[논문]설악산국립공원 상록침엽수 고사목 공간분포 특성 - 서북능선 일원을 대상으로 -

김진원; 박홍철; 박은하; 이나연; 오충현

doi:10.13087/kosert.2020.23.5.59

설악산국립공원 상록침엽수 고사목 공간분포 특성 - 서북능선 일원을 대상으로 -
Spatial Distribution of Evergreen Coniferous Dead Trees in Seoraksan National Park - In the Case of Northwestern Ridge - 원문보기

環境復元綠化 = Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology, v.23 no.5, 2020년, pp.59 - 71

김진원 (국립공원연구원) , 박홍철 (국립공원연구원) , 박은하 (국립공원연구원) , 이나연 (국립공원연구원) , 오충현 (동국대학교 바이오환경과학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Using high-resolution stereoscopic aerial images (in 2008, 2012 and 2016), we conducted to analyze the spatial characteristics affecting evergreen coniferous die-off in the northwestern ridge (major distribution area such as Abies nephrolepis), Seoraksan National Park. The detected number of dead trees at evergreen coniferous forest (5.24㎢) was 1,223 in 2008, was 2,585 in 2012 and was 3,239 in 2016. The number of cumulated dead trees was 7,047 in 2016. In recent years, the number of dead trees increased relatively in the northwest ridge, Seoraksan National Park. Among the analysed spatial factor (altitude, aspect, slope, solar radiation and topographic wetness index), the number of dead trees was increased in the conditions with high altitude, steep slope and dry soil moisture. A spatial distribution of dead tree was divided into 2 groups largely (high altitude with high solar radiation, low altitude with steep slope). In conclusion, the dead trees of evergreen coniferous were concentrated at spatial distribution characteristics causing dryness in the northwestern ridge, Seoraksan National Park.

주제어

표/그림 (9)

그림 Figure 1. Northwestern Ridge of Seoraksan National Park
표 Table 1. Status of taking an aerial image and usage each area
표 Table 2. Examples of aerial image of dead or living type
표 Table 3. Results of K-Mean Cluster analysis
그림 Figure 2. K-Mean Cluster analysis results of dead evergreen conifers
표 Table 4. Number of dead tree of northwestern ridge in Seoraksan National Park
표 Table 5. Results of Independent K analysis of environment factor according to time series(* p<0.05)
표 Table 6. Results of Mann-Whitney test of environment factor according to death type(* p<0.05)
표 Table 7. Results of Mann-Whitney test of environment factor according to time series in each death type

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

, 1985)이다. 따라서 본 연구는 설악산국립공원 서북능선 일원을 대상으로 분비나무 등 상록침엽수 고사 관련 공간정보 특성을 분석하고 구상나무 자생지 고사 패턴과 비교하고자 수행되었다.

제안 방법

고사가 주로 발생하는 공간적 특성을 파악하기 위하여 고사 개체마다의 표고, 경사향, 경사도, 일사량, 지형습윤지수를 분석하였다.
또한 시계열 및 고사 형태에 따른 고사목 공간분포 특성을 파악하였다. 시계열에 따른 공간분포 특성 변화의 경우 고사목 발생 시기를 과거부터 2008년, 2009년부터 2012년, 2013년부터 2016년으로 구분하여 유의성 검정을 실시함으로써 과거와 최근에 발생한 고사목 발생지역의 경향 차이를 비교하였다.
본 연구는 설악산국립공원 서북능선 일원을 대상으로 분비나무 등 상록침엽수 고사목에 대한 연차별 고사 경향 및 입지환경 특성을 분석하였으며, 지리산 구상나무 고사현황과 비교·분석하였다. 2008년 이전보다 비교적 최근에 고사한 개체가 많았으며, 비교적 일사량이 높고 토양수분도가 낮은 지역에서 고사 경향이 증가한 것을 확인하였고, 지리산 구상나무 고사현황과도 유사한 경향을 보이는 것으로 나타났다.
또한 시계열 및 고사 형태에 따른 고사목 공간분포 특성을 파악하였다. 시계열에 따른 공간분포 특성 변화의 경우 고사목 발생 시기를 과거부터 2008년, 2009년부터 2012년, 2013년부터 2016년으로 구분하여 유의성 검정을 실시함으로써 과거와 최근에 발생한 고사목 발생지역의 경향 차이를 비교하였다. 고사 형태는 2016년까지 누적된 전체 고사목에서 서서 고사한 개체와 쓰러져 고사한 개체를 구분하여 이들간 유의성을 분석하였다.
구상나무를 포함한 우리나라 Abeis림의 천이는 밀도 높고 동일한 크기의 개체가 집단을 이루는 순림을 발달 중기까지 형성하며, 이후 수관 구성 개체의 밀도 조절 및 활엽수 성장에 의해 침활혼합림이 형성되고 및 그 이후에는 소규모 교란에 의해 유지되는 일련의 과정으로 알려져 있으며, 토양 사면과 같은 특정 서식지 조건에 따라 생성 후 거의 소멸할 수 있다(KNA, 2015). 이처럼 지형 요소는 공간 규모와 관계없이 식물종 서식을 제어하는 중요한 인자(Bledsoe et al., 2000; Han et al., 2019)로 본 연구에서는 주로 지형 요인과 상록침엽수 고사와의 관계를 분석하였다. 그러나 단순히 지형요인만 분비나무 고사에 영향을 미치지는 않으며, 다양한 요인이 복합적으로 작용할 수 있다.

대상 데이터

24㎢에서 과거부터 2008년까지 고사목은 총 1,223개로 선채로 고사한 개체는 1,151개, 쓰러져 고사한 개체는 72개였다. 2008년부터 2012년까지 고사목은 총 2,585개로 선 채로 고사한 개체는 2,350개, 쓰러져 고사한 개체는 235개였다. 2012년부터 2016년까지 고사목은 총 3,239개로 선 채로 고사한 개체는 2,721개, 쓰러져 고사한 개체는 518개였다.
2008년부터 2012년까지 고사목은 총 2,585개로 선 채로 고사한 개체는 2,350개, 쓰러져 고사한 개체는 235개였다. 2012년부터 2016년까지 고사목은 총 3,239개로 선 채로 고사한 개체는 2,721개, 쓰러져 고사한 개체는 518개였다. 그에 따라 과거부터 2016년까지 누적된 고사목은 총 7,047개로 선 채로 고사한 개체는 6,222개, 쓰러져 고사한 개체는 825개로 확인되었다(Table 4).
특히 계절적인 차이를 최소화하기 위하여 거의 비슷한 시기에 촬영된 영상을 사용하였다. 2019년에 새롭게 항공영상을 촬영하여 고사목의 시계열적 변화를 파악하고자 하였으나 정부의 판문점 선언에 따라 대상지역에서 비행이 금지되어 보유하고 있는 최신 자료인 2016년 자료를 활용하였다.
설악산국립공원 서북능선 일원 약 5.24㎢에서 과거부터 2008년까지 고사목은 총 1,223개로 선채로 고사한 개체는 1,151개, 쓰러져 고사한 개체는 72개였다. 2008년부터 2012년까지 고사목은 총 2,585개로 선 채로 고사한 개체는 2,350개, 쓰러져 고사한 개체는 235개였다.
설악산국립공원 서북능선 일원에서 상록침엽수 고사목은 총 7,047개로 1,100m 이상 1,300m미만, 1,500m에 주로 분포하고 있으며, 대부분 분비나무가 넓게 분포하고 있는 지역에서 고사가 발생하였다. 과거에 비하여 상대적으로 높은 해발고도에서 고사목 비율이 늘고 있었으며, 특히 경사가 급하고 토양수분이 적은 곳에서 고사목 증가세가 나타났다.
설악산국립공원 서북능선 일원의 상록침엽수 고사목 공간분포의 시계열적 변화 분석을 위하여 본 연구에서 사용된 항공영상 자료는 삼아항업(주)에서 2008년 6월, 2012년 5월, 2016년 5월에 촬영한 디지털 항공영상이다(Table 1). 촬영 카메라는 항공기용 카메라인 ‘Ultracam Eagle Mark 2’, ‘Ultracam XP’을 사용하였다.
연구는 국내 분비나무 대표 서식지인 설악산국립공원 귀때기청봉~대청봉 일원 중 분비나무 생육밀도가 25% 이상인 약 5.24㎢ 면적을 대상으로 수행하였다(Figure 1).
조사된 고사목 공간특성은 2가지 유형으로 구분되었으며, 전체 조사된 고사목 7,047개체에서 2,495개체는 군집 1, 4,552개체는 군집 2로 분류되었다(Table 3). 군집 1은 해발고도가 군집 2보다 상대적으로 낮으나 경사가 급해 지형습윤지수가 낮은 집단으로 나타났다.
표고, 경사향, 경사도 등 공간분포 특성을 분석하기 위하여 수치고도자료를 활용하였다. 수치고도자료는 1:5,000 수치지도에서 등고선 레이어를 추출하고, 불규칙삼각망(TIN: Triangulated Irregular Network)으로 면 데이터를 생성한 후 5m 격자단위의 격자자료를 제작하여 사용하였다.

데이터처리

지형습윤지수가 ‘0’에 가까울수록 강우 시 집수되는 물의 양이 적음을 의미하며, 값이 커질수록 강우 시 집수되는 물의 양이 많음을 의미한다. ArcGIS Hydrology Tool의 Fill → Flow Direction → Flow Accumulation을 이용하여 지형습윤지수를 분석하였다. 해당 분석 또한 1:5,000 수치지형도 기반 수치고도자료(DEM)를 활용하였다.
일사량은 태양으로부터 오는 복사에너지가 지표에 닿는 양을 의미하며, 단위면적당 1시간 동안 받는 에너지의 양으로 표현된다. ArcGIS의 Solar Radiation Tool을 이용하여 수치지형도로 제작한 수치고도모델(DEM: Digital Elevation Model)을 기준으로 대상지역이 여름철 기간 동안 태양고도 각에서 받는 태양에너지를 수치적으로 계산하였다. 본 연구에서 사용한 DEM은 2017년 기준 수치지형도를 참고하여 제작하였다.
경사향은 수치고도자료를 이용하여 중심 셀을 기준으로 주변 8개의 수치 값으로부터 계산하였고, 경사도는 중심 셀을 기준으로 좌·우 3개 데이터에서 X 방향 변화율과 Y 방향 변화율을 구하고 중심 셀에 대한 기울기를 계산하여 분석하였다.
구축된 고사목 공간자료를 바탕으로 상록침엽수 고사목 공간특성을 유형화하기 위하여 K 평균군집분석을 수행하였으며, 어떤 지형요인이 유형 구분에 영향을 미쳤는지 유의성 검정을 실시하였다.
유형분류 및 유의성 검정을 위하여 SPSS statistics 14 프로그램을 사용하였고, 정규성 분석 결과 모두 비정규분포를 보이고 있어 유의성 검정에는 독립2표본(Mann-Whitney), 독립K표본분석(Kruskal-Walis test)을 진행하였다. 독립K표본분석 시 집단 간 유의적 차이가 있는 경우 다시 독립2표본분석을 진행하여 각 집단 간 유의성을 확인하였으며, 이때 유의수준은 집단수로 결정하여 분석하였다.
또한, 여기서 더 나아가 각 고사형태별 시계열적인 변화를 분석하여 경향을 파악하였다. 유형분류 및 유의성 검정을 위하여 SPSS statistics 14 프로그램을 사용하였고, 정규성 분석 결과 모두 비정규분포를 보이고 있어 유의성 검정에는 독립2표본(Mann-Whitney), 독립K표본분석(Kruskal-Walis test)을 진행하였다. 독립K표본분석 시 집단 간 유의적 차이가 있는 경우 다시 독립2표본분석을 진행하여 각 집단 간 유의성을 확인하였으며, 이때 유의수준은 집단수로 결정하여 분석하였다.

이론/모형

ArcGIS의 Solar Radiation Tool을 이용하여 수치지형도로 제작한 수치고도모델(DEM: Digital Elevation Model)을 기준으로 대상지역이 여름철 기간 동안 태양고도 각에서 받는 태양에너지를 수치적으로 계산하였다. 본 연구에서 사용한 DEM은 2017년 기준 수치지형도를 참고하여 제작하였다.
상록침엽수 고사목에 대한 육안판독 정확도 제고를 위해 Park et al.(2020)에서 수행한 입체 항공영상판독시스템을 활용하여 동일한 방식으로 분석을 진행하였다. 입체항공영상판독은 복잡한 산지 지형을 대상으로 사람이 접근하기 어려운 지역까지를 포함하여 정확한 판독이 가능하다는 장점이 있다.

성능/효과

고사 형태를 서서 고사와 쓰러져 고사로 구분하고 그에 따른 공간분포 특성을 분석한 결과, 두 형태간 해발고도(P=0.000), 일사량(P=0.000) 항목에서 유의적 차이(95% 신뢰수준, p<0.05)를 확인하였다(Table 6). 서서 고사한 개체가 쓰러져 고사한 개체에 비하여 높은 해발고도와 일사량이 많은 곳에 분포하고 있음을 알 수 있다.
본 연구 결과를 종합하면, Park et al.(2020)이 지리산국립공원 주요 봉우리들을 대상으로 상록침엽수 고사목 공간정보를 조사한 결과와 거의 유사하게 일사량이 높고 토양수분함량이 낮은 지역에서 주로 고사가 이루어지는 것으로 나타났다. 이는 전 세계적으로 많은 지역에서 기후변화로 인한 가뭄, 수분 스트레스로 다양한 식물이 고사함을 보고한 바와도 일치되어 의의가 있다(Allen et al.
설악산국립공원 서북능선 일원에서 고사목은 주로 1,100m 이상~1,150m 미만(9.14%), 1,150m이상~1,200m 미만(11.33%), 1,200m 이상~ 1,250m미만(9.94%), 1,500m 이상~1,550m 미만(9.79%)에 분포하는 것으로 나타났다. 8년 전인 2008년과 비교하였을 때 큰 변화는 없었다.

후속연구

(2019)이 분석한 결과, 한라산 구상나무는 과다한 토양수분에 의하여 고사한 것이라 밝힌 바 있어 지리산, 설악산과 같은 내륙형 산림과는 차이를 보였다. 따라서 실제로 지역에 따른 차이가 있는지에 대한 정밀한 비교, 분석 연구가 추후 필요할 것으로 보인다. 또한 Ahn et al.
마지막으로 본 연구에서는 고사목에 대한 공간 변화 양상에만 집중하였지만 현장조사 결과 고사 밀도가 높은 지역에서도 분비나무 치수가 발생하고 있기 때문에 이와 같은 개체군 동태를 종합적으로 이해하는 것이 필요하다. 향후 후계목 발생지에 대한 현장조사 등을 통해 어떤 공간특성에서 후계목이 발생하고 있으며, 이를 바탕으로 변화 예측 모델링 개발을 통해 잠재 서식지 도출 및 보전 관리가 필요하다.
2008년 이전보다 비교적 최근에 고사한 개체가 많았으며, 비교적 일사량이 높고 토양수분도가 낮은 지역에서 고사 경향이 증가한 것을 확인하였고, 지리산 구상나무 고사현황과도 유사한 경향을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 상록침엽수 고사에 영향을 줄 수 있는 지형요인을 파악하였으나 이외에도 미기상, 개체군 동태 등 다양한 요인이 고사에 영향을 미치기 때문에 이를 종합하여 분석할 필요가 있다.
(2019)은 항공영상을 활용하여 구상나무 생육목과 고사목을 모두 분석한 반면, 설악산, 지리산은 항공영상만으로 다른 상록침엽수종인 잣나무, 전나무, 가문비나무 등을 구분하기 어려워 아직까지 생육목까지 범위를 확장하지 못한 한계가 있다. 생육목 개체수를 파악하여야 개체군 동태, 고사 정도를 파악할 수 있기 때문에 생육목 검출에 대한 조사가 향후 필요하다.
서서 고사한 개체가 쓰러져 고사한 개체에 비하여 높은 해발고도와 일사량이 많은 곳에 분포하고 있음을 알 수 있다. 쓰러져 고사한 개체가 많이 발생한 지역이 바람을 주로 맞는 지역인지에 대한 향후 추가 분석이 필요하다.
, 2019). 해당 연구를 통해 바람이 상록침엽수 생장에 미치는 영향을 파악할 수 있었으나 향후 상록침엽수 고사에 지형적 요인과 바람 등 미기상이 어떻게 영향을 미치는지도 함께 분석하는 것이 필요하다.
마지막으로 본 연구에서는 고사목에 대한 공간 변화 양상에만 집중하였지만 현장조사 결과 고사 밀도가 높은 지역에서도 분비나무 치수가 발생하고 있기 때문에 이와 같은 개체군 동태를 종합적으로 이해하는 것이 필요하다. 향후 후계목 발생지에 대한 현장조사 등을 통해 어떤 공간특성에서 후계목이 발생하고 있으며, 이를 바탕으로 변화 예측 모델링 개발을 통해 잠재 서식지 도출 및 보전 관리가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	아고산대가 전형적인 아한대 기후와 다른 것은?	기후적 조건에 따라서도 구분할 수 있으며, 연평균 약 4~5℃ 이하(Walter, 1979; Yim, 1993)인 아한대의 기후와 유사한 조건을 나타내고 있다. 그러나 높은 해발고도에 위치하기 때문에 공기밀도가 낮고, 직사광선이 강하다는 점에서 전형적인 아한대 기후와는 차이를 보인다(Redding et al., 2003; Woodward et al.
	본 연구는 설악산국립공원 서북능선 일원을 대상으로 분비나무 등 상록침엽수 고사 관련 공간정보 특성을 분석하고 구상나무 자생지 고사 패턴과 비교하고자 수행한 이유는?	12%)가 분포하고 있다(KNPRI, 2017). 설악산국립공원 내 상록침엽수는 주로 황철봉~대청봉~귀때기청봉~안산에 이르는 능선부에 분포하고 있고, 그 중에서도 대승령~귀때기청봉~중청에 이르는 서북능선 북사면에 높은 밀도로 분포하고 있다(KNPRI, 2017). 서북능선 구간 중 귀때기청봉에서 대청봉 일원은 특히 분비나무가 밀도 높게 분포함과 동시에 고사현상도 많이 나타나는 지역(KNPRI, 2018; KNPRI, 2019, Chun et al., 2019; Lee, 2013; Lim et al.
	아고산대란?	아고산대는 산림대와 고산대 사이의 식생대를 의미하는데, 일반적으로 구상나무, 분비나무, 가문비나무, 주목 등의 상록침엽수림이 상관식생을 이루고 있다. 기후적 조건에 따라서도 구분할 수 있으며, 연평균 약 4~5℃ 이하(Walter, 1979; Yim, 1993)인 아한대의 기후와 유사한 조건을 나타내고 있다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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