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문제 정의
- 따라서 본 연구는 국내의 대표적인 국립공원 6개 지역을 대상으로 기후변화가 국내의 산림생태계가 어떠한 영향을 미치는지 전반적인 파악하기 위해 MODIS NDVI 영상과 기상청에서 제공하는 기온정보를 활용하여 기후변화에 따른 산림생태계의 민감성을 도출하였다.
- 본 연구는 원격탐사 및 GIS 공간분석기법을 활용하여 기후변화로 인한 국내 산림생태계의 영향을 파악하기 위해 산림생태계의 기후변화 민감성을 분석하였다. 분석은 6개 국립공원을 대상으로 공간해상도 1km×1km와 16일 단위로 구축된 MODIS 식생지수(NDVI) 영상과 기상청의 남한상세 기후자료를 활용하여 시계열분석 및 상관성 분석을 통해 도출하였다.
제안 방법
- 분석방법은 ArcGIS 프로그램의 Composite band tool을 통해 345개의 기온과 식생지수 자료를 각각 하나의 파일 자료로 합친 후 netCDF로 변환하였다(그림 5). 그리고 R 프로그램에서 netCDF 파일을 불러들여 x, y, t의 3차원 행렬자료로 배열을 설정한 후(x: 751, y:601, t: 345) R 자료로 변환하였다. 이후 시계열 분석 기법의 일종인 STL(Seasonal-trend decomposition procedure based on losses) 알고리즘을 활용하여 각 픽셀별 시계열 변화를 분석하였다.
- 다음으로 기후 및 산림생태계의 시계열 특성 변화에서 2000~2014년까지 16일 단위, 공간해상도 1km의 남한상세 기온자료와 MODIS NDVI 자료를 구축하였고, 각 픽셀마다의 시계열 분석을 실시하였다. 그리고 시계열 분석에서 도출된 기온과 MODIS NDVI의 추세자료에 대해 상관분석을 수행하였고, 상관계수가 높은 지역을 기후변화에 민감한 산림생태계 지역으로 도출하였다. 마지막으로 6개 국립공원을 대상으로 기후변화에 민감한 산림생태계의 특성을 분석하고 이를 개선하기 위한 방안에 대해 알아보았다.
- 기온과 식생지수의 원자료에 대한 상관성 분석은 앞서 언급된 것처럼 주기성에 대한 영향이 크게 작용하기 때문에 추세자료에 대한 비교를 통해 주기성 영향을 배제한 분석이 필요하다. 그림 13과 같이 기온과 식생지수의 추세자료를 활용하여 상관성을 분석하였다.
- 기온의 시계열 변화를 보다 자세하게 파악하기 위해 ①번, ②번 지점의 픽셀에 대해 원자료 및 추세(trend)자료에 대한 경사를 분석하였다(그림 9(a)). ①번 지점의 기울기는 0.
- 기후변화로 인한 산림생태계의 민감성은 기온과 식생지수 간의 상관성 분석을 통해 도출하였다. 기온과 식생지수 간의 상관성을 분석한 결과는 다음과 같다.
- 구축과정은 그림 2와 같이, 영국 기상청 해들리 센터의 전 지구 예측모델인 HadGEM2-AO(coupled Atmosphere Ocean model of Hadley Centre Global Environmental Model version 2)에 기후변화 강제력을 적용하여 135km 공간해상도의 기후변화 시나리오 정보를 생산한다. 다음으로 HadGEM3-RA (Atmospheric Regional climate model of HadGEM3)의 지역기후모델을 활용한 지역 상세화 작업을 통해 12.5km 공간해상도의 한반도 지역의 기후변화 시나리오 정보를 도출한다. 또한 기후변화 모델 값의 편차 보정 및 고해상도 기후변화 자료를 생산하기 위해 통계적 상세화 기법인 PRIDE 모델을 적용하여 공간 해상도 1km 기반의 남한 상세 기후변화 시나리오 자료를 최종 도출한다(박창용 등, 2013; 기상청, 2011).
- 국립공원의 산림특성 파악을 위해 환경부 중분류 토지피복도를 활용하였다. 다음으로 기후 및 산림생태계의 시계열 특성 변화에서 2000~2014년까지 16일 단위, 공간해상도 1km의 남한상세 기온자료와 MODIS NDVI 자료를 구축하였고, 각 픽셀마다의 시계열 분석을 실시하였다. 그리고 시계열 분석에서 도출된 기온과 MODIS NDVI의 추세자료에 대해 상관분석을 수행하였고, 상관계수가 높은 지역을 기후변화에 민감한 산림생태계 지역으로 도출하였다.
- 따라서 본 연구는 2000년부터 2014년까지 16일 단위로 구축된 MODIS NDVI 자료 중 남한상세 기후자료와 동일한 공간해상도인 1km 자료를 활용하였고, ArcGIS 10.2 프로그램의 Model builder 기능을 통해 MODIS 자료의 좌표변환 및 동일한 공간범위 경계로 도출하였다(그림 4).
- 그리고 시계열 분석에서 도출된 기온과 MODIS NDVI의 추세자료에 대해 상관분석을 수행하였고, 상관계수가 높은 지역을 기후변화에 민감한 산림생태계 지역으로 도출하였다. 마지막으로 6개 국립공원을 대상으로 기후변화에 민감한 산림생태계의 특성을 분석하고 이를 개선하기 위한 방안에 대해 알아보았다.
- 본 연구는 위와 같은 과정으로 구축된 남한 상세 기후 자료 중에서 2000년부터 2014년까지의 기온 일단위 자료를 취득하였고, R을 이용하여 MODIS NDVI자료와 동일한 시간 간격인 16일 단위의 평균값으로 분석하였다.
- 분석은 6개 국립공원을 대상으로 공간해상도 1km×1km와 16일 단위로 구축된 MODIS 식생지수(NDVI) 영상과 기상청의 남한상세 기후자료를 활용하여 시계열분석 및 상관성 분석을 통해 도출하였다.
- 따라서 시계열 변화는 일정한 주기성을 배제하여 추세변화를 고려할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 STL 알고리즘에서 도출된 결과물 중 추세자료를 활용하여 기온과 MODIS NDVI의 시계열 변화를 분석하였다.
- 한국환경정책평가연구원의 연구결과(2014)에서 제시한 대한민국의 기후변화에 따른 취약생태계 전망을 살펴보면, 아고산지대에 분포하는 가문비나무와 구상나무 등의 취약성이 증가할 것으로 예상하였다. 특히, 한라산 구상나무 군락과 설악산의 눈잣나무 군락은 생장에 필요한 기후조건이 저온 다습한 것으로 추정되어 기온상승은 이들 군락에 악영향을 미칠 것으로 분석하였다. 본 연구 결과 그림 7(f)에서 남쪽의 기온상승 지역은 구상나무가 밀집된 지역으로 선행연구의 결과를 뒷받침해 준다고 할 수 있다(그림 14).
- 한편, 본 연구는 위성영상 및 GIS 공간분석을 통해 기후변화에 따른 산림생태계 민감 지역을 파악하였다. 그러나 본 연구에서 도출된 민감 지역은 기후변화로 인해 긍정적인 영향을 받은 것인지 부정적인 영향을 받은 것인지 파악하기 모호하다.
대상 데이터
- 본 연구는 국내 전 국토 및 주요 국립공원 6개 지역을 대상으로 분석하였다(그림 1). 6개 국립공원의 선정기준은 백두대간에 위치하며 지리적으로 이격되어 있어 기후현상이 뚜렷하게 구분되는 점을 고려하였으며, 이를 통해 설악산, 오대산, 속리산, 덕유산, 지리산, 한라산 국립공원을 선정하였다. 6개 국립공원에 대한 특성은 표 1과 같다.
- 기온자료는 국립기상연구소에서 제공하는 한반도 기후변화 예측자료를 활용하였다. 구축과정은 그림 2와 같이, 영국 기상청 해들리 센터의 전 지구 예측모델인 HadGEM2-AO(coupled Atmosphere Ocean model of Hadley Centre Global Environmental Model version 2)에 기후변화 강제력을 적용하여 135km 공간해상도의 기후변화 시나리오 정보를 생산한다.
- 본 연구는 국내 전 국토 및 주요 국립공원 6개 지역을 대상으로 분석하였다(그림 1). 6개 국립공원의 선정기준은 백두대간에 위치하며 지리적으로 이격되어 있어 기후현상이 뚜렷하게 구분되는 점을 고려하였으며, 이를 통해 설악산, 오대산, 속리산, 덕유산, 지리산, 한라산 국립공원을 선정하였다.
데이터처리
- 기온자료와 MODIS NDVI 자료를 활용하여 각 픽셀별 시계열 분석 및 상관분석을 실시하였다. 분석방법은 ArcGIS 프로그램의 Composite band tool을 통해 345개의 기온과 식생지수 자료를 각각 하나의 파일 자료로 합친 후 netCDF로 변환하였다(그림 5).
- 기온자료와 MODIS NDVI 자료를 활용하여 각 픽셀별 시계열 분석 및 상관분석을 실시하였다. 분석방법은 ArcGIS 프로그램의 Composite band tool을 통해 345개의 기온과 식생지수 자료를 각각 하나의 파일 자료로 합친 후 netCDF로 변환하였다(그림 5). 그리고 R 프로그램에서 netCDF 파일을 불러들여 x, y, t의 3차원 행렬자료로 배열을 설정한 후(x: 751, y:601, t: 345) R 자료로 변환하였다.
이론/모형
- 기온자료는 국립기상연구소에서 제공하는 한반도 기후변화 예측자료를 활용하였다. 구축과정은 그림 2와 같이, 영국 기상청 해들리 센터의 전 지구 예측모델인 HadGEM2-AO(coupled Atmosphere Ocean model of Hadley Centre Global Environmental Model version 2)에 기후변화 강제력을 적용하여 135km 공간해상도의 기후변화 시나리오 정보를 생산한다. 다음으로 HadGEM3-RA (Atmospheric Regional climate model of HadGEM3)의 지역기후모델을 활용한 지역 상세화 작업을 통해 12.
- 본 연구의 과정은 그림 2과 같다. 국립공원의 산림특성 파악을 위해 환경부 중분류 토지피복도를 활용하였다. 다음으로 기후 및 산림생태계의 시계열 특성 변화에서 2000~2014년까지 16일 단위, 공간해상도 1km의 남한상세 기온자료와 MODIS NDVI 자료를 구축하였고, 각 픽셀마다의 시계열 분석을 실시하였다.
- 5km 공간해상도의 한반도 지역의 기후변화 시나리오 정보를 도출한다. 또한 기후변화 모델 값의 편차 보정 및 고해상도 기후변화 자료를 생산하기 위해 통계적 상세화 기법인 PRIDE 모델을 적용하여 공간 해상도 1km 기반의 남한 상세 기후변화 시나리오 자료를 최종 도출한다(박창용 등, 2013; 기상청, 2011).
- 그리고 R 프로그램에서 netCDF 파일을 불러들여 x, y, t의 3차원 행렬자료로 배열을 설정한 후(x: 751, y:601, t: 345) R 자료로 변환하였다. 이후 시계열 분석 기법의 일종인 STL(Seasonal-trend decomposition procedure based on losses) 알고리즘을 활용하여 각 픽셀별 시계열 변화를 분석하였다. STL 알고리즘은 원자료(raw data)를 추세자료(trenddata)과 계절자료(seasonal data), 그리고 잔차자료(remainder data)으로 분해하는 것으로(그림 6) 식(1)과 같이 표현된다(Cleveland et al.
성능/효과
- 6개 국립공원 지역의 기온과 식생지수 간 상관성 분석결과에서는 원자료의 경우 기온과 식생지수의 유사한 계절 주기성으로 인해 대부분 지역에서 0.5 이상의 양의 상관성을 보였으며, 국립공원별로 평균 상관계수의 차이가 크지 않았다. 반면, 시계열 추세자료의 경우, 국립공원별로 평균 상관계수가 있었다.
- 그림 12는 국립공원 내 주요 지점(그림10(a)~(f))에 대해 기온과 식생지수의 산점도(scatter plot)를 분석한 것이다. ④번과 ⑥번의 상관계수는 0.8 이상으로 매우 강한 상관성을 보였고(④: 0.805, ⑥: 820), 반면에 ①번과 ③번 지점은 각각 0.538과 0.663으로 비교적 상관성이 낮았다.
- 결과에서 알 수 있듯이, 국립공원 내 위치에 따라 기온변화로 인해 산림생태계가 반응하는 민감도가 상이한 것으로 나타났다. 이는 산림생태계에 포함된 식생유형 및 서식지의 특성, 주변의 공간 환경 등의 영향으로 인해 기후변화에 대한 적응력이 서로 다르기 때문으로 판단된다.
- 006856으로 분석되었다. 기온이 상승하는 지역은 오대산국립공원과 속리산 국립공원 사이에 위치한 지역에서 나타났고, 기온이 하강하는 지역은 동쪽의 해안선을 따라 형성되어 있는 것으로 확인되었다.
- 다음으로 시계열 변화를 분석한 결과, 기온변화는 오대산 국립공원과 속리산 국립공원 사이에 위치한 지역에서 기온이 상승하는 경향으로 나타났고, 반대로 동쪽의 해안선(동해안)을 따라 기온이 하강하는 것으로 분석되었다. 또한 기온이 일정하게 증가하거나 감소하는 추세가 아닌 시기마다 상이한 기온변화 패턴을 보였다.
- 98%)보다 매우 많은 면적을 차지하였다. 덕유산(DENP) 및 지리산(JINP)도 침엽수림이 면적비율인 70%에 육박하는 것으로 확인되었다. 반면에 속리산(SONP)은 침엽수림(36.
- 동해안과 인접한 지역과 서해안, 남해안 일대의 상관계수는 대체로 양(+)의 상관성을 보이는 것으로 확인되었으나, 강원도와 경상북도 내륙지역은 음(-)의 상관성으로 나타났다. 이는 원자료의 상관성을 분석한 결과와 다른 양상을 보이는 것을 알 수 있다.
- 다음으로 시계열 변화를 분석한 결과, 기온변화는 오대산 국립공원과 속리산 국립공원 사이에 위치한 지역에서 기온이 상승하는 경향으로 나타났고, 반대로 동쪽의 해안선(동해안)을 따라 기온이 하강하는 것으로 분석되었다. 또한 기온이 일정하게 증가하거나 감소하는 추세가 아닌 시기마다 상이한 기온변화 패턴을 보였다. 식생지수의 변화는 대부분 감소하는 지역으로 나타났으나, 동해안을 중심으로 일부 식생지수가 상승하는 것으로 분석되었다.
- 564). 마지막 ⑥번 지점은 2003~2014년 사이 기온은 일정한 추세를 보이는 반면에 식생지수의 변화는 큰 것으로 확인되었고, 상관계수도 -0.353으로 낮았다.
- 먼저, 6개 국립공원은 대부분 침엽수림이 많은 것으로 나타났다. 특히 한라산 국립공원의 경우 침엽수림이 80.
- 5 이하)으로 나타났으며, 편차도 매우 큰 것으로 분석되었다(그림 13(f)). 즉, 한라산 국립공원 북쪽지역과 남쪽지역은 기온변화에 따라 산림생태계의 영향이 서로 상이한 양상을 보이는 것을 확인하였다. 그림 7(f)의 한라산 국립공원의 기온변화에서 남쪽지역은 기온이 점차 증가하는 것으로 나타나 이 일대는 기온상승의 영향으로 인해 산림생태계가 점차 악화되고 있는 것으로 판단된다.
- 002449로 기온이 점점 상승하는 것으로 나타났다. 추세자료에서는 2000~2002년 사이 기온이 감소하는 패턴을 보이다가, 2003~2012년까지 급격히 상승 및 정체되는 경향으로 나타났다. ②번지점의 기울기는 –0.
- 표 2은 환경부 중분류 토지피복도에서 산림속성인 침엽수림, 활엽수림, 혼효림에 대한 정보를 활용하여 연구대상지인 6개 국립공원에 대한 면적을 분석한 결과이다. 침엽수림의 면적비율이 모든 국립공원 지역에서 가장 높은 것으로 나타났다. 특히, 한라산 국립공원(HANP)은 침엽수림이 80.
- 반면, 시계열 추세자료의 경우, 국립공원별로 평균 상관계수가 있었다. 특히, 한라산 국립공원은 0.146으로 가장 낮았으며, 구상나무군락지에서는 기온과 식생지수 간의 음의 상관성을 보이는 것으로 확인되었다. 이곳은 선행연구 자료에서도 기후변화로 인해 구상나무 군락이 취약한 것으로 밝혀져 본 연구결과의 신뢰성을 뒷받침하는 하고 있다.
후속연구
- 한편, 본 연구는 위성영상 및 GIS 공간분석을 통해 기후변화에 따른 산림생태계 민감 지역을 파악하였다. 그러나 본 연구에서 도출된 민감 지역은 기후변화로 인해 긍정적인 영향을 받은 것인지 부정적인 영향을 받은 것인지 파악하기 모호하다. 또한, 기후변화에 의한 영향이 아니라 산림훼손에 대한 영향으로 산림생태계가 민감하게 반응할 수 있다.
- 따라서 기후변화에 의한 산림생태계의 민감성은 식생유형 및 서식지의 특성 등으로 인해 상이한 것으로 확인되었으며, 이러한 결과는 정부의 산림생태계 보호를 위한 다양한 정책을 마련하는데 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 예를 들어, 기후변화로 인해 민감하게 반응하는 산림지역을 지도형태로 파악할 수 있어 이를 보호하기 위한 정책 방안을 도출하는데 효과적으로 이용 가능할 것이다.
- 또한, 기후변화에 의한 영향이 아니라 산림훼손에 대한 영향으로 산림생태계가 민감하게 반응할 수 있다. 따라서 환경적인 요인과 현장조사 등에 의한 구체적인 자료 분석을 통해 실제 기후변화로 인해 취약한 식생 종 및 유형을 파악하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.
- 예를 들어, 산림생태계의 식생지수가 점차 감소하는 지역의 파악과 원인을 진단함으로서 산림생태계 복원을 위한 세부방안을 도출할 수 있을 것이다. 또한, 기후변화 또는 자연재해 등으로 인해 파괴된 산림지역의 피해범위 산정과 복원효과를 파악할 수도 있어 산림의 효율적인 관리에 있어서도 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.
- 예를 들어, 기후변화로 인해 민감하게 반응하는 산림지역을 지도형태로 파악할 수 있어 이를 보호하기 위한 정책 방안을 도출하는데 효과적으로 이용 가능할 것이다. 또한, 민감하게 반응하는 식생 종 및 유형을 파악하여 이를 보호하기 위한 연구 방안을 이끌어 낼 수 있을 것이다.
- , 2011), 기후변화 취약종으로 지정하여 지속적으로 관리 및 모니터링을 실시 중에 있다. 이러한 기후변화 취약 종은 생물다양성 측면에서 국립공원의 산림생태계의 건강성 측면에서 상당한 가치를 지니고 있어 지속적인 모니터링을 통해 체계적인 보전 관리체계 마련이 필요하다.
- 하지만 본 연구는 전 국토를 대상으로 기후변화에 민감한 산림생태계 지역을 파악함으로서 앞으로의 국내 기후변화 대응 및 적응정책을 마련하는데 있어 본 연구의 결과가 기초적인 자료로 활용이 가능할 것이라 판단된다. 예를 들어, 산림생태계의 식생지수가 점차 감소하는 지역의 파악과 원인을 진단함으로서 산림생태계 복원을 위한 세부방안을 도출할 수 있을 것이다.
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