농업생명과학연구 46(3) pp.47-58 Journal of Agriculture & Life Science 46(3) pp.47-58 기후변화에따른난대상록활엽수의적지예측평가모델개발 강진택 1* 김정운 2 김철민 1 1 국립산림과학원기후변화연구센터, 2 국립산림과학원남부산림연구소 접수일 (2012 년 04 월 03 일 ), 수정일 (2012 년 06 월 26 일 ), 게재확정일 (2012 년 06 월 26 일 ) Development of Assessment Model for the Optimal Site Prediction of Evergreen Broad-leaved Trees in Warm Temperate Zone according to Climate Change Jin-Teak Kang 1* Jeong-Woon Kim 2 Cheol-Min Kim 1 1 Center for Forest and Climate Change, Korea Forest Research Institute, Seoul 130-712, Korea 2 Southern For. Res. Center, Korea For. Res. Insti., Jinju 660-300, Korea Received: APR. 03. 2012, Revised: JUN. 26. 2012, Accepted: JUN. 26. 2012 초록본연구는기후변화에따른난대상록수종인황칠나무의적지예측모델을개발하기위하여수행하였다. 생장및입지환경인자들간의관계구명을통하여양적 질적자료분석이가능한수량화분석방법에의하여황칠나무의적지예측평가기준을도출하였다. 적지예측프로그램은 ESRI, ArcView GIS 프로그램을이용하여개발하였다. 개발된프로그램은적지예측의정확성검토를위하여다양한난대상록활엽수가분포하고있는전남완도지역에적용하였다. 황칠나무의적지예측분석결과, 최적지표고 401~500 m, 경사도 15 이하, 국소지형은산복계곡부위, 퇴적양식붕행토, 방위가남쪽인요철사면으로나타났다. 완도지역의황칠나무최적지등급별맵핑면적은 Ⅰ등급 1,487.2ha(25.4%), Ⅱ등급 1,020.3ha (17.4%), Ⅲ등급 2,231.8ha(38.2%), Ⅳ등급 1,110.5ha(19.0%) 로나타났다. 검색어 기후변화, 난대, 적지예측모델, 수량화, 상록활엽수 ABSTRACT This study was carried out to develop assessment model for the optimal site prediction of Dendropanax morbifera, Evergreen broad-leaved trees in warm temperate zone according to climate change. It was created criterion for assessment model of the optimal site prediction by quantification method to possible analysis of quantitative and qualitative data, through study relationship between growth of tree and site environmental factors. A program of the optimal site prediction was developed using program version 3.2, an Avenue and Dialog Designer tool of ESRI as GIS(geographic information system) engine. Developed program applied to test accuracy of the optimal site prediction in study area of Wando, Jeollanam-do, having a various evergreen broad-leaved trees of warm temperate zone. In the results from analysis of the optimal site prediction on Dendropanax morbifera, the characteristics of optimal site were analyzed site environmental features with 401~500m of altitude, 15 of slope, hillside of local topography, alluvium of deposit type, convex of slope type and south of aspect. The mapping area per grade of the optimal site prediction in the Dendropanax morbifera showed 1,487.2ha(25.4%) of classⅠ, 1,020.3ha(17.4%) of classⅡ, 2,231.8ha(38.2%) of class Ⅲ and 1,110.5ha(19.0%) of class Ⅳ. Key words - Climate change, Warm temperature zone, Optimal site prediction, Quantification, Evergreen broad-leaved trees *Corresponding author: Jin-Taek Kang Tel: +82-2-961-2883 Fax: +82-2-961-2889 E-mail: beg8bune@forest.go.kr
48 Journal of Agriculture & Life Science 46(3) Ⅰ. 서론최근전세계적으로지구온난화와이상기온등기후변화로인한동식물의서식지및분포지의변화, 고산및희귀수종소멸에의한생물다양성의변화등산림생태계의많은변화가일어나고있다. 지난 20년간세계환경문제중에서가장중요한이슈가기후변화문제이며, 그영향으로대기와해양의평균온도의상승, 지구평균해수면상등등의관측자료를통해지구온난화가진행되고있다는사실은의심할여지가없을정도로명백하다고보고하고있다 (IPCC, 2007). 기후변화는인류가에너지사용및경제활동으로온실가스를대량배출하면서나타나는현상이라고과학자들은밝히고있다. 이러한기후변화현상은범지구적이며이로인한파급효과는장기간걸쳐발생한다. 인류가이에제대로대응하지못할경우에는우리에게상당한피해를줄것으로예상되고있다. 또한생물다양성협약 (CBD) 등국제적으로논의되고있는국가생물자원확보와개발을위한보이지않는전쟁이시작되었으며, 이러한자원확보를위한다양한노력이시급한실정이다. 그중상록활엽수림의분포구역변화가주목을받고있으나 (Chung et al., 2010; Lee & Choi, 2010; Jung et al., 2011; Yun et al., 2011), 상록활엽수림에대한기존의연구들은식생구조와식물상에관한연구 (Oh & Shim, 2006; Chung et al., 2010; Lee et al., 2010) 가대부분이다. 우리나라난 온대상록활엽수는기온상승으로고위도및남부내륙으로분포가확대되고있으며난 온대상록활엽수의북방한계선에변화가나타나고있다 (Yun et al., 2011). 최근기후변화대응을위해발표된교토의정서는국제적으로온실가스감축이행이불가피한실정임을제시하고있다. 우리나라도지구온난화에따른난온대상록활엽수림의분포구역변화와내륙으로북상이동이진행되고있는만큼탄소흡수원으로서상록활엽수림의생장과탄소평가에대한기초적인연구도선행되어야한다. 이러한시점에서난 온대수종의생육환경의변화에따른조림적지선정을위해고려해야하는수종별생태적특성및다양한입지환경인자들을선정하는일은매우중요한사항이다. 이러한문제를해결하기위하여 Noh(1983) 는기상인자를고려한조림지예정지의온도를추정하여조림적지여부를판정하였고, Kang et al.(1997) 은기후, 토양, 지형인자및수종특성을고려한수치지도해석에의한조림적지분석을시도하였고, Kim et al.(2001) 은 Neural Network 기법에의한적지적수판정방법을제시하였으며, Lee et al.(2006) 은퍼지집합과 GIS를이용한고로쇠나무임분의수액채취적지분석에관한연구를수행한바있다. 우리나라에자생하는한국특산수종인황칠나무를비롯한다양한상록활엽수는세계적인희귀성과함께개발가능성이높은식물들이식용, 약용, 도료, 기호식품등의다양한특성을개발하는것은자원의합리적인관리및이용이라는측면에서매우중요한일이다. 따라서본연구는장기적으로기후변화에따른난대수종생육분포지의확대에따른난대주요수종의최적생육적지예측을위한평가모델도출과 GIS를이용한적지예측 Mapping 프로그램을개발하였다. 본연구에서는한국특산식물로염료, 도료, 약용으로서유전자원의가치가높은황칠나무 (Bemart et al., 1996; Kim, 1998; Kim et al., 2000) 의조림적지예측을위한 GIS 평가모델개발을수행하였다. Ⅱ. 재료및방법 2.1 연구방향기후변화에따른황칠나무의효율적인적지예측및 mapping을위하여총 37개표준지를선정하여흉고직경과입지환경인자를조사하였다. 수량화이론 Ⅰ류에의하여표준지의입지환경인자와대상임목의흉고직경생장량과의관계분석에의해서적지예측평가모델을설정하였다. 설정된적지예측기준에의해적지예측프로그램을작성한후, 지리공간분석과적지를지형도상에 mapping 가능하도록 GIS를응용하여 적지예측및 Mapping 프로그램 을개발하였다. 2.2 조사지개황남해안도서및제주지역및서해안일부에자생
Kang et al. : Development of Assessment Model for the Optimal Site Prediction of Evergreen Broad-leaved Trees in Warm Temperate Zone according to Climate Change 49 하고있는난대주요경제수종으로서용재수, 도료용및약용으로자원화가능한황칠나무를대상으로조사하였다. 우리나라에분포하고있는주요난대수림이인위적간벌또는훼손없이임분밀도가비슷하고군락을대표할수있고, 분포면적이 0.1ha 이상의지역을선정하였으며, 표준지는 20m x 20 m(0.04ha) 크기의총 37 plots에대하여입지조사와표준목의흉고직경생장량을측정하였다. 주요난대수종의생육적지판정을위한평가기준을설정하고자대상수종이분포하고있는임분의표준지에대한임상및기상상태는 Table 1과같다. Table 1. Forest and meteorological conditions of stand in the surveyed area Species D endropanax morbifera No. of surveyed area No. of plot 7 37 Height (m) Growth factors D.B.H (cm) Age (yr) 7.8 14.0 53.7 5.0~19.5 6.0~40.0 33.0~84.0 Meteorological factors Annual mean temp.( ) Annual mean precip.(mm) 14.1 1,487 조사된표준지는 7 개지역에서 37 plots 을조사하 였고임분생장상태는평균수고 7.8 m(5.0~19.5 m), 평균흉고직경 14.0 cm(6.0~40.0cm), 임령은 평균 53.7 년 (33~84 년 ) 으로나타났다. 평균기온은 14.1, 평균강수량은 1,487 mm 로나타났다. 2.3 조사방법 표준지내임목을대상으로매목조사를실시하여 산술직경평균법에의해평균흉고직경을갖는우세 목을표준목으로선정하였다. 선정된표준목을수간 석해하였고, 수간석해가불가능한임목은흉고부위의목편을채취한후 WINDENDRO TM 연륜분석시 스템을이용하여생장량을측정하였다. 임목의생장에영향을미치는인자는입지환경인 자, 기상인자, 토양의이화학적성질등여러가지 환경인자들이복합적으로작용하고있지만, 이러한 인자들을모두고려한다는것은사실상불가능하다. 따라서본연구에서적용된평가인자는임목의생장 에매우큰영향을미치는입지및기상인자를적지 예측기준으로설정하였다. 지형인자와입지환경인 자는임목의생장에직접적으로관여하여많은영향 을미치는중요한생육환경요소이다. 평가모델을설 정하기위하여난대수종이분포하고있는전지역 을대상으로선정된표준지의입지환경인자는지형 조건, 임상등이임지를대표할수있는조건에서, 난대림의생육에관여할것으로예상되는 12 개입지 인자를산림청산림환경입지조사요령에의해측정하였다 (Kim & Chung, 2001). 적지예측에적용한기상인자는난대지역을구분하는주요인자인 30년간의기온, 강수량, 한랭지수 (Noh, 1983; Kim & Oh, 1996; Choi et al., 1999) 를기상 13 이상, 강수 1,300 mm 이상, 한랭지수 -10 이상의기상조건을적용하였다. 개발된프로그램실행환경조건입력창에서분석하고자하는적지예측대상지역의기상조건을입력하게된다. 난대한계선내에분포하고있는난 온대상록활엽수림의 30년간기상상태는 Table 2와같다. 2.4 적지예측평가기준설정일반적으로평가기준을설정하기위하여관련인자의중요도와임지의속성을통계적으로처리하여설정한다. 이러한평가기준설정방법으로는중회귀분석, 수량화 Ⅰ류, 수량화 Ⅱ류등의방법 ( 田中, 1985) 과설문지에의한관련인자를평가인자로확정하고, 주관적인판단을객관화하는 DHP(Delphic Hierarchy Proccess) 기법 (Khorramshahgol & Moustakis, 1988) 과 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법 (Kim et al., 2010; Shin et al., 2011) 으로가중치부여하여평가기준을작성하는방법들이있다. Lee et al.(2006) 은이러한평가인자에대한점수를부여하는방법은연속자료인경우에는퍼지집합 (Fuzzy set) 을이용하였으며, 명목척
50 Journal of Agriculture & Life Science 46(3) 도인경우에는기존문헌고찰을통해 0점에서 1점까지점수를부여하였다. 여기에서는전자의경우처럼임분의입지환경인자와생장과의관계를분석하여수량화이론 1류에의하여 score표를작성하여수종별평가기준을설정하였다. 계산된평가기준의 category별 score는적지예측분석가중치로적용되었다. 또한임목의생장에영향을미치는평가인자간의기여도를비교평가하는지표로서편상관계수 ( 식 3) 를계산하였다. Table 2. Weather condition in the warm temperature forest zone Factors Min. Max. Mean S. D. Annual temperature( ) 13.3 15.4 14.0 0.6 Annual precipitation(mm) 1,396.0 1,797.0 1,537.0 162.0 Coldness index -8.0 0.1-5.0 2.4 Warmth index 108.1 125.0 113.0 4.7 Temperature of Sep.~Nov.( ) 4.1 7.8 5.2 1.1 Aridity index 5.4 7.6 6.4 0.7 Relative humidity(%) 66.0 75.0 71.0 3.2 The lowest temperature 8.2 12.7 10.3 1.4 Time of shine sunshine(hr) 170.9 243.1 198.7 21.8 1) Category 구분및가중치결정공시대상수종의생장에영향을미치리라예상되는표고, 경사도등 12개의입지환경인자를수량화분석에의하여각 3~7개의 category로구분하였다. 가중치결정은질적변량인입지인자의 category에의하여조사원표를작성하고, 조사원표의 category 간의상호관계를수량화이론의식 (1) 에의하여 cross표를작성하였다. ---- 식 (1) l: 1, 2,... M, 입지인자의수 m: 1, 2,... rm, 각입지인자의 category 수 1 2; j=1, k=m인경우를제외한수 Tlm ; l인자, m category에주어진수량 Nlm ; l인자, m category에 check된수량 flm(jk) ; l인자, m cacegory에 check된것중다시 j인자, k category에 check된수량 Yi ; i 번째표준지의종속변수즉흉고직경생장량 δi(lm) ; l 인자 m category 에 check 될때는 1, 그렇지않을때는 0 cross 표는 n 차정방행렬로서 AX=P0 라는행렬식 이되어실제계산은역행렬 X=A -1 P0 에서그해를 얻고각 category 에따라 score 를계산하였으며, 각 평가인자별 socre 를가중치로하였다. 결정계수는 식 (2) 로서중상관계수를계산하여제곱하였다. r y : 1, 2,,..., M = 1- R R yy 식 (2) 2) 편상관계수 임목의생장에영향을미칠것으로예상되는 12 개 의입지환경인자간의내부상관을배제한독립적인 기여도를구명하기위하여식 (3) 에서 를계산하였다. r yi :1,2,...M = 편상관계수 - Ryi Ryy Rii ------------ 식 (3)
Kang et al. : Development of Assessment Model for the Optimal Site Prediction of Evergreen Broad-leaved Trees in Warm Temperate Zone according to Climate Change 51 식 (3) 에의해계산된편상관계수는흉고직경생장에영향을미치는각입지환경인자의중요도를나타낸다. 2.5 적지예측및 Mapping 프로그램개발 1) 프로그램개발환경 GIS에의한 적지예측및 Mapping 프로그램개발 의개발환경으로는한글윈도우운영체계로한개인용컴퓨터를이용하였다. 적지예측및 Mapping 프로그램개발 의핵심적인공간분석기능을담당하는지리정보시스템엔진은 ESRI(Environmental Systems Research Institute) 사의 ArcView 3.2를선택하였다. ArcView 3.2를선정한이유로는윈도우 NT를기반으로하는 Desktop GIS 프로그램이라는이유와함께 Spatial Analyst와 3D Analyst를이용하여산악지형분석과해석이용이하다는점이고려되었다. 또한자체에내장된객체지향애플리케이션개발언어인 Avenue 를이용하여손쉽게사용자용도 에맞게프로그램을변형할수있다는점과다른프로그램언어 (MS Visual Basic, Borland 사의 Delphi 등 ) 와의호환성을고려하였다. 실제프로그램작성은 ArcView 3.2에내장된객체지향애플리케이션개발언어인 Avenue 와 Dialog Designer 를이용하였다. 2) 프로그램구조설계 적지예측및 mapping 프로그램 은수치지도작성및입력모듈, 적지예측에관여하는평가인자생성모듈, 평가인자들의상대적인중요도를결정하는가중치결정모듈, 가중치가부여된평가인자들에의해임목의최적생육환경조건을판정하는적지예측모듈, 적지예측결과를나타내는평가서작성및출력모듈로구성되어있으며, 이모듈들은유기적으로연결되도록하였다 (Fig. 1). 특히수종별적지예측평가모델에의해자동적으로가중치가계산되어해당수종에대한적지예측및평가가가능하도록하였다. Fig. 1. Operation system for the optimal site and mapping program. Ⅲ. 결과및고찰 토하였다. 적지예측및 Mapping 프로그램의적용성을검토하기위하여, 난대림의분포면적, 생태적위치및경제적가치등을고려하여붉가시나무, 황칠나무, 생달나무등난대수종이다양하게분포하고있는완도지역을선정하여개발된프로그램의적용성을검 3.1 적지예측평가인자의가중치결정및평가기준도출황칠나무의적지예측을위한평가기준의가중치를설정하고자 category별 score를분석한결과는 Table 3과같다.
52 Journal of Agriculture & Life Science 46(3) Table 3. Score of category and range for each factor in D. morbifera stands Item Category Score Mean score Deviation Range 100 1.5529-1.6383 100~200 1.8529-1.3383 Altitude(m) 201~300 6.0903 3.1912 2.8991 301~400 6.6551 3.4639 8.9051 401~500 8.9051 5.7139 500m 0.0000-3.1912 15 7.4051 3.6808 Slope( ) 15~20 4.1337 3.7243 0.4094 21~25 3.2400-0.4843 7.4051 25 0.0000-3.7243 Plain -13.4500-7.8169 Hill -7.7929-2.1598 Local Piedmont 2.5517-5.6331 8.1848 topography Hillside -7.5566-1.9235 16.0017 Summit 0.0000 5.6331 East 0.0326-0.0945 Aspect West -0.1371 0.1271-0.2642 South 0.4654 0.3383 0.6025 North 0.0000-0.1271 Linear -0.0489 0.3453 Slope type Convex -3.3423-0.3942-2.9481 3.3423 Concave 0.0000 0.3942 High -9.5726-4.3682 Weathering degree Middle -0.4951-5.2044 4.7093 9.5726 Low 0.0000 5.2044 Residual -14.7117-7.7734 Deposit type Creeping -7.1786-6.9383-0.2403 14.7117 Alluvium 0.0000 6.9383 Exposure -5.1200-3.5709 Degree of Middle -0.1500-1.5491 1.3991 wind exposure Protection 0.0000 1.5491 5.1200 10 2.5511 4.5624 Exposure 10~30-4.1963-2.0113-2.1850 rate of rock(%) 30 0.0000 2.0113 6.7474 50 1.0506 0.6629 Soil depth(cm) 50~70 0.8914 0.3877 0.5037 71~90-0.3537-0.7414 1.4043 90 0.0000-0.3877 Dry 7.4320 5.5097 Soil moisture Light dry 2.5231 1.9223 0.6008 7.4320 Damp 2.6183 0.6960 Light wet 0.0000-1.9223 Very soft -0.6437-0.2644 Soil hardness Soft -0.6230-0.3793-0.2437 0.7648 Middle 0.1211 0.5004 Hard 0.0000 0.3793 Note) R 2 = 0.9389, F value = 5.56, Prob 0.0021
Kang et al. : Development of Assessment Model for the Optimal Site Prediction of Evergreen Broad-leaved Trees in Warm Temperate Zone according to Climate Change 53 황칠나무의생장에상대적으로기여도가높은인자는 range 에의해국소지형, 퇴적양식, 풍화정도, 표고, 토양습도, 경사도, 암석노출도, 사면형태, 토심, 방위, 토양견밀도순으로크게나타났다. 황칠나무에대한환경인자의 category별 score는국소지형산록, 퇴적양식붕행토, 풍화정도하, 표고 401~500 m, 토양습도건조, 경사 15 이하, 암석노출도 10% 이하, 풍노출도보호, 사면형태요철, 토심 50 cm이하, 토양견밀도연, 방위남쪽에서가장높게나타났다. Lee et al.(2006) 은고로쇠나무수 액채취적지분석에주요한영향을미치는인자들의가충치결정을순위가중치평균법 (Ordered weighted average) 을적용하여인자들의중요도를결정하였고, Kim et al.(2001) 은수종별적지적수판정을위해인공신경망모델적용으로입지환경인자들의적합도점수를도출하여분석하였다. 이러한평가인자의 category별 score에의해가중치가결정되며, 황칠나무의생장에영향을미치는평가인자의상대적중요도를알아보기위하여편상관계수를계산한결과는 Fig. 2와같다. 0.8 0.7 Partial correlation coefficients 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 Site factors Fig. 2. Partial correlation coefficients between diameter growth at breast height and height and site environmental factors. 황칠나무의생장에영향을미치는인자로는표고, 경사, 국소지형, 암석노출도, 토양습도, 토심, 퇴적양식, 풍화정도, 풍노출도순으로나타났다. 이러한편상관계수는임목의생장에영향을미치 는평가인자의상대적중요도를나타내고있다. 수량화 1류방법에의해계산된 score를가중치로적용하여적지예측기준을설정한결과는 Table 4 와같다.
54 Journal of Agriculture & Life Science 46(3) Table 4. Evaluation criteria for the optimal site prediction of D. morbifera stands Evaluation factor Class 1 2 3 4 5 6 Altitude(m) Slope( ) Local topography Aspect Slope type Weathering degree Deposit type Degree of wind exposure Exposure rate of rock(%) Soil depth(cm) Soil moisture Soil hardness Class 100 100~200 201~300 301~400 401~500 500 Score 1.5529 1.8529 6.0903 6.6551 8.9051 0.0000 Class 15 16~20 21~25 25 Score 7.4051 4.1337 3.2400 0.0000 Class Plain Hill Hillside Piedmont Summit Score -13.4500-7.7929-7.5566 2.5517 0.0000 Class East West South North Score 0.0326-0.1371 0.4654 0.0000 Class Linear Convex Concave Score -0.0489-3.3423 0.0000 Class Low Middle High Score -9.5726-0.4951 0.0000 Class Residual Creeping Alluvium Score -14.7117-7.1786 0.0000 Class Exposure Middle Protection Score -5.1200-0.1500 0.0000 Class 10 10~30 30 Score 2.5511-4.1963 0.0000 Class 50 50~70 71~90 90 Score 1.0506 0.8914-0.3537 0.0000 Class Dry Light dry Damp Light wet Score 7.4320 2.5231 2.6183 0.0000 Class Very soft Soft Middle Hard Score -0.6437-0.6230 0.1211 0.0000 각평가인자들의 category별 score는임목생장과 category별상대적기여도로적지예측평가점수로적용하였다. 3.2 적지예측평가 Layer 생성및공간분석모델링본연구에사용된입지도는디지털수치입지도를이용하였다. 수치입지도로부터평가인자로생성된각입지인자들의레이어는 Fig. 3과같다. 수치고도모델 (Digital Elevation Model: DEM) 과입지도로부터추출된 12개의 layer 생성결과이다. 생성된각 layer별 category 구분은입지조사요령에따라분류 하였으며평가기준에따라각인자의 category별 score를속성값을대신하여가중치로적용하였다. 이러한적지공간분석모델링에있어, Kang et al.(1997) 은온대중부림의적지적수도작성에서수종별수치 layer( 토양도, 법적제한도, 국소지형도, 표고도, 경사도, 방위도 ) 를중첩후 Algorithm값을부여해적지적수도를작성하였으며, 이등 (Lee et al., 2006) 은 GIS를이용하여고로쇠나무수액채취에유리한지역을등급별로면적을산출하고 mapping 하였다.
Kang et al. : Development of Assessment Model for the Optimal Site Prediction of Evergreen Broad-leaved Trees in Warm Temperate Zone according to Climate Change 55 (A) (B) (C) (D) (E) (F) (G) (H) Fig. 3. Digital map and site factor layers extracted from digital site map(a L).
56 Journal of Agriculture & Life Science 46(3) (I) (J) (K) Fig. 3. Continued. (L) 3.3 적지예측및 Mapping 수치지형도로부터추출하여생성된표고, 경사도, 방위 layer 와입지도에의해생성된각입지인자들을 raster 로변환하고, 생성된 layer 들은각수종별평가기준을적용하여 ArcView의지도대수 (map algebra) 연산에의한최종적지예측알고리즘을적용하였다. 이러한알고리즘에의한황칠나무의최종적지예측결과는 Fig. 4와같다. 황칠나무의적지예측 1등급지는표고가 401~500 m의경사도가 15 이하, 국소지형산복, 퇴적양식붕행토, 방위는남쪽인요철사면으로나타났다. 실제완도지역의현장조사결과, 황칠나무는상황봉 (644m) 에서붉가시나무군락이우점한가운데계곡부위에서주로분포하고있었다. Kim et al.(2000) 은황칠나무가주로생육하는임분의입지환경특성을조사한결과, 주로북동, 북서및남동향의계곡부와산복부에분포하고있는것으로나타났다. 또한홍도, 거문도, 완도, 보길도등남부내륙및도서지역에서주로 400 m 이하지역에서생육하고있 는것으로조사되었다. 또한황칠나무의분포임지의식생구조및입지환경과의관계구명에관한연구에서, 완도상황봉사면임상은주로붉가시나무- 서어나무군집으로총 23종이출현하는가운데붉가시나무 (42%) 가우점하고서어나무 (13.7%), 황칠나무 (10.3%), 비목나무등의순으로황칠나무가우점하고있다고보고한바있다. Fig. 4의분석결과로부터추출된적지예측등급별면적을등급분류기준에따라 classⅠ, Ⅱ, Ⅲ, Ⅳ로재분류한결과 Table 5와같다. 분석에적용된완도지역대상면적은총 5,849.8 ha로, 최종분석된황칠나무의등급별면적을계산한결과, Ⅰ등급 1,487.2 ha, 25.4% Ⅱ등급 1,020.3 ha, 17.4% Ⅲ등급 2,231.8 ha, 38.2%, Ⅳ등급 1,110.5 ha, 19.0% 로 Ⅲ등급지의면적이가장높게나타났으며, 다음으로 Ⅰ등급지의면적또한 1,487.2ha, 25.4% 로높게나타났다. 이상의결과에서완도지역의황칠나무적지분석을통한등급별적지를예측및 mapping 할수있었
Kang et al. : Development of Assessment Model for the Optimal Site Prediction of Evergreen Broad-leaved Trees in Warm Temperate Zone according to Climate Change 57 Fig. 4. Output map of the optimal site prediction on D. morbifera stands. Table 5. Classified area from map of the optimal site prediction on D. morbifera stands in Wando Class Area(ha) Percentage(%) Ⅰ 1,487.2 25.4 Ⅱ 1,020.3 17.4 Ⅲ 2,231.8 38.2 Ⅳ 1,110.5 19.0 Total 5,849.8 100 다. 최근이러한기후변화에따른적지판정및식생변화에관한연구 (Kim et al., 2001; Lee et al., 2006; Kim Jung et al., 2011) 와이러한변화의추정에대한예측모델링에대한연구가많이진행되고있는실정이다 (Lee et al., 2006; Lee et al., 2011; Kim et al., 2012). 본연구에서도적지예측적용대상지역의지형및입지에대한정확한정보구축과생육최적지를등급별분석및 GIS 기반에의한 mapping이가능하도록구현하였다. 또한개발된프로그램은 DB화된지형및입지자료를이용하여짧은시간내에대상지역의지형및입지환경인자에대한정확하고다양한시공간적인분석이가능함으로써, 조림시업등에있어다양한의사결정이가능하였다. 그러나개발된프로그램이현장에서적용되기위해서는분석결과와실제현장조사의정확성검토를통한수정보완이이루어져야하며, 최근 위성사진등산림에관련된많은정밀주제도와미세산림기상자료의 DB구축이안정되게유지되어야한다. 이러한기반구축을통하여향후지구온난화에따른난 온대조림수종등적지예측및조림시업의사결정에효과적인수단이될것으로기대한다. Literature Cited Kang, Y. H., J. H. Jeong, Y. K. Kim, and J. W. Park. 1997. Mapping of the righteous tree selection for a given site using digital terrain analysis on a central temperate Forest. Jour. Korean For. Soc. 86: 241-250. Bemart., M. W., J. H. Cardellina, M. S. Balaschak, M. R. Alexander, R. H. Shoemaker, and M. R. Boyd. 1996. Cytoxic falcarinol oxylipins from Dendropanax
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