The Classification of Forest Cover Types by Consecutive Application of Multivariate Statistical Analysis in the Natural Forest of Western Mt. Jiri

다변량 통계 분석법의 연속 적용에 의한 서부 지리산 천연림의 산림 피복형 분류

  • Chung, Sang Hoon (Department of Forest Management, Kangwon National University) ;
  • Kim, Ji Hong (Department of Forest Management, Kangwon National University)
  • 정상훈 (강원대학교 산림경영학과) ;
  • 김지홍 (강원대학교 산림경영학과)
  • Published : 2013.09.30

Abstract

This study was conducted to classify forest cover types using the multivariate statistical analysis in the natural forest of western Mt. Jiri. On the basis of the vegetation data by point quarter sampling, the adopted analytical methods were species-area curve (SAC), hierarchical cluster analysis (HCA), indicator species analysis (ISA), and multiple discriminant analysis (MDA). SAC selected the outlier tree species which was likely to have no influence on the classification of forest cover types, excluded from all analytical process. Based on forest vegetative information, HCA classified the study area into 2 to 10 clusters and ISA indicated that the optimal number of clusters were seven. MDA was taken to test the clusters that classified with HCA and ISA. The seven clusters were classified appropriately as overall classification success were 91.3%. The classified forest cover types were named by the ratio of the dominant species in the upper layer of each cluster. They were (1) Quercus mongolica Pure forest, (2) Mixed mesophytic forest, (3) Q. mongolica - Q. serrata forest, (4) Abies koreana - Q. mongolica forest, (5) Fraxinus mandshurica forest, (6) Q. serrata forest, and (7) Carpinus laxiflora forest.

본 연구는 다변량 통계 분석법을 이용하여 지리산 서부 천연림을 대상으로 산림 피복형을 분류하기 위해 실시하였다. 점표본법에 의한 식생자료를 바탕으로, 수종-표본점 곡선, 계층적 군집분석, 지표종분석, 다중판별분석 등의 다변량 통계 분석법을 이용하여 식생자료를 분석하였다. 수종-표본점 곡선에서는 산림 피복형 분류에서 전혀 영향력이 없는 수종들을 예외값으로 제거하였다. 예외값을 제외한 산림식생정보를 바탕으로 계층적 군집분석을 이용하여 연구대상지를 2~10개의 클러스터로 분류하였으며, 지표종분석을 통해 연구대상지의 적정 클러스터 수는 7개인 것으로 파악되었다. 이를 통계적으로 검증하기 위해 다중판별분석을 실시하였고, 91.3%가 정확하게 분류되어, 연구대상지 산림 피복형의 개수는 7개가 적당한 것으로 나타났다. 각 클러스터 상층의 우점수종 비율에 따라 신갈나무순림, 중생혼합림, 신갈나무-졸참나무림, 구상나무-신갈나무림, 들메나무림, 졸참나무림, 서어나무림으로 산림 피복형을 명명하였다.

Keywords

References

  1. 국립공원관리공단. 2011. 국립공원의 기본통계. pp. 229.
  2. 권혜진, 권재환, 정혜란, 이지혜, 송호경. 2011. 지리산 노각나무(Stewartia koreana)림의 식생구조. 한국환경생태학회지 25(5): 725-735.
  3. 김갑태, 추갑철, 백길전. 2000. 지리산국립공원 명선봉, 덕평봉지역의 산림군집구조에 관한 연구. 한국환경생태학회지 13(4): 299-308
  4. 김갑태, 추갑철, 엄태원. 1997. 지리산 천왕봉-덕평봉 지역의 삼림군집구조에 관한 연구. 한국임학회지 86(2): 146-157
  5. 김갑태, 추갑철. 2003. 백두대간 노고단-고리봉 구간의 식생구조. 한국환경생태학회지 16(4): 441-448
  6. 김준선, 김갑태, 주혜란. 1991. 지리산 자연생태계보존구역의 식생. 응용생태연구 5(1): 9-24.
  7. 김기영, 전명식. 1994. 다변량 통계자료분석. 자유아카데미. pp. 307.
  8. 노형진. 2005. SPSS에 의한 조사방법 및 통계분석. 형설출판사. pp. 660.
  9. 박성현, 조신섭, 김성수. 2009. SPSS 17.0 이해와 활용. 한나래아카데미. pp. 527.
  10. 박인협, 최영철, 조우. 1991. 지리산국립공원 화엄사계곡 및 피아골계곡의 삼림군집구조에 관한 연구: Classification 및 Ordination 방법에 의한 식생분석. 응용생태연구 5(1): 42-53.
  11. 박인협, 최윤호. 2003. 지리산국립공원 상부운 계곡부의 해발고와 사면부위에 따른 산림구조. 한국환경생태학회지 16(4): 457-464
  12. 안현철, 추갑철. 2010. 지리산 웅석봉지역의 산림군집구조. 한국환경생태학회지 24(5): 547-555.
  13. 이경재, 구관효, 최재식, 조현서. 1991. 지리산 대원계곡의 삼림군집구조 분석. 응용생태연구 5(1): 54-67.
  14. 이경재, 권전오, 김종엽. 2000. 지리산국립공원 거림계곡 식물군집구조. 한국환경생태학회지 13(4): 392-403.
  15. 이경준, 한상섭, 김지홍, 김은식. 산림생태학. 향문사. pp. 395.
  16. 이수원, 이강영, 송호경. 1997. Twinspan 및 CCA에 의한 지리산 아고산대 침엽수림군집과 환경의 상관관계분석. 한국임학회지 86(3): 279-287.
  17. 이영만. 2002. 통계 생태학: 제8장 클러스터 분석. 전남대학교 출판부. pp. 262.
  18. 이학식, 임지훈. 2008. SPSS 14.0 매뉴얼(제16장 군집분석). 법문사. pp. 418-449.
  19. 정상훈, 김지홍. 2012. 두타산 일대 천연림에서 요인분석에 의한 산림유형 분류. 농업생명관학연구 46(4): 21-30
  20. 차석빈, 김홍범, 오흥철, 윤지환, 김우곤. 2008. 사례를 통해 본 다변량분석의 이해. 백산출판사. pp. 470.
  21. 최송현, 권전오, 송근준. 2000. 지리산국립공원 대원사계곡의 삼림군집구조 분석. 한국환경생태학회지 13(4): 354-366.
  22. 추갑철, 안현철, 조현서, 김임규, 박은희, 박삼봉. 2009. 지리산국립공원 칠선계곡지역의 식생구조. 한국환경생태학회지 23(1): 22-29.
  23. 황광모, 이정민, 김지홍. 2012. 강원지역 백두대간 천연림의 군집분류 및 천이경향: 향로봉, 오대산, 석병산, 두타산, 덕항산, 함백산 등을 중심으로. 농업생명과학연구 46(4): 41-55.
  24. Barbour, M.G. and Billings, W.D. 1988. North American Terrestrial Vegetation. Cambridge University Press. pp. 434.
  25. Braun, E.L. 1950. Deciduous Forest of Eastern North America. Blakiston, Philadelphia. pp. 596.
  26. Brower, J.E. and Zar, J.H. 1977. Field and Laboratory Methods for General Ecology. WM. C. Brown Company Publishers, Dubuque, Iowa. pp. 194.
  27. Burnham K.P. and Overton, W.S. 1979. Robust Estimation of Population Size when Capture Probabilities Vary Among Animals. Ecology 60: 927-936. https://doi.org/10.2307/1936861
  28. Chung, S.H. and Kim, J.H. 2010. The Classification of Forest Communities by Cluster Analysis in Mt. Seokbyung Experimental forest of Gangwon-Do. Journal of Korean Forest Society 99(5): 736-743
  29. Chytry, M., Tichy, L., Holt, J. and Botta-Dukat, Z. 2002. Determination of Diagnostic Species with Statistical Fidelity Measures. Journal of Vegetation Science 13: 79-90. https://doi.org/10.1111/j.1654-1103.2002.tb02025.x
  30. Curtis, J.T. and Mclntosh, R.P. 1951. An Upland Forest Continuum in the Prairie-forest Boarder Region of Wisconsin. Ecology 32: 476-498. https://doi.org/10.2307/1931725
  31. Detsis, N., Diamantopoulos, J. and Kosmas, C. 2000. Collembolan Assemblages in Lesvos, Greece. Effects of Differences in Vegetation and Precipitation. Acta Oecologica 21: 149-159. https://doi.org/10.1016/S1146-609X(00)00110-7
  32. Dufrene, M. and Legendre, P. 1997. Species Assemblages and Indicators Species: The Need for a Flexible Asymmetrical Approach. Ecological Monographs 67: 345-366.
  33. Everitt, B. 1973. Cluster Analysis. John Wiley & Sons, Inc., New York.
  34. Eyre. F.H. 1980. Forest Cover Types of the United States and Canada. Society of American Foresters. Washington, D.C. pp. 148.
  35. Grubbs, F.E. 1969. Procedures for Detecting Outlying Observations in Samples. Technometrics 11: 1-21. https://doi.org/10.1080/00401706.1969.10490657
  36. Hartigan, J.A. 1975. Clustering Algorithms. John Wiley & Sons, Inc., New York.
  37. Heltshe, J.F. and Forrester, N.E. 1983. Estimating Species Richness Using the Jackknife Procedure. Biometrics 39: 1-12. https://doi.org/10.2307/2530802
  38. Hill, M.O. 1979. TWINSPAN - A FORTRAN Program for Arranging Multivariate Data in an Ordered Two-way Table by Classification of the Individuals and Attributes. Section of Ecology and Systematics, Cornell University, Ithaca, New York. pp. 49.
  39. Hufnagel, L., Bakonyi, G. and Vasarhelyi, T. 1999. New Approach for Habitat Characterization Based on Species Lists of Aquatic and Semiaquatic Bugs. Environmental Monitering and Assessment 58: 305-316. https://doi.org/10.1023/A:1006047130545
  40. IBM SPSS Statistics. 1989-2011. SPSS for Window. Version 20.0. IBM Corp.
  41. Johnson, R.A. and Wichern, D.W. 1992. Applied Multivariate Statistical Analysis. Prentice Hall, USA.
  42. Kimmins. J.P. 2004. Forest Ecology: A Foundation for Sustainable Forest Management and Environmental Ethics in Forestry. Prentice Hall. New Jersey. USA. pp. 150-157.
  43. Lance, G.N. and Williams, W.T. 1967. A General Theory of Classificatory Sorting Strategies. I. Hierarchical Systems. The Computer Journal 9: 373-380. https://doi.org/10.1093/comjnl/9.4.373
  44. Legendre, P. and Legendre, L. 1998. Numerical Ecology: Second English Edition. Elsevier. Amsterdam, Netherlands. pp. 853.
  45. McCune, B. and Mefford, M.J. 1999. PC-ORD. Multivariate Analysis of Ecological Data, Version 4. MjM Software Design, Gleneden Beach, Oregon, USA. pp. 237.
  46. McCune, B., and Mefford, M.J. 1999. PC-ORD. Multivariate Analysis of Ecological Data, Version 5.01. 1995-2005. MjM Software Design, Gleneden Beach, Oregon, USA.
  47. McCune, B. and Grace, J.B. 2002. Analysis of Ecological Communities. MjM Software Design, Gleneden Beach, Oregon, USA. pp. 300.
  48. Mikusinski, G., Gromadzki, M. and Chylarecki, P. 2001. Woodpeckers as Indicators of Forest Bird Diversity. Conservation Biology 15: 208-217. https://doi.org/10.1046/j.1523-1739.2001.99236.x
  49. Orloci, L. 1967. An Agglomerative Method for Classification of Plant Communities. Journal of Ecology 55: 193-206. https://doi.org/10.2307/2257725
  50. Palmer, M.W. 1990. The Estimation of Species Richness by Extrapolation. Ecology 71: 1195-1198. https://doi.org/10.2307/1937387
  51. Palmer, M.W. 1991. Estimating Species Richness: the Second-order Jackknife Reconsidered. Ecology 72: 1512-1513. https://doi.org/10.2307/1941127
  52. Palmer, M.W. 1995. How should one count species? Natural Areas Journal 15: 124-135.
  53. Peck, J.E. 2010. Multivariate Analysis for Community Ecologists: Step-by-Step Using PC-ORD. MjM Software Design, Gleneden Beach, Oregon, USA. pp. 162.
  54. Renjifo, L.M. 2001. Effect of Natural and Anthropogenic Landscape Matrices on the Abundance of Sub-Andean Bird Species. Ecological Applications 11: 14-31. https://doi.org/10.1890/1051-0761(2001)011[0014:EONAAL]2.0.CO;2
  55. Vankat, J.L. 1979. The Natural Vegetation of North America. John Wiley & Sons. New York. pp. 261.
  56. Ward, J.H. 1963. Hierarchical Grouping to Optimize an Objective Function. Journal of the American Statistical Association 58: 236-244. https://doi.org/10.1080/01621459.1963.10500845
  57. Zimmer, K.D., Hanson, M.A. and Butler, M.G. 2000. Factors Influencing Invertebrate Communities in Prairie Wetlands: a multivariate approach. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences 57: 76-85. https://doi.org/10.1139/f99-180