[논문]기후변화 시나리오에 의한 중부지방소나무의 적지분포 변화 예측

고성윤; 문나현; 성주한; 권태성; 천정화; 신만용

문제 정의

본 연구는 우리나라 전국의 산림을 대상으로 임목의 생육환경과 입지조건이 고려된 좀 더 정밀한 지위지수 추정식을 개발하기 위해 산악권역, 남동산야권역, 남서산야권역, 중부산야권역, 해안도서권역의 5개의 생태권역으로 나누어 구분하였다.(Fig.
5를 적용하여 2020년부터 2100년까지의 10년 간격으로 전국 단위의 적지분포의 변화를 예측하였다. 이를 통해 기후변화에 따른 중부지방소나무의 적지분포의 변화를 판정함으로써 효율적인 관리에 필요한 의사결정 정보를 제공하기 위해 수행하였다. 특히 기후요인이 독립변수에 포함된 중부지방소나무의 생태권역별 지위지수 추정식을 개발함으로써 생태권역별로 기후변화에 대응할 수 있는 정보를 제공하고자 하였다.
이를 통해 기후변화에 따른 중부지방소나무의 적지분포의 변화를 판정함으로써 효율적인 관리에 필요한 의사결정 정보를 제공하기 위해 수행하였다. 특히 기후요인이 독립변수에 포함된 중부지방소나무의 생태권역별 지위지수 추정식을 개발함으로써 생태권역별로 기후변화에 대응할 수 있는 정보를 제공하고자 하였다.

제안 방법

Table 1. Environmental variables and code description used in this study.
본 연구는 우리나라를 대표하는 침엽수종인 중부지방소나무를 대상으로 지형, 토양, 그리고 기후인자를 포함하는 환경요인을 이용하여 생태권역별 지위지수 추정식을 개발함과 동시에 기후변화 시나리오 RCP 8.5를 적용하여 2020년부터 2100년까지의 10년 간격으로 전국 단위의 적지분포의 변화를 예측하였다. 이를 통해 기후변화에 따른 중부지방소나무의 적지분포의 변화를 판정함으로써 효율적인 관리에 필요한 의사결정 정보를 제공하기 위해 수행하였다.
환경요인에 의한 생태권역별 중부지방소나무나무의 지위지수 추정식을 개발하기 위해 수치산림입지도와 수치기후도를 중첩하여 지위에 영향을 미칠 것으로 판단되는 16개의 지형, 토양, 그리고 기후인자를 도출하였다(Table 1). 생태권역별로 정리된 자료는 7:3의 비율로 추정자료(fit data)와 검증자료(test data)로 무작위로 분류하여 정리하였다. 추정자료는 회귀기법에 의해 중부지방소나무 지위지수 추정식을 조제하기 위한 것이며, 검증자료는 추정자료에 기초하여 얻어진 지위지수 추정식의 통계적 검증에 사용되었다(Snee, 1977).
그에 따라 중부지방 소나무의 적지 기준은 14 이상이면 적지로 판정되었다. 한편 기후변화 시나리오는 RCP 8.5를 사용하였으며, 지위지수 추정식에 포함된 기후인자에 RCP 8.5의 연도별 기후값을 대입하여 기후변화에 의한 지위지수의 변화와 그로 인한 적지분포의 변화를 예측하였다.
이상과 같은 방법으로 도출된 중부지방소나무 지위지수 추정식의 적합성 검증은 모형의 추정편의, 모형의 정도, 그리고 이 두 가지를 고려한 측정치에 대한 오차의 평균평방화인 모형의 표준오차의 3가지 검증통계량을 이용하여 실시하였다(Arbatzis and Burkhart, 1992). 한편 본 연구에서는 통계검증에 이상이 없을 경우 최종적으로 추정자료와 검증자료를 합친 통합자료에 근거하여 최종 지위지수 추정식을 개발하였다.
환경요인에 의한 생태권역별 중부지방소나무나무의 지위지수 추정식을 개발하기 위해 수치산림입지도와 수치기후도를 중첩하여 지위에 영향을 미칠 것으로 판단되는 16개의 지형, 토양, 그리고 기후인자를 도출하였다(Table 1). 생태권역별로 정리된 자료는 7:3의 비율로 추정자료(fit data)와 검증자료(test data)로 무작위로 분류하여 정리하였다.

대상 데이터

생태권역별로 정리된 자료는 7:3의 비율로 추정자료(fit data)와 검증자료(test data)로 무작위로 분류하여 정리하였다. 추정자료는 회귀기법에 의해 중부지방소나무 지위지수 추정식을 조제하기 위한 것이며, 검증자료는 추정자료에 기초하여 얻어진 지위지수 추정식의 통계적 검증에 사용되었다(Snee, 1977).

데이터처리

이 과정에서 내부상관의 여부를 검증한 후(Belsley et al, 1980; Myers, 1986), 최적의 변수 조합에 의한 생태권역별 지위지수 추정식을 작성하였다. 이상과 같은 방법으로 도출된 중부지방소나무 지위지수 추정식의 적합성 검증은 모형의 추정편의, 모형의 정도, 그리고 이 두 가지를 고려한 측정치에 대한 오차의 평균평방화인 모형의 표준오차의 3가지 검증통계량을 이용하여 실시하였다(Arbatzis and Burkhart, 1992). 한편 본 연구에서는 통계검증에 이상이 없을 경우 최종적으로 추정자료와 검증자료를 합친 통합자료에 근거하여 최종 지위지수 추정식을 개발하였다.
환경요인에 의한 중부지방소나무의 최적 지위지수 추정식을 도출하기 위해 본 연구에서 사용한 환경인자 중에서 지위지수와 상관이 비교적 높은 변수를 선택한 후, 지위 추정에 필요한 최적 변수 조합을 선택하기 위해 중회귀분석의 단계별 회귀기법(stepwise regression)을 사용하였다. 이 과정에서 내부상관의 여부를 검증한 후(Belsley et al, 1980; Myers, 1986), 최적의 변수 조합에 의한 생태권역별 지위지수 추정식을 작성하였다.

이론/모형

수종별 적지 판정의 기준은 기준임령을 30년으로 하는 수종별 지위지수 분류곡선식(손영모 등, 2003)에 근거하여 지위지수 ‘중’ 이상을 적지로 판정하였다.
환경요인에 의한 중부지방소나무의 최적 지위지수 추정식을 도출하기 위해 본 연구에서 사용한 환경인자 중에서 지위지수와 상관이 비교적 높은 변수를 선택한 후, 지위 추정에 필요한 최적 변수 조합을 선택하기 위해 중회귀분석의 단계별 회귀기법(stepwise regression)을 사용하였다. 이 과정에서 내부상관의 여부를 검증한 후(Belsley et al, 1980; Myers, 1986), 최적의 변수 조합에 의한 생태권역별 지위지수 추정식을 작성하였다. 이상과 같은 방법으로 도출된 중부지방소나무 지위지수 추정식의 적합성 검증은 모형의 추정편의, 모형의 정도, 그리고 이 두 가지를 고려한 측정치에 대한 오차의 평균평방화인 모형의 표준오차의 3가지 검증통계량을 이용하여 실시하였다(Arbatzis and Burkhart, 1992).

성능/효과

이 결과는 생태권역별 적지면적을 통합하여 전국 단위로 변환한 결과이다. 기후변화 시나리오 8.5를 적용할 경우 중부지방소나무의 적지면적은 시간이 경과할수록 감소하는 것으로 예측되었다. 현재의 적지면적은 전체 산림면적의 24%인 약 131만ha이지만, 2030년에는 약 80만ha (14.
중부지방소나무의 생태권역별 지위지수 추정식의 결정계수는 0.32∼0.46의 범위에 있는 것으로 분석되었으며, 생태권역별로 5∼7개의 입지환경 요인에 의하여 지위지수를 추정하는 것으로 평가되었다.

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