1. 기후변화로 인한 아고산대 산사태 영향 분석

│참여연구진│. 본 『기후변화로 인한 아고산대 산사태 영향 분석 』은 다음과 같은 연구진에 의하여 수행되었습니다. 연 구 진 구. 분. 연구책임. 공동연구. 자문위원. 이. 름. 직. 위. 소. 속. 윤주웅. 책임연구원. 국립공원연구원. 서정욱. 교. 김요정. 연 구 원. 최은비. 연 구 원. 박준희. 연 구 원. 이요섭. 연 구 원. 김성훈. 대. 정한욱. 연 구 원. 김수철. 대. 표. ㈜지오컨설탄트. 조형진. 대. 표. ㈜에코앤지오. 전계원. 교. 수. 강원대학교. 이문세. 사무국장. 수. 충북대학교. 표. ㈜스마트지오. 한국급경사지안전협회. 연 구 지 원 이. 름. 직. 위. 소. 정용상. 원. 채희영. 정책개발실장. 명현호. 융합연구부장. 박준효. 계. 김진원. 책임연구원. 김동신. 재난관리부장. 우한욱. 과. 속. 장. 국립공원연구원. 장. 장. 국립공원공단 재난안전처 재난관리부.



│목차│ Ⅰ. 연구 개요 1. 연구 배경 ··········································································································3 2. 연구 목적 ··········································································································4. Ⅱ. 식생 활력도 변화 분석 1. 연구 방법 ··········································································································7 2. 연구 결과 ········································································································12. Ⅲ. 상록침엽수 고사시점 분석 1. 연구 방법 ········································································································23 2. 연구 결과 ········································································································32. Ⅳ. 산사태 발생 지역의 안전성 분석 1. 연구 방법 ········································································································45 2. 연구 결과 ········································································································47. Ⅴ. 결론 및 제언 1. 식생 활력도 변화 분석 ···················································································63 2. 상록침엽수 고사시점 분석 ··············································································64 3. 산사태 발생 지역의 안전성 분석 ···································································66. 참고문헌 ·············································································································67.

│표목차│ [표 2-1] 정규식생지수와 식물 활력도 ···········································································································9 [표 2-2] 랜드셋 위성성영상 특성 ··················································································································9 [표 2-3] 랜드셋 위성영상 검색결과 및 분석에 사용한 영상목록 ······························································10 [표 2-4] 연구 대상지역 ································································································································10 [표 2-5] 정규식생지수(NDVI)의 연도별 변화 분석 값 ···············································································15 [표 3-1] 지리산국립공원 치밭목 산사태 발생지 상록침엽수 생육목 나이테 시료채취 정보 ····················25 [표 3-2] 지리산국립공원 치밭목 산사태 발생지 상록침엽수 고사목 나이테 시료채취 정보 ····················25 [표 3-3] 지리산국립공원 장터목 산사태 발생지 상록침엽수 생육목 나이테 시료채취 정보 ····················26 [표 3-4] 지리산국립공원 장터목 산사태 발생지 상록침엽수 고사목 나이테 시료채취 정보 ····················26 [표 3-5] 지리산국립공원 치밭목 산사태 발생지 고사목의 고사연도 분석 결과 ·······································37 [표 3-6] 지리산국립공원 장터목 산사태 발생지 고사목의 고사연도 분석 결과 ·······································38 [표 4-1] 조사대상지 현황(8개소) ·················································································································46 [표 4-2] 조사대상지별 물성치 산정표 ·········································································································48 [표 4-3] 조사대상지별 사면안정해석 결과 ··································································································49 [표 4-4] 북서권역(AREA_NW) 토석류 분석 ······························································································56 [표 4-5] 동남권역(AREA_SE) 토석류의 물리적 특성 ················································································56 [표 4-6] 남서권역(AREA_SE) 토석류의 물리적 특성 ················································································57.

│그림목차│ [그림 1-1] 연구흐름도 ····································································································································4 [그림 2-1] 공간정보 분석절차 개요 ···············································································································7 [그림 2-2] 원격탐사 절차 ····························································································································11 [그림 2-3] 항공사진 판독 절차 ···················································································································11 [그림 2-4] 정규식생지수(NDVI) 영상 산출 결과 ························································································13 [그림 2-5] 정규식생지수(NDVI)의 연도별 변화 ··························································································14 [그림 2-6] 항공사진 판독 이미지 ················································································································16 [그림 3-1] 지리산국립공원 나이테 시료채취 지역 ······················································································24 [그림 3-2] 생육목 생장편 시료채취 모습(左)과 고사목 디스크 시료채취 모습(右) ································24 [그림 3-3] 나이테 폭 측정을 위한 준비과정(좌)과 측정 방법(우) ·····························································27 [그림 3-4] 생장편 수 관찰 여부에 따른 표기 방법 및 수거리추정법 ·······················································29 [그림 3-5] 고사연도 분석을 위해 실시한 크로스데이팅 수행과정 및 결과 예시 ···································30 [그림 3-6] 실체현미경으로 관찰한 고사목 최외각 나이테 관찰 모습 ·······················································30 [그림 3-7] 크로스데이팅 된 개체 연륜연대기와 대표연륜연대기(치밭목-구상나무) ·································32 [그림 3-8] 크로스데이팅 된 개체 연륜연대기와 대표연륜연대기(장터목-구상나무) ·································33 [그림 3-9] 크로스데이팅 된 개체 연륜연대기와 대표연륜연대기(장터목-가문비나무) ····························33 [그림 3-10] 지리산국립공원 치밭목 산사태 발생지 고사목 연륜연대기 ···················································34 [그림 3-11] 지리산국립공원 장터목 산사태 발생지 고사목 연륜연대기 ···················································36 [그림 3-12] 치밭목 산사태 발생지 생육목 시계열 생육쇠퇴 발생빈도 및 강도 ······································39 [그림 3-13] 치밭목 산사태 발생지 고사목 시계열 생육쇠퇴 발생빈도 및 강도 ······································39 [그림 3-14] 장터목 산사태 발생지 생육목 시계열 생육쇠퇴 발생빈도 및 강도 ······································40 [그림 3-15] 장터목 산사태 발생지 고사목 시계열 생육쇠퇴 발생빈도 및 강도 ······································41 [그림 3-16] 치밭목 및 장터목 산사태 발생지 수종 분석 결과 ·································································42 [그림 4-1] 연구 흐름 및 방법 ·····················································································································46 [그림 4-2] 조사대상지. 위치 ·······················································································································47. [그림 4-3] 사면안정해석 검토단면(LS01-02-01) ·····················································································49 [그림 4-4] 사면안정해석 검토단면(LS01-03-01) ·····················································································50 [그림 4-5] 사면안정해석 검토단면(LS01-03-02) ·····················································································50.

│그림목차│ [그림 4-6] 사면안정해석 검토단면(LS01-07-01) ·····················································································51 [그림 4-7] 사면안정해석 검토단면(LS02-02-01) ·····················································································51 [그림 4-8] 사면안정해석 검토단면(LS02-02-02) ·····················································································52 [그림 4-9] 사면안정해석 검토단면(LS02-02-05) ·····················································································52 [그림 4-10] 사면안정해석 검토단면(LS02-04-01) ···················································································53 [그림 4-11] 대상지별 지형분석 ···················································································································54 [그림 4-12] 지리산국립공원 대상지 인근 강우관측소 정보 및 확률강우량 ··············································55 [그림 4-13] 북서권역(AREA_NW) 토석류 분석 예상결과 ········································································58 [그림 4-14] 북서권역(AREA_NW) 토석류 분석 예상결과(좌: 유속, 우: 충격력) ···································58 [그림 4-15] 남동권역(AREA_SE) 토석류 분석 예상결과 ··········································································59 [그림 4-16] 남동권역(AREA_SE) 토석류 분석 예상결과(좌: 유속, 우: 충격력) ·····································59 [그림 4-17] 남서권역(AREA_WE) 토석류 분석 예상결과 ········································································60 [그림 4-18] 남서권역(AREA_WE) 토석류 분석 예상결과(좌: 유속, 우: 충격력) ····································60.

Ⅰ. 연구 개요 1. 연구 배경. 2. 연구 목적.



Ⅰ. 연구 개요 1. 연구 배경. Ⅰ. 연구 개요 1. 연구 배경. 최근 지구온난화에 의한 기후변화의 영향으로 태풍의 발생 빈도가 증가하고 돌발성 집중 호우가 발생하여 이로 인한 다수의 산사태가 발생하고 있는 실정임(마호섭과 정원옥, 2007; 마호섭 등 2015; 정원옥 등 , 2015; 윤주웅 등 2021). 이렇듯 기후변화의 영향으로 폭우 , 태풍의 빈도 및 강도가 증가함에 따라 산사태 발생 에 대한 위험성 우려가 증가하고 있으며 , 국립공원 내 재난안전 취약성도 높아질 것으 로 예상됨. 산사태의 발생 원인으로는 내적요인인 임상, 경급, 지형, 지질, 토양 등과 외적요인인 강우 (태풍, 집중호우), 지진 등에 따라 달라지며, 국내에서 발생하는 산사태는 대부분은 여름철 집중호우에 의해 발생되는 것으로 보고되어 왔음(마호섭과 정원옥 , 2007; 마호섭 등 2015; 정원옥 등 , 2015; 윤주웅 등 2021). 국립공원 내에서도 크고 작은 산사태가 빈번히 발생하고 있어 2017년부터 지속적으로 산 사태 발생지에 대한 모니터링을 실시하고 있음(국립공원공단 국립공원연구원, 2017; 2018; 2019; 2020; 2021). 그러나 최근 기후변화로 인한 상록침엽수(구상나무, 가문비나무)의 고사가 산사태를 유발하 는 원인으로 환경단체 및 언론 등을 통해 제기됨. 따라서 상록침엽수(구상나무, 가문비나무) 집단고사와 산사태 발생간 상관관계에 대한 연 구가 필요한 실정임. │기후변화로 인한 아고산대 산사태 영향 분석│3.

2. 연구 목적. 본 연구에서는 내륙지역에서 상록침엽수의 분포 면적이 가장 넒은 지리산국립공원을 대상으 로 상록침엽수 고사현황 자료와 산사태 발생지점을 중첩하여 조사대상지를 선정하였음. 상록침엽수 집단고사와 산사태 발생 간 상관관계 규명을 위하여 총 3 단계로 연구를 진행하였음. 1단계에서는 항공영상을 활용한 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)분석을 통해 산사태 발생 전후에 대한 식생 활력도 변화를 분석하였음. 2단계에서는 현장조사를 통해 산사태 발생지 내 상록침엽수 고사목 시료를 채취하고 연 륜연대분석을 수행하여 수목 고사시점을 분석하였음. 3단계에서는 피해범위 시물레이션 및 사면안정해석을 통한 관리대책을 마련 하고자 하였음. 향후 이러한 연구 결과를 바탕으로 최근 사회적 관심이 높은 상록침엽수 집단고사와 산사 태 발생 간 상관관계에 대해 파악할 수 있을 것으로 예상되며, 해당 결과를 기반으로 공 원 관리 등의 기초자료로 활용할 예정임. 1단계. 2단계. 정규식생지수 (NDVI)를. 나이테 분석 방법을. 활용한 식생 활력도 변화 분석 실시. ▶. 활용한 상록침엽수 고사시점 분석 [그림 1-1] 연구흐름도. 4│국립공원공단│국립공원연구원│. 3단계. ▶. 산사태 발생지역의 안전성 분석.

Ⅰ. 연구 개요 1. 연구 배경. Ⅱ. 식생 활력도 변화 분석 1. 연구 방법. 2. 연구 결과. │기후변화로 인한 아고산대 산사태 영향 분석│5.



Ⅱ. 식생 활력도 변화 분석 1. 연구 방법. Ⅱ. 식생 활력도 변화 분석 1. 연구 방법. 가. 분석 개요 위성영상과 항공사진 등의 공간데이터를 이용하여 원격탐사 및 항공사진 판독을 수행하였음 원격탐사와 항공사진 판독을 위하여 먼저 데이터를 수집하고 수집한 공간자료를 지리정보시 스템의 분석기법을 사용하여 데이터를 추출 및 가공하였으며 산사태 전·후 식생 활력도 분 석 및 영상을 이용한 상록침엽수 고사 상관분석을 실시하였음. [그림 2-1] 공간정보 분석절차 개요. │기후변화로 인한 아고산대 산사태 영향 분석│7.

나. 영상 분석법 영상 분석방법은 공간데이터가 지니고 있는 데이터의 종류에 따라서 원격탐사와 항공사진판 독으로 구분함. 원격탐사는 지표면의 식생 , 토양 등에서 반사 또는 방사되는 전자파 , 다파장을 감지하 고 대상물의 분광 특성을 기초로 정보를 추출하고 해석하는 것이며 항공사진 판독은 항공사진면으로부터 얻어진 여러 대상물의 특성들을 목적에 따라 적절하게 해석하고, 이를 토대로 분석함으로써 대상물의 형상 , 식생 등에 대한 정보를 획득하는 과정임 (이 희연과 심재헌, 2017).. 원격탐사(정규식생지수) 인공위성에서 촬영된 영상을 통해 식생의 상태를 빠르게 확인하기 위해 사용하는 정규 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)를 활용함. 정규식생지수는 근적외선 영역 및 적색 (가시광 )에서 획득한 영상으로부터 분광차이를 이용하여 계산함. 정규식생지수 . 근적외선  가시광선  근적외선  가시광선 . 가시광선이 근적외선보다 반사값이 크기 때문에 음수를 나타내며 , 암석 등은 두 분 광 차이가 거의 없으므로 0 에 가깝고 , 식물은 가시광선 영역의 반사율이 낮으므로 양수가 됨. 정규식생지수의 범위는 -1 에서 1 의숫자 사이에서 산출되며 정규식생지수의 값이 높을 수록 더 건강한 상태임. 8│국립공원공단│국립공원연구원│.

Ⅱ. 식생 활력도 변화 분석 1. 연구 방법. [표 2-1] 정규식생지수와 식물 활력도(Rosel et al., 2019) NDVI 지수값. 식물 활력도. < 0. 무생물 또는 죽은 식물(Inanimate/dead material). 0 -> 0.33. 건강하지 않은 식물(Unhealthy plant material). 0.33 -> 0.66. 적당히 건강한 식물(Healthy plant material). > 0.66. 아주 건강한 식물(Very healthy plant material). 위성 영상은 미국지질조사국 (USGS)의 EarthExplorer을 이용하여 랜드셋 (Landsat) 영 상을 검색하여 가용상태를 확인함 (랜드셋 위성은 1972년 1호가 발사되어 현재 7 호기 부터 9호기 까지 운영중이며 연구대상지역에 적합한 영상은 랜드셋 5호와 8호가 각각 해당함). 연구대상지역의 구간은 산사태 발생 시점이 확인이 되는 지리산국립공원내 산사태 발 생지 13 개소 (2011년 발생 )에 대하여 식생지수 분석을 수행하고 2006 년과 2010 년의 식생지수의 평균이 통계적으로 유의한 차이가 있는지를 검증하기 위해 t-검정 (t-test) 을 실시함 (지리산 산사태 발생지는 54개소로 90 년 이전 3 개소 , 91년 ~2010년 이하 36개소 , 2011 년 13개소 , 2020 년 2개소임 ). [표 2-2] 랜드셋 위성성영상 특성 위성 센서 Landsat 4-5. Landsat 7. Landsat 8-9. 위성 특성(센서, 해상도, 운영시기) Thematic Mapper (TM) Collection 2 Level-1 30-metermultispectral data. (1982 to 2012) Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) Collection 2 Level-1 15to 30-metermultispectral data. (1999 to present) Operational Land Imager (OLI) and Thermal Infrared Sensor (TIRS) Collection 2 Level-1 15- to 30-meter multispectral data. (2020 to present). │기후변화로 인한 아고산대 산사태 영향 분석│9.

[표 2-3] 랜드셋 위성영상 검색결과 및 분석에 사용한 영상목록 관측 년월. 위성 센서. 관측 년월. 위성 센서. 2000. 02. 18. 랜드셋-07. 2005. 06. 23. 랜드셋-07. 2000. 03. 13. 랜드셋-05. 2005. 08. 26. 랜드셋-07. 2000. 04. 06. 랜드셋-07. 2005. 09. 19. 랜드셋-05. 2000. 07. 27. 랜드셋-07. 2005. 11. 22. 랜드셋-05. 2000. 09. 05. 랜드셋-05. 2005. 11. 30. 랜드셋-07. 2000. 10. 07. 랜드셋-05. 2006. 09. 22. 랜드셋-05. 2000. 10. 15. 랜드셋-07. 2010. 02. 05. 랜드셋-05. 2000. 12. 02. 랜드셋-07. 2010. 03. 17. 랜드셋-07. 2000. 12. 26. 랜드셋-05. 2010. 05. 12. 랜드셋-05. 2001. 09. 24. 랜드셋-05. 2010. 05. 20. 랜드셋-07. 2003. 09. 14. 랜드셋-05. 2010. 09. 17. 랜드셋-05. 2004. 08. 31. 랜드셋-05. 2010. 11. 28. 랜드셋-07. 2005. 03. 19. 랜드셋-07. 2010. 12. 22. 랜드셋-05. 2005. 04. 28. 랜드셋-05. 2013. 10. 27. 랜드셋-08. [표 2-4] 연구 대상지역 번호. 대상지명. 구간명. 1. LS지리01-01-01. 천왕봉-하봉10. 18,438. 2. LS지리01-01-02. 하봉-두류봉. 3,878. 3. LS지리01-02-01. 천왕봉-하봉5. 2,349. 4. LS지리01-03-01. 천왕봉-하봉1. 1,483. 5. LS지리01-03-02. 천왕봉-중봉1. 2,377. 6. LS지리01-03-03. 천왕봉-중봉2. 2,182. 7. LS지리01-04-01. 천왕봉-연하봉1. 8. LS지리02-04-01. 천왕봉-칠선계곡3. 18,830. 9. LS지리02-04-02. 제석봉-천왕봉. 3,748. 10. LS지리02-05-01. 천왕봉-칠선계곡4. 821. 11. LS지리02-08-01. 연하봉-칠선봉6. 515. 12. LS지리02-08-02. 연하봉-칠선봉9. 124. 13. LS지리02-08-03. 한산계곡-칠선봉. 496. 10│국립공원공단│국립공원연구원│. 합계(㎡). 137.

Ⅱ. 식생 활력도 변화 분석 1. 연구 방법. 위성 영상을 이용한 원격탐사는 위성영상의 위치 , 촬영시기 , 운량 , 위성종류 등을 검색 한 후 적절한 영상을 다운로드 받고 , GIS 소프트웨어 (Qgis ver 3.16)를 이용하여 방사 보정 수행 , 이후 후처리과정을 수행하여 정규식생지수를 산출 , 연구대상지역 (폴리곤 ) 범 위로 위성영상 (래스터 )을 잘라내어 (mask) 구역통계를 수행하여 산사태 연구대상지역별 평균 정규식생지수를 산출함. [그림 2-2] 원격탐사 절차. 항공사진 판독 산사태 직전의 상록침엽수 고사정도 및 식생확인을 위해 위성영상 대비 고해상도 및 촬영시기가 근접한 항공사진을 활용하였음 항공사진은 국토지리정보원에서 제공하는 고정밀 항공사진 (25cm 급 )으로 촬영시기는 2010년과 2015년을 각각 사용함 항공사진 판독을 위해 수집된 정사영상은 좌표체계 (EPSG:5186)에 맞춰 GIS 소프트웨 어를 이용하여 연구대상지별 구역을 설정 , 이후 판독 가능한 영상으로 출력함. 정사영상 수집. →. GIS 이미지 출력. →. 연구대상지별 영상 판독. [그림 2-3] 항공사진 판독 절차. │기후변화로 인한 아고산대 산사태 영향 분석│11.

2. 연구 결과. 가. 정규식생지수(NDV)I 분석 결과 정규식생지수의 연도별 지수산출을 위해 가용한 랜드셋 위성영상 중 9월경 촬영한 위성영 상을 사용하였으며 2000 ~ 2010년까지는 랜드셋 5호, 2013년은 랜드셋 8호를 분석함. 연구대상지역 구획(산사태 발생지)의 범위는 대체로 구름 등의 노이즈가 보이지 않고 있으 나 2010년의 경우에는 13개소 중 6개소가 구름에 의해 가려져 2006년에 비해 다소 낮 은 평균 식생지수를 보임. 연도별 식생지수의 변동을 살펴보면, 2000년 평균 0.8에서 2001년 0.59로 낮아지고 이 후 유지되다가 2010년 0.48로 다소 낮아짐(구름 영향). 2000년은 타 연도에 비해 다소 높게 산출 된 것은 국립공원 이외 지역에서도 동일한 현상으로 타연도에 비해 식생활력이 높다기 보다는 해당 영상이 지니고 있는 파장 특성에 의한 것으로 판단됨. 장소별 식생지수의 변동을 살펴보면, 연하봉-칠선봉6(LS지리02-08-01), 연하봉-칠선봉9 (LS지리02-08-02), 천왕봉-중봉2(LS지리01-03-03), 천왕봉-칠선계곡4(LS지리02-05-01), 천왕봉-하봉5(LS지리01-02-01), 하봉-두류봉(LS지리01-01-02) 및 한산계곡-칠선봉(LS 지리02-08-03)는 2010년 영상에 구름에 의해 영향을 받지 않은 지역으로 2006년에 비 해 다소 높은 경향을 보이고 있었음. 2006년과 2010년의 식생지수 값의 평균이 통계적으로 유의한 지를 검증하기 위해 2010 년의 구름에 의해 가려진 6개소를 제외 후 독립 표본 t-검정(등분산 가정 두 집단 분석) 을 실시한 결과 두 표본간의 평균이 다르며(ρ=0.046) 따라서 2006년 평균 0.60에서 2010년 0.65로 증가된 것이 통계적으로 유의함(통계적으로 우연이라고 생각되지 않을 정 도로 의미가 있는 차이를 보임). 12│국립공원공단│국립공원연구원│.

Ⅱ. 식생 활력도 변화 분석 2. 연구 결과. 2000. 2001. 2003. 2004. 2005. 2006. [그림 2-4] 정규식생지수(NDVI) 영상 산출 결과. │기후변화로 인한 아고산대 산사태 영향 분석│13.

2010. 2013. [그림 2-4] 정규식생지수(NDVI) 영상 산출 결과(계속). [그림 2-5] 정규식생지수(NDVI)의 연도별 변화. 14│국립공원공단│국립공원연구원│.

Ⅱ. 식생 활력도 변화 분석 2. 연구 결과. [표 2-5] 정규식생지수(NDVI)의 연도별 변화 분석 값. 번호. 대상지명. 2000. 09.05. 2001. 09.24. 2003. 09.14. 2004. 08.31. 2005. 09.19. 2006. 09.22. 2010. 09.17. 2013. 10.27. 1. LS지리01-01-01. 0.854. 0.661. 0.653. 0.632. 0.658. 0.655. 0.329. 0.263. 2. LS지리01-01-02. 0.826. 0.619. 0.657. 0.638. 0.651. 0.636. 0.626. 0.431. 3. LS지리01-02-01. 0.830. 0.626. 0.592. 0.379. 0.635. 0.630. 0.720. 0.431. 4. LS지리01-03-01. 0.835. 0.630. 0.629. 0.618. 0.651. 0.655. 0.220. 0.458. 5. LS지리01-03-02. 0.838. 0.626. 0.612. 0.600. 0.634. 0.638. 0.376. 0.404. 6. LS지리01-03-03. 0.832. 0.650. 0.668. 0.624. 0.678. 0.670. 0.694. 0.272. 7. LS지리01-04-01. 0.579. 0.397. 0.479. 0.470. 0.428. 0.410. 0.089. 0.280. 8. LS지리02-04-01. 0.825. 0.583. 0.633. 0.574. 0.575. 0.574. 0.363. 0.212. 9. LS지리02-04-02. 0.829. 0.492. 0.543. 0.444. 0.541. 0.516. 0.311. 0.365. 10. LS지리02-05-01. 0.840. 0.607. 0.615. 0.590. 0.573. 0.595. 0.658. 0.441. 11. LS지리02-08-01. 0.786. 0.506. 0.468. 0.568. 0.505. 0.519. 0.602. 0.324. 12. LS지리02-08-02. 0.803. 0.543. 0.478. 0.578. 0.525. 0.545. 0.629. 0.343. 13. LS지리02-08-03. 0.847. 0.670. 0.604. 0.645. 0.653. 0.614. 0.678. 0.456. 0.810. 0.585. 0.587. 0.566. 0.593. 0.590. 0.484. 0.360. 평균. │기후변화로 인한 아고산대 산사태 영향 분석│15.

나. 항공사진 판독 결과 지리산국립공원에서 최근 발생한 산사태 발생지 13개소 (2011년 발생 )에 대하여 항공 사진을 판독한 결과 , 2010년의 식생 활력 상태는 비교적 양호한 상태로 분석됨 천왕봉 -하봉 10(LS지리01-01-01)의 경우와 같이 대부분 지역에서 2011년 산사태 발생 직전의 영상에서 산사태 발생구간에 인접한 산림과 산사태지역에서의 음영, 색조, 질감, 패 턴의 차이를 뚜렷하게 보이지 않고 있음. 2010년. 2015년. LS지리01-01-01. LS지리01-01-02 [그림 2-6] 항공사진 판독 이미지. 16│국립공원공단│국립공원연구원│.

Ⅱ. 식생 활력도 변화 분석 2. 연구 결과. 2010년. 2015년. LS지리01-02-01. LS지리01-03-01. LS지리01-03-02 [그림 2-6] 항공사진 판독 이미지(계속). │기후변화로 인한 아고산대 산사태 영향 분석│17.

2010년. 2015년. LS지리01-03-01. LS지리01-04-01. LS지리02-04-01 [그림 2-6] 항공사진 판독 이미지(계속). 18│국립공원공단│국립공원연구원│.

Ⅱ. 식생 활력도 변화 분석 2. 연구 결과. 2010년. 2015년. LS지리02-04-02. LS지리02-05-01. LS지리02-08-01 [그림 2-6] 항공사진 판독 이미지(계속). │기후변화로 인한 아고산대 산사태 영향 분석│19.

2010년. 2015년. LS지리02-08-02. LS지리02-08-03 [그림 2-6] 항공사진 판독 이미지(계속). 20│국립공원공단│국립공원연구원│.

Ⅱ. 식생 활력도 변화 분석 2. 연구 결과. Ⅲ. 상록침엽수 고사시점 분석 1. 연구 방법. 2. 연구 결과. │기후변화로 인한 아고산대 산사태 영향 분석│21.



Ⅲ. 상록침엽수 고사시점 분석 1. 연구 방법. Ⅲ. 상록침엽수 고사시점 분석. 1. 연구 방법. 가. 시료 채취. 지리산국립공원 내 산사태 발생 연도가 알려진 13 개소 (2011 년 발생 ) 가운데 지리 산국립공원 상록침엽수 분포도 ( 국립공원공단 국립공원연구원 , 2017)와 AI 고사목 검출 결과 (국립공원공단 국립공원연구원 , 2021) 등의 선행 연구를 통해 고사가 집 중 적 으 로 발 생 된 것 으 로 확 인 된 2 개 소 (LS 지 리 01-01-01, LS 지 리 02-04-02) 선정됨. 산사태 발생지 내 쓰러져있는 고사목의 고사연도 분석을 위해 고사목과 산사태 발 생지 인근의 생육목에서 시료채취. 생육목은 직경 5.2 ㎜ 생장추를 이용하여 가슴높이에서 생장편 (increment core) 채 취하였으며 , 채취 시 사면 방향에 따른 나이테 편심생장을 고려하여 등고선 방향으 로 수행. 고사목은 전기톱을 사용하여 디스크 형태로 시료를 채취하였으며 되도록 뿌리로부터 1m 높이에서 채취하였으나 지형적인 이유로 안전하게 채취할 수 없는 경우에는 위 치를 조절하여 수행. │기후변화로 인한 아고산대 산사태 영향 분석│23.

[그림 3-1] 지리산국립공원 나이테 시료채취 지역. 지리산국립공원 치밭목 산사태 발생지 (LS지리 01-01-01) - 생육목 평균 흉고직경 (최소 ~최대 ): 29.0(25.0~36.5)㎝ / 총 14 본 - 고사목 평균 흉고직경 (최소 ~최대 ): 18.1(13.0~22.5)㎝ / 총 7본 지리산국립공원 장터목 산사태 발생지 (LS지리 02-04-02) - 생육목 평균 흉고직경 (최소 ~최대 ): 29.0(25.0~36.5)㎝ / 총 8본 - 고사목 평균 흉고직경 (최소 ~최대 ): 18.1(13.0~22.5)㎝ / 총 4본. [그림 3-2] 생육목 생장편 시료채취 모습(左)과 고사목 디스크 시료채취 모습(右). 24│국립공원공단│국립공원연구원│.

Ⅲ. 상록침엽수 고사시점 분석 1. 연구 방법. [표 3-1] 지리산국립공원 치밭목 산사태 발생지 상록침엽수 생육목 나이테 시료채취 정보 ID. 수종. 흉고직경(㎝). 수(Pith). 수피(Bark). 해발고도(m). JCBKL01. 구상나무. 28.0. P. B. 1416.1. JCBKL02. 구상나무. 31.0. B. 1413.1. JCBKL03. 구상나무. 27.0. B. 1430.1. JCBKL04. 구상나무. 32.0. B. 1431.6. JCBKL05. 구상나무. 29.0. B. 1429.8. JCBKL06. 구상나무. 33.0. B. 1430.2. JCBKL07. 구상나무. 27.5. B. 1432.1. JCBKL08. 구상나무. 36.5. B. 1432.7. JCBKL09. 구상나무. 26.5. B. 1447.3. JCBKL10. 구상나무. 29.5. B. 1447.0. JCBKL11. 구상나무. 29.0. B. 1448.5. JCBKL12. 구상나무. 25.0. B. 1447.6. JCBKL13. 구상나무. 25.0. B. 1447.7. JCBKL14. 구상나무. 27.0. B. 1446.2. 평균. 29.0. (표준편차). (±3.2). P. P. -. -. 1435.7 (±11.9). ※ P: 수 존재, B: 수피 존재 [표 3-2] 지리산국립공원 치밭목 산사태 발생지 상록침엽수 고사목 나이테 시료채취 정보 ID. 수종. 흉고직경(㎝). 수(Pith). JCBKD01. 물푸레나무속. 22.5. P. JCBKD02. 구상나무. 18.0. P. B. 1426.1. JCBKD03. 주목. 20.5. P. B. 1432.7. JCBKD04. 구상나무. 18.0. P. B. 1437.1. JCBKD05. 구상나무. 16.5. P. B. 1443.2. JCBKD06. 구상나무. 13.0. P. JCBKD07. 구상나무. 18.0. P. B. -. -. 평균 (표준편차). -. 18.1 (±3.0). 수피(Bark). 해발고도(m) 1418.8. 1439.0 1442.0 1434.1 (±8.9). ※ P: 수 존재, B: 수피 존재. │기후변화로 인한 아고산대 산사태 영향 분석│25.

[표 3-3] 지리산국립공원 장터목 산사태 발생지 상록침엽수 생육목 나이테 시료채취 정보 ID. 수종. 흉고직경(㎝). JJTJL01. 가문비나무. JJTJL02. 수피(Bark). 해발고도(m). 29.0. B. 1797.9. 가문비나무. 33.3. B. 1793.0. JJTJL03. 가문비나무. 37.0. B. 1792.8. JJTJL04. 가문비나무. 29.0. B. 1787.9. JJTJL05. 가문비나무. 32.0. P. B. 1796.8. JJTJL06. 가문비나무. 27.0. P. B. 1796.1. JJTJL07. 잣나무. 41.0. B. 1795.6. JJTJL08. 가문비나무. 30.0. B. 1795.6. JJTKL01. 구상나무. 16.0. B. 1795.3. JJTKL02. 구상나무. 17.0. B. 1796.7. JJTKL03. 구상나무. 20.0. B. 1798.1. JJTKL04. 구상나무. 31.0. B. 1798.3. JJTKL05. 구상나무. 27.0. B. 1797.2. 평균. 28.4. (표준편차). (±7.3). 수(Pith). P. -. 1795.5. -. (±2.9). ※ P: 수 존재, B: 수피 존재 [표 3-4] 지리산국립공원 장터목 산사태 발생지 상록침엽수 고사목 나이테 시료채취 정보 ID. 수종. 흉고직경(㎝). 수(Pith). 수피(Bark). 해발고도(m). JJTJD01. 가문비나무. 25.0. P. B. 1684.8. JJTKD02. 구상나무. 23.3. P. B. 1678.5. JJTJD03. 가문비나무. 34.0. P. JCBKD04. 구상나무. 21.0. P. B. -. -. 평균 (표준편차). -. ※ P: 수 존재, B: 수피 존재. 26│국립공원공단│국립공원연구원│. 25.8 (±5.7). 1678.5 1657.5 1674.8 (±11.9).

Ⅲ. 상록침엽수 고사시점 분석 1. 연구 방법. 나. 나이테 폭 측정. 측정 준비: 생장편의 경우 횡단면이 관찰되도록 목재세포를 상하로 주행하도록 하여 U자형 홈 막대에 고정 후, 나이테 경계가 명확하게 관찰되도록 벨트사포로 연마하였으며 디스크는 횡단면 전면을 벨트사포로 연마. 나이테 폭 측정: 실체현미경 하에서 나이테 경계를 확인하며, 나이테 폭 측정기(LINTAB, Germany)를 이용해 연마된 횡단면을 대상으로 나이테 폭 측정(단위: 0.01mm). 나이테 폭 측정 방향: 나이테 경계와 경계 간 가장 짧은 방향으로 측정하여 측정방향에 따 른 오차가 발생하지 않도록 주의. [그림 3-3] 나이테 폭 측정을 위한 준비과정(좌)과 측정 방법(우). │기후변화로 인한 아고산대 산사태 영향 분석│27.

다. 대표연륜연대기 작성 생육목으로 작성된 각 시계열그래프에서 위연륜(false ring)1)과 실연륜(missing ring)2)을 찾아 각 나이테에 정확한 생육연도를 부여한 후, 각 생장편의 동일연도 나이테 폭 평균값 으로 대표연륜연대기 작성. 위연륜 및 실연륜을 찾기 위해 크로스데이팅(cross-dating)을 실시. 통계적 확인은 연륜연대학에서 사용하는 t-value와 G value 활용. 연륜 연대기 100년을 기준으로 t-vaule 3.5 이상, G vaule 65% 이상일 때 통계적으로 유의한 수준으로 크로스데이팅 성공 여부 판단. . ∑      ×    .  ∑      ×    .  ×    ⇒       . 여기서, Si: 표본연대기의 i번째 나이테 너비. S: 표본연대기의 평균 나이테 너비 Ri: 비교연륜폭연대기의 i번째 나이테 너비 R: 비교연륜폭연대기의 평균 나이테 너비 n: 비교에서 중첩되는 나이테 개수. .                     . . 여기서,         이면              이면            이면      1) 생육 스트레스(예: 가뭄, 저온, 해충피해 등)로 인해 수목이 생장기간 중 만드는 나이테와 비슷한 띠 2) 생육 불량으로 인해 수목이 특정 방향으로 나이테를 생성하지 못해 관찰할 수 없는 나이테. 28│국립공원공단│국립공원연구원│.

Ⅲ. 상록침엽수 고사시점 분석 1. 연구 방법. 라. 수(pith)거리 추정표를 이용한 수령 분석 정확한 수령비교를 위해 채취된 생장편 가운데 수가 포함되지 않은 시료를 대상으로 실시 ※ 가슴높이에서의 나이테 수 추정을 위한 방법으로, 본 연구에서는 수고가 가슴높이까지 도달하는 소요 기간은 반영되지 않음. 수거리추정표를 이용하여 수까지 거리를 추정. 추정된 거리만큼 생장편 시료 가장 안쪽에 있는 나이테로부터 수피 쪽으로의 거리 표시. 거리 표시는 인접한 나이테 경계의 최단거리를 활용. 표시된 거리에 포함된 나이테 수 확인. 수령 추정은 상기 방법으로 추정된 나이테 수에 실체현미경을 통해 관찰한 생장편 시료의 나이테 수를 추가하는 방법으로 실시. 생장편에서 수 관찰 여부에 따른 표기 및 추정 방법 - 수 관통: P(수: pith)로 표시하고 나이테 수를 수령으로 활용 - 수 근처 관통: nP(near pith)로 표시하고 나이테 수를 추정. [그림 3-4] 생장편 수 관찰 여부에 따른 표기 방법 및 수거리추정법. │기후변화로 인한 아고산대 산사태 영향 분석│29.

마. 고사목의 고사연도 및 계절 분석 생육목으로 작성된 대표연륜연대기와 고사목 시계열그래프 간 크로스데이팅을 통해 고사연 도 분석 크로스데이팅 시 획득된 t-value와 G value를 근거로 고사연도를 추정한 후, 고사목 시계 열그래프와 대표연륜연대기의 패턴을 육안으로 재확인하는 방법으로 고사연도 분석 수행 고사목의 고사 계절은 고사목의 최외각 나이테에서 관찰되는 목재세포에 따라 추정 - 조재(EW: earlywood): 봄~여름 고사 - 만재(LW: latewood): 늦여름~가을 고사 - 만재완료(cLW: completed latewood): 당년 가을~다음 해 봄 고사. [그림 3-5] 고사연도 분석을 위해 실시한 크로스데이팅 수행과정 및 결과 예시. [그림 3-6] 실체현미경으로 관찰한 고사목 최외각 나이테 관찰 모습 (EW: earlywood, LW:latewood, cLW: completed latewood, pTR: previous tree ring). 30│국립공원공단│국립공원연구원│.

Ⅲ. 상록침엽수 고사시점 분석 1. 연구 방법. 바. 생육쇠퇴도 분석 및 수종분석 수목의 생육이 시작된 이후 생육 건전도를 확인하기 위해 생육쇠퇴도 분석. 생육쇠퇴: 나이테 폭을 기준으로 전년도 대비 40% 이상 감소된 후, 3년 이상 지속되면 생 육쇠퇴로 판정(Schweingruber, 1988) - 미량(low, 강도 1): 전년도 대비 나이테 폭 감소가 40~55% - 중간(middle, 강도 2): 전년도 대비 나이테 폭 감소가 56~70% - 극심(high, 강도 3): 전년도 대비 나이테 폭 감소가 71% 이상 누적 생육쇠퇴도: 각 연도마다 각 수목에서 발생된 생육쇠퇴 정도의 총 합. 수목은 수종에 따라 목부를 구성하는 세포의 종류, 배열. 크기가 다름. 산사태 발생지에서 수집된 부러진 가지들을 통해 산사태 발생 이전 식생에 대해 유추해보 고자 수종분석 진행. 수집된 가지부의 삼단면(횡단면, 접선단면, 방사단면) 박편 제작. 광학현미경(Nikon ECLIPS Ci)를 이용하여 수목의 해부학적 특징 관찰. 산사태 발생지 인근 식생자료 및 충북대학교 나이테연구센터 소장 수종 분석용 영구 프레 파라트와 대조하여 수종 동정. │기후변화로 인한 아고산대 산사태 영향 분석│31.

2. 연구 결과. 가. 연륜연대기 작성 통계모델과 시계열그래프 생육패턴 상호 비교를 통해 상록침엽수 생육목에 대한 크로 스데이팅 완료 - 치밭목 산사태 발생지 : 구상나무 14본 - 장터목 산사태 발생지 : 가문비나무 7 본 , 구상나무 5본 , 잣나무 1본 크로스데이팅에 성공한 생육목 연륜연대기를 이용하여 각 대상지의 수종별 대표연륜연 대기 작성 - 치밭목 산사태 발생지 (14/14본 성공 ): 137 년 (1885~2021) 길이의 구상나무 대표연 륜연대기 작성 - 장터목 산사태 발생지 (12/12본 성공 ): 364년 (1658~2021) 길이의 가문비나무 및 65년 (1957~2021) 길이의 구상나무 대표연륜연대기 작성 ※ 장터목 산사태 발생지에서 채취한 JJTJL07은 수종분석 결과 잣나무로 밝혀져 가문비나 무 대표연륜연대기에서 제외. [그림 3-7] 크로스데이팅 된 개체 연륜연대기와 대표연륜연대기(치밭목-구상나무). 32│국립공원공단│국립공원연구원│.

Ⅲ. 상록침엽수 고사시점 분석 2. 연구 결과. [그림 3-8] 크로스데이팅 된 개체 연륜연대기와 대표연륜연대기(장터목-구상나무). [그림 3-9] 크로스데이팅 된 개체 연륜연대기와 대표연륜연대기(장터목-가문비나무). │기후변화로 인한 아고산대 산사태 영향 분석│33.