본 연구 대상지는 우리나라 전지역으로, 경도 124°54′~131°6′, 위도 33°9′~38°45′의 공간 범위를 대상으로 하였다(Fig. 1). HyTAG 모델을 활용하여 기후변화시나리오에 따른 잠재 분포 변화를 파악하기 위한 공간해상도는 1 km², 시간적 범위는 2000s(1970-2000년), 2050s(2036-2065년), 2080(2066-2095년)로 각각 30년을 대상으로 하였다.

Fig. 1. 
Study Area

본 연구에서는 기후변화에 따른 가문비나무, 구상나무, 분비나무, 눈잣나무의 미래 잠재 분포 변화를 파악하기 위해 한국형 산림생태계 분포 모형인 HyTAG (Hydrological and Thermal Analogy Group)를 적용하였다. HyTAG 모형은 우리나라 주요 수종 분포에 대한 예측 정확도가 비교적 높은 모형으로(Choi et al., 2011), 온도지수와 수분지수와 같이 기후지수만을 활용하여 우리나라 산림 수종에 대한 분포 특성을 도출하고, 이를 바탕으로 지역적, 국가적 규모별 미래의 잠재적인 산림분포를 예측한다. 수종별 미래 잠재 분포를 예측하기 위해 구축되어진 과거 기상자료와 현존 수종 분포자료를 이용하여 수종별 온량지수, 최저온도지수와 유효강우지수에 대한 분포 특성을 도출하였다. 이 때 분석된 수종별 기후지수 분포 범위에 확률밀도함수를 적용하여 정규분포곡선을 도출한 후, 누적분포함수를 이용하여 77% 이내(하위 11.5%, 상위 11.5 제외)에 위치하는 값들을 수종별 최적 생육분포 범위로 정의하였다(Choi et al., 2011). 도출된 수종별 최적 생육범위와 Binary logistic selection을 통해 기후변화 시나리오에 따라 수종별 잠재 분포를 시공간적으로 예측하였다(Fig. 4).

Fig. 4. 
Flow chart of the this study using HyTAG model

HyTAG 모형 검증을 위해 과거 기후를 통해 추정된 수종별 적정 기후분포대를 가지고 현재시점의 분포를 추정, 실제 현존 식생도와 비교함으로써 일치하는 면적 정도를 확인하여 정확도를 판단하였다. 본 연구에서 사용된 Prediction Probability(PrP)는 현존 식생분포와 예측된 식생분포와 비교하였을 때 얼마나 많은 부분이 동일한 식생분포를 가지는지를 파악하는데 활용되는 지표 중의 하나로, 식은 다음과 같다(Equation (4)). PrP값이 클수록, 실제 식생분포와 예측된 식생분포의 동일성이 크며, 이는 모형의 예측 정확성이 높음을 의미한다.

S_both : 실제 분포도와 예측된 분포도 두 곳에 모두 존재
S_act : 실제 분포도에 존재

본 연구에서는 2000s와 2050s, 2080s년대의 온량지수와 최저온도지수, 유효강우지수를 구축하였다(Fig. 5). 2000년대의 평균 온량지수 범위는 35.07-147.91℃(96.23±15.05)이며, 미래로 갈수록 평균 온량지수가 증가하는 경향을 보였다. 최저온도지수의 경우, 2000년대에는 –137.13-19.14℃(-50.79±21.97) 범위를 가지고 있었으며 미래로 갈수록 최저온도지수가 올라가는 경향을 보였다. 유효강우지수의 경우, 2000년대에는 55.54-241.77 In./℉(96.33±13.1) 범위를 가졌으며, 미래로 갈수록 줄어드는 경향을 보였다(Table 2).

Fig. 5. 
Distribution of the WI, MTCI and annual PEI in Korea for the 2000s, 2050s, 2080s under 8.5 scenarios

확률밀도함수를 적용하여 정규분포곡선을 도출한 후, 누적분포함수를 이용하여 수종별 최적 생육분포 범위를 도출하였다. Table 3은 가문비나무, 구상나무, 분비나무, 눈잣나무에 대한 최적 온량지수와 최저온도지수, 유효강우지수 범위를 나타낸다. 가문비나무는 다른 수종에 비해서 온량지수와 최저온도지수 범위가 높은 것으로 나타났으며, 유효강우지수는 범위가 가장 낮은 것으로 나타났다. 반면 분비나무의 경우 다른 수종에 비해 온량지수와 최저온도지수 범위가 가장 낮은 것으로 나타났으며 구상나무는 유효강우지수 범위가 다른 수종에 비해 가장 높은 것으로 나타났다.

본 연구에서는 2000년대, 2050년대 2080년대 각 잠재 분포변화결과를 수종별 멸종의 취약정도로 제시하기 위해 전체 육지면적에서 잠재분포 가능한 면적을 비율로 계산하였다(Fig. 6).

Fig. 6. 
Potential distribution of endangered coniferous tree species using HyTAG model

먼저 가문비나무는 2000년대에는 관동지방과 호남지방에 잠재 분포가 가능한 것으로 나타났으며, 잠재 분포 비율이 총 육지면적에서 30%를 차지하는 것으로 나타났다. 공간적 분포는 국립수목원 국가생물종지식정보(www.nature.go.kr)에서 보고하는 가문비나무 현존 분포 위치와 유사하게 나타났다. 2050년대에는 잠재 가능한 분포 면적 비율이 10%로 줄어드는 것으로 나타났으며 먼 미래인 2080년대에 약 2%만 잠재 분포가 가능한 것으로 나타났다. 분비나무의 경우, 2000년대에는 구상나무의 유사하게 관동지방에서 산맥을 중심으로 잠재 분포가 가능한 것으로 나타났으며, 잠재 분포 비율이 총 육지면적에서 1%를 차지하는 비율을 보였다. 이는 공간적으로 분포위치를 보았을 때 Park et al.(2015)에서 보고된 분비나무 현재 분포위치와 유사한 것으로 나타났다. 2050년대에는 잠재 가능한 분포 면적 비율이 0.2%로 줄어드는 것으로 나타났으며 2080년에는 거의 사라지는 것으로 나타났다. 구상나무는 2000년대에는 관동지방에서 산맥을 중심으로 잠재 분포가 가능한 것으로 나타났으며, 잠재 분포 비율이 총 육지면적에서 1.2%를 차지하는 비율을 보였다. 이는 공간적으로 분포위치를 보았을 때, 국립수목원에서 보고한 구상나무의 현재 분포위치와 유사한 것으로 나타났다(Korea National Arboretum, 2015). 2050년대에는 잠재 가능한 분포 면적 비율이 1%로 줄어드는 것으로 나타났으며 2080년대에는 거의 사라지는 것으로 나타났다. 눈잣나무는 분비나무와 유사하게 관동지방 산맥중심으로 잠재 가능 면적 비율이 1%로 나타났다. 이는 공간적으로 분포위치를 보았을 때, 국립수목원 국가생물종지식정보(www.nature.go.kr)에서 보고하는 현존 분포 위치와 유사하였다. 2050년대에는 0.13%로 다른 수종들보다 빠르게 잠재 분포 범위가 거의 사라지는 것으로 나타났다. 마지막으로 4개의 수종을 합한 고산·아고산 지대 침엽 수종 분포 면적을 보았을 때, 2000년대에는 관동지방과 호남지방이 분포 가능한 지역으로 나타났으며 총 육지면적에서 32%를 차지하는 것으로 나타났다. 2050년대에는 잠재 가능한 분포 면적 비율이 10%로 줄어드는 것으로 나타났으며 먼 미래 2080년대에는 2% 비율만 잠재 분포가 가능한 것으로 나타났다.

기후의 시계열변화에 따른 수종별 분포변화를 정량적으로 파악하기 위해, 2000년대부터 2080년대까지 그래프를 통해 면적 변화를 비교하였다. 그 결과, 2000년대에는 4개의 아고산지대 침엽수종 중에서 가문비나무의 잠재분포 면적이 29,784 km²이며, 다른 수종에 비해 분포 면적이 가장 큰 것으로 나타났다. 반면, 분비나무의 경우, 잠재분포 면적이 432 km²이며 다른 수종에 비해 분포 면적이 가장 적은 것으로 나타났다. 미래로 갈수록 가문비나무가 급격히 줄어들지만 다른 수종에 비해 여전히 면적을 크게 차지하는 것으로 나타났다. 반면 구상나무, 분비나무와 눈잣나무는 미래로 갈수록 분포 면적이 30 km² 미만으로 거의 사라지는 것으로 나타났다(Fig. 6, 7).

Fig. 7. 
Change distribution of endangered coniferous tree species in the past and future

본 연구에서 제시하는 결과는 기후적으로 생육가능한 잠재분포를 의미하므로, 실제 분포와는 높은 관계를 갖기에 어려운 한계가 있다. 해당 지역이 산림이 아니거나, 다른 수종들에게도 생육가능지역 혹은 적합지역일 수 있으므로, 본 결과가 수종별 식생분포를 설명하는 것이 아닌, 잠재서식 가능지역을 제시하는 것이다. 본 연구에서는 가문비나무의 분포가 매우 넓게 나타났으나, 이는 다른 세 수종에 비해 기온이 높은 지역에 서식하고 있음이 반영된 것이며, 실제로는 해당 지역에 온대림이 우점하고 있다. 즉, 넓은 잠재분포지역 중 일부에서 서식하고 있는 것이다.

본 연구에서 활용된 HyTAG 모형의 정확성을 파악하기 위해, 수종별 현재 분포 현황을 과거 기상자료를 가지고 예측한 모형 결과와 비교하여 검증을 수행하였다(Table 4). 검증 자료로 활용한 수종별 현재 분포 현황 자료는 현존 식생도, 국가생물종지식정보시스템, 국제바이오생물다양성기구(GBIF), 임상도에서 제공하는 공간 위치자료를 수집 및 활용하였다. PrP 방법론을 활용하여 예측된 잠재 수종 분포와 현재분포와의 일치성을 비교한 결과, 구상나무가 63.64%로 가장 높게 일치하는 것으로 나타났으며 눈잣나무 57.14%, 가문비나무 46.68%, 분비나무 33.87%로 나타났다. 또한 네 가지 수종이 아고산지대에 자생하는 침엽수종으로 유사한 환경을 가지고 있어, 이를 군집화 시켜 모델 검증한 결과, 65.04%로 수종별 검증결과보다 높은 것으로 나타났다.

동일한 모형과 기후자료를 활용한 기존의 연구에 비해 통계적 정확도가 낮게 도출된 것은 잠재분포를 예측하는 HyTAG와 PrP 방법론의 특성에 기인한다. HyTAG는 기존 서식처의 기후정보를 기반으로 실제 수종 분포지역보다 넓은 지역을 예측하나(Choi et al., 2011), PrP 방법론에서는 실측과 예측이 모두 포함되는 면적이 클수록 높은 통계적 수치를 제시한다. 본 연구 결과에서는 잠재예측지역이 실측지역을 대부분 포함하며 넓게 분포하였는데, 위와 같은 통계적 오차로 높은 수치를 기대할 수 없었다. 즉, 정성적으로는 높은 정확도를 보였으나, 정량적 수치에서는 낮을 수 밖에 없는 한계가 존재하였다.

기후변화에 의한 이상고온 현상과 수문학적 변화가 심화될 것으로 예측됨에 따라 산림 생태계가 점점 위험해질 것으로 전망되고 있다. 특히 아고산지역 침엽수림들이 생육환경의 변화로 인하여 지난 20~30년 동안 집단 고사가 빈번히 일어나고 있다(Kim et al., 2019). 본 연구에서 다룬 멸종위기 침엽수종들의 경우 현재까지도 쇠퇴하고 있으나, 미래 전망에서는 보다 급격한 쇠퇴가 예상되고 있다. 이러한 아고산지역 침엽수종의 감소는 산림생태계 다양성을 훼손하고 다양한 산림의 기능을 쇠퇴하게 만들 수 있다. 즉, 멸종위기 침엽수종의 쇠퇴는 탄소저장량, 수자원공급, 휴양 등의 산림고유의 기능들을 전반적으로 악화시킬 수 있으며, 국내 생물다양성 저하의 대표적 원인이 될 수 있다.

본 연구에서 추정한 2000년대의 국내 아고산지대 침엽수림 분포는 국립수목원의 국가생물종지식정보(www.nature.go.kr) 관련 보고서, Park et al. (2015)의 연구와 비교하였을 시 유사한 수준으로 나타났다. 미래 시나리오에서 아고산 침엽수림의 분포면적 감소 추세는 2050년대에 2000년대 대비 1/3 수준으로 감소할 것으로 나타나며, 2080년대에는 그 감소가 심각한 수준에 이를 것으로 분석되었다. 이는 Lim et al.(2018)의 연구에서 2070년대와 대체로 유사한 수준을 나타내고 있다. 즉 2050년대 이후 국내에서 아고산 침엽수림의 생육지역을 확보하기 위해서는 온실가스 감축을 통해 기후변화 자체를 완화하거나, 산림관리 및 보전지역 설정 등 산림 전반의 기후변화 적응 노력이 필요하다(Choi et al., 2019). 특히, 본 연구에서 활용한 RCP8.5 시나리오는 현재와 같은 전 지구적 온실가스 감축이 기대에 못 미치는 미래를 예상하므로, 이를 기준으로 적응전략을 도출하는 것이 현실적일 것으로 판단된다.