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ISSN : 1229-3857(Print)
ISSN : 2288-131X(Online)
Korean Journal of Environment and Ecology Vol.40 No.1 pp.17-27
DOI : https://doi.org/10.13047/KJEE.2026.40.1.17

Spatial Distribution and Dynamics of Evergreen Broad-Leaved Forests in Duryunsan Provincial Park Analyzed through Remote Sensing1

Seok-Gon Park2, Chan Yong Sung3*
2Landscape Architecture Major, Sunchon National Univ., Sunchoen 57922, Korea (sgpark@scun.ac.kr)
3Dept. of Urban Engineering, Hanbat National Univ., 125 Dongseo-daero, Yuseong-gu, Daejeon, 34158, Korea
* 교신저자 Corresponding author: cysung@hanbat.ac.kr
30/09/2025 24/12/2025 02/02/2026

Abstract


Duryunsan Provincial Park, located in Haenam-gun, Jeollanam-do, is an ecotone situated between warm-temperate and temperate forests, thus making it particularly sensitive to climate change. This study classified the vegetation within the park using Landsat satellite imagery and deep learning techniques to analyze the long-term spatial distribution changes of the warm-temperate evergreen broad-leaved forests over the past 40 years. The results revealed that the forest area expanded from 143.2 ha (4.3%) in the mid-1980s to 191.0 ha (5.8%) by the mid-2020s. Notably, the distribution range shifted beyond specific topographic constraints by spreading into diverse environments with varying elevations, slopes, aspects, and soil conditions. These findings suggest that evergreen broad-leaved forests are increasing in size and are progressively expanding their ecological niche by overcoming their previous environmental limitations. This study provides quantitative evidence of this spatial expansion and serves as a critical baseline for understanding vegetation responses to climate change. Moreover, the case of Duryunsan offers important insights into predicting long-term distributional shifts in Korean warm-temperate forests and establishing effective conservation and management strategies for provincial parks.


CLIMATE CHANGE , WARM-TEMPERATE FOREST , Quercus acuta , VEGETATION SUCCESSION , SITE ENVIRONMENT

원격탐사를 활용한 두륜산도립공원 상록활엽수림의 공간분포와 변화 특성1

박석곤2, 성찬용3*
2국립순천대학교 조경학전공 교수
3한밭대학교 도시공학과 교수

초록


전라남도 해남군 두륜산도립공원은 난온대림과 온대림의 경계에 있는 추이대로 기후변화에 민감하게 반응하는 지역이다. 본 연구는 랜드셋(Landsat) 위성영상과 딥러닝(deep learning) 기법을 활용하여 두륜산도립공원의 식생을 분류하고, 지난 40년간 난온대 상록활엽수림의 공간분포 변화 특성을 분석했다. 분석 결과, 상록활엽수림 면적은 1980년대 중반 143.2ha(4.3%)에서 2020년대 중반 191.0ha(5.8%)로 증가하였다. 특히 이 분포 범위는 특정 지형 조건에 국한되지 않고, 고도·경사·사면향·토양 조건이 서로 다른 다양한 환경으로 확대되는 양상을 보였다. 이러한 결과는 상록활엽수림이 단순히 면적 증가를 넘어, 기존의 환경적 제약을 점진적으로 극복하며 생태적 지위를 확장해 왔음을 의미한다. 본 연구는 난온대 상록활엽수림의 공간적 확장을 정량적으로 제시함으로써, 기후변화에 대한 식생 반응을 이해하는 데 중요한 기초자료를 제공한다. 두륜산 사례는 난온대림의 장기적인 분포 변화를 예측하고, 도립공원을 포함한 자연공원의 식생 보전·관리 전략 수립에 중요한 시사점을 제공한다.


기후변화 , 난온대림 , 붉가시나무 , 식생천이 , 입지환경

    서 론

    최근의 기후온난화는 대기-해양 상호작용을 불안정하게 만들고 극한기상 빈도를 변화시켜, 기후 시스템이 갑작스러운 상태 전환을 겪는 레짐 전환(regime shift)의 위험을 높이고 있다(Parmesan, 2006;IPCC, 2007). 이러한 전환은 단순한 기후의 변동을 넘어 생태계 기능의 안정성과 복원력, 그리고 종 조성의 예측 가능성을 근본적으로 위협한다. 특히 평균기온 상승과 극한기상의 동시적 변화는 수목의 생물계절(phenology)에 시차를 유발하여 종간 상호작용망을 교란하며, 이는 곧 종분포 범위의 급격한 재편으로 이어질 수 있다(Walther et al., 2002). 나아가 이러한 변화는 이른바 등온선 추격(isotherm tracking) 현상으로 나타나며, 종분포 경계가 지속해서 북쪽과 고지대로 밀려나 기존 식생대의 불균형과 붕괴를 초래한다(Chen et al., 2011). 이는 단지 점진적 변화가 아니라, 생태계가 임계점을 넘어서는 순간 돌이킬 수 없는 방향으로 급변할 수 있음을 의미한다.

    한반도 역시 이러한 변화에서 예외가 아니며, 장기적으로는 제주도와 남해안을 중심으로 난온대 상록활엽수림의 분포 확장 압력이 점점 더 강해질 것으로 예상된다(Park et al., 2016;Choi et al., 2021;Shin et al., 2022;Cho et al., 2024). 그러나 이러한 확산은 단순히 기온 상승만으로 설명되지 않는다. 실제 난온대림 분포 전선의 이동은 기후라는 큰 필터 위에, 지형·토양·교란·종자의 이동 능력·종 간 상호작용이 겹쳐 나타나는 다중 필터 과정의 결과다(Körner, 2007). 예컨대 동일한 기후대 안에서도 사면향, 경사, 해발고, 일사량, 냉기순환과 같은 국지적 조건이 결합하여 미세한 기후 차이를 만들어 낸다. 여기에 토심, 배수성, 토성, 유기물 함량, 토양산도(pH) 등이 더해지면 특정 수종의 활착 가능성과 생육 속도가 크게 달라진다(Dobrowski, 2011). 따라서 기후 변화 시나리오에서 잠재 서식지의 북상이 예측되더라도, 실제 확산은 종자의 이동 한계나 기존 식생과의 경쟁, 천이 단계의 제약으로 인해 더디게 나타날 수 있다. 이러한 지연은 흔히 ‘이동 지체(migration lag)’라고 불리며, 이는 기후가 빠르게 변해도 식생이 곧바로 따라가지 못하는 현상을 의미한다(Dullinger et al., 2012). 결국, 기후변화에 따른 잠재 분포와 실제 분포 사이에는 상당한 차이가 존재하며, 이는 현재의 식생 변화가 앞으로 더욱 급격하고 예측하기 어려운 방식으로 전개될 수 있다는 점을 보여준다.

    한편, 한반도의 상록활엽수림은 주로 제주도와 남해안 도서·연안 지역에 분포하며, 해발 500m 이하의 온난·습윤한 해양성 기후 조건에서 발달한다. 일반적으로 연평균기온 약 14℃ 이상, 연강수량 1,200㎜ 이상의 환경에서 안정적인 군락을 형성하는 것으로 알려져 있다(Choi, 2013). 붉가시나무(Quercus acuta)를 비롯한 후박나무, 구실잣밤나무 등 난온대 상록활엽수종은 이러한 조건에 잘 적응하며, 최근에는 겨울철 한랭 스트레스의 완화와 극저온 발생 빈도의 감소로 인해 내륙 산지 가장자리까지 분포 가능성이 확대되고 있다 (Park et al., 2016;Park et al., 2021). 이는 상록활엽수림이 전통적으로 해안성 기후에 종속된다는 기존 인식을 재검토하게 하며, 향후 기후온난화 심화에 따라 내륙 사면과 계곡의 국지적 피난처(microrefugia)가 확산 경로의 핵심적 매개 역할을 할 수 있음을 의미한다(Keppel et al., 2012).

    전라남도 해남군에 있는 두륜산도립공원은 난온대림과 온대림의 추이대(ecotone)에 있는 대표적 지역이다(Lee and Ahn, 2011). 기존 연구는 과거 졸참나무-굴참나무림에서 난온대 상록활엽수종으로의 점진적 천이 과정을 보고했으며 (Yeo, 2005;Park et al., 2014;Kang, 2019), 이러한 천이는 두륜산이 기후변화에 민감하게 반응하는 공간임을 보여준다. 그러나 지금까지의 연구는 주로 군락 분류와 현존식생 기술에 집중되어 있었고(Oh, 1994;Shin et al., 2016;Kang, 2019), 분포 면적의 정량적 산출이나 GIS 기반의 입지환경 분석은 상대적으로 부족했다. 이러한 공간적·정량적 정보의 부재는 기후변화 시나리오에 따른 서식지 변화 예측의 정확 도를 낮추고, 실질적인 자연공원 관리와 기후변화 대응 전략 수립을 제약하는 한계로 작용해 왔다. 따라서 본 연구는 두륜 산도립공원을 대상으로 원격탐사 영상을 활용한 식생유형화를 통해 지난 40년간 난온대 상록활엽수림의 공간분포 변화 특성을 규명하고자 했다.

    연구방법

    1. 연구대상지 범위 및 개황

    두륜산도립공원은 전라남도 해남군 북평면, 삼산면, 북일면에 걸쳐 있으며, 1979년 12월 도립공원으로 지정되었다. 총면적은 약 32.9㎢로, 가련봉(해발고 703m)을 비롯한 두륜봉, 고계봉, 노승봉, 도솔봉, 혈망봉, 향로봉, 연화봉 등 여덟 개의 봉우리가 연꽃잎처럼 둘러선 독특한 산세를 형성한다. 지형적으로는 해남반도의 남단에 위치하여 산과 계곡, 해안과 섬이 어우러진 경관을 이루며, 주변 바다와 연계된 경관적 가치 또한 높다.

    예비조사로 수행한 대상지 임상도 분석 결과, 두륜산 산림에서 가장 넓은 면적을 차지하는 식생은 낙엽성 참나무류로, 총 1,387.1ha(42.5%)에 해당했다. 그다음으로는 낙엽활 엽수림이 577.6ha(17.7%)로 나타났으며, 주로 계곡부를 중심으로 분포했다. 반면, 암석지 등 수목 생육이 어려운 제지(除地)는 468.0ha(14.3%)로 나타나, 식생 발달이 제한된 지역도 상당 부분 확인되었다. 본 연구에서 초점을 둔 붉가시 나무림의 면적은 183.0ha(5.6%)로 나타났다. 임상도에서는 해당 식생이 ‘기타 상록활엽수림’으로 분류되었으나, Kang (2019)의 식생조사 결과와 현지 확인을 종합한 결과 실제로는 붉가시나무림에 해당함을 확인했다. 이 밖에 침활혼효림은 136.4ha(4.2%), 소나무림은 85.9ha(2.6%)로 나타났으며, 인공조림에 의해 조성된 곰솔림(186.2ha, 5.7%), 리기다 소나무림(167.8ha, 5.1%), 편백림(38.6ha, 1.2%)은 상대적으로 소규모로 분포했다(Figure 1).

    이러한 결과는 두륜산 산림이 전반적으로 낙엽성 참나무류와 낙엽활엽수림에 의해 지배되고 있음을 보여준다. 한편, 저지대에는 곰솔림과 소나무림, 침활혼효림이 주로 분포하며, 대흥사와 암자 일대를 중심으로 한 사면부에는 붉가시나무림이 자리하는 공간적으로 분화된 식생 특성을 나타낸다(Kang, 2019).

    2. 인공위성 영상 및 입지환경 분석

    본 연구에서는 1980년대 중반과 2020년대 중반에 촬영된 Landsat TM과 Landsat OLI 위성영상을 활용하여, 두륜산도립공원의 식생을 6개 유형(낙엽활엽수림, 상록침엽수림, 상록활엽수림, 초지·농경지, 비산림지, 수공간)으로 분류했다. 이를 바탕으로 지난 약 40년간 두륜산 상록활엽수림의 공간적 변화 추세를 중점적으로 분석하였다. Landsat TM 영상은 공간해상도 30m의 중간 해상도 자료이지만, 1980년대 초중반부터 관측이 시작되어 장기간에 걸친 식생 변화를 분석하는 데 널리 활용되어 왔다(Liu et al., 2024;Paul and Mahmood, 2025;Paursanidis et al., 2015).

    상록활엽수림은 낙엽활엽수림과 달리 겨울철에도 잎을 달고 있어 비생장기에는 두 유형 간 분광 반사율 차이가 뚜렷하게 나타난다. 한편, 상록활엽수림과 상록침엽수림 간의 분광 반사율 차이는 엽록소 활성이 높은 생장기에 더욱 명확해지는 것으로 알려져 있다. 따라서 생장기와 비생장기 영상을 함께 활용하여 분류할 경우, 낙엽활엽수림, 상록활엽 수림, 상록침엽수림 간의 분류 정확도를 효과적으로 향상할 수 있다(Sung and Li, 2012;Sung et al., 2025). 이에 본 연구에서는 두륜산을 촬영한 공간해상도 30m의 Landsat 영상 가운데, 구름 및 적설의 영향을 받지 않은 자료 중 가장 이른 시기에 해당하는 1984년 6월 12일과 1985년 2월 7일의 Landsat TM Level 2-A 영상을 각각 1980년대 중반의 생장기 및 비생장기 영상으로 선정해 합성·분류했다. 동일한 방법을 적용하기 위해, 이와 계절적으로 가장 인접한 시기에 촬영된 Landsat OLI 영상인 2024년 6월 18일과 2024년 2월 12일 자료도 함께 분석하여, 약 40년 전과 현재의 식생 유형을 각각 도출했다(Earth Resources Observation and Science Center, 2020a;2020b). 분석에는 Landsat TM 영상의 경우 열적외선 밴드(band 6, 공간해상도 120 m)를 제외한 6개 다중분광 밴드(band 1–5, 7)를 사용했으며, Landsat OLI 영상 역시 Landsat TM의 다중분광 밴드 구성에 대응하는 6개 밴드(band 2–7)만을 추출하여 활용했다.

    영상 분류에는 딥러닝(deep learning, DL) 알고리즘을 적용했다. DL은 다층 인공신경망을 비선형 활성 함수로 연결 해 자료의 복잡한 패턴을 학습하는 기계학습 기법으로, 최근 식생 분류를 포함한 다양한 원격탐사 연구에 널리 활용되고 있다(Chollet et al., 2022;Ma et al., 2019;Zhang et al., 2016;Zhu et al., 2017). 본 연구에서는 생장기와 비생장기 Landsat 영상을 합성하여 입력 자료로 사용했으며, 이에 따라 입력층(input layer)은 12개 노드(6개 밴드 × 2개 시기)로 구성했다. 출력층(output layer)은 6개 노드로 설정하여 낙엽활엽수림, 상록침엽수림, 상록활엽수림, 초지·농경지, 비산림지, 수공간의 6개 식생 유형을 분류하도록 했다. 입력층과 출력층 사이에는 각각 512개 노드로 구성된 은닉층(hidden layer) 3층을 배치했으며, 활성 함수로는 은닉층에 ReLU, 출력층에 softmax 함수를 적용했다. 학습 자료는 고해상도 항공사진을 참조하여 식생유형별로 500픽셀씩, 총 3,000픽셀을 추출하여 구축했다. 모델 학습 과정에서는 5겹 교차검증(5-fold cross-validation)을 통해 시기별 최적의 epoch를 결정했다(Figure 2). 딥러닝 모델 학습은 R 4.4.1 환경에서 Keras 2.15.0 패키지를 활용해 수행했다(Kalinowski, 2022).

    분류 결과를 바탕으로 ArcGIS Pro 3.5를 이용해 시기별 식생유형의 분포 면적을 해발고도, 경사, 사면향, 유효토심 별로 산출했다(Figure 2). 해발고도, 경사 및 사면향 자료는 국토지리정보원에서 제작한 2024년 1:5,000 지형도를 기반으로 분석했으며, 유효토심 정보는 농촌진흥청 국립농업과학원의 토양환경지도를 활용했다.

    결과 및 고찰

    1. 위성영상 분석을 통한 식생유형

    딥러닝(DL) 기반 분류 결과, Landsat 영상에서 식생유형은 매우 높은 정확도로 구분되었다. 전체 분류 정확도는 1980년대 중반 합성 영상에서 98.5%, 2024년 합성 영상에서 98.9%로 나타났다(Table 1). 2020년대 중반 영상의 분류 정확도가 더 높은 것은, Landsat OLI 센서가 식생의 분광학적 특성을 더 정밀하게 반영하도록 Landsat TM에 비해 근적외선 밴드의 파장대를 좁게 설계하였고(Landsat TM band 5: 0.76-0.90μm, Landsat OLI band 4: 0.85-0.88μm), 신호대잡 음비(signal-to-noise ratio) 역시 향상되는 등 센서 성능이 전반적으로 개선되었기 때문으로 해석된다(Paursanidis et al., 2015). 다만, Landsat TM 영상에서도 특정 식생 유형에 편중된 분류 경향은 나타나지 않았으며, 상록활엽수림 면적이 과대 또는 과소 추정되었을 가능성은 낮은 것으로 판단된다.

    Figure 3은 두륜산도립공원의 식생유형 분포를 나타낸 것으로, 연구 목적에 맞게 초지·농경지, 비식생지, 수공간을 비산림지로 통합해 제시했다. 현재 공원 내에서는 낙엽활엽 수림이 가장 넓은 면적을 차지했으며, 붉가시나무가 주로 분포하는 상록활엽수림은 대흥사 일대와 암자 주변을 중심으로 국지적인 분포를 보였다. 상록침엽수림은 일부 지역에 제한적으로 분포했고, 비산림지는 암석지와 인위적 교란 지역에 주로 나타났다.

    Table 2는 지난 40년간 식생유형별 면적 변화를 제시했다. 이 기간에 낙엽활엽수림은 2,981.5ha(90.4%)에서 2,486.3ha (75.4%)로 감소하여 면적 비율이 15.0% 줄어든 반면, 상록침 엽수림은 156.3ha(4.7%)에서 554.3ha(16.8%)로 크게 확대되었다. 앞서 임상도 분석에서 언급했듯이 이러한 변화는 리기다소나무림, 편백림, 곰솔림 등의 인공조림 사업 영향에 따른 결과로 해석된다.

    주목할 점은 상록활엽수림, 즉 붉가시나무림의 면적이 143.2ha(4.3%)에서 191.0ha(5.8%)로 증가하였다는 점이다. 본 연구에서 확인된 이러한 상록활엽수림의 확대는 난온대림의 분포 북상 가능성을 실증적으로 뒷받침하며, 향후 기후변화 시나리오에 따른 상록활엽수림의 공간적 확산을 예측하는 데 중요한 기초자료로 활용될 수 있다.

    2. 상록활엽수림의 입지환경 분석

    두륜산도립공원의 상록활엽수림은 지난 40여 년간 분포 범위를 점진적으로 확대해 온 것으로 나타났다. 1980년대 중반까지 상록활엽수림은 주로 해발 100-500m 구간에 고르게 분포했으며, 그중 300-400m 구간에서 5.6%로 상대적으로 높은 점유율을 보였다(Table 3). 그러나 2020년대 중반 분석에서는 동일한 고도대에서 점유율이 뚜렷하게 증가했고, 특히 300-500m 구간에서 확대가 두드러졌다. 반면, 해발 500m 이상의 고지대에서는 여전히 상록활엽수림의 분포가 제한적이었다. 이는 상록활엽수림의 확산이 주로 저·중위 고도대에 집중되고 있음을 의미한다. 경사 조건에서도 분포 확대가 확인되었다. 과거에는 10-20% 경사 구간에서 주로 나타났으나, 최근에는 5-20% 구간에서 점유율이 증가했을 뿐 아니라, 30% 이상의 급경사 지역에서도 일부 출현했다(Table 4). 이는 상록활엽수림이 과거보다 다양한 지형 조건에 적응하면서 생육 범위를 넓혀가고 있음을 보여 준다.

    사면향별 분포도 과거와 달라졌다. 1980년대 중반에는 남향, 동향, 서향, 북향 순으로 상록활엽수림 분포 비율에 뚜렷한 차이가 있었으나, 현재는 사면향별 차이가 감소하여 특정 방향에 국한되지 않고 전반적으로 확산하는 경향을 보였다(Table 5). 토양 조건에서도 변화가 관찰되었다. 과거에는 주로 0.5m 미만의 얕은 유효토심 구간에서 상록활엽 수림이 나타났으며, 최근에는 동일 구간에서 점유율이 증가했다(Table 6). 이는 상록활엽수림의 우점종인 붉가시나무가 척박한 토양 환경에도 높은 적응성을 지님을 알 수 있다.

    이상의 결과를 종합하면, 두륜산도립공원의 상록활엽수림은 지난 40여 년간 특정 환경요인에 제한된 분포를 벗어나 점차 고도, 경사, 사면향, 토양 조건 전반으로 확산하는 양상을 보였다. 이러한 변화는 단순한 공간적 확대를 넘어, 상록활엽수림이 지형·토양 조건의 제약을 점진적으로 완화하며 생태적 지위를 넓혀가는 과정으로 해석될 수 있다. 특히 본 연구에서 확인된 상록활엽수림의 확장은 주로 저·중 위 고도대와 완경사지에서 두드러졌는데, 이는 산림 식생대가 장기적으로 상향 이동하는 경향을 보고한 기존 연구들 (Lenoir et al., 2008;Beckage et al., 2008)과 맥락상 유사한 공간적 패턴을 보였다.

    3. 종합고찰

    본 연구에서 확인된 두륜산도립공원의 상록활엽수림은 지난 40여 년간 면적이 143.2ha(4.3%)에서 191.0ha(5.8%) 로 확대되었으며, 동시에 고도, 경사, 사면향, 토양 조건 등 다양한 환경요인으로 분포 범위를 확장했다. 이러한 변화는 단순한 공간적 확대가 아니라, 상록활엽수림이 지형적·토양적 제약을 점차 극복하며 생태적 지위를 확장하는 과정으로 해석된다. 특히 난온대림의 북방한계에 있는 두륜산에서 확인된 저·중위 고도대 확장은 기후변화에 따른 전형적인 식생대 상향 이동 양상과 밀접하게 연관될 것으로 보인다.

    선행연구는 지구온난화가 고산 및 난온대 산림생태계에서 종 분포의 북상과 고도 상승 이동을 유발한다는 사실을 실증적으로 제시해 왔다. Lenoir et al.(2008)은 서유럽 산악지대의 장기 분석에서 산림 식물의 최적 분포 고도가 평균 10년당 약 29m 상승한 것으로 보고되었으며, 이는 기후변화가 단순히 분포 경계뿐 아니라 종의 분포 중심까지 이동시킨다는 점을 보여주었다. 또한 북미 버몬트주 그린마운티 산지(Green Mountains)에서 40년간 조사된 자료를 바탕으로 산림 추이대가 평균 91m 상향 이동했음을 밝혀내어, 비교적 짧은 시기에도 기후변화가 산림대 구조를 재편할 수 있음을 입증했다(Beckage et al., 2008). Beckage et al.(2008)은 이러한 변화가 산성 물질 침적과 병해 등 기존 스트레스 요인에 더해, 온난화에 따른 적설량 감소와 동결-해빙 스트레스 증가가 겹치면서 침엽수림이 약화하고, 상대적으로 온난한 조건에 적응한 낙엽활엽수가 상향 확산함에 따라 식생 경계가 점진적으로 재편되었을 가능성을 제시했다. 본 연구 결과처럼 난온대림의 북방한계 분포 지역에 해당하는 두륜산에서 관찰된 상록활엽수림의 저·중위 고도대 확장은 단순한 국지적 변동이라기보다, 광역적 기후변화와 지역적 지형·토양 조건, 기존 식생구조가 복합적으로 작용하면서 나타난 구조적 변화의 초기 양상으로 해석될 수 있다.

    기대와 달리, 본 연구에서 상록활엽수림의 면적 비율은 저고도(200m 미만)보다 200-500m 구간에서 더 많이 증가한 결과를 보였는데 이는 여러 생태적·환경적 요인이 복합 적으로 작용한 결과로 해석될 수 있다. 먼저 저지대의 경우, 지난 수십 년간 침엽수(편백, 삼나무, 곰솔) 인공조림이 집중되면서 상록활엽수림이 정착할 수 있는 가용 서식지가 구조적으로 제한되었을 가능성이 크다. 실제로 Table 2에 따르면, 1980년대 중반 대비 2020년대 중반의 침엽수림 면 적 비율은 약 3배 가까이 증가했다.

    자연공원 지정 이후에도 제한적인 범위에서 인공조림이 지속된 사례는 다른 지역에서도 보고된 바 있다. 예를 들어, 1967년 최초로 지정된 지리산국립공원의 편백림은 평균 수령이 약 49년으로 보고되어(Jung and Park, 2025), 국립공원 지정 이후에도 일정 기간 조림사업이 추진되었음을 시사한다. 또한 ｢무등산국립공원 자연생태계 복원종합계획 보고서(2015)｣에 따르면, 1972년 도립공원으로 지정된 무등 산에서도 1980-1990년대에 잣나무 조림사업이 반복적으로 시행된 바 있다. 이러한 사례는 자연공원 지정이 곧바로 인공조림의 중단을 의미하지는 않았음을 보여준다. 하지만, 두륜산도립공원의 경우 1979년 지정 이후 대규모 인공조림이 집중적으로 추진되었다는 직접적인 문헌 근거는 확인되지 않는다. 그런데도 원격탐사 결과와 현존식생 분포를 종합할 때, 도립공원 지정 이후 저지대를 중심으로 편백·삼나무·곰솔 등 침엽수 인공림의 비중이 확대되면서 상록활엽수림의 정착 가능 서식지가 상대적으로 감소하였을 가능성은 배제하기 어렵다.

    한편, 저지대 침엽수림으로 붉가시나무 종자가 중력 산포로 유입되더라도, 두꺼운 낙엽층은 종자의 토양 접촉을 약 화하여 유묘 출현과 초기 생존을 제한하는 미소서식처 필터로 작용할 수 있다. 참나무-소나무 혼효림에서는 유묘가 주로 낙엽층이 얕고 광도가 높은 지점에 분포하며, 낙엽층이 두꺼운 임분에서는 유묘 밀도가 현저히 낮은 것으로 보고됐다(Collins and Good, 1987). 또한 두꺼운 낙엽층에서는 발아한 유묘가 낙엽의 압력과 이동 때문에 쓰러지거나 매몰되 어 지상부 출현에 실패하는 사례가 빈번하게 관찰되었으며, 이러한 과정이 초기 생존률을 유의하게 감소시키는 주요 요인으로 작용했다(Song, 2019). 더 나아가, 중력산포형 도토리는 종자 낙하 이후에도 설치류의 저장산포나 조류에 의한 이동 등 다양한 2차 산포 기작의 영향을 받아, 종자가 단순히 저지대에 집중되기보다는 측방 또는 국지적으로 상향 방향으로 재분포될 수 있다(Houle, 1992). 일본 온대림에서 수행된 실험 연구에 따르면, 들쥐는 도토리를 수십 미터 범위로 운반·매몰하며, 개방된 지표면보다는 쓰러진 나무, 그루터기, 토양이 돌출된 지형 등 은폐도가 높은 미소서 식처를 선택적으로 이용하는 경향을 보였다(Takahashi et al., 2007). 이처럼 저지대에서는 인공림의 확대와 불리한 미소서식처 조건이 상록활엽수림의 정착을 제약한 반면, 200-500m 구간에서는 상대적으로 안정적인 미기후와 서식 조건이 유지되면서 상록활엽수림의 확산이 더 두드러지게 나타난 것으로 해석된다.

    아울러, 상록활엽수림의 분포가 과거 특정 경사와 사면향에 제한되었다가 최근에는 다양한 경사·사면 조건으로 균등화되는 양상이 관찰된다. 이러한 변화는 붉가시나무가 척박한 토양 환경이나 급경사 조건에서도 정착할 수 있는 유연성을 지닌 것을 반영하는데, Kang(2019)의 연구에서는 두륜산 상록활엽수림 내 붉가시나무가 교목층 및 하층부 전 층위에서 확산하고 있음을 보고했다. 이러한 생태적 특성은 온난습윤한 해양성 기후 조건과 결합하여 난온대 상록활엽 수림의 안정적 군락 형성 능력을 강화하는 요인으로 작용할 수 있으며(Park et al., 2016;Shin et al., 2022), 이는 한반도 난온대림의 분포 적지 확대 예측과 맥을 같이 한다. 두륜산 식생구조 연구 역시 상록활엽수림 확대의 근거를 제공한다. Oh(1994)와 Kang(2019)은 두륜산 상록활엽수림의 교목층에서 붉가시나무가 우점하고 굴참나무, 개서어나무, 졸참나무 등 낙엽활엽수종이 공존하는 구조를 보고했다. 교목성 상록활엽수로는 참식나무, 생달나무, 후박나무, 황칠나무가 확인되었으며, 아교목층과 관목층에서는 동백나무가 우점하면서도 붉가시나무, 생달나무, 참식나무, 후박나무 등 상록활엽수종이 전 층위에 걸쳐 분포했다. 특히 교목층에서 우점하는 붉가시나무는 아교목층에서도 세력을 확대했으며, 이는 낙엽활엽수종이 상록활엽수와의 경쟁에서 점차 밀려나고 있음을 알 수 있다. 이러한 식생구조는 상록활엽수림 확장의 내적 생태적 동력으로 작용했음을 보여준다.

    한편, 한반도 생태계에서 기후변화는 식생대의 재편성을 유도하는 핵심 요인으로 지속해서 지목되어 왔다. Choi et al.(2021)은 한국 내 기후변화가 생물계절(phenology) 변화, 종 분포 이동, 종 조성 변화를 초래하고 있으며, 특히 난온대 및 온대림의 취약성이 심화하고 있음을 강조했다. 이러한 맥락에서 Park et al.(2016)은 종분포 모형을 적용하여 기후 시나리오에 따른 난온대 상록활엽수의 잠재 서식지를 예측하였고, 그 결과 기후온난화가 한반도 남부 지역에서 상록 활엽수림의 분포 확대 가능성을 뒷받침함을 제시했다. Shin et al.(2022) 또한 난온대 상록활엽수의 북방한계 및 미래 적지 변화를 모델링한 결과, 향후 기후 조건에서 이들의 서식 가능 지역이 점차 확대될 것으로 전망했다. 더 나아가 Cho et al.(2024)는 한국 고유식물을 대상으로 한 종 분포 모델링을 통해 다수의 종이 고도와 위도 방향으로 이동할 가능성을 확인하였으며, 이는 상록활엽수림의 북상과 공간 확산이 특정 수종에 국한된 현상이 아니라, 식생 전반의 기후 기반 반응임을 의미한다.

    따라서 두륜산도립공원에서 관찰된 상록활엽수림의 면적 증가와 저·중위 고도대 확산은 단순한 국지적 변동이라기보다, 기후온난화가 진행되는 환경에서 난온대림 북방한계 지역의 식생구조가 점진적으로 변화하는 과정 일부로 해석될 수 있다. 특히, 본 연구에서 관찰된 상록활엽수림의 확산 속도와 패턴은 일반적인 온대림의 자연천이 속도와 비교할 때, 기온 상승에 따른 생육적지의 확대가 천이과정을 가속하거나 생태적 지위를 강화하는 방향으로 작용했을 가능성을 시사한다. 이러한 점에서 두륜산 사례는 기후변화 환경하에서 상록활엽수림이 어떻게 공간적으로 반응할 수 있는지를 보여주는 지역적 사례로서 학술적 의미를 지닌다.

    Figure

    KJEE-40-1-17_F1.jpg

    Location of the study site and forest type map in Duryunsan Provincial Park, Haenam-gun, Jeollanam-do, Korea.

    KJEE-40-1-17_F2.jpg

    A workflow for vegetation change analysis during mid-1980s and mid-2020s in Duryunsan Provincial Park, Haenam-gun, Jeollanam-do, Korea.

    KJEE-40-1-17_F3.jpg

    Vegetation classification of Duryunsan Provincial Park based on remote sensing imagery.

    Table

    Confusion matrices of deep learning classifiers for six vegetation types from the mid-1980s and mid-2020s Landsat images

    Mid-1980s (epoch = 9,650)

    Temporal changes in vegetation type areas of Duryunsan Provincial Park during the last 40 years

    Comparison of vegetation type changes by altitude (%) between the past (1984-1985) and the present (2025)

    Comparison of vegetation type changes by slope (%) between the past (1984-1985) and the present (2025)

    Comparison of vegetation type changes by aspect (%) between the past (1984-1985) and the present (2025)

    Comparison of vegetation type changes by effective soil depth (%) between the past (1984-1985) and the present (2025)

    Reference

    1. Beckage, B., B. Osborne, D. G. Gavin, C. Pucko, T. Siccama and T. Perkins ( 2008) A rapid upward shift of a forest ecotone during 40 years of warming in the Green Mountains of Vermont. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 105(11): 4197-4202.
    2. Chen, I.C., J.K. Hill, R. Ohlemüller, D.B. Roy and C.D. Thomas ( 2011) Rapid range shifts of species associated with high levels of climate warming. Science 333: 1024-1026.
    3. Cho, Y.C., J. Seol and C.H. Lim ( 2024) Climate-induced distribution dynamics and niche adaptation of South Korean endemic plants across the Korean Peninsula. Sci. Rep. 14: 22253.
    4. Choi, B.G. ( 2013) Syntaxonomy and Syngeography of warmtemperate evergreen broad-leaved forests in Korea. Ph.D. Dissertation, Keimyung University, 148pp. (in Korean with English abstract)
    5. Choi, S.W., W.S. Kong, G.Y. Hwang, and K.A. Koo ( 2021) Trends in the effects of climate change on terrestrial ecosystems in the Republic of Korea. Korean J. Environ. Ecol. 45(1): 117-129. (in Korean with English abstract)
    6. Chollet, F., T. Kalinowski and J.J. Allaire ( 2022) Deep Learning with R (2nd ed.). Manning Publications, Shelter Island, USA.
    7. Collins, S.L. and R.E. Good ( 1987) The seedling regeneration niche: Habitat structure of tree seedlings in an oak-pine forest. Oikos 48: 89-98.
    8. Dobrowski, S.Z. ( 2011) A climatic basis for microrefugia: The influence of terrain on climate. Glob. Change Biol. 17: 1022- 1035.
    9. Dullinger, S., A. Gattringer, W. Thuiller, D. Moser, et al. ( 2012) Extinction debt of high-mountain plants under twenty-firstcentury climate change. Nat. Clim. Change 2: 619-622.
    10. Earth Resources Observation and Science Center ( 2020a) Landsat 4-5 thematic mapper collection 2 Level-2, U.S. geological survey.
    11. Earth Resources Observation and Science Center ( 2020b) Landsat 8-9 operational land imager / thermal infrared sensor thematic mapper collection 2 Level-2, U.S. geological survey.
    12. Houle, G. ( 1992) Spatial relationship between seed and seedling abundance and mortality in a deciduous forest of north-eastern North America. J. Ecol. 80(1): 99-108.
    13. IPCC ( 2007) Climate change 2007: Synthesis report. Intergovernmental Panel on Climate Change, Geneva, Switzerland, 103pp.
    14. Jung, T.J. and S.G. Park ( 2025) Analysis of plant community structure in Hwaeomsa temple forest, Jirisan National Park. Korean J. Environ. Ecol. 39(6): 570-583. (in Korean with English abstract)
    15. Kalinowski, T., J.J. Allaire, F. Chollet, Posit Software(PBC), Google, Y. Tang, W. Van Der Bijl, M. Studer and S. Keydana ( 2022) R interface to Keras. https://keras.rstudio.com
    16. Kang, H.M. ( 2019) Vegetation characteristics of evergreen broad-leaved forest in the Duryunsan Provincial Park-Focusing on the Daeheungsa(Temple) area. Korean J. Environ. Ecol. 33(5): 552-564. (in Korean with English abstract)
    17. Keppel, G., K.P. Van Niel, G.W. Wardell-Johnson, C.J. Yates, M. Byrne, L. Mucina, A.G.T. Schut, S.D. Hopper and S.E. Franklin ( 2012) Refugia: Identifying and understanding safe havens for biodiversity under climate change. Glob. Ecol. Biogeogr. 21: 393-404.
    18. Körner, C. ( 2007) The use of ‘altitude’ in ecological research. Trends Ecol. Evol. 22(11): 569-574.
    19. Lee, S.J. and Y.H. Ahn ( 2011) Studies of vegetation structure analysis and anticipation of vegetation change due to global warming on secondary forest in ecotone. Korean J. Environ. Ecol. 25(3): 365-377. (in Korean with English abstract)
    20. Lenoir, J., J.C. Gégout, P.A. Marquet, P. De Ruffray and H. Brisse ( 2008) A significant upward shift in plant species optimum elevation during the 20th century. Science 320: 1768-1771.
    21. Liu, X., S. Liang, H. Ma, B. Li, Y. Zang, Y. Li, T. He, G. Zhang, J. Xu, C. Xiong, R. Ma, W. Wu and J. Teng ( 2024) Landsatobserved changes in forest cover and attribution analysis over Northern china from 1996-2020. GISci. Remote Sens. 61(1).
    22. Ma, L., Y. Liu, X. Zhang, Y. Ye, G. Yin and B.A. Johnson ( 2019) Deep learning in remote sensing applications: A meta-analysis and review. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 152: 166-177.
    23. Oh, K.K. ( 1994) Plant community structure of evergreen broadleaved forest in Mt. Turyunsan, Korea. Korean J. Environ. Ecol. 8(1): 43-57. (in Korean with English abstract)
    24. Park, I.H., S.D. Kim, J.W. Park, K.S. Chae, G.T. Kim and T.W. Um ( 2014) Flowering characteristics and acorn production of Quercus auta Thunb. in Wando island, Korea. Korean J. Environ. Ecol. 128(3): 326-330. (in Korean with English abstract)
    25. Park, S.G., C.Y. Sung and H.M. Kang ( 2021) The types of warm temperate forest and the degraded levels in the island area of the west and south coast. Korean J. Environ. Ecol. 35(6): 579-593. (in Korean with English abstract)
    26. Park, S.U., K.A. Koo and W.S. Kong ( 2016) Potential impact of climate change on distribution of warm temperate evergreen broad-leaved trees in the Korean Peninsula. Korean J. Environ. Ecol. 30(2): 227-241. (in Korean with English abstract)
    27. Parmesan, C. ( 2006) Ecological and evolutionary responses to recent climate change. Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics 37: 637-669.
    28. Paul, S.S. and T.H. Mahmood ( 2025) Long-term Landsat time series reveals mangrove vegetation fluctuations and drivers in the Sundarbans. Ecol. Indic. 181: 114401.
    29. Paursanidis, D., N. Chrysoulakis and Z. Mitraka ( 2015) Landsat 8 vs. Landsat 5: A comparison based on urban and peri-urban land cover mapping. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 35 Part B: 259-269.
    30. Shin, H.S., J.H. Lim and C.W. Yun ( 2016) Actual vegetation and phytosociological forest vegetation in Haenamgun Mt. Duryunsan. JJ. Agric. Life Sci. 50(3): 55-67. (in Korean with English abstract)
    31. Shin, S., J.H. Kim, D. Kang, J.S. Kim, H.G. Kang, H.D. Jang, J. Lee, J.E. Han and H.K. Oh ( 2022) Northern distribution limits and future suitable habitats of warm temperate evergreen broad-leaved tree species designated as climate-sensitive biological indicator species in South Korea. J. Ecol. Environ. 46(4): 47-56. (in Korean with English abstract)
    32. Song, U. ( 2019) Forest litter and shrubs act as an understory filter for the survival of Quercus mongolica seedlings in Mt. Kwan-ak, South Korea. Sci. Rep. 9: 4193.
    33. Sung, C.Y. and M.H. Li ( 2012) Considering plant phenology for improving the accuracy of urban impervious surface mapping in a subtropical climate regions. Int. J. Remote Sens. 33: 261-275.
    34. Sung, C.Y., H.M. Kang and S.G. Park ( 2025) Carbon benefits of reforestation with warm temperate broadleaf evergreen trees in South Korea under different climate-change scenarios. For. Sci. 72: 45-64.
    35. Takahashi, K., H. Sato and T. Washitani ( 2007) Acorn dispersal and predation patterns of four tree species by wood mice in abandoned cut-over land. For. Ecol. Manage. 250: 187-195.
    36. Walther, G.R., E. Post, P. Convey, A. Menzel, C. Parmesan, T.J.C. Beebee, J.M. Fromentin, O. Hoegh-Guldberg and F. Bairlein ( 2002) Ecological responses to recent climate change. Nature 416: 389-395.
    37. Yeo, U.S. ( 2005) Natural regeneration patterns and strategies of Quercus acuta in Wando, Korea. Ph.D. Dissertation, Seoul National University, 108pp. (in Korean with English abstract)
    38. Zhang, L., L. Zhan and B. Du ( 2016) Deep learning for remote sensing data: A technical tutorial on the state of the art. IEEE Geosci. Remote Sens. Mag. 4: 22-40.
    39. Zhu, X.X., D. Tuia, L. Mou, G.S. Xia, L. Zhang, F. Xu and F. Fraundorfer ( 2017) Deep learning in remote sensing: A comprehensive review and list of resources. IEEE Geosci. Remote Sens. Mag. 5: 8-36.
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