산지관리를 위한 도시별 산림의 시계열적 파편화 분석 및 유형화에 관한 연구 - Fragstats 모델 및 군집분석을 활용하여 -
A Study on Time-series Fragmentation Analysis and Typology of Forests by City for Forest Management – Using the Fragstats Model and Cluster Analysis –
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초록
본 연구에서는 경기도 내 31개 도시들을 대상으로 FRAGSTATS 모델을 통해 산림의 시계열적 파편화 경향을 분석해 보았다. 이후 군집분석을 통해 유사한 변화를 보이는 도시들을 군집화하고 각 군집별 특성을 파악해 보았다는 점에서 의의가 있으며, 연구결과를 요약하면 다음과 같다. FRAGSTATS을 통한 시계열적 산림의 파편화 분석 결과 성남시의 경우 최대 패치 면적 비율(LPI)의 값이 31개 도시들 중 가장 크게 감소하였으며, 용인시의 경우 산림의 면적이 가장 크게 감소한 도시인 것으로 나타났다. 군집분석에 앞선 요인분석 결과 요인은 크게 3가지로 분류되었으며, 7개의 변수들에 대한 공통성은 대부분 0.7이상으로 높게 나타났다. Factor-1은 패치 수(NP), 경관 형태지수(LSI), 전체 가장자리(TE)로 구성되며 Factor-2는 경관 최대패치 면적비율(LPI), 전체 면적(TA), Factor-3은 평균 패치크기(MPS), 산림 간 평균거리(ENN)으로 구성된다. 군집분석 결과 31개의 도시들은 6개로 군집화 되었다. 일례로 군집-5는 파주 등 5개의 도시들로 구성되며 Factor-1에서 가장 높은 음의 값을 보이고 있어 추가녹지 조성을 통한 녹지네트워크 강화에 주안점을 둘 필요가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 특히 산지관리기본계획과 같은 다양한 환경계획 수립 시 획일적인 접근에서 벗어나 유사한 특성을 보이는 도시별 차별화된 산지관리계획을 수립을 위한 기초자료로 활용도가 높을 것으로 판단된다.
Abstract
In this study, the trend of forest fragmentation in time series was analyzed through the FRAGSTATS model for 31 cities in Gyeonggi-do. Afterwards, it is significant in that cities showing similar changes were clustered through cluster analysis and the characteristics of each cluster were identified. The summary of the study results is as follows. As a result of analysis of time-series forest fragmentation through FRAGSTATS, the value of the maximum patch area ratio (LPI)in Seongnam-si decreased the most among 31 cities, and Yongin-si was the city with the largest decrease in forest area. As a result of the factor analysis prior to the cluster analysis, the factors were largely classified into three categories, and the commonality for the seven variables was mostly higher than 0.7. Factor-1 consists of the number of patches(NP), landscape shape index (LSI), and total edge (TE). Factor-2 is the landscape maximum patch area ratio (LPI), total area (TA), and factor-3 is the average patch. It consists of size (MPS) and average distance between forests (ENN). As a result of cluster analysis, 31 cities were clustered into six. For example, cluster-5 is composed of five cities such as Paju and shows the highest negative value in Factor-1, so it was analyzed that it is necessary to focus on strengthening the green space network through the creation of additional green spaces. In particular, the results of this study are considered to be highly useful as basic data for establishing differentiated environmental plans for each city that show similar characteristics, deviating from a uniform approach when establishing various environmental plans such as the master plan for mountain management.
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