본 연구는 가야산국립공원을 대상으로 지리정보시스템(Geometric Information System, GIS)을 이용 식생분포에 영향을 미치는 요인들을 분석하여, 식생분포 확률을 기초로 가야산국립공원의 잠재자연식생을 추정하였다. 가야산국립공원의 현존식생조사 결과 128개의 군락이 분포하는 것으로 나타났다. 가야산국립공원의 고도, 경사, 사면방위, 지형지수, 연평균 온도, 온량지수, 잠재증발산량의 7개 요인을 중심으로 군락별 분포를 분석하였으며, 이를 바탕으로 분포확률을 추정하였다. 잠재자연식생의 분포확률이 0.3이상인 군락은 소나무군락의 출현확률이 55.80%로 가장 높았으며, 신갈나무군락이 44.05%, 상수리나무군락이 0.09%, 굴참나무군락이 0.06%로 나타났다. 식생의 분포에 영향을 주는 요인을 본 연구에서 제시한 요인으로 한정할 경우 가야산국립공원의 잠재자연식생은 신갈나무군락(43.1%)과 소나무군락(56.9%)이 나타날 것으로 예측되었다.
본 연구는 가야산국립공원을 대상으로 지리정보시스템(Geometric Information System, GIS)을 이용 식생분포에 영향을 미치는 요인들을 분석하여, 식생분포 확률을 기초로 가야산국립공원의 잠재자연식생을 추정하였다. 가야산국립공원의 현존식생조사 결과 128개의 군락이 분포하는 것으로 나타났다. 가야산국립공원의 고도, 경사, 사면방위, 지형지수, 연평균 온도, 온량지수, 잠재증발산량의 7개 요인을 중심으로 군락별 분포를 분석하였으며, 이를 바탕으로 분포확률을 추정하였다. 잠재자연식생의 분포확률이 0.3이상인 군락은 소나무군락의 출현확률이 55.80%로 가장 높았으며, 신갈나무군락이 44.05%, 상수리나무군락이 0.09%, 굴참나무군락이 0.06%로 나타났다. 식생의 분포에 영향을 주는 요인을 본 연구에서 제시한 요인으로 한정할 경우 가야산국립공원의 잠재자연식생은 신갈나무군락(43.1%)과 소나무군락(56.9%)이 나타날 것으로 예측되었다.
This study estimated potential natural vegetation in Gayasan National Park through the occurrence probability distribution by using geographic information system (GIS). in Gayasan National Park. Correlation and factor analysis were analyzed to estimate probability distribution. The presence of the G...
This study estimated potential natural vegetation in Gayasan National Park through the occurrence probability distribution by using geographic information system (GIS). in Gayasan National Park. Correlation and factor analysis were analyzed to estimate probability distribution. The presence of the Gaya National Park Vegetation survey results showed that 128 communities were distributed. The analyzed relationship between actual vegetation and distribution factors such as elevation, aspect, slope, topographic index, annual mean temperature, warmth index and potential evapotranspiration in Gayasan national park. The probability distribution of potential natural vegetation communities at least 0.3 odds were the advent of Pinus densiflora communities with the highest 55.80%, Quercus mongolica community is 44.05%, 0.09% is Quercus acutissima communities, Quercus variabilis communities are found to be 0.06%. If you want to limit the factors that affect the distribution of vegetation by factors presented in this study, the potential natural vegetation of the Gaya National Park was expected to appear in Quercus mongolica community (43.1%) and Pinus densiflora communities (56.9%).
This study estimated potential natural vegetation in Gayasan National Park through the occurrence probability distribution by using geographic information system (GIS). in Gayasan National Park. Correlation and factor analysis were analyzed to estimate probability distribution. The presence of the Gaya National Park Vegetation survey results showed that 128 communities were distributed. The analyzed relationship between actual vegetation and distribution factors such as elevation, aspect, slope, topographic index, annual mean temperature, warmth index and potential evapotranspiration in Gayasan national park. The probability distribution of potential natural vegetation communities at least 0.3 odds were the advent of Pinus densiflora communities with the highest 55.80%, Quercus mongolica community is 44.05%, 0.09% is Quercus acutissima communities, Quercus variabilis communities are found to be 0.06%. If you want to limit the factors that affect the distribution of vegetation by factors presented in this study, the potential natural vegetation of the Gaya National Park was expected to appear in Quercus mongolica community (43.1%) and Pinus densiflora communities (56.9%).
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제안 방법
고도 증가에 따른 단열체감율은 -0.65°C/100 m를 적용하였으며, 이렇게 구한 월평균 기온을 이용하여 연평균 기온 및 온량지수를 구하였다.
본 연구에서 DEM의 제작은 국립지리원의 수치지도에서 등고선 및 표고점을 추출하여 10 × 10 m의 격자 크기를 갖는 DEM을 구축하였고, 고도의 경우 분석을 위해 10 m 간격으로 재분류하여 정수화 하였다.
본 연구의 분석대상은 10 ×10 m로 구분된 Grid로서 지형인자인 고도 (Ele), 경사 (Slo), 사면방위 (Asp), 지형지수 (TI)와 기후인자인 연평균기온 (AMT), 온량지수 (WI), 잠재증발산량 (PET)을 독립변수로 하여 수종별 출현유무 (1, 0)를 종속변수로 한 로지스틱 회귀분석을 통해 인자에 따른 분포확률 추정식을 작성하였다.
앞서 작성된 현존식생 분포와 지형인자를 중첩분석하기 위해 vector형태의 자료를 grid (10×10 m) 격자 형태로 전환한 후 중첩분석을 위해 각 군락을 서열화 하였다.
연평균기온과 온량지수는 국립공원 주변의 거창 기상대 및 자동측정망 5개 지점의 자료를 이용하여 거리역가중방법(Inverse Distance Weighted, IDW)으로 5개 지점 내부의 모든 격자(10 ×10 m)의 월평균 기온을 산정하였다.
이와 같이 DEM의 각 grid마다 군락별 점유확률이 추정되면 점유 확률이 가장 큰 수종이 해당 grid에 출현할 가능성이 높은 것으로 판단하여 공간분포 (spatial distribution) 및 출현확률 (occurrence probability)을 예측하였다.
현존식생도는 국립공원관리공단에서 실시한 정밀현존식생도제작 사업결과를 수정･보완하고 인용하여 본 연구에 맞게 재분류 작업을 통해 작성하였다.
대상 데이터
본 연구는 가야산국립공원을 대상으로 하며, 지리적 위치는 동경 128°02′30″ 128°09′30″, 북위 35°45′00″~35°49′30″이며, 행정구역상 경상남도 합천군, 거창군, 경상북도 고령군, 성주군, 김천시에 걸쳐 있다 (Fig. 1).
데이터처리
고도, 경사, 방위, 지형지수, 연평균기온, 온량지수, 잠재증발산량 등 7개요인을 대상으로 상관행렬을 구하고 베리멕스 방법으로 회전된 성분행렬을 이용하여 요인분석을 실시하였다. 상관분석결과 상관계수는 0.
다중로지스틱 회귀분석을 이용하여 5개 주요군락의 출현확률 추정식을 유도하기 위해 계수 추정을 하였다 (Table 3). 분포확률 추정식에 사용되는 계수는 (+) 값인 경우 그 요인의 증가에 따라, (-) 값인 경우 그 요인의 감소에 따라 분포확률이 증가한다는 의미이다.
또한 고도는 10 m 단위로, 경사는 1°, 사면방위는 45°단위로 숫자화 하여 중첩분석을 하였으며, 분석은 Acrmap Ver. 9.3을 사용하였다.
요인분석은 프로그램내의 요인분석 알고리즘을 사용하였고, 로지스틱회귀분석은 다중로지스틱 회귀분석을 사용하였다. 사용된 통계 프로그램은 SPSS ver.
이론/모형
본 연구에서 DEM의 제작은 국립지리원의 수치지도에서 등고선 및 표고점을 추출하여 10 × 10 m의 격자 크기를 갖는 DEM을 구축하였고, 고도의 경우 분석을 위해 10 m 간격으로 재분류하여 정수화 하였다. 경사 및 사면방위는 Arc map 9.3 프로그램의 slope 함수와 aspect 함수를 이용하여 추출하였으며, 지형지수는 Beven and Kirkby (1979)에 의해 제안된 다음식을 이용하였다.
더 나아가 이러한 연구자료가 축적되면 식생분포에 대한 예측 모델을 제시할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 Shin (2012)의 식생분포인자 분석방법을 가야산국립공원에 적용하여 잠재자연식생의 출현확률을 각 군락별로 추정식으로 도출하였다
분석된 결과들 중 고도의 경우 표현 방법에 따라 10 m로 구분한 값을 사용하였으며, 경사의 경우 중첩분석시에는 1°단위로 사용하였으나 표현은 Yang (2001)의 방법에 따라 평탄지에서 급경사지의 6단계로 구분하였다.
성능/효과
가야산국립공원의 현존식생조사 결과 약 128개의 군락이 분포하는 것으로 조사되었으며, 대분류 결과 활엽수림, 침엽수림, 산지습성림, 하반림, 암벽식생, 관목림, 식재림 및 기타식생과 비식생 등이 나타났으며, 활엽수 중에서는 신갈나무군락이 82.4%로 가장 많이 분포하고, 침엽수림 중에서는 소나무군락이 71.2%, 소나무-신갈나무군락이 19.2%로 소나무가 우점하는 군락이 약 90%로 대부분을 차지하는 것으로 나타났다.
3이상인 격자를 대상으로 격자별로 가장 큰 분포확률을 갖는 군락을 나타내 보았다. 분포확률이 0.3이상인 격자의 숫자는 전체 1,460,385개 격자 중 1,117,893개 이었으며, 신갈나무군락의 격자가 492,582개 이었으며, 소나무군락의 격자는 623,733개였으며, 상수리나무와 굴참나무가 각각 953, 625개로 나타났고, 졸참나무의 경우 분포확률이 0.3이상인 격자는 없는 것으로 나타났다(Table 4).
고도, 경사, 방위, 지형지수, 연평균기온, 온량지수, 잠재증발산량 등 7개요인을 대상으로 상관행렬을 구하고 베리멕스 방법으로 회전된 성분행렬을 이용하여 요인분석을 실시하였다. 상관분석결과 상관계수는 0.01 수준에서 유의한 것으로 나타났다 (Table 1).
식생의 분포에 영향을 주는 요인을 본 연구에서 제시한 7가지 요인 (고도, 경사, 사면방위, 지형지수, 연평균 온도, 온량지수, 잠재증발산량)으로 한정할 경우 가야산국립공원은 신갈나무군락 (44.05%)과 소나무군락 (55.80%)이 주요 잠재자연식생으로 추정되었다.
분포확률 추정식에 사용되는 계수는 (+) 값인 경우 그 요인의 증가에 따라, (-) 값인 경우 그 요인의 감소에 따라 분포확률이 증가한다는 의미이다. 예를들면, 신갈나무군락의 경우 사면방위가 북으로 갈수록 출현확률이 높았고, 고도, 경사, 잠재증발산량이 높을수록 출현확률이 높은 것으로 나타났으며, 평균기온과 온량지수는 낮을수록 출현확률이 높아지는 것으로 나타났다.
요인분석에서 공통성의 항목은 고도, 연평균기온, 온량지수, 잠재증발산량 등이 높은 값을 나타내었으며, 사면방위와 경사가 다음으로 나타났으며, 지형지수는 낮은 값으로 나타났다 (Table 2).
이 결과를 바탕으로 분포확률이 0.3이상인 격자를 대상으로 격자별로 가장 큰 분포확률을 갖는 군락을 나타내 보았다.
후속연구
DEM을 이용하면 사면의 방향, 고도분석, 경사, 일사량, 수문분석 등을 할 수 있다. DEM에서 분석된 지형요소들을 야외조사에서 획득한 산림자료와 임상도 및 원격탐사 분석자료들과 비교 분석함으로써 식생의 공간적인 분포에 대한 체계적인 해석이 가능할 수 있을 것이다. 더 나아가 이러한 연구자료가 축적되면 식생분포에 대한 예측 모델을 제시할 수 있을 것이다.
DEM에서 분석된 지형요소들을 야외조사에서 획득한 산림자료와 임상도 및 원격탐사 분석자료들과 비교 분석함으로써 식생의 공간적인 분포에 대한 체계적인 해석이 가능할 수 있을 것이다. 더 나아가 이러한 연구자료가 축적되면 식생분포에 대한 예측 모델을 제시할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 Shin (2012)의 식생분포인자 분석방법을 가야산국립공원에 적용하여 잠재자연식생의 출현확률을 각 군락별로 추정식으로 도출하였다
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
생태학 분야의 중요한 과제로 대두되는 사항은?
식생형은 서식지 (산림, 임연, 노방, 습원, 하천, 염생), 식생상관 (physiognomy) 또는 성장형 (growth form)에 의하여 구분하기도 하나, 상관과 성장형의 양식은 결국 식물종의 조성 (plant species composition)으로부터 나타난 결과로 이러한 식물종은 서식지가 다양할수록 다양하게 나타나고, 개별 시석지의 환경조건 (abiotic condition)뿐만 아니라 생물조건 (biotic con-dition)에 의해서도 식물공동체는 각기 다른 식물군락 형태로 발달하게 되는 것이다. 생물종의 분포와 환경요인과의 관계를 밝히는 것이 생태학 분야의 중요한 과제로 대두되고 있으며 (Woodward, 1987), 종 보전 및 종의 생태적 지위 (niche)를 파악하기 위해 종분포에 대한 정략적 예측을 위한 다양한 통계적 방법이 시도되고 있다. 특히 기후변화에 따른 생물종의 관리를 위해 통계적 회귀방법을 이용한 다양한 종분포 모델 (Species distribution models; SDMs)들이 개발되어 적용되고 있다 (Austin, 2007).
DEM을 이용하여 할 수 있는 일은?
DEM을 이용하면 사면의 방향, 고도분석, 경사, 일사량, 수문분석 등을 할 수 있다. DEM에서 분석된 지형요소들을 야외조사에서 획득한 산림자료와 임상도 및 원격탐사 분석자료들과 비교 분석함으로써 식생의 공간적인 분포에 대한 체계적인 해석이 가능할 수 있을 것이다.
가야산국립공원의 잠재자연식생을 추정한 결과는?
가야산국립공원의 고도, 경사, 사면방위, 지형지수, 연평균 온도, 온량지수, 잠재증발산량의 7개 요인을 중심으로 군락별 분포를 분석하였으며, 이를 바탕으로 분포확률을 추정하였다. 잠재자연식생의 분포확률이 0.3이상인 군락은 소나무군락의 출현확률이 55.80%로 가장 높았으며, 신갈나무군락이 44.05%, 상수리나무군락이 0.09%, 굴참나무군락이 0.06%로 나타났다. 식생의 분포에 영향을 주는 요인을 본 연구에서 제시한 요인으로 한정할 경우 가야산국립공원의 잠재자연식생은 신갈나무군락(43.
참고문헌 (12)
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Shin. J. H. (2012) Simulation Map of Potential Natural Vegetation and Actual Vegetation Distribution using High-resolution Images and Geographic Information System - Focused on the Bukhansan National Park - Ph. D. Thesis. Kongju national University.
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Yang. K. C. (2001). Classification of Major Habitats Based on the Climatic Conditions and Topographic Features in Kore. -Ph. D. Thesis. Choong ang University.
Yim, YJ (1977). Distribution of forest vegetation and climate in the Korean peninsula. III. Distribution of tree species along the thermal gradient, Jap. J. Ecol., 27, pp. 177-189.
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