 피해율이 50% 이상인 개체는 수세회복이 어려워 고사할 가능성이 높으므로(Dobbs and McMinn, 1973) 피해도 “심”으로 하고, 피해율이 25∼50%는 “중”, 25% 이하는 “경”으로 하였다. 조사표본점 임분의 피해 등급은 표본점 내 모든 개체목의 피해도를 산정하고, 임목 본수 비율이 가장 높은 피해도를 임분의 피해 등급으로 산정하였다.
- 조사표본점은 10m×20m(200㎡) 방형구로 설치하였는데, 표본점은 개략적 피해지 도면을 이용하여 가능한 다양한 임분과 피해정도별로 조사하도록 배치하였다.
- 조사표본점은 10m×20m(200㎡) 방형구로 설치하였는데, 표본점은 개략적 피해지 도면을 이용하여 가능한 다양한 임분과 피해정도별로 조사하도록 배치하였다. 표본점에서 임목조사는 흉고직경 6cm 이상 전 임목을 대상으로 수고, 흉고직경, 잎의 갈변 및 낙엽율, 정단부 고사 여부 등을 측정하였다. 개체목의 피해도는 잎의 갈변 및 낙엽율(이하, 피해율)을 기준으로 “심”, “중”, “경”으로 나누었다.
- )가 실시되었다. 합동조사에서는 피해 임분의 실태파악을 위한 현장조사, 피해규모를 파악하기 위한 항공촬영과 피해등급도면 제작이 수행되었으며, 이 자료들을 바탕으로 피해유형 분석, 피해지역의 지형 및 임분 특성, 기상 특성 등을 분석하였다.
- 05 범위 안에서 개별 촬영 영상별로 경험적으로 조정하여 적용하였다. 화소 분석을 통해 피해목을 추출하고 이를 바탕으로 피해지 경계 및 피해 유사도별 폴리곤을 구획(최소 공간단위 1ha 이상)하였다. 그리고 폴리곤별로 Red/Green 비율의 평균값, 육안판정, 현장조사자료 임분피해등급 분석결과 대조를 통해 최종적인 폴리곤별 피해등급을 부여하였다.
대상 데이터
- 현장에서의 피해실태 파악을 위한 표본점 단위의 조사는 전남 240개소, 경북 61개소에서 실시하였다. 조사표본점은 10m×20m(200㎡) 방형구로 설치하였는데, 표본점은 개략적 피해지 도면을 이용하여 가능한 다양한 임분과 피해정도별로 조사하도록 배치하였다.
이론/모형
- 일별 기상변화와 평년 대비 월 기상자료의 분석은 전남지역은 광주기상관측소, 경북지역은 봉화기상관측소 자료를 활용하였고, 해당 측후소의 평년(30년, 1971∼2000년) 기상자료와 당년 기상자료를 이용하여 평년 대비 월별 기상상황의 변화를 비교하였다. 아울러 해당 지역의 가뭄심도를 판단하기 위해 표준강수지수(SPI, Standard Precipitation Index)를 사용하였다. SPI는 월 강수량을 이용하여 가뭄의 정도를 기상학적으로 판단하는 대표적인 가뭄지수 중 하나로 통계적으로 일관성이 있으며 시기별 가뭄의 정도(1, 3, 6, 9, 12개월 등)를 나타낼 수 있는 장점이 있어 국내외 다양한 분야에서 많이 활용되고 있다(Guttman, 1998; Hayes et al.
- 피해지역의 지형특성 분석을 위해 국토지리정보원의 수치표고모델(DEM, 5m 해상도)을 이용하여 고도, 경사, 사면 정보를 추출하였다. 또한 임분 특성 분석을 위해 1:5,000 축척의 수치 임상도를 이용하여 수종과 영급 정보를 추출하여 활용하였다.
성능/효과
- 가뭄의 정도를 알아보기 위해 3개월 표준강수지수(SPI-3)를 분석한 결과 전남 광주는 5월에 “매우 건조”, 6월은 “매우 극심” 단계, 봉화는 5월에 “보통 건조”, 6월은 “매우 건조” 단계이었다(Table 1).
- 이는 실제 현장에서 고사한 소나무 신초에 달린 잎이 자라다 만 상태로 고사한 것을 확인하였던 것이 증명해 준다. 따라서 이번 우박현상 이후에 진행된 소나무 잎의 갈변과 고사는 우박으로 손상된 잎과 가지에서의 증발산량이 증가함과 더불어 우박피해 전후로 지속된 고온으로 인한 호흡량 증가, 그리고 가뭄으로 인한 수분부족으로 광합성 등 대사량이 감소되면서 에너지의 불균형이 발생하여 소나무가 고사에까지 이르렀을 것으로 판단된다(Fig. 8).
- 비율로 보아서는 백합나무 피해율이 가장 높았으나 조림지가 그리 많지는 않으며, 백합나무와 산딸나무의 피해도 등급 “심”에 해당하는 개체들 모두가 피해율 50∼75% 구간에 속하였다.
- 소나무의 피해등급별 사면 분포를 비교한 결과 전남에서는 “심”, “중” 지역이 “경” 지역보다 남사면과 서사면에 상대적으로 집중 분포되어 있었다.
- 우박으로 인한 산림피해지 면적을 추출한 결과, 전라남도(화천, 담양, 곡성)는 약 1,163ha, 경상북도(봉화)는 약 2,942ha로 총 4,105ha로 확인되었다. 전라남도가 전체 피해지 면적은 적지만 피해등급 “심”지역 면적 326.
- 전라남도에서 표본점 10m×20m(200㎡) 크기의 방형구를 이용한 현지조사 결과 소나무가 총 4,257본이 출현하였고 이중 잎이 갈변하였거나 손실된 비율이 50% 이상인 임목, 즉 개체목 피해도 등급이 “심”인 개체가 2,425본으로 57.0%를 차지하였다.
- 즉, 전라남도 피해지 중 소나무림의 비율이 62.3%였으나, 피해등급 “심”지역 가운데 소나무림의 비율은 73.9%였으며, 경상북도 역시 전체 피해지 대비소나무림의 비율이 87.3%였으나, 피해 “심” 지역 가운데 소나무림의 비율은 94.9%에 달했다.
- 소나무류의 경우 우박이 내린 다음 1주∼10일경부터 잎이 갈색으로 변하는 증상이 목격되었다고 한다(주민과 시군 담당자의 증언). 현지 조사에서 소나무는 천연림과 조경용으로 식재한 나무, 작은 나무와 큰 나무 모두 피해를 입었던 것으로 확인되었다. 반면, 편백 조림목은 줄기에 상처가 생기고 일부 개체들은 수관의 일부와 잎의 손실이 발생하였으나 생존에는 지장이 없는 것으로 판단되었고, 밤나무, 삼나무, 전나무도 가지나 일부 초두부 피해가 있으나 피해정도는 심하지 않았다(Fig.
- 활엽수 가운데 피해가 심했던 수종은 백합나무(Liliodendron tulipifera L.) 조림목들과 산딸나무였는데 백합나무는 조사된 개체 60본 가운데 66.7%인 40본이, 산딸나무는 30본 가운데 53.3%인 16본이 개체목 피해도 등급 “심”에 해당되었다.
후속연구
- 피해가 적은 상처는 천천히 오랜 기간에 걸쳐 치유될 것이나 심각한 피해를 받은 조직은 가능한 한 빨리 적절하게 전정하는 것이 필요할 것으로 보인다. 아울러 현재까지는 나무와 가지의 고사를 일으키는 병원균과 해충은 발견되지 않았으나 향후 지속적인 모니터링을 통하여 나무좀류 등과 같이 고사하거나 쇠약해진 나무에 침입하는 해충과 소나무재선충병의 매개충(종류, 밀도 등) 등에 대한 발생 동태를 파악할 필요가 있다. 특히 우박 발생 이후 산림 변화에 대한 장기적이고 전반적인 관측을 위해 피해목 회복과 고사추세, 소나무재선충병의 매개충을 비롯한 곤충상과 기타 병해 발생, 임분구조와 식생, 수목 생리생태, 기상 등 종합적인 모니터링을 실시할 필요가 있다.
- 아울러 현재까지는 나무와 가지의 고사를 일으키는 병원균과 해충은 발견되지 않았으나 향후 지속적인 모니터링을 통하여 나무좀류 등과 같이 고사하거나 쇠약해진 나무에 침입하는 해충과 소나무재선충병의 매개충(종류, 밀도 등) 등에 대한 발생 동태를 파악할 필요가 있다. 특히 우박 발생 이후 산림 변화에 대한 장기적이고 전반적인 관측을 위해 피해목 회복과 고사추세, 소나무재선충병의 매개충을 비롯한 곤충상과 기타 병해 발생, 임분구조와 식생, 수목 생리생태, 기상 등 종합적인 모니터링을 실시할 필요가 있다.
- 비율로 보아서는 백합나무 피해율이 가장 높았으나 조림지가 그리 많지는 않으며, 백합나무와 산딸나무의 피해도 등급 “심”에 해당하는 개체들 모두가 피해율 50∼75% 구간에 속하였다. 피해를 받은 백합나무 조림목들이 향후 회복될 것인지 고사할 것인지에 대해서는 모니터링이 필요할 것으로 보인다. 경상북도 봉화에서는 소나무가 1,025본이 조사되었고 이중 피해 등급 “심”인 개체는 477본으로 46.
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