덕유산 국립공원 산림식생구조의 지형적 영향 분석

서지정보

ㆍ발행기관 : 한국하천호수학회 ㆍ수록지정보 : 생태와 환경 / 46권 / 1호
ㆍ저자명 : 김태근, 노일, 정종철, 조영환, 오장근

한국어 초록

본 연구에서는 덕유산 국립공원의 산림지역을 대상으로 하여 식생의 구조를 정량화하는 지수로 널리 이용되고 있 는 LAI에 대한 지형적인 영향을 분석하고자 한다. 이를 위해서 식생의 분포와 구조에 영향을 주는 해발고도, 지 형경사, 사면향, 그리고 토양 수분조건을 설명변수로 하 고 엽면적지수(LAI, Leaf Area Index)를 반응변수로 하 는 회귀분석방법을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 전 체적으로 LAI와 지형요소의 상관관계는 0.5 미만으로 비 교적 낮고 지형고도를 제외한 나머지 요소와의 상관성에 대한 통계적 유의성이 없는 것으로 나타난 반면에 상관 성 방향성을 보면 주로 고도가 높고 경사가 급하고 토양 의 수분상태가 낮은 지역일수록 LAI 값이 낮은 것으로 나타났다. 지형특성에 따른 LAI 분포에 대한 영향을 평가 하기 위해 지형요소의 조합에 따른 회귀분석 결과 지형 고도가 모든 모델에서 통계적으로 유의한 설명변수로 나 타났다. 지형고도의 변수만을 고려한 경우보다 경사와 사 면향을 추가적으로 고려할 경우 LAI 변화량을 설명하는 데 보다 더 잘 적합한 것으로 나타났다. 토양수분조건을 설명하기 위해 본 연구에서 사용한 지형습윤지수(Topographic Wetness Index, TWI)는 LAI 분포와 유의한 관계가 없는 것으로 추가적인 연구가 필요할 것이다. 본 연구 에서 유도된 결과는 위성영상자료를 이용하여 덕유산 국 립공원 산림식생 LAI를 추정하는데 있어서 영상자료의 분광 반사율과 지형적 특성을 함께 고려하면 보다 높은 정확도를 갖는 LAI 분포를 예측하는데 기초자료로 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.

영어 초록

The purpose of this study was to analyze the topographic effect of the LAI (Leaf Area Index), which has been widely used as an index that quantifies the structure of forest vegetation in Deogyusan National Park. With this aim, the study was conducted through a regression analysis which took as explanation the following variables: the elevation, slope, aspect, and soil moisture conditions. The LAI was taken as the response variable. Overall, the correlation between the Field-LAI and topographic factors was less than 0.5, which was relatively low. Except for topographic altitude, there was no statistical significance regarding the correlation with other factors. Meanwhile, regarding the orientation of the correlation, the higher the attitude, the steeper slope, the lower the soil moist, the lower the LAI value. The topographic altitude was found as a statistically significant explanation variable. The TWI (Topographic Wetness Index), which was used in this study to explain the soil moisture conditions, was not significantly related to the LAI distribution. The results of this study are expected to be utilized as basic data in more accurate forecasting the LAI distribution using remote sensing data.

참고 자료

없음